1. 打分法与回归法
多因子选股模型有两种判断方法，一种是打分法，另一种是回归法。在打分法中，根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分进行排序选择投资对象。回归法则是建立一个回归模型，通过统计回归方法确定各个因子对股票收益率的影响程度，并根据回归系数进行排序选择。
2. 简单加权法
简单加权法是多因子模型的最简单方法，要求从业者的数学、统计、编程能力相对较低。该方法通过对每个因子进行简单加权求和，以得到股票总得分进行排序。简单加权法的优势在于易于实施和计算，但不考虑不同因子之间的相关性。
3. 线性回归法
线性回归法是一种常用的多因子模型构建方法，可以考虑不同因子之间的相关性。选择一组特定的因子用于预测股票收益率，然后建立一个回归方程，通过拟合回归方程来确定各个因子对股票收益率的影响程度。线性回归法的优势在于能够考虑不同因子之间的相关性，但需要对数据进行较为复杂的处理和分析。
4. 人工智能方法
人工智能方法是对多因子模型构建的一种优化方法，可以通过使用和机器学习算法来寻找最优的因子组合。该方法通过训练模型来挖掘股票因子之间的复杂关系，并预测股票收益率。人工智能方法的优势在于能够提高预测的准确性和效率，但需要较高的技术水平和计算资源。
5. 原始因子库的建立
为了构建多因子模型，首先需要选择各种因子并建立一个原始因子库。这可以通过阅读文献、经验等方式来选择适合的因子，并根据经济含义、金融逻辑、相关参数等确定因子的计算方法。股权市场指数提供了大量的因子选择和计算方法，可以作为构建原始因子库的参考。
6. 因子验证方法
在构建多因子模型时，需要对选定的因子进行验证，以确保其有效性。常用的验证方法包括胜率、均值、方差、相关系数等。例如，使用相关系数验证可以评估因子与收益之间的相关性，验证其是否对股票收益有统计显著的影响。
7. 截面回归构建方法
截面回归是一种常用的多因子模型构建方法，主要用于估计特征组合的权重。在现实中，为了组合的可投资性，通常会放宽对因子暴露的假设。截面回归方法在业界得到广泛应用，并与最主流的因子模型结合使用。
8. 多因子模型的应用
构建好的多因子模型可以应用于股票选股、风险控制和策略制定等方面。根据投资者的需求和目标，可以利用模型预测结果进行股票组合管理和资产配置。
9. 多子模型评级模型架构
在构建多因子模型时，可以根据多维度数据的支持，构建多子模型的评级模型架构。它分别建立财务因子体系、交易因子体系、工商因子体系和征信因子体系的子模型，并将其综合起来得到最终模型的评级结果。
10. 患者院内不良预后预测模型构建方法
除了在金融领域，多因子模型构建方法也可以应用于其他领域，比如患者院内不良预后预测模型。不同的因子可以用于预测不良预后的患者，并通过构建模型来提供预测结果。
