Omul care a rezolvat piața – Gregory Zuckerman

Povestea captivantă a lui Jim Simons, un matematician de clasă mondială și fost spărgător de coduri care a reusit să fie mai tare decât piața

În cartea “Omul care a rezolvat piața” (publicată în 2021 la Editura Publica) autorul Gregory Zuckerman ne prezintă povestea captivantă a lui Jim Simons, un matematician de clasă mondială și fost spărgător de coduri care a reușit să obțină randamente mult mai mari decât piața.

Când Jim Simons a angajat fizicieni, matematicieni si informaticieni ca sa înființeze un fond speculativ de investiții pe piața de capital, experții l-au luat în derâdere. Dar acești oameni aveau să ajungă să se numere printre cei mai bogați din lume, adunând munți de date și construind algoritmi care urmau să dezvăluie tiparele de evoluție ascunse în adâncurile piețelor globale.

Gratie accesului fără precedent la Simons și la zeci dintre angajații lui, Gregory Zuckerman, un reporter de investigații cu state vechi la Wall Street Journal, face portretul unui Midas al epocii contemporane, care a remodelat piețele după chipul si asemănarea lui, dar care nu a reușit să prevadă impactul pe care succesul lui urma să-l aibă asupra propriei firme, asupra țării lui și asupra lumii întregi.

Am extras mai jos idei interesante din această carte:

• Fost profesor universitar de matematică, Jim Simons (1938-2024) poate fi considerat cel mai bun trader din istoria piețelor financiare moderne. Începând cu 1988, fondul speculativ Medallion, vedeta fondurilor administrate de compania Renaissance, a generat randamente medii anuale de 66%, înregistrând profituri comerciale de peste 100 de miliarde de dolari. Nimeni din lumea investițiilor financiare nu reușește măcar să se apropie de acest nivel. Warren Buffett, George Soros, Peter Lynch, Ray Dalio – toți sunt undeva în urmă;
• La începutul lui 2019, fondurile speculative și alți investitori care folosesc analiza cantitativă s-au evidențiat ca fiind cei mai mari jucători de pe piață, controlând circa 30% din tranzacțiile cu acțiuni, depășind atât activitatea investitorilor individuali, cât și pe cea a firmelor de investiții tradiționale;
• Spre deosebire de rivalii săi, Simons n-avea nici cea mai vagă idee cum să estimeze fluxuri de numerar, să identifice noi produse sau să prognozeze rate ale dobânzilor. El săpa prin mormane de informații despre prețuri. Nici măcar nu exista o denumire specifică pentru acest gen de tranzacționare, care presupunea curățarea datelor, semnale și testare ex-post (pe date istorice) – termeni despre care majoritatea profesioniștilor de pe Wall Street nici măcar nu auziseră până atunci;
• Ideea că aceste formule ar putea servi drept ghid sau măcar ar putea ajuta la guvernarea vieților cotidiene a sute de milioane de oameni, ori că niște foști profesori de matematică ar putea folosi computere ca să-i bată la scor pe investitorii experimentați, trecuți prin ciur și prin dârmon, părea mult exagerată, dacă nu de-a dreptul fantezistă;
• Simons a absolvit matematica la MIT în 1958. Teza de doctorat a lui Simons de la Universitatea Berkley, ”Despre tranzitivitatea sistemelor olonome”, terminată în 1962 după doar doi ani de muncă, avea ca obiect geometria spațiilor curbe pluridimensionale. O revistă de specialitate respectată a acceptat teza spre publicare, ajutându-l pe Simons să câștige o prestigioasă poziție didactică de 3 ani la MIT;
• După un an la MIT, în 1963 a acceptat un post de cercetător la Universitatea Harvard. Acolo a predat și două cursuri, printre care și unul avansat pentru masteranzi, de ecuații diferențiale parțiale, acela fiind un domeniu al geometriei despre care Simons credea că va deveni important;
• În 1964, Simons a plecat de la Universitatea Harvard și s-a alăturat unui grup care colabora cu serviciile secrete, în cadrul Războiului Rece cu URSS. Cei de acolo i-au spus lui Simons că poate să-și continue cercetarea din domeniul matematicii, în timp ce se ocupa de misiunile guvernamentale;
• Oferta primită de Simons venea de la Princeton, în New Jersey, divizia Institutului pentru Analize ale Apărării (IDA), o organizație de elită în domeniul cercetării care angaja matematicieni de la universitățile de top, pentru a ajuta NSA – cea mai mare și mai secretoasă agenție de informații americană – în efortul de depistare și atacare a codurilor și cifrurilor sovietice;
• Încă de timpuriu, Simons a ajutat la crearea unui algoritm ultrarapid de spargere a codurilor, rezolvând o problemă care dădea bătăi de cap grupului de mult timp;
• În paralel, Simons căuta noi modalități de a face bani, așa că petrecea timp studiind piața bursieră. Împreună cu colegul său Lenny Baum și alți colaboratori, Simons a dezvoltat un sistem original de tranzacționare a acțiunilor. Au publicat și un articol intern la IDA în care propuneau studierea unui mic număr de ”variabile macroscopice” capabile să prezică evoluția pe termen scurt a pieței. Teoria avansată de ei era că piața are nu mai puțin de opt ”stări” fundamentale – cum ar fi ”variația ridicată”, când cotațiile înregistrau schimbări mai mari decât media, și ”starea bună”, când prețurile acțiunilor creșteau în general;
