嘉实周期优选，嘉实周期优选股票
嘉实周期优选，嘉实周期优选股票
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近日，晨星中国公布了*一期基金评级结果，嘉实基金旗下共计12只产品获不同阶段晨星五星评价，其中嘉实新能源新材料、嘉实智能汽车、嘉实低价策略、嘉实稳宏等9只基金同时荣获三年期、五年期五星*评级，覆盖主动权益、固收两大投资方向包括成长、平衡、价值全市场赛道，卓越的投资能力再次获得权威机构认可。
作为全球权威基金评价机构之一，晨星中国公布的基金榜单具有较大的参考和借鉴意义，且被视为业内标杆。在晨星的评级标准中，会全面衡量基金的收益、计算基金的风险调整后收益MRAR，并根据风险调整后收益指标，对不同类别的基金分别进行评级，以五星级为*别。评级公布的频率为季度，此次发布的榜单截至6月30日。
嘉实基金此次获评五星评级的产品中，分类别来看，成长风格基金3只，包括嘉实新能源新材料A/C、嘉实智能汽车。平衡风格占6只，分大盘平衡股票、中盘平衡股票、积极配置-大盘平衡类别，包括嘉实低价策略、嘉实物流产业A/C、嘉实周期优选、嘉实价值优势。积极债券型基金中，嘉实稳宏占同类三年期排名第5位、五年期第8位，行业股票-科技、传媒及通讯分类中，嘉实文体娱乐A排名同类五年期第5。
嘉实新能源新材料与嘉实智能汽车均由嘉实成长风格投资总监姚志鹏担任，根据晨星7月5日的数据显示，其管理的这两只产品近三年年化回报已经分别达到了46.23％和40.49％，成立以来总回报为235.32％、315.1％。姚志鹏曾表示坚信未来5年新能源车的渗透率有望远超全市场最乐观的预期，数年来长期深耕成长风格投资，形成了成熟系统的方法论，因此其管理的产品长期业绩表现亮眼并获得多家权威机构五星认定，如嘉实新能源新材料、嘉实智能汽车此次还得到了海通证券的五星评价。早在2008年，嘉实基金就在内部成立专门的研究团队，深耕能源转型，专注新能源相关产业研究探索。截至目前，嘉实基金已实现了新能源产业链全覆盖，建立了业内聚焦新能源产业链的全产品线，涵盖新能源上游资源品、中游发电端和下游用电端，包括主动管理型基金和被动型基金共计10只。
嘉实量化精选则是嘉实基金增强风格投资总监刘斌的代表作之一，在晨星评级榜中，该基金近三年与近五年年化收益分别达24.9％和13.06％获得五星级，于两不同阶段排行榜单中均排名同类第4位。
嘉实基金的主动投资能力覆盖全市场成长、平衡、价值赛道，同时聚焦科技、消费、大周期等最能代表中国经济发展方向的行业赛道。
由嘉实基金大周期研究总监肖觅掌管的嘉实周期优选和嘉实物流产业凭借突出的业绩表现同时摘得晨星和海通证券多个五星评级。嘉实物流产业A以近三年年化回报26.59％的成绩排名145只大盘平衡股票型基金第2位，夏普比率为1.6，控回撤能力*，其近五年年化收益达20.43％居同类首位，值得一提的是该基金是国内较早聚焦物流板块的公募基金产品，也是目前市场上稀有的物流板块基金之一，无论获取超额收益或控制风险的能力均十分亮眼。
作为固收领域的领军者，嘉实基金在固收投资方面佳作颇多。此次嘉实稳宏债券的表现脱颖而出，同时获得了晨星中国、银河证券、海通证券的三年期、五年期不同阶段五星评级。嘉实稳宏债券是一只典型的固收+产品，成立于2017年6月2日，该基金以可转债投资策略为主，通过动态调整权益资产仓位以追求固收打底之上增厚收益的投资目标。嘉实稳宏债券A/C成立至今累计获得了61.38％、58.54％的总回报，近三年与近五年年化收益分别为16.16％、15.76％和9.97％、9.58％，均跻身同类前10。
长期以来，嘉实基金构建了“投资须研究，研究即投资”的投研体系，将深度研究落实到每一个环节，通过对宏观、策略、行业和公司等全方位深入研究，持续深耕精品股票、基石固收、Super ETF、ESG投资、资产配置五大投资能力，凭借股债双向发力齐头并进才造就了一批闪耀各大业绩排行榜的绩优基金。
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登高而招，臂非加长也，而见者远
———荀子《劝学》
在《如何利用Python天天基金获取基金单位净值、累计净值、增长率（上）》
如何利用Python天天基金获取基金单位净值、累计净值、增长率（上）中描述了手工从天天基金获取基金数据的全部过程。
手工获取数据过于繁琐，而且数据格式可能存在不统一的情况，不利于后续的数据分析。
故本文记录如何利用Python从天天基金批量获取相关的数据
