量化交易 (Quantitative trading)

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量化交易，也称为算法交易或算法交易，是一个快速发展的领域，结合了金融、数学和计算机科学。它涉及使用复杂的数学模型、统计分析和计算机算法来识别和执行金融市场中的交易机会。这种方法已广受欢迎，并已成为交易领域不可或缺的一部分。

量化交易的成功在于它能够处理大量市场数据并识别人类交易者可能不明显的模式或低效率。通过利用先进的数学模型和统计技术，量化交易者可以发现隐藏的信号并做出明智的交易决策。这种数据驱动的方法有助于消除交易过程中的情绪偏见和人为错误，从而可能带来更加一致和有利可图的结果。

量化交易采用各种策略来利用不同的市场条件。例如，统计套利寻求从相关证券之间的暂时价格差异中获利。通过识别这些错误定价，量化交易员可以同时买入被低估的证券和卖出被高估的证券，旨在捕捉最终的价格趋同。

另一种流行的策略是趋势跟踪，它涉及识别和驾驭市场趋势的势头。量化交易者分析历史价格数据和指标以确定趋势的方向和强度，使他们能够根据当前的市场情绪采取立场。

均值回归是另一种广泛使用的量化交易策略。它基于这样一种信念，即随着时间的推移，价格往往会恢复到均值或平均水平。通过识别显着偏离历史均值的资产，量化交易者可以预测潜在的价格调整并相应地建立头寸。

做市是量化交易者采用的另一种策略。它涉及通过不断提供以有竞争力的价格买卖证券来为市场提供流动性。做市有助于促进高效交易，并可以从买卖价差中获利。

量化交易策略的实施严重依赖于强大的计算机系统和算法交易平台。这些系统接收实时市场数据，执行复杂的计算和分析，并根据预定义的规则和参数执行交易。机器学习和人工智能技术通常被用来增强模型和算法，使它们能够适应不断变化的市场条件并随着时间的推移提高性能。

量化交易在带来诸多优势的同时，也面临着重大挑战。过度拟合，即模型过于贴近历史数据，是一个持续存在的风险。当应用于新的市场条件时，这可能会导致性能不佳。此外，监管审查和对市场操纵的担忧是量化交易者的重要考虑因素。

尽管存在这些挑战，量化交易的需求仍在持续增长。对冲基金、投资银行和自营交易公司严重依赖量化交易来产生利润和管理风险。技术进步，例如计算能力的提高、数据可用性的提高以及机器学习的兴起，继续推动创新并突破量化交易的可能性边界。

量化交易代表了金融、数学和技术的强大融合。它通过利用先进的数学模型、统计分析和计算机算法，为市场参与者提供了更高效、更有利可图的交易潜力。虽然它带来了挑战和风险，但随着技术的不断进步和应用的扩展，量化交易可能仍然是金融市场的重要力量。

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Renaissance Technologies 的故事——揭示交易策略|一部纪录片

Renaissance Technologies - 交易策略揭晓|一部纪录片

Renaissance Technologies 是历史上最赚钱的对冲基金，使其成为业内成功的缩影。 Renaissance Technologies 由传奇数学家吉姆·西蒙斯 (Jim Simons) 创立，取得了超越所有其他对冲基金的无与伦比的业绩记录。自 1988 年以来，西蒙斯收取高额费用，平均费用高达 66%。

该公司取得非凡成功的关键在于其数学模型和功能强大的计算机的应用。尽管 Renaissance Technologies 不断更新其量化模型，但真正的秘密在于用于发现交易信号的创新方法。西蒙斯通过引入独特的研究和模型构建方法彻底改变了对冲基金的世界。

吉姆·西蒙斯 (Jim Simons) 来自马萨诸塞州的布鲁克莱恩 (Brookline)，他一直对数学充满热情。作为一名学生，他看到像安布罗斯和辛格这样的数学家深夜在一家熟食店进行数学讨论时受到了启发。西蒙斯在麻省理工学院追求他的数学兴趣，由于在高中参加了大学预修课程而跳过了第一年。完成博士学位后，西蒙斯成为一名数学教授，甚至在冷战期间担任密码破译员。然而，他积累财富的野心驱使他去探索商机。

Simons 的创业之旅始于他还在上学的时候，当时他和他的南美同学一起成功地开始了一家生产乙烯基地砖和 PVC 管道的企业。西蒙斯鼓励他的朋友们开始这项事业并自己进行少量投资，见证了这项业务的巨大成功。虽然他最初将时间用于管理公司，但 Simons 最终将责任委托给了其他人，这种模式在他的整个职业生涯中都会重复。

西蒙斯的学术成就和早期的商业成功推动了他前进，但他对更大财富的渴望促使他深入金融领域。 1978 年，西蒙斯离开学术界，利用自己的积蓄和朋友的投资创立了自己的投资公司 Money Metrics。在此期间，西蒙斯依靠直觉和基本面进行交易，取得了骄人的成绩。然而，他觉得需要一种更加系统化和数学化的方法。

在 80 年代初期，西蒙斯和他的同事莱尼鲍姆开发了一个专注于货币交易的均值回归模型。该模型的运作原理是资产价格往往会随着时间的推移恢复到其平均值。他们的战略扩展到货币之外，导致公司在 1982 年更名为 Renaissance Technologies。尽管他们最初的模式最终因竞争加剧而动摇，但西蒙斯对人才的敏锐理解使他能够引进更多的数学家来制定新战略。

西蒙斯招募的一位才华横溢的数学家是吉姆·阿克斯，他引入了使用数学表示来模拟资产价格的概念，将它们视为随机或随机过程。这种早期采用机器学习，特别是内核方法，使 Renaissance Technologies 有别于其他对冲基金。该公司利用强大的计算能力来分析模式和异常，确保他们保持领先于市场。

Simons 意识到了他的自动交易系统 Medallion Fund 的潜力，并进一步投资于顶尖人才。随着博弈论和信息论专家 Elwyn Berlekamp 的引入，Renaissance Technologies 将趋势跟踪与均值回归策略相结合。他们专注于短期交易，降低风险并采用凯利标准，这是一种根据置信水平确定赌注大小的科学赌博方法。

该公司的股票交易模式最初举步维艰，但自然语言处理专家彼得·布朗和罗伯特·默瑟的加入带来了突破。他们改进了交易的执行，考虑了市场影响和滑点，这在以前的模型中被忽视了。 Renaissance Technologies 继续扩张，到 2000 年，他们拥有 140 名员工，管理着 60 亿美元的资产。

吉姆·西蒙斯 (Jim Simons) 有能力聘请杰出人才、促进协作并使用一种方法，这是许多人在遇到挑战和挫折的情况下会做出的决定。但吉姆西蒙斯坚持并向前推进，从未忘记他的目标是创建一个真正卓越的对冲基金。

在西蒙斯的领导下，Renaissance Technologies 继续发展和完善其战略。他们利用技术和数据分析的力量，不断寻求新的方法来改进他们的模型并产生稳定的利润。该公司以其在金融行业创新使用定量方法、机器学习和数学建模而闻名。

Renaissance Technologies 成功的关键因素之一是他们强调从不同领域聘用聪明才智。西蒙斯认识到跨学科合作的价值以及将具有不同观点和专业知识的个人聚集在一起的重要性。该公司的团队由数学家、物理学家、统计学家、计算机科学家和其他专家组成，他们对将知识应用于金融市场有着共同的热情。

Renaissance Technologies 的旗舰基金 Medallion Fund 实现了前所未有的盈利水平。它的表现始终优于其他对冲基金，甚至大幅超越市场基准。大奖章基金令人印象深刻的业绩记录可归功于其独特的方法，结合多种策略并利用短期和长期趋势。

Renaissance Technologies 的成功不仅为 Jim Simons 带来了巨大的财富，也促使他成为全球金融界最有影响力的人物之一。凭借巨额财富，西蒙斯成为一位杰出的慈善家，专注于科学研究、教育和提高数学素养。

西蒙斯的遗产远远超出了他在金融业的成就。他在推进科学知识和支持突破性研究方面发挥了重要作用。通过他的慈善事业，他建立了基金会和研究所来资助科学项目、支持教育计划并培养下一代数学家和科学家。

Renaissance Technologies 和 Jim Simons 的故事激励了许多有抱负的投资者、企业家和科学家。它展示了毅力、创新和协作在取得非凡成功方面的力量。西蒙斯从一位对数字充满热情的年轻数学家到历史上最赚钱的对冲基金创始人的旅程证明了一个人可以对整个行业产生变革性的影响。

• 00:00:00 在本节中，我们了解到 Renaissance Technologies 的创始人 Jim Simons 在成为对冲基金经理之前是一名数学家。在 Renaissance Technologies 之前，西蒙斯已经通过生产乙烯基地砖和 PVC 管道的业务变得富有。当他的一个学生通过对冲基金赚了数百万美元时，西蒙斯意识到赚更多钱的最好方法是金融。因此，他创立了 Money Metrics，最初依赖于直觉和基本面，但 Simons 对基本面交易感到厌倦，并想知道他是否可以使用数学来模拟资产价格。
  
  
• 00:05:00 在这一部分，纪录片揭示了 Renaissance Technologies 如何建立在一个简单的均值回归策略之上，该策略在 80 年代运作良好，但随着越来越多的竞争对手使用相同的方法而开始失败。为了保持领先地位，Simons 聘请了更多人才并聘请 Jim Ax 来制定一项利用机器学习和内核方法的新战略。通过这种新方法，该公司建立了非线性模型来预测价格变动并将趋势跟踪与均值回归相结合。因此，奖章基金成立并产生了约 20% 的年回报率，优于大多数回报率低于 12% 的对冲基金。 Renaissance Technologies 通过聘请其他杰出的数学家（例如专注于短期交易以降低风险的 Ellyn Berlekamp）继续改进其策略。
  
  
• 00:10:00 在本节中，我们将了解 Renaissance Technologies 采用的交易策略，其中包括利用凯利准则，这是一种科学的赌博方法，已被证明是他们成功的“秘诀”。他们将大量计算能力与科学方法相结合，以发现交易模式和异常情况，并存储这些模式以保持领先地位。他们在 1989 年底实施了他们的新方法，结果几乎立竿见影，令人吃惊。然而，该公司管理的资金上限为 100 亿美元，要扩展到股权业务，他们需要一个股权模型。这个问题花了两年多的时间才解决，一旦 Renaissance Technologies 通过股权模型将交易成本降至最低，他们就进入了一个新时代，到 2000 年，他们拥有 140 名员工，管理着 60 亿美元的资产。
  
