从分红角度看标的长期投资价值

2022年4月18日 144点热度 1人点赞 0条评论

投资的方法有很多,有短炒赚盘口差价炒情绪的,有买定离手赚业绩估值双击的,不论黑猫白猫,能抓到耗子就是好猫,我看待投资手法倒没有那么内卷,习惯了天天看K线起落,频繁操作,今天我们从分红角度看看不同标的当下的投资价值。

写了一简单脚本,计算历年分红中位数对应当前股价的股息率,分红样本选取了5年时间(2017年至今),一般来讲这个周期可以完成一个牛熊轮回,亦即是说当下这个时点,买定离手后,所选标的的分红每年能带来多少红利收益,如果你买入的位置不是那么高,又有足够的耐心持有5年以上,能够跨越一个完整牛熊周期,那么你大概率能够收回本金,而经过这些年,从分红角度看,当下什么标的更具投资吸引力。

下面是简单的实现代码,有兴趣的可以自己算算自选池,我选取的标的如下,包含一些宽基ETF和蓝筹大白马:

沪深300ETF,上证50ETF,红利ETF,招商银行,万科A,格力电器,中国平安,贵州茅台,伊利股份

from statistics import median

def bonus_per(bonus_list:list,current_price:float) -> float:
    """
    根据历史分红,计算当前价格买入,持有一年的分红收益率(不计交易成本)
    """
    aver_bonus = median(bonus_list)/10
    return round(aver_bonus/current_price,3)

bonus_dict = {
    '沪深300ETF':{'bonus_list':[0.75,0.72,0.62,0.59,0.46],'price':4.161},
    '上证50ETF':{'bonus_list':[0.41,0.51,0.47,0.49,0.54],'price':2.871},
    '红利ETF':{'bonus_list':[0.86,1.41,1.44,0.98,1.09,0.91],'price':2.992},
    '招商银行':{'bonus_list':[12.53,12.00,9.40,8.40,7.40],'price':43.39},
    '万科':{'bonus_list':[12.50,10.166,10.451,9.00,7.9],'price':20.53},
    '格力电器':{'bonus_list':[10.00,30.00,10.00,12.00,15.00,6.00,18.00,15.00],'price':32.00},
    '长江电力':{'bonus_list':[7.00,6.80,6.80,6.80,7.25],'price':22.95},
    '中国平安':{'bonus_list':[8.80,14.00,8.00,13.00,7.50,11.00,6.20,12.00,5.00,5.50],'price':47.00},
    '贵州茅台':{'bonus_list':[192.93,170.25,145.39,13.00,109.99,67.87],'price':1790.82},
    '伊利股份':{'bonus_list':[8.20,8.10,7.00,7.00,6.00],'price':38.33},
}
print ('-----------------------------------------------------------------------------------------------')
for item in bonus_dict:
    bonus_per_year_rate = bonus_per(bonus_dict[item]['bonus_list'],bonus_dict[item]['price'])
    print (f'{item}_当前价格对应年红利收益率为{bonus_per_year_rate:.2%}')
    print ('-----------------------------------------------------------------------------------------------')

代码不复杂,很好理解,接下来看看运行结果:

计算结果符合预期,从只吃分红的角度去看,ETF品种中,红利ETF的长期价值当之无愧,以今日收盘价格计算股息率可以达到3.5%,感觉很不错。

传统白马里我选取了有限的几个,从股息角度,万科当前性价比最高,前不久万科14块多的时候,对应股息率7%还要多,那时候我就在朋友圈上感叹,这个位置的万科真香。

这里面有一个比较特殊的标的,是中国平安,看中国平安的历史分红,基本上都是一年两次,所以中国平安的这个分红收益需要个别处理double一下,也就是能到3.6%,也不错,类似情况还有格力电器,格力近些年也是大手笔分红,一年2次,如果能够保持下去,实际股息收益比计算值还要高,董小姐诚不欺我。

最后来看看贵州茅台,股息收益只有可怜的0.7%,pe,pb什么的不去研究,单从分红看其实并不理想。

某种角度上,这个分红收益与股价的比值可以作为一个量化参数,比如你反复在一个标的里做T,成本做到什么程度就可以那里不管,每年的分红收益都可以非常nice,就可以参考这个指标,再简单写一个函数,就可以反算想每年拿几个点股息所需要对应的成本价格,函数贴在下面,至于结果就不再贴了,有兴趣的可以拿走自己去算,round函数的精度根据自己需要调整:

def bonus_price(bonus_list:list,return_per:float) -> float:
    """
    根据历史分红,计算通过分红实现预期收益率所对应的标的价格(不计交易成本)
    """
    aver_bonus = median(bonus_list)/10
    return round(aver_bonus/return_per,3)

qthinker

前地产从业者,假装是个程序员,热爱编程与交易 自研Qthinker量化交易框架

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