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南昌市進賢縣、珠海市香洲區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市、陽泉市城區(qū)、梅州市梅縣區(qū)、涼山鹽源縣、三明市明溪縣
內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、德宏傣族景頗族自治州隴川縣、文昌市重興鎮(zhèn)、襄陽市老河口市、安慶市懷寧縣、株洲市荷塘區(qū)
伊春市湯旺縣、廣西柳州市柳城縣、廣西桂林市興安縣、貴陽市花溪區(qū)、莆田市城廂區(qū)、甘南臨潭縣、三亞市吉陽區(qū)、鎮(zhèn)江市句容市、寧夏銀川市永寧縣、鄭州市鞏義市
日照市嵐山區(qū)、黔南獨山縣、本溪市明山區(qū)、宜昌市枝江市、榆林市橫山區(qū)
宜春市高安市、湘潭市岳塘區(qū)、隨州市曾都區(qū)、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)市蓮花縣、中山市橫欄鎮(zhèn)、隴南市徽縣
大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、岳陽市平江縣、大慶市肇源縣、樂山市馬邊彝族自治縣、亳州市蒙城縣、寶雞市扶風縣、安慶市太湖縣
廣元市旺蒼縣、南京市秦淮區(qū)、西寧市城東區(qū)、東莞市大朗鎮(zhèn)、焦作市博愛縣、定西市岷縣、瀘州市合江縣、果洛久治縣
鄭州市二七區(qū)、廣西百色市平果市、衢州市開化縣、青島市李滄區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市、臨汾市大寧縣、大興安嶺地區(qū)塔河縣、菏澤市曹縣、鹽城市射陽縣
蘇州市常熟市、鶴崗市興山區(qū)、太原市尖草坪區(qū)、通化市柳河縣、長沙市岳麓區(qū)、南昌市進賢縣、遵義市正安縣、延安市黃龍縣、綿陽市江油市
內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、忻州市岢嵐縣、九江市濂溪區(qū)、福州市鼓樓區(qū)、五指山市水滿、襄陽市棗陽市、廣安市前鋒區(qū)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、南昌市青山湖區(qū)、大同市靈丘縣
煙臺市福山區(qū)、大慶市薩爾圖區(qū)、廣西北海市銀海區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣、南平市建甌市、蚌埠市五河縣、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、南充市營山縣、湘西州龍山縣
邵陽市武岡市、新余市分宜縣、大慶市龍鳳區(qū)、臺州市三門縣、濱州市鄒平市、福州市晉安區(qū)、郴州市臨武縣、德州市平原縣、重慶市長壽區(qū)
雞西市麻山區(qū)、上海市崇明區(qū)、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、定安縣定城鎮(zhèn)、直轄縣天門市、廣西北海市海城區(qū)、涼山雷波縣、平頂山市汝州市、杭州市西湖區(qū)、廣州市花都區(qū)
吉林市舒蘭市、定安縣新竹鎮(zhèn)、鶴崗市興安區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、濟寧市汶上縣、天津市寧河區(qū)、襄陽市宜城市
昆明市石林彝族自治縣、云浮市羅定市、日照市五蓮縣、南昌市灣里區(qū)、信陽市新縣、龍巖市長汀縣、宣城市廣德市
內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、淮北市杜集區(qū)、廣州市增城區(qū)、怒江傈僳族自治州瀘水市、臨滄市鳳慶縣、郴州市安仁縣、迪慶香格里拉市、常德市漢壽縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣
瀘州市合江縣、廣西南寧市青秀區(qū)、邵陽市城步苗族自治縣、涼山寧南縣、西安市藍田縣、贛州市于都縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、黃石市鐵山區(qū)
海西蒙古族德令哈市、天津市和平區(qū)、內(nèi)江市隆昌市、臨沂市莒南縣、安康市嵐皋縣
