广发言 | 胡骏：AI助力量化 高股息策略焕发新生机

高股息策略是指以股息率较高的股票为投资标的的策略。这是一种经典的投资策略，经过了海内外市场上百年风雨的检验后，散发出历久弥新的魅力。

尤其是在市场震荡期，高股息策略凭借其相对较高的收益及低波动率等特征，成为权益资产投资的重要“避风港”。这也是近两年来该策略在A股市场备受追捧的重要原因。

不过，股息率并不是唯一的评判标准，还需要结合行业和公司的质量来判断。同时，为了避免“红利陷阱”，近年来笔者持续尝试在策略中加入量化技术，通过多策略的方式进行分散化投资，不断探索更优的高股息策略的运作路径。此外，AI技术的进步，也引领高股息策略迈入新纪元。

“古老”策略迎新生机

高股息策略在海外成熟市场有着悠久的历史，它的发展和演化过程，在一定程度上反映了市场环境、经济周期、税收政策和投资者心理的变化。

高股息策略的起源可以追溯到股票市场的早期阶段。在20世纪初期，股票市场尚不成熟，股价波动较大，而股息收入则提供了相对稳定的现金流，投资者普遍认为，高股息是企业财务健康和稳定经营的标志。

随后，高股息策略随着社会和市场的变化不断进化。以美国为例，1970年代末到1980年代初，随着通货膨胀率的上升和市场波动的增加，股息被视为对冲通胀和市场不确定性的工具。2000年科技泡沫破灭和2008年的全球金融危机，进一步增强了高股息策略的吸引力。在市场振幅加大期间，投资者纷纷寻求更稳定的收入来源，股息收益成为了市场关注的焦点。21世纪初，美国降低了对资本利得和股息收入的税率，从而增加了股息投资的吸引力。

回到国内，随着中国经济转型和资本市场的持续发展与成熟，高股息策略也在近几年获得了越来越多投资者的认可。

首先，投资者观念逐渐发生转变，从过去追求高速增长和资本利得，转向更加注重长期稳定的收益和资产的保值增值，在这样的背景下，高股息策略作为一种长期、稳定的投资方式受到青睐。

其次，在国内经济由高速发展转向高质量发展的进程中，技术革命带来的高增长投资机会相对减少，投资者开始寻找更为稳健的投资途径。高股息股票通常来自于成熟、稳定的行业，能够在经济调整周期中提供相对稳定的回报。

第三，监管进一步健全上市公司的常态化分红机制，鼓励公司提高现金分红的比例，越来越多的公司开始注重股东回报，因此提高了股息支付的比例。

最后，在国内低利率的环境下，传统的固定收益类产品的投资回报率下降，这使得高股息股票变得更有吸引力，加之全球经济的不确定性显著提升，投资者更倾向于选择那些能提供稳定现金流的投资工具，以减少投资组合的波动风险。

从这些变化的历史轨迹中，我们可以总结出高股息策略的几个特点：1）高股息策略为投资者提供了较为稳定的现金流；2）不同于成长股，高股息股票通常来自所属行业比较成熟且财务较为稳健的公司，风险相对较低；3）在熊市和震荡市中，由于高股息股票估值较低、盈利质量稳定，这类公司能够体现出较强的防御属性；4）由于股息通常能够跟随通胀调整，高股息策略在某种程度上提供了对抗通胀的保护。

高股息策略的运用与陷阱

在具体的投资管理中，高股息策略一般可以从两个角度获取收益：一是选择成熟行业的低估值龙头，获取估值修复和股息本身的收益；二是挖掘小而美、具备分红增长潜力的公司，获取业绩增长和股息增长的收益。

众所周知，资本利得和股息是股票投资收益的两个主要来源。以市场最具代表性的中证红利指数为例，从其成立日起，截至2023年末，该指数的年化收益超过9%；而以2022年年报计算，中证红利指数成分股的平均股息率达到6%以上；即便考虑到红利税和分红制度的日趋完善，中证红利指数的年化收益也高达10%以上。

进一步来看，中证红利指数的资本利得可以拆解为估值修复和盈利增长两部分。而根据股息率的计算公式，我们可以得到，那些股息率较高、派息率比较稳定的公司，往往估值相对较低、安全边际较高。这类公司一般身处较为成熟的行业，留存收益没有再投资的必要，大部分都用于分红回馈股东。

所以，高股息策略一般会从两个角度获取收益。一是选择成熟行业、估值较低的龙头公司，一方面，这些公司所处的行业较为成熟、商业模式清晰，可以获取等于或略超GDP的盈利增速；另一方面，这些公司的现金流充裕，不需要大规模的资本开支，且分红意愿较强。对于这类型的策略，我们可以获取估值修复和股息的收益。

二是选择派息意愿较高、愿意和股东分享收益且存在一定成长空间的潜力公司，这类公司通常是“小而美”的公司。一般而言，这类型的策略需要选择管理层格局较高、派息持续性较好，同时基本面扎实、未来盈利增速高于行业、具备较强分红提升潜力的公司。

当然，任何一种策略都不会是完美的。如果我们只考虑股息率，很容易陷入两种“红利陷阱”：一是“估值陷阱”，即虽然股息率较高，但是由于行业和公司特性，估值长期受到压制；二是“周期陷阱”，指强周期公司盈利和分红水平容易受到相关商品价格的影响，短期的超高分红难以长期持续。

