--- area: finance-wealth author: Lei category: stock-investment created: 1984-01-24T03:00 date: 2025-07-10 guest: null insight: null layout: post.njk project: [] series: null source: https://www.youtube.com/watch?v=W1APBdE8wOs speaker: 知行小酒馆 status: evergreen summary: 本期播客介绍量化投资传奇人物吉姆·西蒙斯及其文艺复兴科技公司。通过象限图展示西蒙斯在投资界的位置——从基本面投资到纯数学模型驱动的最右端，揭示其如何用数据和算法而非人的判断来驱动投资决策，创造了金融历史上最稳定的造富机器。 tags: - investment - investment-master title: E164：吉姆·西蒙斯，征服市场的人 updated: 2025-09-01T13:04 --- # E164 吉姆·西蒙斯：征服市场的人 ## 引言：一位偶像的金融革命 **雨白:** 欢迎来到知行小酒馆，这是一档有知有行出品的播客节目。我们关注投资，更关注怎样更好的生活。我是雨白，今天是我们金融人物系列的第二期，我们要聊的是一位数学家出身的对冲基金界传奇人物——吉姆·西蒙斯（Jim Simons），也是我的偶像。他的文艺复兴科技公司（Renaissance Technologies）不仅让数学和科学成为了金融的核心驱动力，更是用纯粹的数字和模型颠覆了整个投资行业。文艺复兴的大奖章基金（Medallion Fund）以难以想象的年化回报率持续打败市场，成为了金融历史上最稳定的造富机器之一。你可能会好奇，一位科学家是如何在金融市场上立足的，而这家公司的名字“文艺复兴”又有什么深意呢？今天，我们会一起走进吉姆·西蒙斯的世界，去探寻他如何利用数学、数据和非凡的直觉缔造了这场文艺复兴一般的金融革命。 **雨白:** 要讲在前面的是，这期节目里会涉及到大量的人名和专业术语，我们会在文稿区提供相应的注释供你参考。对于一些朋友来说，也许理解成本会有一点点高，但相信你听完之后一定会有所收获。 **雨白:** 好，今天特别开心把我们跑狮和大卫翁老师又请了过来。一个从东京过来，一个从香港过来，汇聚一堂，就是为了我们这个金融人物系列的第二期。我们这一期的主人公是谁呢？ **跑狮:** James Simmons。 **大卫翁:** 西蒙斯应该是雨白非常想要聊的一个人物，对吗？ **雨白:** 对，西蒙斯是我从刚接触金融投资时就很想深入了解的一个人物。不过我觉得可能很多听众对于量化投资还是西蒙斯都是比较陌生的。所以在正式开始讲西蒙斯的故事之前，我们可以简单介绍一下，就是西蒙斯所做的量化投资大概是什么样的，以及在整个投资世界里边，西蒙斯代表的投资风格，它又处于哪个位置。 ## 坐标轴上的西蒙斯：理解量化投资的版图 **跑狮:** 我想给大家提供一个背景，怎么说我们也算是跟他沾上点边，然后让大家理解到为什么你了解了也没有用。因为他做的事情你根本做不到，就是“臣妾做不到”。但我觉得这里边有一个非常重要的背景，如果大家想了解的话，我觉得迄今为止最好的资料还是那本书《征服市场的人》。 **跑狮:** 没错，如果大家看那本书的话，我其实特别建议他把这书名改成《征服市场的人们》。原文是"The Man Who Solved the Market"，应该变成"The Men"。这本书实际上就相当于是“量化群星闪耀时”。他告诉你从50年代开始，一直到现在，大概这六七十年，量化是大概怎么发展过来的。然后这里边这些大神们就各就各位都在哪里。跟他们同期的我们熟悉的其他的名字，他们是什么派别，是青城派还是武当少林，其实大家都是不一样的。所以我非常简单、非常快速地给大家画一个象限图，大家就大概知道西蒙斯在什么地方了。 **跑狮:** 这样的话我们后面再聊就比较清晰。大家可以想象一个横轴，从左到右，左边就是我们特别熟悉的，依靠人的主观判断、价值判断做决策的这种基本面投资理念。然后最右边，它的核心就是机器人或者是数学，它跟人的判断没有关系。纵轴我们可以从下往上，按照时间线，最早50年代，越往上就离我们现在越近。 **雨白:** 大家不用担心，我们会把坐标轴上这些人物整理放在文稿区，欢迎对照着听。 **跑狮:** 最左边是谁呢？那就是巴菲特，巴菲特的老师格雷厄姆，包括彼得·林奇，他们的最大特点就是要靠人。就是说我要知道这个公司的基本面，我要把它研究得非常深。然后那句我们大家现在都著名的话，“只投你知道的东西”可能就是从这个派别来的。然后再往左边走到极端就是迈克尔·米尔肯，即这个公司的信息对我如此重要，以至于我要拿到他的内部信息，这是最左边。再向右边一点，其实就是大家熟悉的，我觉得大部分像那些宏观对冲基金的大牛都可以放在这一部分。 **大卫翁:** 就是上次聊的达利欧这种。 **跑狮:** 对，没错，达利欧。其实我们后面聊的大部分人我觉得都是在中间的。他们的特点是技术分析加上主观的价值判断，所以他两个是合起来用的。最典型的就是索罗斯和德鲁肯米勒。但是我觉得在中间这一块儿，他们是级别最高的，段位最高的。我觉得在依靠人的判断这个维度上，他们应该是和席梦思并驾齐驱的。但席梦斯他靠的是科学，然后这俩人靠的是胆识和勇气，就是说我敢做空英镑，一做就是十个亿，到那种胆识。还包括一些我们上次聊的达利欧，PTJ（保罗·都铎·琼斯）。PTJ其实也是这边，还有那个债券之王比尔·格罗斯。 **跑狮:** 我们今天想聊的席梦思就在最右边。当然了，我们后面会聊一些细节，就是说他是不是完全凭机器做决策，这个有得商量，一会儿大卫翁老师可以讲讲故事。但最右边的特点就是说我不需要知道基本面，我也不想知道今天发生了什么事情，我不想知道美联储今天又加息还是降息。我做的所有决策都是从数据来，就是我会收集我所有能够收集到的数据，然后我用数学家的方法找到他们之间的关联性，然后我会制造出我自己的交易模型，再配上系统的加持，我尽量不用人来做决策，我尽量把所有的东西交给机器。这是最右边的纯量化的人。大部分其实很多人都是这样，他们根本不关心时事，也不看新闻。所以就这么一个象限。 **雨白:** 我觉得这才让我们普通投资者觉得心向神往的地方，就很好奇他们这个世界是怎么运作的。 ## 缔造传奇：西蒙斯与他的“奥本海默时刻” **大卫翁:** 那我们今天就来好好地聊一聊他们的这个世界是怎么运作的。 **雨白:** 因为你刚才那本书叫做"The Man Who Solved the Market"，那其实对于我们来说，我们也很想破解这个秘密。 **大卫翁:** 对，但是我很同意跑狮老师刚才说的，就是这个名字应该后面加个"men"。聊完之后大家就会发现，真正完全由机器跟数学主导的世界，反而是最需要人的一个世界。整个文艺复兴的体系建立是很多代人完成的。所以我们听很多讲席梦思故事的，不管是播客也好，还是一些内容也好，你会发现里面出现大量的人名。你看起来应该是都是数字跟机器的东西，但反而有非常多的人，他们是在每一个时期贡献了自己的一部分力量，然后一步一步地让他成神，让西蒙斯成神，同时让文艺复兴成神。 **雨白:** 所以我觉得我们这个金融人物解读还是非常有意义的。第一是能够把这个传奇是怎么缔造的讲清楚，我觉得它本身就很有意义。另外一个我觉得也是大家很好奇的，就是席梦思怎么样能够做到把这样一群又一群的天才凝聚在一起，然后创造出这样的一个奇迹。 **大卫翁:** 要不我们就从这一点先切进去讲。因为昨天我们三个在对一些内容的时候，我在苦思冥想一个比喻，就是把席梦思比喻成谁比较合适。 **大卫翁:** 历史上的哪个人物？奥本海默。为什么是奥本海默？是因为西蒙斯也好，奥本海默也好，他在学识上面有非常强的成就。西蒙斯在数学上的成就，我觉得应该是高于投资界里面的任何一个人。