随着中国人民财富的迅速积累,股票成为了许多人的投资工具,但由于中国资本市场不完善以及全球经济增长疲态,股票市场经常发生动荡。如何在股票市场中获得成功一直是金融市场的热门话题。行为金融学认为,投资者在股票投资的过程中并非完全理性,其行为也会极大的影响股价的变动,进而不仅会对自身收益造成影响,也会影响金融市场的稳定。因此找到影响投资者收益的行为因素对于投资者本身以及金融市场的发展都是很有必要的。影响投资者收益的因素有很多,本文通过投资者行为数据库中的数据,选取了能够描述投资者特征的6大维度因素共29个指标,6大维度包括投资者个人特征、选股特征、择时特征、组合管理、处置效应以及投资者情绪,力求从多维度全方面刻画投资者行为特征。由于本文所选数据几乎为分类数据,普通的线性回归可能已不适用,多数监督学习的机器学习方法为广义线性回归,可能不能准确度量实验因素对因变量的影响,故本文采用随机森林模型对股票市场中投资者行为对其收益率的影响进行模型构建,为增加模型的准确率与可信度,本文通过按照收益率进行分组设计了5组实验,结果显示,第一组实验（正类样本:投资者收益率大于0;负类样本:投资者收益率小于0）的准确率为0.71,且随着条件的加强,每组实验的准确率都在增加,至第五组实验（正类样本:投资者收益率大于50%;负类样本:投资者收益率小于-50%）的准确率为0.78,模型AUC为0.79。模型的预测效果较好且结果可靠。在影响投资者收益率的因素方面,本文在证实了投资者行为对其收益率确实有明显影响之后,通过分组分析,得出了影响投资者收益率的行为指标,具体包括:选股特征中的选股渠道、择时特征中的买入卖出股票时机与投资者操作习惯、组合管理的分散化特征。最后本文根据实证结果给出了投资者在股票市场上投资时,应该注意的行为:投资者在选股时应该从公司角度去分析或是从专业渠道获取信息,而不能从小道消息中盲目选股;投资者在择时时应该设置止损止盈线,锁定自身风险,不应盲目追涨杀跌、跟风市场;投资者应进行一定程度上的组合管理来降低自身风险。