4 декабря 2019 г.
Источник:novelinvestor.com
Перевод: ТОО «PFA»
У Джима Саймонса и «Renaissance Technologies» один из лучших послужных списков за всю историю рынков. Это тоже загадка. Последняя книга Грега Цукермана, «Человек, который обыграл рынок» , помогает немного отодвинуть занавес – немного, чтобы точно понять, что стоит за их доходностью.
К сожалению, уроки из книги не в самой стратегии. Это не то, что любой может просто повторить.
Вместо этого книга проделывает большую работу, объясняя историю фирмы, людей и огромное количество усилий и сложности, которые привели их к успеху.
Во всяком случае, это были уроки, которые выделялись.
1. Джим Саймонс не создал торговую модель. Он построил команду, которая построила торговую модель. Несколько крупных игроков выделяются в книге благодаря своим прорывам. Но это совместные усилия, основанные на раннем опыте взлома кода Саймонса для IDA.
2. Цель состояла в том, чтобы построить модель автоматической торговли. Но все начиналось не так. Технология не была достаточно продвинутой, чтобы полностью автоматизировать что-либо на раннем этапе. О торгах все еще нужно было звонить. Человеческое вмешательство было повторным риском. Это в конечном итоге догнало их потребности.
В первые дни модель представляла собой смесь передового технического трейдинга и интуиции. Прошло некоторое время, прежде чем они полностью автоматизировали модель.
3. Блеск не приравнивается к лучшему поведению. Это были одни из самых блестящих умов математики и науки. Когда фонд зарабатывал деньги, все было замечательно. Каждый день был вечеринкой. Это создало проблему. Поскольку их чрезвычайно успешная торговая модель редко приносила серьезные убытки, у многих членов команды возникла паника, когда возникли убытки.
В первые дни, когда интуиция и только интуиция играли большую роль в торговых решениях, страх и жадность были очевидны. Построение торговой модели должно было устранить влияние эмоций. Это почти сработало.
Даже в полностью автоматизированный процесс Саймонс несколько раз вмешивался, чтобы переопределить модель. Первый раз был во время обвала Dot-Com. Второй раз был во время «Квантового землетрясения» в 2007 году, когда фонд упал на 20%. Его причиной было выживание. Это было правильное решение? Сегодня это трудно понять, как бы все обернулось, если бы они просто доверяли модели.
4. Торговые модели не застрахованы от потерь. Несмотря на то, что это, пожалуй, самая совершенная торговая модель, она не была идеальной. Годовые доходы фонда были феноменальными. 39% годовой доходности. Только один год закончился потерей.
Тем не менее, было несколько плохих дней.
Кредитное плечо сыграло свою роль в огромных успехах. Но это также сработало против них во время двух упомянутых ранее эпизодов, когда Саймонс отверг модель. Это усугубляло потери, пока паника не вынудила Симонса заступиться.
3. Сроки это все. Когда вы оглядываетесь назад на успех некоторых инвесторов, это часто бывает про «в нужном месте, в нужное время». Для Саймонса и команды это был рост компьютерных технологий.
Вычислительная мощность, необходимая для запуска модели, не была доступна с самого начала, но в конечном итоге она соответствовала их потребностям. К началу 2000-х годов их «компьютерная комната» была размером с несколько теннисных кортов.
4. Данные, данные, данные. Внимание к данным было новаторским для своего времени. Саймонс собрал все исторические данные, которые он мог получить в свои руки. Он начал с книг, магнитной ленты с товарных бирж, данных о процентных ставках Федеральной резервной системы и даже вручную записывал ежедневные цены закрытия для валют. Позже они добавили открытие, закрытие и внутридневные ценовые движения. Один человек стал заниматься сбором и очисткой данных.
Цель состояла в том, чтобы искать шаблоны в данных, которые давали им небольшое преимущество в зарабатывании денег с течением времени – мало чем отличающееся от казино. Когда этого было недостаточно, они в буквальном смысле сравнивали финансовые данные со всем остальным – солнечные пятна, лунные фазы, данные о погоде, общественные настроения – в поисках закономерностей.
В одном отрывке из книги рассказывается, почему данные были так важны для их усилий:
Сотрудники «Ренессанса» пришли к выводу, что еще больше влияет на инвестиции, в том числе силы, которые не всегда очевидны, а иногда даже логичны. Анализируя и оценивая сотни финансовых метрик, каналов социальных сетей, барометров интернет-трафика и практически всего, что можно было количественно оценить и протестировать, они обнаружили новые факторы, некоторые из которых невозможно оценить большинству.
«Неэффективность настолько сложна, что в некотором смысле она скрыта на рынках в коде», - говорит сотрудник. «RenTec расшифровывает их. Мы находим их по времени, по факторам риска, по секторам и отраслям».
Еще более важно: Ренессанс пришел к выводу, что между всеми этими силами существуют надежные математические отношения. Применяя науку о данных, исследователи достигли лучшего понимания того, когда различные факторы имеют отношение, как они взаимосвязаны, и как часто они влияют на акции. Они также проверили и выявили тонкие математические отношения между различными акциями – то, что сотрудники называют многомерными аномалиями – которые другие инвесторы не замечали или не понимали полностью.
Объем данных, которые они собрали почти с самого начала, ошеломляет, даже если сравнить их с тем, что средний инвестор может легко получить сегодня. Конечно, это меркнет по сравнению с количеством данных, которое они используют сегодня. Это топливо, которое питает модель, которая ведет тысячи ежедневных сделок.
Более подробно о «Renaissance Technologies» тут: https://pfa.kz/novosti/investitsionnaya-kompaniya-renaissance-technologies