深度 | 寬客玩轉華爾街：誰才是新的“華爾街之王”?

本文作者：Smiletalker

編輯：溫曉樺

2017-05-24 21:10

導語：整個華爾街上下，算法驅動的交易和使用復雜統計模型來進行交易的寬客們，正在接管投資世界。

雷鋒網AI金融評論按：本文譯自《華爾街日報》，作者為Gregory Zuckerman和Biography Hope。

國際數學奧林匹克前金牌得主Alexey Poyarkov，職業生涯早期大部分時間是為微軟這樣的科技公司設計算法，幫助微軟的搜索引擎 Bing 在搜尋色情內容上更智能。

去年，Alexey Poyarkovch成為文藝復興科技公司、城堡基金和 TGS Management 等重量級對沖基金的爭奪對象。最終TGS Managemensh勝出，Alexey Poyarkovch加入了位于加州爾灣的TGS。一位了解內情的人表示，第一年的年薪就高達70萬美元。

通過算法而非直覺進行交易，將會成為華爾街之王？

雖然進入了對沖基金，但Alexey Poyarkovch完全沒有金融業經驗。TGS想要的是他設計算法的能力，和用于計算和解決問題的規則集，以此在投資領域快速地解析數據，并給出是要買入或賣出的決策，通常不需要多少人為的干預。

可以說，整個華爾街上下，算法驅動的交易和使用復雜統計模型來進行交易的寬客們（雷鋒網注：指一群靠數學模型分析金融市場的物理學家和數學家）正在接管投資世界。傳統的交易策略，例如通過資產負債表篩選公司或與公司客戶交談等手段正在衰落。

在GAM負責量化投資的Anthony Lawler表示：“十年前，最杰出的畢業生都想成為華爾街投資銀行的交易員，但現在他們都在相互競爭，希望進入量化投資基金。”GAM去年以至少2.17億美元收購了英國量化投資公司Cantab Capital Partners，以擴充這些以計算驅動的基金業務。

Guggenheim Partners LLC 的高級董事總經理Marcos Lopez de Prado表示，Guggenheim Partners LLC花費100萬美元在加州美國勞倫斯伯克力國家實驗室建造了一個“超級計算機集群”，以幫助Guggenheim Partners的量化基金處理大量的數據，這些計算機每年還要花費100萬美元的電費。

算法交易已經存在了很長時間，但是規模很小。華爾街日報在1974年的一篇文章介紹了寬客先驅Ed Thorp。1988年，華爾街日報刊登了一家鮮為人知的芝加哥期權交易公司，該公司擁有一個秘密的電腦系統。華爾街日報記者Scott Patterson在2010年寫了一本關于寬客興起暢銷書。

預言者認為，數據驅動的交易員通過算法而不是直覺進行交易，將會成為華爾街之王。

這一天已經到來。紐約一家研究咨詢公司Tabb Group表示，量化對沖基金的投資人負責所有美國股票交易的27％，高于2013年的14％。

這只是其中一個跡象。寬客幾乎趕上了個人投資者，其股票交易量超過了總數的29％。

根據HFR Inc的估計，今年第一季度末，以量化投資為重心的對沖基金持有9320億美元的投資，或占所有對沖基金資產的30％以上。2009年，量化投資基金持有4080億美元，占所有對沖基金的25％資產。

第一季度，全球量化投資新增投資額達46億美元，而整體對沖基金業務則遭遇55億美元的資金撤回。

計算機在選擇投資對象方面表現優于人類。過去五年來，以量化為重點的對沖基金平均每年漲幅約5.1％。 同期對沖基金平均每年上漲4.3％。

第一季度，量化投資基金上漲約3％，而對沖基金平均上漲為2.5％。

兩個變革力量幫助了量化投資

監管對傳統信息收集手段的制約

一方面，監管審查使得投資者難以通過諸如挖掘公司高管的信息或挖掘上市公司員工等方法獲得優勢。

更重要的是，投資者現在掌握了關于全球經濟和財務信息的龐大數據，例如盈利預測和應收賬款變動。

下一個前沿：挖掘來自無人機和其他新來源的數據

寬客與高頻交易員不同，這些高頻交易者往往專注于可能只持續幾毫秒的短期交易。高頻交易員正受到市場波動性下降和競爭加劇的壓力。

交易所交易基金（ETF）也使用算法，但更適合那些想要接觸某些特定行業的投資者。量化驅動的交易可以持續幾分鐘也可以持續幾個月。最大的量化投資公司，包括文藝復興公司，Two Sigma Investments LLC, D.E. Shaw Group, PDT Partners和TGS進行著數以千計的交易，管理著數百億美元的投資者資產。

數學家William Byers在2010年撰寫了《數學家如何思考》一書，他警告將整個世界數字化能夠給投資者一種欺騙性的信念：從計算機眾得出的預測比現實的預測更可靠。 一些分析師說，投資者越來越多使用復雜算法模型，這些算法就越有可能相似，這可能會加劇更大的市場破化。

