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

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.

Какое-то время доска в кабинете Саймонса была исписана расчетами, насколько незамужняя дама, специалист в алгебраической геометрии, может поладить с женатым инструктором по дзюдо и т. д. Час обеда настал, компьютерная программа посадила одного из давних инвесторов Renaissance Technologies рядом с женщиной, которая могла бы ему понравиться. Дама подала на него в суд за сексуальное домогательство.

Тем не менее большую часть времени математический подход к миру был оглушительно успешен. Саймонс вкладывал огромные деньги в компьютеры, которым скармливалась любая возможная форма информации: цены на финансовых рынках, экономические релизы, данные информагентств и даже статистика по погоде. Чем глубже ученые погружались в охоту за призраками, тем больше прибыльных шаблонов они находили. Например, мозговой трест обнаружил, что хорошая утренняя погода в городе имеет тенденцию предшествовать восходящему движению на фондовой бирже. Покупая в ясные дни в часы завтрака и продавая чуть позже, Medallion Fund мог далеко пойти, только вот прибыль не покрывала затрат на транзакции, именно поэтому Renaissance Technologies открыли этот сигнал общественности.

Большое число шаблонов, обнаруженных Renaissance Technologies, по отдельности были весьма скромны — в конце концов при первом приближении рынки эффективны. Но, имея в арсенале множество мелких недочетов и соединив их в единую торговую программу, Renaissance Technologies построила систему, приносящую прибыль из года в год, особенно в периоды нестабильности. В 1994 году, когда Майкл Стейнхардт потерял миллиарды при переплавке рынка облигаций, Medallion Fund вернул 71 % после вычетов. В разгар кризиса 2008 года фонд заработал 80 % после вычетов и почти 160 % до вычетов.

К моменту отставки в 2009 году Саймонс умножал свои миллиарды не один раз. Только в 2006 году его личная прибыль была заявлена на отметке в 1,5 миллиарда долларов, столько же, сколько составил корпоративный доход 115 тысяч сотрудников Starbucks и 118 тысяч сотрудников Costco, вместе взятых. Фотография специалиста по взлому секретных кодов появлялась на обложках журналов: зачесанная назад прядь седых волос и посеребренная сединой борода, обрамляющая морщинистое лицо заядлого курильщика. К удивлению всего мира рискованного инвестирования, магия Medallion Fund оказалась способной противостоять конкурентному давлению на протяжении 1990-х и 2000-х годов. Ко времени написания этих строк — в начале 2010 года — не похоже, чтобы фонд сдавал позиции.

ПЕРВЫЙ КОНКУРЕНТНЫЙ ВЫЗОВ RENAISSANCE Technologies получила от Дэвида Шоу, специалиста по вычислительной технике из Колумбийского университета. Шоу основал компанию, назвав ее своим именем — D. Е. Shaw, — в 1988 году, тогда же, когда Medallion Fund начал торговлю. Так же как и команда Саймонса, Шоу сфокусировался на достаточно коротких временных промежутках и нанимал математиков и ученых вместо трейдеров и экономистов. Так же как и команда Саймонса, он яростно добивался точности в числах: его сотрудники вскоре обнаружили, как надо подавать информацию: нельзя говорить, что выполнение программного задания займет от трех до восьми недель, — ему надо было говорить, что это займет 5,25 недели с погрешностью в две недели7. Но, несмотря на схожесть, между Саймонсом и Шоу были и различия. И они оказались существенными.

Шоу попал в мир финансов через отдел торговли ценными бумагами за счет собственных средств банка Morgan Stanley, куда его взяли для создания компьютерной системы в поддержку количественного трейдинга. Шел 1986 год, работа в Morgan Stanley кипела. Секретный отдел аналитики собственных операций банка тестировал компьютеризированную систему получения прибыли от краткосрочных эффектов ликвидности на фондовых рынках. Как в 1970-х открыл Майкл Стейнхардт, крупная заявка на продажу от пенсионного фонда может выбить стоимость акций из колеи; при условии, что за этой продажей не стоит никакой информации, то есть пенсионный фонд продает акции, потому что ему нужна наличность, а не потому, что он реагирует на плохие новости, Стейнхардт мог извлечь выгоду, купив и придержав акции, пока цена на них не вернется на прежний уровень. Отдел аналитики собственных операций Morgan Stanley намеревался обойти Стейнхардта в этой игре. Для определения ценовых колебаний, основанных не на информации, команда квонтов рассортировала акции в пары: колебания у Ford имели тенденцию повторять изменения GM, American Airlines шли за United Airlines, International Paper — за Georgia-Pacific и т. д. Если одни акции падали в то время, когда их парные стояли на месте, вероятнее всего, это было спровоцировано трейдером институционального блока, которому понадобились наличные, — в этом случае цена вскоре возвращалась к исходному уровню, создавая прекрасную возможность обогатиться8. Конечно, метод Morgan Stanley не был безупречным, но этого и не требовалось. Чтобы получать прибыль, фирме достаточно было угадывать больше чем в половине случаев.

Проработав в Morgan Stanley несколько лет, Шоу захотел заниматься чем-то большим, чем построение компьютерной системы отдела. Он был поражен ограниченностью подхода, применяемого банком. Разобравшись, как получать прибыль от простого парного трейдинга, отдел аналитики собственных операций инвестировал во все возможные исследования. Привлекались физики, стремившиеся применить к рынкам теорию хаоса, математики, пытавшиеся рассчитать сложные дифференциальные уравнения для моделирования изменения курсов акций, и даже, согласно расчету одного ветерана, системы, использующие 3D-очки для отслеживания шаблонности изменения цен9. Но, по мнению Шоу, человека с научной компьютерной базой, Morgan Stanley игнорировал некоторые потенциально интересные направления. То, как банковские специалисты искали аномалии в финансовых данных, кардинально отличалось от подхода, который бы использовала университетская команда специалистов по вычислительной технике, и технологии для комбинирования аномалий в трейдинг-модели также очень разнились. Совершенно не предполагая, куда это его заведет, Шоу уволился из Morgan Stanley, снял офис в Гринвич Виллидж над книжной лавкой, принадлежавшей коммунистам, и открыл собственную фирму.

Подход Шоу начал приносить результаты уже в первые полгода работы. Там, где Morgan Stanley искал сложные нелинейные шаблоны и не находил ничего интересного, Шоу быстро идентифицировал многообещающие аномалии. Во многом так же, как это было у команды Саймонса, шаблоны-призраки, которые обнаруживал Шоу, не поддавались объяснению. Когда он находил и распечатывал повторяющиеся шаблоны, никакие известные термины не могли прояснить причудливые завитки на бумаге. Эффекты были настолько далеки от интуитивных, что Шоу не нужна была никакая скоростная торговая система. Ему не надо было стараться опередить все заявки, размещенные на рынке, потому что он был уверен, что никакие соперники не появятся10. Очень скоро прибыль потекла рекой, и Шоу вырос из офиса