纽约华尔街（wall street）是纽约市曼哈顿区南部一条大街的名字，长不超过一英里，宽仅11米。它是美国一些主要金融机构的所在地。两旁是陈旧的摩天大楼，这条街上集中了纽约证券交易所、联邦储备银行等金融机构和美国洛克菲勒、摩根、杜邦等大财团开设的银行、保险、铁路、航运等大公司的总管理处。各公用事业和保险公司的总部以及棉花、咖啡、糖、可可等商品交易所。华尔街是金融和投资高度集中的象征，这条街承载着太多的辉煌。而从这条街中走出了无数的金融大鳄，今天就向大家介绍一下詹姆斯·西蒙斯。
人物简介
詹姆斯·西蒙斯（James Simons）出生于1938年，是世界级的数学家，也是最伟大的对冲基金经理之一，年净赚15亿美元。在金融界，1989—2009年间，詹姆斯·西蒙斯管理的大奖章基金平均年回报率高达35%，较同期标普500指数年均回报率高20多个百分点，比“金融大鳄”索罗斯和“股神”巴菲特的操盘表现都高出10余个百分点。在数学界，西蒙斯也是大名鼎鼎，早在二十世纪，詹姆斯·西蒙斯就是一位赫赫有名的数学大师。西蒙斯15年间，从未缺席过《阿尔法》财经杂志全球基金经理排名，并一直名列前茅，期间赚了235亿美元。
2009年10月10日，西蒙斯宣布他将于2010年1月1日退休，但保留文艺复兴科技公司荣誉主席职位。
人物生平
1938年，詹姆斯·西蒙斯出生于马萨诸塞州，他的父亲是鞋厂老板。
1958年，西蒙斯毕业于麻省理工学院数学系。
1961年获得加州大学伯克利分校的数学博士学位,西蒙斯在23岁的时候就获得博士学位。
1964年至1968年期间,西蒙斯是美国国防研究院的研究人员之一，他同时也在麻省理工学院和哈佛大学教授数学。
1968年，他就被Stony Brook University授予数学学院院长的职位，年仅30岁。
1976年，西蒙斯赢得了五年一届的奥斯瓦尔德•维布伦奖，这是全球几何界的最高荣誉，用来表彰他在多位平面面积最小化研究的成果，这个成果证明了伯恩斯坦猜想中N维的第8维，同时也成为了佛拉明的高原问题猜想的有力证据。
西蒙斯最著名的研究成果是发现并实践了几何学的测量问题，这个研究成果被命名为陈氏-西蒙斯定理（这是一个与我国著名数学家陈省身共同研究的成果）。
1978年，西蒙斯成立了一只名为林姆若伊的基金，主要投资外汇交易，采用判断型投资策略，依靠被他后来称之为“纯粹的运气”来赚钱。
1982年，他将投资公司更名为文艺复兴科技。
1988年3月，大奖章基金正式设立，取代了林姆若伊基金。西蒙斯完全停止了基本面分析，变成了一个彻底的、依靠模型的量化投资者。
1988年，大奖章基金收益率8.8%，勉强合格，但在投资家多如牛毛的华尔街，这种收益就是个笑话。
1989年，投资模型开始罢工，4月份已经亏了30%，到达了西蒙斯的心理底线，但合伙人埃克斯认为属于正常亏损，两人意见相左，闹得不可开交，最后竟然分道扬镳了。西蒙斯握有已经停止运行的大奖章基金，开弓没有回头箭，他请来了普林斯顿大学的数学教授亨利•劳佛，一起对交易模型进行修正。这次耗时6个月的修正被《量化投资——西蒙斯用公式打败市场的故事》一书的作者称为是大奖章基金的“遵义会议”，当时制定的投资策略一直被保留了下来，成为基金长盛不衰的立命之本。
1989年11月，大奖章基金在重回正轨。
1988年大奖章基金成立，直到1999年12月，共获得的纯回报率是2478.6％，在同一时期的基金排名首位，超过位于第二的索罗斯的量子基金整整一倍之多，而同期的标准普尔指数的涨幅只有9.6％而已。
