宽基红利及红利低波拥挤度快速回升 [page::1][page::2]

• 中证红利、红利低波、国企红利相关指数成交金额占比较高，拥挤度指标显著回升，显示市场对红利策略的关注度提升。

- 拥挤度多次触及历史高位，近期红利指数与拥挤度存在一定联动关系，需警惕短期拥挤导致的风险。

• 红利低波100指数拥挤度异常偏高，提醒关注其流动性及交易风险。

红利主题ETF折溢价与流动性跟踪 [page::3]

| 因子 | 代码 | 简称 | IOPV溢折率(%) | 本周收益(%) | 跟踪指数简称 | 规模（亿元） | 基金公司 | 类型 |
|------------|-------------|---------------|---------------|-------------|--------------------|-------------|----------------|------------|
| 宽基红利 | 562060.SH | 标普红利ETF | 0.15 | 2.89 | 标普A股红利 | 7.83 | 华宝基金 | ETF |
| | 510880.SH | 红利申赎 | -0.06 | 3.96 | 红利指数 | 161.70 | 华泰柏瑞基金 | ETF |
| 红利低波 | 512890.SH | 红利低波 | 0.06 | 3.51 | 红利低波 | 26.40 | 华泰柏瑞基金 | ETF |
| 国企红利 | 159515.SZ | 国企红利ETF | -0.35 | 2.60 | 中证国企红利 | 2.90 | 鹏扬基金 | ETF |

• 多数红利主题ETF折溢价较小，规模和流动性整体良好，适合投资者配置红利相关策略。

2024年预期高股息组合构建与筛选方法 [page::4][page::5]

• 利用预期股息率因子对股票进行分组排序，选出高预期股息股票，统计显示高预期股息组别累计收益明显优于低组别，年化收益最高组达10.18%。

- 综合考虑分红能力、分红意愿、流动性和估值，再筛选得到32只预期股息平均6.18%的优质股票池。

• 优选标的涵盖多个行业，如有色金属、建筑、银行、医药等，重点推荐流动性好、股息率能持续兑现的优质标的。

- 该策略多头表现突出，夏普比率较高，具备较好的风险调整收益特征。

风险提示与声明 [page::6][page::8]

• 报告基于公开市场数据，模型可能因市场环境巨变而失效。

- 历史绩效不代表未来表现，投资者应结合自身情况审慎操作。

• 华鑫证券及相关人员不对使用本报告产生的风险承担责任。

红利拥挤度到哪了？如何筛选高预期股息个股？——全面分析报告

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1. 元数据与报告概览

报告标题：《红利拥挤度到哪了？如何筛选高预期股息个股？》
发布机构：华鑫证券研究所
发布日期：2024年1月7日
分析师：吕思江（SAC编号：S1050522030001）、马晨（SAC编号：S1050522050001）
联系人：武文静（SAC编号：S1050123070007）

本报告聚焦于当前市场中各类红利指数的拥挤度现状，探讨红利策略的拥挤风险、ETF折溢价情况以及2024年高预期股息个股的筛选方法。核心观点体现为：宽基红利指数、低波动红利、国企红利等多条红利策略的拥挤度明显回升，尽管红利主题ETF整体折溢价维持稳定偏小，但对投资者精选高预期股息率个股的能力越来越突出。报告特别强调基于多因子筛选后的高预期股息组合具备良好的超额收益表现，适合投资者关注和研究。

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2. 逐节深度解读

2.1 宽基红利、红利低波、国企红利拥挤度快速回升

本节以多张图表和一张数据表呈现说明当前主要红利指数的拥挤度水平和收益表现。

• 关键论点：

- 多个宽基红利和红利低波指数的拥挤度近期快速回升，尤其是深证红利、红利低液100指数拥挤度极高（达到548.33%），显示市场资金高度集中。
- 部分红利指数本周收益表现良好（如标普红利ETF本周收益2.89%），但整体收益差异明显，如深证红利本周、近1月、年初至今均为负收益，体现市场分化。[page::1,2]

• 数据点说明（见表格）：

- 拥挤度（成交金额占比×持仓集中度指标）最高的是红利低液100（548.33%），远高于其他红利指数如中证红利（70.24%）、红利指数（78.17%）。
- 红利低波系列表现相对稳定，收益率多在正区间，但红利潜力指数则近期表现较弱。
- 国企红利与央企红利指数拥挤度分别为65.48%和40.08%，显示部分资金流入国企红利主题。

