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"草莓榴莲绿巨人老司机香蕉茄子",财联社3月1日讯（编辑刘蕊）美东时间周四盘后，戴尔科技公司发布了强于预期的财报，表明公司用于处理人工智能工作的服务器设备需求强劲。在这一财报刺激下，公司股价在盘后交易中大涨超18%。财报显示，尽管在PC市场持续低迷的大背景下，戴尔的PC业务营收表现依旧不佳，但在过去一年，在AI热潮之下，市场对戴尔的高性能服务器的兴趣激增，也成为了提振公司第四财季财报表现的主要增长动力。AI服务器带来增长动力财报显示，在截至2月2日的第四财季，该公司包括服务器在内的基础设施解决方案部门（ISG）营收93.3亿美元，尽管同比下降6%，但环比增长10%，仍然超过分析师预期。戴尔表示，该部门的连续增长“主要是由人工智能优化服务器推动的”。戴尔首席运营官杰夫?克拉克（JeffClarke）在声明中表示：“我们刚刚开始接触摆在我们面前的人工智能机遇，我们相信，凭借我们广泛的产品组合，戴尔处于独特的地位，可以帮助客户构建满足性能、成本和安全要求的生成式AI解决方案。”克拉克在为业绩电话会议准备的讲话中表示，戴尔第四财季人工智能优化服务器的出货量为8亿美元，积压订单额为29亿美元。克拉克补充说，与业内许多公司一样，高端电脑芯片的缺货阻碍了该行业的发展，需求继续超过供应。他特别提到英伟达公司的芯片，“不过我们看到H100的交货时间正在改善。”在第四财季公司AI服务器的在AI服务器带来的增长动力下，公司股价也借此水涨船高。去年全年，公司股价累计上涨超98%。今年年初至今，公司股价再涨超24%。资深行业分析师WooJinHo表示：“戴尔存储业务的强劲帮助减轻了PC业务带来的拖累。该公司表示，强劲的人工智能服务器需求导致了公司营收连续增长，抵消了一般服务器需求的持续疲软。人工智能服务器的势头依然强劲，订单增长了40%，积压订单近乎翻倍，达到29亿美元，而第三季度为16亿美元。”公司公布强劲展望财报公布后，戴尔首席财务官麦吉尔（YvonneMcGill）在电话会议上表示，在截至2025年2月的财年，戴尔预计其营收将达到910亿至950亿美元，而市场平均预期为921亿美元；不计部分项目，每股盈利将为7.50美元，上下浮动25美分，好于分析师的平均预期7.11美元。麦吉尔表示，计算机部门的收入应该会以“低个位数”的速度增长，而基础设施部门将在“人工智能的推动下”实现15%左右的增长。戴尔还将年度股息提高了20%，至每股1.78美元。最近，包括赛富时（SalesforceInc）.和Meta在内的其他科技公司最近宣布了提高股息。PC业务仍然低迷尽管AI服务器业务红红火火，但从总体数据来看，戴尔在第四财季的表现并不十分亮眼：该季度收入同比下降11%至223亿美元，略高于分析师预期的222亿美元；不计部分项目的利润为每股2.20美元，好于分析师的平均预期是1.72美元。电脑（PC）业务显然是拖累公司营收的关键：该部门第四财季销售额同比下降12%至117亿美元，比分析师预期的10%的降幅还大，反映出电脑市场的持续低迷。具体而言，企业电脑业务销售同比下降11%，至95.6亿美元；消费者电脑收入下降19%，至21.5亿美元。"短期内，PC市场仍然疲软，我们预计复苏将延续至下半年，因企业和大客户对支出仍持谨慎态度，"公司CEO克拉克表示，随着当前库存的老化，以及与微软Windows11软件和面向人工智能的硬件相关的电脑的发布，新的个人电脑购买周期应该会开启。周三，戴尔的主要竞争对手惠普公司发布的PC销量也低于分析师的预期，称需求需要更长的时间才能恢复。研究公司IDC上个月在一份报告中写道，虽然PC市场经历了“行业历史上前所未有的”低迷，但市场有望在2024年晚些时候出现转机。股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

