国泰国证房地产行业指数A
代码:160218 股票型 R4(中高风险)
最新净值(2025-05-06)
0.6602
近1年涨跌幅 成立以来涨跌幅
10.02%
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昨日涨跌幅
0.35%
购买起点:1.00 定投起点:100.00
业绩走势 单位净值
近1月 近3月 近6月 近1年 近3年 近5年 成立以来 涨跌幅: 单位净值({{ chartTipDate }}):
基本资料 基金费率 业绩详情 配置明细 文件公告 基金分红
基金名称: 国泰国证房地产行业指数证券投资基金
成立日期: 2013-02-06 基金代码: 160218 基金类型: 股票型
份额规模: 5.10亿份  (2025-03-31) 资产规模: 3.38亿元  (2025-03-31) 风险等级: R4(中高风险)
管  理  人: 国泰基金管理有限公司 托  管  人: 中国银行股份有限公司 设立规模: 9.86亿元
登记机构: 中国证券登记结算有限责任公司深圳分公司 投资期限: 0-1年 济安评级:
基金经理
姓名:  吴中昊
上任日期:  2022-12-30
个人简历:

吴中昊,男,中国籍,9年证券从业经历,硕士研究生。曾任职于Arrowstreet Capital(美国)。2019年12月加入国泰基金管理有限公司,历任研究员、基金经理助理。自2022年1月28日起,担任国泰中证500指数增强型证券投资基金的基金经理。自2022年11月30日起,担任国泰中证内地运输主题交易型开放式指数证券投资基金的基金经理。自2022年12月30日起,担任国泰国证有色金属行业指数证券投资基金的基金经理。自2022年12月30日起,担任国泰国证新能源汽车指数证券投资基金(LOF)的基金经理。自2022年12月30日起,担任国泰沪深300增强策略交易型开放式指数证券投资基金的基金经理。自2022年12月30日起,担任国泰上证综合交易型开放式指数证券投资基金的基金经理。自2022年12月30日起,担任国泰国证房地产行业指数证券投资基金的基金经理。自2022年12月30日起,担任国泰沪深300指数证券投资基金的基金经理。自2022年12月30日起,担任国泰沪深300指数增强型证券投资基金的基金经理。自2023年2月9日起,担任国泰中证1000增强策略交易型开放式指数证券投资基金的基金经理。自2023年5月10日起,担任国泰中证钢铁交易型开放式指数证券投资基金的基金经理。自2023年5月23日起,担任国泰中证煤炭交易型开放式指数证券投资基金的基金经理。自2023年6月14日起,担任国泰创业板指数证券投资基金(LOF)的基金经理。自2023年8月23日起,担任国泰中证香港内地国有企业交易型开放式指数证券投资基金(QDII)的基金经理。自2023年11月8日起,担任国泰中证机器人交易型开放式指数证券投资基金的基金经理。自2024年11月19日起,担任国泰北证50成份指数型发起式证券投资基金的基金经理。自2024年12月11日起,担任国泰恒生A股电网设备交易型开放式指数证券投资基金的基金经理。自2024年12月6日起,担任国泰富时中国国企开放共赢交易型开放式指数证券投资基金的基金经理。

投资范围

本基金的投资范围为具有良好流动性的金融工具,包括标的指数成份股及其备选成份股、新股(一级市场初次发行或增发)、债券、债券回购、权证、股指期货以及中国证监会允许基金投资的其它金融工具,(但须符合中国证监会相关规定)。本基金投资于股票的资产占基金资产的比例为90%-95%,其中标的指数成份股及其备选成份股的投资比例不低于股票资产的90%,现金、债券资产及中国证监会允许基金投资的其他证券品种占基金资产比例为5%-10%,其中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、存出保证金和应收申购款等),权证投资不高于基金资产净值的3%。 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

本基金主要采取完全复制法,即按照标的指数成份股组成及其权重构建股票投资组合,并根据标的指数成份股及其权重的变动而进行相应的调整。在正常市场情况下,本基金的风险控制目标是追求日均跟踪偏离度的绝对值不超过0.35%,年跟踪误差不超过4%。 本基金将根据投资目标,基于对基础证券投资价值的深入研究判断,进行存托凭证的投资。 基于流动性管理的需要,本基金可以投资于到期日在一年期以内的政府债券、央行票据和金融债,债券投资的目的是保证基金资产流动性并提高基金资产的投资收益。 本基金投资股指期货将主要选择流动性好、交易活跃的股指期货合约。 本基金力争利用股指期货的杠杆作用,降低股票仓位频繁调整的交易成本和跟踪误差,达到有效跟踪标的指数的目的。

投资目标

本基金通过被动的指数化投资管理,紧密跟踪标的指数,追求跟踪偏离度和跟踪误差最小化。

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