近年来,行为金融学是金融学界研究和探索的热门分支。由于对市场中出现的投资者非理性行为和各种金融异象相比于传统金融学有着更好的解释能力,行为金融学的相关理论逐渐受到学界的关注。在量化金融研究领域,Fama-French五因子模型自提出以来一直受到学界的广泛认可,并且诸多学者在五因子模型的基础上开展了大量的创新性研究。本文从行为金融的视角出发,将衡量处置效应的资本利得突出量(Capital Gain Overhang,CGO)因子作为研究对象,利用盈余惯性因素对其进行改良,构建新CGO因子。并将其加入Fama-French五因子模型,构建新混合六因子模型,并通过对单因子CGO模型、新CGO因子模型、Fama-French五因子模型以及混合六因子模型回测对比,对各因子模型的优缺点和适用范围进行分析,以实现对有效行为金融因子的改良和创新。本文主要内容包括所研究的股票市场影响因子的介绍和构建、因子检验和模型构建、各因子模型回测与分析。在因子介绍和构建部分,先介绍了股票市场影响因子和Fama-French五因子模型包括的经典选股因子,然后说明了衡量处置效应的CGO因子及盈余惯性对CGO因子的影响机理,同时系统地介绍了经典选股因子、CGO因子以及盈余惯性CGO因子的构建方式。在对各因子进行有效性检验之后,在模型构建方面综合比较了几种多因子模型的加权方法,最终结合当今股票市场短期波动特征,选择半衰式IC加权法,以实现多因子模型的优化。在对各因子模型的实证回测与分析工作中,以沪深300指数成分股作为股票池,分别回测了单因子CGO模型、新CGO因子模型、Fama-French五因子模型以及六因子模型,并在收益、风险两个方面进行分析和比较。经过对比分析后得出结论:利用盈余惯性构建的新CGO策略在收益的稳定性和盈利效率方面优于原CGO策略,使用新CGO因子构建的新混合六因子模型实现了收益水平的提高,且近期抗风险能力表现优秀。同时新CGO因子表现出了良好的时效性,在近些年的股票市场中表现出色。新CGO因子的优秀表现说明经过改良创新的行为金融因子具有出色的时效性和生命力,为行为金融学的理论更为广泛和有效地在量化投资领域的应用提供了思路和方法。