量化模型与构建方式 1. 模型名称：中证A500红利低波动指数编制模型 **模型构建思路**：从中证A500指数样本中选取连续分红、股息率较高且波动率较低的证券，采用股息率加权，以反映股息率较高且波动率较低上市公司证券的整体表现[7][34] **模型具体构建过程**： 1) 样本空间：中证A500指数样本[37] 2) 筛选要求： - 过去三年连续现金分红[37] - 过去三年平均股利支付率大于0且小于1[37] - 过去12个季度ROE标准差在样本空间内由低到高排名前80%[37] 3) 选样方法： - 按过去三年平均现金股息率由高到低排名，选取排名前50%的证券作为待选样本[37] - 对待选样本按过去一年波动率（日收益率的标准差）升序排名，选取排名靠前的50只证券作为指数样本[37] 4) 加权方式：采用股息率加权，单个样本权重不超过10%，单个一级行业权重不超过30%[37] $$权重因子 = f(股息率) \quad \text{其中} \quad 0 \leq 权重因子 \leq 1$$ **模型评价**：该模型通过多重要求确保成分股兼具高股息和低波动特性，行业分布相对分散，风险控制能力较强[7][48] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：股息率因子 **因子构建思路**：反映上市公司现金分红水平的指标，体现企业盈利能力和股东回报[13] **因子具体构建过程**： $$股息率 = \frac{\text{近12个月现金股利(税前)}}{\text{总市值}} \times 100\%$$ 计算方式为成分股近12个月现金股利总和除以成分股总市值总和[27] 2. 因子名称：波动率因子 **因子构建思路**：衡量证券价格波动程度的指标，反映投资风险水平[13] **因子具体构建过程**： $$波动率 = \sqrt{\frac{1}{N-1}\sum_{i=1}^{N}(r_i - \bar{r})^2}$$ 其中$r_i$为日收益率，$\bar{r}$为平均日收益率，N为计算期间交易日数量[37] 3. 因子名称：ROE稳定性因子 **因子构建思路**：衡量企业盈利能力稳定性的指标[37] **因子具体构建过程**：计算过去12个季度ROE的标准差，并在样本空间内进行排名，选取排名前80%的证券[37] 4. 因子名称：股利支付率因子 **因子构建思路**：反映企业分红政策稳定性的指标[37] **因子具体构建过程**：要求过去三年平均股利支付率大于0且小于1，避免支付率过高或为负的情况[37] 模型的回测效果 1. 中证A500红利低波动指数 年化收益率：15.49%[2][7][41] 波动率：1.21%（全区间）[45] 最大回撤：40.52%（全区间）[47] 2025年波动率：0.77%[45] 2024年波动率：1.06%[45] 2023年波动率：0.76%[45] 2022年波动率：1.09%[45] 2021年波动率：0.97%[45] 2020年波动率：1.20%[45] 2019年波动率：0.97%[45] 2018年波动率：1.02%[45] 因子的回测效果 1. 股息率因子 指数股息率：4.15%[70] 前十大成分股加权近12月股息率：4.82%[58] 2. 波动率因子 指数波动率控制表现优于多数宽基指数和同类纯红利指数[7][44] 3. ROE稳定性因子 指数加权平均ROE：9.37%[70] 前十大成分股加权平均ROE：10.09%[58] 4. 估值因子 指数PE(TTM)：10.39[70] 指数PB(LF)：1.07[70]