大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于什么是核心资产和股票基金的问题，于是小编就整理了2个相关介绍什么是核心资产和股票基金的解答，让我们一起看看吧。
歌斐资产首提“核心池”策略，核心池符合的标的，在聚焦核心底层项目资产的同时，希望其部分底层资产既可以有稳定的现金回流，也有较多的底层项目保持良好的成长性，从而获取进一步的增值。
歌斐资产核心池标的特征：基金处于投资期末期或已经进入退出期，已经完成大部分投资、拥有显性的头部项目且资产集中度较高、资产可预期的流动性较高。
根据过往的投资经验，歌斐资产探索了二手份额“核心池”体系，即围绕核心GP的优质份额，与其他LP展开长期的持续交易。这类优质份额具有较高的可视性，也较为稀缺。这也是歌斐资产多年实践下来，优势所在。
技术易做，策略难定。让我这个做技术的人出来现身说法一把：
确实如哥们所说的，在机构做量化开发，收入能拿到P7级别就是天花板了，但是在互联网公司P8、P9的收入比比皆是。原因很简单，说明量化开发里用到的技术有限，所以价值决定了价格。为什么？ 如果你做开发你可能会使用均线策略，金叉买入，死叉卖出。但是你可能不知道利用资产定价模型，去评估资产的价值，价格围绕价值上下波动；你可能知道设置止损点，但是你可能不知道，利用投资组合去分散非系统性风险等等...从这些WTF你就能感觉到策略的重要性，其中可能是各种理论模型加各种经济学/数学公式。
量化交易中的高频交易，完全靠硬件的牛逼与否，但硬件的解决方案是同质化的。这块完全用不到我们互联网人引以为傲的海量并发亿级流量解决方案。
中低频交易，就不用说了，多数在backtrader框架下，用着策略研究者提供的策略，开发相关的技术基本用不到什么，技术难度不及一个秒杀系统。
或许你会说，人工智能在量化交易里总是牛逼的吧，理论上应该是牛逼的，我也向这个方向努力着，但是目前阶段，无论是监督学习还是非监督学习，所得出的策略，大多无法满足持续盈利的要求。抖音中的强化推荐算法、图像识别、自然语言(NPL)这些AI应用其实都算是相对初级的应用（初级应用不代表没有技术含量）。如果，你能通过AI训练出牛逼的策略，那就瞬间改变开发人员在量化交易领域的地位，收入就会直线攀升。前提是，你起码得是AI专家级别以上的人物。
总结：策略加技术这叫如虎添翼，徒有技术没有策略，这叫插翅难飞。
最后，引用张小龙的一句话:"我所说的可能是错的，但是我所做的得到了我想要的结果。
到此，以上就是小编对于什么是核心资产和股票基金的问题就介绍到这了，希望介绍关于什么是核心资产和股票基金的2点解答对大家有用。
