资产配置作业(基金篇)

本文分析了在100万元本金下,如何配置富国天利前端、富国天惠成长混合(LOF)A和上投摩根行业轮动混合这三只基金,以实现长期稳定收益。富国天利前端在债券基金中表现出色,富国天惠成长混合动态回撤较高但长期持有表现优秀,上投摩根行业轮动混合则通过行业配置寻求超额收益。

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        本篇在本金为100万元的情况下,对于选择基金方面进行一系列分析,以达到配置仓位后以求长期稳定收益的资产组合。

一、富国天利前端100018(50%)

在货币基金博时现金收益基金(050003)与债券基金富国天利前端(100018)中对比,二者均属于稳定增长,收益率小但风险极小的基金种类。对比情况如下:

 二者均属于稳定型。

        从业绩走势来看,富国天利前端收益率高于博时现金收益基金,平均业绩表现更好。

        2021年一季度,全球经济呈现差异化复苏,主要取决于疫苗的接种速度和有效性。国内经济继续修复,外需强于内需,生产强于消费。整体上经济恢复基石尚不牢固,国内货币政策仍然维持稳健基调,流动性总体较为宽松。国内债市表现分化,高等级信用债为代表的优质资产受到市场追捧,收益率持续下降,利率债和低等级信用债表现一般。转债市场表现宽幅震荡,品种分化较大,低价转债表现较好。

二、富国天惠161005(20%)

       富国天惠成长混合(LOF)A 为富国基金管理有限公司旗下的开放式混合型 基金,成立于 2005 年 11 月 16 日,并于 2005 年 12 月 2 日开放申购,至今已 近 15 年。基金托管人为中国工商银行。由朱少醒管理,任职期间为 2005 年 11 月 16 日至今,任职天数已近 15 年。期间未更换过基金经理人。

        近十年,该基金十大重仓股集中度不高, 最高于 2013 年四季度达 58.20%,最低于 2020 年三季度低至 39.73%。2021一季度持仓股:

 

        近十年里,富国天惠成长混合(LOF)A 有 7 年均跑赢了偏股混合型基金平均 业绩水平,同类排名走势平稳,同类排名百分比平均处在 37%左右水平。同类 排名最靠前的年份是 2010 年、2019 年、2015 年和 2017 年,同类排名百分比 分别为 7.32%、14.17%、16.41%和 18.23%。

        该基金动态回撤较高,这也是一直以来这只基金最被诟病的一点,最大回撤也相当大,可见风险程度较高,但这只基金更在于长期持有,长期持有的表现几乎从未让人失望才过。

 行业持仓配置:

 三、上投摩根行业轮动混合377530(20)

历史业绩:

        通过把握资产轮动、产业策略与经济周期相联系的规律,挖掘经济周期波动中强势行业中具有核心竞争优势的上市公司,力求在景气的多空变化中追求基金资产长期稳健的超额收益。

        货币政策回归常态化,货币投放量将与经济增长相匹配,经济过热和过冷都属于小概率事件,宏观经济整体稳定。市场表现亦将同步于经济基本面,主要取决于利润增长,估值则应调整到合理水平。对于核心资产,着重分析了后续的盈利相关因素,减持了医药、电子、食品饮料、电力设备等行业的配置比重,保留了其中具备核心竞争力、行业景气度改善、并且估值相对合理的个股。同时增加了有色、家电、建材、钢铁、银行等行业的权重。

 

 

 

       基于个股基本面来争取收益,着重关注企业盈利向好、估值具有安全边际的企业,进行长期投资。投资方向上,大消费、科技、先进制造、医药等行业将长期受益于中国国内国际双循环的新发展格局和国内的人口素质红利。在中期,我们认为顺周期产业中亦有部分公司可以持续占领行业高位,获得稳定利润。

 

 

数据集介绍:淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 一、基础信息 数据集名称:淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 数据规模: - 训练集:5,205张医学图像 - 验证集:240张医学图像 - 测试集:220张医学图像 病理分类: - Lymphocytes(淋巴细胞):免疫系统核心细胞,参与病毒防御与肿瘤监控 - NE(中性粒细胞):急性炎症标志物,反映感染与组织损伤 - SCC(鳞状细胞癌):常见上皮组织恶性肿瘤,需早期精准识别 标注规范: - YOLO格式标注,支持目标检测模型训练 - 包含多边形坐标标注,适配病理切片分析需求 二、核心应用 数字病理诊断系统: 支持开发白细胞亚型自动分类系统与鳞癌检测算法,辅助显微镜图像分析,提升病理科工作效率。 血液病辅助诊断: 通过淋巴细胞/中性粒细胞比例分析,为白血病、淋巴瘤等血液疾病提供AI辅助判断依据。 癌症筛查研究: 包含鳞状细胞癌阳性样本,适用于皮肤癌、头颈癌等上皮源性肿瘤的早期筛查模型开发。 医学影像教学: 提供标注规范的病理图像数据,适用于医学院校的细胞形态学教学与AI医疗交叉学科实训。 三、核心优势 临床病理学深度适配: 涵盖血液系统关键细胞类型与高发癌症类别,标注经病理专家双重校验,确保医学准确性。 多场景检测能力: 同时支持血涂片细胞分类与组织切片癌变区域检测,满足复合型医疗AI产品开发需求。 数据分布专业化: 按医学研究标准划分训练集/验证集/测试集,包含典型病例与边缘案例,强化模型鲁棒性。 跨任务兼容性: YOLO标注格式可直接用于目标检测训练,同时支持转换为分类、实例分割等扩展任务。
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