Lithia Motors
LAD
최신 규제 공시에 따르면 2026년 2분기 기준, 헤지펀드와 대형 기관투자자 445곳이 Lithia Motors에 US$71.3억를 투자하고 있으며, 77개 펀드가 신규 포지션을 열고, 141개가 포지션을 늘리고, 164개가 포지션을 줄이고, 65개가 포지션을 청산했습니다.
신규 진입이 청산보다 18% 더 많아요
신규 편입 포지션: 77 | 기존 포지션 청산: 65
2.75% 더 높은 지분율
펀드 보유 현황: 104.86% → 107.61% (+2.7%)
해당 종목을 보유한 펀드가 2% 더 많음
보유 펀드 수: 436 → 445 (+9)
자금 유입이 유출보다 6% 더 많습니다.
자금 유입: $6.52억 | 자금 유출: $6.17억
축소보다 재투자가 14% 적어요
기존 보유 종목 확대: 141 | 기존 포지션 축소: 164
상위 10개 종목 보유 펀드가 29% 감소
상위 10개 종목을 보유한 펀드: 7 → 5 (-2)
풋옵션보다 콜옵션이 84% 적어요
펀드별 콜옵션: $4758만 | 펀드별 풋옵션: $3.04억
상위 매수자
| 순위 | 펀드 | 자금 흐름 |
|---|---|---|
| 1 |
Fidelity Investments
Boston,
Massachusetts
|
+US$1.2억 |
| 2 |
American Century Companies
Kansas City,
Missouri
|
+US$7813만 |
| 3 |
Squarepoint
New York
|
+US$3732만 |
| 4 |
Gotham Asset Management
New York
|
+US$3082만 |
| 5 |
Jones Financial Companies
Des Peres,
Missouri
|
+US$2872만 |
상위 매도자
| 순위 | 펀드 | 자금 흐름 |
|---|---|---|
| 1 |
CM
Conifer Management
New York
|
-US$5294만 |
| 2 |
Royal London Asset Management
United Kingdom
|
-US$4565만 |
| 3 |
Marshall Wace
London,
United Kingdom
|
-US$4542만 |
| 4 |
Barclays
London,
United Kingdom
|
-US$3673만 |
| 5 |
UBS Group
Zurich,
Switzerland
|
-US$3365만 |
LAD 헤지펀드 동향: 2026년 2분기 돌아보기
Wall St. Rank가 추적하는 8,358개 기관투자자 중 445곳이 2026년 2분기에 Lithia Motors (LAD) 보유 포지션을 보고했습니다. 합산 가치는 US$71.3억로, 전 분기의 US$61.2억보다 16% 증가했습니다.
매수한 펀드가 매도한 펀드보다 많았어요. 77개 펀드가 LAD 신규 포지션을 편입했고 65개 펀드는 포지션을 전량 청산해, 보유 펀드 수가 순증 12개를 기록했어요. 한편 141개 펀드는 기존 지분을 늘렸고 164개 펀드는 줄였어요.
가장 많이 매수한 곳은 Fidelity Investments로, 추정 매수액은 US$1.2억예요. 가장 많이 매도한 곳은 Conifer Management였으며, 추정 매도액은 US$5294만에 달했고 보유분을 전량 처분했어요.
- 2026년 2분기 기준 Lithia Motors (LAD) 보유 기관투자자 수는 445곳으로, 2026년 1분기의 436곳보다 늘었어요.
- 펀드들은 2026년 2분기에 Lithia Motors 주식 보유액으로 US$71.3억를 보고했으며, 전 분기 대비 16% 증가했어요.
- 2026년 2분기에 77개 펀드가 Lithia Motors 포지션을 새로 편입했고, 65개 펀드가 포지션을 모두 청산해 보유 펀드 수는 +12개 순증감했어요.
- 2026년 2분기에 Lithia Motors을(를) 가장 많이 매수한 곳은 Fidelity Investments이며, 추정 추가 매수액은 US$1.2억입니다.
- 2026년 2분기에 Lithia Motors을(를) 가장 많이 매도한 곳은 Conifer Management였고, 추정 매도액은 US$5294만예요.
2026년 2분기의 집계된 13F 공시 자료를 기반으로 합니다.