在新加坡举办的“量化奥林匹克”中，参赛者提出新的投资策略 - 彭博社

插图：约翰·普罗文彻

闪光灯重置，掌声渐渐消退。三个年轻男子走上新加坡的舞台，拥有几乎相同的发型，穿着匹配的T恤和西装外套。在与外面炽热阳光形成鲜明对比的昏暗中，他们自我介绍为Ruff Boys。

在他们10分钟的演讲中，这些台湾大学生展示了12张纯粹的量化交易幻灯片：层次树。协 kurtosis。向量中性。

这些金融术语对大多数观众来说可能难以理解，但对于在WorldQuant主办的国际量化锦标赛上的这群人来说却是极具吸引力，这家对冲基金为亿万富翁伊齐·英格兰德的千禧管理公司管理约70亿美元。

来自台湾的获胜Ruff Boys团队。来源：WorldQuant这组三人是13个决赛选手之一，从今年早些时候报名的超过37,300名学生中脱颖而出，争取量化荣耀。从那时起，他们日夜忙于处理数据，寻找阿尔法——公司术语，指能够预测资产表现的数学模型。

参赛者根据他们假设策略的回报进行排名，最终在新加坡的Equarius酒店举行为期两天的盛会——部分狂欢，部分《鲨鱼坦克》节目。Ruff Boys在9月17日胜出，共享20,000美元的奖金。

“每周我花大约50个小时在这个上面，”团队成员黄崇生说。“这不是关于奖金或实习。我纯粹是想体验一下成为第一的感觉。”

这些量化奥林匹克不仅仅是发现一些聪明的孩子。这是创始人伊戈尔·图尔钦斯基对他长期以来打败市场愿景的最新演绎——一个名为 BRAIN 的众包平台，几乎任何人，从学生到休假的工程师，都可以提交阿尔法并有可能获得报酬。

根据PivotalPath的指数，量化股票策略在疫情时代的动荡中反弹，过去三年年化收益率达到10%。然而，行业复苏对日益增长的焦虑几乎没有缓解，因为每一个微小的交易优势似乎都在比以往更快地消失。与此同时，人工智能的进步正在帮助生成越来越多的数据，这对公司来说是一个潜在的宝藏，可以从中挖掘黄金。因此，尽管众包在华尔街的记录喜忧参半，但业余量化比赛的想法越来越受欢迎也就不足为奇了。

“在某种程度上，这是一个新领域，结果未知的情况下，他们非常有用，你希望很多人来解决这个问题，”58岁的图尔钦斯基在比赛的间隙穿着他标志性的黑色衬衫和西装外套说。“一千个数据科学家和一个数据科学家无论技术如何都不是同一回事。”

虽然位于康涅狄格州老格林威治的WorldQuant仍然主要由高薪专业人士运营，但它始终为员工投放更广泛的网，从亚美尼亚到越南都有办公室。BRAIN是下一步，而现在已经进入第四年的比赛是吸引新贡献者的另一种方式，用户基础已经大约有100,000人。比赛的大学排行榜提供了该公司正在挖掘的人才的一个快照，距离华尔街有几个时区。前十所学校全部位于亚洲，其中六所来自印度。十二名参与者将成为实习生，约1,900人合格成为顾问——在BRAIN上可以获得报酬的自由职业工作。

“这不是关于奖金或实习。我纯粹是想体验一下成为第一的感觉。”

Tulchinsky喜欢将他的公司称为“阿尔法工厂”，这是一个全球供应链，致力于产生可以在投资组合中部署的交易想法。随着股市变得越来越高效，这种 churn 加剧了。就像快时尚一样，一些信号积累了利润后被丢弃，以便为下一个季节的热门产品腾出空间。一项2016年的 论文研究了97个在学术文献中记录的信号，发现它们的收益在发布后衰减了58%，这表明对冲基金可以多快地榨干任何优势。

“我们正在探索创建自己的数据集，”WorldQuant的首席战略官Nitish Maini说， “除了大量现有的数据外。数据中有故事，要捕捉这个故事，你必须分析数据并开发信号。为了帮助我们吸收大量现有的数据，我们需要一个庞大的人才库。”

在BRAIN上，任何用户都可以模拟来自超过125,000个数据字段的策略，这些字段涵盖了从交易量到股息收益率的各种数据。所有数据集都经过清理以供使用，并且被匿名化，以便用户不知道每个证券是什么。真正的量化方式并不是理解一家公司，而是对数据进行各种迭代和组合的处理，以寻找统计关系。

虽然量化竞赛现在在从Jane Street Group LLC到Citadel Securities LLC的公司中比比皆是，但很少有人尝试在规模上利用这些书呆子人群的智慧。这项努力在华尔街有着复杂的历史。BRAIN本身于2022年推出，在WorldQuant之前是虚拟研究中心，该中心于2019年被淘汰。Quantopian是一家由对冲基金亿万富翁Steve Cohen支持的初创公司，众包其信号， 于2020年关闭，原因是回报不佳。Numerai是一只2.5亿美元的基金，用加密货币支付其贡献者，在经历了三年的正收益后，2023年损失了17%。

“这其中有很多方面：对冲基金不仅仅是关于建模，”创始人理查德·克雷布（Richard Craib）说，他还补充道，该基金今年上涨了约22%。 “你必须拥有最佳的数据、最佳的模型和最佳的管理。”

WorldQuant并未公布其为Millennium管理的资本回报率，后者有数百个团队运行各种策略，包括量化策略。自2018年以来，这两家公司还建立了一个100亿美元的合资企业，为外部客户管理资金。

