对冲基金

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前言

算法交易起源于上世纪中叶的配对交易

历史上最早使用算法交易的例子可以追溯到1949年。对冲基金之父阿尔弗雷德·琼斯，利用空对多3：7的比例进行配对交易，在1955年到1964年间，综合回报率高达28%。到了上世纪60年代早期，投资者开始利用计算机通过分析股票的周线和月线来预测价格运动方向。

配对交易逐渐成熟，发展成后来的算法交易。随后算法交易策略慢慢在华尔街流传开来并被广泛使用，同时也带来了非常可观的盈利。原来在摩根士丹利从事配对交易的研究员，后来逐渐成为如大卫·肖、詹姆斯·西蒙斯这类明星基金经理手下的精英，算法交易的“黑盒子”便由此诞生。

随着计算机的广泛普及，华尔街各大

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根据海外市场的公开信息，全球顶尖量化投资机构 Two Sigma 最近出现了治理风险，这家管理规模达到600亿美元的对冲基金的两位创始人因一起离婚案陷入了股权争执。

Two Sigma 是由约翰·奥弗德克（John Overdeck）和大卫·西格尔（David Siegel）于2001年创立的对冲基金公司，总部位于纽约。西格尔是麻省理工学院的计算机科学博士，早期在量化投资巨头 DE.Shaw 担任首席信息官。奥弗德克是国际数学奥林匹克银牌得主，毕业于斯坦福大学数学专业，曾在亚马逊初创期为贝佐斯效力。

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本文转自英国金融时报网。

一家叫做LTCM（长期资本管理）的对冲基金，只用4年时间就震撼了华尔街，被称为当时的四大量化基金之一（其余三家是老虎基金、量子基金、欧米茄基金）。到第五年，它却突然要破产。而在快要溺死的时候，LTCM几乎把整个华尔街都拖下了水。

LTCM的灵魂人物是梅里韦瑟（John Meriwether）。他是芝加哥大学的MBA，后来加盟所罗门兄弟公司，在20世纪70年代，就已经是债券市场上叱咤风云的人物。20世纪60年代中期之前，债券市场上的交易单调而范围：汇率是固定的，利率受到管制，金价一成不变。但20世纪60年代之后，债券市场逐渐变得更加刺激。持续不断的通货膨胀、突然爆发

量化金融是千百种职业中的一种，其实没有太多的特殊性。世界最大的量化对冲基金可能也才1000来人，而且很可能不是纯量化，多了很多基本面的，但最大的软件公司微软和电子类公司华为都有10几万人。所以基金（无论公募私募）在人数上会小很多。

不同的人适合去不同的公司，需要分类讨论，不能一概而论。比如是个富二代，老爸很有钱的，风险承受能力较强，那么可以去私募，毕竟失业了也不怕，老爸有钱；如果是老爸没什么钱的，那么要追求稳定，可以去公募、券商，哪怕业绩不好，领导顶多看你不顺眼，奖金少一些，但不会裁员。而且可以去后台部门，风险就更小，不少券商是前台养后台，前台换了一拨又一拨，后台还稳着。

如果是海

尽管巴菲特在1987年给投资者的信中说：“在我看来，投资的成功不会由晦涩难懂的公式、不会由计算机程序或者股票市场闪动的价格信号来产生”，如今机器已经在金融市场中起到极为重要的作用。2015年创建的对冲基金中40%依赖于计算机模型做投资决策。对冲基金和银行们正招聘越来越多的数据科学家。高频交易公司也在计算机的速度和效率方面竞争激烈。

在量化交易1.0版本，模型是“静态”的，因为交易策略是被事先编程的。举个例子，“动量策略”在一个时期内效果非常好，但在下一时期可能效果不佳。真正的智能机器会在市场进一步发展之前观察到市场异常，而且交易策略本身会随着信息的变化而动态变化。

2010年Scott P

今天这篇文章，主要来讲讲如何通过ETF实现另类投资这个话题。

首先，为大家普及一下“另类投资（Alternative Investing）”这个概念。在传统的资产配置框架下，比较主流的资产类型包括：股票（主要指二级市场）、债券和房地产。

这三类资产，对于绝大多数投资者来说都比较熟悉。比如大家都明白，公司股票，代表在证券交易所上市流通的公司所有权（股份）。股票的价格会基于各种因素发生涨跌。如果经济基本面比较好，群众投资热情高涨，大家对未来信心比较足，公司盈利超过预期，那么公司的股价就可能上涨，反之亦然。大部分投资者，对于股票、债券和房地产的投资风险也都有一定程度的理解。

