十年磨一劍:狗股策略與300紅利

狗股策略

現(xiàn)在廣受歡迎的紅利策略最早來源于狗股策略(Dogs of the Dow Theory)屁擅,是美國基金經(jīng)理邁克爾·奧希金斯于1991年提出來的一種投資方案。

具體操作方法是芭逝,每年年底從道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)成份股中找出10只股息率最高的股票荡灾,新年買入,一年后再找出10只股息率最高的成分股拓轻,賣出手中不在名單中的股票斯撮,買入新上榜單的股票,每年年初年底都重復這一投資動作扶叉。

如果把狗股策略的選股范圍擴展至標普500指數(shù)中的500只成分股吮成,根據(jù)測算,半個世紀以來能達到14.5%的年復合收益率辜梳,遠遠高于市場平均水平粱甫。

正是因為它能取得超越市場平均的收益率,操作簡單作瞄,因此大受歡迎茶宵,風靡全球。

獲利因素

根據(jù)股息率來篩選公司是紅利策略能夠取得成功的重要原因宗挥。高股息率是一個攻守兼?zhèn)涞牟呗裕?/p>

當股價持續(xù)低迷時乌庶,把股息率的高低作為投資的參考,只要股息率達到自己的心理水平契耿,便咬定青山不放松瞒大,獲取一份穩(wěn)定回報。當股價上漲時搪桂,高位拋出透敌,能賺取一定的買賣差價。

基于簡單的紅利策略踢械,便可獲得超越市場平均的收益酗电。假設(shè)在2012年同一時間投資滬深300與上證紅利指數(shù)基金,上證紅利獲利超過滬深300近40%内列。

股息率是紅利策略的核心思想撵术,但為什么奧希金斯不在美國所有的上市公司中選擇10家股息率最高的,而是在道瓊斯工業(yè)指數(shù)的成分股中選擇呢话瞧?

這是因為道瓊斯工業(yè)指數(shù)所篩選出來的公司相對來說是成功而且值得投資的公司嫩与,而篩選好的公司作為投資標的是取得長期取得投資成功重要的原因寝姿。

從這一點來看,上證紅利指數(shù)(包括中證紅利指數(shù))并沒有300紅利指數(shù)標的更好划滋。

300紅利指數(shù)是在滬深300指數(shù)的成分股里面篩選50家股息率最高的公司(滬深300指數(shù)是在所有上市公司里面篩選市值最大会油、流通性最好的300家公司)。而上證紅利是所有在上海證券交易所上市的公司里面篩選50家股息率更高的公司古毛。

商業(yè)的基本發(fā)展規(guī)律是大多數(shù)行業(yè)的集中度會越來越高翻翩,像家電、啤酒稻薇、醫(yī)藥嫂冻、互聯(lián)網(wǎng)等等行業(yè),它們的集中度是隨著時間持續(xù)提高的塞椎。在這些行業(yè)里桨仿,低估值、高成長的行業(yè)龍頭的投資價值就遠高于行業(yè)內(nèi)的小股票案狠。

大的企業(yè)服傍,它們往往具有更加專業(yè)的技術(shù)和服務(wù),雄厚的資金實力以及規(guī)模優(yōu)勢帶來的低成本骂铁。在同小企業(yè)的爭奪市場的過程中更具競爭優(yōu)勢吹零,它們的規(guī)模會越來越大,而小的企業(yè)大多面臨被淘汰或兼并的命運拉庵,最終導致了灿椅,從更加宏觀的層面看,(一大堆)大企業(yè)的成長性反而優(yōu)于(一大堆)小的企業(yè)(這跟很多人的直覺是相悖的)钞支。

基于上面的原因茫蛹,300紅利所選擇的成分股無論整體的盈利性還是盈利的穩(wěn)定性都要優(yōu)于上證紅利。

300紅利的表現(xiàn):

時間 300紅利點位 PE
20140307 2646.87 5.91
20200307 5717.63 7.16
漲幅 114.29% ——

上證紅利的表現(xiàn):

時間 上證紅利點位 PE
20140307 1624.52 5.94
20200307 2658.80 6.77
漲幅 63.67% ——

由于300紅利在同一時間沒有成立對標的指數(shù)基金烁挟,無法統(tǒng)計分紅之后的表現(xiàn)(統(tǒng)計分紅之后的收益表現(xiàn)更加嚴謹一些)婴洼。

當前300紅利的ROE為13.08%;上證紅利的ROE為12.36%撼嗓。從凈資產(chǎn)收益率來看柬采,300紅利也好于上證紅利。

基于以上的原因静稻,我們認為相對于上證紅利警没,300紅利更具有投資價值匈辱。

我們在最初沒有選擇300紅利是因為它還沒有成立與之對標的指數(shù)基金振湾,現(xiàn)在可以買到的指數(shù)基金是建信滬深300紅利ETF(交易代碼:512530),它于2019年8月23日成立亡脸。目前這支基金資產(chǎn)規(guī)模還比較小押搪,具有一定的流動性風險以及基金清盤的風險树酪。

請大家謹慎考慮是否購買300紅利指數(shù)基金,目前「十年磨一劍」仍然全倉上證紅利指數(shù)基金大州,不排除將來全部換成300紅利指數(shù)基金的可能续语。

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