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)隻股票時，Two Sigma的科學家和數學家會設計出幾十種與這隻股票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，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)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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