| 法定名称 |
国泰君安稳债增利债券型发起式证券投资基金 |
基金简称 |
国泰君安稳债增利债券发起A |
| 投资类型 |
债券型基金 |
成立日期 |
2024-02-06 |
| 募集起始日 |
2024-01-15 |
总募集规模(万份) |
109,278.08 |
| 募集截止日 |
2024-02-02 |
其
中 |
实际募集规模(万份) |
109,216.17 |
| 日常申购起始日 |
2024-04-22 |
管理人参与规模(万份) |
0.00 |
| 日常赎回起始日 |
2024-04-22 |
参与资金利息(万份) |
619,168.65 |
| 基金经理 |
胡崇海、朱莹 |
最近总份额(万份) |
15,506.79 |
| 基金管理人 |
上海国泰君安证券资产管理有限公司 |
基金托管人 |
招商银行股份有限公司 |
| 投资风格 |
稳健成长型 |
费率结构表 |
国泰君安稳债增利债券发起A |
| 业绩比较基准 |
中债综合全价(总值)指数收益率×88%+中证500指数收益率×6%+中证1000指数收益率×6% |
| 投资目标 |
本基金在严格控制风险的前提下，力争获得长期稳定的投资收益。 |
| 投资理念 |
该项目暂无资料 |
| 投资范围 |
本基金的投资范围包括国内依法发行上市的股票（包括主板、科创板、创业板以及其他经中国证监会允许上市的股票）、存托凭证、债券（包括国债、地方政府债、金融债、企业债、公司债、政府支持债券、政府支持机构债、公开发行的次级债、可转换债券、分离交易可转债、央行票据、中期票据、短期融资券（含超短期融资券）、可交换债券）、资产支持证券、债券回购、银行存款（包括定期存款、协议存款、通知存款等）、同业存单、国债期货以及法律法规或中国证监会允许投资的其他金融工具（但须符合中国证监会的相关规定）。
如法律法规或监管机构以后允许基金投资其他品种，基金管理人在履行适当程序后，可以将其纳入投资范围。 |
| 投资策略 |
本基金将采取自上而下的投资策略对各种投资工具进行合理的配置。在风险与收益的匹配方面，力求降低信用风险，并在良好控制利率风险与市场风险的基础上力争为投资者获取稳定的收益。
1、资产配置策略
本基金将综合考虑宏观与微观经济、市场与政策等因素，确定组合中股票、债券、货币市场工具及其他金融工具的比例。
在资产配置中，本基金主要考虑：（1）宏观经济因素，包括GDP 增长率及其构成、CPI、市场利率水平变化、货币政策等；（2）微观经济因素，况及其盈利预期；（3）市场因素，包括股票及债券市场的涨跌、市场整体估值水平、大类资产的预期收益率水平及其历史比较、市场资金供求关系及其变化；（4）政策因素，与证券市场密切相关的各种政策出台对市场的影响等。
2、债券投资策略
在债券投资方面，本基金将主要通过类属配置与券种选择两个层次进行投资管理。在类属配置层次，本基金结合对宏观经济、市场利率、供求变化等因素的综合分析，根据交易所市场与银行间市场类属资产的风险收益特征，定期对投资组合类属资产进行优化配置和调整，确定类属资产的权重。
在券种选择上，本基金以长期利率趋势分析为基础，结合经济变化趋势、货币政策及不同债券品种的收益率水平、流动性和信用风险等因素，实施积极主动的债券投资管理。
随着国内债券市场的深入发展和结构性变迁，更多债券新品种和交易形式将增加债券投资盈利模式，本基金将密切跟踪市场动态变化，选择合适的介入机会，谋求高于市场平均水平的投资回报。
（1）利率预期策略
1）久期策略，根据基本价值评估、经济环境和市场风险评估，并考虑在运作周期中所处阶段，确定债券组合的久期配置。
2）收益率曲线策略，首先评估均衡收益率水平，以及均衡收益率曲线合理形态，然后通过市场收益率曲线与均衡收益率曲线的对比，评估不同剩余期限下的价值偏离程度，在满足既定的组合久期要求下，根据风险调整后的预期收益率大小进行配置，由此形成子弹型、哑铃型或者阶梯型的期限配置策略。
（2）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。当预期利差水平缩小时，可以买入收益率高的债券同时卖出收益率低的包括各行业主要企业的盈利变化情债券，通过两债券利差的缩小获得投资收益；当预期利差水平扩大时，可以买入收益率低的债券同时卖出收益率高的债券，通过两债券利差的扩大获得投资收益。
（3）信用债投资策略
本基金在信用债券（含资产支持证券，下同）的选择时特别重视信用风险的评估和防范。
本基金通过分析宏观经济趋势和信用风险历史情况，判断当前信用债券市场整体的信用风险水平，从而确定信用债券整体投资比例。本基金根据信用债券发行人的行业前景、行业地位、财务状况、管理水平和债务水平等因素，评价信用债券发行人的信用风险，同时根据信用债券的特别条款，评估信用债券的信用风险。
