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2021-07-11
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索普和西蒙斯：两位教父级投资大佬的传奇人生
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Theroy）。60年代，MIT成为计算机革命的中心，而数学和计算机正是通向华尔街的两把钥匙，Thorp正是手握这两把钥匙的幸运儿。</p>\n<p><b>赌场vs华尔街</b></p>\n<p>如今为人津津乐道的故事是Thorp利用大数定律和凯利公式打败了赌场，他也成了历史上第一个被拉斯维加斯赌场“拉黑”的人。相比之下，他创设的对冲基金PNP（Princeton Newport Partners）知名度黯淡不少。实际上，从1969年到1988年，PNP两支基金的年化收益率分别达到19.1%和15.1%，同期标普指数年均增长率为10.2%。19年间历经70年代两次石油危机、87年股灾，两只基金从未发生单季亏损，更没有年度亏损。在世间最大的赌场，其业绩冠绝其时，其投资模式，领先此后鱼贯进入华尔街的宽客们20年。</p>\n<p>1988年，Thorp的基金因为受到垃圾债券之王米尔肯一案的牵连被迫关闭。正是在这一年，Simons成立大奖章基金，已年过半百的他，可谓大器晚成，在此前为了寻找成功的投资模型已经摸索了10年之久，一直在主观和量化之间摇摆。尽管外界一直都把Simons视作量化投资大师，但实际上他点角色和Thorp完全不同，他的主要工作并不是开发量化模型，而是从学术圈挖掘各类科学家来帮助公司开发量化模型，并且作为精神领袖塑造公司企业文化。作为一名世界级的数学家+卓越的销售，他与不同的人都能融洽的打交道，这是一种罕见的能力。</p>\n<p><b>量化之路</b></p>\n<p>作为量化交易的先驱，Thorp擅长各种衍生品的对冲套利，70年代的熊市和波动率让这种策略运行的非常完美。依靠自己的数学天赋和市场嗅觉发现了新的蓝海：统计套利（Statistical Arbitrage）和因子模型（factors model）——早期的quant原型。这种模式下的风险理论上是无穷的，尤其是做空那些价格高估的股票的损失上限是无穷大，Thorp主要风控策略是分散化投资。此后的LTCM采用类似的套利模式，但缺少Thorp这样的风控策略，被黑天鹅击败。为了提升投资效率，Thorp将投资策略变成程序，再次成为程序化交易（Algorithm Trading）的先驱。</p>\n<p>相比之下，Simons就没那么幸运了。从早期尝试直觉投资到基于趋势的动量交易、反转交易再到持续收集挖掘海量数据包括数据清洗、信号机制和回溯测试。1986年使用识别隐藏价格趋势的模型框架——1989年利用异常交易信号进行短期高频交易——1992年改为只用单一模型（关键性突破），而后语音识别专家帮助进行各种技术突破（金融模型与语音识别有相似之处），模型经历了漫长迭代改进的过程。最终练就了模型重要核心能力：识别出“交易的价值”，包括：价格趋势的确定性大小、交易信号之间的权重取舍、根据信号进行交易对市场造成的影响的判断。这项能力对于高频全品种交易尤为重要。</p>\n<p><b>取胜系统：概率思考&对人类行为建模</b></p>\n<p>对Thorp来说，赌博和投资都是以概率统计为基础的游戏，根据胜率的大小来分配下注金额的大小（基于凯利法则的资金管理），而大奖章基金的第一次重大突破也来自于对凯利法则的运用以及缩短交易频率使其交易更体现大数定律。大奖章的系统只要胜率略高于50%就能赚钱，而不在乎每一笔买卖的盈亏。本质上，是在利用其他交易者的疏忽和错误赚钱（市场无效）。人类在高压下的行为具有很高的可预测性，他们会本能地表现出恐慌。