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講起量化投資，就不得不提華爾街傳奇人物——詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。

　　這位慧眼獨具的投資巨擘，有著一份足以支撐其赫赫名聲的光鮮履歷：20歲時獲得學士學位;23歲時在加州大學伯克利分校博士畢業(yè);24歲時成為哈佛大學數(shù)學系最年輕的教授;37歲時與中國數(shù)學家陳省身聯(lián)合發(fā)表了著名論文《典型群和幾何不變式》，并開創(chuàng)了著名的陳—西蒙斯理論;40歲時運用基本面分析法設立了自己的私人投資基金;43歲時與普林斯頓大學數(shù)學家勒費爾(Henry Laufer)重新開發(fā)了交易策略并由此從基本面分析轉(zhuǎn)向數(shù)量分析;45歲時正式成立了文藝復興科技公司，最終笑傲江湖，成為勇執(zhí)牛耳的投資霸主。

　　這段看似青云直上的成名之路，再次為世人印證了一個道理——當代的技術(shù)創(chuàng)新，其實大多源自跨越學科的資源整合，而非從無到有的發(fā)明創(chuàng)造。具體說來，即使睿智如西蒙斯，在最初之時，他也沒有直接想到運用量化方法投資，而是和眾多投資者一樣著眼于外匯市場，但野心勃勃的西蒙斯并不甘于只是簡單因循傳統(tǒng)的投資策略。

　　隨著經(jīng)驗的不斷累積，他開始思考，為何不運用他最為熟悉的數(shù)學方法來搭建投資模型，從而能夠科學精準地預測貨幣市場的走勢變動?這一大膽的跨學科嘗試，最終徹底改變了他的人生走向。

　　通過將數(shù)學理論巧妙融合到投資的實戰(zhàn)之中，西蒙斯從一個天資卓越的數(shù)學家搖身一變，成為了投資界中首屈一指的“模型先生”。由其運作的大獎章基金(Medallion)在1989-2009的二十年間，平均年收益率為35%，若算上44%的收益提成，則該基金實際的年化收益率可高達60%，比同期標普500指數(shù)年均回報率高出20多個百分點，即使相較金融大鱷索羅斯和股神巴菲特的操盤表現(xiàn)，也要遙遙領(lǐng)先十幾個百分點。

　　西蒙斯通過將數(shù)學模型和投資策略相結(jié)合，逐步走上神壇，開創(chuàng)了由他扛旗的量化時代，他的驟富神話更讓世人對于量化投資有了最為直觀而淺顯的認識：這能賺錢，而且能賺很多錢。

　　1、“文藝復興”的能否真的“復興”?

　　但金融行業(yè)瞬息萬變，老天也沒有一味垂青這位叱咤風云的“模型先生”。自2012年以來，由西蒙斯掌印的文藝復興科技公司可謂禍事不斷，厄運纏身。其麾下的“文藝復興機構(gòu)期貨基金”(RIFF)在2011年僅實現(xiàn)盈利率增長1.84%，到2012年，更是破天荒的虧損了3.17%，這一虧損幅度甚至超過了同年巴克萊CTA指數(shù)的平均降幅(1.59%)。

　　RIFF主要通過全球范圍的期貨和遠期交易來實現(xiàn)絕對收益，雖屬于文藝復興公司旗下規(guī)模較小的基金產(chǎn)品，但作為公司的明星”印鈔機“，其回報率竟會一下暴跌至行業(yè)平均水平，難免讓眾人始料不及。到2012年底，RIFF 的資產(chǎn)規(guī)模已縮減至7.88億美元，遠遠低于2011年的40億美元。到15年10月底，文藝復興公司最終宣布正式關(guān)閉 RIFF，一代“文藝”明星RIFF就此戛然隕落。

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　　1、《量化投資基礎》

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　　掌握Python及量化投資技能，我們能做什么?

