行业联动与轮动规律是量化投资的重要研究方向，但现有研究在行业交叉影响、关联方向性及预测价值等方面存在局限。本研究以2010 年 1 月 4 日至 2017 年 3 月 7 日申万一级行业指数日频数据为基础，运用 Apriori 算法，从日、周、月多时间维度挖掘行业关联规则，构建“规则发现—策略设计”的完整框架。研究发现：日周度周期中制造类行业（如纺织服装、轻工制造）联动性显著，月度周期凸显资源端与消费端（如采掘—家用电器）的强关联；月度轮动规则（如非银金融→家用电器）置信度超 0.7，基于该规则设计的量化策略总收益率达 1.55。研究为揭示行业动态关联提供了有效分析工具，验证了多时间维度关联规则在量化投资中的应用价值。