“我們賺的不是那些長期持有的人的錢，而是那些投機取巧不斷犯錯的人的錢。”
“交易要像壁虎一樣，平時趴在牆上一動不動，蚊子一旦出現就迅速將其吃掉，然後恢複平靜，等待下一個機會。”
“當你聞到硝煙味兒的時候應該幹什麽？趕緊跑啊！”
——西蒙斯
有人說，投資行業有三個不可逾越的高峰，一個是哲學投資的索羅斯，一個是價值投資的巴菲特，第三個是量化交易的鼻祖詹姆斯·西蒙斯，因爲量化交易的成功，正在成爲第三個高峰。
西蒙斯花費了超過30年的時間引導一種全新的投資方式，觸發了金融市場的歌名，將量化交易帶入投資人的視野。
單純的依靠交易系統並不能使收益更好，盡管西蒙斯經常強調要相信交易系統的重要性，但在市場危機時，他傾向于減少對某些信號的依賴性，因爲他們的系統在預測市場的短期行爲上變得更好，而專注預測長期行爲的錯誤信號令整個投資結果虧損嚴重。如果交易策略不起作用，或者市場波動加劇，那麽文藝複興科技公司的系統性往往自動減少頭寸和風險。
因此：永遠不要完全相信一個模型。
永遠緬懷股市一代傳奇人物——量化投資之父西蒙斯。
這再一次證明“條條大路通羅馬”，投資方法無所謂好壞，只有是否適合自己。
大獎章基金業績：費後年化複合收益率39.1%，超過巴菲特
1988年，西蒙斯和埃克斯共同發起了一只純做交易的離岸對沖基金—大獎章基金Medallion Fund。然而他們合作之路並不順利，他們經常會因爲公司支出由誰承擔而爭吵。
埃克斯的部分倉位模型還是依賴直覺的傳統方法，基金發生了巨大的虧損，此時西蒙斯對埃克斯發出交易禁令的信。 此後，他們之間的矛盾無法調節，埃克斯把AXCOM的股份賣給了伯勒坎普。
1990年，伯勒坎普設計的模型爲大獎章基金獲取了55.9%的收益，但西蒙斯對他的要求日漸加大後，伯勒坎普決定離開，AXCOM公司解散。西蒙斯的文藝複興科技公司接管了大獎章基金。之後勞弗(Henry Laufer)做出了價值連城的決定：大獎章基金只用單一的交易模型，以充分地使用價格數據做出更准確的預測。
西蒙斯于2022年09月的回顧一生的簡短演講全文
我做了很多數學，我賺了很多錢，我幾乎把所有的都捐了。這是我到目前爲止的人生故事。這是一個好的故事，但是很短。
當我還是一個小男孩，我因爲喜歡數學，就像我3歲或4歲的時候一樣，我喜歡給數字翻倍，2、4、8、16、32.....得到了1042，我說的夠多了。但是我喜歡給數字翻倍。
當我還是一個小男孩的時候，我在我父親的車裏，我父親開車送我，他說他必須去加油了。去加油站買汽油。我說你爲什麽要汽油？他說很好。這輛車需要加油。我說過，但你不需要加油。你可以用你現在一半的油，然後一半，一半再一半，你就永遠不會沒油了。沒有所謂的芝諾悖論。因爲我也沒有想到，我們也走不遠。但是那裏有，但我一直都很喜歡數學。我念得是麻省理工學院。我大一的時候選修了研究生課程，這讓我很困惑，這是抽象代數。但再次期間，夏天我想通了。我有一本書，我想通了。然後再麻省理工學院學習了很多數學課程。
嗯，我非常喜歡的領域。被稱爲微分集合。你們有多少人聽說過？微分幾何？好的，老人們都聽過微分幾何。微分幾何是一門研究，關于彎曲空間，在許多維度上，通常上面有一個指標。所以你可以看到相隔多遠，任何兩點都是，我真的很喜歡那個領域。而且很好，我去了伯克利。了解我的原因，我3年就從麻省理工學院畢業了，所以我留下來當研究生，一年。然後他們告訴我，你應該去伯克利。我說我爲何要去伯克利？他們說很好。微分領域幾何的偉人，一個叫做陳（陳省身）的人，就是去伯特利。他應該在拐彎處工作，所以我答應了，所以我去了伯克利。遺憾的是陳，那年正在修長假，所以他不在那裏。所以我和別人一起工作。那很好，很有趣。和這家夥一起工作。我想出了一個小定理給他看了。他說，哦，這是不錯的小定理。它記在心裏，一個懸而未決的問題，我不會真的向你描述，但不要解決這個問題。我說他爲什麽這麽說？他說因爲太難了。這個在上面工作並嘗試過。那個人在努力嘗試，當然這讓我有點興奮。我說好的，但我會解決這個問題，而且很好，我做了，而且我解決了這個問題。我對自己很滿意。還有呢，回到麻省理工和哈佛教書。但原因我就不多說了。我呢我，我急需要錢。我借了錢。和我的一些朋友投資了一個公司，我需要償還。但普林斯頓有個地方，叫國防分析研究所。那是個高度機密的地方，額不到政府的年齡。國防部，我們應該做的是，破解俄羅斯密碼。這是一個有趣的挑戰，我喜歡這項工作。他們告訴我們你可以自己做，數學高達你一半的時間，但另一半你必須做，你知道冷裂解生意。而且很好，在這個期間，我非常感興趣，在一個叫做，最小曲面。你們有人知道什麽是最小曲面嗎？有人一定知道什麽是最小曲面。好吧，所以最小曲面是一個曲面。關于其邊界的最小面積。所以想象一下拿一個鋼絲框架，只是一個封閉框架，把他浸泡仔肥皂泡沫中的泡沫裏，然後把他拿出來。會有一部電影，那個被這個東西和那個膜那個肥皂膜所包圍，比任何其他表面都小。有了那個界面，所以這是最小的。
