聊交易、聊外汇，加小编微信文艺复兴科技的创始人，一直是华尔街的另类。他和一群数学家们在远离曼哈顿的长岛，每天都在优化那个神秘的模型。他们的办公场所如同《西部世界》中的“母巢”，经常能听到巨型计算机嗡嗡作响的声音。

他的大奖章是最富有争议的基金产品。从1988年到1999年，大奖章的收益率远超巅峰时期的索罗斯，而且没有一年取得亏损。

今天，这个基金已经100%内部化了，没有人知道大奖章的真实业绩。有人说西蒙斯通过AI早就破解了股市的密码，也有人说西蒙斯只是一个不公开业绩的骗子。

下面这一条是西蒙斯非常难得的公开演讲。他在2010年回到了母校麻省理工，讲述了数学、尝试和运气对他的影响。

西蒙斯认为，数学是最有价值的一门学科，一种思维方式，让我们更好的分辨出，什么是常识，并且用常识来思考问题。

一个人成功的秘密是什么？西蒙斯没有打开他大奖章的黑盒子，但告诉了我们更大的秘密。成功的人，就是和优秀的人在一起，并且和他们合作。

当然，好运气是成功的一生必不可少的。以下是视频和我们做的内容整合，希望大家喜欢！

前言

23岁获得博士学位；

26岁成为破译密码特工，却因情商低被解雇；

30岁当上高校数学系带头人；

37岁赢得几何学最高奖项；

44岁闯荡华尔街，成立传奇对冲基金公司；

56岁创办了一系列慈善基金；

72岁入选福布斯财富榜全球百大富豪同年书面承诺，将毕生大部分财产捐给慈善事业。

他就是詹姆斯·哈里斯·西蒙斯（James Harris Simons），是世界级的数学家，也是最具影响力的对冲基金经理及慷慨的慈善家。在MIT（麻省理工学院）的一次演讲中，西蒙斯分享了自己的成功经历与感悟。

西蒙斯认为每一件事都有它美的一面，他一生都在“被美丽指引”，找一群正确的人，用正确的方法把事情做正确。

图为西蒙斯和他的妻子玛丽莲

而且我的南美洲的生意也开始派红利了，数目相当可观，我获得了一大笔钱。我把那笔钱投资出去，我发现我在投资方面做得并不差。所有的这一切让我意识到现在是该做一些改变的时候了。

那是在1976 年，我刚刚38 岁。我以为我会一辈子都做一个数学家，真的，从18 岁开始我就这么认为。我想我花了近20 年的时间来进行这个游戏，但后来我还是决定开始转向做投资。

2、幸运的投资生涯，开头偏重基本面交易

我从来没想过要把数学运用到投资当中。当你读报纸的时候，你认为你自己做得不错，我们的确做得还不错。

但是一段时间以后，我开始搜集一些数据，我想有一些东西是可以模型化的，就像我们曾经在IDA（美国国防分析学院）做的一样。

所以我从IDA找来了全世界最好的模型创建者，Lenny。在IDA 的时候我们一起构建模型。Lenny开始和我一起创建模型，但是我却一直在做交易。

Lenny 似乎对建模越来越不感兴趣，而是经常会去阅读一些新闻，那个时候新闻还是一卷一卷的那种，你把它撕开然后读新闻。

Lenny 并没有在想怎么建模而是一直在读新闻。然后他会形成自己的观点比如说市场会上涨，市场会下跌之类，都是关于外汇和债券的一些东西。然后我开始发现很多时候他的分析是对的。

我说：“好的，你是用什么模型？不妨我们用它来赚点钱吧。”我们的回报率很高，从我问“你运用的什么模型”开始的两年里，我们把我们投资者的钱变成了刚开始的12 倍，那还是扣除了其他费用的。

听上去我们做得不错，我们也是极其幸运的，你们看那个上面写着一个词就是“幸运”（指着上面的ppt），或者说“好运”，我们当然很多时候是比较幸运，在我的职业生涯中，我的运气也的确很好。

当时在我的脑海里想的仍然是我可不想只去建模，但是另外其他的人可以专门建模。Jim Max，一个很著名的数学家，离开了石溪大学后加入了我们，他的确建了一些模型。

在接下来的几年里，我们把基本面交易（fundamental trading），风险投资（venture capital）和所有其他的投资方式结合在一起，我们一直在不断创造出新的更有效的模型。

3、投资转向完全依赖模型交易，成为模型大师

最终，大概10 年后我发现，其实如果你做基本面交易，那么某一天当你醒来时，你可能会发现自己是个天才，你的头寸总是朝利于你的方向发展，你觉得自己很聪明，你也会看见自己一夜之间赚很多钱。

然而第二天，所有的头寸都朝着不利于你的方向走，你觉得自己像个傻瓜。我们这方面做得还行，只是这种情况好像不应该成为我们的一种生活（因为胆战心惊）。既然我们会做模型，那就不妨跟着模型走。

