50. 世界读书日重温经典|征服市场的 “量化传奇” 西蒙斯
中欧基金
Apr 22
50. 世界读书日重温经典|征服市场的 “量化传奇” 西蒙斯
50. 世界读书日重温经典|征服市场的 “量化传奇” 西蒙斯

中欧基金
Apr 22
Unprocessed episode, you can be the first!
今年的世界读书日,我们想聊一本很多人未必听过书名、但大概率听说过主人公名字的书 ——《征服市场的人》。
这本书写的是量化投资传奇人物詹姆斯・西蒙斯。
他创立的大奖章基金(Medallion Fund),在 1988 年到 2018 年的 30 年间,创造了惊人的年化回报。更重要的是,这并不是一个靠 “灵光一现” 完成的故事,而是一整套关于模型、概率、组织、迭代与纪律的方法论。
有意思的是,打造这台 “史上最强印钞机” 的人,30 岁前几乎没买过股票。
他原本是数学家、密码破译者、大学教授,后来却带着一群数学家、物理学家和计算机科学家,走进了充满贪婪与恐惧的金融市场,建立起了一套尽量排除情绪、只尊重数据的交易系统。
这本书表面上写的是量化投资,往深一点看,写的是:
市场能不能被建模?为什么 “拍脑袋” 决策不靠谱?概率优势到底是怎么一点点积累出来的?
本期节目,我们邀请到中欧基金量化投资部系统化投资组组长杨柳,以及这本书的译者朱昂,一起聊聊:
・西蒙斯到底是 “神话”,还是一个更复杂、更真实的人?
・文艺复兴科技是如何一步步找到自己的模型与纪律的?
・量化投资的胜率、超额收益,到底来自哪里?
・AI 时代到来之后,量化投资会不会进入新的拐点?
聊天的人
杨柳,中欧基金量化投资部系统化投资组组长
朱昂,点石投资创始人,《征服市场的人》译者
时间轴:
Part1 从 “神” 到 “人”:《征服市场的人》为什么比想象中更值得读?
01:36 世界读书日,为什么要从《征服市场的人》这本书聊起?
03:03 传奇历史到职业种子:杨柳为什么对西蒙斯有天然共鸣
04:47 一本好传记的意义不是造神,而是把传奇重新还原成 “有血有肉的人”
05:39 西蒙斯留下的三点方法论:相信模型、组织天才、长期迭代
01:36 世界读书日,为什么要从《征服市场的人》这本书聊起?
03:03 传奇历史到职业种子:杨柳为什么对西蒙斯有天然共鸣
04:47 一本好传记的意义不是造神,而是把传奇重新还原成 “有血有肉的人”
05:39 西蒙斯留下的三点方法论:相信模型、组织天才、长期迭代
Part 2 市场真的可以被 “算出来” 吗?量化投资的起点是先相信 “规律存在”
06:52 从破译密码到建模市场:量化的最早雏形
07:25 杨柳的从业经验:从幻想一个完美模型,到接受模型必须不断迭代
07:52 从隐马尔可夫到神经网络,量化是一套不断升级的方法体系
09:54 一旦把 “人” 放进模型,不稳定的变量可能就出现了
12:25 市场到底可不可以预测?不能 100%,但可以争取提高概率
13:23 AI 时代来临后,是否让 “非线性建模” 能力变得更强?
13:37 算力爆发之后,AI 对非线性关系的建模能力被大幅放大
06:52 从破译密码到建模市场:量化的最早雏形
07:25 杨柳的从业经验:从幻想一个完美模型,到接受模型必须不断迭代
07:52 从隐马尔可夫到神经网络,量化是一套不断升级的方法体系
09:54 一旦把 “人” 放进模型,不稳定的变量可能就出现了
12:25 市场到底可不可以预测?不能 100%,但可以争取提高概率
13:23 AI 时代来临后,是否让 “非线性建模” 能力变得更强?
13:37 算力爆发之后,AI 对非线性关系的建模能力被大幅放大
Part 3 量化投资是怎么赚钱的?为什么 “团队” 比天才更重要?
