張學明：
我經歷的是一個從堅定到懷疑，再回到堅定的過程。
過去我們研究紅利策略時發現，當持倉股息率處在相對低位的時候，紅利纔會出現較大幅度的回撤；但這一次很特殊，回撤發生在股息率較高的時候。
這種情況不僅在A股歷史上少見，在美國、日本等海外市場也很難找到類似樣本。一開始我覺得這是一個很好的關注機會，但隨着下跌延續，又開始懷疑過去的數據是否失效。後來再回頭看更長時間、更多市場的樣本數據，我還是選擇相信紅利策略背後的基本規律。
劉勇：
5月和6月確實是紅利風格的「至暗時刻」。相關指數短時間內下跌超過10%，與此同時，科技股卻在持續上漲，這種落差進一步放大了投資者的失落感。
我們清楚組合中公司的經營質量和估值水平，在本身並不貴的基礎上繼續下跌，反而提高了長期買入價值。通過對持倉公司的深入研究，堅定了我們繼續持有優質資產的信心。
張學明：
我認為沒有。因為無論是過往的年化波動數據還是最大回撤數據，相較於寬基指數和大部分股票基金，紅利表現相對較優。如果把樣本擴展到美國、日本、英國和歐洲，結論也比較一致：在所有股票類策略中，紅利策略依然是相對穩健的一類策略。
這一次投資者的體感有所偏差，主要有兩個原因：
1
從某種程度上說，紅利是近幾年才真正進入大衆視野，紅利過去也發生過較大回撤，例如2015年和2018年，但當時持有和關注它的人沒有現在這麼多，所以大部分投資者是第一次真正經歷紅利板塊的回撤。
2
今年的回撤發生在科技成長板塊快速上漲、市場整體偏強的階段。2018年紅利也曾明顯下跌，但當時寬基指數和成長板塊跌得更多，紅利的相對穩健仍然很直觀。而今年，板塊間的橫向比較，進一步放大了投資落差帶來的痛苦。
張學明：
紅利策略的底層邏輯，可以用股息折現（DDM）模型來理解。單家公司不太容易實現永續經營、永續派息，但指數可以通過定期換倉，持續持有一籃子高股息股票，來最大限度實現派息的延續性。
中證紅利的編制相對直接，主要根據過去三年的平均股息率，選出股息率相對較高的公司；紅利低波通常會先篩選出高股息公司，再從中挑選波動率更低的標的；有些指數還會進一步剔除盈利波動較大的公司。
增加低波因子之後，指數通常會減少煤炭、有色等周期品佔比，更多偏向銀行、公用事業和部分消費行業，因為這些行業公司的派息持續性往往更強。因此從海外長期樣本看，紅利低波的風險收益特徵通常優於純紅利。從量化角度來看，低波因子和紅利因子非常適配，二者能起到1加1大於2的效果。
劉勇：
主動紅利不是簡單選擇股息率最高的公司，而是通過長期跟蹤和調研，尋找派息確定性高、估值合理，並且未來仍有一定成長空間的公司。
我們主要關注幾個方面：
1
商業模式是否清晰，是否具備資源、牌照或競爭格局上的壁壘；
2
公司治理，管理層是否願意維護中小股東利益並持續派息；
3
ROE、自由現金流等盈利質量；
4
資本開支是否進入下行階段，企業是否有更多現金用於回饋股東。
劉勇：
紅利投資的本質是以合理甚至偏低的價格，買入優質資產。市場通常會參照股息率為紅利資產定價，但不同資產的經營年限和確定性不同，估值方法也不能完全一樣。
例如水電等具有永續屬性的資產，可以更多參照長期國債收益率，並給予一定的風險補償；而對於高速公路等經營期限相對有限的資產，則會在估值上給更高的折價。
還有一類以上游資源品為主、偏周期性的紅利，它們的盈利波動會更大。如果一家公司正處在景氣高點，當前利潤和派息都很好，靜態股息率會看起來很高，但如果未來產品價格下跌，派息也可能隨之下降。對於周期性紅利來說，需要按照周期品的邏輯觀察其未來1-3年供需平衡表的情況。
張學明：
靜態股息率最容易在周期品上失真。一個行業在利潤和派息高點被大量納入指數，幾年後景氣回落，但基於過去三年數據的指數調整存在滯後，就可能買在周期頂部。量化紅利的空間，正是在高股息股票池中，進一步篩選未來派息能夠維持或提升的公司。
