U problemima odlučivanja u kojima je prisutna nesigurnost često se susrećemo s problemom predstavljanja nesigurnosti u obliku prikladnom za računalnu obradu. Analizu reprezentacije nesigurnosti danas nam olakšavaju velike baze podataka o financijskom sustavu. Kod upravljanja portfeljem potrebno je odlučiti koliko novca uložiti u pojedine dionice. U ovom radu predstavljen je proces odlučivanja temeljen na čestičnim filtrima i genetskom algoritmu. Pomoću razvijenog procesa odlučivanja izgrađen je sustav za dinamičko optimiranje portfelja. Čestični filtri i stabla scenarija predloženi su za predstavljanje nesigurnosti u budućim prinosima dionica. Genetski algoritam se koristi kao optimizacijska metoda u generiranju scenarija i za određivanje optimalnog portfelja. Predložena metoda uspoređena je sa standardnom mean-variance strategijom te prema Sharpeovom omjeru daje bolje rezultate.