Каждый, кто приходит на фондовый рынок, мечтает взломать систему и заработать как можно больше. Но мало у кого это получается. Джим Саймонс – человек, которому это удалось. Джиму удалось получить среднегодовую доходность в размере 66% годовых на протяжении 36 лет! Как? Подробности в этом видео.
Расшифровка видео
Введение
0:00
Джим саймонс математикой криптограф
0:03
который понял что сложная математика
0:05
используемая им для расшифровки
0:07
кодированных сообщений во времена
0:09
Холодной войны может помочь объяснить
0:11
некоторые закономерности в мире финансов
0:14
журнал вайконамист назвал Джима самым
0:17
успешным инвестором всех времен ведь с
0:19
1982 года по 2018 год его среднегодовая
0:23
доходность то есть течение 36 лет
0:25
составляла 66 процентов годовых к слову
0:29
на самом деле портфель Джима саймонса
0:31
растет даже быстрее чем портфель уорена
0:33
баффета просто у баффита с его
0:35
20-процентной доходностью портфель
0:37
существует гораздо дольше но Разумеется
0:40
все не всегда работает так хорошо и были
0:42
моменты в 2007-2008 и 2020 когда фонд
0:47
саймонса серьезно пострадал ведь периоды
0:49
высокой волатильности и непредсказуемой
0:51
панике его модели не приносят
0:53
положительные результаты заработав
0:55
несколько миллиардов долларов он
0:57
по-прежнему работает чтобы поддержать
0:58
следующее поколение учителей по
1:01
математике и ученых а также занимается
1:02
благотворительностью перед вами
1:04
небольшое интервью 2015 года где можно
1:07
поближе познакомиться как с самим Джимом
1:09
так и узнать его подходе к инвестициям и
1:12
фондовому рынку Приятного просмотра
1:14
[музыка]
1:21
вы были чем-то вроде математического
1:24
феномена вы уже преподавали в гарварде и
Взлом шифров во время холодной войны
1:26
массачусетском технологическом в молодом
1:28
возрасте а потом вам позвонили из НБ О
1:31
чём было этот разговор ну агентство
1:34
национальной безопасности точно мне не
1:36
звонили у них была операция в принстоне
1:38
где они наняли математиков для взлома
1:40
секретных кодов и тому подобного я знал
1:43
что это действительно имело место у них
1:46
была очень хорошая политика потому что
1:48
вы могли уделять половину времени своей
1:49
математики и по крайней мере половину
1:52
своего времени работе над их материалом
1:54
И разумеется они платили очень много так
1:57
что это была непреодолимая тяга и так я
1:59
сам пошел
2:01
вы были взломщиком кодов пока вас не
2:04
уволили да как же так получилось Ну как
2:08
так меня уволили потому что Шла война во
2:11
Вьетнаме обоз боссов в моей организации
2:13
был большим поклонником войны написал
2:16
статью в your Times для обложки журнала
2:18
о том как мы победим во Вьетнаме и мне
2:21
не нравилось эта война и я считал ее
2:23
глупой и я тогда написал письмо в таймс
2:26
которое они опубликовали в котором
2:28
говорилось что не все кто работает на
2:30
Максвелла Тейлора если кто-то помнит это
2:32
имя согласны с его взглядами в общем Я
2:35
высказал свое мнение которое отличалось
2:37
от Генерала Тейлора но в итоге никто
2:39
ничего мне не сказал но тогда мне было
2:41
29 лет и какой-то парень подошел ко мне
2:43
и сказал что он стрингер из журнала
2:45
newig и он хочет взять у меня интервью и
2:48
спросить что я делаю по поводу своих
2:50
взглядов Я сказал ему что сейчас я
2:53
занимаюсь в основном математикой Когда
2:55
война закончится я буду заниматься в
2:57
основном их вещами затем я сделал
2:59
единственную умную вещь которую сделал в
3:01
тот день я тогда сказал своему местному
3:03
боссу что давал это интервью и он сказал
3:06
что ты сказал и я сказал ему все что я
3:09
рассказал а потом он сказал что я должен
3:12
позвонить тейлору он позвонил тейлору
3:14
это заняло минут 10 и меня уволили через
3:16
пять минут После этого разговора
3:18
насколько я понимаю это было не так уж и
3:21
плохо потому что тогда вы перешли в
3:23
сторону Брука сделали математическую
3:24
карьеру вы начали работать с этим
3:27
человеком до которых сейчас здесь кто
3:29
это Это
3:31
был одним из величайших математиков
3:33
этого века я знал его когда был
3:36
аспирантом в Беркли и у меня были
