Часть 1 https://smart-lab.ru/blog/497030.php
Часть 2 https://smart-lab.ru/blog/497306.php
Часть 3 https://smart-lab.ru/blog/508559.php
Часть 4 https://smart-lab.ru/blog/508645.php
Bridgewater Associates. Начало
Строго говоря, компанию я не основал, а перезапустил. Мы назвали компанию Bridgewater, потому что «наводили мосты» (от английского bridging the waters) между разными странами.
Я работал вместе с другом, с которым играл в регби, плюс мы взяли девушку на должность ассистента. Вот и вся компания.
Практически все время я посвящал анализу рынка: я ставил себя на место собственных корпоративных клиентов, чтобы показать им, как я бы управлял рыночными рисками на их месте. Мы с друзьями видели свою миссию в том, чтобы помогать клиентам обогнать рынок.
В 1977 году мы с Барбарой решили завести ребенка и поженились. Мы переехали в особняк на Манхэттене, туда же автоматически переместился и офис компании. В то время русские закупали зерно в большом объеме и хотели получить мой совет, так что я взял Барбару с собой в деловую поездку в СССР, которая стала нашим свадебным путешествием.
Мой бизнес всегда был для меня способом попасть в удивительные места и познакомиться с интересными людьми. Если эти поездки приносили мне финансовую выгоду, это было приятным бонусом.
Моделирование рынков машинным методом
Я с головой погрузился в рынки крупного рогатого скота, мяса, зерна и масличных культур. Они нравились мне своей конкретностью и тем, что были меньше, чем акции и облигации, подвержены искаженным представлениям о ценности. Я мог визуализировать процессы, предшествовавшие продажам, и видел причинно-следственные связи, лежащие в основе.
Курсы ценных бумаг могли быть завышенными или заниженными из-за того, что «бóльшие дураки»* продолжают их продавать или покупать, а мясо быстро оказывается на прилавке.
(Теория «бОльшего дурака» (Greater fool theory) утверждает, что можно делать деньги, покупая ценные бумаги независимо от их качества и от того, переоценены они или нет, а позже продавая их с прибылью, потому что всегда найдется кто-то (глупее, «больший дурак»), кто также рассчитывает быстро перепродать актив с прибылью). Практикующие специалисты показывали мне, как устроено сельское хозяйство, а я собирал из полученных знаний модели, учитывающие взаимодействие этих отдельных фрагментов во времени.
В самом начале я строил регрессии на карманном калькуляторе, графики чертил от руки цветными карандашами и фиксировал каждую сделку в толстой тетради. С появлением персонального компьютера я получил возможность вводить данные в компьютер и наблюдать, как они преобразуются в прогнозы вероятного будущего в формате сводных таблиц.
Компьютер выдавал мне цены на мясо крупного скота, свиней и птицы, на которые я мог сделать ставку. При всей незамысловатости этих ранних моделей мне нравилось их строить и совершенствовать, к тому же они были достаточно точными, чтобы зарабатывать на них.
Я обнаружил, что гораздо практичнее измерять спрос как потраченный объем (а не объем купленного), а также смотреть, что представляют собой продавец и покупатель и почему они покупают и продают. Подробнее я остановлюсь на этом в следующей своей книге, посвященной принципам экономики и инвестирования.
Этот подход стал одной из основных причин, по которым мне удавалось улавливать экономические тренды и движения рынка, которые остальные пропускали.
Визуализация сложных систем машинным методом, выявление в них причинно-следственных отношений, определение принципов для работы с этими системами и ввод их в компьютер, чтобы он мог принимать решения за человека, — все это стало стандартной практикой.
Всегда есть риски, которые могут проявиться в самый неожиданный момент, а потому лучше в любом случае считать, что вы что-то упускаете из виду. Этот урок изменил мое отношение к процессу принятия решений, что будет прослеживаться на протяжении всей книги, и именно это в значительной мере определило мой успех. К сожалению, я совершил еще не одну ошибку, прежде чем мне удалось полностью изменить свое поведение.
Развитие бизнеса
Начните с того, что вы действительно хотите, в чем ваши истинные цели, а затем «отматывать» назад, чтобы понять, что нужно делать, чтобы их добиться.
Наполненная смыслом работа и важные для меня отношения были и остаются моими приоритетами при постановке целей: все, что я делал, совершалось ради них. Деньги лишь случайное следствие.
В конце 1970-х я стал рассылать клиентам свои наблюдения о рынках под названием Daily Observations («Ежедневные наблюдения»). Причина, по которой появилось это издание, проста: многие клиенты хотели узнать мое экспертное мнение относительно рынков. Это отнимало у меня много времени, так что я решил, что будет гораздо эффективнее ежедневно излагать свои соображения письменно, чтобы клиенты, которые прочтут это, сумели понять мою логику и помогли мне ее улучшить. Эта привычка хорошо меня дисциплинировала, так как заставляла ежедневно исследовать и анализировать рынки.
Помимо консультирования клиентов я начал управлять их рисками, участвуя в торгах от их лица. В одних случаях я ежемесячно получал за эту услугу фиксированный гонорар, в других — процент от прибыли.
Мой клиент McDonald’s задумались о введении в меню нового блюда — чикен макнаггетс, но медлили из-за обеспокоенности, что цены на куриное мясо вырастут и это негативно скажется на норме прибыли компании. Производители мяса курицы, такие как Lane, отказывались устанавливать на свой товар фиксированную цену, опасаясь, что их издержки могут начать расти.
В экономических терминах куриное мясо можно представить как птицу и ее корм. Самые волатильные издержки, о которых стоило беспокоиться производителям куриного мяса, — это цены на корм. Я показал Lane, как использовать сочетание фьючерсных контрактов на зерновые и соевые продукты, чтобы зафиксировать издержки, в результате чего они могли бы предложить фиксированную цену McDonald’s. Значительно снизив свой ценовой риск, в 1983 году McDonald’s предложил посетителям новое блюдо — чикен макнаггетс.
Я придумал способ, как продавать разные части свежего мяса по срочной сделке по фиксированным ценам гораздо ниже цен замороженного мяса и при этом с высокой рентабельностью.
P.S. Конференции AIONE 14-16 декабря. A!ONE — площадка для интеграции науки и технологий по искусственному интеллекту в бизнес. Возможности искусственного интеллекта на примере кейсов крупного и успешного бизнеса: Bloomberg, Yandex Alisa, IBM Watson Health, Google Deepmind, Microsoft Research, Alibaba, Amazon, Schlumberger, JPMorgan, Walt Disney, Prisma, Facebook, BMW, MIT, Tesla.
Подробнее http://aione.world/#tickets скидка 20% по промокоду: smartevent
https://t.me/SmartEventMos — Деловые события Москвы
Youtube-канал goo.gl/WU2mpR том, что нам ждать от будущего и как в нем преуспеть.