Estratégias de negociação de tecnologias renascentistas
Estratégias de negociação de tecnologias renascentistas
Por "criptografia" você quer dizer teoria da informação. A teoria da informação é útil para a otimização de portfólios e para otimizar a alocação de capital entre estratégias de negociação (um problema que não é bem tratado por outras estruturas teóricas).
J. L. Kelly, Jr., "Uma Nova Interpretação da Taxa de Informação", Bell System Technical Journal, vol. 35, julho de 1956, pp. 917-26.
E. T. Jaynes, Teoria da Probabilidade: A Lógica da Ciência amzn. to/dtcySD.
No caso simples, você usaria "The Kelly Rule". Estratégias mais complicadas baseadas em teoria da informação para alocação de capital entre estratégias de negociação levam em conta as correlações entre o desempenho das estratégias de negociação e a relação entre as condições de mercado e o desempenho da estratégia.
Quanto ao Processamento de Linguagem Natural e reconhecimento de fala; Ao examinar os fundadores da Renaissance Technology, você notará que muitos dos primeiros funcionários tinham experiência em processamento de linguagem natural. Ingenuamente, você pode assumir que o RT está usando estratégias baseadas na PNL.
No entanto, você descobrirá que todas as contratações relacionadas à PNL da RT têm origens (pesquisa publicada, tese de doutorado) em reconhecimento de fala e especificamente em modelos ocultos de Markov e filtros de Kalman. O histórico acadêmico e a pesquisa publicada dos funcionários da RT oferecem uma boa ideia dos algoritmos que eles estão usando.
As informações que vazaram do RT sugerem que o RT usa fortemente "modelos de markov ocultos hierárquicos" para a extração de variáveis latentes de séries temporais de mercado. Acredita-se também que a RT desenvolveu um algoritmo proprietário para "layering" múltiplas estratégias de negociação para geração de sinal de negociação.
A RT não possui uma única estratégia de negociação secreta que magicamente gera bilhões de dólares por ano. As estratégias de negociação da Renaissance Technology são baseadas na integração de informações de múltiplos modelos matemáticos.
Em um sentido muito geral, o que a Renaissance Technologies faz bem [e outros tentam fazer, muitos fazem menos bem] é entender onde está o sinal "verdadeiro" (ou seja, onde os preços devem estar) e o que é ruído (ou seja, sub-reações de outros no mercado) no sinal total dos preços de mercado. Geralmente, os lucros de negociação são feitos tomando a posição contrária para alguém que reage excessivamente / abaixo de onde o preço de mercado vai ser porque o mercado "voltará" ao preço real.
Algoritmos criptográficos e algoritmos de reconhecimento de fala foram desenvolvidos para realizar essencialmente a mesma coisa. é necessário separar o ruído do sinal subjacente nessas e em outras aplicações da teoria da informação, basicamente isso é aprendizado de máquina. em geral, tornar-se proficiente em aprendizado de máquina é uma habilidade que se aplica em muitos campos e para o indivíduo com inclinação matemática, vale a pena estudar [porque há muitas aplicações, não apenas negociação]. Um bom ponto de partida seriam as palestras de Andrew Ng, da Stanford University.
A tentativa de vencer os fundos de hedge não é algo que deve ser copiado por amadores, ou seja, é uma maneira cara de obter educação. os algoritmos são dinâmicos; as pessoas que usam esses algoritmos devem ser mais rápidas, melhores e mais inteligentes do que outras pessoas que estão usando esses algoritmos. continuamente atualizado, ajustado, avançado, acelerado, afiado por equipes de pessoas muito inteligentes. A renascença não está sozinha; tem concorrentes inteligentes; há uma luta constante de novas empresas bem capitalizadas com fundadores inteligentes para fazer esses ajustes com equipes mais inteligentes, mais inteligentes e mais capazes de pessoas que têm acesso a tecnologias melhores e mais rápidas. por exemplo, muitos desses algoritmos devem agora ser executados tão rapidamente que é necessário usar hardware projetado especificamente que use circuitos integrados ASIC ou hardware similar, ou seja, o software em um supercomputador não é rápido o suficiente para executar as negociações. a oscilação do ruído ao redor do sinal acontece mais e mais rápido.
Geralmente, o mundo se beneficia com o desenvolvimento desses algoritmos e hardware, porque os avanços nessa tecnologia podem, eventualmente, "transbordar" para outros projetos no resto do mundo. você provavelmente não descobrirá o que a Renaissance Technologies e seus concorrentes estão fazendo principalmente porque as pessoas que fazem isso não têm tempo [enquanto o fazem] para escrever artigos e explicar; não é realmente que eles querem manter segredos (ou seja, há alguma vantagem em ter sua concorrência olhando para o que você estava fazendo mês passado, no ano passado porque no momento em que eles entendem, você já sabe como vencer sua velha estratégia), é principalmente que eles não têm tempo / inclinação para escrever a explicação ainda. Como em todas as atividades, o dia finalmente chega onde uma pessoa simplesmente não se importa mais e talvez queira responder a perguntas ou contar a história.
Qualquer um que presunçosamente lhe disser que eles não podem te dizer porque é um segredo basicamente está dizendo a você que eles são apenas alguém como o Sr. HR-clerical-job-app-screen-person e eles não poderiam começar a entender - então é mais fácil para eles dizer que é um segredo. Não é muito de um segredo. principalmente, acontece apenas rápido. então você precisa ser capaz de pegá-lo sozinho sem alguém explicando. Se você precisa aprender explicando isso, você não deve tentar usá-lo.
Estratégias de negociação de tecnologias renascentistas
O fundo Renaissance Technologies Medallion é um dos fundos de hedge mais bem-sucedidos de todos os tempos! Ainda é muito secreto.
Você tem informações sobre a estratégia usada que ainda não foi mencionada no artigo da Wikipedia acima?
Existe realmente algo fundamental acontecendo (o Santo Graal dos investimentos) - ou será este o próximo Madoff?
10 respostas.
Há algumas informações sobre a Renaissance Technologies disponíveis em The Quants from Patterson.
Basicamente, e também é o que eu ouvi em geral, eles estão usando intensivamente negociação algorítmica, e pelo que eu entendi, estão usando a Teoria da Informação (eles trabalharam com Shannon se bem me lembro).
Eu diria que seria duro dizer que é o próximo Madoff dado o background que eles têm, eu posso facilmente ver eles sendo simplesmente melhores que o resto.
É apenas minha opinião, claro.
O Medallion Fund não leva investidores externos. Eles retornaram o dinheiro do investidor original anos atrás. Então, se é um esquema Ponzi, então eles descobriram como lucrar se roubando. Isso é bom trabalho, se você conseguir.
40% de retornos anualizados (após as taxas) por pelo menos 15 anos antes disso. & ndash; user1115 Apr 19 '11 às 16:51.
"Não há molho secreto!" - Dentro da caixa negra: A verdade simples sobre negociação quantitativa, por Rishi K. Narang.
Neste livro, que vale a pena ler para obter uma boa visão conceitual dos diferentes componentes de um sistema de negociação de quant, o autor conta que "um dos fundos de maior sucesso" contrata apenas os melhores pesquisadores acadêmicos e supera os concorrentes todos os anos. No entanto, ele alega (citando um ex-funcionário do fundo, se não me engano) que o que torna o fundo tão lucrativo é a melhoria constante e meticulosa de todos os aspectos do sistema. De aspectos tecnológicos, como plataformas de hardware e software, a partes extremamente bem pesquisadas do sistema, às quais os outros não podem se concentrar tradicionalmente. Naturalmente, eles têm um modelo alfa sólido, mas algoritmos de execução de ordens, fluxos de dados / processos de limpeza e modelos de custo de transação são considerados (pelo menos) igualmente importantes.
O ponto que está sendo feito pelo autor é, em outras palavras, que a estratégia em si, embora naturalmente muito avançada e de alto nível, é apenas uma parte de uma máquina muito bem lubrificada onde o foco extremo é colocado por cada componente, para moldar algo que é maior que as somas dos constituintes individuais.
Dentro de uma máquina de fazer dinheiro como nenhum outro.
The Fabled Finance do Medallion Fund da Renascença.
Sessenta milhas a leste de Wall Street, um espeto de terra em forma de cauda de uma baleia separa Long Island Sound e Conscience Bay. As mansões aqui, com suas longas entradas fechadas e vistas de milhões de dólares, fazem parte de uma aldeia chamada Old Field. Os moradores locais têm outro nome para essas rotas endinheiradas: a Riviera Renascentista.
Isso porque os residentes mais ricos da área, todos os cientistas, trabalham para o fundo de hedge quantitativo Renaissance Technologies, baseado na vizinha East Setauket. Eles são os criadores e superintendentes do Medallion Fund, talvez a maior máquina de fazer dinheiro do mundo. O Medallion é aberto apenas a cerca de 300 funcionários da Renaissance, dos quais cerca de 90 são Ph. Ds., bem como alguns poucos indivíduos com conexões profundas com a empresa.
O fundo fictício, conhecido por seu sigilo intenso, produziu cerca de US $ 55 bilhões em lucros nos últimos 28 anos, segundo dados compilados pela Bloomberg, tornando-os cerca de US $ 10 bilhões mais lucrativos do que os fundos dos bilionários Ray Dalio e George Soros. O que é mais, o fez em menos tempo e com menos recursos sob gerenciamento. O fundo quase nunca perde dinheiro. Sua maior redução em um período de cinco anos foi de meio por cento.
Renascimento é a versão comercial do Projeto Manhattan, & # x201D; diz Andrew Lo, professor de finanças da Sloan School of Management do MIT e presidente da AlphaSimplex, uma empresa de pesquisa quantitativa. Lo credita Jim Simons, o matemático de 78 anos que fundou a Renaissance em 1982, por reunir tantos cientistas. & # x201C; Eles são o auge do investimento quant. Ninguém está nem perto disso. & # X201D;
Poucas empresas são objeto de tanto fascínio, boato ou especulação. Todo mundo já ouviu falar do Renascimento; quase ninguém sabe o que se passa lá dentro. (A empresa também opera três fundos de hedge, abertos a investidores externos, que juntos supervisionam cerca de US $ 26 bilhões, embora seu desempenho seja menos espetacular do que o da Medallion.) Além de Simons, que se aposentou em 2009 para se concentrar em causas filantrópicas, pouco se sabe sobre esse pequeno grupo de cientistas cuja vasta riqueza é maior do que o produto interno bruto de muitos países e influencia cada vez mais a política dos EUA até agora. Os proprietários e executivos do Renaissance se recusaram a comentar esta história através do porta-voz da empresa, Jonathan Gasthalter. O que se segue é o produto de uma extensa pesquisa e mais de duas dúzias de entrevistas com pessoas que as conhecem, trabalharam com elas ou competiram contra elas.
Essa matéria aparece na edição de dezembro de 2016 / janeiro de 2017 da Bloomberg Markets.
