申万菱信国证2000指数增强型发起式A
(015921.jj)国证2000 (半年) 申万菱信基金管理有限公司持有人户数767.00
成立日期2022-07-15
总资产规模
1,821.41万 (2024-09-30)
基金类型指数型基金当前净值1.0072基金经理王剑管理费用率1.00%管托费用率0.15%持仓换手率885.68% (2024-06-30) 成立以来分红再投入年化收益率0.30%
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申万菱信国证2000指数增强型发起式A(015921) - 基金经理

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基金经理任职日期离任日期任职时长年化投资收益率国证2000年化投资收益率总投资收益率国证2000总投资收益率
王剑2022-07-15 -- 2年5个月任职表现0.30%--0.72%0.87%

当前基金经理

基金经理职务从业年限管理年限详情任职日期
王剑本基金基金经理95.1王剑先生:中国,复旦大学光学博士,历任上海东证期货有限公司研究所研究员等职务,2015年1月加入浙商基金管理有限公司,目前任职于智能投资部。2019年10月30日至2020年12月7日担任浙商港股通中华交易服务预期高股息指数增强型证券投资基金基金经理。曾任浙商中证500指数增强型证券投资基金基金经理。2020年12月7日不在担任浙商沪深300指数增强型证券投资基金(LOF)基金经理。2020年12月加入申万菱信基金,现任职于量化投资部。2021年3月22日担任申万菱信量化小盘股票型证券投资基金(LOF)的基金经理。现任申万菱信智量混合型证券投资基金、申万菱信国证2000指数增强型发起式证券投资基金基金经理。2023年2月8日任申万菱信碳中和智选混合型发起式证券投资基金的基金经理。2022-07-15

基金投资策略和运作分析 (2024-09-30)

2024年第三季度,股市经历了前期的波动下跌,随后在政策的积极影响下实现了V型反弹。在这一过程中,之前跌幅较大的科创板和创业板表现出了显著的上涨。与此同时,之前表现较好的红利策略未能跟上市场的整体上涨趋势,而与成长性和高贝塔值相关的因子则表现出色,相比之下,红利和低估值因子的表现则不尽如人意。在这次市场上涨中,交易量的快速增加导致了指数的大幅上升。尽管如此,市场的整体估值仍然处于中性偏低的分位数水平。在政策的持续支持下,市场有望摆脱过去三年的震荡下行趋势。从股票和债券的相对价值来看,当前权益市场的吸引力相对较高。因此,基金预计将保持较高的持仓水平。在未来的操作中,基金将均衡配置各种因子,并持续优化算法以挖掘更多因子,同时优化不同投资策略的配置方式。

基金投资策略和运作分析 (2024-06-30)

在2024年上半年,股市呈现出显著的分化现象。沪深300指数所代表的大型股票表现相对出色,而中证2000指数所代表的小型股票则出现调整。这种分化的原因有两方面:首先,由于过去几年小市值股票的过于集中,当市场风格发生调整时,在反身性效应的影响下,小市值股票受到较大的压力;其次,随着国九条政策的推出,市场更加重视分红和公司基本面,而许多小市值公司的财务状况有待改善,导致投资者倾向于那些分红率高且基本面相对稳健的大型股票。从投资风格的角度来看,小市值股票回撤较大,而低估值、高分红的股票则表现相对出色。在宏观经济基本面方面,与内需相关的消费、房地产和基础设施建设等领域表现较弱,而与外需相关的领域则持续改善,并通过制造业为经济稳定增长提供了支撑。从当前的视角来看,A股市场的整体预期收益率(ERP)处于相对高位,这为权益类资产的后续表现提供了乐观的预期。基于此,预计未来基金会保持较高的仓位运作。

基金投资策略和运作分析 (2024-03-31)

2024年一季度对量化而言是艰难的时刻,市场打破了特别强势的风格——小市值风格,而很多量价因子都和该风格有极大的相关性,从而导致基金的超额出现了较大回撤,其背后原因是过去高频量化产品的快速发展,导致交易的拥挤。当市场出现一定回调后,反身性加速了风格的调整。本基金运用的因子一大部分都是通过机器学习而来的量价类因子,所以基金超额出现了较大回撤。展望未来,基金在操作中对风格因子将进行一定阶段的约束,对交易拥挤类策略也抱有敬畏之心。现阶段,经济复苏的形式更加明朗,未来基本面因子或将有望有较好表现,未来基金中也会增加基本面因子的权重。

基金投资策略和运作分析 (2023-12-31)

2023年市场整体表现走弱,其背后可能源自经济复苏弱于市场预期。在此背景下,微盘股表现较好,与高景气的赛道股形成鲜明对比。在因子层面反映的是,分析师预期以及成长因子表现较弱,而量价类因子表现优异,特别是通过AI方式合成的选股因子表现强势。本基金在过去一年里,不断增加了AI选股因子的投资占比,也获取了一定的超额收益。

管理人对宏观经济、证券市场及行业走势的简要展望 (2024-06-30)

展望下半年,以行业轮动和多因子模型方式进行选股,结合机器学习的方式,争取做出超额收益。