年化66%，34年不敗！數(shù)學(xué)家西蒙斯如何用“模式識別”戰(zhàn)勝整個華爾街？

吉姆·西蒙斯（Jim Simons）于2024年5月去世，享年86歲。他所管理的“大獎?wù)禄稹保∕edallion Fund）在長達34年的時間里取得了年均66%的收益——這是投資史上最傳奇、最不可思議的業(yè)績紀錄。不是66%總收益，而是每年66%。

這個數(shù)字至今仍讓人難以置信。100美元在1988年投進大獎?wù)禄穑搅?018年在扣除費用后竟然變成了3.987億美元。而同樣的100美元如果投入標(biāo)普500，大概只會漲到2000美元左右。

但最讓我震撼的是：西蒙斯并不是金融出身。他本質(zhì)上是一位數(shù)學(xué)家，1976年憑幾何學(xué)研究獲得了極具聲望的奧斯瓦爾德·韋布倫獎。40歲離開學(xué)術(shù)界后，他將破譯密碼的技巧應(yīng)用于金融市場，構(gòu)建出一個按有效市場理論“根本不該存在”的神秘體系。

過去一周，我?guī)缀醢涯苷业降乃形髅伤官Y料都讀了一遍——并不是因為我相信有人能復(fù)制大獎?wù)禄鸬幕貓螅]人能做到）。基金對外關(guān)閉，背后是90個博士、幾十年時間打磨出的統(tǒng)一模型。

我只是想知道，他的職業(yè)生涯能給投資者帶來什么啟示？一個做傳統(tǒng)投資組合的人，從一位把市場當(dāng)作密碼序列來破解的數(shù)學(xué)家身上，究竟能學(xué)到什么？

答案是：可以學(xué)到非常多。

不要把“聰明”與“方法”混為一談

西蒙斯招聘的不是金融人才，而是物理學(xué)家、天文學(xué)家、語音識別專家。他甚至刻意避開MBA和華爾街背景的人。當(dāng)公司在1993年遇到瓶頸時，他從IBM的語音識別團隊挖來了羅伯特·默瑟（Robert Mercer）和彼得·布朗（Peter Brown）——這兩位此前從未交易過任何股票。

這不是為了反傳統(tǒng)而反傳統(tǒng)。西蒙斯相信，市場的本質(zhì)是模式識別問題，不是宏觀預(yù)測或經(jīng)濟學(xué)推演。他要的人，是能證明定理的人，而不是能滔滔不絕討論美聯(lián)儲下一步行動的人。

真正關(guān)鍵的雇員，是20世紀80年代初加入的萊昂納德·鮑姆（Leonard Baum）——鮑姆-韋爾奇算法（Baum-Welch） 的創(chuàng)造者。這一算法用于語音識別，基于隱馬爾可夫模型（HMM），核心功能就是從嘈雜的數(shù)據(jù)中找出隱藏模式。而價格走勢，恰恰就是嘈雜數(shù)據(jù)的集合。

對投資者來說，更重要的是：西蒙斯從不試圖理解“市場為什么動”。他只看“市場究竟怎么動”。

沒有宏觀預(yù)測、沒有盈利預(yù)測、沒有公司管理層的判斷——一律不看。

文藝復(fù)興科技（Renaissance）每天處理海量數(shù)據(jù)，尋找那些可以重復(fù)出現(xiàn)的異常模式。正如西蒙斯所說：“我們不是從模型開始。我們從數(shù)據(jù)開始。我們尋找那些可以被重復(fù)數(shù)千次的現(xiàn)象。”

羅伯特·默瑟甚至承認，他甚至不知道克萊斯勒已經(jīng)不再是獨立公司——模型只會告訴他何時買、何時賣。這就是純粹的量化投資：無需基本面研究。

我并不是說基本面分析毫無價值。我自己也用。但西蒙斯證明了另一條道路同樣能創(chuàng)造超額收益：找到可重復(fù)的統(tǒng)計優(yōu)勢，系統(tǒng)化執(zhí)行它們，不讓敘事蓋過數(shù)據(jù)。