O renascimento é único, mesmo entre os fundos de hedge, para a genialidade e excentricidade de seu povo. Peter Brown, que co-lidera a empresa, geralmente dorme em uma cama de Murphy em seu escritório. Seu colega, Robert Mercer, raramente fala; você tem mais chances de pegá-lo assobiando Yankee Doodle Dandy em reuniões do que ouvir sua voz. Batalhas gritando parecem ajudar um par de gêmeos idênticos, ambos Ph. D. teóricos de cordas, produzem alguns de seus melhores trabalhos. Os funcionários também não estão acima das guerras territoriais: uma tomada de poder pode ter levado um cientista russo a um papel maior no negócio altamente lucrativo de patrimônio em uma nova guarda contra a velha luta da guarda.
Para os de fora, o mistério dos mistérios é como a Medallion conseguiu gerar retornos anualizados de quase 80% ao ano, antes das taxas. & # x201C; Mesmo depois de todos esses anos eles conseguiram se defender de copycats, & # x201D; diz Philippe Bonnefoy, um ex-investidor da Medallion que mais tarde foi co-fundador da Eleuthera Capital, uma macro-empresa quantitativa sediada na Suíça. Os concorrentes identificaram algumas razões prováveis para o sucesso do fundo, no entanto. Os computadores da Renascença são alguns dos mais poderosos do mundo, por exemplo. Seus funcionários têm mais & # x2014; e melhores & # x2014; dados. Eles encontraram mais sinais para basear suas previsões e modelos melhores para alocar capital. Eles também prestam muita atenção ao custo dos negócios e a como a própria negociação movimenta os mercados.
Mas à medida que o poder de computação se torna cada vez mais barato e os concorrentes aprimoram suas habilidades, a Medallion continuará a cunhar dinheiro?
Quants parecem salvadores para os investidores decepcionados com a forma como meros mortais conseguiram seu dinheiro ultimamente. Em 2016, os clientes conectaram US $ 21 bilhões em quant quantum em fundos de hedge, ao mesmo tempo em que retiraram US $ 60 bilhões daqueles que fazem todo o resto. Uma loja notável, a Two Sigma, conseguiu apenas US $ 5 bilhões durante a crise financeira e viu os ativos saltar para US $ 37 bilhões. Até mesmo traders antiquados, como Paul Tudor Jones e Steve Cohen, estão se juntando à sua equipe de cientistas da computação na esperança de aumentar os retornos.
O sucesso da Renaissance, é claro, está nas pessoas que construíram, melhoraram e mantiveram os modelos da Medallion, muitos dos quais se conheceram na IBM na década de 1980, onde usaram a análise estatística para enfrentar desafios linguísticos assustadores. . Essa é a história deles.
Simons já é bem conhecido: gênio da matemática, professor do MIT e Harvard, ganhador do Prêmio Oswald Veblen em Geometria e co-criador da teoria de Chern-Simons. Ele também foi um separador de código para o Instituto de Análises de Defesa, onde trabalhou procurando mensagens em meio ao barulho.
O objetivo da quant trading é semelhante: construir modelos que encontrem sinais ocultos no ruído dos mercados. Muitas vezes eles são apenas sussurros, mas eles vão ajudar a prever como o preço de uma ação ou um bônus ou um barril de petróleo pode se mover. O problema é complexo. Os movimentos de preços dependem dos fundamentos e fluxos e do comportamento às vezes irracional das pessoas que estão fazendo as compras e vendas.
Embora Simons tenha perdido o emprego na IDA depois de denunciar a Guerra do Vietnã em uma carta ao New York Times, as conexões que ele fez através de seu trabalho em criptografia ajudaram a criar a Renaissance e, alguns anos depois, a Medallion. Durante a década seguinte, enquanto presidia o departamento de matemática da Stony Brook University, Simons se interessava pelo comércio de futuros de commodities. Em 1977 ele deixou a academia para tentar administrar dinheiro. & # xA0;
Inicialmente ele comprou e vendeu commodities, fazendo suas apostas baseadas em fundamentos como oferta e demanda. Ele achou a experiência mais dolorosa, então procurou sua rede de criptógrafos e matemáticos em busca de ajuda para os padrões: Elwyn Berlekamp e Leonard Baum, ex-colegas da IDA, e os professores Henry Laufer e James Ax, de Stony Brook. & # x201C; Talvez houvesse algumas maneiras de prever os preços estatisticamente, & # x201D; Simons disse em uma entrevista de 2015 com Numberphile. & # x201C; Gradualmente nós construímos modelos. & # x201D;
Em seu núcleo, tais modelos geralmente se enquadram em um dos dois campos, seguindo a tendência ou a reversão à média. O sistema do Renascimento tinha um pé em ambos. Seus resultados foram misturados no início: alta de 8,8% em 1988, primeiro ano, e queda de 4,1% em 1989. Mas em 1990, após focar exclusivamente em operações de curto prazo, o Medallion obteve um retorno de 56%, líquido de honorários. & # x201C; eu estava confiante de que os modelos funcionariam melhor, & # x201D; diz Berlekamp, que retornou à academia em 1991 e agora é professor emérito da Universidade da Califórnia em Berkeley. Não achei que eles seriam tão bons quanto eram.
Por fim, os cientistas chegaram ao ponto de desenvolver uma linguagem de programação interna para seus modelos. Hoje, o Medallion usa dezenas de estratégias & # x201C; que correm juntos como um sistema. O código que alimenta o fundo inclui vários milhões de linhas, de acordo com pessoas familiarizadas com a empresa. Várias equipes são responsáveis por áreas específicas de pesquisa, mas na prática todo mundo pode trabalhar em tudo. Há uma reunião toda terça-feira para divulgar ideias.
No início dos anos 90, grandes retornos anuais tornaram-se a norma na Renascença: 39,4%, 34%, 39,1%. Os investidores em potencial clamavam para entrar no Medallion, mas a empresa não lhes dava muita atenção ou convencia os clientes para esse assunto. Bonnefoy lembra-se de discar um número de telefone de Manhattan para ouvir uma gravação dos retornos mensais; O Departamento Jurídico da Renascença funcionou como representantes de serviço ao cliente que não ajudam. (Até hoje, o site da empresa, rentec, parece ter saído da era da Netscape.) Em 1993, a Renaissance parou de aceitar novos recursos de pessoas de fora. As taxas também aumentaram de 5% dos ativos e 20% dos lucros para 5% e 44%. & # x201C; Eles aumentaram suas taxas para níveis exorbitantes e ainda estavam de cabeça para cima de todos os outros, & # x201D; diz Bonnefoy, que, juntamente com todos os outros outsider, foi finalmente iniciado a partir de Medallion em 2005.
Incentivado pelo sucesso da Medallion, Simons em meados dos anos 90 estava procurando mais pesquisadores. A r & # xE9; soma & # xE9; com a experiência de Wall Street ou até mesmo um fundo de finanças foi um passe firme. Contratamos pessoas que fizeram uma boa ciência, & # x201D; Simons disse uma vez. A próxima onda de talentos, grande parte da qual continua sendo o núcleo da empresa, veio de uma equipe de matemáticos do Centro de Pesquisas Thomas J. Watson da IBM em Yorktown Heights, NY, que estavam lutando com o reconhecimento de fala e com a máquina. tradução.
Nos primeiros dias de lidar com esses problemas, cientistas da computação se juntaram a linguistas e tentaram codificar a gramática. Na IBM, um grupo incluindo Mercer e Brown argumentou que os problemas seriam melhor resolvidos usando estatísticas e probabilidades. (Seu chefe, Frederick Jelinek, gostava de dizer: "Sempre que lanço um lingüista, o sistema melhora".) Segundo cientistas que trabalharam no centro de pesquisa, a equipe alimentou muitos dados em sua computadores. Documentos do Parlamento canadense, por exemplo, estavam disponíveis em inglês e francês, o que nenhum dos cientistas falou. (Mercer uma vez desapareceu por vários meses para digitar conjugações verbais francesas em um computador, de acordo com uma fonte.) Os dados permitiram que eles escrevessem um algoritmo que encontrou a correspondência mais provável para a frase Le chien est battu par Jean era & # x201C; John bate o cachorro. & # X201D; Uma abordagem semelhante aplicada ao reconhecimento de fala: Dado o sinal auditivo x, o falante provavelmente disse a palavra y.
O reconhecimento de fala e a tradução são a interseção entre matemática e ciência da computação, & # x201D; diz Ernie Chan, que trabalhou no centro de pesquisa em meados da década de 1990 e agora administra a QTS Capital Management. Os cientistas não estavam apenas trabalhando em problemas acadêmicos; Eles também estavam desenvolvendo teorias e escrevendo software para implementar as soluções, diz ele. O trabalho do grupo acabou abrindo caminho para o Google Translate e para o Siri da Apple.
Mercer e Brown foram para a administração da IBM em 1993 com uma proposta ousada, diz uma pessoa que conhece os dois: deixe-os construir modelos para administrar uma parte do então fundo de pensão de US $ 28 bilhões da empresa colossal. A IBM recuou, questionando o que linguistas computacionais saberiam sobre a supervisão de investimentos. Mas o fascínio da dupla com os mercados financeiros estava apenas começando.
Naquele mesmo ano, Nick Patterson, um ex-separador de códigos para agências de inteligência britânicas e norte-americanas, juntou-se à Renaissance e abordou os conhecidos Brown e Mercer. A IBM estava com sérios problemas e a moral era ruim, então era uma oportunidade de recrutamento, & # x201D; diz Patterson, que trabalhou na Renaissance até 2001 e agora é um biólogo computacional sênior pesquisando genética no Instituto Broad do MIT e Harvard. Os dois decidiram se juntar, atraídos pelo aumento de 50%. Eles se alojaram em um apartamento no sótão em Setauket e frequentemente jantavam juntos. Quando a conta chegasse, eles pegariam uma calculadora especial que poderia gerar números aleatórios. Quem produziu o maior número pegou a guia.
O renascimento foi iniciado por um casal de matemáticos, & # x201D; Brown disse em uma conferência de 2013 para lingüistas computacionais. Não tinham ideia de como programar. Eles são pessoas que aprenderam a programar lendo manuais de computador, e isso não é uma maneira particularmente boa de aprender. & # X201D; Ele e Mercer tinham aprendido como construir grandes sistemas com muitas pessoas trabalhando neles simultaneamente, o que era um conjunto de habilidades que eles usavam para a vantagem da Renaissance. Não que seu novo campo estivesse sem desafios. & # x201C; é todo o ruído nas finanças, & # x201D; ele disse.
Mais veteranos da IBM se juntaram a eles em Long Island, incluindo Stephen e Vincent Della Pietra, os gêmeos teóricos das cordas; Lalit Bahl, que criara algoritmos para reconhecer a fala humana; Mukund Padmanabhan, cuja especialidade era o processamento de sinal digital; David Magerman, um programador; e Glen Whitney, que escreveu software como estagiário de verão. & # x201C; A vantagem da IBM era que o todo é maior que a soma de suas partes, & # x201D; diz Chan. & # x201C; Todos trabalharam juntos. & # x201D;
A atmosfera no Renaissance era diferente do que eles deixaram para trás. "Aprendemos rapidamente que o mundo financeiro é diferente da IBM", disse Brown na conferência. & # x201C; é implacável. Ou seus modelos funcionam melhor que os outros, e você ganha dinheiro, ou eles não o fazem, e você vai à falência. Esse tipo de pressão realmente foca a atenção de um. & # X201D;
A Renaissance também passou a pesadamente coletar, classificar e limpar dados, além de torná-los acessíveis a seus pesquisadores. & # x201C; Se você tem uma ideia, quer testá-la rapidamente. E se você tiver que colocar os dados em forma, isso atrasa o processo tremendamente, & # x201D; diz Patterson.
