《财经》记者 陆玲 秦嘉敏/文 王东/编辑

在自动买卖式微的当下，传统对冲基金饱受业绩下滑的困扰。但是，一家依赖大数据和人工智能的量化对冲基金却异军突起，它就是Two Sigma Advisers。截至目前，Two Sigma的资金管理规模打破520亿美元大关，一举成为全球最大的量化对冲基金。

“其实，我们不想管理太多的资本。”

Two Sigma CEO Nobel近日在承受《财经》记者采访时表示。公司的定位就是成为一家顶级的阿尔法提供商，公司会从多个层面关注阿尔法（α，指股票绝对指数的超额收益）的生成。“零碎性的办法和才能自律的准绳协助我们完成波动的、突出的报答。我们战略中的才能是无限的。”

在美国市场上衰亡的量化 投资 趋向在过来15年中扩展到了全球的多个市场。Two Sigma明天在全球40多个市场展开买卖，涵盖期货、外汇、期权以及各种衍生品。

Two Sigma公司由著名量化投资人大卫·肖恩（D.E. Shaw）的师傅约翰·欧文德克（John Overdeck）和大卫·西格尔（David Siegel）于2001年创建。西格尔曾说，“人类投资经理再也无法击败电脑的时代终将到来。”

如今，Two Sigma称本人为技术公司，目前公司大约有1400名员工，有三分之二的员工从事研发、工程和 科技 任务。“我们招募的员工比起传统的投资经理或华尔街公司有很大的不同。”

AI技术在投资范畴的使用蔚然成风。Nobel以为，以后市场有很多炒作的成分。“广义上的人工智能在过来五年中获得了日新月异的开展。但人工智能并不擅长的，或许说我们还远远没有完成的是‘普通智力’。我们以为，应该应用详细的人工智能技术去处理某个详细的成绩。”

关于中国市场Two Sigma异样关注已久。“这是一个宏大的市场，拥有庞大的投资人群、海量的数据。我们从2005年就开端在中国停止买卖了。随着市场向外资开放，我们也在察看参加这个市场的时机。”Nobel表示。

数据导向

《财经》： Two Sigma近年来开展迅速，亦获得不俗的成果。能否从您的角度谈谈公司迅速开展的缘由是什么？

Nobel： Two Sigma成立于2001年，两位开创人有一个十分复杂但很重要的愿景，那就是科技可以改动世界的任何一个行业，尤其是与信息相关的行业。现实上，每个行业都因计算机才能和数据爆炸的迅猛开展而面目一新， 金融 与投资管理没有理由不遭到影响。但在这一范畴，实践的停顿不断十分迟缓。

当他们方案成立Two Sigma的时分，美国股票市场正在发作着宏大的变化，比方十进制报价，市场电子化、全球化等。计算机才能的井喷式增长也助推了信息时代的开展。因而他们希望创建一家异乎寻常的公司，也就是一家以数据为导向的技术公司。

如今我们称本人为技术公司，有三分之二的员工从事研发、工程和科技任务，所以我们招募的员工比起传统的投资经理或华尔街公司有很大的不同。我们很侥幸，以上我们在美国市场上衰亡的种种趋向扩展到了全球的多个市场。明天我们在全球40多个市场展开买卖，涵盖期货、外汇、期权以及各种衍生品。

我们的目的是成为一家顶级的阿尔法提供商（α，指股票绝对指数的超额收益）。零碎性的办法和自律才能的准绳协助我们满足客户需求。公司会从多个层面关注阿尔法的生成。阿尔法十分稀缺，这也意味着我们战略依据事先的研讨效果所能无效管理的资产规模是有下限的,我们的自律才能使我们不愿管理太多的资本。

《财经》： 在投资战略与投资作风上，Two Sigma与传统的量化对冲基金有什么不同？

Nobel： 当今社会信息正在井喷式地增长，让一团体吸收全部信息简直是不能够的。同时相较于50年前，每条信息在相反的工夫内的价值曾经不如以往。你需求搜集海量的巨大的信息，需求迷信的计算才能来了解一切这些信息。当你汇总足够多的多元信息时，你的决策将愈加明智。所以我们的理念就是投资要立足信息时代，从信息中获取洞见。

假如可以开发一套片面的办法去审视人所看到的一切，不只仅是新闻，还包括根底信息、报告、事情，甚至券商的心情，那么你的任务就具有发明性了。我们有成百上千个模型，每一个都像一个剖析师。我们采用的办法与传统意义的投资经理十分类似，只不过我们不需求人来做这些任务，只需将这些剖析办法编入算法即可。

明天，技术曾经十分先进。你可以使用多种人工智能技术和统计办法来获取海量数据，不带有任何成见。我们会提出假定，然后对假定停止测试，并且以一种十分客观的、以数据导向的办法停止学习。我们的投资战略是从360度视角来片面地预测市场价钱。你可以采用一种十分客观的数学办法，树立一个多元的投资组合，让风险管理参与到投资的每一个环节，我们会应用技术将基金经理计算的很多函数自动化、零碎化。

我们搭建了一个平台体系，来开发权益市场战略和微观战略产品。从多个层面关注alpha的生成。Alpha十分稀缺。这也意味着我们战略中的才能是无限的，而在限制本身才能方面我们也是十分自律的，由于我们不想管理太多的资本。那假如这样要到达业绩目标就比拟困难。

