El problema de selección de cartera robusta y dispersa es uno de los problemas más populares y estudiados con frecuencia en la literatura de optimización y financiera. Al considerar la incertidumbre de los parámetros, el objetivo es construir una cartera dispersa con baja volatilidad y retornos decentes, sujeta a otras restricciones de inversión. En este documento, proponemos un nuevo modelo de selección de cartera, que considera la perturbación en la matriz de retorno de activos y la incertidumbre de los parámetros en el retorno esperado de activos. Definimos tres tipos de puntos estacionarios del problema de penalización: el punto de Karush-Kuhn-Tucker, el punto fuerte de Karush-Kuhn-Tucker y el minimizador parcial. Analizamos la relación entre estos puntos estacionarios y el minimizador local/global del modelo de penalización bajo condiciones suaves. Diseñamos un método de dirección alternativa de penalización para obtener las soluciones. En comparación con varios modelos de cartera existentes en siete conjuntos de datos del mundo real, experimentos numéricos extensos demuestran la robustez y efectividad de nuestro modelo en la generación de una menor volatilidad.