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无论投资风格如何，2024 年都将是活跃投资者最艰难的一年。虽然市场为许多人带来了公平的正绝对回报，但大多数人发现很难与流行指数竞争。这可以归因于一些大盘科技驱动股票的受欢迎程度，这些股票主导了指数表现。人工智能主题在这些股票中大多数表现强劲方面发挥了重要作用。除此之外，市场在很大程度上受到美国经济和企业盈利继续超出预期、美国通胀得到控制的看法以及美国大选结果的支撑。与此相反，潜在的美国贸易关税影响引发了人们对通胀、利率和全球贸易战风险的新担忧。杰罗姆·鲍威尔对进一步降息的谨慎态度强化了这种动态。继 11 月的强劲表现之后，12 月出现了一些获利回吐，当月整体市场异常疲软。12 月基金表现的最佳贡献者是 Alphabet、亚马逊和 Pepkor。亚马逊继续受益于利润率的提高，而 Alphabet 的人工智能、量子计算芯片和无人驾驶汽车能力的积极看法也在强劲增长。Pepkor 继续受益于利润率的提高。对业绩影响最大的是 UnitedHealth、伊顿和 Adobe。UnitedHealth 受到其医疗部门首席执行官遇刺和监管担忧的影响。伊顿牺牲了 11 月份的涨幅，而 Adobe 股东对管理层提供的低于预期的前景感到失望。对全年业绩贡献最大的是 Alphabet、Capitec 和亚马逊。该基金对第四次工业革命的强势定位继续发挥作用（Alphabet 和亚马逊）。Capitec 因强劲的盈利表现而获得回报。在持股中，欧莱雅、Adobe 和 LVMH 是全年业绩影响最大的公司。欧莱雅和 LVMH 继续受到中国消费市场疲软的影响，而 Adobe 不确定的前景则受到惩罚。数据来源于彭博社。所表达的观点代表 SFIM 在准备时的观点。它们可能会发生变化，且不应被视为投资建议。
GUARDIAN i3国际优质增长基金
市场回顾 ______________________________________________________________ 全球股市在第四季度以好坏参半的成绩结束了今年的股市，由于投资者要应对央行政策的不确定性、降息可能放缓、地缘政治问题、货币波动和地区增长差距，波动性加剧。尽管股市实现了强劲的年度回报，但本季度表明市场环境更加谨慎和不确定。美国股市跑赢全球股市，主要原因是成长型股票在第三季度表现不佳后出现反弹。成长型股票继续走强，体现在大型科技股的持续走强，企业利润强劲，对人工智能 (AI) 的热情也凸显了这一点。中型和小型股最初受益于总统大选后的大盘反弹，随后共和党接管国会，凸显了人们对特朗普促进增长的政策议程的乐观情绪，但最终在通胀不确定性和降息预期减弱的情况下回落。美联储 (Fed) 在 11 月和 12 月均将利率降低了 25 个基点。然而，由于持续的通胀担忧以及强劲的劳动力市场、强劲的消费者支出和制造业活动回升推动美国经济强劲，美联储在 12 月下调了对 2025 年未来降息的预期，引发了股市抛售。此外，美联储似乎对特朗普承诺的进口关税持观望态度，如果积极实施，可能会进一步推高价格压力并扭转当前通胀放缓的趋势。10 年期美国国债收益率大幅上升，反映出市场对美联储在这种背景下的行动存在不确定性。欧洲股市在本季度面临挑战，原因是经济增长疲软、政治不稳定和贸易不确定性——所有这些都打压了市场人气。欧洲央行 (ECB) 一直在放松货币政策以支持增长，但由于能源和服务成本上升以及政治不确定性和财政负担推高债券收益率，通胀风险仍然存在。特朗普的关税政策给欧洲和新兴市场股市带来了挑战，中国尤其受到关注。除了与美国持续的贸易紧张局势外，中国还面临着消费者信心疲软、房地产市场陷入困境以及信贷增长缓慢的问题。强势美元也对非美国股票回报产生了负面影响。另一方面，日本受益于受控通胀和经济改革。MSCI EAFE 指数本季度下跌 2.18%。除工业板块外，所有板块均出现负回报。
康方生物股份有限公司- 2020 年 7 月简讯
