「小基快跑」那个打败巴菲特的理工男又来了…，今年赚40％( 二 )
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公司的招聘岗位 ， 也是一股浓浓的科技企业风：
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文艺复兴科技有上百位拥有物理、计算机、信息处理博士 ， 几乎没有商科、金融专业学生 。
因为在老板西蒙斯看来 ， 数据主导一切 ， 模型比个人更靠谱 。
他要的 ， 就是建模、做大数据的人 ， 而不是股票分析人员 。
他认为 ， 任何杂乱无章的数据背后 ， 都有最为微弱的规律 ， 找到规律 ， 就找到机会 ， 这也同样适用于投资领域 。
文艺复兴科技公司采用复杂的数学模型来分析和执行交易 ， 这些模型收集、分析了尽可能多的数据 ， 然后寻找非随机运动进行预测 ， 删选投资机会 ， 以保证在控制风险的前提下实现收益最大化 。
作为一名数学教授 ， 西蒙斯也是最早相信人工智能的投资大师 。
他认为 ， 机器有着远超人脑的运算和学习能力 ， 通过对于各类资产走势规律的学习 ， 就能轻松打败人类 。
他称自己为“模型先生” ， 不止一次表示 ， 只要机器说做什么 ， 他就怎么执行 。
极其神秘的投资策略
在公开场合 ， 西蒙斯几乎决口不谈自己的投资策略 ， 信奉“闷声发大财” 。 而且文艺复兴公司的员工都签订了保密协议 ， 不能向外透露任何操作信息 。
因此 ， 外界基本不知道西蒙斯到底是如何赚钱的 。
所有做量化投资的 ， 都会对自己的量化模型保密 。 但保密到西蒙斯这个程度 ， 也是绝无仅有 。
不过 ， 在有些谈话以及法律诉讼文本中 ， 西蒙斯的部分投资策略还是“被动暴露”了 。
策略一、利用“市场过激反应”
这个策略是文艺复兴创始人之一的施特劳斯透露的 。
2007年接受采访时 ， 施特劳斯表示 ， 大奖章基金运用“市场过激反应”策略赚了很多钱 。
这个策略大致是这样的：如果某个期货的价格在开盘时 ， 远远高于前一天的收盘价 ， 大奖章会沽空这个期货；如果开盘价远低于上一天的收盘价 ， 那么大奖章就会买入 。
该策略针对的正是市场对于新消息常常反应过激的现象 。
高开或者低开之后 ， 返回原地的可能性要大于扔硬币出现正面的概率 ， 所以大奖章高开之后抛出、低开之后买入 ， 反向操作 。
现在 ， “市场反应过激”策略在很多投资书上都有提过 ， 也有很多人专门做这样的交易 ， 所以这个策略已经没有以前管用了 。
策略二、套利交易
这个策略针对债市 ， 是2000年西蒙斯自己透露的 。
他表示 ， 如果美国国债长期债券的折价远高于短期债券的折价 ， 那么购入长期债券 ， 抛出短期债券 。
不过西蒙斯也承认 ， 像这样的机会现在已经基本不存在了 。
美国政府债券交易市场交易量非常大、信息流动很迅速 ， 这样的套利机会寥寥无几 ， 其他发达市场的政府债券也类似 。 所以基本上可以肯定 ， 大奖章基金已经不做这类交易了 。
策略三、寻找趋势和联动性
这个策略也是西蒙斯自己公开的 ， 但谈得很少 。
通过对各种大数据的分析 ， 寻找中长期的一种趋势 。 有许多特征是隐藏在数据背后的 。
比如美国股市会出现5-7年一个轮回的价值和成长股风格轮动 。 在高流动性背景下 ， 小盘股的表现会超过大盘股 。
策略四、利用偏门信息源
这是在文艺复兴涉及的一项法律诉讼中披露的 ， 即：使用交易量信息和其他不太常用的信息源 。
股票交易量信息
在文艺复兴前雇员沃尔夫冰反诉文艺复兴的文件中 ， 沃尔夫冰称 ， 文艺复兴要求他开发一套交易程序 ， 这个程序能够通过分析“限价买卖指令表数据” ， 预测下一步价格变化 。
“限价买卖指令”是一类比较常用的交易指令 ， 股票交易所会及时公布这类数据 。 因此交易人在下单时 ， 能够看到在当前买人、卖出价的上下方都有多少限价指令 ， 能够对价格的下一步变化做出一些模糊的判断 。
但是对一些交易量很大的股票或者其他工具来说 ， 限价买卖指令表是一个非常庞大的数据库 ， 而且投资人在不断增删或者调整买卖指令 ， 所以指令表是在不停变化的 。
要想从这个庞大且不停变化的表上看出门道、同时在短时间内发出指令 ， 这不是人脑能够完成的 ， 也不是一般的量化模型和电脑系统能做到的 。
而文艺复兴恰好在这些方面领先同行 ， 这是它非常关注的投资信息 。
利用其它不常用的信息源
这也来自沃尔夫冰的诉讼案件 。
沃尔夫冰指称 ， 他在文艺复兴的上司让他开发一个模型 ， 从一个交易系统的公开数据中 ， 推测出交易系统本来要保密的信息 ， 从而获利 。
【「小基快跑」那个打败巴菲特的理工男又来了…，今年赚40％】这一交易系统叫“机构投资组合交易匹配系统” ， 这个平台跟普通的股票交易所有些类似 ， 但所有的参与者都是大的基金 ， 没有散户 ， 也没有虎视眈眈的做市商 。
这种绕过大家熟知的交易所进行交易的平台叫“暗池” ， 在过去10年发展迅猛 。
这些平台的交易成本一般比较低 ， 而且保密性可能要比交易所高 ， 因为在这些平台上 ， 限价指令通常是不公开的 。
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