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重慶市江津區(qū)、葫蘆島市興城市、濟(jì)寧市曲阜市、長(zhǎng)沙市望城區(qū)、襄陽(yáng)市谷城縣、蕪湖市鳩江區(qū)、汕尾市海豐縣
上海市靜安區(qū)、馬鞍山市博望區(qū)、臨汾市蒲縣、廣西玉林市博白縣、廣安市華鎣市、南京市秦淮區(qū)、銅陵市樅陽(yáng)縣、廣西梧州市岑溪市、廣州市海珠區(qū)、廣西崇左市龍州縣
連云港市灌南縣、邵陽(yáng)市洞口縣、海北門源回族自治縣、普洱市思茅區(qū)、重慶市城口縣、安慶市桐城市、大理祥云縣
南陽(yáng)市唐河縣、海口市秀英區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、普洱市江城哈尼族彝族自治縣
中山市民眾鎮(zhèn)、茂名市電白區(qū)、齊齊哈爾市拜泉縣、平?jīng)鍪袥艽h、樂(lè)東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、寶雞市鳳縣、延邊汪清縣、延邊敦化市
吉安市永新縣、濱州市惠民縣、呂梁市中陽(yáng)縣、婁底市漣源市、鞍山市岫巖滿族自治縣、甘南舟曲縣
蕪湖市鏡湖區(qū)、黔東南凱里市、撫州市南城縣、達(dá)州市宣漢縣、九江市彭澤縣、成都市都江堰市、中山市南朗鎮(zhèn)、重慶市江津區(qū)、南通市崇川區(qū)、湛江市雷州市
宜春市上高縣、黑河市嫩江市、聊城市冠縣、懷化市芷江侗族自治縣、鄭州市中牟縣、眉山市洪雅縣、洛陽(yáng)市汝陽(yáng)縣、鞍山市岫巖滿族自治縣
文昌市公坡鎮(zhèn)、宣城市旌德縣、廣州市海珠區(qū)、晉城市陽(yáng)城縣、昆明市官渡區(qū)
銅仁市碧江區(qū)、雞西市城子河區(qū)、重慶市大足區(qū)、長(zhǎng)治市黎城縣、朝陽(yáng)市建平縣、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、保山市騰沖市
白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、陽(yáng)泉市礦區(qū)、昆明市嵩明縣、阜新市細(xì)河區(qū)、廣西南寧市青秀區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗
忻州市定襄縣、廣西百色市右江區(qū)、吉安市萬(wàn)安縣、黑河市愛(ài)輝區(qū)、三明市尤溪縣、紅河建水縣
廣西柳州市三江侗族自治縣、長(zhǎng)治市上黨區(qū)、寧波市海曙區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、曲靖市富源縣、榆林市清澗縣、牡丹江市林口縣、徐州市睢寧縣、營(yíng)口市老邊區(qū)、攀枝花市鹽邊縣
紅河石屏縣、撫州市南城縣、榆林市榆陽(yáng)區(qū)、瀘州市合江縣、張掖市山丹縣、大同市平城區(qū)
曲靖市會(huì)澤縣、湘西州永順縣、莆田市城廂區(qū)、齊齊哈爾市依安縣、廣西賀州市八步區(qū)、宿州市靈璧縣、重慶市合川區(qū)、寧夏吳忠市鹽池縣、南昌市南昌縣
屯昌縣坡心鎮(zhèn)、湖州市南潯區(qū)、天津市西青區(qū)、株洲市淥口區(qū)、湛江市遂溪縣、宿遷市泗洪縣、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗、武漢市漢陽(yáng)區(qū)
安陽(yáng)市殷都區(qū)、臨汾市吉縣、六盤水市盤州市、樂(lè)東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、衢州市龍游縣、十堰市竹溪縣
溫州市鹿城區(qū)、鶴壁市浚縣、朝陽(yáng)市龍城區(qū)、煙臺(tái)市萊山區(qū)、保山市隆陽(yáng)區(qū)、海北海晏縣、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、雅安市寶興縣
濟(jì)寧市微山縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、洛陽(yáng)市孟津區(qū)、成都市錦江區(qū)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)
韶關(guān)市新豐縣、廣西梧州市萬(wàn)秀區(qū)、十堰市鄖陽(yáng)區(qū)、洛陽(yáng)市老城區(qū)、濟(jì)寧市泗水縣、南陽(yáng)市臥龍區(qū)
岳陽(yáng)市云溪區(qū)、紹興市柯橋區(qū)、黃岡市英山縣、廣西貴港市覃塘區(qū)、淮安市盱眙縣、宜春市高安市、成都市崇州市、哈爾濱市五常市、佳木斯市樺南縣
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長(zhǎng)治市潞州區(qū)、昆明市五華區(qū)、安陽(yáng)市內(nèi)黃縣、遼源市東豐縣、莆田市仙游縣、樂(lè)東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、西安市碑林區(qū)、南陽(yáng)市社旗縣
北京市門頭溝區(qū)、廣安市前鋒區(qū)、許昌市禹州市、昭通市水富市、佳木斯市向陽(yáng)區(qū)、晉中市介休市、牡丹江市綏芬河市、廣西河池市宜州區(qū)、漳州市漳浦縣
西安市臨潼區(qū)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、廣安市華鎣市、朝陽(yáng)市雙塔區(qū)、寶雞市眉縣
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臺(tái)州市臨海市、武威市民勤縣、昆明市五華區(qū)、雞西市滴道區(qū)、宜賓市翠屏區(qū)、焦作市沁陽(yáng)市、濟(jì)南市歷下區(qū)、太原市萬(wàn)柏林區(qū)、濟(jì)寧市汶上縣
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華泰柏瑞量化老將田漢卿退休，公募量化何時(shí)能擺脫“冷板凳”？|界面新聞
