多因子模型整合了动量/反转、估值和波动率三类因子，预测效果比单因子模型更加稳定。多因子模型取得了更高的预测准确率和收益率，并且避免了单因子模型的不足，例如行业动量/反转模型在市场拐点时的效果不佳等问题。
市值权重回归法来优化能提高多因子模型的预测能力和稳定性。本文尝试了等权重、市值权重以及时间市值权重三种回归方法，通过比较能够看出，市值权重回归法得到的结果较优。这种方法通过在回归时给大市值行业以更多的权重来提高模型的预测能力和稳定性。
最优模型表现优秀，并且保持着较小的回撤。在2011年单边下跌的过程中，最优模型的预测模型在Long/Short策略和Long策略下，都取得了不错的正收益，并且保持着较小的回撤：模型Long/Short策略取得了14.08%的累计收益，战胜概率Hit Ratio达到了66.67%，信息比率IR为0.49，最大连续回撤MD为-3.12%；模型Long策略取得了5.22%的累计超额收益，战胜概率Hit Ratio达到了58.33%，信息比率IR为0.37，最大连续回撤MD为-2.23%。
根据多因子模型，构建行业配置策略，取得了良好的效果。将全部资金的75%按HS300指数进行配置，另外25%按照多因子模型预测的前8个高超额收益行业按其行业流通市值进行配置。2009年4月到2012年3月间，组合累计收益率高于HS300累计收益率8.84%。
