西蒙斯的量化投资

㈠ 为什么西蒙斯那么厉害，却没有巴菲特出名

西蒙斯复的大奖章基金，在制金融领域如雷贯耳，被称为神奇基金。只是基金封闭式运作，不接受外来投资人。 西蒙斯在华尔街和金融界也非常出名，只是不被中国民众所熟知。
至于为何不被中国民众所熟知， 一来，西蒙斯一直以数学家自居，非常低调，很少参与金融界的各项活动。基金公司招聘的人员也很少是金融专业人士，多数是数学、统计和科技背景的员工。
二来，与量化投资的特性有关（参照前文《艾玛理财】27年年均净收益40%，他的投资秘诀是...？》）。
量化投资需要靠大量的数学、统计学和概率学做底子，一般人无法做到。每间公司的量化模型都是独门秘籍，无法被人了解和拷贝。反之，巴菲特的价值投资、滚雪球理念，都容易被人理解和学习，也就传播得更广。

㈡ 詹姆斯·西蒙斯的人生事迹

数学天才
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。1961年，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。1968年，西蒙斯前往纽约州立石溪大学出任数学系主任，那一年他仅30岁。
西蒙斯在石溪大学做了8年的纯数学研究，其间与华裔知名数学家陈省身联合创立了对数学和物理学影响深远的Chern-Simons理论。1976年，西蒙斯摘得数学界的皇冠——全美维布伦（Veblen）奖，其个人数学事业的成就也就此达到顶峰。
壁虎式投资法
所谓“壁虎式投资法”，是指在投资时进行短线方向性预测，同时交易很多品种，依靠在短期内完成的大量交易来获利。用西蒙斯的话说，交易“要像壁虎一样，平时趴在墙上一动不动，蚊子一旦出现就迅速将其吃掉，然后恢复平静，等待下一个机会。”
无论是1998年俄罗斯债券危机，还是本世纪初的互联网泡沫，大奖章基金历经数次金融危机，始终屹立不倒，令有效市场假说都黯然失色。对此业内人士普遍认为，西蒙斯的不败神话主要得益于其“壁虎式投资法”。
转战投资界“第二战场”二十年后，西蒙斯用一系列数据证明了自己的成功：1989年到2009年间，他操盘的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，比“金融大鳄”索罗斯和“股神”巴菲特的操盘表现都高出10余个百分点。即便是在次贷危机爆发的2007年，该基金的回报率仍高达85%。
赚钱赛过巴菲特
沃伦·巴菲特是投资界人尽皆知的“股神”，但可能很多投资者不知道詹姆斯·西蒙斯。这位创造了华尔街投资神话的传奇人物管理的大奖章基金的平均年收益率比巴菲特还要高得多，其超越巴菲特的秘密武器就是量化投资。据联合证券基金研究小组日前发布的研究报告，量化投资的传奇人物--西蒙斯管理的大奖章基金从1989到2007年间的平均年收益率高达35%，而股神“巴菲特”在同期的平均年回报也不过约为20%。即使2008年面对全球金融危机的重挫，“大奖章”的回报也高达80%。
截至2010年9月，詹姆斯·西蒙斯的个人净资产达85亿美元。

㈢ 【策略】量化对冲的三种策略

期货市场行情瞬息万变，交易本身也蕴含极大风险。不过，投资并非一定是“刀口舔血”，通过数据分析和特定的交易软件，投资者也可获得稳定的收益。如今进入衍生品时代，量化对冲交易将成为投资者的核心策略。

▌市场有波动就能赚钱

2011年底，国际大宗商品市场的波动越来越多地显示出资金面的重要性，而非传统的基本面在决定市场波动。这种新变化，使投资者越来越依赖资金的分析来做出决策，这也在一定程度上推动了量化对冲交易的发展。

所谓量化投资，其本质就是利用数据和模型来进行投资决策工作。东方证券资深分析师丁鹏表示，目前国内的量化对冲交易仍处于起步阶段，但国际市场上早已不乏成功案例。如在美国，由“对冲基金之王”詹姆斯·西蒙斯管理的“大奖章”基金连续20年年均盈利达35%。西蒙斯的主要策略就是利用强大的数学模型和计算机软件，通过对历史数据的相关性分析来预测未来，在全球市场的不同产品中进行高频交易，赚取微小的波动差，从而获取一个稳健持续的收益。

丁鹏指出，对冲交易更多的属于中性策略，不太受到牛熊市大环境的影响，只要有波动就能赚钱。他认为，投资的暴利时代已经结束，在衍生品时代，虽然市场操作的难度大大增加，但稳健盈利将会成为资产管理的核心竞争力，且绝对收益产品也将变成高净值客户的追求。因此，量化对冲交易将成为获取绝对收益的核心。

丁鹏表示，目前国内市场应用较多的还是期现的套利交易，而实际上，量化的概念包括期货、期权套利及算法交易等。以股指期货套利为例，其基本概念是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或同时进行不同期限、不同（但相近）类别股票指数合约交易来赚取差价的行为，其主要方法包括期现、跨期、跨市、跨品种套利等。

