Поки більшість трейдерів працюють за інтуїцією або “відчуттям”, Джим Саймонс побудував імперію в 28 мільярдів доларів з 1980 року, роблячи точно протилежне: дозволяючи цифрам говорити. Яка його секретна зброя? Перетворення Уолл-стріт на математичну лабораторію.
Подивимося, як він це зробив.
1. Полювання на аномалії: Те, що інші не бачать
Поки ринок рухається патернами, які здаються хаотичними, Симонс занурюється в океани даних у пошуках чогось конкретного: глітів ринку. Це дрібні несумісності, які повторюються, але 99 з 100 інвесторів ігнорують.
Їхня команда математиків аналізує мільйони свічок, виявляє ці повторювані аномалії, і коли знаходить їх, діє. Це як знайти збій у Матриці, який ніхто інший не бачить.
2. Керування короткостроковими хвилями: Заробіток на волатильності
Забудь про купівлю та очікування 10 років. Simons використовує мікродинаміку ринку. Аналізує графіки на коротких таймфреймах, визначає маленькі, але послідовні тенденції та виконує операції, перш ніж вони розчиняться.
Поки S&P 500 залишається на місці або знижується, він витягує прибуток з зигзагів. Це торгівля з хірургічною точністю.
3. Mean Reversion: Гра маятника
Стратегія “Déjà Vu” Сімонса базується на простій істині: ціни завжди повертаються до середнього.
Низька ціна порівняно з історичною → Купити
Висока ціна порівняно з історичною → Продавай
Це не складно, але це послідовно прибутково. Стабільний грошовий потік, контрольований ризик, передбачувані прибутки. Черепаха, яка перемагає зайця.
4. Справжні активи: наймати розумів, а не трейдерів
Це урок, який Уолл-стріт ніколи не зрозуміла: справжнім ресурсом є не гроші, а математики.
Саймонс залучив докторів філософії в галузі математики, фізики, лінгвістики та науки про дані. Люди, які могли бути де завгодно, але він їх заманив двома речами:
Творча свобода для створення моделей
Власність у фірмі (шкіра в грі)
Результат: команда, що одержима, а не демотивована.
5. Розумний важіль: множення без знищення
До 17:1 кредитного плеча. Це звучить ризиковано, але ось секрет: кредитуйте лише тоді, коли ваша модель має високу впевненість.
Кожен вкладений долар множиться, але ризик залишається обмеженим, оскільки кількісні моделі, які керують кожним рухом, не є емоційними ставками.
6. Видалити емоцію з панелі
Це найважливіший урок: алгоритм не боїться, не жадібний, не панікує.
Поки інші інвестори бачать падіння на 10% і закривають позиції через паніку (lock losses), система Сімонса дотримується логіки: якщо модель говорить тримати, тримає. Якщо каже купити більше, купує.
Психологія ринку = шум. Дані = істина.
Спадщина
Джим Саймонс не винайшов кількісну торгівлю, але він її індустріалізував. Він довів, що за допомогою суворої математики, масивних даних, елітного таланту та емоційної дисципліни можна перетворити Уолл-Стріт на розв'язуване рівняння.
Поки більшість бачить хаос, він бачив структуру. І в цій структурі він накопичив 28 мільярдів.
Урок на сьогодні: на ринках, переповнених інформацією, переможець не той, хто має краще “відчуття”, а той, хто краще обробляє дані.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Секретний код Джима Сімонса: Як математик накопичив 28 мільярдів
Поки більшість трейдерів працюють за інтуїцією або “відчуттям”, Джим Саймонс побудував імперію в 28 мільярдів доларів з 1980 року, роблячи точно протилежне: дозволяючи цифрам говорити. Яка його секретна зброя? Перетворення Уолл-стріт на математичну лабораторію.
Подивимося, як він це зробив.
1. Полювання на аномалії: Те, що інші не бачать
Поки ринок рухається патернами, які здаються хаотичними, Симонс занурюється в океани даних у пошуках чогось конкретного: глітів ринку. Це дрібні несумісності, які повторюються, але 99 з 100 інвесторів ігнорують.
Їхня команда математиків аналізує мільйони свічок, виявляє ці повторювані аномалії, і коли знаходить їх, діє. Це як знайти збій у Матриці, який ніхто інший не бачить.
2. Керування короткостроковими хвилями: Заробіток на волатильності
Забудь про купівлю та очікування 10 років. Simons використовує мікродинаміку ринку. Аналізує графіки на коротких таймфреймах, визначає маленькі, але послідовні тенденції та виконує операції, перш ніж вони розчиняться.
Поки S&P 500 залишається на місці або знижується, він витягує прибуток з зигзагів. Це торгівля з хірургічною точністю.
3. Mean Reversion: Гра маятника
Стратегія “Déjà Vu” Сімонса базується на простій істині: ціни завжди повертаються до середнього.
Це не складно, але це послідовно прибутково. Стабільний грошовий потік, контрольований ризик, передбачувані прибутки. Черепаха, яка перемагає зайця.
4. Справжні активи: наймати розумів, а не трейдерів
Це урок, який Уолл-стріт ніколи не зрозуміла: справжнім ресурсом є не гроші, а математики.
Саймонс залучив докторів філософії в галузі математики, фізики, лінгвістики та науки про дані. Люди, які могли бути де завгодно, але він їх заманив двома речами:
Результат: команда, що одержима, а не демотивована.
5. Розумний важіль: множення без знищення
До 17:1 кредитного плеча. Це звучить ризиковано, але ось секрет: кредитуйте лише тоді, коли ваша модель має високу впевненість.
Кожен вкладений долар множиться, але ризик залишається обмеженим, оскільки кількісні моделі, які керують кожним рухом, не є емоційними ставками.
6. Видалити емоцію з панелі
Це найважливіший урок: алгоритм не боїться, не жадібний, не панікує.
Поки інші інвестори бачать падіння на 10% і закривають позиції через паніку (lock losses), система Сімонса дотримується логіки: якщо модель говорить тримати, тримає. Якщо каже купити більше, купує.
Психологія ринку = шум. Дані = істина.
Спадщина
Джим Саймонс не винайшов кількісну торгівлю, але він її індустріалізував. Він довів, що за допомогою суворої математики, масивних даних, елітного таланту та емоційної дисципліни можна перетворити Уолл-Стріт на розв'язуване рівняння.
Поки більшість бачить хаос, він бачив структуру. І в цій структурі він накопичив 28 мільярдів.
Урок на сьогодні: на ринках, переповнених інформацією, переможець не той, хто має краще “відчуття”, а той, хто краще обробляє дані.