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基本概况

基金全称创金合信量化发现灵活配置混合型证券投资基金基金简称创金合信量化发现混合C
基金代码003242(前端)基金类型混合型
发行日期2016年08月29日成立日期/规模2016年09月27日 / 15.128亿份
资产规模1.20亿元(截止至:2018年09月30日)份额规模1.5534亿份(截止至:2018年09月30日)
基金管理人创金合信基金基金托管人工商银行
基金经理人程志田成立来分红每份累计0.00元(0次)
管理费率1.50%(每年)托管费率0.25%(每年)
销售服务费率0.80%(每年)最高认购费率0.00%(前端)
最高申购费率0.00%(前端)最高赎回费率1.50%(前端)
业绩比较基准中证500指数收益率×80%+银行人民币活期存款利率(税后)×20%跟踪标的该基金无跟踪标的
基金管理费和托管费直接从基金产品中扣除,具体计算方法及费率结构请参见基金《招募说明书》

本基金运用数量化投资模型指导资产配置和股票选择决策,力争持续获取超越业绩比较基准的投资回报。

暂无数据

本基金的投资范围包括国内依法发行上市的股票(包括创业板、中小板以及其他中国证监会允许基金投资的股票)、债券(包括国债、央行票据、地方政府债、金融债、企业债、公司债、中小企业私募债、次级债、中期票据、短期融资券、可转换债券、可交换债券等)、资产支持证券、债券回购、银行存款、金融衍生品(权证、股指期货、股票期权等)及法律法规或中国证监会允许基金投资的其他金融工具。 如法律法规或监管机构以后允许基金投资其他品种,本基金在履行适当程序后可将其纳入投资范围。

本基金采取“自上而下”和“自下而上”相结合的方式,以宏观经济数据、上市公司相关数据、资本/资金市场相关数据为研究与分析对象,建立数量化投资模型,指导资产配置和股票选择决策。一方面,本基金基于对资本市场参与主体行为趋势的研究,从“自上而下”的角度进行资产配置;另一方面,本基金采用量化选股模型,从与上市公司相关的数据中发现有价值的信息,以“自下而上”的视角精选股票投资组合。 1、资产配置策略 本基金基于对宏观经济数据、上市公司相关数据、资本/资金市场相关数据的整合,对资本市场各参与主体的行为趋势进行研究分析,进而形成对股票、债券、现金等大类资产预期收益、预期风险及流动性的前瞻性预判,据此确定或调整投资组合中各大类资产的配置比例。具体而言,本基金将运用如下数据信息: (1)宏观经济数据,即影响国家宏观经济发展水平的关键指标。包括但不限于GDP增速、CPI、PPI、货币供应量及其增速、企业与居民的存款余额变动数据等; (2)上市公司相关数据,主要是反应上市公司整体状况的财务数据、估值数据等。包括但不限于上市公司整体的资产负债水平、现金流状况、盈利状况、估值水平等; (3)资本/资金市场相关数据,主要是反映资本市场估值与风险水平的相关数据。包括但不限于关键债券品种的利率水平及其期限结构、关键期限拆借或回购利率水平、核心股票指数波动率水平、股票市场整体资金流向数据等。 2、股票投资策略 本基金股票投资组合的构建主要包括量化选股模型的构建和股票投资组合构建两个环节。 (1)量化选股模型的构建 本基金的量化选股模型主要基于对上市公司相关数据的深度挖掘。具体而言,本基金在量化选股过程中关注的上市公司相关数据主要包括基本面数据、上市公司信息数据、交易对手行为数据等三大类。 1)基本面数据。包括但不限于净利润增长率、主营业务收入增长率等成长类数据,毛利率、净资产收益率、资产收益率等盈利类数据,以及市盈率(PE)、市净率(PB)、市销率(PS)的横截面分析和时间序列分析数据等估值类数据; 2)上市公司信息数据。即与上市公司信息披露相关的公开的文本类数据。此类数据大都为非结构化数据,初始数据包括但不限于上市公司定期或不定期的信息披露数据、与上市公司相关的新闻信息、券商分析师发布的研究报告信息等; 3)交易对手的行为类数据,主要包括市场交易数据、资金流向数据、股价异动数据、流通股东结构数据等。 本基金在综合数据可获得性、建模复杂程度的基础上,可调整对数据的加工方法,并可在不断丰富数据来源的基础上新增相应的选股指标体系。 在数据加工的基础上,本基金将按照如下流程形成具体的选股结果: 1)利用基本面多因子模型对上市公司基本面数据进行定量分析,通过历史数据检验,精选与下一期超额收益率在统计上显著相关的基本面因子,包括估值因子、成长因子、盈利能力因子等,计算所有上市公司在每个因子上的评分,将单个因子得分加总形成上市公司基本面综合评分; 2)通过文本分析算法将文本类数据量化为结构化数据,如事件识别、关键词识别,定量分析投资者对股票的关注度,并以此为基础加工成可以进行回测检验的指标,以多年的回测研究为基础,根据这些结构化指标与下一期超额收益的统计关系,确定能够预测下一期超额收益率的因子,得到上市公司文本类数据综合评分; 3)将交易对手的行为类数据加工为技术指标,如价格动量、个股集中度和换手率等,定量分析投资者在不同市场周期内对股票收益及风险的预期,以多年的回测研究为基础,根据这些指标与下一期超额收益的统计关系,确定能够预测下一期超额收益率的因子,得到基于交易对手行为类数据的综合评分; 4)将上市公司基本面综合评分、文本类数据综合评分以及交易对手行为综合评分结合,形成最终的综合评分。基金经理根据对市场的判断以及对各类信息的重要性评估确定并适时调整各类评分的权重。 (2)股票投资组合的构建 在既定的资产配置决策下,本基金采取基于风险预算框架,以股票选择的样本为基础,结合交易成本与流动性控制,建立股票投资组合优化模型。具体而言,基金管理人将综合考虑股票超额收益预测值、股票投资组合整体风险预算及风险水平、交易成本、冲击成本、流动性、换手率以及投资比例限制等因素,通过主动投资组合优化器,构建风险调整后的最优投资组合。 3、固定收益类品种投资策略 在固定收益品种投资方面,本基金将主要通过类属配置与券种选择两个层次进行投资管理。在类属配置层次方面,本基金结合对宏观经济、市场利率、供求变化等因素综合分析市场趋势,确定对类属资产的配置比例;在券种选择方面,本基金以长期利率趋势分析为基础,结合经济变化趋势、货币政策及不同债券品种的收益率水平、流动性和信用风险等因素,合理运用投资管理策略,实施积极主动的债券投资管理。 4、中小企业私募债投资策略 本基金在控制信用风险的基础上,对中小企业私募债进行投资,主要采取分散化投资策略,控制个债持有比例。同时,紧密跟踪研究发债企业的基本面情况变化,并据此调整投资组合,控制投资风险。 5、资产支持证券投资策略 本基金投资资产支持证券将采取自上而下和自下而上相结合的投资策略。自上而下投资策略指本基金在平均久期配置策略与期限结构配置策略基础上,运用数量化或定性分析方法对资产支持证券的利率风险、提前偿付风险、流动性风险溢价、税收溢价等因素进行分析,对收益率走势及其收益和风险进行判断。自下而上投资策略指本公司运用数量化或定性分析方法对资产池信用风险进行分析和度量,选择风险与收益相匹配的更优品种进行配置。 6、金融衍生品的投资策略 (1)权证投资策略。权证为本基金辅助性投资工具。权证的投资原则为有利于基金资产增值、控制风险、实现保值和锁定收益。 (2)股指期货、股票期权合约投资策略。本基金将根据风险管理的原则,主要选择流动性好、交易活跃的股指期货合约、股票期权合约进行交易,以降低股票仓位调整的交易成本,提高投资效率,从而更好地实现投资目标。 基金管理人将根据审慎原则,建立期权交易决策部门或小组,授权特定的管理人员负责期权的投资审批事项,以防范股票期权投资的风险。 (3)本基金将关注其他金融衍生产品的推出情况,如法律法规或监管机构允许基金投资前述衍生工具,本基金将按届时有效的法律法规和监管机构的规定,制定与本基金投资目标相适应的投资策略和估值政策,在充分评估衍生产品的风险和收益的基础上,谨慎地进行投资。 7、其他 未来,随着市场的发展和基金管理运作的需要,基金管理人可以在不改变投资目标的前提下,遵循法律法规的规定,相应调整或更新投资策略,并在招募说明书更新中公告。

