鑫量化之十四：红利策略投资指南如何择时？怎么选股

正文目录1、红利掘金：凭稳健，以致远 62、红利策略择时 7、利率走势：关联较弱 7、股市情境：顺周期属性与抗跌能力兼备 8、库存周期：去库阶段金融占优 10、货币-经济周期 12金融风格 12周期风格 143、绩优选股因子挖掘 14、股息率TTM 14、低波因子 16、财报因子 17、北向因子 18、主力资金 19、反转因子 20、复合选股因子 224、风险提示 23图表目录图表1：标普高收益红利贵族vs标普500 6图表2：MSCI日本高股利指数vs日经225 6图表3：红利策略收益来源：股息收入+资本利得 6图表4：不可忽视的分红再投资收益 6图表5：债市牛熊区间划分 7图表6：不同债市情境下红利指数业绩统计 7图表7：中证红利绝对收益vs10Y国债 7图表8：中证红利超额收益vs10Y国债 7图表9：不同股市情境下红利指数业绩统计 8图表10：股市牛熊区间划分 8图表11：代表性红利指数基本信息一览 9图表12：中证红利：40金融+20周期+30稳定 9图表13：红利潜力：60金融+40消费 9图表14：低波红利：40金融+50稳定 9图表15：主要红利指数超额走势 9图表16：库存周期四阶段 10图表17：2000年以来，我国共经历了7轮库存周期 10图表18：库存周期四阶段中信五风格区间收益统计 11图表19：库存周期四阶段中信五风格收益及占优胜率统计 11图表20：2010年至今四轮金融占优行情复盘 12图表21：国内宏观指标整体低于预期 13图表22：2010年至今周期风格复盘 14图表23：股息率TTM因子分组业绩统计 15图表24：股息率TTM因子覆盖度 15图表25：股息率TTM因子分组净值曲线 15图表26：股息率TTM因子rankic 15图表27：股息率TTM多空、多头/基准净值 15图表28：近n月年化波动率因子参数敏感性测试 16图表29：近12月年化波动率因子覆盖度 16图表30：近12月年化波动率因子分组净值曲线 16图表31：近12月年化波动率因子rankic 17图表32：近12月年化波动率多空、多头/基准净值 17图表33：国企考核指标梳理 17图表34：ROE_TTM因子分组业绩统计 17图表35：ROE_TTM因子覆盖度 18图表36：ROE_TTM因子分组净值曲线 18图表37：ROE_TTM因子rankic 18图表38：ROE_TTM因子多空、多头/基准净值 18图表39：交易盘近1月净买入因子分组业绩统计 18图表40：交易盘近1月净买入因子覆盖度 19图表41：交易盘近1月净买入因子分组净值曲线 19图表42：交易盘近1月净买入因子rankic 19图表43：交易盘近1月净买入因子多空、多头/基准净值 19图表44：主力资金流因子分组业绩统计 20图表45：主力资金流因子覆盖度 20图表46：主力资金流因子分组净值曲线 20图表47：主力资金流因子rankic 20图表48：主力资金流因子多空、多头/基准净值 20图表49：近n月反转因子参数敏感性测试 21图表50：近1月反转因子覆盖度 21图表51：近1月反转因子分组净值曲线 21图表52：近1月反转因子rankic 22图表53：近1月反转因子多空、多头/基准净值 22图表54：复合因子分组业绩统计 22图表55：复合因子覆盖度 22图表56：复合因子分组净值曲线 22图表57：复合因子rankic 23图表58：复合因子多空、多头/基准净值 231、红利掘金：凭稳健，以致远红利策略指以股息率为核心指标的选股策略。股息率=每股派息/每股市价=分红比例/市盈率，指标同时考虑了企业的分红意愿、盈利能力和估值性价比三个维度，红利股多集中于盈利稳健、分红持续、估值偏低的金融股和周期股。国内外诸多研究证实了红利因子存在显著超额，并提出信号传递理论、最优融资次序理论等加以解释。从代表性红利策略指数历史表现来看，2000年以来，美国标普高收益红利贵族指数区间累计收益+364.08，优于同期标普500指数的+227.44；MSCI日本高股利指数累计收益+201.05同样显著跑赢日经225指数的+72.39。