建模的前提是人类会不断重复过去的行为。索罗斯曾以反身性的哲学理论对人类行为建模，而Simons的团队利用数据和算法对人类行为建模，以此印证行为金融学的理论。</p>\n<p>与传统的价值投资把市场面简化成一位市场先生不同，量化投资的经验是，影响金融市场和投资的因素和变量远远比大多数人意识到的更多，导致市场无效的因素甚至可以说是加密的（Thorp在书中对有效市场假说也不遗余力的进行驳斥）。投资者努力寻找最基本的推动因素，但是遗漏的也许是一整个维度的信息。大奖章基金无法对每一条盈利的规律背后的逻辑进行解释，就如同人类无法理解阿尔法围棋一样，也许是更高纬度的存在。</p>\n<p>模型是对世界的抽象和简化，但模型并不是万能的。当数据和欲望相冲突，即便是理性的科学家，也无法做到完全理性。Simons的初心是创建的算法驱动的自动交易系统，完全屏蔽人类的主观判断，但每一次危机，他仍忍不住会手动干预，减少对信号的依赖，主动缩减交易头寸，可干预的结果并不十分理想。他的同事帕特森也说：”<b>永远不要对交易模型过于信任。长期资本管理公司的基本错误是认为模型就是事实真相，我们从未相信我们的模型能够反映全部事实，它只反映事实的一部分</b>。”</p>\n<p><b>宽客人生</b></p>\n<p>其实很多大佬的交集，远远超过我们想象。比如Thorp和巴菲特在桥牌桌上过过招，在确认巴菲特最终会成为全美最富有的人之后，果断投资了BRK的股票。很多人以为，学霸不一定会拥有好人生，毕竟，book smart和street smart之间的有极大的鸿沟，现实世界的规则比学校要复杂太多，但Thorp践行了将抽象思维运用到现实生活中的思维方式，真正诠释了“彪悍的人生不需要解释”，学术、财富、家庭圆满，很早就意识到在生活本身高于赚钱。相比较Thorp精彩纷呈的人生，Simons的人生曲折太多，离过婚，他的两个儿子先后遭受不幸，还遭遇过伙伴背叛。但最终还是选择和生活讲和，并投身慈善事业，从学术生涯到宽客人生，在跌宕起伏中探寻命运的真谛，而经历本身就是意义所在。就像Thorp在自传末尾所说：生活像是读一本小说或者跑一场马拉松，到达终点往往不是那么重要，旅途本身和沿途的体验更为珍贵。<b>No body can take away the dance you have danced.</b></p>","source":"lsy1625911325017","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>索普和西蒙斯：两位教父级投资大佬的传奇人生</title>\n<style 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Theroy）。60年代，MIT成为计算机革命的中心，而数学和计算机正是通向华尔街的两把钥匙，Thorp正是手握这两把钥匙的幸运儿。</p>\n<p><b>赌场vs华尔街</b></p>\n<p>如今为人津津乐道的故事是Thorp利用大数定律和凯利公式打败了赌场，他也成了历史上第一个被拉斯维加斯赌场“拉黑”的人。相比之下，他创设的对冲基金PNP（Princeton Newport Partners）知名度黯淡不少。实际上，从1969年到1988年，PNP两支基金的年化收益率分别达到19.1%和15.1%，同期标普指数年均增长率为10.2%。19年间历经70年代两次石油危机、87年股灾，两只基金从未发生单季亏损，更没有年度亏损。在世间最大的赌场，其业绩冠绝其时，其投资模式，领先此后鱼贯进入华尔街的宽客们20年。</p>\n<p>1988年，Thorp的基金因为受到垃圾债券之王米尔肯一案的牵连被迫关闭。正是在这一年，Simons成立大奖章基金，已年过半百的他，可谓大器晚成，在此前为了寻找成功的投资模型已经摸索了10年之久，一直在主观和量化之间摇摆。