“薪火”量化分析系列研究（三）：红利低波的增强方案

量化分析报告 “薪火”量化分析系列研究（三） 红利低波的增强方案 证券研究报告|金融工程研究 2023年08月16日 全文简介：本文针对最近表现强势的红利低波指数（H30269.CSI）进行研究， 从两个维度出发，利用三种方法构建了表现更强的红利低波组合。 红利低波指数长期表现稳定。2014年至今，红利低波全收益指数录得13.26%的年化收益，相比之下沪深300全收益的年化收益仅有7.98%。同时红利低波全收益指数回撤和波动也低于沪深300全收益。 按照红利低波的编制方案构建组合存在一些缺陷。若直接仿照红利低波指数的编制方案构建组合存在调样周期过长的问题；且指数选择低波动率的样本时使用传统波动率因子，选股稳定性较差。 缩短调样周期并使用更稳定的波动率因子，可以构建效果更强的红利低波组合。将组合调样周期缩短至月频，红利低波月调组合年化收益能够提升至16.68%。更进一步，在此基础上使用更稳定的高频波动率因子，组合年化收益进一步提升至20.92%，年化波动21.74%，信息比率0.96，最大回撤29.05%，各项绩效指标均有显著提升。 使用估值差指标可以对红利低波指数进行有效择时。当红利低波指数成份股估值过高时发出看空信号，信号胜率69.23%；若假设看空后能够卖空、获得红利低波全收益指数的负向收益，2014年以来估值差择时信号的年化收益为23.20%，同时波动和回撤都低于红利低波全收益指数，能够起到不错的防御效果。 风险提示：以上结论均基于历史数据和模型的测算，如果市场环境和结构发生剧烈改变，不排除模型失效的可能性；模型测算可能存在相对误差，不构成实际投资建议。 作者 分析师沈芷琦 执业证书编号：S0680521120005邮箱：shenzhiqi@gszq.com 分析师刘富兵 执业证书编号：S0680518030007邮箱：liufubing@gszq.com 研究助理赵博文 执业证书编号：S0680122070011邮箱：zhaobowen@gszq.com 相关研究 1、《量化分析报告：如何搭建A股和美股量化轮动策略》2023-08-14 2、《量化周报：不宜对市场过度悲观》2023-08-13 3、《量化分析报告：择时雷达六面图：资金面与技术面有所恢复》2023-08-12 4、《量化分析报告：7月模型超额6%，持续关注顺周期行情——基本面量化系列研究之二十二》2023-08-06 5、《量化周报：50、300、500确认日线级别上涨》 2023-08-06 请仔细阅读本报告末页声明 内容目录 1、红利低波指数——时间之友、防御之�3 2、红利低波组合的改进方案5 改进方案一：红利低波月调组合5 改进方案二：基于高频波动率因子的红利低波月调组合7 改进方案三：低波策略的择时方案10 3、总结14 附录：相关数据及计算方法14 参考文献：14 风险提示15 图表目录 图表1：红利低波指数和沪深300净值走势对比3 图表2：红利低波全收益指数和沪深300全收益净值走势对比3 图表3：沪深300及红利低波相关指数绩效指标对比3 图表4：红利低波指数行业分布情况（20230630）4 图表5：红利低波月调组合与红利低波全收益指数净值走势对比6 图表6：红利低波月调组合与红利低波全收益指数绩效指标对比6 图表7：红利低波月调组合分年度表现6 图表8：传统波动率因子5分组及多空对冲净值走势对比（全A）7 图表9：传统波动率因子5分组及多空对冲净值走势对比（红利股票池）7 图表10：传统波动率因子在全体A股和红利股票池中5分组多空对冲绩效指标对比7 图表11：高频波动率因子5分组及多空对冲净值走势对比（全A）8 图表12：高频波动率因子5分组及多空对冲净值走势对比（红利股票池）8 图表13：传统波动率因子和高频波动率因子多空对冲绩效指标对比8 图表14：基于高频波动率的红利低波月调组合与普通月调组合、红利低波全收益指数净值走势对比9 