Денег больше чем у бога. Хедж-фонды и рождение новой элиты

13 ВЗЛОМЩИКИ КОДОВ

В городке Ист Ситокет побывало не так много хедж-Финансистов. Местечко находится в часе езды от Манхэттена по трассе Long Island Express-way, и от скопления хедж-фондов Гринвича его отделяет клин Атлантического океана. Но этот сонный район Лонг-Айленда стал домом для, возможно, самого успешного в истории хеджевого фонда — Renaissance Technologies. Начав свою деятельность примерно в то же время, когда Дэвид Свенсен инвестировал в Farallon, Renaissance Technologies очень быстро богател; за период с конца 1989 года по 2006-й их ведущий фонд Medallion в среднем приносил 39 % годовых1. К середине 2000-х оказалось, что основатель Renaissance Technologies, Джеймс Саймонс, зарабатывал больше всех среди хедж-фондов. Он не был самым известным в мире миллиардером, но он был, наверное, самым умным из них.

Саймонс был математиком и дешифровщиком, вечным биржевиком и предпринимателем, и его небывалый успех родился в результате комбинации этих увлечений. Со студенчества он был игроком-любителем на товарной бирже, настраивая систему съема информации, которая и привела его к славе. Как предприниматель, он открыл свое дело: имя его компании, Renaissance Technologies, отражало свое происхождение из высокотехнологичного венчурного капитала. Как дешифровщик, Саймонс работал на секретный Институт оборонного анализа Пентагона, где он понял, как создавать исследовательские организации, полностью закрытые для посторонних и готовые к сотрудничеству со «своими». Как математик, он поставил свое имя под прорывом, известным как теория Черна — Саймонса, и получил приз Освальда Веблена — высшую награду в области геометрии, которая вручается Американским математическим сообществом. Ведомый своими разносторонними увлечениями, Саймонс успешно вложил деньги, подаренные на свадьбу, в спекуляцию соей, был уволен из Института оборонного анализа за позицию против войны во Вьетнаме и проехал из Бостона в Боготу на скутере «Ламбретта» — и это все до своего тридцатилетия. За время колумбийского путешествия он хорошо узнал страну и, объединившись со своими новыми друзьями из местных жителей, открыл там завод по производству кафеля.

Ранние рыночные приключения Саймонса имели мало общего с математикой. Он занимался товарными фьючерсами, основываясь на предчувствиях спроса и предложения, подхваченный волной бурного подъема и роста 1970-х годов. Но математик внутри него жаждал найти замену модели интуитивных оценок, и он зажегся идеей создания устройства, которое будет торговать за него. На излете 1970-х Саймонс набрал команду выдающихся математических умов для работы над созданием такого устройства. Он нанял Леонарда Баума, шифровальщика, работавшего с Саймонсом в Институте оборонного анализа. Он пригласил Джеймса Акса, призера Американского математического сообщества в теории чисел, а также Элвина Берлекампа, математика из Беркли, который тоже был ветераном Института оборонного анализа. Название и структура собственности множественных начинаний Саймонса менялись вместе с людьми, которых он привлекал в свою сеть. Он владел инвестиционным фондом на Бермудах и компанией на Восточном побережье, а также возглавлял кафедру математики Университета Стоуни-Брук на Лонг-Айленде, до того как уволился в 1977 году, чтобы полностью сфокусироваться на бизнесе.

Безусловно, люди в команде Саймонса были интеллектуальными гигантами, но важно было также, что их опыт в шифровании и в других аспектах военных коммуникаций имел некоторое отношение и к финансам. Берлекамп, например, работал над системами, посылающими сигналы, напоминающие «призраки» — слабые следы кода в море флуктуационного шума, вполне похожие на едва различимые шаблоны, что прячутся в откровенно бессистемных и эффективных рынках. Во время сражения воздушному прикрытию с земли посылаются сообщения, которые должны быть настолько неслышными и прозрачными, чтобы не выдать позиции армии. Враг не просто должен быть не в состоянии расшифровать эти послания, он вообще не должен заподозрить, что что-то передается в эфир. Противники на поле боя, одураченные такими системами, казались Берлекампу очень похожими на экономистов, заявлявших, что движения рынка абсолютно произвольны. Они в упор смотрели на призраков, и не видели их. И ничего не подозревали2. Команда Саймонса начала экспериментировать с алгоритмами дешифровки и использовать их в поиске шаблонов-призраков в рыночных данных. Простые экономисты в той же лиге играть просто не могли, так как не обладали специальными математическими знаниями, необходимыми в такой работе.

Первые достижения команды Саймонса были достаточно скромными. Несмотря на свое преимущество специалиста в области математического моделирования, Леонард Баум быстро устал от поиска золотых алгоритмов; он читал деловые газеты и сделал серьезную ставку на британский фунт, что дало очень большую прибыль. Джеймс Акс увяз с проектом компьютерной торговли; но он был непостоянной личностью и доходы от его системы были также непостоянны. Тем не менее к 1988 году Саймонс построил платформу для будущего успеха. Вместе с Аксом он основал Medallion Fund, названный так в честь медалей, которые они оба получили за достижения в геометрии и теории чисел. Medallion работал с товарными и финансовыми фьючерсами, основываясь на сигналах, генерируемых компьютерами. Несмотря на то что в сердце системы не было ничего примечательного — это была простая модель следования за трендом, подобная построенной в Commodities Corporation почти десятью годами ранее, — небольшая порция денег была размещена именно в соответствии с определенным набором правил. Это заложило основу будущего успеха Саймонса.