"草莓榴莲绿巨人老司机香蕉茄子",来源公众号：六里投资报2月29日，黑翼资产创始人、CEO陈泽浩在一场私募基金论坛上，分享了自己从量化角度，对2024年股票和期货市场的投资展望。黑翼资产成立于2014年，是国内百亿量化私募之一，公司的定位即是“专注于数量模型研究，以投资人稳--**--　　炒股就看，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！　　来源公众号：六里投资报　　2月29日，黑翼资产创始人、CEO陈泽浩在一场私募基金论坛上，分享了自己从量化角度，对2024年股票和期货市场的投资展望。　　黑翼资产成立于2014年，是国内百亿量化私募之一，公司的定位即是“专注于数量模型研究，以投资人稳健收益为使命”。　　黑翼资产的两位联合创始人陈泽浩和邹倚天都毕业于美国斯坦福大学，毕业后分别加入了雷曼兄弟和巴克莱全球，2009年时先后回国加入了博时基金。　　2014年，在私募备案新规出台后，陈泽浩和邹倚天这两位“老同学+老同事”共同成立了黑翼资产，　　主打“双策略驱动”，即量化CTA策略，量化股票策略同步发展。　　可以说，陈泽浩和邹倚天皆是国内较早一批从华尔街归国的量化投资经理；　　也是为数不多的完整经历过A股量化投资周期，并且目前仍活跃在投研第一线的量化投资经理，是当之无愧的量化“老兵”。　　以陈泽浩管理的一支CTA策略产品为例，在基金运行的6年多时间中，超额收益始终稳健向上，并连续六个自然年度取得正绝对收益。　　本次会议，陈泽浩主要就三个问题展开进行了分享。　　第一个问题是，量化超额是否还能回归？　　超额的回撤往往会有一个恢复期，过往多在2到3个月不等，　　这一次的时间或许未必是两三个月，但超额回复只是一个时间问题。　　第二个问题是，量化方法论是否还能有效？　　第三个是，量化产品是否还能继续配置？　　投资报（Liulishidian）整理精选了陈泽浩交流的内容如下：　　从长期历史来看，　　超额恢复只是一个时间的问题　　今天我主要从三个角度来做一个分享。　　因为大家都知道，最近量化指增的超额，包括中性都受到一定的影响。　　第一个问题就是，量化超额是否还能回归？　　第二个问题是，量化的方法论是否仍然有效？　　第三个是，量化产品是否还能继续配置？　　我从这三个角度做一个分享。　　我尽量从客观的角度，以数据化的形式来阐述这三个问题。　　因为这三个问题估计也是仁者见仁、智者见智，可能也有些争议性。　　那么第一个问题，先讲讲量化的超额是否还能回归。　　首先，我们可以先回顾一下近期的A股市场行情。　　春节前后，整个指数还是呈现了一个反转的走势。　　其中，从沪深300到中证500、中证1000、中证2000，差异还是比较大。　　总体来说，越大的指数，今年以来的回撤越小。　　像沪深300的YTD基本还是平的、是正的，这是一个主要指数表现。　　从2月19日春节之后，宽基指数的表现情况来看，基本上它呈现了一个反向走势，　　就是节前跌的多的指数，在节后有一定的修复。　　跌得多的指数，比如说以中证2000为例，它在节后恢复的速度和幅度也是比较大的。　　其实在我们A股市场，包括在美股市场，风格切换的市场周期也是若干年都会重复出现的。　　比如说，美股市场也有一次大家记忆犹新的、十几年前的QuantMeltdown。　　那次也是短暂的，大概在一两周之内，出现整个量化超额的大幅回撤和回升。　　我们A股市场，基本上从2014年，到2017年，到2021年，到2024年，　　从间隔来看，基本上每隔三年、四年都有一次比较大的风格的变化。　　像2014年底，有个大小盘的分化；　　2017年也有个“一九行情”；　　2021年有周期股反转；　　2024年也是刚经历了比较明显的风格切换；　　基本上，三四年有这么一个周期。　　从私募排排网的数据来看，统计了过往不同的三类指数增强的超额修复情况。　　这里列举了动态超额回撤的数字幅度。　　比如说沪深300发生在2022年的一个六点几的回撤，中证500是10%，中证1000是5%左右，分别发生在2022年和2020年。　　他们的修复时间基本上在几十天，大概50天到100天不等。　　换言之，也就是大概2到3个月左右，基本上有个恢复期。　　这一次，是不是两三个月恢复？　　那不一定。　　但是从长期的历史来看，超额恢复也是一个时间的问题。　　CTA震荡都是暂时的　　之后仍然延续上涨创新高走势　　刚才说的是股票市场，其实在商品期货市场，市场也有很明显的周期。　　比如说这一张图是巴克莱的CTA的index，和我们国内的CTA指数做个对照。　　因为国内CTA的历史比较短，所以这个图放在一起看，看起来时间上可能有点不太匹配。　　巴克莱指数从1979年开始，大概长达差不多40年，国内时间大概要短很多。　　从这来看的话，国外的CTAindex，它指的是国外若干家头部CTA的平均表现，　　它不是一个真正意义上的指数，它是一个策略指数，平均表现。　　