El rendimiento de una cartera financiera depende de la salida de dos tareas: primero, un proceso de pronóstico, donde se predicen cantidades de interés para los inversionistas, como la tasa de rendimiento y el riesgo de cada acción, en el futuro, y segundo, un proceso de optimización, donde esas acciones individuales se forman en la cartera optimizando las características combinadas de riesgo y recompensa. Sin embargo, en dimensiones muy grandes, cuando el número de acciones es alto, estos dos problemas cuantitativos a menudo se vuelven intratables debido a una pérdida de precisión. Este documento introduce una estrategia de pronóstico y formación de cartera en múltiples períodos basada en la división del modelo de pronóstico multivariante en múltiples modelos de pronóstico bivariados y actualizando los pesos de inversión en cada período basados en las cantidades objetivo pronosticadas para los rendimientos y las covarianzas. La metodología propuesta es adecuada para una cartera muy grande de activos. Los resultados experimentales se basan en una muestra de mil acciones del mercado de valores chino. Para una muestra tan grande, el proceso de pronóstico y optimización se ejecuta rápidamente. Las estrategias de inversión se comparan con la cartera ponderada de manera equitativa. A largo plazo, ofrecen un mejor rendimiento de inversión en términos de una tasa de rendimiento más alta o un riesgo más bajo, en comparación con esta cartera, demostrando la aplicabilidad y el valor económico de la metodología propuesta en la práctica.