市場性的利率標價方法一般是指通過使用布萊克－舒爾斯－默頓的基本方法（外加後續學者的新貢獻），對收益率曲線建造模型，確定各個不同時間點的利率之間走勢的關係，然後分析各種金融產品的價格。長期資本管理用的就是這個基本的交易模型，但長期資本管理採取的投資策略是判斷各種產品的市場價格是不是和理論計算出來的價值相符，而復興技術很可能是通過判斷利率的短期走勢（「預測性」的模型）來買賣相關產品。「風險控制」部分指的是總倉位的控制、多空的控制、各種部位相對大小和絕對大小的控制、各種止損措施，等等。
·開發、實施、營銷和管理了復興技術使用新模型的一檔基金：「量股策略」（Equimetrics）。這檔基金使用長期投資策略，低風險，股市中性（股票做多和做空的數量大致相等，所以跟大市波動的相關性不大。）。復興技術原有的投資人主要是「高淨值客戶」（也就是通常所說的富人），新的模型主要是針對機構投資者而開發的，它是復興技術原有量化模型的變種，在營運的第一年募集到7億美元投資。2002年，該基金被收編進了大獎章，此前的年回報率為18%。
我們知道量股策略是從1999年4月開始運行的，它從1500只流動性比較強的股票或者優先股中由模型挑選出大約1000只股票，可能是做空，也可能是做多，整個投資組合的剩餘風險（多的倉位減去空的倉位）通過使用股票指數期貨來對沖。任何單一股票的權重都不超過整個組合的5%。這個策略的交易速度不是很快，每年的換手率在1~3倍之間，槓桿也只有2~3倍。
量股策略應該算是股票多空策略的一種，但是交易的頻率比通常的多空策略要稍微低一些，它是下面將要說到的統計套利策略的慢速版本。西蒙斯在談起量股策略基金的時候說：「他們選股的模型也是在數據堆裡面尋找重複性的規律，然後他們問自己：這些規律和市場運作、投資人的心理能不能掛上鉤？如果能的話他們就按照新的規律改變選股的策略。」
在前一章引用的西蒙斯致投資者的信中他提到了「基本系統」，這個基本系統就應該是在量股策略的基礎上演變出來的。西蒙斯通過模型的運算，挑出兩組股票來，分別做多和做空，做多的部分是整個基金值的170%左右，做空的部分是70%，兩者加起來，整個基金的股票淨值接近100%。通過模型的仔細挑選，西蒙斯認為這個基本系統能夠和標準普爾500指數的回報相當，也就是能夠匹配大市的回報，但是因為有多有空的原因，基本系統的風險只有大市的2/3。這一點自然也是有悖於有效市場假說的：回報相當，但是風險只有2/3，這就是免費午餐。但是話又說回來，整個對沖基金的概念在某種程度上就是有悖於有效市場假說的：如果市場是有效的，誰也打不過市場，那麼對沖基金的管理人憑什麼打敗市場呢？
·開發了「超新星」（Nova）基金所使用的投資策略，該基金是一個交易積極、市場中性的美國股票基金，使用統計套利策略。在1995年2月之前組建、管理該交易小組，包括為交易小組招聘人員。在策略的試營運期間，回報超過40%。1997年該基金策略被收編進了大獎章基金。
這個快速交易的統計套利策略和我們前面提過的其他3個超級量化基金的策略基本一樣，所以我們不能不說說統計套利究竟是怎麼回事兒。在本書的前面我們曾經提到過一次統計套利的概念，說任何通過統計方法多次交易之後預期能夠獲利的交易方式都算統計套利，我們也提過比較狹義的統計套利的定義，接近於股票多空交易，這裡要專門說的是狹義的統計套利的操作。
