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無錫市江陰市、岳陽市汨羅市、武漢市新洲區(qū)、長(zhǎng)沙市寧鄉(xiāng)市、南陽市鄧州市、黃山市歙縣、南平市延平區(qū)、黔南長(zhǎng)順縣、寧波市奉化區(qū)
重慶市石柱土家族自治縣、沈陽市皇姑區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、松原市扶余市、臺(tái)州市臨海市、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、隨州市曾都區(qū)、運(yùn)城市河津市、西安市未央?yún)^(qū)、蘇州市張家港市
廣州市白云區(qū)、衡陽市耒陽市、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、東莞市萬江街道、東營(yíng)市墾利區(qū)
攀枝花市東區(qū)、岳陽市云溪區(qū)、蕪湖市弋江區(qū)、蘇州市昆山市、貴陽市息烽縣、青島市城陽區(qū)
廣西柳州市柳南區(qū)、臨夏臨夏市、廣西崇左市寧明縣、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、北京市通州區(qū)
南通市如皋市、儋州市中和鎮(zhèn)、文昌市東郊鎮(zhèn)、廣西南寧市邕寧區(qū)、哈爾濱市依蘭縣、渭南市白水縣、淮安市盱眙縣
晉中市介休市、陽泉市平定縣、江門市新會(huì)區(qū)、文山丘北縣、重慶市彭水苗族土家族自治縣、廣西賀州市富川瑤族自治縣、臺(tái)州市玉環(huán)市、果洛達(dá)日縣、衢州市江山市
麗江市華坪縣、周口市鹿邑縣、齊齊哈爾市龍沙區(qū)、麗江市寧蒗彝族自治縣、十堰市茅箭區(qū)、深圳市寶安區(qū)、廣西桂林市雁山區(qū)、宿遷市宿豫區(qū)、青島市嶗山區(qū)
常州市武進(jìn)區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、寧夏吳忠市鹽池縣、汕尾市陸豐市、西安市碑林區(qū)、慶陽市合水縣、貴陽市清鎮(zhèn)市
廣元市昭化區(qū)、臨夏和政縣、黔南都勻市、涼山德昌縣、揭陽市惠來縣、濟(jì)寧市魚臺(tái)縣、本溪市本溪滿族自治縣、瓊海市萬泉鎮(zhèn)、遵義市播州區(qū)、重慶市江津區(qū)
哈爾濱市道外區(qū)、揚(yáng)州市高郵市、七臺(tái)河市桃山區(qū)、溫州市文成縣、商丘市睢陽區(qū)
江門市蓬江區(qū)、襄陽市襄城區(qū)、宜賓市珙縣、江門市開平市、德陽市中江縣
瓊海市龍江鎮(zhèn)、撫順市望花區(qū)、上海市普陀區(qū)、白銀市平川區(qū)、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、合肥市廬陽區(qū)、洛陽市瀍河回族區(qū)
甘南臨潭縣、??谑行阌^(qū)、上海市崇明區(qū)、商丘市夏邑縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、宜春市銅鼓縣
內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、麗水市蓮都區(qū)、六安市金寨縣、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗、贛州市會(huì)昌縣、澄邁縣中興鎮(zhèn)、隴南市禮縣
開封市禹王臺(tái)區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、海南共和縣、樂山市馬邊彝族自治縣、長(zhǎng)沙市天心區(qū)、駐馬店市確山縣、南充市營(yíng)山縣、昆明市晉寧區(qū)、黔東南岑鞏縣
鶴崗市工農(nóng)區(qū)、樂山市馬邊彝族自治縣、雞西市滴道區(qū)、晉城市陽城縣、達(dá)州市達(dá)川區(qū)、撫州市臨川區(qū)
紹興市上虞區(qū)、慶陽市合水縣、西安市周至縣、淄博市沂源縣、成都市龍泉驛區(qū)
臨汾市鄉(xiāng)寧縣、蚌埠市禹會(huì)區(qū)、上海市浦東新區(qū)、溫州市永嘉縣、駐馬店市確山縣、新鄉(xiāng)市長(zhǎng)垣市、重慶市大渡口區(qū)、長(zhǎng)春市二道區(qū)
文昌市東路鎮(zhèn)、日照市東港區(qū)、撫順市東洲區(qū)、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、惠州市惠陽區(qū)、內(nèi)江市市中區(qū)、宿州市泗縣、婁底市冷水江市
白山市臨江市、寶雞市隴縣、福州市晉安區(qū)、南陽市方城縣、畢節(jié)市金沙縣、黃山市休寧縣、黔西南安龍縣
黔東南榕江縣、安陽市殷都區(qū)、銅仁市江口縣、廣安市前鋒區(qū)、寧夏吳忠市鹽池縣、黃岡市羅田縣、黃石市鐵山區(qū)、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)、莆田市仙游縣
阿壩藏族羌族自治州理縣、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、宜賓市筠連縣、曲靖市師宗縣、廣西南寧市興寧區(qū)、綏化市北林區(qū)、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)
九江市武寧縣、清遠(yuǎn)市清新區(qū)、昆明市富民縣、遂寧市船山區(qū)、安順市平壩區(qū)
南京市棲霞區(qū)、五指山市水滿、漯河市臨潁縣、雞西市麻山區(qū)、湛江市吳川市、銅川市耀州區(qū)
文昌市翁田鎮(zhèn)、東莞市萬江街道、天津市寶坻區(qū)、廣西桂林市象山區(qū)、嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)、揚(yáng)州市儀征市、梅州市梅江區(qū)
廣西百色市那坡縣、常德市津市市、臨高縣新盈鎮(zhèn)、屯昌縣烏坡鎮(zhèn)、鄭州市上街區(qū)、白銀市會(huì)寧縣、廣西貴港市平南縣
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沈陽市大東區(qū)、廣西賀州市富川瑤族自治縣、丹東市寬甸滿族自治縣、晉城市澤州縣、七臺(tái)河市茄子河區(qū)、東營(yíng)市墾利區(qū)、濟(jì)寧市微山縣、阜陽市界首市
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雅安市天全縣、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、鶴崗市南山區(qū)、荊州市松滋市、西安市藍(lán)田縣
六盤水市鐘山區(qū)、寧波市北侖區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、平?jīng)鍪腥A亭縣、紅河瀘西縣、隴南市文縣、臨汾市汾西縣
湘西州保靖縣、中山市東區(qū)街道、黔西南興仁市、珠海市斗門區(qū)、德州市德城區(qū)、成都市金堂縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達(dá)拉特旗、伊春市友好區(qū)、新鄉(xiāng)市延津縣、淮安市清江浦區(qū)
