高股息组合与指数基金谁好?

文章对比了指数基金和高股息组合投资。指数基金简单,投资者可获接近指数收益,但分红不稳定,选股标准死板。高股息组合能保证分红,可规避部分风险,综合回报高。建议普通人采用电脑筛选+人为筛选构建高股息组合,可跨市场选择。

1、指数基金有许多优点,适合大多数人。首先它足够简单,有许多对应的产品。基金公司收取一定的费用,帮投资者构建指数组合。投资者可以获得接近指数的收益。不用自己研究具体企业。以收费相当厚道的华夏基金沪深300ETF为例,一年收费是0.6%,在国内算非常低了。

2、指数基金如果收到公司的分红,有多余的就会分给投资者。没有多余的就不分。所以分红并不那么稳定。而,红利指数基金一般都会有多余,因此一般也都有分红。什么叫有多余的?指数基金目标是保持和指数走势一样。分红后,指数除权,基金多了一笔钱,但是有时候有跟踪误差,也许不如指数,那么就要拿红利来补偿上这个误差再说。同时,应当也要扣除0.6%的费率。再剩下的,就叫多余的,此时会分给基金持有人。

3、因此,如果一个指数基金统计出来股息率是4%,已经算不低了,但是扣除0.6%费率,那么剩下3.4%,分红少了0.6/4=15%。这就是你为基金公司的服务付出的代价。

4、同时,指数基金的规则是个双刃剑。一面是有特定的规则,避免了基金经理头脑发热。另一面是死板的选股标准,会把一时风光的企业选进来。比如之前沪深300纳入乐视网,或一些红利指数纳入暂时高分红的企业。都是指数基金的硬伤。

5、一组高股息策略,总体而言是由于指数基金的。也优于红利指数基金。但是也有缺点:

a、用股票账户买入一组高股息企业,可以保证企业分红多少你就能拿到多少,比如组合股息率4%,你就能切实的拿到4%,而同样的股息率换到指数基金会少15%,只能拿到3.4%,因为基金公司收走了0.6%的费用。

b、一组高股息策略,可以人为排除仅仅最近一两年高分红的企业,而选择有持续分红历史的企业,规避掉一些坑。但是这需要人为干预。

c、高股息组合,保证了你不管牛市,熊市每年都能有现金流入。当前就是熊市,大家更加能感受到如果有稳稳的现金分红是多么踏实。

d、高股息组合的综合回报高于整体市场,也高于沪深300这种蓝筹指数。在估值低的地方,高股息组合因为分红再投,威力更大,远远的甩开指数。比如下面图示,蓝色线是高股息组合,远远领先于恒生指数:

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6、因此,普通人更加应该采取高股息组合的投资方式。现在网络发达,要帅选出高股息组合是很容易的,比如@萝卜投研 提供的工具,可以直接用股息>5%作为筛选条件,瞬间获取市场所有股息率大于5%的企业,然后再人为过一遍,去掉明显的坑,剩下的构建一个组合。这样的组合肯定是会明显优于平均的。

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7、比较好的构建高股息组合的策略,就是电脑筛选+人为筛选,双管齐下。就如我构建的高股息组合,一家一家的看,仅留下个人认为最有把握,股息最具持续性的一组企业。这样的高股息组合让人踏实,值得期待。

8、高股息组合肯定要以尽量获得更高股息为目标,自然不应该局限于某个市场。,A股,港股,B股都是可供选择的地方。暂时来说目前B股和港股是这个策略最好的应用地方。长期的低估,相对冷门的市场,为高股息组合的构建提供了绝佳的环境。当前在A股构建一个可持续的5%以上股息率的组合,即使在目前熊市都不易;在香港+B股,可以轻松构建股息率超过7%的组合,何乐而不为?
作者:大只若鱼
来源:稳中求进

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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