研究框架与核心策略介绍 [page::1][page::2]

• 构建基于中证红利指数选股池的指数增强模型。

- 结合单因子测试和Fama-Macbeth回归，筛选出六个有效选股因子。

• 采用均值方差组合优化对权重再平衡，实现组合优化。

- 引入潜伏高股息策略，在5-7月间替换95股持仓，提升夏季超额收益。

六因子选股模型构建与测试 [page::5][page::6]

| 因子 | 年化超额收益率 | 信息比率 | 备注 |
|---------------|----------------|----------|--------------------------|
| PB-ROE | 7.93% | 0.76 | 改进因子，考虑行业分位 |
| 60日均换手率 | 7.71% | 0.99 | |
| 10日波动率 | 4.05% | 0.47 | |
| 60日成交量波动率| 6.76% | 0.51 | |
| 5日均线/60日均线| 3.17% | 0.38 | |
| 股息率TTM | 6.87% | 1.07 | |

• 以以上纯因子收益率加权组合成复合因子，年化超额收益率9.08%，信息比率0.95，超额最大回撤19%。

- 复合因子选股模型净值与超额累计收益持续稳健增长。

组合优化方法及表现 [page::7][page::8]

• 基于MVO均值方差组合优化模型调整多重约束（权重限额、主动风险、风格行业暴露等）。

- 组合年化收益11.87%，年化超额9.36%，夏普率0.73，信息比率高达2.52，最大回撤-25.65%，超额最大回撤仅-6.94%。

潜伏高股息策略构建与表现 [page::9][page::10][page::11][page::12]

• 策略周期每年5月建仓，8月清仓，依据公告股息率及股息支付率增长率构建选股池。

- 持仓权重上限为5%，剩余仓位填充中证红利全收益指数。

• 年均持有三个月，实现平均超额收益5.93%，最大回撤11.22%。

- 潜伏高股息组合展现较强的除息前超额收益能力与资金效率。

中证红利指数增强综合策略绩效 [page::13]

| 年份 | 组合收益率 | 基准收益率 | 超额收益率 | 信息比率 | 最大回撤 | 超额最大回撤 | 夏普率 |
|-------|------------|------------|------------|----------|----------|--------------|--------|
| 2017 | 15.33% | 11.12% | 4.21% | 1.71 | -6.30% | -1.51% | 1.72 |
| 2018 | -11.90% | -19.24% | 7.34% | 0.82 | -24.59% | -4.08% | -0.65 |
| 2019 | 35.17% | 15.73% | 19.43% | 2.26 | -8.93% | -3.04% | 2.22 |
| 2020 | 23.98% | 3.49% | 20.49% | 2.11 | -13.20% | -4.33% | 1.23 |
| 2021 | 33.66% | 13.37% | 20.30% | 2.72 | -15.02% | -8.18% | 2.03 |
| 2022 | 11.45% | -5.45% | 16.90% | 1.81 | -12.60% | -7.56% | 0.60 |
| 2023 | 10.01% | 0.89% | 9.12% | 1.49 | -9.08% | -6.86% | 0.92 |
| 总计 | 16.14% | 2.51% | 13.63% | 1.71 | -24.59% | -8.71% | 1.01 |

• 综合策略结合复合因子与潜伏高股息策略，显著提升年化超额收益与风险调整收益表现。

- 策略风险控制有效，超额最大回撤较低，适合稳健型红利股票增强配置。

风险提示 [page::14]

• 量化模型存在失效风险。

- 市场波动和不确定性不可避免，投资者需根据自身风险承受能力审慎投资。

金融工程专题报告深度解析 ——《相对收益解决方案：红利指数增强》

---

1. 元数据与概览

本报告题为《相对收益解决方案：红利指数增强》，由国联证券研究所金融工程团队撰写，发布时间为2024年，涉及对中证红利指数增强策略的构建与实证研究。主要分析师包括陆豪与康作宁。

报告核心主题围绕如何基于中证红利指数构建指数增强选股模型，提升相对收益。其核心论点包括：

• 通过选股池构建及多因子量化选股模型，定量筛选红利股并提升收益；

- 结合均值方差组合优化模型优化权重分配，进一步提升信息比率与风险调整收益；

• 设计潜伏高股息策略捕获临时的分红溢价机会；

- 最终结合以上方法，建立中证红利指数增强策略，实现年化超额收益13.63%，夏普率1.01及较低的超额最大回撤8.71%；

报告向投资者传达的信息是：利用科学严谨的多因子选股和组合优化技术，结合分红事件前的特殊收益特征，可以有效构建相对超额收益的红利指数增强策略。[page::0,1,2]

---

2. 逐节深度解读

2.1 选股池构建

报告详述中证红利指数的编制逻辑：选取市值和成交额排名前80%且分红稳定（过去三年连续现金分红，股利支付率均值及最新均介于0和1之间），排除特殊派息、股利支付异常的样本。基于此，进一步剔除经营质量差、负市盈率、市净率及PTTM小于0、ST及上市不足90天股票，选股池涵盖2017年至今的优质红利样本。

