每逢體育盛事
華爾街那幫全地球最聰明的“金融腦袋”
就會不務正業地跨界一把
但從歷史資料來看
世界盃球迷最怕高盛開金口
01. 4年1次的世界盃盛事，高盛賭西班牙贏
2026年美加墨世界盃的腳步越來越近了，作為歷史上規模最大、首次由48支球隊參賽的世界盃，究竟誰能在這場群雄逐鹿的狂歡中笑到最後？
不光是大家在猜，八大投行老大哥針對奪冠熱門甚至給出了具體的機率答案。
5月底，高盛Goldman Sachs首席經濟學家Jan Hatzius帶著他的全球投資研究團隊，發佈了一份正經到不能再正經的報告⬇️
在對海量資料進行模擬後，高盛模型給出了最熱門的前五名球隊：
- 🇪🇸 西班牙：26%
- 🇫🇷 法國：19%
- 🇦🇷 阿根廷：14%
- 🇧🇷 巴西：8%
- 🇬🇧英格蘭：5%
沒錯！“鬥牛士軍團”西班牙以高達26%的奪冠機率傲視群雄，成為了高盛巨量資料模型眼中最有可能在2026年7月19日捧起大力神杯的球隊。
報告一出直接刷屏海外社交平台，成為近期最火的跨界趣味財經話題。
玄學還是科學？高盛揭秘預測方法論
很多人可能會好奇，一個金融機構憑什麼能預測足球比賽？倒不是在瞎猜，高盛預測世界盃冠軍的背後，是一套頂級的統計學與巨量資料演算法。
高盛這次用的核心方法是一個以Elo評分為基礎的量化模型，這套體系最早來自國際象棋，用來衡量選手之間的相對實力，後來被廣泛應用到足球領域，用於評估國家隊在不同對手和不同比賽中的表現強度。
在這個基礎上，高盛的“金融腦袋”們還進一步引入了多個變數，包括球隊的進攻能力、近期比賽狀態、地理環境以及心理等影響因素，並結合自1978年以來近兩萬場國際比賽的資料，通過回歸模型去預測不同對陣情況下的進球分佈，再通過大規模模擬去還原整個世界盃賽程的可能路徑。
有意思的是，在嚴肅的數學模型之外，高盛的經濟學家們還考慮了“冠軍低迷期”，稱阿根廷在2022年奪冠後可能會表現不佳；還特別提到了一個非常有意思的“歷史規律”⬇️
在南美洲球隊奪得冠軍之後，世界盃幾乎總會重新回到歐洲球隊的手中。
按照這個歷史鐘擺，2022年梅西帶領阿根廷隊在卡達圓夢、將大力神杯帶回南美大陸後，2026年的冠軍獎盃大機率要重新“北上”回歸歐洲。而在這場歐洲反擊戰中，西班牙無疑被巨量資料選為了最鋒利的那把劍。
別的不說，頂級投行的“看球姿勢”，確實是有無限可能哈。
華爾街的預測，真的准嗎？
先不說准不准，高盛倒是給自己找好退路了，在報告中特意給自己加了個“免責聲明”：
我們（GS）對這些預測有多大的信心呢？我們的模型在以前的世界盃上表現得相當好，但該模型的統計能力仍然有限，畢竟足球比賽充滿unpredictability。
翻譯成人話就是：大家理性看待，賭輸了可別賴我。
但該說不說，“高盛反買，別墅靠海”這句話之所以成為流行，還是有他的道理的。
因為過去5屆世界盃，高盛完美錯過了所有正確答案：
特別值得一說的是2014年的巴西世界盃，高盛經濟學家團隊利用歷史比賽資料建立的數學模型計算出，作為東道主的巴西隊有高達48.5%的機率奪冠，高盛當時甚至預測，巴西隊會在決賽中以3-1擊敗宿敵阿根廷隊，在本土捧起大力神杯。
結果大家都已經知道了，在當年的世界盃半決賽中，內馬爾因傷缺陣的巴西隊遭遇了史詩級崩盤，在米內羅球場以1-7的懸殊比分慘敗給德國隊，這場比賽被媒體稱為“Mineiraço米內羅慘案”，在維基百科甚至還有專屬詞條：
看到這裡，兩眼一抹黑的可能就是西班牙隊的球迷了……得知高盛預測西班牙隊將在2026年世界盃中奪冠時，球迷的心情be like：
02. 金融量化模型，原來能幹這麼多事？
這波操作看似是華爾街大佬在“不務正業”，但如果把這整套流程換一個語境來看，你就會發現高盛預測世界盃時，做的事情和他們在金融市場裡做的事情，本質上沒有任何區別。
收集海量歷史資料
⭣
提取關鍵特徵變數
（球員身價/近期戰績/進球率）
⭣
搭建數學模型
⭣
跑成千上萬次蒙特卡洛模擬
（Monte Carlo Simulation）
⭣
輸出機率，得出結論
