针对日益复杂的国际及国内政治经济形势,金融市场面临着巨大机遇与挑战。证券投资者如何在此环境背景下,将所受风险降到最低,从而获取预期收益,成为投资者亟需解决的问题之一。理智的投资者通常选择组合方式进行投资,通过分散化选取股票以达到降低风险的目的。因此,对于证券投资组合中风险的研究已逐渐成为学术界所面临的重大课题之一。证券投资组合理论以美国经济学家Harry Markowitz提出的均值-方差模型为基础,国内外学者不断对其进行补充和完善,逐渐形成了一个完整的现代投资组合理论体系。本文在投资组合理论和熵优化理论的基础上,对广义熵优化模型进行深入研究。首先,文章构造了一个衡量投资者情绪水平的综合评价指标体系,该指标体系通过市场数据反映投资者的情绪状态;然后,将情绪指标与广义熵模型相结合,创新性的建立了一个基于投资者情绪的广义熵投资决策模型。该模型以最小化包含情绪指数的投资组合风险为目标函数,以一定的期望收益水平为主要约束条件。在实证部分本文以电力、房地产、建筑业等14个行业的24支股票为研究对象,运用Lingo软件对模型进行优化求解,最后获得组合投资的最优股票投资分配比例,使投资者在规避风险的同时获取最大收益。全文共分五章节进行阐述,具体安排如下:第一章首先介绍了本文的选题背景与选题意义、研究方法和研究内容,然后梳理了国内外学者对投资组合理论的研究综述,最后阐述了本文的创新点;第二章是论文的相关理论概述,主要包括投资组合的相关理论以及熵优化的相关理论,进而论述了几种较重要的熵定律;第三章是投资者情绪综合指标的构建,首先从投资者情绪的定义入手,阐述投资者情绪指标的分类及度量方式,通过主成分分析方法建立投资者情绪综合指标,最后对建立的指标进行评价;第四章通过对Csisizer定向散度的分析,创建了考虑投资者情绪的广义熵投资决策模型,并进行模型求解。通过求解出的模型进行实证分析,从而获得资产的最优配置比例,为投资者的个股选择提供参考依据。最后对该模型进行评价,并提出了对投资者而言较为合理的投资建议;第五章是全文的结论,通过对本文所构建模型中的不足提出下一步研究工作的展望,从而完成本篇硕士论文的写作。