“一千个数据科学家和一个数据科学家无论技术如何都不是同一回事。”

然而，众包在人工智能时代可能正迎来一个时刻。与早期的量化技术相比，机器学习——这一专注于解析数据模式的技术子分支——是为了基于大量信号进行预测而构建的。想想智能手机如何能够识别照片中的物体。随着生成性人工智能的进步，使得ChatGPT成为可能，更多的数据集正在通过文本解释生成，就像公司电话会议中出现的信号一样。

“世界上只有1%的数据被量化，其他99%可以被量化，”前对冲基金ExodusPoint Capital Management的首席数据科学家彼得·科顿（Peter Cotton）说。“人们正在构建可以生成代码并对代码进行迭代的系统等。我们提供一个环境，让他们能够获得关于他们的代码有用性的强反馈。”

科顿现在在Crunch Lab工作，这是一家在其6000名数据科学家社区中举办比赛的初创公司。其客户包括与阿布扎比投资局相关的研究实验室和布罗德研究所，Crunch Lab正在为识别与结肠癌相关的基因举办算法竞赛。

新加坡的量化竞赛不仅仅是把意大利面扔到墙上看看什么能粘住。在演示的前一天，参赛者们被安排到一个酒店房间，并被给予一个在四小时内完成的惊喜挑战：一个将他们最佳想法汇聚成一个投资组合的“超级阿尔法”。

该策略的回报随后在舞台上向参赛者们揭示。在量化术语中，这些结果被称为“样本外”，意味着它们显示了该策略在不同时间段的表现。换句话说，这个信号是偶然的，还是一个真正的赢家股票预测器。

对于来自肯尼亚的计算机科学学生埃德娜·穆戈（Edna Mugoh），超级阿尔法挑战证明了她的失败。当幻灯片显示她的策略产生了正但波动的利润时，观众们不禁皱眉。评委告诉她，如果她将所有84个阿尔法组合在一起，她会做得很好。

埃德娜·穆戈的演示。来源：WorldQuant她在量化方面的雄心并未受到打击。“我学习了计算机科学学士学位，在大约40人的班级中只有我们两位女士，”她在之后的采访中说道。“在这个领域，你必须保持警觉，这很困难。”

穆戈是WorldQuant认为可以通过BRAIN独特挖掘的人才。作为一名软件开发者和国际象棋爱好者，她在WorldQuant大学自学金融，这是一项由图尔钦斯基设立的免费在线项目，授予金融工程硕士学位。

WorldQuant的创始人在白俄罗斯明斯克长大，之后他的父母，都是职业音乐家，作为难民逃往美国。像许多量化分析师一样，他并没有在金融领域开始他的职业生涯。在贝尔实验室工作了几年后，他加入了一个期权交易公司Timber Hill，随后被Millennium挖走。2007年，他成立了自己的公司，最初是为了专门为Englander的对冲基金巨头管理资本。

BRAIN通过其系统交易的入门知识，试图使任何金融知识变得不必要。尽管大多数成功的贡献者都有技术背景，但并不严格需要编码，因为在平台上，阿尔法可以用简化的方程式表达。

许多参与者“没有先决的知识负担，因此他们不必应用他们的CFA，”去年在巴哈马的这个活动中获胜并转为WorldQuant研究员的Vaibhav Gupta说。“他们可以仅仅基于他们的纯粹思维方式和思考方式来进行。”

在13个市场中提交了足够阿尔法的用户可以成为研究顾问。根据阿尔法的表现，顾问可以获得从100美元到25,000美元不等的季度激励支付。到目前为止，大约有60名顾问已被WorldQuant全职聘用。

“你可以每天花三、四个小时，提出一两个好的阿尔法，”21岁的Gokul S G说，他来自印度卡哈拉古尔，曾担任顾问九个月。“你可以过上体面的生活，至少在印度是这样。”

根据一位不愿透露姓名的知情人士的说法，BRAIN的一些信号已经在实际交易中部署，尽管仍然有限，因为细节是私密的。

WorldQuant的理查德·胡，副主席和研究共同负责人，左，伊戈尔·图尔钦斯基，创始人，中间，和尼提什·梅尼，首席战略官。来源：WorldQuant“有了5000名顾问，如果我们想的话，每天可以产生大量的阿尔法——或者我们可以收紧标准，变得非常挑剔，”图尔钦斯基说。“这仍然是产生阿尔法的最便宜方式。”

经过两天的数据处理和紧张的决赛演示，量化团队在傍晚的雨中前往圣淘沙岛的S.E.A.水族馆参加颁奖典礼。一个舞台在巨大的开放海洋水箱旁边搭建，面对一个临时的餐厅，而鲨鱼和魔鬼鱼在头顶游动。

“你们都是冠军，”WorldQuant新加坡首席执行官詹姆斯·麦克阿瑟说，当一只锤头鲨在图尔钦斯基光滑的头后面游过。“然而，只有一个团队可以获胜。”

鲁夫男孩的胜利并不令人惊讶。他们在决赛前已经排名第一，只需把口头演示做好，这占最终得分的一半。至少对于这个活动来说，仅仅是穿着连帽衫的内向程序员是不够的。

来自国立清华大学的三人组在台北的夜总会中找到了他们的节奏，因电子舞曲和对在电脑屏幕上预测线条的共同热爱而建立了联系。恰好其中一个俱乐部叫鲁夫。

“我们其实对这个非常熟悉，我们都喜欢电子舞曲，”黄说，他这个月在台北开始了在WorldQuant的实习。“当我看到整个地方充满绿色灯光和LED屏幕时，我们感觉‘好吧——这是我们的地方，这是我们的舒适区。’”