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基本概况

基金全称长盛量化多策略灵活配置混合型证券投资基金基金简称长盛量化多策略灵活配置混合
基金代码003658(前端)基金类型混合型
发行日期2016年12月26日成立日期/规模2017年02月22日 / 7.473亿份
资产规模0.69亿元(截止至:2018年09月30日)份额规模0.7349亿份(截止至:2018年09月30日)
基金管理人长盛基金基金托管人中国银行
基金经理人王超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---(每年)最高认购费率1.20%(前端)
天天基金优惠费率:0.12%(前端)
最高申购费率1.50%(前端)
天天基金优惠费率:0.15%(前端)
最高赎回费率1.50%(前端)
业绩比较基准沪深300指数收益率*50%+中证综合债指数收益率*50%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》

通过对多种策略超额收益进行历史有效性验证和持续监控,深度挖掘具备阶段性成长机会的上市公司,满足投资人长期稳健的投资收益需求。

基于对不同策略超额收益的动态跟踪和策略敞口调整,实现对产品整体策略回撤风险的有效控制和资产增值。

本基金的投资范围为具有良好流动性的金融工具,包括国内依法发行上市的股票(包括中小板、创业板及其他经中国证监会核准上市的股票)、债券、资产支持证券、货币市场工具、权证、股指期货以及法律法规或中国证监会允许基金投资的其他金融工具(但须符合中国证监会的相关规定)。 如法律法规或监管机构以后允许基金投资的其他品种,基金管理人在履行适当程序后,可以将其纳入投资范围。

