量化投资诞生于20世纪70年代,起源于发达资本主义国家的金融市场。因其卓越的收益水平,受到众多投资者的热烈追捧。2008年,在金融危机的大背景下,投资产品一片哀鸿遍野,独量化基金鹤立鸡群,平稳度过金融危机,并且表现优异,这引起了国内投资者的高度重视,相关研究机构和量化产品也如雨后春笋般涌现出来。在所有的量化策略中,多因子策略一直是国内外量化投资领域的主流策略之一,也是非常重要的基础策略。目前国内的券商、基金等机构的诸多量化策略,或多或少都是建立在多因子策略的基础之上,其重要地位可见一斑。量化策略总是试图寻找市场非有效的部分,使用数据进行描述,并建立数学模型。类似地,多因子策略也是寻找影响或驱动股票走势的因子,通过建立数学模型进行分析和解释,使用相关指标对因子进行测试,筛选出有效因子,进而把相关因子对于股票收益的影响量化,根据不同方法对因子赋权,从而形成一套完善的选股体系。多因子模型主要有两部分,一是如何设置指标体系以筛选出有效的单因子,二是如何构建因子的权重使组合的表现最好。本文在前人研究贡献的基础之上,首先对单因子进行了不同方面的优化,然后对多因子模型中权重分配部分进行了尝试和探索。传统的多因子模型以等权分配为主,对所有因子的作用不加区分,对市场内所有股票一视同仁,几乎完全忽略了因子的适用性和个股的差异性问题。鉴于此,本文考虑了不同市场环境下因子的不同重要程度,根据信息系数——当期因子值与下期收益率的相关性——对因子赋予权重。这样,当市场环境发生变化时,因子值与股票收益的相关性发生变化,这时因子权重——信息系数也相应变化,试图捕捉市场动态下的收益。本文使用我国A股市场的数据进行实证分析。首先,使用2010年到2015年沪深两市股票数据对单因子的有效性进行测试,继而针对因子间的相关性进行整合,最后总共保留五大类共13个有效单因子。然后以最近12个月的信息系数均值为因子权重,构成动态多因子选股模型。之后,本文使用动态多因子选股模型对2016年的收益进行预测,使用中证500指数作为基准计算超额收益率,同时对比等权模型,发现动态多因子模型的表现优于传统的等权模型。