自上海和深圳证券交易所成立以来,中国资本市场实现了飞速发展,金融产品不断丰富与完善,配套的监管体制也在不断升级,所有这些为量化投资在国内的发展提供了良好的发展环境。量化投资是指使用事先推出的数学统计模型并结合计算机的精确操作对历史数据进行回测,试图发掘规律来获得稳定收益以及超额收益的投资方法。量化投资技术上世纪50年代在国外开始兴起,近年来得到了飞速发展,但在国内还处于初级发展阶段。本文旨在研究量化投资中较为经典的多因子量化选股模型,试图验证该模型对于我国A股市场的有效性。首先本文介绍了量化多因子选股的一些基本概念、特征及发展历程,形成对量化投资的整体认知;其次,本文将从基本面出发,将影响A股上市公司股票价格的因素分成四个大类,并对2014年1月到2018年12月期间资本市场上可获得的交易数据以及标的企业公开的财务实时数据进行一定的清洗及滞后处理,即以当时时点能获取的真实财务数据作为依据,再严格按照有效因子的筛选步骤,筛选出市盈率、市净率、净利润增长率、60日平均换手率四个有效因子;再次,我们对因子进行去冗余处理并设定有效阈值为0.5。结果表明本文得出的四个有效因子均通过了冗余检验,即得到了净利润增长率、市盈率、换手率以及市净率四个有效同时不冗余的因子;最后,利用这4个因子构建了1个多因子模型和3个单因子模型,并选取2018年6月到2019年6月作为样本外回测期来对模型进行验证。通过贝塔系数、Sharp比率、总收益率、年化复合收益率、跑赢基准收益概率等评价指标对模型进行风险与收益综合方面的考察,最终发现:基于等权重打分的Z评分多因子模型选出的标的股票,其综合收益相对于沪深300确实存在着一定的优势。我们发现,多因子模型可以使投资者们选股投资更有理有据,增强持股信心,并且减少市场上情绪噪音对股价的影响,对于量化投资的发展有很大的积极作用。当然本文许多地方仍需要改进,比如可在我们研究的微观因子基础上,纳入一些宏观因子来完善模型。现如今中国A股市场愈发包容开放,与外界市场的联动性有了一定的提高,国内股价的波动有时候也与国际环境有很大关联,宏观因子在模型中的权重也要相应提高。其次,可适当延长样本回测区间,尽量涵盖到市场的一个完整周期,分析各时段模型的表现情况,以此得出的结论会更严谨。