发起于上世纪60年代的以量化交易为主的量化基金——可转化对冲合伙基金的成立,标志着量化投资方法在投资领域粉墨登场。尽管量化投资方法在人类的投资活动中还是比较年轻的投资行为,但因其本身具有的纪律性、系统性、准确性等内在特征,在快速发展起来的人工智能、大数据、云计算等现代技术手段的推动下得到了迅猛的发展。据报道,2018年美国市场的量化对冲基金资产管理规模约占对冲基金行业管理总规模的三分之一;截至2019年5月我国量化基金产品已有362只,总规模在1200亿元人民币左右。量化基金管理已经成为全球资产管理公司最重要的投资工具之一,其标的产品涵盖股票、货币、债券、大宗商品和各种金融衍生品。为获得超额收益投资基金研究了各类量化交易策略,这些策略各有千秋,但每种策略都存在适应范围有限,回测效果好于实际操作效果等问题,因此,对量化投资策略的开发是量化基金非常关键的环节,本文作为探索和检验量化投资策略在我国资本市场实用性的一次尝试,构建了基于打分法的多因子量化模型,并在该模型的基础上进行了一定程度的改进优化。本文的研究对量化投资策略的开发具有一定的理论意义和实际价值。本文的研究对象为沪深300指数成分股,样本研究期为2010年1月-2016年12月,共84个月,模型回测期为2017年1月-2019年9月,共33个月,建立基于打分法的,有效因子等权重配置的多因子量化模型,通过这个基础的综合评分模型对每只股票打分,将排名前5%的股票作为投资者在未来一个月投资的证券组合,回测结果表明该策略收益能够稳定的超越大市,获得超额收益,但是该策略的夏普比率、索提诺比率、信息比率等表示风险-收益比的指标并不高;为了更进一步研究,本文在对大类代理因子的赋权方式上进行了更多的优化尝试,发现使用最大化代理因子的IR进行赋权的综合评分模型收益表现最好,各项指标相较于基础策略的对应指标均有提高,能够稳定的跑赢基准收益率,很好的遏制下行风险;并且本文检测了疫情期间在面对充满不确定性的市场时策略的表现,发现优化后的策略能够较好的抵御市场风险,稳定的跑赢基准,这对投资者运用量化选股策略进行投资有一定的启发。最后,本文基于构建的基础选股策略及优化后的选股策略给出了几点思考和后续研究的几个思路。