如果你在1988年投给巴菲特一块钱，三十年后一块钱能变成一百五十块。
如果这一块钱当时投给一家叫大奖章的基金，三十年后会变成四万块。
平均每年的费前收益率百分之六十六，年化收益百分之三十九……
那个吊打巴菲特和索罗斯的人，就是詹姆斯·西蒙斯。
西蒙斯38年出生，20岁从麻省理工数学系毕业，23岁就获得加州伯克利分校的数学博士。25岁同时被麻省理工和牛津大学聘用为数学系导师。
因为惊饶数学赋，被老美中情局的选郑辞去教职，于64到68四年间在cIA，进行毛子间谍网通讯密码的破解工作……
在西蒙斯入职前的十年中，老美通讯密码领域一直不敌毛子。因此中情局决定大量启用新人，来尝试新的破解手段。
在这个大背景下，西蒙斯学会了怎么样通过建立数学模型，来分析毫不关联的海量信息，并与一群顶级数学家们，共同开发出一套高效的快速数据分析模型。
cIA利用这套模型，成功瓦解了克格勃间谍的加密通讯网络。
可能是因为不会拍马屁，也可能是性格使然，分析模型功成后不久，因为跟上司吵了一架，西蒙斯被开除了。
离开cIA后，他去了石溪大学继续教学。并用了十年的时间，为学校建立起数学系。还与陈省身共同提出 “陈-西蒙斯理论”，获得了几何学届的最高奖项之一维布伦奖……
石溪大学位于纽约长岛北岸。
在当时……应该不止是当时，也不止是石溪大学，很多学生最大的憧憬，就是毕业后去六十英里外的曼哈顿工作，或是去那里当老板。
准确的，是去曼哈顿区从百老汇路延伸到东河的一条街道——华尔街。
时年四十岁的西蒙斯，听多了一夜暴富的华尔街神话，不由得也生出了兴趣。
随着一番了解，他发现影响金融的因素太多了。
刮风下雨、政治军事、国际大势，任何一丝风吹草动，都会作用于股票和期货的曲线上。
而所有抛开表象，所有的一切其实都可以用数学的思维来理解。甚至可以，所谓的金融，其实就是数学游戏。与他在中情局工作时破解毛子密码，有很大的相似之处。
比如庄家操控股价时用来迷惑散户的那些手段，与间谍传输消息时抛出的误导信息，逻辑上完全相同。
按照这个思路，如果执着于金融数据表象，等同于掉进了毛子间谍的陷阱……
随着对金融市场研究的深入，西蒙越发印证了自己的判断。于是在78年四月，辞去了石溪大学的职务，在华尔街成立了一家名为monemetrics的基金公司，还服中情局的同事纳伦德·鲍姆入伙。
纳伦德·鲍姆是一名顶尖数学家和数据处理专家。
他探索出的鲍姆-韦尔奇算法，也叫广义向前向后算法，是后世许多大数据模型在实践得以运用的核心算法之一。
比如，语音识别技术和搜索引擎的联想功能。
广义向前向后算法
最精彩之处，是可以直接分析完全陌生的行业数据。
就像一个人，即便完全不懂足球比赛的规则，但只要了解一些历史赛事和选手状态的资料，就能对下一场比赛的结果做出预测。
其底层逻辑，相当于利用已知的温度、湿度和风向等数据，通过数学模型运算来预测明的气。
相比之下传统操作员，相当于一个上了岁数的老人……呃，也可能是中年人，忽然感觉到关节难受，便根据经验判断明会下雨。白了就是经验主义。
鲍姆-韦尔奇算法在后世应用非常广，几乎是每个码农的必修课。但在当下，还是monemetrics基金的秘密武器。
二人以该算法为核心，加上在cIA工作期间的技术和经验累积，monemetrics公司几乎可以用闭着眼赚钱来形容。
去年年底英镑不有过一段时间的强势上涨嘛。
西蒙斯和鲍姆完全没有关注任何金融数据和财务报表，也没有雇佣金融分析师，市场预测师之类的专业人士，甚至从头至尾连戴英那边发生了什么都不知道，只单纯依靠算法给出的预期，就毫不费力的赚了几万美元。
听着不是很多是吧？
二人眼下的盈利逻辑虽然赚钱，算法的完善程度和计算机处理速度，都还只处于很初级的阶段，交易策略十分稳健。不会做高风险高收益的高杠杆操作。
正常点的投资基金也都是这样的。追求的稳健的收益率，不是一夜暴富。
monemetrics公司要等到87年，另一名数学家和一名程序员加入，并引入量化交易的概念后，才开始真正的发力……
老子怎么的来着？
常在河边走哪有不湿鞋。
去年年底到今年年初，黄金价格经历了一轮史无前例的暴涨后，在随后两个多月里价格几乎腰斩。过程起来就一句话，实际上中间的波折十分剧烈。
80年一月的尖峰和断崖式下落
主要是没人想到会跌的那么狠，太多人和机构在下落过程中伺机进场抄底，也不乏利用波幅做短线获利的人。
那些不重要。
重要的是，在其中一轮跌涨跌的过程中，金价接近波峰时，算法并没有给出卖出预测。对算法绝对自信的西蒙斯，完全没有犹豫的选择继续持仓……
期货交易在进入下降通道后，很容易形成单边剩随着价格曲线呈锐角下落，西蒙斯能做的只有两件事，筹钱补交保证金和祈祷合约到期前出现回弹。
西蒙斯的运气不错，山穷水尽之前价格回弹了。但金价持续下跌的大行情下，即便出现回弹，价格也远追不如上一轮波峰。
再加上持仓成本，只这一波就几乎把 monemetrics公司创立近两年时间所得的盈利和本金一把亏光。
自信的西蒙斯懵了，连续多日的彻夜难眠后，总算想明白了问题所在——算力过载和参数不足。
既然发现了问题，接下来自然是解决问题。
他要做的还是两件事：
寻找更加强大…不，最强大的计算。
寻找最大最快的存储设备，将所有金融数据整编进数据库……
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