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今日好文|全球对冲基金AUM排名公布!桥水基金蝉联冠军!

今日好文|全球对冲基金AUM排名公布!桥水基金蝉联冠军!

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近日,投资杂志“Pension & Investments”公布了2022年全球对冲基金榜单Top 10。与前一年相比,十家中有七家的资产管理规模有所增长。


(来源:Pension & Investment官网)


规模增长的公司,部分由业绩驱动,部分则是因为吸引了新的资金流入,部分是两大原因共同驱动。其中,桥水基金稳坐首位,而城堡投资从第9名跃升至第5名。


桥水基金蝉联冠军


自1975年成立以来,创始人Ray Dalio已执掌桥水基金(Bridgewater Associates)47年,今年的资产规模较2021年增长近20%!



桥水基金今年业绩突出,旗下的纯阿尔法(波动率12%)的策略,今年前7个月录得收益率13.98%,大幅跑赢全球对冲基金行业均值。


Ray Dalio日前在领英上发文表示,如果美国利率上升至4.5%,那么美股或再下调20%。正是由于桥水基金在本轮通胀周期中领先市场做出美国将长期处于高通胀的判断,为其资产配置奠定了基础。


城堡投资位次上升最快


与2021年相比,城堡投资(Citadel)从第9名上升至第5名,是前十大榜单中位次上升最快的机构。


城堡投资的快速上升得益于其优异的业绩。据Business Insider报道,9月份其旗舰基金Wellington multi-Strategy Fund的收益率为2.5% ,今年迄今为止的收益率约为29% 。大幅超越同行中的千禧年、德劭等旗下可比产品。


同时,城堡投资创始人Ken Griffin旗下公司Global Fixed Income fund上个月上涨1.3%,使得今年的收益率达到24%左右。受基本多空策略和量化股票策略的推动,其Tactical Trading基金9月份上涨2.4% ,今年累计涨幅达到21%。



Ken Griffin去年以26.26%的涨幅击败了他的多策略竞争对手,标志着Citadel连续第三年超过19%的年收益率。


D.E.Shaw多领域投资


D.E.Shaw 的前三大对冲基金今年实现了两位数的回报,这三只基金累计管理金额达400亿美元,约有一半投资于量化策略,其余投资用于自主策略或混合基金上。


一位量化对冲基金经理表示:“他们真的很聪明,但我从未完全理解他们。他们是那种你根本不知道他们在具体做什么,只知道它们是量化投资和自主策略(Discretionary)的混合体。”


D.E.Shaw管理着一系列策略,包括从完全由机器驱动、复杂得令人眼花缭乱的策略到手工策略等,比如不良债权(Distressed Debt))投资。


D.E.Shaw的高管强调,他们唯一不变的就是全面采用数据驱动的“量化”方法,无论是在高速套利还是投资可再生能源领域。


D.E.Shaw还在加大对计算机科学前沿领域的投资,成立了一个由《The Master Algorithm》作者、计算机科学与工程学教授Pedro Domingos领导的机器学习研究小组,并投资于一家量子计算初创公司。


几乎所有的传统投资公司都在争先恐后地聘请数据科学家、程序员和技术人员,把自己变成人与机器的混合体,蝉联冠军的桥水基金也不例外,它们的官网放出大量岗位。




从头部对冲基金的招聘要求不难看出,量化相关岗位需要的素质能力实际上可以总结为这三方面:金融背景、数学基础和编程能力。


金融知识


关于金融方面,你必须要会的知识体系包括:


◽ 宏微观经济学:了解刻画宏观经济运行的各种经济指标的含义,以及公布的时间点,频率等等,这在量化建模中非常重要,现在有很多研究所都在从宏观基本面做量化择时和经济周期预测;

◽ 证券投资学:证券投资学中给了很多常用的量价指标,当然这些也可以在别的地方去看,Python的Talib模块中基本都能实现,不用自己动手写;

◽ 会计:估值、盈利、成长等等各种因子都是基于财务指标定义的,有助于理解和挖掘新因子;

◽ 金融工程:金融工程是比较泛的说法,主要掌握各种金融产品的特点及定价方法,当然如果是做权益量化,BSM也用不到。


也包括当然还有常用的金融模型,比如Fama三因子模型,CAPM、APT定价模型,Barra多因子模型,BSM定价模型、时间序列模型等等。


数学基础


如果想从事这个行业,数学基础非常重要。如果高中就拿过什么数学金牌那非常好,有了这个奖项求职的底气也会多了一分。主要是逻辑思维能力要强,然后会一些常用的模型理论就可以了,这里给大家列出一些需要掌握的方面:


◽ 高数/数学分析、线代/高代、概率论、数理统计:本科大二以上,这些能力基本都是有的,矩阵一定要熟,比如均值方差模型和风险平价这些模型的优化部分会有矩阵的求导以及各种转置相乘;

◽ 微分方程:常微分、偏微分方程及数值解,如果要做衍生品,这些是基本功,但权益的话,不一定用得到,有时候看宏观、计量方面的文献会遇到;

◽ 数值分析:各种非线性方程的数值解法、蒙特卡洛模拟的理论以及实现,用蒙特卡洛方法模拟股价波动是金融工程课上的基本操作。


编程能力


编程方面来说,量化是一个很大的领域,不同方向有着不同的编程需求,所以也不能一概而论,但最最基本的,需要在Matlab、Python、R里面至少会一门,会用SQL取数据,会一点Vba更棒。

如果要做高频方面,还需要会C++,如果做指数,如果会SAS可能会有很大优势。关于编程方面,大家还是要先把最基本的掌握了。


除此以外,最本质的竞争力,是在满足上述三项基本功后,基于你对于市场的理解(包括基本常识、市场结构、交易策略等),所挖掘的因子对策略有促进作用并获得收益。


如果你已经具备了这些素质能力,一定要早点找实习,这是最重要的求职加分项,而且也能确定自己是否真的对这个行业感兴趣。我们为大家总结了一些正在招聘中的实习岗位,希望大家能有个参考。


Bridgewater Associates 


https://boards.greenhouse.io/bridgewater89/jobs/5830071002



白鹭资管


简历投递:[email protected]



中国互联网投资基金


简历投递:[email protected]



综合上述招聘信息,我们可以发现,不同岗位之间都有一个共同的要求,那就是Coding能力,这是通向量化的必修课。


学校开设的课程显然是不够用的,想精进自己的编程水平还需要多加练习。可以定一个目标,比如自己实现一个量化回测系统,有目标的学习能够快速的精进自己的Coding能力。


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