广发基金胡骏：
以量化策略为引擎
深耕A+H红利资产
过去两年，A股市场的高股息策略可谓“忽冷忽热”。2024年，在利率不断走低、市场偏向防御的背景下，中证红利全收益指数年涨幅达18.76%；2025年以来，A股市场走强，红利表现弱于市场，截至8月19日，中证红利全收益指数年内上涨3.60%。作为红利风格增强基金，由胡骏管理的广发高股息优享近一年来录得近30%的回报，并获得银河证券三年期、五年期五星评价。
胡骏认为，做好红利投资的关键不在于挑选高股息标的，而是在于分红的可持续性与企业盈利的质量。广发高股息优享以高分红、低估值、盈利质量较好的股票为核心策略，兼顾未来盈利能力能够有效提升、分红计划可能实现的股票为卫星策略，构建高股息基础股票池。
锚定高分红、低估值、高盈利质量
胡骏有10年量化投研工作经验，曾任量化研究员，负责指数增强型策略、Smart Beta策略开发、大数据相关策略的研究开发。2021年胡骏接手管理广发中证百发100，2023年6月开始管理广发高股息优享。在他看来，高股息策略是一种“古老而长青”的投资方式。所谓高股息策略，就是以股息率较高的股票为核心投资标的，通过分红收益与资本增值获取长期回报。
“与追逐高成长的投资路径不同，高股息策略更强调现金流的稳定与分红的可持续性，因此在市场震荡时往往具备更强的防御属性。”胡骏称，“但若只看股息率，就容易落入股息率虽高、估值却长期承压的‘估值陷阱’，或者是高度依赖商品价格、高分红难以持续的‘周期陷阱’。”
因此，在高股息策略中，他主要从两个维度获取收益：一是选择行业成熟、估值较低的龙头公司，这类公司的商业模式清晰、盈利稳定，现金流充裕、资本开支需求不大，且分红意愿强烈，投资者既能享受稳定的股息收益，也能获得估值修复带来的回报；二是选择派息意愿较高、愿意和股东分享收益、存在一定成长空间的“小而美”公司。
在管理广发高股息优享时，胡骏始终围绕“高分红、低估值、高盈利质量”三个维度来筛选个股。通过长期跟踪分红稳定且具备持续增长能力的公司，他构建了一个安全边际较高、分红较为稳定的股票池。最新定期报告显示，截至二季度末，该基金前十大重仓股的平均股息率达6.08%。该基金港股仓位为14.13%，也体现了他对跨市场红利资产的关注。
虽然红利资产今年以来表现不如前两年出彩，但胡骏认为，中长期看，红利板块依然具备坚实的配置价值：一方面，高股息资产能够提供稳定现金流和相对较低的风险；另一方面，在分红机制持续完善的趋势下，红利类资产的吸引力正在增强。
量化赋能高股息策略
高股息为投资奠定了安全边际，而量化方法的引入则为策略插上了“翅膀”。胡骏解释称，高股息策略的量化模型脱胎于传统的多因子模型，通过非线性的机器学习模型进行进一步优化。具体而言，多因子模型以财务、量价及另类数据为基础，构建并检验选股指标，筛选出有效因子纳入数据库，并通过相关性分析进行合成或剔除，最终以线性或非线性加权生成组合，再结合风险模型优化。
“前两年，随着市场波动加大，基本面因子的有效性阶段性减弱，越来越多公募开始把重心放在量价类型因子的开发上。”胡骏补充道，虽然基本面因子短期走弱，但仍是量化模型中不可缺少的一部分，有助于降低模型的波动和回撤，并及时把握基本面因子回暖后的行情。
在广发高股息优享的运作中，胡骏还引入了“核心+卫星”的多策略思路：核心策略是以高股息为重心，围绕高分红、低估值、盈利稳定等基本面特征构建基础股票池；而卫星策略则涵盖防御型、红利低波、困境反转等不同维度，进一步分散组合风险。多策略的相互补充，使产品在同类基金中展现出差异化的收益表现。
作为人工智能的核心驱动技术，机器学习在量化投资中的地位日益提升。胡骏较早将机器学习引入量化策略，以扩充因子和模型储备。他表示：“机器学习尤其是神经网络策略，属于‘黑箱策略’，须对模型进行多次调试与优化。”近两年，他投入较多时间在神经网络类模型的搭建上，基于日频特征构建网络模型，通过将分钟级数据引入模型，以构建更加稳健的选股指标。
个人与团队协作并行
投资策略的有效运作，离不开基金公司平台与投研团队的支持。胡骏所在的量化投资团队从2011年开始专注量化策略研发，该团队汇聚了数学、计算机、金融工程等专业背景的投研人员，从业经验覆盖投研、交易、信息技术等复合领域。其核心理念是立足于“量化多策略投资体系”，通过持续挖掘多因子和机器学习策略获取稳定的超额回报。
与主动管理依赖个体深度研究不同，量化团队通常依靠广泛覆盖与系统分析来总结普适规律。胡骏介绍，公司搭建了一个量化投研平台，团队所有成员的数据、策略都会落在平台上，“投研人员既会在平台上做策略的研究、评价、归因比较，也会通过平台观察其他成员的进展，并互相给出优化建议”。
得益于投研一体化的运作模式，基金经理和研究员以数据和代码作为沟通语言，构建了完备的因子体系，并以模型定量投资决策，算法执行交易，减少主观影响与人工干预。“这就像一台精密运转的机器，大家专注于各自擅长的领域，共同推动机器的高效运转。”胡骏表示。
