这一期是本台和《知行小酒馆》《起朱楼宴宾客》的串台节目,聊的非常过瘾。我们在谈论一个人时,也是对“ta”祛魅的过程。上一期谈论达里奥,甚至把整个人翻到了B 面(回顾上一期:达利奥的“原则”:投资圣经还是PUA宝典?))。而这一期西蒙斯给我们展现出的更不是一个人, 而是几个相互更迭的投资时代。“量化”就像一件艺术品,但把它一点点搓出来的不止西神一人,需要天时地利,以及背后无数的大脑和机器。 但有一件事可以肯定:一旦“ta”出现了,且得了势能,便可以主导一个时代——不管是达里奥,西蒙斯,还是懂王。 时间戳就不写了,大家就当一个完整的故事来听吧。 不过关于“投资大师”这件事,还是想多说几句: ■关于西蒙斯的文字传记** 迄今为止,关于西蒙斯最详实的文字记录还是《*征服市场的人:西蒙斯传》 (The Man Who Solved the Market: How Jim Simons Launched the Quant Revolution)。但读完你会知道——书名中的“man”其实应该改成“men”。其实这本书无关西蒙斯,无关大奖章,它是一本献给量化交易近代史的“大奖章”。如果我来取中文书名,肯定用《量化群星灿烂时》这个名字。 文艺复兴的成功应该是一个群像。它背后的影子,就是近半个世纪以来,量化投资(注意不是量化交易)这件事的来龙去脉。 这本书是一个很好的索引。读完之后,你会发现作者把我们所有耳熟能详的名字们分了个类。虽然在大家心目中,这些人都是大牛;但实际上,他们分属不同流派,用的是不同策略,其实非常像春秋战国时代战国七雄——派别、招数各有千秋。 所以当我们谈论西蒙斯时,脑中最好有一个索引:看看大神们都在哪个象限里、属于哪个流派、持有什么理念。少林武当华山峨嵋,全真古墓恒山星宿,刀剑拳鞭棍,毒刺暗医枪——强项都不一样。魂游难度太高,我们需要一个地图。 ■各流派:看看西蒙斯在哪里 如果画一个象限,从左到右,“依赖人”的程度从强到弱,“依赖数学和机器”的程度由弱到强: 最左边是*基本面投资大师 (公司基本面与行业研究)**:股票投资业界耳熟能详的大师都在这里——从格雷厄姆(活跃年代:上世纪50年代前)到巴菲特(上世纪60年代至今),再到专注成长股,“只投资你了解的”的彼得林奇(上世纪70-90年代)。 *左边极端版就是米尔肯:“*价值分析”、收集信息理念用到极端,就是能拿到内部消息来操纵市场。当然这属于耍赖行为。 从左再往右移一点,是*技术分析与宏观投资*:主要是依赖自己的价值判断和超人的智慧(如果做宏观,还得加上勇气)。这里的耀眼的星星们包括——德鲁肯米勒 (Stanley Druckenmiller)(活跃年代:上世纪90年代至今)和更早的索罗斯(上世纪60年代):量子基金“柏林墙倒下,抄起德国马克”、“1992年做空英镑”的故事已经封神。还有债券天王格罗斯(活跃年代:上世纪70年代到2010年)、保罗都泽琼斯PTJ——两位都以对全球利率走势的精准预测而闻名,用数学方法做技术分析,也非常依赖自己的直觉。 **象限的最右边,才是本期播客想讨论的主角:*那些纯量化、纯数学、对概率的精准计算、只相信数学、不太搭理基本面、通过市场上人类难以捕捉和理解的信号和数学来寻找机会、基本不依赖人的判断——的量化代表队。 西蒙斯崇尚“最科学”的方法:用数学和概率找信号、预测价格、并做决定。但这种理念和方法早在他之前早就有了——古早的*技术分析先驱 (图表与指标)。**16世纪中期的德国商人用占星术预测香料价格,还能预测20天后的价格; 18世纪日本大米商发明了蜡烛图和均值回归,将大米市场波动比作潮汐的涨落;19世纪Charles Dow鼓捣出了道琼斯指数;20世纪江恩流派祭出甘氏图 (William D. Gann)——虽然这些都是大神,但这些技术分析工具并不能算是完全“科学”,只能当个辅助工具用。 而且用纯数学和概率科学方法也不是西蒙斯首创,这一派的祖师爷(之一)是香农和索普——所有交易员和赌神的爷爷。 我画了一个表,大家可以看到他们年龄的交叉界限,还有各自分数的流派: 量化先驱 (数学模型与算法):