他和陈省身合作的陈-西蒙斯理论（Chern-Simons theory：一个在理论物理和数学中都极其重要的理论），到现在为止，依然是大量的弦论或者一些物理学领域会去引用的。然后他获得的奖项，我觉得是任何一个投资界的人都无法想象的。 **雨白:** 对，我觉得这个也是让我觉得很神奇的一点。因为陈省身比他大27岁，你想他作为一个初出茅庐的数学家，居然得到了一个大佬的青睐，愿意跟他合作，我觉得真的还挺不可思议的。说明他这个人肯定是有点东西，很有人格魅力。 **大卫翁:** 是的，另外一个就是他的智商，包括在数学上的这个成就确实是无与伦比的。这也造成一个很大的好处，就是当他后面想要挖这些数学家，挖他曾经的同僚们来跟他一起干活的时候，他是真的能站在同样的台阶上面跟他们对话的。说白了，如果你是一个做投资出身的人，你根本就不可能跟这些数学家可以好好地聊一聊。 **跑狮:** 他根本不可能搭理你。 **大卫翁:** 是的，但是西蒙斯首先在知识上有这个高度，其次他在人格上又有足够的魅力。就是他当年在做石溪分校数学系主任的时候，他是真的可以拉来全美最好的数学家们来当他的同僚，来一起开办这样一个新学校的数学系。 **跑狮:** 对，就是这些超级聪明的人都在里面。 **大卫翁:** 但是也超级难搞。都非常的有自己的想法。包括不管是书里还是我们查的一些资料都可以看到，特别是在七八十年代，其实比起投资，显然学术在格调上，或者说是在所有人的心目中，是一个更合适的对于这些数学家来说的位置。所以想把他们从这样的学术殿堂里面拉出来，说“你来跟我一起做投资”，你都难以想象它是一个什么样的难度。 **跑狮:** 对，而且是被看不起的。你一个数学家，你居然去市场上去搞钱。他有几个合伙人，书里也提到，他当年的印象就是西蒙斯天天不务正业，天天去打扑克，然后天天去市场里面去鬼混。所以学数学的人，至少当年数学家们，对于在金融市场上摸爬滚打，他们是觉得比较low的。 **大卫翁:** 从这点上来说，席梦思真的是一个洞察人性的大师。他除了在数学层面有非常高的造诣之外，第二，他非常地洞察人性。因为文艺复兴说白了，它的量化能够战胜市场这么多，他赚的是谁的钱？他赚的不就是人性的钱吗？他赚的就是那些恐慌的人的钱，所以他越到危机的时候表现越好。所以就很有意思，你会发现一个数学家，一个完全依靠机器跟信号的这么一个量化投资者，反而是最通人性的。不管是在公司管理上面，还是在他自己做量化投资方面，都是最通人性的一类人，在他身上得到了一个完美的统一。 ## 第一阶段 (1978-1988)：在主观与量化间摇摆 ### 早年经历与中年“发疯” **雨白:** 一个金融知识一天都没学过的人，然后创办历史上投资收益率最高的公司。 **大卫翁:** 40岁开始创办这个公司。 **雨白:** 前面跑狮也有讲，关于他的早年经历，那本书里面已经讲得很全面了。但在这儿我还是得给大家简单介绍一下，让大家知道我们今天聊的是一个怎样的天才，以及天才真的没有一段经历是浪费的，全都是伏笔。席梦思21岁麻省理工本科毕业，23岁就在加州伯克利拿到了博士学位。毕业后，他短暂地在哈佛和麻省理工当了几年老师。由于那个时候是冷战时期，大概二十五六岁的时候，他就加入了普林斯顿的一个研究所（国防分析研究所），投身密码破解工作，专门用来破译苏联的加密系统。在做密码破译工作的同时，他也没闲着。他和另外一位数学家鲍姆合作发表了一篇论文，关于怎么样用数学模型来预测金融市场的走势。要知道这个时候距离他创办文艺复兴起码还有十几年，你看这个伏笔这么早就埋下了。但是由于西蒙斯本人特别的桀骜不驯，他居然在媒体采访中表达了反战立场，于是他就被炒鱿鱼了。 **雨白:** 那个时候应该是1968年，他当时刚好30岁，受邀去纽约州立大学石溪分校建一个数学系。他的名气很大，又很有才华，就吸引了很多优秀的数学家加入，让石溪分校的数学系可以说是迅速地崛起了。当然后来这批大牛也一个个地被他挖去了文艺复兴。 **雨白:** 到了38岁，也就是1975年，西蒙斯更是拿了美国数学的一个顶尖奖项，叫韦布伦奖。可以说那个时候他在学术界真是风头无量。但是让所有人非常震惊的就是过了两年，也就是他40岁的时候，突然“中年发疯”，从学术圈毅然决然转型去做了投资。我很好奇的就是他怎么会做出这么大一个转变？因为我感觉这个是绝大部分学者都不可能做的事情，真的有一种中年发疯的感觉。 **大卫翁:** 我觉得这个真的是要从他的性格上去做一个分析。纵观西蒙斯的整个人生，一个非常大的特点就是他永远在好奇，然后永远在骚动，就是永远都静不下来。他一个事情做了两年之后，发现他做到了一个顶尖水平——当然这也非常凡尔赛。然后他立刻就觉得我要追求另外一个目标了。比如说刚才说他20岁MIT毕业，23岁拿到博士，30岁就已经去当纽约州立大学石溪分校的数学系主任了。而且在这个职位上也确实花了很多的精力去吸引了大量的人才。但等到这些人才到位，大家一起磨合了两年之后，他觉得这事儿又到这儿了。 **雨白:** 我觉得没有什么新的挑战了。 **大卫翁:** 挑战不够了，怎么办？我又回去开始研究数学。然后数学没研究两年，我又发表了最重要的一个我人生巅峰的数学论文，拿到了美国数学学会的奥斯瓦尔德·维布伦几何奖。就属于在这一步上，我也拿到最高奖项了，然后我又没有挑战了，我又找不到我存在的意义了。 **雨白:** 但大部分学者到了这个阶段的时候，他会觉得说，我接下来几十年，可能是要么就去找一些新的数学挑战，要么就是好好地教书育人，桃李满天下。 **大卫翁:** 这就涉及到席梦思性格中的另外一方面，就是他真的很爱钱。他从小就对财富这个东西有非常强的执着。我们在这里可能不展开讲他小时候的故事了，但大家就知道他是一个非常爱钱的人。 **雨白:** 对，这个是他性格让我觉得非常有趣的一点，就是他不是一个物欲很高的人，他就是很单纯地爱钱。以及包括他同期的这些数学大牛们也会说，他们不明白为什么席梦思就老想去做一些大的事情。我感觉财富是他想证明自己的一种手段。 **大卫翁:** 雨白你说的非常对，重点不是说我赚了多少钱，而是我要证明我有赚钱的能力。这个其实跟数学家想在数学领域攀登高峰是一个意思。只不过他除了数学这个高峰之外，他还想克服另外一个高峰，那一块的高峰是迄今没有人去挑战的，就是在金融领域能够用数学的方式赚到难以想象的钱。因为在数学领域，他在学术界干了这么多年，一直到40岁之前，他见到了世界上最成功的、最厉害的这些数学家。他觉得，OK，我知道这块在发生什么了。 **雨白:** 我也知道他们的生活是什么样子的，我不想过那样的日子。 **大卫翁:** 或者说我一眼望得到头，就在这条路还可以取得很多成就。但是金融那边，我觉得那个世界非常的原始，还有非常多的难题跟高峰我可以去。当然这个都是我们猜测他会有这样的想法，就是证明自己能够解决问题的能力，是一直驱动他在不断地往前走的一个原动力。 **跑狮:** 而且有一个非常重要的原因，也是我接触这些学数学的人，我觉得大家有个共性。首先刚才大卫翁老师和雨白说的对，席梦思他确实对金钱有一种无限的渴望。因为他很早的时候，应该是刚结婚不久，他和太太结婚之后，因为收了几千美金的彩礼，然后他就转头就去买了股票。然后他说这股票怎么涨幅这么小，就不过瘾，然后他就去买了期货。那个时候应该是他刚开始接触市场，买了大豆期货，两手大豆期货最后全亏光了。然后他就觉得很兴奋，觉得这个市场居然还有我不知道的东西，以及这个市场能让我短期内赚到很多钱。对金钱的渴望，我觉得是这些很想解决问题的人的一个最直接的回报。因为实际上，学数学的人，包括这些数学家，他们永远是在挑战的路上，就是我一定要解题，解更多的难题，这才是真正的“做题家”。 **跑狮:** 但问题是我如果是在数学领域，我要有一个突破，可能要等十年、二十年甚至一辈子。但是金融市场，它的回报是实时的。如果说我的算法成功的话，我马上进账一百万、几千万。它的反馈效果非常快，且它的挑战难度也很大。 ### 早期探索与“土豆期货”事件 **雨白:** 那我们接下来是不是就可以先按照时间线来推进？比如说1978年他正式从学界出来，创办了文艺复兴科技公司。