第一個領域的獲獎者，回到1905年。已經證明了任何這樣的邊界，本來會的最小曲面，只要一個，他就會很光滑。它不會有積分或類似的東西。這將是一個漂亮光滑的表面。正如我所說，他因此獲得了菲爾茲獎章。所以我對那個領域産生了興趣。
當我在那裏的時候，國防分析研究所。所以在我的業余時間，相當多，我研究這個問題是因爲在更高的維度。這是一個懸而未決的問題。有人在更高的維度做了這件事。所以那將是三維的。具有二維邊界的曲面。在四維的空間中，但這就是他停止的地方。所以我在更高的維度研究了這個問題，足夠幸運。解決問題，通過環境維度7，但是有人在第8維度，我的證據不管用。我構建了一個我認爲是反例的東西。一個反例是，你覺得你有一個，你證明了這個定理，但是有人舉一個例子來說明，你沒有正面那個定理。因爲這是一個反例。所以我找到了我認爲是一個反例，我無法正面。但是幾年以後，我的論文發表了，實際上是一篇很好的論文。但是幾年後，兩個數學家，其中一個叫Bombieri，並且uh表明我的反例，真的是一個反例。所以這完全解決了這個問題，擅長某一點，我來到石溪大學，我當時30歲擔任主席，數學系的，這不是一個非常強大的部門，我當主席還很年輕，但我覺得很有趣。我有很多錢可以用，因爲當時的州長叫做洛克菲勒。現在我想大家都聽說過，洛克菲勒這個名字，但是如果有人沒有聽說過洛克菲勒這個名字？好的，大多數你們聽過洛克菲勒。洛克菲勒熱愛州立大學，砸錢在上面，所以我有很多錢可以用。還有呢？雇了一棒很有棒的人，雇了一些了不起的人，但同時在那個時間框架內，我開始對數學的另外一個領域感興趣。而我在那個地區工作，想出了一些非常漂亮的東西，在三維空間裏，他是一個函數。我真的不能描述他，但他生活在三維封閉的三維空間裏，空格，而我，曾經是很開心，我把它給攪拌機看了，我說我展示了他。郵寄的，因爲那個時候沒有電子郵件。陳說，非常好，你已經在三維空間裏完成了，但他應該適用所有維度。我很懷疑，但我說好吧，我們一起努力看看。他是對的，它可以在所有維度上工作。我很高興我們發表了這篇論文。大約5年後，物理學家，名叫威騰，看到這張紙就想，他是對的，他應該應用于物理。然後其他一些物理學家看到了，它可以應用于物理學。我根本不懂物理，陳可能知道些什麽，但是他從沒想過也適用于物理學，而且非常明顯。你永遠不知道事情發展的方向，你以爲你在做數學，你居然在研究物理。也許吧或者其他什麽？所以今天，那是叫做攪動西蒙的理論。在物理學中隨處可見。平均每天，物理四篇論文，參考這個。攪亂西蒙的理論。所以我一點功勞也沒有。但他就在哪裏。當然我對此很高興，但我不能這麽說。我發明是爲了物理。
不久以後，我開始感興趣了投資領域。我已經進入到了很少的錢，但已經足夠的錢開始投資，一件事導致另外一件事。我開始雇人，我們成立了對沖基金。而且非常成功。它還在繼續，我不再和他在一起了。但我掙了巨額資金，從這個對沖基金。現在我可愛的妻子瑪麗蓮，說讓我們放棄一些，所以我說好吧，好吧，所以我們做了一些慈善。然後她說，我們爲什麽不成立一個基金會呢？好吧，開始一個基金會。她創立了一個基金會。我投了錢進去，把錢投入基金會的一個好處是，你可以把錢送人。你得到了稅收優惠，但不一定要馬上花掉。所以你可以把錢存入基金會。說的好，看看我們想怎麽處理它。明天或者明年或者其他什麽時候。但他不斷成長，成長。所以，今天好吧。我們決定專注于科學與我們的基礎科學，科學是80%，60應該是基礎科學，其中30是轉化科學，10%應該是教育或者外延。諸如此類的事情。所以今天，那個基礎是極大，所以我賺的大多數錢被放入基金會，所以我不是像以前一樣富有但足夠富有，我們有了一個很好的基礎，大部分時間都是我的妻子在經營，任何問題嗎？你是怎麽找到這麽好的妻子的？
西蒙斯回答，這是一個非常好的問題。我可以詳細介紹，但是說來話長了，我才不會呢。任何其他問題呢？好吧，祝你們所有人好運。（終）
