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发布于2025-11-19 15:301085次播放
红利指增配置价值

红利指增配置价值

主讲人:李鸿博 | 鲁民投基金
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AI 问答
两家公司均强调了数据清洗与封装在投研中的应用,鲁民投基金侧重中证红利指增产品,采用AI量化模型,注重高股息率和低估值,自2024年3月实盘交易以来超额收益显著,回撤控制良好。两家公司均拥有专业投研团队,自有资金投资于旗下产品,未来计划深化研究与策略优化,路演提供了产品详情咨询渠道。
关键词
中证红利
指增
量化模型
鲁民投基金
红利
配置价值
超额收益
山东民控
私募
管理规模
因子
AI
中低频
自营资金
券商
保险机构
银行理财子
股息率
超额回撤
模型开发
章节
  • 00:00:03
    鲁民投基金嘉宾分享红利与指增配置价值
    活动邀请嘉宾分享红利与指增配置价值,鼓励投资者提问,会后提供咨询渠道,专业团队待命服务。
  • 00:00:47
    鲁民投基金解析中证红利指数配置价值及超额收益策略
    对话围绕鲁民投基金对中证红利指数的配置价值和超额收益策略展开,介绍了公司背景、管理规模、产品线布局及团队构成,重点讨论了中证红利指增产品的市场表现和投资逻辑,同时提及与山东民控的股权关系及合作机构分布,展现了公司在中低频AI量化模型上的专业能力。
  • 00:04:11
    私募基金投研团队架构与策略演变分析
    对话详述了私募基金投研团队的背景、结构及策略演变,强调团队由复合型人才构成,涵盖数学、计算机及统计领域,核心负责人具有核物理、计算机及金融工程背景。团队分为三个小组,分别负责因子挖掘、特征提取、扫码交易及模型信号输出。早期策略如转债套利、ETF轮动套受监管影响而停滞,自2019年起聚焦阿尔法策略,2022年正式落地并启动募资。团队采用自营资金先行测试产品成熟度,确保市场募资时策略稳健。
  • 00:06:44
    中证红利产品解析:高股息率与独特行业配置
    讨论了中证红利产品的特点,包括其底仓配置主要集中在商业银行、煤炭和公共设施等行业,与宽基指数相关性较低。产品选取高现金股息率、分红稳定的股票,年化分红可达4-5%。近十年表现稳定,贝塔属性良好,估值吸引力强,以较低价格购入盈利良好的公司股票。
  • 00:09:37
    中证红利指数增强策略:模型预测与成分股约束的实践
    讨论了中证红利指数增强策略,该策略基于基本面、量价及另类因子挖掘,采用20天中长周期预测,与中证红利低波低流动属性匹配。策略限制成分股权重至40%,并强调市场交易适中,适合规模容纳。实践中,策略显示良好业绩,交易拥挤度适中,是较早一批管理人的选择。
  • 00:12:02
    中证红利指数配置价值与超额收益分析
    对话讨论了中证红利指数作为底仓配置的价值,强调其在市场波动中的稳定性及高股息率的投资潜力。分析了2024年产品线的超额收益表现,符合预期,并预计年底年化超额收益将更高。指出中证红利相较于其他宽基指数,虽涨幅较小,但超额收益表现突出,适合风险偏好较低的投资者作为权益市场过渡配置。
  • 00:16:00
    中证红利指数回撤稳定性与超额收益分析
    讨论中证红利指数的回撤稳定性,指出其超额回撤保持在两个点附近,偏好下浮趋势,9月后出现上涨,今年实现15.74%绝对收益率,表现稳定,适合作为资产配置选项。
  • 00:17:52
    中证红利产品线:统一模型下的组合优化策略
    中证红利产品线采用统一模型,对全A股进行打分并优化组合,特别在组合优化环节,针对中证红利指数进行特定控制,包括市值、换手率、持股数量等约束,以实现精准的风控管理。
  • 00:19:43
    深度解析量化投资模型:从因子挖掘到组合优化
    分享了公司量化投资模型的独特之处,包括基础量化的因子挖掘方法与特征工程处理,以及如何通过多层模型实现组合优化,强调了人工挖掘因子在数据稀少情况下的优势,和在目标函数中加入惩罚项以剔除风险的策略。
  • 00:22:53
    神经网络与基本面因子融合的模型开发及中证红利组合优化策略
