我国股票市场从1992年拉开序幕,经历了从无到有的过程,其规范性、制度化不断完善,可供分析与挖掘的信息也与日俱增,为我们分析和预测股票投资组合回报奠定了坚实的基础。然而,面对错综复杂的股票市场和杂乱无章的信息,如何挖掘数据中有用信息,构建量化投资模型,优化投资决策,这是我们必须面对和亟需解决的问题。在借鉴现代西方理论和方法的基础上,本文结合中国股票市场特征,聚焦于价格趋势因子对股票收益率解释探讨,提出了一种基于价格趋势因子的优化投资组合方法,并且对它的应用进行了深入研究。实证结果表明,价格趋势因子能够较好地对股票投资收益率进行解释。从纵截面数据回归模型来看,在对股票收益率的解释中,短期价格趋势贡献最大,一周移动价格因子系数为0.217,表现为正相关效应,而中期价格趋势影响其次,一年移动价格因子系数为-0.149,表现为负相关效应,长期价格趋势影响最小,两年移动价格因子系数为0.117,但也表现为正相关效应。从经济学角度来看,股市价格趋势信号对股票收益率影响呈现“V”型变化,短期价格和长期价格与股票收益率呈同向变化,中期价格趋势呈反向变化。此外,我们还对股票价格与收益率在横截面的固定月份(2008.5-2017.12)进行回归,通过其回归方程的建立,对每只股票的预期月收益率进行预测,再将每月预测的所有股票收益率进行排序,选择预期收益率较高的股票构建投资组合并且进行买入或者卖出,并将投资组合的实际收益率与沪深300指数进行对比,回测结果发现基于价格趋势因子选取的top20%的股票构建的投资组合在2009-2017年股市测验中,其年化收益率达到17.07%,远高于沪深300指数的年化收益率4.64%,基于价格趋势因子构建的股票投资组合的夏普比率为0.92,收益风险比为0.53,也远高于沪深300指数的夏普比率0.19和收益风险比0.1,总体来看,基于价格趋势因子的量化投资模型在中国股市中不但能取得较高的收益率,同时其收益率的风险相对较小,这也进一步表明在中国股市中我们能通过对过去价格信息的整理分析对股票的收益率进行良好的预测。上述研究不仅是本文研究的特色,也是本文的创新所在,对现实具有一定的指导和借鉴意义。