不賺錢,發個鎚子文章

最近這兩個月,實盤策略不忍直視,雄安又埋了還沒出來,頁岩氣也買不進去。一個月前心血來潮配了6隻基金,今天一看也虧了4個點。無心工作,先去把所有評論樂視的點了關注,再去馬里蘭大學小粉紅評論挨個點贊,最後去柯潔Alpha Go大戰感嘆勝天半子。

頓了頓,不行啊,我得堅持發聲。量化投資科學投資,用數學及計算機手段武裝自己穩定穿越牛熊,一定是我打開的方式不對。

行業優選下的股息率選股策略

股息率因子的研究意義

股息率,即每股派息除以最新每股價格,衡量的是上市公司可以為股東提供穩定現金流的能力強弱。

當前,投資者需要更加關注高股息率股票,主要是以下原因:

量化因子失效

從2016年年末開始,過去10年收益較好的市值因子,流動性因子以及反轉因子提供的超額收益逐漸縮小甚至出現了較大的回撤,而恰恰從2016年年末開始,價值因子才開始領先市場並提供了長期穩定的超額收益。(長期有效的因子最近都不好用了)這與大環境以及政策導向有關,而股息率因子是一個信息含量豐富的價值因子,因此需要更加細緻的研究。

股息率的內涵

1. 「能賺錢」,有股息的前提是公司有盈利,虧錢的公司無法分紅;

2. 「經營預期好」,不同於轉股送股,分紅是公司拿出真金白銀分給投資者,因為如果公司經營狀況較差或者行業增長停滯,企業不會拿出大筆資金進行分紅;

3. 「足夠便宜」,哪怕企業有大量的現金分紅,但是股價高企的話,其股息率依舊會偏低。

本文解決的三個問題

  • 什麼樣的公司會分紅或者分紅更多?

  • 什麼樣的公司適合用股息率定價?

  • 什麼樣的行業適合用股息率定價?

什麼公司會分紅?

一般來說,市值較大、盈利能力強、未分配利潤較多的公司會分紅。這一點在作者另外一篇文章高分紅logistic預測模型已經有所體現。

計算股息率

計算派息率

獲得行業並聚合

行業分紅情況

統計了最近三年(2014-2017),每個申萬一級行業的平均派息率和股息率。

從下圖可以發現,最近三年派息率最高的五個行業分別為食品飲料,商業貿易,紡織服裝,綜合以及家用電器。

最低為建築裝飾,銀行,非銀金融,休閑服務,建築材料。

最近三年股息率最高的五個行業分別為銀行,公用事業,非銀金融,交通運輸以及家用電器。最低為國防軍工,計算機,機械設備,通信以及電子。

因子對股票分紅的影響

實際上,處於不同發展階段的上市公司其股利政策有明顯差異,因此從市值大小,ROE,RPP,凈利潤同比增速,資產負債率以及股權集中度這5個指標來區分上市公司的分紅特徵

對各因子進行行業中性分層,即保證每個分組內各行業的比例完全一致。

可以看到市值越大,股息率越大,對派息率影響不大。

看到ROE越大,股息率越大,派息率有下降趨勢。

未分配利潤佔比越大,股息率越大,對派息率影響不大。

看到凈利潤同比增速對分紅的影響,伴隨凈利潤同比增速的增大,股息率呈現先大後小,對派息率影響不大。

股息率呈現兩極分化的原因可能是,業績較差的成長性公司無紅可分,業績較好的成長性公司傾向於繼續發展。

可以看到伴隨資產負債率的增大,股息率逐漸增大,派息率逐漸減小

此處股息率的走勢與研報不同,猜測可能是負債大戶銀行股拉高了股息率。一些經營模式很好的企業負債高也是很正常的。

可以看到伴隨第一大股東持股比例的增大,股息率即派息率均無明顯變化趨勢

此處變化趨勢與研報原文中不同。

什麼公司適合用股息率定價?

一般認為,對於不同生命周期的上市公司,其估值方式是有區別的

  • 處於初創階段的公司看重其業務前景和成長性。
  • 處於成長階段的公司看重其成長性和業績兌現。
  • 處於成熟階段的公司看重其盈利能力和穩定性。

從股息率的定義來看,它更看重公司的穩定盈利能力,因此猜想成熟階段的公司更加適合用股息率進行估值

有無現金分紅?

從下圖可以發現A股市場有現金分紅的股票佔比從07年的54%直至2015年的將近80%,有現金分紅的股票已經穩定佔A股市場的7成以上。

從這個角度來說,由於分紅股票的佔比上升,股息率因子的有效性和適用性會有較大提高。

從下圖來看,有現金分紅股票的平均流通市值高於無現金分紅的平均股票市值,而由於A股市場里市值因子是最強的幾個因子之一,所以把無現金分紅的股票與有現金分紅的股票放在一起比較顯得不太公平;同時不分紅股票的股息率必然等於0,因此對於不分紅的股票,股息率對他們沒有任何區分度,因此不適用使用股息率因子進行選股。

綜合上述兩個原因,在接下來的分析及組合構建中均只考慮有現金分紅額股票,剔除無現金分紅的股票。

從股息率的定義來看,更加看重公司的穩定盈利能力,因此本文猜想處於成熟階段的公司更加適合使用股息率進行估值。

如果此猜想成立,則根據市值或ROE等因子進行股票分層時,股息率因子在不同股票分層裡面的表現應有顯著區別。

本文定義了三個指標來評判股息率因子的表現:

  • IC_IR:股息率因子的rankIC的均值/股息率因子的rankIC的標準差
  • 超額信息比率:股息率最高組合相對於組內等權組合的信息比率
  • 多空信息比率:股息率最高組合相對於股息率最低組合的信息比率

