基金全称 | 长信量化先锋混合型证券投资基金 | 基金简称 | 长信量化先锋混合A |
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基金代码 | 519983(前端) | 基金类型 | 混合型-偏股 |
发行日期 | 2010年10月11日 | 成立日期/规模 | 2010年11月18日 / 3.247亿份 |
资产规模 | 5.78亿元(截止至:2024年09月30日) | 份额规模 | 3.8710亿份(截止至:2024年09月30日) |
基金管理人 | 长信基金 | 基金托管人 | 交通银行 |
基金经理人 | 左金保 | 成立来分红 | 每份累计0.85元(3次) |
管理费率 | 1.20%(每年) | 托管费率 | 0.20%(每年) |
销售服务费率 | 0.00%(每年) | 最高认购费率 | 1.20%(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*75%+中证综合债券指数收益率*25% | 跟踪标的 | 该基金无跟踪标的 |
本基金通过数量化模型,合理配置资产权重,精选个股,在充分控制投资风险的前提下,力求实现基金资产的长期、稳定增值。
用数量化投资技术战胜市场。
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、存托凭证、债券、货币市场工具、权证、资产支持证券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。 如法律法规或监管机构以后允许基金投资其他品种,本基金管理人在履行适当程序后,可以将其纳入投资范围。
本基金采用数量化投资策略建立投资模型,将投资思想通过具体指标、参数的确定体现在模型中,并利用数量化投资纪律严格、投资视野宽阔、风险水平可控等优势,切实贯彻自上而下的资产配置和自下而上的个股选择全程数量化的投资策略,以保证在控制风险的前提下实现收益最大化。 本基金的投资策略包括两部分:一是通过自上而下的资产配置策略确定各类标的资产的配置比例,并对组合进行动态管理,进一步优化整个组合的风险收益参数;二是通过自下而上的上市公司研究,借助长信行业多因素选股模型选取具有投资价值的上市公司股票。 本基金投资策略的基本框架如下: ■ 图:本基金投资策略基本框架 1、大类资产配置策略 本基金采用“自上而下”的资产配置方法,运用在国际资产配置决策领域广泛应用的Black-Litterman模型确定本基金资产在股票、债券及其他金融工具等类别资产间的分配比例。在具体的资产配置过程中,通过把握宏观经济增长的长期趋势,短期的经济周期波动以及政策导向,判断各类资产的风险程度和收益特征,并随着各类证券风险收益特征的相对变化,合理调整股票资产、债券资产和其他金融工具的比例,以达到控制风险、增加收益的目的。 2、股票投资策略 本基金对股票的投资采用“自上而下”的行业配置策略以及“自下而上”的数量化选股策略,在纪律化模型约束下,紧密跟踪策略,严格控制运作风险,并根据市场变化趋势,定期对模型进行调整,以改进模型的有效性,从而取得较高的收益。 (1)行业配置 本基金所构建的股票投资组合在行业配置方面仍然采用Black-Litterman模型确定各行业的投资权重。Black-Litterman模型基于市场均衡状态下各行业隐含的超额收益率和市场权重,融入基金管理人对各行业的预期收益观点,在基金整体风险水平可控的前提下,实现各行业的合理配置和优化。 具体来讲,由于本基金的行业划分采用申银万国一级行业分类体系,因此23个一级行业隐含的超额收益率及市场权重可由各行业历史收益率以及当前的市值权重计算得出。此外,基金管理人通过上中下游行业跟踪分析、积极型行业和防御型行业轮动特点的趋势研究,形成本基金行业配置量化的预期收益观点。最后,Black-Litterman模型采用贝叶斯方法把隐含的超额收益率和观点收益结合起来,对均衡的市场权重进行调节,使得组合达到最优的预期风险收益。 本基金将结合Black-Litterman模型给出的行业配置权重,确定股票组合中每只股票的配置比例。 (2)个股选择 本基金在确定行业配置权重后运用长信行业多因素选股模型进行个股的选择。个股选择分为股票库的建立和个股的精选两个部分。 