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襄陽市宜城市、黔南荔波縣、昭通市水富市、海南共和縣、內蒙古烏海市海南區(qū)、寧夏石嘴山市惠農區(qū)、淮安市漣水縣
徐州市鼓樓區(qū)、海西蒙古族烏蘭縣、紅河開遠市、運城市絳縣、重慶市云陽縣、遼陽市白塔區(qū)、吉林市昌邑區(qū)、昆明市盤龍區(qū)、六安市葉集區(qū)
呂梁市交城縣、廣西賀州市鐘山縣、丹東市鳳城市、呂梁市汾陽市、內江市威遠縣、洛陽市瀍河回族區(qū)、威海市文登區(qū)
德州市臨邑縣、大同市新榮區(qū)、新鄉(xiāng)市封丘縣、長治市長子縣、東莞市長安鎮(zhèn)、延邊安圖縣、黔西南興義市、荊州市江陵縣、阿壩藏族羌族自治州汶川縣
泰安市寧陽縣、天津市河北區(qū)、內蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、寧德市蕉城區(qū)、雙鴨山市集賢縣、銅仁市玉屏侗族自治縣
榆林市定邊縣、濱州市博興縣、鞍山市千山區(qū)、淮安市漣水縣、自貢市自流井區(qū)
陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)、湘潭市韶山市、內蒙古巴彥淖爾市磴口縣、天津市靜海區(qū)、文昌市鋪前鎮(zhèn)、焦作市沁陽市、德州市武城縣、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)
開封市尉氏縣、太原市杏花嶺區(qū)、定西市通渭縣、長治市黎城縣、西安市雁塔區(qū)、樂山市金口河區(qū)
信陽市息縣、臨高縣南寶鎮(zhèn)、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、咸陽市三原縣、長沙市開福區(qū)
巴中市巴州區(qū)、北京市順義區(qū)、內蒙古赤峰市元寶山區(qū)、沈陽市皇姑區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、內蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、延邊延吉市、湘西州花垣縣
重慶市石柱土家族自治縣、廈門市翔安區(qū)、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、慶陽市寧縣、無錫市惠山區(qū)、臨汾市大寧縣、白山市江源區(qū)
濟寧市梁山縣、臨高縣博厚鎮(zhèn)、武漢市漢陽區(qū)、揭陽市惠來縣、臨汾市曲沃縣
常州市新北區(qū)、葫蘆島市建昌縣、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、晉中市榆社縣、文昌市東路鎮(zhèn)、臨汾市侯馬市、內蒙古呼和浩特市托克托縣、重慶市榮昌區(qū)
遵義市余慶縣、廣西桂林市資源縣、玉溪市峨山彝族自治縣、宿州市埇橋區(qū)、江門市臺山市、揚州市江都區(qū)、洛陽市洛龍區(qū)、天津市河北區(qū)
寶雞市千陽縣、西安市周至縣、商丘市柘城縣、馬鞍山市當涂縣、郴州市汝城縣、淄博市桓臺縣、廣元市昭化區(qū)、畢節(jié)市納雍縣、雞西市恒山區(qū)
東莞市麻涌鎮(zhèn)、鞍山市千山區(qū)、廣西柳州市魚峰區(qū)、定安縣龍門鎮(zhèn)、隴南市禮縣、湖州市長興縣、黃岡市團風縣、紅河綠春縣
七臺河市勃利縣、丹東市振興區(qū)、鶴崗市綏濱縣、廣西桂林市興安縣、大理巍山彝族回族自治縣、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、湖州市吳興區(qū)、廣西貴港市港南區(qū)
運城市鹽湖區(qū)、重慶市豐都縣、文昌市昌灑鎮(zhèn)、十堰市張灣區(qū)、泰州市高港區(qū)、定安縣翰林鎮(zhèn)、慶陽市鎮(zhèn)原縣、內蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)
福州市羅源縣、綏化市北林區(qū)、武漢市江夏區(qū)、廣西崇左市大新縣、咸陽市旬邑縣、廣西柳州市鹿寨縣
內蒙古阿拉善盟額濟納旗、吉安市永新縣、臨滄市永德縣、遼陽市遼陽縣、樂山市峨邊彝族自治縣、宿州市埇橋區(qū)、茂名市電白區(qū)
銅仁市玉屏侗族自治縣、天水市武山縣、貴陽市觀山湖區(qū)、天津市南開區(qū)、定西市安定區(qū)、廣西賀州市富川瑤族自治縣、威海市環(huán)翠區(qū)、梅州市平遠縣
黔南甕安縣、撫州市宜黃縣、運城市聞喜縣、商洛市洛南縣、哈爾濱市南崗區(qū)
儋州市中和鎮(zhèn)、隴南市武都區(qū)、遼陽市太子河區(qū)、天津市河北區(qū)、六安市裕安區(qū)、焦作市山陽區(qū)、泰安市寧陽縣、連云港市海州區(qū)、鷹潭市余江區(qū)、酒泉市肅州區(qū)
玉溪市新平彝族傣族自治縣、渭南市臨渭區(qū)、杭州市臨安區(qū)、懷化市通道侗族自治縣、銅仁市印江縣、延安市吳起縣、焦作市修武縣、涼山昭覺縣
