当前市场还可以投资红利资产吗？

当前市场还可以投资红利资产吗？

近期，股市出现大幅波动，不少投资者再次将目光转向股息资产。 10月14日中午12点，公司特邀兴业证券环球红利量化选股基金拟任基金经理田大伟为您带来辛集解读及热点话题解答！我们会尽快整理成文字，与大家分享实用的信息。

田大伟博士拥有丰富的行业经验，是拥有14年证券行业经验的资深人士。在10年的投资管理经验中，管理过多只公募量化基金和量化专户产品，管理资产广泛，采用公募+资管和私募双管齐下。田大伟博士管理过多只公募量化基金。此前，他管理的代表产品是量化公募基金产品A，管理范围内的单位净值累计增长近0.45元/股。管理期内三年回报净值增长率为28.44%，超过同期同期水平。基准接近15个百分点。

金句合集

● 在海外市场，股息资产已被证明具有长期配置价值。目前，中国市场上市公司的分红空间不断增大，政策也鼓励分红。未来，国内高红利行业的长期趋势将随着产业技术的发展而改变，符合产业升级的大趋势。但与国内市场相比，国内股息指数缺乏对股息可持续性的关注。

● 经过多年的实践，我觉得因子只是一棵“树”，而量化投资需要的是“森林”。一个成功的量化投资策略需要具有很强的生存能力，并且能够持续复制。而这个“森林”就是数量系统。

● 机器学习方法有很多种。我们可以先讨论其中之一：遗传编程。遗传编程方法就像“编程魔法”。它通过编程模拟生物进化过程，寻找各种量化因子之间的秘密公式，从而“培育”出更好的量化因子。

● 我们希望为投资者提供这样一个解决方案：提供“A股+港股”的分红资产。在股利投资中，采用量化选股策略可以避免一些股息率、估值和选股方面的问题，有利于改善股利投资。经验。

● 加入兴证环球基金后，我深刻体会到公司团队在不断前进，与时间赛跑。我个人其实很兴奋。对于这个产品，我的管理目标是尽最大努力以客户为中心，为客户提供良好的投资体验。

您如何看待当前的股息投资机会？

问：我看到直播间里有很多朋友在询问分红资产投资的前景。 2024年股息资产一直是投资者关注的焦点，当前的政策环境将如何影响股息资产和市场风格？ ？

田大伟：首先我们来定义一下股利策略的一些概念。股利投资策略又称高股利策略、股利投资策略，是一种关注上市公司股利支付能力的投资策略。其核心理念是精选具有高股息率、高盈利能力、低估值特征的优质公司股票，力争通过稳定的股息收入和潜在的资本增值来追求长期收益。股息收益率高的公司往往拥有更好的财务状况、利润和现金流、更具性价比的估值以及更乐观的未来经营预期。

这里我们可以列出一些数据。截至2023年底，中证红利指数股息率近6%，是同期中证全指的3倍；同时，中证红利指数的估值接近5倍PE，远低。同期，中证全指市盈率超过16倍。

在海外市场，股息资产已被证明具有长期配置价值。例如，20世纪80年代的美国、1990年代的英国、2000年代的日本，确实是在增长和利率中心下降、企业分红意愿和分红意愿提高的背景下，确实走出了长达十年的股息市场。能力。正如本杰明·格雷厄姆所说：“股息回报是公司增长最可靠的部分。”能够带来稳定股息收入的“某些资产”受到市场青睐。在长期低利率时代尤其如此。截至2023年底，美国股息ETF产品规模已达到约4000亿美元，并得到了大量投资者的认可。

此外，在政策鼓励下，A股股利仍有提升空间。从监管角度看，证监会近期明确表示，要“进一步规范上市公司现金分红，鼓励引导上市公司分红，完善常态化分红机制”，这将有助于提升股息资产的长期投资价值，为投资者提供更可预测的股息现金流，有利于提升上市公司股东的回报意识，简化公司治理。同时，上述政策也为空心高比例股利亮出了红牌，防止大股东侵犯上市公司其他股东的权益。

