Inside the Gerber Statistic with Sander Gerber of Hudson Bay Capital
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巴里与Hudson Bay Capital的首席执行官兼首席投资官桑德·格伯进行了交谈。Hudson Bay是一家全球性的多策略投资公司。2008年，格伯先生开发了格伯统计量，该统计量被已故诺贝尔经济学奖获得者、现代投资组合理论之父哈里·马科维茨博士认可为对其自身工作的补充性创新。Hudson Bay利用格伯统计量来识别金融资产的共同变动，从而能够及早发现集中风险和分散化不足的问题。格伯先生于1991年开始其投资生涯，当时他是美国证券交易所的一名股票期权做市商。1997年，他创立了格伯资产管理公司，致力于开发和从事专有投资策略。2005年末，格伯先生与约夫·罗斯共同创立了Hudson Bay Capital，该公司专注于在保持风险管理和资本保全重点的同时，创造正收益。请访问omnystudio.com/listener了解更多隐私信息。</context> <raw_text>0 立即使用PGM主动型ETF解锁未来的潜力。我们的ETF解决方案满足投资者不断变化的需求，利用150年的主动投资经验和跨资产类别的深厚机构知识。凭借50多种低成本ETF的多元化产品，我们帮助投资者应对当今不断变化的市场，并为未来做好准备。

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这些经验，这两件事结合起来，真正创造了一种对市场世界、风险世界和模型世界的独特视角。你知道，我已经无数次引用过乔治·博克斯的名言了。所有模型都是错误的，但有些是有用的。格伯使用模型的方式非常符合乔治·博克斯的思路，那就是

我们不仅要假设模型是错误的，而且我们还要创建我们自己的模型，以便能够识别出模型何时与现实情况存在巨大差异，然后如何定位自己以利用这种差异。

他们与其说是方向性交易者，不如说是套利者。Hudson Bay Capital运行着十几种不同的策略，而且它们都非常引人入胜。从风险套利到私募信贷和房地产，应有尽有，在2025年第一季度，波动性飙升，许多人的预期落空。

他们的模型表现非常好。我发现他的知识深度和技术专长绝对令人着迷。我认为你也会发现他很迷人。事不宜迟，我与Hudson Bay Capital的桑德·格伯的对话开始了。

那么，让我们从您的背景开始吧，人文哲学学士学位和沃顿商学院金融学MBA学位。职业规划是什么？实际上，我擅长数学。所以我先进入沃顿商学院读本科。我没有沃顿商学院的MBA学位。然后，当我在沃顿商学院时，我认为我没有接受教育。所以我

决定转到文理学院。所以我同时获得了两个学位。我获得了一个人文哲学学位。我想了解思想的发展，我们是如何走到今天这个社会地位的。认识论还是更具体的什么？一般来说是道德哲学，从古希腊到存在主义者。

我认为我使用我的哲学背景比我的金融背景多得多，因为它确实给了你一种不同的世界观。当我在沃顿商学院时，安德鲁·克里格在1987年来演讲。他主修梵文。

东方哲学，然后他在沃顿商学院获得了MBA学位，他是银行信托公司领先的外汇交易员，他谈到他的哲学，东方哲学，如何帮助他理解市场，你可能会感到非常确信市场应该朝着某种方向发展，但市场有自己的思维方式，你必须接受市场的现状，并且

它帮助他在情绪上更好地进行交易，因为他意识到市场母亲是对的。因此，正是由于他的哲学背景，他才能够将这一点与他对市场走向的信念相协调。它帮助他成为一个更好的交易员。我绝对能理解这一点。你知道，这个概念，我不知道我是不是从禅宗佛教那里偷来的，但它是水流，但坚硬的树在暴风雨中折断。是的。

它与，嘿，这是一种东方说法，你为什么要与趋势作斗争？完全正确。因此，你知道，当我上大学的时候，我并不太了解市场。正如我告诉你的，我仍然，我首先进入沃顿商学院，所以我还在那里获得学位，但我真的专注于哲学。

而且，你知道，人们认为哲学并不那么实用。你打算用它做什么？而世界上顶级的外汇交易员来了，说这就是你应该做的。所以这有点像，你知道，对我正在学习的东西的认可。我认为你是第一个告诉我，是的，宾夕法尼亚大学沃顿商学院的金融学

不是很好的教育的人。大多数人的教育，或者至少对很多人来说，难道不是自学的吗？学校会给你一个课程表，这里有阅读清单，但最终取决于你自己去学习所有需要学习的东西。

我认为这是一个很好的观点。沃顿商学院可以说是最好的金融学院，但金融是一门技术学科，我想了解世界。我认为你只能在一定程度上利用这种背景。而且，确实，为了，我认为，提升自己，你必须能够培养自学的能力。

从你周围的环境中汲取知识，使自己能够提升技能，通过与他人合作来积累经验。这是我们试图在Hudson Bay公司内部融入的东西，即人们职业发展的能力。而且，这是你必须依靠自学的东西。在大学里，

在大学的某些学科中，例如哲学，很多都是发现，自我发现。在其他学科中，没有自我发现。所以我认为人文背景很重要。所以你从宾夕法尼亚大学沃顿商学院毕业。你开始了你的职业生涯，在美国证券交易所做股票期权做市商。

