指数追踪和投资者情绪两大问题是近年金融领域的研究热点,本文在大量文献和理论研究的基础上,将两者结合运用到航运股票市场中。指数的波动很大程度上受到投资者情绪的影响,因而要想更好的实现指数追踪效果,有必要加入投资者情绪因素,本文首先构建投资者情绪指数模型,选取月度成交量、月均换手率、新增开户数、首日IPO收益率和消费者信心指数5个指标作为投资者情绪代理变量,选取我国港口、航运和船舶制造类3大板块共50只航运股票作为成分股,运用主成分分析方法构建航运股票市场投资者情绪指数。在此基础上,将投资者情绪指数运用到指数追踪模型构建中,以追踪误差最小化和超额收益最大化为目标,可用资本、最多股数等条件为限制因素,构建航运股票市场指数追踪模型,运用遗传算法求解出不同投资者偏好程度以及不同情绪补偿系数等条件下的最优追踪组合,经过实证研究得出了较好的追踪效果。