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文艺复兴科技公司:一群颠覆华尔街的数学家

[2017-07-07 09:35:18] 来源:星洲财经 点击量:
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导读:  詹姆斯・西蒙斯,名不见经传的对冲基金王,世界公认量化交易的鼻祖。从1988年至2015年,西蒙斯管理的大奖章基金的净年均收益率约为40%,同期巴菲特的伯克希尔每股帐面年化回报为15.94%,标准普尔500指数年化收益约为10.27%

  詹姆斯・西蒙斯,名不见经传的对冲基金王,世界公认量化交易的鼻祖。从1988年至2015年,西蒙斯管理的大奖章基金的净年均收益率约为40%,同期巴菲特的伯克希尔每股帐面年化回报为15.94%,标准普尔500指数年化收益约为10.27%,西蒙斯的投资表现高出巴菲特与标普500均超过20个百分点。

  大奖章基金历年表现

*2016年数据截至于6月30日
*2016年数据截至于6月30日

  美国金融杂志《阿尔法》公布的2015、2016年全年最赚钱的顶级对冲基金经理榜单中,西蒙斯以17亿美元与14亿美元的收益排名第一。优秀的基金业绩带来的优渥报仇,让西蒙斯侪身于全球富豪榜中,2017年富比世(Forbes)排行榜中,西蒙斯身家净资产为180亿美元,排名世界第49。

他是数学天才,与中国著名数学家陈省身联合创立了有名的Chern-Simons理论,获得过每5年一次的数学领域最高荣誉-全美数学科学维布伦(Veblen)奖。他对华尔街嗤之以鼻,靠自己独立开发的一套量化投资“模型”而屡获成功,开辟了一条另类的量化投资之路。

  他是数学天才,与中国著名数学家陈省身联合创立了有名的Chern-Simons理论,获得过每5年一次的数学领域最高荣誉-全美数学科学维布伦(Veblen)奖。他对华尔街嗤之以鼻,靠自己独立开发的一套量化投资“模型”而屡获成功,开辟了一条另类的量化投资之路。

  用数学家的思维来看金融世界,创造了很多新奇的观点与思路,比如西蒙斯关注汽车消耗汽油的现象,他认为汽油是不会被完全用尽的,因为如果每次用掉一半,总会剩下另一半,这样下去,最后肯定有剩余。这和中国古代大思想家庄子所说的“一尺之锤,日取其半,万世不竭”。但有一点值得注意,那就是他在关注这个问题的时候,只有3岁。

  无论是西蒙斯或是他创立了文艺复兴科技公司(Renaissance Technologies),总是那么的神秘,西蒙斯很少在金融论坛上发表演讲,他最喜欢数学会议。西蒙斯曾经在一个几何学研讨会上庆祝自己的60岁生日,为数学界和患有孤独症的儿童捐钱。在发表演讲时,他更常常强调是数学使他走上了投资的成功之路。

  在充满传奇色彩的华尔街,西蒙斯和他的文艺复兴科技公司绝对是一个彻底的异类。

  “模型”是成功秘诀

  与巴菲特的“价值投资”不同,西蒙斯依靠数学模型和电脑,管理着自己旗下的巨额基金,用数学模型捕捉市场机会,由电脑作出交易决策。他称自己为“模型先生”,认为模型比个人投资可以更有效地降低风险。

  传统的定性投资,要以基本面分析研究为核心基础,对上市公司也要调研,注重和管理层的交流,并及时了解学习各类研究报告。也就是说,基金经理在综合了所有信息后,依赖主观判断及直觉来精选个股,构建组合。

  而定量投资是利用电脑帮助人脑处理大量信息。定量投资者搜集分析大量的数据后,在全市场寻找投资机会,利用电脑来筛选投资机会,将投资思想或理念通过具体指标、参数的设计体现在模型中,并据此对市场进行不带任何主观情绪的跟踪分析,借助于计算机强大的数据处理能力来选择投资,以保证在控制风险的前提下实现收益最大化。

  拥有越快的数据处理能力,越多的历史信息累积,越优秀的电脑系统专家与科学家,才能组合成完美的量化投资团队。而西蒙斯的文艺复兴科技公司,正是集合了这些精华于一身的奇迹般存在。

  一家典型的科技公司

文艺复兴科技公司:一群颠覆华尔街的数学家

  文艺复兴公司主要由3个部分组成:电脑和系统专家、研究人员以及交易人员。西蒙斯亲自设计了最初的数学模型,目前公司雇用了超过90位拥有数学、物理学或统计学博士头衔的人。大奖章基金的数学模型主要通过对历史数据的统计,找出金融产品价格、宏观经济、市场指标、技术指标等各种指标间变化的数学关系,发现市场目前存在的微小获利机会,并通过杠杆比率进行快速而大规模的交易获利。目前市场上也有一些基金采取了相同的策略,不过和西蒙斯的成就相比,他们往往显得黯然失色。

  西蒙斯的黑箱

文艺复兴科技公司:一群颠覆华尔街的数学家

  量化研究可以对这些林林总总的模型进行分析、归纳,依照历史数据进行模拟,给出各种模型的历史回报和风险。但是,数据研究到了一定的程度,最后还是要靠人为判断,判断那些过去表现优秀的模型只是数字上的巧合呢,还是有一定的道理?未来再创佳绩的可能性有多大?如果文艺复兴团队认为将来再次出现的可能性要比随机出现的大,那么就有可能将这个条件编成程序,放到计算机里面去。未来这个条件再次满足的话,计算机就可以自动进行交易。

  由于公司内部员工均被告知不能泄露交易模型与方法,因此想拿到文艺复兴当下的交易方式是一件不可能的任务,目前仅能透过西蒙斯公开的采访和诉讼,一窥关于西蒙斯的量化模型信息.

