En el pasado, los inversores utilizaban sus propias experiencias o las de otros para alcanzar sus objetivos. Con el desarrollo de la gestión financiera, las elecciones de los inversores se volvieron más científicas. Podían seleccionar la opción óptima utilizando diferentes modelos y combinando los resultados con sus experiencias. En la optimización de carteras, el problema principal es la selección óptima de los activos y valores que pueden ser proporcionados con una cierta cantidad de capital. En el presente estudio, se ha estudiado el problema de la optimización, es decir, maximizar los rendimientos de la cartera de acciones y minimizar el riesgo. Por lo tanto, este estudio discutió la modelización integral para la selección óptima de carteras de acciones utilizando métodos de toma de decisiones multicriterio en empresas listadas en la Bolsa de Teherán. Se utilizó una muestra de 79 empresas listadas en la Bolsa de Teherán para llevar a cabo esta investigación. Después de simular los datos y programarlos con el software MATLAB, se realizó el modelo de análisis de datos acumulativos y se seleccionaron 24 empresas. Los datos de esta investigación se recopilaron de los estados financieros de empresas listadas en la Bolsa de Teherán en 2020. El propósito principal de este estudio fue una modelización integral para la selección óptima de carteras de acciones utilizando métodos de toma de decisiones multicriterio en empresas listadas en la Bolsa de Teherán. El índice en la Bolsa de Teherán se puede utilizar para proporcionar un modelo completo y óptimo para la cartera de acciones; diferentes métodos de toma de decisiones multi-índice (método TOPSIS), el método de taxonomía (Taxonomía), método ARAS, método VIKOR, método COPRAS y método WASPAS pueden identificar la cartera de acciones óptima y la mejor cartera de acciones para el mayor rendimiento.