  
• 00:15:00 在本节中，强调了 Simons 聘用人才和创造协作科学环境的能力，这是文艺复兴科技公司成功的关键因素。西蒙斯坚持使用科学方法而不是直觉，以及每周的研究会议，营造了开放的氛围和对好的想法的审查。虽然 Simons 于 2020 年从公司退休，但他的收入已超过 10 亿美元，而公司在持续击败市场方面的持续成功归功于他的毅力和收集人才的能力。

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TED：破解华尔街的数学家|吉姆·西蒙斯

破解华尔街的数学家 |吉姆·西蒙斯

吉姆·西蒙斯 (Jim Simons) 以其多方面的职业生涯而闻名，他分享了他从国家安全局 (NSA) 的密码破解者到成为数学家并最终涉足金融界的非凡历程。西蒙斯深情地回忆起他与著名数学家陈省身的合作，后者创造了陈省身-西蒙斯不变量。这些开创性的不变量在物理学中得到了广泛的应用，令西蒙斯惊讶于数学在现实世界中应用的意想不到的方式。

西蒙斯回顾了他从数学到金融的转变以及 Renaissance Technologies 的建立。认识到将数学应用于投资策略的潜力，他组建了一支由才华横溢的数学家组成的团队。通过利用大量数据并利用机器学习算法，该团队深入研究了预测方案，寻找股市中的异常情况。这种一丝不苟的方法带来了非凡的成功，并为 Renaissance Technologies 带来了稳定的低风险回报。

Simons 扩展了他们交易策略的演变，阐明了传统趋势跟踪技术的有效性正在下降。为了适应，他的团队采用了广泛的数据驱动方法。他们仔细审查了一系列因素，从天气模式和年度报告到政治情绪和历史数据，每天处理数 TB 的信息。通过对异常的系统分析，他们破译了并非立即显现的隐藏模式，最终释放了有利可图的交易机会。西蒙斯坦率地讨论了对冲基金行业近年来的表现，强调了它所面临的挑战。

西蒙斯深入探讨了对冲基金费用的主题，回顾了文艺复兴公司过去向投资者收取 5% 的固定费用和 44% 的利润的做法。尽管围绕行业费用存在争议，但西蒙斯坚持认为，对冲基金行业规模相对较小并不值得特别关注。他强调科学对投资界的积极影响，将注意力转移到他目前的慈善事业上。

西蒙斯和他的妻子玛丽莲通过他们的基金会专注于慈善事业，优先投资于数学和科学研究。他们的工作重点是通过认可和支持杰出的教育工作者而不是纠缠于他人的缺点来促进数学和科学的教学。他们为这些模范教师提供额外收入、帮助和指导。此外，他们投资于探索生命起源的研究，特别是研究从地质学到生物学的转变以及生命出现的必要条件。

在一场发人深省的讨论中，西蒙斯思考了宇宙中存在生命的可能性。在承认生命存在的基石的同时，他思考了从这些元素到生命形式出现的错综复杂的路径。尽管围绕这个问题存在不确定性，但西蒙斯表达了强烈的好奇心并渴望揭开答案。该部分最后反思了科学和数学在我们世界中的重要性，强调了知识在取得非凡成就方面的变革力量。

• 00:00:00 在本节中，吉姆·西蒙斯 (Jim Simons) 讲述了他在国家安全局 (NSA) 工作的经历，他在那里担任密码破解员，直到他因写信给纽约时报表达他反对的观点而被解雇越南战争。之后，他继续前往石溪分校，与伟大的数学家陈省身一起工作，做的很好的数学开始了一个子领域，并最终应用于物理学，这是西蒙斯没有想到也一无所知的。他们共同完成的工作促成了陈-西蒙斯不变量的诞生，这些不变量已广泛应用于物理学的各个领域。吉姆·西蒙斯 (Jim Simons) 对数学在现实世界中应用的不可预测和无法解释的方式表示惊讶。
  
  
• 00:05:00 在本节中，Jim Simons 讨论了欧拉特征的数学概念（他称之为拓扑不变量）及其在代数拓扑和几何中的应用。他解释了这个想法如何导致他自己在高维理论和不变量方面的工作。 Simons 还谈到了他从数学到金融的转变，以及他如何组建一个数学家团队来为金融数据建模和创建算法，从而在 Renaissance Technologies 获得成功和低风险的回报。
  
  
• 00:10:00 在本节中，Jim Simons 解释了过去趋势跟踪交易的运作方式，商品或货币会出现周期性趋势，根据过去的平均走势进行预测可以赚到一些钱。然而，由于趋势跟踪在 80 年代不再受欢迎，西蒙斯和他的团队通过收集大量数据和雇用非常聪明的人找到了其他方法。他们还使用机器学习模拟了不同的预测方案，并查看了一切，包括天气、年度报告、政治观点和历史数据。他们每天接收数 TB 的数据并查找异常情况。虽然这些异常看起来是随机的，但经过长时间的分析可以判断出这不是随机的。吉姆·西蒙斯 (Jim Simons) 也分享了他对对冲基金行业的看法，以及该行业在过去几年表现不佳的原因。
  
  
• 00:15:00 在本节中，Jim Simons 讨论了对冲基金行业的费用，指出他的对冲基金 Renaissance 曾向投资者收取 5% 的固定费用和 44% 的利润。不过，西蒙斯认为，对冲基金行业规模小，并不是主要的担忧，科学实际上改善了投资世界。西蒙斯现在和他的妻子玛丽莲一起专注于慈善事业，他们的基金会有一个愿景，那就是专注于数学和科学，以投资于基础研究。特别是，他们致力于通过识别和表彰最好的老师而不是斥责最差的老师来促进数学和科学教学，为他们提供额外的收入、支持和指导。此外，他们通过地质学到生物学途径的研究以及有关生命出现的可行材料的问题，投资于生命的起源。
  
  
• 00:20:00 在本节中，Jim Simons 讨论了宇宙中存在生命的可能性以及他个人对寻找生命起源的答案的兴趣。他承认，虽然我们周围可能存在生命的基石，但不确定从这些基石到生命的道路有多曲折。他补充说，尽管存在这种不确定性，但他很想知道这个问题的答案。该部分最后讨论了科学和数学在我们世界中的作用，以及认真对待知识如何带来令人难以置信的成就。

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我如何构建最佳交易算法 - 吉姆西蒙斯

我如何构建最佳交易算法 - 吉姆西蒙斯

Renaissance Technologies 富有远见的创始人吉姆·西蒙斯 (Jim Simons) 质疑广为接受的有效市场理论，断言它并不完全准确。他强调，虽然数据中的个别异常现象本身可能并不重要，但它们的综合存在可以有效地预测市场结果。随着时间的推移，Renaissance 发现了微妙但可预测的异常，并利用机器学习技术来识别和测试这些模式。 Simons 强调了这一过程的重要性，它涉及寻找预测因素并在基于计算机的框架内对它们进行严格测试。

除了预测建模外，Renaissance Technologies 还相当重视交易成本并最大限度地减少其头寸的波动性。 Simons 认识到有效的交易策略不仅仅是预测，还必须考虑交易费用和风险管理。通过仔细考虑这些因素，公司旨在优化他们的交易方式并最大化回报。

在组建团队时，文艺复兴会寻找在物理学、天文学、数学或统计学等领域拥有高等学位的人选。发表过著名研究论文并对将其知识应用于市场建模表现出浓厚兴趣的候选人尤其受欢迎。 Simons 解释说，他们的重点是利用这些有才华的人的分析专业知识和科学思维来推动他们的成功。

尽管西蒙斯不再积极参与文艺复兴的日常运营，但他仍然担任董事会主席的重要角色，并定期参加月度会议。他强调了在公司内部营造协作和激发智慧的环境的重要性。这种方法鼓励开放的交流、思想的交流以及对科学探究的共同承诺。西蒙斯认为，这种积极向上的精神和科学的工作文化是 Renaissance 持续发展和成功不可或缺的一部分。

• 00:00:00 在本节中，吉姆·西蒙斯 (Jim Simons) 讨论了有效市场理论为何不正确，该理论表明数据中没有任何内容可以预测未来。他解释说，随着时间的推移，他们发现了数据中存在的异常，这些异常是微妙的但具有预测性。这些异常现象并不是压倒性的，当结合起来时，它们可以很好地预测。虽然系统很复杂，但预测部分没有复杂的方程式。相反，他们使用机器学习来寻找预测性事物并在计算机中对其进行测试。此外，预测部分并不是唯一的部分，因为他们还考虑了交易成本和最小化头寸集合的波动性。他还讨论了该系统的局限性，以及他们如何通过雇用聪明人并给予他们工作和与他人交流的自由来不断改进系统。
  
  
• 00:05:00 在本节中，Jim Simons 解释了 Renaissance 如何为其金融公司招聘员工。他们寻找拥有物理学、天文学、数学或统计学博士学位、写过几篇优秀论文并且有兴趣将他们的知识应用于市场建模和赚钱的人。尽管西蒙斯不再经营公司，但他担任董事会主席并参加每月例会。他认为 Renaissance 的合作方式培养了良好的士气和积极的科学工作精神。

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华尔街守则 | VPRO纪录片 | 2013

华尔街守则 | VPRO纪录片 | 2013

《华尔街法则》是一部令人大开眼界的纪录片，深入探讨了高频交易 (HFT) 的有趣领域，其中华尔街的金融市场由一群数学专家精心设计的复杂算法控制。这部电影揭示了这个行业的秘密本质，介绍了前交易员 Haim Bodek，他勇敢地挑战沉默准则，揭露其中的不当行为。它探讨了先进技术对行业的深远影响、强大算法的开发以及利用市场低效率获利。此外，这部纪录片揭示了与监督此类复杂系统相关的监管挑战，以及那些在将声誉置于一切之上的社区中声名狼藉的人所面临的困难。

在开篇部分，这部纪录片深入探讨了华尔街金融市场的秘密世界，揭示了普遍存在的保密文化，其中一群精选的量化数学专家设计并监督复杂的算法。 Haim Bodek 是一位前量化交易员，曾在高盛等著名公司工作过，他成为了关键人物，提供了对他的经验的见解，并揭示了在熟练使用时可以保证利润的新订单类型的存在。 Bodek 与行业沉默守则的勇敢斗争是对阻碍揭露系统内滥用行为的普遍做法的直接挑战。

继续叙述，影片深入探讨了 Haim Bodek 的个人经历和他在高频交易 (HFT) 方面的专业知识。他讲述了他最初的信念，即他已经理解了自动化金融市场的内部运作，只是遇到了他的算法功能突然停止的情况。博德克花了一年时间调查这个问题，结果发现其他交易员找到了一种方法来超过他的订单。这一发现让他感到羞辱，他意识到自己没有遵守管理高频交易领域的不成文社会准则，将宝贵的时间浪费在了一个本可以通过非正式对话解决的问题上。

