Человек, который разгадал рынок. Как математик Джим Саймонс заработал на фондовом рынке 23 млрд долларов

Саймонс согласился, не обращая внимания на истинную причину, из-за которой сотрудники не хотели возвращаться в офис.

В конце концов Акс принял решение о том, что им следует применять более изощренные методы торговли. До сих пор они не использовали сложные математические вычисления для построения торговых формул, отчасти из-за отсутствия достаточной вычислительной мощности компьютеров. Акс подумал, что теперь настал подходящий момент, чтобы сделать это.

Долгое время он считал, что финансовые рынки имеют общие черты с цепями Маркова, последовательностью событий, в которой каждое следующее событие зависит только от состояния в текущий момент времени. В цепочке Маркова невозможно с абсолютной точностью предсказать каждый последующий шаг, но если опираться на рабочую модель, то с некоторой степенью точности можно предсказать дальнейшие шаги.

Когда Саймонс и Баум 10 лет назад разработали собственную гипотетическую модель торговли, работая в IDA, они сравнивали рынок с марковским процессом.

Акс пришел к выводу, что с целью усовершенствования их прогностических моделей пришло время привлечь специалиста с опытом работы в области стохастических уравнений, более широкого класса уравнений, к которому относятся цепи Маркова. Стохастические уравнения моделируют динамические процессы, которые развиваются с течением времени и могут включать высокий уровень неопределенности. Недавно в одном научном издании Штраус прочитал, что предположительно торговые модели, основанные на стохастических уравнениях, могут стать ценным подспорьем. Он согласился, что Axcom необходимо увеличить интеллектуальную мощь и нанять еще одного математика.

Спустя какое-то время Рене Кармоне, профессору близлежащего Калифорнийского университета в Ирвайне, позвонил друг.

«Есть группа математиков, которые занимаются стохастическими дифференциальными уравнениями, и им требуется помощь, – сказал он. – Как хорошо вы в этом разбираетесь?»

В возрасте 41 года, уроженец Франции, Кармона, который впоследствии станет профессором Принстонского университета, мало знал о финансовых рынках и инвестировании, однако специализировался на стохастических дифференциальных уравнениях. Эти уравнения позволяют делать прогнозы, используя на первый взгляд случайные данные; например, в моделях прогнозирования погоды стохастические уравнения используются для получения относительно точных данных. Сотрудники Axcom смотрели на процесс инвестирования сквозь призму математики, понимая, что финансовые рынки сложны и постоянно меняются, их поведение трудно предсказать, по крайней мере, в долгосрочной перспективе, так же как и стохастический процесс.

Несложно понять, почему они видели сходство между случайными процессами и инвестированием. Во-первых, Саймонс, Акс и Штраус не верили, что рынок представляет собой «случайное блуждание»[51] или является совершенно непредсказуемым, как полагали некоторые, в том числе ученые. Несмотря на то что он явно содержит в себе элемент случайности, как и в ситуации с погодой, математики вроде Саймонса и Акса утверждали, что распределение вероятностей применимо как к стоимости фьючерсов, так и к любому другому стохастическому процессу. Именно поэтому Акс считал, что привлечение к работе такого математика окажется полезным для развития их торговых моделей. Возможно, Кармона помог бы им разработать модель, которая предоставит ряд вероятных исходов для их инвестиций и позволит улучшить показатели.

Кармона был готов протянуть руку помощи – на тот момент он консультировал местную аэрокосмическую компанию и был не против заработать дополнительные деньги, несколько раз в неделю сотрудничая с Axcom. Задача повышения торговых результатов фирмы показалась ему интересной.

«Главная задача состояла в том, чтобы разработать математическую модель и использовать ее в качестве основы, которая позволяет определять те или иные последствия и делать соответствующие выводы, – говорит Кармона. И добавляет: – Суть дела не в том, чтобы всегда оставаться непогрешимым, а в том, чтобы достаточно редко совершать ошибки».

Кармона не был уверен, что данный подход сработает. Он не был уверен даже в том, что тот намного превзойдет другие, в меньшей степени ориентированные на количественный подход, стратегии инвестирования, которые в то время применялись большинством других компаний.

«Если бы я лучше понимал психологию трейдеров, которые работают в биржевом зале, возможно, у нас бы все получилось», – заключает Кармона.

Ранее он использовал данные Штрауса для усовершенствования уже имеющихся математических моделей Axcom, но эта работа не привела к значительным переменам.