千亿量化之神，给梁文锋留下了哪些精神遗产？
整理｜《中国企业家》记者 孙欣
见习编辑｜李原
头图来源｜视觉中国
2021年2月，一本名为《征服市场的人：西蒙斯传》的书在中国出版。为它写推荐序的人，是当时只在私募圈小有名气的幻方量化创始人梁文锋。
没人想到，四年后，他会以DeepSeek创始人的身份震动世界——而他所撰写的题为《创造理解市场的模型》的序言，会成为理解这位极少出现在公共视野，一年发不上一条朋友圈的企业家的一把钥匙。
《征服市场的人》的作者格力高利·祖克曼，是《华尔街日报》的资深调查记者，该书是“量化投资之父”詹姆斯·西蒙斯首部，也是他生前唯一亲自参与创作的传记，讲述了西蒙斯十年创业探索。
西蒙斯前半生是顶级数学家：麻省理工学院出身，在伯克利拿到博士学位，与陈省身合作提出了“陈-西蒙斯定理”，还为美国国防分析研究所破译过密码。
40岁那年，西蒙斯半路出家闯入华尔街，创立了文艺复兴科技公司。他不用任何有金融背景的人，只雇佣数学家、物理学家和计算机科学家。在远离华尔街的长岛小镇上，他用数据、算法和模型悄悄交易，创下了投资史上最惊人的纪录：旗下“大奖章基金”三十年间年均回报率高达66%，连续27年跑赢巴菲特。
外界对其投资方法，曾经一无所知。这本书最大的价值，就是首次用大量一手访谈，揭开了这台“印钞机”的内部构造——从早期屡战屡败的建模尝试，到引入“隐马尔可夫模型”，再到冷酷而严密的数据信仰。
序言交给梁文锋来写，因为他几乎是西蒙斯在中国最忠实的门徒。
2008年，梁文锋揣着8万元本金开始做量化交易，2015年创立幻方量化。公司名字取自中国古代的《九宫图》。梁文锋曾公开说过，理想便是有朝一日，能与西蒙斯创办的文艺复兴公司相媲美。
更重要的是梁文锋与西蒙斯精神的同构：两家公司都相信市场是噪音，从噪音中可以提取信号；都喜欢招募没有金融背景的科学家，营造学院式的研究氛围；都把命运押在“模型”而非“人”的判断上。
梁文锋在序言末尾写下了一句后来被反复引用的话：“每当在工作中遇到困难的时候，我会想起西蒙斯的话——‘一定有办法对价格建模’。”
这也像是一封他写给偶像的致敬信。
2021年，《征服市场的人》正式出版，幻方量化也建成了“萤火二号”算力集群，囤下约1万张英伟达A100显卡——那时，还没人知道一家量化基金公司要拿这些显卡做什么。
两年后，DeepSeek成立。2024年5月10日，西蒙斯去世。同年12月16日，梁文锋在朋友圈转发了该书序言，并配文：“3年过去了，旧世界分崩离析，新时代正在光速到来。”
一个月后，DeepSeek-R1震动全球——后来的事情，大家都知道了。
2026年10月30日，DeepSeek完成第二轮融资，规模约1055亿元，投后估值约6155亿元，投资方近30家。这距离它的首轮外部融资，只过去了四个多月。
梁文锋的AI思想底色源自何处，或许可以从这本书中找到许多答案。我们拆解了《征服市场的人》一书。尝试解答如下问题：
1.一个拿过维布伦奖的数学家，为何在40岁时转身去做交易？
2.一个从没上过金融课的数学家，凭什么相信“一定有办法对价格建模”？
3.经历了10余年挫折、50岁才出发的西蒙斯，如何把“大奖章基金”做成投资史上最赚钱的机器？
4.为什么西蒙斯坚持“让模型而非人做决策”，哪怕模型看起来很蠢？
5.西蒙斯为何几乎从不招聘华尔街出身的人？
6.梁文锋在这本书里“抄”走了什么？
7.DeepSeek的低价、学院式管理和开源，能在西蒙斯身上找到哪些原型？
一定有办法对价格建模西蒙斯对“模型”的执念，比他对金钱的兴趣出现得早得多。
1938年，西蒙斯出生于马萨诸塞州。他四岁时就冒出过奇想：如果汽车每次只用掉一半的油，是不是永远开不到油尽的一刻？虽然父亲告诉他，油总会耗尽。但在西蒙斯看来，如果将一半的油视为一套模型，那油箱便永远也不会被清空。多年后他才知道，这正是古希腊哲学家芝诺提出的经典悖论，探讨运动在逻辑层面的矛盾。
