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周口市鄲城縣、濰坊市奎文區(qū)、紅河瀘西縣、白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、遼源市東豐縣、紅河彌勒市、蘇州市昆山市、渭南市白水縣、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、張掖市肅南裕固族自治縣
雅安市石棉縣、慶陽市寧縣、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、廈門市海滄區(qū)、泉州市永春縣
茂名市信宜市、成都市郫都區(qū)、廣安市廣安區(qū)、上海市靜安區(qū)、淮安市洪澤區(qū)、嘉興市平湖市、惠州市龍門縣、天津市和平區(qū)、鄭州市滎陽市
文昌市東閣鎮(zhèn)、楚雄永仁縣、肇慶市封開縣、岳陽市汨羅市、廣安市廣安區(qū)、菏澤市成武縣、潮州市湘橋區(qū)
汕頭市南澳縣、忻州市河曲縣、曲靖市師宗縣、商丘市虞城縣、茂名市高州市、漳州市平和縣、合肥市肥西縣、南昌市灣里區(qū)、儋州市大成鎮(zhèn)、廣西河池市天峨縣
湘西州鳳凰縣、寧波市余姚市、成都市崇州市、直轄縣天門市、松原市乾安縣、上饒市弋陽縣
上海市崇明區(qū)、樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、臨夏永靖縣、陽江市江城區(qū)、大理南澗彝族自治縣
哈爾濱市呼蘭區(qū)、黃石市黃石港區(qū)、白城市洮南市、儋州市中和鎮(zhèn)、定安縣富文鎮(zhèn)、平?jīng)鍪徐`臺縣、韶關(guān)市翁源縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、上海市奉賢區(qū)
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、臨夏臨夏市、畢節(jié)市納雍縣、葫蘆島市南票區(qū)、鞍山市臺安縣、甘南合作市、溫州市泰順縣、棗莊市山亭區(qū)、阜陽市潁上縣
泰安市東平縣、鹽城市濱?？h、忻州市原平市、延安市子長市、紹興市上虞區(qū)、蕪湖市鏡湖區(qū)
郴州市臨武縣、婁底市新化縣、巴中市平昌縣、萬寧市后安鎮(zhèn)、海西蒙古族烏蘭縣、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、運城市稷山縣、泰安市泰山區(qū)、延邊龍井市、瀘州市合江縣
六盤水市盤州市、松原市乾安縣、廣西柳州市三江侗族自治縣、太原市小店區(qū)、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、曲靖市陸良縣、吉安市吉水縣、駐馬店市上蔡縣
內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、廣西來賓市忻城縣、宜昌市猇亭區(qū)、婁底市婁星區(qū)、黔西南安龍縣、晉城市高平市、松原市乾安縣
梅州市豐順縣、深圳市鹽田區(qū)、牡丹江市西安區(qū)、中山市小欖鎮(zhèn)、東莞市茶山鎮(zhèn)、廣州市從化區(qū)、常德市臨澧縣、濰坊市高密市、濮陽市范縣、南昌市南昌縣
朔州市山陰縣、西安市周至縣、亳州市渦陽縣、哈爾濱市尚志市、運城市垣曲縣
重慶市潼南區(qū)、上饒市德興市、萬寧市萬城鎮(zhèn)、臺州市玉環(huán)市、贛州市尋烏縣
廣西柳州市魚峰區(qū)、郴州市嘉禾縣、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、曲靖市宣威市、池州市東至縣
蘭州市榆中縣、金華市武義縣、深圳市光明區(qū)、鎮(zhèn)江市丹陽市、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、宜賓市高縣、上饒市萬年縣、濟(jì)南市商河縣、麗水市云和縣
玉樹囊謙縣、紹興市新昌縣、太原市清徐縣、寧夏固原市涇源縣、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、蘭州市紅古區(qū)、菏澤市成武縣、衡陽市雁峰區(qū)、平頂山市寶豐縣
昭通市威信縣、漳州市平和縣、金華市磐安縣、屯昌縣新興鎮(zhèn)、盤錦市大洼區(qū)、懷化市中方縣
綏化市慶安縣、撫州市金溪縣、忻州市原平市、黔南福泉市、菏澤市鄄城縣、忻州市五寨縣、漳州市南靖縣、漢中市略陽縣、珠海市斗門區(qū)、佳木斯市東風(fēng)區(qū)
內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、甘南卓尼縣、黃岡市黃州區(qū)、遼源市西安區(qū)、玉樹稱多縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣
上饒市鉛山縣、內(nèi)蒙古烏海市烏達(dá)區(qū)、通化市梅河口市、重慶市渝北區(qū)、咸陽市三原縣、菏澤市定陶區(qū)、長春市農(nóng)安縣、齊齊哈爾市建華區(qū)、白銀市景泰縣、牡丹江市東寧市
銅川市王益區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、湘西州花垣縣、洛陽市洛龍區(qū)、淮安市漣水縣、廣州市荔灣區(qū)、汕頭市南澳縣、洛陽市洛寧縣、伊春市友好區(qū)、畢節(jié)市織金縣
東營市東營區(qū)、南陽市臥龍區(qū)、北京市延慶區(qū)、昆明市宜良縣、吉安市新干縣、成都市金堂縣
東營市利津縣、南昌市灣里區(qū)、樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、中山市沙溪鎮(zhèn)、龍巖市長汀縣、銅川市宜君縣、汕尾市海豐縣、焦作市解放區(qū)、十堰市鄖陽區(qū)
重慶市南川區(qū)、西雙版納景洪市、無錫市新吳區(qū)、徐州市邳州市、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、宜昌市伍家崗區(qū)、南陽市淅川縣、廣西桂林市龍勝各族自治縣、寶雞市眉縣
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寧波市寧?？h、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、焦作市博愛縣、廣西崇左市寧明縣、信陽市浉河區(qū)、瀘州市合江縣、渭南市潼關(guān)縣、黔東南雷山縣、巴中市通江縣
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黑河市遜克縣、汕尾市海豐縣、杭州市拱墅區(qū)、雙鴨山市尖山區(qū)、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、沈陽市康平縣、武漢市新洲區(qū)、滁州市定遠(yuǎn)縣、蚌埠市五河縣
南陽市新野縣、商洛市柞水縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、郴州市桂陽縣、贛州市章貢區(qū)、咸陽市渭城區(qū)、荊門市鐘祥市、銅陵市銅官區(qū)、慶陽市正寧縣
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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(jì)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(tuán)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(tuán)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(tuán)隊一直以來采用團(tuán)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“黃埔軍校”。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(jī)械、計算機(jī)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(tuán)”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(jī)構(gòu)對量化策略進(jìn)行了調(diào)整，引入了機(jī)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(jī)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(jī)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(jī)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。”某公募量化部門負(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(tuán)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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