图表15：基于高频波动率的红利低波月调组合与普通月调组合、红利低波全收益指数绩效指标9 图表16：基于高频波动率的红利低波月调组合分年度表现10 图表17：美股高低波股票B/P均值及价差走势11 图表18：估值差BP_spread与对应下个月红利低波全收益指数月度收益12 图表19：利用估值差对红利低波全收益指数进行择时后净值走势13 图表20：利用估值差对红利低波全收益指数进行择时后绩效指标13 图表21：估值差信号看空月份及对应当月收益13 图表22：指标计算细节14 1、红利低波指数——时间之友、防御之� SmartBeta策略是一种介于主动和被动之间的投资方式，它通过标准化、透明化的方案提升收益、降低风险。国内的SmartBeta产品主要由红利策略占据主导。今年以来，红利低波指数（H30269.CSI）及其对标产品表现优秀，受到了市场的广泛关注。 长期来看，红利低波策略相比沪深300有较为明显的超额收益，尤其是2022年以来，在市场风格快速轮动的时期，红利低波仍然能保持较为稳定的超额收益。2014年以来，红利低波全收益指数年化收益13.26%，年化波动21.08%，信息比率0.63，最大回撤42.49%，相比沪深300全收益平均每年有超过5%的超额收益，且波动更低、回撤更小。长期持有红利低波指数或其对标产品，持有收益及持有体验俱佳。此外，市场下行时，红利低波指数可以依赖分红保证收益，起到不错的防御效果。 图表1：红利低波指数和沪深300净值走势对比图表2：红利低波全收益指数和沪深300全收益净值走势对比 资料来源：Wind，国盛证券研究所资料来源：Wind，国盛证券研究所 图表3：沪深300及红利低波相关指数绩效指标对比 沪深300 红利低波指数 沪深300全收益 红利低波全收益 年化收益 5.61% 8.36% 7.98% 13.26% 年化波动 22.37% 21.15% 22.36% 21.08% 信息比率 0.25 0.40 0.36 0.63 最大回撤 46.70% 43.62% 46.06% 42.49% 资料来源：Wind，国盛证券研究所 从行业分布来看，红利低波指数不但包含长期高分红的“中特估”行业，如银行、石油石化、建筑建材等，还包括传媒中的出版社相关标的，在今年“中特估”和“AI”两大行情中均能获得一部分收益。 图表4：红利低波指数行业分布情况（20230630） 资料来源：Wind，国盛证券研究所 从编制方案来看，红利低波指数仅在每年12月的第二个周�下一个交易日进行成份调整，选取指数成份股主要分为两步： 1.样本空间 在全部A股中，选择同时满足以下三个条件的股票： （1）过去三年连续分红且每年税后现金股息率大于0； （2）过去一年日均总市值排名在前80%； （3）过去一年日均成交额排名在前80%； 满足上述三个条件的股票构成指数选样的样本空间。 2.选样 在样本空间中，按以下步骤选择样本，并最终按照股息率加权构建指数： （1）计算样本空间内所有股票过去一年的红利支付率、过去三年的每股股利增长 率，剔除红利支付率过高（即排名在前5%的股票）或者为负的股票；剔除每股股利增长率为负的股票； （2）对剩余股票，计算过去三年平均税后现金股息率，按照降序排序，选择排名前75的股票； （3）在上述75个股票中，计算过去一年波动率，按照升序排序，选择排名前50 的股票，按股息率加权构建指数。 从编制方案来看，在第一步选择样本空间的过程中，剔除了小市值、低流动性的股票，并选出连续分红的公司，保证持有的股票分红意愿较强；而在后续选样过程中，首先剔除了异常分红或者分红意愿逐渐变差的样本，再进一步精选长期高股息、低波动的股票。 虽然红利低波指数表现优秀，但编制方案仍存在一些缺陷，综合来说主要有以下两点： 1.调样周期较长 指数仅在每年末进行一次调整，使用过去一年的波动率选择最终组合。