今天对谈的嘉宾是一位脑容量比我大两倍以上的数学大牛。他身上集合了我感兴趣的所有的点：数学，量化交易，虚拟币，创业，和天大的脑洞。

Alex 杨博士，北大数学系学霸，美国西北大学数学博士。15年前就在高频交易界的耶路撒冷——Jump Trading做量化工程师；后来在野村证券和UBS这些投行里IQ最高的地方——衍生品模型交易台做了十多年交易。

几年前，杨老师义无反顾地扎进了币圈，开始了虚拟世界的精彩冒险。他创办了FundV，香港最早专注于区块链的基金之一；还联合创办了Beam VC，CyberCarrier Capital 和 TIG，在 TMT 行业投资了超过 30 家企业，包括两家独角兽。现在的杨博士是VSYS的CEO。VSYS是由传奇的区块链开发者PoS共识算法之父——Sunny King主导的第三个区块链项目。

对于币圈，今年似乎是个转折点：那些曾经唱空比特币的意见领袖们，观念似乎瞬间改变了。连Ray Dalio老师也说自己可能对比特币“忽略掉了什么”（missed something）。作为一位数学天才、高智商的交易员、又对虚拟币世界非常了解的人，小跑很好奇：杨博士会怎么看？

这篇对谈的信息量非常大，杨老师不小心秀出了天量的专业英文单词。我尽量在文字版shownotes里注释清楚。如果大家就某些问题深入了解，欢迎在我们的微博、公众号、和喜马拉雅留言。

不跨传统金融和Crypto两界的数学学霸不是好交易员

小跑：历史学家尼尔弗格森（Niall Ferguson）最近写了一篇文章，开头讲了一个故事：今年布克奖得主《舒吉·贝恩》（Shuggie Bain）中讲给了一个格拉斯哥没落工业时期的故事。小说里描写金钱的时候总是特别肮脏，似乎它就是罪恶之源。但是弗格森老师觉得虚拟币和比特币的发展，可能会改变大家对“货币”的理解。

今年似乎是个转折点：曾经唱空比特币的意见领袖们，今年的观念好像瞬间改变了。连Ray Dalio也说可能“忽略掉了什么”（missed something）。作为一位数学天才、高智商的交易员、又对虚拟币世界非常了解人，您怎么看？

杨博士：我也一直很想跟这样的人深入交谈，他在哪儿我也想知道。

我的确认识不少高智商朋友，金融行业比较多，但crypto的世界里肯定有更多优秀人才。但目前池子还是很小，还不能像传统金融那样吸引力那么大。这个领域很有颠覆性，但是其实最大的瓶颈在人才。

今年的确感觉我身边大概有1/10的朋友已经开始关注，其中一半已经动手了。

小跑：您做过高频量化，也在金融行业一个智商要求极高的领域“exotic derivative trading”（奇异衍生品交易模型）做过交易员；然后几年前进了币圈——不妨先给大家讲讲是怎么进的坑？

杨博士：我其实是学数学的。当年在芝加哥念PhD的时候，其实念的还是蛮辛苦，没有做出很重要的学术成就，于是就“上街”（华尔街）了。上街前读到一本书《说谎者的扑克牌》，觉得非常精彩，也是算当年的一个脑洞大开。后来运气比较好，找工作的时候进了Jump Trading（小跑注：Jump Trading被看作是高频交易界的耶路撒冷，业内顶尖巨头）。 

从面试到进公司大概两周时间。当时刚刚开始起步做模型交易（modeling trading）。我是第二个数学博士。当时其实没有意识到这样是一个很牛逼的公司，后来才意识到。后来香港的地点比较吸引我，觉得会有更多机会，就来到了香港UBS做量化交易。

我05年入行，07年抓了点尾巴，但很快08年金融危机就来了。金融危机对我这种在投行有生产力的人比较低成本，但是上面的人一波一波地被淘汰，这样就给了我一个很快的成长机会。

小跑：杨博士能再多介绍一下您在Jump Trading做模型交易的经历吗？

当年我观察到老板每天都会做一件事情：用一个DVD去录自己一天的交易，把屏幕录下来，记下关键时间点，浏览自己每天的交易行为和交易记录（trading log）。研究自己为什么自己能赚钱，为什么会亏钱？他每天都会很严格地做这件事。

小跑：2005年最牛的华尔街高频交易员…是用DVD来录自己的？

杨博士：对。这个故事很好玩。Jump的两个创始人，当年在其他人还比划手势的时候，就用对讲机交易了——他们俩就是这么挖的第一桶金。后来自己出来做，非常注重技术。

当时我没有半点金融背景，纯数学，只是在MorningStar（晨星）实习过。到了Jump，老板交给我的任务就是去发现一些模型（model），其实就是去寻找一些模式（pattern）。

他（用DVD）做这个事情有点笨，每天回家按照正常的时间线看DVD，看数字闪烁，费很多脑力去想；但他其实看不到数据背后的东西。当时其实有海量的数据可以利用，所有信息都在我手里，一天下来可能接近100万条，关键是要把它们聪明地用起来。后来我做了一个播放器，让他可以“tick by tick”（每个“跳动”级别）看数据；我把order book（订单薄）变成很多不同的区块，记录每个区块是被谁fill（成交）的，去捕捉机会。 

