“哑铃策略”的另一端,为啥一直是它?

“哑铃策略”的另一端,为啥一直是它?
2025年06月20日 16:58 融通基金

哑铃策略(Barbell Strategy)这几年在投资圈“风很大”。

它最早是由知名对冲基金经理塔勒布提出。(对,就是写《黑天鹅》那个塔勒布)

顾名思义,哑铃策略就是把资产配置成两头重、中间细的哑铃状。

塔勒布认为,面对复杂、不可预测的世界,最安全的方式不是“居中妥协”,而是:

一边极度保守(防止毁灭性损失);

一边极度开放(捕捉高回报机会)。

这样的组合,有“反脆弱”的特性,可以用来替代预测,应对投资中的不确定性。

和传统的投资理论不同,塔勒布反对风险分散的“中等资产组合”,而是鼓励建立一个“90%极度安全+10%暴利机会”的理财结构。

什么意思?

如果某个人将100%资金都投入所谓的风险分散的“中等资产组合”,那么他很可能由于计算错误而承受毁灭性的风险。

有意思的是,塔勒布不仅在投资中,也在生活中处处践行哑铃策略。

写作——他要么发表学术论文,要么写任何人都能读懂的文章,不会写介于两者之间的文章(如记者访谈、报纸文章、署名评论等非出版社要求的文章)。

健身——多数时间进行毫不费力长时间散步,极少数时间用来极限力量训练,高强度、短时间的爆发。

人际交往——要么交往真诚、质朴、不装的普通人(他们没有算计,和你相处简单直接),要么交往见识广、认知高、真有本事的人(即使观点不同,也能激发你的成长),避开那些“既无能又难缠”的社交中间地带。

回到投资。

多数人可能做不到塔勒布那般的哑铃策略,因为高回报投资机会的挖掘需要有专业知识、并花费大量时间研究,可能还需要一点运气。

但哑铃策略的投资思路还是非常值得我们借鉴的。

哑铃策略可以应用在不同的层面。

在大类资产配置层面,保守端可以配置现金、货币基金或短期国债,用于防守;激进端通常配置股票,追求收益(风险也可能相对较高)。

在权益资产配置层面,保守端可以是大盘蓝筹股、红利股等相对稳定的板块,激进端可以是成长股、小盘股等高弹性板块。

更多人可能比较关注股市投资里的哑铃策略。

随着景气行业的轮动,哑铃策略也在不断发生变化,从最早的“红利+AI”,到“红利+新能源”

“红利+科技”,今年随着DeepSeek的爆发、新消费的崛起,哑铃策略有变成“红利+AI”“红利+新消费”。

不过,“红利”始终是比较稳定的那一端。

近年来市场环境的不确定性不断提升,资金追逐确定性,也就是基本面稳健、安全边际高的公司;

监管不断出台政策鼓励上市公司分红、提高分红率;

在宽货币的大背景下,存贷款利率和债券收益率都在不断走低,而“低利率”环境正是适合红利风格的沃土。

上述几大因素是红利风格近些年持续走强的大背景。

而且这可能不是短期的市场风格轮换,而是一个更为持久的趋势,是我国经济增长速度、产业架构及上市公司发展阶段的自然产物。

因此,红利资产在未来仍有足够的配置价值。

当然,红利风格的A股标的范围很大,光红利主题指数就有数十只,让人眼花缭乱,所以还需要优中选优。

从2024年年报各类企业分红情况来看,央企上市公司分红居支柱地位,分红公司数量占比、平均股息率、连续5年分红占比均优于地方国企和民营企业。

数据来源:Wind,截至20241231

政策层面也不断出台,鼓励央企分红,央企分红的持续性和潜力或更有保证。

预期股息率=(过去一年股利支付率×分析师预期净利润) ÷过去一年日均总市值。

传统的纯高股息策略采用历史股息率,隐含了历史分红可持续的假设,未考虑公司分红意愿的变化和当年盈利情况的变化,具有局限性。

“预期股息率”综合考虑了上市公司历史股息支付率与预期的利润水平,采用这一指标选择投资标的,有望较好地兼顾公司分红意愿和盈利能力。

2023年4月发布的中证诚通央企红利指数(931132)是A股首次使用预期股息率选股的红利指数,此前A股指数无此类应用。

而且该指数从国务院国资委下属央企上市公司中,选取预期股息率较高的50 只上市公司证券作为指数样本,以反映预期股息率较高的央企上市公司证券的整体表现。

从历史表现来看(2016/12/30-2025/5/30,据Wind数据),诚通央企红利指数自2017年以来的累计收益达到47.87%,年化收益达到4.91%;考虑股息收益的中证诚通央企红利全收益指数累计收益达95.97%,年化收益达到8.59%。

收益表现、最大回撤优于市场上其他主流红利指数以及重要宽基指数。

数据来源:Wind

数据区间:2016/12/30-2025/5/30;

注:中证诚通央企红利指数2020-2024年年度涨跌幅分别为0.34%、26.12%、-9.19%、5.57%、19.49%

注:融通中证诚通央企红利ETF为R3中风险(管理人评级),适合风险承受能力C3及以上的投资者。

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