来源:海通基金研究 基金之道
1. 基金经理基本信息
刘格菘,经济学博士,持有中国证券投资基金业从业证书。曾任中邮创业基金管理有限公司研究员、基金经理,融通基金管理有限公司权益投资部总经理、基金经理,广发基金管理有限公司权益投资一部副总经理、北京权益投资部总经理。现任广发基金管理有限公司高级董事总经理、成长投资部总经理。现管理广发科技先锋、广发双擎升级A、广发小盘成长A、广发创新升级、广发多元新兴等5只产品。截止2021年二季报,管理规模755.79亿元。
2. 基金经理投资业绩
刘格菘在担任基金经理期间,长期超额收益优秀,风险调整收益高,相对于基准指数以及同类产品超额收益明显,体现了基金经理优秀的A股投资能力。以广发创新升级为例,产品在市场指数上涨时更具弹性,在沪深300指数涨幅明显的2017年、2019年和2020年,产品业绩表现优异,尤其是2019年在1765只灵活配置型基金中排名第1。
3. 基金经理投资理念
刘格菘用价值投资的方法投成长,在供需格局视角下通过行业比较选择具有中长期优势以及性价比的行业,采用行业非中性的方式管理组合。在个股投资上,通过划分不同成长阶段,寻找潜在价值被低估的资产。
4. 基金经理A股投资风格
仓位管理层面,呈现高仓位、仓位波动小的特征;行业和板块集中度高,但从细分行业权重变化的趋势来看,我们认为,刘格菘的投资范围不局限于特定行业/赛道,相对来说是偏综合的选手,重仓行业随着产业趋势和资产的性价比而变化;从行业权重变化的时间趋势来看,行业的切换不是一蹴而就的,参与的主要是行业的中长期投资机会,而较少进行短线操作;持股风格上,刘格菘偏好市场关注度较高且盈利能力较好的高成长性大中盘个股;在市值风格上,基金经理没有明显偏好;持股行为上,集中度高,换手率较低,抱团程度低。
5. 基金经理投资能力
选股能力方面,从各个行业内的平均选股alpha来看,刘格菘涉足的行业中,绝大部分都存在显著的正向alpha。对于个别alpha为负的行业,观察历史数据可以发现,刘格菘或者很少配置,或者配置权重很低,我们认为,不属于其核心行业。而在核心行业——TMT、医药、电力设备和新能源中,超过80%的报告期上,刘格菘的选股alpha为正,且在超过40%的报告期上,平均超额收益都大于10%。因此,我们认为,刘格菘在核心行业的选股能力突出。行业选择方面,基金经理捕捉长期行业alpha的能力优秀,显著超配的重点行业,为产品贡献了突出的收益。
6. 风险提示
本文根据公开数据和评价指标计算,不作为对未来走势的判断和投资建议;2)作为主动权益类产品,基金的业绩表现与基金经理紧密相关,需要关注基金经理变动对业绩的影响;3)基金经理行业集中度、个股集中度较高,业绩波动或较高;4)本文结论通过公开数据分析所得,存在由于数据不完善导致结论不精准的可能性。
1.基金经理
1.1基金经理基本信息
刘格菘,经济学博士,持有中国证券投资基金业从业证书。现任广发基金管理有限公司高级董事总经理、成长投资部总经理。曾任中邮创业基金管理有限公司研究员、基金经理,融通基金管理有限公司权益投资部总经理、基金经理,广发基金管理有限公司权益投资一部副总经理、北京权益投资部总经理。
目前刘格菘先生在管5只产品,均为主动权益基金。根据2021年基金二季报,5只产品合计规模755.79亿元。
根据Wind统计,上述5只产品中,基金经理任职时间最长的广发小盘成长A任职回报187.16%,累计收益同类排名前10%(截至2021/7/27,偏股混合型基金);管理时间较长的广发创新升级,任职以来收益率223.89%,同类基金排名前3%(截至2021/7/27,灵活配置型基金);广发双擎升级A任职以来收益218.54%,同类排名前2%(截止2021/7/27,偏股混合型)。
总体来看,基金经理管理经验丰富,管理产品业绩优异。
1.2投资理念
1.2.1 投资理念:用价值投资的方法投成长