西蒙斯的文艺复兴科技公司在全球市场中进行投资。他们开发了许多数学模型用来进行分析和交易，这些基本上是自动化完成。他们用计算机编程建立模型分析股票价格从而很轻松的交易并获利。这些模型是建立在海量的数据基础上的，所以具有可靠性并可进行实际预测，而结果往往与他们预想的一样，也就是现在国内最为流行的量化投资。
2005年，大奖章基金盈利15亿美元。
2006年，大奖章基金盈利17亿美元，西蒙斯被国际金融工程师协会评选为年度金融工程师。
2007年，次贷危机全面爆发，也没有影响大奖章基金的回报率，甚至其回报率高达85％，个人盈利大概28亿美元。
2008年度，大奖章基金收入25亿美元，排名全美第一。
2010年9月，西蒙斯的个人净资产达85亿美元。
2009年10月，西蒙斯选择宣布急流勇退。
2010年1月1日，西蒙斯正式退居二线。
2015年，大奖章基金再次创造奇迹，退居二线的西蒙斯再次以17亿美元的年度入账问鼎了对冲基金经理收入排行榜。
慈善家西蒙斯
西蒙斯除了是伟大的数学家和最成功的投资家，也是一位大慈善家，很多数华尔街大亨一样，西蒙斯也热衷于慈善
西蒙斯把大量金钱花费在慈善事业上，他是数学研究的主要赞助人，在全球范围内赞助会议、项目等等。
西蒙斯和他的第二任妻子，玛丽莲·西蒙斯，联合创办了保罗西蒙斯基金会，这是一个主要资助医疗和教育以及科学研究的福利基金。玛丽莲作为该基金会的主席，詹姆斯担任该基金会的秘书和投资人。为了纪念他和前妻芭芭拉生的孩子保罗，他在Stony Brook修建了一个占地0.53平方公里的公园。1996年，34岁的保罗在骑摩托车的时候死于车祸。西蒙斯的另一个儿子尼克23岁时在从巴厘岛到印度尼西亚的旅途中溺水死亡。由于尼克生前曾在尼泊尔工作，所以西蒙斯家族成为了尼泊尔最大的医疗事物捐助者。西蒙斯还创建了美国数学协会(Math for America)，一个专门为改善美国公立学校数学教育的非营利性组织。
2006年，Brookhaven 国家实验室曾因为经费短缺打算关闭重离子对撞实验机的项目，但是西蒙斯带领公司的高管向该项目进行了资助，弥补了经费问题。
还是在2006年，西蒙斯向Stony 大学捐赠了2500万美元，这笔经费主要用于大学的数学和物理研究。
2008年2月27日，当时的纽约州州长Eliot Spitzer宣布纽约将接受西蒙斯基金会6000万美元的捐赠用于在Stony Brook建立西蒙斯几何和物理研究中心。这是纽约历史上私人向公立大学进行的最大捐赠。
中国教育方面，也因为西蒙斯和陈省身先生即是老师又是朋友的关系，做出了很大的贡献，“陈一西蒙斯”专家公寓楼就是西蒙斯捐助给清华大学的。在陈先生在世时，经常风趣的说：“希望自己能多活几年，这样就可以跟西蒙斯多要一些钱了。”
投资理念
“壁虎式”定量投资
与巴菲特的“价值投资”不同，西蒙斯依靠数学模型和电脑，管理着自己旗下的巨额基金，用数学模型捕捉市场机会，由电脑作出交易决策。他称自己为“模型先生”，认为模型较之个人投资可以有效地降低风险。
传统的定性投资，一般人都比较熟悉了。举个例子，如果一位基金经理采用定性投资，那他要以基本面分析研究为核心基础，对上市公司也要调研,注重和管理层的交流，并及时了解学习各类研究报告。也就是说，“是基金经理在综合了所有信息后，依赖主观判断及直觉来精选个股，构建组合。”
定量投资用一句话说明，就是利用电脑帮助人脑处理大量信息。定量投资者搜集分析大量的数据后，在全市场360度寻找投资机会，利用电脑来筛选投资机会，将投资思想或理念通过具体指标、参数的设计体现在模型中，并据此对市场进行不带任何主观情绪的跟踪分析，借助于计算机强大的数据处理能力来选择投资，以保证在控制风险的前提下实现收益最大化。对于数量分析型对冲基金而言，交易行为更多是基于电脑对价格走势的分析，而非人的主观判断。
