近期，由桥水担任投资顾问的新产品广受关注，一周内即募资80亿元。桥水基金目前全球管理规模超千亿美金，它的全天候策略为市场所熟知。
以桥水基金为代表的一批海外量化私募已渐趋成熟，从上世纪80年代起，部分量化机构发展到现在已有30多年的时间。美国的量化基金规模一路扩大，近10年也涌现了不少头部机构，基本都已超百亿美元规模。
这些量化机构都有什么样的发展历程？有哪些来自数学、计算机、经济学等各领域的学术大佬投身于它？它们都有哪些区别于其他机构的“制胜秘诀”？这篇文章会简单给大家介绍一下几家海外头部量化私募机构的情况：
桥水 Bridgewater
它被业内视作“风险平价”这一资产配置方法的第一家实践者，创始人瑞·达利欧由于成功的预测了2008年金融危机而一战成名，去年他的《原则》一书也成为了爆款。
桥水的投资理念是利用量化手段打造“全天候”的资产组合，达利欧本人极为强调资产配置这一概念，他曾说“成功的投资关键是要打造良好的投资组合,投资的圣杯就是要能够找到10-15个良好的、互不相关的投资或回报流,创建自己的投资组合。”
千禧年 Millennium
千禧年成立于1989年，由美国量化投资先驱Israel Englander创建，目前千禧年已发展成为全球性投资管理公司，旗下千禧年基金也成为全球最顶级的对冲基金之一。
千禧年采用MOM平台的管理架构，即寻找最优秀的基金经理，组成团队，分配资金。不限制个人投资风格，一切以业绩说话。底层资源共享，发挥平台力量。
千禧管重视高科技的运用，公司开发建立了一套投研系统，可以让量化交易员快速的将自己的想法转化为量化策略并进行测试。公司追求高胜率表现稳定的策略。策略配置方面，千禧年非常看重波动控制，倾向于在承担有限风险的情形下，获取较高的收益。
世坤 Worldquant
WorldQuant 是一家成立于 2007 年的量化投资公司，寻求通过自己专有的研究平台持续产生高质量的交易信号 (alpha)，作为其交易策略。
WorldQuant有成系统的策略形成流程，首先由全球数据战略团队不断寻找新数据，WorldQuant花了较大人力和成本在数据挖掘这方面，目前使用超过900个不同来源（包括新闻和社交网络）的数据集。
在数据集的基础上，WorldQuant也持续构建了一个“Alpha工厂”，公司从全球招募了240多名量化研究员，他们大多为数学/物理奥林匹克竞赛和其他著名科学竞赛的获奖者，研究员在数据的基础上挖掘出Alpha因子，再由组合经理针对Alpha因子进行组合，制定出量化策略，最后由优化团队确定不同策略的权重。不同策略会使用特定的约束，旨在实现特定的投资目标。
德劭 De Shaw
De Shaw于1988年成立于纽约，创始人是David E. Shaw。公司早期员工大多是科学家、数学家以及程序员，均是各大领域中非常优秀的人才。
D. E. Shaw 被称为量化投资的先驱，拥有超过 30 年的成功记录，以开发复杂的数学模型和计算机程序闻名，是一家融合了量化策略和基本面研究的对冲基金。
从投资理念来看，D. E. Shaw旨在基于市场实战知识和先进的计算机方法发现统计学稳健的市场无效。从投资策略来看，D. E. Shaw的投资策略主要可以分为三类：基于量化和计算机技术的系统化策略、主要基于人工分析的主观策略以及结合系统化和主观方法的混合策略。
Two Sigma
Two Sigma Investment成立于2001年，创始人是David Siegel、John Overdeck和Mark Pickard。
Two Sigma认为，自己并非典型的投资机构，而是同时遵循技术创新原则和投资管理原则的一家公司。自创始之日起，Two Sigma就十分强调机器学习和分布式运算的运用，而基金内部的人员构成也凸显出对技术的重视。
在Two Sigma，72%的员工没有金融背景。大部分员工是从麻省理工学院、卡耐基-梅隆大学以及加州理工学院等院校的计算机科学、数学和工程专业毕业生中直接选聘的。
英仕曼 Man Group
英仕曼由五家资产管理公司并购组成，在合并前这五家子公司的投资理念和投资领域是有不小区别的。
英仕曼主要使用量化手段进行投研工作，该公司与牛津大学联合成立了牛津—英仕曼金融研究院（Oxford-Man Institute of Finance)专注于机器学习、算法交易和量化投资的研究。
AQR
它的创始人是克里夫，克里夫的老师是诺贝尔经济学奖获得者尤金·法玛，而克里夫正是受到他老师的著名理论法玛三因子模型的启发，开发了“空大盘，多小盘”的策略，在同期取得了优于市场的表现。
AQR坚信“依赖合理的经济学理论和分析来帮助我们提供长期和可复制的结果”，且系统化的研究、精细且有纪律的设计与执行是确保投资成功的关键。
AQR还有一大特点就是重视研究成果的分享交流，该公司的官网上有大量高质量的原创论文供浏览者下载，并且定期就会有新的论文产出。
国外的量化巨头虽然策略各异，也有些共同的特点：
1、国外前五大私募基金可以说都是量化基金，在人员构成上主要以数学、统计学、计算机科学及信息技术等专业的人才为主，非常重视信息技术上硬件设备的投入。
2、国外的巨头私募基金，交易的品种基本包含了所有种类，包括股票、债券、商品期货、以及各种衍生品。
3、相较于国内巨头，海外巨头的管理规模更大，涉及的投资种类更多，因此，它们对投研流程的“体系化，系统化”的要求更高，对策略的可复制性要求也更高。而量化投研可以比较好的满足这些条件，这或许是国外巨头普遍选择量化策略为主流策略的原因。
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