而期权套利的优点在于收益无限的同时，风险损失却有限，因此很多时候利用期权取代期货来做空，进行套利交易，比单纯利用期货套利具有更小的风险和更高的收益率。其主要方法包括股票—期权套利、转换套利、跨式套利、宽跨式套利、“蝶式”套利和“飞鹰式”套利等。

▌量化对冲三种交易策略

流动性回扣交易

为争取更多的交易订单，美国所有的证券交易所都为那些创造流动性的券商提供一定的交易费用回扣，通常为0.25美分/股。不论买单还是卖单，只要交易成功，交易所即向该流动性的原始提供券商支付回扣，同时向利用该流动性进行交易的券商征收更高的费用。随着这种激励机制的普及，越来越多以专门获取交易回扣为赢利目的交易策略便应运而生。

例：假设机构投资者的心理成交价格在30-30.05美元。如果交易系统中的第一个买单（如100股）配对成功，以30美元成交。这样，交易系统中第二个买单（如500股）便显示出来。假设该买单也配对成功，以30美元成交，根据上述交易信息，专门从事流动性回扣策略的高频交易者的计算机系统即可能察觉到机构投资者其他后续30美元买单的存在，遂迅速采取行动，报出价格为30.01美元的买单100股。毫无疑问，那些曾以30美元出售股票的券商更愿以30.01美元的价格出售给该回扣交易商。

交易成功后，回扣交易商立刻调整交易方向，将刚刚以30.01美元购得的100股股票以相同价格，即30.01美元挂单卖出。由于30美元股价已不复存在，故该卖单很可能被机构投资者接受。

这样一来，尽管回扣交易商在整个交易过程中没有赢利，但由于第二个主动卖单给市场提供了流动性，从而获得交易所提供的每股0.25美分的回扣佣金。不言而喻，回扣交易商所获得的每股0.25美分的盈利是以机构投资者多付出的1.0美分为代价的。

猎物算法交易

在美国，超过一半的机构投资者的算法报单遵循国家最佳竞价原则。根据该原则，当一个报单由于价格更为优先，从而在排序上超过另一个报单时，为能成交第二个报单，常常调整股价并与前者保证一致。事实上，一只股票的算法报单价格常以极快的速度相互攀比追逐，从而使该股票价格呈现出由高到低、由低到高的阶段性变动趋势，这也正是在实际交易中经常看到数量有限的100股或500股小额交易常常将股价推高或拉低十美分至几十美分的原因。

所谓猎物算法交易策略，就是在对上述股价变动历史规律进行研究的基础上而设计，即通过制造人为的价格来诱使机构投资者提高买入价格或降低卖出价格，从而锁定交易利润。

例：假设机构投资者遵循国家最佳竞价原则，且心理成交价格在30-30.05美元。像上例中流动性回扣交易商一样，猎物算法交易商用非常相似的程序和技术来寻找其他投资者潜在的连续算法订单。在计算机确认价格为30美元的算法报单的存在后，猎物算法交易程序即发起攻击：报出价格为30.01美元的买单，迫使机构投资者迅速将后续买单价格调高至30.01美元。然后猎物算法交易商进一步将价格推高至30.02美元，诱使机构投资者继续追逐。

以此类推，猎物算法交易商瞬间将价格推至机构投资者能接受的价格上限30.05美元，并以此价格将股票卖给后者。交易商知道30.05美元的人为价格一般难以维持，从而在价格降低时补仓赚取利润。

自动做市商交易

做市商的主要功能即为交易中心提供交易流动性。与普通做市商一样，自动做市商高频交易者通过向市场提供买卖订单来提高流动性。不同的是，他们通常与投资者进行反向操作。自动做市商高频交易者的高速计算机系统，具有通过发出超级快速订单来发现其他投资者投资意向的能力。比如，在以极快速度发出一个买单或卖单后，如果没有迅速成交，该订单将被马上取消。然而，如果成交，系统即可捕捉到大量潜在、隐藏订单存在的信息。

例：假设机构投资者向其算法交易系统发出价格在30.01-30.03美元之间的系列买单，外界无人知道。为发现潜在订单的存在，自动做市商高频交易者的高速计算机系统以30.05美元的价格发出一个100股的卖单。由于价格高于投资者价格上限，因此没引起任何反应，该卖单被撤销；计算机又以30.04美元再次探试，还是没引起反应，该卖单也被撤销；计算机再以30.03美元探试，结果交易成功。

基于此，计算机系统即意识到一定数量价格上限为30.03美元的隐藏买单的存在。于是，运算功能强大的该计算机系统随即发出30.01美元的买单，并利用其技术优势赶在机构投资者之前进行成交，然后再以30.03美元的价格反卖给机构投资者。

㈣ 解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事的介绍

《解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》由机械工业出版社于2010年1月1日出版。本书讲述詹姆斯·西蒙斯，基金领域的拓扑学大腕，成功取代保尔森的对冲之王，20年内最佳赚钱基金经理，在投资界掀起了一场量化投资的狂潮。《解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》用轻松、幽默的讲故事手法，解读了西蒙斯量化投资“黑箱”之内的秘密。通过深入浅出地回顾西蒙斯的投资布阵，比较西蒙斯与巴菲特投资模式的迥异，分析投资领域技术分析方法和宏观分析方法的优劣，《解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》带我们走近了20年中平均每年总回报为80%的大奖章基金，看看它如何能将1万元变成1亿元。用数学公式打败市场，投资并非悬而未决的事情——这就是《解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》揭示的投资之道。

