Czlowiek ktory rozszyfrowal rynki finansowe

Tytuł oryginału: THE MAN WHO SOLVED THE MARKET. HOW JIM SIMONS LAUNCHED THE QUANT REVOLUTION Tytułu polskiego wydania pochodzi od wydawcy. Przekład: Anita Doroba Redakcja: Ewa Skuza Korekta: Elżbieta Wojtalik-Soroczyńska Projekt okładki: Michał Duława Adaptacja projektu graficznego: Wladzimier Michnievič Skład: Studio Magenta Nadzieja Michnievič Copyright © 2019 by Gregory Zuckerman All rights reserved including the right of reproduction in whole or in part in any form. This edition published by arrangement with Portfolio, an imprint of Penguin Publishing Group, a division of Penguin Random House LLC. Copyright © 2020 for the Polish edition by MT Biznes Ltd. All rights reserved Wszelkie prawa zastrzeżone. Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub fragmentów niniejszej publikacji w jakiejkolwiek postaci zabronione. Wykonywanie kopii metodą elektroniczną, fotograficzną, a także kopiowanie książki na nośniku filmowym, magnetycznym, optycznym lub innym powoduje naruszenie praw autorskich niniejszej publikacji. Niniejsza publikacja została elektronicznie zabezpieczona przed nieautoryzowanym kopiowaniem, dystrybucją i użytkowaniem. Usuwanie, omijanie lub zmiana zabezpieczeń stanowi naruszenie prawa. Warszawa 2020 MT Biznes Sp. z o.o. www.mtbiznes.pl handlowy@mtbiznes.pl ISBN 978-83-8087-921-8 (format epub) ISBN 978-83-8087-922-5 (format mobi) Gabrielowi i Elijahowi Moim sygnałom w szumie informacyjnym SPIS TREŚCI Okładka front Strona tytułowa Strona redakcyjna Dedykacja Spis treści Osoby Chronologia najważniejszych wydarzeń Wprowadzenie Prolog Część perwsza. Pieniądze to nie wszystko Rozdział pierwszy Rozdział drugi Rozdział trzeci Rozdział czwarty Rozdział piąty Rozdział szósty Rozdział siódmy Rozdział ósmy Rozdział dziewiąty Rozdział dziesiąty Rozdział jedenasty Część druga. Pieniądze zmieniają wszystko Rozdział dwunasty Rozdział trzynasty Rozdział czternasty Rozdział piętnasty Rozdział szesnasty Epilog Podziękowania Załącznik 1 Załącznik 2 Zdjęcia Przypisy Indeks Okładka tył OSOBY James Simons Lenny Baum Matematyk, łamacz kodów i założyciel firmy Renaissance Technologies Pierwszy wspólnik inwestycyjny Simonsa, autor algorytmów, które wpłynęły na życie milionów James Ax Prowadził fundusz Medallion, stworzył pierwsze modele transakcji finansowych Sandor Straus Guru przetwarzania danych, który na początku odegrał kluczową rolę w Renaissance Technologies Elwyn Berlekamp Teoretyk gier, który zarządzał funduszem Renaissance w kluczowym punkcie zwrotnym Henry Laufer Matematyk, który skierował fundusz Simonsa ku transakcjom krótkoterminowym Peter Brown Informatyk, który pomógł przeprowadzić Renaissance przez najważniejsze przełomy Robert Mercer Dyrektor współzarządzający Renaissance’em, który pomógł Donaldowi Trumpowi w wyścigu do Białego Domu Rebekah Mercer Wspólnie ze Stevem Bannonem wywróciła do góry nogami amerykańską politykę David Magerman Informatyk, który starał polityczną Mercerów się powstrzymać działalność CHRONOLOGIA NAJWAŻNIEJSZYCH WYDARZEŃ 1938 1958 Urodził się Jim Simons Simons ukończył studia w Massachusetts Institute of Technology (MIT) 1964 Simons zostaje łamaczem kodów w IDA 1968 Simons kieruje wydziałem matematyki na Uniwersytecie Stony Brook 1974 Simons i Chern publikują przełomowy artykuł 1978 Simons kończy działalność akademicką, by założyć Monemetrics, firmę zajmującą się handlem walutami, oraz fundusz hedgingowy Limroy 1979 Dołączają Lenny Baum i James Ax 1982 Firma zmienia nazwę na Renaissance Technologies Corporation 1984 Baum odchodzi z firmy 1985 Ax i Straus przenoszą firmę do Kalifornii 1988 Simons zamyka Limroy i zakłada fundusz Medallion 1989 Ax odchodzi z firmy, Medallionem kieruje Elwyn Berlekamp 1990 Odchodzi Berlekamp, Simons przejmuje kontrolę nad firmą i funduszem 1992 Henry Laufer zostaje pracownikiem pełnoetatowym 1993 Dołączają Peter Brown i Robert Mercer 1995 Brown i Mercer doprowadzają do przełomu 2000 Wartość Medallionu rośnie o 98,5 procent 2005 Powstaje Renaissance Institutional Equities Fund 2007 Renaissance i inne firmy quantowe ponoszą niespodziewane straty 2010 Brown i Mercer przejmują zarządzanie firmą 2017 Mercer ustępuje ze stanowiska dyrektora współzarządzającego WPROWADZENIE P rzecież wiesz, że nikt nie będzie z tobą rozmawiał, prawda? Był początek września 2017 roku. Powoli dziobałem sałatkę w restauracji rybnej w Cambridge w Massachusetts, starając się na wszelkie sposoby skłonić brytyjskiego matematyka Nicka Pattersona, aby choć trochę się otworzył i powiedział mi coś o swojej byłej firmie, o Renaissance Technologies. Nie miałem zbyt dużo szczęścia. Powiedziałem Pattersonowi, że chciałbym napisać książkę o tym, jak James Simons, założyciel Renaissance’u, stworzył największą w historii finansów maszynę do zarabiania pieniędzy. Renaissance przyniósł tak wielkie bogactwo, że Simons i jego koledzy zaczęli mieć olbrzymi wpływ na świat polityki, nauki, edukacji i filantropii. Przewidując dramatyczne przemiany społeczne, Simons zaangażował algorytmy, modele komputerowe i wielkie zbiory danych, zanim jeszcze Mark Zuckerberg z kolegami wyrośli z wieku przedszkolnego. Patterson nie był zbyt chętny do rozmowy. Wcześniej Simons i jego zastępcy także mówili, że niewiele mi pomogą. Zarządzający Renaissance’em i inne osoby z bliskiego otoczenia Simonsa – nawet ci, których uważałem za swoich przyjaciół – nie odpowiadali na moje telefony i e-maile. Nawet jego główni rywale na jego prośbę wymawiali się od spotkań, tak jakby był bossem mafii, którego nie śmieli urazić. Wciąż przypominano mi o żelaznej zasadzie, zobowiązaniach do nieujawniana informacji stronom trzecim, które musieli podpisywać pracownicy firmy, co sprawiało, że nawet ci, którzy odeszli na emeryturę nie mogli zbyt wiele powiedzieć. W końcu udało mi się. No, ale bez przesady. Przez kilkadziesiąt lat pracowałem w „Wall Street Journal”, wiedziałem więc, o co chodzi w tej grze. Zazwyczaj pojawiają się różne sprawy, nawet te trudne. Pomijając wszystko inne, któż by nie chciał, aby napisano o nim książkę? Wygląda na to, że Jim Simons i Renaissance Technologies. Nie byłem tym zbytnio zaskoczony. Simons wraz ze swoją drużyną należeli do najbardziej tajemniczych inwestorów, jakich kiedykolwiek widziała Wall Street. Niechętny, by uchylić rąbka tajemnicy ujawniającej, jak podbili rynki finansowe, aby konkurenci nie uzyskali żadnych wskazówek. Pracownicy unikali pojawiania się w mediach. Omijali konferencje branżowe i większość zgromadzeń publicznych. Simons, chcąc wyjaśnić swoją postawę, zacytował kiedyś Benjamina, osła z Folwarku zwierzęcego – „Bóg dał mi ogon, żebym się odganiał od much. Ale wolałbym, żeby nie było ani ogona, ani much”. Tak to właśnie widzę1. Rzuciłem mu spojrzenie znad swojego talerza i zmusiłem się do uśmiechu. To będzie bitwa. Tego się trzymałem, testując różne linie obrony i poszukując luk. Pisanie o Simonsie i odkrywanie jego sekretów stało się moją obsesją. Kłody, które rzucał mi pod nogi, tylko zachęcały mnie do tej pogoni. Istniały bardzo ważne powody mojej determinacji, by opowiedzieć jego historię. Simons, były profesor matematyki, prawdopodobnie jest człowiekiem, który odniósł największy w historii współczesnych finansów sukces w obrocie instrumentami finansowymi. Od roku 1988 Medallion, flagowy fundusz hedgingowy Renaissance’u, generował średnie roczne zwroty na poziomie 66 procent, co przełożyło się na zyski z handlu przewyższające 100 miliardów dolarów (zob. Załącznik 1, w którym opisuję, jak doszedłem do tych liczb). Nikt inny ze świata inwestorów nawet nie zbliżył się do tego poziomu. Warren Buffett, George Soros, Peter Lynch, Steve Cohen i Ray Dalio – wszyscy zostają daleko w tyle (zob. Załącznik 2). W ostatnich latach Renaissance odnotowywał ponad 7 miliardów dolarów zysku z transakcji rocznie. To więcej niż roczne przychody korporacji o silnych markach, takich jak Under Armour, Levi Strauss, Hasbro czy Hyatt Hotels. To jest absurdalne. Te inne firmy zatrudniają dziesiątki tysięcy pracowników, a w Renaissance’ie pracuje tylko około trzystu osób. Ustaliłem, że Simons jest wart około 23 miliardów dolarów, co sprawia, że jest bogatszy od Elona Muska z Tesla Motors, Ruperta Murdocha z NewsCorp czy Laurene Powell Jobs, wdowy po Stevie Jobsie. Inni ludzie z firmy Simonsa również są miliarderami. Przeciętny pracownik firmy posiada niemal 50 milionów dolarów w samych tylko jej funduszach hedgingowych. Simons i jego firma naprawdę generują bogactwo w sposób znany z bajek o królach i zamianie słomy w przeogromne góry złota. Intrygowało mnie coś więcej niż tylko sukces handlowy. Gdy Simons podjął decyzję o przekopaniu góry danych, zastosowaniu matematyki wyższej i stworzeniu modeli komputerowych, inni wciąż polegali na intuicji, instynkcie i staromodnych badaniach i na nich opierali własne prognozy. Simons zapoczątkował rewolucję, która ogarnęła cały świat inwestowania. Na początku 2019 roku fundusze hedgingowe i inne