他是财富杂志口中的“量化之王”，但他内心深处却是一个标准的Geek

龙听

原标题:他是财富杂志口中的“量化之王”，但他内心深处却是一个标准的Geek
作者：Chason
来源：理想金融
不知道小伙伴们最近有没有关注全球顶级对冲基金的最新座次，如果有那便是极好的，但如果没有也是没有关系的。
下图就是全球顶级对冲基金的最新座次。

来源：华尔街见闻
在这份最新的排行榜中，达里奥的桥水基金依然高居榜首，桥水去年管理的资产规模达到1220亿美元，同比增幅达17%。文艺复兴科技的管理资产规模呈现爆发式增长，同比涨幅达42%，基金规模也由第12名上升至第4名。Two Sigma的管理资产规模同比增幅也达28%，占据了基金规模排名榜的第5位。

D.E.Shaw
而我们今天要讲述的主人公也是排行榜中的一员，那就是管理规模高达347亿美元的DE Shaw& Co。
说到D.E. Shaw& Co的创始人D.E. Shaw，真可谓天才般的存在，D.E. Shaw从小就是一个学霸，是PhD们的偶像，斯坦福大学计算机专业的博士。30岁不到就进入哥伦比亚大学做教授，专门研究超大规模并行计算。

对于普通人来说，D.E. Shaw已经是标准的人生赢家了。但是D.E. Shaw可不是什么普通人，作为年轻又聪明的教授，整天同年龄相仿但智商差距甚大的学生讲课，课余时间也只能坐在冷板凳上写计算机model，令他十分厌烦。
于是他1986年放弃了钻牛角尖的教授生涯，投身华尔街。
1、使用并行计算机，收割全世界
华尔街著名投行MorganStanley向D.E. Shaw抛出橄榄枝，并给出六倍于哥伦比亚大学的薪资。并承诺可以为D.E. Shaw提供科研经费，以供其进行学术研究。
在MorganStanley ，D.E. Shaw主要负责用计算机技术进行做量化交易，包括债券、股票、外汇等品种的策略开发。
由于D.E. Shaw本身就是计算机技术与数据处理的专家，而金融也是一个纯粹的信息处理的行业，因而D.E. Shaw对于这项工作十分得心应手，很快融入其中。
他在MorganStanley提出了将计算机技术应用到投资领域的新创意，但由于Morgan的环境非常限制新做法的实行，于是在Morgan仅仅工作两年之后，他决定离开。
离开Morgan后，D.E.Shaw 决定实施自己的新创意。
在1988年，他募集了2800万美元，雇佣了六名员工，在纽约艺术家聚集的格林威治村开办了自己的对冲基金D.E. Shaw & Co.

D.E.Shaw&Co一角
他的基金利用高速计算机网络和市场瞬间的有效性缺陷来进行高频统计套利。
高频套利就是利用市场的无效性，剪市场的羊毛，赚钱的速度仅仅取决于你能剪多快。
但当时计算机很破，内存上兆的就是中型服务器了，计算机语言和组件也比较晦涩，不像今天这么普及和丰富。
而D.E. Shaw作为大规模并行计算的专家，熟练的运用最先进的高速计算机网络自然成为了最大的优势，D.E. Shaw成为高频交易领域的先锋者，剪羊毛速度世界一流，很快人生进入了新的高峰。到 2017 年，他的个人净值已经54亿美元，杀入全球财富榜前500。

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他的公司雇佣了一批数学家和计算机专家，在基金成立的前8年，他先后投入了1亿美元开发了行业里最先进的电脑软件。
金融投资对于Shaw的乐趣在于用计算机技术解决大部分人解决不了的难题。
他的基金喜欢投资一些不知名的复杂的金融产品，比如当别的投行从日本可转债市场遭受亏损，撤出市场的时候，他的基金开始进入，并成为这一领域的回报最高的基金。
D.E. Shaw & Co.也被福布斯杂志称为量化投资之王（King Quant）。

虽然身处金融行业，但Shaw本质上还是一个Geek。最大的兴趣也在用计算机技术解决问题，但由于D.E. Shaw& Co太成功了，于是他在金融领域也逐渐丧失了成就感。
2、功成名就，重返科研
在偶然间，他的一位朋友，哥大的计算化学教授Rich Friesner向他抱怨，在做一些研究时算法模型和计算机太慢没法解决，问他有没有什么主意。
Shaw开始把他朋友的一些问题带回家自己研究，有一次他把整个运算速度提高了100倍，他开始觉得他可以用他的计算机专长解决计算化学里的一些难题。
于是Geek的基因在身体逐步苏醒。他一个回马枪杀回了科学世界，脱下西装，露出了Geek的本色。

D.E.Shaw
功成名就的Shaw同一般的科学家可不一样，手握大把金钱，不需再要去NIH、NSF再去申请可怜的经费，他想干什么就干什么。于是Shaw决定投身于计算化学领域。
计算化学虽然已经发展了很多年，但所处的位置十分尴尬，虽然大型计算机的计算能力已经十分强劲，但并不适合于计算化学这一领域。
Shaw决定制造一台专门用于做计算化学的超级计算机，比现有的超级计算机强大几千倍几万倍。
他招了一群找不到工作的博士，并开出了10万美元一年的工资。

10万美元一年是什么概念呢？就是投资银行21、22岁小分析员的入门工资+奖金，在华尔街上就是底层。
但是对于这帮年届三十的科学屌丝来说，这是他们能找到研究岗位工资的2-3倍，是个做梦都想不到的包养价！
于是一时间最顶尖的计算化学、生物物理、电子工程博士趋之若鹜，纷纷求David Shaw大神包养。
在2004年前后，Shaw成立的DE Shaw Research（DESRES）开始正式运营。在David Shaw的精心包养下，30多个失业的博士屌丝们什么也没干，足足读了一年半的论文，搞出了Anton的草图。
之后，更多的屌丝加入，全身心专注于Anton的研发。
2007年，Anton的第一代发布了。计算化学的最大黑科技诞生了：它比一般的超级计算机快约10000倍！比最好的超算也快1000倍。对的！是变态的10000倍，四个零，四个数量级。

那10000倍是什么意思呢？
计算化学里面，模拟分子运动轨迹的持续时间的长短是非常重要的。用模拟网球比赛来做类比：以前“超级计算机”算了一个月，我们只能模拟出击球的1秒钟的瞬间，而现在Anton出世，我们同样花一个月，就可以模拟整场球赛中网球的轨迹了。
这是前所未有的超算能力，仿佛是开启了上帝的视角。
从2007年起，D.E. Shaw的团队声名鹊起，用这个收割机每年在国际顶尖的学术杂志《自然》和《科学》上灌水，学术声誉锐不可当。

Anton在手，高枕无忧，仿佛别人在地面用卷尺画地图，他们在天上航拍做地图。现在他们又出了Anton2，继续吊打“过去8年中取得了长足发展的”超级计算机。
也许纯学术派对这种硬拼计算能力的方法表示不屑，但D.E. Shaw和他包养的geek们正用变态的Anton计算机把分子动力学模拟大跨步地推向实用。