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大岩资本黄铂表示，量化投资策略的优势在于让投资者清楚地知道目标是获取风险调整过的最高收益，以及如何在降低风险的同时尽可能减少对收益的损耗。2、大岩资本黄铂：新策略框架有效性提升3、大岩资本黄铂：针对性平衡收益和风险黄铂：量化投资作为现代投资领域的一个热点，其最大特色并非单纯的高收益或者严格的风控，而在于能够运用科学的方法平衡收益和风险。5、大岩资本黄铂：衡量两点选取中性策略
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Wind数据显示，9月险资机构合计调研280家A股上市公司，调研次数合计1312次，对工业机械、半导体产品、电子设备和仪器领域的个股兴趣较浓，并加大对科创板公司和北交所公司的调研力度。中国证券报记者梳理发现，今年9月险资机构加大了对科创板公司的调研力度，险资对科创板板块个股调研数占比为32.
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评价一只基金的收益表现除了阶段收益和性价比外，实际持有过程的盈利体验很有可能会影响你的投资运作，不容忽视。1，说明其都具有显著性，且IC均值为正，说明盈利体验因子越大，基金未来的收益将越高，IC_IR值较大说明指标预测的稳定性也不错。注：胜率因子选取偏股型基金作为基准。
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上周，海外方面，10年美债收益率盘中升破5%重要关口，美债利率持续高位压制全球大类资产表现，此外，巴以冲突致避险情绪升温。10年期国债收益率上行3.50bp至2.71%，10年期国开债收益率上行2.75bp至2.76%。此外，市场交投活跃度继续走弱。
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量化投资的最新趋势是怎样的？李子昂指出，量化投资本质上是一种投资思维方式，通过寻找有效的因子和模型来捕捉全市场超额收益，是关于大数据的科学。李子昂说到，量化投资从本质上说是一门关于大数据的科学，是基于某些统计规律去寻求市场超额收益。
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国内权益市场，上周公布的PMI数据弱于预期对市场起到了比较一定的压制作用，但是国内政策加码的明确化以及全球流动性改善支撑A股继续反弹。权益方面，当前国内利好政策持续落地以及美债对于资产价格的压制边际上减弱，叠加中美关系阶段性的缓和，市场资金的风险偏好开始提升，A股底部企稳反弹行情有望延续。
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今年量化基金大行其道，同样采用“量化模型+大数据”选股方法的大数据基金也有不俗表现。多数采用“量化模型+大数据”投资策略大多数大数据基金采用“量化模型+大数据”的投资策略，属于量化基金的一员，因此也取得了超额收益。
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近年来，量化投资的逻辑日趋成熟，正体现在对F和X的提炼上。Lab的“实验室”概念为团队注入了科研的灵魂。Lab仍然以聚焦量化投资为主。从招聘条件看，团队所吸纳的都是AI量化投资领域最前沿的探索者。”他也将继续带领团队，在量化投资的浪潮里探索AI领域的无限可能。
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11月27日金融一线消息，瑞士再保险中国原总裁陈东辉在微博上表示，偿二代目前的规定对车险的资本要求过于严格，很可能高估了。如果用当下的行业数据测算波动性，偿付能力对应的车险资本因子应该会比10年前显著下降。
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在鹏扬基金数量投资部总经理施红俊看来，当前基本面恢复进展良好的消费赛道投资价值凸显，机构普遍低配则大大降低了风险，创造了选股空间，是布局的极好时点，投资者需要一个“科学和纪律相结合”的投资方式。近期，由施红俊管理的鹏扬消费量化选股混合正在发行中。
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FOF管理人往往会在股票基金经理的基础上再做一次“降维”。主要刻画基金经理的投资风格。作为“专业基金买手”，FOF管理人在普通投资者和基金经理选股逻辑基础上进一步将市场有效信息聚焦，二次降维，最终选出一个兼顾长期投资和致力于改善持有人体验的基金组合。
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政策红利之下，手握巨量增配资金的保险资金近期在资本市场又调研了哪些个股呢？但在此次《通知》中，监管不仅调降了险资在科创板块个股投资的风险因子，同时要求保险公司加强投资收益长期考核。个股层面，各险资对双创板块个股调研数占比合计57.以40只获险资调研数超10家的个股为例，期内，沪深主板获险资调研个股16只，科创板及创业板则分别有14只和10只个股收获了险资关注。
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今年以来，以中国神华、中国海油、长江电力等高股息的周期股、公用事业股表现出色，投资者纷纷通过直接购买相关股票或者主题基金的方式加入红利策略的大军之中。“今年你只要抱住5%的股息已经远远跑赢市场了，何况你持有的股票不仅分红，股价也涨了不少。随着高股息策略的超额收益明显，投资者也持续涌入，除了直接买入相关个股之外，红利有关的指数基金规模快速增长也能反映出投资者的这种偏好。
