对冲基金巨头Two Sigma自爆创始人不和，速速围观！

稳坐全球Top10的对冲基金巨头Two Sigma竟然自爆创始人不和？！

华尔街日报6月20日报道，据知情人士爆料，Two Sigma的两位联合创始人，David Siegel和John Overdeck，两位联合创始人在公司的发展方向、继任计划等问题上产生了巨大的分歧。

有多严重呢？到了Two Sigma认为有必要在3月31日向美国证券交易委员会提交的证券备案中披露此事的程度。

图源华尔街日报官网

文件显示，Two Sigma正经历“各种管理和治理挑战”，管理委员会“无法就若干议题达成一致”。这包括“界定一系列高管的角色、权限和责任，包括管理委员会成员的各种角色”，以及“各种团队的组织设计和管理结构”和“继任计划”，以及其他分歧。

图源Two Sigma文件

在证券备案的文件里披露创始人不合，并把此事列为重大风险，在投资界几乎闻所未闻，堪称史无前例。“我从未见过这样的事情，”为对冲基金提供咨询服务的 Kleinberg Kaplan 律师事务所合伙人杰米·纳什(Jamie Nash)说道，“创始人之间有分歧并不罕见，但我从未听说过做出此类披露的。”

即便如此，Two Sigma 的业绩仍然强劲。没有迹象表明有投资者因此撤资，而且Two Sigma仍在盈利。

数据源超过1万个、各种设备上的CPU超过33.5万个、数据库容量高达2000TB、资金管理规模超过600亿美元......这正是从事高频交易的对冲基金公司Two sigma的真实写照。

这位量化对冲王者，究竟是何方神圣？

Two Sigma Investment由David Siegel，John Overdeck和Mark Pickard（已退休）于2001年共同创立。David Siegel和John Overdeck均为德邵基金（D.E. Shaw）前员工。

根据Two Sigma的说法，其名称代表了Sigma一词的两种不同含义。小写的Sigma“σ”代表着一项投资的波动性和超额回报，而大写的Sigma“Σ”是求和的意思。

这位量化王者与传统量化基金的区别体现在诸多方面。

Two Sigma认为，自己并非典型的投资机构，而是同时遵循技术创新原则和投资管理原则的一家公司。自创始之日起，Two Sigma就十分强调机器学习和分布式运算的运用，而基金内部的人员构成也凸显出对技术的重视。

在Two Sigma，超过半数的员工没有金融背景。大部分员工是从麻省理工学院、卡耐基-梅隆大学以及加州理工学院等院校的计算机科学、数学和工程专业毕业生中直接选聘的。

在公司官网上，Two Sigma这样给自己下了定义:“我们全球超过1500名员工都相信科学方法是最佳的投资方式。用信息支撑理念。用重复试验来优化。”这就是Two Sigma。

Two Sigma大肆扩张的背景是计算机化投资(computerized investing)浪潮的兴起。在这股浪潮中，对金融知之甚少的科学家和工程师试着借助强大的算力从新闻和数据中寻找线索，从而实现对证券价格走势的预测。

《华尔街日报》指出，这种方式也被称为量化投资，但与传统量化投资方式并不相同，尤其是在实践中。传统量化通过编程来押注证券价格之间的统计学关系，并不十分关心真实世界的信息。而新型量化投资的目的是，借助比人类更聪明、更快速的算法来过滤全球信息，发现pattern并做出交易决策，从而打败人工选股。

具体到Two Sigma，量化策略是这样运行的：

以某只大型零售商的股票为例，在决定如何交易这只股票时，Two Sigma的科学家和数学家们会设计出几十种与这只股票相关的计算机交易模型。

其中一只模型将自动阅读分析师的研报，通过分析师对该零售商的看法来确立模型，这比较像是人类交易员的做法。另一只模型则会在Twitter上寻找蛛丝马迹：它可能会确定一个模式（例如发推文表达抱怨的客户数量增长），并将该模式与另一个模式（例如数据显示到店消费的人数下降）相关联。

其他算法则会完成传统的人类投资者会完成的任务，例如监测股价何时突破200日均线，或公司管理层有没有买入或者卖出本公司股票等。

每一种模型都会生成一个交易建议，之后特定的算法会按照每一种模型的历史表现和其他因素来赋予每一条建议以不同的权重。再然后，风险管理算法会再次检查交易建议，确保该建议不会使基金对该股票或该行业的敞口过大。最终，执行系统会自动进行交易。

科学家们可能会花上数周来优化一个模型。而一旦该模型完成优化并交给计算机，真正的运行时间可能只需数秒或更短。

Two Sigma联合创始人David Siegel称，大部分投资经理都或多或少仍然按照几十年前的方式工作，即用自己的头脑来做出投资决策。而Two Sigma的系统是人工智能的，“代表了投资管理的未来”。

这种量化投资模式的背后是海量数据和庞大算力的支撑。Two Sigma有超过1万个数据源；335000个CPU，内存高达2000TB，每秒钟可进行10兆次计算。

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