市场与策略回顾：2022年A股波动显著，红利指数表现最佳，且具有防御属性 [page::5][page::6]

• 主要宽基指数除红利指数外均下跌超过20%。

- 红利指数年内涨幅5.16%，成为罕见正收益指数。

• 红利策略在沪深300表现差时展示相对优势。

股息率因子传统测试与行业/企业性质分析 [page::20][page::21][page::22]

• 估值相关因子，周期性行业如银行、煤炭等股息率较高。

- 国企和央企分红股票数量稳步增加，民企分红股票增长最快。

• 股息率因子与盈利预期、BP因子相关性较大。

股息率因子改进及效果显著提升 [page::24][page::25][page::26]

• 通过引入未来12个月盈利预期增速，提高股息率指标预测效率。

- 改进后因子IC均值提升至4.1%，大于0比例增至78.2%。

• 多空组合年化收益增长至13.5%，夏普比率提升到2.0。

不同企业性质及连续分红年数对股息率因子影响 [page::26][page::27][page::28][page::29][page::30]

• 国企股息率因子IC表现最佳，IC_IR达到2.81，且稳定性较高。

- 连续5年分红下因子IC表现较好，但整体现样本效果最佳。

• 民企和外企虽多头收益较高但波动加大，国企因子风险调整表现优异。

- 纯股息率因子组合最优，叠加企业性质及分红年代限制效果不佳。

红利选股策略及回测结果 [page::30][page::31][page::32]

| 组合类型 | 阿尔法 | 贝塔 | 夏普比率 | 最大回撤 | 年化收益率 | 基准收益率 |
|----------------|--------|------|----------|----------|------------|------------|
| 股息率纯组合 | 0.16 | 0.80 | 0.79 | 42.1% | 21.3% | 6.3% |
| 国有企业限制组合 | 0.11 | 0.76 | 0.64 | 45.8% | 17.0% | 6.3% |

• 纯股息率成分表现优于加限制的组合。

- 选股过程包括剔除业绩负增长和分析师下调公司，名额限定为30只等权配置。

CANSLIM 3.0 策略整合及绩效表现 [page::33][page::34][page::35]

• 将红利选股策略融合进成长股CANSLIM体系，实现风格轮动。

- 2012年至2022年回测年化收益28.1%，超中证500基准22.4%。

• 夏普比率0.95，最大回撤41.6%。

- 股票持仓以大市值股票为主，行业配置相较之前更加分散。

【专题报告】CANSLIM 3.0 投资法——成长与价值轮动：股息率因子研究 ——详尽分析

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一、元数据与概览

• 报告标题: CANSLIM 3.0 投资法——成长与价值轮动：股息率因子研究

- 发布机构: 华创证券研究所

• 作者: 王小川（首席分析师）等

- 发布日期: 2022年（具体月份未明确）

• 研究主题: 股息率因子改进、红利选股策略及基于此构建的CANSLIM 3.0投资策略

- 核心论点:
本报告全面研究了股息率因子的改进方法及应用，提出通过预期股息率改进传统股息率因子显著提升其稳定性和信息效率；结合企业性质（尤其是国企）、连续分红年限，构建红利选股策略，并将其融入经典CANSLIM投资体系，以期实现成长与价值的风格轮动。改进后的股息率因子IC均值由3.3%提升至4.1%，多空组合年化收益率由9.98%提升至13.5%。
CANSLIM 3.0策略自2012年至2022年6月实现28.1%的年化收益率，显著优于基准中证500的6.0%，策略阿尔法22.4%，夏普比率0.95。

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二、逐节深度解读

1. 投资主题与市场背景

报告指出，2022年以来A股市场波动剧烈，主流宽基指数普遍大幅下跌，唯独红利指数表现出一定抗跌性，实现正收益5.16%。创业板和科创板相关指数跌幅超过20%，显示成长性板块承压，而偏价值风格的红利指数表现出较好的抗跌能力。[page::1,5]

通过对CANSLIM历代策略的回顾，发现原始策略（CANSLIM 1.0、2.0）虽然收益较高，但波动较大，风险偏好较低的投资者承受能力有限。这为红利策略的融入提供了改进路径。[page::1,6,7]

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2. 红利指数对比分析

（一）红利指数分类及编制规则

报告整理了A股市场23个主流红利指数，并详细分析其样本空间、选样标准（如连续分红年限、股息率阈值）、加权方式（多数采用股息率加权）等关键指标。

• 以国企、央企为母体的红利指数普遍强调连续分红2年以上，强调规模和流动性要求。

- 股息率的计算有两类，一类基于历史分红与市值比，另一类是基于预期股息率（例如红利成长低波指数采用ROE环比增速加权的预期股息率）。

• 加权方式对收益影响显著，股息率加权是主流。[page::7-13]

