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在主动交易式微的当下,传统对冲基金饱受业绩下滑的困扰.然而,一家依赖大数据和人工智能的量化对冲基金却异军突起,它就是Two Sigma.截至目前,Two Sigma的资金管理规模突破520亿美元大关,一举成为全球最大的量化对冲基金.
“其实,我们不想管理太多的资本.”
Two Sigma CEO Nobel近日在接受《财经》记者采访时表示.公司的定位就是成为一家顶级的阿尔法提供商,公司会从多个层面关注阿尔法（α,指股票相对指数的超额收益）的生成.“系统性的方法和能力自律的原则帮助我们实现稳定的、突出的回报.我们策略中的能力是有限的.”
在美国市场上兴起的量化投资趋势在过去15年中扩展到了全球的多个市场.Two Sigma今天在全球40多个市场开展交易,涵盖期货、外汇、期权以及各种衍生品.
Two Sigma公司由著名量化投资人大卫·肖恩（D.E. Shaw）的徒弟约翰·欧文德克（John Overdeck）和大卫·西格尔（David Siegel）于2001年创立.西格尔曾说,“人类投资经理再也无法击败电脑的时代终将到来.”
现在,Two Sigma称自己为技术公司,目前公司大概有1400名员工,有三分之二的员工从事研发、工程和科技工作.“我们招募的员工比起传统的投资经理或华尔街公司有很大的不同.”
AI技术在投资领域的应用蔚然成风.Nobel认为,当前市场有很多炒作的成分.“狭义上的人工智能在过去五年中取得了突飞猛进的发展.但人工智能并不擅长的,或者说我们还远远没有实现的是‘一般智力’.我们认为,应该利用具体的人工智能技术去解决某个具体的问题.”
对于中国市场Two Sigma同样关注已久.“这是一个巨大的市场,拥有庞大的投资人群、海量的数据.我们从2005年就开始在中国进行交易了.随着市场向外资开放,我们也在观察加入这个市场的机会.”Nobel表示.
数据导向
《财经》：Two Sigma近年来发展迅速,亦取得不俗的成绩.能否从您的角度谈谈公司迅速发展的原因是什么?
Nobel：Two Sigma成立于2001年,两位创始人有一个非常简单但很重要的愿景,那就是科技可以改变世界的任何一个行业,尤其是和信息相关的行业.事实上,每个行业都因计算机能力和数据爆炸的迅猛发展而改头换面,金融和投资管理没有理由不受到影响.但在这一领域,实际的进展一直非常缓慢.
当他们计划成立Two Sigma的时候,美国股票市场正在发生着巨大的变化,比如十进制报价,市场电子化、全球化等.计算机能力的井喷式增长也助推了信息时代的发展.因此他们希望创立一家和众不同的公司,也就是一家以数据为导向的技术公司.
如今我们称自己为技术公司,有三分之二的员工从事研发、工程和科技工作,所以我们招募的员工比起传统的投资经理或华尔街公司有很大的不同.我们很幸运,以上我们在美国市场上兴起的种种趋势扩展到了全球的多个市场.今天我们在全球40多个市场开展交易,涵盖期货、外汇、期权以及各种衍生品.
我们的目标是成为一家顶级的阿尔法提供商（α,指股票相对指数的超额收益）.系统性的方法和自律能力的原则帮助我们满足客户需求.公司会从多个层面关注阿尔法的生成.阿尔法非常稀缺,这也意味着我们策略根据当时的研究成果所能有效管理的资产规模是有上限的,我们的自律能力使我们不愿管理太多的资本.
《财经》：在投资策略和投资风格上,Two Sigma和传统的量化对冲基金有什么不同?
Nobel：当今社会信息正在井喷式地增长,让一个人吸收全部信息几乎是不可能的.同时相较于50年前,每条信息在相同的时间内的价值已经不如以往.你需要收集海量的微小的信息,需要科学的计算能力来理解所有这些信息.当你汇总足够多的多元信息时,你的决策将更加明智.所以我们的理念就是投资要立足信息时代,从信息中获取洞见.
如果能够开发一套全面的方法去审视人所看到的一切,不仅仅是新闻,还包括基础信息、报告、事件,甚至券商的情绪,那么你的工作就具有创造性了.我们有成百上千个模型,每一个都像一个分析师.我们采用的方法和传统意义的投资经理非常相似,只不过我们不需要人来做这些工作,只需将这些分析方法编入算法即可.
今天,技术已经非常先进.你可以应用多种人工智能技术和统计方法来获取海量数据,不带有任何偏见.我们会提出假设,然后对假设进行测试,并且以一种非常客观的、以数据导向的方法进行学习.我们的投资策略是从360度视角来全面地预测市场价格.你可以采用一種非常客观的数学方法,建立一个多元的投资组合,让风险管理参和到投资的每一个环节,我们会利用技术将基金经理计算的很多函数自动化、系统化.
我们搭建了一个平台体系,来开发权益市场策略和宏观策略产品.从多个层面关注alpha的生成.Alpha非常稀缺.这也意味着我们策略中的能力是有限的,而在限制自身能力方面我们也是非常自律的,因为我们不想管理太多的资本.那如果这样要达到业绩指标就比较困难.
《财经》：能否简单介绍一下你们的模型算法?这是你们的核心竞争力?
Nobel：目前,Two Sigma拥有大概1400名员工,其中有三分之二的人专门从事模型的研发.他们围绕四种类型的信息开发交易算法：技术信息,例如股票成交量;基于事件的信息,例如信贷机构的行动、公司并购等;基本面数据,例如公司的财务报表;经纪人的第一手调查,以衡量市场情绪.
Alpha capture是其中的一个案例.这个最“年轻”的模型也已经有11岁了,它的核心策略就是倾听券商的声音.“我们没有传统意义上的投资组合经理或分析员,于是专门开发了一项技术,目前2000多个券商的金融专业人员进行了安装,每天从世界各地上千个金融专业销售人员那里获得投资建议,从中我们可以了解到市场情绪以及销售端有价值的信息.”Nobel介绍.
结论：大学硕士与本科TwoSigmaAdvisersCEONobel毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写nobelbiocare方面论文范文。
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