其實很喜歡吸收理財知識也自學考證、線上進修個種國外大學的公開課程。大概是金牛人的天生安全感，當作是一個業餘的投資的背景知識的累積和內在穩定的核心所以很喜歡學習理財方面的內容。就在剛剛聽理財的過程中無意間點進引人入勝的故事，馬上想要研究一下。Jim Simons，被譽為量化投資之父，年報酬率高達66%。在這篇文章我想深入解析他的成功模型、操作邏輯與量化投資新手可參考的入門方法。
那麼來看看誰到底什麼時『量化投資』（Quantitative Investing）？
量化投資是使用數學模型、統計推論與程式演算法，以歷史與即時數據為基礎，自動決策金融資產的買賣時機與風險控制。🔁 投資流程圖：
[ 數據收集 ] → [ 模型建構 ] → [ 回測測試 ] → [ 策略執行 ] → [ 自動風控與優化 ]
量化投資的核心構成與實務架構
⚙ 核心要素：
Jim Simons 的最佳策略 — 數據驅動量化交易策略（Data-Driven Quantitative Trading）
核心要素：
1. 依賴數據與數學模型
- 利用龐大的歷史市場數據，包括價格、成交量、基本面資料等，進行嚴格的統計分析與模式挖掘。
- 開發複雜的數學模型和演算法，識別市場微妙且重複出現的價格異常與趨勢。
2. 多策略組合（Multi-Strategy Portfolio）
- 不將資金集中在單一策略，而是同時運行數百個小策略，透過分散降低風險。
- 每個策略專注於不同市場、不同時間框架，增加整體穩定性。
3. 嚴格回測與風險管理
- 以歷史數據回測策略效能，排除過度擬合（overfitting）的模型。
- 實時監控策略表現，快速調整或停損。
4. 全自動化交易系統
- 利用高頻交易技術，自動化執行買賣，避免人為情緒干擾。
- 交易速度快、反應靈敏，捕捉短暫的市場機會。
5. 跨領域人才團隊
- 聘用數學家、物理學家、電腦科學家等非傳統金融背景人才，將科研思維帶入投資決策。
- 強調理論與實驗精神，持續優化策略。
什麼是資料驅動型投資（Data-Driven Investing）？
資料驅動型投資者指的是——完全依據數據、模型與演算法來進行投資判斷與交易決策的投資人。
特點：
- 強調 統計顯著性 與 歷史數據驗證（Backtesting）
- 使用 Python / R / SQL 等語言進行資料處理與模型建立
- 使用 API 獲取即時行情，並透過程式自動交易
- 不依賴「新聞感覺」或「盤感」進行買賣
那麼思考看看「資料驅動型投資者（Data-driven Investors）與 AI 發展的關係」？
如何運用資料驅動＋AI 投資？
✅ Step 1：從學會使用資料開始
學會用 Excel / Python 處理開盤、收盤價資料
練習建立簡單的技術指標回測模型（如移動平均交叉）
✅ Step 2：嘗試引入 AI 工具
使用 AutoML 平台（如 Google Vertex AI、DataRobot）建模
使用 GPT、Llama 等 LLM 分析財報、整理新聞摘要
✅ Step 3：搭建簡易的自動策略
用 Python 的 alpaca-trade-api、ccxt 等工具連接交易平台
實現條件單、停利停損、再平衡
"The best thing that happens to us is when a great theory collapses."
「對我們來說，最好的事情就是當一個偉大的理論崩潰的時候。」
Jim Simon
這句話深刻表達了他在投資與科學上的核心理念——不斷挑戰既有觀念，勇於修正錯誤，才能找到更好的解決方案與成功之道。
（1938/04/25日出生於美國,創立了著名對沖基金Renaissance Technologies文藝復興科技公司，並以旗下的Medallion Fund 創下令人驚嘆的年化報酬率約66%，超越華爾街所有頂尖基金。同時他發揮慈善與公共影響力Simons 與妻子 Marilyn Simons 一同成立了Simons Foundation，主要支持科學研究、教育及公共衛生等領域。他在數學與科學普及、醫療研究（包括自閉症研究）方面捐贈巨資，影響力延伸至社會公益層面..)深深地讓我感到感度他做的這一切可以感受到他的出發點其實只是一個數學天才，默默的在實驗室裡找到這些規率而率先發明了這樣的機制。看完的同時突然發現如果算起時差，那麼生日應該是亞洲時間的同一天了，同一天生日的也還貝聿銘建築家、以及梅拉尼雅川普，沒想到Youtube 自動推播無意間看到的故事才知道，看完這個令人感動的數學家的故事，就會覺得世上總有許多不同領域的沈默的研究發明者，在各個時代之中用他們的方式書寫屬於沉默的力量，世上缺的不僅是欣賞的角度，
更有視野和思維的渺小與狹隘，雖不見得有能力可以採用，但不可以無知的傲慢與消耗的光陰。其實我覺得當代的人很幸福，在時間之中汲取各種資訊和方法，除了大時代的不可預測之外，有時候如果還做不到投資的效益的時候那麼就只能是自己無知和不夠勤奮了。
