随着信息科学技术的不断发展以及中国资本市场的日渐成熟，量化投资在国内受到越来越多的关注。相比于传统投资模式，量化投资具有独特的优势，它不仅打破了传统投资的范围限制，而且克服了投资者主观因素的影响，是一种更加系统化科学化的投资模式。在量化投资策略中，多因素选股由于具有市场容量大、收益稳定的特征而受到机构投资者的青睐，而量化择时则以数量化的方法来准确判断市场趋势从而可以获得稳定的超额收益。本文就是在这样的背景下，尝试构建符合A股创业板市场特征的多因子选股模型以及趋势择时模型，以期能够持续稳定地战胜市场。　　本文第一部分以多因素理论为基础，通过对股票收益与若干风险因子进行线性回归，构建多因素选股模型。具体而言，我们通过对可能影响股票市场收益的基础因子进行显著性检验，通过检验我们筛选出多个显著因子，用这些显著因子通过降维处理后构建我们的多因素选股模型，然后以分层筛选法进行样本外数据回测。实证中我们发现，多因子策略在30个月的回测期内年化超额收益高达52.16％，能够显著地战胜市场。　　本文第二部分分别建立了MA与MACD两个单指标择时策略模型，并分别对两个单指标策略进行交易仿真回测。实证结果显示，趋势型指标可以抓住大的波段行情，获得超额收益，具有较好的择时效果。当然我们的模型也存在一定不足，如回测中出现过较大的回撤，基础因子也并未完全覆盖所有可能影响股票收益的因子，这也将是我们在做进一步研究时重点研究的方向。