Джим Саймонс

Джим Саймонс (1938-2024) был не просто успешным управляющим фондом; он был выдающимся ученым-математиком, который применил научный подход к финансовым рынкам.

Вундеркинд от математики: Его страсть к числам проявилась невероятно рано. Уже в 3 года он умел умножать и делиться, а в 4 года размышлял над парадоксом Зенона, который ставил в тупик философов веками. Он получил степень бакалавра в MIT в 20 лет, а в 23 года — докторскую степень по математике в Калифорнийском университете в Беркли.

Успешная академическая карьера: Саймонс преподавал в Гарварде и MIT, а затем возглавил математический факультет в Университете Стоуни-Брук, где его работа в области дифференциальной геометрии и топологии была отмечена престижной премией Освальда Веблена.

Работа в разведке: В 1960-х годах он работал в Институте оборонного анализа, где занимался взломом советских кодов. Этот опыт научил его находить скрытые закономерности в хаотичных данных — навык, который позже станет основой его трейдинга.

Джим Саймонс не пришёл с Уолл-стрит. Он был математиком, криптоаналитиком и профессором.

Но в итоге он создал самый успешный хедж-фонд в истории — Renaissance Technologies.

Его фонд Medallion приносил 66% годовых (валовая доходность) более двадцати лет. Закрыт для внешних инвесторов. Без общения с прессой. Без рыночных нарративов. Только данные, математика и тишина.

Вот почему он выделяется:

🟡 Работал в АНБ, взламывая советские коды во время Холодной войны
🟡 Был уволен за протест против Вьетнамской войны — затем стал профессором геометрии
🟡 Запустил Renaissance в 44 года без опыта в торговле
🟡 Нанял физиков, статистиков, даже астрономов — но почти ни одного финансиста
🟡 Создавал предиктивные модели, используя распознавание шаблонов и исторические данные, а не графики
🟡 Стратегии Medallion были настолько секретными, что даже сотрудники не имели доступа к полным моделям
🟡 Регулярно превосходил рынок как в бычьи, так и в медвежьи периоды — включая 2008 год
🟡 Пожертвовал миллиарды через Фонд Саймонса на поддержку исследований в математике и науке

Количественный трейдинг — термин, который все чаще встречается на различных источниках. Крупнейшие хедж-фонды активно используют этот метод с 80-х годов. Для нас же — частных трейдеров — это кажется чем-то новым и сложным. Эта статья постарается упростить область количественного трейдинга и дать практические рекомендации для применения.

Определение количественного трейдинга и количественного анализа

Количественный трейдинг основан на статистических и математических моделях, а также на количественном анализе. Количественный анализ — метод компьютерной обработки огромного массива данных, благодаря которым создаются стратегии для финансовых рынков. Анализ больших данных применяется во всех областях, где переменных очень много — от естественных наук, до тех самых финансовых рынков.

Топ-10 из книги:

· Саймонс был преисполнен почти сверхъестественной уверенности в себе и необычайной решимости добиться чего-то особенного.

· Он видел себя первооткрывателем на пути к неслыханным богатствам — и почти никто за ним не гнался.

· «Джим хочет, чтобы то, что он делает, имело значение». Если уж создавать фонд, — то самый лучший.

· С ранних лет Джим понял: деньги — это власть; он не хотел, чтобы кто-то властвовал над ним.

· Саймонс не прослушал ни одного курса по финансам, бизнесом почти не интересовался и до сорока лет лишь изредка занимался трейдингом.

· «Нас считали чудаками с нелепыми идеями». Саймонса недоверие скептиков не волновало.

· Он обдумывал проблемы, пока не находил оригинальные решения: друзья замечали, как он часами лежал с закрытыми глазами. Это был мечтатель-аналитик, способный атаковать задачи, ведущие к настоящим прорывам.

на все вопросы оперативно отвечаем в ТГ канале t.me/+DZKVPsxJH7A0YzEy
оригинал видео www.youtube.com/watch?v=cm7kkHtZiJA

Тайминг
00:33 среднегодовая доходность 66% на протяжении 31 года
02:43 в 1982 году никаких моделей, только фундаментальный и технический анализ, но это была игра наудачу.
04:50 мы обрабатываем терабайты данных в день
05:30 простой пример торговли аномалиями или стратегия 1
06:11 тренды на товарном рынке — стратегия 2
07:15 сигналы предсказывающие тренды и развороты — стратегия 3
07:34 реверсия или возврат к среднему значению
10:10 вы можете научить физика финансам, но не сможете научить финансиста физике.
10:30 Джим Саймонс нанял “ботанов” и сделал их партнерами фонда Медальон — стратегия 4
12:00 на 1 свой доллар было 17 заемных… стратегия 5
12:40 исключить эмоции, оставить только цифры — стратегия 6
13:40 машинное обучение — стратегия 7

Крупнейшие падения акций:

На прошлой неделе Лян Вэньфэн — гик-математик, управляющий квантовым хедж-фондом и основатель ИИ стартапа DeepSeek, который создал продукт не хуже ChatGPT, но гораздо дешевле и быстрее, уронил капитализацию американского рынка на 1 трлн долл.

Как оказалось, Лян написал вступление к китайской версии книги «Человек, который разгадал рынки» про основателя лучшего квантового фонда Джеймса Саймонса — 66% годовых в течение почти трех десятков лет. Лян: «Всякий раз, когда сталкиваюсь с трудностями на работе, я вспоминаю слова Саймонса: «Должен быть способ моделирования цен». Как фонд Саймонса зарабатывает деньги разбирали здесь. 

Хорошего дня! заходите на тг канал t.me/TradPhronesis

Стоимость 100 долларов США, вложенных в Medallion Fund (Джима Саймонса) в 1998 году, выросла бы до более чем 2,1 миллиона долларов за 30 лет за вычетом комиссий.

Джим Саймонс, математик и бывший взломщик кодов времен Холодной войны, основал один из самых успешных хедж-фондов в современной финансовой истории. Он и его команда использовали торговые алгоритмы и искусственный интеллект, чтобы превзойти рынок и таких людей, как Уоррен Баффет и Джордж Сорос. Как он зарабатывал 66% годовых на протяжении десятилетий разбирали здесь.


хорошего дня! тг канал t.me/TradPhronesis