1994年英国皇家学会出版的期刊《自然科学会报》上刊登了一篇题目为“用数学模型赚钱”的论文。

 

    作者是伦敦的一名年轻交易员David Harding。这位剑桥物理系毕业生认为，可以使用科学来识别和利用金融市场的低效，并希望通过这篇论文来阐述投资研究领域的“智力前沿”。

 

    在其后的岁月里，正是通过将这一初始想法付诸实施，他成为了欧洲顶尖的金融家。

 

    1997年他创建了对冲基金元盛资产（Winton Capital），在实验科学研究的基础上开展大量的投资业务。公司从2008年开始迅速扩大，并有着其良好的名声和回报表现。如今，元盛资产管理着320亿美元的资产。

 

    如最初的那篇论文题目所示，这一切依靠的是通过数学和科学方法来预测市场的变动——一条与众不同的道路。

 

    在论文里，他曾写道：传统银行和经纪人通过交易赚钱的方式具有“卖菜的全部智慧纯度” （all the intellectual purity of selling vegetables）。除了向客户收取费用外，其他方式还包括，利用不同市场上金融工具的微小价格差异来套利，以及加价销售复杂的金融衍生品。

 

    Harding的赚钱方式却不同。据英国《金融时报》报道，近日Harding谈到元盛的投资策略，表示这是基于利用科学方法从嘈杂的市场数据中提炼出有意义的东西。

 

    我们不去假设市场应该如何工作，而是使用先进的统计技术来寻找庞大数据中出现的模式，并且所有投资策略都将基于对经验证据的分析上。

 

    我们以科学实验的方式进行研究：收集和组织数据，进行观察，提出假设，然后根据经验证据测试这些假设。

 

    他看中所涉及投资的广度和数量，要求涵盖债券、股票、货币、商品和市场指数。其目的是可以利用大量较弱的预测信号。

 

    我不期望在数据和市场价格之间发现任何强有力的联系。虽然听起来可能是违反直觉的，但是若存在这样的联系，那么别人将会利用它。弱联系才是我们竞争优势所在。

 

    这种研究是一个永无止境的过程。因为预测工具会随着市场变化而失去效用，需要不断地开发新的工具。

 

    Harding曾在元盛资产的公司招聘宣传视频中说道：“这里很少有人是金融或经济学博士。”而公司的招聘主要针对的是科学专业的毕业生，以打造一个强大的量化投资团队。

 

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