Jim Simons opuszcza fotel prezesa Renaissance – koniec pewnej ery

Nigy nie ukrywałem, że fascynuje mnie postać Jima Simonsa i dokonania jego firmy na rynkach. Śmiem twierdzić, że jakościowo (wynik/konsystencja/ryzyko i inne parametry) były i będą nie do pobicia jak na razie. Niestety kilka dni temu świat inwestycyjny został zelektryzowany informacją o ustąpieniu Simonsa ze stanowiska prezesa Renaissance Technologies Ltd. Firmy, którą Simons założył w wieku 40 lat. Opracowane przez niego i jego pracowników modele matematyczne pokonywały rynki przez kilka ostatnich dekad. Według wielu komentatorów, odejście z zarządu Renaissance jest niejako końcem pewnej ery finansów. Ciężko nie zgodzić się z takim postawieniem sprawy. W końcu to sam Simons udowodnił, że szeroka dywersyfikacja portfelowa oraz analiza szeregów czasowych + statystyka stanowią przepis na inwestycyjny sukces.

Od kilkudziesięciu lat Jim Simons aktywnym zarządzaniem "bije" Buffetta. Średnioroczne stopy zwrotu na poziomie ~60% 🚀🚀 W obu przypadkach nie znamy strategii inwestycyjnej, jedynie filozofię. Buffett – łatwiejszy do zrozumienia. Simons – trudniejszy, ale bardziej skuteczny.

— Dawid (@spklnt) June 12, 2020

W listopadzie 2019 roku ukazała się książka o Simonsie – „Człowiek, który rozszyfrował rynki finansowe. Jak Jim Simons wywołał rewolucję quantów”. Każdy, kto jeszcze o tej pozycji nie słyszał, może teraz nadrobić zaległości. Moim zdaniem jest to książka, którą powinien przeczytać każdy uczestnik rynku. Dlaczego? Po pierwsze opisuje historię najlepszego zarządzającego portfelem inwestycyjnym w całej historii rynków kapitałowych. Przedstawiono niuanse rynkowe, które nigdzie wcześniej nie zostały przedstawione. Pozwala poznać tok myślenia najlepszego zarządzającego. A co najważniejsze, historia Jima Simonsa inspiruje do działania. Bez wątpienia są to „Wspomnienia gracza giełdowego XXI-wieku”.

Warto również zapoznać się z wywiadem, któego udzielił Jim jakiś czas temu.

Starałem się wyłuskać co ważniejsze kwestie, które gdzieś czasem można usłyszeć od niego – mówi niby niewiele, ale z drugiej strony spina się to w jakąś całość. Uważam, że jest to jeden z przepisów na sukces na rynku – przynajmniej w ogólnym ujęciu. W wielu miejscach może być kontrowersyjny jak również wyraźnie pokazuje, że nie jest to łatwa droga.

Poniżej przedstawione luźno przetłumaczone kluczowe kwestie, o których Simons przy różnych okazjach wspominał. Piszę też o tym dlatego, że w jakimś sensie uważam, że da się ten schemat powielić i zaczynam powoli do tego zmierzać, by za kilka lat rzucić wszystko i spróbować sił w tym obszarze. Oczywiście nie da się tego zrobić w pojedynkę, więc… no trzeba się zebrać w kilka mądrych głów i zacząć działać.

1. Przez pierwsze dwa lata w tradingu poradziłem sobie wyjątkowo dobrze, można powiedzieć ekstremalnie dobrze. Nie używałem żadnych modeli matematycznych jeszcze, grałem jak wszyscy “normalni” ludzie, nic specjalnego – z perspektywy czasu myślę, że miałem zwyczajnie bardzo dużo szczęścia wtedy.

2. Pomimo sukcesu miałem jednak ciągłe uczucie niestabilności emocjonalnej. Jednego dnia wydawało mi się, że jestem geniuszem, a drugiego, gdy rynek nie był po mojej myśli, czułem się jak głupiec.

3. Równocześnie nabierałem pewności, że fluktuacje ceny mają w sobie jakieś schematy i że w jakiś sposób da się przewidywać ruchy cen matematycznie/statystycznie. Zacząłem nad tym pracować. Zatrudniłem kilka osób, które mi w tym pomagały. Stopniowo zaczęliśmy opracowywać różne modele, które z kolei stawały się coraz lepsze.

4. Pierwsze modele opracowywałem z człowiekiem, który zajmował się głównie analizą fundamentalną, ale to nie działało tak jak tego oczekiwałem. Dopiero, gdy zatrudniłem kolejnych matematyków i dobrego programistę modele zaczęły wyglądać coraz lepiej.

5. Jest coś takiego jak efficient market theory mówiąca o tym, że w danych (na przyklad cenie) nie ma nic co wskazywałoby jaka będzie cena w przyszłości (the price is always right). Ale to zwyczajnie nie jest prawdą. W danych występują anomalie – nawet w danych w postaci ceny.

6. Na przykład w towarach, w pewnych okresie (długim) ceny trendowały, nie jakoś bardzo mocno, ale wyraźnie poruszały się w trendach. To własnie była pewnego rodzaju anomalia.

7. Stopniowo znajdowaliśmy coraz więcej tych anomalii. Żadna z nich nie była na tyle poważna, aby zgarnąć wszystkie pieniądze z rynku, bo gdyby tak było, inni też by je na pewno zauważyli. Więc naturalnie te anomalie, o których mówię są czymś subtelnym i trudnym do zauważenia.

8. Jednak suma tych wszystkich anomalii, które odkrywaliśmy pozwalała na stworzenie modelu, który całkiem nieźle przewidywał cenę.

9. Szukamy rzeczy, które wydają nam się, że mogą być predykatorami, wrzucamy dane do komputera i sprawdzamy czy faktycznie tak jest.

10. Głównie opieramy się o statystykę i teorię prawdopodobieństwa. Ale nie mogę wchodzić w szczegóły co dokładnie używamy, a czego nie. Prawda jest taka, że sięgamy po wiele rzeczy, które mogą się wydawać pomocne. Zatrudniamy matematyków, fizyków i astronomów. Ostatnio zatrudniliśmy biologa – twierdzi, że może coś wnieść do firmy.

11. To nie jest tak, że tylko nam się udało na polu matematyki finansowej osiągnąć sukces. Być może jesteśmy lepsi od innych, ale znam wielu, którym również się udało.

12. Nie jest to jednak proste.Aby w to wejść jest wielka przeszkoda na drodze. Na przykład ogromne zestawy danych, które zbieraliśmy latami. Programy i aplikacje, które stworzyliśmy aby sprawdzanie hipotez było na prawdę proste i szybkie. Nasza infrastruktura jest niezwykle sprawna i dobrze wykonana. Zajęło nam to lata aby nauczyć się to robić.

13. Komputer jest tylko narzędziem. Ale sam w sobie wykonuje Twoje polecenia tylko. To Ty wymyślasz modele (nie używają AI?). Od 1988 roku nie mamy traderów, wszystkie operacje wykonuje komputer według zadanego modelu. Mamy tylko jedną zasadę, nie wolno w żadnym wypadku ingerować w działanie komputera. Jeśli coś przestaje działać, a dzieje się tak z różnymi modelami, przestajemy tego używać i szukamy kolejnych.