Desafios cerebrais não eram o único incentivo para os cientistas famintos por dados da Renascença. Eles também gostavam de algo mais intangível: um senso de família.
James Simons, da Renaissance Technologies Corp, presidente e presidente.
Simons era a figura paterna benevolente. Nenhum outro executivo sênior da Renascença possuía suas habilidades pessoais, aqueles que o conheciam e a empresa diziam, e ele inspirou os super-médios a se unirem. & # x201C; é uma atmosfera aberta, & # x201D; Simons disse em um discurso no MIT em 2010. Temos certeza que todos sabem o que todo mundo está fazendo, quanto mais cedo melhor. Isso é o que estimula as pessoas. & # X201D;
Quando a equipe da IBM chegou à Renaissance, a Medallion já estava produzindo retornos anuais, após as taxas, de pelo menos 30%, quase exclusivamente da negociação de futuros. Nos primeiros dias, as anomalias eram fáceis de detectar e explorar. Um cientista da Renascença observou que Standard & amp; As opções ruins e os horários de fechamento dos contratos futuros foram de 15 minutos de intervalo, um detalhe que ele transformou em um mecanismo de lucro por um tempo, disse um ex-investidor. O sistema estava cheio de tais aberrações, diz ele, e os cientistas pesquisaram cada um deles até a morte. Adicioná-los todos produziu dinheiro sério & # x2014; milhões em primeiro lugar, e em pouco tempo, bilhões.
Mas, à medida que a sofisticação financeira crescia e mais quantos se empenhavam em decodificar os mercados, as ineficiências começaram a desaparecer. Quando Mercer e Brown se juntaram, eles foram designados para diferentes áreas de pesquisa, mas logo ficou claro que eram melhores juntos do que separados. Eles se alimentavam um do outro: Brown era o otimista e Mercer, o cético. & # x201C; Peter é muito criativo com muitas ideias, e Bob diz: "Acho que precisamos pensar muito sobre isso, & # x2019; & # x2009; & # x201D; diz Patterson. Eles assumiram o comando do grupo de ações, que as pessoas dizem estar perdendo dinheiro. Levaram quatro anos para que o sistema funcionasse, & # x201D; diz Patterson. & # x201C; Jim foi muito paciente. & # x201D; O investimento foi compensado. Hoje, o grupo de ações responde pela maioria dos lucros da Medallion, principalmente usando derivativos e alavancando de quatro a cinco vezes o seu capital, de acordo com documentos arquivados no Departamento de Trabalho dos EUA.
& # x201C; Você precisa criar um sistema que esteja em camadas e em camadas, & # x201D; Simons disse em uma entrevista de 2000 com a Institutional Investor, explicando algumas das filosofias por trás da empresa e do modelo Medallion. & # x201C; E a cada nova idéia, você tem que determinar: isso é realmente novo ou está de alguma forma embutido no que já fizemos? & # x201D; Uma vez que isso seja determinado, a equipe descobrirá quanta ponderação deve ser dada. Os sinais podem acabar esfriando ao longo do tempo, mas geralmente serão mantidos por aí, porque às vezes podem ressurgir ou ter conseqüências não intencionais se forem removidos. Uma fonte diz que as posições são mantidas em qualquer lugar, de segundos a estações.
Na conferência de 2013, Brown fez referência a um exemplo que já compartilhou com investidores externos da Medallion: ao estudar dados de cobertura de nuvens, eles encontraram uma correlação entre dias ensolarados e mercados em ascensão de Nova York a Tóquio. "Quando está nublado em Paris, o mercado francês tem menos probabilidade de subir do que quando está ensolarado em Paris", disse. ele disse. Não era um grande moneymaker, porque era verdade apenas pouco mais de 50 por cento do tempo. Brown continuou: "O ponto é que, se houvesse sinais que fizessem muito sentido e que fossem muito fortes, eles teriam sido trocados há muito tempo." O que fazemos é procurar muitos e muitos, e nós temos, eu não sei, como 90 Ph. Ds em matemática e física, que apenas ficam sentados procurando esses sinais o dia todo. Nós temos 10.000 processadores lá que estão constantemente procurando por sinais. & # X201D;
Além dos especialistas em idiomas, os astrofísicos tiveram historicamente um impacto desproporcional no sucesso do sistema, de acordo com pessoas familiarizadas com a empresa. Esses cientistas são excelentes em triagem, barulhentos e barulhentos. dados. Os teóricos das cordas também tiveram um papel importante, e os irmãos Della Pietra, que se reuniram com seus ex-chefes da IBM para trabalhar em ações, foram os primeiros de muitos com esse background. Os gêmeos idênticos, agora com 56 anos, nunca se afastaram um do outro: eles fizeram um programa científico de honras na Universidade de Columbia como estudantes do ensino médio; cursou Princeton como alunos de graduação, estudando física; e recebeu doutorados de Harvard em 1986.
& # x201C; Eles sempre sentaram um ao lado do outro, & # x201D; diz Steven Strogatz, um professor de matemática da Cornell University, que se lembra deles como calouros de Princeton em uma aula de álgebra abstrata de nível de primeiro ano. Sua conversa envolveu muita discussão. Foi uma discussão matemática apaixonada, e eles estavam sempre corrigindo o professor ou explicando alguma coisa um para o outro. Chan, que trabalhou com eles na IBM, lembra-os gritando uns com os outros, mas nunca com ninguém, a quem eles eram gentis e humildes. Sua gêmea acrescentou outra dimensão também. & # x201C; Eles são quase telepáticos, & # x201D; ele diz.
Na Renaissance, as Della Pietras dividiram escritórios adjacentes separados por uma janela interna para facilitar a discussão. São pessoas criativas e muito competitivas entre si, & # x201D; diz Patterson, a quem eles relataram por um tempo.
A equipe da IBM se concentrou em melhorar o desempenho e a eficiência do sistema. Como os modelos da Renaissance eram orientados a curto prazo, eles gastavam tempo analisando os custos de execução e pesquisando como seus negócios movimentavam os mercados - um problema particularmente difícil de resolver, de acordo com outros números. Eles também asseguraram que os negócios e os lucros correspondessem ao que o sistema pretendia, já que um preço ruim ou outra falha poderia desfazer toda a operação.
Fontes de retorno: Departamento do Trabalho, Mais Dinheiro que Deus, por Sebastian Mallaby, Investindo na Era Moderna por Rachel e William Ziemba, documentos internos da empresa, relatórios da Bloomberg.
Quanto dinheiro um funcionário tem em Medallion depende de sua contribuição geral para a empresa, e colaboração é a chave para obter uma parte maior do bolo. Os funcionários recebem uma alocação de ações que podem comprar. Além disso, um quarto do salário de um é diferido e investido no Medallion, onde permanece por quatro anos. Os funcionários também devem pagar taxas tanto quanto & # x201C; 5 e 44. & # X201D;
Simons determinou, quase desde o início, que o tamanho total do fundo pode afetar o desempenho: muito dinheiro destrói os retornos. A Renaissance atualmente cobre os ativos da Medallion entre US $ 9 bilhões e US $ 10 bilhões, cerca do dobro do que era há uma década. Os lucros são distribuídos a cada seis meses.
Graças à Medallion, a Simons, que ainda detém até 50% da empresa, tem um patrimônio líquido de US $ 15,5 bilhões, segundo estimativas do Bloomberg Billionaires Index. Laufer, que detém a segunda maior participação (possivelmente até 25%), Brown e Mercer, estão entre outros funcionários que valem centenas de milhões de dólares.
De certa forma, o dinheiro, não muito diferente da sensação familiar da empresa, até une o lugar. Com exceção dos cientistas que partem para o meio acadêmico ou para buscar a filantropia, as pessoas não saem do Renascimento. Por que eles? Os problemas são complexos, os colegas de primeira linha e os contracheques enormes.
Quando todos ficaram ricos em Medallion, os estilos de vida mudaram. Trens para Manhattan deram lugar a viagens de helicóptero. Os cientistas trocaram Hondas por Porsches. Hobbies extravagantes tornou-se normal. O primo de Simons, Robert Lourie, que lidera a pesquisa de futuros, construiu uma arena equestre para sua filha, com arcos tão grandes que uma ponte para a cidade de Nova York teve que ser fechada à noite para facilitar sua jornada. Os iates também se tornaram uma coisa. Mercer encomendou uma sucessão deles, cada um chamado Sea Owl. Por sua parte, Arquimedes de 222 pés de Simons tem uma lareira a lenha. Ambos os navios têm um sistema de propulsão tão novo que não necessitam de uma âncora. Sempre animada, Simons planejou viagens de empresas para as Bermudas, República Dominicana, Flórida, Vermont e incentivou os funcionários a trazerem suas famílias. A história da empresa é que em uma das viagens de esqui da empresa, Simons, um fumante de longa data, comprou uma apólice de seguro para um restaurante para que ele não precisasse abrir mão de seus amados méritos.
O dinheiro também ameaçou destruir o ambiente familiar. Em 2001, a Renaissance contratou um cientista russo que, como muitos de seus pares, veio para o oeste após o colapso da União Soviética: Alexander Belopolsky. Patterson foi contra trazê-lo a bordo, ele diz, porque ele tinha trabalhado recentemente em Wall Street, onde ele tinha trabalho hopped. Seus medos se mostraram prescientes. Em 2003, ele e outro russo, Pavel Volfbeyn, anunciaram que estavam partindo para o fundo de hedge Millennium Partners, onde negociaram bônus saudáveis e o direito de manter uma grande parte de seus próprios lucros. Renaissance processou-os e Millenium, preocupado que os pesquisadores levassem os segredos da empresa com eles. Todas as partes mais tarde resolveram fora do tribunal.
Mais ou menos nessa época, outro dos pesquisadores russos da Renascença, Alexey Kononenko, que recebeu seu Ph. D. da Penn State em 1997 e também fez um breve período em Wall Street, foi promovido dentro do grupo de ações. Os funcionários seniores acabaram discutindo o avanço do Kononenko durante um de seus jantares regulares na casa dos Simons. One person familiar with the situation says the scientists were just questioning why he had moved ahead of colleagues who had been there much longer, much the way an academic might complain about a younger colleague getting tenure. Other people with knowledge of the firm say Kononenko’s promotion was a significant event in Renaissance’s history and that the Russian had actually executed a power play.
Whatever the reasons for Kononenko’s advancement, the outcome has safeguarded the well from which Renaissance’s wealth flows: Medallion has averaged more than a 40 percent return, after fees, since the dinner.
