DeepSeek引發了對量化私募的關注，一批量化私募機構在加速人工智能布局。
比如近期百億量化私募寬德投資為旗下智能學習實驗室招賢納士，量化私募巨頭九坤投資攜手微軟團隊發布AI相關論文。
業內人士指，量化私募機構在AI領域的布局呈現加速態勢，主要集中在技術研發、人才儲備、算力投入和場景應用等方面。
除了孵化DeepSeek的幻方量化之外，21世紀經濟報道記者發現，還有不少百億量化私募，如九坤投資、明汯投資、黑翼資產、寬德投資等均在AI上做了大量布局，如AI實驗室和人才儲備。
除頭部量化私募之外，其余各家量化機構也在抓緊發展AI應用。
一位量化人士告訴21世紀經濟報道記者，“DeepSeek的R1、R2版本是免費的，這驅動各家量化機構嘗試邊際優化。”
“主要方向是在強化深度學習方向多做挖掘，順帶做了全鏈條最優化，比如通過AI技術優化因子挖掘、策略優化及風險管理。”上述量化人士表示。
AI實驗室與人才招聘
近期，多家知名量化私募正在尋覓人工智能相關崗位的人才。
2月24日，400億量化私募寬德投資的“WILL智能學習實驗室”招聘AI人才，方向是專注于通用型超級助手，招募AI研究員和工程師，“我們誠邀懷有科學理想且追求極致的頂尖AI研究者與工程師”。目標不僅是金融場景，還向更廣泛的人工智能領域拓展。可以全職或實習，有校招或社招。
此外，近期發布招聘信息的還有百億量化私募蒙璽投資。
2月18日，蒙璽投資旗下AI Lab實驗室成立后，開啟了實習生的招募。
其招聘簡介顯示，主要招聘對象是機器學習研究員（AI），崗位職責有三項：一是為機器學習模型用于開發量化交易策略；二是追蹤機器學習領域前沿模型及技術，并嘗試將其用在量化金融領域；三是利用機器學習、深度學習的方法對歷史數據進行研究、分析和統計，從中找到相關的趨勢和規律。AI Lab實驗室招聘在提及“海內外知名高校在校學生”之外，還要求候選人能有Kaggle等各類競賽獲獎經歷。
在量化機構積極招攬人工智能人才的同時，另一家量化巨頭九坤投資與微軟亞洲研究院合作發表的一篇AI論文引發了關注，該論文名為：Logic-RL: Unleashing LLM Reasoning with Rule-Based Reinforcement Learning。
據了解，該論文主要由微軟亞洲研究院、九坤投資和其他獨立人員合著。其成功復現DeepSeek-R1的工作，首次發現了語言混合（例如中英文夾雜）會顯著降低推理能力等問題。其在論文中稱，受DeepSeek-R1成功的啟發，探索了基于規則的強化學習（RL）在大型推理模型中的潛力。
據悉，九坤投資的AI Lab已積累多年技術儲備，2020年起，其先后建立了人工智能實驗室、數據實驗室和水滴實驗室，分別對應數據、算法和交易執行相關領域的研究。此外，公司還于2021年與粵港澳大灣區數字經濟研究院合作成立“九坤-IDEA”聯合實驗室，在數字金融領域探索合作與發展新模式。近年來，九坤投資持續在AI前沿探索通用技術并推動其場景應用，并在多個細分領域進行了多元化的研究拓展，力求構建更為全面的AI技術體系。
量化巨頭明汯投資的相關人士向記者介紹，2020年，明汯投資在北美建立投研中心，為A股選股模型提供世界前沿的技術支持。目前明汯投資自有高性能計算集群已擁有數千張GPU卡，數萬張CPU核、疊加多Pb的內存及磁盤存儲，在金融數據的應用場景下AI算力可以達到400P Flops，位居世界超算排名TOP500榜單。
另一家百億量化私募黑翼資產的人士也向記者表示，“我們推出了面向海內外碩博畢業生的招聘計劃，旨在吸引那些具備扎實數理基礎和編程能力的量化策略研究員、機器學習研究員以及量化開發工程師。”
量化私募極重視人才，那么量化私募喜歡什么人才？
黑翼資產表示，對于量化策略而言，具備AI背景的人才能夠協助開發更為先進的算法和模型，有助于優化交易執行、加強風險管理，并識別出新興的市場機會。
“自2017年以來，我們就開始布局人工智能領域，并組建了AI算法團隊。近幾年，我們一直在培養和儲備數據分析和機器學習人才。”據黑翼資產人士介紹。
上述黑翼資產人士表示，在用人標準上，公司更青睞深刻理解機器學習、深度學習技術，并且內心充滿熱愛和好奇心的AI人才。如果具有海內外知名AI相關實驗室、研究所以及公司的研究實習經歷，有豐富的研究成果，在國際頂會或期刊發表過相關論文，或有ACM/IOI NOI/Top Coder/Kaggle等算法競賽獲獎經歷會更加分。
競爭與挑戰
“隨著DeepSeek的興起，量化私募積極擁抱AI技術，顯示了金融領域對AI前景的廣泛認可。”排排網財富理財師曾衡偉說。
格上財富研究員關曉敏介紹，AI在量化策略中的運用大概可以追溯到十年前，運用也非常廣泛。由最開始簡單的挖掘因子到現在在量化策略研究的各個步驟上面的運用，包括數據處理、預測模型、風險管理等。
“量化策略依賴于大量的量價、基本面、另類等數據以及算法去進行投資決策，而AI可以在傳統的人工挖掘因子，線性模型的基礎上面，帶來一些不一樣的變化，比如可以處理更大量的數據，更復雜的算法，從而去尋求一些不一樣的阿爾法。”鄭曉敏說。
AI技術為量化私募賦能，曾衡偉認為包括六大方向：優化投資決策，通過大數據和機器學習挖掘市場模式；強化風險控制，實時監測風險并調整投資組合；提升交易執行效率，減少成本；深化數據挖掘，快速提取有價值信息；創新客戶服務與產品，提升體驗；以及提高運營效率，自動化日常任務。
不過，AI對私募來說，也是一把雙刃劍。
一方面，AI提升量化機構競爭力，拓展業務邊界至金融科技等領域，優化資源配置，推動行業創新。
但另一方面，AI也存在技術門檻高、數據安全與隱私保護、模型風險及人才競爭等挑戰。
比如，頭部量化機構通過AI構建“技術護城河”，如九坤、寬德等通過差異化布局搶占先機，而中小機構則面臨技術門檻和人才競爭壓力。
曾衡偉認為，未來，AI技術將進一步推動量化投資智能化、精準化，深化科技與金融的融合。
“量化機構需加大技術投入，培養專業人才，強化風險管理，并在創新應用上積極布局，以在AI時代保持競爭優勢。”曾衡偉說。
關曉敏認為，量化私募布局AI是未來的發展趨勢，在策略創新、技術門檻、風險控制、數據處理等更多方面、更細微之處進行布局和運用。
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