小跑：我给听众解释一下。在最前线的交易员们，看到的和平常散户们在手机上看到的交易是完全不一样的。他们看到的是订单流（order book），能看到更多的交易数据——他们的赚钱和盈利模式也此有关。

杨博士：我刚才讲的是15年前。当年我能做到的只是交易结束后的复查（review）。但经过这些年的发展，现在处理数据已经可以实现实时，可以做出更好的信号判断。每个order真的可以看到很多pattern——这就是我收集到的extra Information（额外信息），我知道这个信息一定值钱。

比如我们用富途牛牛交易股票，只可能看到一个价钱，后面有多少个order，这些order是一个什么结构是不知道的。比如后面有1万单，这个order结构可能是9000单和1000单,有可能是10个1000单,也有可能是n个、888个……这些信息是非常有用。 

在交易中，如果你只看K线图，只能看到一个一维的历史成交数据。但如果还能看到订单簿纵深的深度，还能知道深度里面的construction block（数据结构），什么size，额度多少，还能通过 pattern大致能猜出来交易对手是谁——这信息量是巨大的。所以我当时跟老板说，这是一个金库。

我们当时没有意识到这就是big data大数据，但已经做了一些初步的用户画像，贴标签。记得当时大概有100多号活跃的交易ID，我给每个ID贴标签：激进的（aggressive）、对冲的（hedging）……大概知道比如是高盛来了：看它的风格、模式大概知道是谁——你知道别人会做什么，这是金融最好玩的地方。

小跑：我打个比方，就像我们坐在一艘船上，在大海上往前走。然后看到前面有一个小冰块，那我们是去撞它还是不撞？如果能做到您的分析，就知道这到底是个小冰块，还是下面有座大冰山。

杨博士：是的。所以其实金融已经非常量化，真正能赚钱的那部分阿尔法容量是很小的。

一个交易台，四个物理学家

小跑：后来您在UBS做的东西就不一样了，就跟数学关系比较大了？

杨博士：对。其实我在Jump时用高中数学就够了，连积分啥的都没用到。后来到了UBS才就得数学用的有板有眼，正经一点了。

但很快就发现模型都错了。到现在我都觉得并不存在一个完美模型：首先市场行为（market behavior）会被市场参与者（market participants）改变；你的模型进入市场，就同时在改变市场。所以好的模型只是提前告诉你一些事情，能够让你把不想要的风险对冲掉；不能对冲掉的大概在什么范围？它能把这些东西给你，就已经足够好了。

小跑：所以一个著名英国统计学家说过：所有模型都是错的，只不过有些稍微有点用。

杨博士：对。但已经比经济学家靠谱一点了。

到了UBS，发现在美国做的一些东西，在香港可能是违法的。后来就去了衍生品交易台——这个组按人头来算，是UBS里最赚钱的。团队里有数学家，还有研究弦理论（String Theory）的物理学家——我终于觉得有点满足感了。

但后来发现用处也没那么大。投行的人才是过剩了，真正一个好的社会，应该鼓励更多的人才去做基础研究；金融行业其实不需要那么多天才。但是当它们把门槛提高之后，低一层级的人进来就很难——其实医生和律师行业也是类似的。

小跑：用一个现在很潮的词儿，这就是“内卷”。 

消失的阿尔法：币圈里有螃蟹？

小跑：我有一个发现：其实一些顶级交易员，在这两年比特币过了第一波之后，其实是涌入这个领域的。这是不是因为2008年之后，宏观经济货币政策已经到了极限，整个世界零负利率，在传统金融市场上找到“阿尔法”已经越来越难了？ 

再加上大批金主，比如养老基金和保险都要找收益，负债端久期非常长的，要求越来越奇葩：比如要有垃圾债券的收益但不要垃圾，要一个非常高收益，但不能太长的投资期限；于是有能力的基金经理们，本来有很好的宏观策略，五年或者十年时间，可以有非常好的收益；但现在每个月都要汇报收益，很难发挥了。

杨博士：对。传统金融其实是有很多毛病。“阿尔法”出现大概也就不到30年的时间，靠对冲基金来推动，它们要捕捉一些市场没有的超额收益。 

但是阿尔法真的很贵，这个东西只会越来越少。贝塔（β）是馒头，馒头食之无味，但是可以吃饱养活自己。阿尔法是肉，想吃肉可没那么容易。

这跟信息也有关系，金融本身就是一个中介，本质是时间和空间的重新分配。市场是不同需求不同时空不同风险的表达。得到“阿尔法”是说，这风险我看明白了，并且觉得被低估了，我可以用杠杆放大；与此同时把我不想要的风险，用工具对冲掉——但不受大盘的影响，或不做其他不想要的风险。