15:01 文艺复兴的关键转折:凯利公式 + 高频交易
16:52 对量化来说,真正重要的不是 “每次都赢”,而是如何找到独立事件、重复下注
18:34 金融市场最难的两个问题:噪音太多,以及规律本身会不断变化
19:28“独立性”:真正的分散,不是买得多,而是彼此足够独立
21:45 技术分析 vs 量化:K 线、统计模型、机器学习并不是敌人,关键在于你怎么理解
23:06 量化投资追求的阿尔法从哪来:风险溢价、信息优势与模型优势
25:20 西蒙斯真正厉害的地方,也许不只是模型,而是 “组织高密度人才” 的能力
25:56 文艺复兴和中欧基金的共同点:把聪明人组织成一个系统
28:04 中欧量化团队协作逻辑:不靠个人英雄,而是让平台持续进化
15:01 文艺复兴的关键转折:凯利公式 + 高频交易
16:52 对量化来说,真正重要的不是 “每次都赢”,而是如何找到独立事件、重复下注
18:34 金融市场最难的两个问题:噪音太多,以及规律本身会不断变化
19:28“独立性”:真正的分散,不是买得多,而是彼此足够独立
21:45 技术分析 vs 量化:K 线、统计模型、机器学习并不是敌人,关键在于你怎么理解
23:06 量化投资追求的阿尔法从哪来:风险溢价、信息优势与模型优势
25:20 西蒙斯真正厉害的地方,也许不只是模型,而是 “组织高密度人才” 的能力
25:56 文艺复兴和中欧基金的共同点:把聪明人组织成一个系统
28:04 中欧量化团队协作逻辑:不靠个人英雄,而是让平台持续进化
Part 4 从科技创新到 AI 量化:量化会被改写吗?
29:24 技术进步既带来赋能,也带来竞争 —— 工具越来越强,门槛也在被重塑
31:10 今年以来 AI 的投入产出比已经到了一个转折点,初级量化研究的门槛正在降低
32:32“端到端” 是终局,但在那之前更重要的是如何给模型 “加约束、给路径”
34:16 中欧量化的进化:基本面量化 1.0 → 量价因子工厂 → AI 端到端
35:30 量化如何解决 “阿尔法与容量的矛盾”:目标是找更稳的因子,做更优的交易
37:29《征服市场的人》前半本讲 “如何赢市场”,后半本回到 “如何理解人生”
38:22 这不是一本 “三天学会量化” 的手册,而是一本关于热爱、挑战与坚持的书
39:19 真正支撑一个人走下去的,不只是方法,而是对这件事本身的热爱
29:24 技术进步既带来赋能,也带来竞争 —— 工具越来越强,门槛也在被重塑
31:10 今年以来 AI 的投入产出比已经到了一个转折点,初级量化研究的门槛正在降低
32:32“端到端” 是终局,但在那之前更重要的是如何给模型 “加约束、给路径”
34:16 中欧量化的进化:基本面量化 1.0 → 量价因子工厂 → AI 端到端
35:30 量化如何解决 “阿尔法与容量的矛盾”:目标是找更稳的因子,做更优的交易
37:29《征服市场的人》前半本讲 “如何赢市场”,后半本回到 “如何理解人生”
38:22 这不是一本 “三天学会量化” 的手册,而是一本关于热爱、挑战与坚持的书
39:19 真正支撑一个人走下去的,不只是方法,而是对这件事本身的热爱
关键词解释:
大奖章基金(Medallion Fund):文艺复兴科技旗下最著名的基金产品。
韦布伦奖(Veblen Prize):数学领域重要奖项之一。
Money Matrix / Monemetrics:西蒙斯早期投资公司的名字,带有 “金钱 + 数学 / 度量” 的含义,是文艺复兴科技前身阶段的一部分表述。
文艺复兴科技(Renaissance Technologies):西蒙斯创立的量化投资机构。
隐马尔可夫链(Hidden Markov Chain ):一种用于处理状态转移和序列问题的统计模型,常用于识别 “表面看不到、但可能在变化的状态”。
马尔可夫模型(Markov Model):核心思想未来状态与当前状态有关,而不完全依赖更久远的信息。
凯利公式(Kelly Criterion):用于决定在不同胜率下如何分配下注比例。
江恩理论 / 江恩公式(Gann Theory):由技术分析师威廉・江恩提出的一套市场分析方法,强调价格与时间的关系,试图通过几何角度、周期和比例来预测市场走势。
- 中欧基金出品,特别鸣谢聪明投资者 -
风险提示:基金有风险,投资需谨慎。以上内容仅供参考,不预示未来表现,也不作为任何投资建议。其中的观点和预测仅代表当时观点,今后可能发生改变。未经同意请勿引用或转载。