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对冲投资组合的研究出发点

笔者在多年期货研究工作中发现，因为期货具有较大的杠杆作用致使市场的风险被放大，然而多数投资者包括量化投资者的交易却始终局限在两种模式中：

一是趋性交易，即通过大量的基本面及技术面的研究预测未来一段时间内该品种的走势方向，进行中线以上投资。该种投资者方法的优点是投资时间长，持仓调整少，利润较为丰厚；缺点就是需要耗费大量的力气去研究一个品种的基本面信息，同时需要交易者对技术分析掌握得比较娴熟，对宏观经济发展有整体的把握。

这需要交易者有较高的知识水平才能抓住较大级别的单边市。同时，在资金方面，如果资金管理不当，趋势中行情的反复及止损策略设置的不合理同样

Man Ahl学术咨询委员会于2015年5月召开会议，讨论过度装修及其对投资者的影响。

董事会成员具有不同的观点和深厚的专业知识，其成员包括：

•尼克·巴贝里斯 Nick Barberis

耶鲁管理学院金融学教授

–世界领先的行为金融专家之一。

•坎贝尔·哈维 Campbell Harvey

杜克大学福库商学院金融学教授，2006-2012年《金融杂志》编辑。

–一位主要的金融经济学家，专注于风险的动态和定价。

• 尼尔·谢泼德 Neil Shephard

哈佛大学经济学和统计学教授。2007-2011年任牛津曼恩定量金融研究所（Oxford Man Institute of

**（笔者导读：**这篇文章的标题看起来有点不知所云。我猜标题党会这样修改标题：

深刻到令人惊叹！全球最大CTA基金怎么理解趋势和CTA策略？

观察价格在过去的涨跌就能够推断价格在未来的涨跌，这就叫做动量效应。相关的和更通俗的概念包括趋势，技术分析和CTA等等。而行为性这个概念源于行为金融学。学术上，对于投资策略能够盈利的解释有三种，行为金融学是其中一种。

文章主要是一场圆桌会议的记录。圆桌会议上，学术界和业界的专家深入探讨了趋势策略能够盈利的原因。并以原因为基础，探讨了趋势策略相关的很多有趣的问题：技术分析和基本面策略的比较；什么样的市场更容易产生趋势？趋势策略回

作者：格雷汉姆 罗伯森

翻译：雷闻

原文发表时间：2018年11月

原文章来自英世曼网站，本文为原文章的中文翻译。本文仅用于交流学习使用，不得用于商业用途。如对相关著作人造成侵害，请立即联系译者及时删除

本材料仅供机构投资者、合格投资者和投资专业人士使用。不用于零售公开渠道。

机器学习是一个广泛的、全面的术语，适用于各种计算机算法，旨在识别数据中的能够重复的结构和关系，而无需明确说明要查找的内容。我们之前已经就这一领域在工程、计算机科学、统计学和数学等学科的发展及其在量化策略中不断进步的应用撰写过文章。事实上，大多数机器学习技术已经并且正在金融以外发展，但我们相信

一、温迪汉堡（Wendy's）和比尔·阿克曼（Bill Ackman）之战

2005年4月，美国对冲基金经理，比尔·阿克曼管理的潘兴广场（Pershing Square）基金，累计购买了快餐连锁店温迪汉堡（Wendy's）大约10%的股票。

温迪汉堡在北美是一个家喻户晓的名字。旗下有不同的快餐连锁品牌。其中最有价值的品牌之一，是咖啡连锁店蒂姆·霍顿斯（Tim Hortons）。当时温迪汉堡集团大约50%的经营利润，都来自蒂姆·霍顿斯。

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（笔者导读：19年伊始，中国股市轰轰烈烈地上涨了20%+，进入了技术牛市，吸引了所有人的眼球。然而，普通投资人没有关注到的是，中国债市却掉头向下，似乎在宣布18年牛市的终结，标题的配图就是国债期货在近一个月的表现。那么，谨以此篇文章做个应景。

最值得一提的是本文的内在假设：CTA的价值不仅仅在于自带杠杆的高收益，CTA还有巨大的配置价值。

**什么是配置价值？CTA策略在资产价格剧烈下跌时，往往提供很高的正收益。一个持有股

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原文标题：Interpretability Methods in Machine Learning: A Brief Survey