统计套利和高频交易先驱 (寻找市场中的统计异常):
金融理论家和学者 (金融模型与理论研究):
另类投资思想家 (风险与不确定性): 塔勒布其实也可以算在概率量化的一类,但他是一个极端的概率的信仰者。我在《牧羊人的哲学课》这本书中把整整一章给了他。其实这些“大师”们,每个人都有一个哲学精神导师。比如塔勒布的精神导师是数学家曼博格。索罗斯的是波普尔。
在瞻仰这些群星时,脑子里必须时刻提醒自己一件事:幸存者偏差。 和西蒙斯同时代甚至更先行的牛人,为什么没有被封神?为什么没人听过他们的名字? 因为他们**要么倒在了政府不可抗力,**比如索普(被米尔肯牵连);**要么倒在了机构资源的不可抗力,比如投行APT量化自营的先驱,Morgan Stanley的塔尔塔利亚,还有他手下统计套利和市场中性(pair trading)的两位先驱——一个成了文艺复兴的最大对手(DE Shaw),另一个帮助西蒙斯最终开启了股票量化(弗雷)。还有的要么精神出了问题,**比如大奖章前身的当家人埃克斯;要么倒在了高杠杆,向LTCM脱帽。 ■量化投资什么时候进入了新阶段? 大家可能有不同的分法。我自己觉得是2018年——这一年开始,“追逐阿尔法”这件事越来越“下沉”,像我们这样的“做市家庭小作坊”,从2018年成立,到现在居然还活着,虽然面对如Tower Research、Optiva这样的大量化做市基金完全无招架之力,但大鲸鱼的牙缝里总有些碎屑可以捡——可能真的意味着这条路已经是条路了。 *2018***年,**金融巨头全部向量化交易缴械投降,连摩根大通这样的巨型银行,也开始对员工进行强制的代码培训。到了2019年,投资者对于传统投资方式的信心在减弱。连续几年糟糕的基金表现,导致投资者从主动管理基金撤离。越来越多的人发现,过去曾经靠谱的投资策略,比如盘问公司管理层、拆分资产负债表、用直觉对重大宏观经济变化进行下注,都变得不太管用。当然,导致此现象的部分原因是,传统的主动管理基金不再对其竞争对手具有信息优势——投资战场变得更加公平,这也削弱了“价值投资者“曾有的优势。**资本市场的主宰变了,**量化成了主要玩家,2019年的交易量已占美国市场三分之一,比2013年翻了一番多。 2018年,西蒙斯赚到了大约15亿美元;Two Sigma的两位创始人各赚7亿美元;桥水入账10亿美元;千禧进账5亿美元。 随着数据大爆发,像文艺复兴这样的量化竞争优势会越来越大。原因也不难想:现在竞争的焦点已经到了 “另类数据”(alternative data)——你能想到的任何信息:从实时感应、到特斯拉里的行驶记录、到卫星图片、甚至管理层电话会的语气、叙事情绪、KOL和意见领袖的小作文。而且无穷无尽的算力提升,都能让量化找到更多、更更多的预测市场信号。这已经不是人类的战场。 当然,量化目前还是有明显的局限性:比如“发现有效信号”这件事的门槛越来越高——其实除了文艺复兴和其他少数几家以外,大部分量化投资基金的收益率并没有比传统主动型基金好多少;还有,**数据弹药库并不是人人都有,大部分基金真的“臣妾做不到”。**另外,**某些资产类别目前还不是机器能交易的,**比如某些债、不良资产、OTC——因为它们的定价还得靠人,比如法院判决、债权人谈判结果——人心难测,这事儿机器搞不定。 正因为此,传统投资模式不会消失,**特别是长期投资和仍需“人”来定规矩的领域,**算法和程序敬而远之。 量化大师虽然耀眼,但也是人。危机来时,他们和普通人一样,都会本能地往后撤。 如果真有什么不同,随着量化投资者占据主导地位,市场会变得越来越“平静”—— "机器人交易员"掌舵越多,人类恐惧和贪婪对市场的影响越小。 尽管如此,这依然不是一个大众游乐场——因为机会比你想象中的要少的多。文艺复兴,数据顶尖,算力超群,人才济济,交易风控,样样精通——胜率也只有一半。 所以,征服市场的人?还是很少。想征服市场?依然很难。 — End — 串台主播|雨白 大卫文 肖小跑 编辑 | 坛子 互动方式 坛友群:请添加坛子微信“BKsufe”