开普勒金融管理有限公司于1992年被文艺复兴收购。公司的创始人费雷在随后的12年中，是文艺复兴的董事总经理、执行委员会的成员和管理委员会的成员，全面负责文艺复兴的研究和产品开发。
怎么查自己的ip所以要说谁最知道该公司最核心的秘密，除了西蒙斯之外，弗雷紧随其后。费雷在自己的简历里一个个列出了他在文艺复兴的成就，因此我们可以从中看出不少文艺复兴的模型发展状况，尤其是大奖章基金的发展史上的一些里程碑：
5.1 组建利率研究部
开发风险控制和利率标价方法，使用以预测性为主和以市场性为主的利率模型。文艺复兴很可能是通过判断利率的短期走势（“预测性”的模型）来买卖相关产品。“风险控制”部分指的是总仓位的控制、多空的控制、各种部位相对大小和绝对大小的控制、各种止损措施，等等。
5.2 开发、实施、营销和管理了文艺复兴使用新模型的一档基金：“量股策略”（Equimetrics）
张伦硕整容前后这档基金使用长期投资策略，低风险，股市中性（股票做多和做空的数量大致相等，所以跟大市波动的相关性不大。）。文艺复兴原有的投资人主要是“高净值客户”（也就是通常所说的富人）。
我们知道量股策略是从1999年4月开始运行的，它从1500只流动性比较强的股票或者优先股中由模型挑选出大约1000只股票，可能是做空，也可能是做多，整个投资组合的剩余风险（多的仓位减去空的仓位）通过使用股票指数期货来对冲。任何单一股票的权重都不超过整个组合的5%。
这个策略的交易速度不是很快，每年的换手率在1~3倍之间，杠杆也只有2~3倍。量股策略应该算是股票多空策略的一种，但是交易的频率比通常的多空策略要稍微低一些，它是下面将要说到的统计套利策略的慢速版本。
西蒙斯在谈起量股策略基金的时候说：“他们选股的模型也是在数据堆里面寻重复性的规律，然后他们问自己：这些规律和市场运作、投资人的心理能不能挂上钩？如果能的话他们就按照新的规律改变选股的策略。”
西蒙斯致投资者的信中他提到了“基本系统”，这个基本系统就是该是在量股策略的基础上演变出来的。西蒙斯通过模型的运算，挑出两组股票来，分别做多和做空，做多的部分是整个基金值的170%左右，做空的部分是70%，两者加起来，整个基金的股票净值接近100%。通过模型的仔细挑选，西蒙斯认为这个基本系统能够和标准普尔500指数的回报相当，也就是能够匹配大市的回报，但是因为有多有空的原因，基本系统的风险只有大市的2/3。
5.3 风险管理模型的建立
费雷还为文艺复兴的风险管理系统，用于当时只有6000万美元的期货和债券基金。在模型提出之前，平均回报为26%，提出之后，1991年回报为34%，1992年为39%，1993年为39%，1994年为71%，1995年为33%，1996年为32%。同期基金规模增加到8.8亿美元。风险管理模型是人们看量化基金的时候容易忽略的一个方面，人们通常只是关注模型是如何选股、如何预测的。
其实军功章的另一半在貌不压人的风险管理模型里面：什么价位给某个仓位止损，投资组合出现何种亏损时给整个投资组合降低杠杆或者止损，各种模型的权重如何分配、如何调
整，整个投资组合的杠杆如何调整，等等。这都会直接影响到基金的回报和风险，但是也常常被人忽略。
5.4 总结下关于大奖章的秘密
1交易策略以短线操作为主。
2通过统计信息分析方法来判断外汇和债券短期的价格变化，尤其关注过激反应的一类。在这个基础上加入了风险控制模型。之后又引入了统计套利，开始交易大量股票。
3继续引入其他模型，分析像现价交易指令表这样的不太常用的数据来源。使用“每笔交易数据库”（记录每一笔交易的价格变化，而不是每分钟的价格变化）；很可能使用限价指令表之类别人比较少用的数据进行分析。
4模型用的不是很高深的数学，但是使用语音识别的分析方法来分析数据，很可能是统计信息论（伯乐坎普是专家）、最大熵（德拉·皮耶特拉兄弟是专家）及隐含马尔可夫模型（帕特森是专家）。而且使用不止一个交易模型获取信号；交易模型不断变化。
