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怎样成为“征服市场的人”? 西蒙斯怎么跟市场打交道

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在上上周,享年86岁的量化投资之王詹姆斯·西蒙斯去世了,这位数学家兼投资人一直备受尊敬。他被称为数学家中最富有的人,也是投资领域中最聪明的人之一。尽管你可能对投资不感兴趣,但了解西蒙斯的故事仍然很值得。他的一生在某种程度上回答了一个问题,那就是如何在不对等的竞争中取胜?关于这场竞争的细节我们以后再谈。


让我们先来介绍一下西蒙斯本人。


西蒙斯从小就展现出极高的智商,似乎天生就是一位天才。他20岁时从麻省理工学院数学系毕业,23岁时获得加州大学伯克利分校的数学博士学位。37岁时,他获得了数学几何领域的最高荣誉。当许多人听到同时拥有数学家和投资人头衔时,他们可能会想,这家伙不仅会赚钱,还很懂数学。但需要特别指出的是,西蒙斯的数学才华不仅仅是“特长”级别,而是达到了“大师”级别。即使他在37岁后什么也不做,不赚一分钱,他也可以以数学家的身份体面地度过一生。


那么,一个如此聪明的人为什么不专心从事学术研究,而非要去华尔街做投资呢?尽管钱当然是一个因素,西蒙斯确实喜欢赚钱。但除了金钱之外,据说当初一句在华尔街流传的话激励了西蒙斯。这句话是:“如果你比我聪明,为什么你赚的钱没有我多?”这句话的潜台词是,金钱是衡量智商的标尺。也许西蒙斯认为,你比我有钱可以忍受,但你在智商上碾压我就不能忍。因此,他开始了投资之路。在西蒙斯看来,他首先是一位数学家,其次才是一位投资者。投资市场就像一个巨大的数学题,而赚钱则是解答这个问题的奖励。


西蒙斯创立的投资公司叫文艺复兴科技公司,旗下最知名的产品是大奖章基金。自1988年成立以来的30年里,大奖章基金的年化收益率为66%。即使扣除管理费和业绩提成,仍有39%的年化收益率。这个成绩超过了著名的巴菲特和索罗斯。


那么,为什么这样一个厉害的人,很多人却不太熟悉他,或者至少说他没有像巴菲特那样出名呢?这主要是因为西蒙斯非常低调。他曾经说过,“上帝给了我尾巴来驱赶苍蝇,但我宁愿没有尾巴也没有苍蝇,这就是我对于公开宣传的态度。”你可以感受到,西蒙斯是多么不喜欢张扬!而且,文艺复兴公司的员工都必须签署终身保密协议,几乎一辈子都不能泄露公司内部信息。


《华尔街日报》的一位撰稿人格里高利·祖克曼曾经为西蒙斯撰写过一本传记,名为《征服市场的人》。在写作过程中,他想从周围的人那里打听关于文艺复兴公司的消息,但公司员工几乎都躲着他,不肯透露内部信息,就好像西蒙斯是黑帮老大一样。最终,祖克曼收集了400多篇来自文艺复兴前员工或现任员工的采访,才完成了这本书。祖克曼在书中提到,文艺复兴几乎没有聘用传统的华尔街金融从业人员,而是聘请了数学家、物理学家和计算机科学家。


然而,仅仅到此,西蒙斯最多只能被看作是一个非常会赚钱且擅长保密工作的数学家,还不足以让人敬仰。西蒙斯真正了不起的地方在于,在赚到钱之后,他仍然秉承科学家的风格。他建立了西蒙斯基金会,并在纽约曼哈顿成立了一个名叫熨斗研究院的研究机构,涵盖物理学、数学、天文学等领域。


该研究院的最高目标是将文艺复兴公司的算法提供给整个科学界,帮助科研项目从杂乱的数据中检测出微弱规律。从这里可以看出,尽管文艺复兴公司和熨斗研究院的领域不同,但在本质上却在做同一件事,即从看似杂乱无章的数据中检测出最微弱的规律。金融投资需要这种方法,科学研究也需要。他用科学方法赚钱,然后再用赚来的钱回馈科学。


在西蒙斯这里,金钱不仅意味着生活和享受,更是独立性和资源。


那么,我们说了那么多,西蒙斯的投资方法到底是什么?需要注意的是,西蒙斯本人和文艺复兴公司一直保密这套方法。尽管具体算法无人得知,但外界对其投资思路有八九不离十的推测。
西蒙斯应用的是高频交易。


高频交易的基本思路可以用一句话概括,即始终比其他人跑得更快。
比如,如果把股市看作足球比赛,比赛结果能预测吗?不能。但两支队伍当前获胜的概率是可以预测的。因此,通过将整场比赛划分成无数阶段,每个阶段中一支队伍获胜的概率是相对确定的。


这样,尽管整个比赛结果无法预测,但每个阶段的结果却可以。因为市场变化很快,每分钟局面都会改变数次。这意味着,预测周期越短,预测越准确。西蒙斯的预测周期比半秒还要短得多,文艺复兴的高频交易频率是每6400万分之一秒一次。这就是高频交易。这样高的频率无法由人类完成,必须依靠计算机和算法。这种依靠计算机进行量化分析并做投资决策的方法被称为量化投资。


总的来说,西蒙斯的方式在理论上是可行的。至于具体操作,任何投资方法都不可能保证绝对盈利。关于高频量化,不同投资者有不同态度。这些超出了我们今天的讨论范围。


至于西蒙斯的投资方法,我们就讲到这里。最后,我们再回到开头的问题。如何在不对等的竞争中取胜?西蒙斯面对市场就像普通人面对赌场一样。人类是运气系统,而赌场是数学系统。这是一个系统之间的对抗,个人看起来永远无法获胜。那该怎么办?此时,你需要升级你的系统,将其从直觉系统升级为算法系统,将巨大的不确定性分解为无数阶段性的确定性。

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