洞悉市場的人：量化交易之父吉姆．西蒙斯與文藝復興公司的故事(The Man Who Solved the Market: How Jim Simons Launched the Quant Revolution,Gregory Zuckerman)
等待"美國陷阱"的時間剛好這一本"洞悉市場的人"先到,索幸就先進先出.內容一如中文書名是關於Jim Simons與文藝復興科技公司(Renaissance Technologies inc)的故事,Simons原是一名數學家,拿過數學領域中幾何研究的最高獎項,有產於自身以名字Simons命名的數學定理,20多歲即可輕鬆獲得長春藤級大學教授的能力,卻不願陷入終身教職一途,於是在投資興趣或賺錢心理的驅使下,將專長的"數學"放進投資或投機決策過程,交易中,而創造出另一個領域的成就,也讓自己獲取財務與生活自由..
關於Jim Simons的事跡,曾在2009讀過一本簡體書"解讀量化投資".只是當時Simons的真實資訊缺乏,外界看他極度神秘,所以關於這個人的故事都只是透過新聞或網路資料匯集的側寫,這次這本心書則是透過大量的訪談.加上因為Simons已經離開了文藝復興公司的第一線不再擔任CEO,讓許多願意說話或受訪的員工或朋友,,對手較無忌憚,而文藝復興公司內部政黨支持的對立也讓一些私人的恩怨被揭露,加上大獎章基金(Medallion Fund)驚人的績效持續,因此本書可以看做欲了解Jim Simons與Renaissance Technologies的好入口.當然這本書遠比10多年前的側寫的內容多了太多,從他的學校與家庭生活,數學領域的研究成果,結識的學術圈與發展,到他轉任國防部的機構任職專門從事破解蘇聯密碼,到後來離開自行創業開設文藝復興的過程,內容甚至廣及到文藝復興科技公司從草創到今日所有主要員工的招募過程,個人的經歷,生活,與成就.因為這些個體與Simons出身類似若不是出大學數學研究領域的一方之頂尖人物,再不就是從IBM語音識別研究所裡專攻語音辨識研究的高人,或是讚腦資訊行業中精通Coding的高手,.因此使得這家公司與一般專門招募精通財務,經濟,金融出身的投資機構很不一樣,所以其中不少成員生平的軼聞故事還算有趣.
在這裡不重複那些人的生平,而專鎖定在部分關鍵性的議題上.首先大獎章基金不僅是單純的量化投資基金,更重要的它算是決策以程式執行自動交易的先驅,Simons其實在1978年就離開了石溪大學從事投資,1982年才成立文藝復興,但直到1988年才真的有全然自動交易,以數據資料與價格策略程式的大獎章基金,先前的這10年中,在究竟是以完全的數學執行程式或是人為對經濟財務數據判斷作為交易投資的判斷者自文藝復興公司內部都存在爭論與雜音.可是一但決定了計量程式與大數據後1988~2018這30年中大獎章基金的年報酬率39.1%,而巴菲特投資的年報酬率是20.5%.看來是只差1倍.但其實大獎章基金在2002年後就拒絕接受新的投資人,並退回了大多數非員工的資金,所以這檔基金幾乎成了它們公司內部人自有資金的投資.於是,這檔基金在收取管理費與績效費用上非常誇張,5%管理費,44%的獲利績效.也就是說1檔資金規模100億的基金,一年內創造了100億的利潤,其中的49億會先被文藝復興公司抽走,剩下的51億才列入績效報酬率的計算,因此若不嘔除這些費用,大獎章基金這30年的年均報酬率是66.1%.,這就是非常恐怖的報酬率,而如果從新世紀開始看相聚就更大了(1.2的30次方約237,1.66的30次方約4010,所以這樣的報酬率差異30年後投資價值約差20倍).
當然比較投資報酬率在這兩各標的上是不太有意義的,首先大獎章基金是避險基金,它的槓桿與標的都有差異,其次大獎章基金是量化交易基金,逐漸已成為透過機器學習來改良模型與交易,而波克夏是根據人類的經驗與判斷,大獎章基金成績最好的一年是出現在2008,r正式次貸風暴那年,152%,但其實這是一個受壓抑的報酬率,原因是因為當年金融風暴開始石市場大幅向下修正,Simons因為害怕,改變了完全靠程式判斷的自訂規則,人為的賣出的許多部位,以至於造成"只有"152%的年報率.這也是本書想訴求的重點之一,就是量化基金,自動交易的模式在資產管理界或投資領域中的運用比率大幅上揚,會不會有哪一天或哪一年會是奇點(奇點就是人工智能機器人超過人類智能的那一個時點)並不知道,但這趨勢有逐漸形成的現象.其次大獎章基金式的短線交易基金,與巴菲特的價值投資完全不同.但是驚奇的點是大獎章基金的交易勝率是50.75%,這個數據似乎是令人驚嚇的,也就是它執行10次交易,獲利與賠錢的交易次數幾乎一樣各是5次,不過這也證實了我們過去從各種投資或投資書籍上所說,勝率不重要,重點是要大賺來彌補小賠即可,大獎章基金的報酬率正是透過這個不高的勝率來達成,這是投機或投資的根本原則之一.因此或許長期投資被人吹噓成為信仰,並不容易被這個案例所打破,但是大獎章基金證明短線投資一樣有出路.而且短線投資的模式較長期投資模式容易調整,特別是現在有資訊與網路科技共建的大數據資料庫運用支撐下,機器學習能夠自動改良不合時宜或找出新的交易配對模式,而長期模式恐怕有隱藏的結構性與週期性問題並沒有被解開,比如新世紀後巴菲特的績效滑落,一則是它的規模太大,根本無法更有效率的交易,受滑價與自我抬價的影響,而資產管究竟是追求最大報酬或最大規模?報酬是對投資人有利,而規模大則有利於管理者收取的管理費用,因此這個答案很明顯,大獎章基金不願為了追求規模影響報酬率才是正解.其二是目前我們尚未發現的可能的長期循環模式在背後影響,以至於某西訴諸長期的模式會受更高階段技術限制的影響而不能再升一階.
本書的前半部多數是Simons與多數員工的如Lenny Baum,James Ax,Sandor Straus,Elwyn Berlekamp,Henry Laufer,Peter Brown,Robert Mercer,(David Magerman加入的故事為主,但是後面3章的內容卻是在講政治這個因素影響了文藝復興公司的組成人員間的情感,與工作人員更替的故事也頗有意思.在Simons卸下CEO後,由Peter Brown,Robert Mercer兩人擔任共同執行長.Robert Mercer是文藝復興公司內少數政黨傾向為支持共和黨的保守派,而在2016年大選中他是川普的最大單一獻金的金主,而Simons則反而是民主黨主要的獻金的提供者,但是因為他們本身有創業的革命情感與科學家精神,所以並不會因此影響公司的運作與私人交情,但是文藝復興公司中屬於自由派支持民主黨的員工為多數,他們大多對Merce支持川普,甚至支持Sleve Bannon表現出極度不滿,由此形成了一個有趣的公司員工因為支持政黨屬性對立所發生的風暴,造成有人被解職,有人提前退休.同時這故事也帶出了許多川普競選中軼聞或醜聞,是在單純的投機故事裡相對口味不同的另一種面向.
書的內容雖不少,但原則是應該能夠以輕鬆的方式來閱讀,當然這裡面會有一些技術障礙,倒不是在金融或投機的術語上,而是有一些數學與機器學習的術語可能沒見過的人不理解,但個人以為應該部會影響閱讀.以上.
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