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

У дешифровщиков в Институте оборонного анализа этот метод удивления бы не вызвал22. Действительно, Браун и Мерсер использовали инструмент, называемый «алгоритм максимизации ожиданий» и цитировали его создателя, Леонарда Баума — того самого Баума, который работал на институт и позже на Саймонса23. И хотя идея «статистического машинного перевода» казалась вполне естественной дешифровщикам, создателями традиционных переводческих программ она была встречена в штыки. Один обозреватель язвил, что «грубая сила компьютеров не есть наука», а когда выпуск газеты был представлен на собрании экспертов перевода, один из них вспоминал: «Мы были ошарашены… Люди качали головами и отпускали смешки недоверия или даже враждебности». — «Где же лингвистическая интуиция?» — интересовалась аудитория. Ответом было: «В том то и дело. Ее нет». Фред Желинек, один из менеджеров IBM, который следил за Брауном и Мерсером, подсыпал соли на рану. «С каждым уволенным лингвистом моя система начинает работать лучше», — говорил он скептикам24.

К тому времени когда Браун и Мерсер ушли в Renaissance, скептики начали капитулировать. Разобравшись с канадскими парламентскими отчетами, программа команды IBM могла переводить и другие материалы. Если вы давали ей статью из французской газеты, программа пробегала по своей парламентской базе, находя соответствия с расшифрованным материалом. Результаты на голову превосходили конкурирующие переводческие системы, и через несколько лет появление статистического машинного перевода праздновалось среди специалистов по компьютерным разработкам как нечто сродни интеллектуальной революции25. Канадская политическая риторика оказалась более полезной, чем могли предположить. Браун и Мерсер преподали миру очередной урок на тему искусственного интеллекта.

Урок касался разницы между человеческими существами и компьютерами. Ранние переводческие программы пытались научить компьютер словарному запасу и грамматике, потому что именно так учатся люди. Но компьютерам больше соответствует другой подход: они могут научиться переводить с английского на французский, не отвлекаясь на правила каждого из языков. Компьютерам не нужно понимать спряжение глаголов или окончания прилагательных прежде, чем они примутся за гору политических речей; они предпочитают сначала получить тексты, затем применить к ним свой код, алгоритм за алгоритмом. Также компьютерам ничего не стоит держать в памяти миллионы предложений, они могут учить язык кусками, не мучаясь с грамматическими правилами, используемыми студентами-людьми для запоминания. Например, компьютер может запомнить английский перевод для фраз la fllle est intelligente и les filles sont intelligentes и дюжину подобных, но ему необязательно понимать, что filles — это множественное число filles, a est и sont — разные формы глагола etre и т. д.26 В противовес хмыканью критиков в адрес команды IBM грубая сила компьютерной памяти могла, по сути, стать заменой человеческому представлению об уме и науке. Кроме того, компьютеры склонны работать лучше, когда они не пытаются достичь результатов человеческим путем.

Как это могло помочь работе Medallion? Вероятно, никак. И опять же причины потрясающей успешности фонда остаются секретом. Очевидно лишь, что подход Брауна и Мерсера к программированию фундаментально отличался от того, что по этому поводу думали разработчики программ других хедж-фондов. Например, у Тюдора Сушил Вадвани натаскивал компьютер подходить к рынкам, как это делали бы трейдеры-люди. Браун и Мерсер, напротив, сами тренировались подходить к проблеме, как это делали бы компьютеры. В компании D. Е. Shaw часто начинали с теорий о рынке, которые потом тестировались на данных. Браун и Мерсер, наоборот, сначала снабжали компьютер данными и ждали от него ответов. Подход D. Е. Shaw напоминает работу программистов, которые учили компьютеры французской грамматике. Подход Брауна и Мерсера напоминает работу дешифровщиков, которые не обязаны начинать с учебника грамматики. Загруженные бессвязными на первый взгляд данными и лишенные каких бы то ни было подсказок, они упорно просеивали материал в поисках повторений, используя мощь компьютеров в охоте на призраков, невидимых человеческим глазом.

У многочисленных конкурентов Renaissance есть свои причины отказаться от погони за призраками. Компьютер может отобрать фальшивые призраки, существующие только по воле случая и соответственно не имеющие никакой ценности для прогноза. Эрик Вепсик, ведущий авторитет по статистике в D. Е. Shaw, приводит пример из Суперкубка: раньше говорили, что, если выигрывала команда из Национальной футбольной лиги, рынок начинал расти. С точки зрения статистики такая взаимосвязь может существовать, но с точки зрения здравого смысла это простое совпадение. Из-за угрозы случайных корреляций, маскирующихся под смысловые сигналы, Вепсик высказал мысль, что торговать по статистическим показателям может быть опасно, если только это не подкреплено интуицией. В 1990-х, например, система D. Е. Shaw начала находить странные корреляции между несвязанными ранее акциями — кабельные компании, медиакомпании и фирмы, торгующие потребительской электроникой, казалось, все начали реагировать на какую-то новую необъяснимую силу. Основываясь только на этом наблюдении, команда Шоу была готова отклонить корреляции как статистическую случайность. Но как только фирма поняла, что совпадения основывались на интуиции — отражали технологическую эйфорию, охватившую все названные индустрии, — они сразу приобрели товарную ценность27. Более того, основанные на интуиции сигналы имели дальнейшее преимущество: если вы понимали, почему они работают, возможно, вы могли понять, почему они перестают работать, и имели больше шансов перестать торговать ими до того, как они выйдут за рамки полезных. Короче говоря, Вепсик утверждал, что простой поиск шаблонов — это лишь малая часть того, что делают D.E.Shaw, даже если фирма делает лишь часть этого.