最好的投資，就是投資在比你聰明的人身上

西蒙斯在每一次采訪里都重復(fù)這句話：他最大的貢獻不是數(shù)學(xué)，而是招到極其優(yōu)秀的人。

文藝復(fù)興科技公司（Renaissance）總共只有300–400名員工，而競爭對手往往有2000–5000名。研究團隊大約150–200人，其中博士就有約90名。相比金融行業(yè)普遍2–3年的平均任期，文藝復(fù)興的中位任期竟達到14–16 年。

他們的薪酬結(jié)構(gòu)也很特別：5%的管理費和44%的業(yè)績分成（典型基金是2%和20%）。沒錯，文藝復(fù)興收費更高，但員工能從那44%里分得極大一部分。公司通過特別的IRS豁免，讓員工的 401(k) 計劃可以直接投資大獎?wù)禄稹Ｔ偌由辖K身保密協(xié)議和競業(yè)禁止條款，離職等于放棄驚人的財富。

西蒙斯堅持所有人都能看到別人正在研究什么。1995年，羅伯特·默瑟和彼得·布朗推行了“單一模型”體系后，全體研究人員開始共同構(gòu)建一個覆蓋所有資產(chǎn)類別的統(tǒng)一模型。外匯市場的發(fā)現(xiàn)會幫助股票交易；商品領(lǐng)域的突破能改善固定收益策略。

這與大多數(shù)對沖基金完全相反。典型結(jié)構(gòu)是：不同組合經(jīng)理互相競爭，各自隱藏最佳想法，表現(xiàn)差就被炒掉。

文藝復(fù)興做的恰恰相反：完全透明、協(xié)作研究、長期激勵、讓員工富得不想離職。

這里的教訓(xùn)不是“雇博士”或“付44%的分成”。大多數(shù)人都做不到這一點。但原則是通用的：如果你能找到在某些方面比你更強的人——無論是研究、風(fēng)險管理還是執(zhí)行——那往往是回報最高的投資。

我見過不少投資者花大價錢買幾乎不用的彭博終端，卻不愿意付錢買高質(zhì)量研究或?qū)I(yè)稅務(wù)建議。這完全是本末倒置。西蒙斯打造世界上最賺錢的基金，靠的是讓身邊的人都比自己更懂。

模式識別勝過預(yù)測

2020年3月的暴跌中，市場在23天里下跌了34%——史上最快的熊市。大多數(shù)基金都被打得措手不及，大獎?wù)禄饏s賺錢了。

為什么？具體細節(jié)外界不得而知，因為文藝復(fù)興從不披露。但他們的哲學(xué)很明確：他們不預(yù)測市場方向，只尋找統(tǒng)計上會反復(fù)出現(xiàn)的模式。

2008年金融危機期間，大獎?wù)禄皤@得152%的毛回報（凈回報82%）時，他們并不是預(yù)測了雷曼會倒；2000年科技泡沫破裂時他們賺了128%毛回報，也不是因為他們知道哪些互聯(lián)網(wǎng)公司會死。

他們做的是短期異常——存在幾個小時或幾天的價格偏差。

這是基于數(shù)千個倉位、極高頻率的統(tǒng)計套利。

單筆交易的勝率可能并不高，但只要交易足夠多、倉位管理得當(dāng)，大數(shù)定律就會起作用。

對傳統(tǒng)投資者的啟示在這里：賺錢不需要預(yù)測未來，只需要重復(fù)那些成功率更高的流程。

我在自己的投資里也常想到這一點。我不知道我們是否會陷入衰退，也不知道通脹會飆升還是回落，更不知道美聯(lián)儲今年會降息三次還是一次不降。

但我知道，具有定價權(quán)、負債低的優(yōu)質(zhì)公司在波動時期往往表現(xiàn)更好；定期再平衡能迫使你低買高賣；定投可以消除擇時風(fēng)險。

