百亿私募阵营变动 - 截至5月12日百亿证券私募管理人数量为87家较3月增加3家 [1] - 新进或重回百亿私募阵营的有7家包括上海睿量私募、君之健投资、珠海宽德等 [1][3] - 退出百亿私募阵营的有4家包括映雪资本、恒德资本、正心谷资本、源峰基金 [1][3] - 百亿量化私募占比持续上升目前有38家占百亿私募总量的43.68% [1][3] - 主观百亿私募有41家占比47.13%主观+量化混合百亿私募有7家占比8.05% [3] 量化私募发展特征 - 量化私募规模快速增长与策略加速分化中证500指增和量化选股策略占比分别为41%和37% [4] - 中证1000指增2024年超额收益达7.29%夏普比率接近2 [4] - 4月量化百亿私募平均收益为-0.14%优于主观策略的-1.24% [4] - 头部量化私募通过融合另类数据与AI算法提升模型迭代能力 [4] - 世纪前沿在基本面、另类数据等中低频因子研究方面取得进展实现全频段覆盖 [5] 私募行业整体发展 - 私募证券基金行业形成管理人7893家、产品8.67万只、管理规模5.24万亿元的生态体系 [2] - 截至2025年3月末存续私募基金管理人19951家管理基金规模19.97万亿元 [6] - 今年已有469家机构注销私募基金管理人去年初以来累计注销1971家 [6] - 规模超百亿私募占比仅1%管理规模不足5亿元的小型机构占比高达85% [6] - 行业在监管深化与市场分化双重压力下持续出清资源加速向头部机构集中 [6] 行业未来趋势 - 行业将延续"头部化、专业化、科技化"趋势 [7] - 合规成本上升可能进一步挤压中小机构生存空间 [7] - 人工智能与区块链技术应用或推动私募行业进入智能投研3.0时代 [7]

高管变动 - 华泰柏瑞基金副总经理田汉卿因退休离任 离任时间为2025年4月30日 [1][3] - 田汉卿同时卸任华泰柏瑞中证500指数增强等10只基金的基金经理职务 [1] - 该变动依据《公开募集证券投资基金信息披露管理办法》等相关法规 [2] 高管背景 - 田汉卿为清华大学经济系学士、硕士 美国加州大学伯克利分校MBA CFA持证人 [4] - 2004年加入巴克莱全球投资(BGI) 曾任BGI亚洲(除日本)量化团队主要负责人 [4] - 2012年8月加入华泰柏瑞基金 2013年10月起担任公司副总经理 [4] - 其管理的华泰柏瑞量化增强混合A任职期间回报率达205.51% [4] 行业动态 - 公募基金行业高管/基金经理退休离职现象频发 [4] - 2023年8月交银施罗德基金董事长阮红退休 [4] - 2023年8月诺安基金基金经理王创练退休并卸任5只基金 [4] - 2024年3月国海富兰克林基金原董事长吴显玲退休 [4] - 行业新人不断涌现 截至2024年4月底 年内已有174位新任基金经理 全行业基金经理总数突破4000人 [4]

实习生招聘 - 工作地点覆盖深圳、广州、上海、北京，要求线下实习 [1] - 简历投递截止日期为2025年4月30日 [1] - 实习时间要求每周至少3天，持续不少于3个月，优秀者有留用机会 [1] 岗位职责 - 负责数据处理、分析、统计，协助量化投资课题研究 [2] - 协助金融工程策略模型开发与跟踪 [2] - 完成小组安排的其他工作 [2] 基本要求 - 专业要求为数学、统计、物理、计算机、信息工程等理工科或金融工程，硕士或博士在读，特别优秀的大四保研生也可 [3] - 需熟练掌握Python编程语言和SQL数据库，具备优秀编程能力与规范 [3] - 要求责任心强、自我驱动，具备信息搜集、逻辑思维、分析判断、表达沟通等综合能力 [3] 加分项 - 具备扎实的金融市场基础知识，熟悉股票、债券、期货等核心概念 [4] - 数学基础好，有科研项目经历或SCI/EI论文收录 [4] - 熟悉Wind、Bloomberg等金融终端 [4] - 熟悉机器学习、深度学习，掌握PyTorch、Linux及GPU服务器开发经验 [4] - 有其他机构量化投研实习经历 [4] 简历投递 - 简历需投递至指定邮箱，PDF格式，邮件标题需按"【金融工程组】-【姓名】-【毕业学校】-【专业】"格式命名 [5] - 未按要求命名的邮件将被视为垃圾邮件 [5] - 合格候选人将在简历截止后安排笔试和面试 [5]

