Two Sigma不是一家典型意義上的投資公(gōng)司。它遵循技(jì )術與創新(xīn)的原則，在機器學(xué)習、分(fēn)布式計算的引領下進行決策。2001年成立的它始終在投資之外研發最新(xīn)的技(jì )術，用(yòng)以做出更好的決策。
截至去年10月，Two Sigma的資金管理(lǐ)規模突破500億美元大關，超過德(dé)邵基金DE Shaw（450億美元），與文(wén)藝複興基金Renaissance（略高于500億美元）并列成為(wèi)全球最大的量化對沖基金。
Two Sigma Investment成立于2001年，由David Siegel，John Overdeck和Mark Pickard（已退休）共同成立。其中(zhōng)，David Siegel和John Overdeck均曾在德(dé)邵基金（D.E.Shaw）任職。Two Sigma的名(míng)稱代表了Sigma一詞的兩種不同含義。小(xiǎo)寫的Sigma“σ”代表一項投資的波動性和超額回報，而大寫的Sigma“Σ”是求和的意思。
John Overdeck是一名(míng)數學(xué)天才，16歲時獲得國(guó)際數學(xué)奧林匹克競賽銀牌，同年便被斯坦福大學(xué)錄取并最終獲得數學(xué)學(xué)士學(xué)位和統計學(xué)碩士學(xué)位。1992年，剛剛畢業的Overdeck進入德(dé)邵基金（D.E. Shaw），該公(gōng)司的創始人就是量化對沖基金行業的億萬富翁、計算機科(kē)學(xué)家David Elliot Shaw。John Overdeck在德(dé)邵基金一直做到負責風險管理(lǐ)部門的董事總經理(lǐ)，1999年跳槽至亞馬遜。2001年，Overdeck重返華爾街(jiē)，與德(dé)邵基金另一名(míng)前雇員David Siegel一起創建了Two Sigma，如今二人身價都已經超過30億美元，并于2016年跻身福布斯美國(guó)400富豪榜。
David Siegel對數學(xué)的狂熱一點不遜于John Overdeck，他(tā)是傳統意義上的計算機極客，獲得了麻省理(lǐ)工(gōng)學(xué)院的計算機科(kē)學(xué)博士學(xué)位，專長(cháng)是人工(gōng)智能(néng)，在成立Two Sigma之前曾經效力于億萬富翁保羅·都铎·瓊斯的對沖基金“都铎投資”，而都铎投資是Two Sigma成立時的主要投資人，并為(wèi)新(xīn)生的Two Sigma提供了至關重要的免費辦(bàn)公(gōng)場所。
憑着對數學(xué)的狂熱膜拜，這兩個人掌管下的Two Sigma聘用(yòng)了大量的天才級分(fēn)析師。在Two Sigma，72%的員工(gōng)沒有(yǒu)金融背景，大部分(fēn)員工(gōng)是從麻省理(lǐ)工(gōng)學(xué)院、卡耐基-梅隆大學(xué)以及加州理(lǐ)工(gōng)學(xué)院等院校的計算機科(kē)學(xué)、數學(xué)和工(gōng)程專業畢業生中(zhōng)直接選聘的。超過1200名(míng)員工(gōng)中(zhōng)，三分(fēn)之二在從事研發工(gōng)作(zuò)。此外，作(zuò)為(wèi)一家技(jì )術驅動的對沖基金，Two Sigma在IT方面的投入非常高，公(gōng)司擁有(yǒu)335000個以上CPU，CPU的内存總和超過2000TB；目前公(gōng)司存儲的數據 大小(xiǎo)在42PB（1PB=1024TB）以上并且在不斷增長(cháng)，數據來源包括公(gōng)開和非公(gōng)開共有(yǒu)10000個以上。通過超級計算機收集并分(fēn)析海量數據，試圖據此找出能(néng)夠用(yòng)來預測股票及其他(tā)證券價格走勢的模型。
從投資策略來看，Two Sigma的投資策略主要有(yǒu)：基于統計學(xué)的策略、封閉式基金套利、基本面驅動策略、事件驅動策略、多(duō)空策略、波動率套利和交易策略、結構化信用(yòng)交易策略等等。總體(tǐ)而言，Two Sigma主要使用(yòng)量化數學(xué)模型來執行以上策略。量化數學(xué)模型依靠曆史數據和其他(tā)金融數據推斷出資産(chǎn)潛在的模式；高性能(néng)的計算機則是具(jù)體(tǐ)執行這些公(gōng)式和模型，并産(chǎn)生買賣的信号。公(gōng)司采用(yòng)的策略複雜度較高，依賴于大量實時以及曆史數據的量化分(fēn)析，從而發現定價不一緻、市場無效和異常的投資機會。此外，Two Sigma同樣也會應用(yòng)基于内外部分(fēn)析師的基本面研究的策略，以及結合主觀和量化的策略。
例如在決定如何交易一隻股票時，Two Sigma的科(kē)學(xué)家和數學(xué)家會設計出幾十種與這隻股票相關的計算機交易模型。其中(zhōng)一隻模型将自動閱讀分(fēn)析師的研報，通過分(fēn)析師對該零售商(shāng)的看法來确立模型，這比較像是人類交易員的做法。另一隻模型則會在Twitter上尋找蛛絲馬迹：它可(kě)能(néng)會确定一個模式（例如發推文(wén)表達抱怨的客戶數量增長(cháng)），并将該模式與另一個模式（例如數據顯示到店(diàn)消費的人數下降）相關聯。其他(tā)算法則會完成傳統的人類投資者會完成的任務(wù)，例如監測股價何時突破200日均線(xiàn)，或公(gōng)司管理(lǐ)層有(yǒu)沒有(yǒu)買入或者賣出本公(gōng)司股票等。每一種模型都會生成一個交易建議，之後特定的算法會按照每一種模型的曆史表現和其他(tā)因素來賦予每一條建議以不同的權重。再然後，風險管理(lǐ)算法會再次檢查交易建議，确保該建議不會使基金對該股票或該行業的敞口過大。最終，執行系統會自動進行交易。
Two Sigma聯合創始人David Siegel稱，大部分(fēn)投資經理(lǐ)都或多(duō)或少仍然按照幾十年前的方式工(gōng)作(zuò)，即用(yòng)自己的頭腦來做出投資決策。而Two Sigma的系統是人工(gōng)智能(néng)的，“代表了投資管理(lǐ)的未來”。
Two Sigma旗下比較知名(míng)的旗艦産(chǎn)品包括Two Sigma Compass Fund、Two Sigma Eclipse Fund 、Two Sigma Spectrum Fund。其中(zhōng)Compass基金是專注于期貨市場的趨勢跟蹤策略産(chǎn)品，規模為(wèi)60億美元，自2005年成立以來的年化回報率為(wèi)14.96%，其中(zhōng)2014年高達25.6%。而Eclipse和Spectrum基金成立時間較早，專注于交易全球範圍内的股票，自2004年以來，Two Sigma旗艦基金Spectrum在扣除傭金之後的年化回報率達到9.4%。
以上就是Two Sigma的曆史及其投資策略和業績的介紹，希望大家通過這篇文(wén)章能(néng)夠對量化對沖基金的代表之一——Two Sigma有(yǒu)所了解，同時也豐富了自己對于量化投資基金的認知。大家有(yǒu)意見可(kě)以在下面留言拍磚，覺得文(wén)章不錯請多(duō)多(duō)點贊轉發，同時歡迎關注我們的公(gōng)衆号，敬請期待下一篇。本期介紹到這裏，共同期待下一個知名(míng)量化對沖基金的故事。
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