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基本概况

基金全称天弘文化新兴产业股票型证券投资基金基金简称天弘文化新兴产业
基金代码164205(前端)基金类型股票型
发行日期2010年07月08日成立日期/规模2010年08月12日 / 4.406亿份
资产规模0.49亿元(截止至:2018年09月30日)份额规模0.4706亿份(截止至:2018年09月30日)
基金管理人天弘基金基金托管人工商银行
基金经理人田俊维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1.00%(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)
业绩比较基准中证800指数收益率*80% + 中证综合债指数收益率*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》

本基金主要投资于文化新兴产业相关的优质上市公司,通过精选个股和风险控制,力求为基金份额持有人获取超过业绩比较基准的收益。

暂无数据

本基金的投资对象是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)、权证、债券(包括国债、央行票据、金融债、企业债、公司债、次级债、地方政府债券、中期票据、中小企业私募债、可转换债券(含分离交易可转债)、短期融资券等)、资产支持证券、债券回购、银行存款、同业存单、股指期货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)。

1、资产配置策略 本基金通过自上而下的宏观分析与自下而上的市场研判进行前瞻性的资产配置决策。在大类资产配置上,本基金将通过对各种宏观经济变量(包括GDP增长率、CPI走势、货币供应增长率、市场利率水平等)的分析和预测,研判宏观经济运行所处的经济周期及其演进趋势,同时,积极关注财政政策、货币政策、汇率政策、产业政策和证券市场政策等的变化,分析其对不同类别资产的市场影响方向与程度,通过考察证券市场的资金供求变化以及股票市场、债券市场等的估值水平,并从投资者交易行为、企业盈利预期变化与市场交易特征等多个方面研判证券市场波动趋势,进而综合比较各类资产的风险与相对收益优势,结合不同市场环境下各类资产之间的相关性分析结果,对各类资产进行动态优化配置,以规避或分散市场风险,提高并稳定基金的收益水平。 2、股票投资策略 (1)文化新兴产业的定义 本基金所指的文化新兴产业是指中国经济发展和结构转型中与文化相关的新兴产业,涵盖文化传媒、休闲娱乐、信息技术、新兴消费等产业,具体包括传媒、旅游、教育、体育四个行业以及与文化相关的信息技术和新兴消费两个延展领域。 1)传媒行业主要包括:有线网络、新闻出版、广告营销、电影娱乐、电视综艺、动漫游戏、互联网信息服务、移动互联网服务等相关行业。 2)旅游行业主要包括:景区、酒店、度假村、游轮、餐饮、旅行社、在线旅游等相关行业。 3)教育行业主要包括:出国留学服务、职业培训、课外辅导、教育信息化等相关行业。 4)体育行业主要包括:体育用品、体育媒体、体育培训、体育彩票、体育赛事组织、体育场馆运营、体育健身休闲活动等相关行业。 5)与文化相关的信息技术领域主要是指:随着信息技术的发展和升级,与文化和互联网相融合而催生出新的技术形态与商业模式。包括但不限于人工智能、虚拟现实、大数据、云计算、物联网、信息安全、互联网金融、在线医疗、智能驾驶、智能硬件等相关领域。 6)与文化相关的新兴消费领域主要是指:随着消费市场的发展,消费者支出会从衣食住行向文化娱乐升级,由此产生新的消费形态。包括但不限于电子商务、粉丝经济、现代物流、新型零售、医疗服务等相关领域。未来随着经济和技术的不断发展,本基金将视实际情况动态调整对文化新兴产业股票的识别及认定。本基金将根据以上几方面指标制定并适时调整股票配置策略。 (2)个股精选策略 在行业配置的基础上,本基金管理人将采用自下而上的研究方法,采取定性和定量分析相结合的方法对上市公司基本面进行深入分析,运用不同的估值方法对上市公司的估值水平进行分析,精选优质股票构建投资组合。 1)本基金对上市公司的定性分析主要包括以下几个方面: a 公司的竞争优势:重点考察公司的市场优势、资源优势、产品优势、政策优势等; b 公司的盈利模式:对企业盈利模式的考察重点关注企业盈利模式的属性以及成熟程度,是否具有不可复制性、可持续性、稳定性; c 公司治理方面:考察上市公司是否有清晰、合理、可执行的发展战略;是否具有合理的治理结构,管理团队是否团结高效、经验丰富,是否具有进取精神等。 