一、红利的好处
如果说A股市场里哪类指数最有可能穿越牛熊，那毫无疑问是红利类指数。
红利指数，即采用股息率因子来选股的SmartBeta指数。
在SmartBeta指数用来选股的因子里，红利属于防御型因子，红利因子的基本用法就是挑选高股息率的股票，自然而然，红利指数的最主要特征就是股息率高。
以A股市场最具代表性的红利指数：中证红利(000922.CSI)为例，近10年内的股息率基本在3%以上，均值在4.5%左右，最新的股息率则高达5.73%。
同期，中证红利的历史回报也很好，近10年的年化涨幅是9.75%，显著高于同期的沪深300(5.24%)、中证500(3.23%)和创业板指(3.05%)。
下图是红利指数和它们的走势对比，图中红线代表中证红利：
中证红利不但涨幅高于其他指数，走势也更稳。
另外需要注意的是，指数是不含分红收益的，而指数基金含分红收益，如果算上中证红利期间平均4.5%左右的股息率，投资中证红利的回报还会再上一个台阶，相较于其他指数的优势也会更明显。
红利最大的特点就是长期回报稳健，熊市跌的少甚至不跌，牛市也涨得少，但是综合一轮牛熊市下来，却可以跑赢市场平均，这体现了复利的威力，熊市不挖坑，牛市少赚点，最终结果比"大赚大亏"更好。
因此，红利可以作为我们长期投资A股市场的压舱石资产来配置。
二、红利为什么好，后市怎么看
红利因子有效的原因，我认为主要有三点：
首先，高红利的股票往往比较低估。
其次，能拿出大量真金白银来分红的企业，基本面、盈利能力和财务质量大概率不差，只是因为这类公司大多是已经进入成熟期的了，成长性比较一般，所以容易被市场忽视。
最后，通过以“高红利”指标为核心的选股策略，不断地调入象征着低估的“高红利”股票，同时调出不再低估的"低红利"股票，这其实也是一种"低买高卖"的择时策略。
从2019年以来，我们可以看到，红利指数价格在不断稳步上涨的同时，股息率不降反升。
下图中的红线是中证红利的股息率，蓝线是是指数价格：
基于公式：股息率 = 每股分红 / 每股股价 =(每股收益×分红比例)/ 每股股价 分析，这背后的原因主要有两个：
一是成份公司业绩增长，提高了每股收益，二是监管层不断加强分红制度建设，鼓励、引导上市公司提高分红水平，提高了分红比例。
所以造成了中证红利在股价上涨的同时，股息率不降。
这是一种健康的上涨方式，所以虽然指数价格短期内已经有一定涨幅了，但并不存在超涨的问题，不用过于担心均值回归。
此外，在当前的宽货币环境下，利率处于下行通道，债券收益率下行，红利资产得益于较高的股息率，配置价值进一步凸显。
综合来说，红利在未来依然值得看好。
三、更优的选择
作为最传统、最经典的红利指数，中证红利的选股规则非常简单，基本上就两步：
首先是确定选股的样本空间，要求过去一年的日均总市值和成交金额都位于前80%，并且连续3年分红，这个要求不高，主要起过滤作用。
然后，从样本股中，选出过去三年股息率平均值排名前100的股票，并按股息率加权来构成指数。
按这个条件来选股，不可避免会涉及一个问题，那就是：高股息率陷阱。
有些股票在暴雷后股价暴跌，从而导致股息率奇高，还有些强周期性公司在周期高点进行大额分红，而这种分红往往是不可持续的。
按照中证红利的选股规则，上述股票都有可能会入选红利指数的成份股。
得益于红利因子的有效性，中证红利的历史回报已经不错，但它还远谈不上完美，还存在改进的空间。
6月17日即将开始发行的华夏红利量化选股基金(A类：021570，C类：021571)，正是在中证红利的基础上，给大家提供了一个更优的选择。
这只基金的基金经理是孙然晔，美国德克萨斯农工大学统计学博士，9年量化研究经验，曾就职 AQR Capital 核心量化策略研发，目前在华夏数量投资部，负责多因子指数增强策略研究。
自2022年7月合管华夏智胜价值成长以来，孙然晔已经累计为投资者创造了15.8%的超额收益。
华夏红利量化选股基金采用的是 “多因子”的指数增强策略，多因子的策略模式，可以从不同的角度丰富alpha的来源，结合海外一线对冲基金的成功经验，有效减少对单一因子的依赖，在提高收益源多样化的同时，保证了策略的可解释性。
因子样本内外交叉印证，海内外市场交叉验证，可保持alpha的持续稳定。
同时，利用多因子进行投资，还可以充分挖掘不同数据源的海量数据，在海量数据中寻找相关性低但稳定性强的alpha源，互相补充、交叉验证，结合为稳定的策略。
总之就是，基于量化多因子策略，充分利用海量数据，以高股息公司为选股样本空间，从中精选出更为优秀的红利公司。
这样，该基金既能和中证红利一样享受红利因子的有效性，也能够尽可能地避免高股息率陷阱，从而降低风险、增强收益。
$中证红利ETF(SH515080)$$华夏红利量化选股股票A(OTCFUND|021570)$$华夏红利量化选股股票C(OTCFUND|021571)$
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