在新加坡舉辦的“量化奧林匹克”中，參賽者提出新的投資策略 - 彭博社

插圖：約翰·普羅文徹

閃光燈重置，掌聲漸漸消退。三個年輕男子走上新加坡的舞台，擁有幾乎相同的髮型，穿着匹配的T恤和西裝外套。在與外面熾熱陽光形成鮮明對比的昏暗中，他們自我介紹為Ruff Boys。

在他們10分鐘的演講中，這些台灣大學生展示了12張純粹的量化交易幻燈片：層次樹。協 kurtosis。向量中性。

這些金融術語對大多數觀眾來説可能難以理解，但對於在WorldQuant主辦的國際量化錦標賽上的這羣人來説卻是極具吸引力，這家對沖基金為億萬富翁伊齊·英格蘭德的千禧管理公司管理約70億美元。

來自台灣的獲勝Ruff Boys團隊。來源：WorldQuant這組三人是13個決賽選手之一，從今年早些時候報名的超過37,300名學生中脱穎而出，爭取量化榮耀。從那時起，他們日夜忙於處理數據，尋找阿爾法——公司術語，指能夠預測資產表現的數學模型。

參賽者根據他們假設策略的回報進行排名，最終在新加坡的Equarius酒店舉行為期兩天的盛會——部分狂歡，部分《鯊魚坦克》節目。Ruff Boys在9月17日勝出，共享20,000美元的獎金。

“每週我花大約50個小時在這個上面，”團隊成員黃崇生説。“這不是關於獎金或實習。我純粹是想體驗一下成為第一的感覺。”

這些量化奧林匹克不僅僅是發現一些聰明的孩子。這是創始人伊戈爾·圖爾欽斯基對他長期以來打敗市場願景的最新演繹——一個名為 BRAIN 的眾包平台，幾乎任何人，從學生到休假的工程師，都可以提交阿爾法並有可能獲得報酬。

根據PivotalPath的指數，量化股票策略在疫情時代的動盪中反彈，過去三年年化收益率達到10%。然而，行業復甦對日益增長的焦慮幾乎沒有緩解，因為每一個微小的交易優勢似乎都在比以往更快地消失。與此同時，人工智能的進步正在幫助生成越來越多的數據，這對公司來説是一個潛在的寶藏，可以從中挖掘黃金。因此，儘管眾包在華爾街的記錄喜憂參半，但業餘量化比賽的想法越來越受歡迎也就不足為奇了。

“在某種程度上，這是一個新領域，結果未知的情況下，他們非常有用，你希望很多人來解決這個問題，”58歲的圖爾欽斯基在比賽的間隙穿着他標誌性的黑色襯衫和西裝外套説。“一千個數據科學家和一個數據科學家無論技術如何都不是同一回事。”

雖然位於康涅狄格州老格林威治的WorldQuant仍然主要由高薪專業人士運營，但它始終為員工投放更廣泛的網，從亞美尼亞到越南都有辦公室。BRAIN是下一步，而現在已經進入第四年的比賽是吸引新貢獻者的另一種方式，用户基礎已經大約有100,000人。比賽的大學排行榜提供了該公司正在挖掘的人才的一個快照，距離華爾街有幾個時區。前十所學校全部位於亞洲，其中六所來自印度。十二名參與者將成為實習生，約1,900人合格成為顧問——在BRAIN上可以獲得報酬的自由職業工作。

“這不是關於獎金或實習。我純粹是想體驗一下成為第一的感覺。”

Tulchinsky喜歡將他的公司稱為“阿爾法工廠”，這是一個全球供應鏈，致力於產生可以在投資組合中部署的交易想法。隨着股市變得越來越高效，這種 churn 加劇了。就像快時尚一樣，一些信號積累了利潤後被丟棄，以便為下一個季節的熱門產品騰出空間。一項2016年的 論文研究了97個在學術文獻中記錄的信號，發現它們的收益在發佈後衰減了58%，這表明對沖基金可以多快地榨乾任何優勢。

