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9月11日,美国纽约南区联邦法院的一纸起诉书,把一个叫吴舰(Jian Wu)的中国人推上了风口浪尖。. e- b6 l% \- `
3 L: [- D' Q- p2 J8 L今年34岁的他,本来是华尔街最炙手可热的量化人才,却因为被指控操纵模型骗取巨额薪酬,如今成了美国司法部和SEC同时起诉的对象。指控里说,他骗走了几千万美元,而客户则因此亏掉至少1.65亿美元。0 H6 H8 u9 a- ~: j3 p+ S
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从合肥少年到清华、康奈尔博士
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吴舰1991年出生在安徽合肥,读的是当地有名的合肥六中。2006年,他在全国竞赛里拿了数学和物理双一等奖,直接保送清华。2007年,高三毕业典礼上,他还是学生代表发言人。7 n9 m* `9 \3 x2 Y; }
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2011年,他从清华自动化专业毕业,拿到学士学位。之后赴美深造,在康奈尔大学继续读书,2017年拿到运筹学博士。留学期间,他在对冲基金大佬Ken Griffin的城堡投资(Citadel)实习,直接接触了量化研究的核心。
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; r _ o0 U- z p博士毕业后,他顺利进入Two Sigma,靠着能力和成绩,五年时间一路升到量化研究高级副总裁。对比同行,他的升迁速度几乎是开挂。0 d- w* H) Y1 M# |5 ~9 N2 ]0 w6 u
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模型动了手脚% q, S+ a! x$ t* x; _ W6 s5 Z
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根据美司法部和SEC的说法,吴舰的问题出在2021年底。他当时负责开发交易模型。公司规定很清楚:新模型必须和旧模型“去相关化”,避免模型之间互相抄答案。可吴舰搞的至少14个模型,表面上合规,其实是动了手脚。: n5 ?" s' b: L0 d
) p. q& n* F3 M; u. g; ~& M' k他在公司系统之外偷偷改参数,把模型相关性调到接近零,看起来像是独立预测,但其实就是复制已有模型的结果。结果呢?这些模型看上去赚得飞起,公司信以为真,还因此给他开了天价奖金。
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' s# w p& q1 X+ j! V客户的钱却在这个过程中亏了至少1.65亿美元。而吴舰个人的收入也水涨船高:从2018年的41.5万美元,涨到2022年的2350万美元,其中大部分都是奖金和绩效。$ O$ [1 M# F8 R3 s1 U& F
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更离谱的是,公司调查他的时候,他还继续偷偷修改参数,想掩盖痕迹。0 L+ n# x* E4 A+ c+ V3 |
8 M5 M$ p8 U2 S; K& H n小红书炫富,引爆怀疑, ~' E( A9 n4 I3 Y3 c" ]; M
% T2 ^) ^4 G1 r# L, ?真正的导火索出现在2023年初。1月2日,小红书上有人发帖炫耀,称自己2022年赚了2350万美元。虽然发帖人没报名字,但业内人一看数字就知道是Two Sigma的人。, f7 K7 t$ [& S T e# _' h
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几天后,美国媒体去问Two Sigma,公司虽然没回应,但已经开始内部排查。很快,吴舰的问题被查出来:他的模型和公司“综合预测”的相关性高得离谱,完全不可能是巧合。
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; |% z8 O5 S" o/ d) [5 ?7 S面对质问,他把原因推到“市场环境”头上,但技术团队一查数据库,改参数的证据全出来了。2023年8月他被停职,2024年初被正式解雇。到了当年10月,公司给客户发了信,承认出了问题。+ P3 O7 C0 K% A0 D# ?
. s$ R' U! J; s- R. N# @豪宅、起诉与在逃3 B. B$ R2 J1 \, M
2 e* t' O, j1 P: k- }; G4 h调查还牵出了他买的豪宅。2023年3月,吴舰和妻子在纽约上东区花了659万美元买了一套豪华公寓,带泳池、健身房、儿童游乐室,应有尽有。如今,这套房子成了司法部要求没收的资产。& e4 f. Z1 a$ V, J) [. c. Y, C
+ j8 }0 _6 r; {; x- y) F今年9月11日,美国检方正式对他提起三项指控:电汇欺诈、证券欺诈和洗钱。每一项罪名最高都能判20年。SEC也同时起诉,要求他退还所有非法所得,罚款,并永远不得再做投资顾问。9 L! |4 b, u0 ~) p% @9 U
% v( R7 f# k3 \1 j不过,目前他人没在美国。检方称他已被列为在逃,坊间甚至传言他早在2023年底就回国了。
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1 N$ O7 X$ P( y |: J行业警示, y7 I6 Y t' a
' T2 f' P0 d9 R9 w华尔街历史上类似的案例不少:从瑞银交易员违规操作,到摩根大通“伦敦鲸”,再到安盛被罚,量化投资虽然依赖算法,但风险并没消失,只是变得更隐蔽、更难察觉。) @2 ]" ]7 S0 r; z; U) [
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吴舰案也算是给整个行业敲了警钟——当薪酬和模型业绩绑定得太紧,个人的动机和公司的利益就容易脱轨。而监管如何跟上,也成了永恒难题。6 F( h: M( n* x
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