重要風險警告

投資者應注意所有投資皆涉及風險(包括損失原有投資的可能性)。過往的表現未必是將來表現的指標,且概不作出任何有關將來表現的承諾、保證、表達或暗示。投資的價值及其回報可升可跌而投資者不一定能全數取回其投資的金額並有可能損失全部投資。就某個產品而言,其特點可能會涉及其他重大風險,因此投資者應詳閱銷售文件以了解相關風險。

產品風險警告

本子基金有哪些主要風險?

投資涉及風險。有關風險因素的詳情,請參閱發售文件。

 

1 - 投資風險

•  本子基金的投資組合價值可能由於下列任何主要風險因素而下跌,因此閣下於本子基金的投資可能蒙受損失。概不保證能夠償還本金。

2 - 貨幣風險

•  股份類別可能以本子基金基本貨幣以外的貨幣計值。本子基金的資產淨值可能因該等貨幣與基本貨幣之間的匯率波動或匯率管制變動而受到不利影響。

3 - 股票市場風險

•  本子基金對股本證券的投資須承受一般市場風險,其價值可能因各種因素而波動,例如投資情緒的變化、政治及經濟狀況及發行人特定因素。

4. 與小型市值/中型市值公司相關的風險

•  整體而言,相比較大型市值公司的股票,小型市值/中型市值公司股票的流動性一般較低,其價格更易受到不利經濟發展的影響而波動。

5 -  集中風險

•  本子基金的投資集中於日本中小型市值公司發行的股本證券,及可能集中於特定行業。本子基金的價值或會較擁有更多元化投資組合的基金更為波動。
•  本子基金的價值或較易受到影響日本市場的不利經濟、政治、政策、外匯、流動性、稅務、法律或監管事件所影響。

6 - 特定投資策略風險

與市帳率–股權回報率法相關的風險

•  市帳率–股權回報率法可能無法在所有情況和市況下取得預期結果。

使用人工智能分數作為投資流程一部分的風險

•  人工智能學習副投資組合經理的股票研究特徵及習慣,及人工智能評分用於減少副投資組合經理在研究上花費的時間。因此,存在副投資組合經理的特徵及習慣未必反映在分數中的風險。在人工智能存在此類缺陷的情況下,副投資組合經理將不得不在並無人工智能幫助的情況下開展所有研究,從而增加副投資組合經理花在研究上的時間,導致研究效率嚴重下降。
•  為管理該風險,驗證僅可由副投資組合經理進行,且副投資組合經理不時會進行驗證。評分將不時作出更新以反映副投資組合經理的特徵及慣例。

7 -  對沖及對沖股份類別的相關風險

•  概不保證本子基金採用的任何貨幣對沖策略將完全有效地消除本子基金的貨幣風險。
•  對沖策略可能使投資者無法從本子基金基本貨幣的升值中獲利。
•  此類對沖交易產生的任何開支均將由本子基金或相關貨幣對沖類別承擔。

8 -  與使用金融衍生工具(「FDIs」)相關的風險

•  與金融衍生工具相關的風險包括交易對手/信用風險、流動性風險、估值風險、波動風險及場外交易風險。金融衍生工具的槓桿要素/成份可能會導致產生遠高於本子基金投資於該金融衍生工具的金額的損失。對金融衍生工具的風險承擔可能導致本子基金面臨蒙受重大損失的高度風險。
•  概不保證使用金融衍生工具進行對沖將完全有效地消除本子基金的風險承擔。使用金融衍生工具和對沖策略未必能夠湊效,本子基金或會蒙受重大損失。

概述

目標

本子基金採納主動型策略,運用基本因素方法,根據財務指標(市帳率–股權回報率法*1)對所有上市公司進行篩選,同時運用人工智能識別股票,以此投資於副投資組合經理預期能夠實現中期增長的中小型公司所發行、價值被低估的股票。本子基金可能投資的中小型市值公司通常指在日本證券交易所上市的所有公司中,在扣除Russell/Nomura Top Cap Index的成份股後按日本浮動調整市值計算一般排在最後50%的公司。本子基金亦可能投資於具有較大市值的股票。人工智能*2是僅用於識別股票,但不參與投資決策的工具。本子基金向約70%的投資組合公司主動提出建議,應對旨在提升其企業價值的業務問題,當中考慮為應對管理問題及管理中可能產生的風險認知而採取的行動。某些公司未必能夠遵從或採納主動的建議,原因包括但不限於該等公司的投資規模。 
概不保證本子基金將實現其投資目標。


