我国资本市场的日渐成熟使得理性投资者越来越多,量化选股的应用越来越广泛。在量化选股理论中,多因子选股模型逻辑清晰、选股效果突出,从而应用广泛。相信未来随着我国资本市场数据更加丰富、透明,计算机运算效率不断提升,多因子选股模型将会有更好的应用前景。本文的研究成果是基于多因子量化选股模型,针对模型的一些细节层面,包括我国财务报告的公布制度、数据的选取、因子稳健性分析、因子权重设计、模型对照分析这几方面进行了一定的创新,以此来提高模型的投资绩效。本文选取医药行业187只上市股票作为研究对象,将2006-2019年的季度数据分为训练集与验证集,在训练集上挑选最优因子并生成综合评分模型,在验证集上通过对比分析来评价各综合评分因子的投资绩效。首先,从相关性、组合收益、跑赢市场概率、夏普率、信息比率、最大回撤角度对50个初始因子进行评价,筛选出12个有效因子;然后,根据有效因子的相关系数矩阵及P值显著概率矩阵,并结合几个重要指标,剔除了4个冗余因子,剩余8综合质量最好的因子;接下来,使用这8个因子构造综合评分模型,并根据模型不同的计算方式定义了4个综合评分因子;最后,在验证集上对4个综合评分因子的选股效果进行比较,得到各方面表现最优的选股模型。经过理论探究及实证分析发现,对于综合评分模型给出的4个综合评分因子,使用信息比率计算因子权重,并使用因子排序占比计算因子值的综合评分因子S1的选股效果最优。在验证集期间,因子S1优势组的平均年化收益达到23.72%,同期沪深300指数的平均年化收益为9.64%。在此期间S1优势组的收益跑赢市场的概率为72.22%,该组合的年化夏普率、年化信息比率分别为0.97、0.45。组合的最大回撤为19.93%,而验证集期间市场指数的最大回撤为31.86%。这些研究结果都表明本文改进的多因子选股模型在我国股市有着不错的投资绩效,未来值得我们进行更深入地研究。