按照羅聞全教授的定義，統計套利指的是根據股票具有快速波動之後回歸本來價位的特性，從一個可能包括成百上千隻股票的組合裡面，使用量化模型方法，挑選合適股票，進行相關多空的交易方式。這種交易方式的持有期一般很短，可能只有幾天，甚至幾秒鐘。採用統計套利操作的基金需要擁有相當強的計算、交易和科技實力。統計套利和多空操作有相似之處，多空操作一般看一對類似的股票，如果其中一隻在一段時間表現超過另一隻，那麼表現差的一隻在將來很可能會趕上表現好的一隻，所以應該買入表現差的一隻，沽空表現好的一隻。統計套利把這個原則用到包含千百隻股票的組合中去，通過給各種股票按照一定的原則打分來決定哪些做多，哪些做空，然後再使用馬科維茨的理論來確定做多多少、做空多少，從而降低整個組合的風險。打分的原則多種多樣，每個基金都不同，各個基金都視其為自己最絕密的絕密，但是一般可能包含超前或滯後的信號、技術分析裡面比較大的阻力線或者支持線（比如說股票價格突破一個大的整數價位）、公司特有的兼併之類的消息以及短期趨勢等。
統計套利操作需要複雜的計算，而且需要不斷調整倉位，交易量很大，所以一般基金要能使用自動交易手段來減少人工帶來的誤差和延誤，而且基金通常會採取各種其他措施來降低交易成本。正是因為這種策略的巨大交易量，所以投資銀行剛開始都把使用這種策略的大基金視為財神。但是投資銀行慢慢也發現這個財神有著陰暗的一面，因為財神開始直接和投資銀行競爭，不過這是後面要說的話題。
2006年有一個叫布克斯達博的人寫了一本叫《我們自己設計的魔鬼》的書，講的就是20世紀80年代這種交易策略如何在摩根士丹利誕生的故事。布克斯達博是麻省理工學院的經濟學博士，曾在多家很有名氣的對沖基金和投資銀行做過量化投資和風險管理的工作，包括10年在摩根士丹利，所以對這種策略的內幕瞭如指掌。別忘了弗雷在20世紀80年代曾在摩根士丹利的相關部門待過，他在簡歷上寫道「在某投資銀行改進其某種投資策略，使其的回報提高25%」，說的應該就是摩根士丹利和統計套利策略。布克斯達博在書裡還講到了另外一位超級量化基金管理人肖爾如何離開摩根士丹利，自己另起爐灶、使用這種策略交易的故事。所以，很多家公司所採用的這一類統計套利的策略或許都能追溯到摩根士丹利。這種「策略擴散」現象在對沖基金行業其實比較普遍：某種策略在某家銀行或者基金誕生，如果運作很成功的話，不久就會有人出去自己開新的公司，複製這種策略。新公司的成員不久之後有可能跳槽，開自己的公司。沒有幾年的工夫，這種策略就到處都是。一個必然的後果是策略的回報下降，因為有效市場假說將獲得最後的勝利。
在《我們自己設計的魔鬼》裡面，布克斯達博是這樣總結的：2002年以後，統計套利策略的表現開始滑坡，此後標準的統計策略（一個比較簡單、比較標準的統計套利策略是這樣的：首先選定一定數目的股票；計算方差——協方差矩陣（如果選了1000只股票，這將是一個1000×1000的大型矩陣）；計算矩陣的特徵向量和特徵值；選取含有最大特徵值的那個向量，預測該向量未來走勢；計算所需要的多空股票組合。）一直也沒有起色，其中主要的原因是有太多的錢在追蹤這個策略。羅聞全教授的模擬運算證實了這一點，他說最近幾年如果還想取得20世紀90年代前期的回報，那麼槓桿必須增加2~4倍。但是，羅教授和布克斯達博說的是標準的策略，從事統計套利的各家基金都有各自不同的絕招，很可能有幾種策略仍然在為它們的主人提供著印鈔機的功能。但是我們知道，這是長不了的。從長遠來看，有效市場假說將笑到最後。不過，在那之前，這些策略可能會使為數不多的幾個人賺很多錢。