本基金将充分发挥基金管理人的投资研究优势,运用科学严谨、规范化的资产配置方法,对不同策略的收益和风险回撤进行动态跟踪和策略敞口调整,谋求基金资产的长期稳定增长。 (一)大类资产配置策略 本基金管理人将综合分析国内外政治经济环境、经济基本面状况、宏观政策变化、金融市场形势等多方面因素,通过对货币市场、债券市场和股票市场的整体估值状况比较分析,对各主要投资品种市场的未来发展趋势进行研判,根据判断结果进行资产配置及组合的构建,确定基金在股票、债券、货币市场工具等资产类别上的投资比例,并随着各类资产风险收益特征的相对变化,动态调整各资产类别的投资比例,控制市场风险,提高配置效率。 在大类资产配置中,本基金将主要考虑:(1)宏观经济指标,包括GDP增长率、工业增加值、PPI、CPI、市场利率变化、进出口数据变化等;(2)微观经济指标,包括各行业主要企业的盈利变化情况及盈利预期等;(3)市场指标,包括股票市场与债券市场的涨跌及预期收益率、市场整体估值水平及与国外市场的比较、市场资金的供求关系及其变化等;(4)政策因素,包括财政政策、货币政策、产业政策及其它与证券市场密切相关的各种政策。 (二)股票投资策略 基金管理人主要根据上市公司基本面数据、二级市场交易价格特征、分析师预期信息和行为特征、上市公司行为等数据和信息构建多个量化选股策略,并对组合中的相关策略,定期采用等权重配置进行再平衡,并在此基础上进行优化和调整。 1、量化策略构建流程 (1)构建理念 主要根据上市公司基本面数据、二级市场交易价格特征、分析师预期信息和行为特征、上市公司行为等数据和信息作为量化策略的输入信号。 (2)有效性检验标准 对量化策略基于历史数据回溯测试的收益进行检验,确保策略在回溯期内能够获得超越无风险收益的绝对收益,并对滚动时间窗口内的策略收益进行显著性检验,避免短期极端收益导致收益“虚高”。 (3)相关性检验标准 对各量化策略的历史回溯收益和样本外检测数据进行相关性检验,选择相关性较低的策略构建多策略组合。多个策略之间的输入信号具有较低的相关性,有助于保证各个策略的收益保持较低的相关性。 2、量化策略相关子策略 (1)基于基本面的多因子选股策略 基金管理人对上市公司基本面数据进行因子化,并进行了历史回测,选择长期表现稳定的因子作为选股标准,主要选择盈利水平因子、成长性因子、盈利质量因子和估值因子等长期表现较好的因子。 (2)基于二级市场交易特征的多因子选股策略 基金管理人对二级市场交易特征数据进行因子化,并进行了历史回测,选择长期表现稳定的因子作为选股标准,主要选择股价冲击成本因子、价格弹性因子、价格动量因子、非线性市值等长期表现较好的因子。 (3)分析师羊群行为事件驱动策略 分析师对股票的推荐行为存在明显的羊群行为特征,会对股价形成持续的推动作用,基金管理人利用这一效应构建了与之相对应的事件驱动策略。 (4)上市公司盈利持续高增长事件驱动策略 上市公司业绩持续增长是上市公司二级市场价格上涨的最主要原因,基金管理人也基于上述效应构建了相应的事件驱动策略,对发布业绩预增等相关公告的上市公司进行重点跟踪分析和评估。 3、量化策略收益跟踪与再平衡 基金管理人将对备选策略库中的策略的收益进行持续跟踪,根据信息来源、收益率、相关性筛选在组合中应用的策略。同时对组合相关策略进行日度表现监控,当策略出现明显回撤并超过风控阀值时,降低相应策略的仓位,控制下行风险;当备选策略的表现明显优于当前组合中的策略时,对现有策略进行及时替换。 (三)债券投资策略 本基金在实际的投资管理运作中,将运用利率配置策略、类属配置策略、信用配置策略、相对价值策略及单个债券选择策略等多种策略,以获取债券市场的长期稳定收益。 1、利率配置策略 利率策略主要是从组合久期及组合期限结构两个方向制定针对市场利率因素的投资策略。通过研究分析宏观经济,预测财政政策、货币政策等政府宏观经济政策取向,分析金融市场资金供求状况变化趋势及结构,在此基础上预测金融市场利率水平变动趋势,以及金融市场收益率曲线斜度变化趋势。 2、类属配置策略 债券类属策略主要是通过研究国民经济运行状况,货币市场及资本市场资金供求关系,以及不同时期市场投资热点,分析国债、金融债、企业债券等不同债券种类的利差水平,评定不同债券类属的相对投资价值,确定组合资产在不同债券类属之间配置比例。 3、信用配置策略 信用策略主要是根据国民经济运行周期阶段,分析企业债券发行人所处行业发展前景,发行人业务发展状况,企业市场地位,财务状况,管理水平,债务水平等因素,评价债券发行人的信用风险。并根据特定债券的发行契约,评价债券的信用级别,确定企业债券的信用风险利差。对企业债券信用级别的研判与投资,主要是发现信用风险利差上的相对投资机会,而不是绝对收益率的高低。 4、相对价值策略 本基金认为市场普遍存在着失效的现象,短期因素的影响被过分夸大。债券市场的参与者众多,投资行为、风险偏好、财务与税收处理等各不相同,发掘存在于这些不同因素之间的相对价值,也是本基金发现投资机会的重要方面。 5、单个债券选择策略 根据单个债券到期收益率相对于市场收益率曲线的偏离程度,结合其信用等级、流动性、选择权条款、税赋特点等因素,确定其投资价值,选择那些定价合理或价值被低估的债券进行投资。 (四)权证投资策略 本基金投资权证的原则是有利于基金资产增值和投资风险控制,具体权证投资的策略是: 1、考量标的股票合理价值、标的股票价格、行权价格、行权时间、行权方式、股价历史与预期波动率和无风险收益率等要素,利用Black–Scholes模型、二叉树模型及其它权证定价模型计算权证合理价值。 2、根据权证合理价值与其市场价格间的差幅即“估值差价(Value Price)”以及权证合理价值对定价参数的敏感性,结合标的股票合理价值考量,决策买入、持有或沽出权证。 (五)股指期货投资策略 本基金将以投资组合的避险保值和有效管理为目标,在风险可控的前提下,本着谨慎原则,适当参与股指期货的投资。利用股指期货流动性好,交易成本低等特点,在市场向下带动净值走低时,通过股指期货快速降低投资组合的仓位,从而调整投资组合的风险暴露,避免市场的系统性风险,改善组合的风险收益特性;并在市场快速向上基金难以及时提高仓位时,通过股指期货快速提高投资组合的仓位,从而提高基金资产收益。 (六)资产支持证券投资策略 本基金投资资产支持证券将综合运用久期管理、收益率曲线、个券选择和把握市场交易机会等积极策略,在严格遵守法律法规和基金合同基础上,通过信用研究和流动性管理,选择经风险调整后相对价值较高的品种进行投资,以期获得长期稳定收益。

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4次,每次收益分配比例不得低于该次可供分配利润的20%,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按除权日经除权后的该基金份额净值自动转为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、每一基金份额享有同等分配权; 5、投资者的现金红利保留到小数点后第2位,由此误差产生的收益或损失由基金资产承担; 6、法律法规或监管机关另有规定的,从其规定。

沪深300指数收益率*50%+中证综合债指数收益率*50%

本基金为混合型基金,具有较高风险、较高预期收益的特征,其风险和预期收益低于股票型基金、高于债券型基金和货币市场基金。

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。