本文提出了基于GA算法和BP神经网络的动态投资组合保险策略(DPPI)，并通过实证分析比较了不同投资组合保险策略之间的优劣。DPPI策略认为市场环境的变化是驱动最优投资组合策略中风险乘数变动的决定性因素。　　首先根据投资者目标与偏好设定投资组合绩效评价函数，然后求出使投资组合绩效最优的风险乘数，最后找出最优风险乘数和市场风险因子之间的关系，用其指导后期风险乘数的变化和投资组合的调整。该策略的优点在于投资策略可以随着市场变化而调整，从而实现投资目标的最大化。从技术上而言，结合了GA算法求解非线性问题和BP神经网络在短期预测中的优势，使用了GA算法求解最优风险乘数和BP神经网络建立风险乘数与市场变量之间的关系。　　实证结果显示:该策略不仅优于其他策略，而且开拓了投资组合保险策略创新的新视野，大大提高了投资组合保险产品设计的灵活性，为具有不同的偏好和目的的投资者设定个性化的投资品种提供了理论基础。