fundusze ilościowe lub inwestorzy ilościowi stali się największymi – kontrolującymi 30 procent obrotu akcjami – graczami na rynku, dominując działania zarówno inwestorów indywidualnych, jak i tradycyjne firmy inwestycyjne2. Niegdyś absolwenci szkół zarządzania z tytułami MBA szydzili z pomysłu naukowego i metodycznego podejścia do inwestowania w przekonaniu, że gdyby kiedykolwiek zaszła taka potrzeba, zatrudniliby programistów. Dziś programiści mówią to samo o nich, jeśli w ogóle o nich myślą. Pionierskie metody Simonsa zostały przyjęte niemal przez każdą branżę. Wniknęły w niemal każdy zakamarek codziennego życia. Simons wraz z zespołem przetworzyli mnóstwo danych statystycznych, przełożyli je na zadania dla maszyn; zastosowali algorytmy trzydzieści lat wcześniej, niż taka taktyka została przyjęta w Dolinie Krzemowej, w gabinetach rządowych, na stadionach sportowych, w gabinetach lekarskich, wojskowych centrach dowodzenia i chyba wszędzie indziej, gdzie potrzebne jest prognozowanie. Simons opracował strategie pozyskiwania talentów i zarządzania nimi, by zamieniać moc mózgu i uzdolnienia matematyczne w zdumiewające bogactwo. Zarobił pieniądze na matematyce, zarobił na tym mnóstwo pieniędzy. Kilkadziesiąt lat temu wydawało się to prawie niemożliwe. Ostatnio Simons wyłonił się jako współczesny Medici, subsydiujący płace tysięcy nauczycieli matematyki i nauczycieli przedmiotów ścisłych w szkołach publicznych, prace nad leczeniem autyzmu i poszerzaniem wiedzy na temat początków życia. Jego starania same w sobie są wartościowe. Rodzi się jednak pytanie, czy jedna osoba powinna mieć aż tak ogromny wpływ. Można zapytać również o wpływy jednego z członków ścisłego kierownictwa – Roberta Mercera*. Prawdopodobnie jest on osobą, która w znacznym stopniu przyczyniła się do zwycięstwa Donalda Tumpa w wyborach prezydenckich w 2016 roku. Mercer udzielił Trumpowi największego wsparcia finansowego, wyrwał Steve’a Bannona i Kellyanne Conway z niebytu i wprowadził do kampanii Trumpa, stabilizując ją w trudnym okresie. Firmy, które kiedyś były w posiadaniu Mercera, a teraz znajdują się w rękach jego córki Rebeki, odegrały kluczową rolę w zwycięskiej kampanii nakłaniającej Wielką Brytanię do opuszczenia Unii Europejskiej. Simons, Mercer i inni ludzie z Renaissance’u wciąż będą mieli ogromy wpływ na to, co wydarzy się w nadchodzących latach. * Mercer nie jest już dyrektorem współzarządzającym w Renaissance’ie, ale wciąż zajmuje wysokie stanowisko w firmie. Sukces Simonsa i jego drużyny sprawia, że pojawia się wiele trudnych pytań. Co takiego jest w rynkach finansowych, że matematycy i przedstawiciele nauk ścisłych i inżynierowie lepiej przewidują kierunek ich ewolucji niż doświadczeni inwestorzy – weterani z największych firm z tradycjami? Czy Simons i jego koledzy posiadają fundamentalne rozumienie inwestowania niedostępne całej reszcie ludzi? Czy osiągnięcia Simonsa są potwierdzeniem tego, że ludzka ocena i intuicja są z natury błędne, że tylko modele i automatyczne systemy są w stanie poradzić sobie z zalewem danych, który wydaje się nas całkowicie przytłaczać? Czy tryumf i popularność metod niezauważane jeszcze ryzyka? ilościowych Simonsa rodzi nowe, Paradoksem jest to, że Simons i jego drużyna opanowali rynek. To nie powinno się zdarzyć. Simons nigdy nie szkolił się w dziedzinie finansów. Dopóki nie skończył czterdziestu lat niezbyt interesował się biznesem. On tylko liznął rynek finansowy. Dziesięć lat później wciąż jeszcze nie poczynił znaczących postępów. Do licha, Simons nawet nie zajmuje się matematyką stosowaną. On jest teoretykiem uprawiającym najbardziej niepraktyczny rodzaj matematyki. Jego firma zlokalizowana w sennym miasteczku na północnym wybrzeżu Long Island zatrudnia matematyków, którzy nie mają pojęcia o inwestowaniu i o tym, co dzieje się na Wall Street. Niektórzy nawet są bardzo podejrzliwi w stosunku do kapitalizmu. A jednak to Simons i jego koledzy są tymi, którzy zmienili sposób podejścia inwestorów do rynków finansowych, zostawiając w tyle brokerów, inwestorów i innych profesjonalistów. To tak, jakby grupa turystów podczas swojej pierwszej podróży do Ameryki Południowej, wyposażona w jakieś dziwnie wyglądające narzędzia, odkryła Eldorado i rozpoczęła plądrowanie złotego miasta na oczach sfrustrowanych odwiecznych poszukiwaczy. W końcu jednak udało się. Poznałem młode lata Simonsa, dowiedziałem się, że był wybitnym matematykiem, a w czasach zimnej wojny łamaczem kodów. Poznałem chwiejne początki jego firmy. Osoby, z którymi się skontaktowałem, ujawniły mi szczegóły przełomowych momentów w Renaissance’ie i opowiedziały o ostatnich wydarzeniach, dramatach, w których było więcej intryg, niż sobie wcześniej wyobrażałem. Przeprowadziłem przeszło czterysta rozmów z ponad trzydziestoma obecnymi i byłymi pracownikami Renaissance’u. Rozmawiałem z przyjaciółmi i członkami rodziny Simonsa oraz innymi osobami, które uczestniczyły w wydarzeniach, jakie opisuję – albo dobrze je znali. Jestem głęboko wdzięczny każdemu, kto poświęcił mi czas, dzieląc się ze mną wspomnieniami, obserwacjami i spostrzeżeniami. Niektórzy podjęli ogromne osobiste ryzyko, by pomóc mi opowiedzieć tę historię. Mam nadzieję, że nie zawiodłem ich zaufania. Nawet Simons w końcu ze mną porozmawiał. Poprosił mnie, bym nie pisał tej książki i nigdy naprawdę nie przekonał się do tego projektu. Był jednak na tyle uprzejmy, że spędził ze mną ponad dziesięć godzin na rozmowach o pewnych okresach w swoim życiu, choć odmówił dyskusji o transakcjach Renaissance’u i o większości innych jego działań. Jego przemyślenia były wartościowe. Doceniam je. Książka ta to swego rodzaju powiadomienie. Opiera się na relacjach z pierwszej ręki i wspomnieniach tych, którzy byli świadkami lub mieli świadomość opisywanych przeze mnie wydarzeń. Rozumiem, że wspomnienia bledną, więc zrobiłem, co tylko mogłem, by sprawdzić i potwierdzić każdy fakt, epizod lub wypowiedź. Starałem się opowiedzieć historię Simonsa w sposób zrozumiały nie tylko dla profesjonalistów w dziedzinie finansów ilościowych i zawodowych matematyków. Będę odnosił się do ukrytych modeli Markowa, metod jądrowych w uczeniu maszynowym i stochastycznych równań różniczkowych, ale również do rozpadających się małżeństw, korporacyjnych intryg i paniki wśród traderów. Przy całej intuicji i umiejętności przewidywania Simonsa, wiele wydarzeń w jego życiu ograniczało mu pole widzenia. Jego niezwykła historia jest godna zapamiętania. PROLOG J im Simons nie przestawał dzwonić. Była jesień 1990 roku. Simons siedział w swoim biurze na trzydziestym trzecim piętrze wieżowca w środku Manhattanu z oczami wlepionymi w monitor komputera wyświetlający najnowsze indeksy na globalnych rynkach finansowych. Przyjaciele nie rozumieli, dlaczego Simons wciąż w tym tkwił. Miał pięćdziesiąt dwa lata. Żył już pełnią życia. Przeżył wiele przygód. Miał wiele dokonań. Powodziło mu się tak, że sukcesami mógłby obdzielić swoich kolegów. A jednak tam tkwił, nadzorował fundusz inwestycyjny, łamiąc sobie głowę nad codziennymi rewelacjami na rynku. Simons miał prawie 178 centymetrów wzrostu. Był jednak lekko przygarbiony, głowa mu siwiała, włosy nieco się przerzedzały, wyglądał więc na trochę niższego i starszego. Jego brązowe oczy okalały zmarszczki, to najprawdopodobniej efekt nałogowego palenia, którego nie potrafił albo po prostu nie chciał rzucić. Jego surowe, wyraziste rysy twarzy i łobuzerski błysk w oku przypominały przyjaciołom nieżyjącego już aktora Humphreya Bogarta. Na uporządkowanym biurku Simonsa stała ogromna popielniczka, czekająca na strzepnięcie popiołu z następnego zapalonego papierosa. Na ścianie wisiał dość makabryczny obraz przedstawiający lisa zjadającego królika. Obok, na stoliku kawowym przy kanapie i dwóch wygodnych skórzanych fotelach leżał jakiś artykuł naukowy omawiający skomplikowane matematyczne tematy, przypominając o świetnie rozwijającej się karierze akademickiej Simonsa, którą porzucił ku ogromnemu zaskoczeniu swoich kolegów matematyków. Poświęcił już całe piętnaście lat na poszukiwania skutecznej formuły inwestowania. Na początku handlował instrumentami finansowymi, jak inni, polegając na intuicji i instynkcie, ale wzloty i upadki przyprawiały go o ból brzucha. W pewnym momencie był już tak zniechęcony, że jeden z pracowników martwił się, czy nie myśli o samobójstwie. Simons zatrudnił dwóch znanych i upartych matematyków, by razem z nim handlowali instrumentami, ale tacy wspólnicy spowodowali tylko straty i wprowadzili niemiłą, pełną złośliwości atmosferę. Rok wcześniej wyniki Simonsa były tak fatalne, że zmusiło go to do wstrzymania inwestycji. Niektórzy spodziewali się, że zakręci kurek z pieniędzmi i zakończy wszystkie operacje. Mając drugą żonę i trzeciego wspólnika w biznesie, Simons postanowił przyjąć radykalny styl inwestowania. Pracując z Elwynem Berlekampem, teoretykiem gier, Simons zbudował model komputerowy mogący przetwarzać ogromne ilości danych i wybierać idealne transakcje. Było