世坤投资咨询 (WorldQuant) 是一家怎样的公司？
谢邀。最近工作上事情增多，积压了很多邀请没有响应，望谅解。今天颇有闲情，来谈谈World Quant。一家之言，请谨慎参考。 私以为，要了解一个人，最好了解他的过去，而要了解一家公司，则不如多研究下它的历史。说World Quant绕不开一个人，那就是Igor Tulchinsky，World Quant现任CEO和创始人。Tulchisky是个比较特殊的德国名字，因为后面一支流入了奥匈帝国。Igor与美国另外数家数量交易基金的创始人有着类似的背景：数学/计算机。他于80年代末期拿着贝尔实验室的奖学金在UT Austin修过计算机，之后在沃顿商学院研读金融方向的MBA，从而进入业界，加入了名贯业界的Millennium Partners (千禧基金），一路干到董事总经理，后来于2007年创办World Quant。 那么为什么他会出来创办World Quant，以及World Quant的构成如何，这就要说说现在World Quant的业务模式了。我立意中性，但World Quant本质上走着一种”极限利用新兴市场人力资源+纯数据挖掘“的投资模式，这是一个伟大的投资模式，但容易引起争议。具体来说： 1. 在新兴市场（尤其是亚太的中国和印度）大量招募基层Quant、Data Scientist或者Portfolio Management Assistant （PMA）。其工作以纯数据挖掘为主，任何可以作为信号（Alpha Signal）的时间序列都可以作为工作成果。报酬水平一般，此为“极度利用新兴市场人力资源） 2. 在发达市场，招募经验丰富的Portfolio Manager（PM）。其工作为基于经验和Finance Intuition，筛选基层Quant产生的信号，最终做出资产配置计划，报酬水平与一线基金经理接轨，优先分超额收益。 去年夏天，与一印度来的同学闲聊，方知他之前在孟买的World Quant干过（基层Quant），聊到看法。他说那边不要求你懂金融，只要你技术好，数据挖掘做得熟练就行。我于是问及：你以后还想回这家公司吗？印度兄答：如果回去做PM，那非常想。从我与他一起学习来看，他基本功非常扎实，我估计与其在World Quant天天做数据挖掘的训练有关系：C++，数据库，线性代数，包括基本的金融，都掌握的很精深。 这种模式犯了金融学研究的一个忌讳：切不可以先数据挖掘再给其找对应的经济意义。有过计量经济学研究经验的朋友相信会懂：世间万物自有联系，通过各种相关性分析、几个统计软件包一应用，总能发现少许看点——但这完全是数学上、统计上的关系，也许根本是Spurious Relation，或者完全没有意义。但是先想到经济逻辑，再基于此做数据分析又何其难也——做研究或许是好习惯，但在业界会造成产能不足——尤其在今天这个淘汰策略如此之快的时代。因此World Quant一举冒天下之大不韪，让大把新兴市场员工搞纯数据挖掘，再让有经验的PM筛选出真正有金融意义的信号——这个模式每年可以制造两位数字的复利回报，堪称伟大——但其有如投资界的星宿派，走着一条不寻常的道路，也让人争议。 回到历史，当时Igor Tulchinsky在千禧基金已经开始采用这种商业模式运作，发现其威力后，于是表达了出来单干的意思。千禧基金的老板不愿意失去这块金砖，于是主动成为新基金的发起人之人（一说控股66%），然后Igor另外募集余款，才有了今天的World Quant。 文笔杂乱，公开信息与野史齐飞，只愿各位看官过瘾。