凭借对数学与模型的兴趣及天赋，西蒙斯很快步入顺遂的学业轨道：17岁进入麻省理工，20岁从数学系毕业，23岁前后在伯克利拿到数学博士。
此后的十几年，他刷出了一份标准的“学术天才”履历：先在美国国防分析研究所破译密码，30岁出任纽约州立大学石溪分校数学系主任，把它建成了世界级的几何研究中心。1974年与陈省身合作提出“陈-西蒙斯理论”，后被广泛应用于弦论和凝聚态物理。1976年，西蒙斯获得几何与拓扑学领域的最高荣誉维布伦奖。
但这份履历里，也藏着一条不那么“学术”的暗线。在国防分析研究所工作期间，西蒙斯和同事研究过如何用数学方法预测股票，并写过一篇内部论文，最终未能公开发表。1968年，西蒙斯因公开反对越战，被研究所解雇，此后他决定再不受制于人。
1978年，40岁的西蒙斯做出一个让学术同行费解的决定：弃学从商。他离开石溪，在一家购物中心里租下办公室，创办了Monemetrics，也就是后来的文艺复兴科技公司。
接下来的十年，西蒙斯屡败屡战。起初，他做的并不是量化，第一位合伙人是数学家伦纳德·鲍姆，二人主要交易货币与大宗商品。鲍姆是“鲍姆-韦尔奇算法”的提出者之一，后来被广泛用于语音识别。但在交易场上，鲍姆并不依赖算法和建模，极易掺入主观判断。
詹姆斯·西蒙斯 来源：视觉中国
他们曾在外汇市场上大赚，也在一次判断失误后损失惨重。那时，二人主要依赖“粗糙的模型并辅之以个人直觉”。西蒙斯在书中回忆那段时间的感受：赚钱时，你觉得自己是天才；亏钱时，你觉得自己是个傻瓜。赚到的钱说不清是怎么来的，亏掉的钱也找不到原因，对一个数学家来说，这比亏损本身更难忍受。
1984年，鲍姆巨亏出局。到1988年，西蒙斯在投资上已经折腾了10余年，但管理规模只有4500万美元。
西蒙斯痛定思痛，“我不想每时每刻都被市场折磨，我想要在我睡觉的时候都能帮我赚钱的模型，一个完全屏蔽了人类干预的系统。”他逐渐相信，市场里一定存在某种隐藏的规律，只是人脑看不见。如果有足够多的数据和足够好的数学方法，就一定能对价格建模。
“一定有办法对价格建模”，成了西蒙斯的终身信仰。在序言里，梁文锋把这句话变成：“一定有办法对数据建模。”找到信仰的这条路，梁文锋走得几乎和西蒙斯一样长。
2008年，还在浙江大学读研究生的梁文锋，就开始和同学一起用机器学习探索全自动量化交易。2015年，幻方量化成立。2016年，幻方第一个由深度学习模型生成的股票仓位上线实盘；到2017年，幻方的几乎所有量化策略都已采用AI模型计算。2021年，幻方的管理规模突破千亿元。
一切跟着数据走“让模型而非人做决策”是文艺复兴公司的一条铁律。但确立这条铁律的历程，并不平坦。
1988年，蹉跎了10年的西蒙斯已经50岁，他与数论家詹姆斯·埃克斯共同发起建立基金，以两人都得过的数学奖章命名为“大奖章基金”。
1989年上半年，基金收益回撤约30%，一度被叫停；西蒙斯与埃克斯就“是否继续用模型”爆发严重分歧，埃克斯出局。关键时刻，同事卡莫纳对他说了一句可以刻在量化投资史上的话：“跟着数据走，西蒙斯，这不是我的意思，是数据的意思。”
1989年，西蒙斯找到他人生中的重要合伙人埃尔温·伯勒坎普，他买下了大奖章基金的控股权，并从头重构交易算法，伯勒坎普是一个博弈论家，他加入团队后，砍掉了宏观数据部门，转向短期高频交易，这违背了当时华尔街“不要频繁交易”的常识。
但结果令人惊喜。1990年，大奖章净回报55.9%。此后，模型在文艺复兴公司内部的战略位置一路抬升，被研究员们认为“拥有至高无上的地位”。
书中写道，每逢市场剧烈波动，连西蒙斯本人也会动摇，想要手动减仓。但“既然决定用模型交易，就要不折不扣地执行模型的指令，无论觉得它聪明还是愚蠢。”研究员们坚信，如果模型是对的，人为干预只会破坏它；如果模型是错的，应该去修正模型，而不是临场拍脑袋。