    介绍了20个独立神经网络模型的滚动训练及均值落地策略,强调了基本面与量价因子的负相关性处理,通过拆解基本面因子确保模型加权平衡,最终通过树模型和神经网络合成信号,应用于全股票打分。重点阐述了中证红利组合优化的具体方法,展现了模型开发的细节与策略。
  • 00:26:31
    中证红利指数投资策略与风险控制详解
    对话详细介绍了中证红利指数的投资策略,包括数据来源、模型预测周期、组合优化中的风险控制,特别是自研风险因子的应用,以及持仓结构与换手率的管理。强调了与中证红利指数底仓的契合度,行业偏离控制,跟踪误差范围,以及针对大票的低换手特性。
  • 00:31:18
    鲁民投投资策略与系统迭代进展及合作机构拓展
    鲁民投在投资策略上从低频转向日内研究,通过模型迭代提升效率,IT部门搭建系统支持投研一体化,加强与券商、保险等机构合作,拓展代销渠道,提高公司知名度。
  • 00:36:05
    公司运营与投资策略详解:上海浦电路宝钢大厦的28人团队
    公司位于上海浦电路宝钢大厦,现有28名员工,其中20人专注于投研和IT,剩余8人负责市场运营及风控。产品自2023年3月起实盘运作,最大回撤控制在三个点,近期为2.10点。产品每周二开放,不设封闭期。投资策略包括对中证红利的超额计提,以及对300、500、1000和2000指数成分股的权重配置,偏好价值型股票,兼顾低波动低估值特性。
  • 00:41:01
    投资策略解析与风险控制详解:银行煤炭为主,智能风控保障稳健
    对话详细介绍了不加杠杆的指增产品的投资策略,包括量价因子和基本面的占比,以及银行、煤炭等行业的持仓偏好。强调了智能风控模型的作用,包括超额回撤预警机制,确保产品稳健运行。同时,提及公司自有资金的跟投比例及产品规模上限,展示了充足的市场容量。
问
1.尊敬的投资者们,我们今天邀请到的嘉宾是鲁民投基金的李鸿博李总,他将围绕什么主题进行路演?
答
李鸿博李总将围绕“红利指增配置价值”这一主题进行路演,并重点介绍中证红利指数线的配置价值以及如何在中证红利指数基准上获取超额收益。
问
2.鲁民投基金的主要股东是谁?持有多少股份?鲁民投基金的管理规模大概是多少?主要合作机构有哪些?
答
鲁民投基金主要股东为山东民控,持股比例约为50%-51%,而鲁民投基金持有49%的股份。鲁民投基金的管理规模大约在56亿左右,主要与券商、保险机构及银行理财子公司合作。
问
3.鲁民投基金的核心人物刘波的投资经历及教育背景是怎样的?鲁民投基金的投研团队是如何分工的?
答
刘波作为投研总负责人和投资经理,拥有二十多年的从业年限,毕业于上海交通大学,本科学核物理,硕士学计算机,博士学金融工程,早期曾在国泰集团工作,并在2017年开始进入私募赛道。投研团队分为三个小组:第一组负责因子挖掘和特征构建;第二组专注于扫码交易,偏向于神经网络加权;第三组负责模型加权后的信号输出,每个小组平均约有四名成员。
问
4.鲁民投基金的投研团队主要聚焦于什么领域,以及投研团队成员的背景如何?
答
鲁民投基金投研团队主要聚焦于中低频AI量化模型领域,团队成员在上海办公,约有28人,其中投研人员以复合型背景为主,包括数学、计算机和统计学背景。
问
5.今天李总将重点介绍哪个产品?该产品有何独特之处?
答
李总将重点介绍中证红利产品。中证红利产品底层标的包含约100支股票,选取的是A股市场上现金股息率较高、分红稳定、有一定规模且流动性较好的红利股票,其走势与宽基指数相关性较低,反映了A股市场红利股票的整体状况。
问
6.中证红利有哪些主要特点?
答
中证红利的特点主要包括高股息率和稳定的分红记录,在牛市和熊市中股息率都表现出较高的重要性,为投资者提供相对稳定的年度投资收入。此外,近十年来,中证红利在贝塔属性上的表现优秀,呈现循序渐进的上涨趋势,并且其估值较低,具有较高的投资吸引力。
问
7.中证红利指数增强策略是如何运作的?
答
目前对标中证红利并采用指数增强策略的基金,其投资策略主要基于基本面量价以及另类因子进行有效挖掘,底层因子池会进行信息化挑选和约束,通过自主研发的底层因子打分系统,结合相关性、信息增量及各数据表现进行打分。
问
8.该增强策略的预测周期和成分股配置情况如何?中证红利在不同市场环境下表现如何?
答
目前该策略的预测周期以中长期为主,大约为20天,与中证红利指数板块的特性相匹配。在中证红利指增产品中,对成分股的配置约束为40%,即在中证红利指数内的仓位比例约为市值的40%。中证红利具有攻守兼备的特性,在熊市或市场成交量不活跃的时期,其贝塔属性相对较弱,与沪深300和中证500的相关性较低,长期增长潜力较好。今年年初至今,虽然指数涨幅不大,但中证红利取得的绝对超额收益已达到14.26%,预计年底的年化超额收益将在17.18%左右,符合最初设定的预期。