• Simons și ceilalți spărgători de coduri propuneau o abordare a previzionării cotațiilor pe bursă bazându-se pe un instrument matematic sofisticat, numit ”Model Markov cu stări invizibile”. Exact la fel cum un jucător de cărți ar putea ghici dispoziția unui adversar, pe baza deciziilor acestuia, un investitor ar putea deduce starea pieței după modificările prețurilor;
• Simons și colaboratorii lui susțineau că nu era important să înțelegi rolul tuturor rotițelor și manetelor din mașinăria pieței, ci să găsești un sistem matematic care să se potrivească suficient de bine cu ele ca să genereze profituri consistente – o concepție care avea să stea la baza abordării folosite de Simons pentru tranzacționare niște ani mai târziu;
• Modelul lor a prevestit revoluții în domeniul financiar – inclusiv modelul factorial al investițiilor, care se bazează pe stări neobservabile, și alte forme de investiție cantitativă – care aveau să ia cu asalt lumea investițiilor financiare câteva decenii mai târziu;
• Simons a fost concediat de la IDA în 1967, după un articol împotriva războiului din Vietnam, publicat în New York Times;
• În 1968, la 30 de ani, Simons a devenit managerul Departamentului de Matematică al Universității Stony Brooks, pe care l-a condus până în 1978;
• În 1974, împreună cu profesorul Shiing-Shen Chern, de la UC Berkley, au publicat un articol numit ”Forme caracteristice și invarianți geometrici”, un articol de prezentare a invarianților Chern-Simons. Un invariant este o proprietate care rămâne neschimbată, chiar și în timp ce trece prin tipuri particulare de transformări – care s-au dovedit utili în diverse ramuri ale matematicii;
• Mai târziu fizicianul Edward Witten, alături de alții, va descoperi că teoria Chern-Simons are aplicații într-o serie întreagă de domenii din fizica teoretică, printre care materia condensată, teoria corzilor și supergravitația. Ba chiar a devenit crucială pentru metodele folosite de Microsoft și alte companii în încercarea de a crea computere cuantice capabile să rezolve probleme care pun în încurcătură computerele moderne, cum ar fi dezvoltarea medicamentelor și inteligența artificială;
• În 1978 Simons a părăsit mediul universitar ca să-și demareze propria firmă de investiții, axată pe tranzacții valutare, denumită inițial Monemetrics, iar ulterior redenumită Renaissance Technologies. La compania sa Simons voia să angajeze o echipă de creiere mari care să ia la puricat datele pieței pentru a detecta tendințe șia  concepe formule matematice cu care să se poată profita de ele;
• Simons venea dintr-o altă lume decât investitorii tradiționali și se bucura de beneficiul unei perspective unice. El obișnuia să scruteze vaste mulțimi de date și să detecteze o anumită ordine acolo unde alții nu vedeau decât un caracter aleatoriu;
• Simons a tras concluzia că piețele nu reacționează întotdeauna în moduri explicabile sau raționale la vești noi sau la alte evenimente, făcând dificil recursul la metodele tradiționale de cercetare, la experiența anterioară și la intuiție avizată;
• Chiar și așa însă, prețurile financiare păreau realmente să manifeste cel puțin unele tipare definite, oricât de haotice ar fi părut să fie piețele, cam la fel cum caracterul aleatoriu al tiparelor vremii poate să ascundă niște tendințe identificabile;
• Simons l-a angajat pe Leonar Baum, un fost coleg de la IDA, cu care spera să poată face o grămadă de bani bazându-se pe un stil de tranzacționare care combina modelele matematice, graficele complicate și o doză substanțială de intuiție umană;
• În 1978-1979, cei doi au făcut predicții corecte pe variația lirei sterline, a yenului japonez, a mărcii germane și a francului francez, obținând câștiguri substanțiale, astfel că fondul lor de investiții și-a majorat activul cu zeci de milioane de dolari;
• Simons își dorea să creeze un sistem complet automatizat de tranzacționare, dar tehnologia încă nu fusese inventată, însă tot el voia să încerce niște metode mai sofisticate. Bănuiala lui era că va avea nevoie de munți întregi de date cronologice, pentru a permite computerelor lui să caute tipare persistente și repetate de evoluție a prețurilor de-a lungul unei perioade lungi;
• Simons a cumpărat teancuri întregi de la Banca Mondială și din alte locuri, plus role de benzi magnetice de la diverse burse de mărfuri, fiecare plină-ochi cu cotații pentru mărfuri, obligațiuni și valute care mergeau înapoi în timp pe decenii întregi, unele chiar până înainte de al Doilea Război Mondial. Erau informații mai mult decât vechi, pe care aproape nimeni nu mai dădea doi bani, dar Simons avea o presimțire că s-ar putea dovedi valoroase;
