量化投资在当今金融界有着举足轻重的地位,更是金融未来的发展方向,多因子选股模型也是量化模型中最广泛最实用的模型之一,本文由本人所实习的公司已有的Alpha多因子量化选股模型出发,寻求对公司已有模型的优化设计,解决实际应用问题,本文根据有效市场理论,通过寻求新因子的优化方式,实现增加因子多样性以达到提升超额收益降低投资组合风险的和优化公司现有模型的目的。本文首先介绍了量化投资的相关背景以及多因子量化选股模型的发展和应用情况,并且根据对公司现有模型的分析发现了公司现有模型存在因子老旧、因子种类不足的缺点,然后通过研究现有市场上其他成熟的量化投资基金模型,寻找合理的优化方式,并且介绍了一些现阶段市场上成熟的多因子量化基金的基本情况和投资策略。优化实证部分主要介绍了因子优化的指导思想和选取标准,选取了现阶段并未纳入公司因子体系的筹码分布因子和波动性因子作为优化因子库,筹码分布因子为盈利占比、活动筹码、筹码低位密集指标、当前价格相对位置、分散过程测度;波动性因子主要包括路径波动因子、信噪比指标、超买卖区信噪比指标、路径波动指标增量、信噪比增量、时间价格一致指标、交易量与价格一致指标。最后通过对单因子的有效性分析和验证分析,在筹码因子中选出分散过程测度因子以及当前价格的相对位置因子。在波动性因子中选择路径波动指标因子、信噪比增量因子以及时间价格一致指标因子。最后将新增因子加入模型中后,与原模型结果相比,区间收益率增加、最大回撤值降低,模型夏普比率也明显升高,一系列的数据显示,对因子库进行更新可以对模型收益率提升起到效果,也改善了模型夏普比率较低的问题,夏普比率是衡量基金单位风险所获得的超额回报率,该部分提高表明对模型进行优化后基金单位风险的超额回报率得到了提升。