由於沒有股息率因子的數據介面,先用年中分紅/收盤價

市值因子

從市值因子的分組來看,隨著市值的增大,股息率對股票未來收益的區分度有所下降,但是多頭組的超額收益也隨著下降。

PB因子

隨著PB增大,股息率對股票未來收益的區分度有一定提高,多頭組的收益有所下降。

ROE因子

隨著ROE增大,股息率對股票未來收益的區分度有所下降,多頭組的超額收益也隨著下降。

未分配利潤佔比因子

隨著RPP增大,各種指標走位比較奇怪。

小結

根據市值,PB,ROE和未分配利潤佔比四個指標進行了股票分層來觀察在不同分層裡面股息率因子的選股能力。

但是發現根據因子分層不能顯著提高股息率因子的選股能力,甚至在某些因子的分層裡面發現結果與我們設想的邏輯截然相反(市值越大的股票池裡面股息率因子的rankIC反而越小)

其可能的原因是:股息率因子的有效性有可能與股票所處行業的生命周期有關,即使市值,ROE等指標不錯,但是若處於成長階段,那麼該股以舊不適合用股息率進行定價。

什麼行業適合用股息率定價?

基本猜想:在根據股息率進行選股之前,需要首先尋找適合使用股息率定價的成熟行業

尋找最合適的行業

從行業內的股息率rankIC來看,最適合股息率選股的行業為非銀金融、交通運輸、有色金屬、家用電器以及電子。

有效區分行業的指標

既然股息率比較適用的行業符合我們「市值偏大」,「盈利能力強」,「未分配利潤佔比多」的這些特徵,那麼就可以在每個橫截面上根據市值,ROE和未分配利潤佔比來篩選想要的行業。

同時長江證券在專題報告

基於因子spread的因子估值體系與因子輪動策略

中提到因子的spread可以有效得判斷當前配置該因子的性價比,因此在每個行業裡面定義行業股息率因子spread為:

行業股息率Spread=行業內股息率因子的標準差/行業內股息率因子的均值

最終,分別用以下指標來篩選行業:

  • 行業平均市值
  • 行業平均ROE
  • 行業平均未分配利潤佔比
  • 行業股息率因子Spread

行業市值越大,股息率因子選股能力越強。

對於行業平均ROE,總的來說選股能力是上升的,但表現也不單調。

對於行業平均未分配利潤佔比,總的來說選股能力是上升的,但是最小組貌似不單調。看了下分組,大概是因為非銀金融板塊被划到q1去了,而且其中中國平安的rePS以及nAssetPS變動很大。

spread越大,股息率因子的選股能力也隨之上升。

總體來說,「行業平均市值越大」,「行業平均ROE越大」,「行業平均未分配利潤佔比越多」以及「行業內股息率Spread越大」的行業越適合使用股息率因子進行選股

部分分位問題可能是統計數據不足導致的。

行業入選股規則

由於行業平均市值,平均ROE和行業平均未分配利潤佔比在某種程度上有較強的相關性,因此從四個指標中僅選擇行業平均未分配利潤佔比以及行業內股息率Spread作為篩選指標,則行業選入規則如下:

  • 每一個調倉日,計算每一個申萬一級行業的行業平均未分配利潤佔比和行業內股息率Spread;
  • 分別計算每個行業在兩個指標上面的排名,根據兩個排名得到調倉日申萬一級行業的綜合排名;
  • 選入綜合排名前10 的申萬一級行業。

從2007年以來,平均入選次數最多的5個行業分別為汽車,採掘,房地產,食品飲料以及有色金屬;從2013年以來,入選次數最多的5個行業分別為房地產,食品飲料,汽車,有色金屬以及採掘。

高息股組合構建

根據上文一系列驗證,先進行行業優選,再根據股息率進行選股是一個有效的選股思路。

組合回測的具體細節如下:

1. 回測時間:2007年1月至2017年4月:

2. 調倉頻率:月度調倉;

3. 買賣價格:月底選股,以下月第一個交易日的均價買賣;

4. 先根據行業平均未分配利潤佔比和行業股息率spread選擇排名靠前的10個行業,形成股票池;

5. 在10個行業的股票池裡面,根據股息率從大到小選擇股息率最高的30隻股票

6. 交易成本:雙邊千分之三

7. 剔出ST,停牌和漲跌停不能買賣的情況。

用下新的Quartz3回測框架

測了下,超額收益主要集中在14-17年,11-13年跑得和中證500幾乎無異。

再分別構建4個組合

1. 排名前10行業中股息率最高的30隻股票

2. 全行業中股息率最高的30隻股票

3. 倒數前10行業中股息率最高的30隻股票

4. A股前10行業中所有股票

在此感謝taotao.li的研究 | 因子分析模版, 謝 call 神

比較組合1和2可以發現,行業優選後再使用股息率因子進行選股的長期絕對收益和超額收益均明顯優於不進行行業優選的選股策略

比較組合1和4可以發現,如果僅僅進行行業優選的話,帶來的超額收益並不大,所以不存在行業暴露風險。

觀察組合3可以發現,排名在最後的10個行業內股息率因子呈現反向的特點,股息率高的股票在這些行業裡面反而不能跑贏股息率低的股票。

綜上所述,「先選行業-再選個股」的思路是正確的。

參考資料:長江證券 紅利因子的探索:行業優選下的股息率選股策略

作者:切了特空 原文鏈接:研報復現_行業優選下的股息率選股策略(完整版)
推薦閱讀:

TAG:量化 | 多因子模型 | 股票 |