探秘量化私募的AI布局：从人才招募到技术研发，AI浪潮下量化私募的布局与挑战

本文将深入探讨量化私募在AI领域的布局情况，包括不同量化私募机构在AI实验室、人才招聘、技术研发等方面的举措，同时也会分析AI给量化私募带来的机遇与挑战等多方面内容。

在21世纪的今天，量化私募领域正因为DeepSeek而备受瞩目，众多量化私募机构纷纷加快了在人工智能方面的布局步伐。据21世纪经济报道特约记者庞华玮广州报道，当前这一现象在行业内十分显著。就拿近期的情况来说，百亿量化私募宽德投资为旗下的智能学习实验室积极招募贤才，这一举措表明他们在人工智能领域想要大展拳脚的决心。与此同时，量化私募巨头九坤投资也没闲着，它与微软团队携手发布了与AI相关的论文，这无疑是在AI布局上的又一重要动作。业内人士指出，量化私募机构在AI领域的布局正在加速，主要体现在技术研发、人才储备、算力投入以及场景应用等多个关键方面。我们可以看到，除了孵化DeepSeek的幻方量化之外，还有不少百亿量化私募，像九坤投资、明汯投资、黑翼资产、宽德投资等，它们都在AI方面进行了大量的布局工作，例如建立AI实验室和进行人才储备等。不仅仅是头部的量化私募，其他的量化机构也在加紧发展AI应用。一位量化人士向21世纪经济报道记者透露：“DeepSeek的R1、R2版本是免费的，这就促使各家量化机构去尝试边际优化。”他还表示：“主要的方向是在强化深度学习方面多做挖掘，同时顺带进行全链条最优化，比如利用AI技术来优化因子挖掘、策略优化以及风险管理等工作。”在AI实验室与人才招聘方面，最近有多家知名的量化私募正在积极寻找与人工智能相关岗位的人才。2月24日，规模达400亿的量化私募宽德投资旗下的“WILL智能学习实验室”开始招聘AI人才，其招聘方向聚焦于通用型超级助手，招募的岗位为AI研究员和工程师。他们发出诚挚的邀请：“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。”而且目标不仅仅局限于金融场景，还向更广泛的人工智能领域拓展，招聘形式包括全职或实习，校招或社招均可。另外，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，蒙玺投资旗下的AI Lab实验室成立之后，就开启了实习生的招募工作。从其招聘简介来看，主要招聘的对象是机器学习研究员（AI），岗位职责主要有三项：一是将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，并尝试将其应用在量化金融领域；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，从中找出相关的趋势和规律。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。当量化机构在积极招揽人工智能人才的时候，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论文引起了广泛的关注，这篇论文名为：Logic - RL: Unleashing LLM Reasoning with Rule - Based Reinforcement Learning。据了解，这篇论文主要是由微软亚洲研究院、九坤投资和其他独立人员共同撰写。该论文成功复现DeepSeek - R1的工作，并且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。在论文中提到，受到DeepSeek - R1成功的启发，他们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已经积累了多年的技术储备。从2020年开始，他们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，公司还在2021年与粤港澳大湾区数字经济研究院合作成立了“九坤 - IDEA”联合实验室，在数字金融领域探索合作与发展的新模式。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，还在多个细分领域进行了多元化的研究拓展，目的是构建更为全面的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了投研中心，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经拥有数千张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。”量化私募非常重视人才，那么量化私募到底喜欢什么样的人才呢？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，这有助于优化交易执行、加强风险管理，并且能够识别出新兴的市场机会。据黑翼资产人士介绍：“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。”该人士还表示，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，或者有ACM/IOI NOI/Top Coder/Kaggle等算法竞赛获奖经历，那就更具优势了。在竞争与挑战方面，排排网财富理财师曾衡伟表示：“随着DeepSeek的兴起，量化私募积极拥抱AI技术，这显示了金融领域对AI前景的广泛认可。”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，而且运用非常广泛。从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。郑晓敏也表示：“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。”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。然而，AI对于私募来说就像一把双刃剑。一方面，AI提升了量化机构的竞争力，将业务边界拓展到金融科技等领域，优化了资源配置，推动了行业创新。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。例如，头部量化机构通过AI构建“技术护城河”，像九坤、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。他还表示：“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。”关晓敏也认为，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。

量化私募机构在AI领域布局加速，众多百亿量化私募在AI实验室、人才储备等方面积极行动。如宽德投资招聘AI人才、九坤投资发布AI论文等。同时，量化私募重视AI人才的招募，各有自己的用人标准。AI为量化私募带来多方面赋能，但也存在诸多挑战，如技术门槛、数据安全等，不过量化私募布局AI是未来发展趋势，机构需积极应对挑战保持竞争优势。