因此，高股息策略具有长期配置价值，与养老资金等长线资金的风险收益偏好高度匹配。图表1：标普高收益红利贵族vs标普500 图表2：MSCI日本高股利指数vs日经225资料来源：bloomberg，，截至2023/7/28 资料来源：bloomberg，，截至2023/7/28红利策略收益来源于股息收入和资本利得两部分。持续稳定的股息为投资组合提供了稳健的安全垫，也带来的可观的分红再投资收益。以沪深300为例，2016年至今，沪深300全收益指数累计收益+26.72、年化收益+3.27，远高于仅考虑资本利得的沪深300（同期累计收益+7.02、年化收益+0.92）。此外，高股息率个股从盈利和估值两个维度正向作用于资本利得：一方面，稳定的股利支付要求公司具备可持续的盈利能力、良好的财务状况和充沛的现金流，因而投资者可以赚到企业盈利增长的钱；另一方面，高股息率企业往往分母端市盈率较低，股价相对便宜，存在估值修复空间，且稳定的分红和低估值使得相关标的在熊市和震荡市中具有较强的防御属性。图表3：红利策略收益来源：股息收入+资本利得 图表4：不可忽视的分红再投资收益资料来源： 资料来源：wind，2、红利策略择时稳健不代表躺赢，本部分我们从利率走势、股市牛熊、库存周期、货币-经济周期等多维度来探究红利策略占优区间。、利率走势：关联较弱10Y国债到期收益率与中证红利指数绝对收益及相对收益关系。2010年以来的五轮利率上行期内，中证红利均录得正收益，但收益中位数+6.77不及wind全A的+8.33；六轮利率下行区间内，红利指数绝对收益盈亏次数相当，中位数收益率-2.81，略跑赢wind全A的-3.17。10年以来共计11轮利率切换区间中，红利策略有4轮兼具绝对收益与超额收益，利率上行和下行期间各占一半。因此，红利策略是否占优与利率走势间的关系并无定论，绝对收益与相对收益更多反应的是相应经济市场环境下的风格及行业投资逻辑。利率上行阶段，如2016.102017.11，PPI大幅抬升，金融股和周期股表现强势，带动红利策略走出牛市行情；当利率处于下行趋势时，如今年来，弱复苏带来“稳增长”政策预期，叠加新一轮国企改革及“中特估”政策催化，红利策略持续占优。图表5：债市牛熊区间划分 图表6：不同债市情境下红利指数业绩统计资料来源：wind， 资料来源：wind，图表7：中证红利绝对收益vs10Y国债 图表8：中证红利超额收益vs10Y国债资料来源：wind， 资料来源：wind，、股市情境：顺周期属性与抗跌能力兼备分股票市场情境来看，在大多数熊市（4轮占优/6轮）和震荡市（2轮占优/4轮）中，中证红利指数都表现出了出色的防御能力，充当下跌市中的保护伞。此外，由于红利指数在金融及周期风格上十分集中，因此，经济扩张阶段红利策略在牛市中的进攻性也并不弱，2012.12-2013.2。图表9：不同股市情境下红利指数业绩统计资料来源：wind，图表10：股市牛熊区间划分资料来源：wind，总体而言，单纯从利率及股市走势角度对红利策略进行择时过于笼统，意义不大。由于红利股风格鲜明，因此我们认为从行业板块配置角度出发对红利股择时比通盘考虑更合理。下文，我们从库存周期、货币-经济周期角度对板块轮动进行详细分析。图表11：代表性红利指数基本信息一览资料来源：wind，12：中证红利：40金融+20周期+30稳定13：红利潜力：60金融+40消费资料来源：wind，，仓位暴露使用回归法计算 资料来源：wind，14：低波红利：40金融+50稳定15：主要红利指数超额走势资料来源：wind， 资料来源：wind，、库存周期：去库阶段金融占优我们分别使用工业企业产成品存货同比、工业企业营业收入同比来度量库存变化和需求变化。根据二者走势，一轮完整的库存周期经历被动去库存（存货降、营收增）→主动补库存（存货增、营收增）→被动补库存（存货增、营收降）→主动去库存（存货降、营收降）四个阶段，分别对应于经济的复苏、繁荣、衰退、萧条。图表16：库存周期四阶段资料来源：200067轮中的去库阶段。产22413个月下行，今年二季度去库显著加快；工业企2345月再次下修，市场由主动去库存转为被动去库存阶段的拐点仍需等待进一步确认。