Jim Simons - um matemático que venceu o mercado de capitais

Jim Simons é certamente um dos matemáticos mais ricos do mundo. Segundo a Bloomberg, ele é o 66º homem mais rico, com patrimônio líquido de mais de US$ 25 bilhões. No entanto, ele não fez fortuna graças a uma carreira científica, mas graças ao uso da matemática no mercado financeiro. Foi um dos defensores do investimento baseado na análise quantitativa e na aplicação da estratégia momentum. No artigo de hoje, apresentaremos a história deste um dos investidores mais destacados da história. Jim Simons é um dos maiores ganhadores do setor financeiro. Ele faturou cerca de US$ 2020 bilhões em 2,6. Por sua vez, entre 2005 e 2007, ele faturou um total de US$ 6 bilhões. 

Em 2019, a revista Forbes nomeou Simons um dos gestores e operadores de fundos de hedge mais bem pagos da história. Jim também é o herói do livro: O homem que resolveu o mercado: como Jim Simons lançou a revolução quântica, por Gregório Zuckerman.

Há muito poucas pessoas que podem vencer o mercado ao longo das décadas. Muitas vezes, as “estrelas” de Wall Street começam a obter resultados piores após vários anos de ganhos espetaculares. No entanto, existem algumas exceções. Os mais famosos são investidores como Warren Buffett, Ed Seykota, Ray Dailo, Peter Lynch ou George Soros.

No entanto, esse tipo de investidor pode ser chamado de “tradicional”. Alguns deles usaram análise fundamentalista, outros análise técnica ou intuição de mercado. No entanto, há também uma pessoa que rejeitou os dogmas do mercado e construiu um "time dos sonhos" de matemáticos, físicos e analistas de dados de alta classe. Graças aos algoritmos desenvolvidos por uma equipe de especialistas, o fundo gerou taxas de retorno impressionantes. Em 1988-2018, o fundo Medallion alcançou uma taxa média anual de retorno de 39% após a dedução das taxas. As taxas eram astronômicas, 5% ao ano para gestão, + 44% do lucro auferido pelo fundo. 

Para comparação, o veículo de investimento de Warren Buffett - Berkshire Hathaway gerou um lucro médio anual de 1965% nos anos de 2018 - 21. Os resultados gerados pelo Medallion são, portanto, fenomenais. Pode-se, portanto, considerar que Jim Simons é um dos melhores investidores da história dos mercados financeiros.

Infância, educação, início de carreira

James Harris Simons nasceu em 25 de abril de 1938 no Brooklyn. Os pais de James eram americanos de ascendência judaica. Os ancestrais de James emigraram para os Estados Unidos no século 20 do Império Russo. James Simons não se queixou da pobreza porque seu pai era dono de uma fábrica de calçados. Os pais davam grande ênfase à educação de seus filhos. O jovem James Simons mostrou interesse pela matemática. Devido aos bons resultados nos estágios iniciais da educação, aos 23 anos ingressou no Instituto de Tecnologia de Massachusetts, onde estudou matemática. Depois de se formar no MIT, ele se matriculou em estudos de doutorado na Universidade da Califórnia, Berkeley. Obteve o título de doutor muito jovem, aos XNUMX anos. 

Durante seus estudos, Simons desenvolveu a forma de Chern-Simons, que mais tarde foi usada na teoria quântica de campo topológica. Seu talento para a matemática foi notado pelos militares dos EUA. Em 1964 foi contratado pela IDA (Instituto de Análises de Defesa). Nessa altura, era responsável, nomeadamente, para quebrar códigos durante a Guerra do Vietnã. Após quatro anos, Jim Simons voltou à vida civil. Ele começou a ensinar matemática no MIT e em Harvard. O jovem matemático começou a ser incentivado a trabalhar em corporações. A fila de candidatos era muito grande, ele foi abordado por, entre outros IBM, que na época era para muitos um "local de trabalho dos sonhos". 

O início da aventura com o mercado financeiro

Em 1978, James Simons fundou um fundo de hedge Monemetria. O início da aventura com as finanças não foi acidental. O jovem Jim investiu no mercado de capitais por muitos anos. Inicialmente, o foco do fundo era investir no mercado de câmbio. Ao contrário do que parece, inicialmente o fundo funcionava de forma "clássica". Depois de um tempo, no entanto, Jim viu o potencial da análise de big data. Os referidos dados foram usados ​​para testar estratégias de investimento e buscar padrões e anomalias de mercado que pudessem gerar negócios rentáveis.

