张学明：

我经历的是一个从坚定到怀疑，再回到坚定的过程。

过去我们研究红利策略时发现，当持仓股息率处在相对低位的时候，红利才会出现较大幅度的回撤；但这一次很特殊，回撤发生在股息率较高的时候。

(资料图片仅供参考)

这种情况不仅在A股历史上少见，在美国、日本等海外市场也很难找到类似样本。一开始我觉得这是一个很好的关注机会，但随着下跌延续，又开始怀疑过去的数据是否失效。后来再回头看更长时间、更多市场的样本数据，我还是选择相信红利策略背后的基本规律。

刘勇：

5月和6月确实是红利风格的“至暗时刻”。相关指数短时间内下跌超过10%，与此同时，科技股却在持续上涨，这种落差进一步放大了投资者的失落感。

我们清楚组合中公司的经营质量和估值水平，在本身并不贵的基础上继续下跌，反而提高了长期买入价值。通过对持仓公司的深入研究，坚定了我们继续持有优质资产的信心。

张学明：

我认为没有。因为无论是过往的年化波动数据还是最大回撤数据，相较于宽基指数和大部分股票基金，红利表现相对较优。如果把样本扩展到美国、日本、英国和欧洲，结论也比较一致：在所有股票类策略中，红利策略依然是相对稳健的一类策略。

这一次投资者的体感有所偏差，主要有两个原因：

从某种程度上说，红利是近几年才真正进入大众视野，红利过去也发生过较大回撤，例如2015年和2018年，但当时持有和关注它的人没有现在这么多，所以大部分投资者是第一次真正经历红利板块的回撤。

今年的回撤发生在科技成长板块快速上涨、市场整体偏强的阶段。2018年红利也曾明显下跌，但当时宽基指数和成长板块跌得更多，红利的相对稳健仍然很直观。而今年，板块间的横向比较，进一步放大了投资落差带来的痛苦。

张学明：

红利策略的底层逻辑，可以用股息折现（DDM）模型来理解。单家公司不太容易实现永续经营、永续分红，但指数可以通过定期换仓，持续持有一篮子高股息股票，来最大限度实现分红的延续性。

中证红利的编制相对直接，主要根据过去三年的平均股息率，选出股息率相对较高的公司；红利低波通常会先筛选出高股息公司，再从中挑选波动率更低的标的；有些指数还会进一步剔除盈利波动较大的公司。

增加低波因子之后，指数通常会减少煤炭、有色等周期品占比，更多偏向银行、公用事业和部分消费行业，因为这些行业公司的分红持续性往往更强。因此从海外长期样本看，红利低波的风险收益特征通常优于纯红利。从量化角度来看，低波因子和红利因子非常适配，二者能起到1加1大于2的效果。

刘勇：

主动红利不是简单选择股息率最高的公司，而是通过长期跟踪和调研，寻找分红确定性高、估值合理，并且未来仍有一定成长空间的公司。

我们主要关注几个方面：

商业模式是否清晰，是否具备资源、牌照或竞争格局上的壁垒；

公司治理，管理层是否愿意维护中小股东利益并持续分红；

ROE、自由现金流等盈利质量；

资本开支是否进入下行阶段，企业是否有更多现金用于回馈股东。

刘勇：

红利投资的本质是以合理甚至偏低的价格，买入优质资产。市场通常会参照股息率为红利资产定价，但不同资产的经营年限和确定性不同，估值方法也不能完全一样。

例如水电等具有永续属性的资产，可以更多参照长期国债收益率，并给予一定的风险补偿；而对于高速公路等经营期限相对有限的资产，则会在估值上给更高的折价。

还有一类以上游资源品为主、偏周期性的红利，它们的盈利波动会更大。如果一家公司正处在景气高点，当前利润和分红都很好，静态股息率会看起来很高，但如果未来产品价格下跌，分红也可能随之下降。对于周期性红利来说，需要按照周期品的逻辑观察其未来1-3年供需平衡表的情况。

张学明：

静态股息率最容易在周期品上失真。一个行业在利润和分红高点被大量纳入指数，几年后景气回落，但基于过去三年数据的指数调整存在滞后，就可能买在周期顶部。量化红利的空间，正是在高股息股票池中，进一步筛选未来分红能够维持或提升的公司。