这也让大奖章基金的决策方式，与人们心中的“股神”截然相反。它不押注某一家公司的长期前景，也不预测宏观经济的走向。它做的是在成千上万次交易中，寻找那些只比抛硬币稍好一点的机会。
该书的第14章名为“在50.75%的机会中做到百分之百正确”，这句话来自西蒙斯麾下的科学家罗伯特·默瑟：“我们只有50.75%的时间是对的，但我们在这50.75%上是100%正确的。你可以靠这个赚到数十亿美元。”
胜率只要比一半高一点点，再乘以足够大的交易次数，足以让量化模型成为“印钞机”。
该图片使用了AI生成技术
来源：AI生成
1988年至2018年，30年间大奖章累计交易利润超过1000亿美元；费前年均回报约66%，扣除“5%管理费＋44%业绩提成”之后，费后年均回报仍达39%。即便在2008年金融危机期间，大奖章基金依然取得了大幅正收益。作为对比，同期，巴菲特的费后年均回报约20%，索罗斯约32%。
量化从业者对成本都有一种本能的敏感。在这个赛道上，每个基点的交易成本都会侵蚀收益，没有人会为一个“看起来很强”但成本失控的策略买单。
大奖章基金的本质，是在“市场的噪声”中寻找微小而稳定的优势，再靠规模放大。它不追求每一笔交易都赢，它只追求系统的期望值为正。
DeepSeek的技术路线，也与量化的底层逻辑不谋而合。从MLA多头潜在注意力机制，到MoE混合专家模型，它绝大多数技术创新，都指向同一个目标：压低算力开销，在可控成本之内交付同等水准的模型能力。
大模型看似比拼推理能力，背后同样是一场对边际成本的长期博弈。一旦算力开销居高不下，再惊艳的模型也难以规模化走向产业。
2024年5月，DeepSeek-V2将API价格压至每百万Token输入1元，掀起了国内大模型的降价浪潮。梁文锋对此的解释是：“我们的原则是不贴钱，也不赚取暴利。”
如同大奖章不靠单次豪赌，而是依靠稳定、可复制的微小优势；DeepSeek选择把成本优势转化为普惠的定价，让模型能力可以持续跑通商业闭环，而不是停留在实验室里的性能奇观。
价值不在模型上，而在人才上梁文锋曾说过，DeepSeek的核心技术岗位，基本以应届和毕业一两年的人为主，V2模型的研发团队里，没有海归，都是本土培养起来的年轻人。
用他的话说，“创新需要摆脱惯性，经验有时会成为包袱”“看长远时经验就没那么重要，基础能力、创造性与热爱更重要。”这也与西蒙斯的选人标准如出一辙。
书中写道，西蒙斯长期偏好招聘数学家、物理学家、天文学家、密码学家和计算机科学家，而对华尔街从业背景的人才兴趣寥寥。
“我们不雇用数理逻辑不好的学生。好的数学家需要直觉，对很多事情的发展总是有很强的好奇心，这对于战胜市场非常重要。”
华尔街的经验，往往是市场“应该”如何运转。而西蒙斯要找的，是那些能从海量数据里发现规律、却对市场没有任何预设的人。他要的是“杀手”一样的人，这种人极其专注、不达目的誓不罢休。他将这两种人形容为：“牛人和真正的牛人之间还是有很大区别的。”
文艺复兴公司的第一批关键人才，几乎都是没有投资经验的“门外汉”。
亨利·劳弗是石溪的数学家，后来成为公司的首席科学家，主张把所有交易信号放进同一个模型里统一处理。桑德尔·施特劳斯是计算机专家，他坚持搜集、清洗历史价格数据，并竭力把数据库的时间线扩充得足够长。在那个年代，数据是没人重视的苦活，施特劳斯却把它当成地基。
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今天各大模型公司疯抢高质量数据，而文艺复兴科技在40年前就明白：模型的上限，取决于数据的下限。
最具标志性的“门外汉”，是1993年加入的两位IBM语音识别专家：罗伯特·默瑟和彼得·布朗。他们是统计机器翻译的奠基者之一，相关论文至今仍被视为自然语言处理领域的经典，两人在IBM做的是用统计方法让计算机理解和翻译人类语言。
