国内A股市场的股票数量与市场体量与日俱增,过度依赖人工低效的投研方式已经无法满足大规模资产管理的需要,而量化投资作为一种高效并且能够穿越牛熊取得绝对收益的投资方式近10年在国内发展迅速。A股市场的投机行为严重,整体的波动率远高于成熟国家资本市场,当前迫切需要倡导基于上市公司基本面的内在价值长期投资来减少市场非理性波动。在以上背景下,研究基于基本面的量化多因子选股模型符合市场发展的需要。上市公司基本面涵盖着评价企业股价高低、盈利能力、增长能力、经营与周转效率、中长期和短期偿债能力以及投融资能力等角度的运营和财务数据,估值和质量则是对企业基本面的高度概括。在估值和质量两个维度基础上,我们根据市场环境和噪声投资者模型,加入公司规模、市场信号等考量因素,便是本文构建平衡型多因子选股模型的整体思路。本文基于Wind和国泰安数据库,综合使用SPSS、Excel等统计建模工具,以A股全市场股票作为研究对象,沪深300指数作为业绩基准,使用跨越牛熊周期的2009-2019年共计11年作为样本研究期。精选了 24个因子构建了候选因子库,通过投资组合分层回测的统计检验方法,最终确认了9个对股票收益率具有显著影响和区分度的有效且不冗余因子,并通过主观判定法将它们合成了大类因子估值、质量、规模和市场信号。模型构建中,采用因子暴露度横截面的标准化变量作为因子得分,建立了较为科学的综合评分模型。实证检验环节,通过细分因子超额收益Alpha赋权法、等权重赋权法、经验赋权法三种类型的大类因子赋权方式,个股权重采用得分加权、等权重和流通市值加权三种资金分配方式,交叉形成了 9类不同的投资组合,探究了不同大类因子赋权和个股资金权重下整体投资组合收益情况,多角度充分验证本文所构建选股模型的有效性。本文构建的以公司基本面估值和质量为基础、综合考虑公司规模和市场信号的平衡型多因子量化选股模型,能够获取明显的超额Alpha收益,具有显著的选股效果,模型在不同的市场状态下均能够稳健地获取远高于同类股票策略基金平均水平的投资收益。