注釋：
年僅23歲的西蒙斯便獲得加州大學伯克利分校數學博士學位，一年後出任哈佛大學數學系講師。
在完成個人數學事業成就期間，創立了對數學和物理學影響深遠的“陳一西蒙斯規範理論”。
用數學理論證實了愛因斯坦相對論描述的扭曲空間確實存在。
1938年出生，從小熱愛數學
20歲畢業于麻省理工數學系
23歲在加州大學伯克利分校拿到博士學位
24歲去哈佛任教
26歲被國防部分析研究所請到普林斯頓，爲軍方破解密碼
30歲在石溪大學當上數學學院院長
40歲開始投資長達10年的摸索，創立文藝複興科技公司。
50歲設立大獎章基金
2024年5月10日在紐約逝世，享年86歲。
文藝複興的三種策略
西蒙斯將他的數學理論背景巧妙用于股票投資實戰中。他創立的文藝複興科技公司用超過15年的時間研發計算機模型，大量篩選數十億計單個數據資料，從中挑選優質的證券買進、賣出。這就是聞名投資界的“定量投資”。
“定量投資”是通過現代統計學、數學、快速海量曆史數據分析，從而進行定向投資。
具有投資視角更廣、投資紀律性更強、對曆史數據依賴性強等特點，讓風險管理更加精准，能夠提供超額的收益，主要包括紀律性、系統性、及時性、准確性、分散化等。
西蒙斯說：我是模型先生，不想進行基本面分析，模型的優勢之一是可以降低風險。而依靠個人判斷選股，你可能一夜暴富，也可能在第二天又輸得精光。
在西蒙斯退休後，將文藝複興的三種策略部分公開了出來：
第1種策略，市場過度反應策略。
即如果某個期貨的價格在開盤的時候，遠遠高于前一天的收盤價，文藝複興會賣空這個期貨。相反，如果開盤價遠低于上一天的收盤價，那麽會買入。這個模型針對的是市場對于新的消息常常反應過激的現象。背後的原理是人是感性動物，作爲一個群體，總是會高估短期消息對資産帶來的影響。
第2種策略，套利交易。
假設美國政府債券長期債券的折價遠遠高于短期債券的折價，那麽買入長期債券，抛售短期債券賺取套利，套取這種均值回歸的機會。
套利交易一般需要高杠杆才能實現高收益，而杠杆可以讓你爆發也可以讓你滅亡。
曾被譽爲華爾街“夢之隊”長期資本管理公司，創始人是華爾街債券套利之父，核心人物有諾貝爾經濟學獎得主，還有美國前財政部長兼美聯儲主席戴維·馬林斯等，通過對沖的方式來進行市場中性套利。
1994年長期資本初始管理的資産規模爲12.5億美元，在當時是有史以來全球最大的對沖基金。一開始很順利，每年的投資回報率分別爲:1994年28.5%、1995年42.8%、1996年40.8%、1997年17%。1998年發生俄羅斯主權債務違約的危機，市場波動大幅放大，直接擊穿了長期資本的對沖模型，導致長期資本一夜破産。
第3種策略，尋找趨勢和動能。
通過對于大數據的分析，尋找中長期的一種趨勢。比如，在流動性特別寬松的背景下，小公司的表現就會超過大公司，這種風格轉換的周期在美國每5-7年就會輪轉一次。
西蒙斯語錄和投資理念
1 “How we do it isn’t any more mysterious than how a great fundamental investor does it. In some ways it is less mysterious because what we do can be programmed.”
我們如何做它不比其他大量的基本面投資者神秘。某種程度上不那麽神秘正是因爲我們做什麽都可以進行編程。——厲害的不是算法，而是工程化！
2 “Academics has its charms, but it doesn’t have enough charms that I regret leaving that field.” “Be guided by beauty. Everything I’ve done has had an aesthetic component to me. Building acompany trading bonds, what’s aesthetic? … If you’re the first one to do it right, it’s a terrific feeling and a beautiful thing to do something right,like solving a math problem.”