作为市场关注度较高的成长风格基金经理,刘格菘的理念是以价值投资的方法投成长,寻找长期潜在价值被低估的资产。其中,企业价值由长期价值和中期价值构成,长期价值是大家更重视未来的展望,比如在极端状况下,这个企业能不能生存,还有没有生意可以做,这是永续阶段的考量。中期价值是对未来5-10年增长的研究。
刘格菘认为,价值投资并不是传统意义上的低估值投资,也不是只聚焦于以大消费为代表的稳定成长类板块,而是寻找市值低于企业潜在价值的公司及板块进行投资。
1.2.2 投资框架:从供需格局入手把握产业趋势
与自下而上的选股型基金经理不同,刘格菘的特点是从供需格局入手把握产业趋势,从中观出发进行行业研究。他认为,基金经理在研究层面不能偏科,要将所有的行业都纳入研究框架,依据产业趋势的客观数据进行中性的行业比较,这样才不至于错过大的行业性机会。
具体到到组合构建层面,他的策略是做非中性的行业配置,即从未来几年可能表现最好的产业方向中找出4-5个行业来重点配置,力争获取行业配置的阿尔法。
按照这个投资框架,刘格菘重点关注两类机会:一类是供需格局发生明显变化的行业,如,受益于需求扩张或供给收缩的板块。另一类是供需格局稳定、景气度较高的行业,但前提是估值扩张处于可接受范围内。
1.2.3 行业与个股选择:在趋势向好的产业中分享龙头公司的成长红利
按照刘格菘的投资框架,挑出来的行业有一些共性的特征:企业盈利有望快速成长、估值有较大提升空间、未来三年的性价比比较好。在选定行业方向后,如果判断龙头能够享受到溢价,就选择龙头公司;如果判断“龙二”、“龙三”可以享受到超越行业成长的红利,也会将其纳入组合。
1.2.4 判断低估的方法:划分不同成长阶段,使用贴现率和永续成长速度对比
第一,将企业的成长简化成几个阶段——高速成长阶段、中速成长阶段、低速成长阶段、永续成长阶段;第二,用相同的贴现率和永续成长速度看待处于这四个阶段的资产。数据上就能反映,高速成长阶段的资产,贴现回来的估值水平很高,远高于中速成长和低速成长阶段的资产。
当然,不同的投资人对于同类资产估值水平的接受度会有很大差异,主要基于以下几点原因:一是大家对于该类资产处于什么阶段的理解不同,这源于每个人对行业趋势和商业模式理解的差异;二是对于永续性的判断不同;三是投资人愿意给予该资产的贴现率的差异,永续阶段确定性越强的资产,投资人给予该资产的贴现率越低,愿意接受的估值水平就越高。
1.2.5 行业观点:把握全球比较优势,关注先进制造业
刘格菘认为,新冠疫情会长期存在,但同首次爆发相比,全球各国基本上已经适应了控制疫情与经济复苏同步的节奏,疫情后的复苏依然是隐含的主旋律。从供需格局角度分析,他关注A股中具有“全球比较优势”的制造业资产,包括光伏、新能源车、化工龙头、面板、部分性价比较好的医疗服务等行业。
全球比较优势制造业,简单来说即为供应链大部分在国内、需求面向全球的制造业。这类企业的具体特征为,其需求具有不可替代性,供给则由于国内高效的组织动员能力,可以快速响应全球的复苏。目前,中国制造业通过自身的制造成本、产业链响应、工程师红利、研发实力、企业家精神等优势,已经构筑起强大的护城河。这将是未来全球复苏的重要供给力量,因而成长空间广阔。
今年二季度,刘格菘集中调研了光伏产业链、动力电池、化工新材料、面板等,发现具有“全球比较优势”的中国制造业的竞争格局还在进一步优化过程中。随着全球经济从疫情中不断复苏,这类制造业资产的盈利预计能够保持比较长的景气周期。与此同时,它们的估值扩张尚未脱离景气区间,相当一部分资产具备较高的性价比。
1.2.6 开放心态,积极拥抱产业发展趋势
作为基金经理,刘格菘的优势在于全面的综合能力。他提到,只有基金经理的认知体系比较全面,才能在中长期取得比较好的业绩。
刘格菘认为,在经济结构转型过程中,市场中会有很多成长性的板块冒出来。一方面,基金经理要动态把握市场风格的变化及其背后反映的产业趋势;另一方面,基金经理也要敢于突破自己、挑战自己,通过不断拓展行业研究的深度和广度,来适应市场的变化。
2.基金经理投资业绩
刘格菘现在所管理的5只产品中,任职时间最早的为广发小盘成长A(2017年6月19日任职)和广发创新升级(2017年7月5日任职)。广发小盘成长A的投资范围主要是小市值股票,比较基准是天相小市值指数,具有明显的范围和风格限制,因此我们选择广发创新升级作为代表产品,分析基金经理的投资业绩。
