近年来,我国专利数量和质量持续稳定增长,专利相关数据已逐渐成为评估企业研发创新水平的关键指标之一。大部分学者在考察企业创新能力与股票收益间的关系时,偏重于以专利数量维度评估企业创新能力,而在以专利质量衡量时未能充分考虑到行业特征及专利价值。本文从专利数量和质量维度综合考量企业的创新能力,并在此基础上建立创业板市场的多因子选股模型,从而验证投资具有创新能力的企业是否可以在资本市场上获得超额收益。本文在量化投资和技术创新理论的基础上,利用Z-score法、IC法、主成分分析法等数据处理及因子检验合成的方法构建创新因子,而后构建含有创新因子的多因子选股模型,对创新因子及选股模型进行效果分析。首先选取2011年1月至2015年12月作为因子筛选检验区间,以创业板成分股的10个专利相关数据,包括发明专利申请数、发明专利授权数、实用新型专利申请数、实用新型专利授权数、专利被引次数以及当年活跃发明人数量共6个创新统计因子,核心专利占比、技术布局、研发稳定性以及研发效率共4个创新实力因子,创建并检验筛选得到创新因子,并加以合成得到创新统计（大类）因子以及创新实力细分因子;其次,将创新因子与样本内通过检验筛选的传统因子一同作为因子池,以2016年1月至2021年12月作为模型回测期,设定不同调仓频率,建立选股模型并进行测试;然后,将各策略与不含创新因子策略对比考察创新因子的选股效果,并选定两年调仓策略作为本文所构建的多因子选股策略;最后,将本文构建策略回测结果分别与相关指数收益及牛熊市下创业板指数基准对比进行选股方案有效性验证。基于以上策略思路,本文成功构造并筛选出有效的创新因子,完善了企业创新能力的专利评价指标,并且构建出了有效的基于创业板企业创新能力的多因子选股模型,说明所构建的创新因子确实具有传统因子所不具备的Alpha属性,通过不同调仓频率下回测结果的对比,发现所构造的创新因子能够提高策略收益并使其更为稳定,选股作用在周期较长时更加凸显,同时通过与其他指数及牛熊市下创业板指数基准收益对比得出所构建的创新因子确实能够筛选出可获得超额收益的创新类股票,传统因子在因子暴露上也能够对创新因子进行有效补充。