“量化之神”西蒙斯退位，解密金融模型和量化投资帝国
在为自己、员工和客户创造了巨额财富之后，即将在下一次生日跨过这一门槛的西蒙斯，将辞去其600亿美元规模的对冲基金文艺复兴科技公司（Renaissance Technologies，以下简称“文艺复兴”）董事长一职。
“我相信是时候了，”西蒙斯在写给投资者的信中写道。经过了数年的酝酿，信件的出现正式标志着这位神秘对冲基金“掌门人”退出。
数学家出身的“掌门人”
吉姆•西蒙斯是历史上最伟大的对冲基金经理之一，在全球投资业内，他的名气并不亚于索罗斯，更是被认为是保尔森、达利欧这些业内领军者的前辈。他曾帮助开创了钟爱数学和计算机的量化投资领域，该领域已在华尔街占据主导地位，被誉为 “量化基金之王”。
2020年，詹姆斯·西蒙斯以235亿美元财富位列《2020福布斯美国富豪榜》第23位。
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。年仅23岁的西蒙斯获得加州大学伯克利分校数学博士学位，一年后出任哈佛大学数学系讲师。
在完成个人数学事业成就期间，创立了对数学和物理学影响深远的“陈一西蒙斯规范理论”。用数学理论证实了爱因斯坦相对论描述的扭曲空间确实存在。
西蒙斯有一个非常出名的童年故事，就是他思考汽车油箱里的油既然是用完一半还剩一半，那么为什么有一天油量会耗尽。这个故事在西方叫做芝诺悖论，在东方就是“日取其半万世不竭”，当然这一点西蒙斯不值得骄傲。
从这个故事里我们能看出西蒙斯的数学天赋爆表，他也不负众望，考到了麻省理工学院去读数学系，他用了四年时间完成了本科和硕士学位，接下来跑到加州大学伯克利分校念数学博士，主攻拓扑学方向。
这样的人生经历就是我们父母口中常说的“别人家的孩子”，1967年西蒙斯决定到纽约州立大学石溪分校出任数学系主任，之所以一下子就拿到这么高的职位，是因为这个学校是新建起来的，以前这所学校没有数学系。不过西蒙斯自己倒是也不负众望，现在纽约州立大学石溪分校的数学系已经是全美的数学圣地。
1976年西蒙斯达到了他在学术界的巅峰，拿到了维布伦奖，这个奖每五年评出一次，是几何学界的诺贝尔奖，这一年他38岁。当然这个时候西蒙斯完全可以颐养天年，每年参加一下学术界的年会，到各个论坛发表一些高谈阔论就好了，但是他没有，反过来他觉得学术界的节奏太慢，一篇成果很久都出不来，所以他决定改行，而方向就是那个曾经让他小赚一笔的交易界。
创立文艺复兴科技公司
1982年，西蒙斯在纽约成立了文艺复兴科技公司，1988年3月，其创立了第一支基金产品——大奖章基金，在1989年——2009年间大奖章基金平均年回报率高达35%。
较同期标普500指数年均回报率高20多个百分点，索罗斯和巴菲特的操盘表现高出10余个百分点。即便是在2007年的次贷危机中，该基金的回报率仍高达85%。
西蒙斯的公司在华尔街算是很特别的公司，在300余名员工中，没有一位是金融相关的背景。就连西蒙斯本人，也只是以“数学家”自居，很少参与金融界活动。
20年来，西蒙斯的复兴科技对冲基金在全球市场进行交易，并且使用了复杂的数学模型去分析并执行交易，其中很多过程已经完全自动化了。复兴科技公司使用了程序模型来预测那些易于交易的金融工具价格。这些程序模型的建立是在大量数据收集之后，通过寻找那些非随机行为来进行预测。
到1999年12月底的11年来，大奖章基金累计的回报是2478.6%，是原资产的25倍。依据对冲基金观察家Antonie Bernheim的数据，在同时期的离岸基金中，仅次于此的是乔治索罗斯的量子基金，而他的回报率在1710.1%。在2009年，大奖章基金名列获利最高的对冲基金之首，获利超过10亿美金。
