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1938年出生于美国·马萨诸塞州，他的老爸是一个鞋厂老板。

20岁，他在麻省理工毕业。

23岁，他获得了加州大学伯克利分校的数学博士学位。毕业后，在美国 国安部负责破译密码。

29岁，越战刚开始，麦克斯维尔将军在纽约时报上夸口美国将轻易获得胜利。西蒙斯投稿反驳，称最理智的做法是马上从越南撤军。因此被革职。

30岁，受邀担任纽约州立石溪大学数学系主任。

36岁，与中国旅美数学家陈省身共同发明了【陈-西蒙斯理论】，用数学理论证实了爱因斯坦相对论描述的扭曲空间确实存在。

西蒙斯为好友陈省身捐献给清华大学的“陈赛蒙斯楼”

38岁，他获得了每5年一次的数学领域最高荣誉-全美数学科学维布伦(Veblen)奖。

1978年，他40岁，离开了学术界，创建了一家投资基金公司“文艺复兴科技公司”，主要投资于商品期货和其他金融工具。他对传统的华尔街那一套嗤之以鼻，自己独立开发了一系列数学模型进行投资，成为全球量化投资的鼻祖。

1988年，50岁时，成立了第一支基金产品。由于该基金的两位基金经理都是美国著名的数学家，且都得到了数学界最高荣誉维布伦(Veblen)奖，该基金因此命名为“大奖章基金”，这只基金创造了27年不败的历史。共赚了约550亿美金。美国金融杂志《阿尔法》公布的2015、2016年全年最赚钱的顶级对冲基金经理榜单中，西蒙斯也以17亿美元与14亿美元的收益排名第一。

在1989年-2008年间 巴菲特的年平均回报率是20%，而西蒙斯的成绩是35%，在2008的次贷

危机中巴菲特亏损了15%，而西蒙斯大赚了80%。值得一提的是，这一回报率数据已经扣除了

资产管理费和投资收益分成等费用，而大奖章基金对此类费用的收取比例几乎是同行的两倍——分别是5%和44%，可想而知是多么厉害的一个人物。

今年2019年，在福布斯(Forbes)排行榜中，81岁高龄的西蒙斯以净资产215亿美元的身价，

排名世界亿万富豪第44位。

笔者顺便给大家科普一下詹姆斯·西蒙斯从2014年到2019年到底有多少钱？

詹姆斯·西蒙斯在2019年03月有215亿美元；

詹姆斯·西蒙斯在2018年10月有200亿美元；

詹姆斯·西蒙斯在2018年03月有200亿美元；

詹姆斯·西蒙斯在2017年10月有185亿美元；

詹姆斯·西蒙斯在2017年03月有180亿美元；

詹姆斯·西蒙斯在2016年10月有165亿美元；

詹姆斯·西蒙斯在2016年03月有155亿美元；

詹姆斯·西蒙斯在2015年09月有140亿美元；

詹姆斯·西蒙斯在2015年03月有140亿美元；

詹姆斯·西蒙斯在2014年09月有125亿美元；

二、为什么西蒙斯不如巴菲特更出名？

西蒙斯的公司在华尔街绝对是另类中的另类。他公司300多员工中，有数学家、统计学家、计算机科学家、物理学家，唯独没有一个有金融方面的背景。西蒙斯也一直以数学家自居，非常低调很少参与金融界的活动，量化投资需要大量的数学和统计学知识为基础，一般人无法达到，每家公司的量化模型都是最高机密无法被人窥探，反之巴菲特的价值投资、滚雪球理论更容易被人理解和学习，更容易传播，而大奖章基金虽然声名远播却也从不对外开放，更从不接受外来的投资人只对公司内部开放。

怎么赚钱的？就不告诉你

神奇的“大奖章”基金同时也是最神秘的基金，公司对基金的策略严格保密，内部人员均入职即签署了保密协议，有人曾形容大奖章基金是金融市场上“最黑的黑盒”。了解他仅能透过西蒙斯的公开采访，猜测其的蛛丝马迹。

最初，西蒙斯亲自设计了最初的模型，并雇佣了一批认同他逻辑的科学家来验证和实践这个模型。他们通过对历史数据的统计，找出宏观经济、市场指标、技术指标、金融产品价格等各种指标间变化的数学关系，发现市场目前存在的微小获利机会，并通过杠杆比率进行快速而大规模的交易获利。

据说，他们甚至会分析“晴天与股市上升的相关性”。依靠数据模型和电脑来处理海量的信息。将投资思想或理念通过具体指标、参数的设计体现在模型中，并据此对市场进行不带任何主观情绪的跟踪分析，借助于计算机强大的数据处理能力来选择投资，以保证在控制风险的前提下实现收益最大化。

2010年，西蒙斯宣布退休，转身回去搞他的学术研究了，从此要问他的大奖章的致富经变得更加困难，直到现在，大奖章基金还在每天收割大量的财富，可谓深藏功与名闷声发大财的典型，许多大奖章基金的前员工也许是害怕被告上法庭，都宣称大奖章没有什么财富公式可言，而金融学家们也无法解释，为什么西蒙斯可以持续地打脸市场。对于这名数学家来说，大奖章或许是他对社会进行的一次科学实验，而他赚到的钱是一次成功的智商税，我们所能获得的唯一经验就是，不要跟比你聪明的人过不去。

西蒙斯曾经说过：交易“要像壁虎一样，平时趴在墙上一动不动，蚊子一旦出现就迅速将其吃掉，然后恢复平静，等待下一个机会“。他这句话对各位交易者们研究未来技术的方向非常有帮助，我们把这个金融市场比作为一个池塘，而我们的交易系统就像渔网一样，我们不可能用一个渔网网下所有的鱼，但我们可以根据我们网的方向和特性选择适合我们的鱼。

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