问
9.中证红利在市场上的拥挤程度及适合哪些类型的投资者?
答
中证红利整体的市场拥挤程度适中,较早一批管理人发行相关产品已小两年,实盘业绩表现良好,可容纳的规模较大。对于风险偏好较低、希望从固收转到权益或者作为底仓配置的投资者(包括偏大客户群体),中证红利因其较低的波动性和较强的稳定性,是一个理想的配置选择。
问
10.中证红利整体的超额回撤稳定性如何?中证红利产品的贝塔属性是怎样的?
答
中证红利整体的超额回撤稳定性大约在两个点附近。从三月份新发的中证红利产品线来看,其整体呈现出下浮的属性,并且在9月份有一波回升。在下行空间中,超额表现相对较好。
问
11.中证红利指数今年的表现如何?
答
今年中证红利指数微幅上涨,且取得了15.74%的绝对收益率,相比大多数宽基指数,虽然进攻性不强,但在熊市和市场表现较好时都表现出相对稳定性。
问
12.中证红利产品的建模和投资策略是怎样的?
答
中证红利产品采用同一套模型,前端通过因子到模型到股票组合的过程,再进行组合优化,最后执行扫码交易。组合优化环节针对中证红利指数进行特定控制,包括风控详情、换手率、持股数量和成分类约束等。
问
13.模型开发流程具体分为哪几层?
答
模型开发分为三层。第一层是基本面因子层,主要由人工挖掘的基本面因子组成;第二层是量价因子层,聚焦于量价信息并采用特定标签表示;第三层是神经网络层,包含20个独立的神经网络模型,对目标函数进行滚动训练并取均值落地。
问
14.在投资管理中,你们团队在基本面和量价因子上是如何进行区分并处理的?你们团队是如何利用神经网络对基本面因子进行打散并整合的?
答
我们在基本面层面采用人工挖掘方式,找到的因子绩效整体上优于量价因子,但波动性较大。而量价因子通过深度学习处理时,虽然阿尔法性质不突出,但能更好地表达市场特征,且波动相对较低。为了整合两者优势,在神经网络层面上,我们对基本面因子进行了打散处理,使其与量价因子在同一个维度上进行加权合成,避免因基本面因子绩效好而在模型中占比过大的情况。在神经网络阶段,我们将基本面因子分解成多个因子,并在神经网络中进行相应的拆解,确保其绩效和波动在一个维度上加权后能够综合反映。此外,通过线性层,我们将处理过的因子落地到两千多个具体因子上,然后在第三层模型中进一步整合,包括树模型和三个神经网络模型,最终合成一个综合信号用于组合优化。
问
15.你们团队如何配置基本面、量价和其他另类因子在整体模型中的占比?
答
目前,在公司模型中,基本面因子占比大约为30%,而量价因子占比偏多,约70%。另类因子虽然对整体产品收益贡献有限,但因其与基本面和量价因子的相关性较低,有助于降低整个模型及产品组合的波动性。
问
16.贵团队如何合成并运用从树模型和神经网络中得到的信号进行组合优化?
答
经过树模型和三个神经网络处理后,我们得到了四个信号,将这四个信号合成一个综合信号,该信号出来后会按照从上到下的顺序对所有股票进行打分,从而形成投资组合优化的基础。
问
17.贵团队如何获取和处理底层数据,以及预测周期是如何设定的?
答
我们团队不仅使用了诸如life one和life 2等高频数据以及券商交易所数据,还做了盘口数据和定增减持、两融信息等方面的衍生数据储备。我们主要依赖第三方数据如张永旭恒生的数据,预测周期设定为20天,这与中证红利指数底仓指数较为契合。
问
18.在中证红利组合优化层面,贵团队如何控制风险模型中的相关风险因子?
答
对于中证红利组合优化中的风险模型,除了采用传统的11个风险因子如市值、流动性风险等控制在0.5和0.3外,我们还在前沿加入了自研的风险因子,比如行业偏离控制在2%,跟踪误差控制在0.4到0.5之间。此外,针对中证红利特性,我们还加入了股息率偏度等相关因子作为风控考量。
问
19.中证红利组合优化的持仓结构如何?
答
在中证红利上的持票数量大约在150只左右,相比其他宽基指增基金的300至500只,显得更为集中。换手率目前在60到80倍之间,由于中证红利多为大盘股,因此换手率相较于中小板和创业板较低。
问
20.中证红利持仓的整体结构是怎样的?
答
中证红利的持仓中,在A股上整体结构中,权益类资产大概占据60%的比例,如果看前1800只股票,则持仓比例接近80%。另外,2000市值中会有约10%的权益性分布。