原文时间：2019年6月25日

原文作者：Xiang Zhou

翻译：雷闻

Two Sigma人工智能工程师Xiang Zhou概述了几种方法来理解机器学习模型如何得出答案。

机器学习（ML）模型在预测方面有着惊人的优势，但它们通常不能用人类容易理解的术语来解读它们的预测。他们

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一直都挺低调，也不怎么逛知乎，无意中发现这里的同行好像还不少，也希望可以多认识一些业内的朋友。

我自己2000年加入华尔街，在数家投资银行，对冲基金公司，以及公募基金公司研究管理不同类型的量化投资策略。曾在路博迈集团，及其前身雷曼兄弟资产管理公司量化投资部任职近10年，历任资深副总裁，全球宏观基金经理；2015年底回国后任某公募基金公司量化投资部，FOF投资部总监，及其海外关系企业（香港）4,9号牌照责任官（Responsible Officer）。现任某基金管理有限公司负责量化及多资产策略。

刚开始接触投资是在90年代末的大学时期。90年代末的美国股市正处于疯狂的网路泡沫时期，带有网路性

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原文链接：

[Real Estate as a Portfolio Diversifier? - RCM Alternatives​www.rcmalternatives.com ](https://www.rcmalternatives.co

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原文标题：The Art of Simulation

原文时间：2017年2月

翻译：雷闻

摘要

能够回测交易策略在一段时间内的表现，是系统化投资方法的主要优点之一。但是，必须以科学和有纪律的方式进行。回测使我们能够在一系列市场和市场环境中测试投资策略。在最好的情况下，它使投资研究能够采用科学的方法，检验假设并设计策略，目的是评估一种特定的市场交易方法。然而，建立一个看起来盈利的回测策略看似非常容易，

古代战争强调“决胜于千里之外”，现代基金经理也一样。华尔街对冲基金正通过大数据、算法和轨道技术，使用卫星、无人机等搜集和分析商业数据，提前预测趋势，制定交易策略，运筹帷幄。

每天清晨，华尔街新交易日开盘前的几个小时，对冲基金经理人会收到世界原油供应量的最新估值，他们花了重金来购买这一关键信息。

石油是全球经济中最受关注的大宗商品，且许多国家都对自己的储量都守口如瓶。因此，交易员们为消除信息不对称而付出了代价：了解石油储量丰富的路易斯安那和得克萨斯州的原油产量，或沙特阿拉伯的石油总库存。

石油数据来源于加州山景城3千英里以西的一家名为Orbital Insight的公司，该公司希望探究世界

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作者: Michelle Celarier

翻译：雷闻

原文发表时间：2018年

一群电脑极客和英语专业人士如何改变华尔街

20世纪80年代，一家位于马克思主义书店上方的安静的对冲基金发起了一场变革，将改变金融业（并赋予我们亚马逊Amazon**）。**

1988年夏天，对冲基金经理唐纳德·苏斯曼接到一位前哥伦比亚大学计算机科学教授的电话，希望他能就自己在华尔街的新职业生涯提出建议。

当时37岁的大卫·肖

导语：在过去的8年里，投资者为暗淡无光的对冲基金业绩表现支付了很高的费用。对冲基金经理们对业绩表现不如人意都给出了各种各样的解释。但不能老是如此。十几年前，市场上只有几只对冲基金，大家都知道这几只对冲基金是照顾那些富人的投资胃口的，而这些富人也愿意对对冲基金的高额回报支付比较高的费率。现在，对冲基金业达到3万亿美元的规模，其中的很多投资者都是公众养老基金。而且，最重要的是，现在的“对冲基金”已经发生了很大的变化。

“对冲基金”过去意味着很多

在上世纪40年代，身为记者和社会学家的阿尔弗雷德•温斯洛•琼斯（Alfred Winslow Jones）有一个创意。他决定用借来的钱买股

Walnut Algorithms（胡桃算法）是国外一家人工智能对冲基金，招聘了大量的数据科学家在构建AI系统，并看到了不错的效果，吸引了业界的关注。

BigQuant作为一个人工智能量化平台，目标是让每一个宽客，打开浏览器，就能用上最领先的人工智能技术，开发出人工智能驱动的投资策略，让每一个宽客都能实现自己的人工智能基金。

通过胡桃算法CEO的对话让我们深入了解AI应用于量化投资领域的现状和未来。

问题在于，如何使它可行？这一点非常重要。是只搞分析研究，还是只做一种产品？是向对冲基金收取服务费，还是和一支对冲基金合伙？是被对冲基金吸收，还是提供交易信号？是从事咨询工作，还是创建