该纪录片进一步探讨了两位有影响力的人物在金融市场自动化方面的关键贡献：Hull Trading 的创始人 Blair Hull 和 Interactive Brokers 的创始人 Thomas Peterffy。 Hull Trading 早期的成功，特别是在准确预测期货市场方面，为市场的自动化奠定了基础。另一方面，Peterffy 很早就认识到算法交易的巨大潜力，并于 1983 年开发了第一个基于屏幕的市场，为交易者提供基本的期权信息。他们将技术和金融相结合的开创性工作直接塑造了决定当今市场行为的高速系统。

这部纪录片介绍了 Eric Hunsader 的金融数据公司 Nanex，强调了数学和物理天才在几毫秒内将高频交易 (HFT) 中大约 70% 的交易自动化的重要性。 Nanex 以毫秒级精度仔细分析市场异常，揭示网络的复杂性，操纵它们以利用系统故障，甚至使它们崩溃。这部电影强调了低延迟连接在金融市场中发挥的关键作用，使用微波塔、天线和光纤电缆可以实现闪电般的快速交易。

下一部分以 Haim Bodek 为中心，他现在是著名高频交易 (HFT) 公司 Trading Machines 的首席执行官。 Bodek 成功地利用了信号沿着光纤电缆传输所需的时间，产生了可观的利润。他反思了采用高频交易实践以保持竞争力的必要性，并表示如果竞争对手正在使用高频交易而他们却没有，“这真的不好”。 Bodek 与华尔街日报记者 Scott Patterson 分享了他对 HFT 的广泛了解，并表示他认为 Trading Machines 因市场上的非法活动而被迫关闭。他打了个比方，把这个计划比作场馆配合倒卖演唱会门票，凸显了某些市场行为的操纵性。

这部纪录片将门票转售市场与股票市场进行了比较，揭示了转售商如何使用类似于高频交易 (HFT) 中使用的算法。 Allston and Citadel 的前交易员和分析师 Dave Lauer 作为 HFT 交易参议院委员会的专家证人出庭，阐明了以下事实：负责设计这些算法的复杂特性的人不到 10 人。此外，影片解释说，被称为交易所的证券交易所承担着维持足够交易量以确保金融交易所顺利运作的重任。

将焦点转移到华尔街机器背后的投资者身上，这部纪录片考察了养老金和投资基金的主导地位，他们往往没有意识到系统的复杂性。这些资金不知不觉地促进了银行、高频交易者和特殊订单类型的杠杆化以获取利润。私募股权公司收购证券交易所，他们将月收入置于小公司的发展之上，这使情况进一步复杂化。高频交易 (HFT) 公司利用市场结构的低效率，参与算法战争，并利用许多人难以理解的市场失衡。纪录片中的一个关键时刻发生在臭名昭著的 2010 年闪电崩盘期间，在此期间系统损失了惊人的 8620 亿美元，这让导演意识到问题的严重性。

在一个凄美的部分，一位前高频交易员讲述了 2008 年金融危机期间市场崩盘期间随之而来的混乱。交易室被极度混乱所吞噬，订单从屏幕上消失，让团队感到困惑，无法理解展开的事件。这种经历深刻地影响了交易员对资本主义制度的看法，削弱了他的信念，并引发了对受过高等教育的人将他们的技能和知识仅仅用于营利活动的目的的质疑，而不是解决癌症或气候变化等关键问题。

继续叙述，纪录片介绍了一群交易员，包括布莱恩维纳，他们在曼哈顿的公寓里合作，不懈地追求提高他们的交易能力。认识到海姆博德克（Haim Bodek）的专业知识和声誉，被称为业内“杀手级算法交易员”，交易员寻求他的指导，以开发一种模拟大胆交易员行为的算法。尽管 Bodek 对他曾经运营的系统中固有的风险和缺陷发出了警告，但该行业发展成为一个价值数十亿美元的行业，美国证券交易委员会等监管机构尚未对他的揭露采取具体行动。

纪录片的以下部分将深入探讨高频交易 (HFT) 算法的复杂性以及与其监管相关的挑战。 2010 年的闪存崩溃和随后的计算机故障是控制此类复杂系统固有困难的鲜明例子。一位线人描述了甚至交易员自己如何努力掌握市场的复杂性，因为它超出了人类的理解范围。与通常与华尔街文化相关的虚张声势相反，恐惧渗透到金融业生活的方方面面。线人进一步强调了在一个极其重视声誉的社区中被抹黑和排斥的艰巨任务。

“华尔街代码”提供了对高频交易 (HFT) 世界的迷人一瞥，揭示了由复杂算法控制并笼罩在秘密中的神秘领域。通过 Haim Bodek、行业先驱和内部人士的故事，这部纪录片揭示了技术的深远影响、市场效率低下的操纵，以及监管复杂且快速发展的系统所固有的挑战。最终，它提出了一些发人深省的问题，涉及将利润置于社会问题之上的伦理影响，以及金融行业提高透明度和问责制的必要性。这部纪录片呼吁采取行动，敦促观众批判性地审视一个由保密、快速交易和追求利润驱动的行业的后果。

通过阐明高频交易的错综复杂的世界，《华尔街守则》强调了全面监管和监督的迫切需要。 2010 年的闪电崩盘和随后的故障暴露了人类无法理解的复杂系统的固有风险和潜在危险。该纪录片对监管机构有效控制和管理这些复杂算法和交易惯例的能力提出了质疑。

此外，这部电影突出了像 Haim Bodek 这样勇敢地挑战行业既定沉默准则的个人所面临的个人斗争和困境。 Bodek 的经历和启示起到了敲响警钟的作用，鼓励其他人质疑现行做法，并努力建立一个更加透明和道德的金融生态系统。

该视频还深入探讨了高频交易与更大的社会问题之间的复杂关系。它促使观众反思金融部门内部智力资源和人才的分配。这部纪录片质疑受过高等教育的人是否应该只专注于创造利润，而不是利用他们的技能来应对紧迫的全球挑战，如医疗保健、气候变化和社会不平等。

《华尔街密码》是一部发人深省的纪录片，带领观众进入高频交易的世界，揭露华尔街神秘的文化和做法。通过 Haim Bodek 和行业先驱等关键人物的经历，影片突出了先进技术的影响、市场低效率的利用以及监管复杂系统的挑战。通过提出重要的道德和监管问题，该纪录片鼓励观众批判性地评估高频交易在金融业和整个社会中的作用和影响。

• 00:00:00 在这一部分中，这部纪录片探索了华尔街金融市场的秘密世界，该世界由一群在保密文化中工作的精选量化数学专家设计和管理的复杂算法控制。曾在高盛等公司工作的前量化交易员海姆博德克 (Haim Bodek) 阐述了他在该行业的经验，以及在正确使用时可以保证利润的新订单类型的发现。博德克的故事和他参与反对这个复杂系统的运动直接对抗了华尔街默许的沉默和保密准则，这阻止了许多人公开反对滥用职权。
  
  
• 00:05:00 在本节中，Trading Machines 的前交易员和创始人 Haim Bodek 谈到了他在高频交易 (HFT) 方面的经验，以及他如何相信自己了解自动化金融市场的内部运作方式。然而，当他的算法突然停止工作时，博德克花了一年时间试图找出问题所在，结果发现一些交易员找到了一种方法，可以在他之前下单。当他意识到自己没有遵守高频交易领域的社会准则并且浪费了一年的时间试图找到一个他本可以通过喝一杯酒学到的解决方案时，他感到很丢脸。
  
  
• 00:10:00 在本节中，我们了解了两位在金融市场自动化方面发挥重要作用的交易员：Hull Trading 创始人 Blair Hull 和 Interactive Brokers 创始人 Thomas Peterffy。 Hull Trading 的早期成功，贸易公司可以预测期货市场，为 Hull 实现市场的潜在自动化奠定了基础。 Peterffy 是最早发现算法交易巨大潜力的人之一，并开发了第一个基于屏幕的市场。 1983 年，他开发了一款触摸屏平板电脑，可以让交易员了解期权，让他们有机会了解市场状况。通过将技术与金融业相结合，赫尔和彼得菲直接创建了当前支配市场行为的高速系统。
  
  
• 00:15:00 在本节中，纪录片探讨了金融界如何依靠数学和物理学天才在短短几毫秒内将其 70% 的高频交易 (HFT) 交易自动化。解说员解释了 Eric Hunsader 的金融数据公司 Nanex 如何分析极其详细的信息，精确到毫秒，了解市场异常情况，以了解网络的工作原理，如何操纵它们以从系统故障中获益，以及如何使其崩溃。该纪录片强调了低延迟连接在金融市场中的重要性，因此使用微波塔、天线和光纤电缆可以实现闪电般的快速交易。
  
  
• 00:20:00 在本节中，纪录片介绍了高频交易 (HFT) 公司 Trading Machines 的首席执行官 Haim Bodek。 Bodek 通过利用信号沿着光纤电缆传输所需的时间获得了可观的利润。他感叹，如果比赛使用高频交易而他没有，“那真的不好。”博德克会见了《华尔街日报》记者斯科特·帕特森，并与他分享了他在高频交易方面的广泛知识。 Bodek 提到他认为 Trading Machines 因市场上的非法行为而被迫关闭。然后他用一个比喻来解释这个计划，将其比作与场地合作倒票的音乐会门票。
  
  
• 00:25:00 在这一部分中，纪录片展示了门票转售市场与股票市场之间的相似之处，揭示了门票转售商如何使用与高频交易 (HFT) 中使用的算法类似的算法。该纪录片介绍了戴夫·劳尔 (Dave Lauer)，他曾是 Allston and Citadel 的交易员和分析师，他作为专家证人在参议院委员会就 HFT 交易作证。该纪录片还解释说，只有不到 10 人负责设计这些算法的特性，而交易所承担的交易量是为了维持其金融交易所的运营。
  
  
• 00:30:00 在这一节中，纪录片讨论了华尔街机器背后的投资者，主要是养老金和投资基金。这些投资者通常没有意识到系统的复杂性，银行、高频交易员和特殊类型的订单利用该系统来获利。 Bourses（证券交易所）已被私募股权公司收购，这些公司从每月的收入中获利，而不是发展小公司。高频交易 (HFT) 公司受益于市场结构的低效率，利用它们并使用算法进行战争，因此超出了许多人的理解。臭名昭著的 2010 年闪电崩盘导致系统损失了 8620 亿美元，这对纪录片导演来说是一个转折点，他意识到问题的严重性。
  
  
• 00:35:00 这部分，一位前高频交易员描述了2008年金融危机期间市场崩盘的那一刻，交易室里一片混乱，团队无法理解订单发生了什么开始从屏幕上消失。这位商人说，这次经历改变了他对资本主义制度的看法，使他对资本主义制度失去了信心。他质疑受过高等教育的人利用他们的技能和知识赚钱而不是努力解决癌症或气候变化等重要问题的目的。
  
