Выбор редакции
25 ноября, 13:03

Алгоритмы Renaissance Technologies (RenTec).

Алгоритмы Renaissance Technology (RenTec). Предыстория такова: я много занимался и занимаюсь музыкой, точнее «записываемой музыкой». И у меня экономическое образование. На определённом этапе своих исследований в области музыки, а затем и трейдинга, я пришёл к практическому выводу о наличии колебаний в ценовых рядах, похожих на синусоидальные. В этом нет ничего нового: среди экономистов давно известны теоремы и работы советского математика Евгения Слуцкого, — о том, что даже случайные, но сильно коррелированные величины (например ценовой ряд) после сглаживания (фильтрации, даже МА-шками, скользящей средней) — может создавать синусоподобные колебания. На Уолл-Стрите фамилию Евгения Слуцкого произносят шёпотом — да и то только среди знающих людей. Дело в том, что хотя работы Слуцкого не дают ПРЯМОГО рецепта прибыльных торговых систем, но дают хоть какое-то понимание разных странностей на биржевых рынках. Евгений Слуцкий закончил мой родной Киевский Университет в 1911 году, по ходу учился в Германии, потом вернулся, потом ужЕ при большевиках-коммунистах работал на Украине, потом его перевели в Москву, в Институт Конъюнктуры, где после расстрела Сталиным его начальника (ну знаете ли — свобода, маркетинг и открытые рынки противоречат идее антихристов-коммунистов) — Евгений Слуцкий прекратил активную научную деятельность, и умер в России. На Украине идеи Слуцкого получили второе рождение сначала в Украине — с подачи академика Ермольева и его ученика- профессора Александра Ястремского (сына профессора Ивана Ястремского, который ещё в советское время имел смелость выступать за кооперативное производство при социализме). Профессор Александр Ястремский являлся моим преподавателем по стохастической оптимизации в Унитете. Позже он руководил кафедрой экономической кибернетики в КГУ, и затем передал бразды правления кафедрой Александру Черняку, специалисту по теории вероятностей. Черняк тоже пишет статьи по работам Слуцкого. Раньше я регулярно общался и с тем и другим. А в России? В России ТОЖЕ понимают фундаментальность работ Слуцкого и выпустили недавно большую книгу с работами Слуцкого и разными вариациями различных учёных России и Украины на эту тему. Профессор Александр Черняк из КГУ написал для этой книги кажется тоже статью. Итог 1 : по Слуцкому даже случайные «всплески» ценовых рядов при их исследовании или обработки (например при фильтрации) могут порождать синусоподобные устойчивые колебания. А если они там есть, то их можно выявить частотными «спектральными» методами. Итог 2 : работы Слуцкого и выводы из них никогда не выпадали из поля зрения учёных-экономистов в Украине, России. Теперь давайте посмотрим на проблему «периодичности» с другой стороны. С СОВСЕМ ДРУГОЙ стороны — где периодичность является злом — а именно: в теории и практике кодирования. Для дешифрации без ключа — НАУЧНЫМ СПОСОБОМ — шифрованный текст размещается в виде матрицы и затем МНОЖЕСТВОМ разных способов проверяется её «качество». Если в матрице найти разные закономерности, то есть периодичности, то их оттуда можно вынуть — и это служит основой для разбивания шифра. Таким образом и шифрование и экономика-трейдинг приходят к одному общему — отысканию периодичностей в кажущемся случайным потоке данных. Так оно и было с Джеймсом Саймонcом и фирмой Renaissance Technologies: работая поначалу как «чистый математик» над шифраторами-дешифраторами для военных, Саймонс с товарищами разумеется хорошо знал о методах выявления закономерностей, дефектов (периодичностей). А потом у него был скандал с военным руководством — Джеймс Саймонс выступал против войны США во Вьетнаме. Его уволили, но кто-то подсказал ему что это всё можно использовать для прогнозирования ценовых рядов. Скорее всего это был Элвин Берлекэмп (Elwyn Berlekamp), автор их первой торговой системы: Элвин Берлекэмп умер полгода назад. Саймонс поручил в 1990 Элвину написать торговую систему, учитывая теоретические знания Саймонса и его «дешифрованных» товарищей. В начальном виде она сперва давала прибыль, но потом начала сбоить. Они полностью её переписали и примерно с 1992-93 года она работает стабильно.  Они первые на Уолл-Стрите купили себе суперкомпьютеры CRAY, и даже разместили фирму возле залива в Нью-Йорке, где легче было организовать водяное охлаждение компов (ну и заодно поближе к университету со старыми товарищами-математиками). Rentec вошла в деловой контакт с крупными банками — чтобы обеспечивать себя деньгами в управлении и полигоном для испытаний своих алгоритмов, а им — алгоритмическое преимущество, когда банк работает как Market Maker на бирже. Но чем ближе к «стакану» биржи, тем трейдер (то есть RenTec + банк) вынуждены были работать с более короткими периодами и бОльшим потоком данным. На определённом этапе RenTec обнаружила что компьютеры CRAY, которые она использовала (скорость тогда была примерно 1-2 Гигафлопса), не справляются с их «грубыми» спектральными алгоритмами. И тогда RenTec «купила», то есть переманила к себе ВСЁ подразделение цифровой обработки сигналов из фирмы IBM. Дело ещё в том, что в DSP (это «цифровая обработка сигналов»), часто используются алгоритмические «фокусы»-улучшатели, про которые не знают ни обычные математики, ни обычные программисты, ни тем более трейдеры. Откуда я это знаю? Так это же очевидно! Как ещё можно получить прибыльность 40...60 % в год, если индекс акций SP500 растёт по 10% в год? Вы просто обязаны ловить ВСЕ колебания рынка, а не только глобальные длинные тренды. А это можно сделать, только выявляя синусоидальные колебания. В конце концов единственным, в чём вы можете быть «уверены» в современной математике — это движения синуса и косинуса обратно вниз. В 2013 году я выложил вкратце описание их алгоритмов на сайте Nuclearphynance.com : У меня есть жестокое подозрение, что самим сайтом nuclearphynance.com владеет сам миллиардер Джеймс Саймонс, так как я был СРАЗУ же забанен после своего краткого выступления там — безо всякой причины и пояснения. Дело ещё в том, что между европейской английской школой алготрейдеров — это Paul Wilmott, Daniel Duffy, ныне покойный Mark Joshi и другие дружественные им люди (теоретики, хорошие теоретики, практиков мало), и условно говоря высокомерной американской школой (коих на самом деле много, и они не дружат между собой) — между ними существовала раньше неприязнь. Война там была подковёрной и малоизвестной. Как результат, — сайт и форумы по теме quant finance разделились на два лагеря — nuclearphynance.com и wilmott.com. Затем, позже я описал вкратце все основные алгоритмы на форуме Wilmott, но НИКТО из квантов планеты Земля не проявил интереса. За исключением одного мало-известного трейдера математика из Европы. НИ ОДИН. Затем, после критических публикаций про RenTec, после скандалов с «дружескими связями» RenTec c крупнейшим вором в истории человечества Берни Мадофф, на воровство которого смотрели сквозь пальцы и комиссия CFTC и налоговая служба IRS, и ФБР, после скандальной щедрой денежной поддержки коррумпированной Хилари Клинтон лично Джеймсом Саймонсом, после всех этих и других событий, — RenTec по видимому предложил Paul Wilmott зарыть топор войны. Так на свет внезапно появилась книга Paul Wilmott «Money formula», где Поль Вилмотт… поёт дифирамбы James Simons и фирме RenTec. Примечание: алгоритмы, применяемые для настоящего спектрального анализа — в корне отличаются от алгоритмов неправильного «метода Фурье», и представляют собой сложную алгоритмическую задачу. И везде там приходится натыкаться на сложно-решаемые задачи, типа численного дифференцирования, и даже банальную аппроксимацию — регрессию, НО которую НАДО ДЕЛАТЬ ПРАВИЛЬНО, а не так как это делают физики или радио-техники. Об этом недавно проговорился один из бывших сотрудников RenTec в интервью. Он не понимал, зачем так скурпулёзно его заставляли делать свой кусок банальной аппроксимации-регрессии, которую любой трейдер делает на MetaTraider-4/5 — парой кликов мышью. А вот потому что так надо! Потому что Джеймс Саймонс никому не выдаёт всю цепочку сложного (сложнейшего) алгоритма, и качество детектирования условно говоря «сигнала» — критично для последующих шагов в сложной цепочке. Здесь ничего нового — над похожей задачей распознавания речи бьются многие фирмы. Ведь открытые рынки ГОВОРЯТ — друг с другом. То что Вы видите на экране торгового терминала — это разговор разных торговцев и разных рынков друг с другом. Как видите, это всё «чистая математика», и работает без догадок трейдера с экрана. Разумеется, никто из тредеров или тем более менеджеров с Уолл-Стрит не мог ничего дать фирме RenTec. На Уолл-Стрите шутили — что «величайшим секретом RenTec является то, что они не берут никого с Уолл-Стрит». В самом деле, что человеку с Уолл-Стрит там делать? Ещё один малоизвестный факт: на определённом этапе большой вор Берни Мадофф решил покататься на полу-секретной славе заоблачных показателей прибыльности фирмы Rentec. Он дал в управление RenTec 200-300 миллионов долларов — на очень выгодных для RenTec условиях. Но с условием, что будет пользоваться ими сам время от времени. Конечно, это нужно было ему для разговоров с его инвесторами. Он многозначительно намекал им, что «деньгами управляет RenTec». Таким образом Мадофф получал авторитет у инвесторов задаром. Через год-другой RenTec узнала об этих разговорах и посмотрела на свои бухгалтерские балансы, — по которым получалось, что Берни Мадофф платит RenTec, 100 миллионов долларов в год — только за то, что ИНОГДА деньги Madoff пару месяцев ходят в обороте у RenTec. Всё это плохо пахло.  Старый вопрос игрока в карты — «кто дурак в этой схеме? И если ты не знаешь ответа — то этот дурак — ТЫ». Просто так деньги на Уолл-Стрит никто не платит. И тогда RenTec отказалась от денег Madoff. Позором для James Simons является то, что они НИКУДА НЕ ЗАЯВИЛИ о своих сомнениях и подозрениях. Разумеется, доказать они юридически ничего не смогли бы тогда сами, но афера Мадоффа была бы тогда разоблачена в самом начале. Но и Джеймс Саймонс и Берни Мадофф — оба евреи, а инвесторами Мадофф были многие известные евреи, и тогда в тесной еврейской тусовке Нью-Йорка — RenTec решили лучше промолчать и просто отдать деньги Мадофф обратно. Я не пишу здесь о БИЗНЕС-событиях в истории RenTec. Это без меня сделал юрист-менеджер из Англии Julian Versteeg. Вот тут: После написания этой статьи, раскопав всё подробно, Julian тут же получил должность в большом инвестиционном фонде и управляет кажется около 60 млрд USD в Лондоне. Джулиан Верстиг там пишет в несколько негативном ключе об RetTec и о Джеймсе Саймонсе. Если быть точным, в прилично негативном ключе, хотя факты изложены верно. На форуме квонтов Wilmott меня спросили — почему Джулиан написал именно так, в негативе (смешно, я-то тут при чём?)? Наверное потому, что закрытая фирма RenTec, зарабатывая на и пользуясь открытыми биржевыми рынками, регулярно вляпывается в разные финансовые скандалы и расследования (хотя в телевизоре и на Ютубе  — Джеймс Саймонс корчит из себя доброго дядечку мецената): «Why Did RenTec Keep Their Madoff TRS After Uncovering His Ponziness, And Other Questions» www.zerohedge.com/article/why-did-rentec-keep-their-madoff-trs-after-uncovering-his-ponziness-and-other-questions?lipi=urn%3Ali%3Apage%3Ad_flagship3_messaging%3BS2h22ABpSyCn3a03yEnjgw%3D%3D «How they failed to catch Madoff» fortune.com/2011/05/10/how-they-failed-to-catch-madoff/?lipi=urn%3Ali%3Apage%3Ad_flagship3_messaging%3BS2h22ABpSyCn3a03yEnjgw%3D%3D «Renaissance to SEC: Seeing Madoff's Fraud Wasn't Rocket Science» www.businessinsider.com/renaissance-seeing-madoffs-fraud-wasnt-rocket-science-2009-9?lipi=urn%3Ali%3Apage%3Ad_flagship3_messaging%3BS2h22ABpSyCn3a03yEnjgw%3D%3D «US Senate hearings about abuse of structures products»: www.hsgac.senate.gov/download/report-abuse-of-structured-financial-products-misusing-basket-options-to-avoid-taxes-and-leverage-limits

Выбор редакции
11 ноября, 22:12

Результаты Renaissance Technologies за последние 17 лет

Плата за управление — 5% в год, доля прибыли — 44%. Средняя доходность до костов — 66.1% в год. Средняя доходность для инвестора — 39.1% в год. Суммарная прибыль — 104.5 миллиарда долларов. Из недавно вышедшей книги Gregory Zuckerman «The Man Who Solved the Market: How Jim Simons Launched the Quant Revolution» P.S. https://www.pfa.kz/novosti/investitsionnaya-kompaniya-renaissance-technologies https://en.wikipedia.org/wiki/Renaissance_Technologies https://www.rentec.com/Home.action?index=true

Выбор редакции
24 октября, 18:57

Псалм #11: риск/доходность - эффективное инвестирование и управление капиталом. Как грамотно инвестировать в системный трейдинг.

