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東莞市清溪鎮(zhèn)、焦作市馬村區(qū)、貴陽市花溪區(qū)、儋州市和慶鎮(zhèn)、甘孜瀘定縣、臨高縣和舍鎮(zhèn)、慶陽市西峰區(qū)、南充市高坪區(qū)、黔東南鎮(zhèn)遠縣、梅州市梅縣區(qū)
大連市金州區(qū)、長沙市天心區(qū)、濰坊市寒亭區(qū)、德州市德城區(qū)、中山市南頭鎮(zhèn)、宣城市郎溪縣、深圳市坪山區(qū)、紅河蒙自市、鐵嶺市西豐縣、廣西南寧市賓陽縣
屯昌縣屯城鎮(zhèn)、佳木斯市撫遠市、瓊海市陽江鎮(zhèn)、江門市恩平市、菏澤市鄆城縣、玉溪市通?？h、樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)、鹽城市東臺市、甘孜稻城縣
漢中市留壩縣、儋州市木棠鎮(zhèn)、伊春市大箐山縣、臨汾市吉縣、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、天津市南開區(qū)、重慶市云陽縣、濟寧市梁山縣、延安市寶塔區(qū)
鶴崗市興安區(qū)、韶關(guān)市新豐縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、綏化市海倫市、運城市芮城縣
杭州市富陽區(qū)、恩施州利川市、廣安市前鋒區(qū)、晉中市壽陽縣、長治市黎城縣、武威市涼州區(qū)、廣西南寧市上林縣
黃岡市武穴市、屯昌縣南呂鎮(zhèn)、濟源市市轄區(qū)、九江市修水縣、蚌埠市懷遠縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、遼陽市弓長嶺區(qū)、張家界市慈利縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、涼山金陽縣
儋州市排浦鎮(zhèn)、北京市海淀區(qū)、鐵嶺市開原市、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、寶雞市麟游縣、北京市東城區(qū)、撫州市南豐縣、中山市大涌鎮(zhèn)、文昌市昌灑鎮(zhèn)
紅河開遠市、漢中市鎮(zhèn)巴縣、盤錦市盤山縣、文昌市潭牛鎮(zhèn)、廣安市華鎣市、上海市松江區(qū)
周口市項城市、天津市河西區(qū)、莆田市涵江區(qū)、漳州市云霄縣、煙臺市萊陽市、泰安市岱岳區(qū)、鄭州市新密市
溫州市洞頭區(qū)、蘇州市虎丘區(qū)、衡陽市常寧市、成都市武侯區(qū)、鄂州市華容區(qū)
鄭州市鞏義市、寧夏吳忠市同心縣、臨汾市汾西縣、成都市錦江區(qū)、撫順市東洲區(qū)、青島市平度市、沈陽市沈北新區(qū)
紹興市越城區(qū)、湘潭市湘潭縣、榆林市綏德縣、陽泉市城區(qū)、鐵嶺市昌圖縣
廣西桂林市疊彩區(qū)、葫蘆島市綏中縣、惠州市惠陽區(qū)、成都市郫都區(qū)、咸寧市通山縣、東方市東河鎮(zhèn)、黃岡市團風縣、中山市坦洲鎮(zhèn)
天水市秦州區(qū)、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、榆林市米脂縣、文山丘北縣、亳州市蒙城縣
金華市武義縣、佛山市順德區(qū)、定西市岷縣、楚雄牟定縣、澄邁縣金江鎮(zhèn)
濱州市無棣縣、永州市寧遠縣、天津市寧河區(qū)、金華市義烏市、錦州市黑山縣、廣西欽州市欽南區(qū)、湘潭市韶山市
常州市武進區(qū)、東營市墾利區(qū)、廣州市白云區(qū)、丹東市鳳城市、安陽市殷都區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)
北京市通州區(qū)、黔南三都水族自治縣、運城市鹽湖區(qū)、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、恩施州來鳳縣、延安市延川縣、鐵嶺市清河區(qū)、重慶市巫山縣
齊齊哈爾市龍沙區(qū)、連云港市連云區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、錦州市凌海市、延安市子長市、酒泉市肅州區(qū)
忻州市保德縣、臨汾市堯都區(qū)、廣西防城港市港口區(qū)、北京市密云區(qū)、安康市旬陽市、中山市西區(qū)街道、臨沂市蘭山區(qū)、信陽市淮濱縣、吉安市峽江縣
十堰市張灣區(qū)、安慶市太湖縣、廣西南寧市良慶區(qū)、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、恩施州利川市
宜昌市猇亭區(qū)、孝感市云夢縣、杭州市富陽區(qū)、攀枝花市仁和區(qū)、湘西州保靖縣、韶關(guān)市武江區(qū)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、陽泉市盂縣、甘南合作市、樂山市沙灣區(qū)
陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、伊春市南岔縣、涼山昭覺縣、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、海北剛察縣、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)
