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ETF智投研究系列之三:红利因子择时与2025Q1行业ETF投资建议.docx

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正文目录

TOC\o1-2\h\z\u红利因子趋势择时模型当前发出看多信号 3

国内低利率环境利好红利类资产 6

行业轮动模型排行榜中红利类行业得分靠前 8

2024Q4月度行业轮动模型跑输行业等权基准6.91% 8

上季度AI周度行业轮动模型跑赢行业等权基准0.14% 9

上季度主动型基金预计因行业轮动获得-0.37%的累计超额收益 11

风险提示 12

红利因子趋势择时模型当前发出看多信号

我们首先参考中证红利指数的样本空间来计算红利因子:

取中证全指指数全体成分股,剔除上市时间不足63个交易日、ST、*ST的个股;

取上述个股中过去250个交易日内日均总市值和日均成交金额均在前80%的个股;

保留过去三年连续现金分红且过去一年股利支付率均0且1的个股;

将上述个股按照过去三年平均现金股息率从高到低排序,分为十组;

第一组个股的当日收益率的均值减去第十组个股的当日收益率的均值,就是红利因子的日收益率序列;将起点设置为1,对(1+因子日收益率)进行累乘,能够进一步得到红利因子净值。

图表1:红利因子收益率与红利因子净值

3.7

3.4

3.1

2.8

2.5

2.2

1.9

1.6

1.3

1.0

2015-12-310.7

2015-12-31

10%

红利因子收益率(右轴)红利因子净值

红利因子收益率(右轴)

红利因子净值

6%

4%

2%

0%

-2%

-4%

-6%

-8%

2021-12-312022-06-302022-12-312023-06-302023-12-312024-06-302024-12-31-10%

2021-12-31

2022-06-30

2022-12-31

2023-06-30

2023-12-31

2024-06-30

2024-12-31

资料来源:,

不难发现红利因子净值走势较为温和,鲜有急涨急跌,所以对于红利因子更适合从趋势入手开展择时。趋势指标既包括资产自身的趋势和宏观环境的趋势。对于后者,我们主要从自上而下逻辑出发,精选了期限利差(代码S0059749-S0059744)和银行间市场成交量(代码M0041739)两个指标。首先,这两个指标都是日频指标,基本能够满足定量研究“大数定律”的要求。其次,红利资产受益于“资产荒”的环境,而这两个指标在一定程度上能够指示“资产荒”的程度——若银行间市场成交量呈放大趋势,说明资金在银行间市场空转,找不到投资出路;反观若期限利差呈走阔趋势,说明“借短买长”的长期投资开始有利可图。因此,银行间市场成交量放大利好红利资产,期限利差走阔利空红利资产。

图表2:

90,000

80,000

70,000

60,000

50,000

40,000

20,000

10,000

0

3.5

银行间市场成交量红利因子净值(右轴)

银行间市场成交量

红利因子净值(右轴)

2.0

1.5

1.0

0.5

2015-12-312016-06-30

2015-12-31

2016-06-30

2016-12-31

2017-06-30

2017-12-31

2018-06-30

2018-12-31

2019-06-30

2019-12-31

2020-06-30

2020-12-31

2021-06-30

2021-12-31

2022-06-30

2022-12-31

2023-06-30

2023-12-31

2024-06-30

2024-12-31

1.6

1.4

1.2

1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

-0.2

3.4

期限利差(%)

红利因子净值(右轴)

2.8

2.5

2.2

1.9

1.6

1.3

1.0

2015-12-312016-06-30

2015-12-31

2016-06-30

2016-12-31

2017-06-30

2017-12-31

2018-06-30

2018-12-31

2019-06-30

2019-12-31

2020-06-30

2020-12-31

2021-06-30

2021-12-31

2022-06-30

2022-12-31

2023-06-30

2023-12-31

2024-06-30

2024-12-31

资料来源:, 资料来源:,

我们采用双均线模型来识别红利因子自身趋势和两个宏观指标的趋势。为了应对指标噪声和降低参数敏感性,我们选取多组双均线参数——短均线窗长范围设置为1/5/10/15/20,长均线窗长范围设置为5/10/15/20/3

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