假如成份股 在新的一年中波动率变高、股价有剧烈变化，指数无法及时剔除风险较大的股票。 2.低波因子选股效果不稳定 指数在进行低波股票的选择时，使用的低波代理变量为个股日度收益率的标准差（即 传统波动率因子），而传统波动率因子选股效果并不稳定，时常有失效的情况。 本文将从以上两点出发，构建了三种不同的改进方案。针对调样周期过长，我们可以通过简单的缩短调样周期，构建月频的红利低波组合。针对低波因子选股不佳，我们可以选择更强的波动率因子作为低波的代理变量；或者对低波策略进行择时，在波动率因子失效时低配红利低波指数。在接下来的章节中我们将详细介绍上述三种改进方案。 2、红利低波组合的改进方案 改进方案一：红利低波月调组合 针对调样周期较长这一问题，仿照红利低波指数的编制方案，通过一定的改动可以编制 出红利低波月调组合。组合构造过程中，第一步样本空间的确定方法不变，主要调整后续的选样步骤，最终仍然按照股息率加权构建指数。 （1）计算样本空间内所有股票过去一年的红利支付率、过去三年的每股股利增长率， 剔除红利支付率过高（即红利支付率降序排名在前5%的股票）或者为负的股票；剔除每股股利增长率为负的股票；为方便后文测试，本步筛选后的股票池记为红利股票池。 （2）对剩余股票，计算每只股票过去三年平均税后现金股息率，按照降序排序，选择排名前150的股票。 （3）在上述150个股票中，计算每只股票过去一个月波动率，按照升序排序，选择排名前50的股票，按股息率加权构建指数。 需要注意的是，在各指标计算中，考虑到数据可得性、计算便利性及不同股票之间可比，我们在计算相关指标时采取了特定方式，各指标计算细节在附录的图表22中进行展示。 图表5展示了2014年1月以来，按照上述方式构建的红利低波月调组合和红利低波全 收益指数的净值走势对比，图表6展示了月调组合和红利低波全收益指数的绩效指标对比。月调的红利低波组合能够获得16.68%的年化收益，年化波动17.94%，信息比率0.93，最大回撤26.64%，各项指标相比红利低波全收益指数均有较为明显的改进。 图表7展示了红利低波月调组合与红利低波全收益指数分年度绩效指标对比。虽然全时段来看，红利低波月调组合能够跑赢红利低波全收益指数，但2016、2017、2018年有连续三年时间均未跑赢全收益指数，超额收益并不稳定。我们认为组合跑输全收益指数的原因很可能在于传统波动率因子选股效果较差。因此在下一节的改进方案中，我们将使用更稳定的波动率因子来构建红利低波月调组合。 图表5：红利低波月调组合与红利低波全收益指数净值走势对比 资料来源：Wind，国盛证券研究所 图表6：红利低波月调组合与红利低波全收益指数绩效指标对比 红利低波月调组合 红利低波全收益 年化收益 16.68% 13.22% 年化波动 17.94% 20.10% 信息比率 0.93 0.66 月度胜率 61.95% 61.95% 最大回撤 26.64% 34.48% 资料来源：Wind，国盛证券研究所 图表7：红利低波月调组合分年度表现 年化收益率 超额绩效指标 年份 组合收益 红利低波全收益指数 年化超额收益 超额信息比率 2014 86.65% 69.46% 9.95% 1.65 2015 49.92% 16.06% 26.46% 1.95 2016 -3.31% 0.08% -3.27% -0.79 2017 -0.95% 23.57% -20.28% -2.04 2018 -17.25% -16.39% -2.15% -0.20 2019 28.24% 20.94% 6.19% 0.74 2020 13.67% 1.99% 9.86% 0.87 2021 23.03% 16.34% 3.93% 0.31 2022 -0.45% 3.46% -4.75% -0.48 2023(至6月底) 29.33% 24.09% 3.47% 0.45 资料来源：Wind，国盛证券研究所 改进方案二：基于高频波动率因