 Чтобы вдвое увеличить коэффициент успеха, необходимо вдвое увеличить коэффициент неудач©     В этой статье хочу обосновать парадигму отношения риска к доходности в инвестировании и спекуляциях. Рассмотрим основные стабильные варианты приумножения капитала спекуляциями/инвестированием, а также выясним относительную максимальную доходность и риск в этих вариантах. Ключевой нитью в этом исследовании будет проходить именно стабильность, т.е. рассматривать будем только методы объективно зарекомендовавшие себя с точки зрения стабильности результата на дистанции 10 лет и более… узнаем какую доходность реально получить в каждом из методов и на какие реальные риски ориентироваться. Прошу заметить, что я говорю о профессионалах, т.е. анализирую на что Вы можете рассчитывать на пике своей карьеры в инвестициях/спекуляциях.  Риски/доходность    Пассивное инвестирование – это инвестирование в индексы, облигации, ETF. Наравне с сдачей в аренду недвижимости является наиболее простым и «безопасным» видом сбережения и преумножения капитала – средняя доходность ~7% годовых. Просадка может доходить до 50%, но все равно этот метод остаётся самым безопасным, так как связан напрямую с экономическим циклом – неважно насколько упадет индекс индустрии в конечном счете низкую базу выкупят и рост продолжится. Примером может выступить ETF на SnP500 (SPY) и его 11% годовых (за последние 10 лет) при максимальной просадке 48% (которая к слову сказать была единожды во время очередного системного мирового кризиса, в среднем годовые просадки остаются на уровне ~15%).        Резюме: плюсы: доступность, безопасность, редкость максимальных просадок. Минусы: низкая доходность. Метод интересен при условии систематического внесения средств и реинвестирования всего дохода – лучшая альтернатива государственной пенсии. Присутствуют убыточные годовые периоды.       Активное инвестирование– метод управления инвестиционным портфелем требующий от инвестора обширных фундаментальных знаний об оценке различных финансовых активов. В отличии от пассивного инвестирования обладает потенциально большей доходностью и риском. Заключается в умном отборе недооцененных финансовых инструментов их покупке и продаже в момент достижения активом справедливой по мнению инвестора цены, а также удержании актива в расчете на дальнейший рост из-за событийного характера актива. Чтобы оценить среднюю реальную доходность на длительном периоде от 10 лет, необходимо обратиться к публичной статистике таких инвесторов. Анализируя Berkshire Hathaway Баффета имеем среднюю годовую доходность ~20% при максимальной просадке около 50% (1974 год – минус 48,7%, 2008-й — минус 31,8%, 1990-й – минус 23,1%).    Резюме: метод относительно «безопасный» при должном уровне профессионализма. Неизбежны просадки капитала в 30-50% вместе с падением всего рынка во времена системных кризисов, даже если управление ведется супер профи. Доходность на длительном горизонте 15 — 20% годовых. Присутствуют убыточные годовые периоды.        Системный (алго-) трейдинг – метод ведения финансовых спекуляций целью которого является извлечение прибыли из дисбаланса спроса и предложения в финансовом активе. Используется технический анализ (не классический) котировок ФА для определения наиболее вероятных на заданном таймфрейме зон высокого спроса и предложения, т.е. таких уровней цен на которых управляющий трейдер ожидает дисбаланса рыночного капитала в покупки/продажи в соответствии с законами эластичности спроса и предложения. По мере достижения рынком этих зон трейдер совершает сделки в направлении предполагаемого дисбаланса. Кроме того в системном трейдинге могут использоваться и количественные, статистические методики. Главной отличительной особенностью метода является совершение типовых сделок при формировании заранее заданных рыночных условий.Самым известным, нашумевшем и продолжающим шуметь в сфере системного алго-трейдинга профессиональным участником является количественный алго-фонд Renaissance Technologies Medallion.Статистика доходности Medallion       Достоверных данных о просадках Medallion я в сети не нашел. Как и по многим другим топовым хедж фондам информация о результатах управления (кроме доходности) скрывается, а сама доходность варьируется в пределах 20-50% годовых. Основываясь на высоком риске применяемого метода, предположу, что максимальные просадки даже крутых фондов составляют те же самые 30-50%, а иначе фонды, имея на длительном горизонте небольшие просадки с высоким уровнем дохода (30% и выше) заявляли бы их тоже как своё преимущество.    Резюме: имея тот же максимальный риск в просадках что и относительно «безопасные» методы инвестирования, системный трейдинг имеет потенциально большую доходность. За эту доходность инвестор платит своей терпимостью к более высокой периодичности возникновения максимальных просадок и общей «небезопасности» метода.      Ситуативный трейдинг – это область гэмблерской, интуитивной истории, которую маскируют под сверхпрофессионализм называя это торговля по ситуации. Не относится к профессиональному инвестированию/трейдингу, представляя собой эмоциональную отдушину, хобби. В конечном счете то зачем все мы приходим в трейдинг – зарабатывать сотни процентов в месяц, получая кучу положительных эмоций и не вникать в скучную статистику. Сама же статистика показывает, что на финансовых рынках зарабатывают скучные и неэмоциональные ребята уважающие статистический и системный подход. В конечном счете гэмблер называющий себя трейдером, варящийся в бульоне «ситуативного» трейдинга либо приходит к полной системности в торговле, либо продолжает терять время и нервы в гэмблинге (часто годами и десятилетиями), либо выносится рынком вперед ногами из-за долгов и поехавшей крыши. Как вариант может стать околорыночником без результатов и стэйтмента, на эмоции люди ведутся очень хорошо – смотрите какая офигенная сделка на пробой плюс 800 баксов!!! Хочешь также?!!! Записывайся на курс! ))))   Резюме: не надо так.Деньги = высокий болевой порог     На основании вышеизложенного и опираясь на опыт собственных изысканий (конечно, если только никто не опровергнет мой вывод ссылкой на достоверную, опровергающую статистику) могу с уверенностью констатировать, что на современном уровне развития трейдинга/инвестиций установилась четкая корреляция доходности инвестиции к уровню принятия риска. Проще говоря инвестор (предоставляющий капитал в ДУ или трейдер торгующий на свои) желающий получать определенный уровень дохода с инвестиции должен четко осознавать, что его риском и болью не являются средние просадки 10-15-30%. Это нормально и терпимо абсолютным большинством участников финансовых рынков, а значит деньги не здесь. Деньги там, где начинается настоящая боль, которая обычно выражена эмоциональным выпадом — «эта стратегия больше не работает», а катализатором этой эмоции является как правило просадка капитала 40% и более, а также длительный период флэта Equity. Дальнейшее действие непрофессионального инвестора/трейдера это выход из инвестиции с убытком. Именно из-за этого происходит отток средств из управляющих фондов, а также прыгание гэмблеров с одной стратегии на другую. Бесконечный поиск грааля – сотни процентов годовых с максимальной просадкой 25% и стабильной ежемесячной прибылью. Ну-ну))) Удачи. Что делать?   1)      Принять просадки 40-60% как неизбежность и устраниться эмоционально от рефлексии вокруг них. Сосредоточиться на стабильности и «безопасности» выбранного метода – что он может дать, а что нет. Какая периодичность просадок, флэтов, величина средней просадки характерная для метода либо конкретной стратегии, её статистические показатели.   2)      Серьёзно относиться к статистическим показателям. Решение об инвестировании (в том числе и в собственную торговлю) должно основываться на положительных статистических коэффициентах применяемой стратегии.   3)      В целях повышения «безопасности» и увеличения дохода использовать один из вариантов консервативного инвестирования.     Первое: так или иначе уровень Вашего дохода с инвестиции будет напрямую коррелировать с частотой выхода просадки за среднюю величину. Чем выше доходность стратегии, тем чаще придётся терпеть просадки 30-60%. Максимальную боль будет давать системный трейдинг как и максимальную доходность. Просто примите это.    Второе: ваши главные друзья в оценке эффективности спекулятивной стратегии это следующие статистические коэффициенты – количество сделок, прибыльность (profit factor), средняя просадка (avg. drawdown), временной период статистики, коэффициент детерминации Equity (R-squared), максимальная просадка (max drawdown), прибыль без капитализации, отношение средней прибыльной сделки к средней убыточной сделке (ratio avg. win\avg. loss)… Если всё это для Вас пустой звук, то в 99% случаев Вы прямо сейчас находитесь на волшебном острове под названием «Интуитивный трейдинг aka. Crazy Gambling».       Количество сделок – как и временной период статистики отвечают за репрезентативность, т.е. показывают есть ли смысл вообще анализировать статистику. Минимальное репрезентативное кол-во сделок в системном трейдинге 130, минимальный временной период 2 года. Статистика должна удовлетворять обоим этим требованиям одновременно, если Вы хотите репрезентативности.    Прибыль без капитализации – т.е. без реинвестирования прибыли. Очень важно получить статистику по прибыли без капитализации, чтобы правильно рассчитать остальные показатели и понять эффективность стратегии. Еще лучше если статистика приведена в расчете торговли на минимальный контракт/лот. Если Вам подсовывают статистику доходности в которой максимальная просадка в % не совпадает с графиком доходности (на графике просадка существенно больше) то это как раз случай с реинвестированием прибыли. В реальной торговле Вы такую доходность не получите, часть средств просто не будет участвовать в торговле. Еще один очень важный момент с которым Вас могут обманывать это комиссии, Вы должны видеть прибыль с вычетом комиссий за сделки.     Прибыльность (profit factor) – очень простой, важный и эффективный показатель. Это отношение всей полученной прибыли ко всем убыткам (gross profit/gross loss=PF). Я рекомендую рассматривать статистику от 1,6 PF и вкладываться во всё что больше 2 PF. Если найдете какую-то стратегию с PF больше 3, отлично вот и грааль.     Максимальная и средняя просадка (max drawdown & avg. drawdown) – максимальная просадка в деньгах позволяет Вам рассчитать оптимальный депозит для стратегии – умножайте её на 2,5 (пример: mdd $9466х2,5=depo $23665). Средняя просадка – это простое среднее арифметическое всех просадок (падения от хая Equity до восстановления). Средняя просадка нужна Вам для понимания точки консервативного входа в стратегию (об этом ниже) и понимания стабильности стратегии – должна быть меньше 30% депозита.     Коэффициент детерминации Equity (R-squared) – еще этот коэффициент называют квадрат линейной регрессии. В общем эта цифра показывает насколько стабильна торговая стратегия – как стабильно она прибавляет к доходности на протяжении всего периода статистики. Максимум стабильности, а значит и периодичности обновления хая Equity достигается при значении R-squared  0,99. Я рекомендую рассматривать стратегии с показателем более 0,75.        Коэффициент отношения средней прибыли на сделку к среднему убытку (Ratio avg. win\avg. loss) – средняя прибыль и средний убыток считаются делением gross profit\gross loss на количество прибыльных\убыточных сделок. А чтобы получить R (Ratio avg. win\avg. loss) стратегии необходимо поделить среднюю прибыль на средний убыток. Полученный коэффициент (например в приведенной статистике выше он 1,79) показывает «безопасность» стратегии, обязательно ли использовать консервативный вход в стратегию, повышающий «безопасность» или можно обойтись классическим входом. Если R меньше единицы (например 0,46 как в статистике ниже), то при прочих удовлетворяющих коэффициентах, необходимо повышать «безопасность» стратегии и использовать консервативный вход. Третье: консервативный вход     Это из области эмоций, а значит здесь есть деньги. Дело в том что у непрофессионалов ажиотаж в покупки возникает когда они видят «ракету» на Equity или на котировке акции, то есть нечто направленное строго вверх – гэмблер будет залезать в такое, в то время как профи будут на этом крыть свои покупки (или выводить прибыль из стратегии) потому что зашли раньше пуска «ракеты», спрогнозировав рост акции или зашли в перспективную стратегию на просадке.        Это классическое эмоциональное мышление абсолютного большинства заложенное природой – покупать то что УЖЕ выросло в тот момент когда компетентное меньшинство будет продавать ЗАКРЫВАЯ набранные ранее позиции. А так как большинство капитала сосредоточено у компетентного меньшинства, то угадайте что будет с ценой…    Это лирическое отступление от темы, тем не менее являющееся фундаментом финансового рынка и спекуляций. Но вернемся к теме консервативного входа в стратегию. Моя идея в том чтобы входить в стратегию в момент когда текущая просадка опускается ниже средней просадки (avg. drawdown) торговой стратегии. При условии что Вы покупаете/входите не/в шлак это открывает Вам ряд преимуществ:   1)      Вы банально больше заработаете, сумев пересидеть большую просадку;   2)      Вы ограничите свой риск, если ориентируетесь выйти из актива ниже его заявленной максимальной просадки;   3)      Вы сможете пересидеть даже максимальную просадку актива, не получив её на своем депозите.Из этого следует две модели консервативных инвестиций в системный трейдинг (в том числе и в свой):   а) вход на средней просадке актива, выход на максимальной – ограничиваете свои потери относительно актива;   б) вход на средней просадке актива, выход = максимальная просадка актива + средняя просадка – потенциально получаете такой же убыток как и актив, но в случае хорошего актива просто пересиживаете обновление величины максимальной просадки после чего актив вновь отрастет и даст Вам доход.    Еще круче использовать в дополнение к консервативному входу «подушку безопасности», когда Вы выводите прибыль со стратегии только сверх дохода равного средней просадке. Действуя при этом согласно пункта «а)» по достижению активом дохода равного средней просадке Вы по сути будете находиться в безрисковой зоне и снимать прибыль которую уже у Вас не заберет рынок, даже в случае падения актива на величину максимальной просадки. Таким образом Вы рискуете только в том случае, если после Вашего входа актив обновил максимальную просадку и то Вы теряете не 50%, а 25-30%.     На этом доклад окончен. Когда Вам будут подносить статистику с максимальной просадкой 25% на депо, закладывайте в риск все равно 50% и относитесь к трейдингу серьезнее чем к тарелке горячего борща который нужно донести из кухни до телевизора. Спасибо за Ваши ++++++++ Другие мои статьиПо любым вопросам skype: Biopsyhose Biotrade Инстаграм Biotrade  Мой трек-рекорд 324% руками за 5 лет Мой курс трейдингаИнвестирование в роботов 

Выбор редакции
11 апреля 2018, 03:34

Facebook Fallout Deals Blow to Mercers’ Political Clout

Rebekah and Robert Mercer, the conservative donors behind Cambridge Analytica, are trying to limit damage to their nascent empire and deflect scrutiny from their business endeavors.

29 марта 2018, 05:05

The Mind-Benders: How To Harvest Facebook Data, Brainwash Voters, And Swing Elections

Authored by Roberto Gonzalez via Counterpunch.org, In the days and weeks following the 2016 presidential elections, reports surfaced about how a small British political consulting firm, Cambridge Analytica, might have played a pivotal role in Donald Trump’s surprise victory. The company claimed to have formulated algorithms to influence American voters using individually targeted political advertisements. It reportedly generated personality profiles of millions of individual citizens by collecting up to 5000 data points on each person. Then Cambridge Analytica used these “psychographic” tools to send voters carefully crafted online messages about candidates or hot-button political issues. Although political consultants have long used “microtargeting” techniques for zeroing in on particular ethnic, religious, age, or income groups, Cambridge Analytica’s approach is unusual: The company relies upon individuals’ personal data that is harvested from social media apps like Facebook. In the US, such activities are entirely legal. Some described Cambridge Analytica’s tools as “mind-reading software” and a “weaponized AI [artificial intelligence] propaganda machine.” However, corporate media outlets such as CNN and the Wall Street Journal often portrayed the company in glowing terms. Cambridge Analytica is once again in the headlines–but under somewhat different circumstances. Late last week, whistleblower Christopher Wylie went public, explaining how he played an instrumental role in collecting millions of Facebook profiles for Cambridge Analytica. This revelation is significant because until investigative journalist Carole Cadwalladr published her exposé in The Guardian, Cambridge Analytica’s then-CEO Alexander Nix had adamantly denied using Facebook data. And although Facebook officials knew that Cambridge Analytica had previously gathered data on millions of users, they did not prohibit the company from advertising until last Friday, as the scandal erupted. To make matters worse, the UK’s Channel 4 released undercover footage early this week in which Cambridge Analytica executives boast about using dirty tricks–bribes, entrapment, and “beautiful girls” to mention a few. The case of Cambridge Analytica brings into focus a brave new world of electoral politics in an algorithmic age–an era in which social media companies like Facebook and Twitter make money by selling ads, but also by selling users’ data outright to third parties. Relatively few countries have laws that prevent such practices–and it turns out that the US does not have a comprehensive federal statute protecting individuals’ data privacy. This story is significant not only because it demonstrates what can happen when an unorthodox company takes advantage of a lax regulatory environment, but also because it reveals how Internet companies like Facebook  have played fast and loose with the personal data of literally billions of users. From Public Relations to Psychological Warfare In order to make sense of Cambridge Analytica it is helpful to understand its parent company, SCL Group, which was originally created as the PR firm Strategic Communications Laboratory. It was founded in the early 1990s by Nigel Oakes, a flamboyant UK businessman. By the late 1990s, the company was engaged almost exclusively in political projects. For example, SCL was hired to help burnish the image of Indonesian president Abdurrahman Wahid–but Oakes and SCL employees had to shut down their operations center when SCL’s cover was blown by the Wall Street Journal . In July 2005, SCL underwent a dramatic transformation. It very publicly rebranded itself as a  psychological warfare company by taking part in the UK’s largest military trade show. SCL’s exhibit included a mock operations center featuring dramatic crisis scenarios–a smallpox outbreak in London, a bloody insurgency in a fictitious South Asian country–which were then resolved with the help of the company’s psyops techniques. Oakes told a reporter: “We used to be in the business of mindbending for political purposes, but now we are in the business of saving lives.” The company’s efforts paid off. Over the next ten years, SCL won contracts with the US Defense Department’s Combatant Commands, NATO, and Sandia National Labs. Over the past few years SCL–now known as SCL Group–has transformed itself yet again. It no longer defines itself as a psyops specialist, nor as a political consultancy–now, it calls itself a data analytics company specializing in “behavioral change” programs. Along the way it created Cambridge Analytica, a subsidiary firm which differs from SCL Group in that it focuses primarily on political campaigns. Its largest investors include billionaire Robert Mercer, co-CEO of hedge fund Renaissance Technologies, who is best known for his advocacy of far-right political causes and his financial support of Breitbart News. Steve Bannon briefly sat on Cambridge Analytica’s board of directors. Cambridge Analytica first received significant media attention in November 2015, shortly after the firm was hired by Republican presidential nominee Ted Cruz’s campaign. Although Cruz ultimately failed, Cambridge Analytica’s CEO, Alexander Nix, claimed that Cruz’s popularity grew largely due to the company’s skillful use of aggregated voter data and personality profiling methods. In August 2016, the Trump campaign hired Cambridge Analytica as part of a desperate effort to challenge Hillary Clinton’s formidable campaign machine. Just a few months later, reports revealed that Cambridge Analytica had also played a role in the UK’s successful pro-Brexit “Leave.EU” campaign. Hacking the Citizenry Cambridge Analytica relies upon “psychographic” techniques that measure the Big Five personality traits borrowed from social psychology: openness, conscientiousness, extroversion, agreeableness and neuroticism. In the US, Cambridge Analytica developed psychological profiles of millions of Americans by hiring a company called Global Science Research (GSR) to plant free personality quizzes. Users were lured by the prospect of obtaining free personality scores, while Cambridge Analytica collected data–and access to users’ Facebook profiles. Last week, The Guardian reported that Cambridge Analytica collected data from more than 300,000 Facebook users in this way. By agreeing to the terms and conditions of the app, those users also agreed to grant GSR (and by extension, Cambridge Analytica) access to the profiles of their Facebook “friends”–totalling approximately 50 million people. Psychographics uses algorithms to scour voters’ Facebook “likes,” retweets and other social media data which are aggregated with commercially available information: land registries, automotive data, shopping preferences, club memberships, magazine subscriptions, and religious affiliation. When combined with public records, electoral rolls, and additional information purchased from data brokers such as Acxiom and Experian, Cambridge Analytica has raw material for shaping personality profiles. Digital footprints can be transformed into real people. This is the essence of psychographics: Using software algorithms to scour individual voters’ Facebook “likes,” retweets and other bits of data gleaned from social media and then combine them with commercially available personal information. Data mining is relatively easy in the US, since it has relatively weak privacy laws compared to South Korea, Singapore, and many EU countries. In a 2016 presentation, Nix described how such information might be used to influence voter opinions on gun ownership and gun rights. Individual people can be addressed differently according to their personality profiles: “For a highly neurotic and conscientious audinece, the threat of a burglary–and the insurance policy of a gun. . .Conversely, for a closed and agreeable audience: people who care about tradition, and habits, and family.” Despite the ominous sounding nature of psychographics, it is not at all clear that Cambridge Analytica played a decisive role in the 2016 US presidential election. Some charge that the company and its former CEO Alexander Nix, exaggerated Cambridge Analytica’s effect on the election’s outcome. In February 2017, investigative journalist Kendall Taggart wrote an exposé claiming that more than a dozen former employees of Cambridge Analytica, Trump campaign staffers, and executives at Republican consulting firms denied that psychographics was used at all by the Trump campaign. Taggart concluded: “Rather than a sinister breakthrough in political technology, the Cambridge Analytica story appears to be part of the traditional contest among consultants on a winning political campaign to get their share of the credit–and win future clients.” Not a single critic was willing to be identified in the report, apparently fearing retaliation from Robert Mercer and his daughter Rebekah, who is also an investor in the firm. Not-So-Innocents Abroad By no means has Cambridge Analytica limited its work to the US. In fact, it has conducted “influence operations” in several countries around the world. For example, Cambridge Analytica played a major role in last year’s presidential elections in Kenya, which pitted incumbent Uhuru Kenyatta of the right-wing Jubilee Party against Raila Odinga of the opposition Orange Democratic Movement. The Jubilee Party hired Cambridge Analytica in May 2017. Although the company claims to have limited its activities to data collection, earlier this week Mark Turnbull, a managing director for Cambridge Analytica, told undercover reporters a different story. He admitted that the firm secretly managed Kenyatta’s entire campaign: “We have rebranded the party twice, written the manifesto, done research, analysis, messaging. I think we wrote all the speeches and we staged the whole thing–so just about every element of this candidate,” said Turnbull. Given the most recent revelations about Cambridge Analytica’s planting of fake news stories, it seems likely that the company created persuasive personalized ads based on Kenyans’ social media data. Fake Whatsapp and Twitter posts exploded days before the Kenyan elections. It is worth remembering that SCL Group has employed disinformation campaigns for military clients for 25 years, and it seems that Cambridge Analytica has continued this pattern of deception. The August elections were fraught with accusations of vote tampering, the inclusion of dead people as registered voters, and the murder of Chris Msando, the election commission’s technology manager, days before the election. When the dust settled, up to 67 people died in post-election violence–and Kenyatta ultimately emerged victorious. Weeks later, the Kenyan Supreme Court annulled the elections, but when new elections were scheduled for October, Odinga declared that he would boycott. Given Kenya’s recent history of electoral fraud, it is unlikely that Cambridge had much impact on the results. Anthropologist Paul Goldsmith, who has lived in Kenya for 40 years, notes that elections still tend to follow the principle of “who counts the votes,” not “who influences the voters.” But the significance of Cambridge Analytica’s efforts extends beyond their contribution to electoral outcomes. Kenya is no technological backwater. The world’s first mobile money service was launched there in 2007, allowing users to transfer cash and make payments by phone. Homegrown tech firms are creating a “Silicon Savannah” near Nairobi. Two-thirds of Kenya’s 48 million people have Internet access. Ten million use Whatsapp; six million use Facebook; two million use Twitter. As Kenyans spend more time in the virtual world, their personal data will become even more widely available since Kenya has no data protection laws. Goldsmith summarizes the situation nicely: Cambridge Analytica doesn’t need to deliver votes so much as to create the perception that they can produce results. . .Kenya provides an ideal entry point into [Africa]. . .Embedding themselves with ruling elites presents a pivot for exploiting emergent commercial opportunities. . .with an eye on the region’s resources and its growing numbers of persuadable youth. Recent reports reveal that Cambridge Analytica has ongoing operations in Mexico and Brazil (which have general elections scheduled this July and October, respectively). India (which has general elections in about a year) has also been courted by the company, and it is easy to understand why: the country has 400 million smartphone users with more than 250 million on either Facebook or Whatsapp. India’s elections are also a potential gold mine. More than half a billion people vote in parliamentary elections, and the expenditures are astonishing: Political parties spent $5 billion in 2014, compared to $6.5 billion in last year’s US elections. India also has a massive mandatory ID program based on biometric and demographic data, the largest of its kind in the world. Cambridge Analytica’s global strategy appears focused on expanding its market share in promising markets. Although many people might describe Kenya, Mexico, Brazil, and India as developing countries, each in fact has a rapidly growing high-tech infrastructure, relatively high levels of Internet penetration, and large numbers of social media users. They all have weak or nonexistent Internet privacy laws. Though nominally democratic, each country is politically volatile and has experienced episodic outbursts of extreme political, sectarian, or criminal violence. Finally, these countries have relatively young populations, reflecting perhaps a long-term strategy to normalize a form of political communication that will reap long-term benefits in politically sensitive regions. The capacity for saturating global voters with charged political messages is growing across much of the world, since the cost of buying Facebook ads, Twitterbots and trolls, bots for Whatsapp and other apps is cheap - and since more people than ever are spending time on social media. Such systems can be managed efficiently by remote control. Unlike the CIA’s psyops efforts in the mid-20th century, which required extensive on-the-ground efforts–dropping leaflets from airplanes, bribing local journalists, broadcasting propaganda on megaphones mounted on cars–the new techniques can be deployed from a distance, with minimal cost. Cambridge Analytica relies upon small ground teams to do business with political parties, and partnerships with local business intelligence firms to scope out the competition or provide marketing advice, but most of the work is done from London and New York. Weaponizing Big Data? From its beginnings, Cambridge Analytica has declared itself to be a “data-driven” group of analytics experts practicing an improved form of political microtargeting, but there are indications that the firm has broader ambitions. In March 2017, reports emerged that top executives from SCL Group met with Pentagon officials, including Hriar Cabayan, head of a branch which conducts DoD research and cultural analysis. A decade ago, Cabayan played an instrumental role in launching the precursor to the Human Terrain System, a US Army counterinsurgency effort which embedded anthropologists and other social scientists with US combat brigades in Iraq and Afghanistan. A few months later, in August 2017, the Associated Press reported that retired US Army General Michael Flynn, who briefly served as National Security Director in the Trump administration, had signed a work agreement with Cambridge Analytica in late 2016, though it is unclear whether he actually did any work for the firm. Flynn pleaded guilty to lying to the FBI about his contacts with Russian operatives in late 2017, when he was working with Trump’s transition team. Given his spot in the media limelight, it is easy to forget that he once headed US intelligence operations in Afghanistan, advocating for a big data approach to counterinsurgency that would, among other things, include data collected by Human Terrain Teams. The connections between Cambridge Analytica/SCL Group and the Pentagon’s champions of data-driven counterinsurgency and cyberwarfare may be entirely coincidental, but they do raise several questions: As Cambridge Analytica embarks on its global ventures, is it undertaking projects that are in fact more sinister than its benign-sounding mission of “behavioral change”? And are the company’s recent projects in Kenya, India, Mexico, and Brazil simply examples of global market expansion, or are these countries serving as laboratories to test new methods of propaganda dissemination and political polarization for eventual deployment here at home? Here the lines between military and civilian applications become blurred, not only because ARPANET–the Internet’s immediate precursor–was developed by the Pentagon’s Advanced Research Projects Agency, but also because the technology can be used for surveillance on a scale that authoritarian regimes of the 20th century could only have dreamed about. As Yasha Levine convincingly argues in his book Surveillance Valley: The Secret Military History of the Internet, the Internet was originally conceived as a counterinsurgency surveillance program. Neutralizing Facebook’s Surveillance Machine  It appears that many people are finally taking note of the digital elephant in the room: Facebook’s role in enabling Cambridge Analytica and other propagandists, publicists, and mind-benders to carry out their work–legally and discreetly. As recently noted by Lorenzo Franceschi-Bicchierai in the online journal Motherboard, Cambridge Analytica’s data harvesting practices weren’t security breaches, they were “par for the course. . .It was a feature, not a bug. Facebook still collects—and then sells—massive amounts of data on its users.” In other words, every Facebook post or tweet, every g-mail message sent or received, renders citizens vulnerable to forms of digital data collection that can be bought and sold to the highest bidder. The information can be used for all kinds of purposes in an unregulated market: monitoring users’ emotional states, manipulating their attitiudes, or disseminating tailor-made propaganda designed to polarize people. It is telling that Facebook stubbornly refuses to call Cambridge Analytica’s actions a “data breach.” As Zeynep Tufekci, author of the book Twitter And Tear Gas: The Power and Fragility of Networked Protest puts it, the company’s defensive posture reveals much about the social costs of social media. She recently wrote: “If your business is building a massive surveillance machinery, the data will eventually be used and misused. Hacked, breached, leaked, pilfered, conned, targeted, engaged, profiled, sold. There is no informed consent because it’s not possible to reasonably inform or consent.” Cambridge Analytica is significant to the extent that it illuminates new technological controlling processes under construction. In a supercharged media environment in which Facebook, Twitter, and WhatsApp (owned by Facebook) have become the primary means by which literally billions of people consume news, mass producing propaganda has never been easier. With so many people posting so much information about the intimate details of their lives on the Web, coordinated attempts at mass persuasion will almost certainly become more widespread in the future. In the meantime, there are concrete measures that we can take to rein in Facebook, Amazon, Google, Twitter, and other technology giants. Some of the most lucid suggestions have been articulated by Roger McNamee, a venture capitalist and early Facebook investor. He recommends a multi-pronged approach: demanding that the social media companies’ CEOs testify before congressional and parliamentary committees in open sessions; imposing strict regulations on how Internet platforms are used and commercialized; requiring social media companies to report who is sponsoring political and issues-based advertisements; mandating transparency about algorithms (“users deserve to know why they see what they see in their news feeds and search results,” says McNamee); requiring social media apps to offer an “opt out” to users; banning digital “bots” that impersonate humans; and creating rules that allow consumers (not corporations) to own their own data. In a world of diminishing privacy, our vulnerabilities are easily magnified. Experimental psychologists specializing in what they euphemistically call “behavior design” have largely ignored ethics and morality in order to help Silicon Valley companies create digital devices, apps, and other technologies that are literally irresistible to their users. As the fallout from Cambridge Analytica’s activities descends upon the American political landscape, we should take advantage of the opportunity to impose meaningful controls on Facebook, Google, Twitter, and other firms that have run roughshod over democratic norms–and notions of individual privacy–in the relentless pursuit of profit.

