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炒股如何应用数学西蒙斯

发布时间:2021-07-28 16:57:27

① 西蒙斯和巴菲特谁炒股的技术高

西蒙斯连续17年里收益率超过巴菲特
西蒙斯在数学方面有着天生的敏感和直觉,24岁就开始在麻省理工和哈佛大学教数学,随后成为纽约州立大学数学系主任,并和我国著名数学家陈省身一起发现了“陈─西蒙斯几何定律”。1982年,西蒙斯接受陈省身建议,决定“下海经商”,建立文艺复兴科技公司。

与巴菲特“注重基本面分析并坚持长期持有”的投资方法不同,西蒙斯建立数学模型对市场进行预测。他从来都不相信“市场终究会回归正常,被低估的股票终究会回到理性的价位上”这些被巴菲特及其门徒视为“金科玉律”的投资理念。西蒙斯自信地提出:“我们用数学模型捕捉机会,由电脑做出交易决策。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。”。

西蒙斯喜欢采取频繁交易的方式,吃进微小差价套利,加上他所掌管的基金规模庞大,有时候,他的交易量会占到纳斯达克一天交易总量的10%。

文艺复兴科技公司的总部位于纽约长岛,是一幢两层的棕色楼房,露天的停车场里大多是日产的家庭用车。这对于一个雇员大都是千万富翁的基金公司而言,已经是相当低调了。

在这里,你很难看到在华尔街常见的那种西装笔挺、恨不得拿鼻孔看人的基金经理人,更多是和西蒙斯一样,具有“学院气息”的研究型人才。公司200多名员工里,近一半是来自数学、物理学、统计学等领域顶尖的科学家。西蒙斯从不雇佣商学院毕业生。

在2008年底关于美国次贷危机的一次听证会上,西蒙斯从美国证券交易委员会、美联储,一直批到华尔街各大投行、券商和评级机构。他一针见血地指出,所有这些人像踢皮球一样把本应该在自己手上停住的危机转给下家,华尔街的集体不作为导致了今天的局面。

② 西蒙斯(数学家经济学家)是否有什么关于股票的著作

击败索罗斯的数量分析家西蒙斯

谁是2005年收入最高的“打工者”?是华尔街薪酬最高的金融家?高盛前行政总裁鲍尔森(HenryM.PaulsonJr.)去年的薪金收入是3830万美元,加上股票期权共不到1亿美元。还是世界500强的行政总裁?去年《福布斯》排行榜中最赚钱的行政总裁是第一资本金融公司(CapitalOneFinancialCorp.)的掌门人费尔班克(RichardFairbank),一年进帐2.5亿美元。

答案是以上皆非。根据投资杂志《机构投资者的阿尔法》(Institutional Investor’s Alpha)报道,2005年年度收入最高的是文艺复兴科技公司(Renaissance Technologies Corp.)的主席西蒙斯(James H.Simons),年收入高达15亿美元,闻名全球的投机大鳄索罗斯(George Soros)则只排第三,年收入达8.4亿美元。

或许你对西蒙斯这个名字很陌生;即使是在华尔街专业从事投资基金的人,也很少听说过西蒙斯和他的文艺复兴科技公司。虽然行事低调且不为外人所知,但无论是从毛回报率还是净回报率计算,西蒙斯都是这个地球上最伟大的对冲基金经理之一。

经历了1998年俄罗斯债券危机和2001年高科技股泡沫危机,许多曾经闻名遐迩的对冲基金经理都走向衰落。罗伯逊(Julian Robertson)关闭了老虎基金,梅利韦瑟的(JohnMeriwether)的长期资本管理公司几乎破产,索罗斯的量子基金也大幅缩水。与之相比,西蒙斯的大奖章基金的平均年净回报率则高达34%。从1988成立到1999年12月,大奖章基金总共获得了2,478.6%的净回报率,是同时期中的第一名;第二名是索罗斯的量子基金,有1,710.1%的回报;而同期的标准普尔指数仅是9.6%。不过,文艺复兴科技公司所收取的费用,更高得令人咋舌。一般对冲基金的管理费及利润分成的比率分别为2%和20%。但文艺复兴所收取的费用分别为5%和44%,几乎与客户对分利润,怪不得西蒙斯的年薪能高达15亿美元。