默瑟在IBM流传最广的一句话是：“没有比更多数据更好的数据。”这句话放在今天，就是大模型“规模定律（Scaling Law）”的前身。
语音识别和股票交易，看起来毫不相干。但在西蒙斯眼里，二者是同一类问题：从充满噪声的信号中，找出隐藏的概率规律。一段语音背后是哪个词，和一串价格背后是什么趋势，本质上都是一道统计题。
默瑟和布朗用了几年时间重写了公司的股票交易系统，修复了大量漏洞，并整合进一个统一的模型。2003年，他们主管的股票组利润已是期货组的两倍。2010年西蒙斯卸任CEO后，接棒的正是布朗。
梁文锋在序言里也抛了一个关键设问：“如何管理一支优秀的团队，使之30余年立于不败之地？”
在文艺复兴公司里，研究员可以看到公司几乎所有的代码和模型，每周开会互相挑刺。员工的奖金很大程度上与大奖章基金的整体表现挂钩，而不是只看个人负责的那部分策略。
这套设计的目的很明确：不让任何人为了自己的那块蛋糕，把信息藏起来。华尔街的很多交易团队各自为战，策略是个人的护城河。而在文艺复兴公司，策略属于模型，模型属于所有人。
一方面，文艺复兴公司在技术层面，对内完全透明，任何研究员都可以查看核心代码和实验细节；另一方面，在激励层则完全不透明，每位员工都有长达30页的终身保密协议。
大奖章基金“5%管理费＋最高44%的业绩提成”，是行业通行标准“2%＋20%”的两倍多。内部奖金每6个月发放一次，完全取决于基金表现，而不取决于老板是否喜欢你。
这套公司文化和考核标准，在DeepSeek身上也能窥见一二。
有媒体报道，DeepSeek不做前置分工，而是自然分工；研究员调用算力卡和人员，不设上限；没有严格的对个人的KPI考核。梁文锋把这种状态描述为：创新需要尽可能少的干预和管理。梁文锋对外始终保持着高度神秘感，员工也极少出现在公开采访中。
对于规模扩张，梁文锋与西蒙斯也有着相似的克制。
由于模型限制，外部资金越多，每一块钱的收益就会变得越薄。西蒙斯常年将大奖章的规模控制在100亿美金。1993年起，大奖章停止接受新资金，2003年至2005年间逐步清退了全部外部持有人。从此，这台印钞机只为自己的员工运转。
而DeepSeek在成立后的近三年里，也几乎没有接受外部融资，算力和薪酬主要由幻方的自有资金承担。“不缺钱”的底气，让DeepSeek没有追逐to C爆款应用，也不追逐短期变现，把几乎所有资源都押在了基础模型上。
不过，量化基金的容量终有天花板，大模型的算力需求却庞大许多倍。“对数据建模”所需的算力，终于超过了一家量化私募的承载能力。
今年以来，梁文锋不得不把关闭了三年的融资大门打开。DeepSeek先后完成两轮外部融资，合计超过1500亿元，并有消息称其开始筹备上市。
梁文锋与西蒙斯之间，还有一层最关键的分野：西蒙斯的模型是最高机密，四十年来从未公开。大奖章的模型究竟如何运作，直到今天依然是华尔街最大的黑箱之一。而DeepSeek一开始就选择了彻底开源，从模型权重到技术论文，几乎毫无保留。
这背后，实则来自于同一种判断：真正的护城河，不在某一版模型里，而在持续产出模型的那群人身上。
用梁文锋自己的说法是：“在颠覆性的技术面前，闭源形成的护城河是短暂的。即使OpenAI闭源，也无法阻止被别人赶超，所以我们把价值沉淀在团队上。”
文艺复兴公司的模型之所以能领先三十年，靠的不是某一个公式，而是一个不断修正公式的组织。只是在量化行业，策略公开即失效；而在大模型行业，开源反而能换来生态、人才和话语权。
同一种信念，在两个行业里长出了两种形态。隔着40年，隔着太平洋，时代的接力棒，交到了新的建模者手中。
（《征服市场的人：西蒙斯传》，作者：【美】格里高利·祖克曼，译者：安昀/朱昂，天津科学技术出版社）