普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、東方市四更鎮(zhèn)、沈陽市康平縣、綏化市望奎縣、齊齊哈爾市泰來縣
重慶市巫溪縣、湘潭市湘潭縣、大理祥云縣、濰坊市寒亭區(qū)、滁州市全椒縣、信陽市潢川縣、沈陽市新民市、威海市榮成市、東方市東河鎮(zhèn)、保山市騰沖市
澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、天津市紅橋區(qū)、三明市泰寧縣、玉溪市江川區(qū)、珠海市金灣區(qū)、長(zhǎng)治市壺關(guān)縣、松原市乾安縣、齊齊哈爾市龍江縣、遼源市西安區(qū)、白城市大安市
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臨汾市侯馬市、上饒市弋陽縣、惠州市博羅縣、牡丹江市寧安市、雙鴨山市寶清縣
德州市德城區(qū)、寧德市壽寧縣、佛山市三水區(qū)、長(zhǎng)沙市天心區(qū)、濮陽市濮陽縣
潮州市潮安區(qū)、達(dá)州市萬源市、天津市北辰區(qū)、涼山雷波縣、武威市天祝藏族自治縣、邵陽市北塔區(qū)
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周口市項(xiàng)城市、天津市寧河區(qū)、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、重慶市涪陵區(qū)、酒泉市玉門市、洛陽市澗西區(qū)、昆明市呈貢區(qū)、西安市藍(lán)田縣、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、淄博市高青縣
周口市項(xiàng)城市、天津市河西區(qū)、莆田市涵江區(qū)、漳州市云霄縣、煙臺(tái)市萊陽市、泰安市岱岳區(qū)、鄭州市新密市
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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(jìn)展如何?|界面新聞
界面新聞?dòng)浾?| 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(chǎng)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(chǎng)活躍度,反映到行情上就是量?jī)r(jià)齊升,市場(chǎng)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(jì)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(shí),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(jī)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(yuǎn)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(shí),今年4月以來上海黑翼資產(chǎn)密集備案多達(dá)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(duì)外募集,并完成量化對(duì)沖策略線的重要升級(jí)。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(shì)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(duì)較為“均勻”。
此外,海南世紀(jì)前沿私募、千衍私募、北京博潤(rùn)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(chéng)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(rèn)為,量化策略依托算法交易,回撤風(fēng)險(xiǎn)往往更加可控、可預(yù)期;同時(shí),量化策略從全市場(chǎng)選股、挖掘機(jī)會(huì),更不容易錯(cuò)過結(jié)構(gòu)性行情;部分量化產(chǎn)品還疊加了股指對(duì)沖,在面臨極端風(fēng)險(xiǎn)時(shí),防守能力更強(qiáng),持有體驗(yàn)更好??傊?jīng)歷了多年的檢驗(yàn),量化策略的總體優(yōu)勢(shì)逐步顯現(xiàn),得到越來越多的基民認(rèn)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(dòng)作”也引發(fā)市場(chǎng)關(guān)注。
九坤投資此前曾攜手微軟團(tuán)隊(duì)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(zhǎng)度與推理性能提升無關(guān)、語言混合(例如中英文夾雜)會(huì)顯著降低推理能力以及reasoning tokens確實(shí)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(jì)算機(jī)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(qiáng)化學(xué)習(xí))的后訓(xùn)練方式,在各個(gè)數(shù)據(jù)集上都超越了單獨(dú)使用SFT或者RL訓(xùn)練的結(jié)果。該人士認(rèn)為“這很可能是繼DeepSeek之后中國(guó)量化行業(yè)再一次在大模型理論研究上的實(shí)踐?!?/p>
念空科技早在2017年已經(jīng)開始成立AI團(tuán)隊(duì),今年年初開始與交大計(jì)算機(jī)學(xué)院進(jìn)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(dú)立孵化的寬德智能學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室(WILL)將朝著整個(gè)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(shí)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(guó)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(duì)AI算法和工程有相當(dāng)?shù)募夹g(shù)和經(jīng)驗(yàn)的積累,轉(zhuǎn)向大模型的研究有天然的優(yōu)勢(shì),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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