
量化投资之父,为何被赌场拒之门外
索普,名副其实的“量化投资之父”。
虽然在毕业后,任职麻省理工数学教授,但是索普的内心最渴望的事情不是单纯的做一名教授那么简单,而是怎么样赚钱,那时候的索普每天都在想怎么样在赌场里赌钱,怎么样赌赢。
最初,在赌场里,索普的主要研究对象是21点,也就是Black Jack,同时也成功的研究出一套可以在赌场中稳赚的方法,全部的赌场都输在了他的手里。
接下来的时间里,轮盘赌又成为了他的新目标,经过观察和实验他成功的研究出能够隐藏在衣服里的扫描仪,只要球丢出去,扫描仪就会在黑暗中默默的工作,这还不算什么,在他的脚上还有一个秘密武器(控制器),只要他的脚轻轻的按动这个武器,它就会发出一道激光,这时他的计算设备就会利用读球的速度计算出球落在哪一个区里的概率是最大的,之后根据这个结果进行赌大小。
这足以体现出索普的聪明才智,这个系统他在家里反复的做了实验,实验结果也是非常成功的,可是后来在赌场,虽然赢了几笔钱,但是没多长时间就被人盯上了,最后导致赌场再也不允许他进入。
玩转权证市场,却错过诺贝尔奖
被赌场“封杀”之后,索普去了加州任职教授,同时认识了加州大学金融系的一位研究权证的教授,在当时,这位教授收集了非常多的权证数据,可是索普并不知道怎么样利用这些数据,怎么样利用它能够赚到钱,那就更没有头绪了。
但是,索普是很聪慧的,没用多久他就把这些权证数据了解透了,同时寻找到了其中的一个公式,这个公式也给他提供了再一次赚钱的机会。
过了两年的时间,芝加哥期权市场的突起,大家当时并不知道怎么样计算期权的价格,这也让大多数的科学家走上了研究权证的道路,之后费希尔·布莱克(Fischer Black)和迈伦·斯科尔斯 (Myron Scholes)研究和提出了计算期权的公式,也就在1997年,凭借着这个研究莫顿和斯科尔斯荣获得了诺贝尔奖,不幸的是费希尔·布莱克在1995年时,因为患癌症逝世,错过了诺贝尔奖。
其实,索普的公式和布莱克和斯科尔斯的公式之间的差距仅有那么一点点,同时这两位获奖者提出公式的前提是阅读了索普《战胜市场》这本书,通过索普的思路进行研究才提出的公式,所以,在他们完成论文之后,便亲自登门拜访了索普,跟索普说,能够提出这个公式完全是受了这本书的启发。因此,事实上索普是完全有这个资格拿诺贝尔奖的。
将部分资产交给巴菲特打理
因为期权公式的提出,索普在权证上赚钱就没那么轻松了。之后他又转换思想,开始研究和设计了新的策略,具体说就是在标普500指数和500只股票两者之间做套利。例如:标普500指数的价格比那500只股票的价格加在一起之后有偏离,那就说明可以进行套利,这也就是后期量化投资未定型前最初的形式。
索普不仅设计了这一种策略,就连现在市场上主流的交易策略,多数都是他设计的。但是大部分的人对索普这个名字还是陌生的,但是这不能掩盖他是“量化之父”的事实。就像目前活动在华尔街上的人,基本上都是索普的“后人”,大部分都是得到了他的真传。
随后的时间里,索普会见了巴菲特,两个人一起打桥牌或者在一起聊投资。和巴菲特见面之后,回到家了,索普对他的夫人说:“他见过的最聪敏的人就是巴菲特,在未来,他一定会成为美国最富有的人。”后来听说,索普把自己赚来的钱,拿出来一部分交给了巴菲特管理。
在美国,庞氏骗局霸道横行的时候,索普用他的经验发觉数据的异常,马上抽回了资金,能够全身而退的投资人寥寥无几,索普就成为了那难得的几个人之一。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22