to naukowe i metodyczne podejście, którego celem było po części wyeliminowanie z procesu inwestycyjnego emocji. – Jeśli będziemy mieli wystarczającą ilość danych, wiem, że potrafimy prognozować – powiedział Simons do kolegi. Jego najbliżsi rozumieli, czym naprawdę się kierował. Simons uzyskał tytuł doktora w wieku dwudziestu trzech lat. Potem został wziętym, pracującym dla rządu łamaczem kodów, uznanym matematykiem i pionierskim administratorem uniwersytetu. Potrzebował nowego wyzwania i większego pola do działania. Simons powiedział przyjacielowi, że rozwiązanie odwiecznej zagadki rynku i podbój świata inwestycji „będzie czymś niezwykłym”. Chciał być tym, który wykorzysta matematykę, by wygrać z rynkiem. Wiedział, że jeśli potrafi to rozgryźć, to zarobi miliardy dolarów, a może jeszcze więcej. Zapewne wystarczająco dużo, by mieć wpływ na świat Wall Street i nie tylko tam. Niektórzy podejrzewali, że taki był jego prawdziwy cel. W handlu instrumentami, jak w matematyce, rzadko zdarza się dokonać czegoś przełomowego, będąc w średnim wieku. Simons był jednak przekonany, że jest u progu czegoś szczególnego, a być może nawet historycznego. Z papierosem Merit między dwoma palcami Simons sięgnął po telefon, by jeszcze raz zadzwonić do Berlekampa. – Widziałeś złoto? – zapytał chropowatym głosem z akcentem wskazującym, że wychował się w Bostonie. – Tak, widziałem ceny złota – odpowiedział Berlekamp. – I nie, nie musimy korygować naszego systemu tradingowego. – Simons nie nalegał i jak zwykle uprzejmie się rozłączył. Berlekampa zaczynało jednak irytować to natręctwo Simonsa. Poważny i szczupły, z niebieskimi oczami patrzącymi zza grubych okularów, Berlekamp pracował na drugim końcu kraju w biurze oddalonym o krótki spacer od Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley, gdzie wciąż jeszcze nauczał. Gdy dyskutował o swoich transakcjach z absolwentami wydziału biznesu, ci czasami wyśmiewali metody przyjęte przez niego i Simonsa, nazywając je „szarlatanerią”. – Och, przestań. Komputery nie mogą konkurować z ludzkim osądem – powiedział kiedyś do Berlekampa jeden z nich. – Zrobimy to lepiej niż ludzie – odpowiedział Berlekamp. Prywatnie Berlekamp rozumiał, dlaczego ich podejście okrzyknięto współczesną alchemią. Nawet on nie potrafił w pełni wytłumaczyć, dlaczego ich model rekomenduje pewne transakcje. Pomysły Simonsa wydawały się oderwane od rzeczywistości nie tylko na akademickim kampusie. Złoty wiek tradycyjnego inwestowania zaświtał, gdy George Soros, Peter Lynch, Bill Gross i inni przepowiedzieli kierunek, w którym zmierza inwestowanie, rynki finansowe i globalna gospodarka. Olbrzymie zyski osiągnęli dzięki swojej inteligencji, intuicji oraz staromodnym analizom ekonomicznym i badaniom korporacyjnym*. W odróżnieniu od swoich rywali Simons nie miał pojęcia, jak oszacować przepływy pieniężne, zidentyfikować nowe produkty lub prognozować poziom stóp procentowych. Przekopywał góry informacji o cenach. Nie było nawet poprawnej nazwy takiego sposobu handlowania, w którym brano by pod uwagę czyszczenie danych (ang. data cleansing), sygnały i analizę danych historycznych (ang. backtesting), czynniki, z którymi była zupełnie niezaznajomiona większość profesjonalistów z Wall Street. W roku 1990 tylko nieliczni korzystali z poczty elektronicznej, nie było jeszcze przeglądarek internetowych, a algorytmy – jeśli w ogóle były komuś znane – najczęściej uważano za procedury działające krok po kroku. Podobne do tych, które umożliwiły maszynie stworzonej przez Alana Turinga złamanie kodu stosowanego przez nazistów do przesyłania wiadomości podczas II wojny światowej. Idea, że te formuły mogą kierować, a nawet pomagać rządzić, codziennym życiem milionów ludzi, że kilku byłych profesorów matematyki może wykorzystać komputery do spuszczenia batów wytrawnym i sławnym inwestorom, wydawała się daleko idąca, by nie powiedzieć, że wręcz niedorzeczna. * Badania korporacyjne (ang. corporate resarch) są stosunkowo nowym typem źródła informacji dla inwestorów i osób śledzących sytuację spółek notowanych na rynkach publicznych. W przeciwieństwie do analiz inwestycyjnych wykonywanych przez brokerów i banki inwestycyjne, nie dostarczają one jednoznacznych, uniwersalnych rekomendacji. Ich celem jest przedstawienie obiektywnej oceny perspektyw spółki, jej otoczenia konkurencyjnego i szczegółowa analiza potencjalnych zysków. Nie należy ich traktować jako rekomendacji lub doradztwa finansowego (przyp. tłum. za http://www.objectivecapitalresearch.com/ocuk/corporate_research.asp, wejście 13 stycznia 2020 r.). Simons był jednak z natury pewnym siebie optymistą. Zauważył pierwsze sygnały sukcesów swoich systemów komputerowych i zaświtała nadzieja. Poza tym nie miał wielkiego wyboru. Jego niegdyś świetnie prosperujące inwestycje w przedsięwzięcia wysokiego ryzyka zmierzały donikąd. A on z całą pewnością nie chciał znów być nauczycielem akademickim. – Popracujmy nad systemem – powiedział Berlekampowi w jednej z kolejnych naglących rozmów telefonicznych. – Wiem, że w przyszłym roku możemy zwiększyć zyski o 80 procent. – Osiemdziesiąt procent w ciągu roku? Teraz już naprawdę przesadził – pomyślał Berlekamp. Powiedział Simonsowi, że tak olbrzymie zyski są nieprawdopodobne. I że naprawdę nie musi wciąż dzwonić. Simons jednak nie potrafił przestać. W końcu było tego za wiele. Berlekamp odszedł z firmy. Dla Simonsa był to kolejny cios. – Do diabła z tym. Sam się wszystkim zajmę – powiedział do przyjaciela. = Mniej więcej w tym samym czasie, w innej części stanu Nowy Jork, pięćdziesiąt mil dalej, wysoki, przystojny naukowiec w średnim wieku wpatrywał się w białą tablicę, starając się sprostać własnym wyzwaniom. Robert Mercer pracował w rozległym centrum badawczym firmy IBM na przedmieściach Westchester i poszukiwał sposobów na poprawę jakości komputerowej transkrypcji mowy na tekst, a nawet tłumaczenia na inny język i wykonywania innych podobnych zadań. Zamiast stosować konwencjonalne metody, Mercer starał się rozwiązać problemy za pomocą początkowych form uczenia maszynowego na wielką skalę. Wraz z kolegami zasilał komputery taką ilością danych, która umożliwiała im samodzielne wykonywanie zadań. Mercer pracował dla komputerowego giganta już blisko dwadzieścia lat, ale wciąż nie miał jasności, ile mogą osiągnąć – on i jego zespół. Koledzy nie potrafili go rozgryźć. Nawet ci, z którymi od lat blisko współpracował. Mercer był niezwykle uzdolniony. Był też dziwakiem i człowiekiem społecznie nieprzystosowanym. Codziennie na lunch jadł kanapkę z tuńczykiem albo z masłem orzechowym i dżemem, którą miał zapakowaną w używaną, brązową papierową torebkę. W biurze wciąż coś nucił lub gwizdał. Zazwyczaj były to klasyczne melodie, co sprawiało wrażenie jakiejś niedorzecznej rozrywki. Większość tego, co wychodziło z jego ust, było błyskotliwe, a nawet wnikliwe, choć mogło to być również bardzo irytujące. Pewnego razu powiedział kolegom, że wierzy, iż będzie mógł żyć wiecznie. Pracownicy pomyśleli, że mówi serio, choć wydawało się, że historia nie jest po jego stronie. Potem dowiedzieli się o jego głębokiej niechęci do rządu i radykalnych poglądach politycznych, które – jak się okazało – zdominowały jego życie i wpłynęły na życie wielu innych ludzi. W IBM Mercer spędzał długie godziny w towarzystwie młodszego kolegi Petera Browna. Uroczego, kreatywnego, towarzyskiego matematyka, w ciemnych okularach, z gęstą grzywą niesfornych ciemnych włosów, tryskającego energią, który przywodził na myśl szalonego profesora. Ci dwaj mężczyźni nie poświęcali zbyt dużo czasu na rozmowy o pieniądzach czy rynkach. Osobiste zawirowania sprawiły jednak, że Mercer i Brown połączyli siły z Simonsem. Jego nieprawdopodobna pogoń za tym, by rozszyfrować kod rynków finansowych i przeprowadzić rewolucję w inwestycjach stała się również ich sprawą. = Simons nie był świadomy przeszkód, jakie stanęły mu na drodze. Nie wiedział też, że spotka go tragedia i że wstrząs polityczny wywróci jego firmę do góry nogami. Patrząc tamtego jesiennego dnia w 1990 roku ze swojego biura na East River, wiedział tylko, że ma do rozwiązania trudny problem. – Rynki rządzą się jakimiś prawidłowościami – powiedział koledze. – Wiem, że możemy je znaleźć. CZĘŚĆ PIERWSZA PIENIĄDZE TO NIE WSZYSTKO ROZDZIAŁ PIERWSZY J immy Simons złapał miotłę i ruszył na górę. Była zima 1952 roku. Gdy miał czternaście lat starał się zarobić trochę pieniędzy na własne wydatki, pracując w sklepie ogrodniczym Breck’s w pobliżu swojego domu w Newton, w stanie Massachusetts, na zielonych przedmieściach Bostonu. Nie szło mu dobrze. Pracując w magazynie na dole, młody człowiek tak bardzo pogrążył się w rozmyślaniach, że ułożył w niewłaściwym miejscu owczy obornik, nasiona i większość innych rzeczy. Niezadowoleni właściciele kazali Jimmy’emu zamiatać twarde drewniane podłogi w wąskich sklepowych korytarzach, co było zadaniem niewymagającym myślenia i powtarzalnym. Dla Jimmy’ego ta degradacja była jak łut szczęścia. W