因為這種策略越來越流行，很多股票的短期價格走勢在很大程度上受到統計套利交易的支配，所以市場上有這樣的說法：「這只股票被統計套利給套上了」。如果被「套」上的話，這只股票的交易量會相應增加許多，它的價格走勢也可能比較古怪。
超新星基金起初只是交易納斯達克上市的股票，完全採取電子交易方式。20世紀90年代中葉，超新星基金的交易量佔到納斯達克相當大的份額，1997年有一天它的份額曾經達到14%。
從這個數字上我們還可以大致猜測一下大獎章基金的周轉率和每筆交易的預期回報：假設它的年交易量是納斯達克的5%，納斯達克年交易量大概是10萬億美元，大獎章在納斯達克的交易量就是5千億美元，我們假定納斯達克的交易量佔到大獎章整個交易量的一半，它的年交易量為1萬億美元，但是一來一回算一筆交易，它的部位總額為5千億美元，大獎章的資產是50億美元，毛回報假定為80%，一年的利潤應該是40億美元。拿40億美元除以5千億美元得到0.8%，也就是說，它每筆交易的平均回報只有0.8%，這就是西蒙斯說的「小的機會」。拿5千億美元除以50億美元的資產得到100倍，意思是大獎章的年周轉率為100倍，對共同基金來說已經超高了，但是對於高速交易的量化基金並不出奇。這當然是個非常粗略的猜測。
從弗雷的這段話裡我們還可以看到這樣的詞——「試營運」。這在量化基金裡面是比較常見的：有一個新的量化模型，在紙上很漂亮，但是在實際操作中如何呢？有很多統計、數學方法可以增強人們對某個量化標準的信心——光是看過去的模擬表現是很不夠的——這一點我們在後面再詳述。但即便是採取了種種方法，這些模型到了真槍實彈的戰場上的表現誰也說不準，所以在實際操作中一般都會試營運一段。等到真實的表現和紙上的表現具有一定的可比性之後，才會加碼。
另外一個值得注意的方面是上面兩條提到的「收編」進大獎章的說法。這在量化基金操作中也很常見，因為已有的模型通常會「疲勞」，所以量化基金都有龐大的研究隊伍來不斷探索尋找新的模型。一旦經過試驗之後某個模型的回報比較好，這個模型就會被收編進來。與此同時，老化的模型有可能被淘汰掉。這個過程其實需要很多經驗，不可能是完全量化的。
·設計和管理實施了一項自動交易系統。
提出了模型框架，組織研究團隊將現代投資組合管理理論和技術性投資相結合，設計出新的證券交易模型。這個項目成了上述「超新星」基金的基礎。
「現代投資組合管理理論和技術性投資相結合」，就是我們上面說的統計套利，我們也知道它的源頭是摩根士丹利。
·提出了風險管理模型，用於當時只有6000萬美元的期貨和債券基金。
在模型提出之前，平均回報為26%，提出之後，1991年回報為34%，1992年為39%，1993年為39%，1994年為71%，1995年為33%，1996年為32%。同期基金規模增加到8.8億美元。
我們將上面的回報和大獎章的歷史回報相比較，可以肯定，這個「期貨和債券基金」指的就是當年的大獎章。我們可以推斷，弗雷加入了之後大獎章才有了比較系統的風險管理模型：止損、槓桿管理、倉位分配等。風險管理模型是人們看量化基金的時候容易忽略的一個方面，人們通常只是關注模型是如何選股、如何預測的。其實軍功章的另一半在貌不壓人的風險管理模型裡面：什麼價位給某個倉位止損，投資組合出現何種虧損時給整個投資組合降低槓桿或者止損，各種模型的權重如何分配、如何調整，整個投資組合的槓桿如何調整，等等。這都會直接影響到基金的回報和風險，但是也常常被人忽略。
