随着我国股票价格对信息反映的效率的逐步提高,市场上越来越多的投资者和机构尝试通过研究股价变化的驱动因素来试图构建适应或者预测股市变化的模型。同时,计算机对于信息处理的速度和技术的也在持续的快速发展,大量的数据以及高频数据的处理能力为股票研究提供了结实的硬件根基,多因子模型在股票市场的应用问题受到了越来越多的关注。现有的诸多研究成果虽然肯定了多因子模型在中国股票市场的适应性,但由于中小板市场股票波动性强等特点,对量化模型的应用造成一定的困难。对2017年量化投资基金的年化收益收益数据的分析,显示了多因子选股模型在中小板市场应用的可能性。而针对我国中小板市场的特点分析来看,基于打分法的多因子选股模型在中小板市场的应用效果要优于基于回归的多因子选股模型。对中小板上市公司的财务和行情数据的处理与分析,验证了多因子选股模型在中小板市场的适用性是存在的,但其分析所获得的收益并不稳定,存在时变性的特点。改善多因子选股模型在中小盘市场的应用效果,需要结合时下的宏观经济环境,基于社会网络理论来构建机构投资者的社会网络,同时还需要注意行业轮动现象、动量和反转效应以及投资者情绪等因素造成的策略有效性的时变性。