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  本产品为非公募基金产品，过往业绩无公开渠道可供查询，我公司没办法保证上述数据真实、准确、完整，请勿作为投资决策依据。

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  在业绩报酬计提日，管理人计算每一个业绩报酬计提基准周期的年化收益率R，R≤r1，不提业绩报酬；r1＜R≤r2，提取40%作为业绩报酬；R＞r2，分段累进计提业绩报酬，对r1-r2的部分计提40%，对r2以上计提50%作为业绩报酬。（具体R1、R2以管理人最新公告为准）

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  （1）银行存款（含结构性存款等）、同业存单、债券逆回购，以及符合《指导意见》规定的标准化债权类资产，包括在证券交易所、银行间市场等国务院同意设立的交易场所交易的可以划分为均等份额、具有合理公允市价和完善流动性机制的国债、中央银行票据、地方政府债券、政策性金融债、金融债券(含次级债和混合资本债)、政府支持机构债券、企业债券、公司债券【包括公开发行公司债券和非公开发行公司债券；含可转换公司债券(含分离交易可转债)、可交换债券（含公开发行可交换债券和非公开发行可交换债券）】、资产支持票据(ABN)、资产支持证券(ABS)、项目收益债、短期融资券及超短期融资券、中期票据（含长期限含权中期票据）、集合票据、集合债券、非公开定向债务融资工具(PPN)、项目收益票据(PRN)等；

  （2）公开募集证券投资基金，包括债券型基金、货币市场基金、股票型基金、混合型基金、公开募集基础设施证券投资基金、QDII基金、ETF基金、香港互认基金等；

  （3）依法设立的证券交易所及期货交易所交易的期货、期权（包括国债期货、股指期货、商品期货、股指期权、股票期权、商品期权）、凭证类信用风险缓释工具等；

  （4）国内依法发行的上市公司股票（包括主板、创业板、科创板、北交所及其他在国内依法发行的股票，含新股申购、大宗交易、证券交易市场投资、定向增发等）、优先股、存托凭证、港股通标的范围内的股票；

  （5）接受国务院金融监督管理机构监管的机构发行的资产管理产品，包括银行打理财产的产品、基金公司或基金子公司发行的资产管理产品、在基金业协会登记为私募证券基金管理人发行并由具有证券投资基金托管资格的机构托管的私募证券投资基金、信托计划、证券公司及其子公司发行的资产管理计划、期货公司或期货子公司发行的资产管理计划、保险公司或保险资产管理机构发行的资产管理计划，上述资产管理产品包含具有相关资质的机构发行的私募QDII基金；

  本集合计划在考虑组合的流动性需求、本金安全和投资风险控制的基础上，根据对宏观经济、货币政策、财政政策以及债券市场的投资价值和风险的分析，在法规及合同规定的比例限制内，动态调整各类资产的比例，获取适当风险的稳定收益，通过合理的投资策略来构建与管理本集合计划。

  经过穿透合并计算，本集合计划最终投资于固定收益类、权益类、期货和衍生品类资产的投资比例为： ①固定收益类资产：按市值计占集合计划总资产的比例为20%（含）-100%（含）； ②期货和衍生品类资产：持仓合约价值的比例为低于集合计划总资产的80%，或账户权益低于集合计划总资产的20%； ③权益类资产：按市值计占集合计划总资产的比例低于集合计划总资产的80%。

  证券期货经营机构及其子公司以自有资金参与本集合计划的份额不允许超出该集合计划总份额的50%。

  申港证券股份有限公司于2016年3月14日经中国证监会批复设立，系国内首家根据CEPA协议设立的合资全牌照证券公司，由3家香港持牌金融机构、11家国内机构投资的人共同发起设立，营业范围包括“证券资产管理、证券经纪、证券承销与保荐、证券自营”等业务。 公司注册在上海自贸区，注册资本35亿元人民币，其中港资投资额合计12.2亿元人民币，占总股份的34.86%。公司根植上海、服务全国、联动两地，立足差异化、特色化经营，致力于打造机制灵活、治理完善、服务卓越、绩效优良，具有独特核心竞争力的现代投资银行。

  魏平先生,南京财经大学经济学硕士,不存在兼职情况。曾任职上海国际货币经纪有限责任公司信用债部门;申港证券股份有限公司资产管理部,投资经理助理、交易员。有着非常丰富的固定收益市场投资研究经验,擅于跟踪和把握债券市场的流动性变化及信用利差、期限利差。具备基金从业资格并在中国证券投资基金业协会完成注册,最近三年未被监督管理的机构采取重大行政监管措施、行政处罚。

  段奕冰女士,东北林业大学管理学硕士,不存在兼职情况。历任龙江银行股份有限公司金融市场部交易员、投资经理,先后从事及国内固收类证券交易、境内外固收类证券投资及相应策略研究,从业10余年,在境内外投资交易领域有着非常丰富经验。具备基金从业资格并在中国证券投资基金业协会完成注册,最近三年未被监督管理的机构采取重大行政监管措施、行政处罚。

  傅裕:上海交通大学计算数学专业硕士,不存在兼职情况。曾任上海弘尚资产量化研究员。熟悉各类量化策略,对多因子选股、因子择时、风险模型、组合构建优化、行业轮换、事件驱动等股票证券交易市场量化策略有深入研究,精于大数据分析与机器学习。

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