# 导入需要的模块# 若无相关module, 可以在jupyter note中可以 ! pip install <模块名>import requestsimport reimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom bs4 import BeautifulSoup
# 定义获取天天基金html的函数# 该函数也是参考别的大神写的# 该函数用于访问指定url，即按照基金代码、开始和截止日期访问到相应的页面def get_html(code, start_date, end_date, page=1, per=20): ''' 需要输入的参数为code:即基金代码，starte_date: 开始日期''' '''end_date：结束日期''' url = 'http://fund.eastmoney.com/f10/F10DataApi.aspx?type=lsjz&code={0}&page={1}&sdate={2}&edate={3}&per={4}'.format( code, page, start_date, end_date, per) rsp = requests.get(url) html = rsp.text return html
# 定义获取基金数值的函数# 通过上文的get_html函数访问到相应的页面后，需要通过beautifulsoup对html页面进行解析# 解析后的数据写入dataframe, 并进行返回def get_fund(code, start_date, end_date, page=1, per=20): # 获取html html = get_html(code, start_date, end_date, page, per) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取总页数 pattern = re.compile('pages:(.*),') result = re.search(pattern, html).group(1) total_page = int(result) # 获取表头信息 heads = [] for head in soup.findAll("th"): heads.append(head.contents[0]) # 数据存取列表 records = [] # 获取每一页的数据 current_page = 1 while current_page <= total_page: html = get_html(code, start_date, end_date, current_page, per) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取数据 for row in soup.findAll("tbody")[0].findAll("tr"): row_records = [] for record in row.findAll('td'): val = record.contents # 处理空值 if val == []: row_records.append(np.nan) else: row_records.append(val[0]) # 记录数据 records.append(row_records) # 下一页 current_page = current_page + 1 # 将数据转换为Dataframe对象 np_records = np.array(records) fund_df = pd.DataFrame() for col, col_name in enumerate(heads): fund_df[col_name] = np_records[:, col] # 按照日期排序 fund_df['净值日期'] = pd.to_datetime(fund_df['净值日期'], format='%Y/%m/%d') fund_df = fund_df.sort_values(by='净值日期', axis=0, ascending=True).reset_index(drop=True) fund_df = fund_df.set_index('净值日期') # 数据类型处理 fund_df['单位净值'] = fund_df['单位净值'].astype(float) fund_df['累计净值'] = fund_df['累计净值'].astype(float) fund_df['日增长率'] = fund_df['日增长率'].str.strip('%').astype(float) return fund_df
小结：在上文中，我们主要定义了2个函数，分别为get_html 和 get_fund。其中（1）get_html用于访问指定的url，获取页面；（2）get_fund用于解析页面，获取相应的数据，并将整合进dataframe中进行返回.