图表17：2000年以来，我国共经历了7轮库存周期资料来源：wind，从中信五风格指数在不同库存周期内的收益及占优胜率来看，去库阶段金融风格收益及胜率均好于其他板块，为红利策略配置价值提供支撑。图表18：库存周期四阶段中信五风格区间收益统计资料来源：wind，图表19：库存周期四阶段中信五风格收益及占优胜率统计资料来源：wind，，占优胜率为收益排名top2概率、货币-经济周期金融风格2010年以来，金融风格共有4段明显占优行情：2012/12/42013/2/6、2014/6/202015/1/5、2017/5/112018/1/24、2019/1/42019/4/19。货币政策宽松+流动性充裕+经济复苏反弹或复苏预期加强的市场环境中，金融风格具有较高配置价值。图表20：2010年至今四轮金融占优行情复盘资料来源：wind，（1）2012/12/4——2013/2/6货币政策延续宽松，货币条件指数稳步上行，经济增长指数见底回升。20122月、5月连续两次降准，并在6月、7月接连两次降息，货币宽松加码，全年流动性充裕。5月社融见底，之后快速抬升，宽信用得以确立。伴随降息降准、地产放松等一系列刺激政策效果逐步显现，经济在9月开始出现企稳迹象，经济增速连续下滑三季度后由7.5大幅回升至8.1。PMI在8月触底后，连续三月上行重回扩张区间，地产销售回暖，经济复苏预期加强。2012/12/42013/2/6，金融、地产等价值股权重股引领市场反弹。（2）2014/6/20——2015/1/5货币政策逐步放宽，货币条件指数稳步上行，经济增长指数下台阶2014年上半年，在一二线城市严格限购、三四线城市库存积压的影响下，地产销售及开工陷入负增长，我国房地产市场降至冰点。此外，固定资产投资和工业增加值均处于下行趋势中，社融增速低迷，经济持续向下。下半年，稳增长政策开始加码。6月起各城市陆续放开限购；930930新政出台，“认贷不认房”重启，并调低了首套房最低首付比例与贷款利率下限，地产政策全面放松。4月央行开始两次定向降准，1121日央行超预期全面降息，货币政策从结构性宽松转向全面宽松，流动性向金融板块扩散。四季度经济阶段性反弹，市场风险偏好抬升，增量资金入场，金融周期股行情启动。（3）2017/5/11-2018/1/24货币政策收紧，货币条件指数上行，经济增长指数处于下行趋势本轮行情属于非典型的金融风格占优区间，金融上涨主要是由保险拉动。区别于另外三轮行情，本次货币政策收紧；社融在年初反弹至16.41后逐月回落，呈现出紧货币+紧信用的市场格局。201710年期国债利率持续攀升，缓解了市场对保险公司“利差损”风险的担忧；“炒停售”营销下，新增保费收入创下历史新高；7月，保险资金参与深港通业务试点获批，进一步催化了保险板块行情，金融风格在保险拉动下跑出明显超额收益。（4）2019/1/4——2019/4/19货币政策延续宽松，货币条件指数稳步上行，经济增长指数触底2018年在去杠杆和贸易战的影响下，经济面临下行压力。201914日，中国人民1个百分点，全面降准落地。18日，央行行长在接受记者采访时提到“进一步强化逆周期调节，着力缓解信贷供给的制约因素”，向市场传递出明确的宽信用信号。17日-9日，中美贸易谈判分歧缩小，市场积极情绪升温。1月15日，201812月社融数据公布，社融增速触及低点但结构较好略超预期，之后开始逐月企稳回升。此后工业增加值、PMI、房地产开发投资完成额均有一定程度的复苏提升。宽信用稳步推进，叠加经济复苏预期，金融板块整体表现出色。当前，7月经济数据继续筑底，生产、投资、消费数据全线走弱，宏观数据整体低于预期。815日，央行时隔两月超预期降息，货币政策再度释放宽松信号，后续包括稳地产、促销费等政策有望加速出台。货币宽松+经济筑底+稳增长政策发力为金融风格表现提供了基本的宏观环境，叠加金融板块当前估值低、公募持仓少以及沪深两市交易制度持续完善，金融板块配置优势显著。图表21：国内宏观指标整体低于预期资料来源：wind，周期风格2010年以来周期风格的三轮占优行情均出现在通胀上行阶段。从周期板块收益与经济增长及通胀指数对比来看，在经济底部回升或通胀处于扩张期间时，周期相对于其他板块具有较高的配置价值。