
同时,今年可转债一改往年低迷,相较于A股提前走出了一波整体上涨的“小牛”行情,同时可转债募资规模大幅度增长,募资金额合计2659.06亿元。但券商发行可转债热情却不高,目前仅有浙商证券发行了1只可转债,规模为35亿元。机构预计后续再融资规模将超预期增长,也将带来券商投行业务收入的增长,及券商整体业绩的超预期。
我们在前期的周评中,曾提出“反弹结束,还是仅仅是二次探底”的疑问,并且也明确提出“很大程度上,或与当前万众瞩目的G20会议上两国元首会晤成果及两国贸易层面是否确能迎来转机有密切关联。不过总体而言,我们仍持谨慎偏积极的预期”的基本判断。最新讯息无疑将强力支持我们上述的预期,并有望成为推动A股再次切入到上升阶段的极好催化剂。
拼多多:五环外的消费需求从这份沽空报告的效果来看,看上去很有震慑力但落手有点软绵绵无力,也并未抓到可以做空拼多多的重点。或许Blue Orca还没能读懂拼多多这个聚焦“五环外”生意模式的中概股。与京东、天猫等将城市中的白领作为目标用户不同,拼多多将其指向了“中国最广大的老百姓”,在这里他们最不缺的是时间,拥有最亲密的裙带社交关系,通过熟人砍价模式、拼团模式迅速占领了白领以外的用户人群市场。
最后,我们讨论机器学习论文中“suitcase words”的过度使用。这个词由 Minsky 在 2007 年的书《The Emotion Machine》中创造,suitcase words 将多种意义的词“打包”起来。Minsky 描述了心理过程例如意识、思维、注意力、情绪和感觉,并认为这些过程可能没有“共同的起因或来源”。很多机器学习中的术语都有这样的现象。例如,[46] 注意到可解释性并没有普遍认同的含义,通常对应不相交的方法。结果,即使在论文的互相交流中,人们也可能理解的是不同的概念。
合理的实证研究不应该只局限于追踪特定算法的经验效果;即使没有提出新的算法,它也可以产生新的见解。这里的例子可以证明:通过随机梯度下降训练的神经网络可以适用于随机分配的标签 [81]。这篇论文对模型复杂性的学习理论能力提出质疑,试图让其解释为什么神经网络可以泛化到未见过的数据。在另一个例子中,[26] 探索了深层网络的损失表面,揭示了初始化和学习化参数间的参数空间直线路径通常具有单调递减的损失。
不幸的是,在国泰基金公司基金经理申坤的失误下,其管理的一拖三产品年内复权业绩大多亏损超过30%,而罪魁祸首,正是此前涨势喜人的大消费股票。从申坤管理的这3只基金看,国泰金鑫是跌幅最大的主动管理型产品,该基金年内的复权净值增长率为-32.87%。根据业绩表现看,一季度该基金仅是小幅下跌,但二季度跌幅突然加大,为-16.95%,远超同类均值的-9.18%水平。进入到三季度,净值继续大跌超过18%。