我国新能源产业发展速度快,并且属于新兴产业,具有较大的发展空间与投资价值。但是由于其受政策影响大以及技术创新的高风险,该类企业的投资定量分析一直存在困难。本文希望通过构建合理的评价体系从新能源发电企业本身特质出发,定量分析企业价值,帮助识别优质企业,形成低风险、回报良好的量化投资策略。本文根据产业链相关理论选择新能源发电上市公司股票纳入股票池,从行业层面和企业角度选择不同维度的影响因子,并引入了新能源发电行业特有的因子,如可再生能源标杆上网电价及其变化等因子。根据因子分层分析法在股票池中对影响因子进行检验并筛选出有效因子。在多因子组合上,利用综合评分法、OLS估计法、CART-随机森林分类法确定因子组合方式并预测股票未来表现。其中,由于产业所处政策环境不断变动,未根据历史数据进行拟合以优化因子权重的综合评分法有更好的表现效果;2015至2016年市场波动幅度过大导致模型效果较差,此后市场逐步稳定,各模型有效性逐步提高。分析细分行业因子差异对于模型表现的影响,发现政策变动对模型有较大影响,因此将政策变动影响作为因子建立政策影响轮动模型并与原有模型进行组合创新,该策略可以间接量化政策影响和市场偏好转移从而解决行业差异性问题。组合策略在2016-2018年间表现均明显优于各个单独策略,两个模型的组合提升了模型效果。归因分析发现产业自身的总体表现弱于中证500指数,而政策影响轮动模型和多因子模型对组合收益做出了显著的正向贡献,使得组合策略能够在表现弱势的产业中选出优质且表现优于大盘的股票。新兴产业发展符合社会需求和国家长远计划,因此有投资的必要性,但是投资如新能源发电行业这样表现弱于市场的行业会给投资者带来损失,本文在多因子模型基础上结合新能源发电产业特性,改进并提出了多因子组合模型。此模型能够在行业中选择优质且表现强势的股票,弥补产业上的劣势并取得正超额收益。