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与权益ETF产品相比，当前债券ETF仍属于偏小众产品，不过，受权益市场表现持续震荡等因素影响，债券ETF也开始成为资金新宠，年内规模出现显著增长，交投持续活跃。交投活跃度显著提升今年下半年，债券ETF应该能够保持规模和交易的活跃度。
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近年来，量化私募行业发展迅速，在业绩表现等方面似乎在全面超越公募量化。同时，量化策略依赖的金融衍生工具在国内丰富度还有进一步的提升空间，相信未来整个量化行业将会呈现出百花齐放的状态，为投资者带来更多更丰富的产品。
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行情分散度较高量化策略具备优势“2022年初至今，属于一轮分散度较高行情，也就是大家通常所说的热点分散，轮动较快的状态。”在杨梦看来，本轮中小市值相对占优的行情大概率仍处于中段，在市值下沉环境中，量化策略具备相对优势，量化产品仍处于较好的机遇性布局窗口。杨梦提示，对于投资指数增强基金，投资者应关注的是，该基金是否能创造超额收益。
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不仅如此，基金公司还大力招揽机器学习研究员和工程师，多举措聚集优秀的AI人才，甚至有公司开出了百万年薪来吸引人才。记者注意到，在招聘网站上，多家基金公司重金求机器学习类人才，不少机构开价在百万年薪级别。一条招聘贴显示，某基金公司正在招聘机器学习开发工程师，给出90万到112万/年的薪资。另一家大型基金公司也在招聘机器学习/深度学习，开出25-50K·23薪的有竞争力的薪资。
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所以本文将着重帮助大家，从质疑量化到理解量化，顺便考虑下要不要“加入量化”。这些策略成型后，都会变成模型，交给计算机运算执行，但具体长啥样，这里不用知道（也很难知道，毕竟笔者也没怎么见过）。由于投资门槛限制，量化私募一般显得比较神秘，仅做了解的话可参考下面这张图谱（数据截至上半年）。基金经理马芳曾在一次交流会中提到，自己并不是做纯粹的多因子路线，更多的是做预测模型。
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基于一以贯之的“政策底”—>“市场底”框架，同样推荐反转因子。中资股历次反转行情中的首轮反弹，反转因子跑赢。off，依然是反转策略占优——强势股补跌风险被反转因子对冲。在房地产基本面迎来企稳契机、短期“宽信用、宽货币”升温之际，“估值沟壑”困境反转方向，叠加反转因子优势，是当前推荐的宏观交易主题。A股“估值沟壑”指向“困境反转”仍是目前最有性价比的方向；历史复盘经验均指向当前反转因子占优。
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因此，在大数据时代，投资者应积极拓展数据维度，使用机器学习处理高维度数据的同时，重视样本外预测能力检验。大数据对传统范式的巨大挑战（一）维度困境Nagel(2019)的研究已然说明，即使没有“发表偏差”和“数据挖掘”，在大数据时代得到具有统计显著性的预测变量的概率也大幅度上升，投资者在低维度上很难总结出有效的规律。
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首尾业绩差距近200个百分点其中，业绩最好的一只基金今年以来的收益率超过150%，而业绩最差的一只基金亏损则大于40%，首尾业绩差距超过190个百分点。期货及衍生品策略下的量化CTA基金，首尾业绩同样差距悬殊。中国证券报记者在采访调研中发现，量化模型及其背后的科技力量支撑或是不同量化机构拉开业绩差距的关键因素。
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9月10日，国家金融监督管理总局发布《关于优化保险公司偿付能力监管标准的通知》（以下简称《通知》）。此次新规除了进一步释放权益资产配置空间，同时也更直接地体现引导保险资金支持科技创新的战略导向作用。业内人士表示，相信这一政策的及时出台对于优化保险资金资产配置结构，积极支持资本市场稳定发展，将发挥重要作用。
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首尾业绩差距近200个百分点其中，业绩最好的一只基金今年以来的收益率超过150%，而业绩最差的一只基金亏损则大于40%，首尾业绩差距超过190个百分点。期货及衍生品策略下的量化CTA基金，首尾业绩同样差距悬殊。中国证券报记者在采访调研中发现，量化模型及其背后的科技力量支撑或是不同量化机构拉开业绩差距的关键因素。
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另外，叶帅旗下广发百发大数据成长在一季度成为该股第五大流通股东，二季度便已退出该行列。马芳之外，叶帅也曾现身前十大流通股东梳理发现，上述13只个股中，除温州宏丰、通光线缆外，马芳旗下另一产品国金量化精选均在三季度现身另外11只个股前十大流通股东。
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