所以，1988 年，我决定百分之百地依靠模型交易。而且从那时起，我们一直都这么做。

一些公司也运用模型，然而它们的宗旨是，他们有一个模型，用这个模型得出的结论给交易员提供参考意见，如果他们赞成这个结论那就照着执行，如果他们不赞成那就不执行。

这不是科学，你不可能模拟出13 年前当你看见市场行情数据时的那种感觉。

而且回溯测试（Back test）是一件很困难的事情。如果你要是真的靠模型去交易，那就完全遵照模型说的去做，不管你认为那个模型有多聪明或者是多傻，这后来被证实是一个很正确的决定。

所以我们建立了一个百分之百依靠电脑模型做交易的公司，做的业务从我前面提到过的外汇、金融工具，逐渐发展到股票以及其他一切可以交易的、流动性强的东西。

那个时候，为了得到数据，我们派人去美联储影印利率的历史数据，那些数据在其他地方找不到，你也不可能简单从网上买到。为了得到区域性数据，我们必须要手工搜集大量数据，我们确实做到了。

逐渐地，我们变得更加聪明了，那些模型也变得越来越有效，我们还招进了越来越多的人，伊斯辛德说我们有世界上最好的数学团队，我认为这不完全正确。从其他方面来讲，这个团队也不差，我们招了很多很聪明及擅长这些工作的人。

我们从1988 年开始创建大奖章基金（Medallion fund），1993 年我们不再接受帮外界投资的新业务，只有雇员才能够投资。2002 年时，我们把所有外界投资业务剥离出Medallion fund，2005 年时将其买断（buyout）。

从那时起的五年内，Medallion fund 就完全归我们的职员所拥有，至今大概有300 名雇员有Medallion fund 的所有权。

4 、成功的秘诀

人们经常问我有什么秘诀，因为我们不是这世界上唯一一个做数量分析的公司，我们不是唯一一个通过建模来交易的公司，我刚刚批判性地评价了一些运用模型交易的公司。

我们公司显然运行得比其他的公司要更好，我们的确创下了很多交易方面的记录。

人们总是在问，到底是什么秘诀？当然是有秘诀的，我当然不会告诉你们各种预测性的参量等等，那些比如说……不，我不会告诉你们的，那是他们研究的东西。

但是，真正的诀窍其实是，我们的起点是一群一流的科学家，他们完成的是一流的工作。因为我们公司一开始就围绕一些非常优秀的科学家创建，他们都是经过相应考核的，也一直和公司在一起。

第二个方面就是我们给我们的员工提供非常好的基础设施，一直有人告诉我他们从来没见过一个比在我们公司工作更方便的公司了，那些数据的寻找都异常方便。

下面坐着我们的一位校友，我之前刚见过，虽然我不会建议他这么做，但是如果他想要的话，他可以去试一试我们的系统。

而我认为最重要的就是我们保持着一个开放的氛围，我认为做大规模研究的最好方法就是尽可能地确保每个人都知道其他人在做什么，至少是做到越快让大家知道越好。

有的时候你可能有一个想法想自己保留，但是很快你就觉得不想让自己看上去像个白痴，越快越好，告诉其他人你在干什么，因为那样才能最快地刺激你一些事情，没有分隔，没有小集体。

比如说，认为是我们几个人建立的系统，我们应该得到相应的回报，这一类的事情决不会发生。

每个星期我们的研究员就会聚一次，讨论新的想法，而且最好是能够运用到实践当中去的想法。

所以这是一个宽松的，开放的环境，你的工资是基于公司整体利润的，而不是根据你个人自己的工作，每个人的工资都给来自于任何一个其他人的成功。

不过没有任何一项政策能单独使效果达到最好，而是需要所有政策都能成功地结合在一起。出色的员工，很棒的基础设施，开放的环境，并且尽量让每个人根据整体的表现获得薪资。这个方法很有效，而且将一直有效，并且靠着它我们赚了很多钱，足够多的钱。

3成功之后的忙碌-慷慨的慈善家

1 、创建基金会，支持基础科学及跨学科研究

之后我们创建了一个基金会，是我的妻子和我在1994 年创立的，刚开始只是以她的化妆间为办公室，是吗？（问台下他的妻子）有一个小盒子，还有很大的文件夹。

她的化妆间不大，那是个总部，后面逐渐地向外扩展。她先雇了一些人，然后又招了更多的人。因此我们有了一个基金会，而且在很快地扩大，不仅仅是从我们给出的钱的数量上来讲，也从机构运作的成熟程度上来讲。

这非常好，我的第一份职业是一个数学家，我的第二份职业是成为一个商人，我的第三份职业从某种意义上讲是做一个慈善家。

那我们的基金会都做些什么呢？

我想我们的基金会是少数几个几乎完全对基础科学做投资的基金会之一。我们支持基础数学，基础物理，还有很多生物方面研究，但是最普遍的是一些跨学科的研究。

我们有一个研究自闭症的项目，非常的有意思，它尝试用电脑从基因方面来分析这种情况，以发现不正常的大脑是怎样工作的。所以我们主要集中于基础科学研究方面，玛丽莲和我都认为这么做很好。我们同样也做其他的事情，但是其他的事是小规模的。

