随着计算机技术在金融领域的影响力日益提升,以量化投资为代表的金融科技(Fintech)如今已在飞速发展的过程中,自2009年以来,我国市场中也逐渐产生了各类以量化投资为主要投资策略的各类基金。在西方的发达市场中,量化投资这一投资理念已存在了有30多年,并在欧美发达国家的市场取得了相当大的收益,正确利用合适的策略对于投资者进行量化投资具有一定的指导意义。本文针对Carhart四因子模型中的动量进行深入研究,以2012年至2016年的日交易数据作为样本内数据、2017年1月1日至2017年6月30日的交易数据作为样本外数据对所建立的策略进行比较分析,并选择沪深300指数成分股为股票池,作为较具有代表性沪深300指数,相比较于上证综指与深证成指,更能够体现市场的波动特征,且其成分股已经过一次筛选,剔除了一些特殊情况的股票,股票样本稳定性较高。本文首先从理论的角度出发阐述了动量策略、Carhart四因子策略以及改进动量的四因子策略的构建过程并以沪深300成分股作为样本对Carhart四因子模型的适用性进行了基于计量经济学的分析,同时阐述了对于动量因子的改进度量方法。通过分析,得出Carhart四因子模型适用于我国目前市场情况的结论,同时说明了利用三种不同方法来度量动量因子以改进四因子模型。本文根据理论分析,利用Python语言作为工具,在量化平台建立回测算法,并分别设置不同的调仓天数以及动量天数对历史数据进行回测分析,根据各个模型在不同条件下取得的样本内分析结果,选择各个结果中最优的参数进行样本外分析,发现简单的动量策略并不能取得超额收益反而会产生较大的亏损,而在特定参数设置下,Carhart四因子模型以及改进四因子模型能够取得较高收益,其中改进四因子模型取得了222.98%的收益,同期基准收益为41.11%。在样本外分析中,同样是改进四因子模型取得了最好的收益率。之后,本文对改进的四因子模型进行了可复制性分析及策略收益的稳定性分析,得到该策略在拥有有效止损指令的情况下能够减少回撤,并能够取得稳定收益。最后通过以上分析,对投资者提出了基于改进四因子策略的投资建议。