Джим Саймонс: секреты квантового короля
Недавно вышла книга Грегори Цукермана The Man Who Solved the Market, поведавшая историю самого успешного инвестора на рынке акций на сегодняшний день. Речь идет о математике Джиме Саймонсе и его фонде, доход с которого в годовом исчислении на тридцатилетний период составил 39.1%
Этот результат позволил ему обойти Джорджа Сороса с его 32%, Стивена Коэна с 30%, Уоррена Баффета с 20.5% и Рэя Далио с 12%. Более того, до вычета комиссионных сборов по структуре «5 и 44», прибыль Medallion, его фонда, исчислялась внушительными 66.1%.
Тем не менее, о самом Джоне Саймонсе известно не так много. Можно с уверенностью сказать, что он весьма закрытый человек, ревностно защищающий интеллектуальную собственность основанной им компании Renaissance Technologies, и едва ли попадает в категорию дельцов, которые охотно делятся своими методами и стратегиями.
Среди его основных стратегических принципов — эксплуатация отклонений в ценах одних акций по отношению к ценам других, корзине акций в индустрии или даже индексом, связанным с моделью, используемой компанией. Эти отклонения неизменно возвращаются к естественному значению, и здесь важно вовремя воспользоваться ситуацией.
Это отклонение есть не что иное, как следствие коллективного поведения отдельных инвесторов, и именно за счет него и работает модель. Если вам случалось допускать ошибки в трейдинге — например, поддаться синдрому упущенной выгоды и скупить акции по пиковой цене — то вы могли стать одним из тех, кто поспособствовал успеху Джона Саймонса.
С учетом того, как сложна и многопланова сама природа его инвестиционной стратегии, едва ли стоит ждать книг, обещающих научить инвестированию по методу Джона Саймонса. Но некоторые важные уроки можно усвоить уже из истории, рассказанной Грегори Цукерманом в The Man Who Solved the Market.
Страх полезен
Пожалуй, самую важную мысль труда Цукермана можно сформулировать так: всегда помните о человеческом факторе.
Хотя все операции и проводились по автоматизированным алгоритмам, среди управленцев фонда находились лично отобранные и умело скоординированные Саймонсом кадры — выдающиеся умы, которые ему удалось собрать в единую и слаженную команду.
В 2007 году, когда компании, занимающиеся алгоритмическим трейдингом, столкнулись с «квантовым потрясением», расшатавшим цены на акции, многие компании автоматически скупали их, чтобы получить преимущество в дальнейшем, а Саймонс перешел на «ручное управление». Его недоверие к алгоритмам многие сотрудники восприняли почти как кощунство, но в итоге именно компании Саймонса удалось остаться на плаву, тогда как Long Term Capital Management и подобные потерпели крушение.
Первой причиной неожиданного успеха можно назвать страх. Порой он губителен, но, как и все человеческое, легко поддается эксплуатации — наравне с жадностью. Страх — это важнейший инстинкт, помогающий выживанию человека как вида, и именно это человеческое качество, которого были лишены алгоритмы, в итоге сыграло Medallion на руку.
Второй же оказалось то, что модели компаний-конкурентов строились экономистами, модели же Саймонса — математиками. Его стратегия оказалась настолько успешна, что, в конце концов, он осознанно отказался от услуг инвесторов, предпочтя работать самостоятельно, поддерживаемый только своими средствами.
Высшие цели
Тем, кто желает последовать примеру Саймонса, стоит помнить, что с ростом активов их эффективность неизменно падает. Чем больше становятся фонды, тем меньше они могут продать или приобрести, не опасаясь повлиять на цены или оказаться в уязвимом положении. В случае Renaissance, однако, именно масштаб позволил вступить в игру с неожиданной стороны — воспользовавшись ошибками всех прочих участников рынка.
Последним выводом, который можно сделать, изучив историю Джона Саймонса, окажется то, что деньги далеко не всегда и не для всех являются мотивирующим фактором. Может показаться необычным, но команда Саймонса, несмотря на те богатства, которые она получила в распоряжение вследствие финансового успеха компании, не особенно заинтересована в прибыли и трейдинге как таковом.
Этим профессиональным математикам куда важнее решение сложнейших проблем, иллюстрацией которых является, в том числе, поведение рынков. И это, по меньшей мере, внушает уважение.