大奖章是私募基金吗

1. 大奖章基金的公司投资策略

20年来，西蒙斯的复兴科技对冲基金在全球市场进行交易，并且使用了复杂的数学模型去分析并执行交易，其中很多过程已经完全自动化了。复兴科技公司使用了程序模型来预测那些易于交易的金融工具价格。这些程序模型的建立是在大量数据收集之后，通过寻找那些非随机行为来进行预测。
为了建立这些程序模型，复兴公司雇佣了大量的非金融背景的专业人士，包括数学家，物理学家，社会学家和统计学家。在公司位于东锡托基特的办公室里，有三分之一的雇员都拥有博士学位。 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。现在大奖章基金的投资组合包含了全球上千种股市以及其他市场的投资标的，模型对国债、期货、货币、股票等主要投资标的的价格进行不间断的监控，并作出买入或卖出的指令。

2. 量化基金是什么意思

量化基金其实就是一种量化投资。量化投资是通过借助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，（策略有量化选股、量化择时、商品期货套利、统计套利、期权套利、资产配置等。）并严格按照这些策略所构建的量化模型来指导投资，其本质是定性投资的数量化实践。
区别于普通基金，量化基金是通过数理统计分析，选择那些回报可能会超越基准的证券进行投资，以期获取超越指数基金的收益，力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报。量化基金主要采用量化投资策略来进行投资组合管理，Wind数据显示，Miss摩家的大摩多因子策略近1年净值增长率为10.67%，而同期上证综指仍跌0.89%，前者超出后者11个百分点。
BitOffer全球首推保本保息量化基金，率先进入数字货币理财快车道

3. 在中国，做量化交易一天的工作是怎样的

做量化交易一天的工作：

8:00~9:00： 打开交易策略，设置一些运营参数

9:00~9:30： 观察策略运转，确保没有问题

9:30~15:30: 解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法

15:30~17:00: 分析交易记录， 确定第二天的交易计划

17:00~18:00: 运动

岗位职责：
分析金融市场（期货、股票等）数据，寻找可利用的机会；开发与维护量化交易策略；提供机器学习/数据挖掘相应的技术支持；

岗位要求：
1.熟练计算机编程能力，熟练掌握至少一门编程语言，python优先；

理工科背景，具有良好的数理统计、数据挖掘等相关知识储备，熟悉机器学习方法（分析科学问题和相应数据，建立模型和方法，验证模型和方法，应用模型和方法并分析结果，改进模型和方法）；

有处理分析大量数据的经验，并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习方法解决科研和工作中的实际问题；良好的自我学习和快速 学习能力，有工作激情，喜欢金融行业；两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先；

(3)大奖章是私募基金吗扩展阅读

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，

极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

4. 大奖章基金的投资范围及条件

大奖章基金的投资范围有着严格的限制，投资的产品必须符合3个条件：“必须在公众市场上交易、必须有足够的流动性、必须适合用数学模型来交易。”
正因为如此，大奖章基金不包括创投基金，不涉足未上市公司股份，而一些小公司的股票、创业板股票也不包括在内，而适合用数学模型交易的品种一般来说要求有比较多，有比较准确的历史价格、交易量等。 公司现有150个雇员，交易60种金融产品，基金规模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。
当指令下达后，20名交易员会通过数千次快速的日内短线交易来捕捉稍纵即逝的机会。交易量之大甚至有时能占到整个纳斯达克市场交易量的10%。不过，当市场处于极端波动等特殊时刻，交易会切换到手工状态。 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。1990年大奖章的净回报为55.9%；翌年39.4%；之后的两年分别是34%和39.1%。1994年，美联储连续6次加息，而大奖章基金净赚了71%；2000年，科技股股灾，标普指数下跌了10%，大奖章基金更是大获丰收，净回报98.5%；2008年，全球金融危机，各类资产价格下滑，大部分对冲基金都亏损，而大奖章赚了80%。

5. 大奖章基金的介绍

大奖章基金大奖章基金成立于1988年3月，是美国私募基金公司文艺复兴科技公司的第一支基金产品，产品的基金经理是两位美国著名的数学家：西蒙斯和埃克斯，他们分别于1967年和1976年获得学界最高荣誉，美国数学学会5年一度的伟布伦奖，这是大奖章基金名称的由来。