《财经》： 能否复杂引见一下你们的模型算法？这是你们的中心竞争力？

Nobel： 目前，Two Sigma拥有大约1400名员工，其中有三分之二的人专门从事模型的研发。他们围绕四品种型的信息开发买卖算法：技术信息，例如股票成交量；基于事情的信息，例如信贷机构的举动、公司并购等；根本面数据，例如公司的财务报表；经纪人的第一手调查，以权衡市场心情。

Alpha capture是其中的一个案例。这个最“年老”的模型也曾经有11岁了，它的中心战略就是倾听券商的声响。“我们没有传统意义上的投资组合经理或剖析员，于是专门开发了一项技术，目前2000多个券商的金融专业人员停止了装置，每天从世界各地上千个金融专业销售人员那里取得投资建议，从中我们可以理解到市场心情以及销售端有价值的信息。”Nobel引见。

我们有很少数据集，这只是我们的其中一个专利，是我们本人创立的零碎。同时，我们还有其他的数据集。在过来的17年，我们从本人的买卖活动中学到了很多，这使得我们的买卖做得更好。

我们有成百上千个模型，每一个都像一个剖析师。我们采用的办法与传统意义的投资经理十分类似，只不过我们不需求人来做这些任务，只需将这些剖析办法编入算法即可。我们没有投资组合经理，但有顺序优化员来树立投资组合，并停止风险的实时管控。

合理借助人工智能

《财经》： 在控制风险和寻求超额收益方面有哪些思绪？

Nobel： 经过一种缜密的方式来构建十分多元化的均衡的投资组合，躲避局部风险，思索买卖本钱和活动性，树立一个十分均衡、波动的投资组合，在组合中充沛思索风控。而对传统的自主基金投资管理来讲，它们是不同的运作形式。

比方一个剖析师有一个想法，也许有一个很好的想法，做了很长工夫的调研，做了一个投资产品，并将它汇报给经理，经理想要把这个产品参加到投资组合中。这时，能够风险经理看了后指出，石油范畴风险太大，或许某个范畴风险太大。随后，投资组合经理又说，那好吧，我们停止一下调整。而在一个零碎性的办法中，风险管理流程与投资组合的树立简直坚持同步。

《财经》： 越来越多的投资机构开端拥抱人工智能。如何对待将来AI在投资范畴的使用？

Nobel： 以后市场有很多炒作的成分。人工智能如今是个盛行话题。我们的开创人之一就是人工智能背景出身，我们一直有这样的思想形式。十年前或许这个话题还无人问津。而如今风行起来，每团体都在议论人工智能。比方你去买一个洗衣机，厂家会说这是一个智能洗衣机，但其实并非如此。我们应该慎重一些。

广义上的人工智能在过来五年中获得了日新月异的开展。由于在计算才能、数据可取得性方面所获得的打破，广义上的人工智能获得了宏大的提高。明天， 手机 的语音辨认曾经成为了一个牢靠的功用。自然言语处置零碎变得越来越准确。机器视觉已成为理想。五年前专家无法处理的成绩如今都能处理了，比方自动驾驶。

但人工智能并不擅长的，或许说我们还远远没有完成的是“通用智力”。也就是说，在变换运用场景之下仍然可以自行调整，这个是普通人甚至是儿童都可以做到的，明天人工智能还没无为此做好预备。因此我以为，应该应用详细的人工智能技术去处理某个详细的成绩，并且要让人对背景停止剖析，这是十分重要的。

《财经》： 关于一家对冲基金来说，人们会觉得1400名员工的规模十分庞大。Two Sigma如何对待投资中技术和人力的关系？

Nobel： 我们在数据、技术和人力资本方面都停止了投资。我们置信成功来源于这三个方面的结合，这才干让我们制定出迷信的投资战略。有人以为，将来进入人工智能时代，就不需求人了。现实并非如此。

假如你不加考虑天时用机器学习来处置数据，是很风险的。你能够会生成十分可疑的形式，或许预测出一些站不住脚的因果关系。人的重要性就在于，可以理解投资背景，设置相应的限制。在非正常环境中的风险管控方面，人类的角色是至关重要的，需求人的适时干涉，降低风险，掌控全局，好像机舱中的驾驶员一样。

关于对冲基金来讲，人们会觉得雇佣1400人太多了。但是假如你转念一想，我们也是一家科技公司。1400团体外面大约有三分之二都是研发人员，其中大约有600人都是跟工程相关的，次要是软件工程师。人才的竞争来自技术公司和很多行业，大家都会争抢迷信家、工程师或量化剖析师。但我们并没有与华尔街的公司争夺人才。我们是在与一切具有迷信运营理念的公司抢夺人才。

《财经》： 近期中国政府推出了一系列超预期的金融对外开放政策。关于中国市场Two Sigma有怎样的规划？

Nobel： 我对中国的监管机构和政府在对外开放以及约请国外的公司方面所表现出来的承诺、举动及其速度印象深入。这十分鼓舞人心。

这是一个宏大的市场，也是世界上第二大市场，我们投资中国的公司很多年了。

这个市场有众多的人才，拥有庞大的投资人群。随着金融市场向外资开放，假如我们参加到这个市场中，我们就有宏大的时机来应用我们的专业知识以及我们在本地的才能。