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呂梁市文水縣、鄭州市滎陽市、雞西市雞東縣、臨汾市永和縣、上海市閔行區(qū)、延安市洛川縣、雙鴨山市尖山區(qū)
哈爾濱市香坊區(qū)、哈爾濱市賓縣、中山市大涌鎮(zhèn)、玉溪市峨山彝族自治縣、畢節(jié)市黔西市、南京市建鄴區(qū)、湛江市吳川市、沈陽市沈北新區(qū)、淮北市濉溪縣、麗江市古城區(qū)
樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、隴南市兩當(dāng)縣、濰坊市寒亭區(qū)、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、延邊琿春市
寧夏銀川市西夏區(qū)、宣城市涇縣、涼山甘洛縣、亳州市蒙城縣、張掖市甘州區(qū)、漢中市鎮(zhèn)巴縣
儋州市海頭鎮(zhèn)、徐州市云龍區(qū)、婁底市雙峰縣、南平市建甌市、贛州市龍南市、金華市婺城區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、棗莊市市中區(qū)
溫州市龍港市、漳州市詔安縣、陽泉市城區(qū)、黔西南晴隆縣、岳陽市華容縣、成都市武侯區(qū)、鎮(zhèn)江市丹陽市、郴州市桂東縣
衡陽市雁峰區(qū)、甘孜雅江縣、六盤水市水城區(qū)、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)、寧波市慈溪市、信陽市羅山縣
北京市海淀區(qū)、六盤水市盤州市、黔南甕安縣、昭通市綏江縣、七臺河市茄子河區(qū)
文昌市東閣鎮(zhèn)、漳州市長泰區(qū)、重慶市奉節(jié)縣、安陽市龍安區(qū)、中山市橫欄鎮(zhèn)、三門峽市盧氏縣、新鄉(xiāng)市封丘縣、蚌埠市龍子湖區(qū)
白山市撫松縣、漢中市南鄭區(qū)、天津市津南區(qū)、周口市沈丘縣、佳木斯市同江市、廣西柳州市柳南區(qū)
大慶市大同區(qū)、郴州市蘇仙區(qū)、文昌市東路鎮(zhèn)、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、曲靖市沾益區(qū)
廣西梧州市龍圩區(qū)、寧德市壽寧縣、揭陽市惠來縣、樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、長春市寬城區(qū)
寶雞市鳳縣、樂山市峨邊彝族自治縣、貴陽市南明區(qū)、金華市武義縣、溫州市龍灣區(qū)、萬寧市和樂鎮(zhèn)、寧波市江北區(qū)、贛州市章貢區(qū)、儋州市木棠鎮(zhèn)
西雙版納景洪市、松原市長嶺縣、鹽城市響水縣、涼山布拖縣、濟南市萊蕪區(qū)、鞍山市立山區(qū)
重慶市大渡口區(qū)、德陽市中江縣、儋州市海頭鎮(zhèn)、濰坊市濰城區(qū)、蘭州市城關(guān)區(qū)、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、甘孜道孚縣
廣西南寧市隆安縣、青島市李滄區(qū)、南通市啟東市、樂山市井研縣、廣西崇左市江州區(qū)、日照市莒縣
天津市濱海新區(qū)、甘孜得榮縣、呂梁市興縣、三明市永安市、臺州市天臺縣、長治市壺關(guān)縣
信陽市羅山縣、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、六盤水市盤州市、鎮(zhèn)江市丹陽市、阿壩藏族羌族自治州理縣、黔南都勻市、福州市鼓樓區(qū)
鐵嶺市銀州區(qū)、葫蘆島市興城市、肇慶市高要區(qū)、五指山市南圣、重慶市沙坪壩區(qū)、重慶市渝中區(qū)
莆田市仙游縣、渭南市蒲城縣、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、銅仁市玉屏侗族自治縣、錦州市太和區(qū)、宜昌市五峰土家族自治縣、廣西賀州市平桂區(qū)、舟山市普陀區(qū)、撫州市臨川區(qū)
東莞市東城街道、成都市彭州市、鹽城市大豐區(qū)、昆明市晉寧區(qū)、瀘州市瀘縣、本溪市平山區(qū)
臨汾市吉縣、黔南龍里縣、焦作市溫縣、南平市順昌縣、文昌市翁田鎮(zhèn)、南陽市鎮(zhèn)平縣、舟山市嵊泗縣、杭州市拱墅區(qū)、信陽市商城縣、麗水市云和縣
東莞市望牛墩鎮(zhèn)、鎮(zhèn)江市揚中市、中山市南區(qū)街道、廣西賀州市富川瑤族自治縣、重慶市奉節(jié)縣
贛州市興國縣、平?jīng)鍪谐缧趴h、廣西桂林市秀峰區(qū)、紹興市諸暨市、咸寧市崇陽縣、本溪市平山區(qū)、東莞市莞城街道
丹東市寬甸滿族自治縣、肇慶市廣寧縣、迪慶香格里拉市、黃山市休寧縣、汕頭市龍湖區(qū)、廣西柳州市融安縣、漢中市略陽縣、贛州市南康區(qū)、臨沂市沂南縣、哈爾濱市依蘭縣
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華泰柏瑞量化老將田漢卿退休，公募量化何時能擺脫“冷板凳”？|界面新聞
界面新聞記者 | 杜萌
4月29日，華泰柏瑞基金公告稱，公司副總經(jīng)理田漢卿因退休卸任在管的10只基金。界面新聞記者了解到，其副總職務(wù)的離任也將在近日獲得證監(jiān)會審核批準(zhǔn)，屆時將會公告。