问
21.鲁民投在投资策略上有什么特点和未来的规划?
答
目前鲁民投主要偏向于中低频赛道,但未来投研团队正在做深度研究,尝试日内交易,并在模型上进行迭代,例如调仓频率由每天一次改为早盘和午盘各一次,并增加了偏日内信息。
问
22.公司模型策略上下线的流程是怎样的?
答
公司模型策略上下线遵循循序渐进原则,一般一年会有1到2次较大迭代,季度间会有3到4次小迭代。整个公司采用流水线形式运作,并在特殊行情时进行针对性调整。
问
23.对于私募产品的风险控制是如何进行的?
答
私募产品会通过超额回撤来复盘和归因,分析可能源于模型或行业风格暴露的问题,并定期做复盘和分析。
问
24.投研一体化板块是如何搭建的?
答
投研一体化由IT部门负责搭建,涉及因子评估前端开发、风控模型系统建设、清算及回测数据分析等多个方面,旨在提高投研效率和减少数据处理时间。
问
25.公司目前的合作机构主要有哪些类型?
答
公司主要与券商自营、保险、理财子等机构合作,同时也通过三方代销如松排排等进行代销合作,并在增加券商代销渠道,目前已有两家券商代销,年底预计增加两家。
问
26.公司的规模及人员分布情况如何?
答
公司共有28人,其中投研和IT占20人,市场运营和风控占8人,办公地点位于上海浦电路宝钢大厦。
问
27.超额回撤情况以及产品开放日是如何安排的?
答
目前实盘中度最大超额回撤约为3%,今年平均在2.10%左右,产品每周二开放,不涉及封闭期或锁定期限。
问
28.为何产品不是对标全收益计提?
答
产品初始阶段以中证红利为基准进行超额计提,由于指数特殊性和投资者数量增加等原因,未做全收益计提。若专户定制,可以做到全收益计提。
问
29.剩余60只票的选择标准是什么?
答
所有票种均参与选取,但在中证红利指数成分内会有市值、非线性市值、权重等约束条件,在满足这些约束的前提下追求最大收益率。
问
30.你们的产品是否加杠杆,以及因子占比情况是怎样的?
答
我们这个产品是不加杠杆的,所有指增产品的量价因子占比大概在60%到70%,基本面因子占比大约为30%到40%。
问
31.该产品的持仓情况如何,主要集中在哪些行业?
答
我们的整体持仓主要偏向于银行和煤炭类公司,这两者的占比可能达到了40%,剩余部分会倾向于投资公共设施类的公司。关于前十大重仓股的具体信息,可以联系排排网获取。
问
32.该产品的止损风控机制是什么样的?
答
模型中设有风控阀门,如果产品连续超额回撤大于历史最大回撤的1.5倍,风控模型会触发预警信号。从公司成立以来,只在去年二月份出现过一次风控预警信号。
问
33.止损问题是否还与产品合同中的止损线有关?
答
产品合同设定的70%-75%预警止损线对于目前的产品已无太大价值,因为净值已达到1.3,距离预警止损线较远。主要还是通过风控模型进行控制。
问
34.公司的自有资金及投资安排是如何的?
答
公司自有资金约七八亿,会平层投入所有产品,其中包括中证红利一号的一半市值是由公司自有资金跟投。
问
35.当前策略的规模及未来规模上限如何?
答
目前策略规模约两亿左右,上限为60亿至80亿;整个公司规模上限可达百亿,由于换手率不高,容量充足。
公告:本路演内容仅代表本场路演机构及嘉宾的观点,不代表本平台立场,不构成任何投资建议。基金的过往业绩不代表其未来表现,基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。本路演所涉信息及数据,须以基金管理人官方网站及其委托的基金估值核算机构发布的内容为准,本平台不对上述资料作出任何实质性判断或保证。

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私募直播看点:

1、鲁民投公司介绍
2、红利指增特点
3、红利指增超额贡献来源

管理人简介:

鲁民投基金

鲁民投基金管理公司成立于2018年5月11日,注册资本5000万元,办公地为上海。主要策略为高频股票alpha、可转债套利、市场中性。公司拥有国内成熟、领先的系统平台,核心团队具备丰富的海内外绝对收益投资经验及成功的中国市场绝对收益投资实践,旨在为投资人创造稳定持续的回报。

主讲简介:

李鸿博

鲁民投基金市场总监,英国兰卡斯特硕士,拥有多年量化私募从业经验。熟悉各类量化策略,对于量化产品的设立和运作有丰富的经验。

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