量化为高股息策略插上“翅膀”

为了更好地规避高股息策略中可能隐藏的“红利陷阱”，发挥好高股息策略的优势，笔者在过去8年的研究实践上，尝试将量化投资的手段运用到高股息策略中，以科学的计算来提升高股息策略的准确性、稳定性和投资效率。

所谓量化投资，是一种利用数学模型、计算机算法和统计方法来选择和管理投资组合的方法。它的目标是通过系统化的、基于规则的决策过程来降低投资决策中的主观性，并尝试提高投资业绩的表现。量化投资高度依赖数据分析，投资策略是基于历史数据和统计模型构建的，包括价格、交易量、财务指标和其它的宏观经济变量。量化投资通常会使用数学模型和算法来识别投资机会，这些模型可以是基于历史趋势的、基于预测的，或是基于某些特定投资理论的。

具体而言，我们主要使用量化红利策略来构建投资组合，通过多策略（核心策略+卫星策略）的方式进行分散化投资。

随着近些年算力瓶颈的逐步突破、人工智能现象级应用的诞生，AI也拓展了量化投资的深度与广度。

首先，传统的线性模型需要我们构建的因子单调性较好，而树模型和神经网络的使用，能够让我们引入一些更加复杂的非线性特征。此外，线性模型和树模型往往使用的是股票的截面数据，而神经网络将股票的时序信息也引入到了选股模型中。

其次，近些年来，分域建模的思路愈发被市场和投资者所接受。以树模型为例，加了风格、行业等特征之后的树模型，便是一个较为简单的分域建模思路的应用，进一步，我们可以对不同的股票池进行分域建模，在不同的股票池中使用不同的特征、训练不同的模型。

最后，多策略的方式也提高了量化投资的稳定性，随着市场对有效因子的充分挖掘，有效的选股单因子的开发周期越来越长，线性模型的相关性也越来越高，所以线性模型和非线性模型的多策略集成，能够较为显著地提升量化模型的收益和稳定性。

量化红利投资也是分域建模的应用场景，那些在全市场有效的选股因子，不一定在红利类股票中也是最优的，而我们在实践当中，往往会选择在红利类股票中有效的选股指标构建模型。在非线性模型中，我们也会增加高分红股票的训练权重，提升模型在高分红股票中的选股能力；同时，虽然我们加入了更加有效的技术手段，但是我们也没有完全放弃传统的线性模型。举例来讲，我们发现低波动的股票和高分红的股票可以实现“1+1>2”的效果，低波动代表着稳定，但是衡量低波的时候，也不仅仅只用股票的波动率，我们也加入了盈利的稳定性、分红的稳定等条件，进一步提升了模型的稳定性和普适性。

从历史实践来看，量化与高股息结合的投资策略，其超额收益主要来源于有效的选股特征和模型的构建。在此过程中，需要特别注意的是，一是要充分挖掘在高分红股票中的有效特征，不同于全市场股票，高分红的股票在某些风格上具备相似性（高分红、低估值、盈利稳定），我们要在相似的股票中挖掘区分度较高、选股能力较强的指标；二是对于非线性模型的训练，我们要着重关注高分红的股票，提升模型的普适性。

“量化+高股息”长期空间广阔

整体而言，得益于能够提供稳定的现金流和相对较低的风险特性，高股息策略产品具备较强的配置价值。

对于养老基金、保险公司等机构客户来讲，通常需要稳定的现金流来满足长期的负债或支付义务，而高股息策略提供的定期现金分红正好可以满足这一需求；此外，高股息的股票通常是成熟、稳定的公司，尤其适合在经济下行期作为投资组合的一部分，帮助机构客户分散风险。特别是对于需要进行资产与负债匹配的机构（如保险公司），高股息策略提供的持续现金流有助于更好地匹配其长期负债；同时，股息通常会随着公司盈利的增长而增长，这在一定程度上也可以提供通胀保护。

对于个人客户来讲，高股息策略可以为他们提供定期的现金流；相比于高增长股票，高股息股票通常波动性较低，适合风险承受能力较低的个人投资者；除了股息收入外，长期持有高股息股票还可能带来资本增值，特别是那些分红能够持续增长的公司。

结合海内外的经济形势和投资环境来看，中长期而言，高股息策略产品普遍具有较好的发展空间。

首先，在全球经济不确定性和市场波动性增加的背景下，高股息策略作为一种稳健的投资选择，其吸引力可能会继续增强；其次，国内监管机构鼓励上市公司提高分红比例，这也会增强高股息策略的吸引力；最后，随着更多的长期资金（如养老基金和保险资金）进入市场，对稳定收入的需求也会随之增加，这也将支持高股息策略的发展。

随着量化投资在中国的发展，高股息策略可以作为量化模型的重要组成部分，帮助投资者识别价值投资的机会。在AI的助力下，量化投资的技术进步，将使得策略能够更容易地识别和投资于高股息股票，从而提高投资效率。

总的来说，中长期来看，高股息策略在全球范围内都可能继续受到投资者的青睐，尤其是在当前市场波动的环境下，更具吸引力。同时，随着中国市场的成熟和量化投资技术的发展，这一策略在国内的应用也将进一步增强。

（风险提示：文章涉及的观点和判断仅代表投资经理个人的看法。本文仅用于沟通交流之目的，不构成任何投资建议。投资有风险，入市须谨慎。）