  1、市场过激反应

  市场过激反应模型是文艺复兴创始人之一施特劳斯在2007年接受采访时说的,他表示过去大奖章靠这个模型赚了很多钱。言下之意,这个模型现在已经不赚钱了,所以才能公诸于世。

  模型的原理是这样:如果某个期货的价格在开盘的时候远远高于前一天的收盘价,大奖章会卖空这个期货;相反的,如果开盘价远低于的收盘价,那么大奖章就会买入。

  这个模型针对的是市场对于新的消息常常反应过激的现象,相同的交易方法在很多的书籍上也有提过,肯定有很多人专门做这样的交易,因此现在用这个简单的形式赚钱的可能性已经不太大了。

  2、套利交易

  这类模型是西蒙斯自己于2000年11月接受采访时透露过的。

  如果美国政府债券长期债券的折价远远高于短期债券的折价,那么买入长期债券,抛售短期债券赚取套利机会。

  西蒙斯当时承认,像这样的机会现在已经不存在了,因为有很多像长期资本管理这样的公司专门做这样的生意。美国政府债券交易市场是交易量非常大、信息流动很迅速的市场,这样的套利机会的确寥寥无几,其他西方发达市场的政府债券也情况类似。所以基本上可以肯定,大奖章现在不做这类交易了。

  或许在一些新兴市场的国家债券市场上,这样的机会仍然可能存在,但大奖章基金只投资流动性比较好的产品,因此推测大奖章投资新兴市场债券的可能性也比较低。

  3、趋势和联动性

  这个模型也是西蒙斯自己于2000年提过的。

  追踪商品市场的中、长期趋势。但是西蒙斯表示这类中长期的趋势基本上已经不存在了,即便存在能赚到钱的机会也不大,原因也是很多人都在做这类套利,所以机会就没有了。

  4、偏门信息源

  这是在2004-2007年间文艺复兴诉讼千禧公司以及两名前雇员的案件之中透露出来的。

  使用交易量信息和其他不太常用的信息源。使用交易量数据来辅佐预测未来的价格变化并不稀罕,很多投资人都会参考过去一段时间某只股票或者期货的交易量来进行交易决策。但是这个方法在一些柜面市场交易的产品上可能做不到,因为没有公开的交易量数据。另外,交易量数据反映的只是已经成交的交易量,但是从某种角度来讲,那些可能成交但是还没有成交的交易包含更为重要的信息,因为它们还没有做成,将来做成的可能性仍然存在,做成的话会影响股价未来的走势。但却很少有人会去关心没有做成的交易。

  在沃尔夫冰反诉讼复兴技术的文件中,沃尔夫冰声称文艺复兴公司要求他开发一套交易程序,这个程序能够通过分析限价买卖指令表数据而对下一步价格变化进行预测。限价买卖指令是一类比较常用的交易指令,投资人限定在某个价位买入或者卖出一定数量的股票或其他工具。股票交易所会及时公布这类数据,交易人在下单的时候能够看到在当前买入卖出价的上下方都有多少买人、卖出的限价指令,这样他也能够对价格的下一步变化做出一些判断。但是对一些交易量很大的股票或者其他工具来说,限价买卖指令表是一个非常庞大的数据库,而且投资人在不断增加删减或者调整买卖指令,所以指令表还在不停变化,一般的投资人看到的只是这个表格很小的一部分。要想从这个庞大而且不停变化的数据中看出风景,同时在最短的时间内发出生杀指令,这不是人脑能够完成的,也不是一般的量化模型和电脑系统所能够做到的,而文艺复兴无论在量化模型还是在电脑系统这两个方面都远远领先同行,因此它拥有得天蚀厚的优势。

  文艺复兴通过某种统计算法来快速综合限价买卖指令表里的各种信息,能够很快判断出在不同价位不同数量的限价买卖指令对目前的股价究竟是推还是拉,还能够判断出如果股价真是达到了某个或者多个限价买卖指令,这些交易被执行之后,股价又可能会有什么样的连锁反应。使用别人很少使用的信息来进行分析、判断和交易的做法是文艺复兴科技长盛不衰的一个重要因素。

  模型的新陈代谢

  除了上面所说的之外,西蒙斯接受采访时的另外一席话也是值得思考的。他表示,起初建立大奖章基金的时候试图捕捉的市场异象,到目前仍然存在,不过它们都有些弱化。在这种情况下,必须加大交易的幅度与新的交易策略。每个新的交易策略被提出来之后,我们就在内部讨论,这究竟是一个全新的交易策略呢,还是包括在我们已经有的模型里面了?这时候就需要使用统汁测试的方法来判断这个所谓新的交易策略究竟是不是新的。如果真是新的,我们下一步的工作就是确定给这个新的交易策略多少权重。这就又给我们的模型体系新加了一层。我们会不断给我们的模型添加新的内容的。

  不断思考与创新,是文艺复兴30年来能维持各种神话传说的不二法门!