關於大獎章基金和Jim Simons的報導

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http://www.etnet.com.hk/www/tc/news/topic_news_detail.php?category=global&newsid=7567

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綜合各大歐美傳媒的研究，每年文藝復興科技進行的交易多達2,600萬至3,900萬宗，有些持倉時期更短至以秒計算，最長也只有約6個月。西蒙斯曾經以Extensive Farming （粗放式耕種，即在一大片農地耕種）來形容他的策略，指個別一棵小麥（資產）不一定很茁壯，但將一整片土地（多項資產）的小麥合起來，收成就會很可觀。相對之下，他指巴菲特實行的正是傳統的Intensive Farming（精耕細作），只在一定的範圍內種植，因此每一項收成都非常重要。

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https://www.institutionalinvesto ... h-Funds-Not-So-Much


大獎章和三個基金的績效天差地遠

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而大獎章的回報似乎與已知的任何因子都無關：不是 「 小市值 」，不是 「 波動率 」，也不是 「 動能 」 ——不是其他任何的常見因子。就算其他量化基金在最近幾年數量激增，大獎章的表現也不為所動，這點真的很令人費解。一般來說當一個量化投資者找到了一個有利可圖的交易，他的競爭對手也會如群鯊一般嗅著血腥而來，這場殘酷的競爭最終會扼殺這個交易機會。但目前文藝復興似乎總比他的競爭對手搶先一步，要麼就是他們發現了獨特的策略。

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不但尋常的觀察家不能搞懂大獎章壺裡賣的葯，就算是最貼近他們緊隨其後的競爭對手也搞不清楚。位於加州伯克利的頂級量化對沖基金 Voleon Capital 的聯合創始人 Jon McAuliffe 也說：「 對於大獎章，我 TM 有太多問題要問他們了。」最有可能的解釋可能有些無聊：文藝復興比其他人在數據清洗和交易執行上面就是做得要好一點。而百萬級數量的交易下來，積矽步也成千里了，一點點小優勢可以兌現成巨大的利潤。再加之槓桿的放大效應，可以進一步提高基金的回報收益。根據 Zuckerman 的研究，就算減掉 5% 的坑爹的開支和基金本身收取的至少 44% 的利潤（譯者注：即通常我們說的 Carry），這個基金仍然在有生之年裡實現了 39% 年化收益率。

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大獎章基金的投資方法以技術型量化為主，西蒙斯強調數學模型可以降低投資風險，一旦確定其模型，當違反條件時，系統會毫不留情地剔除，不拖泥帶水。很多人都想知道西蒙斯大獎章的投資策略，但除了公司內部人員之外，外界很少人得以了解。有人會覺得其投資方法屬於黑箱投資，其實，大部分的對沖基金揭露的資料本來就很少，非常強調其隱密性。在本書中想盡一切辦法透露大獎章基金的秘密，但是西蒙斯很低調，資料並不完整，只能盡可能去探討其與眾不同的投資方法。


大獎章基金主要透過研究市場歷史資料來發現其相關性，以預測期貨、貨幣、股票市場的趨勢，交易方式為短線操作，交易時間可能是以分、秒鐘計算，尤其是以統計套利的方法進行股票多空交易策略，同時買入和放空相似數量的相關股票，透過之間差價的變化來盈利，交易量有時候占到整個NASDAQ交易量的10%。當程式交易開始，交易模型決定買賣種類和時機，交易員則遵守指令在短時間內大量的交易各種美國和海外的期貨，包括商品期貨、金融期貨、股票和債券。但在某些特定情況下，比如市場處在極端波動的時候，交易會切換到手工狀態。

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這個模型針對市場往往對於新的消息常常反應過度高估或是低估，所以當天開盤價遠高於前一天的收盤價，大獎章基金會放空；假若遠低於前一天的收盤價則會買入。曾是文藝復興 科技創始人之ㄧ提到，過去大獎章靠這個模型賺了不少錢，言下之意，此時這個模型已不再賺錢，才會將資訊透露給大眾。其實這類模型仍然是大獎章基金使用最多的一類模型，追蹤短線的市場過度反應，採取相應的買賣手段。西蒙斯自己表示，當市場波動性高，大獎章基金模型一般表現較好。大獎章使用這類的短線過度反應的模型，正適合於上下起伏頻繁的市場狀況，因為大家都摸不著頭緒應該要買或賣，這時西蒙斯的模型正好能在混水中摸魚。

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西蒙斯喜歡使用別人很少使用的信息來進行分析、判斷和交易的做法，肯定是文藝復興 科技長久獲利的主要因素。他要求團隊開發“限價買賣指令”的系統。限價買賣指令是一種比較常用的交易指令，投資人限定在某個價位買入或是放空一定數量的股票或其他金融工具，股票交易所會即時公布這類數據，交易人在下單時能夠看到在目前買入或是賣出的上下方有多少買入、賣出的限價指令，這樣也能夠對價格下一步變化做出一些判斷。

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文藝復興 科技透過某種統計算法，綜合限價買賣指令表裡的各種信息，能夠很快看出在不同價位和數量的限價買賣指令對目前的股價究竟有無幫助，還能夠判斷如果股價真的達到某個限價買賣指令，當這些交易被執行後，股價又可能會有什麼樣的連鎖反應。文藝復興 科技的一些交易策略著重分析那些較少為人所關注的數據，這些數據來源較少被人所關注是有原因的，常常是所需要技術的複雜程度很高。

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西蒙斯談到當初建立大獎章基金時，試圖在市場上捕捉到目前仍然存在的異常現象，不過它們都有些弱化。一般來說，量化投資 的模型會隨著時間拉長而出現“疲乏”現象，在這種情況下，任何量化基金都需要不停地改進自己的模型，對已有的模型的參數進行修正，或是在模型中加入新的概念。當新的策略出現，我們就需要測試來判斷這所謂新的交易策略的可行性，下一步就是確定給予這個新的交易策略多少權重，不斷給模型添加新的內容。西蒙斯加大交易幅度，新和舊的模型通常會在實際運作中一起運作，之後才會選出最適合的模型使用，而且這個過程是持續進行中。