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湛江市遂溪縣、濮陽市范縣、阜陽市太和縣、駐馬店市驛城區(qū)、文昌市昌灑鎮(zhèn)、岳陽市湘陰縣
呂梁市離石區(qū)、荊門市鐘祥市、張掖市肅南裕固族自治縣、濱州市濱城區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、信陽市羅山縣、楚雄大姚縣、七臺河市新興區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗
六安市舒城縣、瀘州市瀘縣、隴南市成縣、臨汾市古縣、廣西崇左市憑祥市、東莞市茶山鎮(zhèn)、十堰市房縣
淮安市金湖縣、淮安市洪澤區(qū)、大同市云岡區(qū)、阿壩藏族羌族自治州理縣、曲靖市陸良縣、無錫市惠山區(qū)、榆林市府谷縣、懷化市靖州苗族侗族自治縣、黃岡市團風縣
駐馬店市泌陽縣、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、東營市廣饒縣、北京市大興區(qū)、荊門市掇刀區(qū)、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、泰州市泰興市、安陽市安陽縣、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣
南充市蓬安縣、儋州市王五鎮(zhèn)、沈陽市和平區(qū)、九江市永修縣、貴陽市觀山湖區(qū)、臺州市天臺縣、東莞市茶山鎮(zhèn)、延安市吳起縣、衡陽市祁東縣
呂梁市中陽縣、文昌市錦山鎮(zhèn)、哈爾濱市雙城區(qū)、萬寧市和樂鎮(zhèn)、沈陽市遼中區(qū)
寧夏固原市原州區(qū)、本溪市本溪滿族自治縣、果洛久治縣、內(nèi)江市威遠縣、瓊海市嘉積鎮(zhèn)、大連市西崗區(qū)
南通市海安市、鞍山市立山區(qū)、哈爾濱市松北區(qū)、孝感市漢川市、南平市順昌縣、貴陽市花溪區(qū)、大理南澗彝族自治縣、濰坊市高密市
北京市門頭溝區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、天津市東麗區(qū)、武漢市江夏區(qū)
白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、阜陽市潁泉區(qū)、龍巖市新羅區(qū)、文昌市錦山鎮(zhèn)、鐵嶺市開原市、廣西來賓市武宣縣
內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、廣西柳州市三江侗族自治縣、大理洱源縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣、咸陽市楊陵區(qū)、海東市樂都區(qū)、雙鴨山市寶清縣、七臺河市桃山區(qū)、重慶市奉節(jié)縣、太原市杏花嶺區(qū)
黔東南榕江縣、安陽市殷都區(qū)、銅仁市江口縣、廣安市前鋒區(qū)、寧夏吳忠市鹽池縣、黃岡市羅田縣、黃石市鐵山區(qū)、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)、莆田市仙游縣
周口市太康縣、上海市金山區(qū)、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟納旗、吉安市萬安縣、濱州市鄒平市
咸寧市咸安區(qū)、玉溪市易門縣、福州市長樂區(qū)、漢中市漢臺區(qū)、陽江市陽東區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)、南充市儀隴縣、安康市石泉縣
龍巖市長汀縣、臨夏永靖縣、阜陽市太和縣、內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、常德市安鄉(xiāng)縣、延安市延長縣
平頂山市新華區(qū)、文昌市東閣鎮(zhèn)、泉州市安溪縣、張掖市山丹縣、銅仁市萬山區(qū)、晉中市和順縣、西安市藍田縣、貴陽市白云區(qū)
懷化市靖州苗族侗族自治縣、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、陽泉市城區(qū)、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、咸寧市嘉魚縣
蚌埠市五河縣、宿遷市沭陽縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、駐馬店市上蔡縣、成都市青羊區(qū)、酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣、東莞市石排鎮(zhèn)、漳州市龍文區(qū)
西寧市湟中區(qū)、合肥市蜀山區(qū)、寧夏固原市涇源縣、渭南市澄城縣、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、岳陽市汨羅市、襄陽市谷城縣、衡陽市衡山縣
泉州市石獅市、淮安市盱眙縣、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、駐馬店市平輿縣、成都市新都區(qū)
自貢市富順縣、周口市扶溝縣、濮陽市濮陽縣、池州市貴池區(qū)、淮南市壽縣、廣西梧州市長洲區(qū)、嘉興市嘉善縣
遼陽市遼陽縣、德州市夏津縣、清遠市英德市、贛州市上猶縣、麗水市云和縣
東方市江邊鄉(xiāng)、涼山美姑縣、滁州市定遠縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗、杭州市上城區(qū)、焦作市山陽區(qū)、安康市平利縣、雞西市恒山區(qū)、內(nèi)江市隆昌市、銅川市印臺區(qū)
廣州市越秀區(qū)、內(nèi)江市隆昌市、四平市鐵西區(qū)、丹東市鳳城市、肇慶市鼎湖區(qū)
通化市通化縣、淮安市淮安區(qū)、泉州市晉江市、黃岡市紅安縣、晉中市太谷區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、懷化市中方縣、咸陽市淳化縣
廣西防城港市港口區(qū)、四平市公主嶺市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、銅仁市石阡縣、貴陽市清鎮(zhèn)市、大慶市薩爾圖區(qū)、臨沂市郯城縣
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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，屆時將會公告。
公開資料顯示，田漢卿是清華大學經(jīng)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(jīng)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(yīng)的量化投研體系。2013年10月起，田漢卿擔任公司副總經(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 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(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?！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)對量化策略進行了調(diào)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(guān)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(quán)重。
“我們目前廣泛納入了多種行業(yè)的數(shù)據(jù)庫，通過機器深度學習的方式梳理產(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(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)、成本可負擔的共享算力基礎(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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