㈤ 求问如何得到长期稳定收益

海成投资 经过上面一节的阐述，你一定明白了长期稳定收益的重要性．不过，理论上喊得再好听实际中做不到也是徒劳的，大多数人都不是巴菲特那样的天才投资家，那么在股海搏击中，我们通过什么方法来获得长期的稳定收益呢？ 行为金融学观点：有限理性 现代兴起的行为金融学认为，投资者并不像传统理论模型中预测的那样具有完全理性，许多投资者具有某种情绪，决策时受到无关信息的影响，是有限理性的，投资者情绪和认知偏差的存在使得投资无法做到理性预期、风险回避和预期效用最大化，从而导致市场无效、资产价格偏离价值。 行为金融学提出的有限理性尤其适合于中小投资者．散户在投资过程中面临时间、精力、信息和经验的约束，能够做出的理性思维和判断是十分有限的，这决定了散户在投资过程中承受了相对于机构等主力投资者而言更大的投资风险，亏损的概率远大于拥有信息和资金优势的主力． 单枪匹马，赵子龙在长坂坡可以七进七出曹营而毫发不伤，投资者或许也能偶尔做到．但是如果天天这样单枪匹马地做孤胆英雄，赵子龙即使不被打死也会被累死．注定了长期处于弱势地位的中小投资者，究竟应该如何来摆脱这种无奈而尴尬的局面呢？ 我们把目光投向量化投资方式和程式化交易。 量化投资方式和程式化交易 炒股是一项庞大而复杂的系统工程，需要大量的时间、精力和信息才能做出相对合理的判断和决策，而这正是中小投资者所欠缺的。在这样的前提条件下，投资决策很可能是盲目的充满不确定性的，因此也是具有巨大风险的，很显然，这并不能帮助我们获取长期的稳定收益。 还记得上节中詹姆斯61西蒙斯的例子吗？他通过电脑交易系统捕捉市场中的交易机会．这是典型的通过量化投资方式和程式化交易来取得丰厚投资回报的案例．不要认为西蒙斯拥有比别人更多的＂内幕消息＂(因为在美国严厉的监管下这样做要冒的风险实在太大)，也不要认为他掌管的资金实力雄厚(在美国的资本市场，对冲基金的规模远不及其他的一些机构如养老基金)，既没有信息优势又没有资金优势的西蒙斯，就是通过数学建模实现了量化投资方式和程式化交易，从而站在了广大投资者的巅峰之上。 因此，只有通过量化的投资方式，通过一种程式化的交易方法，才能使得投资行为建立在明确的可量化操作的基础上，其风险收益才可以得到平衡，并由此产生稳定的长期收益。 放眼国内市场，真正做到量化投资方式和程式化交易的交易软件少之又少，绝大多数的交易软件能够提供历史数据和即时行情，先进一点的能够提供各种买点和卖点信息．不过这样的买点和卖点(即所谓B/S点)常常自相矛盾，一旦行情发生改变立刻失去作用．散户需要的不是简单的根据某些技术指标就产生买卖点的软件，而是有坚实的投资理论做基础，能够真正实现量化投资方式和程式化交易的交易系统。 散户面临的投资决策问题可以概括为这样几个方面：何时买、何时卖、买什么、卖什么、买多少、卖多少，在既有的本金范围中，如何控制好仓位和投资品种搭配．最好的B/S点软件只不过能够偶尔解决前２个问题，而后面的问题则完全留给了无助的散户自己．当软件发出买入信号，而这时大盘点位又处于历史高位，做决策的您应该全仓杀入还是半仓杀入？应该单买一个还是买几个相互搭配？这些问题不解决，投资决策就是盲目的，而盲目的后果往往就是亏损。 真正做到量化投资方式和程式化交易的交易系统，不仅应该发出买卖信号，更应该在资金管理、投资品种搭配、自动止损止盈等方面都有出色的表现．在本章第一节所提出的众多散户面临的常见问题都应该通过这样的交易系统来规避和解决，只有这样，通过这样的系统做出的投资决策才是令人放心的，才能够真正地实现长期稳定收益的投资理念。 对积理论和对积交易系统 本书的目的在于帮助投资者找到一种能够通过量化投资方式和程式化交易从而实现长期稳定收益的途径．在本书的下面内容中，我们将为您展现最新的研究成果：对积理论，以及在这一理论基础上开发出的对积交易系统。 通过大量严密的测试工作，我们确认对积交易系统能够解决上文中提到的投资者所面临的投资决策问题，具体的理论内容和系统展示将在全书的下面部分详细地展现出来。搜狐证券声明：本频道资讯内容系转引自合作媒体及合作机构，不代表搜狐证券自身观点与立场，建议投资者对此资讯谨慎判断，据此入市，风险自担。[我来说两句]

