每隔五分钟，太空之中会有一颗卫星捕捉中国最大城市群的图像。而在千里之外的加利福尼亚，一台计算机会根据卫星图中建筑物的阴影面积得出结论：中国的房地产热潮正在放缓。
然后，资金管理巨头黑石公司（BlackRock）的交易员们，会根据这些数据来决定，是否出售或购买中国房地产开发商的股票。
“机器可以处理一些非常复杂的决定，”黑石旗下量化交易分支——Scientific Active Equity的联合首席投资官杰夫·申（Jeff Shen）表示。
对冲基金行业的未来之星，不再会是下一个威廉姆·A·阿克曼，也不是卡尔·C·伊卡恩，更不是乔治·索罗斯。取而代之的，是Scientific Active Equity部门里每天对中国的卫星图等数据进行筛选处理的那些电脑。
数学奇才们一度主宰着对冲基金的世界，但直至最近，只有文艺复兴科技公司（Renaissance Technologies）、D.E. Shaw公司和AQR资产管理公司（AQR Capital Management）等少数公司通过数学模型和计算机来制定交易技术。除了偶尔的大爆发——如1998年美国长期资本管理公司（Long-Term Capital Management）没能将俄罗斯政府债务违约的可能性纳入模型，导致这家公司破产，量化交易的世界几乎一直淡出于人们视线之外。
现在，随着金融界面临令人沮丧的回报，高昂的费用又饱受投资者诟病，对冲基金经理们开始转向电脑来帮助决策——如过去需要人工分析股票买进还是售出，现在可以通过计算机来完成。阿克曼这样的明星投资者们，开始渐渐被开发数学方程式的博士学历者和数据模式挖掘系统所取代。
运营着都铎投资公司（Tudor Investment Corp）的亿万富翁投资人保罗·都铎·琼斯（Paul Tudor Jones）就是一个例子，现在，都铎投资管理的资金额度为106亿美元，投资者们从他的公司撤离了20亿美元资金，这迫使保罗做出改变。为此，他对公司进行了裁员，并引进了数学家和科学家，组建起一个分析团队。其他的对冲基金也采取了类似的行动。
“我们正目睹一部分对冲基金朝着更量化驱动，或者说更自动化的类型转变，而其他则向着更‘传统做多（long-only）’的模式发展，这取决于长期投资的表现，”美银美林全球股权资本市场负责人克雷格·歌本（Craig Coben）表示。
大型机构投资者也将更多的资金投入到使用计算机驱动对冲基金策略的公司。
近几个月来，对冲基金行业遭遇了金融危机以来最严重的季度资本外流，而投资者们却还在将资金投入计算机驱动策略的对冲基金。据对冲基金调查（Hedge Fund Research）数据显示，今年，投资者往量化对冲基金中投入了79亿美元。投入定量策略的对冲基金总体较七年前增长了一倍以上，从七年前的4080亿美元增长到9000亿美元。
更广泛地来说，对冲基金行业表现不佳时，资金大规模流出。对冲基金研究复合指数是对对冲基金表现最全面的指标，今年的表现一直落后于标普500指数。9月底标普500增长4.14%，同期基金复合指数为4%，带来了股息再投资。
“坦率地说，我们期待资本能从人类基金经理流向机器经理，”黑石集团首席运营官今年8月对投资者们表示。
黑石非传统资产管理部管理着700亿美元的对冲基金投资，是量化对冲基金企业的重要投资人，近年来，该部门已经对量化型对冲基金企业投入了数十亿美元。据相关人士介绍，该部门已经在专业量化对冲基金企业投入了100亿美元投资，但该数据还没有公开。
一些行业观察人士警告称，对冲基金建立新的量化部门，可能只是想抓住流入策略的投资资金。但量化领域的专业人员则把这一趋势看做基金行业终于赶上其他进行科技变革企业的象征。
“证券投资行业在接受科技方面一直相对较慢，”资本基金管理公司（Capital Fund Management）是一家有25年经验的量化对冲基金公司，管理着69亿美元的资产，该公司总经理菲利普·乔丹（Phillipe Jordan）表示，“金融在本质上，是非常保守的。”
资本基金管理公司拥有160名员工，包括40名科学家，他们大多拥有物理学博士学位；有75位雇员关注信息技术，其中20位在数据管理方面有丰富经验。和其他类型的对冲基金一样，这家公司也有研究部门。唯一的区别在于，资本基金管理公司里，分析师们的研究工作更像学术工作，他们的想法由同业进行审核。
随着越来越多的投资者资金流向以建模决策投资的公司，有观点认为，这些分析模型会越来越趋同，并很可能导致行业过度拥挤。一旦发生突发事件，人们同时争相抛售，这可能带来问题——2007年的“量化崩盘”就是一个例子。一周多的时间内，由于房市开始呈现崩溃信号，AQR资产管理公司、D.E.Shaw公司和文艺复兴科技公司承受了巨大损失。相似的分析模型和这些公司重要的地位，让所有企业的损失都被放大了。
黑石公司的联合首席投资官杰夫?申认为，这一次，这样的风险大大减少了。
“数据的多样化让人们的行为产生更多差异，”他表示。
我们再回到杰夫·申旧金山的办公室——员工们正在通过电脑建模来解析公司季度财务会议的内容。这些电脑的反应远比其使用者要快得多。
“机器能做的工作越来越多，所以人类应当为有这么一个替代者感到担忧了，”申表示。
“不过，”他又补充道。“最终我还是认为，人类创造了机器和这些技术。”
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