（二）红利指数历史统计表现

• 收益方面，红利指数年化收益从1.13%（红利低波100）到22.67%（红利质量）不等，凸显策略差异。

- 风险控制上，低波策略如东证红利低波表现最大回撤最低（12.67%），夏普比率最高（1.15），表现优异。

• 红利指数在沪深300表现差的年份（2013、2016、2018、2021及2022）整体表现更抗跌，显示较好防御性。

- 按行业看，银行、煤炭、房地产及非银金融行业股息率较高，TMT及军工行业最低。[page::14-21]

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3. 股息率因子深入分析

（一）历年分红公司数量统计

• A股现金分红成为主流趋势，2021年有3297家公司分红，其中2660家公司连续两年分红。

- 连续10年分红的公司超过500家，反映出较强的稳定现金流与治理结构。[page::18,19]

（二）股息率因子特征

• 行业分布上，股息率最高的是银行（超过3%），周期性和金融业股息率普遍较高，成长型行业分红较小。[page::20]

- 企业性质分布，以Wind分类央企、国企、民企和外企，民企数量增幅最大，但股息率因子表现在国企及央企中更稳定有效。[page::20,21]

• 风险因子相关性显示，股息率因子与盈利预期（0.58）和BP（0.53）相关性最高，解释了因子信息效率和估值属性。[page::21]

（三）股息率因子测试

• 传统股息率因子IC均值3.3%，中位数4.3%，IC大于0占比66.2%，年化ICIR约1.76，IC半衰期2.5个月，信息效率一般。

- 分组测试结果显示较高股息率分组年化收益最高（约13%+），多空组合的年化收益为9.98%，最大回撤低于6%，夏普比率较优，适合稳健偏好者。[page::22,23]

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4. 股息率因子改进及优化

（一）基于预期股息率改进

• 改进方法：引入未来12个月ROE预期增速替代传统的过去四季度ROE环比增速，股利支付率取过去三年均值，形成“预期股息率”因子。

- 测试结果显示，改进后因子IC均值提高到4.1%，IC中位数4.1%，IC大于0占比提升到78.2%，年化ICIR达到2.57，IC半衰期达到5.8个月，稳定性和预测能力明显提升。

• 分组年化收益最高组达到16%，多空组合年化收益提高到13.5%，夏普比率由1.8增长至2.04，最大回撤也有所降低。

- 预期股息率因子相关性向盈利预期与成长因子有所转移，说明其更前瞻，更能反映未来基本面预期。[page::23-26]

（二）考虑企业性质及连续分红

• 企业性质分类中，国企股息率因子IC最大，平均值0.048，IC大于0占比80.3%，ICIR为2.81，明显优于全样本。

- 外企股息率因子表现最差。

• 连续分红年限对因子效果的影响较小，连续5年分红公司股息率因子IC表现稍优，但整体连续年限限制会减少样本容量并降低部分指标效能。

- 多空组合收益来看，国企股息率因子多空组合最大回撤最低（6.1%），波动稳定。

• 组合选股策略中，单纯股息率组合（不叠加企业性质及连续分红）表现最佳，年化收益21.3%，最大回撤42.1%，策略阿尔法0.16最高；其次是限制国企股息率组合，年化收益17%，最大回撤45.8%。

- 分年度表现揭示不同年份不同组合表现差异，如2022年国企连续2年分红表现最佳，而2017-2019年长年限分红组合更佳。[page::26-32]

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5. CANSLIM 3.0策略构建与回测

• 定义：在经典CANSLIM策略基础上，结合国企连续3年分红的红利选股策略实现风格轮动。市场整体估值通过 Wind全APE减去十年国债收益率倒数作为轮动信号，估值极高时偏向红利策略，估值低时偏向成长（CANSLIM）策略。

- 回测区间：2012年1月至2022年6月10日，调仓频率月度，等权持仓，个股最大仓位5%，交易成本按千分之1.3计。

• 业绩表现：年化收益28.1%，基准6%，策略阿尔法22.4%，夏普比率0.95，最大回撤41.6%，回撤集中发生在2015中至2016年初。

- 收益稳定性：正收益交易日占比55.91%，盈利日均涨幅1.15%，亏损日均跌幅1.2%，表现平稳。[page::33,34]

行业及市值分布：

• 行业持仓较CANSLIM 1.0/2.0更均衡，化工、医药生物占比较大，非银金融、地产、公用事业、交通运输权重增加，医药生物权重有所下降。

- 持仓股票市值中位数通常在100亿元以上，主集中于市场75%分位数以上的大市值股票，体现策略注重流动性与规模。[page::34,35]

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6. 风险提示

• 本研究基于历史数据回测，未来收益不保证持续有效。

- 市场波动性及组合回撤仍需关注。

• 策略依赖于未来预期及市场估值信号，宏观变化可能影响风格轮动效果。[page::0,36]

