生物学家观察藻类，用于投资基金赚取 21% 的报酬
避险基金经理人德斯蒙德（Desmond Lun）观察培养皿里藻类的基因，建立人工智能算法，应用在基金上，4 年下来赚取了平均 21% 的报酬，超越同期大盘表现。
提到投资，大家脑海中通常会浮现穿着西装的分析师，看着研究员的报告、检阅着公司的财报后，决定投资策略。但其实华尔街的投资方式已经经历过一次大革命，科学家发现他们平常使用的统计模型、人工智能、机器学习模型是可以应用在投资上，他们靠着建立抽象的模型，获得很好的绩效，像是 1988 年成立、集合了顶尖数学家、物理学家的大奖章基金就有年均报酬高达 34% 的绩效。
这次投资界可能要迎来另一次革命，塔菲石资本管理公司的创办人德斯蒙斯毕业于麻省理工学院博士班，花了 10 年的时间研发模型来探讨基因的各种机制，并发布了 18 篇关于预测细胞行为的论文，“我在研究生物时运用的分析方法对金融市场来说也是一个非常有用的工具。”现也为罗格斯大学终身职教授的德斯蒙德说。
德斯蒙斯的人工智能模型会追踪影响市场指数涨跌的变数，分析成千上万笔各种金融商品的价格，其中的变数已经多到德斯蒙斯都无法理解了！这个人工智能近期的两笔大投资为 6 月 30 日做多富时 100 指数和做空 MSCI 新兴市场指数。
“虽然我们的算法是有明确的参数，可是我无法解释这个人工智能每天的决定。”德斯蒙斯说。
他计划在未来一年内将管理基金的规模提升至 2 亿美元，但同时也没忘记生物本业，他也计划建立更多的生物预测模型，用于研发出能生产生质能的大肠杆菌。
生物学跟金融市场怎么会扯上关系？
德斯蒙斯所就读的“计算生物学”这门学科在 2003 年人类基因体计划的推波助澜之下越来越受到欢迎，近年来华尔街也开始招聘计算生物学家，看重的就是他们处理资料的专长。
“华尔街正在‘偷走’我的博士生，虽然很恼人，但我还是真心祝福我的学生，那真的是不错的工作。”纽约大学计算生物学教授 Bonneau 说。
生物学是微观世界和自然界的事物，为大自然订的规则、金融则为人与人之间的互动，每笔交易都受人所影响，但瑞士信贷的研究员 Tagkopoulos 说，这两者是有关联的，“生物学家试着了解细胞内部复杂而混乱的交互作用，这跟金融市场其实很相似，两着都要想办法厘清一些脉络，除了一边是用生物数据、一边是金融数据。”
不过也有怀疑论者，曾在高盛工作的物理学家 Emanuel Derman 就表示，他曾套用物理模型在金融市场，却发现不是很灵光，“牛顿运动定律是不会变的，但是人在市场的行为却是瞬息万变，股票并不是原子、基因。”他说。
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