证券投资的最根本目的在于获取利益。但在投资活动中,收益总是伴随着风险。通常,收益越高,风险越大;风险越小,收益越低。为了分散风险,许多投资者将许多种证券组合在一起进行投资,即所谓的投资组合,以期获得最大收益,这就使得投资风险的研究成为金融界面临的重大课题之一。Markowitz以证券收益率的方差作为组合证券风险的度量,开辟了金融定量分析的时代,在度量风险的基础的上建立了组合投资决策模型,该模型在理论和实际应用中都有重要意义。证券投资风险常用的度量方式主要是投资收益率的方差或β值,但是随着研究的深入,人们发现常用的风险度量指标存在不可回避的重大缺陷,为了克服现有理论的不足,理论界进行了广泛的研究,但是到目前为止,还没有一种广泛有效的度量风险的方法。本文正是在此背景下对上述问题展开研究的。在本篇论文中,作者首先以证券投资的风险为对象,研究了不同的风险度量模型;分析了各种风险度量方法的不足。鉴于目前的风险度量方法都存在不同程度的缺陷,在马科维茨的均值方差模型及威廉.夏普的单一指数模型的基础上,将熵理论与单一指数模型相结合,提出一种新的投资组合模型,作为实证研究,本文以投资深市证券决策为例,将本文提出的基于熵的单一指数投资组合模型加以应用,利用Matlab作为工具,从深证100指数中选择20支股票,利用该模型选出的股票在一定条件下可以达到与整体股票组合相似的最大收益和最小风险的要求,为投资者进行投资决策提供良好可靠的建议。