本文以配方實驗設計與二階迴歸分析來更有效率的建構多因子選股模型。本文用六個選 股概念：大淨值股價比（B/P )、大股東權益報酬率（ROE )、大營收股價比（S/P )、大季 報酬率、大總市值、小市場風險f，建立加權評分法選股模型。模型中的選股概念權重可視 為配方中的成分，因此採用單體形心設計（SimplexCentroidDesign)得到63個實驗。再模擬 回測得到這63個加權評分法選股模式在股市歷史資料庫的績效。本研究的股票樣本為自 1990年Q4起至2010年Q3，共80季的美國所有上市股票。研究結果顯示（1 )預測超額報 酬率a的模型穩定度較年化報酬率佳；預測總風險的模型穩定度較系統風險^佳；預測相 對勝率的模型穩定度較絕對勝率佳。（2 )大淨值股價比、大股東權益報酬率、大營收股價比 選股概念對「年化報酬率」具有正貢獻，而大季報酬率、大總市值、小系統風險具有負貢獻 。大淨值股價比、大股東權益報酬率選股概念之間具有相輔相成的正向交互作用。（3 )最近 未上漲、過去系統風險小的大型股的系統風險較小。最近未上漲的公司獲利佳、股價與淨值 或營收相較偏高的大型股的總風險較小。系統風險與總風險都可以透過同時考慮多個選股概 念來降低。（4 )大淨值股價比、大總市值對絕對勝率具有明顯正貢獻、小系統風險具有明顯 負貢獻。大股東權益報酬率相對勝率具有明顯正貢獻、小系統風險具有明顯負貢獻。（5 )大 淨值股價比、大股東權益報酬率是最適合最大化年化報酬率與超額報酬率的策略。其次是大 營收股價比策略。（6 )大淨值股價比是最適合最小化系統風險的策略。大總市值是最適合最 小化總風險的策略。最小化系統風險與最小化總風險的策略不同，顯示兩個目標相當不一致 。（7 )大淨值股價比、大股東權益報酬率，以及大淨值股價比、小系統風險，這兩組策略最 適合最大化絕對勝率的策略。大股東權益報酬率、大總市值是最適合最大化相對勝率的策略 。最大化絕對勝率與最大化相對勝率的策略不同，顯示兩個目標相當不一致。