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基本概况

基金全称泓德致远混合型证券投资基金基金简称泓德致远混合C
基金代码004966(前端)基金类型混合型
发行日期2017年08月07日成立日期/规模2017年08月30日 / 4.938亿份
资产规模0.57亿元(截止至:2018年06月30日)份额规模0.5312亿份(截止至:2018年06月30日)
基金管理人泓德基金基金托管人招商银行
基金经理人邬传雁成立来分红每份累计0.00元(0次)
管理费率1.20%(每年)托管费率0.15%(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)
业绩比较基准沪深300指数收益率×40%+中证综合债券指数收益率×60%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》

本基金在有效控制风险的前提下,通过合理的资产配置,综合运用多种投资策略,力争实现基金资产的长期稳健增值。

暂无数据

本基金的投资范围主要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(包括国债、央行票据、金融债券、企业债券、公司债券、中期票据、短期融资券、超短期融资券、公开发行的次级债券、政府支持机构债券、政府支持债券、地方政府债、可转换债券、中小企业私募债、证券公司短期公司债券等)、资产支持证券、债券回购、银行存款(包括协议存款、定期存款及其他银行存款)、货币市场工具(含同业存单)、权证、股指期货、国债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相关规定)。

(一)大类资产配置策略 本基金以获取基金资产的长期稳健增值为目标,通过定性分析与定量分析相结合的方法分析宏观经济和资本市场发展趋势,采用“自上而下”的分析视角,综合考量宏观经济发展前景,评估各类资产的预期收益与风险,合理确定本基金在股票、债券等各类别资产上的投资比例,并随着各类资产风险收益特征的相对变化,适时做出动态调整。 (二)股票投资策略 本基金股票投资以定性和定量分析为基础,从基本面分析入手。根据个股的估值水平优选个股,重点配置当前业绩优良、市场认同度较高、在可预见的未来其行业处于景气周期中的股票。 1、行业投资策略 本基金将综合考虑以下因素,进行股票资产在各行业间的配置。 (1)国家经济政策 本基金将积极关注政府未来的产业发展规划方向,以及配套的国家财政与税收政策、货币政策、产业政策、贸易政策、汇率政策等政策的变化,分析国家政策对主题行业的影响,重点投资于受益于国家政策变化、预期收益率较高的行业。 (2)经济周期 经济周期对各个行业的影响不尽相同,本基金主要从两个角度把握经济周期带来的投资机会:一是充分分析过往历史数据,找出经济周期对行业景气度影响的共性规律;二是将对当前所处经济周期阶段进行前瞻性分析,根据各行业在经济周期各阶段的预期表现,进行行业配置与调整,为投资者追求超额收益。 (3)行业发展前景 本基金将重点关注各行业的发展进程,捕捉行业科技技术、制造工艺、商业模式、人才结构等因素的最新变化,从而预测各行业的发展前景,发掘具有广阔发展潜力的行业,并相应对基金资产的行业配置进行调整。 (4)行业的相对估值水平 本基金将对各行业的相对估值水平进行动态分析,增加被市场低估的行业配置比例,降低盈利低于预期的行业配置比例。 (5)行业竞争格局 各行业内部的竞争格局不同,行业利润率存在较大差异。本基金将重点投资行业进入壁垒较高、利润率稳定或保持增长的行业。 2、个股投资策略 本基金管理人精选上市公司的经营状况、行业特征、驱动因素及同业比较等定性方面对个股进行基本面研究,选取具有持续经营能力的上市公司,组成股票投资组合。 (三)债券投资策略 本基金债券投资采取适当的久期策略、信用策略、时机策略和可转换债券投资策略相结合的方法。 1、利率预期策略 本基金密切跟踪最新发布的宏观经济数据和金融运行数据,分析宏观经济运行的可能情景,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,在此基础上预测市场利率水平变动趋势,以及收益率曲线变化趋势。在预期市场利率水平将上升时,降低组合的久期;预期市场利率将下降时,提高组合的久期。并根据收益率曲线变化情况制定相应的债券组合期限结构策略如子弹型组合、哑铃型组合或者阶梯型组合等。 