文艺复兴公司主要由3个部分组成，即电脑和系统专家、研究人员以及交易人员。西蒙斯亲自设计了最初的数学模型，同时雇用了超过70位拥有数学、物理学或统计学博士头衔的人。西蒙斯每周都要和研究团队见一次面，和他们共同探讨交易细节以及如何使交易策略更加完善。大奖章基金的数学模型主要通过对历史数据的统计，找出金融产品价格、宏观经济、市场指标、技术指标等各种指标间变化的数学关系，发现市场目前存在的微小获利机会，并通过杠杆比率进行快速而大规模的交易获利。目前市场上也有一些基金采取了相同的策略，不过和西蒙斯的成就相比，他们往往显得黯然失色。
西蒙斯曾经表示：“我是模型先生，不想进行基本面分析，模型的优势之一是可以降低风险。而依靠个人判断选股，你可能一夜暴富，也可能在第二天又输得精光。”
西蒙斯将他的数学理论背景巧妙运用于股票投资实战中。他创立的文艺复兴科技公司用超过15年的时间研发计算机模型，大量筛选数十亿计单个数据资料，从中挑选出中意的证券买进、卖出。人们将西蒙斯的这种投资方式称为“定量投资”。
定量投资通过高效、准确、快速处理海量历史数据分析，进而由电脑来挑选符合标准的股票，是一种对定性投资的理性运用。通过计算机实现交易，也可以有效排除人为因素的干扰。
金融市场的价格理论上是应该反映基本面信息的，但有时市场会出现无效性，定价并未充分反映企业基本面，这时会出现套利机会，对冲基金通过构建一些参数模型，就可以发现市场上价格和价值偏离的情况，通过低买高卖操作，抓住这些短期获利机会就能获得回报。关键是通过数学模型分析找到价格和净值偏差达到百分之几才能获得收益。
西蒙斯的投资方式称为“壁虎式”定量投资，是指在投资时进行短线方向性预测，同时交易很多品种，依靠在短期内完成的大量交易来获利。用西蒙斯的话说，交易"要像壁虎一样，平时趴在墙上一动不动，蚊子一旦出现就迅速将其吃掉，然后恢复平静，等待下一个机会。"
无论是1998年俄罗斯债券危机，还是本世纪初的互联网泡沫，大奖章基金历经数次金融危机，始终屹立不倒，令有效市场假说都黯然失色。对此业内人士普遍认为，西蒙斯的不败神话主要得益于其"壁虎式投资法"。
西蒙斯名言
西蒙斯为人相对于其它华尔街大亨更为低调，所以关于他的经历和言论资料并不多，下面是西蒙斯接受采访时的一些言论，对于大家了解他可能有所帮助，由于小马的英文水平很渣，只能根据自己的理解大致翻译出这些言论内容，有一些偏差大家不要介意。
1、模型可以降低你的风险......它会降低投资每日的恶化。老式的选股策略，有一天你感觉像个英雄，第二天你感觉像一只山羊。换种方式说，大多数情况下它是只是凭借运气，老的选股策略并不优于模型。
2、某些价格形态并非随机，但它会影响预测的结果。
3、有效市场理论在不严重低效的市场中是正确的，但我们寻找的是短期、微小的异常现象。
4、厉害的人、完善的设施以及开放的环境。让每个人基于整体表现获得大致报酬...这能够获得极大的收益。
5、很大程度上运气是我有天才名誉的原因。在早上我不会走进办公室说“今天我聪明吗？”，而是说，“今天我幸运吗？”
6、我们有三个交易标准，投资标的必须公开交易，有流动性并且服从模型，我们就交易它。
7、我们通过历史数据搜寻不被认为是随机变动的异常现象。我们的目的是要随着时间变化分析数据和市场做统计学意义和一致性测试。一旦我们找到一个，我们会随着时间推移测试它的一致性和统计学意义。我们确定它的有效性后，会问，“这符合某些方面似乎合理的行为吗？
8、趋势跟踪不是一个好的模型，它只是被简单应用。"顺应事物变化和能够进行调整是让西蒙斯先生如此成功的原因。"在未来五到十年统计预测信号将削弱。你要不断推出新的东西因为市场是对我们不利。如果你不保持越来越好，你只会更糟糕.
