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吉林市舒蘭市、定安縣新竹鎮(zhèn)、鶴崗市興安區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、濟寧市汶上縣、天津市寧河區(qū)、襄陽市宜城市
綿陽市三臺縣、黔東南黃平縣、洛陽市偃師區(qū)、大同市平城區(qū)、青島市城陽區(qū)、黃岡市羅田縣、榆林市定邊縣、甘孜甘孜縣、河源市源城區(qū)
延邊敦化市、隴南市宕昌縣、北京市懷柔區(qū)、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、安慶市宜秀區(qū)、寧波市鄞州區(qū)、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)、洛陽市欒川縣
永州市江華瑤族自治縣、開封市禹王臺區(qū)、汕頭市澄海區(qū)、衡陽市祁東縣、南京市鼓樓區(qū)、武威市民勤縣、徐州市邳州市、齊齊哈爾市富?？h、廣西柳州市柳北區(qū)、天津市寶坻區(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
贛州市于都縣、株洲市石峰區(qū)、西安市灞橋區(qū)、三亞市崖州區(qū)、泉州市惠安縣、佳木斯市同江市
巴中市巴州區(qū)、榆林市神木市、中山市東鳳鎮(zhèn)、楚雄祿豐市、長治市黎城縣、臺州市溫嶺市、文昌市會文鎮(zhèn)、武漢市青山區(qū)、銅川市宜君縣
大慶市肇源縣、晉中市壽陽縣、溫州市樂清市、濰坊市昌邑市、西安市未央?yún)^(qū)、邵陽市雙清區(qū)
呂梁市汾陽市、大理鶴慶縣、牡丹江市寧安市、天津市靜海區(qū)、海西蒙古族格爾木市、湘潭市岳塘區(qū)、北京市東城區(qū)、湘潭市雨湖區(qū)、成都市成華區(qū)
九江市修水縣、信陽市潢川縣、淮安市金湖縣、樂山市峨邊彝族自治縣、荊門市東寶區(qū)、榆林市定邊縣
鹽城市大豐區(qū)、朔州市右玉縣、涼山木里藏族自治縣、本溪市平山區(qū)、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)、廣西崇左市天等縣、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、儋州市排浦鎮(zhèn)、合肥市肥西縣、阜陽市潁泉區(qū)
海西蒙古族茫崖市、綿陽市北川羌族自治縣、儋州市新州鎮(zhèn)、自貢市沿灘區(qū)、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、七臺河市茄子河區(qū)
永州市寧遠(yuǎn)縣、甘南迭部縣、邵陽市洞口縣、溫州市永嘉縣、涼山會理市、臨沂市蘭山區(qū)、廣西賀州市鐘山縣、文昌市馮坡鎮(zhèn)、滁州市明光市
焦作市馬村區(qū)、景德鎮(zhèn)市樂平市、麗水市云和縣、濟南市濟陽區(qū)、贛州市于都縣、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)、廣西貴港市港南區(qū)
遼陽市弓長嶺區(qū)、濟寧市金鄉(xiāng)縣、惠州市惠陽區(qū)、寶雞市鳳翔區(qū)、慶陽市正寧縣、棗莊市薛城區(qū)
畢節(jié)市納雍縣、重慶市永川區(qū)、邵陽市武岡市、鐵嶺市昌圖縣、宜春市高安市、陽江市江城區(qū)
成都市溫江區(qū)、廣西柳州市魚峰區(qū)、東莞市萬江街道、哈爾濱市巴彥縣、哈爾濱市阿城區(qū)、許昌市禹州市
東莞市厚街鎮(zhèn)、綏化市望奎縣、佛山市順德區(qū)、焦作市武陟縣、荊門市掇刀區(qū)、南陽市淅川縣、南京市浦口區(qū)、煙臺市萊州市、撫州市資溪縣
佛山市順德區(qū)、大理鶴慶縣、寧夏吳忠市同心縣、福州市長樂區(qū)、葫蘆島市南票區(qū)、紅河綠春縣、襄陽市老河口市、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)
臺州市玉環(huán)市、鎮(zhèn)江市句容市、儋州市和慶鎮(zhèn)、商洛市柞水縣、白山市撫松縣、昭通市鎮(zhèn)雄縣、廣西百色市樂業(yè)縣、澄邁縣仁興鎮(zhèn)、汕尾市海豐縣、鄂州市華容區(qū)
金華市磐安縣、白城市通榆縣、溫州市鹿城區(qū)、甘孜新龍縣、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣
嘉興市南湖區(qū)、長治市沁縣、恩施州來鳳縣、九江市德安縣、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、營口市老邊區(qū)、定西市安定區(qū)、棗莊市薛城區(qū)、寧夏中衛(wèi)市海原縣
中山市西區(qū)街道、菏澤市牡丹區(qū)、武漢市漢陽區(qū)、吉林市蛟河市、臨沂市臨沭縣、果洛達(dá)日縣、眉山市洪雅縣
錦州市黑山縣、青島市膠州市、武漢市黃陂區(qū)、淄博市淄川區(qū)、濟源市市轄區(qū)、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、南京市鼓樓區(qū)、南充市儀隴縣、韶關(guān)市南雄市
南平市邵武市、?？谑协偵絽^(qū)、重慶市黔江區(qū)、濟南市章丘區(qū)、撫州市南豐縣、瀘州市合江縣
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株洲市醴陵市、廣西百色市靖西市、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、平頂山市寶豐縣、新鄉(xiāng)市輝縣市、廣州市荔灣區(qū)、定安縣龍河鎮(zhèn)
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長治市長子縣、中山市港口鎮(zhèn)、普洱市景谷傣族彝族自治縣、威海市環(huán)翠區(qū)、涼山美姑縣、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、龍巖市新羅區(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(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?！薄Ｔ趪鴥?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。”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(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?！蹦彻剂炕块T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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