在我国证券市场有效性逐渐增强的前提下，大型上市公司信息披露日趋完善，怎样捕捉市场动态，如何解读市场波动，需要一种有效的模型或者方法。得益于量化投资学科的发展，投资者对数据的理解日趋深刻，在海量的数据中利用计算机进行择时无疑是高效的，故多因子选股模型在当今市场得到了广泛的运用。现有的多因子模型多数基于价值分析对公司的财报指标进行打分分组，偶有使用换手率、ROC等技术指标进行分析的，仅作为筛选其他因子的次要因素，忽视了市场中投资者的交易行为，在对技术指标进行合理运用的方面仍有拓展空间。本文分别介绍了弱势有效市场、阿尔法套利策略以及常见的多因子模型。选取了广大股民在股票市场上经常参考的KDJ、MACD、CCI等技术指标作为候选因子，采用排序打分法和多因子回归的方法对每个备选因子进行打分并检验组间差异，以上证A股1181支股票作为研究标的，选取13年3月至16年12月47个月的月度数据进行回归分析，明确各因子对次月涨跌幅的作用并根据回归结果决定权重构建多因子模型，根据多因子模型得分结果进行分组排序，代入不同历史行情区间进行回测。根据回测的结果对模型的优劣进行判断，得到最优的多因子选股模型。