程序化交易教父---西蒙斯

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        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。