那一定是一次令人着迷的经历，尤其是在20世纪90年代和2000年代。那是期权交易的黄金时期。跟我们说说那段经历吧。实际上，当我从宾夕法尼亚大学毕业时，我已经——我在1987年曾在费城期权交易所的交易大厅做过文员，我喜欢它。

但是我的父母花了这么多钱送我去一所好学校。他们还贷了一笔房屋净值贷款来支付我的大学学费。所以我认为做一个微不足道的交易员会很不尊重他们。所以我去了贝恩公司工作了两年。我在管理咨询公司工作了两年。这很无聊。但我从中学习了一些东西。然后我来到

美国证券交易所的交易大厅。等等，在你跳到美国证券交易所之前，除了了解贝恩公司很无聊之外，你还学到了什么？我了解了人们如何能够本着良心、尽职尽责地合作，但仍然把事情搞砸。因为我们会做的是，我们会空降到像英国航空公司、蒙特利尔信托公司这样的地方，

我们就像外部战略规划一样。他们会安排像我这样的年轻人，我们会坐在人们旁边，采访他们，找出项目失败的原因。我从中学到，即使是好心人也会把事情搞砸，因为他们没有合适的指导框架或合适的领导，或者他们不是……

所以一些小事会让项目偏离轨道。是什么吸引你来到美国证券交易所的交易大厅？好吧，我喜欢费城的交易大厅。而且，我一直喜欢游戏。所以我认为自己有交易的天赋。所以我去了美国证券交易所。

有人给了我，每月1100美元的津贴，我保留了大约一半的利润。而且没有培训。他们只是把我扔在那里。把你扔进游泳池的深水区。谁没有淹死，嘿，恭喜你，你是一个培训师。完全正确。完全正确。从91年7月到91年12月，我赚了500美元。利润。不是我的，500美元的交易利润。但你后来分了。

我不得不分。是的。实际上，因为我有一笔提款，所以我什么也没得到。但接下来的一年，我起飞了。事实证明，我确实有这方面的天赋。我能够理解市场的波动性。通常，我们是波动性交易员。我在交易大厅做了两件新奇的事情。首先，我明白你必须按月分解你的波动性敞口。

这在当时是不寻常的。换句话说，人们有这些模型，这些模型会给你整个投资组合的波动性敞口。我意识到7月份是财报月，8月份是海滩月。所以你不能用这两个月来相互抵消。所以我能够改造当时的早期模型，以便能够按月查看我的Vega敞口。信不信由你，这很不寻常。

第二件事是——那是90年代初？是的。那是91年、92年、93年。好吧。所有这些事情我们今天都认为是理所当然的。我知道。对。在某个时候，你会想知道为什么战胜大盘指数变得越来越困难。当时有很多低效率。没错。没错。对我来说，意识到这一点是一个巨大的优势。也许是因为我在沃顿商学院学习过这些模型。我们已经把它们分解了。我明白模型只和输入一样好——

当时很多人都在脑子里做价差，而其他人则使用这些现成的模型，这些模型会给你整个模型的波动性敞口。我意识到的第二件事是，你需要将基本面与模型的技术面结合起来。换句话说，模型假设收益的正态分布。嗯哼。

但是当你遇到某种事件时，它就不再是收益的正态分布了。股票要么大幅上涨，要么大幅下跌。这是一个杠铃分布。对。而不是正态分布。对。

因此，通过观察事件以及事件何时发生，并按月分解Vega敞口，这给了我一个能够利用的优势。为那些不是期权交易员的听众定义Vega。Vega是波动性。因此，期权有溢价，而溢价是你为拥有有限损失和无限收益的权利支付的额外金额。

因此，该溢价，行使或不行使该期权的价值（损失有限）

根据变动程度上下波动。因此，当某事物波动很大时，其价值就越高。因此溢价价值上涨。当事物波动不大时，溢价价值下降。因此，通过交易这种波动范围的上下波动，这部分取决于股票基本面的变化，

你能够获得优势。所以这些实际上是二阶或三阶导数。它不是潜在价值。它是期权价值的增加。然后在其中，该增加的期权价值的范围和可变性，这就是你正在交易的。是的。而且

你知道，这真的不复杂。我的意思是，华尔街试图把事情弄得比实际情况复杂得多，但简单优雅的解决方案总是更好。

所以它听起来可能很复杂，但实际上并非如此。对。这种复杂性是一种特性，而不是错误。如果它很复杂且难以理解，你可以出售它。如果它很简单，那么，我认为我可以做到。没错。华尔街试图使事情变得更复杂，因为它必须证明销售佣金是合理的。但事情实际上并没有那么复杂。那么你从交易员的经历中最大的收获是什么？

它如何塑造了你对投资世界的看法？它如何影响你今天在Hudson Bay的工作？好吧，这三年半的时间让我真正脚踏实地，看着每一只股票的走势，你知道，你的……

你在交易大厅的地理位置有限。你只能在你站立的交易岗位上进行交易。就像在空间上，你被束缚在那个交易岗位上。完全正确。甚至还有规则规定你必须在该地理位置进行大部分交易，所以你不能四处走动太多。而且——

它教会我的是，你知道，就像一个交易岗位一样，一种策略会进进出出。如果你想能够在所有市场中始终赚钱，你必须开发一个能够超越特定策略的工具包。因此，你需要拥有多种策略来实现持续盈利。我学到的另一件事是，你可以做出正确的决定，但仍然会赔钱。我有很多次……