• Multe dintre tacticile pe care le-au încercat se concentrau pe variate strategii de dinamică pozitivă, dar căutau și potențiale corelații între mărfuri. Dacă o valută scădea trei zile la rând, care erau șansele ca ea să mai scadă și în ziua a patra? Cotațiile aurului sunt o avanpremieră la evoluția cotațiilor argintului? Prețurile grâului n-ar putea oare să le prevestească pe cele ale aurului și ale altor mărfuri? Simons a explorat până și ideea ca fenomenele naturale să afecteze prețurile;
• Sistemul producea recomandări automate de tranzacționare, nu tranzacții automate, cam atât putea să facă Simons la vremea aceea;
• În 1982, Simons a schimbat numele companiei din Monemetrics în Renaissance Technologies Corporation. Simons a ajuns să se vadă pe sine ca pe un investitor cu capital de risc, în aceeași măsură în care se considera un trader;
• La începutul anilor 1980, după niște pierderi de zeci de milioane de dolari și despărțirea de Leonard Baum, Simons se întreba dacă există cumva, deja, tehnologia necesară pentru a face tranzacții pe baza unor modele matematice și a unor algoritmi prestabiliți, ca să evite suișurile și coborâșurile emoționale care te pândesc atunci când pariezi doar pe informații și intuiție;
• Împreună cu alți matematicieni, James Ax și Sandor Straus, au luat la analizat cotațiile de deschidere și de închidere ale sesiunii zilnice de tranzacționare, alături de cotațiile minime și cele maxime. În cele din urmă, Straus a descoperit un flux de date care conținea și variațiile momentane, adică fluctuațiile dintr-o singură zi ale diverselor mărfuri și ale altor tranzacții cu contracte futures. Folosind un computer Apple II, Straus și alți colegi au scris un program care să culeagă și să stocheze baza lor de date în continuă creștere;
• Ax avea de mult timp convingerea că piețele financiare prezentau caracteristici comune cu lanțurile Markov, acele succesiuni de evenimente în care evenimentul următor nu depinde decât de starea curentă. Într-un lanț Markov, nicio etapă de pe parcurs nu poate fi prezisă cu certitudine, dar se pot prezice etapele viitoare, cu un oarecare grad de acuratețe, dacă poți să te bazezi pe un model fidel realității;
• Prețurile de pe piață sunt uneori teribil de împrăștiate. Un model care se bazează pe trasarea unor regresii liniare simple prin puncte de date nu prea reușește, în general, să previzioneze corect prețurile viitoare de pe o piață complexă și volatilă, bântuită de viscole neașteptate, valuri de vânzare panicată și evenimente geopolitice turbulente, toate acestea putând să arunce în haos cotațiile mărfurilor și ale valorilor mobiliare;
• Firma tranzacționa aur, argint, cupru și alte metale, dar și carne de porc și alte sortimente de carne, precum și cereale și alte mărfuri, însă ordinele de vânzare-cumpărare continuau să fie plasate prin instrucțiuni pe e-mail către un broker, la deschiderea și închiderea bursei în fiecare zi, iar adeseori firma păstra poziții de investiții săptămâni de-a rândul și chiar luni;
• Frecvența redusă a tranzacționării împiedica firma să profite imediat de noile ocazii care apăreau și ducea la pierderi în timpul intervalelor mai lungi de stagnare sau scădere a prețurilor;
• În 1988 Simons și Ax au lansat un fond speculativ offshore care să nu facă altceva decât tranzacții bursiere. Ei l-au numit Fondul Medallion, în cinstea prestigiosului premiu în matematică pe care îl primiseră amândoi;
• Setea traderilor, bancherilor și investitorilor de informații proaspete despre mișcările piețelor financiare, și care să nu fie disponibile publicului larg – cunoscută sub denumirea de avantaj informațional – a ajutat la creșterea constantă a câștigurilor de pe Wall Street. Ponturile despre iminente oferte de preluare a unor corporații, despre declararea câștigurilor pe acțiuni și despre introducerea pe piață a unor produse erau aur curat, în perioada de amurg a epocii Reagan;
• Michael Milken, supranumit ”regele obligațiunilor riscante”, a băgat în buzunar remunerații de peste un miliard de dolari între 1983 și 1987, înainte să ajungă la închisoare pentru încălcări ale legislației valorilor mobiliare, în legătură cu anchetarea unui abuz de informații privilegiate;
• Obiectivul echipei Medallion a rămas să scruteze informațiile despre evoluția istorică a prețurilor pentru a depista secvențe care s-ar putea repeta, în baza ipotezei că investitorii vor manifesta un comportament similar în viitor;
• Echipa lui Simons socotea că această abordare prezintă unele similitudini cu strategia tehnică. Establishmentul de pe Wall Street privea în general acest gen de tranzacționare ca pe un soi de ”magie neagră”, dar ei erau convinși că ar putea să dea rezultate, dacă este aplicată de o manieră rafinată și științifică – dar numai cu condiția ca tranzacțiile lor să se concentreze pe modificările produse pe termen scurt, mai degrabă decât pe tendințele de lungă durată;