końcu miał spokój i mógł myśleć o tym, co znaczyło w jego życiu najwięcej. O matematyce. O dziewczynach. O przyszłości. Płacą mi, abym myślał! Kilka tygodni później, gdy skończył już przedświąteczne prace, para właścicieli sklepu zapytała go plany życiowe. – Chcę studiować matematykę na MIT. Buchnęli śmiechem. Młody człowiek tak nieobecny myślami, że nie poradził sobie z podstawowymi produktami ogrodniczymi, liczy na to, że będzie studiował matematykę. I to gdzie – w Massachusetts Institute of Technology. – Uważali, że jest to najzabawniejsza rzecz, jaką kiedykolwiek słyszeli – wspomina Simons. Ten sceptycyzm nie martwił Jimmy’ego. Ani nawet te śmiechy. Nastolatek był przepełniony ponadnaturalną pewnością siebie i niezwykłą determinacją, by osiągnąć coś szczególnego, co było efektem tego, że rodzice okazywali mu wiele serca, ponieważ sami w swoim życiu doświadczyli i wielkich nadziei, i głębokich rozczarowań. Marcia i Matthew Simonsowie powitali w swojej rodzinie Jamesa Harrisa wiosną 1938 roku. Oboje poświęcali swojemu synowi wiele czasu i energii. Był ich jedynym dzieckiem, ponieważ Marcia kilka razy z rzędu poroniła. Marcia była niezwykle inteligentna, miała towarzyskie usposobienie i subtelne poczucie humoru. Była wolontariuszką w szkole Jimmy’ego, ale nigdy nie miała okazji pracować poza domem. Wszystkie swoje marzenia i całą pasję przelała na Jimmy’ego, rozwijając jego naukowe zainteresowania i utwierdzając w przekonaniu, że sukces nadejdzie. – Miała wobec mnie wielkie ambicje – wspomina Simons. – Uważała mnie za swój projekt. Matty Simons miał inny pogląd, zarówno na życie, jak i na rodzicielstwo. Od szóstego roku życia – jako jeden z dziesięciorga rodzeństwa – kombinował, jak zarobić pieniądze dla rodziny. Sprzedawał gazety na ulicy i pomagał podróżnym nosić bagaże na pobliskiej stacji kolejowej. Gdy osiągnął wiek ponadgimnazjalny, zaczął pracować na pełnym etacie. Próbował chodzić do szkoły wieczorowej, ale zrezygnował, gdyż był zbyt zmęczony, aby się skoncentrować. Jako ojciec Matty był miły, łagodny i wyrozumiały. Lubił wracać do domu i opowiadać Marcii nieprawdopodobne, mocno przesadzone historie, na przykład o tym, że Kuba planuje wkrótce zbudować most na Florydę, a Jimmy ze wszystkich sił starał się ukryć uśmiech. Marcia wyróżniała się w rodzinie intelektem, ale była też niesamowicie łatwowierna. Matty wymyślał coraz bardziej nieprawdopodobne historie. W końcu połapała się w tych wszystkich dyrdymałach. Ta rodzinna gra zapewniała Jimmy’emu niezłą rozrywkę. – Ona zazwyczaj tego nie łapała – mówi Simons – ale ja, tak. Matty pracował jako menedżer sprzedaży w firmie 20th Century Fox, objeżdżając kina Nowej Anglii i promując najnowsze filmy zrealizowane przez studio. Największa gwiazda tamtej epoki, Shirley Temple, miała kontrakt zawarty z wytwórnią Fox, więc Matty zabierał jej filmy wraz z czterema lub pięcioma innymi i przekonywał kina, by zapłaciły za cały pakiet. Lubił swoją pracę. Awansował na stanowisko menedżera sprzedaży, więc pojawiła się iskra nadziei, że może się piąć w górę po szczeblach korporacyjnej drabiny. Plany Mattiego uległy zmianie, gdy jego teść, Peter Kantor poprosił go, by podjął pracę w należącej do niego fabryce obuwia. Peter obiecał mu pakiet udziałów, więc Matty poczuł się zobowiązany, by dołączyć do rodzinnego biznesu. Fabryka Petera produkująca ekskluzywne damskie obuwie odnosiła sukcesy, ale pieniądze rozchodziły się równie szybko, jak przychodziły. Peter, przysadzisty, ekstrawagancki mężczyzna, lubujący się w drogich ubraniach, jeździł najnowszym modelem cadillaca, gdy tylko taki się pojawiał. Nosił buty na platformie, by dodać sobie nieco do swoich stu sześćdziesięciu trzech centymetrów wzrostu. Dużą część swojego majątku trwonił na wyścigi konne i kolejne kochanki. Jak wspomina kuzyn Jimmy’ego Richard Lourie, w dniach wypłat Peter prosił Jimmy’ego i Richarda, by trzymali góry pieniędzy „sięgające im głowy”. – Obaj uwielbialiśmy to1. Peter roztaczał wokół siebie aurę niefrasobliwości i ukochania życia. Tę samą postawę później przyjął Jimmy. Peter urodził się w Rosji. Opowiadał okropne historie o swoim dawnym kraju. W większości z nich pojawiały się wilki, kobiety, kawior i morze wódki. Ku ogromnej uciesze swoich wnuków nauczył ich kilku najważniejszych rosyjskich wyrażeń: „Daj mi papierosa” i „Pocałuj mnie w d…”. Dużą część swoich pieniędzy Peter trzymał w sejfie, najprawdopodobniej po to, by uchronić je przed podatkami. Dbał jednak, żeby w kieszeni na piersi zawsze mieć 1500 dolarów. Dokładnie taką sumę miał przy sobie, kiedy został znaleziony martwy między kilkudziesięcioma bożonarodzeniowymi kartkami od wdzięcznych przyjaciółek. Matty Simons przepracował wiele lat na stanowisku dyrektora generalnego fabryki obuwia. Nigdy jednak nie dostał pakietu udziałów, który obiecał mu Peter. Po latach powiedział swojemu synowi, że żałuje, iż zrezygnował z obiecującej i ekscytującej kariery, by robić to, czego od niego oczekiwano. – Nauka z tego jest taka: Rób w życiu to, co lubisz, a nie to, co wydaje ci się, że powinieneś – mówi Simons. – Nigdy tego nie zapomnę. Tym, co Jimmy lubił robić ponad wszystko, było myślenie, często o matematyce. Był pochłonięty liczbami, kształtami i kątami. Gdy miał trzy lata, mnożył liczby przez dwa i dzielił na pół, i do znudzenia wyliczał wszystkie potęgi liczby 2 aż do 1024. Pewnego dnia, jadąc z rodziną na plażę, Matty zatrzymał się, by zatankować, wprawiając chłopca w osłupienie. Zgodnie z jego sposobem rozumowania rodzinny samochód nigdy nie powinien zostać bez paliwa. Po zużyciu połowy baku, wciąż zostaje jeszcze druga połowa, potem można zużyć połowę z tego, co zostało i znów zostanie połowa i tak dalej… I bak nigdy nie będzie zupełnie pusty. Czterolatek zderzył się z klasycznym problemem matematycznym, wykazując dużą dozę logicznego myślenia. Jeśli trzeba wciąż pokonywać połowę drogi pozostałej do osiągnięcia celu i każdą odległość, nawet najmniejszą, można podzielić na pół, to jak można dotrzeć do celu? Pierwszy odniósł się do tego dylematu grecki filozof Zenon z Elei. Była to najsłynniejsza grupa paradoksów, które od lat nurtowały matematyków. Jimmy, jak wielu jedynaków, przez długie godziny przebywał sam na sam ze swoimi myślami, nawet rozmawiał sam ze sobą. W przedszkolu wspinał się na pobliskie drzewo, siadał na gałęzi i rozmyślał. Czasami Marcia przychodziła i zmuszała go do zejścia i zabawy z innymi dziećmi. W przeciwieństwie do swoich rodziców, Jimmy był zdeterminowany, by skupiać się na własnych pasjach. Gdy miał osiem lat, doktor Kaplan, lekarz rodzinny Simonsów, podsunął mu pomysł na karierę w medycynie, mówiąc, że jest to idealny zawód dla „mądrego żydowskiego chłopca”. Jimmy obruszył się. – Chcę być matematykiem albo zajmować się naukami przyrodniczymi – odpowiedział. Lekarz próbował go przekonywać – Na matematyce nic nie zarobisz. Jimmy odpowiedział, że spróbuje. Nie do końca rozumiał nawet, czym zajmują się matematycy, ale wiedział, że najprawdopodobniej liczbami, a to wydawało mu się wystarczająco atrakcyjne. Przecież dobrze wiedział, że nie chce być lekarzem. W szkole Jimmy był mądry i psotny. Wykazywał pewność siebie odziedziczoną po matce i szelmowskie poczucie humoru, które miał po ojcu. Uwielbiał książki. Często odwiedzał miejscową bibliotekę. Wypożyczał cztery książki na tydzień, w tym wiele takich, które przewyższały poziom ucznia w jego wieku. Najbardziej pociągały go jednak koncepcje matematyczne. W Lawrence School w Brooklynie, mogącej pochwalić się takimi absolwentami jak prezenterzy telewizyjni Mike Wallace i Barbara Walters, Jimmi został wybrany na przewodniczącego klasy. Był w niej prawie najlepszym uczniem, ustępując jedynie pewnej pannie, która nie tak często jak on gubiła się w swoich myślach. W czasach szkolnych Jimmy miał dość zamożnego przyjaciela. Był pod wrażeniem komfortowego życia, jakie prowadziła jego rodzina. – Fajnie jest być bardzo bogatym. Zauważyłem to – powiedział później Simons. – Biznes w ogóle mnie nie interesował, co nie oznacza, że nie interesowały mnie pieniądze2. Niemal cały czas wypełniała mu zabawa. Czasami wraz z przyjacielem Jimem Harpelem jechali tramwajem do Bailey’s Ice Cream w Bostonie na ogromną porcję lodów. Gdy byli starsi, wymykali się na burleski w Old Howard Theatre. Pewnego sobotniego ranka, gdy kierowali się do drzwi, ojciec Harpela zauważył wiszące na ich szyjach lornetki. – Wybieracie się, chłopcy, do Old Howard? – zapytał. No to po zawodach. – Skąd pan wie, panie Harpel? – zapytał Jimmy. – Bo w pobliżu nie ma ptaków do podglądania – odpowiedział pan Harpel. Gdy Simons ukończył dziewiątą klasę, jego rodzina przeniosła się z Brooklynu do Newton, gdzie Jimmy uczęszczał do Newton High School, elitarnej szkoły publicznej, świetnie wyposażonej, gdzie mógł rozwijać swoje pasje. Będąc studentem drugiego roku, Jimmy lubił uczestniczyć w debatach nad różnymi teoretycznymi koncepcjami, między innymi nad ideą, że powierzchnie dwuwymiarowe mogą się