回顾过去，这是一个正确的决定，但市场的想法不同。因此，你总是要担心可能出错的事情。风险不等于不赔钱。风险管理不等于不赔钱。风险管理是关于意外的损失。

换句话说，当你评估某种情况时，你应该知道你的合理最坏情况下的下行风险是什么。当然，总会有黑天鹅事件，你可能无法预测，但你应该预测。但风险管理始终是关于

了解可能出错的事情以及量化可能出错的事情。你知道，ETF交易量往往会在危机情况下上升。你知道，当情况变得艰难时，它们就会开始运转。为什么？因为当其他事物缺乏流动性时，它们是流动性的来源，这正是为什么美国证券交易委员会在1988年黑色星期一之后勾勒出ETF设计的原因。了解更多关于ETF的演变及其对投资组合日益增长的影响。

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没有哪家企业能像小型企业一样。Hiscox小型企业保险。所以我想解开你刚才说的话，因为它充满了智慧。

首先，你指的是你的方法是，嘿，我们更关注流程而不是结果，因为如果你有一个好的流程，即使你得到一个不好的结果，也没关系。概率最终会对你有利。完全正确。这是第一点。但第二点，我认为很多投资者都忽略了这一点，

还有一个风险管理组件，如果最坏的情况发生，我们仍然能够生存下来，继续交易。完全正确。完全正确。所以在Hudson Bay，我创建了交易代码系统。交易代码系统。是的。当时，好吧，我从95年开始离开交易大厅，开始在我的场外交易账户中部署我在交易大厅赚到的钱。

我会制定一种策略，然后雇用其他人来执行它，制定另一种策略，然后雇用其他人来执行它。当我让其他人管理我的交易账户时，我意识到我必须将我在交易大厅开发的风险状况扩展到多个风险承担者身上。

我需要以一种能够产生持续盈利的方式来做到这一点。当时，我们交易了很多风险套利交易。所以我们称之为交易代码。交易代码只是一个数字名称，我们把它放在每个交易理念上。

在账簿中。这使我们能够关注交易是如何对冲的？风险是什么？在合理的最悪情况下，这笔交易可能损失多少？它给了我们一个击球率，这样我们就可以理解，投资组合经理赢得的理念比输掉的理念多吗？为了持续盈利，我认为这不仅仅是关于赢得的钱比输掉的钱多。而是关于赢得的理念比输掉的理念多。

那么，让我们谈谈Hudson Bay的策略吧。你一直在管理各种资产类别和策略的外部资本。告诉我们，谈谈一些关键策略以及是什么推动了这些策略的成功。

好吧，正如我提到的，我想能够在所有市场环境中赚钱。所以你需要一个工具集来做到这一点。因此，我们的策略是多空股票、可转换债券、信贷、事件合并、波动性交易。

这不仅仅是，我要买入标普500指数，然后放十年。你们是积极的交易者，你们真的在寻找机会利用那些你对结果相当了解的情况。这并不是，嘿，这是开放式的。通常你对潜在结果的范围相当有信心。我认为

尤其是在当今世界，你必须了解你的优势与机器的优势相比是什么。机器可以根据历史先例计算风险。但机器无法根据某种不确定性来计算风险，这种不确定性是由于某种即将发生的事件、催化剂或变化造成的，因为它是一种新的东西。

因此，机器没有能力校准一些新的东西。因此，一般来说，在我们所有的策略中，我们关注的是事件催化剂变化。我们如何才能以机器无法做到方式从中获利？所以这是对模型的基本批评。所有模型都假设未来的世界将与过去的世界一样，对吧？

风险管理是如果世界看起来不像以前那样会发生什么。正是如此。这就是为什么我们不使用标准的风险管理模型。我实际上创建了一个统计量，格伯统计量，它有助于理解我们的交易代码、我们的投资头寸之间的多样化。许多我们的竞争对手都依赖于基于因素的建模，而最终其底层

依赖于回归分析。回归是通过标准化数据集的直线拟合。人际关系不遵循直线。当然，市场关系也不遵循直线。因此，将其用作风险管理系统的基础是不正确的。因此，我们创建了一个完全不同的结构，正如我所说，我们自1998年以来一直在使用它。我认为这给了我们

在我们的竞争对手无法做到方式中经受风暴并从中获利的能力。那么，让我们谈谈格伯统计量吧。你让现代投资组合理论的创造者哈里·马科维茨验证了这一点。跟我们说说这次合作，并稍微分解一下格伯统计量。你们实际上是如何使用它的？

由于我不信任基于我在交易大厅的经验的模型，特别是模型的本质，我从未相信相关性统计量，即相关性具有预测性。我认为这是现代投资组合理论的基础之一，即你查看股票的预期收益、股票的预期方差以及投资组合的不同组成部分之间的协方差或相关性。

当时，你知道，我们使用了交易代码系统。在华尔街，银行告诉我，这是胡说八道。甚至不要与投资者谈论它。然后在08年，当每个人都赔钱而我们赚钱时，我意识到我们在做一些不同的事情。然后我有了这个想法，当然，我学习过哈里和现代投资组合理论。金融界的每个人都学习过。他获得了诺贝尔奖。我决定，你知道吗？我要去见他，看看他对格伯统计量的看法。