《美国海外投资基金目录》(U.S.Offshore Funds Directory)的作者本海姆(AntoineBernheim)指出,西蒙斯创造的回报率比布鲁斯·科夫勒(BruceKovner)、乔治·索罗斯、保罗·都铎·琼斯(PaulTudorJones)、路易斯·培根(LouisBacon)、马克·金顿(MarkKingdon)等传奇投资大师都要高出10个百分点,在对冲基金业内几乎无出其右。作为一个交易者,西蒙斯正在超越有效市场假说;有效市场假说认为市场价格波动是随机的,交易者不可能持续从市场中获利。

西蒙斯生于波士顿郊区牛顿镇,是一个制鞋厂老板的儿子,3岁就立志成为数学家。从牛顿高中毕业后,他进入麻省理工学院,从师于著名的数学家安布罗斯(Warren.Ambrose)和辛格(I.M.Singer)。1958年,他获得了学士学位,仅仅三年后,他就拿到了加州大学伯克利分校的博士学位,一年后他成为哈佛大学的数学系教授。西蒙斯很早就与投资结下缘份,在1961年,他和麻省理工学院的同学投资于哥伦比亚地砖和管线公司;在伯克利,他尝试做股票交易,但是交易结果并不太好。

1964年,他离开了大学校园,进入美国国防部下属的一个非盈利组织——国防逻辑分析协会,并进行代码破解工作。没过多久,《时代周刊》上关于越南战争的残酷报道让他意识到他的工作实际上正在帮助美军在越南的军事行动,反战的他于是向《新闻周刊》写信说应该结束战争。当他把他的反战想法告诉老板,很自然的被解雇了。

他又回到了学术界,成为纽约州立石溪大学(Stony Brook University)的数学系主任,在那里做了8年的纯数学研究。1974年,他与陈省身联合发表了著名的论文《典型群和几何不变式》,创立了著名的Chern-Simons理论,该几何理论对理论物理学具有重要意义,广泛应用于从超引力到黑洞。1976年,西蒙斯获得了每5年一次的全美数学科学维布伦(Veblen)奖金,这是数学世界里的最高荣耀。

在理论研究之余,他开始醉心于股票和期货交易。1978年,他离开石溪大学创立私人投资基金Limroy,该基金投资领域广泛,涉及从风险投资到外汇交易;最初主要采用基本面分析方法,例如通过分析美联储货币政策和利率走向来判断市场价格走势。

十年后,西蒙斯决定成立一个纯粹交易的对冲基金。他关闭了Limroy,并在1988年3月成立了大奖章基金,最初主要涉及期货交易。1988年该基金盈利8.8%,1989年则开始亏损,西蒙斯不得不在1989年6月份停止交易。在接下来的6个月中,西蒙斯和普林斯顿大学的数学家勒费尔(HenryLarufer)重新开发了交易策略,并从基本面分析转向数量分析。

大奖章基金主要通过研究市场历史数据来发现统计相关性,以预测期货、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,交易量之大甚至有时能占到整个NASDAQ交易量的10%。当交易开始,交易模型决定买卖品种和时机,20名交易员则遵守指令在短时间内大量的交易各种美国和海外的期货,包括商品期货、金融期货、股票和债券。但在某些特定情况下,比如市场处在极端波动的时候,交易会切换到手工状态。

经过几年眩目的增长,大奖章基金在1993年达到2.7亿美元,并开始停止接受新资金。1994年,文艺复兴科技公司从12个雇员增加到36个,并交易40种的金融产品。现在,公司有150个雇员,交易60种金融产品,基金规模则有50亿美元。在150名雇员中有三分之一是拥有自然科学博士学位的顶尖科学家,涵盖数学、理论物理学、量子物理学和统计学等领域。所有雇员中只有两位是华尔街老手,而且该公司既不从商学院中雇用职员.也不从华尔街雇用职员,这在美国投资公司中几乎是独一无二的。

