私募证券基金动态-23年9月报

2023年9月A股两市日均成交7197.15亿元,为近2年单月日均成交最低。当月新提交备案私募证券基金管理人21家,10家备案通过;新增备案私募证券基金977只。截至9月底,存续管理人8486家,百亿私募110家,量化私募管理人占比30.91%,9月名单无变化。

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成交量:9月日均7,197.15亿元

2023年9月A股两市日均成交7,197.15亿元,环比下降12.78%、同比下降1.38%,为近2年单月日均成交最低的月份。9月整体20个交易日,单日成交金额最高没有过万亿,单日最低破6000亿,仅有5752.49亿元(9月20日)。

管理人:新提交备案21家,备案通过10家

2023年9月新提交备案申请的私募证券基金管理人21家,与8月持平、但同比仍大幅下滑。9月共有10家私募基金管理人备案登记通过,上海瀛赐、武汉华九值得关注,另有1家外资私募:三井住友。

产品:新增备案977只

2023年9月新增备案977只私募证券基金,相较于8月减少了12.85%,同比也下滑了61.91%。9月新增备案产品数量排名前三位的管理人为衍复、久期、宽德,分别备案了30只、24只、21只产品。

存续情况:存续管理人8,486家

截至2023年9月底,存续私募证券基金管理人8,486家,存续私募证券投资基金97,053只,9月私募证券基金管理人注销了83家。截至8月底,存续私募证券基金管理规模5.89万亿。

百亿私募:共110家,9月无变化

截至2023年9月底,管理规模超过百亿的私募证券基金管理人共110家,其中,量化私募管理人34家,占比30.91%。9月百亿私募名单相较于8月无任何变化。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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