9、我们不要从模型开始，我们要从数据开始。我们没有任何先入为主的观念。我们寻找那些可以重复数千次的东西。收敛性交易的问题是，你没有时间尺度。你说最终都会收敛。好的，那何时是最终呢？
10、有时我们利用的现象是特殊存在的。我们喜欢合理的波动性。在我们的工作中我们希望一些行动。"波动通常对我们有好处。我们没有任何意义的信贷额度。我们不做大量的杠杆型融资。
11、我们做量化投资没有大量的基本面投资者神秘。某种程度上不那么神秘正是因为我们做什么都可以进行编程。
12、学术界有着独特的魅力，但它没有足够的魅力让我后悔离开那领域。"遵循美。我所做的一切对我而言都是审美的组成部分。建立交易证券的公司，这是美？…如果你是第一个这样做的，做正确的事情是一种很棒的感觉和美丽的东西，就像解决数学问题。
13、我们寻找那些有能力做一流研究的人。首先，我们寻找在有能力做好某方面研究的人，或者他们是在设计好程序方面的优秀计算机专家。我们有非常高的标准并让它工作。
14、寻找大量数据并真正明白形成那些数据的原因。在这个意义上，它就像天文学。你看着天空中的大量数据，你把它带下来，它是相当复杂的，所以你不得不去掉多余的东西把它简化。然后你希望你可以分析该数据，使得无论何任何方法，是自己可以明白在看什么，这就是我们所做的事情。这是我们雇用那些实验物理学家或天文学家的人的原因。
15、布朗运动是有更好机会被应用的东西。布朗运动是看数据和排序随机活动或那些看起来是随机活动的方法。这样的模型和这样的方法是非常有用的。...我们使用非常严谨的统计方法来确定我们所思考的潜在现象，并真正解释它。但这不是证明定理。"
16、我喜欢思考，通过思考得出结论是一件美妙的事情。
17、作为交易者，西蒙斯尝试克服有效市场假说，而不是一味地认同。量化投资证明，有效市场假说并非不可击败的信念。
18、文艺复兴公司基本上是用统计模型试图预测指定时间框架内金融工具的未来走势。该公司寻找那些有可利用机会的异常价格走势。在文艺复兴，它们被称为"信号"，公司建立数据化的交易模式。
19、数学和科学是两个不同的学科，两个不同的概念。从性质而言，好的数学是很直观的。实践科学真的不会这样。直觉是重要的。猜测是重要的。思考正确的实践是重要的。
20、我想要一个有足够数学知识并能有效地使用这些工具的家伙，同时他需要拥有对于工作的好奇心和足够想象力去推理。
小马有话说
我也是在不久之前才知道有这样一位投资家的存在，但是通过查阅资料，让我觉得西蒙斯的投资理念其实和理查德丹尼斯属于异曲同工，只不过西蒙斯拥有更高的数学天赋和电算化能力。
西蒙斯一天可以进行几万笔同额交易，只要交易系统的胜率达到50%以上，他的整体交易就是成功的，这与海龟交易法则是不是很像。
在我们了解“市场先生”之后，今天又了解到“模型先生”，两种方式哪种更好，我们很难判定，虽然西蒙斯的投资回报率高于巴菲特，但仅仅只有大奖章基金，他管理过的其它基金收益并不高。因此他的投资方式也遭到了业界的质疑，怀疑是一种利益输送，如果壁虎式定量投资这么成功，为何只有大奖章基金能够保持超高的收益，而这种基金只对于员工开放。但无论如何，2015年在其退休后还能问鼎基金收益排行榜，证明其量化模型理论是没有什么问题的。
无论哪种方式，只要适合自己就是最好的方式，西蒙斯的模型理论是建立在其数学家身份的基础上，很多人并没有这种天赋。现在随便一只基金就在跟我们说量化，到底他们使用的是何种量化模型我们并不知晓，所以现在国内的量化基金，在我看来只是蹭蹭热度而已。
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