在定义了函数后，我们接下来进行实操。
为了方便同时获取多只基金的数据，需要将基金代码以字典的形式批量输入。比如我希望获取广发纳指100，银河收益混合，易方达稳健收益B，易方达安心回报债券A等4只基金的数据。
#需要获取的基金代码my_dict={'广发纳指100':'270042', '银河收益混合':'151002', '易方达稳健收益B':'110008', '易方达安心回报债券A':'110027'}
在my_dict输入基金的名称和代码。注意，字典元素索引名，如‘广发纳指100’并不是重要的关键字，可以根据喜好任意输入。但请务必保证值，即基金代码‘270042’正确，否则将无法访问到指定的基金数据。
# 此代码用于将上文提及的基金名称、代码等，由字典类型转换成 dataframe类型my_df = pd.DataFrame.from_dict(my_dict, orient='index',columns=['code'])my_df=my_df.reset_index().rename(columns={'index':'name'})
正式获取基金相关数据的代码。假设希望获取2014-02-01到2020-12-27的数据，需要在for 循环中的get_fund()函数中，分别令start_date='2014-02-01',end_date='2020-12-27'
# 先创立一个local化的变量，用于在for循环中自动创建dataframefund_df_=locals()for i in range(len(my_df)): # 根据输入的基金名称和数量，自动创建相应个数的dataframe fund_df_[i]=pd.DataFrame() # 获取基金数据 fund_df_[i]=get_fund(my_df['code'][i],start_date='2014-02-01',end_date='2020-12-27') # 将基金数据作为xlsx文件写入本地 fund_df_[i].to_excel(my_df['name'][i]+'.xlsx')
由于我们获取的基金数据，分别存储在几个变量中，且拥有7个表头。
如果我们只对每只基金的累计净值感兴趣，那么我们需要获取每个变量的“累计净值”数据。
# 先创立一个local化的变量，用于在for循环中自动获取dataframe变量名fund_df_=locals()# 创建1个名为datas的列表，用于存放每次循环获取到的基金的累计净值数据# 每一次循环即可获取某只基金的全部累计净值数据datas=[]for i in range(len(my_df)): jingzhi=fund_df_[i]['累计净值'].to_frame() jingzhi=jingzhi.rename(columns={'累计净值':my_df['name'][i]}) datas.append(jingzhi)
在生成datas变量后，我们利用concat函数，按照列进行拼接即可
df = pd.concat(datas,axis=1)# 显示前5行的数据df.head()
最终获取的数据前5行
后续即可根据自己的需求，获取相应的数据，对基金数据进行分析了。
04月02日讯 嘉实周期优选混合型证券投资基金（简称：嘉实周期优选混合，代码070027）04月01日净值上涨3.33%，引起投资者关注。当前基金单位净值为1.9530元，累计净值为2.0130元。
嘉实周期优选混合基金成立以来收益106.67%，今年以来收益32.68%，近一月收益7.60%，近一年收益-8.74%，近三年收益5.68%。
嘉实周期优选混合基金成立以来分红2次，累计分红金额0.22亿元。目前该基金开放申购。
基金经理为吴云峰，自2017年11月16日管理该基金，任职期内收益-17.63%。
*基金定期报告显示，该基金重仓持有保利地产（持仓比例5.21%）、兴业银行（持仓比例5.01%）、新宙邦（持仓比例4.20%）、银泰资源（持仓比例3.20%）、璞泰来（持仓比例3.17%）、紫金矿业（持仓比例3.13%）、平安银行（持仓比例3.09%）、温氏股份（持仓比例3.06%）、杉杉股份（持仓比例3.04%）、中科曙光（持仓比例3.02%）。
报告期内基金投资策略和运作分析
