2019年临近尾声,在这一年中,A股市场走出结构性牛市。尽管上证指数始终围绕3000点反复震荡,但申万电子、食品饮料和家用电器三个一级行业指数的年内涨幅均超过50%。在此背景下,主动权益类基金的业绩大放异彩,年内翻倍牛基频出,涨幅超过50%的产品比比皆是。

赚钱效应带动下,公募基金也迎来了发行市场的大年。2019年以来,各类基金总募集规模超过万亿元大关,成为历史上新基金募集金额第二高的年份。

发行市场迎来井喷式增长

本届大会中,百度共有22篇论文入选,涉及主题涵盖人脸检测&识别、视频理解&分析、图像超分辨、及自动驾驶中的车辆检测、场景实例级分割等领域。以下为其中 15 篇入选论文介绍。

6、神经网络架构搜索

“随着A股市场分化加剧,个人投资者盈利的难度将不断加大,而机构投资者的专业程度决定了其比个人投资者拥有更多的优势,未来偏股基金年化收益率继续跑赢个人投资者将是大概率事件。”沪上一位基金经理称。

值得一提的是,今年新发的ETF是基金发行市场的另一道风景。据统计,截至12月25日,今年共有20只ETF的首发规模超过20亿份。其中,除了宽基指数,长三角、粤港澳大湾区、科技等热门赛道吸引了较多资金关注。

12月20日,暂时包揽今年偏股基金前三名的基金经理刘格菘发售新产品——广发科技创新混合。该基金开售仅两小时便获得约60亿元认购资金,是拟募集额10亿元的6倍。最终,广发科技创新混合的有效认购申请确认比例为3.298068%,再创公募行业认购比例新低。

相较于主投A股市场的权益基金,由于港股市场持续疲软,今年以来沪港深主题基金表现较为分化,部分产品业绩增幅只有个位数。据统计,截至12月25日,长盛沪港深混合、华泰柏瑞港股通量化混合、前海开源沪港深新机遇混合等产品的年内涨幅均低于10%。

利用单目标跟踪器(SOT)作为运动预测模型执行在线多目标跟踪(MOT)是当前的流行方法 ,但是这类方法通常需要额外设计一个复杂的相似度估计模型来解决相似目标干扰和密集遮挡等问题。本文利用多任务学习策略,将运动预测和相似度估计到一个模型中。值得注意的是,该模型还设计了一个三元组网络,可同时进行SOT训练、目标ID分类和排序,网络输出的具有判别力的特征使得模型可以更准确地定位、识别目标和进行多目标数据关联;此外,论文中提出了一个任务专属注意力模块用于强调特征的不同上下文区域,进一步强化特征以适用于SOT和相似度估计任务。该方法最终得到一个低存储(30M)和高效率(5FPS)的在线MOT模型,并在MOT2016和MOT2017标准测试集上取得了领先效果。

通过对深度神经网络进行模型结构自动搜索, NAS(Neural Architecture Search)在各类计算机视觉的任务中都超越了人工设计模型结构的性能。本论文旨在解决NAS中的三个重要问题:(1)如何衡量模型结构与其性能之间的相关性?(2)如何评估不同模型结构之间的相关性?(3)如何用少量样本学习这些相关性?为此,本论文首先从贝叶斯视角来对这些相关性进行建模。

东方财富Choice数据显示,截至12月25日,今年以来共有1014只新基金成立,历史上当年成立数量首次突破千只。从规模来看,今年新发基金总规模达1.34万亿元,仅次于2015年的1.49万亿元,排名历史第二位。

权益基金交上满意答卷

近期,关于人脸检测器利用锚点构建一个结合分类和坐标框回归的多任务学习问题,有效的锚点设计和锚点匹配策略使得人脸检测器能够在大姿态和尺度变化下精准定位人脸。本次论文中,百度提出了一种在线高质量锚点挖掘策略HAMBox, 它可以使得异常人脸(outer faces)被补偿高质量的锚点。HAMBox方法可以成为一种基于锚点的单步骤人脸检测器的通用优化方案。该方案在WIDER FACE、FDDB、AFW和PASCAL Face多个数据集上的实验表明了其优越性,同时在2019年WIDER Face and Pedestrian Challenge上,以mAP 57.13%获得冠军,享誉国际。