当我提出“数字化定量分析”的时候,有很多人质疑方法的实盘可行性,大资金的运作能力,以及是否有人在此领域取得成功。现今的全世界基金收益最快的早已经不是巴菲特和索罗斯,而是数量分析大师西蒙斯。这已经证明了数字化定量分析的可行性。

③ 在炒股,金融等方面用到的数学知识,请系统化详细的列举出来

数学方面的知识,主要应用于两个方面:

  1. 基本面分析方面,主要是看一个企业的财务状况,以此了解该企业盈利情况,进而了解该企业未来能够得到资金青睐的概率及程度如何,主要看的有PE(市盈率),PB(市净率),EPS(每股收益),企业净利润,营业收入,资产总额,各类资产周转率,ROE指标等,具体公式用度娘很方便的,也很全面,在此不赘述。

  2. 技术面分析方面,主要是看股价走势及量能对比,进而对入场出场时点进行精确把握,主要涉及到的流通盘和总股本对比比例,黄金分割率,斐波那契数列(时间窗),傅里叶级数,波浪理论各浪型比例,价量比例等,这些基础的东西作为一个严肃的投资者是都需要有所了解的,但因为每个人投资风格不同,所以应用起来都是凭个人喜好而定,进而形成不同的投资风格,在此基础上可以再开发属于自己的系统,把自己觉得实用的的数学原理或数据加进去。

    大概就这些了。希望建议对你有所帮助。!

④ 证券投资中有什么数学应用

其实有很多啊债权里面的久期,要用到高数的还有期权的一些合理价值的算法,都要用到高数和一些模型包括推到证明等

⑤ 解读量化投资:西蒙斯用公式打败市场的故事的介绍

《解读量化投资:西蒙斯用公式打败市场的故事》由机械工业出版社于2010年1月1日出版。本书讲述詹姆斯·西蒙斯,基金领域的拓扑学大腕,成功取代保尔森的对冲之王,20年内最佳赚钱基金经理,在投资界掀起了一场量化投资的狂潮。《解读量化投资:西蒙斯用公式打败市场的故事》用轻松、幽默的讲故事手法,解读了西蒙斯量化投资“黑箱”之内的秘密。通过深入浅出地回顾西蒙斯的投资布阵,比较西蒙斯与巴菲特投资模式的迥异,分析投资领域技术分析方法和宏观分析方法的优劣,《解读量化投资:西蒙斯用公式打败市场的故事》带我们走近了20年中平均每年总回报为80%的大奖章基金,看看它如何能将1万元变成1亿元。用数学公式打败市场,投资并非悬而未决的事情——这就是《解读量化投资:西蒙斯用公式打败市场的故事》揭示的投资之道。

⑥ 股票市场如何运用排列组合

他说的排列组合卖股票不是高中阶段学的排列组合数学,而是大学要学到的统计学,或者计量数学,楼主可以参考美国著名数学家 詹姆斯-西蒙斯,他好不逊于巴菲特,他所用的人才全是大量数学、统计学和自然科学博士,通过纯计算,来赚钱。

⑦ 炒股应该选什么专业

1,很难定论。炒股是一个综合性很强的专业,说哪个专业对应性比较好都比较片面,而好几个专业学精了也一样可以做得很好。
2,目前几个大神的专业。巴菲特大学读过财务与企业管理和经济学两个专业,索罗斯是哲学,西蒙斯是数学大家。都牛逼,一个东西的悟道不在于专业,而是从自己专业上去理解,理论和实践相结合,不断升华,就形成了自己的投资体系,而不是学哪个专业就能炒股很牛的。一些基金经理和行业分析首席还有是工科出身,没法定论,也不要被这个思路误导。
3,如果让我再选择一遍读的专业,我会在本科选择工科,硕士选择经济学。因为工科打底,首先工作不愁,到了大四要毕业还是考研,都比较容易选择,跨专业考经济学问题不大。