• De asemenea, ei erau de părere că frecvența redusă a tranzacțiilor de vânzare și cumpărare amplifică consecințele fiecărei inițiative. Dacă dai greș de câteva ori, riști să-ți compromiți tot portofoliul. Dar ia să faci o sumedenie de tranzacții, și fiecare dintre ele devine, individual, mai puțin importantă, reducând astfel riscul global la nivelul întregului portofoliu;
• ”Dacă tranzacționezi de o mulțime de ori, nu trebuie să nimerești decât în 51 la sută din tranzacții. Avem nevoie de un avantaj mai mic pe fiecare tranzacție.”;
• Echipa a observat că prețurile pentru unele investiții deseori cădeau brusc imediat înaintea publicării unor raportări economice importante și creșteau imediat după aceea, dar prețurile nu scădeau întotdeauna înainte să iasă raportările și nici nu creșteau întotdeauna în perioada imediat următoare;
• Indiferent din ce motiv, tiparul nu se confirma pentru statisticile privind ocuparea forței de muncă și alte câteva raportări de date publicate de Departamentul Muncii din guvernul federal al SUA. Dar existau suficiente date care indicau când anume era cel mai probabil să aibă loc aceste fenomene, deci modelul recomanda achiziții chiar înainte de publicarea raportărilor și vânzări aproape imediat după apariția lor în presă;
• Luând la bani mărunți datele lui Straus, echipa a descoperit anumite secvențe de tranzacționare recurente, în funcție de ziua săptămânii. Mișcarea prețului de luni o urmărea deseori pe cea de vineri, spre exemplu, în timp ce ziua de marți aducea reveniri la tendințe mai vechi;
• Ei au observat că tranzacțiile din ziua precedentă pot deseori să prezică activitatea din ziua următoare – fenomen pe care l-au denumit efectul de 24 de ore. De exemplu, modelul Medallion a început să cumpere târziu în cursul zilei, dacă era vineri și dacă exista o tendință clară de mișcare a prețurilor în sus, iar apoi să vândă devreme în lunea următoare, căutând să profite de efectul de week-end;
• Pe măsură ce se străduiau să identifice comportamentul istoric al pieței, cercetătorii aveau la îndemână un mare avantaj: dispuneau de informații mai exacte despre prețuri decât rivalii lor. Ani de-a rândul culeseseră date punctuale, practic de moment, cu volumele și cotațiile intrazilnice aferente multor contracte futures, deși majoritatea investitorilor ignoraseră informațiile aduse la un asemenea grad de detaliere;
• Unele semnale de tranzacționare pe care le identificaseră nu erau prea inedite sau sofisticate. Dar mulți traderi nu le băgaseră în seamă. Fie că fenomenele aveau loc în puțin mai mult decât 50% din situații, fie nu păreau să aducă suficient profit cât să compenseze costurile de tranzacționare;
• Mare parte a lui 1990, echipa lui Simons n-a mai greșit cu aproape nimic, de parcă descoperise o formulă magică, după un deceniu de bâjbâieli de laborator. Mai degrabă decât să facă tranzacții doar la deschiderea și închiderea fiecărei zile, ei tranzacționau și la prânz. Sistemul lor a cuprins în majoritate operațiuni pe termen scurt, tranzacțiile pe termen lung reprezentând circa 10% din activitate;
• Medallion a înregistrat un spor de 55,9% în 1990, care însemna o îmbunătățire spectaculoasă a pierderii de 4% din anul precedent. Profitul a fost cu deosebire remarcabil, ținând cont că erau mult peste comisioanele consistente aplicate de fond, care se ridicau la 5% din totalul activelor gestionate și 20% din toate câștigurile generate de fond;
• Simons era sigur că dezvoltase o metodă infailibilă de a investi într-un mod sistematic, folosind computere și algoritmi ca să tranzacționeze mărfuri, obligațiuni și valute, într-o manieră ce poate fi văzută ca o variantă mai științifică și mai rafinată decât metoda analizei tehnice, care presupunea căutarea unor tipare de evoluție ale pieței care au scăpat neobservate de alții;
• Simons era însă un matematician cu o înțelegere limitată asupra istoriei activității de investiții. El nu și-a dat seama că abordarea lui nu era chiar atât de originală pe cât credea. De asemenea, Simons nu știa cât de mulți traderi se prăbușiseră și se fripseseră rău, folosind metode asemănătoare. Unii traderi care aplicau tactici similare aveau chiar un avans substanțial în fața lui;
• Simons practica o formă de analiză a tiparelor de evoluție și căuta secvențe și corelații grăitoare în datele pieței. Era de acord că indicatorii tehnici sunt călăuze mai bune pentru tranzacții pe termen scurt, decât pentru investiții pe termen lung, dar spera că testarea riguroasă și modelele predictive sofisticate, bazate pe analiză statistică, și nu holbatul la graficele de prețuri, l-ar putea ajuta să evite soarta adepților graficelor, care dăduseră cu capul de zid și se fripseseră;