图表22：2010年至今周期风格复盘资料来源：wind，3、绩优选股因子挖掘红利策略投资标的中央企、国企占比较高，在当前“中特估”政策加持及新一轮国企改革启动的背景下，红利策略有望与中特估实现共振。本文第三部分，我们使用分层回溯rankic对央国企股票池进行单因子测试。其中，RankIC即当期因子值与下期收益率的Spearman20151231日作为回测起202384日。基准指数为国企等权。组合调仓频率为月频，每月首个10组，允许最后一组持有股票数量的些许差异。、股息率TTM红利策略最常用的指标为股息率TTM，企业的分红意愿、盈利能力、估值性价比三者共同决定了股息率因子的高低，因而股息率在海外成熟市场有着广泛的应用。计算方法如下：股息率TTM=

近12个月税前现金股利指定日股票市值参考我们在报告《央国企投资机会上篇：构建具备稳定超额的国企优选组合》中的处理方式，本文我们仍旧在对因子横向进行正负三倍标准差的去极值处理后，每个时点计算因子过去一年的zscore，以避免由于单次大幅分红导致因子值过高。从测试结果来看，股息率因子具有较好的单调性，多头组（组1）区间年化收益率7.39显著优于空头组（组10）-6.20及业绩基准央国企等权+1.99，回撤和波动率表现也更为出色。从多头/2021年以来，高股息率股票组合稳定向上，多空组合业绩也主要源自于多头端的业绩贡献。因子全区间RankIC均值6.18，胜率63.74，选股能力较为出色。23TTM因子分组业绩统计资料来源：wind，图表24：股息率TTM因子覆盖度 图表25：股息率TTM因子分组净值曲线 资料来源：wind， 资料来源：wind，图表26：股息率TTM因子rankic 图表27：股息率TTM多空、多头/基准净值资料来源：wind， 资料来源：wind，、低波因子n月年化波动率因子（n=1、3、6、9、12）来检验低波策略在央国企股票池中选股是否有效。测试结果来看，随着回看期拉长，因子在组间单调性显著提高，低估值组（1）12月波动率因子纳入复合因子。图表28：近n月年化波动率因子参数敏感性测试资料来源：wind，图表29：近12月年化波动率因子覆盖度 图表30：近12月年化波动率因子分组净值曲线资料来源：wind， 资料来源：wind，图表31：近12月年化波动率因子rankic 图表32：近12月年化波动率多空、多头/基准净值资料来源：wind， 资料来源：wind，、财报因子在前期报告《景气领航：基于景气预期的细分行业比较和轮动策略》中，我们对“景气预期”大类因子中的财报类指标进行了详细梳理，考虑到央国企考核指标体系，本文我ROE-TTM指标进行单因子检验。从测试结果来看，ROE-TTM指标对央国企优选作用不大，因子单调性和有效性均较差，经济处于底部位置时景气投资往往阶段性失效，在后续构造复合因子时我们暂不考虑净资产收益率。ROE_TTM

归母净利润TTM归属于母公司的股东权益(MRQ)图表33：国企考核指标梳理资料来源：中国政府网，图表34：ROE_TTM因子分组业绩统计资料来源：wind，图表35：ROE_TTM因子覆盖度 图表36：ROE_TTM因子分组净值曲线资料来源：wind， 资料来源：wind，图表37：ROE_TTM因子rankic 图表38：ROE_TTM因子多空、多头/基准净值资料来源：wind， 资料来源：wind，、北向因子我们使用北向资金中较为灵活地跟踪交易盘净买入类信号进行单因子测试，北向因子详细说明请参考报告《与鲸同游还是与鲨共舞：资金流因子在中高频行业轮动中的应用》。北向资金在央国企池中的单调性和有效性均较好。图表39：交易盘近1月净买入因子分组业绩统计资料来源：wind，图表40：交易盘近1月净买入因子覆盖度 图表41：交易盘近1月净买入因子分组净值曲线资料来源：wind， 资料来源：wind，图表42：交易盘近1月净买入因子rankic 图表43：交易盘近1月净买入因子多空、多头/基准净值资料来源：wind， 资料来源：wind，、主力资金代表内资的主力资金流类因子中我们纳入了三个小因子：小单被动流入占成交量百分比（负向）的空头效果出色、大单主