5不用华尔街的专家，雇用研究人员看重科学和电脑背景。电脑和其他交易科技的运用对公司的成功是非常关键的，这家投资公司的名字里面有“科技”两个字就是线索。
6对交易工具的流动性问题的考虑占很重要的位置。
西蒙斯有一次把他的投资策略和巴菲特的相比较，他说大奖章的投资有点儿像科罗拉多州的粗放型农耕：中间架一个喷灌，然后四周是一大圈的麦地，随便拔一个麦穗儿可能长得并不怎么样，但是大部分都还长得不错，靠数量、靠概率取胜。而巴菲特的投资方式更像密集型农耕，种的不多，每一个麦穗儿都很重要。他说：“我们的投资方法正好是两个极端。”
曾经是西蒙斯手下的几个前文艺复兴的成员总是告诫人们：“也许西蒙斯的秘密武器并不是他的秘密公式，而在于其他方面。”
伯乐坎普就很直接地说过：“我一直都认为文艺复兴的成功秘密是它从不雇用工商管理硕士。”他觉得这些从工商管名校出来的学生受到的都是同样的教育，接受的都是同样的价值观，采取的也都是同样的投资手段，所以他们在金融市场上就像一羊，总要聚在一起，那样要是能有好的投资回报才怪。
很多著名的投资管理人都有这种看法，彼得·林奇在他的两本关于如何选股和投资基金打败华尔街的畅销书里面多次提到这个问题，认为即便是对金融一知半解的散户投资人也有机会打败满口术语、天天盯着电脑的专家，就是因为专家总是想着如何避免在同行评比中丢人，所以专家一般都扎堆儿。和许多成功的投资人一样，西蒙斯做事也不扎堆儿。
大奖章基金当然是量化到牙齿的基金。在量化基金的运作中，电脑模型收集大量的历史数据，然后从这些数据中寻规律，这些规律一般用数学公式来表述，叫模型。地板砖排名
郑凯个人资料简介但这并不是说人完全是机器的奴隶。不管多么复杂的电脑模型，都是需要人去设计、编程、维护和控制的。
连西蒙斯自己都说，没有一个长期不变能赚钱的模型，所以，模型必须要不断更新，这也完全是通过人来完成的。文艺复兴的科学家整天都在寻可能重复的规律，他们的研究对象是浩如烟海的金融数据。西蒙斯的公司在完成这项任务的时候用的是大批的数学家、统计学家、物理学家、语音识别专家，可以这样说，他们采取的寻、比较、确定新的模型的方法在很大程度上借鉴了自然科学、工程科学的方法。换句话说，更多情况下，用实验来测试，让数字去说话。
他的投资模型所用的数学有多么高深，他的研究人员所需要的数学水平有多好呢？
西蒙斯透露，其实有些算法的代码才只有一两行。并没有想像当中那么复杂。有些甚至就是传统的技术交易思路，但是依然有效。
农村做什么挣钱西蒙斯介绍说：“数学和其他科学其实很不同。数学要靠直觉，但是直觉对于凭试验来论证的其他自然科学来说并不是最关键的。在其他自然科学中，虽说直觉仍然重要，但是猜测和假设更加重要，设计合理的试验（来验证或者推倒猜测和假设）也是重要的。跟纯数学相比，其他自然科学可能涉及的面更加广，但不是那么深。在文艺复兴，我们用的数学工具也挺复杂的，但是高深就谈不上了，不过我们用的统计学技巧就可能非常复杂。我所需要的研究人员的确要懂得一定的数学，这样他能很熟练地使用我们所用的各种研究工具。但是更重要的是他应该对事情的根源很好奇，富有想象力，而且有恒心去揭示这些根源。”
这段话是很值得那些立志在量化投资研究领域钻研的人深思的。
要想加入这个文艺复兴的“梦之队”，你可以不懂任何金融和投资，但是你不能不懂科学，每个新的员工候选人必须要在全公司员工面前讲解他的科学研究成果，这通常是和金融毫
无关系的课题。很多科学家到了文艺复兴之后仍然从事跟他们过去的研究类似的工作，过去他们也许研究的是人的语音，或者基因，或者流动的液体，现在研究的数据是股票价格，所用的工具没有什么不同，工作单位的氛围也和大学或者科研机构相似。他们能看到自己的工资、奖金和投资的价值在飞速增长，但是很多人对金融仍然是一无所知。
发布评论