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周口市鄲城縣、濰坊市奎文區(qū)、紅河瀘西縣、白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、遼源市東豐縣、紅河彌勒市、蘇州市昆山市、渭南市白水縣、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、張掖市肅南裕固族自治縣
三沙市西沙區(qū)、瓊海市陽江鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、七臺河市勃利縣、吉林市永吉縣、東莞市南城街道、菏澤市巨野縣、大理劍川縣
南充市南部縣、淄博市淄川區(qū)、上饒市鉛山縣、衡陽市南岳區(qū)、宿州市靈璧縣、普洱市思茅區(qū)、合肥市瑤海區(qū)、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、南充市閬中市
張家界市桑植縣、周口市扶溝縣、綏化市肇東市、佛山市禪城區(qū)、南昌市西湖區(qū)、曲靖市宣威市、大理云龍縣
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松原市寧江區(qū)、遂寧市安居區(qū)、咸陽市渭城區(qū)、自貢市榮縣、黔東南施秉縣、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、馬鞍山市當涂縣
黃山市屯溪區(qū)、東莞市道滘鎮(zhèn)、忻州市代縣、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、綿陽市平武縣、臨汾市蒲縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、龍巖市長汀縣
贛州市信豐縣、大理鶴慶縣、攀枝花市東區(qū)、廣州市越秀區(qū)、寧波市慈溪市、齊齊哈爾市依安縣、昆明市東川區(qū)、三沙市西沙區(qū)、平?jīng)鍪星f浪縣
煙臺市棲霞市、北京市豐臺區(qū)、攀枝花市米易縣、威海市榮成市、晉中市左權(quán)縣、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、肇慶市四會市、深圳市光明區(qū)
海西蒙古族茫崖市、宜賓市屏山縣、錦州市義縣、紅河開遠市、渭南市臨渭區(qū)、襄陽市襄城區(qū)、大慶市讓胡路區(qū)
湘潭市湘潭縣、常州市溧陽市、六安市金安區(qū)、玉樹曲麻萊縣、晉中市榆社縣、合肥市包河區(qū)、寧夏吳忠市鹽池縣、廣西梧州市藤縣
運城市鹽湖區(qū)、重慶市豐都縣、文昌市昌灑鎮(zhèn)、十堰市張灣區(qū)、泰州市高港區(qū)、定安縣翰林鎮(zhèn)、慶陽市鎮(zhèn)原縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)
廣西河池市大化瑤族自治縣、宿州市埇橋區(qū)、汕頭市潮陽區(qū)、自貢市沿灘區(qū)、三亞市吉陽區(qū)、佳木斯市樺南縣、畢節(jié)市金沙縣
亳州市譙城區(qū)、湘西州永順縣、保山市騰沖市、廣西梧州市岑溪市、西安市長安區(qū)、北京市平谷區(qū)、黔西南安龍縣
臺州市三門縣、十堰市鄖陽區(qū)、荊州市松滋市、阿壩藏族羌族自治州理縣、牡丹江市陽明區(qū)、宿遷市宿豫區(qū)、曲靖市富源縣、延邊和龍市
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安陽市北關(guān)區(qū)、貴陽市修文縣、淮北市杜集區(qū)、樂山市金口河區(qū)、茂名市化州市、牡丹江市綏芬河市、中山市黃圃鎮(zhèn)、安陽市湯陰縣、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗
成都市簡陽市、哈爾濱市香坊區(qū)、湘西州花垣縣、鄭州市中原區(qū)、阜新市清河門區(qū)、貴陽市息烽縣、樂山市馬邊彝族自治縣、長春市德惠市、錦州市北鎮(zhèn)市、昆明市呈貢區(qū)
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鶴崗市向陽區(qū)、濟南市商河縣、杭州市上城區(qū)、朔州市朔城區(qū)、宿遷市沭陽縣、咸陽市涇陽縣、天水市甘谷縣、萬寧市后安鎮(zhèn)
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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(gòu)，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(guān)。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(jié)構(gòu)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(lǐng)域的“新動作”也引發(fā)市場關(guān)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(guān)、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(guān)領(lǐng)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(jié)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(shù)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(guān)底層算法和工程技術(shù)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(lǐng)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(guān)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(shù)和經(jīng)驗的積累，轉(zhuǎn)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(lǐng)域或陸續(xù)有更多新的研究成果出現(xiàn)。????
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