23 марта 2018, 09:08

Почему «уверенности», которую так «жаждут» инвесторы никогда не будет

Бесполезно искать подсказки на фондовом рынке смотря на других инвесторов. Автор: Боб Стокс Перевод в субтитрах: Текстовая версия видео: Рекомендации от Федерального резерва. Рекомендации от Белого дома. Рекомендации по экономическим показателям. Большинство инвесторов всегда ждут внешних сигналов о том, что будет дальше. Сегодня им нужна ясность в отношении денежно-кредитной и фискальной политики. До тех пор, ожидайте фондовый рынок в боковом направлении, говорят эксперты, которые следят за теми же репликами (CNBC, 17 марта 2018 года): «Рынки жаждут уверенности, а у нас её нет — говорит инвестиционный менеджер.Знаете что? У нас её никогда и не будет. Фондовый рынок всегда не определён — независимо от того, что ФРС, Белый дом или кто-либо другой говорит или делает. В книге Роберта Пректера «Социономическая теория экономики» пишется: Покупатели инвестиционных объектов действуют в условиях неопределённости относительно того, предадут ли будущие действия им стоимости или обесценят их.Постоянная неопределённость побуждает инвесторов искать подсказки у других. Мысль состоит в том: «Что другие должны знать, что они делают, поэтому я буду делать то, что они делают». Другими словами, инвесторы стадо. Или можно назвать это «поведением толпы». Интересно то, что эта стадность разворачивается в повторяющихся паттернах, что делает поведение инвестора предсказуемым. Волны Эллиотта являются отражением этой стадности. Хорошо известно, что стадность, направляет людей. Её гравитационная сила настолько сильна, что даже самые умные люди на Уолл-стрит обычно действуют зависимо от толпы. Вернёмся к Социономической Теории экономики Пректера, вот график, показывающая процент чрезмерных инвестиций и недостаток инвестиций в акции, менеджерами хедж-фондов с 2001 по 2015 год: Вы заметите, что менеджеры хедж-фондов уменьшали процент своих акций когда S&P 500 снижался до 2002 года. Затем, на бычьем рынке с 2003 по 2007 год, они стали чрезмерно инвестировать в акции. На большом медвежьем рынке 2007–2009,  менеджеры хедж-фондов резко сократили свои инвестиции в акции, после чего постепенно возвращались обратно в акции на протяжении большей части бычьего рынка, берущего своё начало в 2009 году. Более того, на графике можно увидеть как они инвестировали мало в акции у дна и много на их пиках. Другими словами, вместо того, чтобы «покупать на дне» и «продавать на максимуме», толпа покупает на максимуме и продаёт на дне. В Социономической теории экономики также пишется: Самое большое количество хэдж-фондов было закрыто в 2015, чем в любом другом году с 2009 года. Это стало прямым следствием того, что их менеджеры объединились в своих инвестициях по тренду на самом развороте. [выделено курсивом]Более того, взгляните на эту таблицу Bloomberg от 2 марта 2018 года, в которой показан список хедж-фондов и их недавние результаты: Хедж-фонды понесли убытки в феврале Graham Capital Management: — 7.82% Greenlight Capital: — 6.2% Winton Capital: — 4.3% Renaissance Technologies: — 3% Third Point Offshore: — 3% Источник: Bloomberg, 2 марта 2018 г.Модель волн Эллиотта не идеальна, но есть одна полезная вещь, она помогает сохранить свою независимость. На этих страницах мы показали бесчисленные примеры, когда волны Эллиотта посылали сигнал «покупать», когда другие продавали, или сигнал «продавать», когда другие собирались в одну и ту же сделку. Трудно действовать на таких противоположных сигналах, очень сложно — потому что толпа сильна в такие моменты. Тем не менее, этого требует успешное инвестирование. Сегодня волновая модель Эллиотта снова показывает, что сейчас самое важное время действовать независимо от толпы. Узнайте, какие сейчас раскрываются волны Эллиотта. Оригинал: http://www.elliottwave.com/a.asp?url=http://www.elliottwave.com/Investing/Why-the-Certainty-That-Investors-Crave-Will-Never-Happen&cn=15et

21 марта 2018, 20:19

OMNI DETAILS: Who won what, and when we’ll see text

OMNIBUS UPDATE … FINALLY, we expect to see spending bill text by 2 p.m., or so. -- HEATHER CAYGLE, BURGESS EVERETT and RACHAEL BADE: “Congressional leaders on verge of massive spending deal: But lawmakers will have to move quickly to avoid a shutdown on Friday night.” http://politi.co/2FRw3jx WHO WON? … THE WALL: Depends who you ask. There’s just $1.6 billion for a border wall with Mexico. The president wanted $25 billion. Republicans got a 10% increase in ICE funding -- Democrats were happy, because many in the GOP wanted more. Republicans got a 14% uptick in custody operations … HEALTH CARE: Most Republicans who fought to keep an Obamacare stabilization package out of this bill. We’ll see how people feel if premiums spike. Trump gets an L here, since he supported some language. … … GATEWAY: Trump won. The Gateway project -- a new tunnel between New York and New Jersey -- is now in line with a bunch of other infrastructure projects, instead of being prioritized like many wanted. Proponents still feel like they have a chance to take part of a $500-million pot. … RUSSIA: Well, Democrats weren’t able to get language to protect Mueller. But America got $680 million to protect the election process. THE TRUE COMPROMISES … GRAINS FOR LOW-INCOME HOUSING: Republicans and Democrats were able to swap a fix on the way grain co-ops were treated vis a vis big corporations, for a Low-Income Housing Tax Credit fix. … GUNS: Republicans and Democrats agreed on the widely bipartisan Fix NICS language to tighten background checks, and the Hatch-Rutherford school safety bill. … $4.7 BILLION in opioid money -- $3 BILLION more than the budget deal called for.DEFENSE HAWKS GET THEIR DAY: 2.4% pay raise for troops … $61 BILLION defense spending increase over FY 2017. (Leadership thanks you for all those CR votes!)ALEX ISENSTADT: “White House opposed Republican picked to replace Cochran”: “White House officials this week told Mississippi Gov. Phil Bryant that President Donald Trump did not plan to campaign for or endorse Republican Cindy Hyde-Smith if she was appointed to the state’s open Senate seat, saying they were worried that the former Democrat would lose.Bryant responded that he intended to go ahead and pick Hyde-Smith for the post, anyway. He’s expected to formally announce the selection Wednesday.“During a phone call Tuesday, administration officials told Bryant that Hyde-Smith’s past history as a Democrat would hobble her in the special election contest for the seat being vacated by longtime GOP Sen. Thad Cochran. Hyde-Smith switched parties in 2010 while serving in the state Senate.” http://politi.co/2FXf77i NYT’S JULIE HIRSCHFELD DAVIS, MAGGIE HABERMAN, MIKE SHEAR and KATIE ROGERS: “White House Job Requirement: Signing a Nondisclosure Agreement”: “As a real estate executive and reality TV star, Donald J. Trump tightly controlled his image by insisting that everyone around him sign nondisclosure agreements threatening steep monetary penalties if they revealed anything about him or his company.“So a few months into his presidency, Mr. Trump -- infuriated by leaks about everything from staff rivalries to his bathrobe-wearing, TV-viewing habits -- ordered Reince Priebus, then his chief of staff, to do the same thing in the West Wing.“Donald F. McGahn II, the White House counsel, had warned the president before that such a blanket policy could not be imposed on federal employees. But in order to placate an angry president who was convinced that the people around him had to be pressured into keeping his secrets, Mr. McGahn drew up a broad document barring White House officials from publicly disclosing what they heard and saw at work.“That nondisclosure agreement, presented by Mr. Priebus to the senior staff last April, did not specify any penalties -- financial or otherwise -- and was something that almost everyone around the president understood could not be enforced. But it was an early indication that Mr. Trump, who spent decades using pressure tactics and secrecy in his private life, wanted to do the same thing at the White House, breaking with tradition. He would push the obsession of many of his predecessors with damaging leaks to a new level.” http://nyti.ms/2GPZgsa BIG DONATIONS, in new FEC filings: TIM MURPHY, the former House Republican who resigned after allegedly trying to convince his mistress to have an abortion, gave $100,000 to the NRCC from his campaign account … PENNY PRITZKER gave the DNC $66,100 … HENRY LAUFER of Renaissance Technologies gave Majority PAC $2 million. -- THE DNC took out a $1.7 million loan. UPDATE ON THE IRAN DEAL -- “U.S. Taking Negotiations ‘One Week at a Time’ on Expiring Iran Deal,” by NYT’s Gardiner Harris: “As they gathered last week, perhaps for the last time, diplomats from countries that brokered the Iran nuclear accord publicly and uniformly declared it was working — despite a death watch over the deal in Washington. But behind the closed doors of the chandeliered room, complaints spilled forth. Iranian envoys said that threats from the United States to tear up the agreement had scared away investors, according to participants.“The American delegation countered that though the 2015 deal had effectively limited Tehran’s nuclear program, it had failed to curb Iran’s support for regional terrorism. And when he emerged from the meeting, Brian H. Hook, the chief American representative to the talks, called the nuclear issue ‘important — but it is just one aspect of the threats from the Iranian regime.’ … “At least some European officials left Vienna believing that the United States still wants the nuclear accord to survive. ‘All parties recommitted to the full implementation of the agreement,’ Federica Mogherini, the European Union’s foreign policy chief, told reporters on Monday in Brussels. ‘It’s, for us, a matter of security for Europe and for the rest of the world.’” http://nyti.ms/2FQ1HhsCLICKER -- “Obamas to Parkland students: ‘You’ve helped awaken the conscience of the nation,’” by Mic’s Jake Horowitz: “Mic has obtained a copy of the letter that former President Barack Obama and former first lady Michelle Obama sent to the students of Marjory Stoneman Douglas High School in the wake of the deadly mass shooting on Feb. 14.” The letter http://bit.ly/2GR28oS COMING OUT OF THE WOODWORK -- “Ex-Playboy model’s lawyer says her coming forward has nothing to do with politics,” by Aubree Eliza Weaver: “The lawyer representing former Playboy model Karen McDougal says his client’s decision to speak out about her alleged affair with President Donald Trump has nothing to do with politics.“‘Let me be clear,’ Peter Stris said. ‘Karen is a Republican. She voted for the president. She holds no ill will. If there was ever a case that was not motivated by naked politics, it’s this one.Stris added that McDougal is looking to ‘get out from under the thumb’ of American Media Inc. — the parent company of the National Enquirer and several other tabloid publications — which Stris says has ‘effectively controlled her life for over a year.’“‘What she wants is to correct the lies that AMI has told about her motivations, her honesty,’ he added. ‘She does not want publicity.’ McDougal alleges that she had an affair with Trump spanning 10 months in 2006 — a relationship that Stris says was ‘consensual’ and ‘important’ to her.” http://politi.co/2FR6oaDHMM – “Mulvaney, Acosta Bypassed Regulatory Office to Hide Data on Tip-Sharing Rule,” by Bloomberg Law’s Ben Penn: “Labor Department leadership convinced OMB Director Mick Mulvaney to overrule the White House regulatory affairs chief and release a controversial tip-sharing rule without data showing it could allow businesses to skim $640 million in gratuities. Labor Secretary Alexander Acosta gained Mulvaney’s clearance to go around the government’s rulemaking body—a little-known but critical wing of the White House called the Office of Information and Regulatory Affairs—three current and former executive branch officials told Bloomberg Law. Bypassing OIRA authorized the department to delete from the proposal internal estimates showing businesses could take hundreds of millions in gratuities from their workers.” http://bit.ly/2HReXPkCOMING ATTRACTIONS -- “RNC holding its spring meeting at Trump resort in Florida,” by Washington Examiner’s Anna Giaritelli: “The [RNC] will hold its spring meeting at Trump National Doral Miami, a hotel and golf resort in South Florida, from May 2-5, according to RNC documents obtained by the Washington Examiner. The schedule of the May meeting of the RNC’s 168 GOP members … shows plans for a seminar examining the 2020 convention process, including the renominating of Trump as the party’s choice. … The committee may also release the names of the cities it is choosing between to host its 2020 convention.” http://washex.am/2Gbr3FGPOLITICO MAGAZINE -- “Washington’s Most Powerful Anti-Pot Official Is Named Sessions. It’s Not Who You Think,” by James Higdon: “No relation to the attorney general, Pete Sessions nevertheless shares the former Alabama senator’s unforgiving attitudes toward all things cannabis. ‘Marijuana is an addictive product, and the merchants of addiction make it that way,’ Pete Sessions said in January. ... In February, at an opioid summit at the University of Texas Southwestern, Rep. Sessions stretched scientific fact when he said, today’s product is ‘300 times more powerful’ than when he went to high school. (Later, his communications director confirmed that he meant three times more powerful.) “What Pete Sessions has, however, that Jeff Sessions doesn’t have is the power to change laws. Very quietly, but with implacable efficiency, Pete Sessions has used his position as the chair of the House Rules Committee to stymie or roll back amendments that protected legal marijuana in the 29 states that have approved it (30 states if you count Louisiana)”. http://politi.co/2G91OUy PUSHING BACK -- “Scientist at center of data controversy says Facebook is making him a scapegoat,” by CNN’s Donie O’Sullivan: “Aleksandr … Kogan, 32, said that he suspects thousands of other developers and data scientists had used similar methods to gather information on Facebook users. ‘Using users' data for profit is their business model,’ Aleksandr Kogan said of Facebook in interviews with CNN on Tuesday, his first time talking publicly about his work with Cambridge Analytica since Friday night when Facebook announced it had suspended him and the data firm from its platform for breaking its rules.” http://cnnmon.ie/2GPmYVq-- “John Bolton -- eyed for Trump post -- leads super PAC that employed Cambridge Analytica,” by the Center for Public Integrity’s Carrie Levine: “Bolton’s super PAC has paid Cambridge Analytica more than $1.1 million since 2014 for ‘research’ and ‘survey research,’ a Center for Public Integrity analysis of campaign finance filings shows. So far during the 2018 election season, Bolton has announced his super PAC will spend $1 million boosting Republican Senate candidate Kevin Nicholson in Wisconsin. Nicholson is challenging incumbent Sen. Tammy Baldwin, a Democrat.” http://bit.ly/2Ga7JsC VALLEY TALK – “Welcome to Zucktown. Where Everything Is Just Zucky: In Menlo Park, Calif., Facebook is building a real community and testing the proposition: Do people love tech companies so much they will live inside them?” by NYT’s David Streitfeld: “John Tenanes, Facebook’s vice president for real estate … leans over a scale model of the 59-acre site, which is named Willow Village. ‘There will be housing there,’ he points. ‘There will be a retail street along here, with a grocery store and a drugstore. That round building in the corner? Maybe a cultural center.’ In just a few years, Facebook built a virtual community that linked more than two billion people, an achievement with few precedents. Now the social network is building a real community, the kind you can walk around.” http://nyti.ms/2GNFL3zWHAT THE LEFT IS READING – “Why Democrats Should Embrace a Federal Jobs Guarantee,” by Sean McElwee, Colin McAuliffe and Jon Green in the Nation: “To explore the possibility of Democrats’ running on a guaranteed-job plan, we asked the respected data analytics firm Civis Analytics to not only poll guaranteed jobs, but poll it in the way that would be most likely to gain opposition from voters. … The results of the Civis polling were nothing short of stunning, showing large net support for a job guarantee: 52 percent in support, 29 percent opposed, and the rest don’t know.” http://bit.ly/2przi6aOUT AND ABOUT -- SPOTTED at a book party last night in Georgetown for “Microtrends Squared: The New Small Forces Driving the Big Disruptions Today,” by Mark Penn with Meredith Fineman -- $19.49 on Amazon http://amzn.to/2u7YUKR: Nancy Jacobson, Sen. Joe Manchin (D-W.Va.), Robert Allbritton, Bob Cusack, Rep. Charlie Dent (R-Pa.), Rep. Josh Gottheimer (D-N.J.), AB Stoddard, Kellyanne Conway, Commerce Secretary Wilbur Ross, Carl Cannon, Evan Bayh, John Harris, Marcus Brauchli, Chris Campbell, Tammy Haddad, Jonathan Stahler, Norm Ornstein, Rose McGowan, Grover Norquist, Melissa Moss, April Delaney, Zac Moffatt, Ken Thomas, Jen Nedeau Helm and Heidi Nel.-- SPOTTED at the final season premiere of “The Americans” at the Newseum last night followed by a Q&A with stars Keri Russell, Matthew Rhys, Holly Taylor and Noah Emmerich, executive producers Joe Weisberg and Joel Fields and FX Networks CEO John Landgraf (preview http://bit.ly/2HRhSr5): Chip Smith, Rep. Scott Peters (D-Calif.), Bob Costa, Meagan Foster, Jonathan and Muffy Day, Arik Ben-Zvi, Noam Lee, Nedra Pickler, Michelle Kosinski, Kasie Hunt, Jeffrey Toobin, Roy Schwartz, Jonathan Chait, Julia Ioffe, Blake Hounshell, Audrey Cooling, Calynn Jenkins and Jena Gross.TRANSITIONS -- Jarad Geldner is now a director at H+K Strategies. He previously ran FWD Communications and was a senior associate at GPG.-- Tyler Houlton has been named press secretary/deputy assistant secretary for public affairs at DHS. He previously served in an acting capacity as press secretary.

