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漢中市鎮(zhèn)巴縣、紅河開遠(yuǎn)市、丹東市振安區(qū)、海西蒙古族都蘭縣、榆林市定邊縣、文昌市會文鎮(zhèn)、呂梁市交口縣、錦州市凌海市
通化市輝南縣、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、廣西欽州市浦北縣、廣西崇左市江州區(qū)、海東市平安區(qū)、青島市李滄區(qū)、煙臺市牟平區(qū)、大慶市肇源縣
銅川市印臺區(qū)、南平市光澤縣、萬寧市和樂鎮(zhèn)、煙臺市棲霞市、晉城市城區(qū)
菏澤市牡丹區(qū)、瓊海市石壁鎮(zhèn)、贛州市龍南市、大慶市肇州縣、遵義市桐梓縣、重慶市酉陽縣、上饒市弋陽縣
長春市綠園區(qū)、平頂山市石龍區(qū)、廣西柳州市鹿寨縣、伊春市金林區(qū)、東營市河口區(qū)、昭通市水富市、遵義市桐梓縣、銅仁市思南縣、龍巖市新羅區(qū)、北京市大興區(qū)
廣西百色市隆林各族自治縣、東營市墾利區(qū)、棗莊市臺兒莊區(qū)、河源市龍川縣、海東市樂都區(qū)
陽泉市郊區(qū)、畢節(jié)市金沙縣、寧波市鄞州區(qū)、吉安市廬陵新區(qū)、南充市西充縣
中山市東升鎮(zhèn)、池州市貴池區(qū)、菏澤市鄆城縣、岳陽市臨湘市、滁州市全椒縣
大慶市肇州縣、黔東南臺江縣、漢中市留壩縣、蘭州市永登縣、蚌埠市龍子湖區(qū)、貴陽市開陽縣
黔東南丹寨縣、東方市感城鎮(zhèn)、焦作市中站區(qū)、遼陽市遼陽縣、海東市循化撒拉族自治縣、湘西州古丈縣、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、牡丹江市東安區(qū)
成都市彭州市、果洛甘德縣、臨夏臨夏縣、大慶市龍鳳區(qū)、麗水市景寧畬族自治縣、婁底市雙峰縣
廣西玉林市北流市、許昌市襄城縣、恩施州利川市、西雙版納勐海縣、揚州市儀征市、儋州市雅星鎮(zhèn)、廣西桂林市永福縣、瓊海市潭門鎮(zhèn)
南陽市方城縣、海東市互助土族自治縣、淮南市壽縣、成都市邛崍市、沈陽市于洪區(qū)、延安市黃陵縣、果洛甘德縣、慶陽市華池縣、濱州市陽信縣、紹興市諸暨市
昆明市西山區(qū)、鶴崗市東山區(qū)、鞍山市海城市、松原市扶余市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市額爾古納市
益陽市桃江縣、南平市政和縣、西安市閻良區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、錦州市黑山縣、洛陽市澗西區(qū)、阜新市彰武縣、濟寧市鄒城市
南平市建甌市、舟山市岱山縣、運城市稷山縣、遂寧市安居區(qū)、廣西玉林市陸川縣
成都市新津區(qū)、漯河市舞陽縣、宿州市埇橋區(qū)、甘孜九龍縣、鹽城市大豐區(qū)、定安縣黃竹鎮(zhèn)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、黃南同仁市
南通市崇川區(qū)、宜春市奉新縣、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、瀘州市合江縣、無錫市惠山區(qū)、永州市零陵區(qū)、廣州市荔灣區(qū)
上海市靜安區(qū)、紅河個舊市、漳州市云霄縣、七臺河市茄子河區(qū)、廣西北海市合浦縣、直轄縣天門市、深圳市南山區(qū)、漳州市龍海區(qū)
白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、安陽市滑縣、德陽市廣漢市、自貢市沿灘區(qū)、銅川市印臺區(qū)、東莞市東城街道、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、重慶市涪陵區(qū)
哈爾濱市平房區(qū)、寶雞市扶風(fēng)縣、內(nèi)江市資中縣、溫州市文成縣、臨高縣東英鎮(zhèn)、荊門市掇刀區(qū)
晉中市榆次區(qū)、鶴崗市工農(nóng)區(qū)、宜昌市點軍區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、廣西崇左市天等縣、運城市聞喜縣、合肥市肥東縣、大理南澗彝族自治縣
九江市共青城市、成都市溫江區(qū)、佳木斯市湯原縣、岳陽市湘陰縣、重慶市秀山縣、直轄縣潛江市、衡陽市蒸湘區(qū)、成都市金牛區(qū)、黃山市黟縣
寧波市鄞州區(qū)、重慶市城口縣、黔東南劍河縣、吉安市青原區(qū)、襄陽市襄州區(qū)、玉溪市紅塔區(qū)、營口市站前區(qū)、太原市杏花嶺區(qū)、梅州市大埔縣、萬寧市南橋鎮(zhèn)
東莞市南城街道、鄭州市二七區(qū)、麗水市松陽縣、湘西州古丈縣、伊春市烏翠區(qū)
陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、常德市漢壽縣、定西市岷縣、廣州市海珠區(qū)、南陽市唐河縣、太原市小店區(qū)、威海市榮成市、濱州市惠民縣、蘭州市皋蘭縣、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)
廣西百色市田陽區(qū)、黃岡市團風(fēng)縣、許昌市建安區(qū)、衢州市江山市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、屯昌縣坡心鎮(zhèn)、湘西州吉首市、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣
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成都市青羊區(qū)、樂山市市中區(qū)、淄博市臨淄區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市商都縣、杭州市臨安區(qū)
保亭黎族苗族自治縣什玲、徐州市睢寧縣、甘孜新龍縣、南陽市桐柏縣、瀘州市江陽區(qū)
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平頂山市汝州市、肇慶市懷集縣、德陽市綿竹市、中山市小欖鎮(zhèn)、上海市長寧區(qū)、荊門市沙洋縣、許昌市建安區(qū)、銅陵市樅陽縣、泰安市泰山區(qū)、重慶市武隆區(qū)
信陽市浉河區(qū)、商丘市民權(quán)縣、周口市扶溝縣、安康市旬陽市、金華市浦江縣、廣州市南沙區(qū)、通化市二道江區(qū)、撫州市南豐縣、內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市
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果洛瑪沁縣、宣城市宣州區(qū)、忻州市寧武縣、黃石市大冶市、成都市龍泉驛區(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“黃埔軍校”。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(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。”某公募量化部門負(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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