2020-12-09

文艺复兴科技公司交易策略揭秘

摘要

本文详细介绍了文艺复兴科技公司的发展历程及其核心交易策略。创始人詹姆斯·西蒙斯从数学家转型为对冲基金经理，带领团队先后开发了均值回归模型、核方法机器学习模型和短期交易策略，将奖章基金打造为史上最成功的对冲基金，自1988年以来费前年均回报率达66%。

核心概念及解读

均值回归：一种统计策略，认为资产价格会围绕长期均值波动，偏离均值后将回归，适用于商品和货币等市场的趋势判断

核方法：一类用于模式分析的非线性机器学习算法，相比传统线性回归更能捕捉资产价格的非线性变动规律

凯利判据：科学赌博方法的核心公式，主张投注规模应与对该投注的信心成正比，帮助在风险与收益之间实现最优配置

大数定律：统计学基本定律，表明在大量重复试验中结果趋近于期望值，文艺复兴科技以此思想支撑高频短期交易的盈利逻辑

市场冲击与滑点：大规模交易执行时实际成交价格偏离预期价格的现象，文艺复兴科技通过建模交易成本解决了股票策略初期亏损的问题

视频链接

引言

文艺复兴科技公司是历史上盈利能力最强的对冲基金。这很可能是在业绩记录方面，行业历史上最成功的对冲基金。记住，他收费很高，但费用前，自 1988 年以来平均为 66%。这家公司取得巨大成功的背后，是一系列数学模型和强大的计算机。文艺复兴科技公司的量化模型在不断更新，但比这些模型更重要的是，用于发现交易信号的方式和方法。

谁是詹姆斯·西蒙斯

詹姆斯·西蒙斯，文艺复兴科技公司的创始人，是一位传奇数学家。他开创了一种独特的研究和模型构建方法，并将其带入对冲基金领域。他身价 210 亿美元，是全球收入最高的对冲基金经理。

吉姆·西蒙斯在马萨诸塞州布鲁克林长大，一直知道自己想成为一名数学家。

“我还是学生的时候，经常在深夜去一家熟食店，有一天我看到安布罗斯和辛格也深夜进来，他们显然在做数学，我见过好几次，我就想，哇，这才是世界上最棒的工作！你可以只是闲逛，在熟食店闲逛，然后做数学。”

西蒙斯考入了麻省理工学院，甚至因为高中时修读了大学先修课程，跳过了数学的第一年。西蒙斯的学术生涯非常顺利，获得博士学位后，他很快成为数学教授，并同时在冷战时期担任密码破译员。但他渴望更多，尤其是更多的钱！西蒙斯在中产阶级家庭长大，一直想致富。与学术界其他不太关心钱的人不同，西蒙斯则清楚地知道如何赚钱——创业。还在上学期间，他就和他的南美同学一起创业，他们决定开一家工厂生产乙烯基地砖和 PVC 管道。

“嗯，我在麻省理工学院认识了一些朋友，是两个哥伦比亚男孩，他们在某个时候开始创业，事实上，正是在我的鼓励下他们才开始创业的，我的父亲和我投入了少量资金，最终，嗯，获得了巨大的成功。”

这是詹姆斯·西蒙斯的一个故事，很多人都不知道，所以他抽出时间来经营这家公司，但一旦公司走上正轨，他立即将责任委托给其他人，我们在 RenTech 的故事中一次又一次地看到了这一点，但西蒙斯必须专注于他的学术生涯。1976 年，37 岁时，西蒙斯被美国数学学会授予奥斯瓦尔德·维布伦几何学奖，这个奖项是数学领域的最高荣誉，相当于诺贝尔奖。

征服了一座高峰后，西蒙斯正在寻找新的高峰去攀登。1974 年，西蒙斯和他的朋友合伙创办的地砖公司出售了 50% 的股份，为西蒙斯和其他所有者带来了利润。西蒙斯和他的同学们从这家公司赚了很多钱。他说，让我们把钱投资出去。所以西蒙斯认识他的一位学生，名叫查理·弗拉特费尔德，他当时经营着一家对冲基金。出乎西蒙斯最疯狂的期望，他将他们的原始投资翻了 10 倍，总共赚了 600 万美元。这是西蒙斯意识到赚钱的最佳方式是金融的时刻。他想知道，我能做到同样的事情吗？1978 年，西蒙斯离开学术界，开始用他积攒的钱和他朋友的钱创办了自己的投资公司，名为 Money Metrics。