同时，高红利行业也将逐步匹配产业升级的趋势。近十年来，A股高股息行业一直以顺周期走势为主，传媒、计算机、家电等行业股息率大幅提升。与国际市场相比，未来高股息行业的长期趋势将随着产业技术的发展而改变，符合产业升级的大趋势。

问：直播间很多朋友关心的另一个问题是，关于奖金策略的拥挤度和连续性的讨论存在一定的分歧。你怎么认为？

田大伟：我倾向于认为，在当前资产短缺的环境下，分红资产可能还是有一定的可持续性的。目前30年期国债收益率不足2.5%，而主流股息指数的股息收益率仍为4-5%。另外，股利本身并不具有超额收益的概念。其实我们只能说，分红是BETA的一种，适合认同这种风格的投资者，但并不适合所有人。不能说这种风格以后会比其他风格表现得更好。更强或更弱。

从长期来看，全球多个经济体整体处于利率下行趋势——随着时代发展，经济增长放缓，各种资产价格下降，获得投资将变得更加困难回报率高，利率下行也是大势所趋。 。

事实上，隐含的逻辑是，当利率降至较低水平时，高股息资产对绝对收益基金变得有吸引力。利率对股利策略的有效性有一定的影响。一方面，当利率下降时，股息收益率高的股票收益率相对较高。另一方面，股息策略的收益来源于股息，这使得股息指数产品具有“固定”性质。在低利率环境下，机构投资者倾向于用此类产品替代固定收益产品以增加回报。

如果我们观察过去15年的中国国债10年期收益率和中证红利指数净值，可以发现两者存在长期负相关关系。当股息率明显高于国债收益率时，可以采用股息指数产品作为债券替代品进行配置。目前我国10年期国债收益率处于较低水平，一定程度上有利于股息指数的表现。

随着全社会无风险收益率逐渐下降，这些估值较低、业绩稳定、股息率较高的上市公司的价值修复或将持续。这些主要是分布在各个行业的成熟公司，较多分布在金融、公用事业、一些周期股、港股等互联网公司。他们的估值也低，有的股息高、回报高。对于已被收购的企业来说，这种修复市场可能会持续下去。

对于A股而言，股息率较高的公司往往已进入相对成熟的行业周期，营收和净利润增长较“低股息公司”慢，增长潜力较差，长期盈利水平保持稳定在个股。水平。当位数较高时，不会对增长率过于敏感，股息是更合乎逻辑的选择。

量化策略能帮助我们更好地投资吗？

问：A股市场出现量化公募基金已经20年了。量化投资方式将如何变化？

田大伟：我认为过去20年经历了三个阶段。量化投资早期是规则投资，中期是系统投资，现在是算法交易和机器学习。早期的量化投资是基于规则的投资。根据规则，我们预计未来市场会重复成功的经验。量化投资会利用编程的方式对大量的历史数据进行更完整的检验。

问：具体是怎么做到的？或许田大伟博士可以用PB策略来举例？ （注：PB策略即市净率策略，是一种根据公司账面价值进行投资的方法。市净率的计算公式为：市净率= ‌股价/每股净资产（一般来说，市净率低于1的股票被认为被低估，可能有投资机会）

田大伟：如果我们选择PB策略作为我们量化选股的因素，量化投资会在每个月初将所有股票分为高PB组和低PB组，月底我们看是否有回报。低PB投资组合大于高PB投资组合。如果过去十年你每个月都这样做，并且低PB组合能够持续稳定击败高PB组合，那么在实践中你就可以购买低PB组合来获得超过市场平均水平的回报。

我们称PB为PB因子。在实际操作中，我们会尽可能细分为适当数量的组，并在尽可能多的维度上对因素进行测试，比如不同板块、不同指数、不同时间等。一个好的量化因子将显示每组的规律性。这样的量化因子称为阿尔法因子。

