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　　1、2026年A股市场，科技成为主线，但波动性增强。红利资产的防御属性受到关注，机构和投资者将其视为组合配置的两端。 2、红利资产的风险收益特征具有长期稳定特征，高股息意味着公司估值合理并具备持续稳定分红的特质。 3、泓德基金量化投资部总监苏昌景构建的红利增强策略以稳健红利贝塔打底，叠加量化选股提供高信息比率的超额收益。他将红利增强的构建拆解为三个层次：样本池的构建、因子挖掘与模型训练、组合优化与风险控制。 4、践行这一策略的典型产品是泓德红利优选混合（LOF）。自2025年4月成立以来，截至2026年6月1日，产品净值最大回撤6.64%，夏普比率（年化）1.35。但苏昌景表示，做出真正高夏普的产品，是一个需要持续努力、也非常艰难的目标，仍需要长期不断迭代。

　　2026年A股市场，科技成为鲜明的主线，但波动较去年明显增强，投资者对波动的耐受度也在悄然分化。除了AI产业链的高弹性行情以外，红利资产的防御属性持续受到关注。不少机构和投资者将两者视为当下组合配置的两端，科技提供进攻性，红利提供压舱石。

　　低利率时代，高股息资产的吸引力持续上升，叠加近年来市场风格频繁切换，红利资产波动小，公私募机构相继布局红利增强产品，背后的逻辑不难理解。投资红利资产既是防守动作，也是在均衡配置框架下不可或缺的底仓。近日，泓德基金量化投资部总监苏昌景在接受中国证券报记者采访时，系统分享了他用三个层次的量化系统工程实现红利增强的策略逻辑。

　　今年以来，多家基金公司推出低波红利或红利质量ETF（560370），也不乏基金公司发行主动管理的红利主题基金。5月以来，更是出现了红利基金发行热潮，多只红利基金在新发市场上同台竞技。

　　红利资产最受关注的配置价值，是其风险收益特征的长期稳定性。苏昌景认为，红利资产从自身象限的绝对位置看，长期漂移可能性相对较小。以过去十年主要指数的风险收益特征为例，中证红利全收益处于收益相对较高、波动相对较低的区间，夏普比表现较为突出。相比之下，成长科技、中证1000（399852）等资产的相对位置在未来十年出现较大漂移的可能性较高。

　　这种稳定性的底层逻辑，是红利资产本身的特征。高股息往往意味着公司估值合理甚至偏低，并且具备能够持续稳定分红所隐含的现金流充沛、资产负债结构合理等基本面特质。苏昌景表示：“红利投资可以理解为高质量价值投资的一种综合表达。”承担红利风险，实际上是在承担经中国资本市场验证、具有回报补偿的财务稳健与估值约束下的风险。

　　不过，他也表示，单纯暴露于红利贝塔，放在更长周期（883436）来看，吸引力并不足够，这就需要主动管理人的附加值，也就是阿尔法能力。因此，苏昌景构建的红利增强策略，以稳健红利贝塔打底，叠加量化选股提供高信息比率的超额收益。

　　在苏昌景看来，做红利增强不能简单套用全市场量化选股的思路，必须针对红利资产本身的特征设计模型。核心原则只有一个，即可以在全市场最大化预期阿尔法，但硬约束是不能偏离红利资产本身的核心风险收益属性。

　　“如果科技行情很好，红利增强产品通过大量配置科技股来战胜红利指数（1B0015），短期可能获得超额收益，但这背离了投资者购买红利产品的初衷。”他表示，投资者买红利产品，通常是希望在市场系统性风险上升或成长风格回落时，通过红利资产获得相对低回撤的防御属性。如果产品通过背离红利波动属性来获取收益，长期可能削弱产品生命力。

　　在这一原则约束下，苏昌景将红利增强的构建拆解为三个层次。第一层是样本池的构建。目标是在扩大样本域、尽可能实现全市场选股的同时，在极端行情下保持与红利基准的风格一致性。具体通过两层过滤实现：一是基本面质地筛选，以盈利持续增长、自由现金流创造能力较强和分红意愿较高作为准入门槛，这些信息的IC（信息系数）幅度未必很高，但具有时间价值，是其他风控机制失效时真正能起作用的保障；二是尾部风险隔离，通过统计手段检验非成分股在危机市场环境下是否能保持与红利资产相近的风险特征，识别并控制伪红利资产的风险暴露。

　　第二层是因子挖掘与模型训练。苏昌景认为，选股因子是量化策略获取超额收益的基础，决定最终策略绩效的上限。因子来源越多元，越有助于分散超额收益来源，量化投资中，或有70%至80%有效的工作来自因子端。过去两年，泓德基金深度覆盖的因子主要包括量价因子和基本面因子两大类，并拓展了从微观结构数据中挖掘的新型量价因子，以及量价与基本面交叉验证生成的非线性因子。他同时关注AI大语言模型带来的新型另类因子，将卖方观点、调研纪要、路演资料等过去难以系统化处理的非标信息转化为结构化量化信号。

　　模型训练阶段，泓德基金采用多因子框架为主、AI非线性模型为辅的方式，并针对中证红利基准单独训练，重点优化两个维度，截面上，模型在不同红利风险暴露层次的股票分组上保持稳定预测能力；时序上，模型在不同市场风格主导时期尽可能持续有效。

　　第三层是组合优化与风险控制。在因子库构建完成后，通过因子加权进行股票回报预测，结合交易成本模型、风险管理模型和组合优化器输出目标组合。苏昌景表示，风险收益特征可解释是量化产品形成长期生命力的前提，也是量化产品相较于主动产品的重要优势之一。

　　践行这一策略的典型产品是苏昌景管理的泓德红利优选混合（LOF）。自2025年4月成立以来，截至2026年6月1日，泓德红利优选混合（LOF）A相对基准累计超额收益为10.40个百分点，产品净值最大回撤6.64%，夏普比率（年化）1.35。

　　这只产品还有两个值得关注的设计。一是LOF机制，当前LOF产品中，主动量化策略叠加LOF交易机制的产品十分稀缺，持有证券账户的投资者可在交易所按实时市价买卖，卖出资金当日可用（可用于再投资），也可结合折溢价在场内场外灵活切换。二是分红机制，产品成立4个月后便开启首次分红，运作一年多来已累计分红4次，基本保持了每季度分红一次的节奏，在同类红利基金同期中属于较为积极的情况。

　　不过，苏昌景坦言，即便过去一年产品风险收益特征符合预期，但目前产品表现大概率处于预期年化收益与跟踪误差分布中的正向一倍多标准差位置，长期业绩仍需要拉长时间检验。

　　这种谨慎，也延伸到对行业现状的判断。苏昌景认为，信息比率下降和超额波动变大，是当前量化投资不得不面对的问题，规模扩张带来的交易拥挤、ETF和被动投资崛起带来的因子底层逻辑变化，都在压缩超额空间。

　　“我们当前距离优秀私募同行还有不小差距，但也意味着公募量化迭代和改善的空间仍然很大。”苏昌景表示，做出真正高夏普的产品，是一个需要持续努力、也非常艰难的目标，仍需要长期不断迭代。