首先,通过引入一种新颖的基于高斯过程的NAS(GP-NAS)方法,并通过定制化的核函数和均值函数对相关性进行建模。并且,均值函数和核函数都是可以在线学习的,以实现针对不同搜索空间中的复杂相关性的自适应建模。此外,通过结合基于互信息的采样方法,可以通过最少的采样次数就能估计/学习出GP-NAS的均值函数和核函数。在学习得到均值函数和核函数之后,GP-NAS就可以预测出不同场景,不同平台下任意模型结构的性能,并且从理论上得到这些性能的置信度。在CIFAR10和ImageNet上的大量实验证明了我们算法的有效性,并且取得了SOTA的实验结果。

与此同时,伴随银行理财市场转型的持续推进,理财子公司阵营不断壮大。截至目前,已经有33家银行申请建立理财子公司,除了国有六大行,还有9家股份制银行、16家城商行以及2家农商行。

除了来自公募行业的内部竞争,中小基金公司面对的,还有对境内公募牌照虎视眈眈的海外资管巨头以及银行理财子公司。

今年公募偏股基金的优异表现,令“炒股不如买基金”的现象再度上演。对此,有基金分析人士认为,今年整体市场环境有利于以公募基金为代表的机构投资者。一方面,基金重仓的白马股在外资涌入背景下迭创新高;另一方面,一些绩差股大多不在基金经理的选股范围之内,使得基金得以成功规避风险。

赚钱效应带动下,公募基金也在2019年迎来了发行大年,市场上不仅出现多只“爆款”产品,年内新基金募集规模更是继2015年之后,第二次超过万亿元大关。

统计基金业绩可以发现,绩优产品正向少数头部公司集中。在年内收益率超过50%的产品中,广发、易方达和富国基金分别包揽了22只、21只、21只。此外,鹏华、招商、交银施罗德、景顺长城和博时基金旗下也分别有16只、13只、13只、12只、12只基金入围。

公募行业产能过剩现象明显

值得一提的是,截至12月25日,全市场共有6只主动权益基金收益翻倍。其中,广发基金刘格崧管理的广发双擎升级、广发创新升级和广发多元新兴3只产品包揽了前三名。另外,诺安成长混合、银河创新成长混合和银华内需的涨幅分别达到106%、105%、100.5%。

仅隔3天,明星基金经理谢治宇挂帅的浮动费率基金——兴全社会价值吸引认购资金超过100亿元,由于限购30亿元,基金最终确认的配售比例为29.16%。

从今年发行情况看,大中型基金公司明显在新基金发行市场中切分了更多份额。据统计,今年以来汇添富基金合计发行了30余只新基金,合计募集规模超过600亿元,在所有基金公司中排名首位,其中有6只产品的首募规模超过50亿元。此外,华夏、博时、富国、嘉实、工银瑞信、鹏华、中银等大型基金公司今年新发基金的规模均超过300亿元。

10月14日,明星基金经理任相栋加盟兴全基金后的首只产品——兴全合泰在设置最高60亿元募集上限的情况下,吸引了近500亿元资金认购,最终配售比例为12.12%。

受到BERT在自我监督训练中的启发,百度团队对视频和文字进行类似的联合建模, 并基于叙述性视频进行视频和文本对应关系进行研究。其中对齐的文本是通过现成的自动语音识别功能提供的,这些叙述性视频是进行视频文本关系研究的丰富数据来源。ActBERT加强了视频文字特征,可以发掘到细粒度的物体以及全局动作意图。百度团队在许多视频和语言任务上验证了ActBERT的泛化能力,比如文本视频片段检索、视频字幕生成、视频问题解答、动作分段和动作片段定位等,ActBERT明显优于最新的一些视频文字处理算法,进一步证明了它在视频文本特征学习中的优越性。

在多位业内人士看来,随着A股市场日趋成熟,权益基金正面临难得的发展机遇。一方面,外资的持续涌入使得价值投资理念逐渐被更多投资者认可,在股市不出现系统性下跌的情况下,权益基金仍有较大机会获得超额收益。另一方面,刚性兑付的打破及银行理财产品收益率下行,使得权益基金的比较优势不断显现。长期来看,将会吸引更多资金流入基金市场。

与此同时,另一组统计数据显示:截至12月25日,在今年成立的709只股票型和混合型基金中(A/B/C分开计算),跌破2亿份的基金数量多达381只。其中,有266只产品跌破1亿份,成立不久就沦为“迷你基金”。

以沪港深基金中业绩排名首位的宝盈互联网沪港深混合基金为例,截至12月25日,该基金今年以来涨幅81.28%。三季报数据显示,该基金前十大重仓股中有8只A股,仅有腾讯控股和舜宇光学科技2只港股。而年内收益率仅为3.62%的前海开源沪港深机遇混合的前十大重仓股均为港股。