国内的CTA指数，也是一个策略表现。　　基本上它也经历了很多次的周期和轮回。　　像国外的这个指数，从2009年开始，一直若干年，可能接近十年的时间，都在一个震荡周期。　　而最近，它出现了一个创新高走势。　　而国内的CTA，其实也是在差不多2020年附近进入高点，现在是震荡期。　　但是我们仍然认为，这种震荡都是暂时的。　　度过这种震荡之后，大概率它会仍然延续上涨创新高的走势。　　从后市来看的话，A股目前三大指数的估值相对是非常低的。　　所以我们非常看好后续的A股市场，不管是各个指数——因为平均市盈率现在属于市场非常低的一个分位数。　　这就是第一个话题的分享。　　短期的一些影响　　不改变量化策略长期有效性　　现在到进入第二个问题，就是量化方法论是否还有效。　　首先我们的结论是，　　短期的一些影响，不改变量化策略的长期有效性。　　这是我们的结论。　　量化投资方法论，它本质上是一种“方法论”。　　它跟主观的投资都是有效、合理的方法论。　　这里大概列举一下两者之间的差异。　　因为做量化投资来说，它天然的持仓要分散很多。　　所以分散持仓，从它的、构造上来讲，就很容易受到市场分化的影响。　　毕竟它持仓分散，市场如果出现比较大的分化，量化就容易受到影响。　　从两个对比来看，两者的区别就是，　　从投资决策上来讲，一个是模型的，一个是主观的。　　从投资方案来讲，一个是挖掘数据，总结历史规律；　　另外一个是，总结经济规律，预测未来。　　从持仓数量上讲，量化投资通常会持股数量大很多，分散很多；主观投资通常会更集中一些。　　从核心优势上来讲，量化投资主要在它的广度和它的宽度上；　　而主观投资它的优势主要在它的精细度，深耕和精度上。　　适用场景来说的话，量化投资比较适用于有海量的数据的场景；　　而主观投资更适用于有很多主观逻辑演绎的场景。　　所以两个来说，我们觉得都是很合理，而且互补的两种投资逻辑。　　AI已经渗透进了　　量化投资的全流程中　　从投研流程上来讲，现在的量化它经历过很多年的演进。　　所以现在来看，AI在整个量化已经渗透到了全流程中。　　这里举了一个例子，就像用很多数据源，　　像价量数据，像宏观、舆情数据等等，通过一些深度学习的模型，产生预测，最后进行组合优化，最后再生成不同类型组合。　　这里也简单地重新概括一下流程，从数据分析到因子挖掘，到收入预测到优化，到算法交易。　　全流程的AI，现在在整个量化公司的使用中，也是渗透度越来越高。　　从目前来看，整个量化规模的增速其实已经放缓了。　　从2021年，还是2022年开始，基本上稳定在了1.4-1.5万亿左右。　　所以现在对很多管理人来讲的话，基本上是一个潜心打磨策略细节的区间，整个量化的规模并没有扩张。　　从迭代方向上来看，主要是三个方向，　　一个是继续提高超额的稳定性，这个也是广大投资人最关心的问题。　　方法来上来讲，是继续不断地完善因子的储备，以及不断加强对风格暴露的控制。　　因为对风格暴露过大，就容易在很多行情中出现大幅的超额的波动。　　CTA与股票策略的　　相关性接近于零　　第三个话题就是，是否还有配置的价值。　　首先，量化策略的几个主要的类型如下：　　从商品策略、CTA策略，到全市场选股、指增、中性，这三个都属于股票策略，到多策略，　　基本上涵盖了整个量化的主要策略类型。　　这几个策略类型，大家都很熟悉了，比如说CTA策略，　　它是个绝对收益型的，它是一个阶梯状的东西，它的相关性很低。　　全市场选股，跟指数增强相对接近；　　中性策略，是在前面基础之上做对冲。　　多策略，是包括了上述所有策略的某种组合。　　当然上述策略没有涵盖所有的，现在量化策略还包括很多，像期权等等一系列的策略。　　这个只介绍了一些比较典型的。　　像量化CTA、股票策略之间是呈现明显的收益低相关性。　　这里从图上来看就是，黄色的线跟蓝色的线，作为两个代表性的曲线，可以看出，它们的相关性几乎是没有的，几乎为零。　　我们都知道，在资产配置版图上，相关性为零的资产是非常难得的，也是资产配置的基石。　　很多资产策略的恰当组合，能够取得风险收益更优的一个效率曲线。　　从行业的未来展望来讲，我们觉得量化未来从智能化，到规范化，到平台化、国际化、战略化，有若干个发展的要素点。股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：益英武

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