15 февраля 2018, 05:25

13-F Summary: Who Bought And Sold What In The Fourth Quarter

Today's barrage of 13F releases showed that in the last quarter of 2017, many funds turned their back on some of the best performing, FAANG stocks of the year, as managers like Duquesne’s Stanley Druckenmiller, Philippe Laffont’s Coatue, Lee Ainslie's Maverick and PointState’s Zach Schreiber trimmed their Facebook stakes while Steve Cohen's Point72 and Maverick Capital reduced their Google exposure. Not everyone was selling: Louis Bacon’s Moore Capital Management added 900,000 shares of Apple, boosting its holding to about $200 million; Tiger Global added to its Facebook position, while David Tepper's Appaloosa more than tripled its share stake in Apple to 4.6 million shares from 1.36 million shares at the end of Q3. Amazon also became the top position for Steve Cohen's Point72, who added 12%, of 36,000 shares, leaving it with a market value of $383 million (Cohen's 2nd and 3rd biggest holdings were Anadarko Petroleum and Electronic Arts). Meanwhile, as discussed earlier, Warren Buffett’s Berkshire Hathaway starte a new position in struggling Teva Pharmaceuticals (alongside activist hedge fund Jana Partners) sending its stocks soaring after hours, and boosted his stake in Apple yet cut his IBM holding to only about 2 million shares, effectively exiting the position. Other notable moves included Baupost, Greenlight and Viking taking stakes in Time Warner, the company that has endured the struggles of a sale to AT&T Inc. Separately, as Bloomberg notes Third Point also confirmed reports as it took a million-share stake in Pinnacle Foods, which some analysts expect to mean the company may be for sale. Below is a full breakdown of the most notable changes for select prominent hedge funds: ADAGE CAPITAL Top new buys: BKH, KR, TMUS, CE, XRAY, CW, EYE, OSK Top exits: CVS, PCG, DOV, STI, HAIN, POST, TXT, TJX, ALXN, DHR Boosted stakes in DE, AET, UTX, EMR, BURL, ES, JPM, BAC, MOS, BC Cut stakes in C, CF, GE, TMO, ETN, TAP, GS, KHC, PBYI, DWDP APPALOOSA MANAGEMENT Top new buys: TMUS, CMCSA, MGM, PCG, VNTR, VST, CSX Top exits: PNC, WHR, KMI, CBS, HAIN, AMAT, GM, AERI, BTU, CHK Boosted stakes in QQQ, AAPL, MU, FB, BAC, XPO, AGN, BABA, ALLY Cut stakes in WDC, GOOG, WPZ, OC, ETP, MHK, ALL, HUN, LUV BAUPOST GROUP Top new buys: TWX Top exits: CDEV, CAR Boosted stakes in PXD, FOXA, FOX, CAH, MCK, AGN, ABC, QRVO, AMC, VRTV Cut stakes in PBF, IMOS, FWP, ESRX BERKSHIRE HATHAWAY Top new buys: TEVA Boosted stakes in AAPL, BK, MON, USB Cut stakes in IBM, GM, SNY, AAL, WFC BLUE HARBOR Top new buys: ZAYO, MIC, ON, LOGM, AXTA Top exits: FFIV, AGCO, DNB, LAZ Boosted stakes in MD, COMM, OTEX, FCE/A, ADNT, IWM, THS Cut stakes in CLNS, MDRX, XLNX, SPY, WCC BRIDGEWATER ASSOCIATES Top new buys: PCG, CVS, CAH, PPL, EIX, CMG, ORCL, PG, LLY, IPG Top exits: KR, DVA, BWA, BIIB, INTC, VIAB, ILMN, TSN, NTAP, TXN Boosted stakes in WBA, CELG, MU, COST, HYG, LULU, GLD, TLT Cut stakes in ESRX, M, DGX, DISCA, GE, KORS NOTE: Earlier, Dalio’s Bridgewater Boosts Gold Holdings in SPDR, IShares; Dalio’s Bridgewater Trimmed Emerging-Market Exposure Before Rout CLINTON GROUP Top new buys: MON, PPL, BCO, TSN, CCK, LLY, HDS, CELG, FRC, PYPL Top exits: DGX, TPR, CCL, BPOP, PRAH, AET, PTLA, PEP, CBRL, COTV Boosted stakes in BIO, EIX, AMGN, EME, WSO, TUP, MOH, LVS, HSY, VRTX Cut stakes in MCD, CI, BA, FL, BAX, CAT, FIZZ, AGO, HUM, CC COATUE MANAGEMENT Top new buys: MSFT, VMW, NTES, CHTR, QD Top exits: SYMC, AMT, CRM, DATA,TWLO Boosted stakes in TWTR, SHOP, AVGO, AMZN, SNAP Cut stakes in AAPL, FB, BABA, ATVI, EA CORVEX MANAGEMENT Top new buys: TWX, CHTR, BABA, NXPI Top exits: CTL, P, PAGP, SIG Boosted stakes in CMCSA, JBLU, FG, FB, TMUS Cut stakes in EVHC, NOMD, GOOGL, EGN DUQUESNE FAMILY OFFICE Top new buys: EOG, WFC, BAC, DVN, APA, STMP, CXO, COG, TWX, X Top exits: PCLN, BABA, EA, C, EXPE, ATVI, LVS, IBB, CB, CELG Boosted stakes in NKTR, MSFT, AMZN, GOOGL, CRM, BIIB, WDAY Cut stakes in CTRP, JD, PYPL, VALE, FB ELLIOTT MANAGEMENT Top new buys: MD, AKAM, UNIT, CVG, QEP, TDW, WIT Top exits: ECA, MPC, ADNT, RYAAY, WYN, MON, ACAD, EQT, GRA, ABG Boosted stakes in TCO, EGN, HES, ISBC Cut stakes in AA, NRG, MITL, GPI, IMPV, SAH EMINENCE CAPITAL Top new buys: ELLI, MGM, MDLZ, PYPL, PZZA, EA, LEN/B Top exits: EXPE, BERY, STZ, KAR, FCE/A, RXN, CNNE, MAT, NKE Boosted stakes in IQV, USFD, EFX, WEN, CYBR, GPI, P Cut stakes in ARRS, ANTM, JACK, IMPV, CBG, LQ, SPGI, MSTR, ICE, ZNGA ENGAGED CAPITAL Top new buys: BW Top exits: THC, FNSR, DBD, DXCM, XPER Boosted stakes in CLS, NCR, IWM, BHE Cut stakes in MED, CCRN FIDELITY MANAGEMENT Top new buys: DNLI, OPTN, ABEO, RYTM, ABLX Top exits: NVRO, LLY, NXTM, AXDX, SPA Boosted stakes in UNH, BDX, ABBV, SAGE, NKTR Cut stakes in AMGN, MDT, BSX, CELG, AGN GLENVIEW CAPITAL Top new buys: NWL, AGN, CHTR, DLPH, MIK, ARMK, CAH, LYB Top exits: ZBH, NKE, TWTR, WYN, MGM, PX Boosted stakes in WBA, CVS, UHS, MCK, FDC, WP, TMO, FDX, EBAY, WMB Cut stakes in ABBV, LOW, AAPL, HCA, AET, DNB, GOOGL, DWDP, CI, MTOR GREENLIGHT CAPITAL Top new buys: CEIX, TWTR, TWX, ESV, MDCO, JCP, KSS, BBY, W, SFLY Top exits: GDX, HPE, TSG, MON, TGNA, RAD, UHAL, CARS, FRED, TECD Boosted stakes in BHF Cut stakes in GM, AER, TPX, CNX, MU, DDS, CNDT, CC, DSW NOTE: Jan. 16, Greenlight’s Einhorn Tells Clients Returns ‘Must Be Frustrating’ HIGHFIELDS CAPITAL MANAGEMENT Top new buys: CMCSA, AMZN, AXTA, EXPE, AXP, MDLZ, GE, CERN, TCO, CHTR Top exits: TGT, KO, SUM, FE, EGN Boosted stakes in TWX, TEVA, HCA, SHPG, MON, CCE, PE, KR, H, NVDA Cut stakes in FDX, BHGE, BEN, MAR, HDS, CTSH, MIK, IVZ, CVE, AMT ICAHN ASSOCIATES Top new buys: SD Boosted stakes in IEP Cut stakes in PYPL, WBT, MTW JANA PARTNERS Top new buys: PTC, CMCSA, NOC, FB, IQV, TEVA, SYNH, EVHC, GWW, GM Top exits: UHS, DXC, CRM, UNH, NUVA, AXTA, SEM, DERM, ORCL, NUAN Boosted stakes in BLMN, DHI, FDC, PF Cut stakes in LBRDK, EQT, DWDP, P, ZBH, MOH, ZAYO, CAG, TIF LANSDOWNE PARTNERS Top new buys: AMAT, MON, AAPL, MU, GRUB Top exits: HAS, BHGE, ACN, BABA, CMCSA, HON, SYY, AES Boosted stakes in TXN, C, AMZN, GOOGL, TSM, UTX, BTU, CAFD, HCC, UPS Cut stakes in FB, PYPL, WDC, ADNT, ETN, DATA, CVE, PCLN, URI, CRM LONE PINE CAPITAL Top new buys: AMZN, CSX, GOOG, BLK, TDG, A, SE Top exits: CMCSA, EXPE, ICE, TMUS, AAP, WP Boosted stakes in BUD, ADBE, PYPL, EA, PCLN Cut stakes in CHTR, AVGO, BABA, STZ, ATVI, WYNN, TV, MA, CRM, FB LONG POND CAPITAL Top new buys: LHO, BRX, AVB, BKD, DDR, NMRK, FPH, LEN Top exits: MAC, KRC, BXP, HLT, LQ, ATH, CLGX, CXP Boosted stakes in TCO, VER, JBGS, MSG, VNO, QCP, EQR, AIV, PGRE Cut stakes in RPAI, DHI, SLG, SRC MARCATO CAPITAL Top exits: GT, SFLY, AVT, LQ, HMTV Boosted stakes in DECK, ITRI, RYAM, RCII, FG, HZN Cut stakes in IAC, BID, AIR, DXC MAVERICK CAPITAL Top new buys: SCHW, WP, BTI, COMM, CIEN, ABEV, ETSY, SEAS, SKX, YUM Top exits: NWL, PFE, QCOM, FIS, CMCSA, VMC, JACK, CI, DPZ, WMT Boosted stakes in MSFT, ADBE, TAP, TMUS, LOW, BUD, MGM, V, AEO, KSS Cut stakes in SABR, STZ, WCN, GOOG, DWDP, FB, SHPG, FLT, UHS, LVS MOORE CAPITAL Top new buys: PX, COF, SYF, NTES, AZO, BPOP, BURL, CBS Top exits: JPM, DPZ, IT, ORCL, SBAC, CDEV, QTS, MA, PEP, RACE Boosted stakes in AAPL, MSFT, APC, VOYA, EQIX, TWX, GDS, SIVB, CCI, EDU Cut stakes in IWM, BAC, GM, BABA, AMZN, LOW, MS, F, XLU OMEGA ADVISORS Top new buys: HUM, WFC, CBS, GLD, CX, GLPI, MYL, NYCB, C Top exits: AIG, ETP, AET, NRZ, CVA, SHLM, BERY, INCY, ATH, CTLT Boosted stakes in AMCX, SHPG, PE, UAL, HES, NBR, SBGI, ASH, ADBE Cut stakes in BLL, AER, FDC, PYPL, LORL, I, HRG, DWDP, OEC PAULSON & CO Top new buys: SNI, CTL, VIAB, FOX, NMRK, HAIN, DISCK, CAVM, AET Top exits: TEVA, RLGY, CPN, EQT, S, CIEIQ, LOXO, HUN Boosted stakes in NXPI, HZNP, MON, COL, KMDA, TWX Cut stakes in MNK, AGN, SGYP, DISH, TMUS, VST, SHPG, XCRA PERSHING SQUARE Top new buys: NKE Boosted stakes in MDLZ POINT72 ASSET MANAGEMENT Top new buys: REGN, H, BUD, MDT, AMAT, IBM, LRCX, OXY, DIS, AZO Top exits: SHW, ORCL, AGN, HSIC, PCAR, XRAY, MRK, TPX, BLK, AAPL Boosted stakes in APC, CMCSA, FOXA, FDC, MYL, TTWO, V, MU, AMZN, GM Cut stakes in TWX, DHR, GOOGL, PE, BA, AVGO, TSN, BABA, FB POINTSTATE CAPITAL Top new buys: EA, LOMA, FOXA, MYL, AET, UNP, ALLY, ESRX, PAGP, QCOM Top exits: C, MGM, CSX, STZ, BABA, TMUS, CCI, BTU, SBAC, DAL Boosted stakes in ECA, LNG, DVN, NKTR, TRGP, BIIB, AMZN, AVGO, AMT, CRM Cut stakes in FB, COG, GOOGL, MSFT, DWDP, BAC, ADBE, PX, CMCSA RENAISSANCE TECHNOLOGIES Top new buys: GOOG, CVX, PCLN, CVS, MPC, LEN, CCL, UPS, INCY, CXO Top exits: NKE, MU, WFC, MO, AIG, BAC, JPM, ABBV, KMB, ADSK Boosted stakes in XOM, BDX, IBM, PM, GE, VRTX, ALGN, COST, BMY Cut stakes in MDT, NFLX, GILD, NTES, NVDA, MRK, INTU, FDX, GOOGL, MA SACHEM HEAD CAPITAL MANAGEMENT Top new buys: TWX, LOW, FB, YNDX Top new buys: GOOGL, NXPI, CAR, TSRO, ADSK Boosted stakes in CDK Cut stakes in CMCSA, WP, MSFT, CRM, SHPG SOROS FUND MANAGEMENT Top new buys: OSTK, KW, TGT, FG, GPS, PLAY, HAL, ZAYO Top exits: MDLZ, KHC, ZTS, CNDT, CL, CPB, K, GIS, CARS, SYNA Boosted stakes in URBN, LRCX, CBS, AEO, COL, AET, NXPI, SEDG, GM Cut stakes in TWX, VIAV, EPC, TIVO, MODN, EQT, GSUM, ATGE, CHDN, CMCSA STARBOARD VALUE Top new buys: MLNX, CARS Top exits: ETSY, HPE, JACK, ILG, MBI, QTM Boosted stakes in TYPE, FCE/A, BMS, MAC Cut stakes in BCO, EVHC, CTSH, BAX, DEPO, FTNT TIGER GLOBAL Top new buys: CRM, SWCH, CTRP, REDU, QD, SOGO, MDB Top exits: AWI, WB, ROKU, ATUS, JMEI, RYB Boosted stakes in APO, FB, ADSK, EDU, NOW, VXX, TAL Cut stakes in PCLN, CHTR, TDG, NFLX, JD, AMZN, FLT, BABA, CMCSA, DPZ THIRD POINT Top new buys: ICE, NFLX, LEN, AET, XRAY, GD, MGM, SWN, PF, NEXA Top exits: BAC, TMUS, SHPG, MPC, ALXN, BMA, XELA Boosted stakes in GOOGL, SPGI, PAM, WP, MHK, VMC, GGAL, PE, DHR Cut stakes in BAX, ANTM, BABA, TWX, NXPI, MAC, DWDP TUDOR INVESTMENT Top new buys: FOXA, JPM, GIS, HD, AMTD, BSX, USB Top exits: TSN, VZ, SNI, AAPL, GPK, SHW, MHK, BIVV, DWDP, GD Boosted stakes in SPY, AET, WFC, ORCL, CSX, UNH, AGN, AVGO, ROST, TJX Cut stakes in TWX, COL, EA, PYPL, VMC, PCLN, EBAY, CARS, DG VIKING GLOBAL Top new buys: TWX, NTES, TDG, TMO, PCAR, FANG, SYNH, TRV, PGR, LOW Top exits: DE, MA, FOXA, BAC, VZ, FLT, APC, JD, NWL, COG Boosted stakes in ANTM, PE, DPZ, UTX, AMZN, WFC, EFX, ADSK, RJF, XRAY Cut stakes in GOOGL, V, CP, CRM, UNH, FB, UHS, JAZZ, GWPH, EQT

