【和大師學投資】詹姆斯·西蒙斯如何用量化打敗巴菲特索羅斯

你聽過「股神"巴菲特，也聽過「金融大鱷」索羅斯，他們就是我們心目中的投資之神。但其實有一個人，他所操控的基金，在過去二十年內的平均收益遠遠超過巴菲特和索羅斯，他就是詹姆斯·西蒙斯。1989年到2009年間，他操盤的大獎章基金平均年回報率高達35%（若考慮高達44%的收益提成，則實際基金年化收益超過60%），較同期標普500指數年均回報率高20多個百分點，比「金融大鱷」索羅斯和「股神」巴菲特的操盤表現都高出10餘個百分點。無論是1998年俄羅斯債券危機，還是本世紀初的互聯網泡沫，大獎章基金歷經數次金融危機，始終屹立不倒，即便是在次貸危機爆發的2007年，該基金的回報率仍高達85%。

西蒙斯的成就，已經超越了著名的有效市場假說。有效市場假說認為市場價格波動是隨機的，交易不可能持續從市場中獲利。而西蒙斯依靠他的交易模型，創造了華爾街的神話。而他的策略核心就是量化投資。

在揚名華爾街之前，西蒙斯的另一個身份早已獲得全世界的肯定，那就是數學家。1961年，年僅23歲的西蒙斯獲得加州大學伯克利分校數學博士學位，一年後出任哈佛大學數學系講師。1968年，西蒙斯前往紐約州立石溪大學出任數學系主任，那一年他僅30歲。

西蒙斯在石溪大學做了8年的純數學研究，其間與華裔知名數學家陳省身聯合創立了對數學和物理學影響深遠的Chern-Simons理論。1976年，西蒙斯摘得數學界的皇冠——全美維布倫（Veblen）獎，其個人數學事業的成就也就此達到頂峰。

在數學領域工作15年，數學研究正處於高峰期時，他轉入金融界，在跌宕起伏的資本市場奮戰十年之後，他決定成立了第一支純粹的量化對沖基金。並且從基本面分析轉向量化分析。

量化投資究竟是何方神聖？量化投資就是利用計算機並採用一定的數學模型去實現投資理念和投資策略的過程。

傳統的投資方法主要是基本面分析和技術分析，而量化投資則主要是依靠數據和模型去尋找投資標的和投資模策略。

傳統的定性投資一般以基本面分析研究為核心基礎，對上市公司進行調研，注重和管理層的交流，並及時了解學習各類研究報告。也就是說綜合了所有信息後，依賴主觀判斷及直覺來精選個股，構建組合。

而定量投資則就是利用電腦幫助人腦處理大量信息。定量投資者搜集分析大量的數據後，在全市場360度尋找投資機會，利用電腦來篩選投資機會，將投資思想或理念通過具體指標、參數的設計體現在模型中，並據此對市場進行不帶任何主觀情緒的跟蹤分析，藉助於計算機強大的數據處理能力來選擇投資，以保證在控制風險的前提下實現收益最大化。對於數量分析型對沖基金而言，交易行為更多是基於電腦對價格走勢的分析人的主觀判斷。

量化投資區別於定性投資的鮮明特徵就是模型，對於量化投資中模型與人的關係就像病人與醫生的關係，在醫生治病的方法中，中醫與西醫的診療方法不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，定性程度上大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下藥。 　　

西蒙斯就是採用這樣的量化方法，依靠數學模型和電腦，管理著自己旗下的巨額基金，用數學模型捕捉市場機會，由電腦作出交易決策。西蒙斯曾經表示：「我是模型先生，不想進行基本面分析，模型的優勢之一是可以降低風險。而依靠個人判斷選股，你可能一夜暴富，也可能在第二天又輸得精光。」

西蒙斯旗下的文藝復興公司主要由3個部分組成，即電腦和系統專家、研究人員以及交易人員。西蒙斯親自設計了最初的數學模型，同時僱用了超過70位擁有數學、物理學 或統計學博士頭銜的人。西蒙斯每周都要和研究團隊見一次面，和他們共同探討交易細節以及如何使交易策略更加完善。大獎章基金的數學模型主要通過對歷史數據的統計，找出金融產品價格、宏觀經濟、市場指標、技術指標等各種指標間變化的數學關係，發現市場目前存在的微小獲利機會，並通過槓桿比率進行快速而大規模 的交易獲利。目前市場上也有一些基金採取了相同的策略，不過和西蒙斯的成就相比，他們往往顯得黯然失色。 　

西蒙斯一點也不喜歡華爾街的投資家們，如果你想去文藝復興科技公司工作的話，華爾街經驗反而是個瑕疵。在公司的200多名員工 中，將近二分之一都是數學、物理學、統計學等領域頂尖的科學家，所有僱員中只有兩位是金融學博士，而且公司從不僱用商學院畢業生，也不僱用華爾街人士，這在美國的投資公司中堪稱絕無僅有。

對沖基金行業一直擁有「黑箱作業」式的投資模式，可以不必向投資者披露其交易細節。而在一流的對沖基金投資人之中，西蒙斯先生的那隻箱子據說是「最黑的」。就連優秀的數量型對沖基金經理也無法弄清西蒙斯的模型究竟動用了哪些指標，「我們信任他，相信他能夠在股市的驚濤駭浪中遊刃有餘，因此也就不再去想電腦都會幹些什麼之類的問題」，一位大獎章基金的長期投資者如是說。當這位投資者開始描述西蒙斯的投資方法時，他坦承，自己完全是猜測的。不過，每當有人暗示西蒙斯的基金缺乏透明度時，他總是會無可奈何地聳聳肩，「其實所有人都有一個黑箱，我們把他稱為大腦」。西蒙斯指出，公司的投資方法其實並不神秘，很多時候都是可以通過特定的方式來解決的。當然，他不得不補充說。「對我們來說，這其實不太神秘」。 在紐約，有一句名言是：你必須非主流才能入流，西蒙斯的經歷似乎剛好是這句話的註解。在華爾街，他的所作所為總是讓人感到好奇。

其實量化投資也並沒有那麼神秘，只是利用市場不完全有效，尋找市場中的異常的現象，從而戰勝市場。也就是說股票價格並不是完全隨機的，通過大量的歷史數據關鍵指標分析，我們可以判斷現在這一時點上的異常現象，並加以利用。這些指標可能包括，市盈率，動量指標，市值規模，資金流向等。

現階段行業內使用積極量化投資方法（GARP選股，行業指數構建法，馬克維茨有效邊界新用，投資組合構建和管理）和被動投資方法（相關係數，追蹤誤差與Beta）並對不同的量化投資方法構建量化投資指數，長期跟蹤量化投資指數與主流同類基金業績。

量化投資並非基本面的對立者，量化模型在構建的過程中其實很多考慮的都是基本面因素，同時考慮市場因素和技術因素。量化也絕非技術分析，而是對市場有著深入的理解後形成的合乎邏輯的投資理念和投資方法。

量化投資並非被動投資，而是主動投資。他區別於指數化投資理論。指數化投資理論認為市場是完全有效的，戰勝市場的努力是徒勞的，既然如此不如被動複製指數，獲得與市場一樣的收益。而量化投資認為市場是無效或弱有效的，完全可以構建一個超越市場收益的模型，因此他其實是一種主動投資策略。而且在市場變化中，基金經理根據對市場的判斷，對模型也在隨時進行調整。

從本質上說，量化投資是在尋找大概率獲勝的方法，通過觀察市場規律，結合基金經理的個人判斷，試圖尋找各個因素與未來收益的關係， 最終戰勝市場。

作者：LG

圖片來源於網路

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