Идея принадлежала Генри Лауферу, сотруднику математического факультета Университета Стоуни-Брук3. Лауфер был фигурой самодостаточной. Однажды, после какого-то спора, Акс попытался наказать его, объявив бойкот на несколько месяцев, но Лауфер этого даже не заметил. Но эксцентричность Лауфера компенсировалась его талантом. Погоня за призраками привела к триумфу в середине 1980-х: Лауфер выделил шаблоны движения рынков в ответ на потрясения. Сразу после появления новых данных цены на товары или валюты начинали скакать в зависимости от реакций различных инвесторов, и хотя невооруженному глазу эти колебания казались бессистемными, ученый, в арсенале которого были статистические очки высокого разрешения, мог разглядеть в этих движениях определенные шаблоны. Конечно, колебания товарных котировок не повторялись в ответ на разные новости. Это было бы слишком очевидно. Но если вы изучили тысячи реакций на тысячи событий, более чем в половине случаев возникала определенная последовательность взаимосвязей. Раз за разом ставя на эти последовательности, команда Саймонса выигрывала гораздо чаще, чем теряла. А если ставить часто и помногу, можно было иметь приличный доход4.

Алгоритмы Medallion, описывающие прибыльные шаблоны, были и остаются тайной. Но основания для их открытия и тех феноменальных доходов, что они приносили, можно понять по крайней мере в общих чертах. Одной из составляющих успеха был принцип краткосрочности. Изучая поведение товарного рынка за короткий период времени, Лауфер мог собрать тысячи наблюдений, увеличивая шансы встретить повторяющиеся шаблоны, обладающие статистической значимостью. Более того, краткосрочные сигналы ценились выше, и их было легче искать. Если вы в состоянии предсказать, как будет вести себя предмет торговли в ближайшие несколько дней, то вы вполне успеете рискнуть и получить награду. Инвестиционная компания Tiger мечтает купить фирму, стоимость которой удвоится за пару лет, но статистический трейдер, заработавший четверть процента за сутки, окажется значительно богаче. Наконец, краткосрочные прогнозы склонны внушать больше доверия, чем долгосрочные. Меньше времени для непредвиденных, сбивающих с цели факторов. Работая с краткосрочными прогнозами, которые были достаточно верны, команда Саймонса могла удачно размещать ставки и увеличивать доходы.

Когда в 1988 году Саймонс и Акс основали Medallion Fund, около 15 % капитала шло на краткосрочные сигналы, остальные деньги отводились на традиционные модели следования за трендом5. Фонд начал свою деятельность многообещающе, но затем ушел в крутое пике. К маю 1989 года доходность упала почти на четверть от максимума, и Саймонс решил приостановить торговлю. Джеймс Акс страстно настаивал, что доходность схемы скоро восстановится, но Саймонс был настолько убежден, что Акс ошибается, что разорвал партнерство. Заручившись поддержкой Берлекампа и Лауфера, он погрузился в размышления и исследования, намереваясь принять решение о будущем Medallion Fund.

Проблемой, по мнению Саймонса и команды, стало то, что трендовая основа схемы Medallion Fund себя исчерпала. Слишком много подражателей Commodities Corporation «столпилось» вокруг: брокеры, такие как Дин Виттер, рекламировали дюжины товарных фондов своим клиентам. Следование за трендом стало трендом6. После многомесячных дискуссий Саймонс с коллегами решил сделать краткосрочные сигналы Лауфера новым сердцем системы. В 1990 году, который стал первым полным годом торговли после перезагрузки, Medallion Fund зафиксировал 56 % прибыли после выплат. Это было хорошее начало.

Элвин Берлекамп отреагировал на такое эльдорадо тем, что обналичил свою долю. Он продал акции компании, управляющей Medallion Fund, и вернулся к исследовательской деятельности в Беркли. Но Саймонс отнесся к ситуации с присущим ему упорством предпринимателя. На протяжении почти 10 лет он привлекал к работе над своими проектами все новых и новых математиков, искренне веря, что методы криптографии помогут рано или поздно взломать рыночные коды и шифры. Теперь он чувствовал, что оказался прав, и был решительно настроен не упустить свое преимущество. Он приобрел долю Берлекампа, и вложил то, что осталось, в работу Renaissance Technologies. Вооруженный доходами Medallion Fund, он удвоил усилия по привлечению в свою команду математиков, организовав мозговой трест в здании High Technology Incubator на Лонг-Айленде, недалеко от больницы Стоуни-Брук. Инвестиции окупились довольно быстро. Постоянно пополняющаяся исследовательская группа обнаружила, что шаблоны, работающие для американских товарных рынков, часто работают и для рынков зарубежных. А после нескольких неудач методы охоты за призраками, применяемые командой Саймонса, помогли обнаружить шаблоны поведения фондовых рынков.

По мере расширения мозгового треста на Лонг-Айленде Саймонс набирал в его ряды специалистов по вычислительной технике, физиков и астрономов, но никогда не нанимал экономистов. Ему нужны были люди, рассматривающие рынок как некий математический ребус, далекий от плоти и крови экономики. Безусловно, иногда абстрактность ученых приводила к странным результатам. Однажды член факультета проводил презентацию по результатам работы Medallion Fund за прошедшую неделю и представил сначала данные за пятницу, затем за понедельник, четверг, вторник, а затем среду, предполагая, что коллеги воспримут эту странную последовательность вполне естественно, так как компьютеры сортируют дни в алфавитном порядке. В другой раз Renaissance Technologies устраивала обед для пяти сотен инвесторов. Один ученый вызвался помочь Саймонсу в написании программы, которая поможет разработать план рассаживания гостей. Он планировал определить вероятности наилучшего сочетания взаимных симпатий и затем дать компьютеру оптимизировать план сервировки.