西蒙斯的交易策略

在 Money Metrics 成立后的几年里，西蒙斯依靠直觉和基本面进行交易。那是金融业的好时代，基金运作良好，他真的不需要改变他的方法，但在他的脑海中，他一直在想，他能否用数学来模拟资产价格。但西蒙斯开始厌倦基本面交易。

“我们做得非常好，但那是一种令人非常焦虑的体验。你知道，你知道，有一天你走进办公室，你认为自己是个天才，我的所有头寸都顺风顺水，但第二天你走进办公室，它们都与你作对，你觉得自己是个笨蛋，我怎么会做出我所做的事情等等。没有任何道理，这只是，你知道，你把手指放在空中，试图感知风向。”

西蒙斯很快开始研究他的第一个模型，在他的同事伦尼·鲍姆的帮助下，他们构建了一个简单的均值回归模型：如果货币的走势低于其近期趋势线一定水平，则买入，如果偏离过高，则卖出。均值回归的思想非常简单。假设你是一个农民，玉米的平均价格是每蒲式耳 5 美元。现在，有些日子可能是每蒲式耳 6 美元，另一些日子可能是每蒲式耳 3 美元，但从长远来看，这些价格将恢复到平均值。这就是所谓的均值回归。在 80 年代，许多商品的价格都是这样的。现在他的模型在今天可能无法奏效，但在 80 年代，这是一个革命性的想法。他们很快将该策略扩展到货币交易之外。到 1982 年，他将公司名称更改为文艺复兴科技公司。

但很快，他们简单的均值回归策略开始失效。简单的均值回归已经不够用了，因为其他竞争对手也开始构建他们的模型。为了保持领先地位，西蒙斯不得不聘请更多人才。这才是真正让吉姆·西蒙斯与其他对冲基金经理与众不同的地方。当他看到一个问题时，他确切地知道谁能够解决它。他立即聘请了另一位著名数学家吉姆·阿克斯来开发新的策略。

当吉姆·阿克斯查看这些资产价格时，他注意到这是一个随机过程，也称为随机过程。他认为，使用数学表示是模拟这些随机过程的最佳方法。当人们听到“随机”这个词时，他们认为它是不可预测的，但事实并非如此。在数学中，假设你掷骰子，你知道每个面都会以一定的概率出现，你可以根据这些概率下注。为了模拟随机过程，他们开始使用机器学习。机器学习在今天是一个热门词汇，但在 1980 年代，大多数对冲基金经理甚至不知道那是什么意思，他们仍然凭直觉进行交易。但文艺复兴科技公司领先于所有人，已经开始使用机器学习。RenTech 使用的机器学习风格是核方法。核方法使用一类算法进行模式分析。学术金融中使用的主要工具是线性回归。直到今天，线性回归仍然被用于构建预测模型。但问题是，资产价格的变动是非线性的，因此，RenTech 决定构建非线性模型来预测价格变动，而不是使用线性回归。

西蒙斯当时正在提议构建一个早期的机器学习系统。这个模型将根据复杂的模式、聚类和相关性，为各种商品价格生成预测，这些模式、聚类和相关性对于肉眼来说很难看到。他们再次领先于时代。这个内核就像一个黑匣子，它给出的交易建议让人甚至无法理解。当团队开始测试该模型时，他们很快看到了巨大的回报。该公司开始采用高维核回归方法。高维内核最适合趋势模型，它们非常擅长预测趋势将持续多久。此时，西蒙斯已经投入了数百万美元到这个自动化交易系统，他们称之为“奖章基金”。西蒙斯看到了更大的改进潜力。他开始大力投资，吸引更多数学人才。借助吉姆·阿克斯的模型，文艺复兴科技公司开始将趋势跟踪与均值回归相结合。

该模型产生了约 20% 的年回报率，考虑到大多数对冲基金的收益率都低于 12%，这已经是非常出色的业绩了。但西蒙斯想要更好。他请来了另一位杰出的数学家埃尔温·伯勒坎普。埃尔温·伯勒坎普的专长是博弈论和信息论。他立即建议专注于短期交易，以降低风险。通过快速进出，西蒙斯采纳了他的建议，开始专注于短期方法。他们采用了一种非常不同的方法。这完全是模式，完全是短期的。它不是高频交易，但它与其他人所做的事情截然不同。现在，伯勒坎普完全负责奖章基金。他开始全面实施他的想法。他认为他们应该像赌场一样对待交易。赌场不关心任何特定的赌注，即使你赢了 10 次，赌场也很高兴，因为它知道从长远来看，赌场具有统计优势。这就是所谓的大数定律。