㈥ 量化交易是什么时候推出来的

量化投资的产生(60年代) 1969年，爱德华·索普利用他发明的“科学股票市场系统”（实际上是一种股票权证定价模型），成立了第一个量化投资基金。索普也被称之为量化投资的鼻祖。
量化投资的兴起(70~80年代) 1988年，詹姆斯·西蒙斯成立了大奖章基金，从事高频交易和多策略交易。基金成立20多年来收益率达到了年化70%左右，除去报酬后达到40%以上。西蒙斯也因此被称为"量化对冲之王"。
量化交易的繁荣(90年代) 1991年，彼得·穆勒发明了alpha系统策略等，开始用计算机+金融数据来设计模型，构建组合
拓展资料：
量化交易是怎么产生的？第一个采用量化交易的人是谁？为什么量化交易可以传得这么快？量化交易未来的路在哪里？ 产生生命的基础条件是有机物和水。产生量化交易的基础条件则是20世纪80年代以来，计算机的普及和算力的提升。
第一个采用量化交易的人是谁，他是赚是亏？我们都无从得知，但量化交易的概念流传了出来。达尔文的《物种起源》已经是今天的经典书籍，主要阐述了物竞天择，适者生存的思想。一种事物的兴起，往往是它适应了环境，而交易员群体正是一个特殊的群落，竞争激烈。量化策略在这个环境当中表现出了种种优势，从而迅速传播，并迅速蔓延。
用量化方式在构建构建交易系统时基于数据进行精准统计，因此具备较高的可信度。借助计算机的算力，在进行构建交易模型时，可以节约大量的统计时间。计算机的超快算力，也可以将决策结果在几毫秒委托到交易所。用计算替代人工下单后，可以解放交易员的盯盘时间，避免精神劳累，获得更大的自由。
基于这些优点，以及交易员对自由的追求，量化的风气或将欣欣向荣。 计算的算力再强，但没有智力，没有经验。编程即理解，只有理解通透，才能让计算机的超强算力为你服务。量化交易已经在交易员群落的竞争中显现出优势，未来没有编程能力的交易员，除非能在认知上达到极致，否则将更难取胜。

㈦ 什么是量化交易，未来前景如何知道的讲讲。

量化交易，有时候也称自动化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，避免在专市场极属度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。
在股票市场上，量化交易早不是什么新闻，在国外，七成的交易都是通过计算机决策的，在国内这个数字也接近五成。
过去的股票市场都是靠交易员手动敲键盘来操作的，难免一失手成千古恨，这种行为被戏称为“胖手指”，相比之下，量化交易则如同点石成金的“仙人指”。量化里最美的童话就是“旱涝保收”，牛市也好，熊市也罢，都能大赚特赚。
量化交易的优势：1. 严格的纪律性 2. 完备的系统性 3. 妥善运用套利的思想 4. 靠概率取胜
量化交易的风险性：首先是一二级市场“级差”风险，其次是交易员操作风险，最后是系统软件的风险。
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㈧ James Simons 是谁

詹姆斯.西蒙斯的大奖章基金，从1988年开始，平均年净回报率高达34%，同期的标准普尔指数仅是9.6%。15年来资产从未减少过。2005年，西蒙斯成为全球收入最高的对冲基金经理，净赚15亿美元，几乎是索罗斯的两倍。从1989到2006年的平均年收益率高达38.5%，净回报率已超过股神巴菲特（他以连续32年保持战胜市场的纪录，过去20年平均年回报达到20%），即使在2007年次债危机爆发当年，该基金回报都高达85%，西蒙斯也因此被誉为"最赚钱基金经理"，"最聪明亿万富翁"。

在进入华尔街之前，西蒙斯是个优秀的数学家，24岁就出任哈佛大学数学系教授。西蒙斯的文艺复兴科技公司(Renaissance Technologies Corp.)花费超过15年时间，研发计算机模型，大量筛选数十亿计单个数据资料，从中挑选出中意的证券买进、卖出。

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"，认为模型较之个人投资可以有效地降低风险。定量投资者利用搜集分析大量的数据，在全市场360度寻找投资机会，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。

定量基金经理借助系统强大的信息处理能力具有更大的投资宽度，能够最小化人的情绪对组合的影响。

巴菲特为代表的这一类投资人可以被视为定性投资。定性投资者认为现实世界是极为复杂的，经验与思考才是财富制胜之道。因此其成功的关键，不是顶级的科技，而是对市场的理解、洞悉和不随波逐流的勇气，即以"人"的因素造就财富的增值。定性投资者以深入的基本面分析研究为核心基础，辅以对上市公司的调研，和管理层的交流，及各类研究报告。其组合决策过程是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，以产生超额收益。

2005年，西蒙斯成为全球收入最高的对冲基金经理，净赚15亿美元，差不多是索罗斯的两倍；从1988年开始，他所掌管的大奖章基金年均回报率高达34％，15年来资产从未减少过。

