В статье рассматривается вопрос необходимости интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении процессом формирования портфеля ценных бумаг. Современные системы для поддержки принятия решений инвесторов основаны на классической теории управления портфелем ценных бумаг и предполагают выполнение требования об эффективности рынка, но современный фондовый рынок как отечественный, так и мировой, не может соответствовать данному условию. Возникает необходимость разработки новых методов и моделей для принятия эффективных решений при управлении портфелем ценных бумаг. Для поиска оптимального портфеля используется модифицированный метод роя частиц и исследуются его преимущества, среди которых сокращение количества вычислений целевой функции на 34 % и более. Предлагаемый алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений позволяет инвестору сделать выбор по трем аспектам: по способу определения параметров модели, по модели для оценки финансового риска и по долевой структуре оптимального портфеля. База знаний объединяет базу моделей и базу прецедентов, а база правил содержит, в том числе агрегированные по всем прецедентам показатели эффективности модели оценки финансового риска. Рост базы прецедентов позволяет повысить достоверность оценки эффективности меры риска и сформировать (или адаптировать) продукционные правила.