ATFX：【西蒙斯启示】海量的数据和量化的思维，没有金融背景一样交易成功

　　中国资本市场曾经兴起过一轮儿程序化交易高潮。交易员们都希望将自己的交易模型通过编程技术转变为自动化交易策略（EA）。正是在那个时候，交易市场上涌现出了大量鱼龙混杂的自动化交易策略，出售价格不菲，但实际使用效果良莠不齐。中国的资本市场习惯造神，似乎只有投资大神的存在才能够吸引大量的入局者。那段儿时间公认的自动化交易策略之神就是大奖章基金的创立者――詹姆斯西蒙斯。然而，大奖章基金和国内的基金存在非常大的不同，最典型的就是：大奖章基金的员工都没有金融和财经背景，而国内的基金大部分由金融和财经人士把控。为什么一帮对财经一窍不通的人，能够在资本市场获益颇丰？答案是海量的数据和量化思维！

　　西蒙斯出生于1938年，父亲是马萨诸塞州一个鞋厂的老板。1961年23岁的西蒙斯获得了加州大学伯克利分校的数学博士学位。之后的七八年时间，西蒙斯在麻省理工学院和哈佛大学教授数学，30岁的时候成为数学学院的院长。可以看出，30岁之前，西蒙斯没有任何投资方面的经验，也没有和编程相关的学习及工作经验。西蒙斯能够成功，很大一部分依赖于其用数学思维搭建量化模型的能力。

　　在量化交易出现之前，资本市场已经出现了用系统化思维买卖的大逻辑，也就是交易系统。没有量化思维参与的交易系统，使用的工具只是传统的技术分析方法，比如K线组合、均线等的指标、波浪理论、混沌理论等等。这些传统的交易系统搭建思维，已经被市场证明大部分是无效的。将量化思维加入到交易系统的设计当中去，结果将截然不同。著名的量化模型就是神经网络系统。它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。神经网络系统需要海量的数据进行测试和迭代，神经节点越多，对价格的预测能力越强，在交易当中获利的可能性也就越大。缺点在于，普通人无法搭建神经网络交易系统，因为它需要大量的专业知识，尤其是数学和编程方面的知识。

　　大奖章基金使用的是什么样的量化交易模型？西蒙斯并未公开过相关信息。但是，市面上已经出现了大量的关于量化交易模型搭建的教学书籍，这些书籍和我们常见的投资类的书籍内容大不相同，普通人阅读起来非常吃力。客观来说，量化交易虽然被西蒙斯证明是可行的，但是它距离普通交易者的距离还是太过遥远。或许，门槛太高，是量化交易最大的缺点吧。

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