跨界也伟大：当D.E.Shaw进军医疗领域

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2001年，David Shaw从公司的日常运营中退出，创办了D.E.Shaw Research，该公司进行计算生物化学研究，以帮助治愈癌症和其他疾病。

根据美通社近期的一条新闻显示，D.E.Shaw Research（DESRES）宣布该公司已经与礼来公司（Eli Lilly）达成了一项独家全球许可协议，该协议将用于DESRES的Kv1.3靶向治疗各种免疫和炎症性疾病项目的临床开发和商业化。

先导化合物DES-7114是一种口服的离子通道蛋白Kv1.3的高选择性小分子抑制剂。该类化合物最近在志愿者中成功完成了一期临床试验，并在几种慢性炎症和自身免疫性疾病（包括溃疡性结肠炎、克罗恩病和特应性皮炎）的临床前模型中显示了疗效。

DESRES的大部分工作的核心是一台名为Anton的特殊用途超级计算机，DESRES设计和构建这台计算机是为了大大加快分子动力学模拟的进程。

MD模拟是一种计算技术，它反复计算作用在生物分子系统中每个原子上的物理力，并详细跟踪一段时间内产生的所有原子运动。这为研究人员提供了相当于“计算显微镜”的东西，揭示了结构变化和分子间的相互作用，这是无法通过实验室实验观察到的。

DESRES的DES-7114的设计是由DESRES建造的这台专用超级计算机实现的，该计算机可以执行超高速、对生物和药物重要分子的三维运动模拟等。经过一系列这样的模拟，结合实验研究，使得DESRES对Kv1.3的结构、动态和功能特性有了独特的理解，从而设计出与目标蛋白强结合的化合物，同时可避免与其他离子通道产生不良的相互作用。

在DESRES，使用机器学习技术作为独立的计算工具，同时也作为某些基于Anton的研究和药物发现工作流程的关键要素。例如，Anton有时被用来生成数据，然后用来训练神经网络，而在其他情况下，机器学习方法被用来显著地扩大潜在药物化合物的数量，可以用给定的Anton时间进行评估。

礼来公司将向DESRES支付6000万美元的初始款项，通过各种开发和里程碑式的付款，再加上全球销售的特许权使用费，许可费可增至4.75亿美元。

4.75亿美元可能对于一个对冲基金来说，不算太多。但根据LCH Investments的数据显示，D.E.Shaw是有史以来总收入排名第四的对冲基金公司。自从在Union Square成立以来，D.E.Shaw已为投资者赚取了逾437亿美元。

据《福布斯》的统计，Shaw的个人的财富达到75亿美元：

但对David Shaw说，D.E.Shaw Research研发的这种口服化合物在最初的试验中被证明对几种慢性炎症和自身免疫性疾病有效，这可能比任何金钱的回报更加重要！

D.E.Shaw由哥伦比亚大学前计算机科学教授David Shaw创立的对冲基金，现如今是全球最大的对冲基金之一，管理规模逾600亿+美元。

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D.E.Shaw目前雇佣了大约1900名员工，其中包括80多名博士和23名国际数学奥林匹克奖牌获得者。D.E.Shaw的所有应聘者要都面临一系列的分析性问题，以证明自己是否适合在那里工作，就连美国前财长Larry Summers在2006年进入该公司之前，也不得不经历这些问题。观察人士表示，这种做法已渗透到企业文化中。

同时，对于总部位于纽约的D.E.Shaw说，中国是一个关键市场！

德劭投资管理（上海）有限公司成立于2010年2月24日，属于外商独资企业，2019年4月11日完成私募证券投资基金管理人登记。获得基金牌照。D.E.Shaw首个在岸产品的融资活动也于5月份结束。

目前，D.E.Shaw的日常运营由6人组成的委员会负责，而不是由一个人全盘接管。

2015年， Mr Schmidt收购了雷曼兄弟破产资产所持D.E.Shaw20%的股份。他说：“感觉就像曼哈顿的硅谷”。“人们会被等级制度所消耗，但证据表明，扁平化的结构和多样化的团队合作能产生更好的结果。”

即使是在华尔街的同行中，D.E.Shaw在很大程度上也是一个未知数。一位量化对冲基金经理表示:“他们真的很聪明，但我从未完全理解他们”。“他们是那种你根本不知道他们在具体做什么，只知道它们是量化投资和自主策略（Discretionary）的混合体”

这种混合方法并不新鲜。D.E.Shaw在其创立后不久就大胆地走出了量化的范围。现在，D.E.Shaw管理着一系列策略，从完全由机器驱动、复杂得令人眼花缭乱的策略，到手工策略等，比如不良债权（Distressed Debt)）投资。该基金管理的500亿美元资产中，约有一半投资于量化策略，其余投资于可用在自主策略或放在混合基金上。

