本文利用计算实验金融方法建立了一个基于复杂网络的投资组合模型。不同于传统的投资组合研究方法,本文引入复杂网络这一概念来描述了实际中投资者的联系。在这个环境下,采用计算实验方法,设置不同类型投资者、投资者联系方式、学习机制以及证券等信息,形成一个agent系统,得到市场中投资组合的变化情况。本文利用两资产模型观察了社会网络、风险资产特性对投资组合的影响并对多资产模型有效前沿进行了探索。我们发现,当存在社会网络时,投资者之间的联系更为密切,他们可以接收更多的信息,从而做出更为理性的判断,市场也变得更为平稳。风险资产的收益和风险都会大大影响投资组合的选择,且对不同类型投资者的影响程度大不相同。最后,我们发现由于投资者的非理性和异质性,模型中投资组合的偏好和传统均值-方差模型的有效前沿有所不同。本文研究的意义主要在于:第一,提出了研究投资组合的新方法。利用计算实验金融对投资者行为进行更为细致和直观的观察。复杂网络的运用使得我们能够更为恰当地描述实际中投资者之间的联系。第二,通过模拟各因素对投资组合的影响,我们总结出了不同投资者在不同情况下的投资组合选择,并对行动背后的原因做出了解释,这让我们能够更好地理解投资者行为,在此基础上做出更好的投资行为和市场规范。