  
• 00:40:00 在纪录片“华尔街守则”的这一部分，包括布赖恩维纳在内的一群交易员在曼哈顿的一间公寓里一起工作，试图成为更好的交易员。该集团还与被称为“杀手级算法交易员”的前高频交易员 Haim Bodek 合作开发了一种算法，可以模拟大胆交易员的行为。尽管博德克名声在外，但交易员仍然寻求博德克的帮助，因为他在业内备受尊重且经验丰富。然而，即使是 Bodek 对他所工作的系统的风险和缺陷的警告也无助于阻止它成为一个价值数十亿美元的企业，美国证券交易委员会尚未对他的披露采取行动。
  
  
• 00:45:00 在本节中，纪录片探讨了高频交易 (HFT) 算法的复杂性以及监管这些算法所带来的挑战。 2010 年的闪崩和随后的计算机故障凸显了控制此类复杂系统的困难。一位线人解释说，即使是交易员自己也不完全了解市场，因为它超出了人类的理解范围。对比华尔街文化的虚张声势，他描述了恐惧如何渗透到金融业生活的方方面面。线人还描述了被一个重视声誉高于一切的社区抹黑和回避的困难。

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量化 |华尔街的炼金术士 |博宝纪录片

量化 |华尔街的炼金术士 |博宝纪录片

VPRO 纪录片“Quants：华尔街的炼金术士”提供了对金融世界和具有影响力的 Quants 崛起的迷人探索。它深入研究了在华尔街工作的人的心态，在华尔街，追求赚取巨额资金类似于一种强大的药物。然而，它强调了一个重要的现实——真实金融世界的复杂性和非线性往往逃脱了传统金融模型的控制。这就是宽客派上用场的地方，因为他们的专长在于构建支撑金融业的复杂方程式。

这部纪录片对银行业的道德规范和量化分析师的工作目的提出了令人信服的问题，尤其是在 2008 年金融危机之后。这场危机敲响了警钟，促使社会审视银行业的做法，并质疑量化分析师在塑造该行业中的作用。此外，这部纪录片揭示了有争议的高频交易做法，这种做法似乎将速度和价格置于市场旨在维护的基本价值之上。

然而，这部纪录片承认人类参与金融的持续必要性。它强调了承认数字和算法背后是拥有生计和工作的真实人类的重要性。尽管金融依赖于数据驱动的决策，但仍然必须认识到人为因素并考虑金融实践对个人和整个社会的影响。

在整部纪录片中，不同的人分享了他们的经验和见解。前计算机程序员讨论了他们参与开发金融模型的过程，在承认这些模型的局限性的同时，发现了金融方程式的复杂性之美。一位数学家对抵押贷款支持证券的增长以及政府政策在推动市场中的作用提供了见解。讨论还涉及建模抵押贷款交互的挑战、宽客面临的压力，以及对银行业宗旨和道德的反思。

这部纪录片以 Emanuel Derman 为主角，他是高盛前量化分析师，他强调了明确陈述模型假设和认识到金融市场中人类行为不可预测性的重要性。它提高了人们对仅依赖定量方法的风险以及在快速变化的金融环境中不断适应的需求的认识。

随着纪录片的进展，它探讨了宽客面临的单调和压力、政府行为对经济的影响以及高频交易日益占据主导地位。当将市场简化为单纯的数字时，它质疑市场的价值驱动性质，并强调在以闪电般的速度进行交易的系统中可能出现的潜在漏洞和崩溃。

接近尾声时，纪录片呈现了另一种视角，讲述了一位软件开发人员转变为牡蛎养殖者的故事。他将在软件开发的虚拟世界中编写代码的脑力劳动与农业的体力和简单性进行了对比。尽管面临挑战，他还是鼓励年轻人考虑追求金融领域以外的职业，选择与自然世界的有形现实相结合的努力。

“宽客：华尔街的炼金术士”对金融业和宽客所扮演的关键角色进行了发人深省的探索。它强调了与定量模型相关的局限性和伦理问题，同时承认需要人为参与并考虑财务决策背后的人为影响。这部纪录片提醒人们，金融作为一种人造结构，绝不能忽视其最初的目的和社会中个人的福祉。

• 00:00:00 在本节中，纪录片探讨了华尔街工作人员的心态以及宽客的崛起。赚很多钱就像吸毒一样，许多人认为，如果他们赚了数百万美元，他们应该赚得更多，因为他们是天才。然而，金融模型通常不会考虑金融和非线性的现实世界，而这正是宽客进来的地方。虽然 10-15 年前他们被视为极客类型，但现在他们是业务。
  
  
• 00:05:00 在本节中，一位前计算机程序员讨论了他在华尔街金融模型基础设施方面的工作时间。他谈到了在交易大厅中心工作的吸引力，看着宽客解决难题，以及在金融方程式中拥有适当复杂程度的美妙之处。他认为，金融模型无法从绝对意义上预测事物，只能根据人们对未来的看法来预测结果，而全球金融危机更多是由激励机制和系统运作方式引起的，而不是糟糕的模型。他谈到当模型中的所有内容都正常工作并且易于个人使用时的令人满意的时刻，导致他们的软件成功地销售给世界上所有主要的投资银行。
  
  
• 00:10:00 在本节中，视频讨论了抵押贷款支持证券的增长以及政府政策在鼓励银行发行次级抵押贷款方面的作用。 CEO，或抵押债务债券，被强调为一种用于打包和出售抵押贷款的工具，允许投资者承担不同程度的风险。然而，随着竞争的加剧，市场变得饱和，利润空间很小，出错的空间也越来越小。该视频还介绍了一位讨论“破碎墙”的数学家，该公式将两种不同事物发生违约的概率与两家公司独立行为的行为联系起来，用于信用衍生品。尽管对这些工具和数学模型的危险发出了警告，但市场仍在继续增长，最终导致了金融危机。
  
  
• 00:15:00 在本节中，讨论了对抵押交互建模的复杂性。 Copular 模型涉及对这些抵押贷款如何相互作用的假设，具有数十万种可能的组合，导致了解这些数字是什么的挑战。然而，有人建议银行中一些更高级的人不知道他们在做什么，这可能会加剧问题。这是因为很多经理不理解宽客的技术思想，导致经理不得不相信宽客。谈话以对拿走别人的钱并将其滥用于个人奖金的风险的反思结束。
  
  
• 00:20:00 在本节中，前金融技术专家和现任宽客描述了 2008 年的金融危机如何促使他成为一名宽客并更好地了解行业中正在发生的事情。他还讨论了工作中的压力和压力，强调完美的必要性以避免金融灾难。这部纪录片还强调了对银行业的目的和道德的担忧，因为它已经偏离了帮助有需要的人的最初目的，越来越专注于通过交易和投机获利。因此，该行业的许多人开始质疑他们在社会中的角色以及他们工作的影响。
  
  
• 00:25:00 在本节中，前高盛量化分析师 Emanuel Derman 讨论了量化交易员在成功和失败的情况下所承担的责任，强调了明确说明模型假设和疏忽以避免提供虚假安慰的重要性模型预测的准确性。此外，他承认金融定量方法的局限性，指出虽然有用，但它们不能像法律支配物理学那样解释市场，因为金融涉及与行为不可预测的人打交道。德曼解释说，在物理学中，理论正确的可能性很小，而在金融中，模型可能有用，但由于金融世界不断变化的性质，模型可能在绝对意义上是不正确的。
  
  
• 00:30:00 在这一部分中，一位宽客描述了在图书馆长时间学习的单调，用 60 年代的旧苏联数学期刊覆盖空调。他们表达了想要在工作中找到创造性方法的挫败感，例如设计新的金融产品和为其定价的数学，但同时也表示担心，即使表达了担忧，人们也可能不会倾听或承担责任。这位宽客还批评了政府不断尝试以较低的利率刺激经济的行为，并提到了百分比的微小差异可能对世界产生的影响是荒谬的。他们谈论尝试培育健康的动物或一组健康的原子的美妙之处，而不是仅仅赚钱，后者是一种人为现象。
  
  
• 00:35:00 在这一节中，一位前银行家反思了 2008 年的金融危机，并表示如果人们不抱怨当前的情况，总会有另一场危机；然而，他承认，一旦巨额奖金回归，人们可能会忘记这场危机。这部纪录片讲述了一名参加量化课程的学生的故事，并强调了以牺牲社交生活为代价来最大化回报和费用的压力。还讨论了宽客在现代银行业中日益重要的重要性，以及与高频交易相关的潜在风险以及某些公司由于更快进入市场而可能拥有的不公平优势。最终，黑匣子算法的使用和光速交易使金融业容易受到可能在几分钟而不是几天内发生的潜在崩溃的影响。
  
  
• 00:40:00 在本节中，视频讨论了高频交易如何成为有能力分配资源的大玩家的战场，因为它已经变成了谁拥有最多的资源并且可以支付最好的薪水顶级大脑。该视频还指出，高频交易几乎不考虑价值，只关注价格，这似乎与市场应该实现的核心价值相矛盾。随着计算机继续接管该行业，人为因素往往越来越脱离交易，一旦交易开始，负责编写程序的人似乎几乎没有控制权。虽然银行业本应从有太多钱的人那里拿钱借给没有钱的人，但银行业只不过是在数字上赌博，没有意识到数字背后是有工作的人。
  
  
• 00:45:00 在本节中，一位软件开发人员转变为牡蛎养殖者谈论他的两个职业之间的差异。他在享受编写数百万行代码的脑力劳动的同时，也享受着务农的体力和简单。与他可以修改和创建虚拟世界的软件不同，他必须在农业中应对现实世界的限制。尽管面临挑战，他还是鼓励年轻人从事牡蛎养殖。

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华尔街数据淘金热 |博宝纪录片

华尔街数据淘金热 |博宝纪录片

VPRO 纪录片“华尔街数据淘金热”深入探讨了数据对传统股票交易的变革性影响。大量可用数据彻底改变了投资决策，使投资者和公司能够利用替代数据进行更明智的交易和更快的决策。关键应用之一是监控 CEO 的个人和职业生活，包括跟踪航班位置，这在预测合并和影响股票价格方面已被证明是有价值的。此外，技术的进步允许通过分析语调来检测情绪状态，而购买个人数据会引发对散户投资者公平性的道德担忧。然而，数据可访问性使小投资者能够更有效地参与股票交易，这对习惯于利用此类信息获取优势的对冲基金提出了挑战。尽管数据为市场带来了透明度，但也存在内部人员操纵数据谋取私利的风险，可能会破坏投资者的信心。

