从莫斯科到伦敦：一位数学博士的量化之路
10月11日，据《星期日泰晤士报》发布的2026英国富豪榜，46岁的亚历克斯·格尔科以160.06亿英镑（约合人民币1417亿元）的总资产位列第八，成为英国排名前十的富豪。过去一年，他的财富增长了72.61亿英镑（约合人民币643亿元），平均每天增值约1.76亿元人民币。
格尔科1979年生于莫斯科，在莫斯科国立大学取得数学博士学位，研究方向涵盖交换代数与同调维数，其后在俄罗斯新经济学院获得经济学硕士学位。在学术数据库Mathematics Genealogy Project中，他被正式登记为“数学家”，这也是媒体长期以“数学家型交易员”称呼他的原因。
2004年，格尔科移居伦敦，进入德意志银行从事股票与外汇量化交易。2009年，他加入GSA Capital并负责搭建外汇交易部门。2015年，他离开GSA，创立了XTX Markets。
XTX Markets：一套没有交易员的AI系统
XTX Markets是一家全球头部量化做市商。与传统投行或对冲基金不同，它的交易决策完全由AI系统完成。
这套系统接入了超过400PB的全球金融市场数据，并运行在庞大的GPU集群之上。据披露，XTX的数据中心位于冰岛，利用当地地热资源供电。系统同时分析股票、固定收益、外汇、大宗商品和加密货币等超过50000种金融工具的实时数据流，从全球市场的海量交叉数据中识别出人类难以察觉的微观“价格模式”。
全公司仅有250多名员工，没有一名传统意义上的人工交易员。日均交易额高达2500亿美元。与依赖线性模型或历史统计的传统量化机构不同，XTX将算力集中于深度模式识别，这也使其在全球做市商中形成了差异化定位。
XTX没有任何外部投资者，利润全部流向少数合伙人。格尔科本人持有公司约75%的股份，此次富豪榜上的财富增长主要来自公司股权估值的提升。
财富增长的结构：股权估值而非交易利润
需要指出的是，富豪榜上的财富数字反映的是股权估值，而非直接等同于年度交易利润。XTX不接受风投、PE或上市融资，其股权估值更多取决于市场对做市业务长期盈利能力的判断。
做市商的收入来源主要是买卖价差和订单流收益，而非方向性押注。这意味着XTX的盈利与市场波动率、交易量和系统性能密切相关，而非依赖某个方向的市场判断。这种模式的优势在于，无论市场涨跌，只要存在交易需求，做市商就有获取价差的空间。挑战则在于技术投入的持续性和竞争壁垒的维持。
不止于交易：数学教育与AI研究投入
格尔科在英国还有一个标签：多次登上“最大纳税人”榜单。与此同时，他在数学教育和AI研究领域的投入也颇具规模。
他设立了Axiom Maths，用于支持数学教育。2024年2月，XTX Markets设立了AIMO Prize，总奖金规模1000万美元，其中500万美元用于奖励首个能在国际数学奥林匹克竞赛中达到金牌水平的AI模型。2026年，AIMO 3竞赛吸引了超过4000支团队参与，颁发了超过250万美元的奖金。AIMO Proof Pilot也于2026年6月启动，进一步拓展了竞赛的评价维度。
2023年3月，格尔科还向法国高等科学研究所（IHES）之友捐赠基金捐赠了100万英镑，用于支持基础数学研究。从量化交易到数学竞赛，格尔科的投入形成了一条从“用数学赚钱”到“用资金反哺数学”的闭环。
一个值得关注的样本
格尔科的案例之所以受到广泛关注，不仅因为其财富规模，更因为它展示了一种将数学、AI算力与金融市场深度结合的商业模式。在XTX的系统中，数学博士的背景转化为模型设计的直觉，AI算力则提供了将这种直觉规模化执行的工具。
这一模式也引发了行业对量化交易竞争格局的讨论。当一家公司可以用250人运营日均2500亿美元的交易量，传统依赖人力扩张的金融机构面临的效率压力显而易见。但与此同时，XTX的成功高度依赖于其数据积累、模型迭代和基础设施的持续投入，这些壁垒并非短期内可以被简单复制。
对于关注AI在金融领域应用的从业者而言，XTX提供了一个观察样本：AI在交易中的价值，不在于预测市场方向，而在于以更快的速度和更低的成本，在数万种工具之间持续捕捉微小的定价偏差。这种能力，正在重新定义做市行业的竞争基础。
（素材来自：XTX Markets 智算芯能前沿网综合）
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