ChaseDream

标题: 有研究西蒙斯量化投资的同仁吗 [打印本页]

作者: fhxywei    时间: 2012-1-30 10:16
标题: 有研究西蒙斯量化投资的同仁吗
最近在看《解读量化投资:西蒙斯用公式打败市场的故事》,大家认为此书中所叙述的内容是否属实?欢迎未来的商学院精英在此探讨。
作者: king0222    时间: 2012-2-3 04:07
我刚刚做的一个case study就是研究Renaissance Tech的。所以这本书我看过。
书里应该都是作者揣测的Simons的操作手法和策略。因为对冲基金的策略非常多,很难说他一定使用的是哪一种。
另外,对冲基金的策略需要跟其自身资金规模搭配,否则策略将会ineffective。比如5 billion的规模下,可以使用XXX Strategy,YYY Strategy等等。而另外一些策略可能会因为capital scale超出规模而失效。要证明这个很容易,看看Renaissance旗下另外两个对冲基金的业绩就知道了,20年间,大奖章的平均回报率40%左右,而另外两家都表现差强人意。08年甚至分别亏损12%,15%。同样的basic strategy和设备和团队,表现差距如此之大,很说明问题!当然,深入点说,其中的原因不乏Renaissance对王牌基金的有意保护,这里就不再细说了。
根据Simons的大奖章基金规模和Simons倾向的High frequency trading的特点,作者认为他可能使用了书中的策略。
最重要的是,不要说作者,就是华尔街的很多人也想知道Renaissance Tech到底用了什么策略。但这些策略显然就是在一个黑匣子里。Simons自己是讳莫如深的,从不在公开场合谈论。要说这些交易模型和策略对Simons有多重要,单从Renaissance起诉前公司员工的案子就可以窥见一斑。至于书中写的到策略,作者也说了,都是Renaissance不再使用的,或者失去交易机会的,所以Simons也不怕说出来。
还有一点,我想说,像Simons几乎是不可模仿的,他的所有交易都不是员工完成的,所有交易机会和指令都由计算机完成,所有的交易模型也都建立在对大量历史数据的统计基础上建立的。另外,这家对冲基金所拥有的超级计算机规模和计算能力可以与一些美国顶尖大学相媲美。
去他们的网站上看看,只招scientists,学计算机的,统计的,数学的,物理的~~就是不招MBA或者学金融的~
就是一点拙见,欢迎继续探讨!
作者: fhxywei    时间: 2012-2-3 04:46
仅仅是copy Simons的交易模型当然是很难重复他的成功。不知道目前美国华尔街专门从事这种计算机建模进行高频交易的基金多不多,有不有MBA学生有志于这一行呢? 如果想从事这个行业,读mba金融方向去那种基金有不有可能?当然大奖章估计是没可能了!

我刚刚做的一个case study就是研究Renaissance Tech的。所以这本书我看过。
书里应该都是作者揣测的Simons的操作手法和策略。因为对冲基金的策略非常多,很难说他一定使用的是哪一种。
另外,对冲基金的策略需要跟其自身资金规模搭配,否则策略将会ineffective。比如5 billion的规模下,可以使用XXX Strategy,YYY Strategy等等。而另外一些策略可能会因为capital scale超出规模而失效。要证明这个很容易,看看Renaissance旗下另外两个对冲基金的业绩就知道了,20年间,大奖章的平均回报率40%左右,而另外两家都表现差强人意。08年甚至分别亏损12%,15%。同样的basic strategy和设备和团队,表现差距如此之大,很说明问题!当然,深入点说,其中的原因不乏Renaissance对王牌基金的有意保护,这里就不再细说了。
根据Simons的大奖章基金规模和Simons倾向的High frequency trading的特点,作者认为他可能使用了书中的策略。
最重要的是,不要说作者,就是华尔街的很多人也想知道Renaissance Tech到底用了什么策略。但这些策略显然就是在一个黑匣子里。Simons自己是讳莫如深的,从不在公开场合谈论。要说这些交易模型和策略对Simons有多重要,单从Renaissance起诉前公司员工的案子就可以窥见一斑。至于书中写的到策略,作者也说了,都是Renaissance不再使用的,或者失去交易机会的,所以Simons也不怕说出来。
还有一点,我想说,像Simons几乎是不可模仿的,他的所有交易都不是员工完成的,所有交易机会和指令都由计算机完成,所有的交易模型也都建立在对大量历史数据的统计基础上建立的。另外,这家对冲基金所拥有的超级计算机规模和计算能力可以与一些美国顶尖大学相媲美。
去他们的网站上看看,只招scientists,学计算机的,统计的,数学的,物理的~~就是不招MBA或者学金融的~
就是一点拙见,欢迎继续探讨!
-- by 会员 king0222 (2012/2/3 4:07:53)


作者: king0222    时间: 2012-2-4 10:31
以前从事高频交易的公司都是比较隐蔽的,基本都远离华尔街。现在越来越多的华尔街公司开始从事高频交易。
照例说,MBA学生还是有很多机会的,但不排除更多公司开始倾向学习理工科的学生,因为高频交易已经不需要人为判断买点卖点了。
不过自从2010年flash crash发生之后,S.E.C开始对High frequency trading更加严格的监管。实际来看,这行不好做,前期投资成本太高,并且受到的监管很严。
作者: 2012man    时间: 2012-2-4 10:55
James Harris Simons,美国人,1938年生,1958年获得麻省理工学院数学学士,1961年获得加州大学伯克利分校数学博士,博士论文Dissertation: On the Transitivity of Holonomy Systems。博士导师Bertram Kostant。

