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4.1260
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近一月累计增长率
本基金沪深300
暂无数据
3.38%
10.97%
312.60%
嘉实美国成长股票型证券投资基金
000043
QDII型
中风险
开放交易
2013-06-14
626,192,373.30份
资产分布 (截止日期 2024-03-31)
| 资产分布 | 占总资产比例(%) |
| 股票 | 0 |
| 债券 | 0 |
| 现金 | 0 |
| 其他 | 0 |
主要持有 (截止日期 2024-03-31)
| 股票名称 | 持仓量(股) | 市值(元) | 占净资产比例 |
| 英伟达 | 37,656 | 241,403,510.78 | 8.81% |
| 微软 | 69,196 | 206,550,641.25 | 7.54% |
| 亚马逊 | 116,662 | 149,303,572.62 | 5.45% |
| 谷歌-A | 127,870 | 136,929,378.51 | 5.00% |
| 苹果 | 110,051 | 133,893,615.18 | 4.89% |
| Meta Platforms Inc-A | 30,371 | 104,633,868.53 | 3.82% |
| 礼来 | 12,154 | 67,085,536.83 | 2.45% |
| 博通 | 5,715 | 53,742,625.27 | 1.96% |
| 特斯拉 | 31,364 | 39,118,123.29 | 1.43% |
| 万事达 | 9,414 | 32,165,182.36 | 1.17% |
中风险
95%×罗素1000成长指数收益率+5%×境内银行活期存款税后利率
张自力 -- 基金经理
张自力先生,理论物理学博士,26年证券从业经历,具有基金从业资格,美国。曾任美国世纪投资管理公司(American Century Investments)资深副总经理,研究部总监暨基金经理,负责直接管理、支持公司旗下近二百亿美元的多项大型公募基金和对冲基金类产品。2012年2月加入嘉实基金管理有限公司,曾任定量投资部负责人,现任人工智能投资部负责人。2017年7月1日至2018年9月20日任嘉实量化阿尔法混合型证券投资基金基金经理、2017年7月4日至2018年9月20日任嘉实中小企业量化活力灵活配置混合型证券投资基金基金经理。2013年6月14日至今任嘉实美国成长股票型证券投资基金基金经理、2015年6月9日至今任嘉实事件驱动股票型证券投资基金基金经理、2021年11月23日至今任嘉实全球价值机会股票型证券投资基金(QDII)基金经理。
本基金主要投资于美国大盘成长型股票,在股票选择及组合构建方面均运用量化投资方法并结合风险管理手段,力争获取长期资本增值。
本基金可投资于下列金融产品或工具:银行存款、可转让存单、商业票据、回购协议、短期政府债券等货币市场工具;政府债券、公司债券、可转换债券、住房按揭支持证券、资产支持证券等
1. 资产配置策略本基金不尝试进行择时操作。在正常的市场条件下,本基金将在基金合同以及法律法规所允许的投资范围内,最大程度的持有股票类资产。当基金经理认为足够审慎时,本基金亦可以将小部分资产配置于债券类和现金类等大类资产上。
2. 股票投资策略本基金采用主动的量化投资策略。本基金将依托内部自主研发的定量投资模型以及强大的数据库系统,构建投资组合。其中,核心模型包括成长性模型、多因子Alpha模型、风险预测模型、交易成本模型以及先进的投资组合优化器。嘉实量化投资团队将根据市场外在与内在变化趋势,定期或不定期地对模型进行复核,并做出相应调整,以不断改善模型的适用性。
本基金主要投资于市值超过20亿美元的美国大盘股票;在此基础上,本基金将通过成长性模型挑选出足够数量的最具成长性的股票(一般来说为1000~1500只,基金经理可根据实际市场情况对此进行调整)作为股票选择的样本空间。
