21世纪经济报道特约记者 庞华玮 广州报道 DeepSeek引发了对量化私募的关注，一批量化私募机构在加速人工智能布局。
比如近期百亿量化私募宽德投资为旗下智能学习实验室招贤纳士，量化私募巨头九坤投资携手微软团队发布AI相关论文。
业内人士指，量化私募机构在AI领域的布局呈现加速态势，主要集中在技术研发、人才储备、算力投入和场景应用等方面。
除了孵化DeepSeek的幻方量化之外，21世纪经济报道记者发现，还有不少百亿量化私募，如九坤投资、明汯投资、黑翼资产、宽德投资等均在AI上做了大量布局，如AI实验室和人才储备。
除头部量化私募之外，其余各家量化机构也在抓紧发展AI应用。
一位量化人士告诉21世纪经济报道记者，“DeepSeek的R1、R2版本是免费的，这驱动各家量化机构尝试边际优化。”
“主要方向是在强化深度学习方向多做挖掘，顺带做了全链条最优化，比如通过AI技术优化因子挖掘、策略优化及风险管理。”上述量化人士表示。
AI实验室与人才招聘
近期，多家知名量化私募正在寻觅人工智能相关岗位的人才。
2月24日，400亿量化私募宽德投资的“WILL智能学习实验室”招聘AI人才，方向是专注于通用型超级助手，招募AI研究员和工程师，“我们诚邀怀有科学理想且追求极致的顶尖AI研究者与工程师”。目标不仅是金融场景，还向更广泛的人工智能领域拓展。可以全职或实习，有校招或社招。
此外，近期发布招聘信息的还有百亿量化私募蒙玺投资。
2月18日，蒙玺投资旗下AI Lab实验室成立后，开启了实习生的招募。
其招聘简介显示，主要招聘对象是机器学习研究员（AI），岗位职责有三项：一是为机器学习模型用于开发量化交易策略；二是追踪机器学习领域前沿模型及技术，并尝试将其用在量化金融领域；三是利用机器学习、深度学习的方法对历史数据进行研究、分析和统计，从中找到相关的趋势和规律。AI Lab实验室招聘在提及“海内外知名高校在校学生”之外，还要求候选人能有Kaggle等各类竞赛获奖经历。
在量化机构积极招揽人工智能人才的同时，另一家量化巨头九坤投资与微软亚洲研究院合作发表的一篇AI论文引发了关注，该论文名为：Logic-RL: Unleashing LLM Reasoning with Rule-Based Reinforcement Learning。
据了解，该论文主要由微软亚洲研究院、九坤投资和其他独立人员合著。其成功复现DeepSeek-R1的工作，首次发现了语言混合（例如中英文夹杂）会显著降低推理能力等问题。其在论文中称，受DeepSeek-R1成功的启发，探索了基于规则的强化学习（RL）在大型推理模型中的潜力。
据悉，九坤投资的AI Lab已积累多年技术储备，2020年起，其先后建立了人工智能实验室、数据实验室和水滴实验室，分别对应数据、算法和交易执行相关领域的研究。此外，公司还于2021年与粤港澳大湾区数字经济研究院合作成立“九坤-IDEA”联合实验室，在数字金融领域探索合作与发展新模式。近年来，九坤投资持续在AI前沿探索通用技术并推动其场景应用，并在多个细分领域进行了多元化的研究拓展，力求构建更为全面的AI技术体系。
量化巨头明汯投资的相关人士向记者介绍，2020年，明汯投资在北美建立投研中心，为A股选股模型提供世界前沿的技术支持。目前明汯投资自有高性能计算集群已拥有数千张GPU卡，数万张CPU核、叠加多Pb的内存及磁盘存储，在金融数据的应用场景下AI算力可以达到400P Flops，位居世界超算排名TOP500榜单。
另一家百亿量化私募黑翼资产的人士也向记者表示，“我们推出了面向海内外硕博毕业生的招聘计划，旨在吸引那些具备扎实数理基础和编程能力的量化策略研究员、机器学习研究员以及量化开发工程师。”
量化私募极重视人才，那么量化私募喜欢什么人才？
黑翼资产表示，对于量化策略而言，具备AI背景的人才能够协助开发更为先进的算法和模型，有助于优化交易执行、加强风险管理，并识别出新兴的市场机会。
“自2017年以来，我们就开始布局人工智能领域，并组建了AI算法团队。近几年，我们一直在培养和储备数据分析和机器学习人才。”据黑翼资产人士介绍。
上述黑翼资产人士表示，在用人标准上，公司更青睐深刻理解机器学习、深度学习技术，并且内心充满热爱和好奇心的AI人才。如果具有海内外知名AI相关实验室、研究所以及公司的研究实习经历，有丰富的研究成果，在国际顶会或期刊发表过相关论文，或有ACM/IOI NOI/Top Coder/Kaggle等算法竞赛获奖经历会更加分。
竞争与挑战
“随着DeepSeek的兴起，量化私募积极拥抱AI技术，显示了金融领域对AI前景的广泛认可。”排排网财富理财师曾衡伟说。
格上财富研究员关晓敏介绍，AI在量化策略中的运用大概可以追溯到十年前，运用也非常广泛。由最开始简单的挖掘因子到现在在量化策略研究的各个步骤上面的运用，包括数据处理、预测模型、风险管理等。
“量化策略依赖于大量的量价、基本面、另类等数据以及算法去进行投资决策，而AI可以在传统的人工挖掘因子，线性模型的基础上面，带来一些不一样的变化，比如可以处理更大量的数据，更复杂的算法，从而去寻求一些不一样的阿尔法。”郑晓敏说。
AI技术为量化私募赋能，曾衡伟认为包括六大方向：优化投资决策，通过大数据和机器学习挖掘市场模式；强化风险控制，实时监测风险并调整投资组合；提升交易执行效率，减少成本；深化数据挖掘，快速提取有价值信息；创新客户服务与产品，提升体验；以及提高运营效率，自动化日常任务。
不过，AI对私募来说，也是一把双刃剑。
一方面，AI提升量化机构竞争力，拓展业务边界至金融科技等领域，优化资源配置，推动行业创新。
但另一方面，AI也存在技术门槛高、数据安全与隐私保护、模型风险及人才竞争等挑战。
比如，头部量化机构通过AI构建“技术护城河”，如九坤、宽德等通过差异化布局抢占先机，而中小机构则面临技术门槛和人才竞争压力。
曾衡伟认为，未来，AI技术将进一步推动量化投资智能化、精准化，深化科技与金融的融合。
“量化机构需加大技术投入，培养专业人才，强化风险管理，并在创新应用上积极布局，以在AI时代保持竞争优势。”曾衡伟说。
关晓敏认为，量化私募布局AI是未来的发展趋势，在策略创新、技术门槛、风险控制、数据处理等更多方面、更细微之处进行布局和运用。
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