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太原市晉源區(qū)、武威市民勤縣、溫州市蒼南縣、葫蘆島市興城市、安順市普定縣、白銀市平川區(qū)、廣安市華鎣市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市杭錦后旗、惠州市博羅縣
黃岡市黃州區(qū)、海南同德縣、郴州市蘇仙區(qū)、雅安市滎經(jīng)縣、樂山市五通橋區(qū)、廣西貴港市平南縣、金華市磐安縣
常德市津市市、佛山市禪城區(qū)、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、天水市麥積區(qū)、濰坊市高密市、玉溪市易門縣、三門峽市陜州區(qū)、南通市海安市、忻州市神池縣
蚌埠市蚌山區(qū)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、德州市禹城市、內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、阜新市太平區(qū)、天水市武山縣、許昌市魏都區(qū)、巴中市南江縣
梅州市梅縣區(qū)、佳木斯市同江市、遼源市龍山區(qū)、延安市安塞區(qū)、貴陽市白云區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗
郴州市桂陽縣、蘭州市西固區(qū)、鷹潭市月湖區(qū)、河源市源城區(qū)、十堰市房縣、蕪湖市弋江區(qū)、咸寧市咸安區(qū)、果洛達日縣、南陽市南召縣、迪慶香格里拉市
南京市六合區(qū)、邵陽市邵東市、慶陽市正寧縣、咸陽市永壽縣、重慶市江北區(qū)、廣西南寧市邕寧區(qū)、黔東南臺江縣、玉溪市華寧縣、郴州市資興市
濮陽市清豐縣、麗水市青田縣、遼陽市文圣區(qū)、六盤水市鐘山區(qū)、哈爾濱市道外區(qū)、景德鎮(zhèn)市樂平市、重慶市合川區(qū)、宜賓市敘州區(qū)、甘孜稻城縣、松原市長嶺縣
忻州市原平市、中山市小欖鎮(zhèn)、資陽市安岳縣、漢中市鎮(zhèn)巴縣、寧夏銀川市賀蘭縣、沈陽市鐵西區(qū)、焦作市修武縣、涼山寧南縣、婁底市新化縣
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、龍巖市武平縣、天津市南開區(qū)、聊城市東阿縣、西寧市城東區(qū)、信陽市商城縣
滁州市瑯琊區(qū)、宜昌市點軍區(qū)、撫州市資溪縣、廣西梧州市蒙山縣、臨汾市安澤縣、三門峽市湖濱區(qū)、南充市順慶區(qū)
湘西州永順縣、萍鄉(xiāng)市蓮花縣、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、周口市沈丘縣、安慶市大觀區(qū)、淄博市周村區(qū)
濱州市惠民縣、駐馬店市正陽縣、南陽市淅川縣、重慶市江津區(qū)、東莞市清溪鎮(zhèn)、成都市大邑縣、太原市杏花嶺區(qū)、咸寧市通城縣、臨沂市河東區(qū)
臨汾市襄汾縣、溫州市甌海區(qū)、廈門市翔安區(qū)、德宏傣族景頗族自治州芒市、宣城市旌德縣
無錫市錫山區(qū)、蕪湖市鏡湖區(qū)、東莞市南城街道、怒江傈僳族自治州瀘水市、德陽市綿竹市、曲靖市宣威市、牡丹江市東寧市、衡陽市雁峰區(qū)、清遠市清城區(qū)
大理洱源縣、信陽市固始縣、漳州市龍海區(qū)、重慶市榮昌區(qū)、南京市溧水區(qū)
大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、岳陽市平江縣、大慶市肇源縣、樂山市馬邊彝族自治縣、亳州市蒙城縣、寶雞市扶風縣、安慶市太湖縣
鎮(zhèn)江市揚中市、寧夏吳忠市同心縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)、煙臺市芝罘區(qū)、六盤水市盤州市、哈爾濱市通河縣
銅仁市思南縣、長沙市瀏陽市、安康市旬陽市、綿陽市三臺縣、泰安市寧陽縣、玉樹治多縣、馬鞍山市雨山區(qū)、成都市溫江區(qū)、重慶市江津區(qū)、酒泉市金塔縣
益陽市資陽區(qū)、葫蘆島市興城市、定安縣翰林鎮(zhèn)、忻州市偏關(guān)縣、濟寧市兗州區(qū)、廣西崇左市扶綏縣、樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、淮安市淮陰區(qū)、開封市龍亭區(qū)
信陽市淮濱縣、黃石市西塞山區(qū)、南通市如皋市、合肥市廬陽區(qū)、雅安市寶興縣
鐵嶺市昌圖縣、大同市云岡區(qū)、黔東南榕江縣、文山文山市、榆林市榆陽區(qū)
成都市大邑縣、日照市東港區(qū)、泰州市高港區(qū)、中山市坦洲鎮(zhèn)、綿陽市江油市、麗水市縉云縣、沈陽市大東區(qū)、德宏傣族景頗族自治州隴川縣、貴陽市白云區(qū)
大理大理市、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、晉城市澤州縣、達州市通川區(qū)、臨高縣和舍鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗
儋州市南豐鎮(zhèn)、大同市平城區(qū)、鷹潭市余江區(qū)、懷化市洪江市、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)
貴陽市修文縣、婁底市漣源市、淄博市周村區(qū)、忻州市靜樂縣、哈爾濱市平房區(qū)、鐵嶺市清河區(qū)
內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、連云港市灌南縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、廣西來賓市象州縣、濰坊市昌樂縣、臨汾市蒲縣
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延邊安圖縣、成都市蒲江縣、廣西崇左市憑祥市、梅州市五華縣、牡丹江市陽明區(qū)
常德市鼎城區(qū)、大連市甘井子區(qū)、開封市尉氏縣、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、榆林市定邊縣、青島市膠州市
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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(wù)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(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 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。”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(guān)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(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(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)、成本可負擔的共享算力基礎(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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