在交易领域唯一的神不是多次破产的利弗莫尔，而是詹姆斯西蒙斯，通过数学和模型构建高频量化交易体系，从未产生过大幅回撤，更不用说破产，资金曲线永远稳定上涨，稳定到像搞诈骗的，把金融市场当成了提款机，聊一下其交易策略 1/壁虎式投资法：西蒙斯的核心交易理念 西蒙斯的交易方法被称为"壁虎式投资法"，他这样形容："交易就要如同壁虎似的，平常趴在墙上一动不动，蚊子一旦出现就快速把它吃掉，此后恢复平静，等待下一个时机。" 这种投资理念的核心在于： 1. 提前用数学函数判断市场是弱势还是强势 2. 只在强势市场（牛市或波动市场）主动出击 3. 其他时间保持静默，耐心等待下一个机会 西蒙斯不追求每次交易的巨额利润，而是通过捕捉市场出现的大量异常瞬间微利时机，同时交易大量品种，依靠短时间内完成的大量交易来积累盈利。 ## 从数学天才到量化交易大师 詹姆斯·哈里斯·西蒙斯并非科班出身的金融专业人士，而是一位数学奇才。他23岁获得博士学位后在学术界崭露头角，曾任哈佛数学系最年轻的教授之一，后来振兴了纽约州立石溪大学的数学专业。1974年，他与陈省身联合发表论文创立了著名的"陈-西蒙斯理论"，1976年获得美国数学界最高荣誉——维布伦奖。 西蒙斯的投资生涯始于1978年，当时他离开学术界，创立了私人投资基金Limroy。最初，他采用传统的基本面分析方法，但很快发现这种方法过于主观，难以用数学性来解释回报率。作为一位数学天才，西蒙斯坚信市场中存在可以被发现的模式和规律，于是在1988年3月，他关闭了Limroy基金，创立了完全基于数学的大奖章基金(Medallion Fund)。 ## 大奖章基金：史无前例的投资传奇 文艺复兴大奖章基金的业绩令华尔街震惊。自1988年成立以来，该基金费前年化收益率高达66.1%，即使在收取5%管理费和44%业绩提成后，仍保持着39.1%的年化收益率。这一惊人的业绩远远超过了同期巴菲特20.5%的回报率。 更令人惊叹的是，大奖章基金在市场危机中表现尤为出色： - 在1994年的"债券大屠杀"中，创造了70%的回报率 - 2000年互联网泡沫期间获得98.5%的净回报 - 2008年金融危机期间取得了98.2%的超高收益 - 在2020年疫情引发的熊市中，仅前四个月就获得了24%的收益 这种在市场大幅波动时不仅没有回撤，反而获得超高收益的能力，让大奖章基金成为投资界真正的传奇。 ## 量化模型的演变与核心策略 大奖章基金的策略经历了多次演变和优化。在建立之初，基金的表现并不尽如人意，1989年甚至出现了亏损。关键的转折点出现在1989年，当时西蒙斯与普林斯顿大学数学家勒费尔(Henry Larufer)共同重新开发了交易策略，将投资方向从基本面分析彻底转向数量分析。 ### 均值回归策略 文艺复兴的核心策略之一是均值回归（Mean Reversion）策略。当价格偏离长期均值过大时，模型预期价格会回归到均值水平。这种策略在外汇和商品期货市场表现尤为出色。 均值回归体现在西蒙斯的市场过度反应策略中：如果某个期货的价格在开盘时远远高于前一天的收盘价，大奖章会卖空这个期货；相反，如果开盘价远低于上一天的收盘价，大奖章就会买入。该策略利用了市场短期内的过度反应，等待价格回归合理水平。 ### 高频交易与市场中性策略 西蒙斯采用高频交易策略，捕捉市场中的微小盈利机会。这种交易方式的持仓时间极短，从几毫秒到几天不等，通常不留过夜持仓。由于入市时间短暂，承担的市场波动风险相对较低。 同时，大奖章基金还采用市场中性策略（Market Neutral Strategy），降低市场整体波动对投资组合的影响。这使得基金能够在各种市场环境下都保持稳定盈利。 ### 多因子非线性模型 为了应对复杂的市场动态，西蒙斯团队开发了高维非线性模型。他们意识到资产价格并非简单的线性关系，而是存在复杂的非线性关系和高维特征空间。 团队通过非线性核方法（Kernel Methods）和早期的机器学习技术，从海量历史数据中提取隐藏模式。这些模型能够捕捉传统技术分析难以发现的价格规律，为交易决策提供更准确的指导。 ## 数据驱动的决策系统 文艺复兴极其重视数据的收集和处理。早在80年代初，互联网尚未诞生的时代，西蒙斯就已经开始大量收集股票、大宗商品等资产的定价数据，并将其电子化，其中许多数据甚至能追溯到1700年。他们对数据的重视程度远远超过当时的其他投资机构。 西蒙斯团队不仅分析传统金融数据，还包括经济指标、新闻情绪、甚至天气变化等非结构化数据。这些数据经过严格的清洗和筛选后，成为模型构建的基础。