在投资界中，西蒙斯以“文艺复兴科技公司创始人”和“量化投资之父”的身份最为人所熟知，与巴菲特和索罗斯并称投资界“三座不可逾越的高峰”。
01
职业生涯的三大阶段
James Harris Simons
西蒙斯表示自己的职业生涯经历了三个阶段：数学家、投资者和慈善家：
在数学家阶段，1968年，年仅30岁的西蒙斯受邀担任纽约石溪大学（Stony Brook University）数学系的系主任。8年后获得了代表几何领域最高成就的奥斯瓦尔德·维布伦几何奖。
在此期间，西蒙斯取得了多项数学上的突破，这些成就对现在的弦理论、拓扑学和凝聚态物理等科学研究领域产生了深远影响。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。
在投资者阶段，1978年，40岁的西蒙斯离开学术界，创立了文艺复兴科技公司（Renaissance Technologies），这是一家对冲基金公司，开创了量化交易的先河，并成为历史上最赚钱的投资公司之一。
在慈善家阶段，他将注意力转向通过西蒙斯基金会、西蒙斯国际基金会、美国数学组织以及其他慈善事业来改变世界。
詹姆斯·西蒙斯，1938年出生于美国马萨诸塞州的一个中产家庭。他17岁便考入了麻省理工学院数学系，23岁获得加州大学伯克利分校数学博士学位，25岁成为哈佛大学最年轻的教授。26岁，他进入美国国家安全局工作，同时仍在麻省理工和哈佛两所顶尖高校担任数学教授。30岁前，西蒙斯出任纽约州立大学数学系主任。1978年，40岁的他正式离开学术界，进入金融圈，一手创立了后来令华尔街神魂颠倒的文艺复兴科技公司。
02
“量化交易之父”
James Harris Simons
西蒙斯认为，金融市场本质上就是一堆复杂难懂的数据，但数据背后依然存在可以发现的规律。因此，只要建立科学的数学模型，依靠计算机处理海量数据，就可以从市场波动中获利。这与主观臆断驱动的交易截然不同。凭借这种独到视角，西蒙斯成就了量化交易的先驱，也开创了属于自己的传奇事业。
1988年，西蒙斯创立的文艺复兴旗下大奖章基金正式运作。这只基金在随后的30年间，取得了令全球瞠目结舌的骄人业绩——年化收益率高达39.1%！更令人惊叹的是，即使在两次重大金融危机期间，大奖章基金也交出了漂亮的答卷。1994年美联储不断加息，全市场普遍下跌，该基金年化收益率仍达71%；2008年美国次贷危机爆发，所有基金纷纷血本无归，但大奖章基金全年取得98.2%的超高收益。2018年，西蒙斯在福布斯排名第23位，2019年10月，他的净资产已经超过了216亿美元。西蒙斯和他的公司始终保持着低调与神秘。没人知道大奖章基金具体做的什么策略，能确定的是，基金都是以数学和统计模型为依据。
大奖章基金强悍的实力源自什么？密不外传的具体交易策略是关键。西蒙斯团队从很早开始就投入大量资金建立自己的金融数据库，收集各类产品的价格信息、经济数据、技术指标等海量历史数据。他们依靠先进的计算机技术，从混乱的数据中探测价格走势的统计规律，这成为开发交易模型的基础。西蒙斯坚信数据胜过一切，坚持以量化系统交易，摒弃人为主观判断。此外，他们还建立行为金融模型，通过研究市场参与者的心理与行为模式来修正交易策略。正是凭借着对数据的坚信以及持续优化的量化模型，西蒙斯的基金才能在市场起伏中持续取得超常收益。
西蒙斯开创量化交易，改写了华尔街的游戏规则。他从传统分析师型投资人转变为依靠数据和数学建模的先驱者，开启了新的交易思路。在任何领域，创新都需要勇气和毅力，但最后都会开花结果。
专业知识可以改变命运，要努力学习并运用到实践中。西蒙斯作为顶尖数学家，将专业知识应用到金融领域，成就了自己的传奇事业。我们都应该在自己的领域努力学习，掌握专业技能，然后将知识应用于实践,创造社会价值和个人财富。
聚焦数据本身，而非背后的解释，从数据中可以发现规律。西蒙斯团队建立庞大数据库，从海量历史数据中发现价格规律。市场波动的原因复杂难明，但数据本身不会说谎。
坚持量化模型，摒弃主观臆断，这是交易的正道。西蒙斯的基金之所以长期获利，因为他们建立并坚持量化交易系统，不受主观假设影响。
03
壁虎式投资法
James Harris Simons
有效市场理论告诉我们，从长期来看，没有人能够打败市场，我们绝大部分人都是投机者。一位大型对冲基金的基金经理说：“只有少数几个人改变了我们对市场的看法，凯恩斯是一个，巴菲特是一个，西蒙斯也是其中的一个。”
04
西蒙斯经典语录
James Harris Simons
1.
Models can lower your risk…. It reduces the daily aggravation. With old-fashioned stock picking: “One day you feel like a hero. The next day you feel like a goat. Either way, most of the time it’s just luck.” We don't override the models.
模型可以降低你的风险...它减少了日常烦恼。老式的选股策略:“前一天你感觉自己像个英雄，第二天你感觉像一只山羊。不管怎样，大多数时候都只是运气。”我们不会凌驾于模型之上。
2.
“Certain price patterns are nonrandom and will lead to a predictive effect.”
某些价格模式是非随机的，会产生预测效应。
3.
“We have three criteria. If it's publicly traded, liquid and amenable to modeling, we trade it.”
我们有三个标准。如果它是公开交易的，有流动性并且服从模型，我们就交易它。
7.
“We search through historical data looking for anomalous patterns that we would not expect to occur at random. Our scheme is to analyze data and markets to test for statistical significance and consistency over time. Once we find one, we test it for statistical significance and consistency over time. After we determine its validity, we ask, ‘Does this correspond to some aspect of behavior that seems reasonable?’”
我们通过历史数据搜寻不被认为是随机变动的异常现象。我们的方案是随着时间变化分析数据和市场，以测试一段时间内的统计学意义和一致性。一旦我们找到一个，我们会随着时间推移测试它的统计学意义和一致性。在我们确定了它的有效性后，会问，“这符合某些方面似乎合理的行为吗？”——西蒙斯的方法论。
8.
"We don’t start with models. We start with data. We don’t have any preconceived notions. We look for things that can be replicated thousands of times. A trouble with convergence trading is that you don’t have a time scale. You say that eventually things will come together. Well, when is eventually?”
我们不要从模型开始。我们要从数据开始。我们没有任何先入为主的观念。我们寻找那些可以重复数千次的东西。收敛性交易的问题是，你没有时间尺度。你说最终都会收敛。好的，那何时是最终呢？
10.
"Renaissance essentially attempts to predict the future movement of financial instruments, within a specific timeframe, using statistical models. The firm searches for something that might be producing anomalies in price movements that can be exploited. At Renaissancethey're called "signals." The firm builds trading models that fit the data."
左右滑动了解更多功能
左右滑动了解更多功能
▼