1976年他获得美国数学会颁发的Oswald Veblen Prize in Geometry。

2006年他当选国际金融工程师学会“年度金融工程师”。

============================================================================

不想说别的,这种在数学跟金融工程领域都达到顶尖人才不是读个mba忽悠钱就可以搞定的。跟mba完全是两码事,但是从长期资本管理的历史来看,西蒙斯的这种类型也难逃一劫。
作者: king0222    时间: 2012-2-4 14:32

不想说别的,这种在数学跟金融工程领域都达到顶尖人才不是读个mba忽悠钱就可以搞定的。跟mba完全是两码事,但是从长期资本管理的历史来看,西蒙斯的这种类型也难逃一劫。
-- by 会员 2012man (2012/2/4 10:55:00)



这个我个人不太同意,长期资本管理跟大奖章存在本质上的不同,长期资本在后期杠杆比例一度达到了60:1以上。这种比例的风险程度是不言自明的。以20亿做抵押,投资上千亿资产,在金融风暴中不爆仓才怪。俄罗斯金融风暴中直接损失90%的资产,连翻身的机会都没有了。而大奖章虽然同样使用历史数据,演进数学模型进行交易,但与绝大多数对冲基金不同的是它是deleveraged,这就使风险相对其他公司降低了许多。并且分析大奖章的数据就会发现,大奖章不仅不使用杠杆,而且从来不满仓操作,甚至绝大多数时候sitting half of the capital in cash。所以即便小概率事件发生,或者正相关变成负相关,双向亏损。只要及时平仓,基金就不会大伤元气。20年以来,除了第一年交易记录平庸,其余一直保持平均40%以上的回报率,确实是个神话。如果不是神话,那就是另一个麦道夫!
作者: 2012man    时间: 2012-2-4 15:56
不想说别的,这种在数学跟金融工程领域都达到顶尖人才不是读个mba忽悠钱就可以搞定的。跟mba完全是两码事,但是从长期资本管理的历史来看,西蒙斯的这种类型也难逃一劫。
-- by 会员 2012man (2012/2/4 10:55:00)




这个我个人不太同意,长期资本管理跟大奖章存在本质上的不同,长期资本在后期杠杆比例一度达到了60:1以上。这种比例的风险程度是不言自明的。以20亿做抵押,投资上千亿资产,在金融风暴中不爆仓才怪。俄罗斯金融风暴中直接损失90%的资产,连翻身的机会都没有了。而大奖章虽然同样使用历史数据,演进数学模型进行交易,但与绝大多数对冲基金不同的是它是deleveraged,这就使风险相对其他公司降低了许多。并且分析大奖章的数据就会发现,大奖章不仅不使用杠杆,而且从来不满仓操作,甚至绝大多数时候sitting half of the capital in cash。所以即便小概率事件发生,或者正相关变成负相关,双向亏损。只要及时平仓,基金就不会大伤元气。20年以来,除了第一年交易记录平庸,其余一直保持平均40%以上的回报率,确实是个神话。如果不是神话,那就是另一个麦道夫!
-- by 会员 king0222 (2012/2/4 14:32:46)



这种市场间获利本质是一样的,不是一种内生性循环。有市场这么长周期的演进,根本不需要神话也不需要遮掩。完美的市场只在公式里,并不在真正的市场里。根本不需要啊去检讨ltcm是因为什么,就在它没有暴露风险的时候,人人都奉之为神话一样,无数演绎的公式最终出现背离。等大奖章告别历史那一天,又会有无数人跑出来来检讨神话为何破灭。
作者: zbb88    时间: 2012-2-4 19:38
个人感觉数量化模式在国内前途坎坷,正所谓垃圾数据进去,垃圾数据出来。
作者: fhxywei    时间: 2012-2-5 01:09
我一学计算机的同学,目前就搞这个量化模型,4个人搞了一个私募基金,日赚5万。
作者: 2012man    时间: 2012-2-5 11:34
我一学计算机的同学,目前就搞这个量化模型,4个人搞了一个私募基金,日赚5万。
-- by 会员 fhxywei (2012/2/5 1:09:58)



中国巴菲特太多,王亚伟都不算啥。高手都是传说中的。。。。你懂的!


simons那都40岁的人才开始搞,中国这三岁毛孩子都可以。说明中国人太聪明呢?还是米国人都是2呢?
作者: yanshu001    时间: 2012-2-5 17:53
国外的量化交易和高频交易充斥市场,竞争已经白热化了。归根到底是零和博弈,外部资金不充裕,就是大鱼吃小鱼的问题。越来越多策略很快失效。国内高频交易在陆家嘴研究的人还真不少,但是中国的非做市商制度,场内流动性不够,高频交易和完全自动化交易很难实现。不过这两年进展很快,海龟高手回来的也很多。外资悄悄也在做。读金融工程的火热,你可以试试去读个金融工程。
不过就交易员而言,把握较长时间框架的机会还是比较容易获利的,1-5分钟以内的高频交易机会的确都让给了计算机。计算机程序加剧了市场的变种。现在的市场也来越难玩了,而且北美的市场市场里面的钱少,非常缺血,流动性差。
作者: fhxywei    时间: 2012-3-6 11:18
数据本身当然很重要,但是更重要的是策略,如果能开发一些交易策略,才是这行成功的关键啊,但是直接移植美国的一些策略,在中国市场上不知道有不有效!
个人感觉数量化模式在国内前途坎坷,正所谓垃圾数据进去,垃圾数据出来。
-- by 会员 zbb88 (2012/2/4 19:38:33)






欢迎光临 ChaseDream (https://forum.chasedream.com/) Powered by Discuz! X3.3