当时它不叫格伯统计量，但我的一位朋友说：“哎呀，在你见哈里之前，你真的应该为此申请专利。”所以我申请了。我必须给它命名。所以我称之为格伯统计量，我们现在已经获得了，我认为我们刚刚获得了第六项关于我们多元化流程的专利。所以我得以在圣地亚哥见到哈里。可爱的家伙。他欢迎我。我们正在散步，他喜欢沿着海滩散步。我说：“哈里，你知道，我认为相关性没有预测性。

哈里说，你是对的。我说，不，不，哈里，你不明白。我不认为这是因为他获得诺贝尔奖的现代投资组合理论的基础之一。我说，哈里，我不认为历史相关性与未来有关。他说，你是对的。事实证明，在他1952年提出现代投资组合理论的论文中，他说相关性应该由实践者的判断来决定。

换句话说，股票分析师应该思考，未来会是什么样的关系？不要理会过去，而是要着眼于未来。但在20世纪60年代，随着计算能力的提高，人们说，哦，我们可以挖掘统计数据，这个行统计相关性，然后我们可以将其作为相关性插入模型。他的意思是语义上的相关性，而不是数学意义上的相关性。

在使用他的模型方面。所以他实际上说，交易代码系统使用了他的系统，现代投资组合理论系统。他说他的系统有三个支柱。因此，因为我们使用了有限损失，因为我们寻求通过自身对冲来实现多元化，因为我们寻求在每个投资理念中赢得的比输掉的更多，他说这是

符合他的系统的。但无论如何，我们一起撰写了几篇关于现代投资组合理论中格伯统计量的论文，并证明通过用格伯统计量代替历史协方差，可以获得更好的业绩和更低的风险。哈里和我实际上只有一次分歧。而这次分歧是在因素上。

有所有这些因素方法，哈里认为只有一个因素对投资组合很重要。继续说。我认为有两个因素很重要。所以你低估了——但其他23个因素，我们都同意，完全是胡说八道。因此，如果你看看法玛-弗伦奇模型，它最初是两三个因素，然后变成了五个因素——正是如此，然后不断增长——

如果你与Barra Axioma的研究部门交谈，他们会告诉你，股票价格变动的34%到40%可以用因素来解释。好吧。所以是三分之一。我们称之为三分之一。而这三分之一中，85%可以用前五个因素来解释。好吧。所以你给了五个因素以肯定。那是Barra和Axioma。它告诉你85%的……

40%可以用五个因素来解释，这意味着其他20个因素解释了40%的15%。换句话说，股票价格变动的6%可以用21个因素来解释。对，这意味着微不足道……这完全是胡说八道。但是如果你将投资组合的杠杆提高10倍，突然之间，这6%看起来像60%。但这完全是胡说八道。这是数字胡言乱语。这是整个华尔街的一部分……

花里胡哨的东西不是基于现实的，但它可以销售。所以我想猜猜这两个因素。如果我必须猜测，我将依赖于Alpha Architect的韦斯·格雷的一篇论文，并猜测它的价值和动量。但我很好奇你的想法。实际上，哈里认为是市场。我认为是市场和行业。所以是市场和行业，但这些真的是因素吗？我们真的会考虑这个吗？因素的整个想法有点像

你知道，有点胡说八道。就像贝塔一样，你知道，就像我们认为的市场贝塔一样。对，对。但现在它被称为一个因素，所以。哦，我从未真正把贝塔视为一个因素。它只是，嘿，如果你什么都不做，你就会得到贝塔。对，但那是市场。对。你知道，所以。嗯，就是这样。所以你正在查看它所在的行业和整体市场作为两个驱动因素。我认为这些是，是的。

现在，动量、价值，这些其他因素在今天确实很重要，因为其他每个人都关注它，因为我们有这么多统计过程驱动的策略试图交易动量，买入便宜的，卖出昂贵的。它使一切都保持一致。这是我在交易大厅使用模型交易期权时发现的，模型会推动动量。

期权的价值与模型一致，因为每个人都在使用相同的模型。因此，在更广泛的市场中也是如此，因为每个人都在使用基本上相同的因素模型。它使事情保持一致，这在正常的市场环境中有效，但当事情出现错位时，它就不再有效了，这就是为什么人们说，哦，我们的风险模型崩溃了，或者其他什么原因，因为这些并不是真正的风险模型。现在，使用模型来……

交易是一回事，因为模型告诉你某些东西相对于历史而言是昂贵的还是便宜的，如果某些东西总是很便宜，你只需调整模型，这样就有一定的有效性，但这与使用相同的模型进行风险管理不同，风险管理再次是关于避免意外损失，嗯，这……这真的很有趣……

所以当我开始在培训部门工作时，我总是被教导的一件事，我从未将其具体化……

作为一个因素是，嘿，是什么在驱动这只股票？好吧，这只股票只是其中的一小部分。股票占20%，行业占30%，一半是市场。所以你可能是世界上最好的股票。如果市场在下跌，那没关系。它可能是一只非常好的股票，但如果它在一个糟糕的行业中，你知道，比喻总是，在一个糟糕的社区中的一所好房子是一所糟糕的房子。嗯，

