年化18%，红利低波是如何炼成的？

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风险提示：本文所提到的观点仅代表个人的意见，所涉及标的不作推荐，据此买卖，风险自负。

作者：二马由之

来源：雪球

前天和一位老同事聊个人所得税问题 ， 同事收入比较高 ， 每年给社会贡献很大 ， 属于让人肉疼的那种 。 我建议他尝试用一下个人养老金的额度 ， 虽然绝对金额有限 ， 但是苍蝇腿也是肉 。 但是同事担心少交了一点税 ， 万一本金受损 ， 就划不来了 。 同事21年初入市 ， 前一段刚刚保本出了 。 面对资本市场 ， 他有深深的不安 。

最近我一直在看红利指数 ， 我建议他看看红利低波指数相关基金 ， 这个指数长期收益好 ， 波动小 。 关键是个人养老金的权益指数名单中有他 ， 看到市场规模最大红利低波ETF(512890)的联接基金出了个人养老金可投资的Y份额 ， 代码022951 ， 正好满足了大家的需求 。

今天和大家分享这个红利低波指数 。

这个指数的基日是05年12月30日 ， 基日以来 （ 近20年 ） ， 截至3/27 ， 全收益指数年复合收益率18.08% ， 估计少有指数能超过他了 。

而且波动性也不大 ， 近十年的波动率为20.33% 。

如果说基日以来的数据有回测的 “ 加成 ” ， 那首只红利低波ETF(512890)的运作业绩更能体现这个指数的功力 。

挂钩红利低波指数的红利低波ETF （ 512890 ） 成立于2018年底 ， 在随后的六年里(2019-2024年)做到了年年正收益 ， 持有体验非常好 。

在2021-2023这三年熊市中 ， 红利低波ETF （ 512890 ） 也都取得了正收益 。 特别是2022年 ， 居然还有2.72%的正收益 。

图片来源 ： Wind ， 截至2025年4月1日 。

那么这个指数好在哪里呢 ？ 我们从编制规则角度 ， 庖丁解牛 。

红利低波指数从中证全指指数的样本空间中挑选50只满足以下条件的上市公司证券 ：

（ 1 ） 过去3年连续现金分红且每年的税后现金股息率均大于0 ；

（ 2 ） 过去一年内日均总市值排名在前80% ；

（ 3 ） 过去一年内日均成交金额排名在前80% 。

二马点评 ：

以上是初筛 ， 既然是红利指数 ， 那么必须要连续分红 。 同时要有较大的市值和交易量 。 否则指数调仓都是问题 。

比如某只业绩惊人的微盘股指数 ， 完全没有对应的基金可以跟踪 。 就是因为没有流动性 。 指数调仓了 ， 但是基金买不进 ， 卖不出 。

（ 1 ） 对样本空间内证券 ， 计算其过去一年的红利支付率和过去三年的每股股利增长率 ， 剔除支付率过高或者为负的证券 （ 红利支付率过高 ： 支付率排名在样本空间前5% ） ， 剔除增长率非正的证券 ；

二马点评 ：

这个规则非常重要 。 红利支付率过高 ， 意味着未来分红率提升空间很小 ， 业绩增长的提升空间可能也不高 。

剔除过去三年股利增长率非正的标的 ， 这是这个编制规则中最为精华的部分 。 这说明 ， 这不单是一个红利 、 低波因子相结合的策略 。 他还有成长的因子 。 要么公司业绩有增长 ， 要么分红率有提升空间 。 这类公司往往更容易创造超额收益 。

（ 2 ） 对样本空间内剩余证券 ， 计算过去三年的平均税后现金股息率和过去一年的波动率 ； 按照过去三年平均税后现金股息率降序排名 ， 挑选排名居前的 75 只证券作为待选样本 ；

二马点评 ：

取三年平均股息率降序排名 ， 这是红利策略选股时的典型做法 。 取三年数据 ， 而不是一年数据 ， 一定程度会取到来到周期高点的周期股 。

股息率降息排名 ， 背后的核心逻辑是高抛低吸 。 这是价值投资的核心理念 。

（ 3 ） 对上述待选样本 ， 按照过去一年波动率升序排名 ， 挑选排名居前的 50 只证券作为指数样本 。

二马点评 ：

按照波动率升序排名 ， 剔除波动性强的25只股票 ， 主要目的就在于降低指数整体的波动水平 ， 其次这也是高抛低吸逻辑的一部分 ， 同时有望较好回避那些因为股价大跌而导致股息率暂时比较高的公司 。

总体来说 ， 这个指数具有高股息 、 低波动 、 成长性三大编制要素 。 通过最近我们的持续研究发现 ， 只有把股息和成长结合起来的指数 ， 才能取得长期好业绩 。

对于这类业绩惊人的指数 ， 很多人担心是否存在业绩拟合问题 。 对于别的指数 ， 我们无法证伪这种担心 。 但是就中证红利低波而言 ， 2013年指数就出台了 ， 至少已经跑了11年 。

其中跟踪这个指数最早的ETF ， 就是上文提及的红利低波ETF， 2018年就上市了 。 最新规模已近150亿元 ， 其联接基金持有人户数超过82万户 ， 已经代表了市场的认可 。

以上分析属于二马对于红利基金的系列研究 ， 非标的推荐 。 请大家注意风险 。

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