前国际数学奥林匹克(International Mathematical Olympiad)高中组金牌获得者Alexey Poyarkov早期职业生涯的大部分时间都在微软(Microsoft Corp.)之类的科技公司研究算法，在他的帮助下，必应搜索引擎筛查色情内容的能力更加卓越。去年，对冲基金巨头Renaissance Technologies LLC、Citadel LLC和TGS Management Co.展开了对Poyarkov的争夺战。最终，Poyarkov选择了位于加州尔湾的TGS，了解聘用合约的人士称，他工作第一年的薪酬最高可达70万美元。
Poyarkov及上述几家对冲基金不予置评。这位在俄罗斯出生的软件工程师几乎没有金融领域的经验。TGS看中的，是他设计算法的天分。所谓算法，是指一系列用于进行计算和解题的规则，在投资界，算法可以快速对数据进行细致分析，然后决定买什么和卖什么，整个过程通常不太需要人工干预。放眼整个华尔街，算法驱动交易和使用复杂统计模型寻找交易机会的金融工程师(又称：宽客)正成为投资界主力。投资公司纷纷聘用数学家和科学家，在很多交易部门，宽客受尊重，有份量，更握有雄厚资金。与此同时，研究资产负债表、与公司客户谈话的传统交易策略重要性下降。
帮助GAM Holding AG运营量化投资部门的Anthony Lawler称，十年前，最出色的毕业生都希望进入华尔街投行做交易员，但现在他们削尖了脑袋要去量化基金。这家瑞士资产管理公司去年以至少2.17亿美元收购了英国量化基金Cantab Capital Partners，向计算机驱动的量化基金扩张。Guggenheim Partners LLC的一名高级董事总经理Marcos Lopez de Prado称，Guggenheim斥资100万美元，在加州的劳伦斯伯克利国家实验室(Lawrence Berkeley National Laboratory)打造了“超级计算集群”(Supercomputing cluster)，来帮助Guggenheim的宽客投资基金处理数据。光是维持这些计算机运行的电费每年就需要100万美元。
算法交易已经存在了很长时间，但过去的规模非常小。《华尔街日报》(The Wall Street Journal) 1974年的一篇报道讲述了宽客先锋Ed Thorp的事迹。1988年，《华尔街日报》介绍了一家名不见经传的芝加哥期权交易机构，该机构有一个秘密的计算机系统。2010年，《华尔街日报》记者Scott Patterson就宽客的兴起写了一本畅销书。预言家们曾经设想，终有一天，那些靠算法而非本能谋生的数据驱动交易员将成为华尔街之王。
这一天已经到来。据纽约研究和咨询机构Tabb Group的数据，在投资者进行的所有美股交易中，量化对冲基金的交易量占比现已达到27%，较2013年的14%大幅上升，仅这一点就足以显示此类基金的实力。宽客所创造的成交量已经快赶上散户投资者。散户的人数多于宽客，其合计交易量占比为29%。HFR Inc.估计，截至今年第一季度末，以宽客为主的对冲基金资产规模为9,320亿美元，占所有对冲基金总资产的30%以上。2009年，宽客基金资产规模为4,080亿美元，占所有对冲基金总资产的25%。今年第一季度，宽客基金获得46亿美元的新增净投资，而整体对冲基金行业则遭遇55亿美元的赎回。
计算机在选股方面的表现优于人类。过去五年，专注于量化分析的对冲基金每年平均回报率5.1%，同期普通对冲基金的年回报率为4.3%。第一季度，量化基金上涨3%左右，普通对冲基金上涨2.5%。两股变革力量促进了宽客的繁荣。一方面，监管审查使得投资者通过传统方法取胜的难度加大，例如接触公司高管获取信息，或向包括上市公司员工在内的专家网络问询等方法。更重要的是，对投资者而言，现在有关全球经济和财务数据(如利润预期和应收账款)的大量资料唾手可得。
未来或许还可以利用无人机数据和其它尖端资源来实时了解企业和经济。宽客与高频交易员不同，后者往往关注持续时间也许只有几毫秒的闪电交易。随着市场波动性下降和竞争加剧，高频交易员已面临压力。交易所交易基金(ETF)也利用算法，但更多地是针对希望投资某些行业或某些领域的投资者。量化交易持续时间可从几分钟到几个月不等。Renaissance、Two Sigma Investments LLC、D.E. Shaw Group、PDT Partners和TGS等规模最大的宽客公司进行成千上万笔交易，管理的投资者资产达数百亿美元。一些分析师担心，争着抢着要上宽客业务的公司和投资者也许会失望。最成功的宽客公司已运营多年，聘请高学历人才也不能保证一定能赚钱。
竞争加剧有可能损害回报，并营造一种市场稳定的安全假象。2007年，著名的“宽客崩盘”(quant meltdown)主要由宽客策略的相似性所致。当时宽客同时大举卖出，造成其他公司亏损并引发更多卖盘。2010年出版的《How Mathematicians Think》一书作者、数学家William Byers警告说，用数学模型来描绘世界可能会让投资者产生错觉，即计算机作出的预测要比实际情况更可靠。一些分析人士称，越多投资者竞相使算法模型复杂化，一些算法就越有可能彼此相似，从而可能对市场造成更大的破坏。