D.E.Shaw执行委员会的6名成员之一Max Stone表示：“全世界倾向于将量化投资和完全可自由支配的投资视（自主策略）为截然不同的、独立的投资，但（赚钱的）机会并没有完全分开”。

一些竞争对手质疑D.E.Shaw偏离了本源。例如，由D.E.Shaw前高管创立的对冲基金Two Sigma，就没有采用这种方法。

D.E.Shaw的高管强调，他们唯一不变的就是全面采用数据驱动的“量化”方法，无论是在高速套利还是投资可再生能源领域。D.E.Shaw投资者关系主管亚Alexis Halaby表示：“我们的核心优势是对事物进行科学思考，因此我们不会觉得自己在偏离本源”。

我们的目标是找到金融市场可观测性模糊的边缘，这种模式非常微弱，以至于还没有被其他量化研究员所利用。然后他们尽可能多地储存这些信号，并系统地挖掘它们，直到它们耗尽——然后重复这个过程。从只有机器才能检测到微小、短暂的套利机会，到使用卫星地图等另类数据，是为了更好地了解一家公司的业绩。

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然而，该对冲基金的高管们表示，他们也经常利用常识来推翻自己的算法。

其中一些人工干预是显而易见的。例如，当俄罗斯在2014年吞并乌克兰的克里米亚地区，并开始在其东部省份煽动骚乱时，D.E.Shaw迅速减少了对莫斯科股市的投资。一年后，当大众汽车的碳排放欺诈丑闻爆发时，D.E.Shaw降低了对这家汽车制造商的投资。

其他策略需要更有力的人手，比如利用腾讯与Naspers之间周期性的巨大差异。因为Naspers拥有腾讯近三分之一的股份，正常情况下，它们的交易步调应该一致，但有时会因为新兴市场的波动或南非政局而出现分歧，这为D.E.Shaw提供了一个宝贵的机会。在最佳建仓点建模，但最好与基金经理的人为判断相匹配。

然而，D.E.Shaw仍在量化投资领域看到了大量机会，尤其是其“只做多头”的非对冲基金投资业务 DE Shaw Investment Management。自2011年以来，DESIM的规模扩大了4倍，目前管理规模为240亿美元。为了进一步增长，该公司正在Risk Premia（风险溢价）策略发力。

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“风险溢价”是经济学者们对某些投资方式的命名，这些投资方式的特征是：随着时间的推移，它们会产生高于市场的回报。例如，在债券市场中，收益率较高的风险债券往往表现优于更安全的债券；而在股票市场，人们倾向于选择富有吸引力的股票，而不是稳定表现的股票。

风险溢价是全球投资行业的热门话题。因为越来越多的养老基金，慈善基金，保险公司和主权财富基金都正在从更传统的债券，股票或对冲基金资产配置模式转化为具体的因子配置。

经过几年的研究，D.E.Shaw在去年8月向20亿美元的Orienteer基金推出了一些新的股票风险溢价策略。D.E.Shaw的策略体现了风险溢价策略的需求量，这些策略通常比寻求产生Alpha的资金收取更低的费用。

贝莱德估计各种因子导向策略的市场有1.9万亿美元，分为公募基金 “自主开发因子”（1万亿美元），或者像D.E.Shaw这类对冲基金开发的“增强因子”（2090亿美元），以及7290亿美元 “Smart Beta” ETF。

由Clifford Asness领导的对冲基金集团AQR Capital Management是因子投资的最大支持者之一，并且在风险溢价的支撑下建立了一个价值2260亿美元的投资帝国。

从历史上看，对冲基金可能会直接或间接利用这些因子，并为此收取高额的费用。但如今，AQR和贝莱德等公司已将这些因素打包成更简单、更廉价的投资工具。

D.E.Shaw还在加大对计算机科学前沿领域的投资，成立了一个由《The Master Algorithm》作者、计算机科学与工程学教授Pedro Domingos领导的机器学习研究小组，并投资于一家量子计算初创公司。

现在还为时尚早，D.E.Shaw董事总经理Cedo Crnkovic表示，一台功能齐全的量子计算机可能具有革命性的意义。他说：“算力驱动着一切，为我们所能做的事情设定了一个限度，因此，成倍增长的计算能力将是革命性的。”

几乎所有的传统投资公司都在争先恐后地聘请数据科学家、程序员和技术人员，把自己变成人与机器的混合体。D.E.Shaw在连接这两个方面十分成功！

在的待遇也是不错的！

薪酬最佳机构

求职者对D.E.Shaw的薪酬最为满意，接下来是Citadel、Two Sigma、BlackStone、Point72等：

D.E.Shaw薪资情况（样本数据）：

求职者对在D.E.Shaw工作的成长发展满意程度又一次获得第一。接下来是AQR、Two Sigma、Citadel、Point72：

“We’re enthusiastic about DES-7114’s potential, and are hopeful that it will ultimately have a meaningful impact on the lives of patients throughout the world.” 

——David E. Shaw, Ph.D