A、股票库的建立 本基金利用反映估值水平的财务指标对全部A股上市公司股票进行筛选,通过对估值指标(PE、PB、PCF等)为负值或异常值的股票的剔除,构建本基金股票库。本基金股票库定期进行调整,原则上每三个月调整一次。 B、个股精选 考虑到二级市场业绩驱动的复杂性,长信行业多因素选股模型基于对申银万国一级行业运行特征的长期跟踪研究以及大量历史数据的实证检验,选取出对A股股价具有较强影响的四类因子,分别是价值因子、成长因子、基本面因子和市场因子。 价值因子考虑市盈率(PE)、市净率(PB)、市现率(PCF)、股息率、净资产收益率(ROE)等指标; 成长因子考虑主营收入增长率、净利润增长率、预期每股收益(EPS)、预期每股收益(EPS)增长率、PEG等指标; 基本面因子考虑销售毛利率、息税前利润/营业总收入、营业总成本/营业总收入、总资产周转率等指标; 市场因子考虑个股收益率的动量和反转等指标。 长信行业多因素选股模型通过对个股历史数据及一致预期数据的实证检验以及对行业景气周期的考量,利用聚类分析、横截面数据与面板数据分析、遗传算法等量化技术考察上述四类因子对申银万国一级行业分类体系下各行业的影响,从而确定行业内部各因子的重要性顺序,并按照此顺序对各行业股票进行分步筛选来确定股票投资名单。当股票投资组合名单及行业配置权重确定后,本基金将通过个股权重的优化来构建本基金股票资产的投资组合。其中,优化权重的目标是使股票投资组合的风险调整后收益最大化。当股票投资组合构建完成后,基金管理人会进一步根据组合内个股价格波动、风险收益变化的实际情况,定期或不定期优化个股权重,以确保整个股票组合的风险处于可控范围内。 (3)存托凭证投资策略 本基金将根据本基金的投资目标和股票投资策略,基于对基础证券投资价值的深入研究判断,进行存托凭证的投资。 3、债券投资策略 本基金在债券资产的投资过程中,将采用积极主动的投资策略,结合宏观经济政策分析、经济周期分析、市场短期和中长期利率分析、供求变化等多种因素分析来配置债券品种,在兼顾收益的同时,有效控制基金资产的整体风险。在个券的选择上,本基金将综合运用估值策略、久期管理策略、利率预期策略等多种方法,结合债券的流动性、信用风险分析等多种因素,对个券进行积极的管理。 4、权证投资策略 本基金在证监会允许的范围内适度投资权证,投资原则为有利于基金资产增值和加强基金风险控制。权证的选择是一个全面综合考虑的过程,本基金对权证的投资将以控制投资风险为主,适当采用以下方式进行投资。 (1)通过对权证标的证券的基本面研究,结合股价波动率等参数,运用数量化期权定价模型,确定其合理内在价值并结合期权定价模型估计权证价值; (2)在对权证价值分析的基础上,根据权证的溢价率和隐含波动率等指标,寻找溢价率低的权证,降低风险和提高潜在的收益; (3)在考虑权证价值、溢价率、隐含波动率的基础上,重点考察权证的流动性风险,使其流动性与基金的规模相匹配,进行合理的配置。
1、基金收益分配采用现金方式或红利再投资方式(指将现金红利按除息日除权后的基金份额净值为计算基准自动转为基金份额进行再投资),基金份额持有人可选择现金方式或红利再投资方式;若基金份额持有人事先未做出选择,本基金默认的收益分配方式是现金分红;若基金份额持有人选择红利再投资,红利再投资的份额免收申购费用; 2、每一基金份额享有同等分配权; 3、在符合有关基金分红条件的前提下,基金收益每年最多分配6次,每次收益分配最低比例不得低于收益分配基准日可供分配利润的30%,若基金合同生效不满3个月可不进行收益分配(可供分配利润是指期末资产负债表中未分配利润与未分配利润中已实现收益的孰低数); 4、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净额后不能低于面值; 5、分红权益登记日申请申购的基金份额不享受当次分红,分红权益登记日申请赎回的基金份额享受当次分红; 6、基金红利发放日距离收益分配基准日(即期末可供分配利润计算截至日)的时间不得超过15个工作日。 7、法律法规或监管机构另有规定的,从其规定。
本基金为混合型基金,其预期收益和风险高于货币型基金、债券型基金,而低于股票型基金,属于证券投资基金中的较高风险、较高收益品种。
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