大奖章基金的投资范围有着严格的限制，投资的产品必须符合3个条件：“必须在公众市场上交易、必须有足够的流动性、必须适合用数学模型来交易。”
正因为如此，大奖章基金不包括创投基金，不涉足未上市公司股份，而一些小公司的股票、创业板股票也不包括在内，而适合用数学模型交易的品种一般来说要求有比较多，有比较准确的历史价格、交易量等。
从2002年底至2005年底，规模为50亿美元的大奖章基金已经为投资者支付了60多亿美元的回报。1990年大奖章的净回报为55.9%；翌年39.4%；之后的两年分别是34%和39.1%。1994年，美联储连续6次加息，而大奖章基金净赚了71%；2000年，科技股股灾，标普指数下跌了10%，大奖章基金更是大获丰收，净回报98.5%；2008年，全球金融危机，各类资产价格下滑，大部分对冲基金都亏损，而大奖章赚了80%。
解码金融模型
在一次采访中，西蒙斯引用“有效市场”（efficient market）的理论说，其实数据里面什么也没有。比如价格数据会预示未来的种种情况，所以某种程度上说价格总是对的，但事实上不是。包括历史数据在内，数据里有一些异常情况。
不过渐渐地，西蒙斯领导的团队发现了越来越多的异常情形。其中没有一种应该作为极端异常的情形排除在外，忽略不计。它们属于细微的异常。将这类微妙的异常集合在一起，就可以开始准确预测某些事。
投资者最关心的莫过于，模型有多精密？是那种方程式和算法的庞然大物，还是些简单的东西？
西蒙斯说，今天的模型系统相当精密，可那也不是一大堆堆砌在一起，它应该算“机器学习”。其过程类似于：
你发现一些可以用于预测的模式，会猜测哪些是有预见性的，接着就在电脑上测试，测试结果可能是你猜对了，也可能猜错；接下来，你利用长期历史数据、价格数据等信息做测试；最后把它们加入系统，如果有效就留在系统里，无效就剔除。
因此，西蒙斯认为，系统不存在什么精密的方程式，至少在预测这个环节没有。但预测不是系统唯一的环节，还必须了解交易时的成本，一旦交易就可能影响市场动向。普通散户买个200股还不会怎么影响，可要是你想买20万股，就会推升价格。
那么问题来了：价格会被你推高多少？会不会因为那么做过于扭曲市场，让你自己也没法获利？所以必须了解成本，必须明白怎样尽量减少波动，减少自己所有持仓的波动。西蒙斯说，满足这部分要求，得用一些非常复杂的应用数学，也不是什么惊天动地的高深学问，可是很复杂。
采访者又问：这个模型是只涉及数学领域，还是多个领域？
西蒙斯没有透露具体用了哪些理论，而是说大部分用到统计学，还有些概率论。模型的研究范围很广泛，涉及各类可能有效的事物。它是个大电脑模型，由一个主模型控制一定规模的资金，但不会控制庞大的资金，因为那样会太影响市场。主模型操纵的规模在合理的范围内，永远不会变成独霸市场的大怪兽。毕竟，要是一家独大也就没有对手方了。
去年文艺复兴亏损超30%
尽管这些年文艺复星的量化基金一直运营得不错，但在动荡的2020年，文艺复兴的定量模型似乎也没能逃脱多数量化基金的命运。
相关报道显示，文艺复兴的公共基金去年亏损超过30%。文艺复兴的资管规模为近600亿美元，较前一年的750亿美元资管规模大幅缩水。
但值得注意的是，该公司只对员工开放的“大奖章基金”(Medallion fund)在去年全球市场大动荡中飙升了76%。Medallion是首批量化基金之一，历史上的年平均回报率约为40%。