在纪录片的开头部分，向观众介绍了除了小投资者涌入之外股市发生的根本变化。重点是一些交易方使用的大量数据，因为公司在过去十年中积累的数据在股票交易中变得非常有价值。另类数据已成为一个快速发展的行业，通过识别以前无法获得的趋势和见解，为投资者提供了一种做出更快、更明智决策的方法。该纪录片强调了适应这种数据驱动的环境或在竞争激烈的金融行业中面临淘汰的重要性。它还强调了数据如何暴露不可持续的商业模式，强调了数据分析的可靠性和重要性。

下一节探讨了金融数据的利用和销售，特别是在替代数据的背景下。这部纪录片揭示了数据生成的指数增长，导致替代数据行业的兴起。通过另类数据，投资者可以发现其他人忽视的独特见解和趋势，从而获得竞争优势。它强调了市场参与者调整和利用这些数据的必要性，否则就有被抛在后面的风险。此外，还介绍了一个具体案例，其中一家公司不可持续的商业模式使用数据暴露出来，从而增强了数据驱动分析的可信度和价值。

然后，这部纪录片深入探讨了 ParagonIntel 等公司对 CEO 个人和职业生活的追踪。通过监控航班位置和其他相关数据，投资者可以获得有关其所涵盖公司的动向和潜在合并的宝贵见解。这种替代数据方法为投资者提供了透明度和关键信息，使他们无需仅仅依赖直接的公司信息，就可以从全新的角度看待公司。重点是替代数据为投资决策提供关键见解的力量。

在接下来的部分中，纪录片重点介绍了数据如何成为股票交易者的宝贵资产，通过获取大量信息赋予他们竞争优势。它讨论了 Capital One 数据科学家使用信用卡使用数据成功预测股票表现，从而获得可观的财务收益。该纪录片采访了 Eagle Alpha 的创始人，该公司收集消费者交易数据并将其出售给旨在变得更加数据驱动的公司，例如对冲基金和私募股权公司。它强调了数据收集和分析如何成为几乎每个经济部门不可或缺的一部分。

该纪录片进一步探讨了获取和利用数据进行金融投资的系统。它揭示了现实世界的几乎任何方面，从道路交通到客户习惯，甚至植物生长，都可以被跟踪和分析。这种透明度为投资者提供了前所未有的信息获取渠道，揭示了公司的行为模式。该纪录片以制药公司 Valeant 的案例为例，说明内幕消息如何让某些人从公司随后的衰落中获得可观的经济利益。此外，随着投资者试图破译公司内部的真实情况，高管们使用的语气和语言受到审查。

在下一节中，该纪录片深入探讨了使用技术分析个人语气及其在投资预测中的应用。它重点介绍了埃隆·马斯克 (Elon Musk) 等知名人物，他在公开声明中的坦率语气可以为投资者提供宝贵的见解。该视频强调了结合不同数据集以产生更强信号的重要性，并提到对冲基金如何投资数百万美元从公众那里购买个人数据以在股市中占据上风。它引起了人们对此类做法的公平性和道德影响的担忧，尤其是在个人数据的使用方面。

继续播放纪录片，它介绍了 Quiver Quantitative 的创始人 James 和 Christopher Kardatsky，该公司致力于使股票市场数据民主化。受《点球成金》一书的启发，他们在大学期间对数据分析产生了兴趣，并促使他们成立了一家跟踪在线论坛（包括 WallStreetBets）的公司，以预测趋势和潜在的投资机会。 2021 年的 GameStop 现象就是他们的方法如何产生有利可图的见解的一个例子。数据的民主化让小投资者更容易参与股市，对传统上依赖独家数据优势的对冲基金构成挑战。

针对数据可访问性问题，该纪录片讨论了机构投资者相对于散户投资者的潜在优势。虽然另类数据为投资者提供了更多信息，但其成本造成了负担得起和负担不起的人之间的差距。此外，与普通散户投资者相比，具有专业知识的专业投资者拥有更多资源和知识来更深入地研究公司信息。尽管数据提高了市场透明度，但机构投资者和专业人士仍然比散户投资者具有基本面的理解优势。

该纪录片揭示了对冲基金购买信用卡交易数据以获得对特定公司业绩的宝贵见解的做法。虽然购买此类数据是合法且公开的，但在英国独家访问数据集被认为是非法的，并被归类为内幕信息。该部分强调了信用卡公司出售用户数据这一事实，这有助于打击内幕交易。随着时间的推移，数据集变得越来越复杂和侵入性。纪录片最后暗示，替代数据的广泛使用将成为常态，因为它在分析公司业绩方面的重要性是不可否认的。

在最后一节中，专家们讨论了在股票市场中广泛使用另类数据的潜在弊端。虽然数据利用为投资者带来了透明度和实时信息，但人们对数据操纵和潜在的市场扰乱产生了担忧。该纪录片探讨了黑客甚至外部参与者可以操纵社交媒体平台人为影响股票价格的假设场景，强调需要前瞻性思维和准备来减轻此类风险。最终，在股票投资中利用数据不再是可有可无的优势，而是资产管理公司在不断变化的环境中保持竞争力的必要条件。

“华尔街数据淘金热”是对数据在股票交易中不断演变的作用的发人深省的探索。它突出了与替代数据相关的潜在好处和挑战，提供了对金融业不断变化的动态的见解。通过展示真实世界的例子和对行业专家的采访，这部纪录片邀请观众思考股票交易中数据驱动转型的伦理、经济和技术影响。

• 00:00:00 在本节中，向观众介绍了股票市场正在发生的变化，这些变化比小投资者的涌入要激进得多。由于使用大量数据，一些在证券交易所交易的各方比其他方拥有更多的信息。华尔街关注着公司收集了大约 10 年的所有个人数据，因为当一个人进行股票交易时，所有数据都变得非常有价值。另类数据可以帮助投资者和企业在不作弊的情况下做出更快、更明智的决策。
  
  
• 00:05:00 在本节中，我们将了解数据如何在金融领域出售和使用，特别是在替代数据的背景下。生成的数据量如此之大，以至于另类数据已成为一个快速增长的行业。使用另类数据，投资者可以在市场中获得优势，并通过识别其他人无法识别的趋势和见解来进行有利可图的交易。然而，仍有许多投资者尚未使用这些数据，在竞争激烈的金融行业中，这可能是一个适应或死亡的问题。该纪录片还讲述了一家公司如何通过使用数据来因其不可持续的商业模式而被点名，证明数据从不说谎。
  
  
• 00:10:00 在本节中，ParagonIntel 总裁科尔比霍华德解释了他们如何追踪上市公司首席执行官的个人和职业生活，包括他们在哪里度过时间以及他们过去曾为谁工作。通过监控每架喷气式飞机和飞机的每一次飞行的位置，他们可以看到他们覆盖的所有公司在任何给定时间在世界上的位置，并查看他们去过的地方。关于 CEO 在哪里降落他们的公务机的信息似乎对投资者很有价值，因为它可以帮助对合并做出预测，从而影响股票价格。 ParagonIntel 跟踪 Russell 1000 中每个人的前三名高管，这些公司雇用了数千万美国人，该公司旨在为任何需要此信息的人提供透明度。使用另类数据是一种不同的方式来获取有关公司的信息，而不依赖直接来自公司的信息，并且可以为投资者提供关键的见解。
  
  
• 00:15:00 在本节中，纪录片探讨了数据如何成为股票交易者的宝贵资产，以及获取大量数据如何创造竞争优势。给出的一个例子是 Capital One 数据科学家如何使用信用卡使用数据来预测股票表现，从而赚取数百万美元。该视频还采访了 Eagle Alpha 的创始人兼执行主席，该公司汇总消费者交易数据并将其出售给希望利用这些数据变得更加数据驱动的公司，例如对冲基金或私募股权公司。该纪录片讨论了数据的收集和分析如何在几乎所有经济部门中根深蒂固。
  
  
• 00:20:00 在本节中，探讨了获取数据并将其用于金融投资的系统。只要花上适量的钱，几乎任何东西都可以被追踪和分析，包括道路交通、顾客习惯，甚至植物生长。这种透明度为投资者提供了前所未有的信息获取途径，阐明了公司的行为模式。这部纪录片提供了制药公司 Valeant 的例子，说明了内幕消息如何让许多人从公司的最终衰落中获得巨大的经济利益。此外，随着投资者试图破译公司内部的真实情况，高管们使用的语气和语言也受到审查。
  
  
• 00:25:00 在本节中，视频讨论了公司如何使用技术来分析个人的语调以确定他们的情绪状态，并使用此信息进行投资预测。埃隆·马斯克 (Elon Musk) 是一位语气非常坦率的 CEO 的例子。该视频还强调了结合不同数据集以获得更强信号的重要性，并提到对冲基金如何花费数百万美元从公众那里购买个人数据以在股市中占据上风。该视频质疑这种做法的公平性，并表达了对投资者使用个人数据的道德影响的担忧。
  
  
• 00:30:00 在纪录片的这一部分，我们会见了 Quiver Quantitative 的创始人 James 和 Christopher Kardatsky，该公司旨在使股票市场数据民主化，以便小投资者可以做出明智的决定并从中获利。 Kardatsky 夫妇对数据分析的兴趣始于大学期间的一种爱好，受到《点球成金》一书的启发，该书展示了非传统数据分析如何在棒球比赛中产生令人惊讶的结果。如今，他们的公司跟踪 WallStreetBets 等在线论坛，以预测趋势和潜在投资机会，就像 2021 年 GameStop 的情况一样。虽然数据民主化让小投资者更容易参与股市，但它也对习惯于利用此类数据为自己谋利的对冲基金提出了挑战。
  
  
• 00:35:00 在本节中，视频讨论了数据可访问性问题及其为机构投资者提供的相对于散户投资者的潜在优势。另类数据的兴起为投资者提供了更多信息，但访问这些数据的成本造成了负担得起和负担不起的人之间的差距。此外，那些毕生致力于股票分析的人自然会比普通散户拥有更多的知识和资源来了解公司的更多信息。虽然数据可能会为市场带来透明度，但与散户投资者相比，机构和专业投资者在对公司基本面的了解方面仍将具有更大的优势。
  
  
• 00:40:00 在本节中，可以看到对冲基金购买信用卡交易数据以深入了解某些公司的业绩。尽管购买此类数据是合法的并且任何人都可以公开获得，但在英国独家访问数据集被视为非法并被视为内幕信息。该部分阐明了信用卡公司出售用户数据这一事实，这些数据具有重要价值，有助于消除内幕交易。该段表明数据集随着时间的推移变得更加复杂和侵入性。该纪录片的结论是，替代数据的广泛使用将成为常态，因为在分析公司业绩时，这些信息被认为过于关键。
  
