大家并不了解的是神秘的算法，能够聪明地选出股票，击败市场。资产组合的空方与多方能够有效地交易，从而让成本保持绝对最小值。西蒙斯把他机构的方法解释是金融计量经济学同等的滑轮组。“我们搜寻历史数据便于寻找异常模式，我们不能预测到的随机发生。我们的计划是分析数据和市场。验证统计的随时显著性和一致性。”西蒙斯说道，“一且我们能够找出一个，我们就会测试其随时统计显著性和一致性。在我们确认其有效性以后，我们就会问，“它是否符合看起来合理的某些方而的行为?”

西蒙斯的文艺复兴科技公司总部坐落在美国纽约长岛，那是座木头与玻璃结构的一层建筑。从外表来看就像是一个件通的脑库，或是数学研究所。与大多数基金公司不同的是，文艺复兴科技公司的心脏地带并不是日日夜夜不断交易的交易室，而是一间大约有1oo个座位的礼堂。每隔15天的时间，公司员工均会在那里听一场科学演讲。“生动有趣并且实用的统计学演讲，对你的思想必然会有所启发。”一位非常喜欢这种学习方式的员工讲道。

西蒙斯使用统计方法来构建风险投资的数学预测模型。他的量化交易之所以有这样好的业绩，主要是由于这一方式对交易纪律性的推崇。量化交易依靠概率统计和金融理论，一切的投资决策都是基于模型做出的。纪律性能够克服人性的弱点，比如恐惧、贪婪以及侥幸心理，也能够克服认知上的偏差。

在量化交易中模型的建立也分为许多的流派，比如，可以使用娴熟的财务指标来建立财务指标的模型，也可以使用精湛的统计学来构建模型，此外还可以根据经济学中的基本面构建模型等。

西蒙斯的数学模型主要就是通过对历史数据的统计，寻找到金融产品价格、宏观经济、市场指标以及技术指标等各种指标之间变化的数学关系，来发现市场当前存在的极小盈利机会，并且通过杠杆比率进行高速、大规模的交易而盈利。

西蒙斯的交易统计学法则。

在交易系统的设计中首先必须运用历史数据对系统加以检验得到各种统计特征，比如胜率和最大单笔亏损等。唯有借助大量的统计数据得到的检验结论才能形成良好的交易系统，然后应用新的行情数据对已经初步建立的交易系统加以外推检验，并且按照统计结果对系统加以有针对性的检验，最后在正式交易中应用交易日志对系统加以定期的修正和改进。此外，在非自动化交易和诸多系统综合研判中还涉及一个概率分析，简单地说，当许多矛盾因素合成时，应该在给予不同因素的不同权贡的基础上进行交易决定，而这就必然涉及概率、潜在风险以及收益的分析。

实际上投资统计学就是一门在统计学的从本原理和方法指导之下，去研究如何对投资经济统计活动加以定量分析的方法论科学，它利用统计学的大量观察法以及大数定律，从数量上研究投资活动的规律性。

在这些海量数据当中，哪些数字可以帮你作出准确判断，哪些会使得你走入误区?大数据时代，统计学能够被应用于投资领域。