广发创新升级成立于2016年8月24日,是广发基金旗下一只灵活配置型基金,刘格菘于2017年7月5日起任职该产品基金经理至今。产品业绩比较基准为“沪深300指数收益率*50%+中证全债指数收益率*50%”。
根据Wind数据,自刘格菘担任基金经理以来(2017年7月5日-2021年7月27日),产品累计收益223.89%,超越业绩基准(29.11%)194.78%,超越沪深300指数(31.25%)192.64%。产品当前规模(截止2021Q2)143.14亿元。
如下表所示,自2017年7月至2021年7月,广发创新升级在同期可比公募基金(成立日期在2017.07.05前的灵活配置型基金,共1038只,下同)中,收益排名前2.8%。同时,无论是夏普比率还是收益回撤比,都远超沪深300指数,位于同期可比公募基金前列。
分年度来看,产品在市场上涨时更具弹性。一方面,在沪深300指数涨幅明显的2017年、2019年和2020年,广发创新升级业绩非常出色,在同类可比公募基金中排名前列。尤其是2019年,在1765只灵活配置型基金中排名第1。另一方面,若使用沪深300指数作为市场指数,按照日收益率分别计算基金与市场指数在市场上涨期间的日均收益,并计算其比例,称为“上涨捕获比例”,以此反映基金经理把握市场上涨机会的能力高低。截至2021年7月27日,刘格菘先生任职以来的上涨捕获比例远超100%,达到118%。
综上所述,我们认为,从业绩表现来看,自刘格菘担任产品的基金经理以来,广发创新升级业绩弹性好,长期超额收益优秀,风险调整收益高,相对于沪深300指数超额收益明显,体现了基金经理优秀的投资能力。
3.基金经理投资风格
我们继续以广发创新升级作为刘格菘的代表产品,分析其投资风格。下文主要从基金经理的仓位管理、行业配置、风格偏好和持股行为这4个方面展开。
3.1仓位管理
下图展示了广发创新升级2017年三季报以来的股票仓位,以及同期同类产品(灵活配置型基金)平均的情况。自成立以来,该产品始终保持高仓位运作,股票仓位基本保持在80%以上。仅2018年中报低于80%,且所有时间均高于同类产品平均。因此,我们认为,基金经理在管理产品时倾向于高仓位运作,很少进行仓位调整,淡化择时。
3.2行业与板块行为
3.2.1 行业集中度
根据基金中报和年报中的全部A股持仓,我们计算产品在行业上的配置情况汇总权重排名前5的行业,代表行业集中度,考察基金经理在行业上是倾向于分散投资还是重配个别行业,结果如下图所示。
自成立以来,产品的行业集中度始终保持在75%以上。2018年年报之后,更是上升至90%以上。我们认为,基金经理在行业层面集中投资的行为较为明显。
在前文提及的基金经理投资框架中,刘格菘表示,喜欢做行业非中性配置,会在未来几年看好的行业中,选择其中4-5个集中配置。从本节的数据分析结果来看,基金经理的投资理念很好地投射到了他的实际操作中。
3.2.2 细分行业权重变化
根据中报和年报的全部持仓数据,下图统计了广发创新升级的板块分布特征。具体表现为:1)覆盖广泛,除金融地产外,其余板块均有涉及;2)有核心配置板块(TMT);3)主动在各大板块间轮动或切换,周期、制造、大消费和TMT板块的权重,随时间和市场环境的不同,呈现显著的变化。例如,周期板块在2019年中报的权重为0,2020年年报的权重提升至12%左右;大消费板块2018年中报权重低至7%,2020年中报提升至34%,2020年年报又降到20%左右。我们认为,基金经理的投资范围较广,并不固守于特定板块。
进一步考察细分行业权重变化可以发现,在重配TMT板块的基础上,基金经理对细分行业有明显偏好,电子行业的权重始终最高(图5)。但我们并不能据此认为,基金经理为纯粹的TMT赛道选手。这是因为,自2017年以来,基金经理在TMT板块上的权重呈现不断下降的趋势(图4),而制造业和周期板块的权重则逐渐上升。尤其是在制造业中,电力设备和新能源行业的权重已上升至28%(图5),成为第一大权重行业。