  
• 00:45:00 在本节中，专家们讨论了在股票市场中如此广泛使用的另类数据的潜在缺点。虽然替代数据的使用为投资者带来了透明度和实时信息，但也引发了人们对操纵数据的便利性和潜在的市场扰乱的担忧。理论上，黑客甚至俄罗斯巨魔农场都可以操纵社交媒体平台导致股价上涨或下跌，并且缺乏前瞻性思维来为此类事件做准备。最终，在股票投资中使用数据不再是可有可无的优势，而是任何资产管理公司保持竞争力的筹码。

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闪电崩盘 2010 | VPRO纪录片 | 2011年

闪电崩盘 2010 | VPRO纪录片 | 2011年

2010 年的闪电崩盘给金融界带来了冲击波，让交易员感到困惑并寻找答案。这部纪录片深入探讨了事故的相关事件，揭示了事故的原因和随后的恢复。它强调了速度和自动化在高频交易中的关键作用，其中数据中心在几毫秒内处理大量财务信息。然而，这部电影还探讨了仅依靠机器来管理金融系统的相关风险，包括算法生成人类无法理解的新规则或策略的可能性。

这部纪录片首先提供了 2010 年 5 月 6 日经历过闪电崩盘的交易员和分析师的第一手资料。他们回忆起道琼斯指数前所未有的快速下跌，让他们处于震惊状态。尽管有广泛的猜测，但坠机的确切原因仍然未知，随后的恢复也同样令人费解。时至今日，围绕闪电崩盘的谜团仍然困扰着专家们。

这部纪录片审视了崩盘的前因后果，探讨了包括英国大选和希腊金融危机在内的全球事件如何共同导致市场动荡。苹果和宝洁等特定股票经历了突然暴跌，随后迅速反弹。尽管事先警告过算法引发崩溃的危险，但交易员仍难以确定导致崩溃的黑匣子系统。很明显，自动化系统继续在交易活动中发挥重要作用。

这部电影将观众带入数据中心的世界，数据中心是高度安全的设施，是金融业交易业务的支柱。这些中心位于新泽西州，靠近曼哈顿，严重依赖电力和光纤。他们存储和处理高频交易产生的大量数据，这些数据占美国整个股票交易量的很大一部分。然而，这些业务产生的财富分布不均，导致邻近社区的社会经济差距。

探讨了速度在高频交易中的重要性，突出了“趋零”现象，其中减少延迟变得至关重要。这部纪录片深入探讨了数字世界的起源及其对交易的影响，强调了即使是几毫秒也能产生重大影响。 2010 年的闪电崩盘是速度如何发挥关键作用的鲜明例子，导致了高达数十亿美元的巨额损失。

进一步研究了导致闪电崩盘的技术复杂性，重点是系统无法处理由市场突然下跌引发的海量数据流。观察到长达 36 秒的延迟，导致不正确的股价信息。虽然一些公司发现并报告了这些延误，但根据美国证券交易委员会的报告，这些延误并不严重。只有那些与纽约证券交易所或其他交易所直接相关的金融机构才能及时收到价格信息。

该纪录片深入探讨了对冲基金和银行如何从市场波动和故障中获利。它解释了当交易者在一个交易所以较低价格买入一种工具并在另一个交易所以较高价格卖出时，套利机会是如何产生的，从而有效地赚取无风险利润。对 2010 年闪电崩盘的调查涉及 SEC 的多学科团队并与 CFTC 协调，最终确定了一个异常大的卖单是原因。

探讨了闪电崩盘的潜在来源，重点关注 Waddell 和 Reed 投资基金的交易。使用复杂的电缆下达卖单导致怀疑美国股市被触发暴跌。虽然关于 Waddell 和 Reed 在崩溃中的作用的争论仍在继续，但证券交易委员会和其他人认为他们应对此负责。数据分析显示，大单交易而非典型的市场中性交易导致了崩盘。

这部纪录片挑战了这样一种看法，即美国证券交易委员会报告中的每分钟数据提供了对闪电崩盘的全面洞察。

• 00:00:00 在本节中，我们看到交易员和分析师在 2010 年 5 月 6 日工作的第一手资料，这一天将被铭记为“闪电崩盘”。道琼斯指数出现了其历史上最快、最剧烈的下跌，许多交易员在市场暴跌时震惊地看着。这是一段时间以来的首次重大衰退，许多人措手不及。尽管谣言和猜测层出不穷，但坠机原因不明。复苏同样迅速且无法解释，让交易员想知道到底发生了什么。闪电崩盘背后的谜团至今仍困扰着专家们。
  
  
• 00:05:00 在视频的这一部分，纪录片介绍了 2010 年闪电崩盘的前奏，这是由英国大选和希腊金融危机共同造成的。下午2点45分，苹果、宝洁等多只股票暴跌，导致股市急跌后急升。该纪录片展示了个别交易和发生的不同峰值，这让交易员难以识别导致市场崩盘的黑匣子系统。尽管数学家兼量化分析师保罗·威尔莫特 (Paul Wilmot) 警告交易员算法导致崩溃的危险，但交易员仍然严重依赖自动化系统。
  
  
• 00:10:00 在视频的这一部分，我们看到了数据中心世界的一瞥，这些数据中心是重兵把守和保护的设施，存储和维护金融业交易业务的核心和命脉。这些 Tier 4 设施需要两全其美，以最大程度地减少任何单点故障，因为即使是几秒钟的停机时间也会让这些公司损失巨额资金。由于靠近曼哈顿，这些设施位于新泽西州，并且严重依赖电力和光纤。这些操作产生的财富在机器和人之间分配不均，高频交易员估计产生了美国全部股票交易量的一半以上。然而，这些设施的邻近社区非常贫穷。
  
  
• 00:15:00 在本节中，纪录片探讨了速度在每一毫秒都至关重要的高频交易中的重要性。 “零竞争”指的是减少延迟或延迟以比其他任何人更快地对市场信息采取行动的目标。这部电影还深入探讨了数字宇宙的起源，重点介绍了第一个允许数字在机器中执行指令的随机访问电子存储器。本节最后讨论了 2010 年的闪电崩盘，当时速度在短时间内对市场暴跌起到了关键作用，造成了近 8620 亿美元的损失。
  
  
• 00:20:00 在本节中，视频深入探讨了导致闪电崩盘的技术复杂性。系统无法处理 emini 突然掉线造成的海量数据流，导致延迟长达 36 秒。埃里克·斯科特·亨萨德 (Eric Scott Hunsader) 的公司负责清除和出售财务数据，该公司收到了客户关于不正确股价信息的紧急报告。尽管他的公司努力指出延迟，但根据美国证券交易委员会的报告，延迟并不重要，只有那些使用直接数据链接到纽约证券交易所或其他交易所的金融机构才能毫不延迟地收到价格信息。
  
  
• 00:25:00 在纪录片的这一部分，重点是对冲基金和银行可以从市场波动和故障中赚钱的方式。它解释了如何在一个交易所以较低的价格购买工具，然后在另一个交易所以较高的价格出售它可以为交易者带来免费资金。对 2010 年闪电崩盘的调查耗时五个月，涉及 SEC 的多学科团队，并与 CFTC 协调。闪电崩盘的原因被确定为来自一家投资基金的异常大订单，要求立即出售 75,000 份 emini 合约。
  
  
• 00:30:00 在本节中，纪录片探讨了 2010 年闪电崩盘的潜在根源，许多人认为这是由位于堪萨斯城的 Waddell and Reed 投资基金的交易引发的。怀疑是使用复杂的电缆下达卖单导致美国股市暴跌。关于是否是 Waddell 和 Reed 引发了闪崩的争论仍在继续，但美国证券交易委员会和许多其他人认为是。对 Waddell 和 Reed 提供的数据的分析显示，崩盘确实是由大单交易引起的，而不是市场上通常发生的市场中立交易。
  
  
• 00:35:00 在本节中，一位金融分析师解释了美国证券交易委员会关于 2010 年闪电崩盘的报告中的每分钟数据如何具有误导性，因为毫秒时间范围内的噪音并不能提供太多洞察力。该报告没有提及一些算法如何在短短 1500 毫秒内卖出他们的头寸。这笔价值约 1.25 亿美元至 1.5 亿美元的交易极具破坏性，引发了滚雪球效应，导致市场延迟。这位分析师指出，尽管美国证券交易委员会可以访问详细数据，但他们无权披露交易中涉及的名称。
  
  
• 00:40:00 在本节中，视频讨论了在交易中引入熔断机制如何帮助防止市场参与者在市场快速波动时撤退。然而，熔断机制并不总是有效，因为它们提供了五分钟的暂停时间，这在交易世界中太长了，一些人可以通过将价格推高到足以延迟某些股票的价格来玩熔断机制，这样他们就可以利用它。虽然金融市场没有空中交通管制，但据说交易算法已经改变，现在每个人都重写了他们的代码，以便在下次发生闪电崩盘等情况时利用。此外，有人提到，政府没有实时监控交易所市场所需的技术和技能，纳税人可能不希望他们的钱花在这种方式上。
  
  
• 00:45:00 在视频的这一部分，专家们讨论了机器在管理股票市场等金融系统中的作用。虽然计算机可以更有效地执行复杂的交易策略，但它们也带来了创建人类可能无法完全理解的新规则或算法的风险。一些公司有可能允许算法自行发展，这意味着可以在没有人知道的情况下创建新规则。这会使普通投资者在股市投资存在风险，一些专家表示，长期以来，在市场上持有股票并不是一个明智的主意。

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有史以来最伟大的对冲基金的秘密

有史以来最伟大的对冲基金的秘密

该视频深入探讨了 Renaissance Technologies 的迷人故事，该公司被广泛认为是历史上最成功的对冲基金。对“有史以来最伟大的对冲基金”一书的作者格雷格·祖克曼的采访提供了对 Renaissance Technologies 非凡成就背后秘密的见解。公司的主要基金奖章基金自 1988 年以来的平均回报率为 66%。然而，Renaissance Technologies 的与众不同之处在于其独特的市场方法及其在量化革命中的作用，使它们成为该领域的先驱。

采访开始时，乔什·布朗 (Josh Brown) 讨论了 Renaissance Technologies 在创始人吉姆·西蒙斯 (Jim Simons) 的领导下取得的惊人成功，后者设法从市场上撤回了超过 1000 亿美元的资金。 Medallion Funds 尽管对整个基金收取 5% 的管理费和年利润的 44%，但始终如一地提供了出色的回报。值得注意的是，大部分投资来自员工，因为不接受外部投资。 Renaissance Technologies 优先考虑返还多余的资本，并且不得不将其资金上限限制在 100 亿美元以保持其卓越的表现，导致一些投资者被淘汰。

