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构建捕捉黑马股的多因子模型可按以下步骤进行：
1. 明确投资理念与目标
在构建模型前，需先确立自己的投资理念，如价值投资型、成长型、趋势·技术型、组合平衡型等。不同的投资理念及策略下，选取因子的标准差异较大。同时，要明确投资目标，比如追求短期高收益、长期稳定回报，还是注重风险控制等。
2. 因子选取
从多个类别中挑选可能影响股票成为黑马股的因子：
市场整体：市场因子、系统性风险等。
估值因子：市盈率、市净率、市销率、市现率、企业价值倍数、PEG等。
成长因子：营业收入增长率、营业利润增长率、净利润增长率、每股收益增长率、净资产增长率、股东权益增长率、经营活动产生的现金流量金额增长率等。
盈利能力因子：销售净利率、毛利率、净资产收益率、资产收益率、营业费用比例、财务费用比例、息税前利润与营业总收入比等。
动量反转因子：前期涨跌幅等。
交投因子：前期换手率、量比等。
规模因子：流通市值、总市值、自由流通市值、流通股本、总股本等。
股价波动因子：前期股价振幅、日收益率标准差等。
分析师预测因子：预测净利润增长率、预测主营业务增长率、盈利预测调整等。
3. 因子有效性检验
IC/IR指标判定：IC（信息系数）是因子与下一期股票收益率的相关系数，现在一般用RANK_IC，即因子排名与下一期股票收益率的相关系数。IR（信息比率）一般是IC序列的均值与IC序列的标准差之比。通过分析IC和IR指标，判断因子与股票收益率之间的相关性和稳定性，数值越高，因子有效性越强。
正交化法：经过单因子检验的因子，很多时候具有共线性。可以把同类因子按照一定的权重进行合成，或者不断进行正交化，把残差作为新的alpha因子。在正交化过程中，如果出现系数不显著的情况，说明这个新增的因子并没有给整个模型带来新增的alpha，可考虑将其删除。
4. 有效但冗余因子的剔除
不同的选股因子可能由于内在的驱动因素大致相同等原因，所选出的组合在个股构成和收益等方面具有较高的一致性，因此需要剔除冗余因子，只保留同类因子中收益最好、区分度最高的一个因子。例如成交量指标和流通量指标之间具有比较明显的相关性，在选股模型中，通常只选择其中一个。具体剔除步骤如下： - 先对不同因子下的n个组合进行打分，分值与该组合在整个模型形成期的收益相关，收益越大，分值越高。 - 按月计算个股的不同因子得分间的相关性矩阵。 - 在计算完每月因子得分相关性矩阵后，计算整个样本期内相关性矩阵的平均值。 - 设定一个得分相关性阀值MinScoreCorr，将得分相关性平均值矩阵中大于该阀值的元素所对应的因子，只保留与其他因子相关性较小、有效性更强的因子，而其它因子则作为冗余因子剔除。
5. 综合评分模型建立
选取去除冗余后的有效因子，在模型运行期的某个时间开始，例如每个月初，对市场中正常交易的个股计算每个因子的最新得分，并按照一定的权重求得所有因子的平均分。最后，根据模型所得出的综合平均分对股票进行排序，然后根据需要选择排名靠前的股票。常见的确定因子权重的方法有：
等权重法：所有因子权重相同，适用于因子之间重要性差异不大的情况。
市值加权法：根据各因子的市值大小来分配权重，市值大的因子权重更高。
IC加权法：根据各因子的信息系数来分配权重，信息系数越高，权重越高。
IR法：根据各因子的增量回报率来分配权重。
6. 模型的评价及持续改进
评价指标：常用的评估指标包括收益率、波动率、最大回撤等。通过对比模型选股的实际表现与预期表现，可以评估模型的有效性。
持续改进：一方面，由于量化选股的方法是建立在市场无效或弱有效的前提之下，随着使用多因子选股模型的投资者数量的不断增加，有的因子会逐渐失效，而另一些新的因素可能被验证有效而加入到模型当中；另一方面，一些因子可能在过去的市场环境下比较有效，而随着市场风格的改变，这些因子可能短期内失效，而另外一些以前无效的因子会在当前市场环境下表现较好。因此，在综合评分选股模型的使用过程中，需要对选用的因子、模型本身做持续的再评价和不断的改进，以适应变化的市场环境。同时，在计算综合评分的过程中，除了各因子得分的权重设计之外，交易成本和风险控制等因素，也同样需要予以综合考量。
此外，在构建模型过程中，还可以添加一些约束条件，使选股模型更加有效，如根据不同行业的特点和风险来调整各因子的权重；限制各因子在模型中的暴露程度，避免过度依赖某个因子；设置个股在模型中的最大和最小权重限制；根据投资者的风险偏好和收益目标来调整模型参数等。

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