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三、图表深度解读（局部精选示例）

• 图表 1 & 2（宽基指数表现与估值分位数）：显示2022年A股主要指数区别对待，红利指数逆势正收益且估值处历史较低分位，示意红利因子在波动市况中的防御优势。[page::5,6]
• 图表 18 & 23（传统与改进股息率因子IC时间序列）：改进后股息率因子IC总体水平及稳定性明显高于传统指标，IC半衰期由2.5个月延长至5.8个月，增强了因子预测未来收益的持续性和可靠性。 [page::22,24]
• 图表 31（不同企业性质股息率因子IC统计）：国企和央企股息率因子表现优于众，国企ICIR达到2.81且大于0占比80.3%，凸显该细分市场的因子有效性。[page::26]
• 图表 39 & 40（不同约束组合选股策略表现）：纯股息率选股组合年化收益21.3%，最大回撤42.1%，信息比率与阿尔法均为备选方案最佳，强调不限制企业性质和历年连续分红年限更具优势。[page::30,31]
• 图表 44 & 46（CANSLIM 3.0策略净值与年份收益）：十年成长+价值轮动策略相较基准表现优异，年化收益28.1%，超额显著，回撤虽较大但在可接受范围内，年度表现除2018外均正向，反映策略在震荡市中也能有效应对。[page::34,35]

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四、估值分析

• 本报告手法主要基于因子IC统计与回测绩效对策略进行估值，未使用DCF等传统估值模型。

- 通过信息比率、夏普比率、最大回撤等多指标综合评估因素有效性及策略风险调整后的收益能力。

• 设计风格轮动信号（市场估值与国债收益率价差）基于历史经验，规律性强，变动频率为1-2年，方便长期资产配置调整。[page::33]

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五、风险因素评估

• 策略基于历史数据回测，未来表现存在不确定性。

- 股息率因子虽有效但IC值仍较低，偶有波动，可能影响选股稳定性。

• 红利策略在成长极致行情阶段收益有限，风格切换信号准确性是核心风险点。

- 行业及市场环境突变可能影响策略表现及分红稳定性。

• 投资者需警惕策略回撤及在低估值区间的风险暴露。[page::0,36]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告对股息率因子的改进非常重视预期盈利增速对股息率的影响，增强因子的前瞻性。但过度依赖盈利预期可能带来业绩预告失真风险。

- 企业性质细分显示国企因子表现最好，但不代表其他性质企业无投资价值，尤其民企、外企拥有较高波动率和收益，表现出适合较高风险偏好投资者。

• 连续分红年限对因子提升有限，且可能过滤掉部分潜力股，报告也未明确说明对此组合流动性或行业偏差影响，需投资者关注实际操作细节。

- 组合整体最大回撤仍近40%，波动较大，风险承担能力要求不低。

• 报告中改进因子虽效果显著，但IC均值区间仍属中等，具体市场极端阶段的表现未详细分析。

- 风格轮动信号设计基于估值与债券利率的比较，周期较长，可能对短期波动响应不足。[page::23,26,36]

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七、结论性综合

本报告系统地提出了基于预期盈利增速改进的股息率因子，将其作为红利选股策略核心，充分挖掘了企业性质（国企优先）及连续分红年限对因子稳定性的正向影响。研究显示，改进后的股息率因子提升了信息比率和因子稳定性，单独以股息率选股表现优异，提供年化21%的收益及可控的风险回撤。

基于此，报告创新性地将国企连续3年分红的红利选股策略与经典CANSLIM成长策略结合，采用估值与债券收益率的相对指标作为风格轮动信号，实现成长与价值的转换，显著提升了整体策略收益及风险调整后表现。该策略自2012年以来年化收益达到28.1%，夏普比率0.95，最大回撤41.6%，明显优于基准中证500。

图表支持发现：

• 股息率因子行业分布显示银行、煤炭行业股息率最高，TMT和军工最低，指示价值与成长板块分层明显。

- 股息率因子与盈利预期、BP因子高度相关，表明其本质包含估值与盈利能力双重属性。

• 多空组合回测曲线显示明显的正收益趋势，改进后股息率因子收益及稳定性提升显著。

- 国企性质股息率因子IC及多空组合最大回撤均优于其他类别企业，凸显红利策略防御价值。

• 不同约束组合对比表明纯股息率组合胜出，说明限制企业性质和连续分红年限或过度筛选样本。

- 风格轮动信号低频切换特征与策略年化收益、风险表现贴合，策略相对高度分散，市值集中于大盘权重股，保证流动性。

综上，该报告以详尽数据和严密分析证明引入改进股息率因子加强红利策略的有效性，为传统成长策略注入稳定价值因子，实现风格轮动，适合中长期风险偏好适中的投资者作为资产配置核心策略之一。

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参考文献与数据来源

• 华创证券研究所历年报告及内部模型数据

- Wind金融终端数据

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报告引用页

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（如需查看具体图表及数据，参见报告原文相应页码及插图）

# 结束。

报告