为了处理主观不确定性,本文基于不确定理论,运用不确定均值和不确定绝对偏差分别衡量风险资产的收益率和风险。综合考虑线性约束条件(收益、风险、交易成本、投资比例上下界约束、借款约束、限制卖空)、熵约束、最小交易量限制和多周期投资,构建具有现实约束的不确定均值——绝对偏差(M-AD)投资组合决策模型,并分析不同约束对投资组合决策的影响。首先,在线性约束条件的基础上,分别引入Shannon熵、Yager熵和线性比例熵构建三种不同的熵约束投资组合决策模型,采用序列线性规划和旋转算法相结合的方法对三种模型进行求解,通过实证对比选出最适合的熵约束模型。然后在熵约束的基础上考虑最小交易量限制,构建具有最小交易量限制的投资组合决策模型,运用CPLEX软件的混合整数规划对模型进行求解,并通过样本内数据对各约束条件进行灵敏性分析。最后将上述单周期投资扩展至多周期投资,构建具有现实约束的多周期投资组合决策模型,将多周期模型按时间转化为多个子模型,利用CPLEX软件的混合整数规划求解子模型,采用样本外数据对各约束条件进行灵敏性分析,从而验证模型和算法的有效性。结果表明:(1)具有Yager熵约束的投资组合模型既能满足投资组合的多样性和高夏普比率,又不影响投资组合的调整。(2)当最大借款减小、风险资产投资比例的上限增加、预先给定的熵值减小、预先给定的收益率减小时,都会引起无风险资产的投资比例增加,即风险资产的投资比例之和减小,进而导致交易成本减小、风险减小、风险资产的数量减小和夏普比率的增加。(3)增加了最小交易量限制后,投资组合的无风险资产投资比例增大、风险增大、夏普比率减小。(4)当最大借款减小、风险资产投资比例的上限增加、预先给定的熵值减小、预先给定的收益率减小时,都会降低多周期投资组合的系统性风险。但无论约束条件如何变动,投资组合每期的实际财富值基本大于投资上证180的实际财富值,说明了模型和算法的有效性。