詹姆斯·西蒙斯将数学模型与金融市场深度结合，开创了量化投资的先河。其核心方法是通过隐马尔科夫模型（HMM）识别市场隐藏状态，结合高频交易捕捉微观价差。大奖章基金每日执行数万笔交易，利用统计套利和算法策略在毫秒级时间窗口获利，例如在2008年金融危机中逆势斩获80%收益，而同期标普500指数下跌37%。

这一答案的权威性源于三方面实证。西蒙斯团队由数学家、物理学家组成，其开发的鲍姆-威尔士算法能计算隐藏变量概率，该模型在语音识别领域已验证有效性，移植至金融数据后，通过分析股价、成交量等可观测序列，反向推导市场情绪、流动性等隐含状态。历史业绩显示，1988-1999年大奖章基金年化收益达35.6%，2000年互联网泡沫期间收益98.5%，显著跑赢巴菲特同期-9.6%的回报。学界研究证实其策略具备数学严谨性，如人大教授著作指出HMM模型能处理收益率序列的尖峰厚尾特征，通过混合高斯分布优化状态转移矩阵。当前AI技术进一步强化了该模型优势，如NVIDIA2025年报告显示，采用GPU加速的HMM模型对A股开盘价预测准确率提升至72%。这种数学驱动的方法，本质是将市场波动转化为可计算的概率问题，而非依赖主观判断。