When rivals and former investors are asked how Renaissance can continue to make such mind-blowing returns, the response is unanimous: They run faster than anyone else. Yet all that running hasn’t always kept them on their feet when everyone else stumbled.
In August 2007, rising mortgage defaults sent several of the largest quant hedge funds, including a $30 billion giant run by Goldman Sachs, into a tailspin. Managers at these firms were forced to cut positions, worsening the carnage. Insiders say the rout cost Medallion almost $1 billion—around one-fifth of the fund—in a matter of days. Renaissance executives, wary that continued chaos would wipe out their own fund, braced to turn down their own risk dial and begin selling positions. They were on the verge of capitulating when the market rebounded; over the remainder of the year, Medallion made up the losses and more, ending 2007 with an 85.9 percent gain. The Renaissance executives had learned an important lesson: Don’t mess with the models.
Another lesson may one day prove even more important: Beware of the damage others can cause. In a letter that same month to investors in his public institutional equities fund, Simons wrote: “While we believe we have an excellent set of predictive signals, some of these are undoubtedly shared by a number of long/short hedge funds.”
No system lasts forever, say quants. They ask how long Medallion’s magic can continue. But seven years after Simons’s retirement, the fund’s money-printing ways persist. Even in the first half of 2016, while many hedge funds struggled, it made more than 20 percent. Wealth and influence at Renaissance have grown apace.
Yet as successful as Renaissance has been under Brown and Mercer—who are 61 and 70, respectively—industry insiders wonder how the firm will handle its next succession. They also reserve their reverence. Take, for instance, the anecdote from an invite-only conference earlier this year. An audience member asked a panel of quant managers, “Who would be your dream hire?” After a bit of nervous laughter, one of them gave his honest answer: Jim Simons.
Katherine Burton covers hedge funds for Bloomberg in New York. With Pamela Roux and Zachary R. Mider.
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Hedge Fund - Tecnologias Renaissance.
Jim Simons Bio, retornos, AUM, patrimônio líquido.
O Medallion Fund de Jim Simons é o melhor fundo de hedge que o Insider Monkey encontrou. Os retornos do fundo são tão espetaculares que Jim Simons se tornou uma das pessoas mais ricas do planeta. O Medallion Fund emprega negociação de alta frequência e explora ineficiências no mercado de ações. Uma estratégia usada aproveita as ineficiências na execução de grandes transações. Um de seus algoritmos determina se uma ordem muito grande é executada e se a frente é executada. Como resultado, o Medallion experimenta altos custos de transação e altos gastos. É por isso que eles cobram uma taxa fixa de 5%. Além disso, cobram taxa de performance. Essa taxa foi de 20%, mas depois de 2000 aumentou inicialmente para 36% e depois para 44%.
O Medallion Fund de Jim Simons é o melhor fundo de hedge que o Insider Monkey encontrou. Os retornos do fundo são tão espetaculares que Jim Simons se tornou uma das pessoas mais ricas do planeta. O Medallion Fund emprega negociação de alta frequência e explora ineficiências no mercado de ações. Uma estratégia usada aproveita as ineficiências na execução de grandes transações. Um de seus algoritmos determina se uma ordem muito grande é executada e se a frente é executada. Como resultado, o Medallion experimenta altos custos de transação e altos gastos. É por isso que eles cobram uma taxa fixa de 5%. Além disso, cobram taxa de performance. Essa taxa foi de 20%, mas depois de 2000 aumentou inicialmente para 36% e depois para 44%.
Atualmente, os investidores do fundo são funcionários atuais e passados e suas famílias. Assim, a taxa de desempenho de 44% do fundo é um pouco irrelevante. Jim Simons possui entre 25% e 50% da Renaissance Technologies (RenTec) e também é o maior investidor no Medallion Fund. Então, quando o Medallion reporta um retorno de 50% em um determinado ano, o retorno é realmente próximo de 100% para a maioria dos investidores do fundo.
Legendary Hedge Fund Wants to Use Atomic Clocks to Beat High-Speed Traders.
Can This App Really Thwart High-Speed Traders?
Patent application no. 14/451,356 has one goal: to outrun the speed demons of Wall Street.
The 16-page document was quietly published by the U. S. Patent and Trademark Office in February. Replete with schematic drawings, the filing describes a novel way for “executing synchronized trades in multiple exchanges.” The invention consists of not only sophisticated algorithms and a host of computer servers, but atomic clocks -- precisely calibrated to vibrations of irradiated cesium atoms -- to sync orders to within a few billionths of a second.
And if it works as advertised, one of the most illustrious names in the hedge-fund business could gain exclusive U. S. rights to a weapon capable of thwarting even the most predatory of high-speed traders.
The application belongs to Renaissance Technologies, the ultra-secretive and highly profitable $32 billion firm founded by mathematician and former code breaker Jim Simons. And the lengths it’s been willing to go to build and patent its own computer-driven technology -- at a potential cost of tens of millions of dollars -- underscores just how big a threat high-frequency traders have become to the industry’s largest and savviest players.
Those HFT firms, vilified in Michael Lewis’s best-seller “Flash Boys,” have in recent years come to dominate U. S. stock trading by using supercomputers to pick off profits across dozens of electronic markets in less than a blink of an eye. Along the way, the shops have also drawn criticism from those who say they’ve gamed the system at the expense of everyone else.
“Hedge funds, especially the ones with greater turnover, are focusing much more on doing their own routing,” said Larry Tabb, the founder of the Tabb Group, a research firm that specializes in capital markets. More and more, they have started to “employ high-frequency trading technologies.”
Jonathan Gasthalter, a spokesman for Renaissance, declined to comment.
There’s plenty at stake. At Renaissance’s campus in East Setauket, New York, PhDs in fields from astrophysics to number theory labor over algorithms that analyze reams of data to predict changes in prices of stocks, currencies and futures. Those calculations, which the firm uses to make hundreds of bets in what’s known as statistical arbitrage, have helped its flagship Medallion Fund generate average annual returns of 71.8 percent, before fees, from 1994 through mid-2014.
That’s more than seven times the average annual gain for the S&P 500.
More Fragmented.
Most money managers route their orders to brokers, who in turn send them onto various exchanges or dark pools, depending on which has the best price.
But as the U. S. stock market has become more fragmented, critics say high-speed firms have exploited the minuscule differences in time for trades to reach various exchanges to step in front of large investor orders. Even presidential hopefuls have stepped into the debate, with Hillary Clinton proposing a tax on one controversial HFT trading strategy.
Last year, trading by HFT firms accounted for about half the volume in U. S. stocks, according to the Tabb Group.
For their part, high-speed firms say they lower transaction costs by taking the other side of hundreds, if not thousands, of trades each day on various exchanges. Firms like Citadel Securities, a unit of billionaire hedge-fund manager Ken Griffin’s Citadel LLC, also serve as registered market makers.
Atomic Clocks.
Whatever the case, Renaissance is taking matters into its own hands.
Its invention, developed by the firm’s co-chief executive officers, Robert Mercer and Peter Brown, first sends an order to a central server, which breaks it up into multiple smaller orders. Those are then routed to venues that offer the best prices and most liquidity, much the same as brokers do now.
But before that happens, the smaller orders are sent to servers located as close to the exchanges as possible, along with instructions on the precise times they should be executed. The co-located servers sync their transactions so HFT firms won’t have enough time to identify an order on one exchange and then race to another to trade against it.
A crucial part of the system is the optical, atomic or GPS clocks that will be used synchronize those orders. Renaissance says in its application that GPS clocks are accurate to within nanoseconds and any time differences between them are “too small to be perceived” by HFT firms.
Patent Risk.
With a patent, Renaissance can block competing firms from copying its approach for as long as 20 years, which would help the firm maintain its edge. It could also license the system to others to defray the costs required to build and maintain such infrastructure.
In addition, Renaissance has laid the legal groundwork to obtain global patent protection for its system, documents filed with the U. S. Patent office show. But seeking a patent isn’t without risk, especially for a firm that’s long kept its lucrative trading strategies under wraps.
By filing a patent, “you basically move from guarding your proprietary strategy as a trade secret to revealing the precise mechanics of what you are doing,” said Paul Aston, founder of Tixall Global Advisors, which helps institutions with their foreign-exchange transactions. “The worst-case scenario would be to find out that much of your invention already exists.”
Renaissance isn’t the first firm to seek a patent for its anti-HFT technology.
In 2013, the Royal Bank of Canada obtained one for a order-routing system that Brad Katsuyama, the hero of “Flash Boys,” and his team created for the firm. After starting IEX Group Inc., Katsuyama went on to develop the now-famous “magic shoebox,” which uses 38 miles of fiber-optic cable coiled in a small box to slow orders by 350 microseconds. IEX, which uses the system as its centerpiece, will become a full-fledged exchange in August.
According to Renaissance, these existing techniques fall short. In its patent filing, the firm cites unpredictable changes in “latency,” stemming from issues such as network traffic, data routing and outages, that could leave investors exposed to predatory HFT.
Renaissance says its own invention provides “a much simpler and more cost-efficient way to achieve accurate and repeatable synchronized trades compared to the prior art.”
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Wall Street Profiles: Jim Simons, Renaissance Technologies.
This is the first of what hopefully will be a recurring series of profiles of Wall Street traders, examining their lives, trading careers, and keys to their success. Their stories illustrate what it takes to succeed on Wall Street, and that us physicians stand little chance when competing against these traders.
We will start our series with Jim Simons of Renaissance Technologies. He is a former mathematics professor who started the Medallion Fund, which has had some of the most impressive returns in the history of financial markets. He is the pioneer of quantitative, or “quant” trading, a model where hedge funds hire basic science PhDs to develop winning trading algorithms.
Jim Simons was born in 1938, and grew up in suburban Boston. He went to MIT for undergrad, and got his PhD in mathematics from Berkeley when he was just 23 years old. Following his PhD, he took various positions, including working in cryptography at the Institute for Defense Analyses, before becoming professor and eventually chairman of the mathematics department at Stony Brook University. He was an accomplished mathematician, most famous for the Chern-Simons form , which earned him the Oswald Veblen Prize in Geometry in 1976. He left Stony Brook in 1977, and formed his hedge fund firm, Renaissance Technologies, in 1982. With the success of his hedge fund, he is now worth over $16.5 billion dollars.
With his significant wealth, he has been involved with numerous philanthropic efforts in conjunction with his Simons Foundation. He founded Math For America in 2004, a non-profit organization aimed to recruit bright young mathematicians and scientists to teach in high schools (similar to Teach for America ). In 2011, he made a $150 million donation to Stony Brook University.
Renaissance Technologies And The Medallion Fund.
Renaissance Technologies was formed in 1982, and the Medallion Fund was formed in 1988. In its 29 years of existence, it has had only one down year (1989). According to Bloomberg, if you had invested $1,000 with the fund at inception, it would now be worth a breathtaking $13.8 million dollars. This corresponds to a 38.9% annualized return over nearly three decades. What makes the returns all the more remarkable is that they are after fees. Since 1993, Medallion has charged fees of 5% of assets and 44% of profits. In comparison, most hedge funds charge fees of 2% of assets and 20% of profits. Of course, Vanguard Total Stock Market Index Fund has an expense ratio of only 0.05%.
