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从多因子选股模型了解到，建构投资组合的方式有三种，分别为组合模型、交互模型与序列模型，而本文用实际的例子来解释差异所在。
1.组合模型
讲白话一点，就是用几个独立的回测模型，再组起来一个完整的投资组合，以应变在不同市场情况都能有所应对，以达到资产长期稳定的目标。
依照「因子选股」，解读未来大趋势一文，一般可以归类为八大因子，分别为：评价、成长、资本效率、盈馀品质、分析师、动能、规模及波动。
举例而言，估值模型是一个常见且有用的选股方式。用最简单易懂的逻辑，就是选出市场上基本面最被低估的股票组合，如本益比或股价净值比最低的5支股票或10支股票(当然这些公司必须是有赚钱，或是龙头行业，在近期股价低迷的时候我们买进持有)。
接著透过历史去验证，确认这样的估值模型选股逻辑，能够在过往的20-30年能持续稳定的赚钱，并且要持续胜过大盘。
接著，再根据投资者的经验，去建立另一个模型，如成长性模型，找出市场上成长性最高的5-10间公司，比如近一年或近三年成长性最高的公司，透过历史验证去确认模型的可用性。
最后，我们手上就会选出10-20支不等的股票。
大盘在不同时期，会有不同类型的股票有优异的表现。一般而言，行情好的时候成长股比较会飙，而行情比较震荡或低迷的时候，估值模型的优势就会显现出来。
透过这样的方式，我们就可以组建出一个适应不同行情的组合，并且透过权重的动态调整去优化。
2. 交互模型
组合模型的各模型是分别独立的，选出来的股票也会比较多。而交互模型所选出来的股票组合，必须要同时满足多个因子的条件。
再举刚刚所述的例子，在交互模型的条件下，选出来的股票必须同时满足低估值且高成长性的条件，再做历史的回测检验，以满足在每一个过去时期的股票组合所选出来的股票，能够有更好的爆发力。
听起来所选出来的股票更具有潜力，但在实务的执行上有时候是比较难实现，计算流程会相对复杂。
3. 序列模型
如定义所言，用一层层的条件去把关，最后变成股票组合。
比如先满足高度成长性的公司有30间，再从这30间去选出10间，估值相对低的股票组合。
洞见思维 :
用历史的大数据回测，但并非纯用价格的技术分析，而是以基本面的质化分析做为基处，具备金融上实质的意义，用量化的方式去帮助我们执行投资判断。
不同模型皆有各自的优缺点，也适应在不同的股票市场。对于投资人来说，就是用数字来协助我们做判断，避免流于用感觉做投资。
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