Кейсы и стратегии фондового рынка США

Экман являет собой хороший пример человека, создавшего самостоятельно свою жизнь с нуля. Доля решительности и смелости для создания первого предприятия Gotham Partners дала возможность заработать капитал, которого бы уже тогда хватило и внукам. Наличие же должных амбиций с осознанием своего полезного набора навыков не дало Биллу остановиться на достигнутом, приумножая создаваемое благо для общества.

Джим Саймонс

Развитие математики и технологий создало новые возможности для приумножения капитала на фондовом рынке. Джим Саймонс известен как «Король Квантов» и один из самых успешных инвесторов на Уолл-Стрит. Он основал Renaissance Technologies, крупнейший квант-фонд в мире, внутри которого был создан закрытый фонд Medallion. Под управлением находится более $84 млрд, а состояние основателя оценивается в $28 млрд, ставя его на 48-е место среди самых богатых людей в мире по версии Bloomberg.

В начале карьеры именитый математик даже не думал заниматься инвестициями. Джим родился 25 апреля 1938 года в Массачусетсе в еврейской семье. К 1958 году он получил бакалаврскую степень по математике в MIT, а к 1961 году защитил докторскую в университете Калифорнии. С 1964 года Саймонс работал на АНБ, взламывая зашифрованные коды. Он ушёл в отставку в 1968, выразив протест против войны во Вьетнаме. Параллельно преподавал математику в MIT и Гарварде. В 1976 Американское математическое сообщество вручило Саймонсу премию Освальда Веблена за работу по геометрии и топологии.

В 1978 Саймонс основал хедж-фонд Monemetrics, когда осознал, что математическое распознавание паттернов может быть использовано для трейдинга на финансовых рынках. Это позволило ему разработать систему квантовых моделей. Для создания лучшего продукта начался найм математиков, статистов и физиков, которые впоследствии сформировали текущий фонд Renaissance Technologies в 1982 году.

Основой моделей стал сбор данных в терабайтных размерах, что было огромным количеством в 20-ом веке. Первыми сетами данных были взяты наблюдения Мирового Банка и ФРС, начиная с 1700-х годов. Затем код искал в них неслучайные движения, или паттерны, сигнализирующие о возможном цикле и проверяющие возможность заработка на нём. Так формировались и проверялись прогнозы, базируемые исключительно на математических показателях.

Разработанные модели стали столь точными, что ни один другой инвестор не может сравниться с ними до сих пор. Средняя доходность Саймонса составляет 66% за год в течение трёх десятилетий, когда именитые Уоррен Баффет и Джордж Сорос имеют среднюю доходность в 29% и 32%.

В 2014 году было инициировано расследование против Renaissance Technologies, где было выдвинуто обвинение в приравнивании краткосрочных позиций к долгосрочным. Из-за этого нюанса фонд недоплатил $6 млрд налогов государству. Завершилось расследование лишь в 2021 году в пользу государства, обязав выплатить Саймонса и его компанию миллиардные долги. Это стало одним из крупнейших дел по взысканию налогов в истории.

Саймонс ушёл на пенсию в 2010 году. Джим и его жена Мэрилин Саймонс занимаются филантропией. Фонд The Simons Foundation инвестирует более $2.7 млрд в образование, здравоохранение и исследования аутизма. В 2004 году был основан Math for America, поощряющий развитие преподавания математики.

В 2019 году Грегори Цукерман выпустил книгу «Человек, который разгадал рынок» с биографией Саймонса и его методами инвестирования. Миллиардер принципиально не носит носки. Величайшими математиками он признаёт Леонарда Эйлера и Архимеда, в честь которого названа его яхта, построенная в Дании. Модели Renaissance Technologies обновляются и расширяются с течением времени. Джим уверен, что не существует гуся, несущего золотые яйца вечно.

Отрасли и компании

В данной главе представлены описания бизнесов и отраслей с высокой детализацией процесса функционирования. Принятие инвестиционного решения включает в себя единовременный разбор продуктов, географии присутствия, качества управленческих решений, финансов компании и многих других параметров. Проведение аналогично исследования необходимо для улучшения качества принимаемых решений.

Глубокое изучение широкого круга публичных компаний позволяет выработать навык эффективной фильтрации новостного шума. Подобная практика помогает отсеивать множество новостей из-за малой значимости и отсутствию влияния на конечный инвестиционный тезис. Материал изложенный ниже представляет способы выделения главного на примере известных акций и направлений.

Туда и обратно или сила металла

Если копать фондовый рынок слишком глубоко, то иногда захватывает ощущение, что не зная историю от А до Я – стремительно растёт риск понести убытки. Этого не хочется ни одному инвестору. Специалистов по качеству облачных услуг мало, но разобраться, где хорошие шахты и руда, а где нет – задача вполне реальная.