根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：中证智选高股息策略指数 模型构建思路：通过动态筛选机制与波动率控制规则优化传统红利指数的选股逻辑，选取连续分红且现金分红预案股息率较高的上市公司证券[32] 模型具体构建过程： - 样本空间：50只连续分红且现金分红预案股息率较高的上市公司证券[41] - 可投资性筛选：过去一年日均成交金额排名位于样本空间前90%[41] - 选样方法： 1. 选取过去三年连续现金分红且已披露现金分红预案（预案中合计每股税前现金股利大于0）的证券作为待选样本[41] 2. 根据上市公司披露的现金分红预案计算待选样本股息率并降序排列，选取排名靠前的50只证券作为指数样本[41] - 指数成分调整：每年调整一次，实施时间为每年5月的第六个交易日[41] - 股息率计算方法：分红预案披露的每股现金股利/4月底的收盘价[41] - 加权方案：采用股息率/波动率加权方法，公式为： $权重_i = \frac{股息率_i}{波动率_i}$ 其中波动率为个股历史波动率，通过高波动个股降权控制指数整体波动率[40] 模型评价：该模型通过预期股息率选样和波动率加权，有效规避了传统红利指数的滞后性和"高股息陷阱"风险，兼具收益弹性和防御性[40][42] 模型的回测效果 1. 中证智选高股息策略指数： - 年化回报率：19.66%[37] - 年化波动率：24.60%[37] - 最大回撤率：64.82%[37] - 夏普比率：0.88[37] - 股息率：2024年9月30日至2025年4月3日期间持续高于其他红利指数（具体数值见图表13）[38] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：预期股息率因子 因子构建思路：基于企业当年分红预案计算股息率，避免历史股息率的滞后性[40] 因子具体构建过程： - 筛选条件：过去三年连续现金分红且已披露当年现金分红预案（每股税前现金股利>0）[41] - 计算公式： $预期股息率 = \frac{预案每股现金股利}{4月底收盘价} \times 100\%$ 其中分子采用分红预案数据而非历史分红数据[41] 因子评价：直接反映企业当期分红意愿，避免因基本面恶化导致的"历史高股息"失真[40] 2. 因子名称：波动率调整因子 因子构建思路：通过股息率与波动率的比值加权，平衡高收益与低风险[40] 因子具体构建过程： - 计算个股历史波动率（通常采用过去一年日收益率标准差） - 与预期股息率结合形成加权因子： $加权因子值 = \frac{预期股息率}{历史波动率}$ 该值越高则组合权重越大[40] 因子的回测效果 1. 预期股息率因子： - 在智选高股息指数中，前十大权重股平均股息率达5.4%（如上海银行5.399%）[43] - 指数整体股息率在2025年4月3日显著高于中证红利等基准（见图表13）[38] 2. 波动率调整因子： - 使智选高股息指数年化波动率（24.60%）低于传统中证红利指数（25.86%）[37] - 最大回撤优化效果：64.82%（vs 中证红利的72.13%）[37] 补充说明 - 行业分散因子：通过银行（32.51%）、煤炭（6.21%）、建筑（6.62%）等行业配置增强防御性[48] - 市值分散因子：采用小盘股与超大盘股并重的"哑铃型结构"，100亿以下市值占比约15%，千亿以上占比约25%[44][46]