Литмир - Электронная Библиотека
A
A

«Ты видел, что с золотом?» – спросил Саймонс хрипловатым голосом с акцентом, который говорил о том, что детство он провел в Бостоне.

«Да, я видел цены на золото, – ответил Берлекэмп. – И нет, нам не надо корректировать нашу торговую систему».

Джеймс не стал давить на коллегу, и закончил разговор, как обычно, вежливо. Однако Берлекэмпа раздражало такое навязчивое поведение Саймонса. Серьезный и стройный Берлекэмп с голубыми глазами, скрытыми за роговой оправой очков, работал на другом конце страны. Его офис находился в паре минутах ходьбы от кампуса Калифорнийского университета в Беркли, где он продолжал преподавать. Когда Берлекэмп обсуждал свою торговую систему с выпускниками бизнес-школы, последние иногда высмеивали его совместно разработанные с Саймонсом методы, называя их «шарлатанством».

«Давайте смотреть правде в глаза. Компьютеры не способны превзойти решения, принятые человеком», – сказал один из них преподавателю.

На что Берлекэмп ответил: «Мы превзойдем способности человека».

Интуитивно он понимал, по какой причине их подход напоминал современный аналог алхимии. Но даже он не мог полностью объяснить, почему созданная ими компьютерная модель рекомендовала проводить те или иные сделки.

Идеи Саймонса были непоняты не только в университетском городке. Золотой век традиционных методов инвестирования начался, когда Джордж Сорос, Питер Линч, Билл Гросс и другие определили главное направление развития инвестиций, финансовых рынков и международной экономики. Подразумевалось, что добиться огромной прибыли можно за счет ума, интуиции, а также старомодных экономических исследований и анализа компаний.

В отличие от своих конкурентов Саймонс не имел ни малейшего представления о том, как производить оценку денежных потоков, искать новую продукцию или прогнозировать процентные ставки.

Он перебирал информацию о ценах. Не было даже подходящего названия для такого типа торговли, который включает в себя очистку данных, сигналы и тестирование на исторических данных, – абсолютно незнакомые для большинства профессионалов Уолл-стрит термины.

В 1990 году лишь единицы пользовались электронной почтой, интернет-браузер еще не изобрели, а алгоритмы в лучшем случае были известны как набор пошаговых действий, которые позволяли компьютеру Алана Тьюринга расшифровывать закодированные сообщения нацистов во время Второй мировой войны. Идея того, что подобные формулы могут указать на верное решение или даже управлять повседневной жизнью сотен миллионов людей, а также того, что пара бывших профессоров математики сможет использовать компьютеры для победы над опытными и знаменитыми инвесторами, выглядела надуманной, если не откровенно смехотворной.

Несмотря на это, Саймонс был настроен оптимистично и не терял веры в себя. Он разглядел первые признаки успеха своей компьютерной системы, что вселяло определенную надежду. Кроме того, у Джеймса было не так много вариантов. Его некогда процветающие венчурные инвестиции не приносили дохода, и он совершенно точно не хотел возвращаться к преподавательской деятельности.

«Давайте поработаем над этой системой, – сказал он Берлекэмпу во время очередного срочного звонка. – Я уверен, что в следующем году мы заработаем 80 %».

Доходность 80 % годовых? Он действительно спятил, подумал Берлекэмп.

«Получить такую огромную прибыль почти невозможно», – ответил он Саймонсу. И добавил: «Нет необходимости так часто звонить мне, Джим».

Однако Саймонс продолжал донимать своего напарника. В итоге Берлекэмп потерял терпение и ушел из компании, что стало для Джеймса очередным ударом.

«Черт с ним, я сам запущу этот проект», – сказал Саймонс своему другу.

Человек, который разгадал рынок. Как математик Джим Саймонс заработал на фондовом рынке 23 млрд долларов - i_001.png

Примерно в то же самое время в другой части штата Нью-Йорк, в 80 км от офиса Джеймса, еще один ученый, высокий и статный мужчина средних лет, смотрел на флипчарт, пытаясь найти решение для собственных задач. Роберт Мерсер работал в растущем исследовательском центре IBM[8] в пригороде Уэстчестера, пытаясь среди прочего найти способы, при помощи которых можно было бы научить компьютеры лучше распознавать речь и переводить сказанное на иностранном языке.

