红利因子
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扛住市场大回撤，稳健红利因子
因子逻辑
这个年化**23%**的红利单因子策略，从2020年到现在经历过几次市场大回撤，他的表现依然稳健！
红利因子在量化投资中是一个重要的投资策略，主要关注的是公司向股东支付的红利。简单来说，红利因子就是衡量一家公司股票的红利收益率的方法。
你把钱存进银行，银行会给你利息。这就像公司把利润的一部分分发给股东，股东通过持有股票来获得这些分红。
红利因子就是用来评估这些“利息”（即红利）对于股票投资者的重要性。
假设你有两个朋友：小明和小华。
- 小明的公司每年都会有稳定的收入，并且愿意把部分利润分给投资他的人（这就像是发红利）。他的公司每年都会给每个股东发放100元的红利。
- 小华则是个创业者，他把所有的利润都再投入到公司里，以追求更快的成长（这就像是再投资）。他的公司不会分红，全部利润都用于发展壮大。
如果你是投资者，你可能会选择投资小明的公司，因为即使公司不再快速增长，但你每年都能拿到100元的红利，稳定又有预期。而对小华的公司，虽然未来可能获得更高的回报，但你无法获得任何现金流。
那这些高股息的股票除了在分红上面有较高的收入外，在正常的股票波动中，是否也能获得比较稳健的收入呢？
我们先对因子进行分析，看看哪种分红力度的股票收益会更好。
因子构建与分析
因子构建
首先，我们需要计算这个因子，在BigQuant上已经计算好了，直接调用即可。
sql = """
SELECT
date,
instrument,
dividend_yield_ratio AS alpha_6
FROM
cn_stock_prefactors
ORDER BY
date, instrument;
"""
start_date = '2019-01-01'
end_date = '2025-03-01'
factor_data = dai.query(sql, filters={"date": [start_date, end_date]}).df()
因子分析
- 将因子进行从大到小排列，0为因子值最大的一组，9为因子组最小的一组
- 将取好的因子放入因子分析框架中，分析因子的表现
从结果看，因子具有比较明显的线性规律，因子值越大因子的累积收益越高，我们可以下个结论：我们持有红利因子值较大的股票，能获得相对最高收益（分红+股价盈利）
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策略构建
我们可以讲上述发现的规律构建成一个策略，来验证我们的结论：
1、构建红利因子，按照从大到小排序
2、剔除st、退市股
3、买入排名前3的股票，每5个工作日调仓一次
从策略回测来看，红利因子策略整体表现不错，收益持续上涨，从2020年到现在经历过几次市场大回撤，他的最大回撤只有28%，年化收益23%。
还可以加入市场风控和止盈止损，能更好地控制最大回撤。
策略源码
{{pro}}\n
https://bigquant.com/codesharev3/684f87f3-f600-4ac5-9c3c-2cd413cd2230
因子分析
https://bigquant.com/codesharev3/68b24761-c395-40af-b06d-fe1860d32722
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