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鶴崗市興安區(qū)、韶關(guān)市新豐縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、綏化市海倫市、運城市芮城縣
鄭州市鞏義市、龍巖市永定區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、安陽市龍安區(qū)、南京市秦淮區(qū)
廣西崇左市江州區(qū)、漳州市南靖縣、淮安市漣水縣、寧德市蕉城區(qū)、黃石市大冶市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、畢節(jié)市大方縣、沈陽市皇姑區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、雙鴨山市寶山區(qū)
廣安市鄰水縣、延安市寶塔區(qū)、遼源市龍山區(qū)、晉城市高平市、運城市聞喜縣、淄博市高青縣、漢中市漢臺區(qū)、邵陽市邵陽縣、東方市天安鄉(xiāng)、上饒市玉山縣
杭州市富陽區(qū)、牡丹江市陽明區(qū)、攀枝花市鹽邊縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準格爾旗、攀枝花市東區(qū)、廣西河池市南丹縣、定安縣龍門鎮(zhèn)、鹽城市響水縣、邵陽市大祥區(qū)
齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、甘南卓尼縣、渭南市富平縣、合肥市長豐縣、宜昌市當陽市、廣西賀州市八步區(qū)、開封市祥符區(qū)、陽泉市城區(qū)
樂山市金口河區(qū)、臨汾市永和縣、天津市西青區(qū)、大理大理市、牡丹江市穆棱市
宜賓市興文縣、杭州市蕭山區(qū)、慶陽市正寧縣、撫州市南城縣、安陽市湯陰縣
洛陽市澗西區(qū)、上海市青浦區(qū)、海南同德縣、威海市榮成市、攀枝花市西區(qū)、屯昌縣坡心鎮(zhèn)
廣西梧州市藤縣、大同市新榮區(qū)、河源市和平縣、六安市裕安區(qū)、丹東市鳳城市、德州市齊河縣、海南貴南縣、宜昌市猇亭區(qū)
白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、吉安市青原區(qū)、廣西賀州市鐘山縣、隴南市文縣、荊州市洪湖市、達州市渠縣、臨汾市浮山縣
湘潭市雨湖區(qū)、宜昌市西陵區(qū)、四平市雙遼市、龍巖市上杭縣、本溪市桓仁滿族自治縣、焦作市解放區(qū)、東營市東營區(qū)、麗水市松陽縣
東莞市厚街鎮(zhèn)、廣西崇左市大新縣、銅仁市德江縣、宣城市郎溪縣、宜賓市高縣、咸陽市彬州市、商丘市柘城縣、伊春市金林區(qū)、廣州市白云區(qū)
廣西百色市田林縣、湘西州鳳凰縣、濰坊市坊子區(qū)、臺州市溫嶺市、洛陽市偃師區(qū)
呂梁市交口縣、萬寧市龍滾鎮(zhèn)、重慶市開州區(qū)、延邊汪清縣、荊州市洪湖市
撫順市望花區(qū)、廣西賀州市平桂區(qū)、黔南惠水縣、南平市建甌市、湘西州龍山縣、洛陽市伊川縣、延安市寶塔區(qū)、哈爾濱市通河縣、哈爾濱市香坊區(qū)、果洛瑪多縣
長沙市岳麓區(qū)、撫州市臨川區(qū)、吉林市蛟河市、濰坊市臨朐縣、涼山美姑縣、臨沂市費縣、齊齊哈爾市建華區(qū)、馬鞍山市當涂縣
臨高縣多文鎮(zhèn)、定安縣龍河鎮(zhèn)、濟南市市中區(qū)、廣西崇左市大新縣、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、渭南市蒲城縣
臨夏康樂縣、常德市安鄉(xiāng)縣、郴州市安仁縣、黔南荔波縣、吉安市萬安縣
孝感市云夢縣、臨高縣波蓮鎮(zhèn)、鞍山市海城市、濰坊市昌邑市、衡陽市衡陽縣、成都市金牛區(qū)、天水市秦安縣、安康市平利縣、中山市三角鎮(zhèn)
廣西河池市鳳山縣、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、駐馬店市西平縣、肇慶市德慶縣、宣城市涇縣、黔東南黃平縣、昆明市東川區(qū)、海西蒙古族天峻縣
昆明市嵩明縣、廣西南寧市隆安縣、文山丘北縣、信陽市淮濱縣、寶雞市隴縣、太原市婁煩縣
曲靖市麒麟?yún)^(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、鶴崗市南山區(qū)、寶雞市岐山縣、長沙市天心區(qū)、廣西柳州市柳城縣、黃南河南蒙古族自治縣
洛陽市西工區(qū)、江門市蓬江區(qū)、儋州市木棠鎮(zhèn)、龍巖市武平縣、馬鞍山市花山區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、天津市西青區(qū)、遵義市仁懷市
寧夏石嘴山市大武口區(qū)、廣西桂林市灌陽縣、遼陽市文圣區(qū)、濮陽市華龍區(qū)、汕頭市潮陽區(qū)、中山市神灣鎮(zhèn)
煙臺市萊陽市、淮安市清江浦區(qū)、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、南陽市鎮(zhèn)平縣、常德市武陵區(qū)
贛州市贛縣區(qū)、延邊琿春市、淮南市謝家集區(qū)、常德市安鄉(xiāng)縣、綏化市青岡縣、昭通市巧家縣、蚌埠市蚌山區(qū)、眉山市丹棱縣、上饒市廣信區(qū)
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咸陽市秦都區(qū)、廣西梧州市蒙山縣、沈陽市于洪區(qū)、北京市石景山區(qū)、黃岡市浠水縣、鐵嶺市開原市
中山市小欖鎮(zhèn)、酒泉市肅州區(qū)、蘭州市皋蘭縣、阜陽市臨泉縣、雙鴨山市嶺東區(qū)、連云港市灌云縣、寶雞市渭濱區(qū)、撫州市資溪縣
南充市西充縣、長春市雙陽區(qū)、內(nèi)江市市中區(qū)、紅河蒙自市、廣元市青川縣、朝陽市朝陽縣、泰州市泰興市
洛陽市汝陽縣、上饒市余干縣、紅河彌勒市、六盤水市鐘山區(qū)、長春市農(nóng)安縣、婁底市新化縣、肇慶市端州區(qū)
廣西崇左市寧明縣、鞍山市海城市、贛州市全南縣、自貢市大安區(qū)、黑河市遜克縣、鄭州市上街區(qū)、臨沂市費縣、黔南三都水族自治縣
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
南充市營山縣、常德市桃源縣、東莞市企石鎮(zhèn)、廣西南寧市隆安縣、贛州市南康區(qū)、寧波市奉化區(qū)、五指山市毛道、北京市房山區(qū)、株洲市淥口區(qū)、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)
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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?！?。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。”某公募量化基金經(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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