1、在符合有关基金分红条件的前提下,本基金每年收益分配次数最多为12次,每份基金份额每次收益分配比例不得低于收益分配基准日每份基金份额该次可供分配利润的10%,若《基金合同》生效不满3个月可不进行收益分配; 2、本基金收益分配方式分两种:现金分红与红利再投资,投资者可选择现金红利或将现金红利自动转为该类别基金份额进行再投资;若投资者不选择,本基金默认的收益分配方式是现金分红; 3、基金收益分配后基金份额净值不能低于面值,即基金收益分配基准日的基金份额净值减去每单位基金份额收益分配金额后不能低于面值; 4、同一类别的每一基金份额享有同等分配权。由于本基金A类基金份额与C类基金份额的基金费用不同,不同类别的基金份额对应的可供分配利润或将不同; 5、在对基金份额持有人利益无实质不利影响的前提下,基金管理人与基金托管人协商一致后,可调整基金收益的分配原则和支付方式,不需召开基金份额持有人大会审议; 6、法律法规或监管机关另有规定的,从其规定。

中证500指数收益率×80%+银行人民币活期存款利率(税后)×20%

本基金为混合型基金。长期来看,其预期风险与预期收益水平高于货币市场基金、债券型基金,低于股票型基金。

郑重声明:以上信息(包括但不限于文字、数据及图表)均基于公开信息采集,相关信息并未经过本公司证实,本公司不保证该信息全部或者部分内容的准确性、真实性、完整性,不构成本公司任何推荐或保证。基金具体信息以管理人相关公告为准。投资者投资前需仔细阅读《基金合同》、《招募说明书》等法律文件,了解产品收益与风险特征。市场有风险,投资需谨慎。数据来源:东方财富Choice数据。