Al resolver el problema de optimización de cartera, el modelo de media-semivarianza (MSV) es más complicado y consume más tiempo, y sus relaciones están desequilibradas porque entran en conflicto entre sí debido al rendimiento y al riesgo. Por lo tanto, para resolver estos problemas existentes, se ha desarrollado la optimización de enjambre de partículas adaptativa multiestrategia, es decir, APSO/DU, para resolver el problema de optimización de cartera. En el presente estudio, se introduce un factor de restricción para controlar el peso de la velocidad y reducir la ceguera en el proceso de búsqueda. Una estrategia de actualización dual (DU) se basa en nuevas estrategias de actualización de velocidad y posición. Para probar y demostrar la efectividad del algoritmo APSO/DU, se seleccionan aquí funciones de prueba y un problema realista de optimización de cartera MSV. Los resultados demuestran que el algoritmo APSO/DU tiene una mejor precisión y velocidad de convergencia y encuentra la cartera de acciones menos arriesgada para el mismo nivel de rendimiento. Además, los resultados están más cerca del frente de Pareto global (PF). El algoritmo puede proporcionar consejos valiosos a los inversores y tiene buenas aplicaciones prácticas.