西蒙斯几乎从不雇用华尔街的分析师，他的文艺复兴科技公司里坐满了数学和自然科学的博士。用数学模型捕捉市场机会，由电脑作出交易决策，是这位超级投资者成功的秘诀。

“人们一直都在问我，你赚钱的秘密是什么？”几乎每次接受记者采访时，詹姆斯.西蒙斯(James Simons)总会说到这句话，他似乎已经习惯了那些渴望的眼神。事实上，在对冲基金的世界里，那应该是每个人都想要了解的秘密。

68岁的西蒙斯满头银发，喜欢穿颜色雅致的衬衫，光脚随意地蹬一双loafers牌休闲鞋。虽然已经成为《机构投资者》杂志年度最赚钱的基金经理，但还是有很多人不知道他到底是谁。西蒙斯曾经和华裔科学家陈省身共同创立了著名的Chern-Simons定律，也曾经获得过全美数学界的最高荣誉。在充满了传奇色彩的华尔街，西蒙斯和他的文艺复兴科技公司（Renaissance Technologies Corp.）是一个彻底的异类。

作风低调的西蒙斯很少接受采访，不过自从他放弃了在数学界如日中天的事业转而开办投资管理公司后，二十多年间，西蒙斯已经创造了很多难以企及的记录，无论从总利润还是净利润计算，他都是这个地球上最伟大的对冲基金经理之一。

以下是一些和西蒙斯有关的数字：1988年以来，西蒙斯掌管的的大奖章（Medallion）对冲基金年均回报率高达34%，这个数字较索罗斯等投资大师同期的年均回报率要高出10个百分点，较同期标准普尔500指数的年均回报率则高出20多个百分点；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。

这个回报率是在扣除了5％的资产管理费和44％的投资收益分成以后得出的，并且已经经过了审计。值得一提的是，西蒙斯收取的这两项费用应该是对冲基金界最高的，相当于平均收费标准的两倍以上。高额回报和高额收费使西蒙斯很快成为超级富豪，在《福布斯》杂志2006年9月发布的“400位最富有的美国人”排行榜中，西蒙斯以40亿美元的身家跻身第64位。

模型先生
针对不同市场设计数量化的投资管理模型，并以电脑运算为主导，在全球各种市场上进行短线交易是西蒙斯的成功秘诀。不过西蒙斯对交易细节一直守口如瓶，除了公司的200多名员工之外，没有人能够得到他们操作的任何线索。

对于数量分析型对冲基金而言，交易行为更多是基于电脑对价格走势的分析，而非人的主观判断。文艺复兴公司主要由3个部分组成，即电脑和系统专家，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，他同时雇用了超过70位拥有数学、物理学或统计学博士头衔的人。西蒙斯每周都要和研究团队见一次面，和他们共同探讨交易细节以及如何使交易策略更加完善。

作为一位数学家，西蒙斯知道靠幸运成功只有二分之一的概率，要战胜市场必须以周密而准确的计算为基础。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。

文艺复兴科技公司的旗舰产品——大奖章基金成立于1988年3月，到1993年，基金规模达到2.7亿美元时开始停止接受新资金。现在大奖章基金的投资组合包含了全球上千种股市以及其他市场的投资标的，模型对国债、期货、货币、股票等主要投资标的的价格进行不间断的监控，并作出买入或卖出的指令。

当指令下达后，20名交易员会通过数千次快速的日内短线交易来捕捉稍纵即逝的机会，交易量之大甚至有时能占到整个纳斯达克市场交易量的10%。不过，当市场处于极端波动等特殊时刻，交易会切换到手工状态。

和流行的“买入并长期持有”的投资理念截然相反，西蒙斯认为市场的异常状态通常都是微小而且短暂的，“我们随时都在买入卖出卖出和买入，我们依靠活跃赚钱”，西蒙斯说。

西蒙斯透露，公司对交易品种的选择有三个标准：即公开交易品种、流动性高，同时符合模型设置的某些要求。他表示，“我是模型先生，不想进行基本面分析，模型的优势之一是可以降低风险。而依靠个人判断选股，你可能一夜暴富，也可能在第二天又输得精光。”

西蒙斯的所作所为似乎正在超越有效市场假说：有效市场假说认为市场价格波动是随机的，交易者不可能持续从市场中获利。而西蒙斯则强调，“有些交易模式并非随机，而是有迹可循、具有预测效果的。”如同巴菲特曾经指出“市场在多数情况下是有效的，但不是绝对的”一样，西蒙斯也认为，虽然整体而言，市场是有效的，但仍存在短暂的或局部的市场无效性，可以提供交易机会。

在接受《纽约时报》采访时，西蒙斯提到了他曾经观察过的一个核子加速器试验，“当两个高速运行的原子剧烈碰撞后，会迸射出数量巨大的粒子。”他说，“科学家的工作就是分析碰撞所带来的变化。”

“我注视着电脑屏幕上粒子碰撞后形成的轨迹图，它们看似杂乱无章，实际上却存在着内在的规律，”西蒙斯说，“这让我自然而然地联想到了证券市场，那些很小的交易，哪怕是只有100股的交易，都会对这个庞大的市场产生影响，而每天都会有成千上万这样的交易发生。”西蒙斯认为，自己所做的，就是分析当交易这只蝴蝶的翅膀轻颤之后，市场会作出怎样复杂的反应。