3:38
некоторые идеи и я принес их ему и они
3:40
ему действительно понравились кстати
3:42
здесь вы можете легко увидеть ту работу
3:44
над которой Мы работали это именно она
3:47
а это привело к тому что вы вместе
3:50
опубликовали известную статью Можете ли
3:52
вы вообще объяснить что это была за
3:54
работа
3:55
Я думаю нет Я имею ввиду что я мог бы
3:59
наверное объяснить это кому-нибудь Но не
4:01
так много людей это поймет что ж Хорошо
4:05
Давайте тогда перейдем к теме которые
4:07
любят Все зрители канала financegram
4:09
поговорим о финансах благодаря тому что
Математическое моделирование в трейдинге
4:12
вы проявили этот удивительный ум и
4:14
будучи взломщиков кодов внб вы начали
4:16
взламывать коды финансовой индустрии Я
4:19
думаю вы вероятно не купились на теории
4:21
эффективного рынка каким-то образом вы
4:23
нашли способ получать поразительную
4:25
прибыль в течение двух десятилетий как
4:28
мне объяснили самое интересное в том что
4:30
вы сделали Так это не только размер
4:31
прибыли но и то что вы получили с
4:34
удивительно низкой волатильностью и
4:36
риском по сравнению с другими
4:38
хедж-фондами Как же это у вас получилось
4:40
Джим
4:41
я сделал это собрав замечательную группу
4:44
людей когда я начал заниматься
4:46
трейдингом Я немного устал от математики
4:48
мне было по 30 у меня было немного денег
4:51
я начал торговать и все пошло очень
4:54
хорошо я зарабатывал довольно много
4:56
денег благодаря чистой удаче и я имею
4:59
ввиду что я думаю что это правда была
5:00
чистая удача и это определенно не было
5:03
математически моделированием но Глядя на
5:06
данные через некоторое время я понял
5:08
похоже здесь есть какая-то структура и в
5:11
итоге я нанял несколько математиков и мы
5:13
начали делать некоторые модели точно так
5:15
же как мы делали в институте обороны вы
5:18
разрабатываете алгоритм вы проверяете
5:20
его на компьютере это работает А может
5:22
это работает и так далее
5:25
может мы взглянем на это потому что вот
5:28
это типичный график какого-то товара я
5:31
смотрю на это и говорю это просто
5:33
случайная прогулка вверх и вниз может
5:35
быть небольшой восходящий тренд за весь
5:37
этот период времени как вы могли
5:39
торговать Глядя на это и находить
5:41
закономерности во всем этом
5:43
старые времена это своего рода график из
5:47
старых дней товар или валюты имели
5:49
тенденцию к тренду не обязательно тот
5:51
самый легкий тренд который вы видите
5:53
здесь Но периоды тренда и если вы решите
5:56
Хорошо я буду предсказывать сегодня по
5:59
среднему движению за последние 20 дней
6:01
может быть это будет лучший прогноз и я
6:04
заработаю немного денег и на самом деле
6:06
много лет назад такая система работала
6:08
Не совсем красиво но работала вы бы
6:12
заработали деньги Вы бы потеряли деньги
6:14
Вы бы снова заработали деньги но имея
6:17
большое количество дней в году вы
6:19
заработаете немного денег за этот период
6:21
это очень другими тарная система
6:23
Таким образом мы должны были
6:25
протестировать множество длин трендов во
6:27
времени и посмотреть Будет ли например
6:29
десятидневный или 15-дневный тренд
6:31
предсказывать то что произойдет дальше
6:33
мы пробовали все эти вещи и смотрели Что
6:36
работает лучше всего следование тренду
6:38
было бы прекрасно в 60-х А в 70-х это
6:41
было нормально к 80-м годам этого уже не
6:44
было
6:46
потому что все могли это видеть и Как же
6:49
вы остались впереди стаи
6:51
мы остались впереди остальных найдя
6:54
другие подходы в некоторой степени
6:56
краткосрочные подходы реальные задачи
6:59
было собрать огромное количество данных
7:01
и в первые дни нам приходилось получать
7:03
их вручную мы отправились Федеральную
7:05
резервную систему и скопировали историю
7:07
процентных ставок и тому подобное потому
7:09
что этого не было на компьютерах мы
7:12
получили много данных и у нас были очень
7:14
умные люди Я считаю что это было ключом
7:16
я действительно не знал как нанимать
7:18
людей для фундаментальной торговли я
7:21
нанял нескольких некоторые заработали
7:22
деньги некоторые не заработали я не мог
Как выглядит идеальное прогнозирование рынка?
