行为金融学是近年来非常热门的金融学分支。而多因子量化策略的研究历来是量化金融研究的重要内容。本文的核心工作是将行为金融和多因子量化策略有机结合,进行基于行为金融因子的多因子量化策略研究。本文的主要研究环节有三个,分别是因子构造与计算、模型构建与算法设计以及实证分析。在因子构造与计算环节,本文以发表于金融顶级期刊JFQA和JFE的两篇文章为主要参考,分别构建了持续过度反应因子和趋势因子两个行为金融因子,并用中国股市的数据计算两个因子。在模型构建与算法设计环节,本文分别围绕单因子有效性检验与多因子选股模型展开研究。本文基于分层回测法和回归分析法建立了完整的单因子有效性检验体系,通过对因子分组收益结果、因子收益结果、因子信息系数结果等的统计分析,研判因子的选股有效性。对于多因子选股模型,本文从不同角度对模型进行了分类研究,在因子选取上,本文构建了静态多因子模型与动态多因子模型两种模型;在选股方法上,本文研究了单因子选股后组合与多因子综合打分后选股两种算法;在因子权重分配上,本文分析了信息系数加权、信息比率加权、因子预期收益加权等多种算法;以上多角度多算法交叉组合,形成了若干多因子量化选股模型,本文的实证环节将从中选取部分模型进行回测分析。在实证分析环节,本文以中国股市沪深300指数的300只成分股为主要研究对象,先后进行了行为金融因子有效性检验与基于行为金融因子的多因子量化选股策略回测。经过检验,本文构造的持续过度反应因子和趋势因子在中国市场上均具有较好的选股有效性。持续过度反应因子的因子收益达到每月0.9%,平均年化收益率接近11%,趋势因子的因子收益达到每月1.1%,平均年化收益率约为13%。两个因子的分组平均收益、累计收益均有明显的极值组差异性和组间单调性,因子收益历史表现明显好于市场基准,因子回归分析也表明两个因子具有显著的选股有效性。多因子量化选股策略回测中,本文基于构建的两个行为金融因子和市值、账面市值比、动量等由权威学者提出和验证的有效选股因子构建多因子模型。考虑多因子模型构建流程中的不同算法,本文分别对多因子综合打分选股、因子Rank-IC移动均值加权模型,多因子综合打分选股、因子IC_IR值加权模型,单因子选股后组合、因子Rank-IC移动均值加权模型以及单因子选股后组合、因子IC_IR值加权模型共四个模型进行了回测分析,结果表明,基于行为金融因子,采用多因子综合打分选股方法构建的多因子模型,在中国沪深300指数成分股上表现良好,策略年化收益率超过28%,年化超额收益率约为20%,除去2015年下半年中国股市的异常波动期,策略整体表现平稳。