Simons sabia que não tinha tempo suficiente sozinho para elaborar estratégias, coletar dados e testar ideias de investimento. Ele decidiu que precisava de ajuda. Mas em vez de contratar analistas experientes de Wall Street, ele escolheu outra fonte de talento. Jim escolheu o mundo dos cientistas porque acreditava que matemáticos talentosos trariam uma nova perspectiva ao mercado financeiro. A primeira transferência foi o emprego de Leonard Baum, que era criptógrafo no instituto militar IDA. Leonard foi o co-autor do algoritmo Baum-Welch. Outro funcionário foi um excelente matemático, James Axe. O trabalho de cientistas de destaque resultou na construção de um enorme banco de dados e no desenvolvimento de modelos matemáticos avançados que testaram "idéias de investimento" ou correlações entre instrumentos. De referir que foi o primeiro fundo a aplicar uma abordagem científica ao mercado em larga escala. Como resultado, os funcionários do fundo foram capazes de detectar anomalias ou correlações de mercado mais rapidamente e lucrar com as ineficiências do mercado. Ao mesmo tempo, eles não se contentavam com sucessos de curto prazo, tentando melhorar constantemente seus algoritmos. James Simons tentou não contratar pessoas depois de trabalhar no setor financeiro, porque temia que seus hábitos desenvolvidos tivessem um impacto negativo na qualidade dos algoritmos. A única exceção possível eram os profissionais financeiros com habilidades excepcionais de análise de big data.

Estabelecimento do Fundo Medallion

Elwyn Berlekamp, ​​fonte: itsoc.org

Em 1988, o lendário fundo Medallion foi estabelecido. Ele usou modelos construídos por Baum e Axe. O início não foi muito bom. O fundo sob gestão registou um decréscimo de 30% no capital próprio. Axe achou que era normal e fiel ao modelo. Simons, por outro lado, decidiu investigar a situação e certificar-se de que todos os algoritmos estavam funcionando corretamente. Ele se voltou para um professor da Universidade da Califórnia - Elwyn Berlekamp - para ajudar na execução do Medalhão. 

O trabalho para melhorar o algoritmo levou vários meses. Em 1990, apareceu o primeiro efeito visível do trabalho - o fundo gerou um lucro, líquido de taxas, no nível de 55,9%. Um ano depois, Elwyn vendeu suas ações e voltou a ensinar matemática. Seu papel foi assumido por Sandor Straus. Os anos seguintes também trouxeram resultados muito bons. Em 1991, o lucro do fundo foi de 39%, um ano depois os investidores ganharam 34%, após taxas. Desde 1993, devido aos seus sucessos, o fundo tem despertado crescente interesse entre os investidores. Como resultado, os gestores do fundo decidiram que o fundo ficaria fechado para investidores externos. A partir desse momento, apenas seus funcionários ou seus familiares podem se tornar membros do fundo. 

Ao longo dos anos, o fundo gerou lucros muito estáveis. Entre 1993 e 2004, o fundo teve uma perda mensal de apenas 17 meses. Por sua vez, olhando para os resultados trimestrais, o fundo Medallion ficou "na linha" apenas por três trimestres. James Simson se aposentou em 2009. Apesar disso, o fundo continuou a proporcionar aos investidores retornos acima da média. Nos primeiros trinta anos de existência do fundo, o retorno bruto foi de 66%, seguido de 39% após taxas. Como resultado, gerou mais de US$ 100 bilhões em lucro para seus investidores. 

Fundo de Ações Institucionais da Renascença (REIF), RIDA, RIDGEF

Além de seu projeto emblemático, a Renaissance Tecnologys também possui três outros fundos:

• Fundo de Ações Institucionais da Renascença (REIF),
• Alfa Diversificado Institucional da Renascença (RIDA),
• Fundo de Equidade Global Diversificado Institucional da Renascença (RIDGEF).

No caso do fundo REIF, no início de dezembro de 2021 tinha mais de US$ 1,6 bilhão em ativos sob gestão. O fundo investe no mercado de ações global (fora dos Estados Unidos). De acordo com dados elaborados pelo fundo, investe principalmente nos mercados japonês (20%) e suíço (15%).

