随着经济发展的加快，中国的金融市场和金融体制不断完善。在国民人均可支配收入不断增长的趋势下，证券作为一种主要的大众投资方式，在近几年的时间内，越来越受到人们的投资青睐。选取具有投资价值的证劵，追求高收益低风险是每一个投资者的期望，对于实现这种期望有很多模型和方法。本文选取了因子分析法对证劵进行选取评价，提出了优化的组合投资模型对投资进行组合，并用微粒群算法对模型进行了求解。　　 这对中国金融市场的稳定发展，给投资者提供决策依据都有一定的现实意义。本文主要做了以下几方面的工作：　　 首先，说明了对证劵选取评价的必要性，引入了因子分析法，并用其对上市公司的股票进行了选取评价。　　 其次，分析了Markowitz组合投资模型的不足，将峰度因素引入其中，提出了均值-方差-峰度模型。从理论上分析得出这种优化改进模型更接近现实，能更好地为投资者提供指导依据。　　 然后，详细介绍了微粒群算法，并用算法对均值-方差-峰度模型进行了求解，还选取了深交所的股票对其进行模拟仿真，并对参数进行分析，得到较为理想的结果。　　 最后，提出了文中的不足和以后要开展的工作。　　 本文有两个创新点：第一，在Markowitz 投资组合模型中加入峰度因素，弥补了原来模型只考虑了二阶风险而没有考虑多阶风险的不足，使模型更接近于实际投资情况。　　 第二，将微粒群算法应用于求解均值-方差-峰度投资组合模型。这种求解方法简单容易实现,而且随机搜索,不易陷于局部最优。