La optimización de carteras es un desafío serio para la ingeniería financiera y ha atraído una atención especial entre los inversores. Tiene dos objetivos: maximizar la recompensa que se calcula por el rendimiento esperado y minimizar el riesgo. La varianza ha sido considerada como una medida de riesgo. Hay muchas restricciones en el mundo que finalmente conducen a un espacio de búsqueda no convexo, como la restricción de cardinalidad. En conclusión, la programación cuadrática paramétrica no podría aplicarse y parece esencial aplicar un algoritmo evolutivo multiobjetivo (MOEA). En este documento, se desarrolla un nuevo algoritmo de optimización de cartera multiobjetivo eficiente llamado algoritmo 2-fases NSGA II y se comparan los resultados de este algoritmo con el algoritmo NSGA II. Se encontró que 2-fases NSGA II superó significativamente al algoritmo NSGA II.