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

сделки не просто приводили к недополучению прибыли. Факторная система торговли генерировала ряд сложных и взаимосвязанных сделок, каждая из которых была необходима, чтобы получать прибыль и поддерживать разумный уровень риска. Торговля фьючерсами, напротив, не представляла никакой сложности; если сделка не состоялась, последствия были незначительными. В результате неспособность системы Фрея по торговле акциями провести всего несколько сделок ставила под угрозу весь инвестиционный портфель, делая его более чувствительным к рыночным изменениям, подвергая опасности его общее состояние. Упущенные сделки иногда перерастали в более крупные системные проблемы, ставя под сомнение точность всей модели. Даже незначительные ошибки приводили к серьезным проблемам, которые Фрей и его коллеги не могли решить, используя технологии середины 1990-х годов и собственные навыки в разработке программного обеспечения.

«Это все равно, что искать общее решение одновременно для сотен уравнений», – говорит Фрей.

Браун и Мерсер придерживались иного подхода.

Они решили запрограммировать необходимые ограничения и требования в единую торговую систему, которая могла бы автоматически устранять все потенциальные сложности.

Так как Браун и Мерсер были программистами и много лет занимались крупномасштабными проектами по разработке программного обеспечения в IBM и других компаниях, у них было все необходимое, чтобы создать единую автоматизированную систему для торговли акциями. Кодирование системы Фрея, напротив, производилось по частям, что затрудняло объединение портфеля таким образом, чтобы это соответствовало всем требованиям к проводимым торговым операциям.

«Народ в Renaissance… фактически не знал, как разрабатывать большие системы», – позже объяснил Мерсер. (1)

Браун и Мерсер подходили к решению этой проблемы как к математической задаче, так же как и в случае с работой по распознаванию речи в IBM. В качестве входных данных они использовали торговые затраты фонда, уровни левериджа, факторы риска, а также другие ограничения и требования. С учетом всех этих факторов они создали систему для решения задачи по формированию идеального портфеля, которая на протяжении всего дня принимала оптимальные решения для максимизации прибыли.

Преимущество этого подхода заключалось в том, что, объединяя все сигналы о сделках и требования к инвестиционному портфелю в единую целостную модель, в Renaissance могли легко тестировать и добавлять новые сигналы, мгновенно узнавая, превышает ли выгода от использования потенциальной новой стратегии ее расходы. Они также сделали эту систему адаптивной, или способной к самостоятельному обучению и настройке, подобно торговой системе, которую Генри Лауфер разработал для фьючерсов. Если сделки, которые рекомендовала модель, по какой-либо причине не проводились, она автоматически корректировала свою работу и совершала операции, возвращающие портфель к требуемому состоянию. Данный способ помог решить проблему, которая делала модель Фрея неэффективной. Система повторяла свой рабочий цикл несколько раз в час, проводя процесс оптимизации, анализируя тысячи потенциальных сделок перед тем, как выдать электронную инструкцию по торговым операциям. У конкурентов не было моделей, которые бы автоматически оптимизировали свою работу; теперь Renaissance обладал секретным оружием, в будущем сыграющим решающую роль в успешной деятельности фонда.

В конечном счете Браун и Мерсер разработали сложную систему торговли акциями, включающую полмиллиона строк кода по сравнению с десятками тысяч строк старой системы Фрея. Новая система, учитывающая все необходимые ограничения и требования, во многих отношениях была той самой автоматизированной торговой системой, которую Саймонс мечтал создать много лет назад. Так как сделки по акциям, проводимые фондом Nova Fund, теперь стали менее чувствительны к колебаниям рынка, позиции по акциям стали удерживаться немного дольше, в среднем около двух дней.

Необходимо отметить, что Браун и Мерсер сохранили предсказательную модель, которую создал Фрей, используя свой опыт работы в Morgan Stanley. Она по-прежнему определяла выгодные сделки, позволяющие заработать серьезные деньги. Как правило, модель делала ставки на возврат цены акций к среднему значению после того, как происходили отклонения. На протяжении многих лет Renaissance будет дополнять эту базовую стратегию новыми функциями, однако свыше 10 лет это будут лишь второстепенные дополнения к торговой системе компании, в основе которой лежала стратегия торговли с возвратом к среднему.

Один из сотрудников кратко обозначил это так: «Мы зарабатываем деньги на том, как люди реагируют на изменение цен».

В 1995 году новая улучшенная торговая система Брауна и Мерсера была внедрена в работу, что стало долгожданным облегчением для Саймонса и его коллег. Вскоре Саймонс сделал Брауна и Мерсера своими партнерами в Renaissance, повысив их до управляющих. Они стали получать бонусы, или процент от прибыли компании, как и другие сотрудники, занимавшие руководящие должности.

Действия Саймонса оказались поспешными. Вскоре выяснилось, что новая система торговли акциями не способна управлять большим капиталом, а это не позволяло реализовать первоначальную его цель относительно перехода на торговлю акциями. Renaissance вложил в акции всего лишь 35 миллионов долларов; когда торговый капитал был увеличен, прибыль иссякла, как и в случае с системой Фрея пару лет назад. Хуже того, Браун и Мерсер не могли понять, почему их система сталкивается с таким количеством проблем.

Для того чтобы заручиться дополнительной поддержкой, они стали возрождать свою прежнюю команду из IBM, привлекая к работе новых талантливых сотрудников, включая близнецов Делла Пьетра, а затем и Магермана, который надеялся стать тем, кто спасет эту систему.

Как только Магерман присоединился к Renaissance, он взялся за решение проблем и пытался заручиться доверием новых коллег. В какой-то момент Магерман убедил сотрудников, что им необходимо изучать C++, язык программирования общего назначения, который, по его заверениям, был намного лучше, чем C и другие языки, применяемые в хедж-фонде.

«С отдает восьмидесятыми», – заявил Магерман одному из своих коллег.

Действительно, C++ опережал другие языки программирования, хотя в таких переменах не было столь серьезной необходимости, как предполагал Магерман, особенно на данном этапе. У Магермана, эксперта по С++, был скрытый мотив – он хотел стать незаменимым помощником для своих напарников. Его трюк удался. Компания перешла на использование C++, и вскоре математики и другие сотрудники круглосуточно просили Магермана о помощи.

«Я стал их любимцем», – улыбается он.

Магерман проводил все свое свободное время за изучением тактики биржевой торговли, жадно поглощая любую информацию на эту тему. Браун обладал естественной способностью понимать нужды своих подчиненных. Он демонстрировал свое восхищение, понимая, что может мотивировать Магермана работать еще усерднее, если будет делать одобрительные замечания в своем духе.

«Я и правда думал, вам потребуется гораздо больше времени, чтобы столь досконально изучить системы торговли акциями», – однажды сказал ему Браун, после чего Магерман буквально светился от гордости.

Магерман понимал, что Браун манипулирует им, но принимал комплименты и, несмотря ни на что, пытался найти дополнительные способы, как