So how can you invest in the Medallion fund? You can’t. The fund is only available to employees. And if you’re thinking about applying for a job, you better have some serious academic credentials. As a mathematician himself, Simons pioneered the “quant” approach to investing, hiring basic science PhDs and avoiding job applicants with economics or finance backgrounds. Presumably, he felt that a fresh perspective to the markets was necessary to beat it.
Keys To His Trading Success.
1. Hiring basic science PhD’s.
Jim Simons takes the approach of hiring academics with PhD’s in the basic sciences, such as mathematics or physics. He does not hire individuals with economics or finance MBAs or PhDs. He believes that people with science backgrounds, like himself, are the best people to discover novel profit-making investment opportunities in the global markets. This strategy of investing in individuals who have no formal finance background has been replicated by others in the industry. In college, I remember the mathematics and engineering buildings would be filled with recruiting posters by hedge funds with clever statements written in mathematical notation that only quantitative people could understand.
2. Identify profitable trading strategies.
Given the backgrounds of its employees, it is likely that Renaissance Technologies utilizes quantitative trading strategies to make its money. How they specifically make money is a closely guarded secret. According to the Bloomberg article profiling the hedge fund, the scientists identify inefficiencies in the market, and exploit them until they no longer are present. There’s been many , many , many discussions on Quora about Medallion’s trading strategies, but frankly, we just don’t know how exactly this hedge fund makes their money.
3. Don’t share those winning strategies with anyone.
Jim Simons is an intensely private person, rarely giving television or print interviews. Part of his success is being able to keep his employees from defecting and sharing their trade secrets with other hedge funds or investment banks. The fact that Renaissance has been successful for 30 years without anyone having any idea how they are making money is remarkable. If you have a winning trading strategy, you don’t share it with anyone. Sempre.
Conclusão.
Jim Simons is a clear success case of someone who has beaten the market. He has consistently demonstrated that markets are perhaps not as efficient as academics believe. Markets are inefficient, and they stay that way because he does not share his trading secrets. His trading formula is more closely guarded than the recipe for Coke. As a result, no one has come even close to replicating his success.
If anyone sells you a book showing you how to trade, don’t buy it. The trading strategy probably doesn’t work. If it did, why would they share it? Jim Simons could write a book about his trading secrets that would sell millions of copies overnight and be read by every trader on Wall Street, but why would he do that when he has made billions of dollars for himself over the past 30 years and will continue to do so in the years to come?
O que você acha? How does Renaissance Technologies make money? Could the average investor replicate their success? If you’re interested in learning more about Jim Simons or Renaissance Technologies, check out this Bloomberg article discussing the Medallion Fund and this New York Times profile of Jim Simons.
O fundo Renaissance Technologies Medallion é um dos fundos de hedge mais bem-sucedidos de todos os tempos! Ainda é muito secreto.
Você tem informações sobre a estratégia usada que ainda não foi mencionada no artigo da Wikipedia acima?
Existe realmente algo fundamental acontecendo (o Santo Graal dos investimentos) - ou será este o próximo Madoff?
10 respostas.
Há algumas informações sobre a Renaissance Technologies disponíveis em The Quants from Patterson.
Basicamente, e também é o que eu ouvi em geral, eles estão usando intensivamente negociação algorítmica, e pelo que eu entendi, estão usando a Teoria da Informação (eles trabalharam com Shannon se bem me lembro).
Eu diria que seria duro dizer que é o próximo Madoff dado o background que eles têm, eu posso facilmente ver eles sendo simplesmente melhores que o resto.
É apenas minha opinião, claro.
O Medallion Fund não leva investidores externos. Eles retornaram o dinheiro do investidor original anos atrás. Então, se é um esquema Ponzi, então eles descobriram como lucrar se roubando. Isso é bom trabalho, se você conseguir.
40% de retornos anualizados (após as taxas) por pelo menos 15 anos antes disso. & ndash; user1115 Apr 19 '11 às 16:51.
"Não há molho secreto!" - Dentro da caixa negra: A verdade simples sobre negociação quantitativa, por Rishi K. Narang.
Neste livro, que vale a pena ler para obter uma boa visão conceitual dos diferentes componentes de um sistema de negociação de quant, o autor conta que "um dos fundos de maior sucesso" contrata apenas os melhores pesquisadores acadêmicos e supera os concorrentes todos os anos. No entanto, ele alega (citando um ex-funcionário do fundo, se não me engano) que o que torna o fundo tão lucrativo é a melhoria constante e meticulosa de todos os aspectos do sistema. De aspectos tecnológicos, como plataformas de hardware e software, a partes extremamente bem pesquisadas do sistema, às quais os outros não podem se concentrar tradicionalmente. Naturalmente, eles têm um modelo alfa sólido, mas algoritmos de execução de ordens, fluxos de dados / processos de limpeza e modelos de custo de transação são considerados (pelo menos) igualmente importantes.
O ponto que está sendo feito pelo autor é, em outras palavras, que a estratégia em si, embora naturalmente muito avançada e de alto nível, é apenas uma parte de uma máquina muito bem lubrificada onde o foco extremo é colocado por cada componente, para moldar algo que é maior que as somas dos constituintes individuais.
Dentro de uma máquina de fazer dinheiro como nenhum outro.
The Fabled Finance do Medallion Fund da Renascença.
Sessenta milhas a leste de Wall Street, um espeto de terra em forma de cauda de uma baleia separa Long Island Sound e Conscience Bay. As mansões aqui, com suas longas entradas fechadas e vistas de milhões de dólares, fazem parte de uma aldeia chamada Old Field. Os moradores locais têm outro nome para essas rotas endinheiradas: a Riviera Renascentista.
Isso porque os residentes mais ricos da área, todos os cientistas, trabalham para o fundo de hedge quantitativo Renaissance Technologies, baseado na vizinha East Setauket. Eles são os criadores e superintendentes do Medallion Fund, talvez a maior máquina de fazer dinheiro do mundo. O Medallion é aberto apenas a cerca de 300 funcionários da Renaissance, dos quais cerca de 90 são Ph. Ds., bem como alguns poucos indivíduos com conexões profundas com a empresa.
O fundo fictício, conhecido por seu sigilo intenso, produziu cerca de US $ 55 bilhões em lucros nos últimos 28 anos, segundo dados compilados pela Bloomberg, tornando-os cerca de US $ 10 bilhões mais lucrativos do que os fundos dos bilionários Ray Dalio e George Soros. O que é mais, o fez em menos tempo e com menos recursos sob gerenciamento. O fundo quase nunca perde dinheiro. Sua maior redução em um período de cinco anos foi de meio por cento.
Renascimento é a versão comercial do Projeto Manhattan, & # x201D; diz Andrew Lo, professor de finanças da Sloan School of Management do MIT e presidente da AlphaSimplex, uma empresa de pesquisa quantitativa. Lo credita Jim Simons, o matemático de 78 anos que fundou a Renaissance em 1982, por reunir tantos cientistas. & # x201C; Eles são o auge do investimento quant. Ninguém está nem perto disso. & # X201D;
Poucas empresas são objeto de tanto fascínio, boato ou especulação. Todo mundo já ouviu falar do Renascimento; quase ninguém sabe o que se passa lá dentro. (A empresa também opera três fundos de hedge, abertos a investidores externos, que juntos supervisionam cerca de US $ 26 bilhões, embora seu desempenho seja menos espetacular do que o da Medallion.) Além de Simons, que se aposentou em 2009 para se concentrar em causas filantrópicas, pouco se sabe sobre esse pequeno grupo de cientistas cuja vasta riqueza é maior do que o produto interno bruto de muitos países e influencia cada vez mais a política dos EUA até agora. Os proprietários e executivos do Renaissance se recusaram a comentar esta história através do porta-voz da empresa, Jonathan Gasthalter. O que se segue é o produto de uma extensa pesquisa e mais de duas dúzias de entrevistas com pessoas que as conhecem, trabalharam com elas ou competiram contra elas.
Essa matéria aparece na edição de dezembro de 2016 / janeiro de 2017 da Bloomberg Markets.
O renascimento é único, mesmo entre os fundos de hedge, para a genialidade e excentricidade de seu povo. Peter Brown, que co-lidera a empresa, geralmente dorme em uma cama de Murphy em seu escritório. Seu colega, Robert Mercer, raramente fala; você tem mais chances de pegá-lo assobiando Yankee Doodle Dandy em reuniões do que ouvir sua voz. Batalhas gritando parecem ajudar um par de gêmeos idênticos, ambos Ph. D. teóricos de cordas, produzem alguns de seus melhores trabalhos. Os funcionários também não estão acima das guerras territoriais: uma tomada de poder pode ter levado um cientista russo a um papel maior no negócio altamente lucrativo de patrimônio em uma nova guarda contra a velha luta da guarda.
Para os de fora, o mistério dos mistérios é como a Medallion conseguiu gerar retornos anualizados de quase 80% ao ano, antes das taxas. & # x201C; Mesmo depois de todos esses anos eles conseguiram se defender de copycats, & # x201D; diz Philippe Bonnefoy, um ex-investidor da Medallion que mais tarde foi co-fundador da Eleuthera Capital, uma macro-empresa quantitativa sediada na Suíça. Os concorrentes identificaram algumas razões prováveis para o sucesso do fundo, no entanto. Os computadores da Renascença são alguns dos mais poderosos do mundo, por exemplo. Seus funcionários têm mais & # x2014; e melhores & # x2014; dados. Eles encontraram mais sinais para basear suas previsões e modelos melhores para alocar capital. Eles também prestam muita atenção ao custo dos negócios e a como a própria negociação movimenta os mercados.
Mas à medida que o poder de computação se torna cada vez mais barato e os concorrentes aprimoram suas habilidades, a Medallion continuará a cunhar dinheiro?
Quants parecem salvadores para os investidores decepcionados com a forma como meros mortais conseguiram seu dinheiro ultimamente. Em 2016, os clientes conectaram US $ 21 bilhões em quant quantum em fundos de hedge, ao mesmo tempo em que retiraram US $ 60 bilhões daqueles que fazem todo o resto. Uma loja notável, a Two Sigma, conseguiu apenas US $ 5 bilhões durante a crise financeira e viu os ativos saltar para US $ 37 bilhões. Até mesmo traders antiquados, como Paul Tudor Jones e Steve Cohen, estão se juntando à sua equipe de cientistas da computação na esperança de aumentar os retornos.
O sucesso da Renaissance, é claro, está nas pessoas que construíram, melhoraram e mantiveram os modelos da Medallion, muitos dos quais se conheceram na IBM na década de 1980, onde usaram a análise estatística para enfrentar desafios linguísticos assustadores. . Essa é a história deles.
Simons já é bem conhecido: gênio da matemática, professor do MIT e Harvard, ganhador do Prêmio Oswald Veblen em Geometria e co-criador da teoria de Chern-Simons. Ele também foi um separador de código para o Instituto de Análises de Defesa, onde trabalhou procurando mensagens em meio ao barulho.