rozszerzać w nieskończoność. Po ukończeniu w ciągu trzech lat tej szkoły, Simons, szczupły, dobrze zbudowany, wyruszył wraz z Harpelem w podróż przez cały kraj. Gdziekolwiek przyjeżdżali – siedemnastolatkowie z klasy średniej, jak dotąd zazwyczaj chronieni przed życiowymi przeciwnościami – wdawali się w rozmowy z tamtejszymi mieszkańcami. Gdy płynęli przez Missisipi, zobaczyli Afroamerykanów pracujących na dzierżawionych małych gospodarstwach i mieszkających w kurnikach. – [Amerykańska] rekonstrukcja ich nie objęła, pozostali rolnikami dzierżawcami, ale przecież to dokładnie to samo, co niewolnictwo – wspomina Harpel. – To był dla nas szok. Gdy mieszkali na kempingu w parku stanowym, poszli na basen. Ku swojemu zaskoczeniu nie spotkali tam żadnego Afroamerykanina. Simons spytał grubego pracownika parku w średnim wieku, dlaczego nie ma tu żadnych kolorowych. – Nie wpuszczamy tu żadnych czarnuchów – odpowiedział. Odwiedzając inne miasta, Simons i Harpel widzieli rodziny żyjące w skrajnej biedzie. To doświadczenie pozostawiło w nich niezatarte piętno. Sprawiało, że stali się bardziej wrażliwi na sytuację ludzi pokrzywdzonych przez los. Simons, tak jak chciał, poszedł na studia w MIT. Na pierwszym roku mógł nawet darować sobie zajęcia z matematyki dzięki temu, że uczestniczył w bardzo zaawansowanych zajęciach w szkole średniej. Pojawiły się jednak natychmiast inne wyzwania. Od samego początku miał problemy ze stresem i silnymi bólami brzucha. Schudł dziewięć kilogramów i dwa tygodnie spędził w szpitalu. Lekarze zdiagnozowali u niego zapalenie okrężnicy. W celu ustabilizowania stanu zdrowia przepisali sterydy. Nazbyt pewny siebie Simons w drugim semestrze pierwszego roku zapisał się na zaawansowany kurs algebry abstrakcyjnej. To była katastrofa. Nie był w stanie dotrzymać kroku kolegom, nie potrafił też zrozumieć, o co chodzi w zadaniach ani w zagadnieniach omawianych podczas wykładów. Kupił książkę na ten temat i zabrał ze sobą na lato do domu, gdzie ją czytał i całymi godzinami rozmyślał. W końcu zaskoczył. Na następnych zajęciach z algebry Simons był prymusem. Wprawdzie na drugim roku z zaawansowanego rachunku różniczkowego otrzymał dość słaby stopień (D)*, ale profesor dopuścił go do następnego poziomu zajęć, na których było omawiane twierdzenie Stokesa będące uogólnionym podstawowym prawem Newtona dotyczącym równania różniczkowego wiążącego całki liniowe z całkami powierzchniowymi w trzech wymiarach. Młody człowiek był zafascynowany – twierdzenie odnoszące się do równań różniczkowych, algebry i geometrii wydawało się tworzyć prostą, niespodziewaną harmonię. Simonsowi tak dobrze szedł ten przedmiot, że inni studenci z grupy przychodzili do niego z prośbą o pomoc. * W Ameryce stosuje się sześciostopniową skalę ocen od A do F, gdzie A oznacza najlepszą ocenę, a F najsłabszą ocenę – przyp. tłum. – Po prostu kwitłem – mówi Simons. – To było cudowne uczucie. Sposób, w jaki istotne twierdzenia i formuły były w stanie ukazywać prawdę i unifikować odległe dziedziny matematyki i geometrii, urzekł go. – W tym wszystkim była jakaś elegancja. Te koncepcje miały w sobie piękno – mówi. Studiował z takimi ludźmi jak Barry Mazur, który ukończył college w dwa lata, a potem zdobył najwyższe wyróżnienia przyznawane matematykom i wykładał na Uniwersytecie Harvarda. Doszedł do wniosku, że nie dorównuje im poziomem. Był jednak blisko. Zrozumiał, że ma jedyne w swoim rodzaju podejście – rozmyśla o problemach, aż dotrze do oryginalnych rozwiązań. Przyjaciele czasami widzieli, jak całymi godzinami leżał z zamkniętymi oczami. Był myślicielem z wyobraźnią i instynktem do atakowania problemów, które rozwiązywał w przełomowy i elegancki sposób. – Zrozumiałem, że być może nie będę wybitny czy najlepszy, ale mogę zrobić coś dobrego. Po prostu wierzyłem w siebie – mówi. Pewnego dnia w jednej z miejscowych knajpek, już po północy, Simons zobaczył dwóch swoich profesorów, sławnych matematyków – Warrena Ambrose’a i Isadora Singera – pogrążonych w żarliwej dyskusji. Postanowił, że chce takiego właśnie życia – papierosy, kawa i matematyka, całymi godzinami. – To było jak objawienie… jak grom z jasnego nieba – mówi. Simons robił wszystko, co w jego mocy, by uniknąć zbyt pracochłonnych zajęć, które były odległe od matematyki. Od studentów MIT wymagano, by zapisali się na zajęcia sportowe. Simons nie chciał jednak tracić czasu na kąpiele i przebieranie, więc zapisał się na łucznictwo. Wraz z innym studentem, Jimmym Mayerem, który przeniósł się na MIT z Uniwersytetu Columbia, postanowili nieco uatrakcyjnić treningi, przed każdym strzałem zakładając się o pięć centów. Szybko zostali przyjaciółmi. Razem zabiegali o względy dziewczyn, a nocami grali w pokera z kolegami z grupy. – Gdy przegrywałeś 5 dolarów, to praktycznie strzelałeś sobie w głowę – wspomina Mayer. Simons był wesoły, przyjacielski, mówił to, co leżało mu na sercu. Często pakował się w kłopoty. Na pierwszym roku zabawiał się napełnianiem pistoletów wodnych benzyną do zapalniczek, a potem za pomocą zapalniczki do papierosów zamieniał je w domowej roboty miotacze ognia. Kiedyś rozpalił ognisko w łazience w Baker House – akademiku przy Charles River. Wlał do sedesu pół litra benzyny i zamknął za sobą drzwi. Gdy się obejrzał, zobaczył pomarańczową poświatę otaczającą framugę – całe wnętrze łazienki stało w płomieniach. – Nie wchodźcie tam! – krzyknął do kolegów. Wewnątrz płyn rozgrzał się i zamienił w kulę ognia. Na szczęście akademik był zbudowany z ciemnoczerwonej rustykalnej cegły i ogień nie mógł się rozprzestrzeniać. Simons przyznał się do popełnienia tego przestępstwa i przez dziesięć tygodni płacił uczelni 50 dolarów na pokrycie kosztów koniecznego remontu. W roku 1958, po trzech latach w MIT, Simons zgromadził już wystarczającą liczbę punktów kredytowych, by w wieku dwudziestu lat ukończyć studia i uzyskać dyplom licencjata w dziedzinie matematyki (ang. bachelor of science, BS). Zanim jednak poszedł na studia magisterskie, zapragnął nowej przygody. Powiedział swojemu przyjacielowi, Joe Rosensheinowi, że chce zrobić coś, co „zostanie zauważone” i będzie miało „historyczne” znaczenie. Pomyślał, że daleka podróż na rolkach mogłaby przyciągnąć uwagę, ale wydało mu się to zbyt męczące. Inną możliwością byłoby zaproszenie grupy dziennikarzy, by towarzyszyli mu i jego przyjaciołom w wyprawie na narty wodne do Ameryki Południowej. Okazało się jednak, że z organizacją wyprawy są zbyt duże problemy logistyczne. Pewnego popołudnia, gdy włóczył się z Rosensheinem po Harvard Square, zobaczył, jak obok przemknął skuter Vespa. – Zastanawiam się, czy nie moglibyśmy na czymś takim… Przygotował plan wycieczki „zasługującej na uwagę mediów”. Przekonał dwóch miejscowych dealerów skuterów, by udzielili im rabatów na zakup pojazdów topowej wówczas marki Lambretta w zamian za prawa do sfilmowania ich podróży. I tak Simons, Rosenshein i Mayer wyruszyli do Ameryki Południowej w podróż nazwaną „Buenos Aires or Bust” (Buenos Aires albo klapa). Najpierw jechali na zachód przez Illinois, potem skierowali się na południe do Meksyku. Podróżowali wiejskimi drogami, spali na werandach, na opuszczonych posterunkach policji lub w lesie na hamakach osłoniętych moskitierami, takimi, jakich używa się w dżungli. Rodzina w Mexico City ostrzegała ich przed bandytami i namawiała, by na wszelki wypadek kupili broń, ucząc ich, jak po hiszpańsku powiedzieć kluczowe zdanie: „Jeśli się ruszysz, zabiję cię”. Kiedyś popołudniową porą jechali przez małe miasteczko w południowym Meksyku, robiąc mnóstwo hałasu z powodu zepsutego tłumika. Byli ubrani w skórzane kurtki i wyglądali jak gang motocyklowy z klasycznego filmu z Marlonem Brando Dziki. Zatrzymali się, by znaleźć jakieś miejsce, w którym mogliby coś zjeść, ale gdy miejscowi zobaczyli przybyszów zakłócających im zwyczajowe wieczorne przechadzki, wpadli w furię. – Gringo, co tu robicie? – zawołał ktoś. W kilka minut pięćdziesięciu wrogo nastawionych młodych mężczyzn otoczyło Simonsa i jego przyjaciół i przyparło ich do muru. Niektórzy trzymali w rękach maczety. Rosenshein sięgnął po pistolet, pamiętając, że ma tylko sześć kul, co z całą pewnością nie wystarczy, by poradzić sobie z tym coraz większym zbiegowiskiem. Nagle pojawili się policjanci i zaczęli przepychać się przez tłum, by aresztować studentów MIT za zakłócanie spokoju. I tak trafili do więzienia. Wkrótce tłum otoczył je, krzycząc i gwiżdżąc, i wywołując takie zamieszanie, że burmistrz wysłał swoich ludzi, by sprawdzili, co się dzieje. Gdy dowiedział się, że cała awantura rozpętała się z powodu trzech chłopaków z college’u w Bostonie, zaprosił ich do swojego gabinetu. Okazało się, że był absolwentem Harvardu i pragnął nowinek z Cambridge. Kilka chwil po rozpędzeniu wściekłego tłumu chłopcy siedzieli przy wystawnej, późnej kolacji z miejscowymi oficjelami. Simons i koledzy zadbali jednak o to, by wyjechać z miasta przed świtem i uniknąć nowych kłopotów. Rosenshein miał dość przygód i zawrócił do