该部分明确了样本筛选标准严谨且兼顾流动性与财务质量基础，保障后续因子测试与策略有效性基础的可靠性。[page::4]

2.2 选股因子测试

选取价值、流动性、波动性、反转和股息五大角度的因子，经去极值、标准化、行业市值中性化处理后，利用单因子测试和Fama-Macbeth回归检验，保留统计显著因子：

• 包括PB-ROE（结合PE中位数分域与行业分域的改进价值因子）、60日均换手率、10日波动率、60日成交量波动率、5日均线/60日均线、TTM股息率。

纯因子基于各因子年化超额收益率和信息比率表征因子质量，复合因子权重由纯因子收益率加权得出。指标表现为复合因子年化超额收益9.08%，信息比率0.95。

此外，调仓频率设为月频，持仓100只，手续费双边千分之一，组合年化收益率11.96%，超额9.08%，夏普率0.72。表格及图表充分说明该因子组合可以持续有效地挖掘红利股超额收益。[page::2,5]

2.3 组合优化

结合马可维茨均值-方差优化理论，基于选股因子输出的预期收益及协方差矩阵，构建带多重约束的组合优化模型，目标是最大化风险调整预期收益。约束包括：

• 权重非负、总和为1；

- 权重上限5%；

• 主动风险和风格因子偏离约束（风格和行业因子暴露偏差均不超过0.2）；

- 成分股必须覆盖80%以上；

• 采用SCS求解器。

优化结果提升信息比率至2.52，年化超额收益提升至9.36%，夏普率0.73，超额最大回撤降至6.94%。调仓频率、手续费设置保持一致。

可见组合优化显著降低风险暴露，实现收益质量的优化提升，稳健性和投资效率明显增强。[page::2,7]

2.4 潜伏高股息策略

观察到高股息股票在除息前往往有稳定超额收益，由此设计潜伏高股息策略：

• 选股时间窗口为分红方案公布日至除权除息日前；

- 筛选条件为股息率>5%且现金分红增长，或股息支付率相较3年均水平增幅大于5%；

• 股票池数量常年稳定在100只以上；

- 持仓时间5月至7月底，操作为每年5月第一个交易日买入并持有至8月第一个交易日清仓；

• 根据股息率排序进行买入卖出调整，仓位变化动态跟踪，剩余仓位用中证红利全收益指数填补；

- 该策略平均年化持仓期收益7.23%，超额5.93%，夏普率优良，最大回撤11.22%。

策略捕捉了分红溢价期间的短期行情，且持仓期短，交易成本有限，兼具较好实现性与超额福利。[page::2,9,10,11,12]

2.5 中证红利指数增强策略

该策略综合使用了组合优化后的选股模型与潜伏高股息策略：

• 其核心机制是在每年5至7月，运用潜伏高股息策略替换组合优化中的持仓；

- 其余月份则维持优化组合持仓稳定；

• 调仓频率月度，手续费双边千分之一，100只股票持仓；

- 策略整体年化收益达16.14%，年化超额收益13.63%，夏普率1.01，信息比率1.71，超额最大回撤8.71%。

绩效表现相较单一组合优化和潜伏策略均明显提升，说明两者结合实现了收益的协同与风险的有效控制。[page::2,13]

2.6 风险提示

报告穿插风险提示，指出量化模型存在失效风险，市场波动性及不确定性，过往业绩不代表未来表现。投资者需根据自身风险承受能力和投资目标谨慎判断策略适用性。[page::2,14]

---

3. 图表深度解读

图表1（单因子测试）

展示了每个因子的年化超额收益率、信息比率及统计显著性（t检验值）。PB-ROE因子年化收益约7.93%，信息比率0.76，统计显著性强（t值约2.65-2.97），表明改进型价值因子较为有效。换手率和波动率等因子信息比率均在0.4-1.07之间，综合反映多维因子均有预测能力，为后续复合因子打下基础。[page::5]

图表2（选股模型净值曲线）

红线为复合因子组合净值，明显超越蓝线（中证红利指数），尤其在2020年后，超额累计收益灰色区域逐渐扩大，显示组合稳定创造超额收益。净值稳步上升反映出选股模型有效挖掘相对强势股。[page::6]

图表3（选股模型绩效统计）

展示各年度组合收益率、超额收益、波动率、信息比率等，2019年表现最佳，超额收益达34.42%，信息比率高达3.89，最大回撤-16.81%，反映强劲波动周期。整体多年信息比率均正，印证模型具备持续稳定收益能力。[page::6]

图表4（组合优化净值曲线）

优化模型净值（红线）较原选股模型净值更为平滑且提升更为明显，超额累积收益灰色面积更宽广，表明引入约束优化后风险调控能力提升，带来了更稳健的超额收益增长。[page::8]

图表5（组合优化绩效统计）

优化组合年化超额收益率提升至9.36%，信息比率2.52，最大回撤减少至-6.94%。各年度表现大多超过基准，回撤明显减轻，风险调整后收益显著增强。[page::8]

图表6（潜伏高股息选股池股票数量分布）

柱状图清晰展现2018-2024年高股息率、高股息支付率增长股票数量逐年递增，说明策略样本库规模健壮，数据覆盖全面，为潜伏高股息策略的稳定性提供保障。[page::9]