O objetivo da quant trading é semelhante: construir modelos que encontrem sinais ocultos no ruído dos mercados. Muitas vezes eles são apenas sussurros, mas eles vão ajudar a prever como o preço de uma ação ou um bônus ou um barril de petróleo pode se mover. O problema é complexo. Os movimentos de preços dependem dos fundamentos e fluxos e do comportamento às vezes irracional das pessoas que estão fazendo as compras e vendas.
Embora Simons tenha perdido o emprego na IDA depois de denunciar a Guerra do Vietnã em uma carta ao New York Times, as conexões que ele fez através de seu trabalho em criptografia ajudaram a criar a Renaissance e, alguns anos depois, a Medallion. Durante a década seguinte, enquanto presidia o departamento de matemática da Stony Brook University, Simons se interessava pelo comércio de futuros de commodities. Em 1977 ele deixou a academia para tentar administrar dinheiro. & # xA0;
Inicialmente ele comprou e vendeu commodities, fazendo suas apostas baseadas em fundamentos como oferta e demanda. Ele achou a experiência mais dolorosa, então procurou sua rede de criptógrafos e matemáticos em busca de ajuda para os padrões: Elwyn Berlekamp e Leonard Baum, ex-colegas da IDA, e os professores Henry Laufer e James Ax, de Stony Brook. & # x201C; Talvez houvesse algumas maneiras de prever os preços estatisticamente, & # x201D; Simons disse em uma entrevista de 2015 com Numberphile. & # x201C; Gradualmente nós construímos modelos. & # x201D;
Em seu núcleo, tais modelos geralmente se enquadram em um dos dois campos, seguindo a tendência ou a reversão à média. O sistema do Renascimento tinha um pé em ambos. Seus resultados foram misturados no início: alta de 8,8% em 1988, primeiro ano, e queda de 4,1% em 1989. Mas em 1990, após focar exclusivamente em operações de curto prazo, o Medallion obteve um retorno de 56%, líquido de honorários. & # x201C; eu estava confiante de que os modelos funcionariam melhor, & # x201D; diz Berlekamp, que retornou à academia em 1991 e agora é professor emérito da Universidade da Califórnia em Berkeley. Não achei que eles seriam tão bons quanto eram.
Por fim, os cientistas chegaram ao ponto de desenvolver uma linguagem de programação interna para seus modelos. Hoje, o Medallion usa dezenas de estratégias & # x201C; que correm juntos como um sistema. O código que alimenta o fundo inclui vários milhões de linhas, de acordo com pessoas familiarizadas com a empresa. Várias equipes são responsáveis por áreas específicas de pesquisa, mas na prática todo mundo pode trabalhar em tudo. Há uma reunião toda terça-feira para divulgar ideias.
No início dos anos 90, grandes retornos anuais tornaram-se a norma na Renascença: 39,4%, 34%, 39,1%. Os investidores em potencial clamavam para entrar no Medallion, mas a empresa não lhes dava muita atenção ou convencia os clientes para esse assunto. Bonnefoy lembra-se de discar um número de telefone de Manhattan para ouvir uma gravação dos retornos mensais; O Departamento Jurídico da Renascença funcionou como representantes de serviço ao cliente que não ajudam. (Até hoje, o site da empresa, rentec, parece ter saído da era da Netscape.) Em 1993, a Renaissance parou de aceitar novos recursos de pessoas de fora. As taxas também aumentaram de 5% dos ativos e 20% dos lucros para 5% e 44%. & # x201C; Eles aumentaram suas taxas para níveis exorbitantes e ainda estavam de cabeça para cima de todos os outros, & # x201D; diz Bonnefoy, que, juntamente com todos os outros outsider, foi finalmente iniciado a partir de Medallion em 2005.
Incentivado pelo sucesso da Medallion, Simons em meados dos anos 90 estava procurando mais pesquisadores. A r & # xE9; soma & # xE9; com a experiência de Wall Street ou até mesmo um fundo de finanças foi um passe firme. Contratamos pessoas que fizeram uma boa ciência, & # x201D; Simons disse uma vez. A próxima onda de talentos, grande parte da qual continua sendo o núcleo da empresa, veio de uma equipe de matemáticos do Centro de Pesquisas Thomas J. Watson da IBM em Yorktown Heights, NY, que estavam lutando com o reconhecimento de fala e com a máquina. tradução.
Nos primeiros dias de lidar com esses problemas, cientistas da computação se juntaram a linguistas e tentaram codificar a gramática. Na IBM, um grupo incluindo Mercer e Brown argumentou que os problemas seriam melhor resolvidos usando estatísticas e probabilidades. (Seu chefe, Frederick Jelinek, gostava de dizer: "Sempre que lanço um lingüista, o sistema melhora".) Segundo cientistas que trabalharam no centro de pesquisa, a equipe alimentou muitos dados em sua computadores. Documentos do Parlamento canadense, por exemplo, estavam disponíveis em inglês e francês, o que nenhum dos cientistas falou. (Mercer uma vez desapareceu por vários meses para digitar conjugações verbais francesas em um computador, de acordo com uma fonte.) Os dados permitiram que eles escrevessem um algoritmo que encontrou a correspondência mais provável para a frase Le chien est battu par Jean era & # x201C; John bate o cachorro. & # X201D; Uma abordagem semelhante aplicada ao reconhecimento de fala: Dado o sinal auditivo x, o falante provavelmente disse a palavra y.
O reconhecimento de fala e a tradução são a interseção entre matemática e ciência da computação, & # x201D; diz Ernie Chan, que trabalhou no centro de pesquisa em meados da década de 1990 e agora administra a QTS Capital Management. Os cientistas não estavam apenas trabalhando em problemas acadêmicos; Eles também estavam desenvolvendo teorias e escrevendo software para implementar as soluções, diz ele. O trabalho do grupo acabou abrindo caminho para o Google Translate e para o Siri da Apple.
Mercer e Brown foram para a administração da IBM em 1993 com uma proposta ousada, diz uma pessoa que conhece os dois: deixe-os construir modelos para administrar uma parte do então fundo de pensão de US $ 28 bilhões da empresa colossal. A IBM recuou, questionando o que linguistas computacionais saberiam sobre a supervisão de investimentos. Mas o fascínio da dupla com os mercados financeiros estava apenas começando.
Naquele mesmo ano, Nick Patterson, um ex-separador de códigos para agências de inteligência britânicas e norte-americanas, juntou-se à Renaissance e abordou os conhecidos Brown e Mercer. A IBM estava com sérios problemas e a moral era ruim, então era uma oportunidade de recrutamento, & # x201D; diz Patterson, que trabalhou na Renaissance até 2001 e agora é um biólogo computacional sênior pesquisando genética no Instituto Broad do MIT e Harvard. Os dois decidiram se juntar, atraídos pelo aumento de 50%. Eles se alojaram em um apartamento no sótão em Setauket e frequentemente jantavam juntos. Quando a conta chegasse, eles pegariam uma calculadora especial que poderia gerar números aleatórios. Quem produziu o maior número pegou a guia.
O renascimento foi iniciado por um casal de matemáticos, & # x201D; Brown disse em uma conferência de 2013 para lingüistas computacionais. Não tinham ideia de como programar. Eles são pessoas que aprenderam a programar lendo manuais de computador, e isso não é uma maneira particularmente boa de aprender. & # X201D; Ele e Mercer tinham aprendido como construir grandes sistemas com muitas pessoas trabalhando neles simultaneamente, o que era um conjunto de habilidades que eles usavam para a vantagem da Renaissance. Não que seu novo campo estivesse sem desafios. & # x201C; é todo o ruído nas finanças, & # x201D; ele disse.
Mais veteranos da IBM se juntaram a eles em Long Island, incluindo Stephen e Vincent Della Pietra, os gêmeos teóricos das cordas; Lalit Bahl, que criara algoritmos para reconhecer a fala humana; Mukund Padmanabhan, cuja especialidade era o processamento de sinal digital; David Magerman, um programador; e Glen Whitney, que escreveu software como estagiário de verão. & # x201C; A vantagem da IBM era que o todo é maior que a soma de suas partes, & # x201D; diz Chan. & # x201C; Todos trabalharam juntos. & # x201D;
A atmosfera no Renaissance era diferente do que eles deixaram para trás. "Aprendemos rapidamente que o mundo financeiro é diferente da IBM", disse Brown na conferência. & # x201C; é implacável. Ou seus modelos funcionam melhor que os outros, e você ganha dinheiro, ou eles não o fazem, e você vai à falência. Esse tipo de pressão realmente foca a atenção de um. & # X201D;
A Renaissance também passou a pesadamente coletar, classificar e limpar dados, além de torná-los acessíveis a seus pesquisadores. & # x201C; Se você tem uma ideia, quer testá-la rapidamente. E se você tiver que colocar os dados em forma, isso atrasa o processo tremendamente, & # x201D; diz Patterson.
Desafios cerebrais não eram o único incentivo para os cientistas famintos por dados da Renascença. Eles também gostavam de algo mais intangível: um senso de família.
James Simons, da Renaissance Technologies Corp, presidente e presidente.
Simons era a figura paterna benevolente. Nenhum outro executivo sênior da Renascença possuía suas habilidades pessoais, aqueles que o conheciam e a empresa diziam, e ele inspirou os super-médios a se unirem. & # x201C; é uma atmosfera aberta, & # x201D; Simons disse em um discurso no MIT em 2010. Temos certeza que todos sabem o que todo mundo está fazendo, quanto mais cedo melhor. Isso é o que estimula as pessoas. & # X201D;
Quando a equipe da IBM chegou à Renaissance, a Medallion já estava produzindo retornos anuais, após as taxas, de pelo menos 30%, quase exclusivamente da negociação de futuros. Nos primeiros dias, as anomalias eram fáceis de detectar e explorar. Um cientista da Renascença observou que Standard & amp; As opções ruins e os horários de fechamento dos contratos futuros foram de 15 minutos de intervalo, um detalhe que ele transformou em um mecanismo de lucro por um tempo, disse um ex-investidor. O sistema estava cheio de tais aberrações, diz ele, e os cientistas pesquisaram cada um deles até a morte. Adicioná-los todos produziu dinheiro sério & # x2014; milhões em primeiro lugar, e em pouco tempo, bilhões.
Mas, à medida que a sofisticação financeira crescia e mais quantos se empenhavam em decodificar os mercados, as ineficiências começaram a desaparecer. Quando Mercer e Brown se juntaram, eles foram designados para diferentes áreas de pesquisa, mas logo ficou claro que eram melhores juntos do que separados. Eles se alimentavam um do outro: Brown era o otimista e Mercer, o cético. & # x201C; Peter é muito criativo com muitas ideias, e Bob diz: "Acho que precisamos pensar muito sobre isso, & # x2019; & # x2009; & # x201D; diz Patterson. Eles assumiram o comando do grupo de ações, que as pessoas dizem estar perdendo dinheiro. Levaram quatro anos para que o sistema funcionasse, & # x201D; diz Patterson. & # x201C; Jim foi muito paciente. & # x201D; O investimento foi compensado. Hoje, o grupo de ações responde pela maioria dos lucros da Medallion, principalmente usando derivativos e alavancando de quatro a cinco vezes o seu capital, de acordo com documentos arquivados no Departamento de Trabalho dos EUA.
