8月28日消息,近期鹏华中证国防指数(LOF)C披露2026年上半年报,基金规模2.77亿元,比2026年第一季度降低60.46%。基金经理陈龙最新投资观点同步出炉。
陈龙表示,2026年下半年宏观经济K型分化格局有望适度收敛,资本市场极致结构性行情将逐步回归均衡,国防军工板块也将迎来基本面支撑的修复窗口。 宏观经济: 2026年上半年宏观经济呈现明显的K型分化特征,经济增长三驾马车中出口延续强势,增长动力主要由AI相关产业链贡献,而投资和消费整体表现疲弱,除AI相关投资外其余行业的增长表现相对平淡。 资本市场: 上半年A股维持慢牛格局但结构性分化极度极致,AI相关的半导体、通信、消费电子板块涨幅大幅领先,传统内需、金融板块出现显著调整,首尾涨跌幅差接近100%;资金面进一步放大分化,宽基类ETF合计净流出超1.8万亿,融资余额增量集中在电子、通信行业,下半年随着中报披露,前期拥挤交易的AI板块预期将逐步消化,极度悲观的传统行业也有望迎来困境反转博弈。 投资方向: 短期AI产业高景气仍将延续,市场更多通过震荡盘整消化拥挤交易与过高杠杆,无需担忧系统性波动;同时可重点关注股价处于相对低位、基本面存在边际改善的方向,包括国防军工板块,后续商业航天新一轮可回收火箭发射、“十五五”规划落地、国产商用发动机挂真机测试等事件将为板块带来明确基本面支撑。 风险提示: 宏观经济复苏进度不及预期,AI产业景气度出现超预期下滑,资本市场结构性波动放大,国防军工行业相关政策落地节奏慢于预期,均可能对相关板块表现造成扰动。
业绩回报:2026年上半年跑输基准0.17%
数据显示,截至2026年上半年末,鹏华中证国防指数(LOF)C净值为1.00元,2026年上半年年基金份额净值增长率为-4.29%,同期业绩比较基准收益率为-4.12%,跑输基准0.17%。
陈龙自2021年4月14日担任鹏华中证国防指数(LOF)C基金经理,截止2026年8月28日,任期回报-12.13%。
| 表:鹏华中证国防指数(LOF)C业绩表现(截止2026年6月30日) | |||
|---|---|---|---|
| 阶段 | 净值增长率 | 业绩比较基准收益率 | 跑赢基准 |
| 近3月 | -2.33% | -2.52% | 0.19% |
| 近6月 | -4.29% | -4.12% | -0.17% |
| 近1年 | 8.07% | 8.93% | -0.86% |
| 近3年 | 3.20% | 4.99% | -1.79% |
| 近5年 | -11.32% | -8.22% | -3.10% |
| 成立以来 (2021-4-14) | -0.41% | 4.88% | -5.29% |
资料显示,陈龙,国籍中国,经济学硕士,17年证券从业经验,曾任杭州衡泰软件公司金融相关岗位,2015年9月起先后担任鹏华国证钢铁行业指数分级、鹏华创业板指数分级、鹏华中证800地产指数分级等多只指数型证券投资基金基金经理,2021年1月起担任鹏华中证国防指数型证券投资基金(LOF)基金经理,目前还同时管理多只其他指数类基金产品,具备基金从业资格。
整体来看,整体来看,当前该国防指数基金规模出现阶段性大幅缩水,历史各周期业绩暂未跑赢业绩比较基准,后续表现仍需观察。结合基金经理的研判,下半年A股行情有望从极致结构性分化向均衡回归,国防军工板块或迎来事件催化下的基本面修复窗口,但投资者仍需留意宏观复苏、产业景气度、政策落地节奏等多重潜在扰动风险,理性评估相关指数产品的配置价值。
附公告原文节选:
本基金跟踪的标的指数为中证国防指数,中证国防指数从沪深市场选取隶属于十大军工集团 公司旗下的上市公司证券,以及为国家武装力量提供武器装备,或与军方有实际装备承制销售金 额或签订合同的相关上市公司证券作为指数样本,以反映国防产业上市公司证券的整体表现。
2026 年上半年,中证国防指数下跌4.49%,同期上证指数上涨3.16%,沪深300 指数上涨7.55%, 显著跑输大盘。上半年,国防军工板块冲高回落,从上市公司一季报的情况来看,行业基本面仍 然较为疲弱,叠加科技AI 强势带来的资金层面的虹吸效应。
我们预计下半年行业有望迎来积极的变化:一是商业航天在三季度有望迎来新一轮可回收火 箭的发射;二是“十五五”规划有望在三季度逐步明朗,并开始跟工业部门沟通,从而为板块带 来基本盘的支撑;三是国产商用发动机计划在三季度、四季度初挂真机测试,重新点燃市场对国 产大飞机的关注。
本基金采用被动式指数化投资方法,按照成份股在标的指数中的基准权重构建指数化投资组 合,并根据标的指数成份股及其权重的变化进行相应调整。当预期成份股发生调整或成份股发生 配股、增发、分红等行为时,或因基金的申购和赎回等对本基金跟踪标的指数的效果可能带来影 响时,基金管理人通过对投资组合管理进行适当变通和调整,力求降低跟踪误差。
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