你真的把它放在这样的背景下：这些是影响单个支撑的更广泛的因素。没错。没错。而且，你知道，在我们的……

在Hudson Bay，我们寻求创造阿尔法。所以市场确实在推动股价，但我们试图挑选能够跑赢市场的股票，或者挑选那些跌幅会超过市场的空头股。因此，我们专注于阿尔法收益。那么，让我们谈谈与之相关的事情，你最近发表的一篇论文。

环境吞噬文化。这听起来像是环境是市场正在做的事情，是行业的情况，但请详细介绍一下这部分内容。实际上，我的意思是，这篇论文与人的方面有关，而不是市场。彼得·德鲁克提出了这样一个观点，即文化吞噬战略。

企业文化实际上比企业战略对公司的成功更重要。我认为这有很多道理，你知道，人们在一个组织中一起工作的方式。但我一直认为这种企业文化的说法是无稽之谈。如果你让人们试图描述他们的企业文化，他们无法表达出来。你知道，比如，彭博社的企业文化是什么？你知道……

热爱乐趣。数据驱动。一切都是关于数据的。所以你来到这个系统。数据驱动不是文化。数据驱动是一个过程。但我指的是它的本质是什么。人的文化是什么？我是问错人了，因为我是一个变异体。对，因为没有人能真正描述企业文化。你可以描述的是环境。人们在什么环境中工作？

我在贝恩公司学到了这一点，因为贝恩被描述为一个充满乐趣的地方。每个人都很开心。然后在我在那里的时候，两个家伙死于洛克比空难，比尔·贝恩利用了伊索寓言，所以公司几乎倒闭了。在我在那里的时候，他们解雇了我班上的一半人，不是我。他们解雇了所有新来的MBA和学生。

是比尔·贝恩的贪婪几乎让公司倒闭。我们说的是1989年、1990年。所以企业文化是贪婪的掠夺，它几乎摧毁了他们。这是不真实的。当人们试图描述文化时，他们做不到。所以我想要做的是描述一个环境。你想要在什么环境中工作？当你与……

当你与其他公司的人交谈时，你们的企业文化是什么？你们的价值观陈述是什么？通常这些事情会持续不断。没有人能真正记住所有的价值观陈述。如果你不记得你的价值观陈述，它就没有价值。我想象一下22岁、23岁的时候，所有大公司都说，我们希望我们的员工回到办公室。我们不想要更多的远程工作。这是一个企业文化的问题。

你是怎么考虑这个问题的？这是一个合法的要求吗？与其说是企业文化，不如说是我们想要一个人们在办公室一起工作的工作环境？这合理吗？我讨厌去办公室看到人们不在那里。我认为人们应该一起工作。另一方面，你不能强迫这些事情。你不能强迫独立思考。

你不能强迫合作。你可以创造一个有利于它的环境。所以我们试图创造一个有利于它的环境。所以我的观点是，来办公室的人会比不来办公室的人更成功。现在，我明白，你知道，通勤很麻烦。有时人们，你知道，想休假。所以……

我们的标准是两天在办公室。许多团队有第三天。但是很多人，通常人们一周在我们的办公室三到五天，但我们不强迫。一旦你强迫人们待在办公室，我认为你就会失去团队精神。我们希望人们愿意在Hudson Bay工作。如果他们不想在Hudson Bay工作，他们应该去其他地方。但是强迫人们，我认为对于高绩效者来说——

我认为这不是培养正确环境的方式。而工作环境胜过文化，因为工作环境比没有人记得的陈述更重要。你们有——让我们谈谈独立思考。当专家们错了的时候，你们做得很好。你们在07年、08年和09年蓬勃发展。在大多数人亏损的年份，你们却显著盈利。是的。

在2020年第一季度再次如此。你们做得非常好。所有市场动荡时期。我不知道你们在2001年做了什么，但我猜想同样的方法也适用。

你如何看待这些时期？它们是真正的黑天鹅事件，还是通过正确的方法进行风险管理就能创造机会的事情？同样，人们试图根据某种参数分布和标准差变动来评估风险。我认为这简直是胡说八道。市场并非如此运作。所以

我们的系统使我们能够通过交易代码系统应对所有市场环境，而忽略那些参数。Gerber统计量是与Harry合作的基础，它是一个秩次统计量，因为它认识到参数正态分布的失败。我们所做的是设置一个阈值。

因为市场上的许多数据都是噪音。如果标普500指数移动10个基点，它不会告诉你标普500指数如何影响其他事物。然而，在所有这些统计模型中，它们都包含了每一个数据点。因为如果你不包含每一个数据点，那么在矩阵数学中，你就会出现除以零的问题。所以他们被迫……

在所有这些相关性统计、回归分析中都包含每一个数据点。使用Gerber统计量，我们能够创建阈值，忽略数据

低于一定程度的移动。因此，这使我们能够关注意义。每个人都想要有意义的关系，对吧？这就是我们能够关注市场中有意义的关系的方式。你知道，ETF交易量往往会在危机情况下上升。你知道，当情况变得艰难时，它们就会开始行动。为什么？因为当其他事物缺乏流动性时，它们是流动性的来源，这正是为什么美国证券交易委员会在1988年黑色星期一之后勾勒出ETF设计的原因。

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没有哪家企业像小型企业一样。Hiscox小型企业保险。你知道，我们谈到了次级房地产以及模型如何变化。