同樣是面對一個高度不確定的結果，同樣是先把歷史資料儘可能收集完整，再通過建模去提煉出影響結果的關鍵變數，最後用模擬去逼近一個“最有可能發生的區間”。高盛的這套世界盃預測，本質上就是一個“另類資料 + 統計學 + 程式設計”的量化實戰演練。
不僅是高盛，在量化大牛的眼裡，萬物皆可量化。
避險基金經理的降維打擊：用選股邏輯買球隊
在量化界，把模型預測玩到極致的，還有那些低調的避險基金經理，比如英國的Matthew Benham。
畢業於牛津物理系的他，曾在倫敦金融城從事金融工作12年，擔任過Deutsche Bank的衍生品交易員以及Bank of America的VP，還曾擔任過避險基金經理。
正是這段金融背景，讓他將華爾街量化交易的核心邏輯完美複製到了體育界。
在轉型加入博彩公司並創立專業體育博彩諮詢公司以及博彩交易所Matchbook後，他利用強大的數學和統計學模型在體育博彩中獲得了巨大的財富，本質上成為了極具傳奇色彩的“體育量化交易員”。
他更是將博彩業中建立的精密量化模型引入俱樂部的球員招募和戰術分析中，以低成本的投入挖掘被低估的球員，成功帶領Brentford從低等級聯賽一路升入並穩固在英超聯賽。
量化圈的頂級春晚：美國超級碗
如果說Matthew Benham是用資料模型把一家英超草根俱樂部送上了神壇，那麼一年一度的美國超級碗，就是全球頂級量化機構和超級電腦集體出動的“年度終極實戰”。
作為管理百億資產的資深老牌量化資管公司，Analytic Investors早在十幾年前就成了“超級碗預測”的圈內頂流。
他們運用其獨特的 “NFL Alphas”量化策略，把NFL的32支球隊完全看作32支股票，每年都會發佈一份極為硬核的《NFL Alphas報告》，計算每支球隊的投資回報率（ROI）和超額收益（Alpha）。
截止2024年第58屆超級碗，該模型預測歷史戰績為13勝7負。
Analytic Investors是一家總部位於美國加州洛杉磯的知名量化投資管理公司，該公司擅長運用基於因子、風險可控的量化策略來管理資產，在業內屬於量化投資領域的先鋒之一。
作為獨立資產管理公司營運後，在2016年被Wells Fargo Asset Management收購，其團隊和業務被整合至富國銀行旗下的量化投資部門。隨著富國銀行資產管理業務在2021年完成剝離與重組，該量化團隊目前歸屬於Allspring Global Investments。
除此之外，2024年efc就曾報導，SIG內部一個名為Nellie Analytics團隊，主要聚焦於in-game wagering“賽中投注”；Point72創始人、同時也是大都會棒球隊老闆Steve Cohen，允許旗下的量化分析師為紐約大都會隊進行資料分析和技術支援。
Kaggle上的世界盃預測競賽
華爾街出來的量化模型往往能輕鬆幹掉99%靠直覺猜比賽的普通球迷。這類活動後來甚至演變成了各大避險基金搶奪頂尖數學、物理系畢業生的隱形招聘廣告。
比如Kaggle上每年都有世界盃預測相關的內容，還有很多開發者自行發佈了世界盃相關的公共資料集和基準模型。
GitHub上也有大量開放原始碼的世界盃預測項目，技術堆疊從最簡單的Elo評分模擬到LSTM時間序列預測都有，大家可以直接fork下來改參數、加特徵，跑自己的預測結果。
03. 想成為玩轉量化的操盤手？你得具備這些實力
量化的核心從來不是精準猜結果，而是用資料、模型、機率，去量化不確定性。無論是金融市場漲跌，還是足球賽場勝負，底層邏輯都是相通的。
這種量化思維早已滲透進了這些機構的骨子裡。像SIG這類量化巨頭的實習生面試中，最常出現的不是複雜的金融理論，而是直接考察德州撲克或是體育博彩的期望值計算。
首先要知道，量化圈是整個金融街門檻最高、也最看重硬技術的領域。如果你想加入這場由程式碼和數學構成的“金錢遊戲”，狠狠打磨硬實力、把握好technical skill、提升量化需要的金融產品知識才是Quant求職順利的基石。
而要想打好這些基礎，在競爭激烈的Quant賽道里佔得先機，越早行動越有優勢。 (WallstreetTequila)