& # x201C; Você precisa criar um sistema que esteja em camadas e em camadas, & # x201D; Simons disse em uma entrevista de 2000 com a Institutional Investor, explicando algumas das filosofias por trás da empresa e do modelo Medallion. & # x201C; E a cada nova idéia, você tem que determinar: isso é realmente novo ou está de alguma forma embutido no que já fizemos? & # x201D; Uma vez que isso seja determinado, a equipe descobrirá quanta ponderação deve ser dada. Os sinais podem acabar esfriando ao longo do tempo, mas geralmente serão mantidos por aí, porque às vezes podem ressurgir ou ter conseqüências não intencionais se forem removidos. Uma fonte diz que as posições são mantidas em qualquer lugar, de segundos a estações.
Na conferência de 2013, Brown fez referência a um exemplo que já compartilhou com investidores externos da Medallion: ao estudar dados de cobertura de nuvens, eles encontraram uma correlação entre dias ensolarados e mercados em ascensão de Nova York a Tóquio. "Quando está nublado em Paris, o mercado francês tem menos probabilidade de subir do que quando está ensolarado em Paris", disse. ele disse. Não era um grande moneymaker, porque era verdade apenas pouco mais de 50 por cento do tempo. Brown continuou: "O ponto é que, se houvesse sinais que fizessem muito sentido e que fossem muito fortes, eles teriam sido trocados há muito tempo." O que fazemos é procurar muitos e muitos, e nós temos, eu não sei, como 90 Ph. Ds em matemática e física, que apenas ficam sentados procurando esses sinais o dia todo. Nós temos 10.000 processadores lá que estão constantemente procurando por sinais. & # X201D;
Além dos especialistas em idiomas, os astrofísicos tiveram historicamente um impacto desproporcional no sucesso do sistema, de acordo com pessoas familiarizadas com a empresa. Esses cientistas são excelentes em triagem, barulhentos e barulhentos. dados. Os teóricos das cordas também tiveram um papel importante, e os irmãos Della Pietra, que se reuniram com seus ex-chefes da IBM para trabalhar em ações, foram os primeiros de muitos com esse background. Os gêmeos idênticos, agora com 56 anos, nunca se afastaram um do outro: eles fizeram um programa científico de honras na Universidade de Columbia como estudantes do ensino médio; cursou Princeton como alunos de graduação, estudando física; e recebeu doutorados de Harvard em 1986.
& # x201C; Eles sempre sentaram um ao lado do outro, & # x201D; diz Steven Strogatz, um professor de matemática da Cornell University, que se lembra deles como calouros de Princeton em uma aula de álgebra abstrata de nível de primeiro ano. Sua conversa envolveu muita discussão. Foi uma discussão matemática apaixonada, e eles estavam sempre corrigindo o professor ou explicando alguma coisa um para o outro. Chan, que trabalhou com eles na IBM, lembra-os gritando uns com os outros, mas nunca com ninguém, a quem eles eram gentis e humildes. Sua gêmea acrescentou outra dimensão também. & # x201C; Eles são quase telepáticos, & # x201D; ele diz.
Na Renaissance, as Della Pietras dividiram escritórios adjacentes separados por uma janela interna para facilitar a discussão. São pessoas criativas e muito competitivas entre si, & # x201D; diz Patterson, a quem eles relataram por um tempo.
A equipe da IBM se concentrou em melhorar o desempenho e a eficiência do sistema. Como os modelos da Renaissance eram orientados a curto prazo, eles gastavam tempo analisando os custos de execução e pesquisando como seus negócios movimentavam os mercados - um problema particularmente difícil de resolver, de acordo com outros números. Eles também asseguraram que os negócios e os lucros correspondessem ao que o sistema pretendia, já que um preço ruim ou outra falha poderia desfazer toda a operação.
Fontes de retorno: Departamento do Trabalho, Mais Dinheiro que Deus, por Sebastian Mallaby, Investindo na Era Moderna por Rachel e William Ziemba, documentos internos da empresa, relatórios da Bloomberg.
Quanto dinheiro um funcionário tem em Medallion depende de sua contribuição geral para a empresa, e colaboração é a chave para obter uma parte maior do bolo. Os funcionários recebem uma alocação de ações que podem comprar. Além disso, um quarto do salário de um é diferido e investido no Medallion, onde permanece por quatro anos. Os funcionários também devem pagar taxas tanto quanto & # x201C; 5 e 44. & # X201D;
Simons determinou, quase desde o início, que o tamanho total do fundo pode afetar o desempenho: muito dinheiro destrói os retornos. A Renaissance atualmente cobre os ativos da Medallion entre US $ 9 bilhões e US $ 10 bilhões, cerca do dobro do que era há uma década. Os lucros são distribuídos a cada seis meses.
Graças à Medallion, a Simons, que ainda detém até 50% da empresa, tem um patrimônio líquido de US $ 15,5 bilhões, segundo estimativas do Bloomberg Billionaires Index. Laufer, que detém a segunda maior participação (possivelmente até 25%), Brown e Mercer, estão entre outros funcionários que valem centenas de milhões de dólares.
De certa forma, o dinheiro, não muito diferente da sensação familiar da empresa, até une o lugar. Com exceção dos cientistas que partem para o meio acadêmico ou para buscar a filantropia, as pessoas não saem do Renascimento. Por que eles? Os problemas são complexos, os colegas de primeira linha e os contracheques enormes.
Quando todos ficaram ricos em Medallion, os estilos de vida mudaram. Trens para Manhattan deram lugar a viagens de helicóptero. Os cientistas trocaram Hondas por Porsches. Hobbies extravagantes tornou-se normal. O primo de Simons, Robert Lourie, que lidera a pesquisa de futuros, construiu uma arena equestre para sua filha, com arcos tão grandes que uma ponte para a cidade de Nova York teve que ser fechada à noite para facilitar sua jornada. Os iates também se tornaram uma coisa. Mercer encomendou uma sucessão deles, cada um chamado Sea Owl. Por sua parte, Arquimedes de 222 pés de Simons tem uma lareira a lenha. Ambos os navios têm um sistema de propulsão tão novo que não necessitam de uma âncora. Sempre animada, Simons planejou viagens de empresas para as Bermudas, República Dominicana, Flórida, Vermont e incentivou os funcionários a trazerem suas famílias. A história da empresa é que em uma das viagens de esqui da empresa, Simons, um fumante de longa data, comprou uma apólice de seguro para um restaurante para que ele não precisasse abrir mão de seus amados méritos.
O dinheiro também ameaçou destruir o ambiente familiar. Em 2001, a Renaissance contratou um cientista russo que, como muitos de seus pares, veio para o oeste após o colapso da União Soviética: Alexander Belopolsky. Patterson foi contra trazê-lo a bordo, ele diz, porque ele tinha trabalhado recentemente em Wall Street, onde ele tinha trabalho hopped. Seus medos se mostraram prescientes. Em 2003, ele e outro russo, Pavel Volfbeyn, anunciaram que estavam partindo para o fundo de hedge Millennium Partners, onde negociaram bônus saudáveis e o direito de manter uma grande parte de seus próprios lucros. Renaissance processou-os e Millenium, preocupado que os pesquisadores levassem os segredos da empresa com eles. Todas as partes mais tarde resolveram fora do tribunal.
Mais ou menos nessa época, outro dos pesquisadores russos da Renascença, Alexey Kononenko, que recebeu seu Ph. D. da Penn State em 1997 e também fez um breve período em Wall Street, foi promovido dentro do grupo de ações. Os funcionários seniores acabaram discutindo o avanço do Kononenko durante um de seus jantares regulares na casa dos Simons. One person familiar with the situation says the scientists were just questioning why he had moved ahead of colleagues who had been there much longer, much the way an academic might complain about a younger colleague getting tenure. Other people with knowledge of the firm say Kononenko’s promotion was a significant event in Renaissance’s history and that the Russian had actually executed a power play.
Whatever the reasons for Kononenko’s advancement, the outcome has safeguarded the well from which Renaissance’s wealth flows: Medallion has averaged more than a 40 percent return, after fees, since the dinner.
When rivals and former investors are asked how Renaissance can continue to make such mind-blowing returns, the response is unanimous: They run faster than anyone else. Yet all that running hasn’t always kept them on their feet when everyone else stumbled.
In August 2007, rising mortgage defaults sent several of the largest quant hedge funds, including a $30 billion giant run by Goldman Sachs, into a tailspin. Managers at these firms were forced to cut positions, worsening the carnage. Insiders say the rout cost Medallion almost $1 billion—around one-fifth of the fund—in a matter of days. Renaissance executives, wary that continued chaos would wipe out their own fund, braced to turn down their own risk dial and begin selling positions. They were on the verge of capitulating when the market rebounded; over the remainder of the year, Medallion made up the losses and more, ending 2007 with an 85.9 percent gain. The Renaissance executives had learned an important lesson: Don’t mess with the models.
Another lesson may one day prove even more important: Beware of the damage others can cause. In a letter that same month to investors in his public institutional equities fund, Simons wrote: “While we believe we have an excellent set of predictive signals, some of these are undoubtedly shared by a number of long/short hedge funds.”
No system lasts forever, say quants. They ask how long Medallion’s magic can continue. But seven years after Simons’s retirement, the fund’s money-printing ways persist. Even in the first half of 2016, while many hedge funds struggled, it made more than 20 percent. Wealth and influence at Renaissance have grown apace.
Yet as successful as Renaissance has been under Brown and Mercer—who are 61 and 70, respectively—industry insiders wonder how the firm will handle its next succession. They also reserve their reverence. Take, for instance, the anecdote from an invite-only conference earlier this year. An audience member asked a panel of quant managers, “Who would be your dream hire?” After a bit of nervous laughter, one of them gave his honest answer: Jim Simons.
Katherine Burton covers hedge funds for Bloomberg in New York. With Pamela Roux and Zachary R. Mider.
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Hedge Fund - Tecnologias Renaissance.
Jim Simons Bio, retornos, AUM, patrimônio líquido.
O Medallion Fund de Jim Simons é o melhor fundo de hedge que o Insider Monkey encontrou. Os retornos do fundo são tão espetaculares que Jim Simons se tornou uma das pessoas mais ricas do planeta. O Medallion Fund emprega negociação de alta frequência e explora ineficiências no mercado de ações. Uma estratégia usada aproveita as ineficiências na execução de grandes transações. Um de seus algoritmos determina se uma ordem muito grande é executada e se a frente é executada. Como resultado, o Medallion experimenta altos custos de transação e altos gastos. É por isso que eles cobram uma taxa fixa de 5%. Além disso, cobram taxa de performance. Essa taxa foi de 20%, mas depois de 2000 aumentou inicialmente para 36% e depois para 44%.