domu, ale Simons i Mayer udali się w dalszą drogę. W siedem tygodni dojechali przez Meksyk, Gwatemalę i Kostarykę do Bogoty, pokonując po drodze lawiniska błotne i wzburzone rzeki. Dotarli tam niemal bez jedzenia i pieniędzy, podnieceni perspektywą zatrzymania się w luksusowym domu innego kolegi ze studiów, Edmunda Esquenaziego, który pochodził z tego miasta. Przyjaciele i rodzina ustawiali się w kolejce, by przywitać gości. Resztę lata spędzili u swoich gospodarzy, grając w krykieta i odpoczywając. Gdy Simons wrócił na MIT, by rozpocząć studia magisterskie, jego opiekun poradził mu, by robił doktorat ma Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley, bo tam będzie mógł pracować z profesorem Shiing-Shen Chernem, niegdysiejszym wielkim talentem matematycznym z Chin, czołowym specjalistą od geometrii różniczkowej i topologii. Simons miał jednak kilka niedokończonych spraw, którymi musiał się zająć. Zaczął randkować z Barbarą Bulestein – piękną, drobniutką, czarnowłosą osiemnastolatką, studentką pierwszego roku w pobliskim Wellesley College. Po czterech kolejnych wieczorach intensywnych rozmów byli w sobie zakochani i zaręczeni. – Rozmawialiśmy tak bez końca – wspomina Barbara. – On szedł do Berkeley, a ja chciałam iść razem z nim. Rodzice Barbary byli wściekli z powodu błyskawicznego związku. Matka upierała się, że Barbara jest za młoda na małżeństwo. Martwiła ją też potencjalna nierównowaga sił między Barbarą i jej pewnym siebie narzeczonym. – Za kilka lat będzie tobą wycierał podłogę – ostrzegała Barbarę. Ale Barbara była zdeterminowana, by poślubić Simonsa pomimo sprzeciwu rodziców. Wynegocjowała kompromis – pojedzie z nim do Berkeley, ale ze ślubem poczekają do czasu, kiedy ona będzie już na drugim roku. Simons otrzymał stypendium i mógł zacząć studia w Berkeley. Gdy pod koniec lata 1959 roku przyjechał na kampus, czekała go niemiła niespodzianka – nie mógł nigdzie znaleźć Cherna. Profesor właśnie poszedł na roczny urlop naukowy. Simons zaczął pracować z innymi matematykami, między innymi z Bertramem Kostantem, ale był dość sfrustrowany. Pewnego wieczoru na początku października Simons odwiedził Barbarę w internacie i powiedział jej, że badania naukowe nie idą pomyślnie. Jej zdaniem wyglądał na przybitego. Pamięta, że powiedziała wtedy: Pobierzmy się. Simons przystał na to. Postanowili pojechać do Reno w Nevadzie, gdzie nie będą musieli czekać wiele dni na badania krwi, jak to było wymagane w Kalifornii. Młoda para była prawie bez pieniędzy. Kolega z pokoju w akademiku pożyczył Simonsowi tyle, ile potrzebował na dwa bilety na autobus na tę dwustumilową podróż (1 ml = 1,61 km). W Reno Barbara przekonała menedżera tamtejszego banku, by zrealizował jej czek wystawiony w innym stanie, aby mogli zapłacić za akt ślubu. Po krótkiej ceremonii Simons wykorzystał resztę pieniędzy na grę w pokera i wygrał tyle, że mógł kupić swojej dopiero co poślubionej żonie czarny kostium kąpielowy. Po powrocie do Berkeley para liczyła na to, że uda jej się utrzymać ślub w tajemnicy przynajmniej do momentu, kiedy wymyślą, jak przekazać wiadomość swoim rodzinom. Gdy ojciec Barbary napisał list, w którym informował, że planuje odwiedziny, zrozumieli, że będą musieli się przyznać. Simons i jego nowo poślubiona małżonka napisali listy – każde do swoich rodziców, zapełniając kilka kartek prozaicznymi informacjami o szkole i zajęciach, dodając po nich identyczne postscriptum: „A tak przy okazji – pobraliśmy się”. Gdy rodzice Barbary nieco ochłonęli, jej ojciec poprosił miejscowego rabina, aby udzielił parze ślubu podczas bardziej tradycyjnej ceremonii. Młodzi małżonkowie wynajęli apartament przy Parker Street, w pobliżu kampusu tętniącego życiem skoncentrowanym na działalności politycznej. Simons poczynił postępy w pisaniu pracy doktorskiej skupiającej się na geometrii różniczkowej – badaniach zakrzywionych przestrzeni wielowymiarowych przy użyciu metod opartych na równaniach różniczkowych, topologii i algebrze liniowej. Simons poświęcał też czas swojej nowej pasji: handlowi instrumentami finansowymi. Para otrzymała w prezencie ślubnym 5 tysięcy dolarów. Simons palił się, by pomnożyć te kwotę. Poczytał trochę i pojechał do biura maklerskiego Merrill Lynch w pobliskim San Francisco, gdzie kupił akcje United Fruit Company, która sprzedawała owoce tropikalne, oraz firmy chemicznej Celanese Corporation. Akcje jednak prawie w ogóle nie szły w górę, co frustrowało Simonsa. – To trochę nudne – powiedział do maklera. – Nie ma pan czegoś bardziej pasjonującego? – Powinien pan zainteresować się soją – odpowiedział makler. Simons nie miał pojęcia o giełdach towarowych ani o tym, jak handlować kontraktami futures (kontrakty finansowe zobowiązujące do dostarczenia towaru lub innego dobra inwestycyjnego po określonej cenie w określonym terminie w przyszłości), ale został gorliwym uczniem. W tamtym czasie soja była sprzedawana po 2,50 dolara za buszel (1 bu (US) = 31,23907 litra). Gdy makler powiedział, że analitycy Merrill Lynch prognozują wzrost ceny do 3,0 dolarów lub nawet więcej, Simonsowi zaświeciły się oczy. Kupił dwa kontrakty futures na soję i patrzył, jak jej cena szybuje do góry. W ciągu kilku dni zarobił kilka tysięcy dolarów. I połknął haczyk. – Byłem zafascynowany tym, jak to działa i możliwością zarobienia pieniędzy w krótkim czasie – powiedział. Starszy przyjaciel radził Simonsowi, żeby sprzedał instrumenty, które miał w portfelu i zrealizował zyski, ostrzegając, że ceny towarów są bardzo zmienne. Simons odrzucił tę radę. Ceny soi rzeczywiście spadły i Simons ledwo wyszedł na swoje. Taka przejażdżka rollercoasterem mogłaby zniechęcić niektórych początkujących inwestorów, ale Simonsowi zaostrzyła tylko apetyt. Zaczął wcześnie wstawać, by pojechać do San Francisco i o 7:30 być pod biurem Merrill Lynch, bo o tej godzinie rozpoczynał się handel na giełdzie w Chicago. Całymi godzinami stał i obserwował ceny wyświetlane na wielkiej tablicy, zawierając transakcje, starając się nadążać za rozwojem wydarzeń. Nawet jadąc do domu, by powrócić do swoich studiów, nie spuszczał oka z rynków. – To był rodzaj wyścigu – wspomina Simons. Jednak było tego za wiele. Okazało się, że ciężko jest pogodzić jeżdżenie bladym świtem do San Francisco z próbą dokończenia ambitnej pracy doktorskiej. Gdy Barbara zaszła w ciążę, Simons żonglował już zbyt wieloma piłkami. Niechętnie skończył z tradingiem, ale ziarno zostało zasiane. W ramach pracy doktorskiej Simons chciał przedstawić dowód na trudny, nierozwiązany problem z dziedziny, którą się zajmował. Kostant wątpił jednak, czy zdoła tego dokonać. Powiedział Simonsowi, że próbowali tego już matematycy światowej klasy, ale nikomu się nie udało. Nie powinien marnować na to czasu. Ten sceptycyzm jeszcze bardziej go zachęcił. Jego praca doktorska, ukończona po dwóch latach wysiłków w roku 1962, zatytułowana On the Transitivity of Holonomy Systems (O przechodniości układów holonomicznych) poświęcona była geometrii wielowymiarowych przestrzeni zakrzywionych. (W trakcie wykładu dla studentów pierwszego roku, Simons lubił definiować holonomiczność jako „równoległy transport wektorów stycznych do krzywych zamkniętych w wielowymiarowych przestrzeniach zakrzywionych”. Naprawdę). Renomowane czasopismo przyjęło jego pracę do publikacji, co pomogło Simonsowi w zdobyciu prestiżowego, trzyletniego kontraktu na stanowisko dydaktyczne w MIT. Nawet wtedy, gdy wraz z Barbarą snuli plany powrotu z córeczką Elizabeth do Cambridge, Simons zaczął powątpiewać w swoją przyszłość. Następne dwadzieścia lat wydawało mu się zbyt uporządkowane: badania naukowe, dydaktyka, jeszcze więcej badań i jeszcze więcej dydaktyki. Simons kochał matematykę, ale potrzebował też nowych przygód. Wyglądało na to, że rozkwitał, gdy mógł stawiać czoła trudnościom i walczyć ze sceptycyzmem, a tutaj nie widział na horyzoncie żadnych przeszkód. Mając zaledwie dwadzieścia trzy lata przeżywał kryzys egzystencjalny. – Czy to, to jest właśnie to? Czy to będę robił przez całe życie? – zapytał pewnego dnia w domu Barbarę. – Musi być coś więcej. Po roku w MIT ten niepokój zawładnął nim na dobre. Wrócił do Bogoty, by sprawdzić, czy może rozkręcić jakiś biznes ze swoim kolumbijskimi szkolnymi kolegami, Esquenazim i Mayerem. Wspominając nieskazitelne płyty podłogowe w akademiku w MIT, Esquenazi narzekał na słabą jakość materiałów do wykańczania podłóg w Bogocie. Simons powiedział, że zna kogoś, kto robi podłogi, i tak postanowili otworzyć lokalną fabrykę produkującą winylowe materiały podłogowe i rury PCV. Finansowaniem zajął się w większości teść Esquenaziego, Victor Shaio; Simons wraz ze swoim ojcem również pokryli pewną część kosztów. Wydawało się, że biznes jest w dobrych rękach. Simons nie widział, co więcej mógłby tam zrobić, więc wrócił do zajęć akademickich, przyjmując w roku 1963 stanowisko badawcze na Uniwersytecie Harvarda. Prowadził tam zajęcia z dwóch przedmiotów, m.in. zaawansowany kurs z cząstkowych równań różniczkowych – dziedziny