甚至不是它们坏了。它们的构建如此糟糕，注定要失败。如果你建造的房子非常糟糕，你不需要地震。最终，它会在自身的重量下坍塌。但我必须问你一些关于房地产的问题，因为Hudson Bay一直在增加对私人信贷和房地产的投资。你们在纽约市周边进行了一些重大的再融资。美国第六大道620号是一家

告诉我们一些关于你在Hudson Bay从事私人信贷和房地产工作的情况。好吧，我们看到，从更高的、短暂的更高利率开始，我们认为这是无稽之谈。对。我们看到利率将长期保持在较高水平。我们相信市场一直被这种超低利率的想法所束缚，这实际上是对货币体系的一种操纵。对。

所以我们开始思考这其中的含义，并得出了银行系统将面临压力的结论。银行系统面临压力意味着什么？好吧，这意味着它们不能像以前那样提供贷款，无论是公司贷款还是房地产贷款。

所以我们开始在这些领域增加人员，以利用这一优势。现在我相信，美国经济的信贷供应将发生结构性转变，银行将不再是信贷的主要支柱。这是因为政府实际上已经担保了我们的银行系统，这造成了道德风险。在美国，我们大约有4300家银行。数量很多。

特别是当你把它与加拿大相比时，加拿大只有少数几家大型银行。当你把钱存入银行时，这家银行会长期贷出这笔钱。并按比例准备金，所以杠杆率是10比1，20比1，或者他们使用的任何杠杆率。所以我认为整个部分准备金银行制度的概念受到了挑战，尤其是在信息透明度容易实现的想法方面。是的。

在存款人之间，加上政府担保和道德风险的必要性。因此，像我们这样的私人信贷公司，人们投资于Hudson Bay，他们知道这不是银行账户。这使我们有权以适当的方式部署资金。所以我们开始在这些领域增加人员。现在在房地产方面，例如，我们有在房地产股权和CMBS方面工作的团队。

陷入困境的CMBS和直接提供房地产信贷。

作为Hudson Bay核心价值的一部分，这些团队一起工作，这使我们有了更好的理解。拥有与信贷团队一起工作的股权团队是一个巨大的优势，特别是所有房地产都是本地的。这使我们对我们正在查看的资产有了更好的了解。嗯。这真的很有趣。你知道，自从金融危机以来，一些新的法规和银行法规——

直接导致了私募股权、私人信贷的兴起。一些预测显示，未来十年，这将发展成为一个13万亿美元的资产类别。我认为我们现在正处于第三局。还处于早期阶段。是的，我认为是这样。而且感觉它已经如此庞大，因为我们最初在这个领域几乎一无所获。最初的几万亿美元让人感觉，哦，我的天哪，有如此多的资本涌入这里。但是

过去也发生过这种情况，华尔街银行和经纪商向上游市场转移。它们在离开的空间中创造了一个空白，私人资金涌入填补这个空白。私人信贷和房地产是否正在发生这种情况？嗯，这还处于早期阶段。我认为这是房地产信贷的黄金时代。银行无法——他们现在没有资金可以贷款。

所以这是开放季节。非常有趣。那么，你如何识别房地产领域的机会呢？似乎有很多建筑物空置了一半，但这却是一场慢动作的火车事故，因为它们的大多数租户都有10年以上期限的合同。

租赁，他们才慢慢开始意识到，除非你是超A级建筑，即使是A级建筑也难以吸引续租和租户。你如何识别这些？你认为商业房地产，至少是办公室的重新定价进行到什么程度了？

好吧，这些都是很大的问题。我来自密歇根州的安阿伯。我看到底特律是如何变成……的。

我不知道，荒凉的城市，因为底特律市中心空了。当他们建造文艺复兴中心时，每个人都搬到了文艺复兴中心，留下了底特律这些空荡荡的巨大建筑物。你现在可以看到这方面的情况，新的建筑物吸引着非常高的租金，而其他地区的建筑物则空置。

因此，要了解正在发生的事情，你必须真正了解资产。这就是为什么拥有来自不同学科的团队能够理解资产非常重要的原因，显然是查看租金表并了解，你知道，加权平均租赁要求。

但也要了解宏观环境。事情是在增长吗？现在我们面临着如此多的不确定性，不仅是因为在家办公使用Zoom，还因为人工智能的长期影响以及这对劳动力意味着什么。即使是像纽约市这样的城市，我们也可能不需要相同数量的初级律师、初级会计师、初级银行家。

所以我听到一些人讨论人工智能作为一种工具，你不会因为人工智能而失业，但你更有可能因为与人工智能一起工作的人而失业。这是一个公平的评估，还是现在判断还为时过早？我认为我们仍然不知道。我认为人工智能是我有生以来最大的变化。比互联网更大？我认为是的，是的，因为……

自然语言处理的能力远远超出了我的想象。你知道，我在大学里学习过一些语言学，关于我们如何形成语言的整个想法是一个引人入胜的话题。现在计算机能够在其处理中保持连贯性。

回应，我们正在以我认为不可能的方式接近强人工智能。而且只会越来越好。让我稍微反驳一下。我并不是说我相信这一点，但我已经与许多不同的人反复讨论过这个问题。你如何在日常工作中使用人工智能？你发现了什么？

