量化模型与构建方式 1. 模型名称：股东回报组合 - 模型构建思路：通过净回购率、债务偿还等指标筛选股票，并最终根据股息率构建组合[5] - 模型具体构建过程： 1. 在全体A股中筛选满足以下条件的股票，构成股票域： - 过去1年日均总市值排名前80% - 过去1年日均成交金额排名前80% - 过去三年连续现金分红 - 过去三年平均股利支付率和过去一年股利支付率大于0且小于1[5] 2. 在股票域中，根据以下条件筛选股票，构成待选池： - 净回购率因子值小于0 - 或过去1年带息负债净偿还[5] 3. 将待选池中所有股票按照股息率大小由高到低排序，选择股息率最高的30只股票，按照股息率加权构建股东回报组合[5] - 模型评价：该模型通过引入净回购率和债务偿还指标，能够有效剔除可能落入价值陷阱的个股[19] 2. 模型名称：加入银行股的股东回报组合 - 模型构建思路：在股东回报组合的基础上，主动调整银行股的权重以贴合中证红利指数的行业暴露[8] - 模型具体构建过程： 1. 每季度末调仓时，根据中证红利银行股的权重，选择银行股中股息率最高的5只股票，按照股息率加权配置[8] 2. 剩余权重按照原方案选择股息率最高的25只股票构建组合[8] - 模型评价：加入银行股后，组合表现更为稳健，跟踪误差更小，且全年绝大多数时间贡献正向超额收益，持有体验更佳[13] --- 模型的回测效果 1. 股东回报组合 - 年化收益：19.4%[6] - 夏普比率：0.91[6] - 2024年绝对收益：21.1%[6] - 2024年年化超额收益：2.4%[7] - 2024年超额信息比率（IR）：0.32[7] 2. 加入银行股的股东回报组合 - 年化收益：20.4%[9] - 夏普比率：1.05[9] - 2024年绝对收益：24.3%[9] - 2024年年化超额收益：5.5%[12] - 2024年超额信息比率（IR）：1.18[12] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：净回购率因子 - 因子的构建思路：通过净回购率筛选出具有较高资本回报能力的股票[5] - 因子具体构建过程：筛选净回购率因子值小于0的股票进入待选池[5] 2. 因子名称：带息负债变动因子 - 因子的构建思路：通过带息负债的净偿还情况筛选出财务健康的股票[5] - 因子具体构建过程：筛选过去1年带息负债净偿还的股票进入待选池[5] 3. 因子名称：股息率因子 - 因子的构建思路：通过股息率筛选出高分红的股票[5] - 因子具体构建过程：将待选池中股票按照股息率由高到低排序，选择股息率最高的股票[5] --- 因子的回测效果 1. 净回购率因子 - 无具体指标值 2. 带息负债变动因子 - 无具体指标值 3. 股息率因子 - 股东回报组合成份股平均股息率：6.02%[22] - 加入银行股的股东回报组合成份股平均股息率：6.36%[22] - 中证红利指数成份股平均股息率：5.93%[22]