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

Как когда-то технические трейдеры, Саймонс использовал один из методов распознавания образов, пытаясь найти ключевые последовательности и корреляции в рыночных данных. Однако он надеялся, что, применяя научный подход к торговле, ему повезет больше, чем другим инвесторам. Саймонс был согласен с Берлекэмпом, что технические индикаторы лучше определяют краткосрочные, нежели долгосрочные сделки. Впрочем, он уповал на то, что тщательная проверка и сложные прогностические модели, основанные на статистическом анализе, а не наблюдение за ценовыми графиками, помогут ему избежать судьбы последователей графического анализа, которые потерпели крах.

Однако Саймонс не понимал, что его конкуренты также занимались разработкой подобных стратегий, используя собственные мощные компьютеры и математические алгоритмы. Некоторые из них уже достигли огромного прогресса, поэтому, возможно, Саймонс просто пытался угнаться за ними.

С наступлением эры компьютеров появились инвесторы, которые стали использовать их для разгадки секретов финансовых рынков.

Еще в 1965 году в журнале Barron’s говорилось о «неизмеримой» прибыли, которую компьютеры способны принести инвесторам, и о том, каким образом машины освобождают аналитиков от «нудной работы, предоставляя больше возможностей для творчества».

Примерно в то же время Wall Street Journal рассказывал о том, как компьютеры могут ранжировать и отфильтровывать огромное количество акций чуть ли не в мгновение ока. В типичной книге того времени «Игра на деньги»[81], посвященной изучению финансовых рынков, Джорджом Гудманом, писавшим под псевдонимом Адам Смит, были высмеяны «компьютерщики», которые начали заполонять Уолл-стрит.

В то время как часть инвестиционного сообщества использовала компьютеры для управления активами и решения других задач, сама технология была еще не приспособлена для проведения даже самого простого статистического анализа. При этом как таковая необходимость в разработке даже отчасти сложных моделей отсутствовала, поскольку в то время финансовые операции плохо поддавались математическому анализу. Тем не менее трейдер из Чикаго по имени Ричард Деннис сумел создать торговую систему, функционирующую на основе определенных, заранее установленных правил, которые были нацелены на то, чтобы устранить эмоциональную и иррациональную составляющую в процессе проведения сделок, что едва ли отличалось от подхода, которым так восхищался Саймонс. На протяжении 1980-х годов сотрудники Renaissance, занимаясь усовершенствованием своей модели, постоянно слышали об успехах Денниса. В возрасте 26 лет он уже был звездой торгового зала Чикагской торговой палаты, что оправдывало данное ему прозвище «Принц Ямы»[82]. Деннис носил очки в толстой золотой оправе, его живот выпирал над ремнем брюк, тонкие вьющиеся волосы свисали, по словам одного из журналистов того времени, «как уши бигля, закрывая лицо».

Деннис был настолько уверен в своей системе, отслеживавшей рыночные тренды, что создал свод собственных правил и рассказал о них примерно 20 новобранцам, получившим прозвище «черепахи». Он снабдил новичков наличными и отправил их торговать самостоятельно. Таким образом, Деннис надеялся выиграть давний спор с другом, доказав, что его тактика настолько надежна, что благодаря ей даже непосвященные способны стать биржевыми экспертами. В итоге некоторые «черепахи» добились поразительного успеха. Говорят, что сам Деннис заработал в 1986 году 80 миллионов долларов, а спустя год – около 100 миллионов. Тем не менее в 1987 году его работа потерпела крах в результате турбулентности на рынке. Он стал последним трейдером, который использовал подход, схожий с методом Саймонса, и прогорел. Потеряв примерно половину своих денег, Деннис решил приостановить торговлю и сосредоточиться на социально-политических вопросах, в том числе на легализации марихуаны.

«Торговля – это не вся жизнь», – заявил он тогда одному из журналистов. (5)

На протяжении 1980-х годов к работе на Уолл‑стрит и Лондонской фондовой бирже активно привлекались прикладные математики и бывшие физики.

Как правило, они занимались созданием моделей ценообразования сложных производных финансовых инструментов[83] и ипотечных продуктов, анализировали риски и хеджировали, или страховали инвестиционные позиции – деятельность, которая получила название финансовый инжиниринг[84].