“我們正在探索創建自己的數據集，”WorldQuant的首席戰略官Nitish Maini説， “除了大量現有的數據外。數據中有故事，要捕捉這個故事，你必須分析數據並開發信號。為了幫助我們吸收大量現有的數據，我們需要一個龐大的人才庫。”

在BRAIN上，任何用户都可以模擬來自超過125,000個數據字段的策略，這些字段涵蓋了從交易量到股息收益率的各種數據。所有數據集都經過清理以供使用，並且被匿名化，以便用户不知道每個證券是什麼。真正的量化方式並不是理解一家公司，而是對數據進行各種迭代和組合的處理，以尋找統計關係。

雖然量化競賽現在在從Jane Street Group LLC到Citadel Securities LLC的公司中比比皆是，但很少有人嘗試在規模上利用這些書呆子人羣的智慧。這項努力在華爾街有着複雜的歷史。BRAIN本身於2022年推出，在WorldQuant之前是虛擬研究中心，該中心於2019年被淘汰。Quantopian是一家由對沖基金億萬富翁Steve Cohen支持的初創公司，眾包其信號， 於2020年關閉，原因是回報不佳。Numerai是一隻2.5億美元的基金，用加密貨幣支付其貢獻者，在經歷了三年的正收益後，2023年損失了17%。

“這其中有很多方面：對沖基金不僅僅是關於建模，”創始人理查德·克雷布（Richard Craib）説，他還補充道，該基金今年上漲了約22%。 “你必須擁有最佳的數據、最佳的模型和最佳的管理。”

WorldQuant並未公佈其為Millennium管理的資本回報率，後者有數百個團隊運行各種策略，包括量化策略。自2018年以來，這兩家公司還建立了一個100億美元的合資企業，為外部客户管理資金。

“一千個數據科學家和一個數據科學家無論技術如何都不是同一回事。”

然而，眾包在人工智能時代可能正迎來一個時刻。與早期的量化技術相比，機器學習——這一專注於解析數據模式的技術子分支——是為了基於大量信號進行預測而構建的。想想智能手機如何能夠識別照片中的物體。隨着生成性人工智能的進步，使得ChatGPT成為可能，更多的數據集正在通過文本解釋生成，就像公司電話會議中出現的信號一樣。

“世界上只有1%的數據被量化，其他99%可以被量化，”前對沖基金ExodusPoint Capital Management的首席數據科學家彼得·科頓（Peter Cotton）説。“人們正在構建可以生成代碼並對代碼進行迭代的系統等。我們提供一個環境，讓他們能夠獲得關於他們的代碼有用性的強反饋。”

科頓現在在Crunch Lab工作，這是一家在其6000名數據科學家社區中舉辦比賽的初創公司。其客户包括與阿布扎比投資局相關的研究實驗室和布羅德研究所，Crunch Lab正在為識別與結腸癌相關的基因舉辦算法競賽。

新加坡的量化競賽不僅僅是把意大利麪扔到牆上看看什麼能粘住。在演示的前一天，參賽者們被安排到一個酒店房間，並被給予一個在四小時內完成的驚喜挑戰：一個將他們最佳想法匯聚成一個投資組合的“超級阿爾法”。

該策略的回報隨後在舞台上向參賽者們揭示。在量化術語中，這些結果被稱為“樣本外”，意味着它們顯示了該策略在不同時間段的表現。換句話説，這個信號是偶然的，還是一個真正的贏家股票預測器。

對於來自肯尼亞的計算機科學學生埃德娜·穆戈（Edna Mugoh），超級阿爾法挑戰證明了她的失敗。當幻燈片顯示她的策略產生了正但波動的利潤時，觀眾們不禁皺眉。評委告訴她，如果她將所有84個阿爾法組合在一起，她會做得很好。

