指数增强基金相关资讯_叩富问财专题

1月9日，截至收盘，鹏华中证1000指数增强A（016785）较前一交易日净值上涨0.25%，跑赢上证指数，单位净值为0.95，累计净值为0.9527。鹏华中证1000指数增强A基金成立于2022年12月26日，最新规模为2.09亿元，基金经理为苏俊杰，其在管基金情况如下所示：苏俊杰，现管理20只基金，详情见下表：基金名称基金代码截止日期周净值增长率（%）月净值增长率（%）年净值增长率（%）鹏华量化先锋混合0056322024-0... 阅读全文

2024-1-9 20:10 330次浏览

1月9日国富沪深300指数增强A净值上涨0.11%

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1月9日，截至收盘，国富沪深300指数增强A（450008）较前一交易日净值上涨0.11%，跑输上证指数，单位净值为1.28，累计净值为1.6245。国富沪深300指数增强A基金成立于2009年9月3日，最新规模为3.52亿元，基金经理为张志强，其在管基金情况如下所示：张志强，现管理2只基金，详情见下表：基金名称基金代码截止日期周净值增长率（%）月净值增长率（%）年净值增长率（%）国富沪深300指数增强A4500082024-01-09-1.58-1.73-13.77国富中证100指数增强(LOF)1645082024-01-09-2.59-2.29-17.54（数据来源：同花顺iFinD）... 阅读全文

2024-1-9 20:10 334次浏览

1月8日嘉实中证500指数增强A净值下跌1.97%

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1月8日，截至收盘，嘉实中证500指数增强A（008778）较前一交易日净值下跌1.97%，跑输上证指数，单位净值为1.10，累计净值为1.0973。嘉实中证500指数增强A基金成立于2020年1月20日，最新规模为6302.42万元，基金经理为龙昌伦，其在管基金情况如下所示：龙昌伦，现管理8只基金，详情见下表：基金名称基金代码截止日期周净值增长率（%）月净值增长率（%）年净值增长率（%）嘉实量化精选股票0016372024-01... 阅读全文

2024-1-8 20:20 183次浏览

1月5日鹏华沪深300指数增强A净值下跌0.15%

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1月5日，截至收盘，鹏华沪深300指数增强A（005870）较前一交易日净值下跌0.15%，跑赢上证指数，单位净值为1.14，累计净值为1.1359。鹏华沪深300指数增强A基金成立于2018年5月25日，最新规模为9.63亿元，基金经理为苏俊杰，其在管基金情况如下所示：苏俊杰，现管理20只基金，详情见下表：基金名称基金代码截止日期周净值增长率（%）月净值增长率（%）年净值增长率（%）鹏华沪深300指数增强A0058702024-... 阅读全文

2024-1-5 20:20 263次浏览

1月5日明亚中证1000指数增强A净值下跌0.06%

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1月5日，截至收盘，明亚中证1000指数增强A（017505）较前一交易日净值下跌0.06%，跑赢上证指数，单位净值为0.90，累计净值为0.9045。明亚中证1000指数增强A基金成立于2023年4月25日，最新规模为4686.07万元，基金经理为何明，其在管基金情况如下所示：何明，现管理8只基金，详情见下表：基金名称基金代码截止日期周净值增长率（%）月净值增长率（%）年净值增长率（%）明亚久安90天持有期债券C01956920... 阅读全文

2024-1-5 20:20 428次浏览

1月3日博道中证1000指数增强A净值下跌0.39%

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1月3日，截至收盘，博道中证1000指数增强A（017644）较前一交易日净值下跌0.39%，跑输上证指数，单位净值为0.99，累计净值为0.9900。博道中证1000指数增强A基金成立于2023年8月25日，最新规模为1.83亿元，基金经理为杨梦，其在管基金情况如下所示：杨梦，现管理22只基金，详情见下表：基金名称基金代码截止日期周净值增长率（%）月净值增长率（%）年净值增长率（%）博道红利智航股票C0191252024-01-... 阅读全文

2024-1-3 20:20 265次浏览

国联安沪深300指数增强1月3日起发售

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随着国内宏观经济逐渐复苏，资金纷纷借道宽基ETF逢低布局，沪深300指数成为近期的“吸金”主力。聚焦A股核心资产，量化多因子模型助攻，国联安沪深300指数增强基金(代码：A类020220C类020221)，也自1月3日至1月19日公开发售。据悉，国联安沪深300指数增强基金将充分发挥被动投资和主动投资有机结合的特点，通过多因子模型、事件驱动策略和风险优化等多策略组合方式，根据价值、量价、质量、规模四大因子特... 阅读全文

2024-1-3 14:07 307次浏览

金融产品量化分析专题一：私募指数增强净值分析和筛选

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本文从定量角度出发，构建基于净值分析框架构建收益类、风险类、风险调整、选股择时能力四个维度因子。通过对这些因子在超额收益预测中的有效性进行检验，本文进一步利用排序打分法、Lasso、Ridge回归、随机森林和XGBoost五种量化模型，以筛选出表现优异的基金。此外，本报告还采用回归分析方法，对基金的收益与Barra风险模型进行归因分析，以量化评估基金的持仓风格和行业倾向。... 阅读全文

2023-12-19 18:55 900次浏览