数学家出身的量化投资大师
詹姆斯.西蒙斯,数学家,最化投资大师,从1988年到2008年,他管理下的Meallion 基金的年均净回报率是35. 6% ,比索罗斯等投资大师同期的年均回报率要高出10个百分点，比同期标准普尔500指数的年均回报率高出20多个百分点。西蒙斯是捕捉市场大量异常瞬间机会来赚钱的。截至2010年9月,西蒙斯的个人净资产达85亿美元,在2010年《福布斯》全球亿万富豪排行榜上位列第80。
西蒙斯针对不同市场设计数量化的投资管理模型,编写成电脑程序，在全球各种市场上进行短线交易。他选择的投资标的符合三个标准:公开交易品种.流动性足够高、适合用数学模型来交易。
坦率地说，上面所说都是废话,如果不具备上述条件,根本也不适合用量化方法操作。数学模型基于充分的可以进行分析的历史价格.交易量等数据,而流动性决定了能通过频繁短线大规模交易套取微薄的利润。实际上要满足这些条件并不那么容易。
西蒙斯认为,数学模型可以降低投资人的风险和所需承受的各种心理压力,因为模型没有感情,一旦选定就会自动执行,能够克服人性在市场面前暴露出来的弱点。笔者认为这个推断带有数学家特有的偏见，颇具工具论色彩。果真如此,这个世界也就可以用智能机器统治了。数学模型是人类设计的.即便到了极致,仍摆脱不了人本身的弱点，包括心理弱点。西蒙斯创立辉煌业绩的这20年，也是全球资本市场都不错的时段，当然,也许是因为没有大最使用杠杆,它没有经历过其同类美国长期资本管理公司(LTCM)那样的悲催情况。遗憾的是,他2009年退出了一线，众所周知的是,2008年后半年开始,美国股市遭受了前所未有的危机和冲击。西蒙斯在2007、2008年的次贷危机中也遇到了麻烦,他在2005年成立的文艺复兴法人股票基金( Renaissance Institutional EquitesFund)当年发生了两位数的损失,并遭投资者赎回数十亿美元。
1998年倒闭的LTCM是量化投资的一个典型悲惨案例。LTCM利用计算机处理大量历史数据,通过精密计算得到两个不同金融工具间的正常历史价格差,然后结合市场信息分析最新价格差,如果两者出现偏差,电脑立即发出指令大举入市;经过市场-段时间的调节,放大的偏差会自动恢复到正常轨迹上,此时电脑指令平仓离场,获取差值。开始时的短短四年中, LTCM曾获得285%的收益率,但在两个月之内却输掉了45亿美元,最终走向万劫不复。事后人们把LTCM的失败主要归罪于杠杆率太高,这不也是一种贪婪吗?量化投资如何确保将人类心理弊端隔离在外呢?
量化投资是一种投资流派,抑或只是一种工具?笔者倾向于后者。无论技术分析派还是价值投资派,其实都可以将自已的投资方法或投资逻辑进行量化处理。当前的量化投资基本可以分成两类;从交易频率看,既有以短线投机、双边套利为方式的交易,又有注重长期投资、低换手率的模式。短期高频交易、双边套利为主的代表者刚才已经提到了，LTCM、西蒙斯都属于此类。而乔尔.格林布拉特( Joel Greenbatt)则属于将量化方法应用于价值投资的后者。