对此,沪上一位基金分析人士认为,头部基金公司通过多年的市场耕耘,积累了足够的品牌和资源优势。相较于中小基金公司,大型基金公司的获客成本较低,规模扩容会带来边际成本下降,形成了天然的竞争壁垒。

为了验证方法的有效性,本文构建了CUS (Cars in  Uncommon States) 数据集,标注了约1400张真实街景下车辆处于特殊状态的图像。实验结果表明:本文提出的方法可以有效地对“特殊”状态的车辆进行检测、整车的实例级分割、部件的语义分割以及状态描述,对自动驾驶的安全决策有着重要的意义。

本文针对深度卷积神经网络提出了一种常规的、易应用的变换单元,即Gated Channel Transformation (GCT) 模块。GCT结合了归一化方法和注意力机制,并使用轻量级的、易于分析的变量来隐式地学习网络通道间的相互关系。这些通道量级的变量可以直接影响神经元间的竞争或者合作行为,且能方便地与卷积网络本身的权重参数一同参与训练。通过引入归一化方法,GCT模块要远比SE-Nets的SE模块轻量,这使得将GCT部署在每个卷积层上而不让网络变得过于臃肿成为了可能。本文在多个大型数据集上针对数种基础视觉任务进行了充分的实验,即ImageNet数据集上的图片分类,COCO上的目标检测与实例分割,还有Kinetics上的视频分类。在这些视觉任务上,引入GCT模块均能带来明显的性能提升。这些大量的实验充分证明了GCT模块的有效性。

一家总部位于美国的外资私募负责人对记者表示,该集团在除美国以外的多个市场均有运营本土公募基金的成功经验,虽然在开拓市场初期需要耗费大量人力和物力,但已做好了长期扎根中国市场的准备。

“以ETF为例,头部公司只要稍微降低费率,让后来者成本剧增,就可以轻易在市场竞争中获胜。”上述人士补充道。

业绩与发行双双爆发的背后,公募行业的马太效应日益突出。

随着原定于2021年取消外资股比限制的时间点提早至2020年,目前多家外资私募进入了“私转公”的最后冲刺阶段。今年以来,富达、贝莱德、施罗德、德邵等外资私募纷纷发布启事“招兵买马”,涉及岗位包括权益研究、交易、产品管理、市场、法务、系统搭建等。除此之外,全球头号对冲基金桥水也于近期大幅增加了其中国公司的注册资本金。

值得注意的是,在这一年中,公募行业的马太效应也日益突出。当第一梯队和部分拥有强大品牌号召力的基金公司,在基金发行市场切走了较大份额的“蛋糕”时,不少中小基金公司却常常为新产品的生存而忧心。

今年一季度,由投资大佬陈光明和明星基金经理傅鹏博共同打造的睿远成长价值混合率先引爆基金发行市场。作为睿远基金旗下首只公募产品,该基金在发行当日便吸引了700亿元资金认购,其A类份额更是创造了7.03%的配售纪录。三季度,该基金开放大额申购,再度吸引了上百亿元资金申购,最终配售比例为26.22%。

尽管最近在完全监督的领域上,动作分割技术方面取得了进步,但是其性能仍有不足。一个主要的挑战是时空变化的问题(例如不同的人可能以各种方式进行相同的动作)。因此,该论文中利用未标记的视频来解决此问题,方法是将动作分割任务重新设计为跨域(domain)问题,而且该跨域问题主要针对时空变化引起的域差异。为了减少差异,论文提出了“自我监督的时域自适应(SSTDA)”,其中包含两个自我监督的辅助任务(binary和sequential的域预测),以联合对齐嵌入不同规模时域动态的跨域特征空间,从而获得比其他域适应(DA)方法更好的效果。在三个具有挑战性的公开数据集(GTEA、50Salads和Breakfast)上,SSTDA远远领先于当前的最新方法,并且只需要65%的标签训练数据即可获得与当前最新方法可比的性能,这也表明该方法可以有效利用未标签目标视频来适应各种变化。

从QDII基金的表现来看,由于美股继续走牛,多只美股基金也取得了出色的业绩。截至12月25日,易方达标普信息科技以48.08%的涨幅排名第一。此外,广发纳斯达克100指数、国泰纳斯达克100指数、华安纳斯达克100指数、大成纳斯达克100等基金今年以来的涨幅均超过30%。