我們會把公司大致分成不同類型。
1
水電、高速公路等「天然紅利」資產，經營相對穩定，未來盈利和派息能力比較容易估算，可以結合內外部分析師預測，判斷盈利水平與派息比例。
2
家電、消費、醫藥等逐漸進入成熟階段的「市場化紅利」資產。對於這些公司，可以通過利潤表、資產負債表和現金流量表建模，重點判斷經營現金流是否穩定、資本開支是否收縮、企業是否仍需要大量資金追求擴張；同時也會結合公告、報告和其他文本信息，評估派息意願的變化。
張學明：
1
靜態股息率很高，但未來盈利和派息即將下行。地產、航運以及部分周期行業都出現過類似情況：公司在派息高點進入指數，後來盈利下降，歷史高股息並沒有延續。
2
財務和治理風險。有些公司表面上的股息率很高，但財務報表質量並不紮實。量化研究不可能對每家公司都像主動基金經理那樣深入調研，因此會通過分散持倉，以及財務、文本和量價等多維信息相互驗證，降低單一公司踩雷對組合的影響。
劉勇：
從主動投資的角度看，盈利趨勢通常可以通過長期跟蹤行業和公司來判斷，但公司治理與派息意願有時更難把握。比如有些公司在沒有充分溝通的情況下突然下調派息比例，市場往往會給出非常負面的反饋。
因此，主動基金經理需要花較長時間去跟蹤和研究公司治理的實際情況，包括國央企是否有市值管理約束，民營企業股東如何看待公司價值等等。
張學明：
主動投資更擅長從調研中識別管理層、公司治理和派息意願等信息，量化則擅長把這些經驗轉化為規則，在更大範圍內驗證和執行。過去很多主動投資語言難以進入模型，但隨着AI大模型的發展，公告、調研和管理層表述等非結構化信息正越來越多地被轉化為量化信號。
反過來，量化可以從全市場的價格、成交量和資金承接中發現異常線索，再交給主動團隊深入研究。最終產品並不是簡單把兩個組合放在一起，而是根據產品目標、基準和跟蹤誤差，確定不同策略的比例，並在持續溝通中迭代。
劉勇：
主動基金經理會把調研中發現的機會和風險及時反饋給量化團隊，量化回測也能幫助主動基金經理驗證一些主觀判斷。
對主動投資而言，量化提供了更廣的市場視角；對量化而言，主動調研補充了單純數據難以覆蓋的信息。
張學明：
幾乎所有市場的紅利投資，都經歷過從傳統紅利向市場化紅利擴展的過程。早期的紅利資產通常集中在銀行、公用事業等一眼就能識別的傳統行業；而隨着經濟和產業逐漸成熟，越來越多原本被當作成長股的公司，也會進入穩定經營、降低資本開支和提高派息的階段。
紅利投資本身就是一個經濟體發展到一定階段的產物。經濟高速增長時，各個行業都需要資本開支，企業更願意把利潤投入擴張；行業趨近成熟時，競爭格局趨於穩定，資本開支下降，自由現金流增加，高派息公司自然會越來越多。
7-8年前，中國連續三年派息且股息率超過3%的公司數量還比較少，如今這一範圍已經明顯擴大。未來，消費、醫藥、家電以及製造業中的細分龍頭，都有可能成為「新紅利」的來源。
另外與美國市場相比，中國各行業擁有更多細分龍頭，紅利資產的行業分佈可能更加分散，這也為主動和量化選股提供了更大空間。
張學明：
如果是主動紅利基金，可以關注基金經理是否長期從事紅利投資，是否真正重視股息率，而不是進行大量偏離紅利風格的選股；對於量化紅利，則可以關注不同產品在投資理念和股息率預測方法上的差異。
不同紅利策略長期的收益差距不會特別大，但中間的表現路徑會有較大差異。在不同紅利產品之間進行配置時，可以先弄清楚某類產品跑贏或跑輸的原因，再去補充階段性表現落後的產品。
劉勇：
從持有體驗來講，選擇具體基金時可以關注夏普比率、卡瑪比率等長期風險收益指標，以及基金控制回撤的能力和回撤後的修復速度。
對於指數和量化產品，要關注跟蹤誤差和風格偏離；對於主動產品，則需要對基金經理有更加深刻的認識和了解。
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