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与其说这是一家大对冲基金的本部，我看更像是一个大学的某自然科学系的主楼。

　　每个星期二的早上，所有的分析师都要集中在一个大会议室里，研究当前市场策略，模型执行状况，新的参数理论，新模型建模的进展，等等等等，和普通学术讲座研讨会并无二致。长长的走廊两侧是一间间办公室，每个分析师都有自己的房间，里面共同之处除了桌子上的并列大屏幕彩显以外，墙上都有一大块黑板，写满了偏微分方程，傅立叶级数等等，罗马字母横飞，让人恍惚之间以为时空交错，来到了大学讲堂。其实基金麾下的分析师，很多也不仅仅是分析金融市场，有的人招来以后的主要工作，就是研究全球最近二十年的气候变化。貌似和金融市场关系不大，可是如果能找到大宗商品交易期货，石油天然气，电力，农作物等等的价格和天气反复之间的相关性，自然而然的，这份工作的重要性不言而喻。

　　真正计算的核心力量来自地下，所有大型计算机的储存地。随便走进地下一层的一间房间，强力空调控制的恒温之下，宽敞的房间里一人多高的大型机六台一组的排成几组，天花板上十几公分直径的管线专用管道交错纵横，仿佛在时刻提醒着来访者这里位居全世界前三十的强大计算能力。总部配备有应急发电机，不是一组，而是两组，主发电机负责给所有的计算机提供支持，以保证最长两个星期的电量，而副发电机的功能是保证主发电机的能量。两个星期足够长了，如果天有不测，紧急情况下，这么长的时间里，基金所有的头寸可以徐徐交易出清。另外，每个月会有油罐车来递送发电机需要的柴油。这个庞大的后台系统，保证了文艺复兴基金这个庞然大物的运转。

　　奖牌基金自从1993年以后就早已对外关闭，不再接收外来任何投资，后来因为表现实在太好，在管理资产不断膨胀之下，又开始逐步的归还外部投资人的资产，时至今日基金里已经不剩下多少外部资产，倒更像是一个高盛这些投行的本身交易平台，交易的全是自己人的钱，也就是这十几年来，每年收取的管理费增值费，滚雪球式的膨胀总和。这支基金的规模已有70亿之巨，可想而知数以百计的员工平均占有的规模。

　　有的时候，一天当中纳斯达克或者纽交所大部分的交易量，都由奖牌基金产生，因为它的策略是频繁自动交易，每天上上下下可以有很多笔，吃进微小的差价套利。在这种形势下，文艺复兴在06年推出一支新的机构基金，面向对象主要是机构投资人，最小投资也要两千万。由于名声太显赫，投资人蜂拥而至，创下了一个月里，接受十二亿美元投资进账的记录。很多对冲基金，终其一生也从未筹集到这么多钱。

　　难以置信，像文艺复兴，艾鸠耳，地义萧这些声名显赫的基金，也未能幸免这一波巨量抛售的狂潮。这些被引以为核心的量化交易模型，到底出了什么问题呢？

　　在高盛旗下的全球阿尔法基金，量化交易模型主要关注六个方面的参数：盈余水平（earnings quality），当前定价（valuation），盈利程度（profitability），股价变化趋势（momentum），分析师看法（analyst sentiment）以及管理层影响（management impact）。在这几个指标上建立起来的交易系统能够根据当前的股价水平，给出买进或者卖空的信号。很多量化基金的模型都与此类似，加上广泛采用高频交易，贡献了市场相当部分的交易量。

　　我们曾经在这类量化基金年景好的时候--也就是07年8月之前--有一次电话会议中询问过，既然基金的表现如此稳定，为什么自从三四年前以来一直就对所有投资人关闭，不再接收新的资金进来。得到的回答是由于交易对象主要是罗素2000指数(Russell 2000)相对应的中小股，由于股票流动性(liquidity)的限制，不可能把基金的规模放大很多倍，而且根据内部的虚拟交易模型验证，如果管理资产规模比现今扩大仅仅一倍，那么交易手续费就会蚕食掉大部分盈利。可见这样的高频交易模型(high frequency program trading)里，价差套利被压缩到了多小的程度。为了加大套利空间，快速有效的一条路就是加大杠杆。

　　前文提到的博格基金的杠杆只有200%，也就是做多100%同时做空100%，相比其它大基金这实在不能算是很高。高桥旗下的统计机遇基金在8月之前，做多用了369%的净资产，做空用了365%，总计734%。艾鸠耳旗下的绝对回报基金，做多991%，做空1079%，总计杠杆率达到2070%，也就是说每100万元的净资产，艾鸠耳拿来向主要经纪的券商融资买入991万元的股票，同时再卖空1079万元。

　　这样可观的杠杆率之下，回报又有多高呢？在07年前六个月，艾鸠耳绝对回报基金净收4.3%，而高桥损失了-4.3%。

　　太多的钱，追逐太少的机会，这就是绝大多数量化市场中性基金的现状。

　　8月13日雷曼兄弟公司分析师马修罗斯曼在电话会议中提到，在月初发生的量化基金同时大规模亏损，如果按照他们自己的模型，那应该是10000年才有一次的事件。别家投行的分析报告里也首次提及了相当于25倍西格玛(sigma)的极小概率事件发生几率。

　　在统计学里，西格玛衡量了正常状态下偶然事件发生的几率。偏离平均值正负一倍的西格玛之间的发生几率大概是67%，两倍就上升到了95%，也就是说，二十次里只会发生一次偏离在这个范围之外的可能；如果再继续扩大到三倍，这样的极小概率事件发生几率只有0.3%，也就是说，三百次里大概会有一次。如果是六倍的西格玛，那么有99.99996%的可能不会发生，以天计，相当于2500000天里只有一次。

　　这样极小概率事件，在8月初已经连续发生了3次，在3天的时间里，大多数严格按照既定交易模型执行的量化基金，平均跌去了-15到-20%。直觉告诉我们，如果模型告诉我们这些事情根本不会发生，可是现实里市场上实实在在的发生了，那么模型和市场之间，只能有一个是对的。这只能是市场。市场，永远是对的。

　　无论哪家基金，采用的模型如何的高深莫测，它们之间有很多特征是相同的，不论交易的对象是股票也好，可转换期权也好，归根结底，对于基本面观测的指标大抵上就那么些，如果将这些指标作为参数写到交易模型里去，那么考虑到这些量化基金的规模，和它们广泛应用的高杠杆交易率，对于那些最能引起注意的股票来说，每一支身上集中的资本规模，是相当惊人的。这就是所谓的集中风险（concentration