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鄭州市中牟縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、鶴崗市蘿北縣、太原市晉源區(qū)、萬寧市長豐鎮(zhèn)、貴陽市觀山湖區(qū)
濮陽市臺前縣、中山市南朗鎮(zhèn)、廣西桂林市疊彩區(qū)、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、荊門市掇刀區(qū)、松原市乾安縣、紅河彌勒市
大連市瓦房店市、上海市寶山區(qū)、涼山鹽源縣、漯河市舞陽縣、常州市金壇區(qū)、平頂山市舞鋼市、懷化市新晃侗族自治縣、廣西柳州市鹿寨縣、岳陽市平江縣
上海市黃浦區(qū)、漯河市源匯區(qū)、西安市高陵區(qū)、重慶市梁平區(qū)、安康市紫陽縣、天津市西青區(qū)、海西蒙古族格爾木市、廣西河池市東蘭縣
溫州市龍灣區(qū)、常德市鼎城區(qū)、成都市金牛區(qū)、廣西南寧市青秀區(qū)、襄陽市襄城區(qū)
海南同德縣、平頂山市湛河區(qū)、攀枝花市米易縣、連云港市灌云縣、邵陽市城步苗族自治縣、濟南市歷下區(qū)、黔南惠水縣、宜春市豐城市
海南貴德縣、南平市浦城縣、佳木斯市郊區(qū)、臨滄市永德縣、呂梁市文水縣、東莞市厚街鎮(zhèn)
呂梁市孝義市、南陽市南召縣、梅州市興寧市、廣西百色市隆林各族自治縣、東莞市塘廈鎮(zhèn)、清遠市英德市
駐馬店市汝南縣、廣州市天河區(qū)、中山市港口鎮(zhèn)、信陽市新縣、臺州市仙居縣、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、昆明市盤龍區(qū)、泉州市金門縣、黑河市愛輝區(qū)
杭州市建德市、成都市都江堰市、咸陽市彬州市、沈陽市沈北新區(qū)、青島市李滄區(qū)、大慶市林甸縣、昭通市鹽津縣、河源市和平縣、駐馬店市上蔡縣
德宏傣族景頗族自治州隴川縣、楚雄武定縣、洛陽市洛寧縣、黃石市陽新縣、懷化市麻陽苗族自治縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、東莞市塘廈鎮(zhèn)
金華市婺城區(qū)、恩施州利川市、重慶市渝中區(qū)、平?jīng)鍪腥A亭縣、贛州市尋烏縣
十堰市張灣區(qū)、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、樂山市馬邊彝族自治縣、晉中市祁縣、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、懷化市新晃侗族自治縣、連云港市東??h、蘇州市姑蘇區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、沈陽市遼中區(qū)
玉溪市峨山彝族自治縣、沈陽市渾南區(qū)、上海市崇明區(qū)、長春市朝陽區(qū)、商洛市商南縣
銅仁市石阡縣、佳木斯市樺南縣、直轄縣仙桃市、平頂山市葉縣、濮陽市濮陽縣、隴南市成縣、常州市金壇區(qū)、臨汾市霍州市、隴南市文縣、陽泉市郊區(qū)
韶關市樂昌市、廣西百色市德??h、泰安市寧陽縣、江門市鶴山市、周口市西華縣
樂山市犍為縣、溫州市鹿城區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、重慶市大足區(qū)、麗水市云和縣、儋州市那大鎮(zhèn)、樂山市馬邊彝族自治縣、益陽市沅江市
黃岡市黃梅縣、西雙版納勐??h、吉林市龍?zhí)秴^(qū)、襄陽市襄州區(qū)、恩施州宣恩縣、駐馬店市遂平縣
海西蒙古族天峻縣、澄邁縣中興鎮(zhèn)、瓊海市長坡鎮(zhèn)、東莞市望牛墩鎮(zhèn)、連云港市海州區(qū)、永州市藍山縣
莆田市仙游縣、長春市南關區(qū)、益陽市沅江市、海東市平安區(qū)、攀枝花市西區(qū)、常德市安鄉(xiāng)縣、鎮(zhèn)江市揚中市、楚雄南華縣、清遠市清城區(qū)、贛州市大余縣
白銀市景泰縣、果洛甘德縣、鹽城市建湖縣、信陽市淮濱縣、甘孜理塘縣、天津市寧河區(qū)、哈爾濱市五常市、文昌市會文鎮(zhèn)
重慶市黔江區(qū)、儋州市木棠鎮(zhèn)、延邊延吉市、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、上海市楊浦區(qū)、自貢市沿灘區(qū)、舟山市定海區(qū)、怒江傈僳族自治州瀘水市
太原市小店區(qū)、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、濰坊市昌樂縣、廣元市昭化區(qū)
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郴州市臨武縣、廣西來賓市興賓區(qū)、梅州市豐順縣、泉州市南安市、婁底市雙峰縣、淄博市淄川區(qū)、葫蘆島市南票區(qū)、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、濰坊市昌邑市
淮南市八公山區(qū)、定西市安定區(qū)、淮北市相山區(qū)、儋州市光村鎮(zhèn)、南平市光澤縣、廣西南寧市良慶區(qū)、韶關市曲江區(qū)、瀘州市江陽區(qū)、廣州市番禺區(qū)
中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、忻州市靜樂縣、寧夏固原市彭陽縣、宿州市蕭縣、臨沂市莒南縣
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宜春市萬載縣、泰安市寧陽縣、佛山市南海區(qū)、寶雞市鳳縣、忻州市靜樂縣、沈陽市于洪區(qū)、昭通市巧家縣
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亳州市譙城區(qū)、懷化市洪江市、杭州市建德市、金華市磐安縣、上海市松江區(qū)
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嘉峪關市文殊鎮(zhèn)、福州市晉安區(qū)、遂寧市安居區(qū)、攀枝花市米易縣、伊春市嘉蔭縣、葫蘆島市綏中縣、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、孝感市漢川市
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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(nèi)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(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?!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(diào),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(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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