点击联系发帖人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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