Таинственные маги рынка. Лучшие трейдеры, о которых вы никогда не слышали

– Но это потребовало бы огромной работы? Как вы справились с ней?

– У меня был партнер, блестящий компьютерщик, и мы начали с того, что для создания этих тикеров наняли 40 студентов из местных колледжей. Они тщательно подобрали четверть миллиона тегов. Идея заключалась в том, чтобы объединить эти теги-тикеры с неструктурированными данными, получаемыми от операторов социальных сетей, таких как Twitter и Facebook, чтобы мы могли измерить относительную частоту, с которой эти теги упоминались в этих социальных сетях в режиме реального времени. Например, я бы мог бы в результате сказать вам, сколько людей говорило о приобретении iPhone в течение трех недель перед данным выпуском iPhone по сравнению с такими же периодами для предыдущих выпусков iPhone.

– Как вы платили за эту деятельность?

– Я вложил $1 млн своей торговой прибыли в запуск компании TickerTags, и еще несколько миллионов мы привлекли со стороны.

– Разве ценность этих тегов не будет зависеть от навыков людей, которые их собирают? Откуда вы знали, что эти 40 студентов правильно выполняли ваше задание?

– Я обучил их тому, как создавать теги для компании. У каждого студента был свой список. Для каждой компании в их списке им было дано указание исследовать компанию, исследовать квартальные отчеты о доходах, находить новостные статьи о компании – все это имело конечную цель: определить драйверы цены именно для этой компании. Они отмечали любое слово, связанное с чем-либо, что могло повлиять на данную компанию. Например, для компании Wendy’s тегом был «крендель с беконом» и «чизбургер».

В итоге мы получили более миллиона тегов, отображающих деятельность более чем 2000 компаний. Мы смогли обнаруживать отклонения в обсуждениях и понимать, был ли интерес к детализированной теме большим или меньшим, чем к конкретному критерию, был ли этот критерий свойственным для данной компании в сравнении с предыдущим годом и был ли это конкурирующий продукт. Всякий раз, когда вокруг детализированной темы поднимается частота разговорных фраз, наша система это регистрирует. Я считал, что это была кульминация всего, над чем я работал, что мы, возможно, создали самый эффективный продукт институциональных данных для Уолл-стрит.

– Вы можете привести мне пример того, как TickerTags помогла вам определять сделку, которую вы ранее бы могли пропустить?

– Благодаря TickerTags мы можем очень рано обнаруживать перспективные продукты. Прекрасный тому пример – бренд La Croix. Вы слышали о La Croix?

– Конечно. Мы с женой покупаем его в больших количествах.

– Мы очень рано заметили крайне высокую частоту разговорных фраз среди людей, говорящих о продукте La Croix, и не только о La Croix, а о бутилированной воде в целом как о сегменте рынка. За годы до того, как Уолл-стрит осознала, что это действительно так, мы смогли определить изменение в поведении потребителей. Я был одним из первых инвесторов в National Beverage Corporation, той таинственной компании во Флориде, которая производит La Croix, причем на продукцию La Croix приходится большая часть их доходов.

Все, что я делаю, – это как можно раньше обнаруживаю изменения. Вот и все. Я всегда знал, что если мы сможем разработать нечто для раннего обнаружения изменений, то это все, что нужно на Уолл-стрит. Что будет являться самой ранней точкой, по которой вы можете определить изменение? Как правило – разговоры между людьми. Мы смогли рано распознать культурный сдвиг от содовой воды к газированной воде, и именно La Croix оказалась тем самым брендом, на котором он произошел. И в этом я вижу свое предназначение. Согласно моей методологии, сделка по National Beverage Corporation была самой красивой и чистой сделкой: раннее обнаружение культурных изменений, которые должны были оказать положительное влияние на данную компанию и отрицательное влияние на другие.

Хронология информации начинается с того что люди общаются друг с другом в онлайне и офлайне. Затем эти разговоры попадают в нефинансовую прессу. После этого их подхватывают финансовые СМИ. И наконец эта информация попадает в отчеты о доходах компании.

В настоящее время Уолл-стрит имеет доступ к данным, которых у них никогда раньше не было, например к транзакциям по кредитным картам. Данные кредитных карт показывают, что покупают люди, до того, как выйдут отчеты о доходах. В этом и состоит моя конкурентная способность как трейдера. Я не могу полагаться на данные по кредитным картам, хотя я на них и подписываюсь.