2、信用策略 本基金密切跟踪国债、金融债、企业(公司)债等不同债券种类的利差水平,结合各类券种税收状况、流动性状况以及发行人信用质量状况的分析,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的配置比例,重点配置高等级债券。 债券品种选择方面,本基金对所有投资的信用品种进行详细的财务分析和非财务分析。财务分析方面,通过对财务报表分析,对企业规模、资产负债结构、偿债能力和盈利能力四方面进行评分;非财务分析方面主要通过实地调研或电话会议的形式评估企业管理能力、市场地位和发展前景等指标。本基金主要利用打分机制来评判该企业的风险状况,重点投资于低风险的企业债券。 3、时机策略 (1)骑乘策略。当收益率曲线比较陡峭时,也即相邻期限利差较大时,可以买入期限位于收益率曲线陡峭处的债券,也即收益率水平处于相对高位的债券,随着持有期限的延长,债券的剩余期限将会缩短,从而此时债券的收益率水平将会较投资期初有所下降,通过债券的收益率的下滑,进而获得资本利得收益。 (2)息差策略。利用回购利率低于债券收益率的情形,通过正回购将所获得资金投资于债券以获取超额收益。 (3)利差策略。对两个期限相近的债券的利差进行分析,从而对利差水平的未来走势做出判断,从而进行相应的债券置换。 4、可转换债券投资策略 可转换债券不同于一般的公司债券,该债券赋予投资者在一定条件下将可转换债券转换成股票的权利,投资者可能还具有回售等其他权利,因此从这方面看可转换债券的理论价值应等于普通债券的基础价值和可转换债券自身内含的期权价值之和。本基金在合理地给出可转换债券估值的基础上,尽量有效地挖掘出投资价值较高的可转换债券。 (四)资产支持证券投资策略 本基金通过考量宏观经济走势、支持资产所在行业景气情况、资产池结构、提前偿还率、违约率、市场利率等因素,预判资产池未来现金流变动;研究标的证券发行条款,预测提前偿还率变化对标的证券平均久期及收益率曲线的影响,同时密切关注流动性变化对标的证券收益率的影响,在严格控制信用风险暴露程度的前提下,通过信用研究和流动性管理,选择风险调整后收益较高的品种进行投资。 (五)中小企业私募债投资策略 由于中小企业私募债采取非公开方式发行和交易,并限制投资人数量上限,整体流动性相对较差。同时,受到发债主体资产规模较小、经营波动性较高、信用基本面稳定性较差的影响,整体的信用风险相对较高。中小企业私募债的这两个特点要求在具体的投资过程中,应采取更为谨慎的投资策略。本基金认为,投资该类债券的核心要点是分析和跟踪发债主体的信用基本面,并综合考虑信用基本面、债券收益率和流动性等要素,确定最终的投资决策。 (六)证券公司短期公司债券投资策略 基于期限匹配、风险控制的需求,本基金将综合研究及跟踪证券公司短期公司债券的信用风险、流动性风险等方面的因素,适当投资证券公司短期公司债券。在期限匹配的前提下,选择风险与收益匹配的品种优化配置。 (七)股指期货投资策略 本基金以套期保值为目的,在风险可控的前提下,本着谨慎原则,适度参与股指期货投资。通过对现货市场和期货市场运行趋势的研究,结合基金股票组合的实际情况及对股指期货的估值水平、基差水平、流动性等因素的分析,选择合适的期货合约构建相应的头寸,以调整投资组合的风险暴露,降低系统性风险。 (八)国债期货投资策略 本基金在进行国债期货投资时,将根据风险管理原则,以套期保值为主要目的,采用流动性好、交易活跃的期货合约,通过对债券市场和期货市场运行趋势的研究,结合国债期货的定价模型寻求其合理的估值水平,与现货资产进行匹配,通过多头或空头套期保值等策略进行套期保值操作。基金管理人将充分考虑国债期货的收益性、流动性及风险性特征,运用国债期货对冲系统性风险、对冲特殊情况下的流动性风险。 (九)权证投资策略 本基金的权证投资以控制风险和锁定收益为主要目的。在个券层面上,本基金通过对权证标的公司的基本面研究和未来走势预判,估算权证合理价值,同时还充分考虑个券的流动性,谨慎进行投资。

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自动转为同一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、本基金同一类别的每一基金份额享有同等分配权; 5、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×40%+中证综合债券指数收益率×60%

本基金为混合型基金,属于较高预期风险、较高预期收益的品种,其长期预期风险与预期收益特征低于股票型基金,高于债券型基金、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。