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儋州市東成鎮(zhèn)、東莞市洪梅鎮(zhèn)、南平市武夷山市、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、贛州市石城縣
廣西梧州市蒙山縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、上海市青浦區(qū)、西安市未央?yún)^(qū)、瓊海市潭門鎮(zhèn)、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、定安縣新竹鎮(zhèn)
瓊海市長坡鎮(zhèn)、中山市坦洲鎮(zhèn)、黔南龍里縣、瓊海市龍江鎮(zhèn)、七臺河市勃利縣、臨高縣多文鎮(zhèn)、贛州市南康區(qū)、重慶市渝北區(qū)、運城市永濟市、寧波市奉化區(qū)
溫州市洞頭區(qū)、贛州市贛縣區(qū)、咸陽市禮泉縣、廣西玉林市陸川縣、廣西崇左市扶綏縣、阜新市清河門區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達拉特旗、黃石市黃石港區(qū)、福州市臺江區(qū)、銅仁市德江縣
白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、上饒市玉山縣、南充市順慶區(qū)、達州市宣漢縣、雞西市雞冠區(qū)、安順市西秀區(qū)、九江市廬山市、延邊汪清縣、天津市西青區(qū)
湘潭市雨湖區(qū)、洛陽市欒川縣、遵義市湄潭縣、商洛市洛南縣、惠州市惠陽區(qū)
廈門市思明區(qū)、許昌市鄢陵縣、衡陽市衡陽縣、營口市大石橋市、青島市萊西市、蘇州市相城區(qū)
銅仁市印江縣、馬鞍山市含山縣、中山市三角鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、咸陽市永壽縣
安順市平壩區(qū)、湛江市麻章區(qū)、無錫市梁溪區(qū)、臨汾市曲沃縣、黑河市北安市、濟寧市任城區(qū)、漢中市略陽縣、濟寧市兗州區(qū)
玉溪市江川區(qū)、婁底市婁星區(qū)、宜賓市珙縣、昭通市魯?shù)榭h、中山市黃圃鎮(zhèn)、文昌市馮坡鎮(zhèn)、南昌市灣里區(qū)、阿壩藏族羌族自治州理縣、十堰市鄖西縣
定西市通渭縣、五指山市水滿、吉安市泰和縣、渭南市臨渭區(qū)、楚雄永仁縣
長春市寬城區(qū)、慶陽市合水縣、銅仁市沿河土家族自治縣、甘孜康定市、雙鴨山市集賢縣
迪慶香格里拉市、商丘市睢縣、銅仁市沿河土家族自治縣、慶陽市環(huán)縣、廣元市昭化區(qū)、昭通市水富市、湘西州吉首市、舟山市定海區(qū)
常德市石門縣、晉中市昔陽縣、蕪湖市鳩江區(qū)、南京市棲霞區(qū)、濟寧市金鄉(xiāng)縣、三亞市崖州區(qū)、廣西賀州市昭平縣、安陽市文峰區(qū)、肇慶市高要區(qū)
廣西柳州市魚峰區(qū)、廣西南寧市馬山縣、十堰市鄖陽區(qū)、馬鞍山市花山區(qū)、天津市薊州區(qū)、常州市溧陽市、東莞市虎門鎮(zhèn)、四平市鐵東區(qū)
廣西來賓市忻城縣、婁底市婁星區(qū)、福州市倉山區(qū)、渭南市富平縣、漳州市漳浦縣、嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、清遠市清城區(qū)
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白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、張家界市武陵源區(qū)、澄邁縣老城鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、洛陽市老城區(qū)、沈陽市皇姑區(qū)、遼陽市宏偉區(qū)、儋州市和慶鎮(zhèn)、廣西貴港市覃塘區(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(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(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。”
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(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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