因为前面我们也讲了，其实文艺复兴科技公司的成长史，它是一个“量化群星闪耀时”的编年史或者记录。 **大卫翁:** 我们就从78年开始，因为那一年，席梦思做出了一个所有人都不能理解，他身边的家庭、包括他的同僚们都非常反对的决定，就是从学校辞职，决定投身投资事业。那个时候一个最直接的原因应该是他之前有过一个公司被并购了，他得到了一笔财产，等于有了一个启动资金。因为你想想看，在那个时候，不可能有外部的资金愿意投资于他，他不可能去募资说我要自己开个基金公司，一帮古怪的数学家说我能用数学的方式解决金融世界的难题，是不会有人相信的。他们的第一笔启动资金其实来自于意外的公司并购拿到的这笔钱。1978年，他跟另外一个著名的数学家鲍姆，他们俩就成立了这个叫 Monemetrics 的公司，相当于是金钱（Money）跟计量经济学（Econometrics）的合并。从这个名字你可以看出他想做什么，他就是想用数学的方式来解决金钱问题。 **大卫翁:** 但是在前十年，就是78年到88年这十年，其实西蒙斯一直不是特别成功，因为他一直在主观跟量化之间摇摆。当时他们也会采取很多的小道消息，他跟格林斯潘比较熟，经常想去打听点跟宏观相关的消息，试图去盈利。他一直在这两个中间摇摆，虽然都是很成功的数学家，但从鲍姆加入都没有找到方向。 **跑狮:** 其实七八年这一段是早期经历，我们可以把它看成是大奖章基金的前身。这段时期其实是非常重要的，为什么呢？因为七八年他跟早期的合伙人两人之前都是在国防研究院去破解密码的，还一起曾经发表一篇论文，声称我们找到了能够破解市场的一些算法。然后他们俩就一起成立了这个基金。 **跑狮:** 在70年代早期，大家对于这种算法能够做投资是持完全怀疑态度的。当然了，当时索普有成功，索普大家可能听说过，也是一个数学家，就是靠玩21点赢了自己所有的大学学费，且差不多把赌场给赌破产的那个人。在差不多同一时期，他是第一个把量化算法应用到投资领域的科学家。当时只有他成功了，但是70年代大家对于算法还是持非常不确定的态度。在这段时期，他和鲍姆两个人，他们的投资方法和投资策略，其实是在相信人和相信机器算法之间反复横跳的。一开始的初衷是我要用算法，我要用我们当年一起写的论文来试一把能不能赚钱。 **雨白:** 其实这两个老搭档特别有意思。当年在做密码破译的时候，他们俩不是一起工作吗？席梦思被炒了之后，鲍姆对席梦思可以说是念念不忘，觉得别人都没有席梦思聪明，没有席梦思好用。后来有一天，席梦思就问鲍姆说，你能不能帮我个忙，花一天时间来帮我搭一下交易系统。虽然鲍姆对金融不感兴趣，但是他还是愿意来帮老搭档一个忙。结果等鲍姆到了，席梦思就给他一堆数据让他解题。鲍姆看着看着，还真发现了一些趋势，觉得这事儿可行。一开始这两个人就一周见一次，后来鲍姆就上头了，不用席梦思催，他自己就过来研究。紧接着，他就决心和席梦思一起尝试用数学模型在金融市场赚钱。 **跑狮:** 于是他们就构造了一个策略，叫做“小猪篮子”（piggy basket），用这个策略开始去投一些外汇。开始是觉得这个算法靠谱，我们成立这个基金就这么干了。但是这个算法突然间有一天出了很大的差错。本来是买外汇的一个算法，突然间去买了土豆，直接把美国东部的缅因州土豆的价格抬得很高，然后还被当时的市场监管人士觉得你们是不是哄抬物价，有内部操作的嫌疑。 **大卫翁:** 对，就是商品期货交易委员会突然给他们打电话说，你们干嘛要买这么多的土豆合约，把全球的土豆供应都快垄断了，你想干什么？ **跑狮:** 西蒙斯回答说：“我也不知道为啥要买土豆”。所以这个时候他突然就发现这个算法非常不靠谱。这时西蒙斯性格中的另外一个特点就显现出来了，就是担心，一遇到他没有预期到的情况，他就很担心。 **大卫翁:** 他就要横跳。我觉得这时候他的担心其实在两个层面。第一个层面就是跑狮老师你说的，他发现我根本不知道这个系统在干什么。它为什么会突然冒出这样的指令？原来都是在做外汇市场的，一下子要把三分之二的现金都拿去买土豆期货。第二个我觉得可能还有一个担心，就是刚才我们说监管来给他打电话，不是打个电话就结束的，那个监管是要求他把所有的仓位全部平掉的，就是被强平了，还给他开了罚单，好像是几百万美元的一个罚单。这就让他意识到，我虽然是用量化的方式在做投资，但这个投资的结果可能会因为一些量化根本没有办法估计到的不可抗力而遭到损失。你监管的这个指令过来，并不是我系统能够考虑到的事情。那这个时候他肯定会觉得，原来现实世界不是这么简单的，我就是按照指令执行赚钱就完事儿了，而是你会受到一些宏观因素的影响。 ### 与鲍姆的分道扬镳 **跑狮:** 确实是这样的。七八十年代大家很容易改变主义的一个原因，我刚才提到索普，大家有没有想到过，索普算是所有量化交易员的祖师爷，他是比西蒙斯更早的，第一个把量化算法应用到大规模投资的数学家，曾经非常成功。那为什么我们没有听说过他的基金的名字呢？就是因为他在非常成功的时候，突然间有一个合伙人不知道怎么着，跟那个米尔肯，就是“垃圾债券大王”，最后因为内幕消息进了监狱。这个合伙人跟他扯上了关系，就被整个拖累了，然后整个基金就结束了。所以当年索普也说，要不是因为这些乱七八糟的破事儿，就是不可抗力，我早就是亿万富翁了。意思就是说，大奖章可能就不是你们的了。这是没有办法控制的。 **大卫翁:** 因为席梦思就是通过这样一次一次事件，造成了他后来的整个性格就是会担心，然后会不是完全相信系统。最后当然证明了他这种担心是非常必要的，也让大奖章避过了一次一次的危险。 **雨白:** 对，而且我觉得聊这些不能忽视当时的历史条件。就比如说当年计算机的发展水平，以及我们熟悉的一些其他的投资大神，他们在七八年前后在做什么。那个时候的美国应该就是沃尔克刚刚上台没多久，等于当西蒙斯开始做投资的时候，美国也正好经历了一个新时代的开启。 **大卫翁:** 如果说到这个大宏观背景的话，那就多了。包括布雷顿森林体系的瓦解，也是那个时候，整个大的宏观事件就是时势造英雄。 **跑狮:** 对，当时造就他们其实是有两个历史背景或条件。第一个就是刚才雨白说的，那个时候不是做量化的好时候，因为你没有数据。他们当年怎么收集数据？席梦思自己跑去买了好多世界银行的年鉴，查年鉴里面记录下来的数据还不够，每天去纽交所去抄数据，让秘书每天把收盘价、开盘价、中间价都抄出来。还有他嫂子也帮忙抄，全家一起出动抄数据。 **雨白:** 对，我们在2024年很难想象，50年前他们做量化是这样去找数据的。 **跑狮:** 而且那个时候投资人没有界面，你只能是电报，一个小纸条。在那种情况下，你是不可能有一个能用的、靠谱的模型的，这就是为什么本来是买外汇的可以去买土豆。另外一个背景条件就是大卫翁老师讲的，我觉得也很重要，其实当年是一个做事件驱动、基本面投资的好时候，因为事件太多了。席思和他的第一任合伙人鲍姆，他们两个经常发生分歧的时候，就是在这个“小猪篮子”模型不靠谱之后。鲍姆觉得每天发生这么多奇葩事件，我用基本面做投资不香吗？我干嘛要靠模型？因为他当年确实是依靠分析这些事件，然后下注，先得到消息，赚了不少钱。 **大卫翁:** 其实一直到84年，就是我们想说美国国债暴跌事件之前，他们其实一直在靠这样的方式来做投资。 **跑狮:** 这一段时期其实有几个小故事，就看出他俩之间的分歧。就比如说黄金，当年鲍姆是最多黄金的，他就是不肯卖，但是当时黄金的价格一直在上涨。但为什么西蒙斯突然间觉得很担心，他一定要卖呢？就是因为他老婆有一天回家跟他说，我看到我的朋友现在大家都得排队去卖黄金首饰。然后席梦思当时就觉得，大家排队卖黄金首饰，那如果说这些人都卖了，那金价岂不是要暴跌？他觉得这个是不好的信号，他当时就要求鲍姆减仓，鲍姆就是不减。最后在威逼利诱之下，他还是减了仓，然后一顿抱怨。但后面证明席梦思是对的，金价一下突然间就跌了下来。 **跑狮:** 还有一个小故事，就最终造成他俩分手的一根稻草，就是83、84年那个时候，保罗·沃尔克当美联储主席，用铁腕手段抑制了当时美国居高不下的通货膨胀。