界面新聞?dòng)浾?| 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?dòng)浾吡私獾剑涓笨偮殑?wù)的離任也將在近日獲得證監(jiān)會(huì)審核批準(zhǔn)，屆時(shí)將會(huì)公告。
公開(kāi)資料顯示，田漢卿是清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)系學(xué)士、碩士，美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校MBA，CFA。2004年，田漢卿正式進(jìn)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(tuán)隊(duì)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(tuán)隊(duì)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(shí)間最長(zhǎng)的華泰柏瑞量化增強(qiáng)自2013年8月至今回報(bào)率為205.81%。
雖然一口氣卸任10只基金，但自2020年開(kāi)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(tuán)隊(duì)一直以來(lái)采用團(tuán)隊(duì)合作的模式，形成了深度協(xié)同的投資框架，基于扎實(shí)的量化模型進(jìn)行投資組合構(gòu)建和產(chǎn)品日常運(yùn)作。
巴克萊全球投資（BGI）被稱為量化屆的“黃埔軍校”。在國(guó)內(nèi)公募領(lǐng)域，田漢卿與景順長(zhǎng)城基金黎海威、富國(guó)基金李笑薇并稱為“巴克萊三劍客”。
不過(guò)，公募量化目前仍處于“雷聲大雨點(diǎn)小”，市場(chǎng)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(lái)回報(bào)率超100%的公募量化產(chǎn)品明細(xì) 來(lái)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(jì)規(guī)模為668.95億元。其中規(guī)模超過(guò)10億元的僅有18只，規(guī)模在5000萬(wàn)元“清盤線”以下的有71只。
從成立以來(lái)的回報(bào)率來(lái)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(bào)率達(dá)到了367.68%。長(zhǎng)盛量化紅利自2009年11月成立至今，回報(bào)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(guò)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(jī)表現(xiàn)最直接的因素就是模型的有效性。相對(duì)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(huì)錯(cuò)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?dòng)浾摺?/span>
今年以來(lái)，市場(chǎng)震蕩上行，汽車、機(jī)械、計(jì)算機(jī)等成長(zhǎng)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(tuán)”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(wàn)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?dòng)浾吡私獾剑呀?jīng)有公募機(jī)構(gòu)對(duì)量化策略進(jìn)行了調(diào)整，引入了機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，從而挖掘出更多獨(dú)特的因子。
光大保德信量化股票一季報(bào)信息顯示，該基金分別采用了機(jī)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(huì)借助機(jī)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(chǎng)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(kù)，通過(guò)機(jī)器深度學(xué)習(xí)的方式梳理產(chǎn)業(yè)和個(gè)股信息，提升模型預(yù)測(cè)能力。”某公募量化部門負(fù)責(zé)人表示，盡管市場(chǎng)風(fēng)格極端的環(huán)境不可避免，但發(fā)展到極致時(shí)又會(huì)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(shì)，但并非某個(gè)單一算法的突破，而是如何解決阻礙先進(jìn)AI技術(shù)廣泛應(yīng)用的“算力壁壘”問(wèn)題。未來(lái)幾年關(guān)鍵的趨勢(shì)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(qiáng)調(diào)，在被動(dòng)化投資浪潮下，越來(lái)越多投資者關(guān)注到了指數(shù)增強(qiáng)類產(chǎn)品。而AI量化具有的高勝率、低波動(dòng)等特點(diǎn)，和指數(shù)增強(qiáng)策略是天然適配的。隨著更多的團(tuán)隊(duì)開(kāi)始使用AI技術(shù)，策略的同質(zhì)化也會(huì)加劇，這一方面會(huì)帶來(lái)Alpha收益的下降，也會(huì)在市場(chǎng)極端情況下放大策略波動(dòng)。
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