一般来说，单个因素很难表现良好，因此引入了因素组合的概念。如果您的 PB 低于 1 而 ROE 大于 10%，则将低 PB 和高 ROE 结合起来。从组合方法上看，早期的量化投资将各种因素线性组合并等权重购买，或者以高低因素组合的收益差作为权重构建组合。

问：投资者也表示，这种想法类似于同时考虑便宜的股价和优秀的业绩等因素，但仍然会亏损。

田大伟：上面的方法还是一个比较好的概念。当市场下跌时，你可能跌得少一些，但你还是会亏钱。另一个是证券投资的概念。历史回测基于高点和低点组合。实际上，整个投资组合都是购买的。好的组合并不意味着个股就好，但是好的组合中找到好股票的概率会更高。

问：如果经过多次测试找到一个好的alpha因子，投资会成功吗？

田大伟：理论上是这样，但似乎没有一个因素是永远有效的。经过多年的实践，我觉得因子只是一棵“树”，而量化投资则需要一片“森林”。一个成功的量化投资策略需要具有很强的生存能力，并且能够持续复制。而这个“森林”就是数量系统。在这个量化体系中，因子开发所用的原始数据需要统一，因子计算的通用功能需要统一，因子回测模块需要统一，但因子的组合可以千变万化。有了这样的量化体系，就可以在很短的时间内对新的因素进行全场景回测，而不必担心是否使用了错误的数据和方法，也不必担心回测结果是否具有可比性。

有了这个量化体系，很多流程都实现了模块化和标准化。量化投资研究者可以站在“巨人”的肩膀上，专注于新因素核心逻辑的研发，腾出时间来做更精准的工作。研究取得更好的投资效果。

问：各种指标是否可以作为基准并进行量化增强？

田大伟：是的。因此，对于量化投资来说，第一步是寻找好的alpha因子，第二步是构建各种策略组合。在实践中，量化系统可以同时研究和跟踪多种因素，各种因素与各种基准相结合，生成不同的产品策略。此时，量化投资已进入系统化投资阶段。不断丰富量化因子库和策略库，以应对不断变化的市场，满足客户的需求。

问：有没有更新的方法来处理这些要素武器库和策略库数据？

田大伟：肯定有的。处理好这些数据不仅需要计算能力的提升，还需要方法论的进步，其中之一就是机器学习方法。机器学习方法有很多种。我们可以先讨论其中之一：遗传编程。遗传编程方法就像“编程魔法”。它通过编程模拟生物进化过程，寻找各种量化因子之间的秘密公式，从而产生更好的量化因子。第一个是随机生成一堆可能的公式。这些公式就像生物基因一样，允许它们“复制”并交换或变异前一个节点公式的组成部分，从而生成新的公式。这个过程不断重复，让这些公式一代又一代地演化，直到找到满足因子评价指标的公式。

遗传编程最终生成公式。虽然这些公式很复杂，但是你仍然可以直接看到公式的结构并理解它。然而，以神经网络为代表的机器学习模型的迭代结果并没有公式。

神经网络机器学习与遗传编程相同。模型中输入诸如高开盘价和低收盘价等简单因素。模型会不断调整“训练数据集”中自身的内部参数，找出哪些数据特征与未来股票上涨相关。秋天与此有一定关系。并利用“验证数据集”来验证模型结果是否具有样本外稳健性，并确定最终的模型参数。模型训练完成后，每当有新的数据输入模型时，模型就会自动计算内部参数并生成预测值，这就是我们的机器学习因子。

机器学习的本质是利用大量数据的非线性组合来寻找X和Y之间的稳定关系。还记得早期量化阶段的因素线性组合吗？机器学习可以利用高开、低闭等各种简单因素，通过加、减、乘、除等各种公式，生成一系列特征因素。这些特征因素可以通过“激活函数”相互联系进行非线性组合，并一代又一代地向前传播。来预测Y值。比较预测的Y值与真实的Y值的差异，然后反向调整传播过程中的各个参数值​​，使预测值接近真实值，从而确定一组合格的参数。