“我认为 RenTech 采用的是凯利判据。这就是我们所说的科学赌博方法。简单来说，你的投注应该与你对投注的信心成正比。公式是你的预期净收益除以你的净收益（如果你赢了）。我认为这实际上是文艺复兴科技公司的秘诀。他们利用强大的计算能力，结合科学方法，来发现交易模式并验证它们，然后根据它们进行交易。他们不断收集模式和异常情况，这就是他们保持领先地位的方式。嗯，任何一个异常情况都可能是随机事件，然而，如果你有足够的数据，你就能判断出它不是。所以你可以看到一个持续了足够长时间的异常情况，以至于它成为随机事件的可能性不高。但这些东西过一段时间就会消失，异常情况可能会被冲刷掉，所以你必须始终关注业务。”

该公司在 1989 年底实施了新方法，西蒙斯投入了 2700 万美元。结果几乎是立竿见影且令人震惊的。他们的交易量比以往任何时候都多，将奖章基金的平均持有时间缩短到只有一天半，从一周半缩短到几乎每天都有利润。“奖章基金”在 1990 年获得了 55.9% 的收益，令人难以置信的连胜开始了。

股票交易

西蒙斯的个人财富飙升。他从不吝啬给员工支付高薪。所以吉姆·西蒙斯每年都会买一艘游艇。他会带他的员工乘坐游艇去世界上你能想象到的所有豪华场所。

西蒙斯想拥有更多的钱来真正改变世界。他需要进一步扩大他的对冲基金业务。实现这一目标的唯一途径是进入股票业务。到目前为止，奖章基金在商品交易方面非常成功，但它被限制在 100 亿美元以内，直到今天。所以当一个对冲基金变得庞大时，它所做的每一笔交易都会变得更大。所以我们有一笔大交易，比如那样，它需要很长时间才能在市场上执行。假设你想购买 1000 万股苹果股票，市场需要一段时间才能完成该订单，而且在订单完成时，你可能实际上无法获得你最初计划的价格。沃伦·巴菲特也遇到了同样的问题，这就是为什么他说他现在正在寻找大象，因为他现在可以持有的股票数量太少了。

他们创建了一个类似的股票交易模型，但未能带来巨大的回报。西蒙斯再次确切地知道该怎么做。他从 IBM 聘请了两名顶级科学家，并开始让他们负责创建股票模型。彼得·布朗和罗伯特·默瑟是自然语言处理方面的专家。他们花了两年多的时间才解决这个问题。虽然他们的股票模型一直在亏损，但他们发现均值回归模型表现不佳的原因是由于交易的执行。他们的股票模型在正确挑选股票方面非常出色，但它们在交易执行方面过于不切实际，例如市场冲击和滑点。所以如果你交易任何股票，你立即会意识到你并不总是能获得市场价格。这就是学术界的弊端。所以无论你读到什么论文，它们总是假设你可以获得市场价格。但市场是一群买家和卖家不断协商价格的地方，如果你参与到这个市场中，你并不总是能获得市场价格。布朗和默瑟意识到，他们的策略也需要对这方面进行建模，并最大限度地降低他们的交易成本。一旦他们解决了这个问题，RenTech 就进入了一个新时代。吉姆·西蒙斯开始了资本募集路演，并预计其资产管理规模将达到新的水平。到 2000 年，该公司管理着 60 亿美元的资产，拥有 140 名员工，剩下的就是历史了。

到 2020 年，西蒙斯从 RenTech 退休。那一年，他赚了超过 10 亿美元。真正让吉姆·西蒙斯与众不同的是他聘请人才的能力，以及创造一个让世界上最聪明的人发挥最大潜力的环境。更重要的是，詹姆斯·西蒙斯坚持使用科学方法来发现模式和异常情况，而不是使用直觉。这是一个开放的氛围，每个人都知道其他人在做什么。每周都有一次研究会议。如果你有一个好主意，你认为它会有所发展，你就展示出来。如果看起来不错，它就会进入一个小型会议，人们会更仔细地审查它。但没有小团体在黑暗中工作，“哦，这是我的小系统，我希望你使用它”。所以，这就是做科学的最佳方式。我认为，自从西蒙斯离开公司后，RenTech 仍然持续跑赢市场。这个基金非常成功，几乎达到了神话般的程度。但正如我们现在看到的，这家公司取得成功背后并没有什么神秘之处，而是吉姆·西蒙斯聚集人才的能力，以及他成功的意志。