Two Sigma不是一(yī)家典型意義上的投資(zī)公司。它遵循技術與創新的原則，在機器學習、分(fēn)布式計算的引領下(xià)進行決策。2001年成立的它始終在投資(zī)之外(wài)研發最新的技術，用以做出更好的決策。
截至去(qù)年10月，Two Sigma的資(zī)金管理規模突破500億美元大(dà)關，超過德邵基金DE Shaw（450億美元），與文藝複興基金Renaissance（略高于500億美元）并列成爲全球最大(dà)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均曾在德邵基金（D.E.Shaw）任職。Two Sigma的名稱代表了Sigma一(yī)詞的兩種不同含義。小(xiǎo)寫的Sigma“σ”代表一(yī)項投資(zī)的波動性和超額回報，而大(dà)寫的Sigma“Σ”是求和的意思。
John Overdeck是一(yī)名數學天才，16歲時獲得國際數學奧林匹克競賽銀牌，同年便被斯坦福大(dà)學錄取并最終獲得數學學士學位和統計學碩士學位。1992年，剛剛畢業的Overdeck進入德邵基金（D.E. Shaw），該公司的創始人就是量化對沖基金行業的億萬富翁、計算機科學家David Elliot Shaw。John Overdeck在德邵基金一(yī)直做到負責風險管理部門的董事總經理，1999年跳槽至亞馬遜。2001年，Overdeck重返華爾街，與德邵基金另一(yī)名前雇員(yuán)David Siegel一(yī)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400富豪榜。
David Siegel對數學的狂熱一(yī)點不遜于John Overdeck，他是傳統意義上的計算機極客，獲得了麻省理工(gōng)學院的計算機科學博士學位，專長是人工(gōng)智能，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(zī)”，而都铎投資(zī)是Two Sigma成立時的主要投資(zī)人，并爲新生(shēng)的Two Sigma提供了至關重要的免費(fèi)辦公場所。
憑着對數學的狂熱膜拜，這兩個人掌管下(xià)的Two Sigma聘用了大(dà)量的天才級分(fēn)析師。在Two Sigma，72%的員(yuán)工(gōng)沒有金融背景，大(dà)部分(fēn)員(yuán)工(gōng)是從麻省理工(gōng)學院、卡耐基-梅隆大(dà)學以及加州理工(gōng)學院等院校的計算機科學、數學和工(gōng)程專業畢業生(shēng)中(zhōng)直接選聘的。超過1200名員(yuán)工(gōng)中(zhōng)，三分(fēn)之二在從事研發工(gōng)作。此外(wài)，作爲一(yī)家技術驅動的對沖基金，Two Sigma在IT方面的投入非常高，公司擁有335000個以上CPU，CPU的内存總和超過2000TB；目前公司存儲的數據 大(dà)小(xiǎo)在42PB（1PB=1024TB）以上并且在不斷增長，數據來源包括公開(kāi)和非公開(kāi)共有10000個以上。通過超級計算機收集并分(fēn)析海量數據，試圖據此找出能夠用來預測股票(piào)及其他證券價格走勢的模型。
從投資(zī)策略來看，Two Sigma的投資(zī)策略主要有：基于統計學的策略、封閉式基金套利、基本面驅動策略、事件驅動策略、多空策略、波動率套利和交易策略、結構化信用交易策略等等。總體(tǐ)而言，Two Sigma主要使用量化數學模型來執行以上策略。量化數學模型依靠曆史數據和其他金融數據推斷出資(zī)産潛在的模式；高性能的計算機則是具體(tǐ)執行這些公式和模型，并産生(shēng)買賣的信号。公司采用的策略複雜(zá)度較高，依賴于大(dà)量實時以及曆史數據的量化分(fēn)析，從而發現定價不一(yī)緻、市場無效和異常的投資(zī)機會。此外(wài)，Two Sigma同樣也會應用基于内外(wài)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(yī)隻股票(piào)時，Two Sigma的科學家和數學家會設計出幾十種與這隻股票(piào)相關的計算機交易模型。其中(zhōng)一(yī)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(yuán)的做法。另一(yī)隻模型則會在Twitter上尋找蛛絲馬迹：它可能會确定一(yī)個模式（例如發推文表達抱怨的客戶數量增長），并将該模式與另一(yī)個模式（例如數據顯示到店(diàn)消費(fèi)的人數下(xià)降）相關聯。其他算法則會完成傳統的人類投資(zī)者會完成的任務，例如監測股價何時突破200日均線，或公司管理層有沒有買入或者賣出本公司股票(piào)等。每一(yī)種模型都會生(shēng)成一(yī)個交易建議，之後特定的算法會按照每一(yī)種模型的曆史表現和其他因素來賦予每一(yī)條建議以不同的權重。再然後，風險管理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(piào)或該行業的敞口過大(dà)。最終，執行系統會自動進行交易。
Two Sigma聯合創始人David Siegel稱，大(dà)部分(fēn)投資(zī)經理都或多或少仍然按照幾十年前的方式工(gōng)作，即用自己的頭腦來做出投資(zī)決策。而Two Sigma的系統是人工(gōng)智能的，“代表了投資(zī)管理的未來”。
Two Sigma旗下(xià)比較知(zhī)名的旗艦産品包括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品，規模爲60億美元，自2005年成立以來的年化回報率爲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(piào)，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(zī)策略和業績的介紹，希望大(dà)家通過這篇文章能夠對量化對沖基金的代表之一(yī)——Two Sigma有所了解，同時也豐富了自己對于量化投資(zī)基金的認知(zhī)。大(dà)家有意見可以在下(xià)面留言拍磚，覺得文章不錯請多多點贊轉發，同時歡迎關注我(wǒ)(wǒ)們的公衆号，敬請期待下(xià)一(yī)篇。本期介紹到這裏，共同期待下(xià)一(yī)個知(zhī)名量化對沖基金的故事。
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