本文首先回顾传统投资组合方法即Markowitz在1952年建立的投资组合的均值一方差模型，引出非模糊环境下的投资组合模型，并对传统模型的局限作了一些基本分析，传统的投资组合模型只考虑客观市场环境，并且建立在一系列严格的假设条件之上，这些假设包括(1)证券市场是有效的；(2)每种证券的收益率都服从正态分布；(3)各种证券收益率是关联的；(4)投资者是风险避免型的，事实上市场的有效性是受到怀疑的，特别是在中国的市场并不符合强式效率和半强式效率，传统模型认为只要与期望收益率有偏差，不管是高于它还是低于它，都作为风险衡量，而一般投资者更担心较小的收益率，对超过期望收益率水平的部分是欢迎的，故方差并不能全面权衡投资组合期望收益率与风险之间的关系，而且大量数据观测表明证券的收益率并不一定服从正态分布，由此种种我们发现传统的投资组合模型与实际证券市场中的投资者的投资组合实践存在很大差距。在此基础上提出采用模糊数学概念来描述投资者的投资行为，并考虑了交易过程中非常重要的交易费用问题，然后引入熵的概念，来度量风险，建立基于熵的投资组合模型，根据模糊决策理论，将投资者的主观评价加入模型中，在模糊环境下对模型进行优化求解，并通过实例，验证模型的可行性和有效性。