当时鲍姆的分析是觉得他要做多美债，他觉得通胀一直下来，后面应该是一个债券的大年。但他刚做多完，债券价格就暴跌。席梦思这时候又开始担心，要求他减仓，他就是不减。最后威逼利诱之下还是减了，但这次是因为确实触发了40%的协议。 **大卫翁:** 对，就是鲍姆的账户亏了40%的时候，他跟席梦思之间的协议有个自动条款，就会被全部卖掉，而且同时解约。很可惜，这两个数学家当时其实是天作之合的合作，但就因为这么一个事件宣告结束。 **跑狮:** 对，但后面证明鲍姆是对的，因为紧接着就是美国长达30年的债牛大年，然后也造就了一些像债券天王格罗斯一样的优秀债券基金经理人物。 **大卫翁:** 但是已经晚了。金融投资很多时候就是很残酷的，你在长期可能是对的，但是你在短期，如果你是基金经理，管着投资人的钱，你触及到平仓线或者是风控线，你就是必须得清仓，哪怕你心里是多么觉得是对的也得清。这是一种情况。第二种情况，比如这几年中国市场的这种情况，我觉得市场很有机会的时候，我的基金被不停地赎回，那我就被迫要减仓。所以这种基本面投资的一个问题就在于，你自己的长期看法很多时候不重要，你会被短期的市场因素所制约。 **大卫翁:** 你会发现席梦思大神，虽然他是大神，但是他的思想反复横跳，也是在一次次的事件中被驱动的。我们刚刚说他之前因为“小猪篮子”那个事件，所以转向了基本面事件驱动。结果又因为84年鲍姆的这个债券事件，觉得说不行，你看人会这么顽固，我的好搭档，他也是一个数学家，居然顽固到这种地步。不行，我不能靠人，我得回到靠机器，回到量化的这条路上去。所以84年的时候他开始支持艾克斯去开发交易系统，重新走上了信号的这条路。 ## 第二阶段 (1984-1988)：量化之路的奠基人 ### 数据宗师斯特劳斯 **雨白:** 然后他跟鲍姆分道扬镳了，咱们就进入到了第二个阶段。第二阶段他又请来了新的大神。我们先来说说艾克斯，艾克斯是书里边让我印象很深的一个人物，因为他可能更接近于我们在影视剧里看到的刻板的天才印象：英俊、聪明、幽默，但是易怒又暴躁。从小艾克斯的父亲就抛弃了家庭，艾克斯本人也有严重的胃病。艾克斯20出头就在数学上取得了杰出的成就，当年他是康奈尔大学史上最年轻的终身教授。他还有一个特别著名的事迹，就有一天艾克斯和自己的搭档抱怨，这个洗手间离我的办公室实在是太近了，水声很打扰我的思路。艾克斯越说越气，然后他抬起腿就朝那堵墙上用力地踹了一脚，留下了一个不小的洞。为了纪念艾克斯，康奈尔的数学系至今都特意保留了墙上的这个洞。 **雨白:** 当艾克斯被西蒙斯挖到石溪分校的时候，康奈尔大学严正地警告西蒙斯说：“你不许再挖人了，你再挖人我们就要告到州长那里去。”但就是这样一个人，被西蒙斯说服了，当然更重要的是，他被金融市场给迷住了。 **大卫翁:** 艾克斯应该在早些年就加入了，并不是到84年才加入的。但是之前因为席梦思痴迷于跟鲍姆一起做事件驱动型的投资，所以并没有花很多的时间跟精力在支持艾克斯做交易系统这方面。但从84年开始，他就转向了大力支持艾克斯做这个事情。 **跑狮:** 对，因为当时他觉得靠人不靠谱。但是还是有几个背景条件，就是这个时候他有转型的趋势，而且这个时候还有一个很好的背景条件，就是他们现在的数据慢慢多了。这个很重要，因为有一个新人物出场，那个人叫斯特劳斯。我的印象中，我给他贴了个标签，就是他是“数据宗师”。所有跟数据相关的，肯定想到斯特劳斯这个人物。而且我觉得他应该是成就文艺复兴最关键的人物，我反而觉得他是最关键的。 **跑狮:** 因为他做了什么事情呢？他加入的时候拼命地收集数据，所有不管当时有的没的、有用的没用的。因为当时西蒙斯他们需要模型，模型一定是要有数据的，然后把他请过来，他专门是收集数据。那个时候他们只需要开盘收盘价就完了，但是人家不只要开盘收盘价，他居然把日间交易的所有数据、所有价位都记下来。当时还没有彭博终端，你只能通过那些收报机、磁盘。所以他就把所有的磁盘都收过来，把商品期交所的这些历史数据磁盘收过来还不够，他每天就记开盘价、收盘价，还有日间那些波动价格。当时并不知道这些数据有啥用，他不管，就像哆啦A梦一样，看到数据就拼命地放到口袋里。 **大卫翁:** 对，补充一个信息，就是为什么他会做这么脏又累的活呢？是因为他是1980年加入的。斯特劳斯加入的时候是一个被加州伯克利大学开除的计算机系辍学生。所以他加入到当时的 Monemetrics 时，确实是一个比较底层的人员，一个初级人员。所以他做的事情就是直到现在为止，做数据清洗、数据收集依然是非常苦非常累的活。但是斯特劳斯为什么会被叫做宗师？是因为他对这个事情有着无比的兴趣。 **跑狮:** 这就是他证明自己价值的方式。他不仅是收集数据，大家要知道，如果做过数据清洗的人应该知道这个活有多么的无聊。因为你要做对比，想想他们当时那个环境，还没有一个Python脚本就能爬下来的事情，我要拿出年鉴来，跟每天的《华尔街日报》上的数据做对比，判断它靠不靠谱，剔除没用的数据，保留有用的，然后把数据按照机器可读的方式来整理出来。这个活是很可怕的，他居然坚持一直在做。 **大卫翁:** 我觉得对斯特劳斯来说，他真的发现了属于他的职业，或者说属于他的那条路，就是我要去做这种准确价格的数据的收集跟整理。这就是我找到的我毕生的一个追求。这个我觉得太有趣了，原来一个人的一生的职业可以是一个数据清洗师。但是如果你把这个东西做到极致，你就成为了数据宗师，你甚至成为了文艺复兴公司后来能够有这么一个海量历史数据库的奠基人。 **跑狮:** 所以我们为什么说开头“臣妾做不到”呢？就是他们能做到的，我们做不到，是因为没有他们那种量级的数据集。斯特劳斯从70年代末80年代开始收集数据，不仅收集当时的数据，还往前挖，收集19世纪的数据，一些19世纪的周度市场交易数据他都能找到。 **大卫翁:** 对，就年鉴，各种原来都是那种很老的纸质记下的东西，他全部把它做电子化。 **跑狮:** 这些将来就都是淘金的宝藏了，太珍贵了。但文艺复兴非常可恶的一点就是他这些东西都不对外。 **大卫翁:** 一点开源的意识都没有。所以现在虽然大量的量化基金，数据对所有的人来说都是最重要的资产，但是依然有一些数据，可能你在那个年代，如果没有去把它这样累积下来，现在就真的没有了，你花多少钱都得不到。 **跑狮:** 而且后面我们会慢慢地提到，为什么他这个数据这么重要。因为随着他们算法的演进，你需要不同的数据，然后需要更大量的数据，有些数据是没有的。没有的时候，你需要把它“挖掘”（mining）出来。数据挖掘的意思就是说你根据历史数据的大概走势，如果中间没有的话，或者这个品种没有的话，我能够大概猜出来。他也挖掘了不少这样的数据，这些数据为后面他们算法的演进就提供了很好的基础。 ### 交易系统与隐马尔可夫模型 **雨白:** 可以说斯特劳斯为文艺复兴挖掘了相当丰厚的数据资产，打好了数据的基础。我们前面提到1984年席梦思开始转型，决定重新相信机器。那艾克斯又起到了什么样的作用呢？ **跑狮:** 艾克斯的特点，我觉得如果一句话总结他的贡献，就是文艺复兴的半自动化是从他开始的。真正开始持续地做交易，且能够往里面加一些交易策略的模型是从他开始的。那个时候他们用的策略应该是蛮简单的，就两个。 **大卫翁:** 一个动量，一个反转。依然是现在非常重要的，不光是量化上面，包括基本面的，很多时候我们在做因子的时候，动量因子依然是一个非常重要的因子。但是在那个年代，艾克斯的所谓交易系统，其实就是基于这两个策略。 **跑狮:** 但为什么这两个策略在当时那么惊为天人呢？大家要知道，当年可是基本面投资、价值投资理念主导的时代。价值投资书本里面第一句话就告诉你，市场高位时候你要卖，市场低位时候你要买，这个是最基本的价值投资理念。但是为什么刚才大卫翁老师说这两个策略那么特殊呢？是因为它是反过来的，就是市场涨我追涨，然后市场跌我杀跌。这种东西是不符合价值投资理念的。 **跑狮:** 但是他们为什么这么做？是因为第一，他们的期限很短，我完全是靠市场给我的信号。