一位主持不同播客的人说，他们创建了一个非常有趣的……

使用人工智能的提示集来获得如何做某些事情的答案。第一次得到答案时，他们印象非常深刻。哦，我的上帝，这是一个天才的见解，看看它有多聪明，以及它如何准确地找到了我需要的东西。然后他们用不同的主题提出了不同的问题，

得到了同样的答案。这就像，哦，这是一个把戏。这并不是真正的智慧。它看起来像智慧。即使它越来越好，相对于它让我们印象深刻而言，它仍然有点愚蠢

但是一旦你看到幕后，发现巫师只是一个男人，你就会发现这与其自称的东西相去甚远，而更像是一个非常有用、巧妙的把戏。在你这么说的时候，我也想到了《绿野仙踪》，但我认为幕后并没有人给出答案。这就是为什么我认为它对你们必须检查的初级分析师有帮助。是的。

它肯定以以前不可能的方式加快了研究过程。当然。而且只会越来越好。它会犯错误。但初级分析师也会犯错误。

另外，我的意思是，我用它做了一些我的律师可能会讨厌我的事情，但有时当我与律师讨论如何在文件中表达某些内容时，我会问人工智能这个问题。它会给我一系列可能性，然后使我能够与我的律师处于更平等的竞争地位，他们比我更有经验，但这使我能够在讨论中提出我们可能没有想到的见解。

我很高兴你提到了律师，因为一位法官刚刚因为在某些答案中使用人工智能而对一名律师处以制裁，以及这种不幸的幻觉倾向。我认为问题不在于他使用人工智能来帮助他进行研究。他没有仔细检查，也没有披露人工智能是该过程的一部分。这纯粹是懒惰。是的。

人工智能对初级人员有好处。我认为这对劳动力有影响。鉴于我们可能不需要相同数量的初级会计师、初级律师、初级银行家，劳动力将会是什么样子？如果你从未做过初级工作，你如何成为高级会计师、律师、银行家？这是一个棘手的问题。所以让我有机会更新你2021年的文章

在投资中，不要做空人的判断。对。你仍然坚持这种观点吗？绝对的。我的意思是，我们是从事人类判断业务的。真的吗？我们试图战胜机器。正如我所说，我们通过理解不确定性、事件、催化剂和变化来做到这一点。

我认为最终人类的判断力优于机器。我希望我们不会陷入像HAL 2000那样的情况，人类的判断力将永远优于机器。你不会希望让一台机器成为美国总统。机器怎么可能做出这些决定呢？

所以，很明显，人类的判断力将永远存在，我认为我们还没有达到终结者那样的情况，但有些专家说，最终我们将走向那里。我的意思是，我知道在军队中，机器人创造机器人的想法是一个真实的想法，它很可能会改变战场动态，但是……

我相信，至少在目前，人类吸收大量信息并做出正确决定的能力是优越的。如果你拿一个棋盘，机器可以击败大师。但是如果你在棋盘上放一个额外的主教，机器就无法处理它。对。

我认为这就是范式，而生活并不模仿棋盘。你知道，生活模仿棋盘，上面随机放置了额外的棋子，而我认为机器在这些随机性方面不会优于人类的判断力。现在，有时机器似乎可以击败人类，但我认为最终人类的判断力是优越的。因此，我们的业务是基于人类的判断力。你提到了人工智能在战时的用途。是的。

有一篇相当大的文章，我不记得了，我想说是《泰晤士报》，而不是《华尔街日报》，它发现，在乌克兰-俄罗斯战争中，战争一开始是坦克、迫击炮和反坦克武器之间的常规轰炸，在过去6-12个月中……

70%的伤亡是由无人机人工智能战争造成的，这是一个全新的世界。这不像旧世界的战争。你对人工智能的建议听起来像是它们将共同发展，你仍然会有驾驶过程的人类，但人工智能已经成为一个越来越大的过程。

无论我们谈论的是战争、商业还是投资，我都不会把话放在你嘴里，但这是一种公平的评估方式吗？我认为是这样。我的意思是，我认为人类必须始终处于机器之上。机器有很大的自由度，既可以自己生产，也可以瞄准人。

市场是不同的，因为市场遵循行为动态。风险与回报的评估我认为机器无法像人类那样做到。鉴于我们在2025年第一季度看到的波动性，

这是否改变了你对模型的看法，你对方法的看法？或者说，嘿，这只是那些随之而来并且我们必须能够从中交易的事情之一？我们实际上喜欢这种错位，因为这种错位证明模型是错误的。我知道你们不公布公开业绩数据，但我知道你们本季度做得比基准好得多

波动性是你的朋友吗？这就是你所说的吗？因为波动性扰乱了传统模型，而你们是非传统模型。正确。我知道你与Harry Markowitz合作过。你还与哪些学者和机构合作过？好吧，在伦敦帝国理工学院，正在对Gerber统计量进行进一步的研究，并将其纳入其中。阈值数据的想法

以及如何做到这一点，例如，如果你想了解股价变动的意义，你可能应该排除交易量非常低的日子，只包括交易量高的日子。有很多方法可以将其纳入其中。我知道我只有有限的时间与你相处。让我跳过一些我的……

我最喜欢问所有客人的问题。你在看什么或听什么？什么让你感到快乐？最近，我播放了《东方之门》。哦，真的吗？我看到《纽约时报》上说，这是关于……的间谍惊悚片系列。

波兰和白俄罗斯之间的冲突。我想了解它们之间的动态。所以我认为我会得到一些娱乐，并了解一些我在这里无法获得的东西。它有点滑稽，但我认为它值得一看。《东方之门》。是的。你有没有看过《法达》？是的，我看过所有《法达》。只有《法达》？

