Однако он надеялся, что, применяя научный подход к торговле, ему повезет больше, чем другим инвесторам. Саймонс был согласен с Берлекэмпом, что технические индикаторы лучше определяют краткосрочные, нежели долгосрочные сделки. Впрочем, он уповал на то, что тщательная проверка и сложные прогностические модели, основанные на статистическом анализе, а не наблюдение за ценовыми графиками, помогут ему избежать судьбы последователей графического анализа, которые потерпели крах.
Однако Саймонс не понимал, что его конкуренты также занимались разработкой подобных стратегий, используя собственные мощные компьютеры и математические алгоритмы. Некоторые из них уже достигли огромного прогресса, поэтому, возможно, Саймонс просто пытался угнаться за ними.
С наступлением эры компьютеров появились инвесторы, которые стали использовать их для разгадки секретов финансовых рынков.
Еще в 1965 году в журнале Barron’s говорилось о «неизмеримой» прибыли, которую компьютеры способны принести инвесторам, и о том, каким образом машины освобождают аналитиков от «нудной работы, предоставляя больше возможностей для творчества».
Примерно в то же время Wall Street Journal рассказывал о том, как компьютеры могут ранжировать и отфильтровывать огромное количество акций чуть ли не в мгновение ока. В типичной книге того времени «Игра на деньги»[81], посвященной изучению финансовых рынков, Джорджом Гудманом, писавшим под псевдонимом Адам Смит, были высмеяны «компьютерщики», которые начали заполонять Уолл-стрит.
В то время как часть инвестиционного сообщества использовала компьютеры для управления активами и решения других задач, сама технология была еще не приспособлена для проведения даже самого простого статистического анализа. При этом как таковая необходимость в разработке даже отчасти сложных моделей отсутствовала, поскольку в то время финансовые операции плохо поддавались математическому анализу. Тем не менее трейдер из Чикаго по имени Ричард Деннис сумел создать торговую систему, функционирующую на основе определенных, заранее установленных правил, которые были нацелены на то, чтобы устранить эмоциональную и иррациональную составляющую в процессе проведения сделок, что едва ли отличалось от подхода, которым так восхищался Саймонс. На протяжении 1980-х годов сотрудники Renaissance, занимаясь усовершенствованием своей модели, постоянно слышали об успехах Денниса. В возрасте 26 лет он уже был звездой торгового зала Чикагской торговой палаты, что оправдывало данное ему прозвище «Принц Ямы»[82]. Деннис носил очки в толстой золотой оправе, его живот выпирал над ремнем брюк, тонкие вьющиеся волосы свисали, по словам одного из журналистов того времени, «как уши бигля, закрывая лицо».
Деннис был настолько уверен в своей системе, отслеживавшей рыночные тренды, что создал свод собственных правил и рассказал о них примерно 20 новобранцам, получившим прозвище «черепахи». Он снабдил новичков наличными и отправил их торговать самостоятельно. Таким образом, Деннис надеялся выиграть давний спор с другом, доказав, что его тактика настолько надежна, что благодаря ей даже непосвященные способны стать биржевыми экспертами. В итоге некоторые «черепахи» добились поразительного успеха. Говорят, что сам Деннис заработал в 1986 году 80 миллионов долларов, а спустя год – около 100 миллионов. Тем не менее в 1987 году его работа потерпела крах в результате турбулентности на рынке. Он стал последним трейдером, который использовал подход, схожий с методом Саймонса, и прогорел. Потеряв примерно половину своих денег, Деннис решил приостановить торговлю и сосредоточиться на социально-политических вопросах, в том числе на легализации марихуаны.
«Торговля – это не вся жизнь», – заявил он тогда одному из журналистов. (5)
На протяжении 1980-х годов к работе на Уолл‑стрит и Лондонской фондовой бирже активно привлекались прикладные математики и бывшие физики.
Как правило, они занимались созданием моделей ценообразования сложных производных финансовых инструментов[83] и ипотечных продуктов, анализировали риски и хеджировали, или страховали инвестиционные позиции – деятельность, которая получила название финансовый инжиниринг[84].
Финансовой индустрии потребовалось некоторое время, чтобы придумать название для тех, кто разрабатывает и внедряет в свою работу подобные математические модели. Тех, кто считал, что ракетостроение является самой передовой отраслью науки, сначала прозвали их ракетостроителями, говорит Эммануэль Дерман, который получил докторскую степень по теоретической физике в Колумбийском университете, прежде чем начал заниматься торговлей на Уолл-стрит. Со временем они стали называться квантами – сокращенное наименование специалистов по количественным финансам. На протяжении многих лет, вспоминает Дерман, руководители высшего звена банков и инвестиционных компаний, многие из которых гордились тем, что не разбирались в компьютерах, использовали этот термин в качестве оскорбления. По словам Дермана, когда в 1985 году он начал работать в Goldman Sachs, то «с порога заметил уничижительное отношение ко всему, что связано с подсчетами… считалось дурным тоном обсуждать математику, UNIX или C в компании трейдеров, продавцов и банкиров».
«Окружающие сразу отводили взгляд», – напишет Дерман в автобиографии My Life as a Quant[85]. (6)
К «компьютерщикам» относились со скептицизмом и на то были веские основания. С одной стороны, их сложное хеджирование не всегда работало идеально.
19 октября 1987 года промышленный индекс Доу‑Джонса упал на 23 %, что стало его самым большим однодневным падением за всю историю.
В этом обвиняли широкое распространение стратегии страхования портфеля, метода хеджирования, при котором компьютеры инвесторов продавали индексные фьючерсы[86] сразу, как только замечали первые признаки падения курса акций, чтобы застраховать себя от более значительных потерь. Массовые продажи приводили к падению цен, что, разумеется, приводило к еще большему увеличению количества автоматизированных продаж и окончательному разгрому.
Спустя четверть века легендарный экономический обозреватель New York Times Флойд Норрис назвал это «началом крушения рынков тупыми компьютерами. Справедливо будет отметить, что компьютеры программируют люди, которые могут ошибаться, и всецело тем доверяют, не понимая ограничений компьютерных программ. С появлением компьютера, субъективные суждения ушли в прошлое».
В 1980-х годах профессор Бенуа Мандельброт, который продемонстрировал, как сложные геометрические фигуры под названием фракталы имитируют несоответствия, встречающиеся в природе, утверждал, что финансовые рынки также имеют фрактальные модели. Данная теория предполагала, что на рынках будет происходить больше неожиданных явлений, чем принято считать. Это стало еще одной причиной, заставившей сомневаться в сложных моделях, которые демонстрировали мощные компьютеры. Работа Мандельброта подтверждала убеждения трейдера Нассима Николаса Талеба (который в последующем стал писателем) и других специалистов о том, что популярные математические инструменты и модели риска не способны в достаточной степени подготовить инвесторов к серьезным и крайне непредсказуемым колебаниям цен на основе закономерностей, выявленных в исторических данных, – колебаний, которые появляются чаще, чем предполагает большинство моделей.
Отчасти в результате такого рода опасений специалистам, занимавшимся разработкой моделей и компьютерами, обычно не разрешалось торговать или инвестировать. Они должны были оказывать дополнительную помощь – и держаться подальше от трейдеров и других важных личностей, работающих в