九坤创投的设立与投资策略 - 九坤投资两位创始人王琛和姚齐聪联合设立早期风险投资平台"九坤创投"，与量化投资业务相互独立 [2] - 九坤创投已在水下运行一年多，出手近10个项目，投资领域包括人工智能、机器人与硬件、航空航天等，投资轮次均为A轮及A轮以前 [2][3] - 筛选被投公司时没有设置明确的赛道限制 [3] 九坤投资的背景与规模 - 九坤投资成立于2012年，是中国成立最早的量化公司之一，与明汯、幻方、灵均并称量化"四大天王" [5] - 目前管理规模超过550亿元人民币 [5] - 创始人王琛拥有清华数学物理学士和理论计算机博士学位，师从姚期智院士；姚齐聪拥有北大数学学士、金融数学硕士学位 [5] 九坤的AI战略与技术布局 - AI战略是开放合作地研发垂域大模型，推动AI应用落地，拓展量化以外的业务 [6] - 2019年开始使用人工智能和大数据技术投资，建设"北溟"超算集群，包括高性能GPU集群 [6] - 近期与微软亚洲研究院合作探索基于规则的强化学习在大型推理模型中的潜力 [6] - 量化投资与大模型技术存在交集，强化学习方法既用于训练量化策略也用于训练AI Agent [6] 中国AI风险投资市场现状 - 中国AI风险投资尚未扭转2021年后的颓势，交易金额和数量均未恢复 [6][9] - 投资人不乐观部分原因是AI应用缺乏突破式进展，大模型全民应用场景仍局限于聊天机器人 [9] - 创业者成功概率在增加，开源模型使调用智能成本降低，可探索更广阔应用场景 [9] - AI产品核心决定因素转向模型性能，打破传统互联网增长飞轮，削弱大厂优势 [9] 一级市场投资趋势变化 - 九坤跨阶段设立早期创投业务是一级市场情绪转向的缩影 [9] - 体量更小或更大的机构也在入局提速，如前五源资本投资人成立早期美元基金Alphaist Partners募资数千万美元 [9] - 启明创投正筹集约8亿美元用于AI投资 [9] - 部分美元基金原定三季度投完的金额在一季度末就已投完，显示投资节奏加快 [9]

量化行业AI转型与DeepSeek影响 - 量化行业公众形象因DeepSeek R1开源显著改善，AI实验室成为行业新风口，多家量化私募如宽德、鸣石、蒙玺等加速AI人才招募 [2] - 头部量化机构已展开AI军备竞赛：明汯拥有数千张GPU卡和数万CPU核，算力达400P Flops；九坤复现DeepSeek R1模型并建立多个AI实验室 [3] - 行业存在技术落差，多数量化机构的大模型能力与DeepSeek差距显著，且DeepSeek当前对量化投研的实际帮助有限 [3] 量化机构发展大模型的现实挑战 - 大模型算力门槛极高：幻方投入10亿建设万卡集群（A100+H20+H800合计约3万张），DeepSeek V3训练使用2048块H800 [6] - 多数机构面临算力与资金瓶颈：建设大模型需数十亿投入，年利润需超10亿，仅九坤、明汯等头部机构具备条件 [7] - 窗口期已过：芯片出口管制导致先进显卡采购困难，叠加人才/时间成本，行业难以复制DeepSeek成功路径 [8] AI对量化投研的实际应用 - 输入端：DeepSeek可处理多模态数据（新闻/语音/视频），提取情绪因子并转化非结构化数据，类似Point 72的微表情分析功能 [10] - 输出端：显著提升编程效率（如VS Code集成AI插件），降低新语言学习门槛，但模型输出精细度不足，无法满足核心投研需求 [10] - 当前局限：AI工具在高频量价因子挖掘有效，但对低频量化策略帮助有限，且模型幻觉问题影响投研严谨性 [11] 量化布局AI实验室的深层动机 - 社会价值重塑：DeepSeek为行业提供技术外溢样本，通过AI应用反哺大众，解决量化机构社会定位困惑 [14] - 人才竞争策略：如蒙玺将AI实验室设于合肥中科大附近，既吸引人才又强化产学研合作，宽德通过类似方式发掘顶尖毕业生 [13] - 政策红利：深圳私募协会推动"量化创新实验室"，头部机构借AI能力获取政策支持与行业话语权 [13] 中美量化对比与行业特殊性 - 美国顶级量化如D.E.Shaw、Two Sigma未诞生世界级大模型，凸显DeepSeek的行业特殊性 [13] - 量化机构在集群调校、浮点精度调整等方面具备方法论优势，但大模型研发仍需突破算力/人才密度双重门槛 [12]