14 февраля 2018, 05:24

Renaissance Tumbles Despite Correctly Predicting Market Correction

Things have sure been strange in the world of hedge funds lately. Take Bridgewater, whose founder on January 23 was mocking cautious investors everywhere saying "we are in this Goldilocks period right now. Inflation isn’t a problem. Growth is good, everything is pretty good with a big jolt of stimulation coming from changes in tax laws. If you’re holding cash, you’re going to feel pretty stupid." It has since emerged that during this exact time, Bridgewater was building - and continues to build - a massive short position against European corporations which is now fast approaching $15 billion and includes such giants as Deutsche Bank, Siemens and Total. Meanwhile, after warning that the "we'll probably have a much bigger shakeout coming" over the weekend, on Monday a contrite Ray Dalio admitted that he was wrong to mock those hodling cash, and explained the reason for his bearishness - and hypocrisy - stating in a LinkedIn post that everything "had changed" in the ten days since the Payrolls report, with inflation suddenly a far greater risk. Of course, that does not explain why Bridgewater was already bearish and was already building what is shaping up to be the hedge fund's largest thematic short in history. End result: the world's largest hedge fund made a substantial paper profit on the short side thanks to its multi billion European short (that's the only short the fund is required to disclose, so one can only speculate where else it may be shorting). Now take that "other" hedge fund, quant giant Renaissance Technologies (also known as the "Puppetmaster Behind The US Presidential Election"). Unlike a mocking Dalio, in January, RenTec's head of risk control, Ed Hubner, penned a letter issuing a red alert to investors in RenTec's public-facing Institutional Equities Fund, RIEF, warning them to brace for "possible market turbulence" and the "significant risk" of a correction, and that while accelerating global growth, corporate tax reform and a business-friendly administration in the U.S. have contributed to market gains, "it’s not clear these factors justify current valuations, especially in light of sovereign debt levels." Further, in a surprisingly accurate preview of things to come just days later, Hubner warned that "the downward technical pressure on the VIX, due to the growth of strategies that bet against market volatility, and lower correlations within the S&P 500, shouldn’t be confused with unshakable economic calm." On Monday 5, the day of the volocaust, the world understood precisely what he meant. And yet, while RenTec was dispensing with warnings, it refused to put its - and its investors' money - where its mouth was. In fact, as Bloomberg reports, the hedge fund that in January warned clients of a “significant risk” of a correction, lost 5.4% this month through Feb. 9, as a result of the correction it correctly predicted would happen. Since Jan. 1, the Renaissance Institutional Equities Fund is down 3.4 percent, according to an investor document seen by Bloomberg News. Known as RIEF, the strategy trades only U.S.-listed equities and is biased toward stocks that Renaissance’s models expect to rise. It’s designed to outperform the S&P 500 Index by 4 to 6 percentage points and managed about $22 billion as of the end of last year. So to summarize: Bridgewater mocks market skeptics as it covertly builds a major short bet, and then - to much fanfare - announces that its bullishness was misplaced, and that the business cycle is much further along that it had expected... meanwhile RenTec warns there is a "significant risk" of a market correction, that market correction hits just days later, and the result is a major hit for RenTec which, just like Dalio, refused to practice what it was preaching, and immediately suffered the consequences. Moral of the story: at any and every opportunity, hedge funds will lie to you, and the bigger the hedge fund, the bigger the lie.

Выбор редакции
31 января 2018, 13:32

Самый прибыльный хедж-фонд мира советует готовиться к встряске на рынках

(Bloomberg) -- Renaissance Technologies, самый прибыльный хедж-фонд в мире, видит "значительный" риск коррекции на мировых рынках и готовится к возможной турбулентности.Ускорение роста глобальной экономики, реформа корпоративного налогообложения в США и благоприятная для бизнеса политика американской администрации поддерживают...

Выбор редакции
31 января 2018, 12:44

Хедж-фонд Renaissance видит `значительную' угрозу коррекции

(Bloomberg) -- Renaissance Technologies, самый прибыльный хедж-фонд в мире, видит "значительный" риск коррекции на рынках и готовится к возможной турбулентности.Ускорение роста глобальной экономики, реформа корпоративного налогообложения в США и благоприятная для бизнеса политика американской администрации поддерживают ралли рынков, однако...

30 января 2018, 21:50

Renaissance Warns Of "Significant" Correction Risk, Prepares For "Turbulence Ahead"

First it was Bank of America, then Goldman, now the world's most profitable hedge fund is warning that a severe market shock is imminent. Renaissance Technologies, the hedge fund that two years ago we dubbed the "Puppetmaster Behind The US Presidential Election" due to its concurrent bets on both Hillary Clinton and Donald Trump to win the presidency (Jim Simons was a prominent Hillary Clinton backer while Robert Mercer has been a notorious supporter of Donald Trump), has warned that there is "significant" risk of a correction in prices and is preparing for "possible market turbulence." In a letter to clients this month obtained by Bloomberg, Ed Hubner - RenTec's head of risk control - cautions that while accelerating global growth, corporate tax reform and a business-friendly administration in the U.S. have contributed to market gains, "it’s not clear these factors justify current valuations, especially in light of sovereign debt levels." RenTec founder and chain smoker Jim Simons Echoing a familiar warning discussed in recent weeks, in his letter Hubner notes that while the current S&P 500 PE ratio of 18.6 (compared with about 11 in 2011) may be justified if volatility remains low and 30-year bonds hold below 3%, "with higher rates and more volatility a distinct possibility, there is a significant risk that asset prices will correct." In addition, the downward technical pressure on the Cboe Volatility Index, orVIX, due to the growth of strategies that bet against market volatility, and lower correlations within the S&P 500, shouldn’t be confused with unshakable economic calm, Hubner said. Hubner also noted that "while the fear of missing out may not be a concern for equity investors, increasing euphoria mixed with a bit of complacency certainly is" and that "Historically low levels of volatility may well have given investors a false sense of security in the nearly two years since the last market correction." RenTec's Institutional Equities Fund, known as RIEF, returned 15% last year, according to the letter, underperforming the S&P 500 Index which rose 19%. While we haven't seen the memo, it does not appear to break any news ground, and appears aimed at relatively unsophisticated investors with a warning that "while equity prices have moved upward for many years, and technical and quantitative analysts say "trend is your friend," at some point trends reverse." Well, yes... however, as Bank of America pointed out in December, every time the market has threatened to crash, the Fed always stepped in. The question is will it do so this time. RenTec no longer appears so sure as it concludes that "while we cannot know when that will happen with the current markets, we are doing our best to prepare for what may be turbulence ahead."

22 декабря 2017, 21:58

5 Big Myths of Technical Analysis

The jungle of charting indicators and methods can be tamed if you know the pitfalls to avoid.