平頂山市汝州市、黃石市鐵山區(qū)、廣安市岳池縣、臨沂市莒南縣、長沙市瀏陽市、濱州市陽信縣、泉州市南安市、嘉峪關市峪泉鎮(zhèn)
梅州市蕉嶺縣、廣西貴港市桂平市、通化市輝南縣、遵義市紅花崗區(qū)、?？谑行阌^(qū)、東方市板橋鎮(zhèn)、鄭州市中牟縣、恩施州鶴峰縣、蚌埠市禹會區(qū)、佛山市順德區(qū)
資陽市樂至縣、三門峽市湖濱區(qū)、中山市港口鎮(zhèn)、荊門市京山市、廣西北海市鐵山港區(qū)
安陽市林州市、五指山市毛道、佳木斯市東風區(qū)、?？谑忻捞m區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)
畢節(jié)市納雍縣、伊春市烏翠區(qū)、雞西市虎林市、蘭州市皋蘭縣、宜賓市敘州區(qū)
廣西南寧市青秀區(qū)、肇慶市廣寧縣、漯河市源匯區(qū)、阿壩藏族羌族自治州理縣、畢節(jié)市黔西市、衡陽市衡南縣、?？谑行阌^(qū)
寧德市周寧縣、瓊海市大路鎮(zhèn)、濟南市歷城區(qū)、長治市平順縣、海北祁連縣、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、成都市錦江區(qū)、臨汾市古縣、蕪湖市繁昌區(qū)
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廣西賀州市富川瑤族自治縣、陽江市陽春市、海東市平安區(qū)、廣西百色市隆林各族自治縣、合肥市包河區(qū)、無錫市錫山區(qū)、玉溪市紅塔區(qū)
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海西蒙古族烏蘭縣、宣城市宣州區(qū)、鷹潭市余江區(qū)、鹽城市響水縣、運城市新絳縣、阜新市阜新蒙古族自治縣、北京市通州區(qū)、焦作市武陟縣
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紅河石屏縣、撫州市南城縣、榆林市榆陽區(qū)、瀘州市合江縣、張掖市山丹縣、大同市平城區(qū)
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年內(nèi)私募備案量同比大增，量化巨頭上海寬德、黑翼“霸榜”，入局AI大模型進展如何？|界面新聞
界面新聞記者 | 龍力
今年以來證券私募產(chǎn)品發(fā)行明顯提速。
Wind數(shù)據(jù)顯示，截至5月14日，今年以來已經(jīng)有3624只私募證券投資基金完成登記備案，與去年同期的2586只相比，備案產(chǎn)品數(shù)量增加了40.14%，其中共涉及到1432家證券私募管理人，42家私募管理人年內(nèi)已備案的產(chǎn)品數(shù)量不少于10只。
銓景基金的基金經(jīng)理鄭彥欣指出，去年9月底以來，市場情緒得到較好的修復，今年第一季度，代表著新質(zhì)生產(chǎn)力的科技板塊崛起，有效鞏固了市場活躍度，反映到行情上就是量價齊升，市場氛圍較好，投資者信心較足，極大了提高了基民的投資熱情，所以備案產(chǎn)品數(shù)量顯著提升。
具體來看，頭部私募、量化私募在產(chǎn)品發(fā)行方面明顯占優(yōu)。
按照管理規(guī)模來劃分，42家年內(nèi)備案數(shù)量不少于10只的私募中，超過50億元的頭部私募共有29家，占比69.05%，其中23家為百億私募；20-50億元、10-20億元以及5-10億元的分別有7家、3家和3家，合計占比30.95%。
參考私募排排網(wǎng)劃分的投資模式，上述42家私募中，量化私募和主觀+量化私募分別有30家和9家，占比分別為71.43%和21.43%，主觀私募僅有3家，占比7.14%。
同時，今年以來備案產(chǎn)品數(shù)量超過20只的17家證券私募管理人均為管理規(guī)模超過50億元的頭部機構，其中15家為量化私募，2家為主觀+量化私募。
表格：今年以來備案產(chǎn)品數(shù)量不少于10只的證券私募管理人（截至5月14日更新）
數(shù)據(jù)來源：Wind、私募排排網(wǎng)、界面新聞整理上海寬德私募和上海黑翼資產(chǎn)今年以來備案的產(chǎn)品數(shù)量均為79只，遠多于排名第三的北京正定私募備案的產(chǎn)品數(shù)量53只。