Fonte: REIF

Vida familiar

Jim Simons foi casado duas vezes. A primeira esposa foi Barbara Simons, com quem o relacionamento durou 15 anos. O casamento acabou em 1974. Marilyn Hawrys Simons tornou-se o segundo parceiro. Apesar dos sucessos de mercado, a vida não poupou Simons. Em 1996, um de seus filhos - Paul Simons - foi atropelado fatalmente por um carro. Paul Simons tinha 34 anos no momento de sua morte. O segundo filho - Nocholas - afogou-se durante as férias em Bali. Vale ressaltar, porém, que um de seus filhos - Nat Simons - seguiu os passos do pai e desenvolveu uma carreira no mercado financeiro.

Jim Simons: Controvérsia e Punições

Os resultados fantásticos gerados pelo fundo Medallion foram uma das reclamações dos clientes que investiram em fundos abertos a investidores externos. Um dos escândalos começou na primavera de 2009. Os investidores do fundo aberto RIEF perderam 2018% em 16. Por sua vez, o fundo Medallion, fechado a investidores de fora, divulgou um lucro de cerca de 80% no mesmo ano. 

A Renaissance Technologies está no radar do fisco americano (IRS). O escritório de impostos acreditava que o fundo se beneficiava imerecidamente de uma taxa de imposto mais baixa, evitando a tributação de vários bilhões de dólares. A Renaissance Technologies classificou os lucros de curto prazo (incluindo de transações de opções) como investimentos de longo prazo. No sistema tributário dos EUA, os investimentos de longo prazo são tributados menos do que os investimentos de curto prazo. Em 2014, a Receita Federal estimou essas isenções injustas em US$ 6,8 bilhões. A batalha legal durou sete anos. Por fim, em setembro de 2021, a empresa chegou a um acordo  e o fisco. A Renaissance Technologies concordou em pagar US$ 7 bilhões em impostos atrasados ​​e multas do IRS.

Filantropia

Jim Simons, como muitos bilionários, doa parte de sua fortuna para caridade. Até o momento, destinou mais de US$ 2,5 bilhões para várias formas de ajuda. Em 1994, Jim e sua esposa Marilyn fundaram a Simons Foundation. A referida fundação apoia projetos relacionados com a educação, saúde ou apoio a projetos científicos. Em 2003, foi criada a fundação SFARI (Simons Foundation Autism Research). Seu objetivo é aumentar a conscientização sobre a doença e melhorar o diagnóstico.

Fonte: wikipedia.org

Jim Simons usou parte de sua fortuna para financiar universidades para melhorar o ensino de matemática e novas tecnologias. Por exemplo, em 2012, a Simons Foundation destinou US$ 60 milhões para fundar o Simons Institute for the Theory of Computing. O objetivo do instituto é apoiar a pesquisa em ciência da computação. Após oito anos, Simons financiou o funcionamento do instituto com R$ 35 milhões. 

Simons também gastou muito dinheiro no desenvolvimento da Stony Brook University. Nos últimos 15 anos, forneceu mais de US$ 230 milhões em doações. Com esses fundos, o Simons Center for Geometry and Physics foi fundado em Stony Brook. Parte do dinheiro foi destinada ao desenvolvimento da ciência médica.

Estratégia de investimento

O fundo Medallion não concluiu transações com base em análises técnicas ou fundamentais clássicas. Ele se concentrou em testar ideias de investimento processando enormes quantidades de dados. Inicialmente, os analistas processavam os dados da abertura e fechamento da sessão. Somente após muitos anos de trabalho eles começaram a processar os dados da sessão. Com o tempo, um dos primeiros  começou a analisar o mercado carrapato gráfico. Os funcionários do fundo tentaram desenvolver sistemas com potencial para gerar vantagem no mercado. O sistema não precisava ter uma alta porcentagem de transações bem-sucedidas, bastava gerar um valor de expectativa positivo. Muitos sistemas diferentes foram testados, como a eficácia das transações em determinados dias da semana ou compra quando a abertura é muito inferior ao fechamento da sessão anterior. No entanto, ao desenvolver estratégias de investimento, os analistas enfrentaram vários problemas:

• o sistema operou com dados históricos e teve perdas no ambiente real. Em tal situação, o problema pode ser derrapagens de preço ou liquidez muito baixa do instrumento,
• no código escrito pelos programadores pode haver erros que ninguém notou durante a fase de testes,
• durante uma série de deslizes de capital, era necessário determinar se as correlações haviam expirado ou se o período de geração de perdas era natural para os sistemas.