本文旨在探索与验证智能交易环境下科技股估值的影响因素。科技股作为成长性强、科技成分占比高、占据行业龙头地位的股票，近年来为中国A股与创业板股价的上扬提供较强的支持作用。在智能交易兴起与发展的背景下，其估值影响因素也随之产生了变化，传统的估值指标也亟需引入新的因素进行丰富和完善。为了帮助衡量科技股的价值，作为投资选择与决策的参考，本文选取了市值回报增长比（PEG）作为研究对象，它是相对估值法中对科技股进行估值的决定性指标。本文采用深度访谈进行因素挖掘，LDA主题聚类算法进行因素验证的方法，发现了新环境下对科技股估值产生重要影响的6个一级因素及其对应的16个二级因素。这些新发现的因素，通过文本挖掘的方法进行量化，被构建为新的回归因子，在处理为哑变量后，纳入科技股估值回归模型。最后，本文针对30支高科技行业可比公司样本数据进行参数估计与模型检验，根据实验结果，调整后的技术因子、公司声誉因子、服务因子、投资者心理因子最终纳入回归模型，证明对PEG估值倍数存在显著影响，同时提升了模型预测效果。