每隔五分鐘，太空之中會有一顆衛星捕捉中國最大城市群的圖像。而在千里之外的加利福尼亞，一臺計算機會根據衛星圖中建筑物的陰影面積得出結論：中國的房地產熱潮正在放緩。

然后，資金管理巨頭黑石公司（BlackRock）的交易員們，會根據這些數據來決定，是否出售或購買中國房地產開發商的股票。

“機器可以處理一些非常復雜的決定，”黑石旗下量化交易分支——Scientific Active Equity的聯合首席投資官杰夫·申（Jeff Shen）表示。

對沖基金行業的未來之星，不再會是下一個威廉姆·A·阿克曼，也不是卡爾·C·伊卡恩，更不是喬治·索羅斯。取而代之的，是Scientific Active Equity部門里每天對中國的衛星圖等數據進行篩選處理的那些電腦。

數學奇才們一度主宰著對沖基金的世界，但直至最近，只有文藝復興科技公司（Renaissance Technologies）、D.E. Shaw公司和AQR資產管理公司（AQR Capital Management）等少數公司通過數學模型和計算機來制定交易技術。除了偶爾的大爆發——如1998年美國長期資本管理公司（Long-Term Capital Management）沒能將俄羅斯政府債務違約的可能性納入模型，導致這家公司破產，量化交易的世界幾乎一直淡出于人們視線之外。

現在，隨著金融界面臨令人沮喪的回報，高昂的費用又飽受投資者詬病，對沖基金經理們開始轉向電腦來幫助決策——如過去需要人工分析股票買進還是售出，現在可以通過計算機來完成。阿克曼這樣的明星投資者們，開始漸漸被開發數學方程式的博士學歷者和數據模式挖掘系統所取代。

運營著都鐸投資公司（Tudor Investment Corp）的億萬富翁投資人保羅·都鐸·瓊斯（Paul Tudor Jones）就是一個例子，現在，都鐸投資管理的資金額度為106億美元，投資者們從他的公司撤離了20億美元資金，這迫使保羅做出改變。為此，他對公司進行了裁員，并引進了數學家和科學家，組建起一個分析團隊。其他的對沖基金也采取了類似的行動。

“我們正目睹一部分對沖基金朝著更量化驅動，或者說更自動化的類型轉變，而其他則向著更‘傳統做多（long-only）’的模式發展，這取決于長期投資的表現，”美銀美林全球股權資本市場負責人克雷格·歌本（Craig Coben）表示。

大型機構投資者也將更多的資金投入到使用計算機驅動對沖基金策略的公司。

近幾個月來，對沖基金行業遭遇了金融危機以來最嚴重的季度資本外流，而投資者們卻還在將資金投入計算機驅動策略的對沖基金。據對沖基金調查（Hedge Fund Research）數據顯示，今年，投資者往量化對沖基金中投入了79億美元。投入定量策略的對沖基金總體較七年前增長了一倍以上，從七年前的4080億美元增長到9000億美元。

更廣泛地來說，對沖基金行業表現不佳時，資金大規模流出。對沖基金研究復合指數是對對沖基金表現最全面的指標，今年的表現一直落后于標普500指數。9月底標普500增長4.14%，同期基金復合指數為4%，帶來了股息再投資。

“坦率地說，我們期待資本能從人類基金經理流向機器經理，”黑石集團首席運營官今年8月對投資者們表示。

黑石非傳統資產管理部管理著700億美元的對沖基金投資，是量化對沖基金企業的重要投資人，近年來，該部門已經對量化型對沖基金企業投入了數十億美元。據相關人士介紹，該部門已經在專業量化對沖基金企業投入了100億美元投資，但該數據還沒有公開。

一些行業觀察人士警告稱，對沖基金建立新的量化部門，可能只是想抓住流入策略的投資資金。但量化領域的專業人員則把這一趨勢看做基金行業終于趕上其他進行科技變革企業的象征。

“證券投資行業在接受科技方面一直相對較慢，”資本基金管理公司（Capital Fund Management）是一家有25年經驗的量化對沖基金公司，管理著69億美元的資產，該公司總經理菲利普·喬丹（Phillipe Jordan）表示，“金融在本質上，是非常保守的。”

資本基金管理公司擁有160名員工，包括40名科學家，他們大多擁有物理學博士學位；有75位雇員關注信息技術，其中20位在數據管理方面有豐富經驗。和其他類型的對沖基金一樣，這家公司也有研究部門。唯一的區別在于，資本基金管理公司里，分析師們的研究工作更像學術工作，他們的想法由同業進行審核。

隨著越來越多的投資者資金流向以建模決策投資的公司，有觀點認為，這些分析模型會越來越趨同，并很可能導致行業過度擁擠。一旦發生突發事件，人們同時爭相拋售，這可能帶來問題——2007年的“量化崩盤”就是一個例子。一周多的時間內，由于房市開始呈現崩潰信號，AQR資產管理公司、D.E.Shaw公司和文藝復興科技公司承受了巨大損失。相似的分析模型和這些公司重要的地位，讓所有企業的損失都被放大了。

黑石公司的聯合首席投資官杰夫?申認為，這一次，這樣的風險大大減少了。

“數據的多樣化讓人們的行為產生更多差異，”他表示。

我們再回到杰夫·申舊金山的辦公室——員工們正在通過電腦建模來解析公司季度財務會議的內容。這些電腦的反應遠比其使用者要快得多。

“機器能做的工作越來越多，所以人類應當為有這么一個替代者感到擔憂了，”申表示。

“不過，”他又補充道。“最終我還是認為，人類創造了機器和這些技術。”