19 декабря 2017, 12:19

Одураченные закономерностями. Виды закономерного одурачивания трейдеров

 (информационно-просветительский текст о трейдинге – очень краткое теоретическое обоснованиеи указание на  его  тайный  механизм, о котором многие не догадываются, а те, кто догадываются, часто неправильно понимают его сущность. Но от степени понимания этого механизма и умения его использовать   некоторые трейдеры,  инвесторы, фонды зарабатывают очень прилично, другие -  просто прилично,  большинство — неприлично и  основная масса торгующих организмов (кто не в теме) теряют депозит) Если вам показалось, что вы меня поняли, то это значит, что вы поняли  меня неправильно.А.Гринспен Честно говоря, не хотел это писать, но ведь все равно  найдется «спиноза», который рано или поздно слегка  просветит понимающую эту тему  общественность.Поэтому  кратко только обозначим проблему , описание решения которой тянет на  очень толстую  монографию о  трейдинге с точки зрения «науки всех наук»  -  теории оптимального управления, ипопробуем кое-что объяснить.Но  мы  не  нассимы, и тем более талебы, у нас нет  времени детально все излагать … ну вы поняли.Глядя,  как большинство трейдерско-инвесторской публики, фонды и даже «звезды»  упорно впустую теряют на финрынках  огромные бабосики, имеют существенные просадки или болтающиеся около нуля эквити, при этом не догадываясь об истинных причинах этого, а также, читая тексты многих гуру, гурчиков и прочих аналитиков, понимаешь, к каким печальным последствиям приводит отсутствие правильного  научного подхода к трейдингу,  специальных знаний  и опыта  разработок сложных систем реального сектора в области управления объектами и технологическими процессами. Ну не любит публика точные науки, т.к. трудно и  долго учиться, и  еще тяжелей  превращать знания и опыт в реальные дела. Поэтому  при избыточном гумобразовании и перенасыщении своей головы отходами чужой мозговой деятельности ее тянет на рассуждения  о «философии», «психологии»,    «дисциплине», классическом «теханализе», на поиск «логики» рынка и  разработку «стратегий». При этом у многих очень высокий градус непонимания:  против кого же эти стратегии должны работать? Что толку от «стратегии», если вы не  знаете и по ряду причин  не можете знать  важнейших скрытых и таинственных  свойств     объекта-контрагента ? Этот объект – финрынок, обладая такими чудными свойствами,  может повести себя так, что ваша «стратегия»  рассыплется как  пыль.Поэтому за непонимание и незнание удивительных свойств финрынка  приходится расплачиваться.Действительно, многие трейдеры прилагают гигантские  усилия и затрачивают время на поиски   «торговой системы», ищут гуру и гурчиков  околорынка в надежде на «обучение», а  результаты чаще всего печальные.Как поется в одной песне: « … и в темноте целуют губы, но не те».Итак, что мы имеем и что нам нужно?     А   имеем мы  перед собой финансовые рынки,  представляющие собой объекты — динамические  системы со сложнейшими нестационарными нелинейными  внутренними связями и внешними  воздействиями многих  факторов разной мощности и  разной длительностью экспозиции.Поведение  таких объектов и   воздействия на них  могут быть описаны динамическими физико-математическими  моделями в виде  системы сложных математических формул и уравнений, при этом в   основе адекватных моделей  лежат   физические идеи и законы, о которых по ряду причин знает только подавляющее меньшинство.На  финрынках также присутствуют  субъекты  со своими  торговыми системами, которые, как надеются эти субъекты,  обеспечат  профит.Но финансовые    потенциалы  рынка стекаются от финансовых доноров  к субъектам, имеющих  одновременно достаточно высокие уровни знаний, опыта  и  интеллекта.Заметим, что субъекты с высокими значениями указанных  свойств на рынке встречаются очень редко. Поэтому понимание, правильная оценка ситуации,  четкая формулировка проблемы и  правильная постановка задачи помогут обычным трейдерам избежать многих ошибок, при этом задавая направляющие косинусы вектора движения трейдерско-инвесторской мысли.Но для начала важно убрать хаос в головах.1. Главный секрет эффективного трейдинга, ключевое понятие и основа (ядро) торговой системы -  адекватная адаптивная динамическая  физико-математическая модель (ДФММ)  финрынка Несмотря  на  очевидность для специалистов в области управления важности адекватной модели объекта, это недоступно четкому пониманию   многими субъектами рынка.Из-за этого парадоксального непонимания миллионы трейдеров покоятся на финансовом дне.Если говорить терминами теории оптимального  управления, позиция  на рынке является объектом управления  и  существует во   временнОм, ценовом и ресурсном континууме. К тому же этот  объект находится в рыночной среде с нестационарными и труднопрогнозируемыми параметрами, помехами  и шумами.Субъект  управления — это торговая система (ТС), в основе которой   физматмодель финрынка  в той или иной степени адекватности.Эффективная  ТС как  субъект управления должна   иметь степень свободы  не меньше степени свободы объекта управления. Это необходимое условие максимизации  целевой функции – профита   при заданных ограничениях.Проще говоря, сложный объект, да еще в нестационарной среде,  только временно может управляться простым субъектом, однако при этом  в конечном счете гарантирована потеря управления,  на языке трейдеров – слив депозита  и  маржинколл.Для  того, чтобы управлять сложным процессом (объектом) или успешно прогнозировать его поведение и будущие  состояния  необходима его  адекватная модель с учетом  условий, свойств нестационарной среды и прочих  возмущающих воздействий и шумов.Адекватная модель — это  идеализированное представление процесса (объекта) с сохранением его важнейших свойств, необходимых для достижения поставленной цели  анализа  или управления. Для финрынка, который является очень сложным объектом, это значит, что должна быть достаточно точная физическая трактовка основных материальных и информационных процессов (финпотоков),  среды их обитания, шумовых, импульсных и прочих воздействий, а также  их соответствующее физико-математическое описание (физматмодель). На рис. в сильно упрощенном виде  показано взаимодействие субъекта и объекта управления в трейдинге (инвестировании). Если динамическая физматмодель адекватна финрынку, то она  является  основой  правильного алгоритма торговой системы и позволяет трейдеру или роботу эффективно управлять позициями, утилизируя максимальный потенциал рынка в требуемом диапазоне тайм-фреймов.Вы хорошо слышите? Повторяю для слабослышащих.Для  успеха  управления позициями  д.б. разработана адекватная адаптивная динамическая физматмодель рынка, ибо только на ее основе строится эффективная торговая система (алгоритм).Другими словами, все проблемы трейдинга (оценка текущей ситуации на рынке, оптимальные вход и выход из позиций, управление объемом, рисками и т.п.)  решаются при наличии адекватной ДФММ – главной компоненты трейдинга.Гуру ,  маленькие гурчики и почти все книгописатели   либо сами не понимают роль и значение  четко формализованной ДФММ, либо скрывают ее от почтенной публики (маловероятно) или имеют ее суррогат (некоторые даже обучают «оральным» моделям, т.е. в  виде словесного описания, не поддающегося формализации).Короче, почти у всех гуру и трейдеров  три проблемы: первая – необходимо  знать, что в торговой системе должна быть адекватная адаптивная ДФММ финрынка, вторая – знать о существовании  первой проблемы, и третья –  собственно разработка ДФММ.Для этого важно понимать, что график инструмента  — это только видимая надводная часть айсберга. Подводная его часть подвержена сложным  турбулентным   многовекторным течениям,  а они могут быть выявлены и измерены только специальными «измерительными приборами» — своеобразными «рентгеновскими  аппаратами» или «эхолотами». Поэтому определить куда айсберг двинется, собирая только по его  видимой части  какую-то «статистику», рисуя «скользяшки», оценивая «паттерны», «фракталы», «уровни», «свечи», «волны» и т.п.  -  малоэффективно и часто даже контрпродуктивно.Адекватная ДФММ должна  целиком описывать этот «айсберг» и действующие на него «ветры и подводные течения», и тогда с высокой надежностью определяется направление его движения.Для тех, кто не понял, скажем проще.График инструмента — это только  одно сечение  шевелящегося ковра, под которым на полу идет схватка большой своры  бульдогов, больших и малых, шустрых и неуклюжих, причем  угол наклона пола все время меняется.И если не видишь эти  бульдожьи морды,  не читаешь их намерения,  не определяешь массу каждого собакена и  градусы наклона пола, то сложно что-либо прогнозировать и рискованно открывать позиции.Поэтому задача  грамотного и продвинутого трейдера – с помощью  специальных технологий  сделать этот ковер … прозрачным.Но пока эту объемную и очень сложную  тему не будем развивать.Без  четкой  ДФММ все разговоры о торговых  системах превращаются в пустую демагогию и детские рассуждения «гумиков»  (лиц с гуманитарным образованием и мышлением)   о психологии и дисциплине, которыми переполнены форумы, книги, статьи о трейдинге.Почти то же относится к теории   вероятностей  и матстатистике в трейдинге.ТВ и МС -   последнее прибежище  трейдеров, не знающих и  не понимающих тонких механизмов рыночных взаимодействий, а также верящих в относительную устойчивость вероятностных распределений на финрынке.  Ну а вера в трейдинге  очень часто наказывается.Поэтому трейдеры-матстатистики не  способны с  приличной точностью  вычислить направления ценовых  движений, так,  например, сотрудники бухгалтерии не могут разбираться в нюансах сложных технологий  и тем более  управлять  объектами и технологическими процессами.Вы  видели бухгалтера, успешно  управляющего объектом или процессом? (естественно, кроме Кудрина (шутка!)).Количество  переменных в  адекватных адаптивных ДФММ может  достигать нескольких тысяч! Направление   движения рынка  по таким  моделям может быть  вычислено с очень   высокой достоверностью по спецалгоритмам, т.е. осуществляется  высоконадежный прогноз направления  движения рынка.Заметим, что  обычный белковый трейдер или аналитик может оперировать только двумя — пятью объектами-предикторами, а устанавливать  между ними характер и параметры динамических связей в реальном времени  задача для них в принципе нерешаемая.Вы чувствуете разницу?Повторяю для потерявших чувствительность.Сравните:  от  двух до  пяти объектов-предикторов (больше не помещается  в обычной трейдерской голове с «классическим теханализом» или ФА) и тысяч (тысяч, Карл!), а  иногда даже десятки тысяч специально обработанных переменных в ДФММ, причем с автоматическим контролем их динамических взаимодействий.Прогноз движения рынка на основе адекватной адаптивной  ДФММ, также как  вход и выход из позиции,  получается динамическим, своевременным, четким, прицельным, математически обоснованным – как точный выстрел по движущейся по сложной траектории  цели. 2. Проблемы  разработки адекватной адаптивной динамической физматмодели  финрынка («рыночного нооскопа для упреждающего управления»)Важно отметить, если физматмодель  не будет  достаточно адекватна реальным процессам финрынка, то будет большая «пичалька».Но чтобы добиться правильной трактовки процессов  финрынка и прогнозирования его поведения, нужно путем глубоких исследований вскрыть его базовые фундаментальные законы,  нигде не публикуемые и неведомые основной массе интересующейся публики.Это самый сложный и интимный процесс, и может быть выполнен только с хорошей интеллектуальной потенцией и при  наличии специальных  синтетических знаний и опыта  разработки очень серьезных  систем из реального сектора в области автоматических и автоматизированных   систем управления объектами в условиях помех и  шумов или систем оптимального   управления многопараметрическими технологическими процессами (например, в  нефтепереработке, нефтехимии и т.п.).Надо   признать, что для  основной массы  субъектов рынка   такие знания по ряду причин  труднодоступны (практически недоступны), поэтому  эти субъекты    обладают только  пакетом остаточных  знаний обычного  говновуза, знаний из книжек о классическом трейдинге и семинаров гуру, а также собственными, иногда извращенными  измышлениями о предмете. Эти  субъекты не могут в достаточной мере  понять рынок с его сложными взаимосвязями и длинными каузальными цепочками, а в книжках  эти знания вы никогда не найдете.На  самом деле важно не только «понимать рынок», а еще уметь дешифровать в реальном времени актуальный поток инфы, вычислять параметры латентных воздействий, финпотоков и силовых полей, которые им управляют, причем  «понимать рынок» и дешифровать рыночную инфу может только сложнейший алгоритм.Белковому  трейдеру (инвестору) это сделать невозможно (особенно если речь идет об утилизации серьезного потенциала рынка), его удел – догадки и вера, чаще всего неудачные.В  лучшем случае обычным трейдерам приходится довольствоваться только пылью от вкусняшек, случайно сдуваемой ветром с  доверху  набитых этими вкусняшками  вагонов, которые  проносятся  мимо и  едут к «правильным дядечкам».В худшем случае  можно оказаться под колесами вагонов.Поэтому мечта правильного  трейдера (инвестора)  -  иметь хотя бы маленький  «черпачок» в виде ДФММ в торговой системе, который будет успевать зачерпывать вкусняшки с этих мчащихся вагонов.Математические формулы и системы уравнений адекватной ДФММ, наполненные физсмыслом, заменяют «тонны словесной руды»  «орального» аналитика, часто отражающей  его безосновательные фантазии, а также   модели-суррогаты  классических ТА иФА.  Аналитика финрынков становитсяавтоматической,  динамической и имеющей  математическое обоснование.«Иррациональные»   рынки таким образом  превращаются в  рациональные.Из-за ограниченных знаний, опыта  и некоторых особенностей мышления  обычного субъекта существуют  естественные ограничения в пространстве  выбора им   наукоемких  моделей рынка, матаппарата и, как следствие, разработка адекватной модели финрынка этим субъектом  практически исключена.Действительно, не будете же вы  вскрывать при отсутствии ключа  сложнейший  сейф (рынок)  обычными и всем доступными  инструментами типа молотка и зубила (классический ТА и ФА)?  Здесь требуются уникальные специнструменты  и  соответствующие  специалисты.Попробуйте найти математически  четко описанную ДФММ у гуру, которому вы заплатили за семинары!Как следствие,  из-за  непонимания главной  проблемы трейдинга,    важности и  значимости адекватной модели рынка, отсутствия необходимых знаний некоторые трейдеры и многоуважаемые, и просто уважаемые ученые  считают финрынки  хаотичными и непрогнозируемыми.Вот поэтому в околорынке   и трейдинге (в так называемом «теханализе») получили распространение чрезвычайно  упрощенные, примитивные и даже наивные  модели поведения инструментов рынка, как правило, с запаздывающими параметрами (всякие скользяшки, волны, уровни и пробои, свечи, паттерны, бабочки, каналы, фракталы и прочее, и прочее, короче, «классический теханализ» ) – это следствие  ограниченности и недоступности важных знаний и     того, что белковый мозг не в состоянии по заданным критериям  правильно переработать огромные рыночные инфопотоки  в реальном времени  и  тем более сделать  достоверный прогноз.А раз мозг  обычного трейдера не может все это  переработать, то начинается упрощение  и примитивизация — у околорынка есть правило: для успешной деятельности  разговаривай с народом на понятном ему языке, подстраивайся под доступные ему понятия – рисуй линии, бабочки, свечи, паттерны, волны, уровни и прочее.Околорыночная  индустрия (книги классиков трейдинга, семинары, обучение и др.) часто выдает  упрощенные и  примитивные  модели поведения инструментов  рынка, построенные    на исторических данных, за «закономерности», т.е. происходит намеренное, а даже чаще ненамеренное одурачивание «закономерностями».Известный всем «теханализ» в основном разрабатывался на исторических данных  в докомпьютерную эпоху людьми, далеких  от современных методов целевой интеллектуальной  обработки данных, да и рынок тогда был другой из-за слабых низкоскоростных коммуникаций, отсутствия роботов и прочих факторов.Классический   «теханализ»  на много порядков упрощает  интерпретацию  реальных  рыночных процессов,  при этом возникают огромные информационные  потери (происходит существенное возрастание  энтропии  процессов) или, другими словами, «теханализ» – это набор простейших и  примитивных  аппроксимаций сложной рыночной структуры (все равно, что трейдеру реальную девушку заменить резиновой куклой – процесс взаимодействия с ней будет внешне похож, но результат … ну вы поняли).Естественно, это значительно ухудшает  прогнозирующие свойства моделей.Классические методы теханализа и ФА прописалось в матрицу головного мозга многих внушаемых трейдеров (инвесторов), который часто  tabula rasa. Вытащить их оттуда, похоже, невозможно, тараканы  их мозга активно этому сопротивляются (эффект когнитивной ригидности).Действительно, многие трейдеры и гуру  впадают в распространенное заблуждение, что  все вокруг  находятся в той же системе координат, в  которой они сами, а  других систем координат  не существует (эффект окукливания).Кстати, именно поэтому коммуникация между разработчиками адекватных рыночных моделей и обычными трейдерами очень затруднена, а иногда и невозможна.Что же касается так называемого «фундаментального  анализа», то трейдер (инвестор) не может знать и  воспринять всю управляющую финрынком  актуальную информацию, часть из которой просто ему не доступна, она скрыта от всех, и трейдер (инвестор) поэтому   принципиально не может правильно учесть действие реально управляющих или влияющих на рынок  латентных переменных и силовых полей. Только с помощью адекватной ДФММ эти переменные и поля могут быть оценены.Заметим, слегка отклоняясь от темы,  что реально  разработать адекватную  адаптивную  ДФММ могут только яйцеголовые ученые — продвинутые Quantitative трейдеры (ПКТ) (Quantitative трейдеров иногда  неудачно называют «квантами»),  обладающие совершенно иной ментальностью, а также   специальными  знаниями и опытом.ПКТ – это трейдеры, применяющие алгоритмический количественный анализ текущего состояния финрынков (ФР) и выполняющих прогноз направлений  и траекторий ценовых движений в виде  числовой динамической прогностической матрицы на основе: выявленных   фундаментальных законов ФР,технологий Big Data  && Data Mining ,разработанной адекватной адаптивной динамической физматмодели рынка.Пропасть между среднестатистическими трейдерами и  ПКТ преодолевается пятью прыжками, а именно: приличное базовое образование, && дополнительное специальное (уровня ктн, дтн, кфмн, дфмн), && труднодоступные для широких масс   знания и опыт разработки систем    управления сложными объектами в нестационарных средах и управления многопараметрическими технологическими процессами, && мощный креатив, достаточный для вскрытия неведомых многим фундаментальных законов финрынков, && разработка адекватной адаптивной ДФММ рынка на основе всего перечисленного. 3. Виды одурачивания трейдеров Под одурачиванием будем понимать действие объективных и субъективных факторов, приводящих к  тому, что трейдер, не ведая того и не понимая реальной ситуации, вынужден применять в своих торговых системах в явном или неявном виде навязанные ему или сгенерированные им самим  примитивные и наивные модели рынка (или «интуицию»).За  этим последует  потеря депозита, и только в случае удачного стечения обстоятельств  -  временный  съем  мизерного потенциала с финансовых полей.Другими словами, одурачивание – это результат несоответствия  сложности объекта (рынка), наличия в нем латентных управляющих переменных,  силовых полей, и знаний субъекта (трейдера) об этом объекте, при этом часто  трейдер об этом  не догадывается. Некоторые даже думают, что со временем они «научатся» снимать приличный потенциал с рынка.Нет, и тысячу раз -  нет.Кратко подытоживая вышесказанное, отметим, что одурачивание закономерностями в трейдинге имеет три вида. Первый  вид  одурачивания -  естественное одурачиваниеЭто следствие  естественных ограничений  пространства  выбора  наукоемких  моделей финрынка, незнания некоторых физических законов сложных  физпроцессов и адекватного матаппарата.Как уже упоминалось, такие  знания и опыт  сложных разработок   реального сектора недоступны  для  основной массы   трейдеров (например, разработки автоматических   систем оптимального управления качеством многопараметрической продукции с нелинейными взаимодействиями компонентов  (бензинов, авиакеросинов, дизтоплив в нефтепереработке  и др.), в которых требуются know-how модели технологических процессов с отличными прогнозирующими свойствами конечного продукта). Второй  вид  одурачивания -  искусственное одурачиваниеОколорыночная   индустрия (книги, семинары, обучение, популярные блоги и пр.) выдает упрощенные, примитивные, наивные или суррогатные модели поведения рынка, построенных    на исторических данных, за «закономерности», пытаясь обучать своих пациентов их применению и  при этом игнорируя  одно из важнейших  правил управления:  сложное не может эффективно  управляться простым, ибо это сложное рано или поздно выйдет из-под контроля.Еще вариант вынужденного одурачивания – изложение своего «видения фундаментальных факторов» – т.н. «чуйка», ибо, как уже упоминалось,  аналитику  не видны латентные параметры финрынка и его силовые поля.Конечно, наиболее продвинутые гуру знают  или догадываются о сложности разработки  адаптивной ДФММ и невозможности ее «орального» описания.    Они также знают о том, что научить  массы этому практически невозможно из-за высоких требований к уровню и необходимому профилю образования. Поэтому приходится, надувая щеки и «харизму», напирать на классический «теханализ»,  «соблюдение дисциплины» и  психологию, а в случае неудачи «обучаемых»  говорить о недисциплинированности и о низкой психологической устойчивости  (в стиле:    «ну не шмагла»).Одним словом, как в известном анекдоте: у него было две слабости, первая – женщины, а вторая – половая. Так и у  многих околорыночников: первая слабость — трейдинг, а вторая  -  модель финрынка, которая к тому же часто подменяется гаданием на кофейной гуще.  Третий  вид – самоодурачиваниеНе получив достаточного эффекта   на «классических» моделях и имея стандартный пакет знаний, полученных из околорынка, чел начинает придумывать свои модели (торговые системы), которые чаще всего  — вариации  упомянутых  моделей  или детской игры в кубики.«Доработки» или «разработка» новых моделей  третьего вида одурачивания, не понимая, что есть первый вид,   -  это бег по замкнутому кругу, состоящего из ям, ловушек, тупиков и т.п.Модели классического ТА и самопальные из-за высокой энтропии  детектируют «закономерности», которые  ведут себя подобно дельфинам, выныривающих на поверхности моря, и тут же исчезающих в морской пучине, а эта индустрия толкает трейдеров бежать к цели, прыгая по спинам этих дельфинов, которые периодически сбрасывают «ненужных пассажиров».Другими словами, эти закономерности то появляются, то исчезают, причем это может происходить постепенно или резко, а проявление -  в более сильной  или слабой степени (поэтому мы и видим на  эквити почти всех трейдеров  взлеты и падения, и соответственно, мизерный съем рыночного  потенциала ).Мало найдется таких умельцев, кто добежит до цели в таких условиях. Основная масса  тонет, не говоря уже о тех, кто работает по интуиции.Следование таким «закономерностям»   порождает неуверенность и прочие психпроблемы в трейдинге.  Поэтому  «отовсюду мы слышим стоны»  трейдеров о том,  что рынок изменился и «стратегия» перестала работать (или пошли раскорреляции и прочее).Некоторых  это   приводит в изумление, как   самку богомола, которая встретила своего бывшего.Так это так и должно быть, Карл! «Стратегия» потому перестала работать, что свойства  объекта, на который она направлена (рынок), вы не  понимаете (да и не можете понимать в достаточной степени) из-за его сложности, и поэтому для вас он  непредсказуем.«Вы таки будете смеяться, но Сарочка тоже умерла», но  некоторые трейдеры и даже «звезды» трейдинга, тем не менее,  продолжают теребонькать вялую кочерыжку работать по ущербной модели в явном или неявном виде и при этом еще окукливаются.В этом и состоит секрет «умирания» многих гуру трейдинга в реальной торговле.Важно отметить, что если начинается слив депозита в вашей торговой системе, то  чаще всего это не «рынок изменился», а модель финрынка  в явном или неявном виде  используется    некорректная, примитивная и неадекватная.Ибо  в структуру правильных (адекватных)  моделей финрынка должны быть  очень квалифицированно включены (встроены!)  мощные  автоматические  адаптационные механизмы.Вы хорошо видите ?Показываю  текст  для слабовидящих.Мощные   автоматические  адаптационные механизмы должны быть  встроены в адекватную ДФММ. Это  должно быть их  имманентным свойством.Технологии  разработки  адекватных моделей рынка даже для околорыночной индустрии  труднодоступны, но, как говорят в данном случае,  плохое зрение у бегущего носорога не является его проблемой – это проблема тех, кто стоит у него на пути ! 4. Некоторые признаки одураченного (в хорошем смысле) трейдера с точки зрения продвинутого Quantitative трейдинга Признаков  много (отдельная тема), но в соответствии с вышеизложеным  такого трейдера можно опознать по следующим  его  фразам.«хочу найти гуру трейдинга для  обучения» «трейдинг изучен и существует давно, чтобы придумать что-то кардинально новое» «эх, мало еще книг по трейдингу прочитал, надо бы еще почитать» «рынок – это хаос» «будущее знать невозможно» «у меня  есть какие-то сомнения, опасения и неуверенность» «любого человека  можно научить эффективному  трейдингу» «главное в трейдинге – это дисциплина и психология» (одураченный  демагогией) «я сделал ошибку, но  в  дальнейшем я ее  не  допущу» «три месяца не дают показательной статистики торговли» «фиксируй убытки, давая прибыли течь» (ждуны течки прибыли) «тренд – твой друг» «пробьем уровень Х и откроется дорога к уровню У» «рынок меня подловил и пока держит в заложниках» «у каждого бывает полоса неудач» «золото тестирует ключевую  поддержку Z» «цены закрепились выше уровня Х» «когда  же  закончится (начнется) тренд?» «отношение ТР к SL  должно быть Z» «лучше всего работать на тайм-фрейме T» «я верю в продолжение роста» «я не верю в продолжение роста» «стопы нужно ставить» «стопы не  нужно ставить» «когда же будет крах биткоина?» «когда же будет разворот SP500?» «чой-то амеры и китайцы манипулируют статой» «научился программировать и поэтому сейчас  напишу робота» «у меня просадка около  30%, но это норма» «годовая прибыль делается за 2-3 месяца» «эх, эту неделю закрыл в минус» «эх, этот месяц закрыл в минус» «эх, слил депозит» и др.Комментарии к данным фразам будут занимать слишком  большой объем  текста, поэтому их опустим. 5. Выводы и рекомендации Одурачивание основной массы  трейдеров имеет  три вида: естественное одурачивание, искусственное одурачивание и самоодурачивание. Чтобы снизить градус одурачивания необходимо понимать, что главное  в трейдинге – этоналичие адекватной адаптивной динамической физматмодели финрынка (фондового, срочного, валютного, криптовалютного, сырьевого). На рынке зарабатывают  в той степени, у кого динамическая физматмодель рынка в торговой системе  в явном или неявном виде приближается  к адекватной. Без понимания этого трейдеры (инвесторы) обречены, рано или поздно произойдет эпикслив, в лучшем случае эквити будет «околонуля». Обычных  математических, экономических и т.н.  гуманитарных знаний для разработки  адекватных  адаптивных ДФММ недостаточно. Здесь требуются труднодоступные для широких масс специальные синтетические знания и опыт из реального сектора(это давно понял James Harris Simons из Renaissance Technologies Corporation). Поэтому выходов  для продвинутых трейдеров два: 1) работая  по упрощенным и примитивным моделям финрынка (классический теханализ и ФА), поведение которых подобно выныривающим дельфинам, необходимо  развивать динамическую «прыгучесть» и умение   балансировать на спинках этих дельфинов, ибо важно соскочить с них,  когда они еще не нырнули в морскую пучину вместе с вашим депозитом,  и  2) для разработки ДФММ, имея хорошую физико-математическую &&  инженерную  базу,  выйти  на более высокий уровень знаний через участие   в успешных наукоемких проектах в  реальном секторе, медленно превращаясь хотя бы в маленького Quantitative трейдера. Именно так, через  трудности, только через трудности. Всегда помните,  если  у вас нет в торговой системе достаточно приличной  ДФММ и  вы получили профит, то это не ваша заслуга, а «недоработка» рынка, которая со временем будет исправлена.Если вы собрались идти на обучающие семинары к гуру и при этом снизить степень искусственного  одурачивания, то обращайте внимание, кроме всего прочего, на:  а) его бэкграунд: область и  уровень  общего и специального профильного  образования, наличие у него достаточной  научной и инженерной базы, работа в серьезных конторах с  участием в успешных проектах  систем управления в реальном секторе, б) наличие у него верифицированной модели финрынка, четко реагирующей на эндогенные и экзогенные  факторы и   позволяющей  проводить  форвардное   тестирование или кросс-валидацию. Если гуру бэкграунд скрывает и его  модели  только «оральные» (поэтому они fuzzy), статические и статистические, то  надо понимать, что это  олдскульно, некошерно и грозит сливом депозита из-за отсутствия достаточного математического обоснования и наивности&& примитивности его модели финрынка в целом.Цифровой трейдинг в виде «железного    коня» — вскрытых базовых  фундаментальных законов рынка + Big data&&Data mining&&Quantitative trading  приходит на смену «крестьянской лошадке» — классическому техническому и  «оральному» фундаментальному анализу. Тот, кто раньше это поймет и его  физматмодель  будет точнее  отражать реалии и динамику рынка, «тот и папа», и трейдинг для него    перестанет быть томным.Для эффективной утилизации рыночного потенциала  управление   позициями  на рынке  должно  выполняться трейдером (инвестором) только с применением  наукоемкой алгоритмической  системы поддержки принятия решений (АСППР), в основе которой  адекватная динамическая физматмодель финрынка с мощными  автоматическими  адаптационными механизмами (или соответствующая линейка роботов с перечисленными свойствами). Тогда  продвинутый   Quantitative трейдер на финрынке  будет подобен опытной доярке: каждое движение ее рук при дойке рынка коровы (или стада коров доильными аппаратами-роботами) будет давать  много  молока. Quaerite et invenietisУдачи.  