不过，到目前为止，宽客领域的竞赛无可阻挡，在金融业创造了空前的新就业岗位。芝加哥的Citadel有一位首席科学家负责该公司的分析和量化策略。去年8月，纽约对冲基金Balyasny Asset Management LP聘请数据科学家Gilbert Haddad改革该公司的数据和分析模型；Haddad曾在威斯康辛大学(University of Wisconsin)研究纳米粒子，拥有工程博士学位，此前在斯伦贝谢公司(Schlumberger Ltd., SLB)和通用电气公司(General Electric Co., GE)工作过。伦敦宽客对冲基金初创公司Empiric Capital Ltd.首席运营长Alexandru Agachi表示，参观宽客公司时，每个人都会指向某个在角落里独自工作的宽客，而他们则会自豪地说：那是公司的宽客，他负责建立模型。
调整自身策略以适应最新的流行战略是对冲基金的通用做法。很多基金在金融危机退潮后投资抵押贷款。部分基金出于对全球经济变化的预期转变为宏观投资者。对冲基金行业亿万富翁Steven A. Cohen旗下投资公司Point72 Asset Management管理着120亿美元资产，正将大约一半的投资组合转而采用“人机结合”策略。
使用传统研究方法的团队正与数据科学家展开合作。财务分析师参加晚间课程学习数据科学基础。Point72向数据分析团队投入数千万美元，分析信用卡收据和智能手机应用流量等数据。分析结果会传送至这家总部位于康涅狄格州斯坦福的投资公司的交易员。据知情人士称，去年Point72大部分传统交易策略均出现亏损，而采用量化分析的投资获得大约5亿美元回报。Point72首席市场情报长Matthew Granade最近鼓励伦敦政经学院的学生学习R和Python等基础编程语言，从而在毕业时有更强的竞争力。他打比方说，投资者的偏好正由工匠转向工程师。
亿万富豪Paul Tudor Jones是历史上最有名的投资者之一。这位前棉花交易员预料到了1987年的股市崩盘，并通过快速多次交易赚取了巨额利润，自那以来他的年均投资回报率超过17%。然而他的对冲基金公司Tudor Investment Corp.在2014年和2015年却没赚什么钱。据知情人士透露，到去年，Jones已感受到了来自更成功的宽客交易员的压力。去年10月份，Jones选择了拥有理论物理学博士学位的意大利人Dario Villani帮助Tudor恢复活力。Villani是2015年被Jones聘用的。
知情人士称，Villani与一个宽客团队和Tudor的其他员工聚集在康涅狄格州格林威治的一所小房子里，开始开发电脑程序，利用一些工具来复制Tudor投资组合经理的交易头寸，这些工具可以更好地提高投资的风险程度以改善回报，而不会置Tudor或其对冲基金于危险境地。即使进行了上述调整，Tudor的两只关键基金在2016年及今年迄今只取得了不亏不赚的战绩，尽管同期市场持续攀升。
长期以来，人类都在孜孜不倦地寻求获得信息优势的方式。传说投资家洛希尔(Baron Rothschild)在1815年建立了一个由一线特工和信鸽组成的网络，抢先获知了滑铁卢之战(Battle of Waterloo)的结果。如今的宽客则希望比传统投资者更快地消化经济和公司信息，并据此展开行动。据数据平台Quandl Inc.，主打宽客策略的对冲基金一直在关注私营机构进行的中国和俄罗斯消费者调查、暗网上的非法药品交易以及美国游客的酒店预订信息。暗网是指被黑客及其他人士用来匿名分享信息的一系列网站。
在上世纪90年代末，算法可能只是简单地尝试凭藉股价上涨的势头，在特定价格水平买入后，再在预先确定的时刻卖出。现在的算法能够基于对过去和现在数据的分析进行连续预测，而数以百计的实时输入信息则为电脑提供了各种信号。一些投资公司正在推进机器学习技术，该技术使计算机能够分析数据并得出自己的预测算法。这些机器不再依靠人类来编写公式。
算法和宽客最终可能大幅降低聘请大量投资人员的必要性。过去人工创建一种算法的时间，机器驱动型算法可以发现数十种新算法。在争夺人才的过程中，以宽客为核心的公司通常不愿意将自己称作对冲基金甚至是投资公司。宽客公司更愿意强调自己同硅谷尖端科技公司的相似之处。总部位于纽约的Two Sigma拥有内部黑客实验室、机器人技术竞赛和游戏室。Empiric Capital则说自己是一家“在金融市场运作的科技公司”。
伦敦定量研究员Saeed Amen说，在他14年职业生涯的多数时间里，他的投资策略都被认为是“非常小众的”。他为宽客组织了一些社交活动，包括一家名为The Thalesians的公司偶尔举办的聚会，这家公司以古希腊几何学者米利都的泰勒斯(Thales of Miletus)命名。但此类聚会有时只能吸引不到十几个参与者。Amen开始接到美国和欧洲的对冲基金经理打来的电话。他表示，他们并不都希望采用自动投资算法，但都想弄明白如何才能做出更好的预测。其中很大一部分问询来自加州马里布的佩博丁大学(Pepperdine University)。去年，该校将其7.5亿美元投资组合中的约10%放入大型宽客基金，包括由伦敦Man Group PLC和康涅狄格州格林威治AQR Capital Management LLC运营的那些基金。
佩博丁大学投资总监Michael Nicks表示，之前该大学的宽客投资基本为零。他表示，基本面投资的说法要好理解得多，物色前景良好的公司从道理上说得通，因为大家每天都在生活中寻找价值被低估的事物，但宽客策略和大家的生活相去甚远。Nicks表示，经过多年自学并与宽客基金经理进行了数十次会晤，佩博丁终于做出了向宽客投资迈进的决定。(转载自华尔街日报中文网)