本基金将投资于信用等级不低于AA+的信用债（含资产支持证券，下同），其中投资于评级AA+的信用债比例不超过本基金投资于信用债资产的20%；投资评级AAA 的信用债比例不低于本基金投资于信用债资产的80%。上述评级为该债券的最新债项评级（不含外资控股的评级机构，不含中债资信），无债项评级或者债项评级为A-1 的以最新主体评级为准（不含外资控股的评级机构，不含中债资信）。基金持有信用债券期间，如果其信用评级下降、基金规模变动、变现信用债支付赎回款项等使得投资评级或投资比例不再符合上述约定，应在评级报告发布之日或不再符合上述约定之日起3 个月内调整至符合约定（流动性受限资产除外）。
3、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”的量化选股策略，在纪律化模型约束下，使用全市场选股策略。本基金在适当控制组合整体风险的情况下，尽量追求收益最大化，充分体现量化模型的Alpha 能力，以便更灵活适应各种不同风格的市场环境。
（1）行业配置策略
本基金的行业配置策略综合考虑行业的基本面、分析师预期、景气度和交易拥挤度等方面，结合定性和定量分析做出行业配置决策，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。
（2）量化选股策略
本基金主要通过机器学习模型和对股票因子特征的研究，在充分控制投资风险的前提下，在以下几个层面通过量化选股的投资策略进行投资，力求实现基金资产的长期、稳定增值。
1）投资逻辑层面：在策略维度上，注重基本面模型和高频统计套利模型的结合。选择基本面优质的公司，争取赚取长期持股的收益。同时通过量价因子尽量刻画股票的技术面特征，以便更准确把握股票的买卖时间点。2）模型层面：模型针对股票市场的高噪音和时序性的特征自主研发而成，致力于用多个子模型从不同的角度来刻画市场投资逻辑，提升模型对不同市场风格的普适性，尽量减少单个子模型的失效概率。
3）Alpha 因子层面：模型使用的Alpha 因子包括股票的日频交易和高频交易相关因子、定期报告和分析师报告衍生因子、事件驱动合成因子、关联网络类因子以及舆情数据因子等。
4）策略配置层面：模型将低频因子和高频因子在底层训练和子模型合成两个维度进行融合，试图保留基本面因子的多头端表现和高频因子的空头端优势，在某些市场阶段可以形成策略互补的效果，使得策略更稳健。
5）行业配置层面：行业配置模型综合考虑行业的景气度、估值、资金流、价量和机构行为等视角，形成行业配置信号，以此对部分行业进行适当的高配和低配。
6）组合管理层面：本基金在投资组合优化的过程中严格控制规模、Beta、行业和动量等风险因子，将主要市场风险以及行业暴露控制在一定范围之内，动态调整投资组合。
4、可转换债券（包括可交换债券、可分离交易债券）投资策略
由于可转换债券兼具债性和股性，其投资风险和收益介于股票和债券之间，通过分析不同市场环境下可转债股性和债性的相对价值，把握可转换债券的价值走向，选择具有较高投资价值的可转换债券进行投资。本基金持有的该类债券可以转换为股票。
5、存托凭证投资策略
本基金将根据投资目标和股票投资策略，基于对基础证券投资价值的研究判断，进行存托凭证的投资。
6、国债期货投资策略
本基金可投资国债期货。若本基金投资国债期货，将根据风险管理的原则，以套期保值为主要目的，综合考虑流动性、基差水平、与债券组合相关度等因素，以对冲投资组合的风险、有效管理现金流量或降低建仓或调仓过程中的冲击成本等。
7、未来，随着市场的发展和投资工具的丰富，基金管理人可以在不改变投资目标的前提下，遵循法律法规的规定，在履行适当程序后相应调整或更新投资策略，并在招募说明书更新中公告，而无需召开基金份额持有人大会。 |
| 投资标准 |
基金的投资组合比例为：本基金对债券资产的投资比例不低于基金资产的80%，本基金投资于股票和存托凭证、可交换债券、可转换债券（分离交易可转债的债券部分除外）的比例不高于基金资产的20%。每个交易日日终，在扣除国债期货合约需缴纳的交易保证金后，本基金持有现金或者到期日在一年以内的政府债券不低于基金资产净值的5%，其中，现金不包括结算备付金、存出保证金、应收申购款等。
如果法律法规对基金合同约定投资组合比例限制进行变更的，待履行适当程序后，以变更后的规定为准。 |
| 风险收益特征 |
本基金为债券型基金，其预期风险与预期收益高于货币市场基金，低于混合型基金和股票型基金。 |
| 风险管理工具及主要指标 |
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