O Medallion Fund de Jim Simons é o melhor fundo de hedge que o Insider Monkey encontrou. Os retornos do fundo são tão espetaculares que Jim Simons se tornou uma das pessoas mais ricas do planeta. O Medallion Fund emprega negociação de alta frequência e explora ineficiências no mercado de ações. Uma estratégia usada aproveita as ineficiências na execução de grandes transações. Um de seus algoritmos determina se uma ordem muito grande é executada e se a frente é executada. Como resultado, o Medallion experimenta altos custos de transação e altos gastos. É por isso que eles cobram uma taxa fixa de 5%. Além disso, cobram taxa de performance. Essa taxa foi de 20%, mas depois de 2000 aumentou inicialmente para 36% e depois para 44%.
Atualmente, os investidores do fundo são funcionários atuais e passados e suas famílias. Assim, a taxa de desempenho de 44% do fundo é um pouco irrelevante. Jim Simons possui entre 25% e 50% da Renaissance Technologies (RenTec) e também é o maior investidor no Medallion Fund. Então, quando o Medallion reporta um retorno de 50% em um determinado ano, o retorno é realmente próximo de 100% para a maioria dos investidores do fundo.
Legendary Hedge Fund Wants to Use Atomic Clocks to Beat High-Speed Traders.
Can This App Really Thwart High-Speed Traders?
Patent application no. 14/451,356 has one goal: to outrun the speed demons of Wall Street.
The 16-page document was quietly published by the U. S. Patent and Trademark Office in February. Replete with schematic drawings, the filing describes a novel way for “executing synchronized trades in multiple exchanges.” The invention consists of not only sophisticated algorithms and a host of computer servers, but atomic clocks -- precisely calibrated to vibrations of irradiated cesium atoms -- to sync orders to within a few billionths of a second.
And if it works as advertised, one of the most illustrious names in the hedge-fund business could gain exclusive U. S. rights to a weapon capable of thwarting even the most predatory of high-speed traders.
The application belongs to Renaissance Technologies, the ultra-secretive and highly profitable $32 billion firm founded by mathematician and former code breaker Jim Simons. And the lengths it’s been willing to go to build and patent its own computer-driven technology -- at a potential cost of tens of millions of dollars -- underscores just how big a threat high-frequency traders have become to the industry’s largest and savviest players.
Those HFT firms, vilified in Michael Lewis’s best-seller “Flash Boys,” have in recent years come to dominate U. S. stock trading by using supercomputers to pick off profits across dozens of electronic markets in less than a blink of an eye. Along the way, the shops have also drawn criticism from those who say they’ve gamed the system at the expense of everyone else.
“Hedge funds, especially the ones with greater turnover, are focusing much more on doing their own routing,” said Larry Tabb, the founder of the Tabb Group, a research firm that specializes in capital markets. More and more, they have started to “employ high-frequency trading technologies.”
Jonathan Gasthalter, a spokesman for Renaissance, declined to comment.
There’s plenty at stake. At Renaissance’s campus in East Setauket, New York, PhDs in fields from astrophysics to number theory labor over algorithms that analyze reams of data to predict changes in prices of stocks, currencies and futures. Those calculations, which the firm uses to make hundreds of bets in what’s known as statistical arbitrage, have helped its flagship Medallion Fund generate average annual returns of 71.8 percent, before fees, from 1994 through mid-2014.
That’s more than seven times the average annual gain for the S&P 500.
More Fragmented.
Most money managers route their orders to brokers, who in turn send them onto various exchanges or dark pools, depending on which has the best price.
But as the U. S. stock market has become more fragmented, critics say high-speed firms have exploited the minuscule differences in time for trades to reach various exchanges to step in front of large investor orders. Even presidential hopefuls have stepped into the debate, with Hillary Clinton proposing a tax on one controversial HFT trading strategy.
Last year, trading by HFT firms accounted for about half the volume in U. S. stocks, according to the Tabb Group.
For their part, high-speed firms say they lower transaction costs by taking the other side of hundreds, if not thousands, of trades each day on various exchanges. Firms like Citadel Securities, a unit of billionaire hedge-fund manager Ken Griffin’s Citadel LLC, also serve as registered market makers.
Atomic Clocks.
Whatever the case, Renaissance is taking matters into its own hands.
Its invention, developed by the firm’s co-chief executive officers, Robert Mercer and Peter Brown, first sends an order to a central server, which breaks it up into multiple smaller orders. Those are then routed to venues that offer the best prices and most liquidity, much the same as brokers do now.
But before that happens, the smaller orders are sent to servers located as close to the exchanges as possible, along with instructions on the precise times they should be executed. The co-located servers sync their transactions so HFT firms won’t have enough time to identify an order on one exchange and then race to another to trade against it.
A crucial part of the system is the optical, atomic or GPS clocks that will be used synchronize those orders. Renaissance says in its application that GPS clocks are accurate to within nanoseconds and any time differences between them are “too small to be perceived” by HFT firms.
Patent Risk.
With a patent, Renaissance can block competing firms from copying its approach for as long as 20 years, which would help the firm maintain its edge. It could also license the system to others to defray the costs required to build and maintain such infrastructure.
In addition, Renaissance has laid the legal groundwork to obtain global patent protection for its system, documents filed with the U. S. Patent office show. But seeking a patent isn’t without risk, especially for a firm that’s long kept its lucrative trading strategies under wraps.
By filing a patent, “you basically move from guarding your proprietary strategy as a trade secret to revealing the precise mechanics of what you are doing,” said Paul Aston, founder of Tixall Global Advisors, which helps institutions with their foreign-exchange transactions. “The worst-case scenario would be to find out that much of your invention already exists.”
Renaissance isn’t the first firm to seek a patent for its anti-HFT technology.
In 2013, the Royal Bank of Canada obtained one for a order-routing system that Brad Katsuyama, the hero of “Flash Boys,” and his team created for the firm. After starting IEX Group Inc., Katsuyama went on to develop the now-famous “magic shoebox,” which uses 38 miles of fiber-optic cable coiled in a small box to slow orders by 350 microseconds. IEX, which uses the system as its centerpiece, will become a full-fledged exchange in August.
According to Renaissance, these existing techniques fall short. In its patent filing, the firm cites unpredictable changes in “latency,” stemming from issues such as network traffic, data routing and outages, that could leave investors exposed to predatory HFT.
Renaissance says its own invention provides “a much simpler and more cost-efficient way to achieve accurate and repeatable synchronized trades compared to the prior art.”
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Wall Street Profiles: Jim Simons, Renaissance Technologies.
This is the first of what hopefully will be a recurring series of profiles of Wall Street traders, examining their lives, trading careers, and keys to their success. Their stories illustrate what it takes to succeed on Wall Street, and that us physicians stand little chance when competing against these traders.
We will start our series with Jim Simons of Renaissance Technologies. He is a former mathematics professor who started the Medallion Fund, which has had some of the most impressive returns in the history of financial markets. He is the pioneer of quantitative, or “quant” trading, a model where hedge funds hire basic science PhDs to develop winning trading algorithms.
Jim Simons was born in 1938, and grew up in suburban Boston. He went to MIT for undergrad, and got his PhD in mathematics from Berkeley when he was just 23 years old. Following his PhD, he took various positions, including working in cryptography at the Institute for Defense Analyses, before becoming professor and eventually chairman of the mathematics department at Stony Brook University. He was an accomplished mathematician, most famous for the Chern-Simons form , which earned him the Oswald Veblen Prize in Geometry in 1976. He left Stony Brook in 1977, and formed his hedge fund firm, Renaissance Technologies, in 1982. With the success of his hedge fund, he is now worth over $16.5 billion dollars.
With his significant wealth, he has been involved with numerous philanthropic efforts in conjunction with his Simons Foundation. He founded Math For America in 2004, a non-profit organization aimed to recruit bright young mathematicians and scientists to teach in high schools (similar to Teach for America ). In 2011, he made a $150 million donation to Stony Brook University.
Renaissance Technologies And The Medallion Fund.
Renaissance Technologies was formed in 1982, and the Medallion Fund was formed in 1988. In its 29 years of existence, it has had only one down year (1989). According to Bloomberg, if you had invested $1,000 with the fund at inception, it would now be worth a breathtaking $13.8 million dollars. This corresponds to a 38.9% annualized return over nearly three decades. What makes the returns all the more remarkable is that they are after fees. Since 1993, Medallion has charged fees of 5% of assets and 44% of profits. In comparison, most hedge funds charge fees of 2% of assets and 20% of profits. Of course, Vanguard Total Stock Market Index Fund has an expense ratio of only 0.05%.
So how can you invest in the Medallion fund? You can’t. The fund is only available to employees. And if you’re thinking about applying for a job, you better have some serious academic credentials. As a mathematician himself, Simons pioneered the “quant” approach to investing, hiring basic science PhDs and avoiding job applicants with economics or finance backgrounds. Presumably, he felt that a fresh perspective to the markets was necessary to beat it.
Keys To His Trading Success.
1. Hiring basic science PhD’s.
Jim Simons takes the approach of hiring academics with PhD’s in the basic sciences, such as mathematics or physics. He does not hire individuals with economics or finance MBAs or PhDs. He believes that people with science backgrounds, like himself, are the best people to discover novel profit-making investment opportunities in the global markets. This strategy of investing in individuals who have no formal finance background has been replicated by others in the industry. In college, I remember the mathematics and engineering buildings would be filled with recruiting posters by hedge funds with clever statements written in mathematical notation that only quantitative people could understand.
2. Identify profitable trading strategies.
Given the backgrounds of its employees, it is likely that Renaissance Technologies utilizes quantitative trading strategies to make its money. How they specifically make money is a closely guarded secret. According to the Bloomberg article profiling the hedge fund, the scientists identify inefficiencies in the market, and exploit them until they no longer are present. There’s been many , many , many discussions on Quora about Medallion’s trading strategies, but frankly, we just don’t know how exactly this hedge fund makes their money.
3. Don’t share those winning strategies with anyone.
Jim Simons is an intensely private person, rarely giving television or print interviews. Part of his success is being able to keep his employees from defecting and sharing their trade secrets with other hedge funds or investment banks. The fact that Renaissance has been successful for 30 years without anyone having any idea how they are making money is remarkable. If you have a winning trading strategy, you don’t share it with anyone. Sempre.
Conclusão.
Jim Simons is a clear success case of someone who has beaten the market. He has consistently demonstrated that markets are perhaps not as efficient as academics believe. Markets are inefficient, and they stay that way because he does not share his trading secrets. His trading formula is more closely guarded than the recipe for Coke. As a result, no one has come even close to replicating his success.
If anyone sells you a book showing you how to trade, don’t buy it. The trading strategy probably doesn’t work. If it did, why would they share it? Jim Simons could write a book about his trading secrets that would sell millions of copies overnight and be read by every trader on Wall Street, but why would he do that when he has made billions of dollars for himself over the past 30 years and will continue to do so in the years to come?
O que você acha? How does Renaissance Technologies make money? Could the average investor replicate their success? If you’re interested in learning more about Jim Simons or Renaissance Technologies, check out this Bloomberg article discussing the Medallion Fund and this New York Times profile of Jim Simons.
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