资本市场概览 2020年4月24日，康方生物科技股份有限公司（“康方生物”、“公司”、“我们”或“我们的”，9926.HK）股票正式在香港联交所主板开始交易。包括发行超额配售股份所收到的额外收益净额，公司首次公开募股所得款项总额约为3.798亿美元。自上市以来，截至2020年8月4日星期二的收盘价30.40港元，公司股价已从16.18港元的IPO价格上涨近87.9%，并在2020年6月30日创下38.95港元的盘中最高价。各大证券公司继续认可公司的基本面实力和未来发展。 7月15日、16日，摩根士丹利连续发布两份关于公司的研究报告，重申“增持”评级，并将目标价上调至37.9港元。在将公司与中国生物科技领域具有类似产品线特征的相关同业进行比较后，摩根士丹利认为公司目前估值还有进一步上升的空间。此外，摩根士丹利预计公司的PD-1/CTLA-4双特异性抗体新药AK104在包括PD-(L)1复发/难治性非小细胞肺癌（NSCLC）在内的某些适应症中成功的可能性更高。摩根士丹利认可AK104在宫颈癌、NSCLC、肝细胞癌（HCC）和胃癌等多个主要适应症中具有良好的疗效，并认为鉴于早期试验中观察到的更好的安全性，AK104可能成为Opdivo/Yervoy联合治疗的改进版。此外，7月21日，杰富瑞集团给予公司“买入”评级，目标价50.0港元。7月7日，中金公司和交银国际均给予公司“买入”和“跑赢大盘”评级，目标价分别为39.94港元和45.89港元。值得注意的是，7月28日，摩根大通在一份行业研究报告中表示，港股通改革将于2020年9月7日开盘后生效。根据平均市值、流动性、恒生综合指数成分股等因素，摩根大通预计公司将位列8只新增股票之列。自上市以来，公司成交量稳健，7月份日均成交量约为277万股，在19家香港上市生物科技公司中，公司成交量维持在较高水平。
_ 股票 美国股票 大盘 标准普尔 500 指数 3.7 7.5 7.5 -7.7 18.6 11.2 12.4 12.2 道琼斯工业平均指数 2.1 0.9 0.9 -2.0 17.3 9.0 12.0 11.1 罗素 3000 价值指数 -0.9 0.9 0.9 -6.3 18.1 7.3 9.0 9.0 罗素 3000 指数 2.7 7.2 7.2 -8.6 18.5 10.4 12.0 11.7 罗素 3000 增长指数 6.2 13.9 13.9 -10.9 18.2 13.0 14.6 14.2 小型股 罗素 2000 价值指数 -7.2 -0.7 -0.7 -13.0 21.0 4.5 7.9 7.2 罗素 2000 指数 -4.8 2.7 2.7 -11.6 17.5 4.7 8.6 8.0 罗素 2000 增长指数 -2.5 6.1 6.1 -10.6 13.4 4.3 8.7 8.5 中型股 罗素中型股价值指数 -3.1 1.3 1.3 -9.2 20.7 6.5 8.3 8.8 罗素中型股指数 -1.5 4.1 4.1 -8.8 19.2 8.1 9.9 10.1 罗素中型股增长指数 1.4 9.1 9.1 -8.5 15.2 9.1 11.2 11.2 大型股 罗素 1000 价值指数 -0.5 1.0 1.0 -5.9 17.9 7.5 9.0 9.1 罗素 1000 指数 3.2 7.5 7.5 -8.4 18.6 10.9 12.2 12.0 罗素 1000 增长指数 6.8 14.4 14.4 -10.9 18.6 13.7 15.0 14.6 非美国股票发达市场 MSCI ACWI 3.1 7.3 7.3 -7.4 15.4 6.9 9.2 8.1 MSCI ACWI Ex-US 2.4 6.9 6.9 -5.1 11.8 2.5 5.9 4.2 MSCI EAFE 价值指数 -0.3 5.9 5.9 -0.3 14.6 1.7 5.1 3.7 MSCI EAFE 指数 2.5 8.5 8.5 -1.4 13.0 3.5 6.2 5.0 MSCI EAFE 增长指数 5.3 11.1 11.1 -2.8 10.9 4.9 7.0 6.0 MSCI EAFE 小型股指数 -0.2 4.9 4.9 -9.8 12.1 0.9 5.3 5.9 发展中市场 MSCI 新兴市场指数 3.0 4.0 4.0 -10.7 7.8 -0.9 4.9 2.0 MSCI 新兴市场小型股指数 0.9 3.9 3.9 -11.0 20.7 1.8 5.8 3.2 MSCI 前沿市场 1.2 3.1 3.1 -17.5 7.9 -2.9 3.2 2.7