上海寬德私募去年全年備案112只產(chǎn)品，今年一季度繼續(xù)備案76只產(chǎn)品，成為2024年度以及今年一季度備案數(shù)量最多的證券私募管理人，不過今年4月以來公司僅備案3只新產(chǎn)品。
在上海寬德私募推出新產(chǎn)品“步伐”明顯放緩的同時，今年4月以來上海黑翼資產(chǎn)密集備案多達50只新產(chǎn)品，年內(nèi)備案產(chǎn)品總數(shù)也隨之增加至79只。
北京正定私募、上海明汯投資、上海量派投資今年以來備案的產(chǎn)品數(shù)量也都不少于40只。
北京正定私募為年內(nèi)新晉百億量化私募，公司2022年2月成立，去年6月突破20億元，至今年1月順利突破百億規(guī)模大關。北京正定私募此前曾宣布自今年4月1日起重啟封盤產(chǎn)品的對外募集，并完成量化對沖策略線的重要升級。今年以來公司共備案53只產(chǎn)品，其中26只備案于4月以來。
老牌百億量化私募上海明汯投資也在今年4月份之后加速“上新”，截至5月14日，公司今年以來一共備案41只產(chǎn)品，其中4月以來備案產(chǎn)品數(shù)量為30只。
去年10月新晉百億私募上海量派投資，今年同樣保持了良好的發(fā)展勢頭，不過，除了3月備案數(shù)量稍多以外，公司今年其他各月度備案產(chǎn)品數(shù)量分布相對較為“均勻”。
此外，海南世紀前沿私募、千衍私募、北京博潤銀泰投資、茂源量化(海南)私募、上海正瀛資產(chǎn)、上海鳴石私募、北京微觀博易私募、上海衍復投資、深圳誠奇資產(chǎn)等其他多家百億私募年內(nèi)備案產(chǎn)品數(shù)量也都不少于25只；上海泓湖私募、因諾(上海)資產(chǎn)、北京乾象私募等年內(nèi)備案產(chǎn)品數(shù)量也都不少于20只。
鄭彥欣認為，量化策略依托算法交易，回撤風險往往更加可控、可預期；同時，量化策略從全市場選股、挖掘機會，更不容易錯過結構性行情；部分量化產(chǎn)品還疊加了股指對沖，在面臨極端風險時，防守能力更強，持有體驗更好?？傊?，經(jīng)歷了多年的檢驗，量化策略的總體優(yōu)勢逐步顯現(xiàn)，得到越來越多的基民認可。
除了扎堆發(fā)行新產(chǎn)品以外，今年以來隨著DeepSeek的爆火，量化私募在AI大模型領域的“新動作”也引發(fā)市場關注。
九坤投資此前曾攜手微軟團隊刊文表示，首次成功復現(xiàn)DeepSeek-R1，還首次發(fā)現(xiàn)了輸出長度與推理性能提升無關、語言混合（例如中英文夾雜）會顯著降低推理能力以及reasoning tokens確實有提升推理性能等問題。
界面新聞從知情人士處獲悉，近期知名量化私募念空科技在相關領域亦有突破，公司和交大計算機學院合作提出了一種全新的混合SFT（監(jiān)督微調(diào)）和RL（強化學習）的后訓練方式，在各個數(shù)據(jù)集上都超越了單獨使用SFT或者RL訓練的結果。該人士認為“這很可能是繼DeepSeek之后中國量化行業(yè)再一次在大模型理論研究上的實踐?！?/p>
念空科技早在2017年已經(jīng)開始成立AI團隊，今年年初開始與交大計算機學院進行大模型方向的合作，專攻模型訓練和高質(zhì)量CoT數(shù)據(jù)生產(chǎn)方向的學術研究，公司創(chuàng)始人王嘯還在今年創(chuàng)立了一家專注于研究通用大語言模型（LLM）相關底層算法和工程技術的創(chuàng)新型科技公司“全量思維”。
此外，今年以來也有部分其他頭部量化私募不斷拓寬在AI領域的業(yè)務布局，比如蒙璽投資全新上線AI Lab；寬德私募表示獨立孵化的寬德智能學習實驗室（WILL）將朝著整個人工智能的星辰大海啟航；鳴石基金創(chuàng)始人袁宇在接受媒體采訪時透露，未來公司不排除考慮“直接參與AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展”的可能等。
某頭部量化私募相關人士表示，量化私募，特別是中國量化私募在很早期就將AI算法融入金融數(shù)據(jù)的訓練和擬合工作中，對AI算法和工程有相當?shù)募夹g和經(jīng)驗的積累，轉向大模型的研究有天然的優(yōu)勢，是一件比較水到渠成的事情。未來量化私募在投資以外的AI領域或陸續(xù)有更多新的研究成果出現(xiàn)。????
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