从经济周期的角度来看，2018年中国宏观经济在经历了2016年中期以来的一年半补库存周期后开始进入了去库存周期，同时叠加金融去杠杆的宏观政策和中美贸易战的影响下，股票市场在2018年遭受了估值和盈利双杀的冲击，市场出现了大幅下跌。2018年上证综指下跌24.59%，沪深300指数下跌25.31%，中小板指数下跌18.22%，创业板指数下跌11.39%。具体分行业来看，餐饮旅游、银行、石化、食品饮料等偏消费、低估值的蓝筹板块跌幅较小，机械、电子、有色金属等强周期的板块在2018年跌幅较大。2018年年初我们判断国内经济会维持稳定，海外经济尤其是美国会维持复苏势头，因此配置了较多了国际定价的有色金属标的，对组合的负贡献比较大。后面虽然积极调整了组合配置方向，加大了对逆周期以及长期有成长方向的云计算、新能源汽车灯子行业的投资力度，3-4季度通过投资部分新能源汽车、养殖、公用事业标的给组合贡献了一些正收益，但是全年下来组合仍然跑输了基准。目前针对2019年宏观经济政策变动以及子行业的周期景气变化，组合积极做了一些调整，希望能以2019年的进步给投资者贡献回报。
截至本报告期末本基金份额净值为1.472元；本报告期基金份额净值增长率为-36.03%，业绩比较基准收益率为-23.92%。
管理人对宏观经济、证券市场及行业走势的简要展望
展望2019年，我们判断经济会呈现前低后高的走势，在上半年由于2018年社融总量大幅下降的滞后影响会实体经济中逐步体现，同时在抢出口的效应消失以后，贸易战带来的出口下滑会在2019年上半年开始体现，这两方面会使得中国经济在2019年上半年有较大的下滑压力。中央虽然近期出台了一系列的稳增长政策，但是政策传导需要时间，因此经济在上半年会有一个下滑的过程，下半年能否企稳需要密切跟踪信用扩张是否重新启动，具体要看固定资产投资以及出口的企稳情况。在流动性层面，宏观流动性宽松已经是大概率事件，央行通过降准等手段，已经让银行间的债券利率大幅下降，目前的问题是由于金融机构的风险偏好下降，导致流动性大幅淤积在银行间市场，对信用扩张没有帮助。后续我们判断中央会通过一些定向的金融政策，基础货币扩张会逐步向信用扩张传导，届时经济就会企稳，企业盈利就会回升。综合上述两个方面来看，我们认为股票市场在2019年的流动性会好于2018年，估值已经没有压缩的空间，上半年随着经济下行盈利还有下调风险，但是随着信用扩张再次启动，叠加库存周期见底，后续股票市场可能会有估值和盈利同时上升的机会。因此我们看好2019年的股票市场，上半年会维持相对防御的配置方向，积极寻找市场中的结构性机会。一旦观察到信用开始扩张，宏观经济企稳回升，我们就会将组合调整为更加进攻的投资配置。我们看好的方向有：?1、受益于实际利率下行，内涵价值在提升的贵金属类股票；2、受到猪瘟影响，2019年开始进入景气上行阶段的养殖板块；3、需求较为稳定，受益于上游原材料价格下跌的公用事业类股票。4、经济逐步企稳，部分早周期的行业，例如地产、汽车会有投资机会。中长期看好的5G、新能源汽车、云计算等投资方向我们会保留配置，希望通过上述的投资配置，组合能够在2019年给持有人贡献回报。（点击查看更多基金异动）
6月16日雅创电子（301099）涨9.16%，收盘报68.99元，换手率20.92%，成交量3.75万手，成交额2.53亿元。资金流向数据方面，6月16日主力资金净流出83.66万元，游资资金净流出760.07万元，散户资金净流入843.72万元。融资融券方面近5日融资净流出22.72万，融资余额减少；融券净流入1.28万，融券余额增加。
重仓雅创电子的前十大公募基金
该股最近90天内共有4家机构给出评级，买入评级2家，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为68.7。
根据2022Q1季报公募基金重仓股数据，重仓该股的公募基金共17家，其中持有数量最多的公募基金为嘉实研究精选混合A。嘉实研究精选混合A目前规模为15.7亿元，*净值1.97（6月15日），较上一交易日下跌0.05%，近一年下跌22.0%。该公募基金现任基金经理为肖觅 陈永 刘俣豪。肖觅在任的基金产品包括:嘉实物流产业股票A，管理时间为2016年12月29日至今，期间收益率为157.4%；嘉实基础产业优选股票A，管理时间为2020年4月15日至今，期间收益率为20.92%；嘉实周期优选混合，管理时间为2020年6月5日至今，期间收益率为48.66%；嘉实研究阿尔法股票，管理时间为2021年3月19日至今，期间收益率为-5.68%。
嘉实研究精选混合A的前十大重仓股
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