本发明提供了一种量化交易因子的预测方法及装置，其中，该方法包括：将获取的待测数据输入预先训练好的目标生成对抗网络GAN模型中，得到该目标GAN模型输出的多组仿真待测数据；从该多组仿真待测数据中选取低相关性的三组待测数据；将该三组待测数据输入预先训练好的目标TCN模型中，得到该目标TCN模型输出的该待测数据对应的量化交易因子的预测结果，可以解决相关技术中量化交易因子的预测不支持并行，且预测结果不够准确的问题，运用GAN网络生成仿真数据，增加了样本量，提高了样本的多样性，使得预测更加合理；运用TCN模型可以实现多变量、多时间步的并行预测，且提高了预测的准确性。