Portfolio optimization based on the process of estimating the covariance matrix is one of thenew approaches. In this article, the author has conducted an analysis and evaluation of various covariancematrix estimators to measure their effectiveness in investment activities. The results of the empirical studyon over 400 listed stocks on the Vietnamese stock market from January 2011 to January 2024 have shownthat the covariance matrix estimator with balanced shrinkage weight yields significantly superior resultsacross all three portfolio performance metrics: Sharpe ratio, Sortino ratio, and Calmar ratio, compared to theother seven estimators divided into three groups including the LW Shrinkage method group, the factor modelgroup, and the traditional method group. The study’s findings also aim to further encourage investors toexpand research on covariance matrix estimation in selecting optimal investment portfolios.Tối ưu hóa danh mục đầu tư dựa trên quá trình ước lượng ma trậnhiệp phương sai (MTHPS) là một trong những cách tiếp cận mới. Trong bàiviết này, tác giả đã tiến hành phân tích và đánh giá các phương pháp ướclượng MTHPS khác nhau nhằm đo lường mức độ hiệu quả của chúng tronghoạt động đầu tư. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm trên hơn 400 mã cổ phiếuđược niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 01/2011đến 01/2024 đã cho thấy rằng, phương pháp ước lượng MTHPS với trọng sốShrinkage cân bằng cho kết quả hoàn toàn vượt trội trên cả ba chỉ số đo lườnglà chỉ số Sharpe, chỉ số Sortino và chỉ số Calmar so với 07 phương pháp ướclượng MTHPS khác được chia thành ba nhóm bao gồm nhóm ước lượng theophương pháp LW Shrinkage, nhóm ước lượng theo mô hình nhân tố và nhóm ước lượng theo phương pháp truyền thống. Kết quả nghiên cứu cũng kỳ vọngsẽ thúc đẩy mạnh mẽ hơn nữa các nhà đầu tư trong việc mở rộng các nghiêncứu về ước lượng MTHPS trong việc lựa chọn danh mục đầu tư tối ưu.