7:25
сделать из этого бизнес но я знал как
7:27
нанимать ученых потому что у меня есть
7:29
вкус в этом деле
7:30
и это как раз то что мы сделали и
7:33
постепенно эти модели становились все
7:36
лучше и лучше и лучше
7:39
вам приписывают выдающиеся заслуги в
7:42
хедж-фонде Ренессанс построение этой
7:44
культуры этой группы людей которые не
7:46
были просто наемниками которых можно
7:48
было переманить деньгами их мотивации
7:50
были увлекательные занятия математикой и
7:52
наукой Ну я надеялся что это может быть
7:55
правдой но отчасти все же это были
7:58
деньги Ведь они заработали очень много
8:00
денег не могу сказать что все они пришли
8:02
из-за денег Но думаю что многие из них
8:05
пришли именно из-за них Но они также
8:07
пришли потому что это было весело А
8:10
какую роль во всем этом сыграла машинное
8:12
обучение
8:13
в определенном смысле то что мы сделали
8:15
было машинным обучением вы
8:18
просматриваете множество данных и
8:19
пытаетесь моделировать различные
8:20
прогностические системы пока не
8:23
становитесь все лучше и лучше И это
8:24
сработало таким образом эти разные
8:27
прогностические схемы могут быть
8:29
довольно дикими и неожиданными верно я
8:31
слышал что вы смотрели на погоду длину
8:34
платьев политические взгляды
8:36
Да но длину платьев мы еще не пробовали
8:39
использовать мы изучали почти все погода
8:42
годовые отчеты квартальные отчеты сами
8:45
исторические данные объемы Да что угодно
8:47
чтобы то ни было мы понимаем терабайты
8:50
данных в день которые надо отфильтровать
8:52
и подготовить к анализу Вы ищете
8:54
какие-то аномалии Вы ищете Как вы
8:57
сказали доказательство того что гипотеза
9:00
эффективного рынка неверна
9:02
но любая Аномалия может же быть
9:04
случайной если подытожить то секрет в
9:07
том чтобы просто посмотреть на несколько
9:09
странных аномалий и увидеть когда Они
9:11
совпадают И это все
9:14
любая Аномалия может быть случайной
9:16
однако если у вас достаточно данных Вы
9:19
можете сказать что это не так вы можете
9:21
увидеть аномалию которая сохраняется в
9:23
течение достаточно долгого времени
9:24
вероятность того что она случайно
9:27
невелика Но эти вещи исчезают через
9:30
некоторое время аномалии могут быть
9:32
размыты таким образом вы должны всегда
9:34
быть начеку чтобы держать бизнес на
9:37
вершине
9:39
многие люди сейчас смотрят на индустрию
9:41
хедж-фондов и в некотором роде
9:43
шокировано ею тем сколько богатство
9:46
создается там и сколько талантов нее
9:48
вкладывается если у вас какие-либо
9:51
опасения по поводу этой отрасли и
9:53
возможно финансовые отрасли В целом
9:54
что-то вроде поезда который Ну не знаю
9:57
способствует увеличению неравенства как
10:00
бы вы отстаивали То что происходит
10:01
сейчас в индустрии хедж-фондов
10:04
Я думаю что за последние 3-4 года
10:07
хедж-фонды не особенно преуспели да мы
10:10
преуспели но индустрии хедж-фондов в
10:12
целом не добилась таких выдающихся
10:14
результатов фондовый рынок был на
10:16
подъеме как все знают и отношение цены к
10:18
прибыли выросла таким образом огромная
10:20
часть богатства созданного за последние
10:22
скажем 5 или 6 лет не была создана
10:25
хедж-фондами люди спрашивали меня что
10:27
такое хедж-фонд А я бы им сказал 2 и 20
10:31
что означает это 2 процента
10:33
фиксированные выплаты и 20 процентов с
10:35
прибыли хедж-фонды это разные виды
10:37
существ ходят слухи что вы берете
10:40
Немного более высокую комиссию
10:43
Да когда-то мы взимали самые высокие
10:46
