逆境中的成长，从破产到组建新团队，我的成功之路(14)

我和鲍勃、丹合作，从浩繁的原始信息中总结出了最好的决策规则。规则得出后，我们就在长时间框架里对其进行返回测试，利用系统模拟，将这些规则放在过去的环境中，看看它们的共同表现将会如何。
结果让我们感到震撼。理论上，这种新方法将让我们的单位风险收益增长 3—5 倍，而我们可以根据可容忍的风险规模调节我们想要的收益规模。换言之，我们会比别人赚得多得多，同时降低因失败而出局（我以前就几乎出局）的风险。我称此为「杀手体系」，因为它既可能为我们和客户创造可以「杀死」别人的收益，也可能因我们忽略某些重要因素而「杀死」我们。
这一做法的成功教会了我一个原则，后来我把它应用到生活的所有方面：想要拥有很多优势，而又不暴露于不可接受的劣势之下，最稳妥的方式是做出一系列良好的、互不相关的押注，彼此平衡，相互补充。
虽然对这一新做法很兴奋，我们还是谨慎推进。我们最初只给了这一系统 10% 的权重，在我们表现最好的 20 个月里，该系统在 19 个月里赚了钱。在我们的信心变得更大之后，我决定去找我精选的一些熟识的投资者，说服他们给我 100 万美元的试验账户，运用这一策略来做投资。我知道，请求这些机构投资者投入这样相对不多的钱，将让他们难以拒绝。最初我称这一新产品为「精华 5%」，因为它由我们决策规则中最好的 5% 组成，后来我将其改名为「纯粹阿尔法」，以表示它只包含阿尔法。因为「纯粹阿尔法」不包含任何贝塔，所以它没有随任何市场沉浮而升降的倾向。它的回报只取决于我们能在多大程度上超越竞争者。
通过我们全新的「阿尔法叠加」方法，投资者不仅可以得到他们选择的资产类别（无论是标准普尔 500 股市指数、债券指数还是大宗商品）带来的收益，还能得到我们在所有类型的资产中挑选和押注产生的收益。尽管这一做法史无前例，但我们还是细致地向投资者讲解了我们的逻辑，说明它为什么事实上比传统方法安全得多。我们还向他们说明，累积性表现的预计范围如何，围绕总体表现的预计浮动范围将会有多大。在我们的客户看来，这好像是一架从没试飞过的飞机模型，但从构造上看要比任何其他飞机都好得多。有没有敢于登上这架飞机的人？