2478.6%净回报率，量化交易的秘诀是什么？

他通过将数学模型与投资策略相结合，成功开创了量化时代，他成立的大奖章基金年均回报率高达35%，他是量化交易之父詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。

1998年俄罗斯债券危机、2001年高科技股泡沫危机以及2007年的次贷危机，金融市场上的“黑天鹅”使许多曾经闻名遐迩的对冲基金经理都走向衰落。但令人惊讶的是，西蒙斯带领的大奖章基金却在几次金融危机中都逆流而上，从1988成立到1999年12月总共获得2478.6%的净回报率，位列华尔街第一。

与多数投资者关注市场基本面有所不同，西蒙斯的投资策略里充满了数学理论。他通过开发数量分析模型，大量筛选历史数据资料，借助相关性统计来预测期货、货币、股票市场的短期运动，并通过数千次快速的日内短线交易来捕捉稍纵即逝的市场机会。

他将数学理论巧妙运用于投资实战中：针对不同市场设计数量化的投资管理模型；以电脑运算为主导，排除人为因素干扰；在全球各种市场上进行短线交易。

这种交易方式最大的意义在于，把主观对交易的影响降至最低，然后通过一系列数学模型的计算以减少系统性风险并寻找到价值的“洼地”。

“我们随时都在卖出和买入，依靠活跃赚钱。”西蒙斯称，他只寻找那些可以复制的微小获利瞬间，而绝不以“市场终将恢复正常”作为赌注投入资金。

他所投资的产品还务必符合三种要求：必须公开交易品种、流动性必须足够高、必须适合用数学模型来交易。要符合这三种条件，此交易品种还要有充分的可以进行分析的历史价格、交易量等数据，以此找到最适合的交易模型来实行量化投资。

即使放在今天，西蒙斯的量化系统依然对广大投资者具有实际意义。通过创建模型分析数据发现大概率帮助投资人赚钱的组合，然后以此为依据，科学配置风险不同收益不同的各类资产。

量化交易，是一种通过严格按照计算机算法程序给出的买卖决策进行的交易方式。

相比于传统的交易方式，这种方法以先进的数学模型替代主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中筛选出“大概率”事件，从而制定交易策略。这不仅极大地减少了投资者情绪波动的影响，还避免了在市场极度狂热或悲观时做出非理性的投资决策。

西蒙斯正是凭借这种前瞻性的理念和科技手段，成功以一己之力超过了所有华尔街巨头。

相比于传统交易，量化交易更能减少“人性”对交易系统的影响。作为普通交易者，有没有可能拥有一套有效的量化交易系统呢？

答案是肯定的。我身边有一些编程能力和自学能力较强的朋友，在购买《量化交易入门》等书籍之后自学，也获得了不错的战绩。

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