Рейтинговые книги
Читем онлайн Человек, который разгадал рынок. Как математик Джим Саймонс заработал на фондовом рынке 23 млрд долларов - Грегори Цукерман

Шрифт:

-
+

Интервал:

-
+

Закладка:

Сделать
1 ... 49 50 51 52 53 54 55 56 57 ... 105
Бетси работала семейным врачом.

«Нами двигали голод и жажда наживы», – рассказывал Генри Wall Street Journal. (5)

Удача улыбнулась ему на следующий год, когда в New York Times опубликовали статью о недавно открытом фонде. Клиенты начали звонить, и вскоре Генри и его партнер управляли 100 миллионами долларов в Reserve Primary Fund. Активы фонда росли, достигая миллиардов долларов, но в 1985 году Генри отошел от дел и переехал вместе с Бетси на ферму семьи Браунов в деревушке Вирджиния, где на территории в 202 гектара стал выращивать скот. Он также принимал участие в соревновании по метанию из требушета, подобия механической катапульты: Генри выиграл конкурс, запустив с помощью этой штуковины тыкву весом в 3,6 килограмма на 300 метров вперед. На новом месте Бетси стала гражданским активистом и чиновником-демократом в местном самоуправлении.

Однако Генри по-прежнему не давали покоя мысли о бизнесе. Более 10 лет он препирался с бывшим деловым партнером Брюсом Бентом, которого обвинял в нарушении договоренности о покупке его доли в компании. В итоге Генри подал иск, утверждая, что в период управления фондом Бент выплачивал себе вознаграждение намного больше положенного. Только в 1999 году они наконец-то пришли к соглашению и оформили сделку по продаже доли Брауна Бренту. (Помимо всего прочего, в 2008 году на вложениях в долговые ценные бумаги инвестиционного банка Lehman Brothers фонд потеряет целое состояние, что посеет страх во всей финансовой сфере.)

Несмотря на благосостояние своей семьи, по словам друзей, Питер время от времени переживал по поводу собственного финансового состояния, возможно, сказались первоначальные сложности, с которыми столкнулся его отец или его продолжительная борьба с прежним деловым партнером. Питер приберег собственные амбиции для науки и математики. После окончания Гарвардского университета со степенью бакалавра по математике Браун присоединился к подразделению Exxon, в котором разрабатывали способы преобразования речевого сигнала в компьютерный текст, раннюю версию технологии распознавания речи. Позже он получил степень PhD по информатике в Университете Карнеги-Меллона в Питтсбурге.

В 1984 году, в возрасте 29 лет, Браун начал трудиться в отделе речевых технологий IBM, где Мерсер и его коллеги работали над разработкой компьютерного программного обеспечения для преобразования речевых сигналов. На протяжении всего времени существования данной области считалось, что только лингвисты и специалисты по фонетике, обучающие компьютерные системы правилам синтаксиса и грамматике, способны заставить компьютеры распознавать речь.

Браун, Мерсер, их коллеги-математики и другие ученые, включая требовательного руководителя отдела, Фреда Джелинека, смотрели на языковую проблему совершенно иначе, нежели это делали сторонники традиционного подхода. Они считали, что язык можно смоделировать подобно азартной игре. В любой части предложения с определенной степенью вероятности, исходя из предыдущего опыта и общеупотребительной лексики, можно понять, что последует в дальнейшем. К примеру, за прилагательным «яблочный», скорее всего, последует существительное «пирог», а не местоимение «он» или какая-то служебная часть речи. Команда IBM утверждала, что подобные вероятности наблюдаются и в речевых сигналах.

Задача их отдела заключалась в том, чтобы внести в компьютеры необходимый объем данных аудиозаписей и письменного текста с целью разработки вероятностно-статистической модели, способной предсказывать наиболее вероятные последовательности слов на основе последовательностей звуков. Такой компьютерный код не обязательно должен понимать, что он транскрибирует, но в результате он все равно научится преобразовывать речь.