我通过数据大概能够感觉到市场现在是亢奋的，它往上走的动量是有的，我就要跟，我要抓你趋势的那个钱。如果市场现在是往下，那么它的动能减少的话，那我就要卖。所以它是一个趋势跟踪的做法，这种做法当时算是激进的做法。 **大卫翁:** 说实话，艾克斯的这个系统出来之后，也没有赚到很多的钱。其实真正帮他们开始稳定盈利的是又有一个人要出场了，这个人叫做卡莫纳。 **大卫翁:** 卡莫纳是86年开发出了一个让计算机自己来判断信号的系统。不是由人来输入一些东西，然后跳出来一个信号，而是计算机自己去数据里找关系。因为我们现在有了一个斯特劳斯构建的非常好的历史数据库，我觉得这是最早的机器学习了。然后计算机你去学习里面的数据关系，然后去判断出来一些东西，这时候它就逐渐走向了一个“黑盒化”。因为你一旦让计算机自己去考虑这个问题，就变得不是由人来控制了。但是就是从这个时候开始，艾克斯的这个交易策略突然开始奏效了，然后他就真正开始稳定地赚钱了。所以你会发现席梦思的整个成功的故事里面，为什么我们不停地要引入新的人？因为这些人每个人都是在另外一个人的基础上，或者是几个人有机地结合，共同在这一阶段让这个系统开始走向成功。 **雨白:** 我感觉大家听到这儿好奇的是，席梦思都在干啥？ **大卫翁:** 他在忙着挖人，让这些人能够加入进来，然后各司其职。 **雨白:** 运筹帷幄，然后拿个小鞭子抽，说你得干活。 **大卫翁:** 对，这就是为什么我们在一开始要去聊那一块儿。西蒙斯在整个文艺复兴的发展历程中，他最大的一个功劳就是他是CEO，或者说是CHO（首席人力资源官）。他把这些人能够拉进来，用合适的方式激励他们。就像他当年在学校的时候挖那个老师，直接我给你担保工资，你来不来？你不想加入任何委员会，是不是？那有一个图书馆委员会，就你一个人，你就去那个委员会就好。他就会找到一些能够激励这些人的方式，然后让他进来心服口服地帮他干活，这是他最大的能力。而且我能跟你对话，因为你在说什么，其实我是懂的，我都能明白，只是这活让你干，不是我干而已。 **跑狮:** 这个非常重要，这就是为什么刚开始我们把它比作奥本海默是有原因的。我现在突然想到还有一个类似的类比，就是钢铁侠。他能够在整个量化模型开发前进的过程中，他能找到能做这件事的人。就比如说你需要数据，斯特劳斯数据大神来了。你现在就要自动化，那么艾克斯来了。但是刚才为什么大卫翁老师提到卡莫纳呢？是因为首先，这个时候的模型策略还是非常简单的，且大家是用线性回归的方法。但了解金融的，听故事听多的，黑天鹅听得多就已经知道了，金融市场不是线性相关的。 **跑狮:** 这里面稍微提到一点点一个模型，这个是整个大奖章和文艺复兴的理论基础，就是隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）。大概的意思就是说，用马尔可夫模型和隐马尔可夫模型，大家想达到的效果是预测。简单来讲，它的预测方式就像天气一样，我们今天是多云，然后下雨。但是为什么多云完了之后下雨呢？或者下雨完了之后大晴天呢？这个原因我不知道。所以大家就把天气不同的状态贴上一个标签。同样地，在金融市场上，我也有波动高的时候，或者说情绪好的时候，他会把金融市场不同的情况作为一个状态。 **跑狮:** 但是状态一和状态二之间是不是先后顺序？是不是状态一发生了，状态二就一定会发生？这个东西我用数据来找他们之间的关联性。他俩之间的区别在于，马尔可夫模型是有顺序的，它的概率发生的大小跟顺序相关。但是隐马尔可夫模型，你这个顺序也是随机的，状态一发生了跟状态二必然发生之间是没有关系的。在这个时候，如果你数据量足够大的话，你就可以在这些非线性的状态之间找到一些规律，然后你就可以确定他俩之间是有相关性的。 **大卫翁:** 我听那个Acquired讲文艺复兴科技这一集，他举的一个例子挺好的。什么是隐马尔可夫模型最好的一个例子呢？就是语音识别。你要去识别这个人说的话到底是什么，机器其实并不能听懂我们说的话。那它根据什么呢？就是根据你前面说的这个词，然后去猜测你这个词后面一般是跟什么的。如果你的数据量足够大的话，因为词和词之间是有概率的。比如我说“我”，那么后面跟“是”的概率就会比较大。它就是这么一个过程，所以它就是隐马尔可夫模型一个很好的应用。 **跑狮:** 它还会搭配一些其他的理论，我们可能前段时间不是有一些热门文章，我们熟悉的那个词，贝叶斯定理（Bayes' Theorem）。他会搭配这些概率论方面的科学方法一起用。大概意思就是说，贝叶斯定理就是我会调整我的权重。比如说我说“我”，可能说“我爱”或者说“我恨”。那我说“我爱”的次数多，还是说“我恨”的次数多？这个时候它会根据你发生的次数，用数据来分析，然后用贝叶斯定理赋你一个权重，每次都会调。我发现你这个“爱”说得多，我就赋你这个权重更高一点。他会用这个权重调整的方法来不停地调整，不停地进化，然后后面就越来越精确。 **大卫翁:** 对，也就是我们现在说的会越来越聪明，它是一个自学习的过程。然后因为语音识别跟它很有关，所以后面IBM的这两个专家，就是我们后面会登场的两个很重要的人物，就非常顺畅地可以嵌入到文艺复兴想做的事情。 **大卫翁:** 但我觉得这个模型对于我们来说也很有趣，它其实底层隐含的一个逻辑就是历史会重复自己。但是它也会造成一个结果，就是小概率事件会摧毁你的整个预测，然后会带来非常可怕的黑天鹅。这个时候，我们西蒙斯老师的担心就会非常有效。 ## 第三阶段 (1989-1995)：大奖章基金的稳定盈利时代 ### 伯勒坎普与短期高频交易 **雨白:** 聊了这么久，我们终于要聊到这个传奇的大奖章基金的诞生了。大奖章基金是文艺复兴旗下的旗舰对冲基金，1988年成立以来，它展现了无与伦比的盈利能力，非常的可怕。大奖章的年化回报率超过30%，而这30%还是在扣除5%的超高额管理费和44%的盈利分成之后的。也就是说，在扣除这些费用之前，大奖章基金的年化回报接近60%以上，真的是一个传奇。 **大卫翁:** 我觉得那个时候为什么席梦思会选择成立大奖章？是因为他其实已经意识到自己发现了一些皇冠上的明珠了。我们刚才说的卡莫纳在做的事情，斯特劳斯在做的事情，艾克斯在做的事情，他们合并起来这个东西已经快成了。所以我开始用一个全新的基金名，致敬所有数学家的名字来做这个事情。 **雨白:** 那是不是文艺复兴的整个发展中的第二个阶段，也可以到这里做一个小的总结？这个时间大概是从1984年到1988年。在第一阶段，席梦思和最早的合伙人在主观判断和量化之间左右横跳。然后到了84年到88年这个阶段，文艺复兴科技公司坚定了走量化的这条路，有三位比较重要的奠基人：数据挖掘的斯特劳斯，搭建交易系统的艾克斯，以及让算法进化的卡莫纳。 **跑狮:** 他开始进入非线性，不只是依赖简单的线性回归，这个模型更复杂一点，且他造就了文艺复兴的黑盒子。 **雨白:** 在这三个人的奠基之下，大奖章基金就应运而生了。我们刚才也提到了，说他在第一年就已经开始赚钱了，而且赚得还不错。但是这里就隐含了一个隐忧，就是你怎么样保证它能够每年持续地赚钱？那这个时候就到了文艺复兴的第三阶段，新的大牛就要登场了。 **跑狮:** 因为这里面有个关键的问题，就是你有了模型和模型变成稳定且能够持续稳定地赚钱，这中间还需要大量的工作。并不是说我有了数据、有了模型就可以。当时的分界线其实在于，文艺复兴已经有了一些数据的基础，但这些数据其实还没有完全派上用场。模型到目前为止，虽然有了卡莫纳的一些非线性因素加进去，但它还是尚显稚嫩。所以它需要把整个交易流程中的更多的东西都放到这个模型里，这个就需要新的人来帮助。 **大卫翁:** 我们到第三阶段就是要进入到文艺复兴稳定盈利的这个阶段。有一个人就不得不提，就是伯勒坎普。因为伯勒坎普引入了后面直到现在为止依然是文艺复兴非常重要的一个交易原则，就是短期高频交易。但他跟我们理解现在说的很多高频交易其实不是一个概念。我们现在常说高频交易是毫秒级别，但是文艺复兴在80年代，他们所谓的高频交易没有到这个程度，他基本上持有几个小时或者一两天。