我们会把公司大致分成不同类型。

水电、高速公路等“天然红利”资产，经营相对稳定，未来盈利和分红能力比较容易估算，可以结合内外部分析师预测，判断盈利水平与分红比例。

家电、消费、医药等逐渐进入成熟阶段的“市场化红利”资产。对于这些公司，可以通过利润表、资产负债表和现金流量表建模，重点判断经营现金流是否稳定、资本开支是否收缩、企业是否仍需要大量资金追求扩张；同时也会结合公告、报告和其他文本信息，评估分红意愿的变化。

张学明：

静态股息率很高，但未来盈利和分红即将下行。地产、航运以及部分周期行业都出现过类似情况：公司在分红高点进入指数，后来盈利下降，历史高股息并没有延续。

财务和治理风险。有些公司表面上的股息率很高，但财务报表质量并不扎实。量化研究不可能对每家公司都像主动基金经理那样深入调研，因此会通过分散持仓，以及财务、文本和量价等多维信息相互验证，降低单一公司踩雷对组合的影响。

刘勇：

从主动投资的角度看，盈利趋势通常可以通过长期跟踪行业和公司来判断，但公司治理与分红意愿有时更难把握。比如有些公司在没有充分沟通的情况下突然下调分红比例，市场往往会给出非常负面的反馈。

因此，主动基金经理需要花较长时间去跟踪和研究公司治理的实际情况，包括国央企是否有市值管理约束，民营企业股东如何看待公司价值等等。

张学明：

主动投资更擅长从调研中识别管理层、公司治理和分红意愿等信息，量化则擅长把这些经验转化为规则，在更大范围内验证和执行。过去很多主动投资语言难以进入模型，但随着AI大模型的发展，公告、调研和管理层表述等非结构化信息正越来越多地被转化为量化信号。

反过来，量化可以从全市场的价格、成交量和资金承接中发现异常线索，再交给主动团队深入研究。最终产品并不是简单把两个组合放在一起，而是根据产品目标、基准和跟踪误差，确定不同策略的比例，并在持续沟通中迭代。

刘勇：

主动基金经理会把调研中发现的机会和风险及时反馈给量化团队，量化回测也能帮助主动基金经理验证一些主观判断。

对主动投资而言，量化提供了更广的市场视角；对量化而言，主动调研补充了单纯数据难以覆盖的信息。

张学明：

几乎所有市场的红利投资，都经历过从传统红利向市场化红利扩展的过程。早期的红利资产通常集中在银行、公用事业等一眼就能识别的传统行业；而随着经济和产业逐渐成熟，越来越多原本被当作成长股的公司，也会进入稳定经营、降低资本开支和提高分红的阶段。

红利投资本身就是一个经济体发展到一定阶段的产物。经济高速增长时，各个行业都需要资本开支，企业更愿意把利润投入扩张；行业趋近成熟时，竞争格局趋于稳定，资本开支下降，自由现金流增加，高分红公司自然会越来越多。

7-8年前，中国连续三年分红且股息率超过3%的公司数量还比较少，如今这一范围已经明显扩大。未来，消费、医药、家电以及制造业中的细分龙头，都有可能成为“新红利”的来源。

另外与美国市场相比，中国各行业拥有更多细分龙头，红利资产的行业分布可能更加分散，这也为主动和量化选股提供了更大空间。

张学明：

如果是主动红利基金，可以关注基金经理是否长期从事红利投资，是否真正重视股息率，而不是进行大量偏离红利风格的选股；对于量化红利，则可以关注不同产品在投资理念和股息率预测方法上的差异。

不同红利策略长期的收益差距不会特别大，但中间的表现路径会有较大差异。在不同红利产品之间进行配置时，可以先弄清楚某类产品跑赢或跑输的原因，再去补充阶段性表现落后的产品。

刘勇：

从持有体验来讲，选择具体基金时可以关注夏普比率、卡玛比率等长期风险收益指标，以及基金控制回撤的能力和回撤后的修复速度。

对于指数和量化产品，要关注跟踪误差和风格偏离；对于主动产品，则需要对基金经理有更加深刻的认识和了解。

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