И вновь это контрастирует с Renaissance. В то время как D. Е. Shaw выросли из статистического арбитража с акциями, уходя сильными корнями в фундаментальную интуицию, Renaissance выросли из технического товарного трейдинга, традиционно рассматривающего данные по ценам как преобладающие28. В то время как D. Е. Shaw нанимали молодых специалистов по биржевому анализу всех мастей, важные годы старта Renaissance были большей частью сформированы авторитетными криптографами и программистами переводческих систем — экспертами, специализирующимися в различении истинных и ложных призраков. Роберт Мерсер, как и Вепсик, был озабочен ложными корреляциями. «Если кто-то выдвинет теорию о влиянии на рынок фаз Венеры, мы потребуем серьезных подтверждений», — говорил он, и добавлял, что «некоторые сигналы, не основанные на интуиции, действительно работают». Действительно, именно неинтуитивные сигналы зачастую приносили Renaissance большую прибыль. «Сигналы, с помощью которых мы торговали без перерыва на протяжении пятнадцати лет, не имеют смысла, — объясняет Мерсер, — в противном случае их обнаружил бы кто-то еще»29.

К КОНЦУ 2000-Х ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЕ УСИЛИЯ Renaissance переросли арендованные на Лонг-Айленде площади в здании высокотехнологичного инкубатора. Саймонс перевел факультет в кампус со спортивным залом, освещенными теннисными кортами, прудом с золотыми рыбками и огромным застекленным потолком в холле, заливающим солнечным светом лестницу, отделанную сланцем. Место напоминало эксклюзивный центр научных исследований — удобный, сдержанный, идеально чистый, — а на одной из дверей антисептического коридора кто-то прикрепил статью под заголовком «Почему большинство опубликованных исследовательских находок ложны». Комнаты без окон, заставленные компьютерными серверами, охранялись сложными системами ключей, но самой поразительной чертой центра была его открытость. Там, где другие хедж-фонды возводили и укрепляли внутреннюю китайскую стену, строго дозируя доступ сотрудников к информации в попытке защитить секреты, атмосфера в Renaissance была совершенной другой. Ученые свободно бродили по коридорам, оглядываясь только из страха столкнуться с Питером Брауном, гоняющим на своем уницикле: на сложных поворотах были даже установлены зеркала, чтобы вовремя заметить приближающегося Брауна.

Саймонс страстно верил в атмосферу открытости. Как и в Институте оборонного анализа, деятельность его компании была закрыта для чужаков, чтобы сохранить секретность, но открыта для своих, чтобы поощрять командную работу. По вторникам с утра в кампусе Renaissance весь факультет в составе приблизительно девяноста докторов наук собирался вместе для так называемого Большого Собрания. Каждое улучшение трейдинговой программы Medallion начиналось с презентации на одном из таких собраний. Исследователь объяснял свою идею, дополняя рассказ симуляциями того, как она может слиться с другими работающими в системе сигналами, затем отвечал на вопросы. Один коллега мог поинтересоваться, как предлагаемый сигнал будет работать во время кризиса, как, например, кризис LTCM, другой — как он покажет себя в периоды низкой волатильности. В течение нескольких дней после Большого Собрания ученые могли свободно заходить в кабинет человека, выдвинувшего предложение, и задавать ему возникшие вопросы. В конце этого периода организовывалось Малое Собрание. Теперь встречались только те ученые, у кого еще остались вопросы, и Браун с Мерсером решали, давать ли идее зеленый свет. Затем происходила финальная проверка. Генри Лауфер, ветеран охоты за призраками с 1980 года, сохранил титул ведущего специалиста и право вето.

Саймонс разработал компенсаторную систему для усиления культуры командной работы. Зарплата исследователей зависела от доходов фирмы, а не от узких результатов какого-то одного подразделения. Принцип сотрудничества был также вписан в инфраструктуру технологии. В IBM Браун и Мерсер создали систему, над которой одновременно могло работать большое количество программистов, и они повторили этот трюк в Renaissance. Для выражения новой идеи исследователь мог даже использовать внутренний язык программирования — в компьютерной работе, как и в повседневной речи, неологизмы очень полезны30. В архитектуру научного сотрудничества вливались тонны данных, производимых современным обществом. Чем глобальнее становился мир финансов, тем больше статистики от иностранных рынков вливалось в систему. Чем больше бизнес становился цифровым, тем больше новых данных становились общедоступными — интернет-продажи, привычка бродить по Интернету и т. д. Компьютеризация финансов закрутила ураган информации. В прежние времена можно было отследить цену акции, сделка за сделкой. Теперь стало возможным увидеть каждую заявку и предложение по каждой акции, включая те, что не реализовались. Чем шире становились возможности, тем сложнее их было охватить умом. Но взаимное сотрудничество в Renaissance могло справиться с этой трудностью и использовать ее для процветания.

С другой стороны, практика командной работы, популярная в компании, заключала определенный риск. Подразумевалось, что ни один член команды не уйдет, прихватив секреты фирмы, и тем самым не создаст конкуренции. Как в романе Джона Гришэма «Фирма» в Renaissance тщательно продумывали вопросы внутренней лояльности. На собеседованиях соискателей информировали, что если они вступят в ряды компании, то в финансовой индустрии не смогут работать больше ни на кого. Фирма, как правило, не нанимала людей с Уолл-стрит отчасти оттого, что любой, кто раз сменил команду, может сделать это снова. Для усиления соглашений об отказе от конкуренции и неразглашении, которое подписывали исследователи, они были обязаны вкладывать пятую часть своего дохода в Medallion Fund, и в случае увольнения деньги запирались там, как своеобразный залог на четыре года. Также помогал тот факт, что фирма располагалась в тихом городке Ист-Сетокете, в милях от конкурентов. Как только сотрудник определял своих детей в местную школу, он уже не хотел никуда уходить.