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果洛瑪沁縣、阜陽市界首市、南充市高坪區(qū)、四平市雙遼市、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、汕尾市城區(qū)、儋州市新州鎮(zhèn)
海西蒙古族烏蘭縣、襄陽市宜城市、文昌市東閣鎮(zhèn)、合肥市巢湖市、渭南市白水縣、大連市沙河口區(qū)、宜昌市點軍區(qū)、南京市浦口區(qū)、麗江市永勝縣
黔南都勻市、貴陽市修文縣、西雙版納景洪市、成都市邛崍市、上海市虹口區(qū)、海北祁連縣、合肥市肥東縣
廣西百色市右江區(qū)、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、三明市三元區(qū)、連云港市東??h、咸陽市乾縣、云浮市云安區(qū)、忻州市保德縣、江門市鶴山市
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天水市張家川回族自治縣、運城市河津市、濰坊市高密市、涼山昭覺縣、荊門市京山市、大同市云州區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、昭通市永善縣、平頂山市新華區(qū)
麗水市縉云縣、甘南卓尼縣、文山馬關(guān)縣、瀘州市龍馬潭區(qū)、濟寧市任城區(qū)、襄陽市樊城區(qū)、德州市平原縣、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、安慶市大觀區(qū)
沈陽市新民市、中山市南頭鎮(zhèn)、荊州市石首市、大同市云岡區(qū)、臺州市仙居縣、三門峽市陜州區(qū)、成都市新都區(qū)
天津市河西區(qū)、東莞市企石鎮(zhèn)、成都市都江堰市、平頂山市汝州市、菏澤市曹縣、臨沂市蘭山區(qū)、北京市昌平區(qū)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、上海市嘉定區(qū)
宣城市績溪縣、六安市金安區(qū)、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、宜賓市南溪區(qū)、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、酒泉市玉門市、蘇州市太倉市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)
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涼山昭覺縣、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、昆明市呈貢區(qū)、長治市潞州區(qū)、常德市津市市、渭南市白水縣、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣
周口市項城市、新鄉(xiāng)市新鄉(xiāng)縣、撫順市清原滿族自治縣、湘西州花垣縣、上海市嘉定區(qū)、大連市西崗區(qū)、瓊海市大路鎮(zhèn)、廣西崇左市大新縣、珠海市香洲區(qū)
海西蒙古族都蘭縣、呂梁市柳林縣、延安市志丹縣、武漢市武昌區(qū)、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、廣西貴港市桂平市、運城市河津市
瓊海市塔洋鎮(zhèn)、銅仁市玉屏侗族自治縣、煙臺市招遠市、黃岡市羅田縣、清遠市連州市
大同市云州區(qū)、常德市澧縣、湖州市吳興區(qū)、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、迪慶德欽縣、昭通市水富市、重慶市永川區(qū)
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廣西河池市大化瑤族自治縣、贛州市寧都縣、阿壩藏族羌族自治州小金縣、銅仁市江口縣、海北剛察縣、瓊海市石壁鎮(zhèn)、定安縣龍門鎮(zhèn)、雙鴨山市尖山區(qū)
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阿壩藏族羌族自治州金川縣、南充市蓬安縣、南充市順慶區(qū)、東莞市寮步鎮(zhèn)、紹興市新昌縣、呂梁市交城縣
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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(fù),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?wù)?/figcaption>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(fù)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(fēng)險往往更加可控、可預(yù)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(fēng)險時,防守能力更強,持有體驗更好??傊?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(fù)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(xué)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(xué)習(xí))的后訓(xùn)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(xùn)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(xué)院進行大模型方向的合作,專攻模型訓(xùn)練和高質(zhì)量CoT數(shù)據(jù)生產(chǎn)方向的學(xué)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(wù)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(xué)習(xí)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(xùn)練和擬合工作中,對AI算法和工程有相當(dāng)?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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