在国外，量化投资已有三十多年的历史，量化基金的规模获得长足发展，逐渐变成了一种主流的投资方式。然而，国内投资者对量化投资的概念还显得很陌生。本文以量化投资理念为基础，根据量化基金的资产配置流程，建立了一系列的数量化投资模型，并利用我国A股市场历年的股票数据进行模拟以验证其有效性。　　在行业配置方面，本文采用Black-Litterman模型（以下简称BL模型）进行配置。BL模型应用的难点是投资者观点参数的设定，本文使用优秀行业配置基金的行业配置动向作为投资者观点参数，并利用基金公司2010年第三季度报告的行业配置数据，模拟了BL模型在第四个季度的表现。结果显示:在2010年四季度，通过BL模型进行配置的行业组合取得了6.51％的超额收益。BL行业配置组合的Beta值为0.76，远小于1，说明该组合的市场风险暴露偏低。由此可见，BL模型在综合了投资者预期观点之后，其行业配置相对分散，波动率有限，同时在超越基准及跟踪基准方面表现也较为出色，符合行业资产配置的稳定性和收益性要求。　　在个股选择方面，本文构建了多因子选股模型。该模型从价值、基本面、市场指标三个方面选取了11个候选因子，并从超额收益、超额收益概率和信息比率三个维度对这些候选因子进行评比，最后选取了6个因子作为最终的多因子选股模型。在2010年共242个交易日的模拟结果显示，量化选股模型取得了15.27％的绝对收益，超额收益为26.79％。这说明该模型具有较好的选股能力。