然而，到目前為止，沒有任何事情阻止了量化投資的軍備競賽，這正在創造以前在金融業聞所未聞的新工作：

芝加哥的全球著名對沖基金Citadel擁有一名首席科學家負責分析和量化戰略。Balyasny資產管理公司在8月份聘請了數據科學家Gilbert Haddad，以便在紐約對沖基金公司進行數據和分析，他此前在 Schlumberger Ltd. 和通用電氣公司工作。曾在威斯康星大學研究納米顆粒，擁有工程學博士學位。

Empiric Capital Ltd.的首席運營官Alexandre Agachi表示：“你參觀辦公室，每個人都說有寬客在幫助他們進行工作?！眰惗匾患覍_基金創業公司Empiric Capital Ltd的首席運營官Alexandru Agachi說。他們自豪地說：“那就是我們的寬客?！?/p>

對沖基金通常會重新調整自己以適應最新的流行策略。金融危機爆發后，許多基金都進入抵押貸款領域。有些人因為期待全球經濟轉型而變成“宏觀”投資者。

人們長期以來一直在尋求獲得信息優勢的方法。傳說，金融家羅斯柴爾德爵士在1815年建立了一個現場代理和信鴿網絡，以獲快速取滑鐵盧戰役的結果。 今天的人們希望比傳統投資者更快地消化經濟和企業信息并采取結果。

根據Quandl?Inc的數據，采用量化戰略的對沖基金一直在對中國和俄羅斯的私人消費者進行調查，黑客網絡上的非法藥物銷售、黑客和其他人使用的網站匿名分享美國旅客的信息和酒店預訂。

在20世紀90年代后期，一個算法非常簡單，比如以一定的價格買入并在預定的時刻賣出。今天的算法可以基于對過去和現在數據的分析進行持續預測，數百個實時輸入的各種信號提供給計算機。

一些投資公司正在推動機器學習，這使得計算機能夠分析數據并提出自己的預測算法。 那些機器不再依賴人類來寫算法。

對沖基金公司的人才策略轉型

對沖基金億萬富豪Steven A. Cohen的投資公司Point72資產管理公司，管理著120億美元的資產，正將其一半的投資組合經理轉向所謂的“人+機器”的方式，使用舊式研究方法的團隊與數據科學家一起工作——金融分析師在夜校學習數據科學基礎。

以Point72為例，該公司去年大部分傳統交易策略都虧損了，這種情況很常見，而該公司的量化投資者賺了5億美元。Point72正在將數千萬美元投入到分析大量的數據中，包括智能手機上的應用程序捕獲的信用卡收據和客流量。這些結果轉交給康涅狄格州斯Stamford, Conn投資公司的交易員。

Point72的首席市場情報官Matthew Granade最近鼓勵倫敦經濟學院學生學習基本的編程語言，如R和Python，以提高畢業后的競爭力，他表示，投資人正在將他們的偏好從“工匠”轉向工程師。

億萬富翁Paul Tudor Jones是歷史上最著名的投資者之一。 這位前棉花交易商預計1987年股市崩盤，從中專區了大量的利潤，平均年均漲幅超過17％。他的對沖基金公司Tudor投資公司在2014年和2015年幾乎沒有賺到任何錢。

據去年的報道，Paul Tudor Jones感受到更多成功的量化交易者交易者帶來的壓力。十月份，Jones先生選擇了雇傭了Dario Villani，這位意大利人擁有理論物理博士學位，以幫助Tudor恢復活力。

在人才爭奪戰中，以量化為重點的企業往往不愿稱自己為對沖基金甚至投資公司。量子投資公司寧愿強調自己與硅谷最前沿的科技公司的相似之處。

位于紐約的Two Sigma公司擁有內部的黑客實驗室，機器人比賽和游戲室。 Empiric自稱是“在金融市場上運作的科技公司”。

倫敦的量化研究員Saeed Amen表示，他的投資策略在他14年的大部分職業生涯中被認為是“非常小眾”。他曾組織了寬客之間的社交活動，包括以古希臘的幾何學大師Thalesians命名的小組活動，有時候能吸引十來個人參加。

如今，更多的推動力量來自投資者，如加利福尼亞州Pepperdine大學，去年該學院將其7.5億美元投資組合中的大約10％的資金投入大型量化投資基金，包括倫敦的Man Group PLC和AQR資本管理有限公司 。

在此之前，Pepperdine基本上沒有量化投資。投資總監Michael Nicks表示： “找到一個有前景的公司是很有難的的，因為我們需要在日常生活中尋找低估的東西，但量化策略與我們的生活無關?！?/p>

而現在，Michael Nicks認為，“經過多年的自我教育”和與數位量化投資經理的數十次會議之后，Pepperdine已經做好了開展量化投資的準備。“

總結

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