量化投资产品是指通过应用数量化方式以及程序编程来完成交易市场中的操作,以一定的模型、计算方法、理论体系为基础,实现以获取较为稳定的收益为目标的自动化投资理财模式。2019年量化多头产品平均收益33.82%,而同期的A股平均收益率为26.48%,量化投资产品不仅在收益率上比较稳定,同时其市场波动情况较少,在量化产品中极少出现大幅度的回撤。当前随着信息技术的发展,以及人们对信息技术在各领域中应用的接受度不断增加,国内金融市场内针对量化等相关技术的关注度也在不断提升,这也表明了国内的金融投资环境已经发生了重大改变。在此背景下,有必要针对A股市场展开量化选股策略的研究,也为投资者进行投资组合策略的决策提供相应的依据。本文的研究内容包括以下几个方面:首先对量化投资策略的相关研究背景、研究意义、国内外研究现状、研究总体思路等进行概述。随后对本文涉及到的投资理论、资产定价理论、量化投资的模型,Fama-French三因子模型等进行系统的介绍,为后文的研究提供理论依据。在Fama-French三因子模型基础上加入了新浪大数据100因子,并提出了这一因子加入后的Fama-French模型,并分析了模型中的因子构成以及具体的模型构建与运行步骤。在上述基础上结合沪深A股的数据,对加入了大数据因子后的Fama-French模型的有效性进行测算,结果发现大数据因子能够有效地解释沪深A股,在投资策略的构建中有重要的参考价值。最后利用Choice的量化分析功能,对2016-2021的股票数据进行测算,优化了投资模型,并基于量化投资模型给出了具体的投资建议。