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超越索罗斯与巴菲特的数学天才,量化之王:詹姆斯·西蒙斯

作者 : 量化与对冲 64 0 0 02月10日

1989—2006年,他领导的大奖章基金平均年回报率约35%


他是数学天才,与中国著名数学家陈省身联合创立了有名的Chern-Simons理论,获得过每5年一次的数学领域最高荣誉—全美数学科学维布伦 (Veblen)奖。他对华尔街嗤之以鼻,靠自己独立开发的一套量化投资“模型”而屡获成功,开辟了一条另类的量化投资之路。


他的观点是,传统的投资方法主要是基本面分析和技术分析,而量化投资则主要是依靠数据和模型去寻找投资标的和投资模策略。


量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型,对于量化投资中模型与人的关系就像病人与医生的关系,在医生治病的方法中,中医与西医的诊疗方法不同,中医是望、闻、问、切,最后判断出的结果,很大程度上基于中医的经验,定性程度上大一些;西医就不同了,先要病人去拍片子、化验等,这些都要依托于医学仪器,最后得出结论,对症下药。


超越索罗斯与巴菲特的数学天才,量化之王:詹姆斯·西蒙斯


西蒙斯就是采用这样的量化方法,依靠数学模型和电脑,管理着自己旗下的巨额基金,用数学模型捕捉市场机会,由电脑作出交易决策。西蒙斯曾经表示:“我是模型先生,不想进行基本面分析,模型的优势之一是可以降低风险。而依靠个人判断选股,你可能一夜暴富,也可能在第二天又输得精光。”


西蒙斯一点也不喜欢华尔街的投资家们,如果你想去文艺复兴科技公司工作的话,华尔街经验反而是个瑕疵。在公司的200多名员工 中,将近二分之一都是数学、物理学、统计学等领域顶尖的科学家,所有雇员中只有两位是金融学博士,而且公司从不雇用商学院毕业生,也不雇用华尔街人士,这在美国的投资公司中堪称绝无仅有。


跟其他暴富的同行不同的是,西蒙斯没有把他的财富用来享乐,而是转向了慈善事业。西蒙斯和他的第二任妻子玛里琳成立了西蒙斯基金会,专门为教育、卫生、自然科学研究等项目提供资助。


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西蒙斯的慷慨,一方面由于他对学术的热爱,另一方面也与他的不幸经历有关。西蒙斯在学术和商业上获得了惊人的成功,然而在家庭上却承担了巨大的不幸。 他和妻子共育有五个子女,一个儿子保罗在家附近骑自行车时遭遇意外身亡,为此他向纽约州立石溪大学捐助了以儿子命名的公园。另一个儿子尼克在印尼答里岛不 幸溺亡,因为尼克曾在尼泊尔工作过,为纪念爱子,西蒙斯向尼泊尔的卫生健康事业捐助了大笔金钱。

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学员感言:

超越索罗斯与巴菲特的数学天才,量化之王:詹姆斯·西蒙斯


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超越索罗斯与巴菲特的数学天才,量化之王:詹姆斯·西蒙斯

以下是他对量化交易的一些观点,


Models can lower your risk…. It reduces the daily aggravation.” With old-fashioned stock picking: “One day you feel like a hero. The next day you feel like a goat. Either way, most of the time it’s just luck.” “We don’t override the models.”


模型可以降低你的风险......它会降低每日的恶化。而老式的选股策略:"有一天你感觉像个英雄。第二天你感觉像一只山羊。换种方式说,大多数情况下它是只是运气。"我们并不优于模型"。


“Luck, is largely responsible for my reputation for genius. I don’t walk into the office in the morning and say, ‘Am I smart today?’ I walk in and wonder, ‘Am I lucky today?’”


很大程度上运气是我有天才名誉的原因。在早上我不会走进办公室说“今天我聪明吗?”,而是说,“今天我幸运吗?”


“We search through historical data looking for anomalous patterns that we would not expect to occur at random. Our scheme is to analyze data and markets to test for statistical significance and consistency over time. Once we find one, we test it for statistical significance and consistency over time. After we determine its validity, weask, ‘Does this correspond to some aspect of behavior that seems reasonable?’”


我们通过历史数据搜寻不被认为是随机变动的异常现象。我们的目的是要随着时间变化分析数据和市场做统计学意义和一致性测试。一旦我们找到一个,我们会随着时间推移测试它的一致性和统计学意义。我们确定它的有效性后,会问,“这符合某些方面似乎合理的行为吗?


Trend-following is not such a good model. It’s simply eroded.” Things change and being able to adjust is what made Mr. Simons so successful. “Statistic predictor signals erode over the next several years; it can be five years or 10 years. You have to keep coming up with new things because the market is against us. If you don’t keep getting better, you’re going to do worse.”


趋势跟踪不是一个好的模型。它只是被简单地被冲刷了。"顺应事物变化和能够进行调整是让西蒙斯先生如此成功的原因。"在未来五到十年统计预测信号将削弱。你要不断推出新的东西因为市场是对我们不利。如果你不保持越来越好,你只会更糟糕.


“We don’t start with models. We start with data. We don’t have any preconceived notions. We look for things that can be replicated thousands of times. A trouble with convergence trading is that you don’t have a time scale. You say that eventually things will come together.Well, when is eventually?”


我们不要从模型开始。我们要从数据开始。我们没有任何先入为主的观念。我们寻找那些可以重复数千次的东西。收敛性交易的问题是,你没有时间尺度。你说最终都会收敛。好的,那何时是最终呢?


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"Many of the anomalies we initially exploited are intact, though they have weakened some. What you need to do is pile them up. You need to build a system that is layered and layered.And with each new idea, you have to determine, Is this really new, or is this somehow embedded in what we&# 39;ve done already? So you use statistical tests to determine that, yes, a new discovery is really a new discovery. Okay, now how does it fit in? What's the right weighting to put in? And finally you make an improvement. Then you layer in another one. And another one."


"许多我们最初利用异常现象是完好无损,虽然他们被削弱了一些。你需要做的就是堆起来。你需要建立一个系统,是层状和分层。和与每个新的想法,你必须确定,这是真正的新内容,或这已经以某种方式嵌入我们已经做了的?因此您使用统计检验来确定的是的一个新的发现真的是一个新的发现。好吧,现在它是如何吗?正确的权重放是什么?最后你有所改善。然后你在另一个层。和再另一层。



来源:量化投资大家学

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