In this paper, we study the problem of minimum variance portfolio selection based on a recent methodology for portfolio optimization restricting the allocation vector proposed by Fan et al. (2012). To achieve this, we consider different conditional and unconditional covariance matrix estimators. The main contribution of this paper is one of empirical nature for the brazilian stock market. We evaluate out of sample performance indexes of the portfolios constructed for a set of 61 different stocks traded in the São Paulo stock exchange (BM&FBovespa). The results show that the restrictions on the norms of the allocation vector generate substantial gains in relation to the no short-sale portfolio, increasing the average risk-adjusted return (larger Sharpe Ratio) and lowering the portfolio turnover.Este trabalho estuda o problema de seleção de carteiras de variância mínima com base em uma recente metodologia para otimização de carteiras, com restrições nas normas dos vetores de alocação proposta por Fan et al. (2012) . Para esse propósito, consideramos diferentes estimadores da matriz de covariâncias condicional e incondicional. A grande contribuição deste artigo é de natureza empírica para o mercado de ações brasileiro. Avaliam-se índices de desempenho fora da amostra das carteiras construídas para um conjunto de 61 ações negociadas na Bolsa de Valores de São Paulo (BMeFBovespa). Os resultados mostraram que as restrições nas normas dos vetores de alocação geram ganhos substanciais em relação à carteiras restritas para venda a descoberto, aumentando o retorno médio ajustado pelo risco (maior índice de Sharpe) e diminuindo o turnover dos portfólios.