建立量化投资模型是一个系统性的过程，需要经过以下步骤：

1. 确定投资目标：首先要明确投资目标，例如追求长期稳定收益、资本保值增值等。

2. 收集数据：收集与投资相关的各种数据，包括财务数据、市场数据、宏观经济数据等。数据来源可以包括公司财报、金融数据库、公开报告等。

3. 数据清洗与处理：对收集到的数据进行清洗和处理，包括去除异常值、填补缺失值、调整数据格式等。

4. 构建投资策略：根据投资目标和数据分析，确定合适的投资策略。投资策略可以基于技术分析、基本面分析、市场情绪等多种因素。

5. 模型设计与优化：根据选定的投资策略，设计量化投资模型，包括确定投资指标、建立算法模型、设定交易规则等。模型设计过程中需要考虑因子选择、模型参数的设定等问题，并进行模型的优化和回测。

6. 回测与验证：利用历史数据对建立的模型进行回测和验证。回测是通过模拟历史交易来评估模型的表现，验证是通过实盘交易来验证模型的有效性。

7. 风险控制：建立风险控制机制，包括设定止损点、资金管理、仓位控制等，以控制投资风险。

8. 实施与监控：在实际投资中执行量化投资模型，并进行实时监控和调整。根据市场情况和模型表现，及时调整投资策略和模型参数。

9. 持续改进：根据模型表现和市场反馈，不断改进和优化量化投资模型，提高投资效果。

需要注意的是，量化投资模型的建立是一个复杂且需要不断实践和改进的过程。在建立模型时，应充分考虑市场环境的变化、投资策略的可行性和风险控制的有效性。同时，量化投资模型也需要不断地进行监控和修正，以适应市场的变化。