這些都不需要預(yù)測什么。它們只是歷史上反復(fù)有效的模式。

西蒙斯把這種理念發(fā)揮到了極致，用全量量化方法實現(xiàn)。大多數(shù)投資者做不到這一點，但我們完全可以停止假裝自己能預(yù)測未來，而是專注于那些真正會重復(fù)出現(xiàn)的東西。

美妙的解決方案常常來自意想不到的地方

20世紀70年代初，西蒙斯與數(shù)學(xué)家陳省身合作，研究后來被稱為陳–西蒙斯理論的內(nèi)容。他們試圖為“第一 Pontryagin 類”找到一個組合公式，但最終沒有實現(xiàn)這個最初的目標(biāo)。

然而他們在此過程中創(chuàng)造的東西——被稱為陳–西蒙斯形式的次特征類——卻成為現(xiàn)代理論物理學(xué)的基礎(chǔ)。當(dāng)愛德華·威滕在 1988 年證明這些數(shù)學(xué)描述了拓撲量子場論后，它立即成為弦理論、結(jié)理論以及量子計算的核心工具。

西蒙斯說：“我們當(dāng)時對物理一無所知，也從沒想過它會應(yīng)用到物理中去。但數(shù)學(xué)就是這樣——你永遠不知道它最終會走向哪里。”

他把這種理念帶進了投資領(lǐng)域。文藝復(fù)興的做法來自破譯密碼、語音識別和信號處理——這些領(lǐng)域與傳統(tǒng)金融毫無關(guān)系。把市場當(dāng)作加密信息或噪聲音頻來處理，在1978年絕對不是顯而易見的想法。

我從中得到的啟示是：優(yōu)雅的解決方案往往來自向別人沒問過的問題發(fā)問。

當(dāng)西蒙斯研究市場時，他不會問：“這家公司值多少錢？”

也不會問：“經(jīng)濟要往哪走？”

他問的是：“價格數(shù)據(jù)里是否存在可以統(tǒng)計上重復(fù)出現(xiàn)的模式？”

這是一個與傳統(tǒng)投資者完全不同的問題，自然也帶來了完全不同的答案。

我并不是說每個人都該做量化。但我認為質(zhì)疑習(xí)以為常的假設(shè)是有價值的。

我們?yōu)槭裁匆@樣分析公司？

因為它真的有效？還是因為大家一直都是這么做的？

那些創(chuàng)造長期卓越回報的投資者——西蒙斯的量化、巴菲特的價值投資、達里奧的宏觀體系——無一例外地都在問與同行不同的問題。他們找到了符合自己技能和性格的路徑。

知道什么時候離開（也知道什么時候回來）

西蒙斯在40歲、剛贏得維布倫獎后離開學(xué)術(shù)界。數(shù)學(xué)界認為他“墮落”了。有位同事甚至說這就像是“把靈魂賣給了魔鬼”。

但西蒙斯在數(shù)學(xué)上已經(jīng)實現(xiàn)了自己的愿望——他的工作對物理學(xué)未來幾十年產(chǎn)生深遠影響。他想嘗試點別的，于是就去做了。

然后在 2009年從文藝復(fù)興CEO位置退休后，他又重新回到數(shù)學(xué)研究中。在71歲的年齡。他與丹尼斯·沙利文合作研究微分K理論，并在2024年之前發(fā)表了多篇論文。

這非常罕見。多數(shù)人離開一個領(lǐng)域后都不會再回來。而西蒙斯回來了，因為他真正熱愛數(shù)學(xué)——不是為了職業(yè)、不是為了名利，只是因為純粹的興趣。