_ 股票 美国股票 大盘 标准普尔 500 指数 -0.9 -0.9 21.0 38.0 9.1 15.3 14.0 13.0 道琼斯工业平均指数 -1.3 -1.3 12.5 28.9 7.4 11.4 11.0 11.6 罗素 3000 价值指数 -1.1 -1.1 14.9 31.0 6.5 10.0 9.1 8.8 罗素 3000 指数 -0.7 -0.7 19.7 37.9 7.6 14.6 13.3 12.4 罗素 3000 增长指数 -0.4 -0.4 23.5 43.4 8.2 18.3 16.9 15.7 小型股 罗素 2000 价值指数 -1.6 -1.6 7.5 31.8 1.9 8.4 6.3 7.3 罗素 2000 指数 -1.4 -1.4 9.6 34.1 0.0 8.5 7.0 7.9 罗素 2000 增长指数 -1.3 -1.3 11.7 36.5 -2.3 7.9 7.2 8.1 中型股 罗素中型股价值指数 -1.3 -1.3 13.6 34.0 5.1 9.9 8.5 8.4 罗素中型股指数 -0.5 -0.5 14.0 35.4 3.5 10.9 10.1 9.8 罗素中型股增长指数 1.7 1.7 14.9 38.7 0.6 11.5 11.7 11.2 大型股 罗素 1000 价值指数-1.1 -1.1 15.4 31.0 6.8 10.1 9.2 8.9 罗素 1000 指数 -0.7 -0.7 20.3 38.1 8.1 15.0 13.7 12.8 罗素 1000 增长指数 -0.3 -0.3 24.1 43.8 8.8 19.0 17.5 16.2 非美国股票发达市场 MSCI ACWI -2.2 -2.2 16.0 32.8 5.5 11.1 9.6 9.1 MSCI ACWI Ex-US -4.9 -4.9 8.6 24.3 1.6 5.8 4.4 4.8 MSCI EAFE 价值指数 -4.7 -4.7 8.4 22.8 6.6 6.5 4.2 4.3 MSCI EAFE 指数 -5.4 -5.4 6.8 23.0 2.7 6.2 4.9 5.3 MSCI EAFE 增长指数 -6.2 -6.2 5.3 23.3 -1.3 5.6 5.4 6.0 MSCI EAFE 小型股指数 -6.3 -6.3 4.1 23.0 -3.0 4.1 3.0 5.7 发展中市场 MSCI 新兴市场指数 -4.4 -4.4 11.7 25.3 -1.4 3.9 2.5 3.4 MSCI 新兴市场小型股指数 -4.1 -4.1 8.3 24.0 3.6 10.4 5.9 5.6 MSCI 前沿市场 -0.6 -0.6 10.1 21.5 -4.3 3.1 1.8 1.4
1个多院数据的分散，协作和隐私的机器学习
背景：机器学习（ML）在医学数据分析上表现出了巨大的潜力。从不同来源和设置收集的大型数据集对于医疗保健中的ML模型至关重要，以实现更好的准确性和概括性。在不同的医疗机构或司法管辖区之间共享数据，由于复杂，不同的隐私和监管要求，这是具有挑战性的。因此，很难允许多方协作培训ML模型来利用各方可用的私人数据集，而无需直接共享这些数据集或通过协作损害数据集的隐私。方法：在本文中，我们通过提出集中式的，collaborative，以及用于多疗养院数据（DENAPH）的DE集中式，Collaborative，以及PRIVACY PRIVACY PRIVACY ML。