在当今社会,“投资”这个词已经不再如从前那样显得神秘莫测,尤其是随着互联网金融的出现,投资的观念通过互联网的春风吹进了千家万户,有相当一部分人希望将自己的收入通过合理的投资实现资产保值、升值。现代投资组合管理作为现代金融理论的一个核心内容,所面临的重要问题就是如何选择投资组合中的资产并且对这些资产的组合权重进行配置,进而使组合的投资预期收益最大化或者所承担的风险最小化。现代投资组合理论认为,通过进行充分合理的投资组合管理可以分散所有的非系统性风险,因此,合理地进行投资组合管理是投资决策的一项重要内容。在预期收益一定的情况下,所承担的风险最小化也是投资组合管理所追求的目标之一。因此,选择何种指标来对风险进行度量也是投资组合管理中一项重要的研究内容。1952年,投资组合理论的开创者Markowitz利用方差来度量风险。随后有人提出半方差、绝对偏差函数、平均绝对偏差和LPM方法。20世纪90年代,J.P摩根公司使用了VaR指标,与之前的其他指标相比,VaR具有非常良好的统计性质。但是VaR指标自身也存在一些缺陷,比如没有反映尾部信息,无法预测小概率情况的风险,因此Rockafellar和Uryasev(1999)提出了估计平均超额损失的CVaR这个新的风险测度。随着交叉学科在理论研究中的发展,国外学者将物理热力学中用于度量不确定性的熵以及广义熵作为一种风险度量的测度应用于证券投资分析中。在物理热力学中,熵是一种不确定性的度量,其值越大表明对所求解问题已知的信息越少,不确定性越大。而在投资组合中“风险”就是不确定性,因此熵可以用于度量组合风险。考虑到我国目前融资融券业务已经展开,未来的市场制度也将允许投资者进行股票卖空操作。本文采用巴西物理学家Tsallis提出的Tsallis广义熵作为投资组合中度量风险的测度,并将Minimum-Torsion Bets方法引入Tsallis广义熵,该方法可以在保持原有市场信息最大化的情况下起到降低资产间相关性的作用,同时Minimum-Torsion Bets方法也可以解除原始Tsallis广义熵模型权数必须为正的限制,提高模型的实用性。实证方面,本文选取沪市八只股票作为研究对象,样本区间为2009年1月5日到2013年8月8日,共计1115个交易日。首先将使用Minimum-Torsion Bets方法得出的各元素之间的相关系数矩阵与样本相关系数矩阵进行对比,可以看到资产间相关性大幅降低,且均趋于0。接着我们以样本收益率均值作为预先确定的期望收益,分别计算出MV模型和本文模型的投资组合权重,并依此权重分别计算相应的组合方差。从权数和组合方差的计算结果可以得出,本文模型不仅实现了自由看多或者卖空某项资产的功能,而且较之MV模型,达到了降低以方差为度量的组合风险的效果。