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白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、張家界市武陵源區(qū)、澄邁縣老城鎮(zhèn)、內蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、洛陽市老城區(qū)、沈陽市皇姑區(qū)、遼陽市宏偉區(qū)、儋州市和慶鎮(zhèn)、廣西貴港市覃塘區(qū)
西寧市城東區(qū)、大理賓川縣、麗水市青田縣、儋州市雅星鎮(zhèn)、銅川市印臺區(qū)、莆田市荔城區(qū)、樂山市馬邊彝族自治縣、嘉興市秀洲區(qū)、濮陽市清豐縣、煙臺市棲霞市
新鄉(xiāng)市新鄉(xiāng)縣、中山市五桂山街道、寶雞市鳳縣、運城市夏縣、延安市甘泉縣、哈爾濱市松北區(qū)、昆明市西山區(qū)、宜昌市點軍區(qū)
昭通市大關縣、臺州市三門縣、畢節(jié)市大方縣、九江市湖口縣、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、澄邁縣金江鎮(zhèn)
丹東市寬甸滿族自治縣、大慶市林甸縣、榆林市米脂縣、汕頭市金平區(qū)、濟南市長清區(qū)、福州市羅源縣、南通市海門區(qū)、常州市天寧區(qū)、汕頭市南澳縣、深圳市龍崗區(qū)
渭南市白水縣、廈門市集美區(qū)、南充市高坪區(qū)、齊齊哈爾市甘南縣、天水市清水縣
達州市萬源市、宿遷市沭陽縣、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、駐馬店市泌陽縣、黔西南安龍縣、汕頭市澄海區(qū)、中山市大涌鎮(zhèn)、麗水市景寧畬族自治縣
齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、深圳市羅湖區(qū)、嘉興市嘉善縣、重慶市云陽縣、潮州市潮安區(qū)、昆明市富民縣、重慶市奉節(jié)縣
廣西防城港市防城區(qū)、宜賓市江安縣、泉州市石獅市、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、雅安市寶興縣、宜春市袁州區(qū)、聊城市高唐縣
三明市大田縣、洛陽市洛寧縣、天津市和平區(qū)、延安市子長市、淮安市洪澤區(qū)
寧夏固原市彭陽縣、濟南市平陰縣、濟寧市金鄉(xiāng)縣、贛州市南康區(qū)、遼陽市白塔區(qū)
南充市閬中市、濟南市鋼城區(qū)、張掖市山丹縣、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、西雙版納景洪市、營口市西市區(qū)、廣西貴港市港北區(qū)、黃南尖扎縣
黃岡市團風縣、佳木斯市樺川縣、開封市祥符區(qū)、海南同德縣、吉安市峽江縣、天水市清水縣、遵義市湄潭縣
馬鞍山市花山區(qū)、晉中市榆社縣、文昌市潭牛鎮(zhèn)、佛山市順德區(qū)、重慶市沙坪壩區(qū)
廣西百色市田林縣、白城市洮北區(qū)、直轄縣潛江市、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、信陽市息縣、??谑行阌^(qū)、慶陽市鎮(zhèn)原縣、黃石市大冶市、東莞市南城街道、徐州市鼓樓區(qū)
長春市德惠市、甘孜丹巴縣、十堰市張灣區(qū)、瀘州市納溪區(qū)、中山市西區(qū)街道、周口市淮陽區(qū)、漳州市薌城區(qū)
寧德市柘榮縣、荊州市石首市、朔州市應縣、運城市絳縣、廣西桂林市秀峰區(qū)、徐州市云龍區(qū)、咸陽市禮泉縣、太原市迎澤區(qū)、寧夏吳忠市鹽池縣
畢節(jié)市赫章縣、涼山德昌縣、深圳市福田區(qū)、遵義市仁懷市、淄博市博山區(qū)、黔南龍里縣、青島市城陽區(qū)、黔西南晴隆縣、梅州市梅江區(qū)
樂山市沐川縣、上海市青浦區(qū)、婁底市新化縣、臨汾市吉縣、成都市郫都區(qū)、巴中市通江縣
銅仁市德江縣、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、煙臺市龍口市、黔西南望謨縣、牡丹江市林口縣、棗莊市嶧城區(qū)、綏化市海倫市、長春市寬城區(qū)
焦作市孟州市、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、海北祁連縣、臨汾市堯都區(qū)、運城市平陸縣、鹽城市響水縣、邵陽市洞口縣、佳木斯市前進區(qū)、三明市沙縣區(qū)
肇慶市高要區(qū)、東方市新龍鎮(zhèn)、雙鴨山市四方臺區(qū)、綿陽市游仙區(qū)、忻州市靜樂縣、撫順市順城區(qū)、泉州市安溪縣
大興安嶺地區(qū)加格達奇區(qū)、東莞市寮步鎮(zhèn)、蘇州市常熟市、瓊海市中原鎮(zhèn)、甘孜瀘定縣、眉山市丹棱縣、惠州市惠陽區(qū)、商洛市鎮(zhèn)安縣、甘南臨潭縣、蘭州市七里河區(qū)
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寧波市象山縣、曲靖市陸良縣、直轄縣仙桃市、白城市大安市、鄭州市新密市、黃岡市羅田縣
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泉州市安溪縣、天津市河東區(qū)、九江市武寧縣、駐馬店市西平縣、大同市新榮區(qū)、宜昌市枝江市、廣西河池市宜州區(qū)、哈爾濱市延壽縣
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涼山木里藏族自治縣、延安市子長市、??谑协偵絽^(qū)、上饒市弋陽縣、綏化市慶安縣
滁州市瑯琊區(qū)、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、甘南合作市、資陽市安岳縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、黃岡市團風縣、宣城市涇縣、十堰市鄖陽區(qū)、衢州市開化縣
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朔州市山陰縣、西安市周至縣、亳州市渦陽縣、哈爾濱市尚志市、運城市垣曲縣
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襄陽市老河口市、廣西桂林市雁山區(qū)、永州市冷水灘區(qū)、德州市武城縣、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、東莞市清溪鎮(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(chǎn)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(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(chǎn)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(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,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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