最令人心碎的东西。太紧张了。是的，而且非常现实。非常现实。让我们谈谈帮助塑造你职业生涯的导师。我必须感谢戴夫·佩特雷乌斯，他……我知道这个名字。他真的帮助我恢复了健康。他每天都在关注我。饮食、锻炼，我们是锻炼伙伴。是的。

我重了35到40磅。他让我意识到我需要恢复健康。我认为很多人认为自己做得还不错，但他们可以做得更好。他教我我可以做得更好。我认为这影响了我整体的思维敏捷性、情绪和耐力。

我真的很感谢他。你之前提到过书籍。你最喜欢的书是什么？你现在正在读什么书？我非常喜欢的一本书，篇幅很长，是沃尔特·艾萨克森写的关于埃隆·马斯克的书，我在选举前读的。它对我产生了很大的影响，因为我相信质疑专家，但马斯克把它提升到了一个不同的水平。他质疑了在科学和工程领域根深蒂固的冶金特性。他说，为什么必须这样？

而且他经常是对的，关于金属特性的既定共识是错误的。非常有趣。你还想提到其他书籍吗？我最近读了弗兰克·麦肯齐的《熔点》。他是中央司令部的主管，他谈到了领导中央司令部的感受，他还

他还有一个——他主修英语，他认为他的英语背景对成为一名指挥官非常有帮助，因为它帮助他更好地表达自己，并在同事之间达成共识。非常有趣。我们最后的两个问题——

你会给一位对投资、期权交易、多策略管理等职业感兴趣的应届毕业生什么建议？你会给他们什么建议？我认为在所有服务行业中，你都必须能够战胜机器。为此，你需要成为一个独立的思考者。你需要逆流而上，质疑专家。

你需要能够做到这一点。你需要能够与其他人一起工作，向他们学习，拓宽你的视野，扩展你可以带到你的独立思考中的马赛克。

而且你必须尊重你的同事。所以我认为这三件事是人们的真正指导原则。这回到了你的企业文化，也就是——企业环境。企业环境，我的错。你的企业环境，独立思考、合作和尊重个人。正确。我们的最后一个问题是，你今天对投资和金融世界了解什么，在你90年代初刚开始的时候会有用？

我认为，你知道，你在商学院或经济学中学习的一切，你都可以扔出窗外。经济学不是科学。

人们试图将经济学描绘成一门科学，但它根本不是。因此，我们提出的关于货币供应的所有概念，米尔顿·弗里德曼即使这些原则可能有一些基础，也会在坟墓里翻身，但这并不是科学。这不是自然科学。这是一门行为科学，它基于人们如何彼此互动。我认为这种认识导致了这样一个概念，即

学院或专家们经常试图提出一些每个人似乎都以某种方式相信的事情，你会想，我怎么可能是对的？因为每个人都相信一种方式，因为这是他们在学校学习的，而且权威人士说就是这样。我认为随着你——

随着年龄的增长，你会意识到象牙塔并不总是正确的。事实上，很多时候象牙塔缺乏现实生活经验。嗯，所以他们完全错了。嗯，我试图记住，呃，我在哪里偷了这个引语，科学的进步一次只进行一次葬礼。其他事情也是如此，理查德·塞勒说，与其等待其他经济学赶上行为金融学，我不如把它教给年轻一代，它会比等待我的所有同行接受它更快地渗透。非常引人入胜。

呃，桑德尔，感谢你如此慷慨地抽出时间。我们一直在与桑德尔·格伯交谈。他是Hudson Bay Capital的首席执行官兼首席投资官。如果你喜欢这次谈话，那么一定要查看我们在过去11年中进行的任何550次之前的谈话。你可以在iTunes、Spotify、YouTube、彭博社以及你找到你最喜欢的播客的地方找到它们。呃，

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我是巴里·里霍尔茨。你一直在收听彭博电台的《商业大师》。

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巴里与Hudson Bay Capital的首席执行官兼首席投资官桑德·格伯进行了交谈。Hudson Bay是一家全球性的多策略投资公司。2008年，格伯先生开发了格伯统计数据，该数据被已故的诺贝尔经济学奖获得者、现代投资组合理论之父哈里·马科维茨博士接受为对其自身工作的补充创新。Hudson Bay利用格伯统计数据来识别金融资产的共同变动，从而能够及早发现集中风险和分散化不足。格伯先生于1991年开始其投资生涯，作为美国证券交易所的一员，担任股票期权做市商。1997年，他创立了格伯资产管理公司，致力于开发和参与专有投资策略。2005年末，格伯先生和约夫·罗斯共同创立了Hudson Bay Capital，专注于在保持风险管理和资本保全重点的同时产生正回报。请访问omnystudio.com/listener了解更多隐私信息。</context> <raw_text>0 没有比小企业更好的企业了。Hiscox小企业保险。根据凯利蓝皮书KBB.com的数据，丰田是2025年最佳转售价值品牌。凭借广泛的、适合任何生活方式的可靠车辆，您今天可以获得车辆所需的一切，同时投资未来。因此，选择丰田，选择价值。选购

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