學術界有著獨特的魅力，但它沒有足夠的魅力讓我後悔離開那領域。"遵循美。我所做的一切對我而言都是審美的組成部分。建立交易債券的公司，這是美？…如果你是第一個這樣做的，做正確的事情是一種很棒的感覺和美麗的東西，就像解決數學問題。
3. "We look for people who have demonstrated the ability to do first-class research. First and foremost, we look for people capable of doing good science, on the research side, or theyare excellent computer scientists in architecting good programs. We have veryhigh standards and it works. "
我們尋找那些有能力做一流研究的人。首先，我們尋找在有能力做好某方面研究的人，或者他們是在設計好程序方面的優秀計算機專家。我們有非常高的標准並讓它工作。
4. "It’s looking at a lot of data and really looking for what underlies that data. In that sense, it is kind of like astronomy. You look at a lot of data from up in the sky, you bring it down, and it’s quite dirty and you have to clean it to get rid of outliers or one thing or another. Then you hope you can analyze that data in a way that makes sense of whatever hypothesis or set of hypotheses you may have about what you are looking at. That’s a big piece of what we do. There we hire people who are experimental physicists or astronomers."
尋找大量數據並真正明白形成那些數據的原因。在這個意義上，它就像天文學。你看著天空中的大量數據，你把它帶下來，它是相當髒的，所以你不得不去掉其他東西把它清理幹淨。然後你希望你可以分析該數據，使得無論何種假說或設什麽假設你可以明白你在看什麽。這就是我們所做的一大塊。這是我們雇用那些實驗物理學家或天文學家的人的原因。——爲什麽西蒙斯能擊敗華爾街，因爲華爾街乃至金融界那些笨蛋怎麽可能懂這些？
5. "Brownian Motion is something that has a better chance of being applied. Brownian motion is a way of looking at data and ordering random activity, or activity that looks random. Models like that, and approaches like that are very useful. ... We use very rigorous statistical approaches to determine what we think is underlying a phenomenonand really do explain that part of it. But it’s not like proving theorems. "
布朗運動是有更好機會被應用的東西。布朗運動是看數據和排序隨機活動或那些看起來是隨機活動的方法。這樣的模型和這樣的方法是非常有用的。...我們使用非常嚴謹的統計方法來確定我們所思考的潛在現象，並真正解釋它。但這不是證明定理。"
6. "But I like to ponder. And pondering things, just sort of thinking about it and thinking about it, turns out to be a pretty good approach."
但我喜歡思考。思考的事情，只是反複思考，被證明是一個很好的方法。
7. "As a trader, SIMONS tries to overcome fundamental laws, not discover them. In the case of quantitative finance, the law is the efficient markets hypothesis and the belief that markets should be difficult, but not impossible, to beat."
作爲交易者，西蒙斯嘗試克服基本規則，而不是發現它們。在定量金融，規則是有效市場假說和應該很難但不是不可能打敗的信念。
8. "Renaissance essentially attempts to predict the future movement of financial instruments, within a specific timeframe, using statistical models. The firm searches for something that might be producing anomalies in price movements that can be exploited. At Renaissancethey're called "signals." The firm builds trading models that fit the data."
文藝複興基本上是用統計模型試圖預測指定時間框架內金融工具的未來走勢。該公司尋找那些有可利用機會的異常價格走勢。在文藝複興，它們被稱爲"信號"。"公司建立擬合數據的交易模式。
9. "Mathematics and science are two different notions, two different disciplines. By its nature, good mathematicsis quite intuitive. Experimental science doesn't really work that way.Intuition is important. Making guesses is important. Thinking about the right experiments is important."
數學和科學是兩個不同的學科，兩個不同的概念。從性質而言，好的數學是很直觀的。實踐科學真的不會這樣。直覺是重要的。猜測是重要的。思考正確的實踐是重要的。
10. "I want a guy who knows enough math so that he can use those tools effectively but has a curiosity about how things work and enough imagination and tenacity to dope it out."
我想要一個有足夠數學知識並能有效地使用這些工具的家夥，同時他需要有了解這些如何工作的好奇心和足夠想象力去推理。”
11. "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'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."
"許多我們最初利用異常現象是完好無損，雖然他們被削弱了一些。你需要做的就是堆起來。你需要建立一個系統，是層狀和分層。和與每個新的想法，你必須確定，這是真正的新內容，或這已經以某種方式嵌入我們已經做了的？因此您使用統計檢驗來確定的是的一個新的發現真的是一個新的發現。好吧，現在它是如何嗎？正確的權重放是什麽？最後你有所改善。然後你在另一個層。和再另一層。
最後，在此，謹以此篇緬懷量化之父西蒙斯，我等當砥砺奮進。投資方法無所謂好壞，只有是否適合自己。