如果单从对基础科学的投资规模上讲，应该还没有一个基金的规模能够与我们相比。首先，我们给相关机构提供钱，我们帮助MIT提供资金给数学系的教授做科研。

但是最近几年我们更加集中于建立数学、物理学和生命科学之间的桥梁，以及事件研究机构等，这些都对我们很重要，自闭症的研究也很重要。现在我们更加注重于数学和物理学研究，关注个人项目。

MIT在理论计算机科学方面有所实践，那也是他们唯一的实践，他们知道我知道这一切。不过这是一个不错的应用，我承认应该还有其他地方需要这样的实践，理论计算机科学也将会拓展到其他方面，这就是我们基金会在做的一些事。

2、创建Math for America

我2009 年从基金会退休，但是我从来没有像现在这么忙。人们常说你都退休了，怎么可能会很忙，但是实际上我真的非常非常忙。为了提高数学教学水平，我们在几年之前创建了Math for America。

每个人都很关心美国孩子的数学教育问题。我们有我们自己的观点。我们通常狭义的观点是，我们的老师懂数学。你会说当然了。但是很让人吃惊的是，尤其是当你上了中学，你会发现大部分的数学老师数学懂得却不多。

这不是一个很有效的环境，至少在激发学生学习数学，科学或者任何其他东西的兴趣时表现更加明显。

如果你选了意大利语课，你不想要一个母语是中文的人来教你，你想要一个母语是意大利语的人来教你，虽然他们都能读意大利文，他会说我学过意大利文，你们不用担心，但是你却在想，不，我想要一个母语是意大利语的人来教我，但是实际上孩子们别无选择。

为什么我们没有足够的教师来教这些孩子们课程呢？为什么我们没有足够的真正懂数学和其他科学的老师来教他们呢？其中一种回答就是如果他们真的懂这门学科，那他们可以带着同样多的知识去Google，Goldman Sachs 或者其他地方工作。

因为现在的世界变得更加数量化，经济也比三四十年之前更多地建立在数量化的方法上。即使他们适合做老师，但因为存在着薪资水平以及名誉地位的不同，他们也会被其他地方挖走，你很少看见这些人留在课堂上授课。

所以我们必须使这个职位变得更加吸引人，这也就是说给他们发更高的工资，这也正是我们在纽约和几个其他城市通过我们的项目正在做的，给老师们更多的尊重，并提供更多的支持。

只要我们给他或者她多支付25%的薪酬，让他们感觉到不一样。一下子，这个职业就变得更加好。如果我们让这个职业变得更加吸引人了，就会有人追求这个职业。如果我们什么都不做，那情况将会变得很糟糕。所以这是我们每个人都应该考虑的问题。

4西蒙斯的指导性原则

作为总结，当我告诉我的妻子将会在这次演讲中说些什么的时候，她说，你应该以一些道理来结束你的演讲。实际上我没有什么道理要告诉你们的。她确信只要我拼命地想，一定能够想到一些道理。

我想我的确是有一些道理要讲，或者说是一些指导性原则而已，“道理”这个词似乎有点太严肃了，但是我会告诉你们一些我自己认为比较好的指导性原则。

有一件我经常做的事就是尝试一些新的事情。

我经常喜欢尝试一些新的事情，我不想和大部队一起跑，其中一个原因就是我跑得太慢了。如果N 个人在不同的地方但是在同一时间做同一件事，对于我，我想我会成为最后一个做完事情的人，我绝对不会赢得这场比赛。

但是如果你在同一时间要去想一个新的问题，或者有一种和其他人不同的新的方法，也许那会给你一个机会。所以，尝试着做一些新的事情。

第二，尽你所能和最优秀的人合作。

当你发现一个很不错的人，并且能够与你一起合作做一些不寻常的事，你要尝试着想办法一起去做，因为这会扩大你的视野，让你从中得到一些好处，而且和很棒的人一起工作也很有意思。

我还要说下“被美丽指引”，我认为每一件事都有它美的一面，至少对于我来说是这样。你可能会问，建一家交易公司有什么美的一面呢？它美就美在做正确的事，找一群正确的人，用正确的方法把事情做正确。

如果你认为你是第一个这么做并且做正确的人，我想你就是做对了，这种感觉非常的好，把事情做正确是一件很美的事。同样，人们没想过，其实解决数学问题也是一件很美的事。所以“被美丽指引”是一个很不错的指导性原则。

然后我还写了，不要放弃，至少尝试着不要放弃，有时花很长时间去做一件事是正确的。

最后，让我们期盼一点点好运。那么今天我的演讲就到此结束了。

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