6. 在投行内部做量化交易与独立出去做量化交易有何不同

这里我们只说量化交易，不讨论量化研究和量化定价这一块的业务。
量化交易是分两个阶段的。第一个阶段是2008年以前，或者说Dodd-Frank法案以前，投行内部林立着各样的很多对冲基金或者类对冲基金的实体，比如Morgan Stanley的PDT（Process Driven Trading）和高盛的Global Alpha，而很多投资银行的自营交易业务也很像对冲基金。在这一阶段，这些类对冲基金的实体和外面的对冲基金是没有啥区别的，业务很类似——赌方向、做部分对冲（Partial Hedging）、跨市场套利，也非常敢于承担风险。
当时在投行内做对冲基金类型的量化交易有着非常大的优势，因为两点——第一是银行有着非常良好的融资渠道，融资成本显著地低于当时的对冲基金，如果你尝试去组建过一个基金，你就知道资金成本对于一个对冲基金的影响多么大——巴菲特这么多年的成功是离不开长期1.6倍的财务杠杆和其低于中央银行存款准备金率的资金渠道的（详细内容参见AQR的论文——Buffet's Alpha）。 炒股需要经常总结，积累，时间长了就什么都会了。为了提升自身炒股经验，新手前期可以私募风云网那个直播平台去学习一下股票知识、操作技巧，对在今后股市中的赢利有一定的帮助。
第二是银行有着一个灰色的信息流——客户的交易记录。这个交易信息，就是今天，也是非常有用的内部消息。几周前Bill Gross从PIMCO离开时，所有投行的Sales都疯了，不停地研究之前PIMCO在自己银行的仓位，然后分析那些债券最有可能最先被清盘，从而给其它客户交易建议。而当年文艺复兴多次更迭合作的投行，就是因为其大奖章基金的交易记录得不到妥善的保密，很多合作银行的自营交易桌跟着交易。
这两个优势造成了当时的自营交易极其暴利，而且管理层为了做大业绩，全力支持明星交易员放大杠杆——而实际上，金融危机期间很多的CEO都是靠着自营交易的暴利业绩从交易大厅升职到管理层的——比如Citi的前任CEO Pandit和摩根斯坦利的前任John Mack。
这也造成了，为什么很多高盛离职的自营交易员在金融危机后，当银行不能做自营交易后出来自立门户开设对冲基金，却完全无法复制当年的业绩——因为他们是因为整个组织的强大而获得超额收益，当失去了资金优势和信息优势后，一切都成为了浮云。
2008年，准确说是2009年后，一切都变了。
首先是政府明令规定自营交易不让干了，于是各种投行旗下的基金，放入资管部的放入资管部（比如Goldman Sachs Global Alpha进入GSAM），独立营业的独立营业（比如PDT从摩根斯坦利分离），要不直接就关门大吉了（比如UBS、德银）。
还有一些硕果仅存的，一般是在股票交易部门，打着对冲为名，通过会计手法，维持着极小的自营规模，这种类似的团队很多投行都有。但是不成气候了，也不会造成任何系统性的风险——当然，各种马路传奇故事也销声匿迹了。
银行内部还有没有量化交易了，其实还有——那就是随着计算机技术进步的自动化做市交易。做市在国内这个概念刚刚出现——因为期权做市商制度的引入。但是在美国这个是从华尔街开始就有的交易体系了。简单来说，就是假设你经营一家买可乐的小店，你有两个主要的交易——一是从总经销商那里拿货，用的价格是Bid，二是分销给街边下象棋和夕阳下奔跑的孩子们，这是Ask。Bid是你的进价，Ask是你的出货价格，Bid一般小于Ask（除非你是搞慈善的）。你持续的维持报出这两个价格，同时根据你的存货来调整报价或者对应报价的数量——比如你的存货太多，大爷不出来下象棋了，你就降低Bid，这样很难进到货了，而保持Ask，等待有人来消耗你的库存。
这个过程就是基本的做市商交易流程，在金融中，由于没有实际的总经销商供货，你的报价（Bid-Ask）是基于你对于对应资产的Fair Price的估计来决定的，通常是你算出来的均衡价格加减一个值构造成Bid-Ask组合。在很长的时间内，这个报价都是靠人来完成，这个过程是枯燥的，而且很容易出错——而对于期权类产品（非线性价格）也很难快速报价。我之前和期权交易员合作过很长时间，他们的工作不一定智力上很难，但是对于人得耐力绝对是一种挑战——因为在开市后他们要注意力高度集中的报价，一quote两quote，一quote两quote，似爪牙，似魔鬼的步伐，报价，报价，在这交易大厅报价... ...
于是，从简单的资产起，从交易所级别开始支持API交易了。什么是简单的资产，就是Vanilla类别的，比如个股、指数、外汇、国债等等。因此投行由于本来就是大量资产的做市商，开始把原来这套过程通过计算机来完成。后面大家发现计算机是完美胜任这项工作的，因为计算机能够高速计算库存来调整报价，还能报出很多复杂的单类型。因此从2000年开始个股、指数开始逐步被自动化做市来包揽，2005年后个股期权自动化做市大热，而2008年后外汇自动化做市也相当成熟了，2010年开始国债自动化做市也在美国兴起——这也是我目前在工作的内容。
那么对冲基金呢，除了传统的量化Alpha，他们难道不能也做这个业务吗？实际上，很多对冲基金的自动化做市业务比投行还要好——比如Citadel，比如KCG。但是区别何在？区别在于两点，第一是很多对冲基金不是专属做市商（Designated market maker）。DMM的特权是其有专属席位——在美国这样高度商业化的国家，DMM也是非常稀有的。原因在于，DMM是有责任的，那就是在各种大型金融危机中，当流动性极差的时候，DMM还是要持续的报价，一quote两quote，一quote两quote，似爪牙，似魔鬼的步伐... ... 在流动很差的时候这是非常危险的，因为大家丢给你的都是不好的资产，比如大跌的时候，都在卖，你的Bid反复被Hit，然后又没人来hit你的Ask，浮动亏损可以非常大。那么DMM的特权呢，DMM可以获得非常高比例的rebate，也就是说，佣金返点非常高。这是对于其承担的义务的回报。