⑧ 量化投资大师西蒙斯是数学家还是物理学家

詹姆斯·西蒙斯(James Simons,1938年-)是美国数学家、投资家和慈善家。是世界级的数学家,也是最伟大的对冲基金经理之一。
西蒙斯1958年毕业于麻省理工学院,1962年在伯克利加州大学获得博士学位。他曾任教于麻省理工学院、哈佛大学和纽约州立大学石溪分校。陈-西蒙斯形式就是以陈省身和他命名的。1976年,他获得了美国数学会的范布伦奖。
2005年,西蒙斯成为全球收入最高的对冲基金经理,净赚15亿美元,差不多是索罗斯的两倍;从1988年开始,他所掌管的大奖章基金年均回报率高达34%,15年来资产从未减少过。
西蒙斯几乎从不雇用华尔街的分析师,他的文艺复兴科技公司里坐满了数学和自然科学的博士。用数学模型捕捉市场机会,由电脑作出交易决策,是这位超级投资者成功的秘诀。
“人们一直都在问我,你赚钱的秘密是什么?”几乎每次接受记者采访时,詹姆斯·西蒙斯(James Simons)总会说到这句话,他似乎已经习惯了那些渴望的眼神。事实上,在对冲基金的世界里,那应该是每个人都想要了解的秘密。
68 岁的西蒙斯满头银发,喜欢穿颜色雅致的衬衫,光脚随意地蹬一双loafers牌休闲鞋。虽然已经成为《机构投资者》杂志年度最赚钱的基金经理,但还是有很多人不知道他到底是谁。西蒙斯曾经和华裔科学家陈省身共同创立了著名的Chern-Simons定律,也曾经获得过全美数学界的最高荣誉。在充满了传奇色彩的华尔街,西蒙斯和他的文艺复兴科技公司(Renaissance Technologies Corp.)是一个彻底的异类。
作风低调的西蒙斯很少接受采访,不过自从他放弃了在数学界如日中天的事业转而开办投资管理公司后,二十多年间,西蒙斯已经创造了很多难以企及的记录,无论从总利润还是净利润计算,他都是这个地球上最伟大的对冲基金经理之一。
以下是一些和西蒙斯有关的数字:1988年以来,西蒙斯掌管的的大奖章(Medallion)对冲基金年均回报率高达34%,这个数字较索罗斯等投资大师同期的年均回报率要高出10个百分点,较同期标准普尔500指数的年均回报率则高出20多个百分点;从2002年底至2005年底,规模为50亿美元的大奖章基金已经为投资者支付了60多亿美元的回报。
这个回报率是在扣除了5%的资产管理费和44%的投资收益分成以后得出的,并且已经经过了审计。值得一提的是,西蒙斯收取的这两项费用应该是对冲基金界最高的,相当于平均收费标准的两倍以上。高额回报和高额收费使西蒙斯很快成为超级富豪,在《福布斯》杂志2006年9月发布的“400位最富有的美国人”排行榜中,西蒙斯以40亿美元的身家跻身第64位。

⑨ 数学与应用数学专业怎样进入金融行业

一、数学与应用数学专业,学生主要学习数学和应用数学的基础理论、基本方法,受到数学模型、计算机和数学软件方面的基本训练,具有较好的科学素养,初步具备科学研究、教学、解决实际问题及开发软件等方面的基本能力。
二、如何进入金融行业:
1、具有扎实的数学基础,初步掌握数学科学的基本思想方法,其中包括数学建模、数学计算、解决实际问题等基本能力;
2、了解近代数学的发展概貌及其在社会发展中的作用,了解数学科学的若干最新发展,数学教学领域的一些最新研究成果和教学方法,了解相近专业的一般原理和知识;学习文理渗透的课程,获得广泛的人文和科学修养;逐步学习数学与金融行业的联系。
3、去金融企业后台从事研发工作,掌握大量统计学知识,理论数学专业知识,将数学知识逐渐融入金融行业。

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