该论文发布大尺度高精度人脸三维模型数据库FaceScape,并首次提出从单幅图像预测高精度、可操控人脸三维模型的方法。FaceScape数据库包含约18000个高精度三维面部模型,每个模型包含基底模型和4K分辨率的置换图及纹理贴图,能够表征出面部极细微的三维结构和纹理。与现有公开的三维人脸数据库相比,FaceScape在模型数量和质量上均处于世界最高水准。在FaceScape数据库的基础之上,本文还探索了一项具有挑战性的新课题:以单幅人脸图像为输入,预测高精度、表情可操控的三维人脸模型。该方法的预测结果能够通过表情操控生成精细的面部模型序列,所生成的模型在新表情下仍然包含逼真的细节三维结构。据悉,FaceScape数据库和代码将于近期免费发布,供非商业用途的学术研究使用。

本文提出的BFBox是基于神经网络架构搜索的方法,同时搜索适合人脸检测的特征提取器和特征金字塔。动机是我们发现了一个有趣的现象:针对图像分类任务设计的流行的特征提取器已经在通用目标检测任务上验证了其重要的兼容性,然而在人脸检测任务上却没有取得预期的效果。同时不同的特征提取器与特征金字塔的结合也不是完全正相关的。首先,本文对于比较好的特征提取器进行分析,提出了适合人脸的搜索空间;其次,提出了特征金字塔注意力模块(FPN-attention Module)去加强特征提取器和特征金字塔之间的联系;最后, 采取SNAS的方法同时搜出适和人脸的特征提取器和特征金字塔结构。多个数据集上的实验表明了BFBox方法的优越性。

投资者认购情绪的高涨,推动了基金公司权益类产品的发行速度。数据显示,目前还有117只基金正在发行,其中权益类基金26只、债券基金72只。另外,还有18只基金等待发行。

在自动驾驶场景中,准确地感知“特殊”状态的车辆对行驶安全至关重要(例如:车门打开可能有乘客下车,尾灯闪烁意味着即将变道)。针对此难题,本文提出了一个全新的数据合成(增强)方法,即通过对齐的部件级三维模型对二维图像中的车辆进行编辑,自动生成大量“特殊”状态(例如:开启的车门、后备箱、引擎盖,闪烁的前照灯、尾灯)的车辆图像与语义标注结果。针对生成的训练数据,本文设计了一个双路骨干网络使得模型可以泛化到真实的测试数据,与传统的模型渲染方法相比,本方法平衡了域差异的问题并且更加轻量便捷。

“现在公募牌照数量越来越多,产能过剩现象明显,而很多新基金公司走的还是传统老路,现在基金行业确实需要来一次自发的‘供给侧改革’,这个时点已经越来越接近。”沪上一家公募基金总经理称。

不过,尽管基础市场行情较为给力,但仍有不少主动偏股基金因踏错节奏而业绩欠佳。据统计,截至12月25日,有9只偏股基金今年以来业绩为负,排名倒数第一的产品年内跌逾20%。此外,还有300余只产品年内涨幅仅为个位数。

公募权益基金今年的成绩单即将披露。与往年不同,在今年A股市场的结构性行情中,众多主动偏股基金斩获了较高的超额收益。东方财富Choice数据显示,截至12月25日,主动偏股基金今年以来的平均回报率达到33.8%。其中,回报率超过50%的产品多达548只。

从沪港深基金整体表现来看,虽然其中不乏年内涨幅超过50%的绩优产品,但从基金三季报披露数据来看,沪港深基金之间的业绩分化主要取决于港股仓位的高低。

有业内人士大胆预测,随着头部基金公司“虹吸效应”的不断加剧,以及细分领域机会的不断减少,公募基金行业“洗牌季”来临的那一天已经不远。

随着深度信息的应用范围越来越大,深度图像超分辨问题引起了广泛研究者的关注。深度图像超分辨率是指由低分辨率深度图像为基础,获取高质量的高分辨率深度图像。本文提出的是一种深度图像超分辨率方法,同时对低分辨率深度图像的产生方式进行分析,并提出两种模拟低分辨率深度图像生成的方式:伴随噪声的非线性插值降采样产生方式及间隔降采样产生方式。

目前主流的人脸识别方法很少考虑不同层的多尺度局部特征。为此,本文提出了一个分层的金字塔多样化注意力模型。当面部全局外观发生巨大变化时,局部区域将起重要作用。最近的一些工作应用注意力模块来自动定位局部区域。如果不考虑多样性,所学的注意力通常会在一些相似的局部块周围产生冗余的响应,而忽略了其他潜在的有判别力的局部块。此外,由于姿态或表情变化,局部块可能以不同的尺度出现。为了缓解这些挑战,百度团队提出了一种金字塔多样化注意模块,以自动和自适应地学习多尺度的多样化局部表示。更具体地说,开发了金字塔注意力模块以捕获多尺度特征;同时为了鼓励模型专注于不同的局部块,开发了多元化的学习方法。其次,为了融合来自低层的局部细节或小尺度面部特征图,可以使用分层双线性池化来代替串联或添加。