问：目前的量化投资方法听起来很复杂。我想知道未来会发生什么？

田大伟：未来的量化投资方式已经在酝酿之中，但目前还没有特别好的结果。例如，强化学习方法就像在虚拟市场环境中“交易”。它可以根据交易结果的质量进行“奖励”或“惩罚”，以纠正交易过程，直接给出“最优”的买卖信号。那个时候，我们可能已经进入了人工智能和金融产业化的阶段。

总体来说，股票市场是一个复杂的市场，量化投资还很年轻。主动量化产品的总规模和单项产品规模都比较小，且量化产品的业绩波动较大，需要较长时间的测试。

新基分销，期待与您同行

问：请田大伟博士介绍一下兴证环球基金目前量化投资研究团队的建设情况如何？

田大伟：目前公司的量化选股策略将由公司量化投资研究团队、风险管理部、信息技术部、研究部、固定收益部、FOF投资与金融工程部、交易部协调组成完善的支持体系。团队的密切合作形成了坚实的风险控制和技术支持体系，共同致力于为投资者创造长期投资回报。

目前，公司拥有四位量化基金经理、投资经理、研究员，共同探索量化因素，丰富量化投资模型。目前量化团队定期跟踪因子超过1000个，库中每天跟踪的因子数量近500个。

风险控制方面，公司风险控制体系健全，建立了完整的事前、事中、事后风险管理流程。在坚守合规底线框架的基础上，切实管控投资风险。公司风控团队在量化投资的市值、仓位、行业、准入名单的制定方面拥有丰富的经验。

问：我还想请问田大伟博士，我们正在发行的兴证全球红利量化选股基金将采取什么样的投资方案？

田大伟：我们希望为投资者提供这样一个解决方案：提供“A股+港股”的分红资产。在股利投资中，采用量化选股策略可以避免一些股息率、估值和选股方面的问题，有利于增加股利。投资经验。

股息可持续增长被忽视的一个重要原因是：如果A股市场强调，比如连续三年股息增长，那么所选投资组合的股息率不会很高，导致投资组合偏离预期。股息资产本身的股息。财产。我们通过定量多因素方法来解决这个困境。将影响股息可持续增长的因素量化为一个Alpha因子，并与其他Alpha因子混合。这样构建的投资组合并不要求投资组合中每只股票的股息金额都增加，但可以保证股息金额持续增长。其概率高于标的股息指数成分股。

利用多种因素作为辅助增强，可以避免目前市场上常见的分红策略过于单薄的问题。在股息策略中加入低波动性或质量因子，可以理解为单个Alpha因子的增强，因为添加的因子是符合逻辑的，历史回测和未来表现确实得到增强。但在很多时期，这类策略的回撤会比较大，单个Alpha因子失败。多因素增强的总增强效果与多因素类似，但回撤会好很多。

此外，我们的量化策略注重行业、市值等风格因素的中性。为了追求较高的历史回测表现，一些分红策略会在行业、市值、甚至分红率等方面与基准指数偏差过大，在真实市场中存在风险。光线昏暗地区的公司值得探索，这也是主动投资的优势。

问：我看到直播间里有一些朋友对田大为博士的量化选股策略很感兴趣。您能简单介绍一下吗？

田大伟：本基金在构建投资组合时，采用量化选股策略，主要包括但不限于以下几个方面。

多因素量化选股：基于数据实证分析，综合评价股票估值、成长性、盈利能力、经营质量、事件特征、价量特征以及分析师对估值、盈利能力、成长性等财务指标的预期另一方面，选择符合一定条件的股票来构建股票投资组合。我们将继续研究各类因素，并对所采用的因素进行适当的更新或调整。

投资组合优化：基金会采用投资组合优化方法，综合考虑预期收益、预期风险、交易成本、股权集中度等因素，并辅以基本面分析等方法确定个股的投资权重。股票投资组合构建完成后，基金管理人将持续跟踪投资组合运作的表现，根据市场变化及时调整投资组合，力争获得持续的投资回报。