Выбор редакции
14 декабря 2017, 00:47

Bloomberg Pronounces The Early Death Of The Traditional Long-Short Hedge Fund Model

Bloomberg has apparently just taken it upon itself to pronounce the early, unceremonious demise of the traditional Long/Short Hedge Fund model after seemingly declaring that stocks will continue to march higher in perpetuity, with minimal volatility, thus rendering traditional financial analysis and stock picking about as obsolete as a Motorola pager from 1982.  Of course, we embellish a little...but not much...here is Bloomberg's take: The long and short on hedge funds is that long and short isn’t working so well anymore.   That’s the rather simple strategy that built the $3.2 trillion industry — the once-durable buying long when you figure an equity will go up and selling short when you reckon the opposite — and that basically put the “hedge” in hedge fund. These days it’s unreliable, at best.   There are any number of reasons trotted out for long-short’s fallibility: little volatility, low interest rates, so much passive investing in stocks by the likes of Vanguard Group and BlackRock Inc., too many quantitative funds in the business. What’s more, the number of publicly traded companies in the U.S. is, at about 3,700, half what it was in 1996.   “The one strategy that is facing an existential question is long-short equity,” Ted Seides, former head of hedge fund investor Protégé Partners, said recently at an investor conference at the University of Virginia’s Darden School of Business in Charlottesville. As evidence for their controversial call, Bloomberg cites the billions of dollars in capital that have been thrown at long-only, passively managed funds since the stock market started its meteoric rise off the lows back in 2009.  Of course, if self-fulfilling prophecies such as these are actually meaningful then perhaps Bloomberg should just recommend that everyone pile into Bitcoin because its asset base has grown way faster than that of ETFs and/or other passively managed products.  So, where does Bloomberg figure you should put your money these days?  How about a nice quant fund?  Better yet, how about an investment advisor that will effectively take your money, buy the SPY and then charge you 1% of assets for his "advice"...a strategy you could easily execute yourself on E-Trade for about $7.95 in trading fees. The biggest inflows this year have gone to long-biased or long-only products run by the quantitative funds, which use computers to decide what to buy and charge lower fees than most.   Renaissance Technologies, for instance, has pulled in $10 billion so far this year, while assets at Two Sigma have risen to $50 billion, up from $38 billion a year ago.   At Luxon Financial, investors have asked for products that can wager on rising and falling prices of securities but that charge much lower fees than hedge funds, said President Anson Beard, whose last job was an executive at a stock hedge fund that closed. Luxon's Cary Street Partners is a $2.5 billion firm of about 40 registered investment advisers whose clients are high-net-worth individuals in the Southeast U.S. and Texas.   Beard said he sees these so-called liquid alternatives taking the place of hedge funds in many investors’ portfolios. Of course, as famed hedge fund investor Lee Ainslie points out, sacrificing upside potential to fund hedging costs during a massive equity bubble is almost always blasted as a useless waste of capital by those chasing that bubble... Or consider Lee Ainslie, who started Maverick Capital in 1993 after he left Tiger Management, where he trained with famed investor Julian Robertson. He lost about 10 percent last year and is down again this year.   Traditional stock hedge-fund managers remain hopeful. Ainslie told investors that he expects short selling to again be a profitable pursuit.   “On the short side, periods of frustration are not uncommon and are typically followed by periods in which short selling is actually quite rewarding,” Ainslie wrote in a letter this summer. ...which is true right up until the point that it isn't... What is that saying about "he who laughs last?"

01 декабря 2017, 00:45

What is a Hedge Fund?

Hedge funds have a reputation for being secretive and elite investment vehicles - but the basics around hedge funds are actually easy for anyone to understand. The post What is a Hedge Fund? appeared first on Visual Capitalist.

Выбор редакции
23 ноября 2017, 02:00

James Simons: Conquering Wall Street with Mathematics

A speech and Q&A with billionaire and the second richest hedge fund manager in the world, James Simons. In this speech James talks about his life, career and the events that lead him to starting Renaissance Technologies. James also goes on to speak about why Renaissance technologies is so successful and his guiding principles for… Read More The post James Simons: Conquering Wall Street with Mathematics appeared first on The Big Picture.

Выбор редакции
07 ноября 2017, 21:00

The Paradise Papers: How Business Titans, Pop Stars and Royals Hide Their Wealth

Records from an offshore hideaway show how an American billionaire grew one of the world’s largest trusts and another owned part of a company accused of exploiting the poor.

07 ноября 2017, 19:20

RenTech Founder Jim Simons "Urged" CEO Mercer To Resign Over His Support For Breitbart

Last week, the financial world was shaken when billionaire Robert Mercer, co-CEO of RenTec which is arguably the world's most profitable and secretive hedge fund, announced he was quitting on Jan 1, 2018. While the prominent Trump and Bannon supporter did not reveal the reason behind his departure, he did make it clear that he does not agree with everything Steve Bannon does and say, and made it very clear that he is especially disappointed with outspoken conservative media personality, Milo Yiannopoulos, whom he threw under the proverbial bus saying "actions by Yiannopoulos have caused pain and divisiveness undermining the open and productive discourse that I had hoped to facilitate." Now, in a follow up report from Bloomberg, it has emerged that Mercer did not quit RenTec out of his own volition, but was instead pushed out by Rentec's retired founder, and prominent Democrat and Clinton supporter, Jim Simmons. According to Bloomberg, Simons urged Robert Mercer "to step down from his role as co-chief executive officer over concerns that his backing of Breitbart News was hurting morale at the world’s most profitable hedge fund." Which is another way of saying that Mercer's support of Trump's policies, Steve Bannon (not to mention monetary investment in Breitbart) cost him his job.  That, perhaps, is not surprising: after all, in recent months, Mercer’s personal political projects dragged what has otherwise been the world's most secretive firm into the national spotlight. As a result, a backlash from RenTec's founder, and ideological opposite of Mercer was to be expected. Simons, who is a major donor to Democratic causes, negotiated Mercer’s move from top executive to researcher at the computer-driven firm over the past three months, one of the people said. Mercer’s role will change on Jan. Mercer and his daughter, Rebekah, are prominent Republican donors and patrons of Stephen Bannon, chairman of Breitbart News, a website that backs the nationalist movement that helped elect President Donald Trump.   "I appreciated Bob’s willingness to take this step," Simons said Monday night while attending a fundraiser for the New York Public Library. While Simons had never spoken publicly about Mercer’s political views, he has expressed his own opinions about Trump. At a speech in New York City in late October, Simons said “I think it’s basically terrible that we have a president remotely like our current president. We’ve had some doozies but never of that caliber.” As Bloomberg adds, Mercer had become over the past year a lightning rod for activists. One group had begun targeting Renaissance Technologies’ investors to encourage them to fire the money manager. Simons was supposedly less concerned about an investor revolt than he was about employee morale and recruitment, according to one of the people. That is explainable: in the past month, RenTech received a net $1 billion in inflows this month. In a memo sent last week to employees to announce his resignation as co-CEO and member of the board, Mercer said he sold his stake in Breitbart News to his daughters. He also said that he was "mistaken to have supported" Milo Yiannopoulos, a former Breitbart writer, and was severing ties with him because statements by Yiannopoulos have caused "pain and divisiveness."

06 ноября 2017, 15:55

"Райские документы": что известно о новом офшорном скандале и 8 триллионах евро, спрятанных на островах

Офшорные счета имеют президенты и монархи, крупные инвесторы и бизнесмены.

17 июля 2017, 13:54

Доступ к телу. Кто из крупных лоббистов стоит ближе к Трампу

Финансисты и банкиры, содержатели казино и нефтяники — самые влиятельные группы поддержки президента-миллиардера

21 января 2017, 13:49

Фонд Medallion: как работает уникальная машина по зарабатыванию денег?