基于单帧点云的3D目标检测器通常无法应对目标遮挡、远距离和非均匀采样等情况,而点云视频(由多个点云帧组成)通常包含丰富的时空信息,可以改善上述情况下的检测效果,因此本文提出一个端到端的在线3D点云视频目标检测器。论文中的Pillar Message Passing Network(PMPNet),可将点云俯视图下的非空栅格编码为图节点,并在节点间进行信息传递以动态改善节点感受野,PMPNet可以有效结合图空间的非欧特性和CNN的欧式特性;在时空特征聚合模块中,还提出空间和时间注意力机制来强化原始的Conv-GRU层,空间注意力机制对new memory进行前景增强和背景抑制,时间注意力机制用以对齐相邻帧中的动态前景目标。该3D点云视频目标检测器在nuScenes大型基准集上达到了领先效果。

针对不同类型的低分辨率深度图像,本文使用迭代的残差学习框架以低分辨率深度图像为输入,以coarse-to-fine的方式逐步恢复高分辨率深度图像的高频信息;同时,使用通道增强的策略加强包含高频信息较多的通道在整个学习框架中的作用;另外,还使用多阶段融合的策略有效复用在coarse-to-fine过程中获得的有效信息;最后,通过TGV约束和输入损失函数进一步优化获得的高分辨率深度图像。此次提出的方法可以有效处理深度图像超分辨率问题,与目前已知的方法相比,效果显著,优势明显。

据统计,目前交银成长30混合、华安媒体互联网混合、广发小盘、交银经济新动力混合等一批基金的年内涨幅也接近100%。随着行情演绎,这些基金有望在今年最后几个交易日里加入翻倍阵营。

除了主动管理产品,今年以来被动指数基金也整体表现不俗。东方财富Choice数据显示,截至12月25日,南方中证500信息技术ETF、招商深证TMT50ETF和广发中证全指信息技术ETF的年内涨幅分别达到77.27%、62.36%、59.72%,排名前三位。此外,汇添富中证主要消费ETF、大成深证成长40ETF、嘉实中证主要消费ETF、工银深证红利ETF等多只产品的年内涨幅也超过50%。

该论文目的是设计一个快速的交互式视频分割系统,用户可以基于视频某一帧在目标物上给出简单的线,分割系统会把整个视频中该目标物分割出来。此前,针对交互式视频分割的方法通常使用两个独立的神经网络,分别进行交互帧分割、将分割结果传导至其他帧。本文将交互与传导融合在一个框架内,并使用像素embedding的方法,视频中每一帧只需要提取一次像素embedding,更有效率。另外,该方式使用了创新性的记忆存储机制,将之前交互的内容作用到每一帧并存储下来,在新的一轮交互中,读取记忆中对应帧的特征图,并及时更新记忆。该方式大幅提升分割结果的鲁棒性,在DAVIS数据集上取得了领先的成绩。

除此之外,在科创板的强力号召下,今年科创主题基金在基金发行市场上大放异彩。虽然科创主题基金均设置了10亿元的规模上限,但易方达、嘉实、富国、汇添富、华夏、南方、工银瑞信、嘉实旗下首批7只科创主题基金仍然吸引了超过1200亿元资金。其中,吸引资金最多的汇添富科技创新获得278亿元认购,配售比例仅为3.599%。

发行市场也表现出类似特征,即当第一梯队和部分拥有强大品牌号召力的基金公司,在渠道以惊人的速度吸金时,不少中小基金公司却常常为新产品的生存而忧心。

目标检测技术是机器人和自动驾驶领域中最重要的模式识别任务之一。本文提出了一种领域自适应的方法来增强稀疏点云特征的鲁棒性。更具体地说,是将来自真实场景的特征(感知域特征)和从包含丰富细节信息的完整虚拟点云特征(概念域特征)进行了关联。这种域适应特征关联的方法实际上是模拟在人脑进行物体感知时的联想关联功能。这种三维目标检测算法在训练过程中增强了特征提取能力,在推理阶段不需要引入任何额外的组件,使得该框架易于集成到各种三维目标检测算法中。

多位业内人士认为,未来随着海外资管巨头和银行理财子公司也加入公募基金的队伍,市场竞争将日趋激烈,行业迫切需要来一次自发的“供给侧改革”,而这个洗牌时点已日益临近。

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