此框架提供了以下关键好处：（1）允许不同的各方在不转移其私人数据集的情况下协作训练ML模型（即没有数据集中量）； （2）通过限制培训过程中各方共享的任何内容引起的潜在隐私泄漏来保护患者的隐私； （3）它在不依赖集中派对/服务器的情况下促进了ML模型培训。的发现：我们使用现实世界分布的医疗数据集在三个不同的任务上证明了脱夹的通用性和力量：使用电子健康记录，使用单细胞人体基因组进行细胞类型分类的患者死亡率预测以及使用胸部放射学图像进行病理鉴定。同时，接受脱夹培训的模型隐私攻击的平均脆弱性降低了16％。与非私人保留协作框架培训的ML模型相比，经过剪裁框架训练的ML模型的模型性能下降了3.2％。此外，经过我们的Dechaph框架培训的模型比仅在没有协作的情况下与私人数据集进行培训的模型和以前的隐私权协作培训框架培训的模型分别在相同的隐私保证下受到了70％和18.2％的培训。解释：我们证明，经过雕刻框架训练的ML模型具有改进的公用事业折衷，这表明dechaph使模型能够具有良好的性能，同时保留了培训数据点的隐私。此外，经过培训的ML模型一般而言，跑赢大盘的模型仅通过各方的私人数据集进行培训，这表明DeChaph增强了模型的通用性。Funding: This work was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC, RGPIN- 2020-06189 and DGECR-2020-00294), Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR) AI Catalyst Grants, CIFAR AI Chair programs, Temerty Professor of AI Research and Education in Medicine, University of Toronto, Amazon, Apple, DARPA through the GARD Project，Intel，Meta，安大略省早期研究员奖和斯隆基金会。资源
Pacer ETFs 推出两款新产品，包括 Pacer US Cash Cows Bond ETF 和 Pacer Solactive Whitney Future of Warfare ETF
要了解有关 Pacer 策略和基金产品的更多信息，请访问 paceretfs.com。 *来源：彭博社。2022 年 12 月 31 日至 2023 年 12 月 31 日，美国基于自由现金流的 ETF 净流量排名第一。关于 Pacer ETF Pacer ETFs 是一家策略驱动的交易所交易基金提供商，拥有 51 只 ETF，管理的资产超过 480 亿美元（截至 2024 年 12 月 13 日）。Pacer ETFs 专注于通过其多个基金系列满足投资者的需求，包括 Pacer Trendpilot® 系列、Pacer Cash Cows ETF™ 系列、Pacer Custom ETF 系列、Pacer Leaders ETF 系列、Pacer Factor ETF 系列和 Pacer Swan SOS ETF 系列。Pacer ETFs 采用基于规则的被动管理方法来跟踪标准普尔、纳斯达克、富时罗素和定制指数。有关更多信息，请访问 PacerETFs.com。披露 在投资之前，您应仔细考虑基金的投资目标、风险、费用和开支。此信息和其他信息均包含在招股说明书中。您可以通过访问 www.paceretfs.com 或致电 1-877-577-2000 获取副本。请在投资前仔细阅读招股说明书。投资基金存在投资风险，包括可能损失本金。Pacer ETF 股票可通过经纪账户在交易所买卖。经纪佣金和 ETF 费用将减少投资回报。无法保证会开发或维持活跃的 ETF 股票交易市场。与这些基金相关的风险在招股说明书中有详细说明，可能包括航空航天和国防工业风险、人工智能公司风险、生物技术公司风险、计算方法风险、集中度风险、汇率风险、新兴技术风险、股票市场风险、ETF 风险、固定收益风险、外国证券风险、政府债务风险、高收益风险、国际运营风险、大盘投资风险、管理风险、新基金风险、非多元化风险、被动投资风险、量子计算和机器学习投资风险、行业风险、跟踪误差风险和/或交易所交易基金的特殊风险。Vident Advisory, LLC d/b/a Vident Asset Management（“VA”或“子顾问”）担任 Pacer US Cash Cows Bond ETF Fund 的投资子顾问。