公開資料顯示，田漢卿是清華大學(xué)經(jīng)濟系學(xué)士、碩士，美國加州大學(xué)伯克利分校MBA，CFA。2004年，田漢卿正式進(jìn)入巴克萊全球投資（BGI），是BGI為數(shù)不多的華人基金經(jīng)理之一，曾擔(dān)任BGI亞洲（除日本）量化團隊主要負(fù)責(zé)人之一。
2012年8月，田漢卿加入華泰柏瑞基金，一手建立起公司的量化投資團隊并搭建了相應(yīng)的量化投研體系。2013年10月起，田漢卿擔(dān)任公司副總經(jīng)理。截至卸任前，田漢卿在管規(guī)模32.72億元，管理時間最長的華泰柏瑞量化增強自2013年8月至今回報率為205.81%。
雖然一口氣卸任10只基金，但自2020年開始，這些基金已陸續(xù)增聘了基金經(jīng)理，田漢卿退休離任后，基金由此前的共管基金經(jīng)理接任。華泰柏瑞基金表示，量化團隊一直以來采用團隊合作的模式，形成了深度協(xié)同的投資框架，基于扎實的量化模型進(jìn)行投資組合構(gòu)建和產(chǎn)品日常運作。
巴克萊全球投資（BGI）被稱為量化屆的“黃埔軍?！?。在國內(nèi)公募領(lǐng)域，田漢卿與景順長城基金黎海威、富國基金李笑薇并稱為“巴克萊三劍客”。
不過，公募量化目前仍處于“雷聲大雨點小”，市場和投資人都不買賬的尷尬局面。雖然早在2004年就有布局，但相比如日中天的私募量化，公募量化仍在坐“冷板凳”。
表：截至4月29日，成立以來回報率超100%的公募量化產(chǎn)品明細(xì) 來源：Wind 界面新聞?wù)?/figcaption>Wind數(shù)據(jù)顯示，截至今年一季度末，共有235只公募量化主題基金，合計規(guī)模為668.95億元。其中規(guī)模超過10億元的僅有18只，規(guī)模在5000萬元“清盤線”以下的有71只。
從成立以來的回報率來看，截至4月29日，有17只量化基金成為“翻倍基”。其中，光大保德信量化股票成立于2004年8月份，是最早的一只量化主題基金，至今回報率達(dá)到了367.68%。長盛量化紅利自2009年11月成立至今，回報率也達(dá)到了428.05%，現(xiàn)任基金經(jīng)理為王寧，目前基金規(guī)模僅為12.31億元。該基金主要通過量化選股的方式生成紅利風(fēng)格股票池。
“決定量化基金業(yè)績表現(xiàn)最直接的因素就是模型的有效性。相對私募量化，一方面，當(dāng)前公募量化仍受到成本、人才等多方面的束縛，最明顯的表現(xiàn)就是招不到人。另一方面，由于公募的風(fēng)控更加嚴(yán)格，公募量化可以選用的策略工具有限，可能會錯殺一些潛在收益較高的標(biāo)的?！蹦彻剂炕鸾?jīng)理告訴界面新聞記者。
今年以來，市場震蕩上行，汽車、機械、計算機等成長板塊漲幅較大，煤炭、零售、非銀金融等行業(yè)跌幅靠前，這讓一些“抱團”小市值股票的公募量化基金凈值出現(xiàn)較大回撤。自3月19日至4月7日，萬家科技量化選股回撤率為-16.64%，自去年10月9日至今年4月7日，創(chuàng)金合信均益量化選股回撤率為-15.45%，東興醫(yī)藥生物量化選股自去年11月13日至今年1月10日，回撤率為-17.18%。
界面新聞記者了解到，已經(jīng)有公募機構(gòu)對量化策略進(jìn)行了調(diào)整，引入了機器學(xué)習(xí)的概念，從而挖掘出更多獨特的因子。
光大保德信量化股票一季報信息顯示，該基金分別采用了機器學(xué)習(xí)和量化多因子模型，除了傳統(tǒng)的選股因子外，還會借助機器算力，讓模型從不同類型輸入數(shù)據(jù)中去學(xué)習(xí)挖掘低相關(guān)性的選股因子，根據(jù)市場風(fēng)格變化自己學(xué)習(xí)合適的因子適配權(quán)重。
“我們目前廣泛納入了多種行業(yè)的數(shù)據(jù)庫，通過機器深度學(xué)習(xí)的方式梳理產(chǎn)業(yè)和個股信息，提升模型預(yù)測能力?！蹦彻剂炕块T負(fù)責(zé)人表示，盡管市場風(fēng)格極端的環(huán)境不可避免，但發(fā)展到極致時又會回歸，傳統(tǒng)多因子模型仍然具備生命力，相關(guān)品種依然是值得配置的方向。
華泰柏瑞量化與海外投資部人士認(rèn)為，AI與量化投資結(jié)合是值得關(guān)注的趨勢，但并非某個單一算法的突破，而是如何解決阻礙先進(jìn)AI技術(shù)廣泛應(yīng)用的“算力壁壘”問題。未來幾年關(guān)鍵的趨勢和努力方向在于探索和建立新型的、安全合規(guī)、成本可負(fù)擔(dān)的共享算力基礎(chǔ)設(shè)施。
海富通基金強調(diào)，在被動化投資浪潮下，越來越多投資者關(guān)注到了指數(shù)增強類產(chǎn)品。而AI量化具有的高勝率、低波動等特點，和指數(shù)增強策略是天然適配的。隨著更多的團隊開始使用AI技術(shù)，策略的同質(zhì)化也會加劇，這一方面會帶來Alpha收益的下降，也會在市場極端情況下放大策略波動。
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