東莞市大朗鎮(zhèn)、邵陽市洞口縣、甘孜色達縣、濱州市濱城區(qū)、江門市新會區(qū)、廣西桂林市靈川縣、龍巖市新羅區(qū)、延安市富縣、莆田市城廂區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市阿榮旗
重慶市大渡口區(qū)、泉州市鯉城區(qū)、寧波市象山縣、青島市城陽區(qū)、臨滄市永德縣、宜昌市猇亭區(qū)、重慶市永川區(qū)
平頂山市魯山縣、大興安嶺地區(qū)漠河市、揚州市江都區(qū)、樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、儋州市南豐鎮(zhèn)、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、岳陽市汨羅市
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儋州市峨蔓鎮(zhèn)、宿州市泗縣、廣西玉林市福綿區(qū)、中山市阜沙鎮(zhèn)、朔州市懷仁市、吉安市永豐縣、通化市梅河口市、廣西桂林市興安縣
內(nèi)蒙古烏蘭察布市興和縣、佳木斯市富錦市、紅河瀘西縣、通化市梅河口市、白山市靖宇縣、荊門市沙洋縣
衢州市龍游縣、滁州市瑯琊區(qū)、德陽市旌陽區(qū)、畢節(jié)市金沙縣、撫順市順城區(qū)、鞍山市岫巖滿族自治縣、天津市寶坻區(qū)
河源市東源縣、麗江市古城區(qū)、商洛市鎮(zhèn)安縣、衢州市開化縣、上海市松江區(qū)、廈門市集美區(qū)、駐馬店市西平縣、中山市東升鎮(zhèn)
臨沂市沂水縣、嘉興市秀洲區(qū)、瓊海市會山鎮(zhèn)、周口市沈丘縣、福州市永泰縣
畢節(jié)市織金縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、成都市簡陽市、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、東莞市萬江街道、廣西南寧市隆安縣
淮北市相山區(qū)、北京市順義區(qū)、南昌市進賢縣、綏化市慶安縣、忻州市繁峙縣
太原市古交市、福州市閩侯縣、臨滄市臨翔區(qū)、涼山冕寧縣、綏化市肇東市、長治市襄垣縣、黔西南貞豐縣、蘭州市皋蘭縣、威海市乳山市
海東市平安區(qū)、張掖市臨澤縣、溫州市文成縣、內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、北京市海淀區(qū)、菏澤市牡丹區(qū)、渭南市華州區(qū)、天水市武山縣
杭州市蕭山區(qū)、巴中市平昌縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)、齊齊哈爾市建華區(qū)、涼山會東縣
運城市永濟市、常州市金壇區(qū)、銅仁市德江縣、贛州市贛縣區(qū)、焦作市修武縣、吉安市安福縣
大同市廣靈縣、青島市市南區(qū)、廣州市黃埔區(qū)、濟南市鋼城區(qū)、黔南都勻市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、贛州市定南縣
金華市磐安縣、東方市東河鎮(zhèn)、周口市川匯區(qū)、西雙版納景洪市、南京市江寧區(qū)
陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、湛江市赤坎區(qū)、長治市壺關(guān)縣、湘潭市雨湖區(qū)、楚雄元謀縣
淮南市壽縣、隴南市文縣、漳州市薌城區(qū)、德陽市廣漢市、鞍山市岫巖滿族自治縣、臨汾市侯馬市、長春市農(nóng)安縣
廣西防城港市上思縣、岳陽市岳陽樓區(qū)、寧波市江北區(qū)、紹興市上虞區(qū)、吉安市青原區(qū)、莆田市秀嶼區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)
榆林市靖邊縣、畢節(jié)市織金縣、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、煙臺市芝罘區(qū)、長春市德惠市、景德鎮(zhèn)市樂平市、菏澤市曹縣、鄭州市中牟縣
文山廣南縣、南昌市西湖區(qū)、蕪湖市弋江區(qū)、文山西疇縣、平?jīng)鍪星f浪縣
定安縣定城鎮(zhèn)、溫州市蒼南縣、南陽市臥龍區(qū)、寧夏吳忠市紅寺堡區(qū)、伊春市嘉蔭縣、肇慶市廣寧縣、西寧市城中區(qū)、廣西來賓市合山市、雞西市恒山區(qū)
麗江市古城區(qū)、黔東南施秉縣、連云港市連云區(qū)、宜賓市興文縣、大理祥云縣
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常州市新北區(qū)、葫蘆島市建昌縣、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、晉中市榆社縣、文昌市東路鎮(zhèn)、臨汾市侯馬市、內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣、重慶市榮昌區(qū)
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?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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