这个问题问得有点大，我简单说下我的看法。 做量化模型，一般有两个目的：一个是用来预测，另一个是用来择时。 对于选股模型来说（也就是预测），一般会先根据行业特征、市场特征等选出可能的选股因子，然后通过统计方法构建出模型，用来预测未来的收益。对于预测的精度、效率，以及是否包含异方差、序列相关等问题都会影响最终模型的效果。
对于择时模型而言，目的与选股模型类似，都是要预测下一时期的股价走向。但不同的是，择时模型需要考虑当前已投资金的成本，以及在上下限值内对资金利用的效率问题。比选股模型考虑的因素更为复杂；同时，由于不涉及因子的筛选问题，通常采用的方法更为简单，如基于移动窗口的简单线性回归。
题主并没有说明自己做模型的目的，所以没办法给出更具体的建议。但是，无论是建什么模型，都必须首先明确模型的功能和用途，这样才能选择合适的指标和元素来构建模型。否则，不论你花了再多的时间和精力，最后恐怕也无缘由地浪费了时间和精力。
郭异帛优质答主题主的问题，其实可以简化为两个问题： 第一个是“为什么要预测未来”；第二个问题是“如何预测未来”。 对于第一个问题的答案，我只能说因为人类是一种“后知后觉”的动物——我们总是先经历过去（历史数据），然后才能知道现在是什么情况（当前状况/市场信息）最后才去判断未来走势怎样。也就是说我们只能“逆推”到“现在”，而永远无法“顺推”至“未来”——因此我们无法像物理学那样精确地计算出未来的路径，但我们可以通过统计的规则和概率来尽可能逼近未来。
对于第二个问题的答案，我想借用一句电影台词，那就是说“没有所谓的预测，只有概率”。事实上，在金融市场上很多策略都是采用“蒙特卡洛模拟”的方式来评估风险或者收益率的情况——“蒙特卡洛(Monte Carlo)方法是一种计算复杂概率问题的数字方法的集合。它利用计算机产生大量的随机数，用来表示问题中的未知量，并通过求解微分方程组或矩阵方程来得到结果。这种算法被广泛用于金融、物理、工程等诸多领域中，如模拟交易、股票价格预测、优化设计等。” 在我的另一篇文章里对这种方法有详细的介绍，在此就不赘述了。