• 推理和假设：

- 拥挤度高表示市场中资金配置较为集中，可能导致价格反应过度或短期波动性增加。
- 本周收益率分化反映市场对于不同红利策略的风险偏好和估值认知各异。

• 图表解读（如图1和图2）：

- 拥挤度灰色区域波动剧烈，红利指数收益价位（紫线）有明显波动，拥挤度水平与收益价格走势存在一定反相关性，拥挤度达到高位时部分对应收益价格出现调整。
- 指数拥挤度目前基本处于高于或接近长期均值附近的区间，暗示资金介入红利板块的热情依然旺盛。\

• 结论：红利策略整体拥挤度正在回升，投资者需要关注拥挤度溢价可能带来的波动风险。

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2.2 红利主题ETF折溢价跟踪

本节提供对多个宽基红利、红利低波以及国企红利主题ETF的实时折溢价率及收益数据。

• 关键论点：

- 大部分ETF折溢价率均在正负0.5%范围内，显示ETF市场流动性较好，折溢价风险较低。
- ETF规模差异较大，其中红利指数ETF（510880.SH）规模最大达161.70亿元，代表市场关注度较高。
- 近期ETF表现多为正收益，反映市场对红利策略的认可度。

• 数据点举例：

- 标普红利ETF（562060.SH）折溢价0.15%，本周收益2.89%。
- 中证国企红利ETF（159515.SZ）折溢价-0.35%，本周收益2.60%。
- 红利低波ETF（512890.SH）折溢价0.06%，本周收益3.51%。

• 推理依据：折溢价率小幅波动说明市场交易活跃，投资者认购与赎回机制正常发挥作用，ETF结构对冲了部分拥挤度导致的价格异常。

- 结论：ETF产品表现稳定，是投资者配置红利策略的有效工具，尤其适合追踪拥挤度变化的动态反应。

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2.3 2024年预期高股息组合如何选？

该节重点针对预期股息率因子选股能力进行分析，并展示筛选结果。

• 组合表现分析（见图表）：

- 按预期股息率分为10组，股息率最高的第1组累计收益高达107.57%，年化收益10.18%，远超基准等权指数19.03%。
- 多头/空头策略收益达到113.99%，表明高股息率组合显著跑赢低股息率组合。
- 最大回撤控制良好，第1组最大回撤26.18%，高于后续组别，但相比较基准风险水平尚可接受。

• 筛选方法：

- 对高预期股息率个股进行多维度筛选，包括分红能力、分红意愿、流动性、估值等指标，从而选出32只优质标的。

• 精选标的特征（部分样本）：

- 预期股息率均值约6.18%，股息率TTM多在4-9%区间。
- 分布行业涉及有色金属、建筑、银行、医药、食品饮料等多元行业。
- 估值指标PE-TTM偏低，代表具备估值安全边际。
- 成交金额和市值分布合理，确保流动性满足交易需求。[page::4,5]

• 推理逻辑：

- 预期股息率作为选股因子具备稳定的选股能力，结合基本面指标提升组合质量，从而获得超额收益。
- 行业多样化降低单一行业风险，提高组合稳健性。

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2.4 风险提示

报告明确指出：

• 所有数据均来自公开市场信息，市场环境剧烈变化时模型可能失效。

- 历史数据基于过去表现，不能保证未来持续有效。

• 模型仅为投资辅助工具，投资决策应结合多方面因素综合考虑。[page::6]

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2.5 团队与资质说明

报告最后介绍了核心分析师团队及资格保证，体现出报告制作者的专业性和权威性，同时附带详细的证券投资评级说明和免责条款，确保研究规范、合规且具有法律效力。[page::7,8]

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3. 图表深度解读

3.1 图表1和2（index拥挤度与收盘价走势）

• 图表采用双坐标轴，左轴为指数拥挤度（灰色填充），右轴为对应红利指数收盘价（紫色曲线）。

- 拥挤度周期性波动，曾在2017年末、2021年中、2023年上旬达到高峰，均对应指数价格调整。

• 当前拥挤度维持在70%左右的中高水平，既说明资金活跃但风险尚未达到极端拥挤状态。

- 通过对比指数收益及拥挤度，可以理解为当前红利板块仍处于资金拥挤期但整体估值保持合理。[page::1,2]