GUARDIAN i3 全球质量增长 ETF
市场回顾 ______________________________________________________________ 全球股市在第四季度以好坏参半的成绩结束了今年的股市，由于投资者要应对央行政策的不确定性、降息可能放缓、地缘政治问题、货币波动和地区增长差距，波动性加剧。尽管股市实现了强劲的年度回报，但本季度表明市场环境更加谨慎和不确定。美国股市跑赢全球股市，主要原因是成长型股票在第三季度表现不佳后出现反弹。成长型股票继续走强，体现在大型科技股的持续走强，企业利润强劲，对人工智能 (AI) 的热情也凸显了这一点。中型和小型股最初受益于总统大选后的大盘反弹，随后共和党接管国会，凸显了人们对特朗普促进增长的政策议程的乐观情绪，但最终在通胀不确定性和降息预期减弱的情况下回落。美联储 (Fed) 在 11 月和 12 月均将利率降低了 25 个基点。然而，由于持续的通胀担忧以及强劲的劳动力市场、强劲的消费者支出和制造业活动回升推动美国经济强劲，美联储在 12 月下调了对 2025 年未来降息的预期，引发了股市抛售。此外，美联储似乎对特朗普承诺的进口关税持观望态度，如果积极实施，可能会进一步推高价格压力并扭转当前通胀放缓的趋势。10 年期美国国债收益率大幅上升，反映出市场对美联储在这种背景下的行动存在不确定性。欧洲股市在本季度面临挑战，原因是经济增长疲软、政治不稳定和贸易不确定性——所有这些都打压了市场人气。欧洲央行 (ECB) 一直在放松货币政策以支持增长，但由于能源和服务成本上升以及政治不确定性和财政负担推高债券收益率，通胀风险仍然存在。特朗普的关税政策给欧洲和新兴市场股市带来了挑战，中国尤其受到关注。除了与美国持续的贸易紧张局势外，中国还面临着消费者信心疲软、房地产市场陷入困境以及信贷增长缓慢的问题。强势美元也对非美国股票回报产生了负面影响。另一方面，日本受益于受控通胀和经济改革。MSCI 世界指数以加元计价，本季度上涨 6.29%。各板块表现喜忧参半，非必需消费品、通信服务、信息技术和金融板块均获得正回报。表现不佳的行业包括材料、医疗保健、房地产、公用事业、消费必需品、工业和能源。
_ 股票 美国股票 大盘 标准普尔 500 指数 5.9 4.9 28.1 33.9 11.4 15.8 14.4 13.3 道琼斯工业平均指数 7.7 6.4 21.2 27.2 11.4 12.1 11.5 12.2 罗素 3000 价值指数 6.5 5.3 22.4 29.7 10.1 10.8 9.6 9.3 罗素 3000 指数 6.7 5.9 27.7 34.5 10.5 15.2 13.8 12.9 罗素 3000 增长指数 6.8 6.3 31.9 38.2 10.5 18.8 17.4 16.1 小型股 罗素 2000 价值指数9.6 7.9 17.9 32.5 6.3 9.9 7.3 8.4 罗素 2000 指数 11.0 9.4 21.6 36.4 5.0 9.9 8.2 9.1 罗素 2000 增长指数 12.3 10.8 25.4 40.4 3.3 9.2 8.5 9.3 中型股 罗素中型股价值指数 7.4 6.0 22.0 31.5 8.7 10.9 9.1 9.0 罗素中型股指数 8.8 8.2 24.1 33.7 7.8 12.0 10.9 10.5 罗素中型股增长指数 13.3 15.3 30.2 40.1 6.4 13.2 13.2 12.2 大型股罗素 1000 价值指数 6.4 