股票多因素模型？
谢邀！ 这个问题问得比较泛，我大概解释下建模的思路吧。
第一步，明确建立模型的目的。一般来说，我们建模会考虑两个目的：预测和解释。预测是为了对未来进行预判；解释则是对已有数据的变化进行解释。这两个目的会有交集，但侧重点不同。
第二步，明确数据的来源。一般来说有业务数据和财务数据，如果是上市公司的数据的话，还涉及信息披露合规性的问题（比如某些公司会有自己编制的财务分析指标）。
第三步，构建变量。根据数据的不同，可以分为定量变量和定性变量。对于定量变量一般需要先进行加工处理，比如去除极端值、标准化等。
第四步，模型选择及建立。这是最关键的一个步骤。不同的数据有不同的处理方法，同一个数据也会因为目的的不同而采用不同的方法进行处理。因此这一步需要根据具体情况而定。
第五步，检验与优化。模型建立完成后，需要对模型的性能进行检验，看其是否真的能够完成目标。同时，如果可能的话，应该对模型进行优化，使其更加完美。
第六步，应用与拓展。前面几个步骤都是构建一个基本的模型框架，这一部分可以把前面的内容打包起来进行实际的应用，也可以进一步研究更深层次的问题或者对这个模型进行拓展。
以上只是粗略地总结了建模的一般流程，在实际的操作过程中可能会碰到很多问题，需要灵活处理。