2. 獲利因子
賺錢能力強的公司的股票報酬率常高於賺錢能力弱的公司。獲利因子用來衡量公司的賺錢能力強弱，例如股東權益報酬率（ROE）6常被用來衡量公司的賺錢能力。股東權益報酬率值越大，代表公司賺錢能力越強。
3. 規模因子
小型公司的股票報酬率常高於大型公司。規模因子用來衡量公司的大小，例如總市值7常被用來衡量公司規模大小。
4. 風險因子
古典理論認為系統風險越大的股票報酬率越高。風險因子用來衡量股票的風險高低，例如β值可衡量系統風險的大小，它表示一段期間內股票（或投資組合）的漲跌百分比相對於市場的漲跌百分比的比值。如果個股的股價波動程度與整體股票市場的波動程度一致，那麼其β係數等於1；如果大於市場，則β係數大於1；如果小於市場，則β係數小於1。
5. 慣性因子
慣性現象是指股票目前的報酬率越高，未來的報酬率越高的現象。反轉現象是指股票目前的報酬率越高，未來的報酬率越低的現象。股市中報酬率常存有短期反轉、中期慣性以及長期反轉的現象。慣性因子用來衡量股票的漲跌趨勢，例如週、季、三年報酬率分別可用來代表短期、中期、長期報酬率，做為預測未來報酬率的依據。
6. 流動性因子
流動性低的股票報酬率經常高於流動性高的股票。流動性因子用來衡量股票的流動性高低，例如月或季成交量常用來衡量股票的流動性。
依據對國際股市、台灣股市數十年來的回測結果發現，上述因子以價值因子與獲利因子最可靠。
技術面分析
擇時（market timing）是指股票買賣時間點的抉擇。傳統上，股票的擇時有兩個方法：
- 經濟面的方法：從總體經濟面的興衰變動來決定買賣時間點。
- 技術面的方法：從股市本身的價量波動及供需情勢變動來決定買賣時間點。
實務上，技術面的方法比經濟面的方法更常被用來擇時。
技術面分析是建立在「歷史性的行為必定會在未來重演」的假設上，也就是股市的價量及指數波動變化可能存在著某種規則性。技術面分析是研究過去金融市場的價量資訊的規則性，來預測價格的趨勢，進而決定買賣股票的時機。技術分析規則的產生有兩種方式：
- 個人主觀歸納：依個人經驗歸納，是較不科學的方法。
- 資料客觀歸納：使用統計分析來發現、驗證規則，是較科學的方法。
技術面分析的優點包括：
- 資料最為即時。
- 資料最為真實。
技術面分析的缺點是在使用統計分析來發現、驗證規則的過程中，可能發生過度配適（over－fitting），使得規則只有解釋過去結果的能力，而沒有預測未來的能力，簡單地說這些規則有可能只是「事後諸葛亮」。因此有很多學者反對使用此類分析，例如「漫步華爾街」一書，嘲諷技術面分析像是瞎子摸象。但學界亦有少數的支持者，例如「技術分析科學新義」一書。但無法否認很多實務界人士喜用此類分析方法之事實。
