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黔南羅甸縣、棗莊市市中區(qū)、西安市鄠邑區(qū)、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、上海市奉賢區(qū)、宜賓市高縣、衡陽市常寧市、蚌埠市禹會區(qū)、鞍山市鐵東區(qū)
甘孜九龍縣、重慶市巴南區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、三門峽市澠池縣、南充市高坪區(qū)
牡丹江市穆棱市、贛州市贛縣區(qū)、德州市齊河縣、文昌市鋪前鎮(zhèn)、文昌市抱羅鎮(zhèn)、廣西玉林市福綿區(qū)
衡陽市祁東縣、涼山德昌縣、泉州市洛江區(qū)、廣西南寧市興寧區(qū)、安康市紫陽縣、貴陽市開陽縣、南昌市新建區(qū)、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、郴州市桂東縣、洛陽市澗西區(qū)
儋州市那大鎮(zhèn)、泰安市新泰市、汕頭市濠江區(qū)、鐵嶺市銀州區(qū)、鹽城市大豐區(qū)、泰州市海陵區(qū)、漢中市佛坪縣
南通市如皋市、儋州市中和鎮(zhèn)、文昌市東郊鎮(zhèn)、廣西南寧市邕寧區(qū)、哈爾濱市依蘭縣、渭南市白水縣、淮安市盱眙縣
大慶市肇州縣、青島市城陽區(qū)、廣西梧州市萬秀區(qū)、自貢市大安區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗
贛州市興國縣、麗水市慶元縣、韶關(guān)市仁化縣、蘭州市七里河區(qū)、黃南河南蒙古族自治縣、晉中市平遙縣、黔東南黃平縣、孝感市安陸市、滁州市明光市、清遠市佛岡縣
常德市澧縣、寧德市柘榮縣、永州市江華瑤族自治縣、雅安市漢源縣、海西蒙古族天峻縣、廣西玉林市福綿區(qū)、徐州市銅山區(qū)、蘭州市城關(guān)區(qū)
大興安嶺地區(qū)漠河市、牡丹江市西安區(qū)、吉安市遂川縣、東莞市中堂鎮(zhèn)、晉城市沁水縣、白銀市靖遠縣、廣西崇左市寧明縣、泰州市興化市
攀枝花市米易縣、臨夏和政縣、杭州市淳安縣、瓊海市會山鎮(zhèn)、鞍山市海城市、贛州市信豐縣
萬寧市和樂鎮(zhèn)、常德市武陵區(qū)、中山市西區(qū)街道、洛陽市偃師區(qū)、遼陽市白塔區(qū)、鞍山市岫巖滿族自治縣、宜昌市長陽土家族自治縣
淮安市漣水縣、廣西南寧市青秀區(qū)、黔東南黎平縣、襄陽市?？悼h、長沙市瀏陽市、濟寧市鄒城市、蘭州市西固區(qū)
涼山喜德縣、忻州市偏關(guān)縣、寧夏固原市彭陽縣、廣元市蒼溪縣、濟南市萊蕪區(qū)、寧德市柘榮縣、南通市崇川區(qū)
重慶市開州區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、濟南市萊蕪區(qū)、朝陽市朝陽縣、蕪湖市弋江區(qū)
丹東市振興區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、通化市通化縣、宿遷市泗洪縣、瓊海市陽江鎮(zhèn)、濱州市沾化區(qū)、運城市新絳縣、遼陽市燈塔市、開封市龍亭區(qū)
北京市延慶區(qū)、長沙市芙蓉區(qū)、安康市紫陽縣、日照市嵐山區(qū)、咸陽市彬州市、西寧市城中區(qū)、臺州市溫嶺市、金華市武義縣、雅安市蘆山縣
綏化市綏棱縣、廣西玉林市陸川縣、宜春市高安市、遂寧市射洪市、白山市渾江區(qū)
廣西防城港市東興市、文昌市馮坡鎮(zhèn)、岳陽市臨湘市、洛陽市新安縣、襄陽市襄州區(qū)、宿遷市泗陽縣
北京市懷柔區(qū)、湖州市吳興區(qū)、文昌市會文鎮(zhèn)、重慶市渝北區(qū)、漢中市勉縣、重慶市大渡口區(qū)
朔州市朔城區(qū)、鞍山市鐵東區(qū)、天水市甘谷縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣、哈爾濱市呼蘭區(qū)
鄭州市惠濟區(qū)、天津市西青區(qū)、東營市墾利區(qū)、鄭州市中原區(qū)、晉中市太谷區(qū)、衡陽市衡南縣
常州市新北區(qū)、蕪湖市鳩江區(qū)、鹽城市射陽縣、長治市平順縣、成都市青白江區(qū)、大連市西崗區(qū)、茂名市電白區(qū)
黔西南晴隆縣、昭通市綏江縣、昆明市東川區(qū)、松原市扶余市、濟南市萊蕪區(qū)、荊州市石首市、德州市武城縣、遵義市仁懷市
寧波市鄞州區(qū)、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、濰坊市壽光市、臨高縣博厚鎮(zhèn)、撫州市南城縣、銅川市王益區(qū)、蘭州市城關(guān)區(qū)、黔東南從江縣
江門市臺山市、文昌市潭牛鎮(zhèn)、大理祥云縣、廣西南寧市邕寧區(qū)、金華市金東區(qū)、廣西柳州市城中區(qū)、延安市延川縣、黑河市五大連池市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、鞍山市臺安縣
沈陽市遼中區(qū)、紹興市柯橋區(qū)、長春市榆樹市、忻州市五臺縣、洛陽市汝陽縣
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贛州市上猶縣、湛江市霞山區(qū)、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、榆林市吳堡縣、中山市五桂山街道、平頂山市舞鋼市、伊春市伊美區(qū)
臨汾市安澤縣、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、邵陽市綏寧縣、蚌埠市懷遠縣、六安市霍邱縣
常德市鼎城區(qū)、黔南荔波縣、澄邁縣金江鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、雙鴨山市寶山區(qū)、汕尾市陸豐市、開封市龍亭區(qū)、畢節(jié)市赫章縣
內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、金昌市金川區(qū)、鹽城市濱?？h、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特左旗、焦作市溫縣、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)
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鶴崗市向陽區(qū)、西安市藍田縣、紅河瀘西縣、定安縣龍門鎮(zhèn)、海口市瓊山區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、臨汾市吉縣、武漢市青山區(qū)、嘉興市嘉善縣
新鄉(xiāng)市原陽縣、馬鞍山市博望區(qū)、昆明市安寧市、東莞市望牛墩鎮(zhèn)、齊齊哈爾市富?？h、上饒市玉山縣
焦作市武陟縣、定西市臨洮縣、合肥市包河區(qū)、涼山木里藏族自治縣、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、忻州市五寨縣、益陽市桃江縣、渭南市合陽縣、宣城市旌德縣
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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?！?。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(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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