“量化之神”西蒙斯退位,解密金融模型和量化投资帝国

2021-01-19 23:16:48 李柄增一跟势交易

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前言在为自己、员工和客户创造了巨额财富之后,即将在下一次生日跨过这一门槛的西蒙斯,将辞去其600亿美元规模的对冲基金文艺复兴科技公司(Renaissance Technologies,以下简称“文艺复兴”)董事长一职。

“我相信是时候了,”西蒙斯在写给投资者的信中写道。经过了数年的酝酿,信件的出现正式标志着这位神秘对冲基金“掌门人”退出。

数学家出身的“掌门人”

吉姆•西蒙斯是历史上最伟大的对冲基金经理之一,在全球投资业内,他的名气并不亚于索罗斯,更是被认为是保尔森、达

利欧这些业内领军者的前辈。

他曾帮助开创了钟爱数学和计算机的量化投资领域,该领域已在华尔街占据主导地位,被誉为 “量化基金之王”。

图片|来源于网络

2020年,詹姆斯·西蒙斯以235亿美元财富位列《2020福布斯美国富豪榜》第23位。

在扬名华尔街之前,西蒙斯的另一个身份早已获得全世界的肯定,那就是数学家。年仅23岁的西蒙斯获得加州大学伯克利分校数学博士学位,一年后出任哈佛大学数学系讲师。

在完成个人数学事业成就期间,创立了对数学和物理学影响深远的“陈一西蒙斯规范理论”。用数学理论证实了爱因斯坦相对论描述的扭曲空间确实存在。

西蒙斯有一个非常出名的童年故事,就是他思考汽车油箱里的油既然是用完一半还剩一半,那么为什么有一天油量会耗尽。这个故事在西方叫做芝诺悖论,在东方就是“日取其半万事不竭”,当然这一点西蒙斯不值得骄傲。

从这个故事里我们能看出西蒙斯的数学天赋爆表,他也不负众望,考到了麻省理工学院去读数学系,他用了四年时间完成了本科和硕士学位,接下来跑到加州大学伯克利分校念数学博士,主攻拓扑 方向。

这样的人生经历就是我们父母口中常说的“别人家的孩子”,1967年西蒙斯决定到纽约州立大学石溪分校出任数学系主任,之所以一下子就拿到这么高的职位,是因为这个学校是新建起来的,以前这所学校没有数学系。不过西蒙斯自己倒是也不负众望,现在纽约州立大学石溪分校的数学系已经是全美的数学圣地。

1976年西蒙斯达到了他在学术界的巅峰,拿到了维布伦奖,这个奖每五年评出一次,是几何学界的诺贝尔奖,这一年他38岁。

当然这个时候西蒙斯完全可以颐养天年,每年参加一下学术界的年会,到各个论坛发表一些高谈阔论就好了,但是他没有,反过来他觉得学术界的节奏太慢,一篇成果很久都出不来,所以他决定改行,而方向就是那个曾经让他小赚一笔的交易界。

创立文艺复兴科技公司

1982年,西蒙斯在纽约成立了文艺复兴科技公司,1988年3月,其创立了第一支基金产品——大奖章基金,在1989年——2009年间大奖章基金平均年回报率高达35%。

较同期标普500指数年均回报率高20多个百分点,索罗斯和巴菲特的操盘表现高出10余个百分点。即便是在2007年的次贷危机中,该基金的回报率仍高达85%。

西蒙斯的公司在华尔街算是很特别的公司,在300余名员工中,没有一位是金融相关的背景。就连西蒙斯本人,也只是以“数学家”自居,很少参与金融界活动。

20年来,西蒙斯的复兴科技对冲基金在全球市场进行交易,并且使用了复杂的数学模型去分析并执行交易,其中很多过程已经完全自动化了。复兴科技公司使用了程序模型来预测那些易于交易的金融工具价格。这些程序模型的建立是在大量数据收集之后,通过寻找那些非随机行为来进行预测。