第二就是绝大多是对冲基金不是Broker，也是你一般想买股票不会去找他们报价。在外汇和债券这类市场中，有两级市场，一个是B2C市场，也就是零售市场，里面基本都是Broker-Client，而第二级就是B2B市场，都是Broker-Broker。一般来说，B2B市场的Bid Ask Spread要低一些。一个形象的例子就是，我小时候去批发书的商店买书，一个商店有本习题集没有，于是老板去隔壁家拿了一本，卖给我，最后肯定这个老板要把一部分价格还给隔壁家，我付的价格和老板付给隔壁家的价格就是B2C到B2B市场的差价。
这里投行又耍流氓了，他们有着B2C市场的接入优势，因此只要客户量够大，基本都能把自动化做市实现盈利——因为根据大数法则，一定时间内，买卖双方的交易量应该是均衡的。
那么对冲基金靠什么——靠更好的策略。对冲基金如果要做高频做市的，基本在B2B市场参与，他们不是DMM，但是也自己去报价，然后靠着对于价格走向的准确判断，来调整报价，实现拿到多数对自己有利的单，或者持有更久符合预测方向的单，来达到盈利。这种不是DMM却自发去做做市商的行为，叫做Open Market Making。
Citadel是期权自动化做市的王者，顶峰时期一年的利润可以到1 Billion（2009），而整个市场那年的利润也就是7 Billion左右。因此如果策略逆天，没有客户流，也能靠做市赚钱的。
此外，做市业务之外，对冲基金还多了很多机会。因为很多业务银行做起来不划算——比如商品。考虑一个金融类公司，不能光讨论交易策略，宏观上你一定要思考资金成本等问题，这才是投资之道在投资之外。商品这些之前银行干了很多坏事的业务（详细参加高盛的铜交易和JP的风电交易）都被监管方克以了极高的资本罚金。这是Basel III里面的规定，也就是你拿着1元的股票和1元的监管资产过夜受到的处罚是完全不同的，具体算法参见Basel对于RWA（Risk Weighted Asset）计算的细则。这一系列监管，造成了对冲基金有了大量的新业务——因为投行退出。而大量银行的人才也流向了对冲基金。
现在门径这么清晰，那么投行和对冲基金做量化交易的工作差别就很明显了——投行主要以自动化做市为中心的高频信号、客户流分析、报价博弈论等研究为主。而对冲基金主要是传统的量化Alpha、量化资产配置为主——当然还有公开市场自动化做市了。
希望可以帮助到你，祝投资愉快！

7. 为什么99%的基金经理都会输给“量化投资”

量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大。
一般而言，具备以下四个因素就是量化：
1、对海量的数据进行分析。
2、运用统计分析的方法。
3、运用计算机、甚至大型计算机作为辅助工具，进行数据存取、统计分析和策略实证测试。
4、寻找统计规律，基于大概率思想制定投资和交易策略。
以量化投资的鼻祖、华尔街传奇人物詹姆斯·西蒙斯(James Simons)为例，由其运作的大奖章基金(Medallion)在的二十年间，平均年化收益率为35%，若算上44%的收益提成，则该基金实际的年化收益率可高达60%，比同期标普500指数年均回报率高出20多个百分点，即使相较金融大鳄索罗斯和股神巴菲特的操盘表现，也要遥遥领先十几个百分点。

8. 巴菲特的基金的年收益率是多少

简单概括巴菲特的投资：1965-1994每年26.77%的增长率，1964年400万，1986年15亿，1994年230亿，2006年为450亿。后陆续捐赠慈善事业，2010年470亿，50年年均增长率为31%。

9. 私募基金的优劣

优势是极少数可以跑赢大多数理财产品或者市场指数。像美国的老虎基金,量子基金，大奖章基金都是很牛的（不过输的光光的也有很多），国外对冲风险的工具比较多,交易品种也丰富目前在国内的私募基金基本都是灵光一闪，可能前一只业绩很不错，新发私募基金的优劣

10. 量化基金的简介

目前主要介绍量化投资策略的书籍包括：
（1）《量化投资—策略与技术》，（丁鹏著/电子工业出版社/2012年01月），全书用60多个案例，介绍了各种量化策略的细节和公式以及实现方法。
（2）《高频交易》，（（美）奥尔德里奇著，谈效俊等译/2011年05月/机械工业出版社），书中阐述了高频交易的原理、系统和实现方法
（3）《积极投资组合管理》，（（美）格里纳尔德，（美）卡恩著，廖理译/2008-05-01/清华大学出版社），主要介绍如何构建一个积极的投资组合来战胜市场的方法
（4）《解读量化投资》，（忻海著/机械工业出版社/2010年01月），是一本轻松有趣的，介绍量化投资大师西蒙斯和他的大奖章基金的书籍。