问：兴业证券全球红利量化选股基金是公司发行的首只红利量化选股基金。您对该产品有何期望？

田大伟：加入兴证环球基金后，我深刻体会到公司团队在不断前进，与时间赛跑。我个人其实很兴奋。对于这个产品，我的管理目标是尽最大努力以客户为中心，为客户提供良好的投资体验。

目前，中国市场上市公司的分红空间不断增大，政策也鼓励分红。未来，国内高红利行业的长期趋势将随着产业技术的发展而改变，符合产业升级的大趋势。但与国内市场相比，国内股息指数缺乏对股息可持续性的关注。为了保证股息资产的可持续性而不损害其特性，我们需要运用量化选股策略来优化资产配置，努力提供合理的股息量化投资方案。

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风险提示：基金有风险，投资须谨慎。兴证环球基金承诺按照诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。该基金的过往表现并不代表其未来表现。投资者应仔细阅读《基金合同》、《招募说明书》等基金法律文件，了解基金的风险和收益特征，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等，并对基金投资价值做出独立判断，独立做出投资决策，自行承担投资风险。我国基金运作时间较短，无法反映股票市场发展的各个阶段。基金管理人管理的其他基金的业绩或拟任基金管理人管理的其他投资组合的业绩并不构成基金业绩的保证，所表达的观点仅代表个人观点，并不代表公司立场。仅供参考，不作为投资建议。基金投资需谨慎，请谨慎选择。基金产品由兴证环球基金管理有限公司发行和管理，该机构不承担产品的投资、赎回和风险管理责任。

素材中涉及的中证沪港深高股息指数数据仅作为股息主题策略的示例。该基金尚未设立。业绩比较基准指数并不代表基金未来的业绩表现。历史表现并不代表未来。基金投资须谨慎。本基金的利润分配及分红条款详见兴业证券全球红利量化选股基金完整基金合同及招募说明书。注：分红条款不作为盈利保证和业绩承诺，基金不一定每年派息。

该基金为股票型基金，预期风险和收益高于债券型基金、货币市场基金、混合型基金。基金经理给予其R3评级。本基金业绩基准为：中证沪港深高股息指数收益率×95%+银行活期存款利率（税后）×5%。基金股票资产的投资比例为基金资产的80%-95%（其中投资港股通标的股票的比例占股票资产的0-50%），投资股息主题的比例基金定义的股票数量不得低于非现金基金资产的80%。每个交易日收盘，扣除股指期货、国债期货、股票期权合约所需的交易保证金后，本基金维持现金或一年内到期政府债券的总投资比例不低于基金资产净值的5%，其中现金不包括结算备付金、保证金、应收认购款等。拟任基金经理田大伟投研经历：2010年4月至2018年3月就职于光大保德信基金管理公司曾任金融工程师、首席战略分析师、投资经理、基金经理、绝对收益投资部总监。 2018年4月至2023年9月在华鑫证券资产管理总部工作，历任副总经理、投资总监、资管量化投资部总经理、投资经理。 2023年9月至今，就职于兴业证券环球基金管理有限公司，现任兴业证券环球红利量化选股股票专户投资部总监助理、投资经理、拟任基金经理基金。兴证环球基金承诺按照诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。投资者应仔细阅读基金合同，招股说明书和其他法律文件，以了解基金的风险和回报特征，并根据其自身的投资目的，投资期，投资经验，资产状态等确定是否确定是否确定基金与投资者的风险承受能力兼容，独立判断基金的投资价值，并独立做出投资决策。投资风险自负。我国资金的运营时间很短，无法反映股票市场发展的所有阶段。基金经理管理的其他资金的绩效或由拟议的基金经理管理的其他投资组合的绩效并不构成基金绩效的保证。过去的绩效无法预测未来，并且基金收益有波动的风险。必须谨慎进行基金投资，请仔细选择。

代表性产品A是指 Core A，间隔返回数据来自 Fund的季度报告。基金累计净股价的来源： Fund官方网站。拟议基金经理的过去管理绩效是基金经理和公司投资研究和风险控制团队的共同努力的结果。过去的表现并不代表未来的表现。该基金尚未建立，也不构成未来的投资承诺。