我国股票市场发展起步较晚,各项机制仍不够完善,股票投资者的投资行为大多为盲目投机性行为,并未有着较为成熟的投资观念。特别是在外部环境不利的情况下,对我国股市造成的影响尤为明显。自中美贸易战爆发以来,我国A股市场更是不断走跌。由此可见研究量化投资策略的意义十分重大。量化投资借助计算机技术以及数学模型并且充分利用各项投资数据,以较为理性的投资方式帮助投资者作出交易决定,极大地避免了人为主观情绪影响投资决策。在此背景下,本文针对具有价值风格的股票进行深入研究。首先,以多个价值型因子为基础,引入自由流通比例构造标准化权重,进而构建价值多因子量化选股模型。依据模型进行量化选股,得到最优投资组合—绩优价值股300,并且分不同行情下对其进行相应的绩效评价。参考沪深300指数编制方案,利用绩优价值股300编制新价值风格指数BCV300。其次,为了缩小投资组合规模,利用近邻传播聚类算法(AP聚类)和Adaboost算法进行聚类寻优分析,训练得出表现较优的分类器,构建出精选股组合。同时采用了滚动预测的方式,尽可能保证了预测的准确性。最后,进一步考虑通过结合阿尔法套利,以沪深300股指期货作为对冲工具,构建套利组合来降低最大回撤,规避部分投资风险,做出适用于我国A股市场的量化投资策略。将各阶段所得投资组合的绩效指标进行对比,研究结果表明绩优价值股300表现优于沪深300,而精选股组合相关绩效指标表现最优,但是最大回撤较高。相较而言,对冲后的套利组合虽其收益有所降低,但仍优于沪深300且夏普比率、最大回撤等都有了较为明显的改善,验证了该量化投资策略对我国股市具有适用性,为投资者进行决策交易提供了一些参考意见,促使我国股市投资向理性化方向发展。