根据上述分析,我们认为,刘格菘并非是一名单纯专注于TMT或科技赛道的基金经理。我们推测,过往他在TMT板块上的高比例配置,应是其结合当时市场环境,对有潜力行业进行的中长期超配。过去一年,刘格菘对制造和周期板块的加仓,则在一定程度上反映出他的中长期行业趋势观点,相对2019年之前发生了一定的变化。
综上所述,我们认为,刘格菘的投资范围并不局限于特定行业或赛道,是能力比较全面的的基金经理。从行业权重变化的时间序列特征来看,他对行业的切换并不是一蹴而就的。而支撑这些切换的基础,则是对行业中长期投资机会的研判,故较少进行短线操作。
3.3风格偏好
根据基金招募说明书,在股票投资策略上,基金经理力图对公司及行业所处的基本面进行深入分析和把握,自下而上精选以科研技术为核心驱动力的行业及个股构建投资组合。由此可见,基金经理的选股范围并非全市场,而是在创新升级主题中精选个股。
具体来看,“创新升级”主题相关行业主要包括以下三个层面:一是电子信息传媒(TMT)产业中具备核心技术竞争优势和研发潜力,未来可能持续增长的企业;二是其他新兴行业内科学技术在价值链中占据主导地位、并依靠科学技术迅速成长的企业,其中新兴行业包括但不限于新能源、新材料、生物科技、医疗保健、节能环保、智能家居、高端制造等;三是传统行业内通过科学技术的投入和研发实现转型升级的企业。
根据基金中报和年报披露的持股数据,我们计算了广发创新升级在市值、动量、换手、波动、估值、盈利、成长因子上的暴露,以此来考察基金的风格偏好。
由上图可见,产品在成长因子一直是正向暴露,说明基金经理偏好成长性好的公司;在盈利因子一直是正向的绝对暴露,说明基金经理偏好盈利能力强的公司;估值因子基本是正向暴露,说明在估值方面,基金经理的容忍度相对较高;量价因子(动量、换手、波动)也基本是正向暴露,说明基金经理的投资范围与当时的市场热点较为一致;市值因子一直是正向绝对暴露,说明基金经理偏好大中盘个股。
综上所述,从持仓的风格归因结果来看,刘格菘偏好市场关注度较高、盈利能力较好的高成长大中盘个股。同时,对估值有较高的容忍度。
我们采用Sharpe模型进一步分析基金风格。Sharpe模型是基于净值的归因模型,依据资产风格进行多元线性回归,以最小化残差平方和为目标,得到基金在各资产风格上的近似比例。分析时间频率为日度,时间窗口为滚动向前60个交易日。
如下图所示,基金风格偏成长,对市值无明显偏好。2019年,偏好大盘成长和中盘成长;2020年,偏好中盘成长;2021年,偏好小盘成长和大盘成长。结合持仓分析和归因结果,我们认为,基金经理为成长型选手。
3.4持股行为
3.4.1 持股集中
如下图所示,广发创新升级持股集中度(前十大重仓股的持股市值占股票市值比例)高。自2017年三季报开始,持股集中度始终在50%以上,2021年持股集中度始终保持在70%以上。从2018年年报开始,持股集中度始终高于同类平均。截止2021Q2,前十大重仓股占比79%。
3.4.2 换手率低
如下图所示,广发创新升级的换手率较低。2019年以来,报告期换手率较为稳定,在1-3倍之间。自2017年年报起,始终低于同类平均。低换手特征,与前文中我们分析的行业权重切换是一个循序渐进的过程有较强的关联。这也进一步佐证了我们的判断,基金经理更看重中长期的投资机会。
3.4.3 独立研究能力突出
进一步考察基金经理在公司内部和其他基金经理持仓的重合度。首先定义个股的抱团比例为:基金经理的每一只A股持仓,被公司内部多少比例的基金经理持有。例如,某只股票的抱团比例为10%,代表同公司内有10%的基金经理也持有该股票。对基金经理所有持仓的个股抱团比例求平均,即为基金经理的抱团比例。抱团比例越高,说明持仓和公司内其他基金经理持仓的重合度越高。
由下图可见,基金经理的抱团比例始终较低,且近几年相较2017年初期呈明显的下降趋势。2018年以来,抱团比例维持在8%-10%之间。因此,我们认为,基金经理在公司内没有显著的抱团行为,独立研究和投资能力突出。
