随着我国证券投资市场的规模日益庞大,投资品种的数量与日俱增,使得市场复杂程度也日益提升,传统的依靠个人主观判断为主的投资方式已经不能适应当前的投资环境,以数据分析和程序化为基础的量化投资迅猛发展。量化投资策略开发技术被不断的完善,投资者开始追求更精细化的量化策略控制,不断优化改进现有的量化模型,以期获得更高的超额收益。本文从投资理论和实践相结合的视角,基于行业轮动理论以及CCI（Commodity Channel Index）择时模型来进行本文的量化投资策略研究和设计,以此研究行业轮动选股叠加CCI指标择时的收益能力。其中CCI指标又叫顺势指标,是一种研判证券价格偏离度的技术分析工具。本文首先选择所有的沪深300行业指数,分别按照日、周、月三个轮动周期建立行业轮动选股模型,通过历史数据测试,对行业轮动选股模型进行实证分析,结果证明按月周期进行轮动最优。其次,同样选择所有的沪深300行业指数,对CCI指标的四种择时方案B1S2、B1S3、B3S2、B3S3分别建立量化模型,通过历史数据测试并比较结果,选择出最优的择时方案B1S3。根据实证分析的结果,在行业轮动选股模型的基础上叠加CCI指标择时策略,以提升量化策略收益。基于买卖行业指数的测试结果显示,行业轮动选股策略在叠加CCI择时后取得了年化8.98%的超额收益。然后,本文将量化投资策略中买卖指数改为买卖行业指数成分股,并基于掘金量化平台,对修改后的量化交易策略建立完整的程序化交易系统,并对交易策略程序化过程中容易出现的陷阱进行了分析和规避。最后,对构建的量化交易策略进行模拟回测,结果显示,在扣除交易成本的情况下,依然有年化3.79%的超额收益率。量化投资策略模型的回测结果显示,CCI指标择时策略叠加行业轮动选股模型相对于单纯的行业轮动选股模型获得了不错的超额收益。本文设计的量化投资策略经检验,可以应用于A股市场的投资,为投资者灵活运用行业轮动选股模型提供投资策略参考。