Вместо того чтобы следовать традиционным методам, Мерсер решал поставленные задачи с помощью ранней версии крупномасштабного машинного обучения.

С коллегами он загружал в компьютеры необходимое количество данных для того, чтобы те автоматически выполняли те или иные действия. Однако Мерсер проработал в этой IT-корпорации уже почти два десятилетия, и до сих пор не было ясно, как далеко вместе со своей командой он может продвинуться.

Мерсер оставался загадкой для своих коллег, даже для тех, кто годами работал с ним бок о бок. Он был невероятно талантлив, но при этом казался странным и не очень общительным. Каждый день во время обеда он съедал бутерброд с тунцом или арахисовым маслом и джемом, который был упакован в использованный не раз коричневый бумажный пакет. Прогуливаясь по офису с отсутствующим взглядом, Мерсер всегда с удовольствием насвистывал или напевал себе под нос какую-нибудь известную песню. По большей части он высказывал потрясающие, глубокомысленные идеи, хотя иногда позволял себе и крайне резкие суждения.

Как-то раз Мерсер сказал своим коллегам, что верит в то, что будет жить вечно. Сотрудники поверили ему на слово, хотя история показывает, что это маловероятно. Позднее коллеги узнают о его глубокой враждебности к действующему правительству и радикальных политических взглядах, которым будет подчинена существенная часть его жизни. Политические убеждения Мерсера впоследствии повлияют на жизни многих других людей.

В стенах IBM Мерсер мог часами общаться со своим молодым коллегой по имени Питер Браун, очаровательным, креативным и общительным математиком, который напоминал безумного профессора: у него были темные очки, копна непослушных густых каштановых волос и неуемная энергия. Они редко говорили о деньгах или рынках. Однако личные неурядицы заставили Мерсера и Брауна объединиться с Саймонсом. Они стали частью его невероятного плана по расшифровке кода финансового рынка и проведению революции в инвестициях.

Человек, который разгадал рынок. Как математик Джим Саймонс заработал на фондовом рынке 23 млрд долларов - i_002.png

Саймонс не предполагал, какие препятствия ожидают его на этом пути. Он даже не догадывался о том, что политические волнения разрушат его фирму и какие несчастья выпадут на его долю.

Любуясь видом, открывавшимся из его кабинета на Ист-Ривер, в тот осенний день 1990 года Саймонс думал только о том, что ему предстоит решить очень непростую задачу. «У рынка есть свои закономерности, – сказал Саймонс коллеге. – Я уверен, у нас получится их обнаружить».

Часть первая

Деньги – не главное

Человек, который разгадал рынок. Как математик Джим Саймонс заработал на фондовом рынке 23 млрд долларов - i_003.jpg

Глава первая

Джимми Саймонс взял метлу и поднялся по лестнице.

1952 год. Зима. Четырнадцатилетний мальчик пытался заработать немного денег на карманные расходы, подрабатывая в саду Брэка, который находился возле его дома в Ньютоне, штат Массачусетс, в усыпанном листьями пригороде Бостона. Работа не ладилась. Выполняя поручения на складе, молодой человек был настолько погружен в собственные мысли, что перепутал местами овечий навоз, семена и почти все остальные товары.

Разочарованные владельцы попросили Джимми пройтись по узким проходам магазина и подмести паркетные полы – бессмысленная и однообразная работа. Однако такое понижение в должности стало для Джимми настоящей удачей. Наконец, он остался наедине с собой и мог обдумывать то, что действительно важно. Математика. Девушки. Будущее.

вернуться

8

IBM (англ. International Business Machines) – одна из крупнейших американских компаний, которая занимается производством и поставкой аппаратного и программного обеспечения. (Прим. пер.)

4
{"b":"717793","o":1}