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延邊汪清縣、撫順市新?lián)釁^(qū)、合肥市肥東縣、東營市河口區(qū)、宜賓市珙縣、阜新市新邱區(qū)、海東市民和回族土族自治縣
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上海市嘉定區(qū)、廣西百色市田林縣、安康市紫陽縣、平頂山市魯山縣、內蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、濟寧市嘉祥縣、玉溪市新平彝族傣族自治縣、大興安嶺地區(qū)漠河市、巴中市平昌縣
鄭州市上街區(qū)、青島市平度市、榆林市神木市、??谑协偵絽^(qū)、沈陽市渾南區(qū)、重慶市九龍坡區(qū)、涼山喜德縣
張掖市肅南裕固族自治縣、遼陽市太子河區(qū)、臨沂市費縣、咸陽市淳化縣、日照市五蓮縣、臺州市椒江區(qū)、長春市二道區(qū)、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)
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福州市連江縣、西安市未央?yún)^(qū)、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、廣元市蒼溪縣、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、榆林市榆陽區(qū)
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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,其副總職務的離任也將在近日獲得證監(jiān)會審核批準,屆時將會公告。
公開資料顯示,田漢卿是清華大學經濟系學士、碩士,美國加州大學伯克利分校MBA,CFA。2004年,田漢卿正式進入巴克萊全球投資(BGI),是BGI為數(shù)不多的華人基金經理之一,曾擔任BGI亞洲(除日本)量化團隊主要負責人之一。
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的量化投研體系。2013年10月起,田漢卿擔任公司副總經理。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)增聘了基金經理,田漢卿退休離任后,基金由此前的共管基金經理接任。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行投資組合構建和產品日常運作。
巴克萊全球投資(BGI)被稱為量化屆的“黃埔軍?!?。在國內公募領域,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%的公募量化產品明細 來源:Wind 界面新聞整理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,至今回報率達到了367.68%。長盛量化紅利自2009年11月成立至今,回報率也達到了428.05%,現(xiàn)任基金經理為王寧,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,由于公募的風控更加嚴格,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的。”某公募量化基金經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,已經有公募機構對量化策略進行了調整,引入了機器學習的概念,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習和量化多因子模型,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)中去學習挖掘低相關性的選股因子,根據(jù)市場風格變化自己學習合適的因子適配權重。
“我們目前廣泛納入了多種行業(yè)的數(shù)據(jù)庫,通過機器深度學習的方式梳理產業(yè)和個股信息,提升模型預測能力。”某公募量化部門負責人表示,盡管市場風格極端的環(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為,AI與量化投資結合是值得關注的趨勢,但并非某個單一算法的突破,而是如何解決阻礙先進AI技術廣泛應用的“算力壁壘”問題。未來幾年關鍵的趨勢和努力方向在于探索和建立新型的、安全合規(guī)、成本可負擔的共享算力基礎設施。
海富通基金強調,在被動化投資浪潮下,越來越多投資者關注到了指數(shù)增強類產品。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,策略的同質化也會加劇,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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