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今天分享的主题是量化投资的一些新的方法或者是一些新的技术。我讲一下大规模组合投资和优化，我用一个案例来讲。我们交叉研究院这个团队前一段时间跟私募基金把我们以前做的算法做了落地，就是一个均方差的选股模型，跟普通的有什么不同？我们加入了一些01变量，通过01变量来做一些选股，但是加入了以后，如果学过优化就知道，规模增大的时候很难计算，现在的业界有一些专门解这个问题，叫做混合指数优化的求解引擎，现在有一些引擎可以解这个问题，但是解的非常慢。这几家私募他们买了这个引擎，直接调这个模型来解。发现如果资产的规模达到300到500支的时候，算8到10多个小时，这严重影响他们做决策的过程。

根据联邦数据显示，富国银行正在效仿美国其他大型银行缩减对农民的敞口。根据相关数据，该行的联邦存款保险公司（FDIC）承保的部门削减了12.4亿美元，这一数字约占他们从2016年12月底至今年6月30日的两年半时间内放出农业贷款总额的15.3% 。

第二个案例，因为前一段时间我们知道人工智能很热，所以很多券商他们自己的自营机构或者资管部门找我们，希望评估一下现在这些热的机器学习，AI算法到底用在股市上面做一些预测，到底有没有效果？来做这个事情。我们做了一年多，我们建了很多机器学习的模型，我们做了以后发现简单的机器学习的算法，对股市的预测能力，比线性模型没有提高太多，它有改进但是改进的幅度并没有那么大。我们试了一些深度网络服务，比如四层网络五层网络，我们做了一些预测，这个模型的效果大家猜一下怎样？其实这个效果还是，我们知道神经网络层数越深，学习的能力越强，但是股市的数据上面反而是一层两层的神经网络模型，深层的效果会好一些。原因我们做了分析，主要是数据问题，下棋或者自动驾驶它的数据信噪比很高，相对来说数据比较平稳偏差没有那么大，这样来学习效果比较好，你拿数据训练，里面的位置或者连接可以很快的固定下来。但是金融的数据信噪比很低，大部分都是噪声信号，所以深度网络的权重不停的在变化，你拿一点数据进去会变成0.5和0.3，但是换一组数据也会变化，它不停的振荡。但是如果比较浅的话，反而效果会好一些，这是我们帮助国内比较大的券商，他们的自营部门他们做了比较大的工作，AI算法到底对量化投资有多大作用？

为应对这种潜在影响，中国扩大了减税范围，并再一次提出扩大“总需求”，中国恐怕又一次陷入 “踩油门”和“踩刹车”的老问题当中。一旦继续采用刺激性措施，对于中国本已严重泡沫化经济而言，风险巨大。当务之急是，将去产能式供给侧改革调转矛头，不能让中国制造业承受高昂的原料成本，努力增厚制造业利润，将制造业留在国内。

招商银行表示，将会继续与各方携手助力疫情防控，同舟共济渡过当下难关。责任编辑：覃肄灵新京报快讯（记者 马瑾倩）有家住常营乡柏林爱乐小区的居民反映，小区附近，朝阳北路北侧一片空地正在建设大量白色板房，疑似是用于新型冠状病毒感染者的临时医院。记者从施工现场获悉，该地建的并非临时医院，而是一处集中医学观察点，常营地区从湖北等疫情高发地返京人员如需医学观察，将在这里集中安排。

据今日印度6月23日消息称，印度巴尔梅尔地区当天遭遇暴风雨，而帐篷内一个名为“拉姆·卡塔”（Ram Katha）的组织当时正在举行宗教集会活动，大约300人参加。当地警方表示，当地时间下午4点30分左右，暴雨天气使支撑帐篷的金属支柱倒塌并砸中与会者，造成人员伤亡。此外，由于帐篷内还放置有发电机，暴雨将电缆刮断后导致部分人员触电身亡。