最近几十年,科学技术飞速发展。与此同时在此背景下,计算机技术也在飞速的发展,接连取得突破性成就。也正是计算机技术的飞速发展,金融量化事业才得以快速发展。量化投资不同于以往的投资方式,量化投资是一种主动型的资产管理方法,它是指通过数量化的方法和程序化的计算机软件算法来进行交易。量化投资作其以系统性、纪律性和分散性等等一些特点获得了投资者的广泛青睐。我国量化投资事业在一些方面与发达国家还有较大差距,比如量化思想、量化市场环境和量化技术。但是可喜的是,我国这几年在量化方面也取得了很大的成就,很多券商、基金公司、银行等金融机构都配置了专门的量化部门。本文着眼于眼下国内量化投资的大环境,也期望通过量化投资方式,在股票市场上取得良好的回报。因此,本文选取沪深300成份股2013年7月至2018年6月每月最后一个交易日的因子数据作为数据样本,模型构建主要分为数据预处理、因子筛选、模型参数寻优、模型构建与结果分析、模型比较与优化几个部分。本文构建基于Light GBM算法的多因子选股模型,以沪深300成份股为备选股票池,通过上述方案从中选取具有投资价值的股票构建投资组合,选出的股票组合的总收益为40.09%,年化复合收益率高达18.36%,夏普比率为0.4110,有75%的月份跑赢沪深300指数,最后净值达到1.4009,远超基准沪深300指数收益率。总的来说,此多因子选股模型是能够取得持续正收益的模型。