近十几年来,随着计算机技术的不断发展,以定量分析进行投资的投资模式在海外资本市场上已经成为了一种主流的投资方式。国内资本市场日益提升的交易量与市场热度,也为量化投资的发展提供了良好的发展环境,传统的以主观判断为主的投资基金也都面临着量化形式的转型。基于量化投资发展正兴这一背景,我们以国内A股市场为研究对象,尝试构建一项量化选股策略回测与实战模型,该选股策略建立在大量回测研究的基础上,做大量的模拟交易测试,综合评价所构建的选股因子的有效性与时效性。我们借助Qian(2004)于2004年提出的对alpha因子的分析框架,立足于实际投资,从交易数据获取,到模拟回测系统构建再到投资组合构建,实现整个股票alpha因子研究流程,通过秩相关信息系数研究因子对股票横截面收益的解释能力,对因子进行评价,再对因子的风险特征进行深入分析,挖掘出因子中信息价值高的成分。我们基于资本市场微观交易数据层面构建股票横截面情绪因子,以投资者交易行为为研究视角,深入到市场的交易层面,从高频交易数据中获取有价值的投资信息,文中所构建的QA因子通过实证检验,可有效解释股票部分超额收益。基于该因子构建的股票模拟交易业绩显著跑臝基准市场指数,于2014年1月1日至2016年8月25日模拟交易期间获得年化50.7%的收益,显著跑赢基准指数的14.2%,并且投资组合收益回撤可控。在深入拓展因子构建思维中尝试了基于不同参数的因子比较,研究其之间的差异,并作出最优的参数选择。另外还将因子构建思维推广到股指期货市场进行择时策略研究,回测了 2013年9月11日至2016年8月25日,总计722个交易日,策略累计收益102.25%,年化收益34.12%。从股票市场高频成交明细数据中,我们挖掘出了一个能够解释次日股票收益的成分,该因子的特殊性预示着其存在一定的价值,但是,股票市场的日息万变,我们是无法以单一指标去对其进行完全解释的,文章旨在拓展因子构建思维,为投资决策研究拓宽道路。