但就算是这样的一种现在我觉得最多叫中频的状态，在那个年代其实是被华尔街所鄙视的，他们会觉得这条路肯定走不通。 **大卫翁:** 因为我们都知道交易都有摩擦成本，它都有交易的费用。在那个时候，包括文艺复兴的艾克斯在内，也不相信可以用短期高频交易。但是伯勒坎普这个人，因为他就没有在华尔街工作过，所以他不相信一定有这么个教条。他觉得是这帮华尔街的人根本就没有研究清楚到底交易费用是一个什么样的东西，他沉浸去做了非常多的这方面的研究和测试。 **跑狮:** 他是数学家，他的老师是香农，而且他跟凯利——我们大家熟悉的凯利公式（Kelly Criterion：一个用于在赌博和投资中确定最优投注规模的公式）的发明人，曾经都在贝尔实验室工作过。他应该是当年学的是类似于电气工程、信号理论等等，跟香农是同一派的。 **雨白:** 我觉得伯勒坎普加入文艺复兴的故事，很能体现西蒙斯是怎么样和这些人才沟通交往的。最开始他们俩产生交集是伯勒坎普在一个公司做股东，他想邀请席梦思也来，但是席梦思交不起认购金。那个时候400万美元席梦思都交不起，但是他同意在董事会任职。后来伯勒坎普就发现，席梦思这个人还蛮适合打交道当朋友。他说席梦思是一个非常好的倾听者，尽管他经常中断会议出去抽烟。 **雨白:** 后来为什么伯勒坎普会加入到文艺复兴呢？源于一笔意外之财，柯达收购了他创办的一家公司，让他有了几百万美元。他又把这几百万美元买了一个他觉得特别好的债券，结果债券出了问题。他的朋友说可能还是商品比较靠谱，你应该去找西蒙斯咨询一下。他就去咨询席梦思，席梦思说：“我这里有一个机会，你要不要来我这儿工作？”及时地挖人。 **大卫翁:** 伯勒坎普加入对于大奖章基金最大的一个作用，就是它引入了短期高频交易的理念。为什么是在八九年？是因为在那个时候，我们曾经提到的数据宗师斯特劳斯，他的数据清理已经进行得差不多了，等于有一个比较干净的历史数据库。然后艾克斯的交易系统也在卡莫纳的初步机器学习的帮助下，进入到了一个稳定运行的状态。在这几个前提成立之后，伯勒坎普说这个时候我们应该更多地去引入短期的交易。 **雨白:** 其实这个还有竞争格局的改变影响。华尔街也开始使用类似的策略，收益率也很不错。这个时候就回到之前跑狮老师说的，席梦思就是一个特别容易焦虑和担心的人。即便大奖章已经开始赚钱，他就一直在想说：“为什么我们赚的就这么少呢？你看人家写的这些金融分析，人家这个策略也挺好的，为什么我们不能像他一样？” **跑狮:** 而且席梦思这种担忧，除了来自于同行的表现之外，还有一个很大的原因是，这些数学家的算法，你经常会发现这种情况：我挖好数据，做好算法，然后先测试一下，觉得收益率能达到50%。但是一到实际市场上交易，可能只能赚10%或12%。你的模型跟真实情况之间会差很多东西。 **大卫翁:** 因为你时间越长，它可能会引入的变量就更多。 **跑狮:** 情况就变得更复杂，因为有很多市场的微观结构和运作机制他们是不懂的。比如说你的交易费用，为什么艾克斯有这样的担心呢？就是说我每一笔交易，我的经纪商是要收手续费的。如果这个单你执行得太频繁，就会有成本扣减。还有一个重要的原因，就是当时量化的水平没有办法做到自动下单、实时执行。所以我们现在讲所谓的纯量化，意思就是说从你找信号到做交易模型，到下单、下多少、什么时候下，到最后它自动送出订单、自动撮合，整个一套都是全流程全自动的。但那个时候还没有达到这种程度。 **跑狮:** 这就是为什么伯勒坎普这么重要。除了他带入了这个短期算法的理念，他还带入了投注算法。他发现艾克斯的模型是没有投注系统的。所谓投注系统的意思，就是我要提到那个著名的凯利公式了。我对市场有多确定，我的确定性越高，理论上我下的注应该更多，不能平均用力。但当时的模型里没有这个，他把这个加进去了。 **大卫翁:** 对，另外我觉得伯勒坎普对于短期交易的看法，就让我想起了现在的互联网公司。原来的交易很像是我们最早软件开发的瀑布式开发，我要把所有东西做好，然后发版本。但是现在我们都知道互联网公司更流行的是小步迭代，我用一个非常小的版本然后往前滚。在当时的80年代的量化交易里边也是一样的。伯勒坎普就是说你们不要考虑那么多，再把交易放出来，你可以尝试，如果有问题就立刻改，这个的好处会远远大于你们原来担心的交易成本。 **跑狮:** 我跟一些学数学的人聊过，我问他为什么你们学数学好的人做交易都这么厉害？他想了半天就挤出来四个字：“算得仔细”。他不会按照常识来做决定，他一定要算，他只相信他自己算出来的东西。就比如刚才大卫翁老师说的这个，交易摩擦成本高是高，那我要不要算一算，如果我小步快跑，我大概盈利多少？我再算算它的成本是多少，这个划不划算，你可以算。 **大卫翁:** 我觉得最后一个伯勒坎普说服西蒙斯采取短期交易，就是利用了西蒙斯的担心。伯勒坎普跟他说，如果我们交易不频繁，做很多比较大头寸的、长时间的交易，那我只要输一次，可能对公司就会造成比较大的风险。但如果你把交易放频繁，每一次的单子小一点，那我就算输比较多次，对整个公司的风险就会变得可控。我觉得这句话可能也会比较打动席梦思，因为他就是希望风险尽量地分散。 **跑狮:** 还有一个原因，就是在挖数据的过程中，你会看到各种各样的信号。一些很小的信号，它可能就持续两三天。那个时候发掘出很多这样的效应，比如“周末效应”。这些小的交易机会，说实话大钱是看不上的。但是这种小步快跑带来一个很好的结果，就是你收现金流会收得很频繁。蚊子再小也是肉，积累下来也不少了。 ### 劳佛与单一模型的诞生 **大卫翁:** 当时书中就说到，公司在90年有一天当天赚了100万美元，全公司就开始庆祝。但你想想看，100万美元如果你放在一个百亿的盘子里，其实真的是微不足道的。但对于那个时候的文艺复兴就已经非常好了。关键是后来就再也不为100万美元庆祝了，因为他们发现他们每天都可以赚，就赚麻了。原因就在于我们刚才说的，万事俱备，伯勒坎普带来的思想理念，只是那个东风，把所有的东西都串起来了。 **雨白:** 对，而且其实很多事情，我们现在介绍好像很顺，但其实背后都是人事的变动。就比如说在80年代末这几年，艾克斯他也慢慢地退出了公司的中心。因为他会抱怨说，脏活累活全都是我在干，席梦思全都在维护客户，啥事儿也不干。 **大卫翁:** 人事的变动在文艺复兴贯穿始终。我们刚才讲了这么多伯勒坎普的故事，就到90年，那一年大奖章基金非常好之后，应该是55%的收益。然后西蒙斯一下就激动了，他觉得这个东西太好了，然后他要开始插手了。他说我们明年一起来努力，可以到80%。然后伯勒坎普就说你神经病。他说好，那你西蒙斯觉得明年能80%，那你就按这个收益率，我把我股票卖给你，他就退出去了。 **大卫翁:** 就是你想你好不容易做出来一些东西，然后你老板不停地每天都要给你打电话说，你应该这样，你应该那样，很烦的。 **大卫翁:** 所以文艺复兴是一个很典型的故事，来来去去的这些人，从事后看他发挥了很大的作用，一步步把这个神奇的公式真的找到了。到90年之后，大奖章就是在稳定地赚钱了。但是在里面的人会觉得好像没有什么特别的。 **大卫翁:** 但其实你在那个时候来看，他们得到的确实已经够多了。就像伯勒坎普，他一下子把自己的股票以几倍的估值卖给了席梦思。那对于他自己的生活来说，也是赚到盆满钵满了。 **大卫翁:** 在第三阶段除了伯勒坎普之外，还有一个很重要的人就是劳佛。劳佛这个人他的加入或者说他的推动，让大奖章从一个多模型的状态变成了单一模型。就是现在的很多大的量化基金，依然是你会发现里边分成了很多小的组，然后每个组之间可能都不知道彼此用的是什么模型。但是大奖章至少在他对外说的里面，说的是他用的就是一个单一模型。 **大卫翁:** 我比较偏向于认为大奖章用的是一个大模型。因为数据非常重要，文艺复兴拥有了当时量化公司里面可能最多的数据。但如果你是很多个模型，相当于你拥有的这些数据会被分散到各个模型里面，数据会被稀释掉。但如果你是一个单一模型，同一个数据在同一个模型里面，它可能还会发现一些关联性。