• Existau motive serioase de scepticism în privința ”computeriștilor”. În primul rând, hedgingul lor cel sofisticat nu funcționa întotdeauna chiar atât de perfect. Pe 19 octombrie 1987, indicele Dow Jones a căzut cu 23%, cel mai mare declin înregistrat vreodată într-o singură zi și care a fost pus pe seama adoptării la scară largă a asigurării portofoliului – o tehnică de hedging prin care computerele investitorilor vindeau contracte futures ale acțiunilor din coșul indicelui, la primul semn de scădere a cotațiilor, pentru a se proteja de pierderi și mai mari. Prețurile de vânzare bineînțeles că se duceau și mai mult în jos, declanșând și mai multe vânzări ordonate computerizat și o mare debandadă;
• Simons gestiona puțin peste 70 de milioane de dolari, după un spor de 39% în 1991. Căutând ajutor, Simons a apelat la Henry Laufer, un matematician care demonstrase deja că are fler pentru soluții creative;
• Laufer a luat de la bun început o decizie care se va dovedi extraordinar de valoroasă: Medallion va folosi un singur model de tranzacționare, mai degrabă decât să întrețină modele variate pentru diferite investiții și condiții de piață – un stil de lucru pe care îl vor adopta majoritatea firmelor axate pe analiza cantitativă;
• O sumă de modele de tranzacționare este mai simplu și mai ușor de realizat, dar un singur model putea să valorifice vastul tezaur de date culese asupra prețurilor, putea să detecteze corelații, ocazii favorabile și alte semnale relevante, între toate categoriile de active luate în considerare. Modelele restrânse, individuale, în schimb, pot suferi din cauza unei colecții insuficiente de date;
• Împărțirea zilei în intervale de 5 minute a dat echipei posibilitatea să identifice noi tendințe, ciudățenii și alte fenomene, denumite de ei efecte nealeatorii de tranzacționare. Straus și alții au efectuat teste ca să se asigure că nu scormoniseră mult prea adânc în baza lor de date, încât să fi ajuns la false strategii de tranzacționare, dar multe dintre noile semnale păreau să se confirme;
• Laufer a început să lucreze la un program pe computer care să identifice tranzacțiile optime pe tot parcursul zilei și pe care Simons a început să-l numească algoritm de pariere. Laufer a decis că va trebui să fie ”dinamic”, adaptându-se singur pe parcurs și bazându-se pe o analiză în timp real pentru ajustarea combinației de dețineri a fondului, date fiind probabilitățile mișcărilor de pe piața futures – deci o formă timpurie de învățare automatizată;
• Acum, cei de la Medallion puteau să stabilească mai bine ce investiții trebuie alese – un avantaj uriaș, după ce au început să activeze pe noi piețe și cu noi tipuri de titluri. Au fost adăugate obligațiuni germane, britanice și italiene, apoi contracte pe rata dobânzii la Londra, iar mai târziu, contracte futures pe indicele Nikkei, obligațiuni guvernamentale japoneze și altele;
• În iunie 1994, Medallion a urcat galopant peste 25%, către un randament de 71% realizat în acel an, rezultat pe care până și Simons l-a caracterizat drept ”pur și simplu remarcabil”. Câștigurile au venit într-un an în care Fed i-a surprins pe investitori majorând în mod repetat dobânzile, ducând la pierderi masive pentru mulți dintre ei;
• Investitorii reacționează exagerat la stres și iau decizii emoționale. Într-adevăr, probabil că nu este deloc o coincidență că Medallion s-a trezit cu profiturile cele mai mari în perioade de extremă turbulență pe piețele financiare – fenomen care avea să continue și în deceniile următoare;
• Spre finalul lui 1993, Medallion gestiona 280 de milioane de dolari, iar Simons se temea că profiturile vor avea de suferit dacă fondul devine prea mare și tranzacțiile lui încep să împingă prețurile în sus, când cumpăra, și să le ducă în jos, când vindea. Simons a decis să nu mai primească nici un client nou în fond;
• Modelele lui Laufer, care măsurau impactul fondului asupra pieței cu mare precizie, conchideau că randamentele Medallion vor scădea, dacă va gestiona mai mulți bani. Unele piețe de mărfuri, cum ar fi cea a cerealelor, erau pur și simplu prea mici ca să facă față tranzacțiilor de vânzare și cumpărare ale fondului, fără să provoace modificări ale cotațiilor. Limite existau și asupra plusurilor pe care și le putea asuma Medallion pe piețele mai mare ale obligațiunilor și valutelor;
• Renaissance și-a ajustat activitatea ca să fie mai secretă și mai imprevizibilă, dar era încă un indiciu al faptului că firma creștea peste posibilitățile anumitor piețe financiare;
• Nu exista decât un singur mod prin care Simons să crească fondul Medallion, fără a-i ciunti randamentele: extinderea pe piața de capital. Dat fiind că piețele pentru acțiuni sunt de mari dimensiuni și nu prezintă impedimente de tranzacționare, nici măcar volumele enorme n-ar fi putut stânjeni profiturile;
• Botezat după economistul William Sharpe, indicatorul Sharpe este un raport foarte des utilizat al randamentelor, care înglobează și gradul de risc al unui portofoliu. Un raport Sharpe de valoare mare sugerează o performanță solidă și stabilă în timp;
• În 1993 Simons i-a angajat pe Robert Mercer și Peter Brown de la IBM, într-o perioadă când începuseră să se amplifice tensiunile din cauză că firma continua să se arate incapabilă să stăpânească arta tranzacționării acțiunilor;
