在股票量化投资里，优化多因子模型提高收益可以从以下几方面入手。

首先是因子筛选。要确保因子的有效性和稳定性，剔除那些和收益关联弱、不稳定的因子。可以分析因子在不同市场环境和时间段的表现，比如在牛市和熊市中表现都不错的因子，才更有价值。

其次是因子加权。给不同因子分配合理的权重很关键。可以用历史数据回测，根据因子的表现调整权重。比如，表现稳定且贡献大的因子可以多分配权重，表现波动大的因子适当降低权重。

再者是模型更新。市场是动态变化的，因子的有效性也会改变。所以要定期更新多因子模型，加入新的有效因子，淘汰失效因子。例如，随着科技发展，一些新兴行业相关的因子可能变得重要。

然后是风险控制。在优化模型时，要考虑控制风险。可以设置止损点，当损失达到一定程度时及时止损。也可以通过分散投资，降低单一因子或股票带来的风险。

最后是模型验证。用新的数据对优化后的模型进行验证，确保其在不同市场情况下都能稳定运行。若验证结果不理想，要及时调整模型参数或因子。通过这些方法逐步优化多因子模型，有望提高股票量化投资的收益。