5.2 22.8 29.6 10.4 10.8 9.7 9.3 罗素 1000 指数 6.4 5.7 28.1 34.4 10.9 15.6 14.2 13.2 罗素 1000 增长指数 6.5 6.1 32.2 38.0 10.9 19.5 18.1 16.6 非美国股票发达市场 MSCI ACWI 3.7 1.4 20.3 26.1 7.7 11.4 9.8 9.3 MSCI ACWI Ex-US -0.9 -5.8 7.6 13.0 2.9 5.4 4.1 4.6 MSCI EAFE 价值指数 -0.8 -5.4 7.6 12.9 8.6 6.2 3.9 4.1 MSCI EAFE 指数 -0.6 -6.0 6.2 11.9 4.1 5.9 4.7 5.1 MSCI EAFE 增长指数 -0.4 -6.5 4.9 11.0 -0.3 5.2 5.1 5.8 MSCI EAFE 小型股指数 0.1 -6.2 4.2 11.8 -1.1 3.7 2.7 5.7 发展中市场 MSCI 新兴市场指数 -3.6 -7.9 7.7 11.9 -1.3 3.2 1.9 3.2 MSCI 新兴市场小型股指数 -2.2 -6.2 5.9 10.6 3.9 10.1 5.3 5.5 MSCI 前沿市场-0.8 -1.3 9.2 12.5 -3.0 2.6 1.5 1.8
_ 股票 美国股票 大盘 标准普尔 500 指数 1.2 1.2 16.7 22.1 9.6 15.0 14.1 13.2 道琼斯工业平均指数 4.5 4.5 9.5 17.2 7.5 11.1 11.7 12.0 罗素 3000 价值指数 5.5 5.5 12.0 14.8 6.8 9.9 9.1 8.9 罗素 3000 指数 1.9 1.9 15.7 21.1 8.1 14.2 13.5 12.6 罗素 3000 增长指数 -1.3 -1.3 18.4 26.2 8.8 17.7 17.3 15.8 小型股 罗素 2000 价值指数 12.2 12.2 11.2 15.7 4.6 9.5 7.5 8.1 罗素 2000 指数 10.2 10.2 12.1 14.3 1.9 8.9 8.2 8.7 罗素 2000 增长指数 8.2 8.2 13.0 12.8 -1.1 7.6 8.4 8.9 中型股 罗素中型股价值指数 6.0 6.0 10.9 13.8 5.5 9.6 8.4 8.6 罗素中型股指数 4.7 4.7 9.9 13.7 3.7 10.2 10.1 9.9 罗素中型股增长指数 0.6 0.6 6.6 12.3 -0.2 9.6 11.5 10.9 大型股 罗素 1000 价值指数5.1 5.1 12.1 14.8 7.0 9.9 9.2 9.0 罗素 1000 指数 1.5 1.5 15.9 21.5 8.5 14.6 13.8 12.9 罗素 1000 增长指数 -1.7 -1.7 18.6 26.9 9.5 18.4 17.9 16.3 非美国股票发达市场 MSCI ACWI 1.6 1.6 13.1 17.0 5.8 11.0 9.8 8.7 MSCI ACWI Ex-US 2.3 2.3 8.1 9.7 1.8 6.3 5.0 4.2 MSCI EAFE 价值指数 4.7 4.7 9.4 13.9 7.3 7.5 4.8 3.7 MSCI EAFE 指数 2.9 2.9 8.4 11.2 3.6 7.4 5.7 4.8 MSCI EAFE 增长指数 1.2 1.2 7.5 8.6 -0.1 6.8 6.4 5.8 MSCI EAFE 小型股指数 5.7 5.7 6.2 9.1 -2.1 5.5 4.0 5.1 发展中市场 MSCI 新兴市场指数 0.3 0.3 7.8 6.3 -2.7 3.4 2.7 2.6 MSCI 新兴市场小型股指数 0.0 0.0 7.0 12.6 3.0 10.3 6.5 5.1 MSCI 前沿市场 1.9 1.9 7.9 7.0 -2.5 2.1 2.5 0.7