關於大獎章
所以，從以上弗雷對自己成就的描述中我們可以看出大獎章的歷程：
·首先是通過統計信息分析方法來判斷外匯和債券短期的價格變化，尤其關注過激反應的一類。
·在這個基礎上加入了風險控制模型。
·之後又引入了統計套利，開始高速交易大量股票。
·接著又引入了統計套利的變種，低速交易大量股票。
·繼續引入其他模型，分析像現價交易指令表這樣的不太常用的數據來源。
這就是大獎章。
當然，復興技術的上百名專家不是天天坐在那裡看電腦的。他們每天都可能提出新的想法，對已有模型的改進和補充肯定是在不斷進行的。但是提出一個嶄新的模型則需要時間，這通過弗雷12年在復興技術的成就中不難看出來：12年也不過是兩三個模型而已。
退休以後，弗雷除了忙石溪大學新的量化金融專業的事情之外，還從事很多慈善工作。他設立的弗雷基金會幫助家庭背景有問題的少年兒童，為他們提供教育及其他服務。
他在石溪大學的量化金融專業能不能培養出新的西蒙斯呢？這是個疑問。
第6章 更高、更強、更快
川妹子有時候炒股，小打小鬧。但是專門研究投資的西門從來不炒。川妹子問他為什麼，西門總是說他拿不準，所以觀望。西門不亂花錢，他告訴川妹子說他的錢每月都存到什麼基金裡面去了，還說他們兩個人中間有一個人炒股就夠了。
對於川妹子的炒股愛好，西門既不反對，也不鼓勵，但是他總是喜歡和川妹子討論為什麼她要買這個股，為什麼要賣那個股。當川妹子想要賣掉賺錢的股票而把套牢的股票捏在手裡的時候，西門總是會提醒她別人常常犯的錯誤，但最後的決定權還是川妹子的。
西門幫助川妹子在網上用免費的工具設定了投資組合追蹤，這樣川妹子可以隨時隨地看到她的那幾隻股票最近如何變化。他還幫她設定了止損的提醒，到了忍痛割愛的時候，電腦會自動提醒她。川妹子剛開始不太願意拋出賠錢的股票，但是經過一段時間的嘗試，她覺得這種做法還是挺有道理的。好幾次她拋出之後又在更低的價位買回來，成本降低不少，收益也相應增加。但也有時候拋出之後股票立刻反彈，她就會假裝埋怨西門，西門只好說：「那晚上的水煮魚我請客了！」
最開始的時候川妹子買賣股票必須要到證券公司營業部去填一張單子，機場沒有營業部，所以她為了買賣股票要專門跑一趟。後來有了電話落單，方便了很多。西門又教會了她網上買賣，這樣就更快了。西門來看她的時候她非要表演給西門看，左一點擊，右一點擊，不用1分鐘，網上顯示：交易完成了。川妹子對西門說：「怎麼會這樣快呢？」西門笑笑說：「1分鐘，不算快。我們公司正在搞幾十毫秒交易的系統呢！」
川妹子有些驚訝，問；「幾十毫秒？那該有多快呀？」
西門眨巴一下眼睛，說：「剛才我眨眼的工夫，300～400毫秒過去了。1秒等於1000毫秒。」
川妹子說：「幾十毫秒交易？誰那樣著急啊？」
有備無患
2007年，復興技術專門用來做研究的電腦系統包括擁有1500個處理器的計算機集群，5部大型服務器組和30萬GB的硬盤空間，當然這些數字每年都在增加。這些電腦設備都在復興技術辦公室的地下，復興技術有自己的備用發電機組，另外還有為備用的發電機備用的，以防備用的出故障。在完全斷電的情況下，備用發電機可以保證復興技術的電腦至少運作兩個星期。外界的電腦專家說這是一個規模很大的系統，超過很多高校的大型計算機配備，居世界前30名。電腦系統當然為復興技術的成功打下堅實的基礎，但是復興技術總是不忘強調他們的成功更重要的原因是公司的人，是公司的知識產權。西蒙斯說：「我們的操作過程完全是黑箱，完全是電腦的程序。但是這些程序都是要靠聰明人去編寫的，它們必須要符合一定的常理。有些人說我們是每天只要把電腦打開就算完事的書獃子，這是完全沒有根據的。」