сборы в мире 5 процентов постоянно и 44
10:49
процента с прибыли это то что мы берем
Высокие комиссионные хэджфондов
10:52
Итак 5 процентов постоянной оплатой 44
10:55
процента с роста и Вы по-прежнему
10:57
зарабатывали своим инвестором
10:58
впечатляющие суммы денег верно Да мы
11:01
добились хороших результатов люди очень
11:04
злились они говорили мне как вы можете
11:06
брать такие высокие гонорары и я сказал
11:09
им хорошо Вы можете уйти они такие Но
11:12
где же я смогу получить больше было и
11:14
такое
11:15
но в какой-то момент как я кажется уже
11:18
вам говорил мы выкупили всех инвесторов
11:20
потому что у фонда есть такие
11:22
возможности
11:24
но Должны ли мы беспокоиться о том что
11:26
индустрия хедж-фондов привлекает слишком
11:28
много великих математических и других
11:30
талантов мира для работы над этим в
11:33
отличие от множества других проблем в
11:35
мире
11:36
Ну на самом деле это не просто
11:38
математика мы нанимаем астрономов
11:40
физиков и других ученых Я не думаю что
11:43
мы должны слишком беспокоиться об этом
11:44
это все Еще довольно маленькая отрасль И
11:47
на самом деле при внесении науки в мир
11:50
инвестирования улучшила этот мир это
11:52
снижение волатильности это повышенная
11:55
ликвидность спреды появляются Лишь
11:57
потому что люди торгуют подобными вещами
11:59
Так что я не слишком беспокоюсь о том
12:01
что Эйнштейн уйдет из своей отрасли и
12:04
создаст хедж-фонд
12:06
Сейчас вы находитесь в той фазе своей
12:08
жизни когда Вы на самом деле
12:10
инвестируете на другом концепции цепочки
12:12
поставок вы фактически продвигаете
12:14
математику по всей Америке вы вместе с
12:17
женой Мерлин занимаетесь
12:18
благотворительностью Расскажите мне об
12:20
этом
12:21
да Мы создали фонд просто как удобный
12:25
способ благотворительности
12:27
она основала его около 20 лет назад я
12:29
думаю это было в середине 90-х она
Фонд поддержки учителей математики
12:32
хранила книги и так далее в то время у
12:34
нас не было видения но постепенно
12:36
возникло видение которое должно было
12:38
сосредоточиться на математике и
12:40
естественных науках на фундаментальных
12:42
исследованиях и это то что мы сделали
12:44
примерно шесть лет назад я ушел из
12:47
Ренессанса и пошел работать в фонд Итак
12:50
фонд математика для Америки в основном
12:52
инвестирует в учителей математики по
12:54
всей стране давая им дополнительный
12:56
доход оказываем поддержку а также
12:59
коучинг и действительно пытается сделать
13:02
это более эффективным и сделать это
13:04
призванием которому могут стремиться
13:06
учителя
13:08
да на самом деле вместо того чтобы
13:10
наказывать плохих учителей что создавало
13:13
проблемы с моральным духом во всем
13:14
образовательном сообществе в частности в
13:16
математике естественных науках мы
13:18
сосредотачиваемся на том чтобы
13:20
прославлять хороших и придавать им
13:22
статус Да мы даем им дополнительные
13:24
деньги 15 тысяч долларов в год Сегодня у
13:27
нас есть 800 учителей математики и
13:29
естественных наук в государственных
13:30
школах нью-йорка которые являются частью
13:32
ядра среди них Великий моральный дух они
13:36
остаются в поле в следующем году их
13:38
будет 1000 и это будет 10 процентов
13:40
учителей математики естественных наук в
13:42
государственных школах нью-йорка
13:44
Джим подскажите вот еще один проект
13:47
который вы филантропический поддержали Я
13:50
полагаю это исследование происхождения
13:51
жизни На что мы здесь смотрим
13:55
Хорошо давайте я приберегу это на
