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业绩与规模齐升 AI成私募量化发展“必选项”
中国证券报· 2025-12-17 20:17
业绩与规模双升 私募排排网最新数据显示,截至2025年11月底,全市场股票量化多头产品年内平均超额收益率达 17.25%,超九成产品实现正超额收益。百亿级私募蒙玺投资表示:"2025年A股市场的成交量及流动性 相对去年大幅提升,为量化策略获取超额收益提供了丰富的基础土壤。" ● 本报记者 王辉 在活跃的成交量、鲜明的结构性行情以及科技成长主线加持下,2025年量化私募行业在多个维度迎来全 面回暖。人工智能(AI)技术的深度赋能,重塑了行业的研发与竞争格局。量化私募业内普遍预期, 2026年量化行业依然是"机遇与挑战并存"。 如果说市场贝塔是量化策略表现的外在条件,那么AI技术的深度融合则是驱动行业内在进化的核心引 擎。纵观各家私募量化机构观点,AI在量化投资中的应用,已从探索性的"可选项",转变为关乎竞争力 的"必选项"。 蒙玺投资表示,AI"正从可选项变为必选项"。现阶段其应用已广泛渗透至数据清洗、因子挖掘、交易执 行优化等关键环节,极大提升了策略研究的效率与精细度。另一家百亿级私募世纪前沿自2020年就开始 系统布局AI,如今将AI视为"超级助手"。借助大语言模型,团队能够快速处理新闻、财报等海量文本信 ...
私募量化最新10强揭晓!进化论、幻方分夺百亿私募冠亚军!洛书、海南盛丰位居前列!
私募排排网· 2025-06-12 03:09
量化私募行业表现 - 近半年量化私募产品表现优异,1640只有业绩显示的产品收益均值达6.95%,中位数6.5% [1] - 股票策略量化产品数量(914只)及收益(均值8.38%、中位数8.18%)在五大策略中领先 [1] - 179家符合排名规则的私募公司近半年平均收益7.16%,今年以来平均收益7% [3] 百亿级量化私募(100亿以上) - 28家百亿私募近半年平均收益为六大规模组最高,进化论资产、宁波幻方量化、信弘天禾位列前三 [6][7] - 进化论资产采用"有逻辑的量化"策略,创始人王一平坚持手写因子,积累150多个因子 [10] - 宁波幻方量化为AI量化交易引领者,2017年应用深度学习技术,DeepSeek大模型已植入策略开发全环节 [10] 中大规模量化私募(50-100亿) - 18家50-100亿私募中,深圳量道投资、洛书投资、千衍私募位列前三 [11][13] - 洛书投资策略涵盖量化CTA、复合策略等,投研团队占比2/3,核心成员来自高盛、瑞银等机构 [15] - 蒙玺投资专注低延迟赛道,2024年成立AI Lab实验室,6只产品平均收益居第六 [15] 中小规模量化私募(20-50亿) - 27家20-50亿私募中,云起量化、海南盛丰私募、鹿秀投资位列前三 [15][16] - 云起量化以科技驱动为核心,采用多因子选股策略,2024年以来收益表现突出 [18] - 海南盛丰私募11只产品总规模超16亿元,策略库包含指数增强、市场中性等 [18] 小规模量化私募(10亿以下) - 10-20亿规模组中博弈资产、安子基金位列前二,橡木资产深耕中高频量价策略 [19][20][22] - 5-10亿规模组中光亿旺达私募以超7亿元规模居首,主打基本面量化策略 [23][27] - 0-5亿规模组中系综(上海)私募以显著优势夺冠,3只产品平均收益领先 [28]
16家头部量化“集结”!深圳,最新出手!
券商中国· 2025-03-04 13:04
深圳量化行业座谈会 - 深圳私募基金业协会组织16家头部量化私募机构召开座谈会,包括诚奇资产、博普资产、凯丰投资、进化论资产、世纪前沿、茂源量化等 [1][2] - 参会机构以技术总监为主,聚焦AI时代量化行业的挑战与机遇、算力资源配置及深圳算力中心建设建议 [3][4] - 罗湖区政府计划与燧原科技合作建设侧重推理的算力中心,拟通过算力券补贴、租赁优惠及人才政策支持量化机构 [5] 行业痛点与需求 - 算力资源分散且成本高企,深圳市政府拟筹集45亿元资金为初创企业提供最高60%的算力使用资助 [7] - 人才竞争加剧,量化机构急需金融+AI+数学复合型人才,但深圳面临与北京上海的竞争压力 [8] - 数据壁垒问题突出,非标数据获取成本高且合规边界模糊,制约策略创新 [9] - 部分机构呼吁建立监管沙盒机制,平衡创新与风险,并建议政府提供人才补贴、算力采购补贴及共建数据平台 [10] 头部机构建议与政府行动 - 诚奇资产建议搭建行业级算力共享平台,博普资产呼吁制定量化行业标准以增强透明度,凯丰投资提出跨领域数据整合需求,进化论资产强调AI算法伦理 [12] - 深圳计划联合高校及科研院所成立"量化技术创新联盟",3月底前形成专项政策草案,并引入海外顶尖团队构建跨境技术交流机制 [13] - 深圳市发布《人工智能先锋城市行动计划》,目标到2026年建成多个10E级智能算力集群,实时可用智能算力超80E FLOPS [13] 深圳量化生态建设 - 深圳正从"传统资管重镇"向"全球量化创新枢纽"升级,通过优化算力配置降低研发成本,提升高频交易及机器学习模型迭代效率 [1][5] - 政府拟通过算力中心建设、人才政策及产学研合作打造量化投资新高地,头部机构积极参与生态共建 [11][13]