2)本基金主要对反映上市公司质量和增长潜力的成长性指标、财务指标和估值指标等进行定量分析,包括: a 成长性指标:收入增长率、营业利润增长率和净利润增长率等; b 财务指标:毛利率、营业利润率、净利率、净资产收益率、经营活动净收益/利润总额等; c估值指标:市盈率(PE)、市盈率相对盈利增长比率(PEG)、市销率(PS)和总市值等。 3、债券等固定收益类资产的投资策略 本基金将在控制市场风险与流动性风险的前提下,根据不同债券类金融工具的到期收益率、流动性和市场规模等情况,并结合各债券品种之间的信用利差水平变化特征、宏观经济变化以及税收因素等的预测分析,综合运用类属资产配置策略、收益率曲线策略、久期策略、套利策略、个券选择策略等,对各类债券金融工具进行优化配置,力求规避风险并实现基金资产的保值增值。 (1)久期选择 本基金根据中长期的宏观经济走势和经济周期波动趋势,判断债券市场的未来走势,并形成对未来市场利率变动方向的预期,动态调整组合的久期。当预期收益率曲线下移时,适当提高组合久期,以分享债券市场上涨的收益;当预期收益率曲线上移时,适当降低组合久期,以规避债券市场下跌的风险。 (2)收益率曲线分析 本基金除考虑系统性的利率风险对收益率曲线形状的影响之外,还将考虑债券市场微观因素对收益率曲线的影响,如历史期限结构、新债发行、回购及市场拆借利率等,形成一定阶段内的收益率曲线变动趋势的预期,并适时调整基金的债券投资组合。 (3)债券类属选择 本基金根据对金融债、企业债(公司债)、可转债等债券品种与同期限国债之间利差(可转债为期权调整利差(OAS))变化分析与预测,确定不同类属债券的投资比例及其调整策略。 (4)个债选择 本基金根据债券市场收益率数据,运用利率模型对单个债券进行估值分析,并结合债券的信用评级、流动性、息票率、税赋等因素,选择具有良好投资价值的债券品种进行投资。对于含权类债券品种,如可转债等,本基金还将结合公司基本面分析,综合运用衍生工具定价模型分析债券的内在价值。 (5)信用风险分析 本基金通过对信用债券发行人基本面的深入调研分析,结合流动性、信用利差、信用评级、违约风险等的综合评估结果,选取具有价格优势和套利机会的优质信用债券产品进行投资。 (6)中小企业私募债券投资策略 中小企业私募债券采取非公开方式发行和交易,并限制投资者数量上限,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。本基金将采用谨慎投资策略进行中小企业私募债券的投资,在重点分析和跟踪发债主体的信用基本面基础上,综合考虑信用基本面、债券收益率和流动性等要素,确定具体个券的投资策略。 4、权证投资策略 本基金将从权证标的证券基本面、权证定价合理性、权证隐含波动率等多个角度对拟投资的权证进行分析,以有利于资产增值为原则,加强风险控制,谨慎参与投资。 5、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,根据风险管理的原则,以套期保值为目的,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。 (1)避险保值 利用股指期货,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。 (2)有效管理 利用股指期货流动性好,交易成本低等特点,对投资组合的仓位进行及时调整,提高投资组合的运作效率。 6、资产支持证券投资策略 本基金将在宏观经济和基本面分析的基础上,对资产证券化产品的质量和构成、利率风险、信用风险、流动性风险和提前偿付风险等进行定性和定量的全方面分析,评估其相对投资价值并作出相应的投资决策,力求在控制投资风险的前提下尽可能的提高本基金的收益。 今后,随着证券市场的发展、金融工具的丰富和交易方式的创新等,基金还将积极寻求其他投资机会,如法律法规或监管机构以后允许基金投资其他品种,本基金将在履行适当程序后,将其纳入投资范围以丰富组合投资策略。

1、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; 2、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; 3、每一基金份额享有同等分配权,今后若增加、减少或调整基金份额类别,则同类别内每一份基金份额享有同等分配权; 4、法律法规或监管机关另有规定的,从其规定。

中证800指数收益率*80% + 中证综合债指数收益率*20%

本基金为股票型基金,属于较高风险、较高收益预期的基金品种,其风险收益预期高于货币市场基金、债券型基金和混合型基金。

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。