“这个课题对于世界而言也许并不重要，不过研究市场运转的动力非常有趣。这是一个非常严肃的问题。”西蒙斯笑起来的时候简直就像一个顽童，而他的故事，听起来更像是一位精通数学的书生，通过复杂的赔率和概率计算，最终打败了赌场的神话。这位前美国国防部代码破译员和数学家似乎相信，对于如何走在曲线前面，应该存在一个简单的公式，而发现这个公式则无异于拿到了通往财富之门的入场券。

黑箱操作
对冲基金行业一直拥有 “黑箱作业”式的投资模式，可以不必向投资者披露其交易细节。而在一流的对冲基金投资人之中，西蒙斯先生的那只箱子据说是“最黑的”。

就连优秀的数量型对冲基金经理也无法弄清西蒙斯的模型究竟动用了哪些指标，“我们信任他，相信他能够在股市的惊涛骇浪中游刃有余，因此也就不再去想电脑都会干些什么之类的问题”，一位大奖章基金的长期投资者说。当这位投资者开始描述西蒙斯的投资方法时，他坦承，自己完全是猜测的。

不过，每当有人暗示西蒙斯的基金缺乏透明度时，他总是会无可奈何地耸耸肩，“其实所有人都有一个黑箱，我们把他称为大脑。” 西蒙斯指出，公司的投资方法其实并不神秘，很多时候都是可以通过特定的方式来解决的。当然，他不得不补充说，“对我们来说，这其实不太神秘。”

在纽约，有一句名言是：你必须非主流才能入流（You have to be out to be in），西蒙斯的经历似乎刚好是这句话的注解。在华尔街，他的所做所为总是让人感到好奇。

西蒙斯的文艺复兴科技公司总部位于纽约长岛，那座木头和玻璃结构的一层建筑从外表看上去更像是一个普通的脑库，或者是数学研究所。和很多基金公司不同的是，文艺复兴公司的心脏地带并不是夜以继日不停交易的交易室，而是一间有100个座位的礼堂。每隔半个月，公司员工都会在那里听一场科学演讲。“有趣而且实用的统计学演讲，对你的思想一定会有所启发。”一位喜欢这种学习方式的员工说。

令人惊讶的还不止这些。西蒙斯一点也不喜欢华尔街的投资家们，事实上，如果你想去文艺复兴科技公司工作的话，华尔街经验反而是个瑕疵。在公司的200多名员工中，将近二分之一都是数学、物理学、统计学等领域顶尖的科学家，所有雇员中只有两位是金融学博士，而且公司从不雇用商学院毕业生，也不雇用华尔街人士，这在美国的投资公司中堪称绝无仅有。

“我们不雇用数理逻辑不好的学生”，曾经在哈佛大学任教的西蒙斯说。“好的数学家需要直觉，对很多事情的发展总是有很强的好奇心，这对于战胜市场非常重要。”文艺复兴科技公司拥有一流的科学家，其中包括贝尔试验室的著名科学家Peter Weinberger和弗吉尼亚大学教授Robert Lourie。他还从IBM公司招募了部分熟悉语音识别系统的员工。“交易员和语音识别的工作人员有相似之处，他们总是在猜测下一刻会发生什么。”

人员流动几乎是不存在的。每6个月，公司员工会根据业绩收到相应的现金红利。据说半年内的业绩基准是12%，很多时候这个指标可以轻松达到，不少员工还拥有公司的股权。西蒙斯很重视公司的气氛，据说他经常会和员工及其家属们分享周末，早在2000年，他们就曾一起飞去百慕大度假。与此同时，每一位员工都发誓要保守公司秘密。

近年来，西蒙斯接受最多的质疑都与美国长期资本管理公司(LTCM)有关。LTCM在上世纪90年代中期曾经辉煌一时，公司拥有两位诺贝尔经济学奖得主，他们利用计算机处理大量历史数据，通过精密计算得到两个不同金融工具间的正常历史价格差，然后结合市场信息分析它们之间的最新价格差。如果两者出现偏差，电脑立即发出指令大举入市；经过市场一段时间调节，放大的偏差会自动恢复到正常轨迹上，此时电脑指令平仓离场，获取偏差的差值。

LTCM始终遵循“市场中性”原则，即不从事任何单方面交易，仅以寻找市场或商品间效率落差而形成的套利空间为主，通过对冲机制规避风险，使市场风险最小。但由于其模型假设前提和计算结果都是在历史统计数据基础上得出的，一旦出现与计算结果相反的走势，则对冲就变成了一种高风险的交易策略。

而在极大的杠杆借贷下，这种风险被进一步放大。最辉煌时，LTCM利用从投资者筹得的22亿美元资本作抵押，买入价值1250亿美元证券，然后再以证券作为抵押，进行总值12500亿美元的其他金融交易，杠杆比率高达568倍。短短4年中，LTCM曾经获得了285%的收益率，然而，在过度操纵之下，又在仅两个月之内又输掉了45亿美元，走向了万劫不复之地。