Перевели статью Bloomberg о Renaissance Technologies и его фонде Medallion. Рекомендуем к прочтению. Фонд Medallion можно назвать самым чёрным ящиком во всей финансовой системе США. Он прославился далеко за пределами страны благодаря своим финансовым успехам и окружающей его атмосфере максимальной секретности, только усиливающей интерес к фонду. Medallion создан в 1988 году инвестиционной компанией Renaissance Technologies и специализируется на количественных методах инвестирования. Средняя годовая доходность с момента основания превышает 40%. В 1993 Medallion прекратил принимать деньги от сторонних инвесторов и сегодня работает исключительно на сотрудников Renaissance Technologies. В чём секрет уникальной машины по зарабатыванию денег? В 100 км к востоку от Уолл-стрит, участок земли, напоминающий по форме китовый хвост, разделяет залив Лонг-Айленд и залив Конскайенс. Здесь расположились роскошные виллы с собственными пирсами, теннисными кортами, бассейнами и зелёными аллеями. Район носит название Олд Филд, но соседи зовут его по-другому – ривьера Ренессанс. Как можно догадаться, самые богатые жители этого района – учёные, работающие в хедж-фонде Renaissance Technologies, базирующемся в соседнем районе Ист Сетокет.О владельцах роскошных вилл почти ничего не известно, как и о самой компании. Имя Renaissance Technologies на слуху у всех, но никто не знает, что происходит внутри. Известно, что компания управляет несколькими фондами, в т.ч. Institutional Equities Fund, Institutional Diversified Alpha и Medallion Fund. Последний – самый успешный – работает только для трёхсот сотрудников Renaissance Technologies и нескольких избранных, имеющих многолетние тесные связи с компанией. Все три фонда основаны на количественных методах анализа фондового рынка. Сегодня это самый наукоёмкий подход к инвестированию. Около 90 сотрудников Renaissance Technologies обладают учёной степенью.По данным Bloomberg, за последние 28 лет Medallion получил $55 млрд прибыли, что на $10 млрд больше, чем у фондов под управлением миллиардеров Рея Дэлио и Джорджа Сороса. Более того, прибыль Medallion получена за более короткий срок и с меньшими активами под управлением. Сегодня Renaissance ограничивает не только количество людей, которые могут вступить в фонд, но и размер инвестиций. Это необходимо для того, чтобы стратегии Medallion, основанные на количественных методах анализа рынка, продолжали работать. Сумма активов под управлением, превышая определённый порог, начинает влиять на рынок, и алгоритмы не могут работать так, как запрограммированы. Поэтому Renaissance удерживает объём средств Medallion между 9 и 10 млрд долларов. Это в два раза превышает размер активов, находившихся под управлением Medallion десять лет назад. Сегодня прибыль фонда снимается каждые полгода.Благосостояние учёных из Renaissance превышает ВВП многих стран и всё больше влияет на политику Соединённых Штатов.Например, сопредседатель компании Роберт Мерсер поддерживал Теда Круза во время праймериз и Дональда Трампа во время президентских выборов. По данным Центра за ответственную политику, Мерсер пожертвовал $22,9 млн и тем самым стал третьим по величине спонсором Республиканской партии. В то же время Джим Саймонс, основатель Renaissance, и Генри Лофер, бывший руководитель исследовательских работ, оказались по другую сторону баррикад – в сумме они пожертвовали $30 млн Демократической партии. Спикер компании Джонатан Гэстелтер заявил, что собственники и руководители Renaissance отказались комментировать ситуацию. Это довольно типичный ответ для структуры, максимально закрытой для общественности. Чтобы хоть что-то узнать о компании, было проведено журналистское расследование. Факты, изложенные ниже, получены в результате двух сотен интервью с людьми, которые лично знают учёных из Renaissance: учились, работали вместе или же конкурировали с ними. «Renaissance Technologies – это коммерческая версия «Манхэттенского проекта» (кодовое название программы США сер. XX в. по разработке ядерного оружия, проводившейся в атмосфере максимальной секретности – прим.)», – утверждает Эндрю Ло, профессор финансов в Школе Слоана Массачусетского технологического университета и председатель компании AlphaSimplex, которая занимается исследованиями в области финансовой математики. Ло превозносит основателя Renaissance Джима Саймонса за то, что тот сумел объединить такое количество учёных: «Они асы в области количественных инвестиций. Никто не может с ними сравниться».Естественно, больше всего споров и обсуждений разгорается вокруг финансовых успехов главного фонда Renaissance, Medallion. Результаты его работы поражают воображение инвесторов и кажутся невозможными. В 2000 году Medallion получил доходность 98,5%; в 2007 – 85,9%; в 2008 – 98,2%. Своим успехам фонд, разумеется, обязан учёным-математикам и количественным методам анализа фондового рынка. Это направление инвестирования сейчас считается самым перспективным. По данным Bloomberg, в 2016 году клиенты вложили $21 млрд в алгоритмические хедж-фонды и одновременно забрали $60 млрд из компаний, специализирующихся на других направлениях. Стоит привести ещё один достойный пример: фонд Two Sigma, управлявший в период кризиса капиталом в $5 млрд, резко увеличил свои активы до $37 млрд. И даже такие консервативные трейдеры как Пол Тюдор Джонс и Стив Коэн внедряют инструменты количественного анализа в своё программное обеспечение в надежде увеличить доходы. Специализация на количественных методах инвестирования – не единственная причина успеха фонда Medallion. Конкуренты говорят о нескольких преимуществах компании. Первое: компьютеры Renaissance – одни из мощнейших в мире. Сотрудники обладают большим количеством – и качеством – информации. Поэтому они находят больше сигналов, на которых основываются их «предсказания», и создают лучшие стратегии для управления капиталом. Renaissance всегда вкладывала много средств в развитие процессов сбора, сортировки и проверки данных, а также – в обеспечение их доступности для сотрудников. «Когда у тебя появляется идея, ты хочешь проверить её как можно быстрее. И если ты получаешь информацию в неподходящем формате, это сильно замедляет процесс», – говорит Ник Паттерсон, который проработал исследователем в Renaissance 8 лет.Ещё одна сильная сторона компании – контроль затрат на биржевую торговлю и пристальное внимание к тому, какое влияние на рынок оказывают сделки фондов Renaissance. Однако всё это – не уникальные преимущества. Компьютерные технологии становятся всё дешевле, всё больше компаний обращаются к количественным методам инвестирования, а конкуренты оттачивают своё мастерство.Продолжит ли Medallion так же успешно чеканить деньги?Разумеется, значительная часть успеха заключается в профессионализме сотрудников. Объединение такого количества учёных – целиком и полностью заслуга Джима Саймонса. Его без преувеличения называют математическим гением. Саймонс – профессор Массачусетского технологического института и Гарварда, лауреат премии Освальда Веблена в области геометрии и соавтор теории Черна-Саймонса. Он родился в 1938 году в Массачусетсе, отец – владелец обувной фабрики, мать – домохозяйка. Их предки переселились в США из Российской империи в конце XIX века. В 1964-1968 Джим Саймонс занимал должность исследователя (дешифровальщика) в Институте оборонного анализа, где он проводил работу по выявлению сообщений на фоне помех. Цель алгоритмической биржевой торговли очень похожа – построить модели, которые улавливают торговые сигналы из хаоса, создаваемого рынками. Часто сигналы очень тихие, но, тем не менее, они могут помочь определить, как будет меняться цена акций, облигаций или барреля нефти. Это комплексная проблема. Колебания цен зависят от фундаментальных причин и процессов, а иногда от нерационального поведения людей, совершающих покупки и продажи. Несмотря на то, что Саймонс лишился работы в Институте оборонного анализа после того, как осудил войну во Вьетнаме в своём письме в New York Times, приобретённые им во время криптографической работы связи помогли создать Renaissance, а спустя несколько лет и Medallion. В течение следующего десятилетия Саймонс возглавлял кафедру математики в университете Стони Брук и одновременно упражнялся в торговле товарными фьючерсами.  В 1977 году он распрощался с академической работой, чтобы попробовать себя в управлении активами. (Впоследствии Саймонс и его коллеги пожертвуют университету $250 млн. Стони Брук находится всего в трёх километрах от Ист Сетокета, где базируется Renaissance). Саймонс покупал и продавал товарные активы, делая свои ставки на основе фундаментальных показателей, таких как спрос и предложение. Увидев неэффективность этого подхода, он решил обратиться к своим знакомым среди криптографов и математиков за помощью в выявлении паттернов, биржевых закономерностей. Он связался с бывшими коллегами из Института оборонного анализа Элвином Берлекампом и Леонардом Баумом, а также с коллегами из университета Стони Брук профессорами Генри Лофером и Джеймсом Эксом. «Я предположил, что существуют способы предсказания цен методами статистики, – сказал Джим Саймонс корреспонденту из журнала Numberphile. – В итоге мы создали такие алгоритмы». В сущности, эти алгоритмы либо следуют за трендом (трендследящие модели), либо действуют против него (реверсные). Фонд Renaissance пользовался и первыми, и вторыми. Поначалу результаты были разными: в 1988 году доход составил 8,8%, а в 1989 году компания понесла убытки в размере 4,1%. Но в 1990 году, сконцентрировавшись на краткосрочной торговле, Medallion показал 56% прибыли после налогообложения. «Я был уверен, что наши модели будут работать лучше, – говорит Берклекамп, который несколько лет назад покинул Renaissance, чтобы вернуться к академической деятельности, и является почётным профессором в Калифорнийском университете в Беркли. – Но я не думал, что они будут работать настолько хорошо». В начале 90-х высокая годовая прибыль стала нормой в Renaissance: 39,4%, 34%, 39,1%. Многие инвесторы, узнавшие о прорыве Renaissance, пытались пробиться в Medallion, но их игнорировали. С 1993 года фонд не принимает инвестиций со стороны. Комиссионные также взлетели вверх: от 5% с активов и 20% с доходов до 5% с активов и 44% с доходов. Полное отсутствие клиентоориентированности стало визитной карточкой Renaissance. Боннефой – один из последних сторонних инвесторов, которых «выдавили» из Medallion в 2005 г. – вспоминает, как набирал Манхеттанский номер, чтобы узнать записанную на автоответчик ежемесячную прибыль. «Они непомерно задрали цены на свои услуги, и, тем не менее, остались на голову выше остальных», – говорит Боннефой. Доходность – вот первое и единственное, что нужно Medallion, чтобы поддерживать свой имидж. До сих пор корпоративный сайт renfund.com выглядит так, будто не менялся со времён Netscape. Вдохновлённый успехом Medallion, в середине 90-х Саймонс занялся расширением штата учёных. Любой, кто обладал опытом работы на Уолл-cтрит или хотя бы образованием в сфере финансов, мог попробовать свои силы в компании. «Мы нанимаем людей, которые проявили себя в исследовательской деятельности», – пояснил однажды Саймонс. Следующий поток талантливых людей – большая часть которых до сих пор составляет костяк компании – пришёл из исследовательского центра IBM имени Томаса. Дж. Уотсона в Йорктаун Хейтс. Эта команда занималась проблемами распознавания речи и машинным переводом. Когда эти задачи только начинали решать, учёные-программисты объединялись с лингвистами и пытались преобразовать грамматику в код. В IBM группа учёных, включая Мерсера и Брауна, утверждала, что эти проблемы лучше решать с помощью статистики и теории вероятности. Их руководитель Фредерик Джелинек любил говорить: «Как только я увольняю лингвиста, система начинает работать лучше». По словам учёных, работавших в том исследовательском центре, исследователи загружали в компьютеры «тонны данных». Однажды, по свидетельствам коллег, Мерсер не появлялся в течение нескольких месяцев, загружая в компьютер французские глаголы во всех формах. Результатом приложенных усилий стал алгоритм, который определял, что к фразе «Le chien est battu par Jean» ближе всего фраза «Жан укусил собаку». Те же принципы и полученный новый опыт учёные применили для создания алгоритма распознавания речи: «Давая аудитории сигнал х, спикер, возможно, на самом деле сказал у». «Проблемы распознавание речи и перевода находятся на пересечении математики и информатики», – утверждает Эрни Чан, который работал в исследовательском центре IBM в середине 90-х и сейчас возглавляет алгоритмический фонд QTS Capital Management. По его словам, учёные решали не только академические задачи, они развивали теории и создавали программное обеспечение для внедрения полученных решений. Работа группы в конечном итоге сделала возможным создание программы Google Translate и программы Siri компании Apple. По словам человека, знавшего Мерсера и Брауна, в 1993 году они вышли на руководство IBM со смелым предложением: создать алгоритмы для управления подразделением IBM – пенсионным фондом с капиталом в $28 млрд. IBM проигнорировало их предложение, посчитав, что компьютерные лингвисты не могут разбираться в прогнозировании инвестиций. Но увлечение Мерсера и Брауна финансовым рынком только начиналось. В том же 1993 году Ник Паттерсон, который раньше работал дешифровщиком для Великобритании и США, присоединился к Renaissance и сблизился с Брауном и Мерсером. «У IBM были серьёзные проблемы, моральное состояние было никакое, и работа на Renaissance была выходом из ситуации», – говорит Паттерсон. Он трудился в Renaissance вплоть до 2001 года, а в настоящий момент работает старшим биологом-вычислителем в исследовательском Институте Брода и занимается исследованиями в области генетики. По его словам, Мерсер и Браун решили присоединиться к команде Renaissance, привлечённые пятидесятипроцентной прибавкой к зарплате. Они разместились в мансарде в Сетокете и часто ужинали вместе. Когда приносили счёт, они доставали специальный калькулятор, который генерировал случайные числа. Оплачивал счёт тот, кому выпадало большее число. Когда Мерсер и Браун стали работать на Renaissance, им поручили проводить исследования в разных областях, но вскоре стало понятно, что они лучше работают в паре, чем по отдельности. Они подпитывали друг друга: Браун был оптимистом, а Мерсер – скептиком. По словам Паттерсона, Питер очень креативный и генерит множество идей, а Боб обычно отвечает, что над этими идеями ещё нужно серьёзно поразмыслить. Они стали руководить группой, занимавшейся акциями, которая теряла деньги. «Им понадобилось четыре года, чтобы заставить систему работать. Джим был очень терпелив», – говорит Паттерсон. Вложения окупились. Много лет спустя, на конференции по компьютерной лингвистике 2013 года, Браун сказал: «Renaissance основала пара математиков. Они и понятия не имели, как программировать. Они учились этому, читая компьютерные справочники, а это не самый хороший способ обучения». По сведениям из документов, поданных в Министерство труда США, сегодня та самая группа, занимающаяся акциями, зарабатывает большую часть прибыли Medallion, используя деривативы и заёмные капиталы, превышающие собственный в 4-5 раз. Renaissance подал эти сведения в Министерство труда в связи с заявлением об изменении пенсионных программ для работников. Часть их средств в Medallion планируется перевести в Индивидуальный Пенсионный План. Предполагается, что сотрудники не будут никогда платить налоги с доходов, полученных в результате использования уже заработанного. Это сэкономит им миллионы долларов. В команде Renaissance работали и другие ветераны IBM: близнецы, разработчики теории струн, Стивен и Винсент Делла Пьетра, разработчик алгоритма распознавания человеческой речи Лалит Бал, специалист по обработке цифровых сигналов Мукунд Падманабан, программист Дэвид Маджерман, и Глен Уитни, который писал программное обеспечение во время летней практики. «Основная идея, усвоенная в IBM, заключается в том, что целое больше, чем просто сумма частей», – вспоминает Эрни Чан. По словам людей, близких к Renaissance, помимо Мерсера и Брауна, специалистов в области исследований языка, на успех системы существенно повлияли астрофизики. Эти учёные значительно преуспели в «отсеве» сигналов от шума. Специалисты в области теории струн, братья Делла Пьетра были лишь первыми из многих с подобным опытом. Близнецы всегда работали в паре. Будучи учениками старших классов, они закончили научную программу Колумбийского университета с отличием, в студенческие годы изучали физику в Принстоне; получили учёные степени в Гарварде в 1986. Стивен Строгац, профессор математики в университете Корнелл, помнит, как они, только поступив в Принстон, учились в классе универсальной алгебры. «Они всегда сидели рядом. Размышляя, они постоянно спорили. Их математические дискуссии всегда были жаркими, они постоянно поправляли преподавателя или объясняли что-то друг другу», — говорит он.  Чан, работавший с ними в IBM, вспоминает, что близнецы всегда кричали исключительно друг на друга, а с остальными были добры и милы. Тот факт, что они близнецы, добавил ещё одну особенность. «Они практически читают мысли друг друга», – утверждает Чан. В Renaissance, дабы упростить проведение дискуссий, братья Делла Пьетра заняли соседние кабинеты, разделённые лишь внутренним окном. Паттерсон, которому какое-то время они отчитывались, также отмечал, что «братья очень креативны и постоянно друг с другом конкурируют». Переход из IBM не всем давался легко. Атмосфера в Renaissance сильно отличалась от той, к которой они привыкли. Об этом времени Браун вспоминает так: «Мы очень быстро поняли, что мир финансовых рынков сильно отличается от IBM. Он безжалостен. Или твои стратегии работают лучше, чем у других, и ты зарабатываешь деньги, или твои алгоритмы работают хуже, и ты прогораешь. Это давление заставляет тебя сконцентрироваться». Изменения в образе мышления были не единственными стимулами учёных из Renaissance, голодных до исследований больших объёмов данных. Они также обрели нечто неосязаемое – ощущение, что они стали частью семьи. Джим Саймонс выглядел как заботливый отец семейства. Ни один другой руководитель Renaissance не обладал такими навыками работы с людьми, говорят те, кто знаком с ним и с компанией. Он вдохновил своих ботаников-квантов сплотиться, работать вместе. «У нас царит атмосфера открытости. Мы следим за тем, чтобы каждый знал, чем занимается любой из сотрудников компании. Чем быстрее происходит этот обмен информацией, тем лучше. Вот что стимулирует людей», – отметил Саймонс во время своей речи в Массачусетском технологическом институте в 2010 г. В Renaissance разные команды ответственны за разные области исследования, но на практике каждый может работать над любой задачей. Каждый вторник проводится общее собрание, чтобы обсудить возникшие идеи. Разумеется, Саймонс работал и над совершенствованием технологий количественных инвестиций. В 2000 году он дал интервью изданию Institutional Investor, в котором объяснил  философию своей фирмы и алгоритмов Medallion. «Система должна состоять из постоянно создающихся слоёв. Рассматривая каждую новую идею, мы должны понять: это что-то принципиально новое, или оно похоже на то, что мы уже делали», – сказал он. Как только это становится понятно, группа исследователей определяет, в каком объёме новый алгоритм можно использовать. Сигналы могут со временем исчезать, но обычно их не удаляют из кода совсем, поскольку они могут возникнуть вновь, или их игнорирование может иметь неожиданные последствия. Когда люди из IBM были приняты в Renaissance, Medallion генерировал годовую прибыль в размере около 30% после налогообложения практически исключительно на торговле фьючерсами. Тогда было просто выявить паттерны и обратить в свою пользу отклонения. Один из бывших инвесторов сообщил, что учёные Renaissance обратили внимание на то, что опционы и фьючерсы Standard&Poor закрываются с разницей в 15 минут, и это какое-то время лежало в основе механизма извлечения прибыли. В системе использовалось большое число подобных отклонений, и учёные Renaissance подробно изучали каждое из них. В совокупности эти отклонения позволили зарабатывать миллионы, а немного позже и миллиарды. Но по мере того как финансовый рынок становился сложнее, и всё больше квант-исследователей направляли свои усилия на расшифровку сигналов рынка, подобные отклонения, «неэффективности рынка», начали исчезать. На конференции в 2013 году Браун упомянул о наблюдениях, которыми Medallion поделился со сторонними инвесторами. Изучая сведения об облачности, они выявили связь между солнечными днями и подъёмом рынков от Нью Йорка до Токио. «Оказывается, когда в Париже облачно, вероятность того, что рынок пойдет вверх, понижается», – сказал Браун. Однако это не то, на чём можно заработать много денег, поскольку эта тенденция прослеживается в пятидесяти с небольшим случаев из ста. «Но дело в том, что если бы сигналы, в которых было бы больше смысла, были явными, их бы уже давным-давно использовали в торгах… Мы ищем все больше и больше закономерностей, и наши специалисты, 90 человек из которых обладают учёной степенью, просто сидят и целыми днями наблюдают за паттернами. У нас более 10 000 процессоров, которые непрерывно работают в поисках сигналов», – продолжил Браун. Учёные из Renaissance разработали корпоративный язык программирования для построения своих алгоритмов. По словам людей, знакомых с деятельностью компании, код, на основе которого работает фонд Medallion, состоит из нескольких миллионов строчек. По данным другого источника, иногда позиции удерживаются в течение секунд, а иногда – в течение нескольких месяцев. Команда из IBM многое сделала для повышения эффективности количественных инвестиций Renaissance. Поскольку алгоритмы фонда были ориентированы на закрытие сделок в течение короткого времени, исследователи уделили время тому, чтобы изучить стоимость операций и то, как их собственные действия влияют на рынок. По мнению квант-аналитиков, последняя проблема особенно сложная. Они также следили за тем, чтобы сделки и доход соответствовали тому, что было запланировано системой, поскольку выставление неадекватной цены или другой компьютерный сбой могли провалить всю операцию. И практически с самого основания компании Саймонс указал на ещё одну опасность: общий размер инвестиций влияет на результат инвестирования. Слишком много денег может привести к отсутствию доходности. Также Саймонс отмечал, что необходимо быть готовым к ущербу, который может нанести работа других компаний. В письме, обращённом к инвесторам фонда акций, основатель компании Renaissance писал: «Мы верим в то, что обладаем совершенным набором торговых сигналов, но некоторыми из них несомненно пользуются другие хедж-фонды, также зарабатывающие на росте или падении рынка». Ещё одна зона риска для Renaissance – утечка кадров и информации. Случаи ухода из компании крайне редки. За исключением учёных, которые увольняются, чтобы вернуться к академической работе или заняться благотворительностью, сотрудники не уходят из Renaissance. Да и зачем бы они стали это делать? Задачи разнообразные, коллеги – суперпрофессионалы, а оплата труда исключительно высокая. Однако были и исключения. В 2001 году Renaissance нанял русского учёного Александра Белопольского, который, как и многие его коллеги, приехал на запад после развала Советского Союза. Паттерсон возражал против его принятия на работу, поскольку тот совсем недавно пришёл работать на Уолл-стрит. Опасения оправдались. В 2003 году Александр Белопольский и другой русский учёный Павел Вольфбейн объявили, что они переходят в фонд Millenium Partners, у которого они выторговали себе крупные бонусы и право получать собственные доходы. Renaissance подал в суд на них и на Millenium, опасаясь, что бывшие сотрудники будут использовать инсайдерскую информацию. Впоследствии стороны урегулировали конфликт во внесудебном порядке. Примерно в это же время на Renaissance работал другой учёный с русскими корнями Алексей Кононенко. Он получил учёную степень в Пенн Стейт в 1997 году и также недолгое время работал на Уолл-стрит. В Renaissance, к неожиданности многих, он получил повышение в составе группы, исследовавшей акции. Руководители обсуждали повышение Кононенко на регулярном ужине в доме Саймонса. Человек, знакомый со сложившейся ситуацией, утверждает, что некоторые учёные не могли понять, почему выдвинулся Кононенко, хотя многие проработали в компании гораздо дольше него. Со стороны это выглядело как сетования старшего товарища на то, что на должность назначили его более молодого коллегу. Другие люди, знакомые с положением дел в компании, утверждают, что русский учёный фактически выиграл борьбу за власть. Его продвижение стало целым событием. Какие бы ни были причины повышения Кононенко, результатом стало то, что Renaissance сохранил источник своего благосостояния: с момента того самого ужина Medallion получал годовой доход в размере более 40% после налогообложения. Согласно индексу миллиардеров Bloomberg, Саймонс, которому до настоящего времени принадлежит не менее 50% компании, благодаря Medallion владеет состоянием в размере $15,5 млрд. Активы Брауна, Мерсера и Лофера оцениваются в сотни миллионов долларов. Последнему принадлежит второй по величине пакет акций Renaissance (около 25%). То, сколько денег сотрудника находится в Medallion, зависит от его вклада в прибыль компании. Одним из способов получить больший кусок общего пирога является слаженная совместная работа. Сотрудников поощряют количеством акций, которые они могут купить. В дополнение, четверть их заработка сберегается и инвестируется в Medallion, где эти деньги работают в течение 4 лет, причём сотрудники также уплачивают комиссию по модели «5% и 44%». Как только каждый сотрудник Medallion становится богатым, это меняет его образ жизни. Поезд до Манхеттена уступает место вертолёту. Учёные меняют Honda на Porsche. Люди начинают заниматься теми хобби, о которых мечтали. Кузен Саймонса Роберт Лури, который возглавляет исследования в области фьючерсов, построил для своей дочери огромную арену для катания на лошадях. Яхты стали своеобразным must have. Мерсер заказал целую серию, и каждую назвал «Морская сова». На яхте Саймонса длинной 222 фута построен камин, который топится дровами. Обе яхты оборудованы такими современными средствам движения, что им не нужны якоря. Будучи заводилой, Саймонс всегда сам планировал корпоративные путешествия – на Бермудские острова, в Доминиканскую Республику, во Флориду, в Вермонт – и поощрял сотрудников, чтобы они брали с собой семьи. Одна из традиций компании – катание на лыжах. Саймонс, курильщик со стажем, дабы не отказываться от своей любимой привычки, оформил одному из ресторанов специальную страховку. Когда соперников и бывших инвесторов спрашивают, как Renaissance удаётся продолжать получать столь ошеломляющие прибыли, они единодушно отвечают: «Renaissance двигается вперёд быстрее, чем кто бы то ни было». Однако не всегда, когда все остальные спотыкались, Renaissance оставался на ногах. В августе 2007 года ипотечный кризис привёл к падению нескольких крупных алгоритмических хедж-фондов, включая управлявший $30 млрд фонд Goldman Sachs. Менеджеры этих фирм вынуждены были закрыть позиции, что только ухудшило ситуацию. По информации инсайдеров, кризис обошелся Medallion в $1 млрд – одну пятую его активов. Руководители Renaissance, опасаясь, что хаос сметёт их собственный фонд, дабы укрепить позиции свернули рискованные операции и начали продавать активы. Они были близки к капитуляции, когда рынок восстановился. За остаток года Medallion отыграл потери, и к концу 2007 года его прибыль составила 85,9 %. Руководство Renaissance усвоило один важный урок: не нужно вмешиваться в работу алгоритмов.  Кванты утверждают, что ни одна система не живёт вечно. Они задаются вопросом, насколько долго будет действовать магия Medallion. Прошло 7 лет с тех пор, как основатель компании Джим Саймонс вышел на пенсию. Однако фонд продолжает делать деньги теми же темпами. Даже в первой половине 2016 года, когда многие фонды понесли убытки, Medallion заработал более 20%. Renaissance снова нарастил своё благосостояние и влияние. Сегодня Renaissance успешен под управлением Брауна и Мерсера, но обоим уже за 60, и люди задумываются над тем, какова будет ситуация при их преемниках. Анекдотичная ситуация имела место на закрытой конференции в 2016 году. Кто-то из аудитории задал квантам вопрос: «Кого вы видите для себя в качестве идеального работодателя?» Раздались нервные смешки, затем последовал честный ответ: «Джима Саймонса».(Ист. — Bloomberg)