13:57
секунду и тогда я скажу вам на что вы
14:00
смотрите происхождение жизни это
14:02
увлекательный вопрос как мы тут
14:04
оказались что ж есть два вопроса
Как создается солнечная система и есть ли жизнь во вселенной
14:06
во-первых каков путь от геологии к
14:09
биологии как мы сюда попали и другой
14:12
вопрос С чего мы начали с Каким
14:15
материалом нам пришлось работать на этом
14:17
маршруте это два очень и очень
14:19
интересных вопроса Первый вопрос Это
14:21
Извилистый путь от геологии до РНК или
14:24
чего-то в этом роде как все это работало
14:26
и другое с чем же мы должны работать и
14:29
это больше чем мы думаем Итак на фото
14:32
изображена звезда в процессе
14:33
формирования теперь каждый год в нашем
14:36
млечном пути у которого 100 миллиардов
14:38
звезд создается около двух новых звезд
14:40
не спрашивайте меня как Но они создаются
14:43
им требуется около миллиона лет чтобы
14:46
осесть таким образом в устойчивом
14:48
состоянии в любое время формируется
14:50
около двух миллионов звёзд
14:52
это находится где-то в периоде
14:55
успокоения и вокруг нее крутится все эти
14:58
штуки пыли прочее и это вероятно
15:01
сформирует солнечную систему или что-то
15:03
там еще но вот в чем дело в этой пыли
15:06
окружающие формирующиеся звезду Были
15:09
обнаружены важные органические молекулы
15:11
молекулы не только метана но и
15:13
формальдегида и цианида вещества которые
15:16
являются строительными блоками семенами
15:18
жизни Если хотите так что может быть это
15:22
типично и может быть типичным что
15:24
планеты во Вселенной начинаются с
15:26
некоторых из этих основных строительных
15:28
блоков значит ли это что вокруг будет
15:30
жизнь может быть но вопрос в том
15:34
насколько извилист этот путь от этих
15:37
робких начинаний этих семян до самой
15:39
жизни и большая часть этих семян упадет
15:42
на пустынные планеты
15:45
То есть вы хотите найти ответ на вопрос
15:48
откуда мы пришли и как это произошло это
15:51
то что вы хотели бы увидеть
15:54
Да хотелось бы увидеть и хотелось бы
15:57
знать если этот путь достаточно
15:58
Извилистый настолько невероятен что с
16:02
чего бы вы не начали мы могли бы стать
16:04
сингулярностью Но с другой стороны
16:07
учитывая всю эту летучую органическую
16:09
пыль у нас может быть много друзей было
16:12
бы здорово это узнать
16:14
Джима пару лет назад У меня была
16:17
возможность поговорить с илоном маском и
16:19
я спросил его в чем секрет вашего успеха
16:21
и он сказал что все дело в серьезном
16:24
отношении к физике Слушая вас Я слышу
16:26
как вы серьезно относитесь к математике
16:28
которая пропитала всю вашу жизнь это
16:31
помогло вам обзавестись огромным
16:32
состоянием и теперь оно позволяет вам
16:35
инвестировать в будущее тысячи тысяч
16:37
детей по всей Америке и в других местах
16:39
Неужели математика действительно
16:41
работает
16:43
Ну что ж математика определенно работает
16:46
математика точно работает но это было
16:49
весело работать с Мэрилин и продвигать
16:52
математику в массы было очень приятно
16:54
меня вдохновляет мысль что если серьезно
16:57
относиться к знаниям из них можно
16:59
получить гораздо больше так что спасибо
17:01
вам за вашу удивительную жизнь и за то
17:04
что вы пришли к нам
17:05
друзья Спасибо и вам что вы
17:08
досматриваете Наше видео до конца
17:09
Напоминаю что поддержать Наш канал можно
17:11
на бусте а также написав комментарий под
17:14
этим роликом и поставив лайк этому видео
17:15
Всем пока
17:21
[музыка]