geometrii, co do której przewidywał, że jej znaczenie będzie rosło. Na temat cząstkowych równań różniczkowych (ang. partial differential equations, PDE) wiedział niewiele, ale pomyślał, że wykładanie takiego przedmiotu jest dobrym sposobem uczenia się. Powiedział swoim studentom, że nauczył się tego tydzień przed nimi, a oni przyjęli to wyznanie z rozbawieniem. Simons był popularnym profesorem o nieformalnym, pełnym entuzjazmu stylu prowadzenia zajęć. Opowiadał dowcipy i rzadko nosił marynarkę i krawat – strój wybierany przez wielu pracowników wydziału. Jowialność była jednak tylko maską przykrywającą narastające napięcie. Jego badania bardzo wolno posuwały się do przodu i nie podobała mu się harwardzka społeczność. Pożyczył pieniądze na inwestycję w fabrykę podłóg, którą budował razem z Esquenazim i innymi. Przekonał też rodziców, by wzięli kredyt, zastawiając dom i wnieśli swój udział w to przedsięwzięcie. By zwiększyć swoje dochody, zaczął uczyć dwóch innych przedmiotów w pobliskim Cambridge Junior College. Ale praca ta dodała mu tylko stresu. Utrzymywał to w tajemnicy przed przyjaciółmi i rodziną. Simons walczył o pieniądze, ale nie chodziło mu o takie pieniądze, które wystarczają jedynie na spłatę zobowiązań. Pragnął prawdziwego bogactwa. Lubił kupować ładne rzeczy, choć nie był ekstrawagancki. Nie odczuwał też presji ze strony Barbary, która czasami nosiła ubrania jeszcze z czasów szkolnych. Wyglądało na to, że kierują nim inne motywy. Przyjaciele i inni znajomi podejrzewali, że chciał wywierać wpływ na świat. Widział też, że bogactwo może zapewnić niezależność i wpływy. – Jim już za młodu zrozumiał, że pieniądze to władza – mówi Barbara. – Nie chciał, aby ludzie mieli nad nim władzę. Gdy siedział w harwardzkiej bibliotece, na nowo naszły go wątpliwości co do kariery. Zastanawiał się, czy inny rodzaj pracy może dać mu większe poczucie spełnienia i radości – a być może również trochę bogactwa, przynajmniej tyle, żeby móc spłacić długi. Napięcie narastało. W końcu postanowił zrobić sobie przerwę. ROZDZIAŁ DRUGI – Jaka jest różnica między doktorem matematyki a dużą pizzą? – Dużą pizzą można nakarmić czteroosobową rodzinę. roku 1964 Simons odszedł z Harvardu i dołączył do grupy W wywiadowczej pomagającej walczyć podczas zimnej wojny ze Związkiem Radzieckim. Grupa powiedziała mu, że pracując na zlecenie rządu, może nadal prowadzić swoje badania naukowe. Równie ważne było to, że podwoił swoją pensję i zaczął spłacać długi. Oferta dla Simonsa przyszła z Princeton w New Jersey, z wydziału Instytutu Analiz Obronnych (ang. Institute for Defense Analyses, IDA), elitarnej organizacji badawczej zatrudniającej matematyków z najlepszych uniwersytetów, by wspierali National Security Agency (Agencję Bezpieczeństwa Narodowego) – największą i najtajniejszą [amerykańską] agencję wywiadowczą w wykrywaniu i rozpracowywaniu rosyjskich kodów i szyfrów. Simons rozpoczął tę współpracę w niespokojnych dla IDA czasach. Od ponad dziesięciu lat nie udało się złamać wysokiej jakości radzieckich kodów. Simons wraz z kolegami z Wydziału Badań nad Łącznością IDA miał za zadanie zabezpieczenie łączności Stanów Zjednoczonych i zrobienie czegoś z kodami Sowietów. IDA nauczyła Simonsa tworzenia modeli matematycznych do rozpoznawania i interpretowania prawidłowości w danych, które na pozór wydawały się bez znaczenia. Zaczął wykorzystywać analizę statystyczną i teorię prawdopodobieństwa – narzędzia matematyczne, które później wpłynęły na jego pracę. Aby złamać kod, Simons musiał najpierw przygotować plan działania. Potem trzeba było stworzyć algorytm – szereg kroków do wykonania przez komputer – a następnie przetestować i wdrożyć swoją strategię. Ponieważ nie był dobry w projektowaniu programów komputerowych, musiał polegać na innych programistach z wydziału, którzy faktycznie pisali kody, ale pielęgnował inne swoje umiejętności, które okazały się wartościowe w jego dalszej karierze. – Przekonałem się, że lubię opracowywać algorytmy i testować różne rzeczy na komputerze – powiedział później1. Na początku Simons pomógł w tworzeniu ultraszybkiego algorytmu do łamania kodu, rozwiązując odwieczny problem grupy. Wkrótce potem eksperci wywiadu z Waszyngtonu odkryli odosobniony przypadek, kiedy to Sowieci wysłali zakodowaną wiadomość z niepoprawnymi ustawieniami. Simons wraz z dwoma kolegami wychwycili błąd. Nadarzyła się możliwość wglądu w wewnętrzną konstrukcję systemu wroga, a to pomogło znaleźć sposoby wykorzystania tej okoliczności. Simons stał się detektywistyczną gwiazdą, a cały zespół został zaproszony do Waszyngtonu, by osobiście przyjąć podziękowania od przedstawicieli Departamentu Obrony. Jedynym problemem nowej pracy było to, że Simons nie mógł pochwalić się swoimi osiągnięciami nikomu spoza organizacji. Członkowie grupy byli zobowiązani do zachowania tajemnicy. Słowo, jakiego używał rząd do opisania, jak bardzo tajna jest praca IDA, było samo w sobie tajne. – Co robiłeś dzisiaj? – pytała Barbara, gdy Simons wracał z pracy do domu. – Och, to, co zwykle – odpowiadał. Wkrótce Barbara przestała pytać. Simons był pod wrażeniem wyjątkowych sposobów rekrutacji utalentowanych naukowców i zarządzania jednostką. Pracownicy, z których większość miała tytuł doktora, byli zatrudniani ze względu na potencjał intelektualny, kreatywność i ambicję, a nie jakieś konkretne doświadczenie czy wykształcenie. Założenie było takie, że znajdą problemy, nad którymi będą pracować i będą na tyle pomysłowi, by je rozwiązać. Lenny Baum, jeden z tych łamaczy kodów, którzy osiągnęli najwięcej, jest autorem powiedzenia, które stało się credem grupy: „Złe pomysły są dobre. Dobre pomysły są wspaniałe. Brak pomysłów jest beznadziejny”*. * W oryginalnym brzmieniu była to pewna gra słów, gdyż w dwóch ostatnich przypadkach były to bardzo podobne w brzmieniu słowa: terrific (wspaniały) i terrible (beznadziejny) – przyp. tłum. – To była fabryka pomysłów – mówi Lee Neuwirth, zastępca dyrektora wydziału, którego córka Bebe została później gwiazdą Broadwayu i telewizji. Badacze nie mogli rozmawiać o swojej pracy z nikim spoza organizacji. Wewnętrznie jednak struktura działu był stworzona tak, by rozwijać niespotykaną zazwyczaj otwartość i kolegialność. Większość z około dwudziestopięcioletnich zatrudnionych – wszyscy byli matematykami lub inżynierami – miała ten sam tytuł: pracownika technicznego. Zespół zwyczajowo gratulował sobie sukcesów i spotykał się, by wznieść szampanem toast dla uczczenia rozwiązań szczególnie opornych problemów. Zazwyczaj analitycy zaglądali do pokoi swoich kolegów, oferując pomoc lub po prostu po to, by ich wysłuchać. Gdy każdego popołudnia spotykali się przy herbacie, rozmawiali o tym, co się wydarzyło, grali w szachy, układali puzzle lub urządzali zawody w go, skomplikowaną chińską grę planszową. Simons wraz z małżonką regularnie wydawali kolacje, podczas których pracownicy IDA upijali się robionym przez Barbarę koktajlem, mocnym jak rum Fish House Punch. Do rana grano o wysokie stawki w pokera. Simons często kończył te rozgrywki z garścią pieniędzy, które przegrali koledzy. Pewnego wieczoru cała banda przyszła w odwiedziny, bo nigdzie nie mogli znaleźć Simonsa. – Jim został aresztowany – powiedziała Barbara. Simons miał w swoim poobijanym cadillacu tyle niezapłaconych mandatów za parkowanie i tyle razy zignorował wezwania, że policja wsadziła go do więzienia. Matematycy wskoczyli do kilku samochodów, pojechali na posterunek policji i zrzucili się na kaucję za jego zwolnienie. W IDA pełno było niekonwencjonalnych myślicieli i wielkich osobowości. W jednym dużym pokoju stało kilkanaście komputerów osobistych dla pracowników. Pewnego ranka pracownik ochrony zauważył tam kryptologa, który miał na sobie kąpielowy szlafrok i nic więcej; został wyrzucony z domu i mieszkał w pokoju komputerowym. Innym razem późnym wieczorem ktoś zauważył pracownika piszącego coś na klawiaturze. Szokujące było to, że pisał bosymi, śmierdzącymi palcami u nóg, a nie palcami u rąk. – Nawet jego palce u rąk były okropne – mówi Neuwirth. – To było naprawdę obrzydliwe. Ludzie się wściekli. Simons, nawet wtedy, kiedy wraz z kolegami odkrywał radzieckie sekrety, równocześnie zajmował się jednym własnym. Moc obliczeniowa komputerów była coraz większa, ale firmy zajmujące się ochroną bardzo wolno przyswajały sobie nową technologię, wciąż korzystając w rachunkowości i innych dziedzinach z metod opartych na sortowaniu kart perforowanych. Postanowił założyć firmę zajmującą się elektronicznym obrotem akcjami i ich analizą. Ta koncepcja miała potencjał, by zrewolucjonizować branżę. Dwudziestoośmioletni wówczas Simons podzielił się tym pomysłem ze swoim szefem, Dickiem Leiblerem i z najlepszym programistą IDA. Obaj zgodzili się przystąpić do spółki, którą nazwano iStar. Przyzwyczajeni do schematów związanych z najwyższym stopniem tajności ukrywali pracę w swojej firmie. Pewnego dnia jednak Neuwirth poznał ten sekret. Wściekły, że rychłe odejścia zdziesiątkują