La estimación de la matriz de covarianza es un tema importante en el campo del análisis estadístico multivariado. En este documento, proponemos un nuevo estimador, que es una combinación convexa de la estimación de contracción lineal y el estimador invariante a la rotación bajo la norma de Frobenius. Primero obtenemos los parámetros óptimos utilizando la búsqueda en cuadrícula y la validación cruzada, y luego utilizamos estos parámetros óptimos para demostrar la efectividad y robustez de la estimación propuesta en las simulaciones numéricas. Finalmente, en la investigación empírica, aplicamos la estimación de la matriz de covarianza a la optimización de carteras. En comparación con los estimadores existentes, mostramos que el estimador propuesto tiene un mejor rendimiento y un menor riesgo fuera de muestra en la optimización de carteras.