*1 市帳率–股權回報率法:市帳率–股權回報率法用於根據市帳率及股權回報率甄選股票。加入股權回報率是因為,倘若一間公司根據市帳率被低估,無法計及資本效率。該方法令考慮對採用一般價值方法無法識別的公司(根據市盈率及市帳率作出價值被低估的判斷)進行投資成為可能。 
*2 使用人工智能:人工智能用於策略,但僅支持投資範圍研究。主要是在了解副投資組合經理的股票研究的特徵之後不時對分析進行補充 [1] 並相應計算本子基金的潛在投資的分數。人工智能最初由日本國立情報研究所與副投資組合經理聯合開發,目前作為內部系統運作。人工智能計算得出的分數僅在投資的最初階段,即甄選投資範圍時用作參考。人工智能不參與任何後續的股票甄選流程。人工智能僅用於日本上市公司。人工智能是一項專有工具,其使用不收取費用或其他報酬。
 

[1] 例如「公司行動」的成功例子,其乃從巨量的公司資料中提取。

基金資料

子基金名稱
日本中小型公司價值基金
ISIN
LU2905583873
首席基金經理
部奈和洋
Bloomberg ID
SMMSAJU
注冊地點
盧森堡
子基金成立日期
2024年 10月
股份類別成立日期
2024年 10月
股份類別貨幣
日圓
基本貨幣
日圓
股份類別
A類(日圓)
監管架構
UCITS

表現

直至 25/04/2025
成立以來最高位 10496.40
成立以來最低位 8786.75
1個月 6個月 1年 3年 5年 股份類別成立日期
A類(日圓)

來源: SMD-AM, 截至上月底

過往業績並非預測日後業績表現的指標。投資者未必能取回全部投資本金。

業績的計算基礎是基於規定期間的資產淨值作比較,並按股息再投資的基礎計算。如無列示過往表現,即表示該月份/年度並無足夠數據可作為表現的指標。

上述數據顯示各類別總值在特定时期内的升跌幅度。業績表現以有關類別的貨幣計算,其中包含經常性開支,但不包括閣下或須支付的認購費及贖回費。

 

資產淨值 / 歷史價值

直至 25/04/2025
成立以來最高位 10496.40
成立以來最低位 8786.75
A類(日圓)

來源: SMD-AM

過往業績並非預測日後業績表現的指標。投資者未必能取回全部投資本金。

業績的計算基礎是基於規定期間的資產淨值作比較,並按股息再投資的基礎計算。如無列示過往表現,即表示該月份/年度並無足夠數據可作為表現的指標。

上述數據顯示各類別總值在特定时期内的升跌幅度。業績表現以有關類別的貨幣計算,其中包含經常性開支,但不包括閣下或須支付的認購費及贖回費。

 

首席基金經理

Bena 2.0

部奈和洋

首席基金經理

部奈先生於2006年4月在原大和住銀投信投資顧問的行政管理部開始其職業生涯。 2007年10月,出任股權管理部市場分析組策略師。兩年後,他被調到投資策略部,成為日本股票策略師。在獲得策略師經驗後,部奈先生於 2011 年 7 月成為 Value + Alpha Group 的投資組合經理。 

部奈先生畢業於關西大學資訊學學士學位(2004 年),以及關西大學資訊學研究生院並獲得資訊學碩士學位(2006 年)

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資料來源:SMDAM截至2024年7月1日
CMA: Certified Member Analyst of The Securities Analyst Association of Japan     
Daiwa SB Investments Ltd. (DSBI) merged with Sumitomo Mitsui Asset Management Company, Limited (SMAM) on 1 April 2019

行業經驗 18年+

在SMDAM任職的時間 18年+

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