·開發、實施、營銷和管理了復興技術使用新模型的一檔基金：「量股策略」（Equimetrics）。這檔基金使用長期投資策略，低風險，股市中性（股票做多和做空的數量大致相等，所以跟大市波動的相關性不大。）。復興技術原有的投資人主要是「高淨值客戶」（也就是通常所說的富人），新的模型主要是針對機構投資者而開發的，它是復興技術原有量化模型的變種，在營運的第一年募集到7億美元投資。2002年，該基金被收編進了大獎章，此前的年回報率為18%。
我們知道量股策略是從1999年4月開始運行的，它從1500只流動性比較強的股票或者優先股中由模型挑選出大約1000只股票，可能是做空，也可能是做多，整個投資組合的剩餘風險（多的倉位減去空的倉位）通過使用股票指數期貨來對沖。任何單一股票的權重都不超過整個組合的5%。這個策略的交易速度不是很快，每年的換手率在1~3倍之間，槓桿也只有2~3倍。
量股策略應該算是股票多空策略的一種，但是交易的頻率比通常的多空策略要稍微低一些，它是下面將要說到的統計套利策略的慢速版本。西蒙斯在談起量股策略基金的時候說：「他們選股的模型也是在數據堆裡面尋找重複性的規律，然後他們問自己：這些規律和市場運作、投資人的心理能不能掛上鉤？如果能的話他們就按照新的規律改變選股的策略。」
在前一章引用的西蒙斯致投資者的信中他提到了「基本系統」，這個基本系統就應該是在量股策略的基礎上演變出來的。西蒙斯通過模型的運算，挑出兩組股票來，分別做多和做空，做多的部分是整個基金值的170%左右，做空的部分是70%，兩者加起來，整個基金的股票淨值接近100%。通過模型的仔細挑選，西蒙斯認為這個基本系統能夠和標準普爾500指數的回報相當，也就是能夠匹配大市的回報，但是因為有多有空的原因，基本系統的風險只有大市的2/3。這一點自然也是有悖於有效市場假說的：回報相當，但是風險只有2/3，這就是免費午餐。但是話又說回來，整個對沖基金的概念在某種程度上就是有悖於有效市場假說的：如果市場是有效的，誰也打不過市場，那麼對沖基金的管理人憑什麼打敗市場呢？
·開發了「超新星」（Nova）基金所使用的投資策略，該基金是一個交易積極、市場中性的美國股票基金，使用統計套利策略。在1995年2月之前組建、管理該交易小組，包括為交易小組招聘人員。在策略的試營運期間，回報超過40%。1997年該基金策略被收編進了大獎章基金。
這個快速交易的統計套利策略和我們前面提過的其他3個超級量化基金的策略基本一樣，所以我們不能不說說統計套利究竟是怎麼回事兒。在本書的前面我們曾經提到過一次統計套利的概念，說任何通過統計方法多次交易之後預期能夠獲利的交易方式都算統計套利，我們也提過比較狹義的統計套利的定義，接近於股票多空交易，這裡要專門說的是狹義的統計套利的操作。