• În 1994 modelul utilizat avea o anumită latură de geniu: tranzacțiile pe baza arbitrajului statistic arătau minunat pe hârtie și ar fi trebuit să aducă o grămadă de bani. Dar nu s-a întâmplat așa, cel puțin nu în măsura în care simulările modelului arătau că ar fi trebuit. Era ca atunci când detectezi semnele evidente ale unui zăcământ de aur, adânc îngropat în măruntaiele unui munte, dar fără a avea nici un mijloc fiabil ca să-l scoți afară;
• Brown și Mercer au construit în 1995 un sistem care să rezolve și să alcătuiască un portofoliu ideal, care să ia decizii optime, pe tot parcursul zilei, în vedea maximizării randamentelor;
• Frumusețea abordării consta în aceea că, prin combinarea tuturor semnalelor de tranzacționare și a cerințelor ținând de portofoliu, într-un singur model monolit, Renaissance putea cu ușurință să testeze și să adauge noi semnale, aflând instantaneu dacă câștigurile dintr-o potențială nouă strategie aveau șanse să depășească costurile aferente. De asemenea, ei și-au făcut sistemul să fie adaptiv, adică în stare să învețe și să se ajusteze singur;
• Dacă tranzacțiile recomandate de model nu erau executate, indiferent din ce motiv, modelul se corecta singur, căutând automat ordine de vânzare sau de cumpărare care să împingă ușurel portofoliul înapoi unde trebuia să fie;
• Sistemul de tranzacționare înregistra câștiguri semnificative când gestiona sume mici de bani, dar când Simons apela la levier și tranzacțiile se făceau în volum mai mare, profiturile se evaporau. Simulările lui Brown și Mercer arătau întruna că ar trebui să facă bani și cu sume mai mari, dar operațiunile executate efectiv de sistem aduceau pierderi;
• În 1997 fondul speculativ Medallion gestiona acum peste 900 de milioane de dolari, majoritar în contracte futures pe mărfuri, valute, obligațiuni și indici de acțiuni. Strategiile principale folosite de Laufer – inclusiv aceea de a cumpăra în cele mai propice zile ale săptămânii, precum și în momentele ideale din zi – rămâneau câștigătoare. Echipa lui Simons își perfecționase totodată și dibăcia în a urmări exact traiectoriile pe două zile ale diverselor investiții;
• În ciuda remarcabilelor câștiguri obținute de Medallion, recrutarea altor oameni se putea dovedi dificilă. Puțini candidați auziseră vreodată de Renaissance, iar faptul că i se alăturau să-și sacrifice recunoașterea individuală, ca să lucreze la proiecte care nu se vor bucura niciodată de mediatizare sau laude – un concept complet străin multor universitari și teoreticieni;
• În 1997, angajații Medallion se fixaseră pe un proces în trei etape pentru a descoperi strategii profitabile care să fie relevante statistic, adică ceea ce ei numeau semnale de tranzacționare. Se identificau tipare anormale în datele istorice despre prețuri, se verifica relevanța statistică a anomaliilor, care trebuie să fie consecvente în timp și nealeatorii, și se verifica dacă tiparul de comportament al prețurilor identificat putea fi explicat prin argumente raționale;
• O strategie de mare succes era parierea pe reculuri. În proporție de circa 60%, investițiile care trecuseră prin creșteri sau scăderi mari și bruște reveneau la fel de brusc de unde plecaseră, cel puțin parțial, din care se putea vedea;
• Oamenii de știință de la Renaissance își programau computerele să monitorizeze piețele financiare, cernând și analizând datele până ce descopereau tipare și anomalii scăpate din vedere. Odată stabilită validitatea lor și după ce firma fixa plafonul maxim al sumelor ce se puteau plasa în aceste tranzacții, semnalele erau introduse în sistem și lăsate s-și facă treaba, fără nici un amestec din afară;
• O strategie cu câștiguri consecvente, de exemplu, putea primi în mod automat mai mulți bani, fără ca nimeni să aprobe modificarea și fără ca măcar să știe că are loc modificarea;
• Bula speculativă a acțiunilor de înaltă tehnologie s-a spart pe 10 martie 2000, când cotațiile acestora au intrat în vrie și existau prea puține informații care să explice brusca schimbare de sentiment. O lună mai târziu, indicele Nasdaq scăzuse cu 25%, îndreptându-se vertiginos spre pierderea de 78% față de recordul înregistrat anterior;
• Medallion s-a confruntat cu pierderi inexplicabile. A pierdut vreo 90 de milioane de dolari într-o singură zi din martie; a doua zi, alte 80 de milioane. Nervii erau întinși la maximum – până atunci, Medallion nu pierduse niciodată mai mult de 5 milioane de dolari într-o zi;
• Dar până la finalul anul 2000, Medallion a crescut cu un uluitor 99%, chiar și după ce i-a taxat pe clienți cu 20% din câștigurile lor și cu 5% din banii investiți cu Simons. Firma administra acum aproape 4 miliarde de dolari. Pe parcursul deceniului anterior, Medallion și cei 140 de angajați ai săi se bucuraseră de o performanță mai bună decât fondurile administrate de George Soros, Julian Robertson, Paul Tudor Jones și alți giganți ai investițiilor. Medallion înregistrase un indicator Sharpe de 2,5 în aproape toată perioada recentă de cinci ani, sugerând că câștigurile fondului veneau pe un fundal de volatilitate scăzută și risc mai mic decât majoritatea competitorilor;
