我国股票市场在不断发展中仍存在着诸多非理性及异象行为,而且无法通过传统金融学理论得到合理解释。行为金融学通过研究参与投资的个体买卖行为和产生这种行为的背后心理动因,去解释、预测股票交易市场未来的发展。多因子量化策略的研究历来是量化金融研究的重要内容,本文试将行为金融理论与多因子量化策略有机结合起来,形成在中国市场上更加有效的投资策略。前景理论是行为金融理论中的基石,通过刻画投资者的决策过程,预测投资者的行为倾向。本文将基于前景理论构建资本利得突出量（CGO）因子,然后加入经典选股因子,组合成新的多因子量化选股投资策略,并用A股市场上的沪深300成分股的相关数据进行回测分析比较。本文的主要研究环节有三个。首先,是因子的介绍与构建,利用前景理论的S型价值曲线,构造前景理论因子—资本利得突出量（CGO）,并根据中国股市状况,对CGO因子进行合理改进。其次,在模型构建与算法设计环节,本文介绍分层回测法以及回归分析法用来检验CGO因子的有效性,介绍单因子选股后组合和多因子综合打分两种选股方法构建选股策略,并选取Rink-IC、IC＿IR作为权重分配算法。最后,在回测分析环节,本文把A股市场上具有代表性的沪深300指数成分股作为股票池,通过分层回测法以及回归分析法均检验出CGO因子具有较好的选股有效性,在多因子量化选股策略回测中,交叉组合两种选股及权重方法,形成四个多因子量化选股策略模型,并进行回测对比结果,分析得到,基于CGO以及经典选股因子,选取单因子选股后组合方法、因子Rank-IC移动均值加权分配构建的多因子策略模型,在中国沪深300指数成分股上表现良好,策略整体表现稳定。