在可以查证的投资历史当中，表现最为出色的投资人并不是巴菲特或者索罗斯，而是一个你也许从没有听过的人--詹姆斯·西蒙斯 （James Harris Simmons）。
在1982年西蒙斯创建了文艺复兴科技公司（Renaissance Technologies LLC），这家听起来像是互联网企业的对冲基金在接下来的十年里取得了2,478.6% 的投资回报，相比较之下，乔治·索罗斯的量子基金（Quantum Fun）在同一时期的收益是 1,710.1%。与华尔街传统的基金公司不同的是，西蒙斯的团队很少使用传统金融背景的人才，反而大量录用了数学，物理，计算机等理工科背景人士参与到市场的博弈当中。在外人看来，西蒙斯的公司里仿佛充满了现代社会的占卜师， 用数学和计算机的水晶球预测着市场的未来 。
像文艺复兴科技这样尝试利用数学、统计学和计算机发现市场交易信号，从而获取超额回报的基金公司在最近四十年中已经形成了一个成熟的投资体系。数量金融（Quantitative Finance） 正是围绕这一系列方法和经验所形成的学科。大致来说，数量金融在市场中有两种应用方向：投资组合管理以及衍生品定价。所谓投资组合管理就是帮助投资人在管理风险预期的的同时最大化投资收益。在这个领域，从业人员需要扎实的数理统计基础以及时间序列数据的分析能力，通过创造性的思维发现有利可图的交易策略或者严谨地评估投资组合中头寸的损失风险。的另一方面，当今的金融市场充斥着大量复杂的金融衍生品。这些衍生品的价格会随着相应标的以及相关产品的变化而产生一系列的变化。对于设计和销售这类衍生品的银行来说，如何为这些衍生品制定一个合理的价格是一个技术上常见的问题。数量金融专业的从业人员会尝试利用随机微积分过程和风险中性理论为这些复杂的期权、债券和掉期交易找到合适的价格。
通过工作的性质可以发现，数量金融的内容与传统的金融工作在技能的要求上有显著的区别。因此数量金融在课程的设计上也独具特色。所谓专门的金融类知识通常占到整个课程的三分之一甚至更少的部分。这个专业要求学生把更多的精力投入到数学和计算机领域的学习当中。基本的数学内容包括随机过程、统计学以及计量经济学的知识。在编程环节通常要求学生掌握至少包含python,C++ 或者java 在内的一门编程语言。随着近些年来人工智能和机器学习影响的逐渐加深，未来数量金融当中对于计算机技术的偏重将是一个长期的趋势。
诚然，世界上没有任何人可以准确占卜市场的走向。1998年，当时美国风头无两的量化基金Long-Term Capital Management L.P. (LTCM) 轰然倒下。这家基金的创始人是纵横债市数十载的John Meriwether, 董事会成员更是包含了数量金融理论奠基人，诺贝奖获得者Myron Scholes 和Robert Merton。这样一家几乎是由天才组成的公司，在1997年的亚洲金融危机和1998年的俄罗斯金融危机当中由于过高的杠杆和不恰当的风险控制机制遭遇重创，最终走向倒闭。对于如今市场上对于量化方法的追捧，我们要认识到量化终归只是诸多解锁市场财富密码尝试中的一种。不过如果你对于数学和编程有强烈的兴趣，喜欢挑战新的问题，适应快速学习的工作状态，那么你可以在数量金融的领域找到足够的乐趣。