按照羅聞全教授的定義，統計套利指的是根據股票具有快速波動之後回歸本來價位的特性，從一個可能包括成百上千隻股票的組合裡面，使用量化模型方法，挑選合適股票，進行相關多空的交易方式。這種交易方式的持有期一般很短，可能只有幾天，甚至幾秒鐘。採用統計套利操作的基金需要擁有相當強的計算、交易和科技實力。統計套利和多空操作有相似之處，多空操作一般看一對類似的股票，如果其中一隻在一段時間表現超過另一隻，那麼表現差的一隻在將來很可能會趕上表現好的一隻，所以應該買入表現差的一隻，沽空表現好的一隻。統計套利把這個原則用到包含千百隻股票的組合中去，通過給各種股票按照一定的原則打分來決定哪些做多，哪些做空，然後再使用馬科維茨的理論來確定做多多少、做空多少，從而降低整個組合的風險。打分的原則多種多樣，每個基金都不同，各個基金都視其為自己最絕密的絕密，但是一般可能包含超前或滯後的信號、技術分析裡面比較大的阻力線或者支持線（比如說股票價格突破一個大的整數價位）、公司特有的兼併之類的消息以及短期趨勢等。
統計套利操作需要複雜的計算，而且需要不斷調整倉位，交易量很大，所以一般基金要能使用自動交易手段來減少人工帶來的誤差和延誤，而且基金通常會採取各種其他措施來降低交易成本。正是因為這種策略的巨大交易量，所以投資銀行剛開始都把使用這種策略的大基金視為財神。但是投資銀行慢慢也發現這個財神有著陰暗的一面，因為財神開始直接和投資銀行競爭，不過這是後面要說的話題。
2006年有一個叫布克斯達博的人寫了一本叫《我們自己設計的魔鬼》的書，講的就是20世紀80年代這種交易策略如何在摩根士丹利誕生的故事。布克斯達博是麻省理工學院的經濟學博士，曾在多家很有名氣的對沖基金和投資銀行做過量化投資和風險管理的工作，包括10年在摩根士丹利，所以對這種策略的內幕瞭如指掌。別忘了弗雷在20世紀80年代曾在摩根士丹利的相關部門待過，他在簡歷上寫道「在某投資銀行改進其某種投資策略，使其的回報提高25%」，說的應該就是摩根士丹利和統計套利策略。布克斯達博在書裡還講到了另外一位超級量化基金管理人肖爾如何離開摩根士丹利，自己另起爐灶、使用這種策略交易的故事。所以，很多家公司所採用的這一類統計套利的策略或許都能追溯到摩根士丹利。這種「策略擴散」現象在對沖基金行業其實比較普遍：某種策略在某家銀行或者基金誕生，如果運作很成功的話，不久就會有人出去自己開新的公司，複製這種策略。新公司的成員不久之後有可能跳槽，開自己的公司。沒有幾年的工夫，這種策略就到處都是。一個必然的後果是策略的回報下降，因為有效市場假說將獲得最後的勝利。
在《我們自己設計的魔鬼》裡面，布克斯達博是這樣總結的：2002年以後，統計套利策略的表現開始滑坡，此後標準的統計策略（一個比較簡單、比較標準的統計套利策略是這樣的：首先選定一定數目的股票；計算方差——協方差矩陣（如果選了1000只股票，這將是一個1000×1000的大型矩陣）；計算矩陣的特徵向量和特徵值；選取含有最大特徵值的那個向量，預測該向量未來走勢；計算所需要的多空股票組合。）一直也沒有起色，其中主要的原因是有太多的錢在追蹤這個策略。羅聞全教授的模擬運算證實了這一點，他說最近幾年如果還想取得20世紀90年代前期的回報，那麼槓桿必須增加2~4倍。但是，羅教授和布克斯達博說的是標準的策略，從事統計套利的各家基金都有各自不同的絕招，很可能有幾種策略仍然在為它們的主人提供著印鈔機的功能。但是我們知道，這是長不了的。從長遠來看，有效市場假說將笑到最後。不過，在那之前，這些策略可能會使為數不多的幾個人賺很多錢。
因為這種策略越來越流行，很多股票的短期價格走勢在很大程度上受到統計套利交易的支配，所以市場上有這樣的說法：「這只股票被統計套利給套上了」。如果被「套」上的話，這只股票的交易量會相應增加許多，它的價格走勢也可能比較古怪。
