红利投资方兴未艾。从收益来源角度看，股息率的贡献长期将在股票收益中起到更加重要的作用，在目前业绩增长面临挑战的背景下凸显分红价值。从外部环境角度看，中美的红利策略均在其市场下跌、回暖时期历史上相对占优。同时由于其主要成分股含有较多顺周期板块，因而在经济复苏和衰退期表现较优，在中国经济大概率复苏的背景下，目前仍有较为有利的外部环境。
　　传统的高股息策略和股息增长策略存在明显不同。前者买入高股息率公司，倾向价值投资，风险偏好较低，盈利来源依赖分红；后者选股息增长潜力，倾向成长投资，风险偏好较高，盈利来源还有资本增值，类似红利和成长的"中和策略"。与美股不同的是，A股市场当下成长风格不佳且波动大，传统的高股息策略较股息增长策略更稳定。
　　“高股息陷阱”可通过股息预测和负向清单制度在一定程度上规避。股息率的高低更多取决于业务的属性以及企业所处的发展阶段，并不一定是越高越好。从统计结果看，股息率次高组拥有相对于大盘最高的胜率。“高股息陷阱”的表现形式多重多样，但本质是投资者单纯追逐高股息率而忽视了公司盈利可持续性和长期价值。因此，一方面可以通过股息率本身的预测加以规避，另外也考虑诸如剔除股价表现极端、负债率异常的标的等负向清单制度。
　　通过股息发放政策和企业价值的分别判断实现股息的预测。通过过去5年财务和分红数据，将上市公司分红类型归类为稳定每股红利、稳定分红总额、稳定股息净利润支付率和稳定股息现金流比率。使用平滑技术判断数据稳定性，并计算偏离度，根据偏离度和阈值确定每年公司的分红类型。根据分红类型用时间衰减加权计算预测值，并转换为每股分红。股息率预测因子市值中性化后的rank ic由原始股息率TTM因子的3.23%提升到3.82%。
　　通过股息预测与“高股息陷阱”规避，能够对传统红利和红利低波策略稳定增强。构建的预测高股息组合在年度换仓条件下在整个样本期间实现相对于中证红利全收益4.47%的超额收益和0.67的信息比率。进一步基于预测股息率，同时实行负向清单制度以尽可能规避“高股息陷阱”的方法，叠加低波因子，最终构建季度调仓的红利低波增强组合，样本内相对于红利低波全收益实现了6.17%的年化超额收益和0.75的信息比率，其中2023年全年贡献了近9%的超额收益。
　　风险提示：股息支付规律变动风险；净利润和现金流存在预测风险；过去不代表未来；个股案例不代表任何投资建议