金融市场是一个多体相互作用的复杂系统。近年来,物理学家运用统计物理的概念和方法对金融市场进行了研究,通过对大量历史数据的研究发现行业板块与行业板块之间存在局域相互作用,这对于理解金融市场的微观机制有重要的意义。风险在市场中并不是均匀分布的,市场的这一特点可以被用来选择风险低,收益高的股票进行投资。近来,如何利用网络方法选择风险低,收益高的股票成为研究的重点。通过网络中心性的方法来构建有效的多样化投资组合,可以很好地降低投资风险。但是直接由全矩阵构造的金融网络图,掩盖了市场板块之间真实的相互作用,为此本文利用随机矩阵分解构建板块模式关联矩阵的方法,去除市场全局运动模式。通过对中国上海证券市场的实证研究,我们发现在由板块模式关联矩阵构建的平面最大过滤图中,选择那些占据边缘位置、与其它关联更小的股票,可以更有效地提高平均收益率与标准偏差的比值,即可以获得更高的单位风险收益率。相反,由处于中心位置的股票构建的投资组合,则会获得更低的收益并承担更高的风险。我们也对纽约证券市场进行研究,结果与上海证券市场板块模式的结果一致。