西蒙斯创立的文艺复兴科技公司的旗舰产品大奖章基金（Medallion Fund）成立于1988年3月，到1993年基金规模达到2.7亿美元时停止接受新资金。
这位已经78岁的老人是最成功的对冲基金创始人之一。
美国的《Alpha》杂志每年公布一项调查，对冲基金经理收入排行榜。2005年、2006年，西蒙斯分别以15亿、17亿美元的净收入坐稳全球最赚钱对冲基金经理宝座，2007年以13亿美元屈居第五，2008年西蒙斯又以25亿美元的入账高居榜首，索罗斯当年排名第四，仅入账11亿美元。
作为有史以来最成功的对冲基金，自1988成立以来，文艺复兴科技公司的旗舰基金——大奖章基金取得平均每年34%的回报。收益远超巴菲特、索罗斯等同侪。而其创始人、现年78岁高寿的詹姆斯·西蒙斯（James Simons）也被誉为“量化投资之王”，成为传奇人物。
人们一直很好奇，他有什么投资心得，对量化投资有何独到理解；他怎样看待中国市场，又是怎样做到基业长青的？带着这些问题，中子星优财的资管团队近期采访了这位大神级别的基金经理。
1988年以来，大奖章基金年均回报率高达34%，这个数字较索罗斯等投资大师同期的年均回报率要高出10个百分点，较同期标准普尔500指数的年均回报率则高出20多个百分点，比股神巴菲特近20年间的平均回报率高18个百分点。
优异的以及表现也使得该基金成为收费最高的对冲基金：5%的资产管理费+44%的投资收益分成（最初是20%，2000年增至36%，后又提高到44%）。
此外，西蒙斯还是一位了不起的数学家哦，他曾任教于麻省理工学院、哈佛大学和纽约州立大学石溪分校，和陈省身共同创立了著名的Chem-Simons理论，获得过5年颁发一次的全美数学最高奖维布伦奖（Veblen Prize）。
与对冲基金界普遍给人的“大鳄”印象相比，西蒙斯更像一名教授，他最喜欢这份工作，清华大学里还有一幢专家公寓是他出资修建的，以“Chem-Simons”命名。他和两任妻子育有五名子女，出于家庭原因，他还成立了一个自闭症研究中心。
2009年夏天，西蒙斯正式宣布从文艺复兴科技公司退休。但他仍是股东和创办人。对此，他的发言人称：没什么好解释的，他只是决定退休了。即使是在华尔街，人们也觉得他充满神秘气质：他被誉为“黑匣投资者之王”（king of black box），特点是运用最为玄妙的数学运算法则进行量化对冲投资，他的基金公司里面都是数学和自然科学博士，看起来像一家研究所。
2005年西蒙斯宣布成立一支新的，主要针对机构投资者的文艺复兴机构股票基金（RenaissanceInstitutional Equities Fund Fund，RIEF）。外界有很多关于大奖章基金的故事，但关于RIEF的信息却很少。这一次，这位量化对冲大神聊起了RIEF这支“新基金”。“壁虎式投资法”与“每天交易上万次”
有人将文艺复兴的投资方式称为“壁虎式定量投资”：推崇短线套利、频繁交易，就像壁虎，平时趴在墙上一动不动，蚊子一旦出现就迅速将其吃掉，然后恢复平静，等待下一个机会。
这个比喻并不太适合文艺复兴机构股票基金（RIEF），平均来讲我们会对投资标的进行长期持有。事实上，如果以每天的交易量占总资产的比例来计算的话，我们通常需要12到14个月才能交易RIEF的全部资产。
尽管我们的策略会对投资标的长期持有，但我们每天平均会进行超过10000次的交易。事实上，我们投资组合中的每支股票平均每隔一天就仓位就会有增减的变化。
文艺复兴的投资策略在设计和执行过程中，都以数学和统计模型为依据，以此实现非常有吸引力的风险调整后收益（risk-adjusted returns）。
在文艺复兴机构股票基金中，我们尝试给投资者提供：
（1）优于标普500的出众的风险调整后收益
（2）由大部分阿尔法和少量贝塔收益所组成的收益组合
（3）和S&P低相关性的收益。我们的投资组合包括任何在美国市场交易的具有合适流动性的股票，这包括存托凭证（ADRs），但不包括做上市（IPOs）、在二级市场公开交易的有限合伙制企业的份额（MIPs）和交易型开放式指数基金（ETFs）
我们使用的分散投资的方法是，尽可能多的配置各类型资产。平均来讲，我们会持有2500到3000种不同股票。
30年来稳定、行之有效的系统
文艺复兴早在1980年代就开始管理资金，因此所以我们在投资经验和企业认知上有着非常显著的优势。我们拥有丰富的公司资源，这使得我们可以不断的对业务进行再投资，这包括但不仅限于有能力招募高素质的研究人员，维护和扩展一个巨大的数据库和计算机基础设施等等。最后，我们过去30多年都在使用这套行之有效的方法，未来也不打算用任何其他方法来替换它，还是会延续这样的投资管理风格。
文艺复兴拥有非常好的工作环境和一流的员工，包括数学、统计学、物理学、天文学和计算机科学的博士们。
我们一直密切关注未来的风险，并且努力构建能在我们的预期下运行的系统。作为投资研究的一部分，我们花费了大量的时间和资源，持续的改进我们的系统。
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