图表7（调仓规则流程图）

流程图细致说明潜伏策略的动态交易规则，明确在分红期间如何逐日判断除权除息日位置，并按股息率排序调整持仓，体现策略纪律性和实操可行性的设计思路。[page::10]

图表8（仓位变化）

显示持仓率在5月至8月波动，持仓动态清晰，能够反映策略资金调配和逐步卖出除权股票的过程，验证策略的节奏控制。[page::11]

图表9&10（潜伏高股息净值曲线）

高股息组合（红线）净值持续超出中证红利全收益（蓝线），且超额收益累计明显，回撤可控，展现潜伏策略明显的超额表现和稳健性。拼接图进一步完善时间跨度的视角。[page::11,12]

图表11（潜伏高股息绩效统计）

数据详细列出近7年潜伏高股息与中证红利全收益收益与回撤对比，显示潜伏策略总体领先且回撤较小，巩固了策略优越性。[page::12]

图表12（中证红利指数增强净值曲线）

结合潜伏高股息与组合优化，指数增强策略的净值（红线）较基准和单一策略均优，超额累计收益灰色区域最大，反映整体策略整合效果优异，有效捕捉了红利股的超额收益机会。[page::13]

图表13（中证红利指数增强绩效统计）

显示策略整体收益稳定优于基准：年化超额收益13.63%，夏普率1.01，回撤及其风险指标均优于单策略，验证了策略协同与稳健。[page::13]

---

4. 估值分析

本报告的策略构建主要依赖量化因子选股与组合优化，估值侧重于基于马可维茨均值方差模型的风险-收益平衡，具体如下：

• 预期收益由复合因子的纯因子收益率构成，风险由样本协方差矩阵及误差项计算；

- 约束条件确保组合权重非负、成分股充分覆盖、行业及风格暴露控制，防止组合过度集中或风格偏离；

• 组合优化以最大化风险调整收益为目标，体现风险厌恶投资者的典型优化问题。

整体估值方法结合资产管理中的风格租金与风险匹配，确保组合风险收益特征优化，并非传统个股估值，而是量化策略的组合优化层面。[page::7]

---

5. 风险因素评估

报告重点提示：

• 量化模型存在失效风险，因因子表现可能周期性变化或模型参数可能在未来失效；

- 市场波动和不确定性带来潜在风险，尤其针对红利股流动性风险和政策变动风险；

• 过去业绩没有保证，也不应误认为未来收益承诺；

- 投资者需要根据风险承受能力及投资目标谨慎判断，避免盲从。

报告并未提供量化缓解措施，但从多因子构建及组合约束层面，已有基本风控手段。[page::2,14]

---

6. 批判性视角与细微差别

• 报告充分利用Fama-Macbeth回归验证因子显著性，重点在多因子与组合优化结合，减少单因子过拟合风险，增强稳健性；

- 潜伏高股息策略挖掘事件驱动超额收益，但因局限于5-7月简短时间窗口，若分红公告延迟或市场波动异常，策略收益波动性可能大；

• 页面展示整体回撤指标理想，但最大回撤仍较大（单因子19%，复合策略8.71%），风险仍需警惕；

- 组合优化约束较多，可能抑制策略极端收益，但兼顾了风格控制和成分股多样性；

• 具体因子权重、模型参数调整等细节未完全披露，外部复现可能存在难度；

- 需注意模型表现良好多数年份集中于较强牛市阶段，2024年年内部分季度超额收益略显疲软，投资者应警惕短期波动风险。

总体上，报告观点严谨，逻辑清晰，量化方法符合行业先进实践，实用性较强。[page::5-13]

---

7. 结论性综合

该报告完整系统地构建了基于价值、流动性、波动性、反转及股息多维因子的中证红利指数增强选股池，结合Fama-Macbeth回归验证因子有效性。随后，通过马可维茨均值-方差组合优化，设置多重约束实现权重风险调控，显著提升了组合的风险调整后收益及信息比率。

设计的潜伏高股息策略有效捕捉临近除权除息日前的股价溢价，补充主策略短期收益。最终将上述模型优化选股与潜伏高股息策略有机结合，构建中证红利指数增强策略，展示出年化超额收益13.63%、夏普率1.01和较低8.71%的超额最大回撤，体现策略稳健且高效。

所有关键绩效指标均在表格和净值曲线中得到有力视觉和数据支持，显示策略不仅理念科学、逻辑严密，而且实证有效，适合追求红利高质量超额收益及风险控制的机构投资者。尽管如此，报告审慎提醒投资者关于量化模型的失效风险和市场不确定性，强调了风险管理和独立决策的重要性。

综上，本报告为中国市场红利指数增强投资提供了科学完善的量化方案，具有较高的实操参考价值和学术贡献。[page::0-14]

---

重要图表示例：

选股模型净值曲线：



组合优化净值曲线：



潜伏高股息净值曲线：



中证红利指数增强净值曲线：



---

以上为本报告的极为详尽的整体分析与解读。

报告