然后要增加新的投资品种，可以直接加进来，在里边会产生很多非常奇妙的化学反应。 **跑狮:** 一个单一大模型还有一个好处，就是它会提高你的夏普比率（Sharpe Ratio：衡量经风险调整后收益的指标）。因为市场有分散的功能。如果说去年你把黄金和A股放在一起，一个是商品市场，一个是股权市场，那他俩之间会有一些抵消效应。如果你的仓位做得好，那么你平均的回报率就会挺好。所以说你把不同的市场放进来，除了能够充分利用数据挖到更多的宝，另外你是起到很大的分散风险的作用。 **雨白:** 我觉得劳佛的故事也很有趣。他其实是在席梦思最早开始做文艺复兴的时候来帮过忙，干了一段时间觉得不感兴趣，还是想回去教书。然后等到艾克斯离开文艺复兴之后，西蒙斯说：“我需要你，你来帮忙。”他就说那我就再多帮帮忙。 **大卫翁:** 因为劳佛好像是所有的这些合伙人或者数学家里面，相对性格比较正常的，比较温和的，没有那么尖锐。席梦思当年其实被这些性格很复杂、非常怪僻的人已经被折磨不堪了，所以他又想到了那个老好人劳佛，说你来具体做这些事儿。那劳佛他就是整个研究跟投资的负责人，加上自己又是一个非常厉害的数学家，他致力于要把大奖章做成一个单一模型。 ## 第四阶段 (1995-至今)：征服股票市场与帝国的巩固 ### 进军股票市场 **大卫翁:** 虽然大奖章是冷酷的赚钱机器，但是你如果把视野往外面抽离，你会发现它在的市场本身还是很小的，只在外汇跟商品市场里面玩，它的规模也就几个亿美元。虽然它每年的收益率已经非常惊人了，94年的时候一年拿了70%的收益，听起来非常吓人，但是因为它规模就没多大。 **大卫翁:** 那个时候席梦思其实是想引入一些外部资金的，但是没有人理他，因为觉得你们这些数学家搞出来一些黑盒子的模型，谁知道你赚的钱回头还能不能稳定。包括保罗·都铎·琼斯（PTJ）所在的公司也拒绝投资文艺复兴科技，就是因为看不懂。 **雨白:** 对，而且90年代初应该是彼得·林奇风头最盛的时候。 **大卫翁:** 到95年的时候，席梦思接到也是一个很大的证券公司，说很感兴趣，要收购你。席梦思非常开心，跑去跟他谈。结果发现这个证券公司只是对他手上忠实的这些客户感兴趣，如果把你说够了，就能把你客户名单全都挖过来，然后到时候可以去给他们卖别的产品。想到95年的时候，整个市场对于文艺复兴还是这么一个想法，很重要的原因在于它还是没有进到整个资本市场最主流的视野里面，股票市场它还没有接触。 **跑狮:** 我再补充一句，就算是在他们那个量化小圈子，其实当时他的业绩也没有那么优秀。因为当时他一个最大的竞争对手已经开始浮出水面，且已经有比较好的收益率的，就是D. E. Shaw。D. E. Shaw在海外是和文艺复兴并驾齐驱的名字。 **雨白:** 他的员工也不是很理解，为什么非要去碰股票？觉得我们这已经赚得挺好啊，我们日子过得很舒服。股票这个东西大家还是公认暂时量化还是很难攻克的，为什么非要逼着我们去做这个事情？ **大卫翁:** 这个我觉得最早我们讲席梦思的性格就讲过，他的性格里面就有一个“我必须要挑战我没有挑战过的东西”。你要说我不行，那我就更来劲了。股票这个东西属于资本市场里边的一个最主流的王冠，他一直没有攻克。这里边有一个导火索，就是在95还是96年的时候，席梦思的大儿子车祸去世了，其实这件事情对他的打击非常大。他在消沉了很久之后冲进办公室，然后说我们要来做股票了。有一点这种痛定思痛的感觉。 ### IBM双雄：布朗与墨瑟 **大卫翁:** 这个时候又是两个大神级的人物帮助文艺复兴攻克了股票的高峰，就是两个来自IBM的语音识别团队的大牛，彼得·布朗和罗伯特·墨瑟。我们前面在聊隐马尔可夫模型的时候讲过，语音识别跟他们在做的找规律的事儿有很类似的地方。 **雨白:** 想到我们第一期聊的达利欧，那一期同样是从IBM挖过来的大拿，怎么大家的下场这么不一样？ **大卫翁:** 但IBM在那个年代真的是贡献了非常多的人才。这两个人后来一直是直到前些年还是文艺复兴的联席CEO，相当于是最后加入的这两个人反而成为了文艺复兴到后期最重要的首席执行官。由此也可以看出，数学家和真正在商业企业里待过的人，相比之下，可能还是后者更适合去运作一个企业。 **大卫翁:** 他们刚加入的时候，完全是另起炉灶，做了一个股票投资团队，一直在里面磨，但是一直没有磨出来。在前几年的时候，一直是被嘲笑的，觉得股票这个东西做不成。但是席梦思就一直没有放弃，一直让他们自己在做这个事情。 **跑狮:** 我正好补充一下当时的背景。到了八九十年代，其实这个决定不是说突然做的。为什么大家同时都要去做股票的量化？第一个是数据量。另外一个是其实当时的一些统计套利，包括像趋势跟踪这样的一些策略，当时都是针对股票的，已经出来了。其实有些人已经做出一些比较好的基础了。但是在股票市场，它是一个随机游走（Random Walk）的市场，它并不如期货市场那么容易掌握，所以我们需要一些更先进的算法。 **大卫翁:** 但我一直觉得，其实股票市场是比商品跟外汇市场更适合文艺复兴这种交易策略模式的场所。原因就在于，大奖章很多时候赚钱是靠一些非常小的、别人难以抓到的机会，靠跟人性做博弈。外汇跟商品市场全是机构投资者，相对来说比较难出现这种机会。但股票不一样，会驱动股票市场的信号简直多如牛毛，很多噪音，有各种各样的散户、机构投资者在里面。那就意味着像大奖章这种在市场里面去捕捉各种小机会的人，其实在股票市场是会如鱼得水的。 **大卫翁:** 他们举过一个很经典的例子，在08年或者大的危机里面，很可能在非常短期，大奖章在吃巴菲特的利润。因为像巴菲特这样的长期投资者，他在一些时候有些钱就是不赚的。那这个时候在短期，大奖章这样的基金很可能就会成为他的对手盘，去把这部分吃下来。当然你从长期看，巴菲特赚的是企业利润增长的钱。但是你在短期看，大奖章这样的小而灵活的“金鲨”，就是会在旁边游走，然后赚到一些小钱。 **雨白:** 那席梦思是怎么把这两位大拿请进来的？ **大卫翁:** 席梦思之前就邀请过他们，但是他们不屑一顾。但是回头一看，自己这个团队要开始裁员了，公司要把我裁掉了，这个时候席梦思的这个offer就成了一个他们会去接受的事情。 ### 长期资本管理公司的覆灭与文艺复兴的崛起 **雨白:** 我就会有疑问，同样是聚集了这个世界上最顶级天才的长期资本管理公司（Long-Term Capital Management, LTCM），他就搞没了。 **大卫翁:** 这个时候席梦思性格里面的“担心”的那个部分就起了很大的作用。 **跑狮:** 长期资本管理公司在98年出事儿，那个时候应该是量化这一部分里边最闪耀的星星。当时它这么有名，是因为它的创始团队中简直是金光闪闪，连席梦思都显得黯然失色，因为人家有俩诺奖创始人，莫顿和斯科尔斯。他们一出场不久，前几年的回报非常好，94到97年平均回报率接近50%，而且资产管理规模已经七十多亿美元了。 **跑狮:** 97年的时候，由于俄罗斯债券的头寸太大，杠杆加得太高，在98年俄罗斯债券违约的时候，他们没有做任何的措施，还是坚信要按照模型来走。这个时候要是换席梦思，早就担心到吐血了，“你们必须都给我停下来”。所以那个时候，他们的资产损失了90%，直接亏了四十多个亿。长期资本的最后的结果是美联储要出面，因为他可能会造成世界级的金融动荡。 **大卫翁:** 对，然后让美林、摩根这几个公司一起注资，把长期资本给收了。长期资本的故事当时给很多公司，包括D. E. Shaw，都带来了比较大的打击。但是那一年，我们的大奖章，我们的文艺复兴，不但没有受伤，依然取得了非常傲人的收益率。 **雨白:** 那文艺复兴做对了什么呢？ **大卫翁:** 文艺复兴第一，在前期有一些受伤的时候，席梦思就要求把头寸降下来。第二点，他们在这个时候已经变成了我去挖一些小利，在这个地方吃一口，那个地方吃一口。他持有的头寸都非常短期，然后又非常分散。最终他到底为什么能走出来？包括我们刚才在讨论的所有东西，文艺复兴是没有把它的策略对外做出任何公开的，而且跟所有雇员签了终身的保密协议。