接下来，讨论将转移到吉姆·西蒙斯令人惊讶的个人特征上。尽管 Simons 是一位采用科学交易方法的量化分析师，但他表现出亲和力，并且非常注重人员管理。他的职责包括招聘人才、管理团队以及在必要时提供支持和指导。据透露，西蒙斯了解该基金使用的算法，尽管他可能不会亲自构建这些算法。采访突出了西蒙斯在 50 多岁时从学术界到亿万富翁的转变，强调了他在 40 多岁时的自我发现之旅。

然后，该视频探讨了 Renaissance Technologies 在成为最成功的对冲基金的道路上所面临的障碍和挑战。最初，员工对该基金的成功潜力持怀疑态度。然而，到 1994 年，Renaissance 管理着大约 8 亿美元的商品、货币和债券。吉姆·西蒙斯 (Jim Simons) 认识到有必要将业务扩展到股票领域，以实现他产生重大社会影响并积累数十亿美元的雄心壮志。这导致招聘了鲍勃·默瑟 (Bob Mercer) 和彼得·布朗 (Peter Brown) 等人，他们在发现系统漏洞方面发挥了关键作用，最终推动 Renaissance Technologies 取得了空前的成功。该视频通过讨论那个时代的著名交易员（包括索罗斯、德鲁肯米勒和彼得林奇）来提供背景信息，使西蒙斯的公司相比之下显得与众不同。然而，Simons 仍然致力于他独特的方法，专注于模式和短期观点，使 Renaissance Technologies 与竞争对手区分开来。

《解决市场问题的人》的作者阐明了他写这本书背后的意图。他的目标是吸引广泛的受众，迎合交易员、数学家和企业家的需求。作者讨论了撰写关于吉姆·西蒙斯的挑战，以及他从最初反对这本书的想法的西蒙斯那里得到的不同反应。尽管可能被认为是负面的描述，作者强调了西蒙斯的慈善事业和投资实力，突出了他的积极品质。最后，作者为那些有兴趣通过 Twitter 进一步参与或购买本书的人提供了他的联系信息。

• 00:00:00 在本节中，Josh Brown 采访了 Greg Zuckerman，这本书是关于 Renaissance Technologies 的“有史以来最伟大的对冲基金”一书的作者，其创始人 Jim Simon 从市场撤出了超过 1000 亿美元。他们的主要基金大奖章基金自 1988 年以来的平均回报率为 66%，但对整个基金收取 5% 的管理费和年利润的 44%。需要注意的是，几乎所有的投资都来自员工，不考虑外部投资，因为他们返还了多余的资本。这些基金不得不将上限限制在 100 亿美元以维持回报，导致人们被踢出局。该公司采用独特的市场方法，为量化革命铺平了道路，使其成为该领域的先驱。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者讨论了 Renaissance Technologies 的创始人 Jim Simons 的惊人本性，他比人们想象的更容易产生共鸣。尽管西蒙斯是一位采用科学交易方法的量化分析师，但在管理对冲基金时，他必须像普通人一样克服自己的直觉。他的大部分工作都围绕着管理人员、招聘人才和管理团队展开，这对演讲者来说是一个很大的启发。此外，虽然他可能不亲自参与构建算法，但他了解这些算法并在必要时提供支持、鼓励和建议。演讲者还指出，虽然他离开学术界很晚，但西蒙斯直到 50 多岁才成为亿万富翁，并且在 40 多岁时确实在努力解决问题。
  
  
• 00:10:00 在本节中，视频讨论了 Renaissance Technologies 在成为有史以来最成功的对冲基金之前所面临的各种障碍和潜在陷阱。在该基金成立初期，员工对他们未来的成功心存疑虑。到 1994 年，Renaissance 取得了成功，管理着大约 8 亿美元的商品、货币和债券。然而，吉姆西蒙斯认识到，如果他想改变世界并赚取数十亿美元来影响社会，就需要扩展到股票领域。 Simon 的野心促使公司雇佣不同的人并计算出股票，但他们一直在努力扩大股票市场，直到 1996 年，当他们聘请 Bob Mercer 和 Peter Brown 时，他们在发现系统中的错误方面发挥了重要作用，最终导致他们成为有史以来最伟大的对冲基金。该视频还提供了当时其他行业巨头的背景，例如成功的宏观交易员索罗斯和德鲁肯米勒，以及将基金规模扩大到 160 亿美元的彼得林奇，这让西蒙的公司看起来像个局外人。尽管如此，西蒙斯坚持他独特的投资方法，其中涉及模式和短期方法，从而使 Renaissance Technologies 在业内脱颖而出。
  
  
• 00:15:00 在本节中，《解决市场问题的人》的作者讲述了他如何写这本书来吸引广大读者，并为交易员、数学家和企业家整合相关信息。他还讨论了撰写关于吉姆·西蒙斯的挑战，以及他从西蒙斯本人那里收到的不同反应，他最初不想写这本书。然而，尽管本书的某些部分对西蒙斯进行了潜在的负面描述，但作者强调了西蒙斯作为慈善家和投资者的积极品质。最后，作者为那些有兴趣在 Twitter 上关注他或购买本书的人提供了他的联系信息。

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格雷戈里·祖克曼（Gregory Zuckerman）——解码文艺复兴奖章（资本分配器，EP.119）

格雷戈里·祖克曼（Gregory Zuckerman）——解码文艺复兴奖章（资本分配器，EP.119）

《解决市场问题的人》的著名作者格雷戈里·祖克曼 (Gregory Zuckerman) 深入探讨了 Renaissance Technologies 投资策略的迷人历程，正是这一策略促使其成为全球表现最佳的对冲基金之一。祖克曼探讨了该基金在 80 年代中期从宏观交易方法到数学方法的转变，重点转向开发用于市场预测的复杂数学算法。这一战略转变对 Renaissance 的非凡成功起到了关键作用。

祖克曼强调的一个关键方面是 Renaissance Technologies 内部独特的文化。该公司对更好的数据、交易执行策略和风险管理的承诺使其与众不同。 Renaissance 强调收集和清理定价数据以识别可靠的重复价格模式，从而开发出经证明具有高利润的数学模型。数学家 Henry Laufer 引入了创新方法，例如分析不同交易日的模式，进一步提高了模型的有效性。

祖克曼阐明了 Renaissance Technologies 的创始人吉姆·西蒙斯 (Jim Simons) 及其非常规的职业轨迹。著名数学家西蒙斯热爱金钱和现实世界，但对商业兴趣不大。然而，他卓越的领导能力和沟通技巧为大奖章基金的成功做出了重大贡献。尽管没有直接参与构建算法，但西蒙斯在管理人员、招聘人才和营造协作环境方面发挥了至关重要的作用。

作者探讨了 Renaissance Technologies 的挑战和胜利。他描述了该公司最初是如何在股票方面苦苦挣扎，直到 Bob Mercer 和 Peter Brown 等外部人士的到来，他们在解决交易系统的复杂性方面发挥了至关重要的作用。 Renaissance 的独特方法专注于模式和短期策略而不是叙述，这使它们有别于传统的投资方法。

祖克曼深入研究了 Renaissance Technologies 的秘密性质，讨论了他们的招聘做法、风险管理策略和交易执行。他还谈到了极端财富对公司领导者的影响，尤其是西蒙斯和美世，以及他们的慈善事业如何影响公司的文化和员工士气。

在反思未来时，祖克曼驳斥了泄露 Renaissance Medallion 的交易秘密的想法，声称他们的成功取决于多种因素的结合，包括人才、管理和更好的数据。他承认由于公司的保密性而与西蒙斯的关系复杂，但强调西蒙斯愿意分享他个人生活和慈善事业的见解。

在最后几节中，祖克曼分享了对年轻人的建议，强调了在生活中找到竞争优势的重要性。他从自己的经历中汲取灵感，鼓励个人发现自己的利基并利用它来取得成功。祖克曼的专长是与投资者的沟通，这在他的职业生涯中发挥了重要作用，使他能够为这个行业做出有意义的贡献。

格雷戈里·祖克曼 (Gregory Zuckerman) 引人入胜的讨论深入探讨了 Renaissance Technologies 的演变、其独特的投资策略以及塑造其成功的个人。 Renaissance Technologies 的故事证明了创新的力量、数学能力和独特企业文化的培养。

• 00:00:00 在本节中，格雷格·祖克曼 (Greg Zuckerman) 讲述了他成为一名财经记者的历程，并透露他偶然发现了自己的职业生涯并且是自学成才的。祖克曼从小就痴迷于市场、投资和商业，尽管他的父亲是一名学者，而他的母亲对这些话题知之甚少。他最初想在华尔街工作，但由于缺乏人脉和资格而难以找到工作。最终，他找到了一份金融贸易刊物的广告，并得到了一份假装泄露的文件，可以用来写一篇文章。从那以后，他发现了自己在电话中与人交谈和获取信息方面的才能，这使他在金融新闻领域取得了成功的职业生涯。
  
  
• 00:05:00 在本节中，格雷戈里·祖克曼 (Gregory Zuckerman) 讨论了他对资产管理行业的看法的演变。他解释说，他对传奇投资者在他们的回报越来越差、市场竞争越来越激烈、收费过高的情况下把他们推上了高台的愤世嫉俗的态度。然而，他确实欣赏华尔街的人才，同时也承认华尔街的人通常都不错。然后他谈到了他的书《有史以来最伟大的交易》，这本书是关于约翰保尔森和他的投资风格的。他认为保尔森有能力弄清楚如何表达悲观情绪，而不是称他为能够预见未来的远见卓识者。他分享说，他对保尔森在其职业生涯末期倾向于黄金以及他如何背离了贯穿其整个职业生涯的投资原则提出了质疑。
  
  
• 00:10:00 在本节中，格雷戈里·祖克曼 (Gregory Zuckerman) 讨论了 Renaissance Technologies 创始人吉姆·西蒙斯 (Jim Simons) 的背景和职业生涯。西蒙斯在成为交易员之前是一位著名的数学家，他的著作至今仍被数学领域频繁引用。他是一个独特的人，因为他热爱金钱和现实世界，但对商业不感兴趣。 Simons 善于管理人员并且是一位出色的沟通者，这可能促成了大奖章基金的巨大成功。该基金起步缓慢，但在 80 年代中期从使用宏观交易方法演变为使用数学方法，并专注于开发预测市场的数学算法。这种方法证明非常有利可图，到 1990 年，Renaissance Technologies 已成为世界上表现最好的对冲基金之一。
  