埃德娜·穆戈的演示。來源：WorldQuant她在量化方面的雄心並未受到打擊。“我學習了計算機科學學士學位，在大約40人的班級中只有我們兩位女士，”她在之後的採訪中説道。“在這個領域，你必須保持警覺，這很困難。”

穆戈是WorldQuant認為可以通過BRAIN獨特挖掘的人才。作為一名軟件開發者和國際象棋愛好者，她在WorldQuant大學自學金融，這是一項由圖爾欽斯基設立的免費在線項目，授予金融工程碩士學位。

WorldQuant的創始人在白俄羅斯明斯克長大，之後他的父母，都是職業音樂家，作為難民逃往美國。像許多量化分析師一樣，他並沒有在金融領域開始他的職業生涯。在貝爾實驗室工作了幾年後，他加入了一個期權交易公司Timber Hill，隨後被Millennium挖走。2007年，他成立了自己的公司，最初是為了專門為Englander的對沖基金巨頭管理資本。

BRAIN通過其系統交易的入門知識，試圖使任何金融知識變得不必要。儘管大多數成功的貢獻者都有技術背景，但並不嚴格需要編碼，因為在平台上，阿爾法可以用簡化的方程式表達。

許多參與者“沒有先決的知識負擔，因此他們不必應用他們的CFA，”去年在巴哈馬的這個活動中獲勝並轉為WorldQuant研究員的Vaibhav Gupta説。“他們可以僅僅基於他們的純粹思維方式和思考方式來進行。”

在13個市場中提交了足夠阿爾法的用户可以成為研究顧問。根據阿爾法的表現，顧問可以獲得從100美元到25,000美元不等的季度激勵支付。到目前為止，大約有60名顧問已被WorldQuant全職聘用。

“你可以每天花三、四個小時，提出一兩個好的阿爾法，”21歲的Gokul S G説，他來自印度卡哈拉古爾，曾擔任顧問九個月。“你可以過上體面的生活，至少在印度是這樣。”

根據一位不願透露姓名的知情人士的説法，BRAIN的一些信號已經在實際交易中部署，儘管仍然有限，因為細節是私密的。

WorldQuant的理查德·胡，副主席和研究共同負責人，左，伊戈爾·圖爾欽斯基，創始人，中間，和尼提什·梅尼，首席戰略官。來源：WorldQuant“有了5000名顧問，如果我們想的話，每天可以產生大量的阿爾法——或者我們可以收緊標準，變得非常挑剔，”圖爾欽斯基説。“這仍然是產生阿爾法的最便宜方式。”

經過兩天的數據處理和緊張的決賽演示，量化團隊在傍晚的雨中前往聖淘沙島的S.E.A.水族館參加頒獎典禮。一個舞台在巨大的開放海洋水箱旁邊搭建，面對一個臨時的餐廳，而鯊魚和魔鬼魚在頭頂遊動。

“你們都是冠軍，”WorldQuant新加坡首席執行官詹姆斯·麥克阿瑟説，當一隻錘頭鯊在圖爾欽斯基光滑的頭後面遊過。“然而，只有一個團隊可以獲勝。”

魯夫男孩的勝利並不令人驚訝。他們在決賽前已經排名第一，只需把口頭演示做好，這佔最終得分的一半。至少對於這個活動來説，僅僅是穿着連帽衫的內向程序員是不夠的。

來自國立清華大學的三人組在台北的夜總會中找到了他們的節奏，因電子舞曲和對在電腦屏幕上預測線條的共同熱愛而建立了聯繫。恰好其中一個俱樂部叫魯夫。

“我們其實對這個非常熟悉，我們都喜歡電子舞曲，”黃説，他這個月在台北開始了在WorldQuant的實習。“當我看到整個地方充滿綠色燈光和LED屏幕時，我們感覺‘好吧——這是我們的地方，這是我們的舒適區。’”