在选择股票方面,本基金运用量化投资技术分两步进行:首先,基金经理通过多因子Alpha模型对样本空间中股票的预期超额收益由高到低进行排序、打分。第二步,基金经理将综合利用风险预测模型、交易成本模型以及投资组合优化器对第一步所甄选的股票进行投资组合的最优化,使最终的投资组合能够在预期收益、预期风险以及交易成本等方面达到最优的平衡。目标是在不承担更多风险的前提下,使基金获得高于业绩比较基准的收益。
在卖出股票方面,基金经理将主要考虑以下几点:
1)某只股票的投资机会是否逊于其它股票;
2)某只股票的潜在风险是否高于其预期收益;
3)特殊事件是否影响了对股票的原有预期。
本基金所应用的核心模型具体如下:
1)成长性模型成长性模型主要用来衡量股票的潜在增长能力和持续盈利能力。其中潜在增长能力主要通过公司收入增长率、预期收入的变化等指标衡量;持续盈利能力主要通过公司营业利润的变化等指标衡量。
2)多因子Alpha模型嘉实多因子Alpha模型是嘉实量化投资团队经过严密的现代行为金融理论指导以及长时间的实践经验总结而研发的,用精选的多个因子准确捕捉市场中非理性投资所带来的Alpha投资机会,深入挖掘预期产生超额回报的个股。该模型的因子可归为如下几类:估值(Valuation)、成长(Growth)、质量(Quality)、分析师情绪(Sentiment)、动量(Momentum)、市场因素(Market)。这些类别综合了来自市场各类投资者,公司各类报表,分析师及监管政策等各方面信息。该模型利用嘉实长期积累并不断扩展的强大的数据库,科学客观地综合了大量的各类信息。嘉实量化投资团队根据市场状况及变化对各类信息的重要性做出具有一定前瞻性的判断,适时调整各因子类别的具体组成及权重。
3)风险预测模型在追求超额收益的同时,投资也需要适度风险预算的支持。该多因子模型将帮助基金经理有效的控制投资组合的风险预算。
4)交易成本模型本基金的交易成本模型既考虑固定成本,也考虑交易的市场冲击效应,在控制成本最低的基础上减少交易造成的负业绩影响。
5)投资组合优化器本基金通过投资组合优化器的应用,对所甄选的股票进行投资组合的最优化,使最终的投资组合能够在预期收益、预期风险以及交易成本等方面达到最优的平衡。
3. 固定收益投资策略本基金的固定收益投资主要用于基金流动性管理。
固定收益投资采取“自上而下”的策略,深入分析宏观经济、货币政策和利率变化趋势以及不同固定收益品种的收益率水平、流动性和信用风险等因素,以价值发现为基础,采取以久期管理策略为主,辅以收益率曲线策略、收益率利差策略等,确定和构造能够提供稳定收益、较高流动性的债券和货币市场工具组合。
4. 衍生品投资策略本基金的衍生品投资将严格遵守证监会及相关法律法规的约束,合理利用衍生工具。投资原则为有利于基金资金的风险管理及流动性管理,控制下跌风险,实现保值和锁定收益。
衍生产品的使用好处是低成本,可对冲风险。本基金将投资于流动性好的股指期货为主。投资流程如下:基金经理提交投资衍生品的建议报告,其中应包括宏观分析、市场分析、决策依据(结合定量部门计算的组合beta 值)、采用的具体合约种类、数量、到期日、合约的流动性分析等。风险控制部门根据报告计算相应的指标,包括在险价值分析、情景分析、压力测试等,并对基金经理的投资建议表示意见。投资决策委员会根据内部流程进行最终决策。在投资策略实施后,基金经理根据市场状况和组合股票仓位情况作出期货合约的平仓或加仓决定,同时报投资决策委员会批准。风险控制部门每日须对组合头寸和保证金情况进行监控,以确保流动性足够以及符合基金合同规定的投资限制,发现问题立即向投资决策委员会报告。
| 名称 | 费率 |
| 基金管理费 | 1.80% |
| 基金托管费 | 0.35% |
| 销售服务费 | -- |
| 条件 | 认购费率 |
| 条件 | 申购费率 |
| 0.00万元 < 申购金额 < 50.00万元 | 1.50% |
| 50.00万元 ≤ 申购金额 < 200.00万元 | 1.20% |
| 200.00万元 ≤ 申购金额 < 500.00万元 | 0.80% |
| 申购金额 ≥ 500.00万元 | 1000.00元/笔 |
| 条件 | 赎回费率 |
| 0天 < 持有期限 < 7天 | 1.50% |
| 7天 ≤ 持有期限 < 365天 | 0.50% |
| 365天 ≤ 持有期限 < 730天 | 0.30% |
| 持有期限 ≥ 730天 | 0.00% |
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