С точки зрения математики Браун, Мерсер и другие сотрудники команды Джелинека рассматривали звуки как результат последовательности, на протяжении которой каждый шаг является случайным, но при этом зависит от предыдущего шага, то есть как скрытую марковскую модель. Задача системы распознавания речи состояла в том, чтобы, получив набор имеющихся звуков, вычислить вероятности и сделать самое оптимальное предположение о «скрытых» последовательностях слов, которые воспроизводили данные звуки. Исследователи IBM применяли алгоритм Баум-Уэлча, который разработал Ленни Баум, бывший партнер Джима Саймонса по трейдингу, чтобы определить вероятности различных речевых сигналов.

Вместо того чтобы вручную вносить в систему базовые знания о работе языка, они разработали программу, которая самостоятельно обучалась этому на основе данных.

Браун, Мерсер и их коллеги опирались в своей работе на теорему Байеса, появившуюся в результате интерпретации вероятности, которую предложил священнослужитель Томас Байес в XVIII веке. Байесовская вероятность позволяет определять степень уверенности в истинности каждого суждения и по мере поступления новой информации подвергать ее переоценке. Гениальность байесовской вероятности заключается в том, что она постоянно сужает диапазон вероятностей. Возьмем, к примеру, спам-фильтр, который не знает наверняка, является ли нежелательным то или иное письмо. Он способен, однако, успешно с этим справляться, высчитывая степень вероятности этого в каждом полученном сообщении на основе постоянного изучения писем электронной почты, ранее классифицированных как «нежелательные». (Данный подход был не настолько странным, как может показаться на первый взгляд; лингвисты утверждают, что во время разговора люди бессознательно предугадывают, какие слова будут сказаны в дальнейшем, в процессе корректируя свои прогнозы.)

Команда IBM отличалась не только уникальностью своего метода, но и характером сотрудников, среди которых особенно выделялась личность Мерсера.

Высокий и подтянутый Мерсер, чтобы оставаться в форме, занимался прыжками со скакалкой. В молодости он отдаленно напоминал актера Райана Рейнольдса – это единственное, что связывало его с Голливудом. Он обладал лаконичной и эффективной манерой общения будучи немногословным и говоря только тогда, когда считал это необходимым, – причуда, которая была по душе некоторым из его коллег-ученых. Иногда, проделав сложные вычисления, Мерсер мог не сдержаться и сказать: «Дело сделано!» Однако, как правило, на протяжении дня он просто напевал или насвистывал какую-то мелодию, обычно из классической музыки. Мерсер не пил кофе, чай или алкоголь; в основном он налегал на Сoca-Сola. В тех редких случаях, когда он расстраивался, Мерсер мог выкрикнуть «бурда»: коллеги понимали это как слияние двух слов «брехня» и «ерунда», или пустые разговоры.

У Мерсера были такие длинные руки, что жена шила ему классические рубашки с удлиненными рукавами, в причудливых цветах и узорах. Однажды на вечеринку в честь Хэллоуина Джелинек, который переживал не лучшие времена, пришел в костюме Мерсера, надев рубашку с невероятно длинными рукавами. Мерсер, увидев это, рассмеялся так же, как и его коллеги.

Мерсер приходил в офис в 06:00 утра, а в 11:15 уходил на ланч с Брауном и другими сотрудниками. Почти каждый день он ел одно и то же: бутерброд с арахисовым маслом, желе или тунцом, упакованный в пластиковый контейнер Tupperware или завернутый в уже использованный коричневый бумажный пакет, что его коллеги расценивали как признак бережливости. Съев сэндвич, Мерсер открывал пакет с чипсами, выкладывал их согласно размеру на стол, а после этого уже ел: сначала

1 ... 49 50 51 52 53 54 55 56 57 ... 105
На этой странице вы можете бесплатно читать книгу Человек, который разгадал рынок. Как математик Джим Саймонс заработал на фондовом рынке 23 млрд долларов - Грегори Цукерман бесплатно.
Похожие на Человек, который разгадал рынок. Как математик Джим Саймонс заработал на фондовом рынке 23 млрд долларов - Грегори Цукерман книги

Оставить комментарий