申万菱信中证申万医药生物指数(LOF)A2024年度第一季度报告-报告期内基金投资策略和运作分析
在过去的几年中,A股市场经历了多次周期性的波动,这些波动不仅反映了宏观经济的变迁,也映政策导向和市场情绪的变化。2023年初,受到全球经济复苏预期的提振,投资者对于新兴产业和消费升级的乐观情绪推动了股市的上涨。到了年中,地产市场的调整和全球供应链的紧张局势,市场面临了一定的压力,部分行业和板块出现了回调。
当前,我们正处于一个经济复苏的关键时期。一方面,出口和制造业显示出较强的韧性,这得益于全球经济的逐步恢复和国内稳增长政策的效果显现。另一方面,地产和基建投资仍面临一定的压力,需要政策的进一步支持。在流动性方面,虽然国内外环境存在一定的不确定性,但整体而言,国内流动性保持相对宽松,为市场提供了稳定的资金支持。
从市场估值来看,截止2024年3月29日,Wind全A市盈率处于近十年26%分位点,A股市场整体估值水平处于相对较低位置,这提供了较好的时机。市场情绪方面,虽然近期市场经历了一定的波动,但长期投资者的信心并未受到根本性影响。北向资金的持续流入和ETF净申购金额的平稳趋势表明,市场参与者对A股市场的长期前景保持乐观。
展望未来,我们认为经济将持续复苏,但复苏的速度和范围可能会有所不同。在消费领域,随着居民收入的增长和消费升级趋势的持续,家电、汽车等消费品行业或有望迎来新一轮的市场机遇。同时,科技创新或继续成为推动经济发展的重要力量,特别是在人工智能、数字经济、电子、通信设备等新兴领域。
在流动性方面,预计国内货币政策将保持适度宽松,以支持经济增长和市场稳定,降准或降息等工具可能在必要时被使用,以维持市场流动性的合理充裕。此外,应当密切关注北向资金等跨境资本流动的趋势,因为它们对市场情绪和流动性状况有着较为明显的影响。
在市场风格偏好上,我们倾向于认为,在经济复苏阶段,成长股可能会有所表现。这是因为成长股往往与经济扩张周期同步,尤其是在政策支持和技术创新的推动下,成长性行业如科技、新能源等领域的公司有望实现快速增长。然而,价值股在市场波动期间有望占优,特别是在低估值和高股息的吸引力下。因此,在当前市场环境下,寻求在成长股和价值股之间实现平衡,以期兼顾增长潜力和价值稳定性,可能是一种较为理性的选择。
操作上,基金运作主要着眼于控制每日跟踪误差、净值表现和业绩基准的偏差幅度。从实际运作结果观察,基金跟踪误差的主要来源是基金日常申购赎回、组合再平衡及仓位调整等。
作为被动投资的基金产品,申万菱信中证申万医药生物指数型证券投资基金将继续坚持既定的指数化投资策略,以严格控制基金相对目标指数的跟踪偏离为投资目标,追求跟踪误差的最小化。
当前,我们正处于一个经济复苏的关键时期。一方面,出口和制造业显示出较强的韧性,这得益于全球经济的逐步恢复和国内稳增长政策的效果显现。另一方面,地产和基建投资仍面临一定的压力,需要政策的进一步支持。在流动性方面,虽然国内外环境存在一定的不确定性,但整体而言,国内流动性保持相对宽松,为市场提供了稳定的资金支持。
从市场估值来看,截止2024年3月29日,Wind全A市盈率处于近十年26%分位点,A股市场整体估值水平处于相对较低位置,这提供了较好的时机。市场情绪方面,虽然近期市场经历了一定的波动,但长期投资者的信心并未受到根本性影响。北向资金的持续流入和ETF净申购金额的平稳趋势表明,市场参与者对A股市场的长期前景保持乐观。
展望未来,我们认为经济将持续复苏,但复苏的速度和范围可能会有所不同。在消费领域,随着居民收入的增长和消费升级趋势的持续,家电、汽车等消费品行业或有望迎来新一轮的市场机遇。同时,科技创新或继续成为推动经济发展的重要力量,特别是在人工智能、数字经济、电子、通信设备等新兴领域。
在流动性方面,预计国内货币政策将保持适度宽松,以支持经济增长和市场稳定,降准或降息等工具可能在必要时被使用,以维持市场流动性的合理充裕。此外,应当密切关注北向资金等跨境资本流动的趋势,因为它们对市场情绪和流动性状况有着较为明显的影响。
在市场风格偏好上,我们倾向于认为,在经济复苏阶段,成长股可能会有所表现。这是因为成长股往往与经济扩张周期同步,尤其是在政策支持和技术创新的推动下,成长性行业如科技、新能源等领域的公司有望实现快速增长。然而,价值股在市场波动期间有望占优,特别是在低估值和高股息的吸引力下。因此,在当前市场环境下,寻求在成长股和价值股之间实现平衡,以期兼顾增长潜力和价值稳定性,可能是一种较为理性的选择。
操作上,基金运作主要着眼于控制每日跟踪误差、净值表现和业绩基准的偏差幅度。从实际运作结果观察,基金跟踪误差的主要来源是基金日常申购赎回、组合再平衡及仓位调整等。
作为被动投资的基金产品,申万菱信中证申万医药生物指数型证券投资基金将继续坚持既定的指数化投资策略,以严格控制基金相对目标指数的跟踪偏离为投资目标,追求跟踪误差的最小化。
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