3.5基金经理投资风格小结
综上所述,我们认为,基金经理的投资风格可以归纳为:高仓位运作,淡化择时;行业集中度高,前5大行业权重长期占据90%以上的仓位;重配行业会随产业趋势和资产的性价比发生变化,并非单一赛道选手;早期重配TMT板块,但截止2020年年报,前3大行业分别为电力设备及新能源、电子和医药,板块的覆盖较为广泛;个股的成长风格显著,偏好市场关注度高、盈利能力好的高成长性个股,对市值无明显偏好,对估值的容忍度较高;持股集中度高,换手率较低,抱团程度低。
4.基金经理投资能力浅析
如前文所述,基金经理在管理产品时通常保持较高仓位,淡化择时。故而我们在分析基金经理的投资能力时,主要关注基金经理的行业配置和选股能力。
4.1选股alpha
4.1.1 行业内选股alpha的历史平均表现
为综合评价基金经理在行业内的选股alpha,我们统计了基金经理历史上所有管理过的产品的重仓股,在每个季度内相对行业指数的超额收益均值,结果如下图所示。
从上图中各个行业内的平均选股alpha来看,在基金经理涉足的行业中,绝大部分都存在显著的正向alpha。对于个别alpha为负的行业,观察历史数据可以发现,基金经理或者很少配置,或者配置权重很低,我们认为,不属于其核心行业。整体来看,基金经理在选股上没有显著的行业短板。
4.1.2 行业内选股alpha的时间序列表现
进一步计算每个行业内,选股alpha的历史变动,结果如下图所示。需要注意的是,由于基金经理的重仓股基本不涉及综合与综合金融行业,此处不作展示。
整体来看,基金经理的选股能力非常稳定,在大部分时期和大部分行业中,都具有正向alpha(图中红色部分表示基金经理在该行业中的选股alpha大于零)。特别地,在基金经理的核心行业——TMT、医药、电力设备和新能源中,大部分时间的选股alpha都非常高。
4.1.3 核心行业的选股alpha高且稳定
针对基金经理加入广发基金后的核心行业(2017年以来中报、年报平均配置权重最高,以及2020年年报配置权重最高的3个行业)——电力设备及新能源、医药、电子,我们计算选股alpha的胜率(行业内股票的平均alpha超过0的季报期数/重仓该行业的季报期数),以及季度超额收益在10%以上的概率。
在80%以上的季报期中,基金经理在上述3个核心行业中的选股alpha均为正。40%以上的季报期中,平均超额收益大于10%。由此,我们认为,基金经理在核心行业中的选股能力相当突出。
4.1.4 多行业综合选股能力突出
除了考察核心行业的选股胜率,我们还分析了基金经理选股能力的波动情况,力求更好地反映基金经理的综合选股能力。具体步骤为:1)统计每个季报期,重仓股相对行业指数的平均超额收益;2)在每个季报期,统计超额收益>0的行业比例;3)对历史上每个季报期,超额收益>0的行业比例进行展示。
如下图所示,基金经理从业以来,除了在2013-2014年的任职初期,alpha为正的行业比例相对较低以外,在后续很长的职业生涯中,都展现出优异的综合选股能力。大部分季报期上,有超过50%的行业,基金经理的重仓股都跑赢行业指数。并且,有多期的跑赢比例在80%以上。从这一数据来看,我们认为,基金经理的综合选股能力突出。
综上所述,我们认为,刘格菘具备很强的选股能力。具体表现为,重仓股相对基准的超额收益稳定而显著,且不存在特别明显的行业短板;重仓行业的alpha能力更为突出,80%以上的报告期中,重仓行业的选股平均alpha为正。
4.2行业超配alpha
结合前文展示的行业配置情况与基金经理在公开场合接受采访时提及的投资理念,我们认为,刘格菘对于看好的行业会进行中长期的超配,这种明显的行业集中行为,应是基金经理的主动选择。那么,分析这些反映基金经理观点的行为所带来的收益贡献,是考察基金经理投资能力的另一个重要方面。
具体地,我们将广发创新升级相对基准指数沪深300的行业超配收益定义为,(行业权重-基准权重)*(行业收益-基准收益)。下图分别展示了2017Q3以来,出现过超配行为的行业、所有中报和年报报告期的平均行业配置权重、超配时期的次均行业超配收益,以及累计超配贡献。
