Рецензии на книги
Вопрос: В чем разница между математиком с докторской степенью и пиццей?
Ответ: Пицца может накормить семью из четырех человек.
Я сам по работе завязан на аналитику данных, поэтому мне импонирует этот подход. В книге нет формул и математических моделей. Она в чисто американском журналистском стиле пересказывают историю фонда и его ключевых сотрудников.
Его имя пока не на слуху. И это первая из книг, написанная о Джеймсе Саймонсе. Между тем инвестиционный его фонд Renaissance Technologies на данный момент является самым прибыльным на протяжении трех десятилетий. Доходность выше, чем у Баффета, Сороса или Далио.
«Начиная с 1988 года, флагман компании Renaissance, хедж-фонд Medallion, показывает среднюю годовую доходность 66 %, а его прибыль от торговых операций превышает 100 миллиардов долларов».
Будучи математиком Джеймс Саймонс поставил науку на службу прибыли.
Сначала он был ученым, потом криптологом, работая на Минобороны, затем создал математическую кафедру мирового уровня и только после 40 обратил внимание на финансовые рынки.
Предвидя кардинальные перемены в обществе, он начал использовать алгоритмы, компьютерное моделирование и большие данные, в то время как Марк Цукерберг и его сверстники еще под стол пешком ходили.
1. Саймонс нанимал настоящих ученых с докторскими степенями.
«В компании работали около 250 штатных сотрудников и более 60 кандидатов наук, включая экспертов по искусственному интеллекту, квантовых физиков, специалистов по компьютерной лингвистике, статистиков и теоретиков чисел, а также других ученых и математиков».
2. Математики работали с историческими данными для поиска закономерностей, копались в архивах, скрупулезно восстанавливая цены.
3. Для анализа использовали всю мощь статистического анализа, стохастические уравнения, цепи Маркова и другие мудреные математические методы.
4. Затем одними из первых на Уолл-стрит начали писать алгоритмы и компьютерные программы.
5. В итоге одними из первых перешли на высокочастотную торговлю и стали использовать машинное обучение.
Кто такие кванты?
«Вместе с командой они обрабатывали статистические данные, решали задачи при помощи компьютеров и использовали алгоритмы еще 30 лет тому назад – задолго до того, как эти методы стали применять в Кремниевой долине и правительственных учреждениях, на спортивных стадионах и в кабинетах врачей, в центрах управления вооруженными силами и почти повсюду, где необходимо было составлять прогнозы».
Сейчас этот подход называется количественным или квантовым.
«Управленцы со степенью MBA когда-то с насмешкой относились к мысли о том, что при инвестировании следует опираться на научный, системный подход. Они были уверены: при необходимости можно всегда нанять кодера. Сегодня программисты говорят то же самое об управленцах со степенью MBA, если вообще о них вспоминают».
Годами сотрудники фонда искали закономерности. Алгоритмы фонда стали пожирать все больше информации помимо всевозможных данных о ценах ценных бумаг: отчеты компаний, новостные ленты, посты в соцсетях, вакансии компаний… Вплоть до влияния прогнозов погоды в Бразилии на урожай кофе и цены на фьючерсы.
«… 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».
В результате они полностью ушли от прогнозирования цен.
«Это породило определенный цинизм внутри компании относительно возможности предсказывать движения финансовых рынков. «Когда услышите, как финансовые эксперты говорят о том, что рынок движется вверх по такой-то причине, помните – все это ерунда».
Интересна дилемма, с которой столкнулись сотрудники фонда, которые богатели вместе со своей компанией: «А заслуживаю ли я все эти деньги?»
Большинство пришли к выводу, что их работа полезна, так как их активная торговля увеличивает ликвидность рынка и способствует инвесторам легко входить и выходить из позиций, помогая тем самым финансовой системе.
За фондом Renaissance Technologies подтягивались конкуренты. В итоге квантовые инвесторы стали доминирующими игроками в финансовом бизнесе. А данных, которые влияют на принятие решений, становится все больше в геометрической прогрессии.
«Инвесторы сейчас стремятся заполучить альтернативные данные, включающих в себя практически все, что можно вообразить, в том числе мгновенную информацию от датчиков и спутниковых изображений по всему миру. Креативные инвесторы ищут корреляции и закономерности, которые могут помочь им в зарабатывании денег, тщательно изучая тональность голоса руководителей на конференц-звонках, трафик на парковках розничных магазинов, реестры заявок на автострахование и рекомендации соцсетей».
«Вместо того чтобы ждать выхода статистики о сельскохозяйственном производстве, кванты изучают продажи сельскохозтехники или спутниковые снимки урожайности. Коносаменты на грузовые контейнеры могут дать представление о глобальных сдвигах. Систематические трейдеры могут даже получить информацию, по каким проходам покупатели двигаются и у каких полок останавливаются, выбирая покупки, на основе данных, переданных их смартфонами. Если вы анализируете популярность нового продукта – просмотрите обзоры Amazon».
Тем не менее рынок все более эффективен и заработать на нем не так уж и просто, даже имея уникальные данные, компьютерную мощь, особые таланты, а также опыт торговли и управления рисками.
«Мы правы всего в 50,75% случаев… Но мы на 100% правы в 50,75 % случаев. Таким способом можно заработать миллиарды».
Что уж говорить об обычных частных инвесторах…
❓ Читали? Что еще посоветуете?
—
Мой канал в Телеграм и в Вконтакте.
))))
получается — что прав тот у кого больше прав…
у них были в работниках лауреаты нобелевской премии и не один и супер компы
сперва вверх потом в аут сыграли
фондовый рынок это не математика
тут бы вот если Ванга сыграла разок что ли
Знаю одного криптолога, 4-ре года изучения старых трудов, и все математические модели в кармане. Торговый робот у него написан лет 7-8 назад.
P.S. — причем чтобы написать торгового робота, сам изучил несколько языков программирования.
Ничего личного.
а для обложки нормальные пиар слова
в моей жизни такой книги не было
в свое время обожал брошюрки общества Знания и издательство Эврика и умные журналы эпохи СССР
книг не было
все книги издаются, что бы быть проданными