• Angajații au început să lucreze cu entuziasm la un sistem cu semnale superscurte, care să ducă la tranzacții în câteva secunde sau chiar mai puțin – metodă care avea să devină cunoscută sub denumirea de tranzacționare cu înaltă frecvență;
• Fondul Medallion a crescut cu 33% în 2001. Comparativ, indicele S&P 500, barometrul uzual al pieței acțiunilor, abia dacă a reușit o amărâtă de creștere medie cu 0,2% în acei doi ani, iar fondurile speculative rivale, doar 7,3%;
• Adăugarea algoritmilor pentru piețe străine și îmbunătățirea tehnicilor de tranzacționare au împins indicatorul Sharpe al fondului Medallion undeva dincolo de 6,0 la începutul lui 2003, adică de două ori cât cel al firmelor mari de analiză cantitativă și sugerând că nu există aproape nici un risc ca fondul să piardă bani pe parcursul unui an întreg;
• În 2002, Medallion gestiona peste 5 miliarde de dolari, dar controla poziții de investiții în valoare de peste 60 de miliarde, mulțumită în parte opțiunilor care au ajutat fondul să înregistreze un spor de 25,8%, în ciuda unui an dificil pentru piață în general. Indicele S&P 500 a pierdut 22,1% în 2002, an marcat de falimentele companiilor de internet și de reverberațiile colapsului companiei Enron din domeniul energiei și al gigantului WorldCom din telecomunicații;
• În 2002, Simons a majorat comisioanele plătite de investitori fondului Medallion la 36% din profiturile  fiecărui an, dând naștere protestelor din partea unor clienți. Un pic mai târziu, firma le-a dus și mai sus, până la 44%;
• După care, la începutul lui 2003, Simons a început să-și dea afară rând pe rând toți investitorii din fond. Simons se temea că performanța va scădea, dacă fondul devine prea mare, și prefera ca toate câștigurile să rămână pentru el și angajații lui. Dar unii investitori rămăseseră credincioși fondului Medallion și în perioadele dificile prin care trecuse acesta, și decizia i-a dărâmat;
• În 2004, indicatorul Sharpe al fondului Medallion a atins chiar 7,5 – o valoare care te lăsa mască, mai ales în comparație cu fondurile rivale, aflate undeva mult departe mai jos. Renaissance angajase zeci de matematicieni și oameni de știință pe parcursul câtorva ani, iar Simons se simțea presat să-i țină ocupați și productivi. Trebuia să găsească ceva nou cu care să le provoace ambiția;
• În 2005, Medallion se putea lăuda cu randamente anualizate de 38,4% pe ultimii 15 ani (după deducerea acelor comisioane enorme);
• În 2005 s-a mai creat un fond, denumit Renaissance Institutional Equities Fund (RIEF), care percepea doar 1% comision de management și 10% din performanța totală a oricăror câștiguri. Un an mai târziu, cu noul fond deja cu câteva puncte procentuale în fața mediei acțiunilor, investitorii au început să se așeze la rând ca să-și predea banii. Curând, aduseseră 14 miliarde de dolari la RIEF;
• Până în 2007 în RIEF fuseseră plasate 35 de miliarde de dolari, făcând din el unul dintre cele mai mari fonduri speculative din lume. Renaissance a trebuit să instituie o limită lunară de 2 miliarde asupra noilor investiții;
• Simons a inițiat procesul de creare a Renaissance Institutional Futures Fund (RIFF), care să tranzacționeze contracte futures pe obligațiuni, valute și alte active, într-un stil bazat pe dețineri pe termen lung;
• Turbulențele crescânde de pe piața globală au ajutat la valorificarea semnalelor pentru Medallion, fondul înregistrând un spor de 86% în 2007. RIEF, fondul mai nou, a pierdut ceva bani în anul acela, dar nimănui nu i s-a părut că ar fi o foarte mare problemă;
• La începutul anului 2008, problemele legate de creditele ipotecare substandard infectaseră aproape toate cotloanele piețelor de acțiuni și obligațiuni din lume, dar Medallion prospera pe seama haosului, ca de obicei, crescând cu peste 20% în primele luni ale anului;
• În 2008 fondul Medallion a urcat cu 82% pe an și l-a ajutat pe Simons să facă profituri personale de peste 2 miliarde de dolari;
• RIEF a scăzut cu 17%, în timp ce S&P 500 se prăbușise cu 37%, incluzând dividendele;
• În 2009 Simons a predat ștafeta Medallion lui Brown și Mercer. Fondul gestiona 10 miliarde de dolari și avusese randamente medii de vreo 45% pe an, după comisioane, începând din 1988. Rezultatele pe perioade lungi ale fondului Medallion erau probabil cele mai bune din istoria piețelor financiare moderne, motiv pentru care investitorii și alții începeau să fie fascinați de această firmă atât de secretoasă;
• În 2010 Medallion continua să dețină mii de poziții lungi și scurte în orice moment dat, iar perioada de deținere varia între 1-2 zile și 1-2 săptămâni. Fondul făcea tranzacții încă și mai rapide, caracterizate de unii ca activitate cu frecvență mare, dar multe dintre ele erau în scop de acoperire a riscului sau de consolidare treptată a unor poziții;
