2024年相对收益解决方案:红利指数增强2.0
- 来源:国联证券
- 发布时间:2024/09/25
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相对收益解决方案:红利指数增强2.0.pdf
本文件主要探讨基于红利指数的增强型投资策略,旨在为投资者提供相对收益解决方案。红利指数通常选取分红率高、现金流稳定的上市公司作为标的,具有防御性强、估值较低、股息率较高等特点,适合追求稳定现金流的投资者。核心内容:文档详细阐述了红利指数增强2.0版本的构建逻辑与运作机制。通过量化模型或基本面分析,在跟踪红利指数基准的同时,尝试通过选股优化、权重调整等手段获取超额收益(Alpha)。同时,分析了该策略在不同市场环境下的表现,特别是市场波动加大时,红利策略作为低波动、高股息资产的配置价值。核心价值:对于财富管理领域而言,该方案为资产配置提供了重要的底层资产选择,有助于平滑组合波动,提升长期持有体验...
1. 选股池构建
1.1中证红利指数编制方案
中证红利指数每年调整样本空间,具体的选取方法如下: (1)过去一年日均总市值排名在前 80%; (2)过去一年日均成交金额排名在前 80%; (3)过去三年连续现金分红且过去三年股利支付率的均值和过去一年股利支付 率均大于 0 且小于 1。 中证红利指数选取了一部分现金股息率高、分红较为稳定,并且具有一定规模及 流动性的上市公司作为指数样本;同时限制股利支付率小于 1,排除了由于派发特别 股息导致的股利支付率异常高的情况。
1.2中证红利指数增强选股池构建
在中证红利指数编制方案的基础上,我们剔除了一部分经营质量不佳的样本,构 建了指数增强选股池: (1)中证红利指数样本空间; (2)剔除 PB_LF(市净率)和 PE_TTM(市盈率)小于 0 的样本; (3)剔除 ST 和 ST*样本; (4)剔除上市不足 90 天的样本; (5)时间区间为 2014 年至今。 选股池自 2015 年以来,股票个数均在 1000 只以上。

2. 选股因子测试
2.1单因子测试
根据因子的回归检验结果和十分组测试结果(见附录),我们一共筛选出 13 个 因子用于选股,其中包括 5 个 barra 的一级风格因子(流动性、价值、分红、规 模、预期)、4 个负向因子(PB_ROE、波动同期、波动滞后、高频波动)、4 个正 向因子(波动提前、超预期、效率提升、预期股息率)。此外,我们选取了 4 个负 向因子(60 日换手、60 日成交量波动、5 分钟波动、规模增长因子)用于分域。 具体操作为,对 13 个选股因子进行正交化后计算纯因子夏普率,以此作为权 重,加权合成复合因子。在每个时间截面对 4 个负向因子分别做二分域,取因子值 较高的分域做交集后从股票池中剔除,得到最终的股票池和选股复合因子。
2.2选股模型绩效表现
复合因子选股组合,年化收益率 22.87%,年化超额 9.92%,夏普率 1.03,信息 比率 1.12,超额最大回撤 22.67%。
3. 组合优化
3.1组合优化器原理
组合优化器基于马可维兹的均值方差模型,对指数增强组合进行了权重二次优 化。目标函数设置为最大化经风险调整后组合预期收益,决策变量为组合中个股权 重构成的向量。基准选择的是中证红利指数。 约束方面,我们设置了权重约束(上下限统一约束、上下限相对约束、杠杆约束)、 主动风险约束、风格因子约束、行业因子约束、成分股约束。
3.2组合优化绩效表现
组合优化选股组合,年化收益率 20.43%,年化超额 7.47%,夏普率 0.94,信息 比率 1.71,超额最大回撤 11.58%。

4. 潜伏高股息策略
4.1潜伏高股息选股池构建
我们发现股息率较高的公司往往在其除息日之前有着较为稳定的超额收益。由 于分红方案中提供了明确的除息除权日,我们构建了一个从分红方案发布日到除息 除权日的潜伏高股息策略。由于分红公告通常集中在 3-4 月发布,我们在 5 月的第 一个交易日对所有的上市公司股票筛选出满足条件的样本,买入持有,并在除权除息 日前一个交易日卖出,直到 8 月第一个交易日清仓。 具体的选股池构建条件如下: (1)预案公告日,股息率大于 5%,且现金分红总额相较去年有增长的股票; (2)预案公告日,股息率大于 4%,且最近一年股息支付率减去过去 3 年股息支 付率平均值的差值在 5%以上的股票。 对于筛选得到的高股息股票和股息支付率高成长股票,我们取其并集作为潜伏 高股息选股池,2020 年以来满足其一要求的股票数量在 100 只以上。
4.2潜伏高股息策略
建仓:每年 5 月第一个交易日。 清仓:每年 8 月第一个交易日。 调仓规则:对于每个交易日,判断是否为 8 月第一个交易日,如果是,直接清 仓;否则,判断是否存在下一个交易日为除权除息日的股票,如果存在,卖出该股票, 并按照股息率 TTM 从高到低买入其他持仓股票(距离除权除息日大于 5 个交易日) 直到个股权重上限;否则,仓位不变。买入卖出价格为每日成交均价。
4.3潜伏高股息绩效表现
潜伏高股息组合平均每年持有三个月的收益 7.23%,超额收益 5.93%,最大回撤 11.22%,超额最大回撤 8.19%。
5. 中证红利指数增强策略
5.1中证红利指数增强绩效表现
基于组合优化后的复合因子选股模型以及潜伏高股息策略,我们构建了中证红 利指数增强策略。我们以组合优化后的组合为基础,将其中的 5 到 7 月份持仓替换 为潜伏高股息组合,其余月份持仓不变,从而提升整体模型的表现。
5.2中证红利指数增强策略特征
选取最新截面 2024 年 8 月 30 日,策略选择股票的市值基本分布在 100 亿以上。 1000 亿以上的股票权重达到 22.23%。

从行业分布上看,策略相对基准在银行和煤炭这两个行业上的偏差较大。银行股 方面,由于缺失财务指标导致选股时出现了一定程度的偏差。
从风格因子暴露上看,策略在波动因子和预期因子上具有正暴露,在价值因子和 分红因子上有负暴露。策略整体相对基准的风格因子暴露偏差较小。
从交易的维度出发,本策略在最新截面日持有的股票数量为 90,前 10 只的股票 权重合计达到 24.66%。
整体上,策略持有的股票的换手率与基准相当,表明策略与基准具有相似的交易 活跃性。
本策略每月调仓一次,调仓周转率的均值为 21.88%,年均周转率为 262.51%。周 转率相对基准偏高,但处于合理范围。
按照最近 20 天日均成交额的 5%估算策略单日建仓的投资容量,策略在回溯区间 的投资容量均值为 6.42 亿元,最新截面的投资容量为 4.15 亿元。
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