“我们的方式和LTCM完全不同”，西蒙斯强调，文艺复兴科技公司没有、也不需要那么高的杠杆比例，公司在操作时从来没有任何先入为主的概念，而是只寻找那些可以复制的微小的获利瞬间，“我们绝不以‘市场恢复正常’作为赌注投入资金，有一天市场终于会正常的，但谁知道是哪一天。”

西蒙斯的拥护者们也多半对黑箱操作的风险不以为然，他们说，“长期资本公司只有两位诺贝尔奖金获得者充当门面，主要的还是华尔街人士，他们的赌性决定了终究会出错”，另一位著名的数量型基金管理人也表示，“难以相信在西蒙斯的方法中会没有一些安全措施。” 他指出，西蒙斯的方法和LTCM最重要的区别是不涉及对冲，而多是进行短线方向性预测，依靠同时交易很多品种、在短期作出大量的交易来获利。具体到每一个交易的亏损，由于会在很短的时间内平仓，因此损失不会很大；而数千次交易之后，只要盈利交易多余亏损交易，总体交易结果就是盈利的。

数学大师
西蒙斯很少在金融论坛上发表演讲，他喜欢的是数学会议，他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，更常常强调是数学使他走上了投资的成功之路。有人说，和华尔街的时尚毫不沾边或许也是他并不瞩目的原因之一。

西蒙斯在数学方面有着天生的敏感和直觉，这个制鞋厂老板的儿子3岁就立志成为数学家。高中毕业后，他顺利地进入了麻省理工学院，大学毕业仅三年，就拿到了加州大学伯克利分校的博士学位，24岁就出任哈佛大学数学系教授。

不过，尽管已经是国际数学界的后起之秀，他还是很快就厌倦了学术生涯。1964年，天生喜欢冒险的西蒙斯进入美国国防部下属的一个非盈利组织——国防逻辑分析协会进行代码破解工作。后来由于反对越战，他又重回学术界，成为纽约州立石溪大学(Stony Brook University)的数学系主任，在那里做了8年的纯数学研究。

西蒙斯很早以前就曾和投资结缘，1961年，他和麻省理工学院的同学投资于哥伦比亚地砖和管线公司；在伯克利时也曾投资一家婚礼礼品的公司，但结果都不太理想，当时他觉得股市令人烦恼的，“我还曾经找到美林公司的经纪人，试图做些大豆交易”，西蒙斯说。

直到上世纪70年代早期，西蒙斯才开始真正对投资着迷。那时他还在石溪大学任教，他身边的一位数学家参与了一家瓷砖公司出售的交易，“8个月的时间里赚了我10倍的钱。”

70年代末，当他离开石溪大学创立私人投资基金时，最初也采用基本面分析的方式，“我没有想到用科学的方法进行投资，”西蒙斯说，那一段时间他主要投资于外汇市场，“随着经验的不断增加我想到也许可以用一些方法来制作模型，预见货币市场的走势变动。”

80年代后期，西蒙斯和普林斯顿大学的数学家勒费尔(Henry Larufer)重新开发了交易策略，并从基本面分析转向数量分析。从此，西蒙斯彻底转型为“模型先生”，并为大奖章基金接近500位投资人创造出了令人惊叹的业绩。

2005年，西蒙斯宣布要成立一只规模可能高达1000亿美元的新基金，在华尔街轰动一时，要知道，这个数字几乎相当于全球对冲基金管理资产总额的十分之一。谈到新基金时，西蒙斯更加谨慎，他表示，和大奖章基金主要针对富有阶层不同，新基金的最低投资额为2000万美元，主要面向机构投资者，将通过下调收费来吸引投资；此外，新基金将偏重于投资美国股市，持有头寸超过一年——相对于大奖章的快速交易而言，新基金似乎开始坚持“买入并持有”的理念。

“对大奖章非常有效的模型和方法并不一定适用于新基金”，看来西蒙斯相信，对于一个金额高达千亿的对冲基金来说，如果还采用类似于大奖章的操作方法的话，一定是非常冒险的。

尽管新基金有着良好的血统，不过不少投资者仍然怀疑它究竟能有多大的作为，一个起码的事实是，相对于一些流动性差的小型市场而言，高达1000亿美元的基金规模可能显得太大，这将增加它们在退出时的困难。

尽管怀疑的声音很多，到2006年2月中旬，西蒙斯还是筹集到了40亿美金，并表示将吸收更多的资金。公司同时向投资者承诺，一旦在任何时点基金运作出现疲弱的迹象，就将停止吸收新资金，届时新基金将不再继续增加到千亿美金的上限。

截至2006年8月，这只名为文艺复兴法人股票基金（Renaissance Institutional Equities Fund）的新基金，在同期标普500指数涨幅为4%的情况下录得了13％的增长。

西蒙斯目前的资产净值约为25亿美元。Renaissance旗下的核心业务——规模为50亿美元的Medallion对冲基金自1988年成立以来，年均回报率高达34%，堪称在此期间表现最佳的对冲基金。这个回报率已经扣除了5%的资产管理费以及44%的投资收益分成等费用因素，并且经过审计。Medallion收取的这两项费用是对冲基金平均收费水平的两倍以上。

