多因子选股作为量化投资的众多分支之一，是国内外进行量化分析的重点;人工智能的支持向量机方法是进行数据分析和发现数据规律有效方法，探索和挖掘有效多因子和利用支持向量机构建符合市场的有效多因子量化选股模型，对量化投资实践具有指导性的意义。
　　本文主要研究内容是分析影响中证500指数的因子数据，并确立有效因子的组合，之后利用支持向量机分类算法，构造多因子量化选股模型，在牛熊市中分析选股模型的效应情况。
　　在研究方法上，本文利用相关分析和选股模型评价分析的方法选出2012年06月到2018年05月期间中证500指数成分股的有效因子组合有:企业价值倍数、企业总资产增长率、企业净利润增长率以及换手率;然后以有效因子的数据组合为基础，运用支持向量机的核函数分析方法，通过参数寻优的方式，确立基于支持向量机算法的多因子选股模型，接着经过实证分析模型在测试集(2016年05月到2018年06月)的表现，结果表明基于支持向量机算法的多因子选股模型收益能够战胜同期中证500的指数收益，之后分析选股模型在A股市场上牛熊市不同时期内的表现。
　　最后得出实证表明支持向量机模型在牛市的风险收益表现强于在熊市中的表现。