所以他到底为什么能在一次一次的危机中都能够取得让人匪夷所思的收益率，都只能靠猜测。至少在长期资本这件事上面，我觉得西蒙斯的这种风险意识发挥了非常大的作用。 **雨白:** 在这之后，比如说互联网泡沫，还有到2008年的金融危机，文艺复兴的收益都还是蛮好的。 **大卫翁:** 都是异常的好。他越是到这种时候，收益越好。因为他赚的钱就是恐慌的人性里面的钱，而越是在这种大的危机的时刻，人性的恐慌就会被发挥到淋漓尽致，这个时候就是他大放光芒的时候。 ## 我们能从西蒙斯身上学到什么？ ### 成功的偶然与必然 **大卫翁:** 他加杠杆的方式其实比较特别，他是用一篮子期权去上杠杆，可以上到7到10倍。但是因为它是用一篮子期权，期权这个东西的特殊之处就是，我大不了就是损失期权费，所以它的风险是可控的。这个就是为什么它每一个头寸都很小，每次挣钱挣得也不多，它的胜率也就是50%几，但是他又能保持一个非常高的收益率的原因，因为他上了足够高倍的杠杆。 **大卫翁:** 当然还有一个非常重要的原因就在于它封盘了，它的规模就这么大了，100亿美元。他在90年代末期就不接受新的外部投资者了，然后到了2003年，就把所有的外部投资者全部赶走。当然与此同时，他发布了新的基金，就是你如果要想投，你投我那个基金。但那个基金的策略跟大奖章是不一样的，我是用一个跟标普500指数差不多的收益率，但是我给你一个更低的波动率。为什么现在很多人会觉得文艺复兴的业绩看起来也就这样，那是你看到的是那几个对外开放的基金。从拿到的资料看，这些基金用到的信号全部都是大奖章用剩下的“边角料”。 **雨白:** 所以其实很多人都会质疑说，大奖章到底是不是一个骗局，或者只是一个品牌工厂。首先我是黑盒，你不知道我的策略是什么。然后我说我每年收益率这么高，你又投不进来。但是我的这个旗舰立在这里，他就会不断地吸引你来，然后你又买不进去，你就会觉得退而求其次买别的。 **跑狮:** 实际上在07、08年金融危机的时候，大奖章也遇到过问题。市场突然瞬间大跌3%，这个时候你会有追加保证金（Margin Call）的。那一周大奖章亏了十个亿美元，损失了接近20%。 **大卫翁:** 那个时候公司内部其实矛盾很大了，因为席梦思还是那个担心的成分，所以他要求减仓。然后对于这些研发者来说，他就觉得你又不相信系统了，“你到底要不要信系统？”又来了。但是最后，他损失了20%，就此打住了，等于后面又重新卷土重来，又赚到钱了。 **跑狮:** 然后大家就抱怨，说再等等。但是席梦思说，如果事情重来一遍，我一定会喊停。我觉得你能活得很久，可以成为传奇的一个重要的特质，你必须要怕。如果你不怕，一点都不担心的话，你不可能活这么长。这个是我在一些做交易的人身上看到的一个共性，他们其实都是很怕的，没有很大胆的，一般都是像散户，像我，天不怕地不怕。 **跑狮:** 所以在他们的心目中，他们觉得投资是风险管理，投资不是赚钱。为什么我们说他们是传奇呢？我觉得传奇要有一个基本门槛，至少是20年以上，你才有资格说他是个传奇。因为20年到30年其实是人间的一个轮回。 ### 人生的终极谜题 **雨白:** 说回到西蒙斯这个人，我们能从他身上学到什么呢？或者说我们该如何理解看待这位大师？ **跑狮:** 大家也不要太崇拜。如果我们放远到人生的角度来讲，我们看到的只是他的一面。如果你觉得席梦思成就了文艺复兴，造就一个历史，他就成功了的话，那么如果我们把他整个人生通盘考虑，他不一定是最幸福的人。 **跑狮:** 因为他自己的人生也是蛮悲惨的，两个儿子都先后因为意外事件去世。所以他自己也觉得，我一生都在致力于征服概率，概率我都能征服，但我自己人生的概率我却是受害者。所以说做出一些巨大成就的人，他到底是不是一个幸福的人？这个事情要分开考虑。可能也是因为这个，所以他最后才致力于，我能不能发现一下别人的幸福，我能不能帮助别人更幸福一点。所以他最后成立基金会去治疗孤独症。 **大卫翁:** 因为他自己家里也有一个成员得了孤独症，所以他赞助1亿美元去致力于研究这个疾病，他应该是这个领域的最大的一个私人捐助者。 **雨白:** 我发现他到了晚年，他也没有像索罗斯或者是达利欧一样，想要去著书立说，想要在哲学这方面有所建树。 **跑狮:** 有啊，因为他是科学家，他的著书立说不是说写本书，我是要找到宇宙的真理。他的基金会还有一大部分，是在智利的一个大沙漠里建了一个射电望远镜阵列，因为他要研究出来宇宙大爆炸这件事情是不是真的，宇宙的起源到底是怎么回事。他说：“我活着的时候你们也要给我一个答案。”结果很可惜，宇宙来源这种事情，这个题实在是太大了。 **大卫翁:** 但另外我觉得西蒙斯很让人佩服的一点，就是人家的丰碑在40岁之前就已经完成了。他的数学成就，那个陈-西蒙斯理论一直被应用在各个领域，每天还在被不停地引用。他不用像投资家一样，到了晚年才要开始开宗立派。他在投资这个领域根本就不需要再去追求什么。而且就像我们一直在说的，他本身文艺复兴是一个黑盒子，他也不能在外面大规模地去说他的一些成功之道。所以他一直在说自己是数学家、慈善家，这是他更加重要的一个标签。 **雨白:** 我觉得今天特别感谢跑狮老师和大卫翁老师，帮我“破解”了我一直还蛮崇拜的人和这家机构，他们到底是怎么样一步步走向辉煌，以及背后的原理到底是什么。我们这三个小时聊下来之后，我就意识到说席梦思的人生我也学不来。但是我觉得可以学习他，他虽然已经这么成功了，但他还是一个很谦虚的人，他很乐于交流，而且他对于这些性格各有各的难搞的人，他也有非常包容的沟通态度。我觉得这些是我们能学到的东西。好，谢谢大家的收听，拜拜。 ## 尾声：群星闪耀时的光辉 **雨白:** 天才总是成群结队地来，又一个个离开。在这期节目里我们向你介绍了许多伟大的天才，或许你会好奇他们后来怎么样了。詹姆斯·艾克斯离开文艺复兴之后，把自己关在家里了好几个月，慢慢才走出来。他写了一本科幻小说，最后回归了学术。2006年，艾克斯死于结肠癌，享年69岁。他在墓碑上刻了一个方程式，是他年轻时和搭档共同推出的数学定理。 **雨白:** 鲍姆离开文艺复兴之后，和太太搬回了普林斯顿，继续研究他一生钟爱的数学问题，尤其是黎曼猜想。鲍姆一生都在被视力问题困扰，随着年岁渐长，他的视力愈发恶化。这个大学时期的天才棋手为了继续享受下围棋的乐趣，甚至把棋盘布局和每个回合都背了下来。80岁以后，鲍姆总喜欢步行3000米去普林斯顿大学附近的小镇，有时候会在咖啡店里靠窗的角落坐上几个小时，和各种陌生人聊天。他的家人有时会看到他正温柔地安抚着咖啡店里想家的本科生。 **雨白:** 2017年夏天，在完成最后一篇数学论文的几周之后，鲍姆离开了人世，享年86岁。伯勒坎普回到了加州伯克利全职任教，享受他更喜欢的教学和研究。后来他也尝试自己做了一家量化基金，可惜业绩平平，2012年关掉了。他说：“我总是更多地被好奇心驱使，但西蒙斯往往更专注于金钱。” **雨白:** 2019年的春天，伯勒坎普因肺纤维化并发症去世，享年78岁。放下文艺复兴工作后的詹姆斯·西蒙斯每天早上六点半起来，前往中央公园锻炼身体。作为一个大烟枪，为了健康，晚年的他甚至转而使用稍微健康一些的电子烟，但是这个烟还是得抽。 **雨白:** 席梦思一生中的大部分时间都致力于解开谜题和应对挑战。早年间，他专注于研究数学问题和破译敌人的密码。后来，他又专注于研究征服金融市场的数学模型。在80岁之后，席梦思还在面对这两个难题，这可能也是他一生中最难解的两个题：理解并治疗孤独症，发现宇宙和生命的起源。 **雨白:** 2024年5月10日，席梦思在纽约去世，享年86岁。仅以这期节目向逝去的这群天才致敬。对他们来说，谜题和挑战是贯穿他们一生的主线，而文艺复兴不过是他们旅程中特殊的一站，记录下了群星闪耀时的光辉，为量化投资书写了新的历史篇章。在去世前，席梦思在演讲中说，他没有什么特别值得分享的投资经验，非要说的话，那就是和最聪明的人一起工作，最好是比你自己更聪明的。以上就是本期的全部内容，谢谢你的收听。