• Renaissance se bucura de un mic avantaj prin faptul că efectua simultan mii de tranzacții, însă acel avantaj era suficient de mare și de consecvent în timp ca să-i aducă firmei o avere enormă;
• Angajații Renaissance au dedus că există și mai multe lucruri care influențează investițiile, inclusiv forțe care nu se văd prea ușor, iar uneori nici măcar nu sunt logice. Analizând și estimând sute de indicatori financiari, de informații din fluxurile de pe platformele sociale, barometre ale traficului online și cam orice se poate cuantifica și testa, ei au descoperit noi factori, unii cvasiimposibil de apreciat de către majoritatea oamenilor;
• Aplicând știința datelor, cercetătorii au ajuns să intuiască mai bine când erau relevanți anumiți factori, cum se corelau între ei și cu ce frecvență influențau evoluția acțiunilor. De asemenea, continuau să testeze și să identifice, încetul cu încetul, relații matematice subtile și nuanțate între diverse acțiuni – ceea ce ei numeau anomalii pluridimensionale – despre care alți investitori habar n-aveau că există sau pe care nu le înțelegeau în totalitate;
• Firma cumpăra un anumit număr de acțiuni cu semnale pozitive, deseori o combinație de semnale individuale mai mărunte, și vindea în lipsă, adică paria pe scăderea prețului, în cazul acțiunilor cu semnale negative, acestea fiind mișcări determinate de mii de linii de cod-sursă;
• Investitorii bazați pe analiză cantitativă s-au instalat în poziția de jucători principali ai domeniului financiar. Nu mai departe de începutul lui 2019, ei dădeau aproape o treime din totalul tranzacțiilor de pe piața de capital, proporție care reprezenta mai mult decât dublul celei din 2013;
• În 2018, Simons a câștigat, conform estimărilor, 1,5 miliarde de dolari, în timp ce fondatorii firmei cantitative rivale Two Sigma Investments au câștigat câte 700 de milioane fiecare. Ray Dalio de la Bridgewater Associates – care este o firmă de investiții pe bază de reguli sistematice, dar nu și analiză cantitativă – a câștigat și el 1 miliard de dolari;
• Avem motive să credem că avantajele de care se bucură firme ca Renaissance nu vor face decât să se extindă, dată fiind explozia noilor categorii de date pe care modelele lor computerizate de tranzacționare pot să le digere și să le analizeze în amănunt. IBM a estimat că 90% din mulțimile de date ale lumii au fost create numai în anii 2017-2018 și că 40 de zettabytes – adică 44 de trilioane de gigabytes – de date se vor crea până în 2020, deci o creștere de 300 de ori față de 2005;
• În vara lui 2019, fondul Medallion administrat de Renaissance înregistrase câștiguri anuale medii, înainte de comisioanele investitorilor, de circa 66% din 1988 încoace, și un randament după comisioane de aproximativ 39%. În iunie 2019, Renaissance gestiona un total combinat de 65 miliarde de dolari, valoare care o făcea să se numere printre cele mai mari firme administratoare de fonduri din lume, iar uneori dădea chiar și 5% din volumul tranzacționat zilnic pe piețele de capital, excluzându-i pe traderii de mare frecvență;
• Cu tot entuziasmul crescând care înconjoară abordarea cantitativă, limitele ei sunt tot atât de clare. Nu-i ușor să procesezi informația și să descoperi semnale relevante în tot noianul de date care reprezintă simplu zgomot de fond. Unii analiști cantitativi au arătat că unei mașini îi vine mult mai greu să aleagă titluri de investiții, decât să aleagă un cântec potrivit, să recunoască un chip sau chiar să conducă un automobil. Rămâne greu să înveți mașinile să facă deosebirea între o brioșă cu afine și un cățel chihuahua;
• Cu toate avantajele pe care le dețin firmele axate pe analize cantitative ale deciziilor de tranzacționare, randamentele celor mai multe dintre ele nu au fost cu mult mai bune decât cele ale firmelor tradiționaliste, care fac cercetare și documentare după metodele clasice – singurele excepții evidente fiind Renaissance și alte câteva;
• Investitorii cantitativi au în față dificultăți colosale, din cauză că informația pe care o analizează se schimbă tot timpul – spre deosebire de datele din alte domenii, cum ar fi fizica – și datele istorice despre prețurile acțiunilor și ale altor investiții sunt relativ limitate;
• Din aceste motive, e foarte probabil să rămână zone din piață unde investitorii tradiționaliști cu experiență vor prospera în continuare, mai ales cei care aleg investițiile pe termen lung, de care investitorii algoritmici, adepți ai computerelor, caută în general să se ferească;
• Ființele umane sunt predispuse la frică, lăcomie și panică imediată, toate acestea având tendința să semene volatilitate pe o piață financiară. Mașinile ar putea face piețele să fie mai stabile, dacă îi vor împinge afară treptat pe indivizii care se lasă stăpâniți de subiectivisme și emoții.

Idei culese din carte de Sorin Scorțan