如果管理的资产过于庞大，对冲基金要想实现高于业内平均水平的回报率就越来越难了，对吧？把这点告诉詹姆斯.西蒙斯(James Simons)。

西蒙斯既是世界级的数学大师，又是Renaissance Technologies Corp的老板。眼下，他准备设立一只规模可能高达1，000亿美元的基金的消息在业内闹得沸沸扬扬，要知道，这可是整个对冲基金行业资产管理总额的十分之一左右。从早期的推广资料来看，这只基金的最低投资额为2，000万美元，面向机构投资者发售。

据估计，西蒙斯目前的资产净值约为25亿美元。Renaissance旗下的核心业务——规模为50亿美元的Medallion对冲基金自1988年成立以来，年均回报率高达34%，堪称在此期间表现最佳的对冲基金。这个回报率已经扣除了5%的资产管理费以及44%的投资收益分成等费用因素，并且经过审计。Medallion收取的这两项费用是对冲基金平均收费水平的两倍以上。

今年目前为止，Medallion的资产升值了约12%，而大盘却在走低。在各种市场上，以电脑运算为主导进行短线交易是西蒙斯的成功秘诀。Medallion不愿透露运作策略的细节，甚至对自己的投资者也是这样。也有其他的基金采取了相同的策略，却远没有Medallion这样成功。

新基金将采取截然不同的运作策略：偏重于投资美国股市，持有头寸超过一年。

Medallion已经有12年没有吸收新的资金了。现年67岁的西蒙斯一直在向现有投资者提供回报。他也相信，基金如果规模太大收益率就会下滑。实际上，Renaissance据估计会在年底时向外部投资者返还资金余额，这样西蒙斯和他的雇员就会成为Medallion唯一的投资者。到时候，基金的规模与现在将大体相仿。与少数投资者打交道有助于不善抛头露面的西蒙斯避开媒体的追踪。

西蒙斯拒绝置评。Renaissance发言人也不愿对称为Renaissance InstitutionalEquities Fund发表评论。

西蒙斯的最新举动看起来与Renaissance不愿让资产超过一定范围的做法格格不入。确实，许多基金经理都发现资产增加将束缚业绩的增长。对新基金有大致了解的投资者表示，这只基金将不同于Medallion现有的对冲基金，新基金希望通过设定较为温和的目标回报率来吸收更多资金。

这只新基金是表明对冲基金争取退休金计划等机构投资者客户、抢占共同基金等传统理财公司地盘的最新迹象。这只基金将使用六十几位数学家和物理学博士共同开发的模型。这只基金把自己的回报率定为强于标准普尔500指数，并力争实现较为稳定的业绩。

投资者表示，尽管西蒙斯在华尔街并非尽人皆知，但他以往的成就让投资者对这只基金产生了浓厚的兴趣。《美国海外基金目录》(U.S. Offshore Funds Directory)的作者本海姆(Antoine Bernheim)说，Renaissance自1998年以来34%的年均回报率在对冲基金业内傲视群雄。就算索罗斯(George Soros)的量子基金(Quantum Fund)，同期年均回报率也只有22%，而标准普尔500指数同期的年均涨幅才只有9.6%。

过去两年来，Medallion的月资产从未减少过。一位投资者透露，过去几年来Medallion向投资者提供了丰厚的回报，但投资者却不能把这些巨额回报用于追加对Medallion的投资。不过，这也有可能会刺激投资者对新基金的兴趣。

Medallion在宣传资料上是这样写的：虽然以往的优异表现不能保证新基金也一定获得成功，但新基金也会采用Medallion科学的运作策略，并以Medallion的技术为基石。

本海姆指出，西蒙斯创造的回报率比布鲁斯.科夫勒(Bruce Kovner)、索罗斯、保罗.特德.琼斯(Paul Tudor Jones)、路易斯.培根(Louis Bacon)、马克.金登（Mark Kingdon)等传奇投资大师高出10个百分点，在对冲基金业内他堪称出类拔萃。

西蒙斯将通过下调收费（如把资产管理费的费率定在2%左右）来吸引投资。但与此同时，他可能要更多披露资金运作上的细节。这是因为退休金计划及他们的顾问往往要求受雇的理财公司全面披露投资策略的简要情况。

Renaissance的投资者、Protege Partners LLC的总裁兼首席投资长杰弗瑞.塔伦特(Jeffrey Tarrant)表示，Renaissance现在基本上是暗箱操作，它的工作人员发誓要保守秘密，采取的是自营交易的运作策略。

西蒙斯的第一个职业是数学教授，在麻省理工(Massachusetts Institute of Technology)和哈佛大学(Harvard University)任教。他曾和他人发现了称之为Chern-Simons的几何定律，这条定律成为理论物理学的重要工具。

普林斯顿高等学术研究所(Institute for advanced study)的物理学教授爱德华.威滕(Edward Witten)教授表示，了不起的是这位成就卓越的数学教授能闯出另一片天地。

西蒙斯在越战期间违反了军纪，之后就投身于理财行业。他聘请了一些应用数学、量子物理和语言学方面的专家。可以说，他公司的背景几乎和华尔街一点都不沾边。