3.2 图表3（宽基红利、红利低波、国企红利拥挤度对比）

• 四个子图分别展示红利低波、中证红利、红利质量、中证国企红利的拥挤度与收盘价关系。

- 四者拥挤度呈现不同周期性波动，国企红利拥挤度相对较低且较稳定，红利低波一度接近90%高位，近期有所回落。

• 收盘价趋势与拥挤度高点出现短暂背离，表明市场将拥挤度视为风险因子进行调整。

- 总体显示红利类产品拥挤度分布多样，且红利质量指数拥挤度逐年下降，有可能反映资金更青睐低波动稳定红利。[page::2]

3.3 图表4（预期股息率组合收益表现）

• 左图显示分组累计收益，预期股息率最高的组表现显著领先。

- 右图呈现多头对空头的相对收益轨迹，多头/基准比率最高超过2.1，显示因子策略有效。

• 表格详细列出各组累计收益、年化收益、最大回撤、年化波动率、夏普比率等，展现高预期股息组合的风险与收益特征。

- 这为投资者在2024年通过预期股息率因子构建组合提供了强有力的数据支撑。[page::4]

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4. 估值分析

报告主要围绕估值指标的呈现：

• 估值指标：PE-TTM（市盈率滚动12个月）

- 主张在筛选股息率高的个股时，剔除PE过高的个股，以降低估值泡沫风险。

• 表中多只个股PE均处于合理区间（一般低于20），部分低于10，显示估值安全边际明确。

- 通过估值与股息率结合，筛出既高股息又合理估值的标的，追求投资中的风险调整后收益。

• 报告未涉及DCF或其他复杂估值模型，但利用估值指标过滤提升组合质量策略明确。

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5. 风险因素评估

• 数据模型基于历史公开市场数据编制，存在历史表现与未来可能脱节风险。

- 市场环境巨变可能导致模型失灵，例如宏观政策变化、利率剧烈波动、市场流动性冲击等。

• 投资者过于依赖单一因子模型可能面临风险集中，建议结合多维度研究及投资组合构建。[page::6]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告整体基于公开数据及历史实证分析，方法论科学且适度保守，但对短期市场冲击或突发事件风险描述略显不足。

- 拥挤度作为定量指标提示风险，但未深入讨论拥挤度持续高位对市场流动性与价格形成机制的长期影响。

• 部分个股预期股息率以高估计值体现，需警惕财务变动、分红政策调整带来的不确定性。

- 报告未详细说明预期股息率的具体计算方法及数据源，影响策略可复制性。

• ETF折溢价数据虽详实，但未包含资金流向及市场深度分析，投资者需额外关注市场微观结构动态。

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7. 结论性综合

本报告全面分析了2024年中国A股及港股市场红利策略的拥挤度现状及投资价值，重点解读了宽基红利、低波动红利及国企红利等指数的拥挤风险与收益表现。数据显示这些红利策略的拥挤度普遍回升，表明市场资金较为集中，潜藏短期波动风险。

同时，报告系统跟踪了相关主题ETF的折溢价情况，发现折溢价率维持在小幅波动区间，说明ETF架构有效缓解了拥挤度风险对流动性的影响。

最为亮点的是对2024年高预期股息组合的构建与筛选。基于预期股息率因子及多维筛选标准，报告筛选出32只优质个股，组合近年表现出色，累计收益超过100%，明显跑赢基准。表格和图表清晰展现了不同分组的风险收益特征，强调了预期股息率因子持续的选股能力及多头策略的超额收益潜力。

风险提示合理强调了历史数据模型的局限性及未来市场不可预见的环境变化风险，提醒投资者需谨慎使用模型结果。

综上，报告以客观数据为基础，融合多方指标与严谨分析，为投资者提供了科学筛选高预期股息个股的路径和策略建议，推荐关注高预期股息因子所构建的高质量股息组合，适合在当前市场环境下作为配置优质红利资产的有效工具。[page::0-6]

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（全文数据及图表均来源于Wind及华鑫证券研究，确保内容权威与准确）

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