到1999年12月底的11年来,大奖章基金累计的回报是2478.6%,是原资产的25倍。依据对冲基金观察家Antonie Bernheim的数据,在同时期的离岸基金中,仅次于此的是乔治索罗斯的量子基金,而他的回报率在1710.1%。在2009年,大奖章基金名列获利最高的对冲基金之首,获利超过10亿美金。

大奖章基金的投资范围有着严格的限制,投资的产品必须符合3个条件:“必须在公众市场上交易、必须有足够的流动性、必须适合用数学模型来交易。”

正因为如此,大奖章基金不包括创投基金,不涉足未上市公司股份,而一些小公司的股票、创业板股票也不包括在内,而适合用数学模型交易的品种一般来说要求有比较多,有比较准确的历史价格、交易量等。

从2002年底至2005年底,规模为50亿美元的大奖章基金已经为投资者支付了60多亿美元的回报。1990年大奖章的净回报为55.9%;翌年39.4%;之后的两年分别是34%和39.1%。

1994年,美联储连续6次加息,而大奖章基金净赚了71%;2000年,科技股股灾,标普指数下跌了10%,大奖章基金更是大获丰收,净回报98.5%;2008年,全球金融危机,各类资产价格下滑,大部分对冲基金都亏损,而大奖章赚了80%。

解码金融模型

在一次采访中,西蒙斯引用“有效市场”(efficient market)的理论说,其实数据里面什么也没有。比如价格数据会预示未来的种种情况,所以某种程度上说价格总是对的,但事实上不是。包括历史数据在内,数据里有一些异常情况。

不过渐渐地,西蒙斯领导的团队发现了越来越多的异常情形。其中没有一种应该作为极端异常的情形排除在外,忽略不计。它们属于细微的异常。将这类微妙的异常集合在一起,就可以开始准确预测某些事。

投资者最关心的莫过于,模型有多精密?是那种方程式和算法的庞然大物,还是些简单的东西?

西蒙斯说,今天的模型系统相当精密,可那也不是一大堆堆砌在一起,它应该算“机器学习”。其过程类似于:

你发现一些可以用于预测的模式,会猜测哪些是有预见性的,接着就在电脑上测试,测试结果可能是你猜对了,也可能猜错;接下来,你利用长期历史数据、价格数据等信息做测试;最后把它们加入系统,如果有效就留在系统里,无效就剔除。

因此,西蒙斯认为,系统不存在什么精密的方程式,至少在预测这个环节没有。但预测不是系统唯一的环节,还必须了解交易时的成本,一旦交易就可能影响市场动向。普通散户买个200股还不会怎么影响,可要是你想买20万股,就会推升价格。

那么问题来了:价格会被你推高多少?会不会因为那么做过于扭曲市场,让你自己也没法获利?所以必须了解成本,必须明白怎样尽量减少波动,减少自己所有持仓的波动。西蒙斯说,满足这部分要求,得用一些非常复杂的应用数学,也不是什么惊天动地的高深学问,可是很复杂。

采访者又问:这个模型是只涉及数学领域,还是多个领域?

西蒙斯没有透露具体用了哪些理论,而是说大部分用到统计学,还有些概率论。模型的研究范围很广泛,涉及各类可能有效的事物。

它是个大电脑模型,由一个主模型控制一定规模的资金,但不会控制庞大的资金,因为那样会太影响市场。主模型操纵的规模在合理的范围内,永远不会变成独霸市场的大怪兽。毕竟,要是一家独大也就没有对手方了。

去年文艺复兴亏损超30%

尽管这些年文艺复兴的量化基金一直运营得不错,但在动荡的2020年,文艺复兴的定量模型似乎也没能逃脱多数量化基金的命运。

相关报道显示,文艺复兴的公共基金去年亏损超过30%。文艺复兴的资管规模为近600亿美元,较前一年的750亿美元资管规模大幅缩水。

但值得注意的是,该公司只对员工开放的“大奖章基金”(Medallion fund)在去年全球市场大动荡中飙升了76%。Medallion是首批量化基金之一,历史上的年平均回报率约为40%。

年龄最没价值,活出生命才有意义

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