在基金经理平均配置比例最高的4个行业——电子、医药、计算机、电力设备及新能源中,相对基准的超配行为都带来了显著的正向超额收益。由此我们认为,基金经理的捕捉长期行业alpha的能力优秀,显著超配的重点行业,为产品贡献了突出的收益。
4.3Brinson归因
考虑到基金的权益仓位基本维持在80%以上,为减少归因误差,我们这里不采用基金原有的业绩比较基准,而采用“沪深300指数收益率*80%+中证全债指数收益率*20%”作为归因的业绩基准,归因结果如下图所示。
资产配置方面,基金经理高仓位、淡化择时的投资风格,使得资产配置对组合收益的贡献很小;行业配置方面,由于基金经理较为关注行业的中长期投资价值,较少进行短周期的轮动。因此,行业配置并不能保证在每个半年报或年报期上,都为组合贡献正向收益。但近年来,随着基金经理对行业的判断逐渐被印证,行业配置为组合贡献了极为可观的收益;个股选择方面,绝大部分报告期上,个股选择都能为组合贡献正向收益。这表明,基金经理具有强大而稳定的个股选择能力。
综上所述,我们认为,刘格菘的个股选择能力突出而稳定,是其投资能力中非常关键的一环。此外,对行业中长期价值的关注,转化成对景气赛道的提前预判和布局。最终在投资逻辑不断被市场印证的过程中,为产品带来了明显的收益。
5.总结
刘格菘,经济学博士,现任广发基金管理有限公司高级董事总经理、成长投资部总经理。目前管理5只主动权益基金,截止2021年二季报,管理规模755.79亿元。
管理的5只产品中,基金经理任职时间最长的广发小盘成长A任职汇报187.16%,累计收益同类排名前10%(截至2021/7/27,偏股混合型基金);管理时间较长的广发创新升级,任职以来收益率223.89%,同类基金中排名前3%(截至2021/7/27,灵活配置型基金);广发双擎升级A任职以来收益218.54%,同类排名前2%(截止2021/7/27,偏股混合型)。总体来看,基金经理管理经验丰富,管理产品业绩优异。
刘格菘在任职广发创新升级的基金经理期间,长期超额收益优秀,风险调整收益高,相对于沪深300指数的超额收益明显,体现了基金经理优秀的A股投资能力。该产品在市场上涨时更具弹性,在沪深300指数涨幅明显的2017年、2019年和2020年,广发创新升级业绩优异,尤其是2019年在1765只灵活配置型基金中排名第1。
刘格菘作为市场关注度较高的成长风格基金经理,投资体系具备鲜明的标签:擅长从长期和中期相结合的角度,寻找供需格局有明显变化、长期价值被低估的资产;更重要的是,虽然凭借科技投资成名,但刘格菘并不拘泥于科技,而是以开放的心态,不带行业偏见地发掘行业机会,紧跟产业发展趋势,希望和投资者一道把握成长中的时代红利。
我们认为,刘格菘的投资特征可以概括为:高仓位运作,淡化择时;行业集中度高,前5大行业权重长期占据90%以上的仓位;重配行业会随产业趋势和资产的性价比发生变化,并非单一赛道选手;早期重配TMT板块,但截止2020年年报,前3大行业分别为电力设备及新能源、电子和医药,板块的覆盖较为广泛;个股的成长风格显著,偏好市场关注度高、盈利能力好的高成长性公司,对市值无明显偏好,对估值的容忍度较高;持股集中度高,换手率较低,抱团程度低。
投资能力方面,刘格菘的选股能力非常突出,具体表现为,重仓股相对基准的超额收益稳定而显著,且不存在明显的行业短板;重配行业的选股能力更为突出,80%以上的报告期中,重配行业的选股平均alpha为正;刘格菘捕捉行业长期alpha的能力优秀,显著超配的重点行业,为产品贡献了突出收益。
6.风险提示
1)本文根据公开数据和评价指标计算,不作为对未来走势的判断和投资建议;2)作为主动权益类产品,基金的业绩表现与基金经理紧密相关,需要关注基金经理变动对业绩的影响;3)基金经理行业集中度、个股集中度较高,业绩波动或较高;4)本文结论通过公开数据分析所得,存在由于数据不完善导致结论不精准的可能性。
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