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

Саймонс и Паттерсон обычно обращали внимание на опытных ученых, которые уже могли похвастаться определенными достижениями, или на новоиспеченных PhD с серьезными, на их взгляд, диссертациями. Даже именитые соискатели были обязаны пройти тест на умение кодировать – требование, которое говорило о том, что каждый должен уметь программировать и выполнять работу, считающуюся в других компаниях непрестижной. Кроме того, важно было поладить с коллективом. «Химия – важная штука, – говорит действующий руководитель. – Вы будто входите в новую семью».

В 1997 году сотрудники Medallion установили трехэтапный процесс для определения статистически значимых стратегий получения прибыли или того, что они называли торговыми сигналами. Выявить аномальные паттерны в исторических ценовых данных; убедиться, что эти отклонения были статистически значимыми, устойчивыми во времени и не случайными; и узнать, объяснимо ли выявленное поведение цен.

Какое-то время они делали ставку в первую очередь на те модели, в которых ученые Renaissance могли разобраться. Большинство из них касалось соотношения между ценой, объемом и прочими рыночными данными с опорой на поведение инвесторов на протяжении этого периода, или с учетом других факторов. Одна из беспроигрышных стратегий заключалась в том, чтобы делать ставки на коррекции[117]. Как оказалось, примерно 60 % активов, стоимость которых внезапно и значительно возрастала или, наоборот, снижалась, хотя бы частично корректировались в цене. Прибыль от подобных коррекций позволила Medallion преуспеть, особенно на волатильных рынках, когда цены возрастали, прежде чем откатиться до определенного уровня.

Тем не менее в 1997 году больше половины торговых сигналов, обнаруженных командой Саймонса, оказывались неинтуитивными, то есть теми, которые невозможно полностью объяснить. Большинство компаний, занимающихся квантовой торговлей, игнорируют сигналы, для объяснения которых не могут придумать разумную гипотезу, но Саймонс и его коллеги не любили тратить слишком много времени на поиск причин того или иного феномена рынка. Если сигналы соответствовали различным показателям статистической значимости, то они спокойно использовали их, отметая лишь самые абсурдные предположения.

«Конечно, мы бы стали учитывать объем спроса, деленный на изменение цены, показанный тремя днями ранее, – говорит управляющий Renaissance. – Но не ерунду вроде повышенной прибыльности вложений в акции, названия которых начинаются с буквы А».

Дело не в том, что они хотели проводить сделки, в которых не было никакого смысла; они просто искали статистически обоснованные стратегии. Повторяющиеся паттерны, для которых нет явного логического объяснения, дают дополнительное преимущество: конкуренты едва ли обратят на них внимание и воспользуются ими, большинство не станет проводить подобные сделки.

«Если вы находили легко объяснимые, значимые сигналы, то их уже давно использовали другие, – объяснял Браун. – Существуют сигналы, которые вы не способны понять, но они есть и они могут быть относительно важными». (3)

Очевидный риск применения необъяснимых стратегий заключается в том, что лежащие в их основе закономерности могут быть результатом бессмысленных совпадений.

Если уделить достаточно времени сортировке данных, то будет нетрудно определить сделки, которые на первый взгляд принесут невероятную прибыль, но это происходит в результате случайных совпадений. Кванты называют этот ошибочный подход переподгонкой данных. Подчеркивая, что глупо рассчитывать на сигналы, в которых отсутствует какая-либо логика, квантовый инвестор Дэвид Лейнвебер позднее определит, что доходность акций в США можно прогнозировать с точностью до 99 %, объединив данные по годовому производству масла в Бангладеш, производству сыра в США, а также поголовья овец на территории Бангладеш и США. (4)

Как правило, исследователи Renaissance принимали решение включать в торговую систему столь озадачивающие сигналы, но ограничивали объем основанных на них сделок, по крайней мере на первых порах, пока они пытались разобраться, почему появились данные аномалии. Со временем во многих случаях они стали находить разумные объяснения, что давало Medallion преимущество перед компаниями, которые не обратили внимание на тот ли иной феномен. В итоге решено было остановиться на использовании комбинации объяснимых сигналов, неожиданных, но при этом статистически значимых показателях, а также нескольких странных, но настолько достоверных сигналах, что их нельзя игнорировать.

«Мы задавали себе вопрос: «Согласуется ли данная динамика с тем, что кажется разумным?», – спустя несколько лет объяснял Саймонс. (5)

Сразу после того как астрономы стали использовать мощные компьютеры для непрерывного сканирования галактики на предмет необычных явлений, ученые Renaissance запрограммировали свои компьютеры отслеживать ситуацию на финансовых рынках до тех пор, пока не удавалось обнаружить упущенные из виду закономерности и аномалии. Как только подтверждалась достоверность обнаруженных сигналов и компания определяла, сколько денег вложить в сделку, сигналы добавлялись в систему и в дальнейшем выполняли свою задачу уже без постороннего вмешательства. К тому времени в Medallion все чаще применяли стратегии, при которых система обучалась самостоятельно (форма машинного обучения). Компьютеры, снабженные достаточным количеством данных, учились самостоятельно принимать решения. Например, на сделки, которые постоянно приносят прибыль, можно автоматически направлять больше торгового капитала, даже если никто не одобрит это изменение или даже не узнает об этом.

Саймонса все больше радовали успехи его команды статистиков-арбитражеров, хотя она по-прежнему управляла незначительным капиталом. Его всевозрастающая уверенность в успешном будущем Renaissance подтолкнула его к тому, чтобы перенести штаб-квартиру компании в соседнее одноэтажное здание, сделанное из дерева и стекла, в котором из каждого офиса открывался успокаивающий панорамный вид на близлежащие леса. Там был тренажерный зал, освещенные теннисные корты, библиотека с камином и большой зал с деревянными балками на потолке, где раз в две недели Саймонс устраивал семинары, приглашая ученых, как правило, не имеющие отношения к финансам. Торговый зал, в котором находилось около 20 человек, не превышал размером конференц-зала, зато кафетерий и помещения общего пользования были очень просторными, что позволяло сотрудникам собираться вместе, обсуждать, дискутировать и расписывать доски формулами и диаграммами.

По мере того как результаты торговли акциями у команды статистиков-арбитражеров улучшились, Браун и Мерсер почувствовали еще большую уверенность в стенах офиса и стали вербовать в свой отдел бывших коллег из IBM. «Как вы смотрите на то, чтобы уволиться и перейти в нашу компанию трейдеров-технических аналитиков?» – написал Браун в письме, отправленном по электронной почте одному из сотрудников IBM.

Вскоре компания пополнилась полдюжиной специалистов из IBM, включая близнецов Делла Пьетра. Братья, известные своей огромной коллекцией статуэток щелкунчика и настойчивым требованием Стивена о том, чтобы в электронной рассылке коллеги ставили сначала его имя, а не брата, сумели ускорить ту часть работы системы торговли акциями, которая зависела от множества программ, целой сети компьютеров и сотен тысяч строк кода.

Напористый и энергичный, Браун активно участвовал в многочисленных собраниях, разъезжая на