超新星基金起初只是交易納斯達克上市的股票，完全採取電子交易方式。20世紀90年代中葉，超新星基金的交易量佔到納斯達克相當大的份額，1997年有一天它的份額曾經達到14%。
從這個數字上我們還可以大致猜測一下大獎章基金的周轉率和每筆交易的預期回報：假設它的年交易量是納斯達克的5%，納斯達克年交易量大概是10萬億美元，大獎章在納斯達克的交易量就是5千億美元，我們假定納斯達克的交易量佔到大獎章整個交易量的一半，它的年交易量為1萬億美元，但是一來一回算一筆交易，它的部位總額為5千億美元，大獎章的資產是50億美元，毛回報假定為80%，一年的利潤應該是40億美元。拿40億美元除以5千億美元得到0.8%，也就是說，它每筆交易的平均回報只有0.8%，這就是西蒙斯說的「小的機會」。拿5千億美元除以50億美元的資產得到100倍，意思是大獎章的年周轉率為100倍，對共同基金來說已經超高了，但是對於高速交易的量化基金並不出奇。這當然是個非常粗略的猜測。
從弗雷的這段話裡我們還可以看到這樣的詞——「試營運」。這在量化基金裡面是比較常見的：有一個新的量化模型，在紙上很漂亮，但是在實際操作中如何呢？有很多統計、數學方法可以增強人們對某個量化標準的信心——光是看過去的模擬表現是很不夠的——這一點我們在後面再詳述。但即便是採取了種種方法，這些模型到了真槍實彈的戰場上的表現誰也說不準，所以在實際操作中一般都會試營運一段。等到真實的表現和紙上的表現具有一定的可比性之後，才會加碼。
另外一個值得注意的方面是上面兩條提到的「收編」進大獎章的說法。這在量化基金操作中也很常見，因為已有的模型通常會「疲勞」，所以量化基金都有龐大的研究隊伍來不斷探索尋找新的模型。一旦經過試驗之後某個模型的回報比較好，這個模型就會被收編進來。與此同時，老化的模型有可能被淘汰掉。這個過程其實需要很多經驗，不可能是完全量化的。
·設計和管理實施了一項自動交易系統。
提出了模型框架，組織研究團隊將現代投資組合管理理論和技術性投資相結合，設計出新的證券交易模型。這個項目成了上述「超新星」基金的基礎。
「現代投資組合管理理論和技術性投資相結合」，就是我們上面說的統計套利，我們也知道它的源頭是摩根士丹利。
·提出了風險管理模型，用於當時只有6000萬美元的期貨和債券基金。
在模型提出之前，平均回報為26%，提出之後，1991年回報為34%，1992年為39%，1993年為39%，1994年為71%，1995年為33%，1996年為32%。同期基金規模增加到8.8億美元。
我們將上面的回報和大獎章的歷史回報相比較，可以肯定，這個「期貨和債券基金」指的就是當年的大獎章。我們可以推斷，弗雷加入了之後大獎章才有了比較系統的風險管理模型：止損、槓桿管理、倉位分配等。風險管理模型是人們看量化基金的時候容易忽略的一個方面，人們通常只是關注模型是如何選股、如何預測的。其實軍功章的另一半在貌不壓人的風險管理模型裡面：什麼價位給某個倉位止損，投資組合出現何種虧損時給整個投資組合降低槓桿或者止損，各種模型的權重如何分配、如何調整，整個投資組合的槓桿如何調整，等等。這都會直接影響到基金的回報和風險，但是也常常被人忽略。
關於大獎章
所以，從以上弗雷對自己成就的描述中我們可以看出大獎章的歷程：
·首先是通過統計信息分析方法來判斷外匯和債券短期的價格變化，尤其關注過激反應的一類。
