构建一个简单的量化股票投资策略，需要考虑以下几个关键因素和步骤：

数据收集：

历史数据：收集股票的历史价格、成交量、财务报表、宏观经济数据等。数据的来源可以是金融数据供应商、证券交易所、公司财报等。数据清洗：确保数据的完整性和准确性，处理缺失数据、异常值等问题。

因子分析：

选取因子：选择能够影响股票价格的因子，如市盈率（PE）、市净率（PB）、股息收益率、动量指标、技术指标等。因子筛选：通过统计分析、相关性分析等方法筛选出有效的因子，去除噪音因子。

模型构建：

数学模型：根据选取的因子，构建预测股价走势的数学模型。常见的方法包括回归分析、时间序列分析、机器学习模型等。参数优化：根据历史数据，对模型参数进行优化，以提高模型的预测准确性。

策略设计：

策略类型：设计具体的投资策略，例如动量策略（买入近期涨幅较大的股票）、均值回归策略（买入价格偏离均值的股票）、价值投资策略（买入低估值股票）等。交易规则：明确买入、卖出的具体规则和条件，如买入信号、卖出信号、持仓比例等。

风险管理：

止损点：设置止损点，及时止损以控制风险。仓位管理：合理分配投资组合中的仓位，避免过度集中于单一股票。风险指标：使用风险指标（如最大回撤、波动率、夏普比率等）评估和管理策略的风险水平。

策略回测：

历史回测：在历史数据上测试策略的表现，评估其收益和风险情况。回测结果应包括年化收益率、最大回撤、夏普比率等关键指标。优化调整：根据回测结果，调整和优化策略，改进模型和参数。

实际应用：

模拟交易：在实际投入资金之前，可以进行模拟交易，检验策略在真实市场中的表现。监控和调整：在实际交易过程中，持续监控策略的表现，及时进行调整和优化。

通过综合考虑这些因素，可以构建一个相对简单且有效的量化股票投资策略。量化投资策略需要在实践中不断迭代和优化，以适应市场的变化和不确定性。