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发布时间：2022-07-28 17:37
(上海)资产管理有限公司披露旗下41只产品（份额分开计算）的最新一期季报（2022年4月1日-2022年6月30日）。
附表：
| 基金代码 | 基金名称 | 基金净值变动比例（%） |
|---|---|---|
| 005070 | 长江乐丰纯债 | 0.15 |
| 003365 | 长江乐享货币C | 0.35 |
| 003363 | 长江乐享货币A | 0.42 |
| 010252 | 长江安享纯债18个月定开C | 0.46 |
| 003364 | 长江乐享货币B | 0.48 |
| 010251 | 长江安享纯债18个月定开A | 0.55 |
| 005158 | 长江乐盈定开债 | 0.76 |
| 007414 | 长江安盈中短债六个月定开 | 0.82 |
| 014324 | 长江鑫选3个月持有混合发起(FOF)C | 1.21 |
| 013935 | 长江红利回报混合型发起式C | 1.22 |
| 014323 | 长江鑫选3个月持有混合发起(FOF)A | 1.32 |
| 013934 | 长江红利回报混合型发起式A | 1.32 |
| 006135 | 长江乐鑫定开债 | 1.48 |
| 890011 | 长江聚利债券型A | 1.71 |
| 005828 | 长江乐越定开债 | 1.75 |
| 013971 | 长江尊利债券型C | 2.16 |
| 890005 | 长江尊利债券型A | 2.25 |
| 009701 | 长江添利混合C | 2.50 |
| 009700 | 长江添利混合A | 2.61 |
| 013018 | 长江双盈6个月持有期债券型发起式C | 2.76 |
| 013017 | 长江双盈6个月持有期债券型发起式A | 2.86 |
| 003336 | 长江收益增强债券 | 3.28 |
| 014340 | 长江智能制造混合型发起式C | 3.32 |
| 014339 | 长江智能制造混合型发起式A | 3.42 |
| 014720 | 长江聚利债券型C | 3.64 |
| 014936 | 长江智选3个月持有混合(FOF)C | 4.13 |
| 890008 | 长江智选3个月持有混合(FOF)A | 4.23 |
| 006619 | 长江可转债债券C | 4.93 |
| 006618 | 长江可转债债券A | 5.04 |
| 011255 | 长江精选一个月滚动持有C | 5.61 |
| 011254 | 长江量化科技精选一个月滚动持有A | 5.77 |
| 010664 | 长江均衡成长混合C | 7.67 |
| 010663 | 长江均衡成长混合A | 7.77 |
| 011546 | 长江沪深300指数增强C | 8.88 |
| 011545 | 长江沪深300指数增强A | 8.99 |
| 006957 | 长江量化匠心甄选C | 10.29 |
| 006911 | 长江量化匠心甄选A | 10.46 |
| 011447 | 长江新能源产业混合型C | 11.13 |
| 011446 | 长江新能源产业混合型A | 11.23 |
| 010802 | 长江量化消费精选C | 17.89 |
| 010801 | 长江量化消费精选A | 18.07 |
根据数据显示，长江证券(上海)资产管理有限公司成立于2014年9月16日，报告期内（2022年4月1日-2022年6月30日)有41只产品的为正。
其中，基金净值增长率最大的基金产品为长江量化消费精选A，数值达18.07%，该基金的相对业绩基准为中证全指主要消费指数*50%+中证全指可选消费指数*40%+银行活期存款利率(税后)*10%，现任基金经理是曹紫建、秦昌贵。
报告期内上述基金的和运作分析：今年二季度股票市场出现先抑后扬的走势形态，中证全指消费指数六月份大幅反弹走出底部震荡区间。该基金通过数量化投资模型，精选消费主题相关的优质企业进行投资，利用量化模型系统地从多视角地分析股票历史数据的多维信息，挑选细分行业里的优质公司并不断评估这些公司能否在未来持续保持优质特性。在股票选择方面，我们重点关注上市公司的财务状况及股票的交易状况，优先选择在价值和成长方面较为平衡的个股进行配置，并尽量规避财务杠杆高、现金流缺乏、公司成长稳定性差及运营能力差的公司；同时利用交易指标刻画股票的投机情绪，规避短期投机情绪高的个股。上，坚持采用量化模型对股票进行筛选和权重分配，优先选择业绩稳定、成长性好、估值具有优势的股票构建组合。 展望下季度，随着国内消费市场的恢复，主要消费领域的优质公司前景良好，龙头公司的也将体现在市场价格上，利用量化指标筛选优质消费股票组合，有助于伴随这些优质消费公司的成长而成长。在具体选股策略上，我们将依然采用数量化选股策略，运用量化模型驱动的投资方法精选股票构建备选池，并定期对模型进行调整，以改进模型的有效性。