·在這個基礎上加入了風險控制模型。
·之後又引入了統計套利，開始高速交易大量股票。
·接著又引入了統計套利的變種，低速交易大量股票。
·繼續引入其他模型，分析像現價交易指令表這樣的不太常用的數據來源。
這就是大獎章。
當然，復興技術的上百名專家不是天天坐在那裡看電腦的。他們每天都可能提出新的想法，對已有模型的改進和補充肯定是在不斷進行的。但是提出一個嶄新的模型則需要時間，這通過弗雷12年在復興技術的成就中不難看出來：12年也不過是兩三個模型而已。
退休以後，弗雷除了忙石溪大學新的量化金融專業的事情之外，還從事很多慈善工作。他設立的弗雷基金會幫助家庭背景有問題的少年兒童，為他們提供教育及其他服務。
他在石溪大學的量化金融專業能不能培養出新的西蒙斯呢？這是個疑問。
第6章 更高、更強、更快
川妹子有時候炒股，小打小鬧。但是專門研究投資的西門從來不炒。川妹子問他為什麼，西門總是說他拿不準，所以觀望。西門不亂花錢，他告訴川妹子說他的錢每月都存到什麼基金裡面去了，還說他們兩個人中間有一個人炒股就夠了。
對於川妹子的炒股愛好，西門既不反對，也不鼓勵，但是他總是喜歡和川妹子討論為什麼她要買這個股，為什麼要賣那個股。當川妹子想要賣掉賺錢的股票而把套牢的股票捏在手裡的時候，西門總是會提醒她別人常常犯的錯誤，但最後的決定權還是川妹子的。
西門幫助川妹子在網上用免費的工具設定了投資組合追蹤，這樣川妹子可以隨時隨地看到她的那幾隻股票最近如何變化。他還幫她設定了止損的提醒，到了忍痛割愛的時候，電腦會自動提醒她。川妹子剛開始不太願意拋出賠錢的股票，但是經過一段時間的嘗試，她覺得這種做法還是挺有道理的。好幾次她拋出之後又在更低的價位買回來，成本降低不少，收益也相應增加。但也有時候拋出之後股票立刻反彈，她就會假裝埋怨西門，西門只好說：「那晚上的水煮魚我請客了！」
最開始的時候川妹子買賣股票必須要到證券公司營業部去填一張單子，機場沒有營業部，所以她為了買賣股票要專門跑一趟。後來有了電話落單，方便了很多。西門又教會了她網上買賣，這樣就更快了。西門來看她的時候她非要表演給西門看，左一點擊，右一點擊，不用1分鐘，網上顯示：交易完成了。川妹子對西門說：「怎麼會這樣快呢？」西門笑笑說：「1分鐘，不算快。我們公司正在搞幾十毫秒交易的系統呢！」
川妹子有些驚訝，問；「幾十毫秒？那該有多快呀？」
西門眨巴一下眼睛，說：「剛才我眨眼的工夫，300～400毫秒過去了。1秒等於1000毫秒。」
川妹子說：「幾十毫秒交易？誰那樣著急啊？」
有備無患
2007年，復興技術專門用來做研究的電腦系統包括擁有1500個處理器的計算機集群，5部大型服務器組和30萬GB的硬盤空間，當然這些數字每年都在增加。這些電腦設備都在復興技術辦公室的地下，復興技術有自己的備用發電機組，另外還有為備用的發電機備用的，以防備用的出故障。在完全斷電的情況下，備用發電機可以保證復興技術的電腦至少運作兩個星期。外界的電腦專家說這是一個規模很大的系統，超過很多高校的大型計算機配備，居世界前30名。電腦系統當然為復興技術的成功打下堅實的基礎，但是復興技術總是不忘強調他們的成功更重要的原因是公司的人，是公司的知識產權。西蒙斯說：「我們的操作過程完全是黑箱，完全是電腦的程序。但是這些程序都是要靠聰明人去編寫的，它們必須要符合一定的常理。有些人說我們是每天只要把電腦打開就算完事的書獃子，這是完全沒有根據的。」