  
• 00:15:00 在本节中，格雷戈里·祖克曼 (Gregory Zuckerman) 讨论了 Renaissance Medallion 基金的短期交易策略的起源，该策略是从更长期的关注点演变而来的。他指出，在 90 年代初期，Renaissance Technologies 在数据收集方面具有独特优势，致力于清洗定价数据以识别可靠的重复价格模式，这帮助他们开发了最终可用于交易的数学模型。此外，该公司的数学家 Henry Laufer 提出了有助于识别价格趋势的新方法，例如寻找不同交易日的模式，这些发现被纳入了公司的模型。祖克曼还指出，1994 年文艺复兴时期将重点转向股票的动力是吉姆西蒙斯想要成为超级富豪并影响社会的愿望。
  
  
• 00:20:00 在本节中，格雷戈里·祖克曼 (Gregory Zuckerman) 讨论了 Renaissance Technologies 如何难以弄清楚股票，以及来自 IBM 的外部人士鲍勃·默瑟 (Bob Mercer) 和他的同事彼得·布朗 (Peter Brown) 如何帮助弄清楚交易系统。大卫·马格曼 (David Magerman) 是一位年轻的、不受欢迎的程序员，他发现鲍勃·默瑟 (Bob Mercer) 的一件事搞砸了一切。他们在股票市场上取得成功的关键是他们的目标是找到股票之间的关系、股票之间、组之间的关系组以及组与因子模型之间的指数。他们不会陷入叙述，甚至不了解所涉及的公司，这与大多数投资方式不同。作为局外人可能帮助了文艺复兴和吉姆西蒙斯，因为他们需要不同的方法，这是成功的局外人的共同主题。
  
  
• 00:25:00 在本节中，格雷戈里·祖克曼 (Gregory Zuckerman) 讨论了 Renaissance 的招聘做法如何帮助他们保密并避免泄露有关其投资策略的敏感信息。此外，Zuckerman 还分享了 Renaissance 的 Medallion Fund 的容量如何增长到 100 亿美元，以及他们如何利用内部措施来确保它们不会超过这个容量。祖克曼还分享了他的书《解决市场问题的人》中的一些轶事，详细说明了罗伯特伍德约翰逊基金会如何几乎撤回了他们对文艺复兴时期 Reef 基金的投资，以及文艺复兴时期如何在过去的商业模式和投资策略中遇到问题，尽管他们当前的成功。
  
  
• 00:30:00 在本节中，作者格雷戈里·祖克曼 (Gregory Zuckerman) 讨论了文艺复兴时期因机器学习而面临的巨大损失，机器学习在公司没有意识到其进行交易的原因的情况下自学。这种情况令人担忧，因为他们在不明白原因的情况下迅速损失了大量资金。然而，该公司从不凌驾于模型之上，尽管吉姆·西蒙斯 (Jim Simons) 有时会进行干预，但这并不典型。祖克曼还表示，Renaissance 比其他量化公司更显着的成功是由于他们与众不同的独特方法。文艺复兴时期拥有开创性的科学家，他们聘用的人才水平与其他任何地方都大不相同。
  
  
• 00:35:00 在本节中，Zuckerman 谈到了 Renaissance Technologies 的独特文化，他们接受非直觉信号并在开放系统中一起工作。他还讨论了随着被动投资和指数投资的兴起以及量化竞争的加剧，公司面临的挑战。祖克曼怀疑文艺复兴能否继续产生如此高的回报，但他认为吉姆西蒙斯是一位杰出的领导者，他知道如何激励员工并在公司内部创造激励机制。
  
  
• 00:40:00 在本节中，Gregory Zuckerman 讨论了除了信号和交易之外，Renaissance Technologies 在多大程度上关注风险管理和交易执行。他指出，吉姆西蒙斯不一定是交易策略背后的数学天才，而是一位出色的人文经理。祖克曼承认，西蒙斯的管理技能是在文艺复兴时期创造成功文化和培养能够解决复杂问题的团队的关键。他还解决了对留住有才能的员工的担忧，以及过去的冲突对公司招聘和留住员工的能力的潜在影响。
  
  
• 00:45:00 在本节中，作家兼调查记者格雷戈里·祖克曼 (Gregory Zuckerman) 讨论了 Renaissance Technologies 的独特文化，以及与谷歌或 Facebook 等其他大型科技公司不同的是，即使是初级员工也可以访问公司的代码。他还谈到了极端财富对公司领导人的影响，包括吉姆西蒙斯和鲍勃美世，以及他们如何使用他们的钱来支持工作之外的不同事业。西蒙斯开始积极参与慈善事业，包括自闭症研究和教育，而美世则资助引起公司内部不适并影响士气的有争议的右翼事业。这最终导致员工对美世的紧张和不安，因为他们意识到他的资助范围。
  
  
• 00:50:00 在本节中，作者格雷戈里·祖克曼 (Gregory Zuckerman) 讨论了未来披露 Renaissance Medallion 交易秘密的可能性。祖克曼认为，公司的成功没有秘诀，而是人才、管理和更好的数据等小优势的结合。他还提到文艺复兴的创始人西蒙斯签署了一份长达 30 页的保密协议，这使得公司的竞争优势不太可能被泄露。祖克曼还指出，由于公司的秘密性质，他与西蒙斯的关系很复杂，但西蒙斯在他们在一起的 10 个小时里帮助深入了解了他的个人生活和慈善事业。
  
  
• 00:55:00 年轻人，我总是建议他们找到自己的竞争优势。作家格雷戈里·祖克曼 (Gregory Zuckerman) 热爱运动，并与儿子合着了两本书，讲述了体育明星在年轻时克服挑战的故事。这些书旨在激励年轻人，他们向贫困儿童发表演讲。祖克曼最讨厌的是白宫的一名成员拼错单词并且没有使用大写字母。他每天阅读《华尔街日报》、《纽约时报》和《纽约邮报》，并使用 Twitter 进行互动并了解正在发生的事情，为他提供想法。祖克曼建议年轻人努力寻找生活中的竞争优势。
  
  
• 01:00:00 在本节中，格雷戈里·祖克曼 (Gregory Zuckerman) 谈到了在投资中找到自己的利基市场的重要性。他认为，通过在某件事上比别人好一点而拥有竞争优势可以在一个人的职业生涯中走得更远。祖克曼的利基是与投资者沟通，他喜欢和他们谈论投资。他把这比作一个令人尴尬的胃肠道现象的世界专家的故事，他环游世界并赚了很多钱，因为他找到了自己的利基市场。总之，祖克曼鼓励听众找到自己的利基并利用它来发挥自己的优势。

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吉姆西蒙斯：世界上最富有的对冲基金经理兼 Renaissance Technologies 的创始人

吉姆西蒙斯：世界上最富有的对冲基金经理兼 Renaissance Technologies 的创始人

著名对冲基金经理兼 Renaissance Technologies 创始人 Jim Simons 通过使用数学模型进行交易取得了非凡的成功，年回报率接近 40%。他的旅程始于 1980 年代，当时他招募了 Leonard Baum 和 James Ax，他们在改造 Renaissance 的交易模式方面发挥了关键作用。凭借他们的专业知识，西蒙斯推出了大奖章基金，该基金后来成为该公司最成功的投资工具。认识到人才的重要性，西蒙斯继续聘请顶级数学家、物理学家和几何学家，以增强文艺复兴科技公司的计算能力并改进他们的模型。这一战略举措促进了公司的指数级增长，管理资产累计达到惊人的 1300 亿美元。

然而，西蒙斯的影响力超出了金融领域。凭借对慈善事业的坚定承诺，他通过自己的基金会为慈善和教育事业做出了巨大贡献。他的慈善事业包括支持数学、物理学和生命科学领域的高级研究，以及自闭症研究和教育计划。西蒙斯还主张提高数学和科学教师的薪水，认识到在这些领域培养人才的重要性。通过他的非营利组织“美国数学”，他为研究生学习提供奖学金，并专注于提高教师培训和学生的 STEM 技能。此外，西蒙斯的基金会在尼泊尔的医疗保健项目中发挥了重要作用，并为在石溪建立了一个 130 英亩的阿瓦隆公园做出了贡献。

吉姆·西蒙斯 (Jim Simons) 的影响力远远超出了金融界，这表明他致力于促进创新、教育和社会进步。凭借他对改善各个领域的慷慨贡献和奉献精神，西蒙斯继续在金融和慈善领域留下持久的遗产。

• 00:00:00在本节中，我们将了解世界上最富有的对冲基金经理吉姆西蒙斯，以及他用来管理 Renaissance Technologies 的策略，该公司已为客户积累了 1300 亿美元的资产。尽管只有 300 名员工，Renaissance Technologies 的表现优于桥水基金等规模更大的竞争对手，后者管理的资产已达到 1,400 亿美元，拥有 1,500 名员工。西蒙斯拥有加州大学伯克利分校的数学博士学位，是一位数学天才，他利用自己的专业知识开发出复杂而精密的交易策略，每年带来近 40% 的超常回报，帮助他建立了 28.1 美元的净资产十亿。西蒙斯在生命早期磨练了他的分析思维，他的深入思考帮助他在找到解决方案之前通过深入思考解决了数学难题。他对深入思考的嗜好超出了学术界，因为他也表现出对投资的兴趣，这促使他进行有利可图的投资，例如交易金融市场和投资一家哥伦比亚乙烯基地砖公司，该公司获得了 60 万美元的利润。
  
  
• 00:05:00在本节中，我们将了解西蒙斯如何过渡到使用数学模型进行交易，以及他如何将 Renaissance Technologies 打造成为有史以来最成功的对冲基金之一。在招募了 Leonard Baum 和 James Ax 之后，Renaissance 开始使用数学模型来交易货币和商品。 1988 年，他们推出了 Medallion，并开始接受外部资金进行投资。在取得一些喜忧参半的结果后，西蒙的领导带领公司彻底改革了他们的模式，并最终取得了巨大的成功，奖章创下了创纪录的回报率。然后，西蒙在 2000 年代聘请了顶尖的数学家、物理学家和几何学家，以提高公司的计算能力并改进他们的模型。截至 2022 年 9 月，西蒙斯的净资产为 281 亿美元，并通过其基金会向慈善机构捐赠了超过 27 亿美元。
  
  
• 00:10:00在本节中，我们将讨论世界上最富有的对冲基金经理兼 Renaissance Technologies 的创始人吉姆·西蒙斯 (Jim Simons) 如何成为不同慈善和教育事业的主要捐助者。西蒙斯基金会慷慨地支持数学和物理、生命科学、自闭症研究以及教育和参与方面的高级研究。此外，慈善家基金会通过西蒙基金会自闭症研究计划向加州大学伯克利分校和石溪大学等学术机构提供了大量捐款。他还通过名为“美国数学”的非营利组织支持数学和科学教师的更高薪水和研究生学习奖学金，该组织旨在提高教师培训和学生的 STEM 技能。 Simons 的基金会还支持尼泊尔的医疗保健项目，并在 Stony Brook 占地 130 英亩的 Avalon 公园的建设中发挥了作用。