尽管外界一直都把Simons视作量化投资大师，但实际上他点角色和Thorp完全不同，他的主要工作并不是开发量化模型，而是从学术圈挖掘各类科学家来帮助公司开发量化模型，并且作为精神领袖塑造公司企业文化。作为一名世界级的数学家+卓越的销售，他与不同的人都能融洽的打交道，这是一种罕见的能力。</p>\n<p><b>量化之路</b></p>\n<p>作为量化交易的先驱，Thorp擅长各种衍生品的对冲套利，70年代的熊市和波动率让这种策略运行的非常完美。依靠自己的数学天赋和市场嗅觉发现了新的蓝海：统计套利（Statistical Arbitrage）和因子模型（factors model）——早期的quant原型。这种模式下的风险理论上是无穷的，尤其是做空那些价格高估的股票的损失上限是无穷大，Thorp主要风控策略是分散化投资。此后的LTCM采用类似的套利模式，但缺少Thorp这样的风控策略，被黑天鹅击败。为了提升投资效率，Thorp将投资策略变成程序，再次成为程序化交易（Algorithm Trading）的先驱。</p>\n<p>相比之下，Simons就没那么幸运了。从早期尝试直觉投资到基于趋势的动量交易、反转交易再到持续收集挖掘海量数据包括数据清洗、信号机制和回溯测试。1986年使用识别隐藏价格趋势的模型框架——1989年利用异常交易信号进行短期高频交易——1992年改为只用单一模型（关键性突破），而后语音识别专家帮助进行各种技术突破（金融模型与语音识别有相似之处），模型经历了漫长迭代改进的过程。最终练就了模型重要核心能力：识别出“交易的价值”，包括：价格趋势的确定性大小、交易信号之间的权重取舍、根据信号进行交易对市场造成的影响的判断。这项能力对于高频全品种交易尤为重要。</p>\n<p><b>取胜系统：概率思考&对人类行为建模</b></p>\n<p>对Thorp来说，赌博和投资都是以概率统计为基础的游戏，根据胜率的大小来分配下注金额的大小（基于凯利法则的资金管理），而大奖章基金的第一次重大突破也来自于对凯利法则的运用以及缩短交易频率使其交易更体现大数定律。大奖章的系统只要胜率略高于50%就能赚钱，而不在乎每一笔买卖的盈亏。本质上，是在利用其他交易者的疏忽和错误赚钱（市场无效）。人类在高压下的行为具有很高的可预测性，他们会本能地表现出恐慌。建模的前提是人类会不断重复过去的行为。索罗斯曾以反身性的哲学理论对人类行为建模，而Simons的团队利用数据和算法对人类行为建模，以此印证行为金融学的理论。</p>\n<p>与传统的价值投资把市场面简化成一位市场先生不同，量化投资的经验是，影响金融市场和投资的因素和变量远远比大多数人意识到的更多，导致市场无效的因素甚至可以说是加密的（Thorp在书中对有效市场假说也不遗余力的进行驳斥）。投资者努力寻找最基本的推动因素，但是遗漏的也许是一整个维度的信息。大奖章基金无法对每一条盈利的规律背后的逻辑进行解释，就如同人类无法理解阿尔法围棋一样，也许是更高纬度的存在。</p>\n<p>模型是对世界的抽象和简化，但模型并不是万能的。当数据和欲望相冲突，即便是理性的科学家，也无法做到完全理性。Simons的初心是创建的算法驱动的自动交易系统，完全屏蔽人类的主观判断，但每一次危机，他仍忍不住会手动干预，减少对信号的依赖，主动缩减交易头寸，可干预的结果并不十分理想。他的同事帕特森也说：”<b>永远不要对交易模型过于信任。长期资本管理公司的基本错误是认为模型就是事实真相，我们从未相信我们的模型能够反映全部事实，它只反映事实的一部分</b>。”</p>\n<p><b>宽客人生</b></p>\n<p>其实很多大佬的交集，远远超过我们想象。比如Thorp和巴菲特在桥牌桌上过过招，在确认巴菲特最终会成为全美最富有的人之后，果断投资了BRK的股票。很多人以为，学霸不一定会拥有好人生，毕竟，book 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