我自己还是非常尊重传统金融，它能发展到今天是有很多人才贡献的。但是我觉得传统金融现在能满足的是吃馒头的人，我最聪明的那些朋友还可以做的很好。

小跑：但不能否认您是想吃肉的。

杨博士：我是想吃螃蟹。 

小跑：所以您觉得crypto里是有螃蟹的。

杨博士：对。我的经历也是挺奇葩的。

我很早就听说过比特币。当年想创业的时候，正是TMT、阿里巴巴、移动互联网、电商正在兴起造福运动的那一波。大概2011年，自己决定去做投资。我们投了三四十个项目，还有一两只独角兽。还是投的蛮成功，但对我来说更多是学习，有个机会把钱放进去。 

后来我遇到一个业内非常值得尊敬的前辈，约了一起喝咖啡。

他见我的第一句话是：你是学什么的？

于是他直接扔给我一个灵魂拷问：那你为什么不做比特币？

从那以后，我就开始真正关注——它就是螃蟹。后来这位“带头大哥”给我介绍一些圈子里面的人，慢慢发现了协同的机会，开始比较正儿八经地想在这上面做点事情。 

后来和一位币圈大佬，很有争议的一个人认识了。当时我们俩一起去硅谷见了Vitalik（V神），见了当时币圈的很多大神们，一起做了Bitangel的项目（小跑注：大家应该知道是谁了）。

后来，2017年初，我的合伙人在深圳开了第一届矿工大会。当时还借了一个做风投朋友的高大上办公室。朋友以为这些“矿工”真的是煤老板。当初的确有很多草根，也有一些很牛的人才，但是并没有引起关注。我记得当年去北京去参加TechCrunch，我们的panel discussion是放在那天最后一个环节，现场基本上没人了。换到今天，待遇肯定不一样了。

小跑：那天我也在。的确没有坚持到最后。

杨博士：之前都是草根比较多，社区还是比较单纯，有很多当年中国很好的极客，大家真的是有一种宗教式的情怀，意识到一些机会。而现在，我身边很多野村、高盛、UBS的人都已经进来了。

传统城里套路深，Crypto是农村

小跑：最吸引您入坑的是币圈里更“金融”的那一部分，还是更“数学”的那一部分，或者是比特币技术的那一部分？或者最吸引您的是可以赚钱？

杨博士：它肯定是一个特别牛逼的技术，从来没见过的。我觉得每个人去理解世界肯定跟自己的经验相关，有自己的一套方法，找到适合自己的一个地方。

我的背景是数学和金融结合，肯定会从这两方面一起去看。显然数学是非常有用的，整个crypto就是用数学的方法实现治理。我的公司里也有很多数学博士和专家。

在金融方面，crypto的出现是在经历了一次金融危机之后。金融里面有好多东西已经积重难返。比特币第一个区块就把金融危机的头条新闻写了进去。它的出发点就在解决传统金融不能解决的问题。虽然现在已经进化了很多。

我是作为一个投资人进来的。在一脸懵逼的状态下，在币圈还有点乱，或者一切都还在萌芽的状态下，投了上下游的若干项目——各种坑都趟了个大概。

小跑：我翻译一下。杨老师的意思是：任何在华尔街上出现过的东西，将来都会像一面镜子会投射到虚拟币世界。

杨博士：二宝说“人人皆可发币”我是觉得不靠谱的。我把Crypto和传统金融比作一条线的两端，一边是“0”，是传统金融，现代金融40年左右，更早期的金融两三百年，这个领域已经是被highly regulated（重度监管）了的，“套路”非常多。所谓“城里套路深，不如回农村”，另一边crypto就是农村，啥都没有。

所以我当时的想法就是做crypto界的基础设施建设（infrastructure）。先找一些基建项目来投；而二宝想走的更超前，直接上升到理想层面。当时我觉得还是有点不太踏实。自己在摸索，还在学习，折腾了好多就得到了一些经验。

小跑：我觉得币圈有两种人。一种是传统金融来的人，他们知道城市是什么样的，知道这条路是怎么走出来的，所以自己非常现实；他们觉得农村是一个金矿，但是要吃到这里的螃蟹，就必须要跟现实世界连接起来，不能直接飞到天上去吃螃蟹。所以这批人会慢慢把传统金融的做法带到币圈来，慢慢让它变成了一个折中的东西。但另外一方面，如果没有那些天天做梦的人，币圈就不会吸引那么多的眼球，可能永远是个不温不火的东西。

但是您是不是会觉得其实我们现在的比特币或者是虚拟币行业，其实已经不是之前中本聪创造的世界了？

杨博士：中本聪只是创造了点对点支付。但是现在有更多人才在参与。

智能合约smart contract引入的时候其实比比特币还要早一点。也许是一个更伟大的事情：如果把比特币可以实现信息、价值的交换，smart contract可以实现逻辑和运算的交换。所以这件事要慢慢来，中本聪的比特币一定程度已经在冲击法币了，至于后面我们能做到些什么，我觉得是会跟着时代一起演变的。

小跑：中本聪就像穆罕默德，就是一个先知。不管他是有意还是无意，他的确创建了一个宗教。 

然后在宗教的推动下，各种信仰分支就出现了。比特币可能只是其中的应用之一，但是它后面的架构和逻辑，可能才是真正革命性的。

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