這讓我聯(lián)想到投資。

有多少人是真正熱愛投資？

又有多少人僅僅是覺得“應(yīng)該投資所以才去做”？

又有多少人遵循著并不適合自己的策略，只因為“專家說這是最佳實踐”？

西蒙斯在投資上的成功，部分來自他將其當(dāng)作數(shù)學(xué)來處理：模式識別、嚴格測試、與聰明人合作、愿意承認錯誤。

這些都是他的強項。

如果你擅長基本面分析，喜歡讀10-K，那就沿著這個方向走。

如果你更偏重量化、偏好數(shù)據(jù)勝于故事，那就構(gòu)建系統(tǒng)化策略。

如果你耐心、紀律性強，那么被動指數(shù)投資可能更適合你，而不是頻繁主動交易。

最糟糕的投資策略，是你堅持不下去的策略。

西蒙斯找到了一種與自己技能和性格完美匹配的方法——這就是它能連續(xù)有效運轉(zhuǎn)34年的原因。

他如何使用這筆錢，比他如何賺到這筆錢更重要

西蒙斯與妻子瑪麗蓮在有生之年捐出了約60億美元。西蒙斯基金會資產(chǎn)超過50億美元，每年發(fā)放約4.5億美元的科研資助。

2023年6月，他向石溪大學(xué)捐贈5億美元，這是美國大學(xué)史上最大的一筆不附帶任何用途限制的捐款。Math for America每年為紐約公立學(xué)校約1000名STEM教師提供支持。西蒙斯基金會自閉癥研究計劃在起步時只確認了一個自閉癥相關(guān)基因，如今已識別了約100個。

最讓我震撼的是：西蒙斯本可以把這些錢全部留給自己。他完全配得上。連續(xù)34年年化66%的收益，不是運氣——而是幾十年如一日、系統(tǒng)化執(zhí)行的能力。

但他選擇把財富引向基礎(chǔ)科學(xué)研究。不是那些具有商業(yè)前景的應(yīng)用研究，而是基礎(chǔ)研究——那種提出關(guān)于宇宙本質(zhì)問題、卻不知道會得出什么答案的研究。

就像他的陳–西蒙斯理論在幾十年后才登上理論物理舞臺一樣，西蒙斯資助科研，因為他相信：好的科學(xué)，會把你帶到你意想不到的地方。

他在生命最后階段總結(jié)自己的一生：“我做了很多數(shù)學(xué)，賺了很多錢，也把幾乎所有錢都捐了出去。”

我無意告訴任何人應(yīng)該怎么花自己的錢。但我確實認為，西蒙斯的慈善方式體現(xiàn)了貫穿他一生成功的哲學(xué)：追隨你認為美的事物，與聰明人同行，相信有意義的工作會開花結(jié)果，即使你不知道它會綻放在哪里。

他不是為了優(yōu)化稅務(wù)，也不是為了打造所謂的遺產(chǎn)。他資助的是他心中真正有價值、有意義的事物。

我會記住的是什么

吉姆·西蒙斯證明了市場并非完全有效。它們是可被發(fā)現(xiàn)的。模式真實存在。數(shù)據(jù)比敘事更有力量。

但更深的教訓(xùn)是：成功來自找到適合你的方法、與比你聰明的人共事，并在你找到更好答案時敢于無視傳統(tǒng)智慧。

他離開學(xué)術(shù)界時，同行認為他瘋了。

他招募科學(xué)家而不是交易員時，華爾街認為他天真。

他收 5% 管理費和 44% 業(yè)績提成時，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)是 2/20。

他把數(shù)十億美元捐給基礎(chǔ)科學(xué)研究時，其他富豪在買游艇和體育隊。

每一個決定都反常規(guī)。

每一個決定都正確。

我不會做到年化66%。沒有人能做到。

大獎?wù)禄鸬谋憩F(xiàn)是無與倫比的產(chǎn)物：頂尖人才、專有數(shù)據(jù)、數(shù)十年的模型迭代，以及一些“在套利前發(fā)現(xiàn)異常”的運氣。

但我能做的是：

問更好的問題。

把重心放在過程而不是預(yù)測。

與比我聰明的人合作。

堅持一套與自己性格匹配的方法。

這就是西蒙斯教給我關(guān)于投資的真正東西。

不是數(shù)學(xué)——我永遠理解不了Baum–Welch算法或隱馬爾可夫模型。

而是哲學(xué)，保持嚴謹、保持系統(tǒng)、保持從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的謙遜，也要保持在確信正確時逆勢而行的勇氣。