1、熟悉中國主要金融市場及交易產(chǎn)品的交易機制；

2、熟知國內(nèi)外期貨交易、股市交易的異同點和內(nèi)在運行機制；

3、掌握經(jīng)典量化交易策略細節(jié)及其背后的交易哲學；

4、掌握金融、編程和建模知識基礎，擁有量化交易實盤操作能力；

5、具備獨立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力；

6、掌握量化交易模型設計的基本框架，以及風險管理和資產(chǎn)組合理論的實際運用；

7、掌握從策略思想——策略編寫——策略實現(xiàn)餓完整量化投資決策過程；具備量化投資實戰(zhàn)交易能力。

　　二、揭開”量化投資“的神秘面紗

　　量化投資在一定程度上已經(jīng)被別有用心地神話或者說標簽化了，就像“互聯(lián)網(wǎng)金融”一樣，很多時候都被包裝成了看似“高端大氣”、且可能“一夜暴富”的賣點或者噱頭。

　　追根溯源，其實量化就是指運用數(shù)學或者統(tǒng)計模型來模擬金融市場的未來走向，從而預估金融產(chǎn)品的潛在收益。許多指標如平均年收益率、年回報率、年盈利率等，這些其實都表征同一個量化指標，即“年化收益率”。

　　它是指投資者在一年的投資期限內(nèi)所能獲得收益比例，專門用于評估投資行為或金融產(chǎn)品的好壞優(yōu)劣。那么，究竟多高的年化收益率才能給投資者帶來豐厚的投資回報?為了更加清楚的分析這個問題，我們不妨舉個例子。

　　比如某位名叫“G”的投資者，在1994年時持有3.8萬的啟動資金，如果其所認購產(chǎn)品的平均年化收益率是60%，那么經(jīng)過25年，到2019年，“G”將會擁有40億，但如果其所購產(chǎn)品的平均年化收益率上漲15%(到75%)，那么25年后，“G”的資產(chǎn)將會是40億后再加個零，變成400個億。百億身價竟僅僅始于3.8萬?這種堪比原子彈爆炸的財富增長若僅僅用“回報豐厚”來形容，會不會未免有些太吝嗇了?

　　很難讓人相信那些投行精英們會如此慷慨無私，讓投資者只需在家坐著就能穩(wěn)收百億回報，所以如果今后有人推薦金融產(chǎn)品，而且宣稱年化收益率可以有60%，你肯定得思量思量，自己是不是真的運氣那么好，這輩子可以被錢砸暈?畢竟像文藝復興公司的傳奇也像“文藝復興”一樣，雖然能被歷史銘記，但卻難以被時代復制。

　　三、得“量化”者得天下

　　雖然“量化”看似主要在投資領(lǐng)域大放異彩，但其觸角實際已徹底覆蓋了金融領(lǐng)域的各個命脈。金融業(yè)的整個運作流程，歸根結(jié)底，就是“把適量的錢投到適合的位置，從而以適度的金額購買適當?shù)漠a(chǎn)品”(“Put the ‘RIGHT’ money in the ‘RIGHT’ place with the ‘RIGHT’ amount for the ’RIGHT’ price“)。

　　但是究竟多少算是適量?也就是所謂的”RIGHT“? 難道萬事一拍腦袋，全憑感覺?還是仰仗捕風捉影、真假難辨的小道消息?這些顯然都太不靠譜。

　　投資不是賭博而是博弈，理性的投資者應該學會運用投資策略來實現(xiàn)自己的財富增值。那么該如何將模糊抽象的策略變成具體可信的數(shù)字?

　　這其實就是“量化”在做的事情，即把投資策略通過數(shù)學模型和計算機代碼數(shù)量化，讓投資者可以基于數(shù)據(jù)分析和動態(tài)模擬而合理預測其投資行為的未來走勢。投資者可以通過屏幕上顯示的風險指標，輕擊鼠標生成定價模型結(jié)果或者是交易策略，根據(jù)實際情況略微修改參數(shù)，最終實現(xiàn)自己的資產(chǎn)配置及投資組合。

　　無怪乎許多人都笑稱，如今的倫敦金絲雀碼頭其實早已不再是全球的金融腹地，而是搖身變成了 IT 公司集散地。包括摩根大通、花旗以及瑞士信貸等在內(nèi)眾多歐美頂尖投行，都在不計血本的培養(yǎng)自己的 IT 團隊，并命其專門從事產(chǎn)品模型研發(fā)，從而有力躋身到“得模型者得天下”的金融大戰(zhàn)之中。這些擁有專屬開發(fā)任務的 IT團隊也往往被稱為量化團隊，即 Quant Team，是買方或賣方機構(gòu)中專門從事量化投資分析以及衍生品定價策略的肱骨砥柱。

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