grupę, wpadł do gabinetu Leiblera. – Chłopaki, dlaczego odchodzicie? – Skąd wiesz? – odpowiedział pytaniem Leibler. – Kto jeszcze wie? – Wszyscy. Zostawiliście ostatnią stronę swojego biznesplanu w kserokopiarce. Jak się okazało, ich strategia bardziej przypominała Maxwella Smarta niż Jamesa Bonda. Simonsowi nie udało się jednak zebrać pieniędzy, które wystarczyłyby na rozkręcenie biznesu i w końcu zrezygnował z tego pomysłu. Nie pokrzyżowało mu to jednak jakoś strasznie planów, ponieważ w końcu zaczął czynić postępy w badaniach nad rozmaitościami minimalnymi, dziedziną geometrii różniczkowej, którą od dawna był zafascynowany. Równania różniczkowe wykorzystywane w fizyce, biologii, finansach, socjologii i wielu innych dziedzinach opisują pochodne wielkości matematycznych lub ich odpowiednią zmienność. Znane z fizyki równanie Newtona, mówiące, że siła wypadkowa działająca na ciało jest równa jego masie pomnożonej przez przyśpieszenie, jest równaniem różniczkowym – przyśpieszenie jest drugą pochodną względem czasu. Równania zawierające pochodne względem czasu i położenia to przykłady równań różniczkowych cząstkowych. Mogą one być wykorzystywane między innymi w opisach zjawisk elastyczności, ciepła i dźwięku. Ważnym zastosowaniem PDE w geometrii jest teoria rozmaitości minimalnych, na której Simons się skupiał od pierwszego semestru pracy dydaktycznej w MIT. Klasyczny przykład z tej dziedziny odnosi się do powierzchni utworzonej przez bańkę mydlaną rozpiętą na drucianej ramce po wyjęciu jej z roztworu mydła. W porównaniu z innymi powierzchniami rozpiętymi na tej ramce powierzchnia bańki jest minimalna. Eksperymentujący w XIX wieku z bańkami mydlanymi belgijski fizyk Joseph Plateau zastanawiał się, czy takie powierzchnie o „minimalnej” powierzchni zawsze istnieją i czy są tak gładkie, że każdy ich punkt wydaje się podobny bez względu na to, jak skomplikowana lub wykrzywiona jest ramka. Odpowiedź na te pytania – znana jako zagadnienie Plateau – jest twierdząca, przynajmniej jeśli chodzi o zwykłe, dwuwymiarowe powierzchnie, co udowodnił w 1930 roku pewien matematyk z Nowego Jorku. Simons chciał wiedzieć, czy będzie to również prawdą w odniesieniu do minimalnych powierzchni w większej liczbie wymiarów, nazywanych przez geometrów rozmaitościami minimalnymi. Matematycy skupiający się na pytaniach teoretycznych często całkowicie zatapiają się w swojej pracy. Myślą o swoich problemach, chodząc i śpiąc, widzą je nawet we śnie. Przez całe lata, aż znajdą rozwiązanie. Ludzie, którzy nie mają do czynienia z tego rodzaju matematyką, którą można określić mianem abstrakcyjnej lub czystej, mogą ją odrzucać jako coś nieprzydatnego. Simons jednak nie tylko rozwiązywał równania niczym uczeń szkoły średniej. Liczył, że odkryje i skodyfikuje uniwersalne prawa, reguły i prawdy, które pomogą lepiej zrozumieć takie obiekty matematyczne. Albert Einstein twierdził, że w świecie istnieje naturalny porządek; matematyków takich jak Simons można uznać za ludzi poszukujących przejawów tej struktury. W ich pracy jest prawdziwe piękno, zwłaszcza gdy idzie za nią odkrycie czegoś związanego z naturalnym porządkiem świata. Często takie teorie znajdują praktyczne zastosowania, zdarza się to nawet wiele lat później wraz z postępem wiedzy o Wszechświecie. W końcu, po wielu rozmowach z Frederickiem Almgrenem juniorem, profesorem z pobliskiego Uniwersytetu Princeton, który rozwiązał ten problem w trzech wymiarach, Simonsowi udało się osiągnąć przełom. Stworzył własne cząstkowe równania różniczkowe, znane później jako równania Simonsa, i wykorzystał je do znalezienia jednolitego rozwiązania w sześciu wymiarach. Przedstawił również kontrprzykład w przestrzeni siedmiowymiarowej. Później trzech Włochów, w tym Enrico Bomberi, zdobywca Medalu Fieldsa, wykazało, że kontrprzykład był poprawny. W roku 1968 Simons opublikował artykuł zatytułowany Minimal Varieties in Riemannian Manifolds (Rozmaitości minimalne na rozmaitościach riemannowskich), który stał się fundamentem geometrii. Okazał się kluczowy w powiązanych dziedzinach i wciąż jest cytowany, co podkreśla jego nieprzemijające znaczenie. Te osiągnięcia pomogły Simonsowi zdobyć sławę jednego z najwybitniejszych geometrów na świecie. = Simons, nawet wtedy, gdy odniósł już sukcesy w łamaniu kodów i w matematyce, wciąż poszukiwał nowych sposobów zarabiania pieniędzy. Ponieważ IDA zapewniała swoim badaczom dużą elastyczność w pracy, mógł poświęcić czas na analizowanie rynku akcji. We współpracy z Baumem i dwoma innymi kolegami stworzył nowomodny system handlu akcjami. W czwórkę opublikowali w IDA wewnętrzny, utajniony artykuł zatytułowany Probabilistic Models for and Prediction of Stock Market Behavior (Modele probabilistyczne do prognozowania zachowania rynku akcji), w którym przedstawili metodę handlu mogącą – jak twierdzili – zapewnić roczne zyski na poziomie co najmniej 50 procent. Simons i koledzy zignorowali podstawowe informacje, na których skupia się większość inwestorów, takie jak zyski, dywidendy i aktualności korporacyjne, nazywając je „fundamentalnymi ekonomicznymi danymi statystycznymi rynku”. Zamiast tego proponowali poszukiwanie niewielkiej liczby „zmiennych makroskopowych”, dzięki którym można by prognozować zachowanie rynku w krótkim terminie. Zakładali, że rynek ma dokładnie osiem „stanów” – na przykład „wysoką zmienność”, gdy ruchy cen akcji są większe niż średnia, czy „dobry”, gdy akcje na ogół rosną. Naprawdę wyjątkowe było to, że artykuł nie próbował określać ani prognozować stanów z wykorzystaniem teorii ekonomicznych lub metod konwencjonalnych, a naukowcy nie starali się odpowiedzieć na pytanie, dlaczego rynek wszedł w określony stan. Simons wraz z kolegami zastosował matematykę do określenia stanów najlepiej odpowiadających obserwowanym danym o cenach, a potem ich model stawiał na odpowiednie inwestycje. Simons i koledzy zdawali się sugerować, że „dlaczego” nie miało znaczenia, chodziło tylko o strategię wykorzystywania odgadywanych stanów. Dla większości inwestorów było to niespotykane podejście, ale doskonale rozumieli je hazardziści. Pokerzyści próbują domyślić się, w jakim nastroju są ich przeciwnicy, oceniając ich zachowanie i starają się dostosować swoja strategię. Wiedzą, że określone taktyki można zastosować, gdy mają przed sobą kogoś w kiepskim nastroju, a inne okażą się najlepsze, gdy przeciwnik sprawia wrażenie zbyt uradowanego lub jest zbyt pewny siebie. Gracze nie muszą wiedzieć, dlaczego ich przeciwnik jest ponury lub radosny, by zyskać na odgadnięciu jego nastroju. Wystarczy, że po prostu potrafią go odgadnąć. Simons i jego koledzy od łamania kodów przyjęli podobne podejście do przewidywania cen akcji, opierając się na wyszukanych narzędziach matematycznych zwanych ukrytym modelem Markowa. Tak samo jak hazardzista może odgadnąć nastrój przeciwnika, obserwując podejmowane przez niego decyzje, inwestor na podstawie ruchów cen akcji może wywnioskować, w jakim stanie jest rynek. Artykuł Simonsa był dość niedojrzały, nawet jak na późne lata 60. Wraz z kolegami przyjął kilka naiwnych założeń. Na przykład, że transakcje mogą być zawierane „w idealnych warunkach”, co oznaczało, że nie występują koszty transakcji, choć model wymagał, aby codziennie na rynku panował naprawdę duży ruch. Mimo to artykuł ten można uznać za pionierski. Wcześniej inwestorzy szukali uzasadnienia ekonomicznego dla wyjaśniania i prognozowania zmienności cen akcji lub stosowali prostą analizę techniczną, używającą wykresów i innych sposobów reprezentacji zmian cen w przeszłości w celu wykrycia powtarzalnych formacji. Simons i spółka zaproponowali trzecie podejście, cechujące się pewnym podobieństwem do analizy technicznej, ale dużo bardziej wyrafinowane i oparte na naukowych narzędziach matematycznych. Sugerowali, że można znaleźć szereg „sygnałów” niosących użyteczną informację na temat spodziewanych ruchów na rynku. Nie tylko Simons i jego koledzy sugerowali, że ceny akcji są wynikiem skomplikowanego procesu z wieloma danymi wejściowymi, również takimi, których znalezienie jest trudne lub wręcz niemożliwe i które niekoniecznie są powiązane z tradycyjnymi, fundamentalnymi czynnikami. Mniej więcej w tym samym czasie Harry Markowitz, laureat Nagrody Nobla [z ekonomii] z Uniwersytetu Chicagowskiego i ojciec nowoczesnej teorii portfela, poszukiwał anomalii w cenach akcji. Także matematyk Edward Thorp podejmował próby stworzenia pierwszych form skomputeryzowanego obrotu akcjami, zyskując w tym przewagę nad Simonsem. (Czekaj na więcej, drogi czytelniku). Simons był częścią tej awangardy. Wraz z kolegami przekonywał, że nie jest ważne zrozumienie wszystkich podstawowych dźwigni rynkowej maszyny, ale znalezienie systemu matematycznego, opisującego ją na tyle dobrze, by konsekwentnie generować zyski. Ten pogląd stał się później integralną częścią podejścia Simonsa do handlu instrumentami finansowymi. Model skonstruowany przez tę czwórkę był zwiastunem rewolucji w finansach – między innymi inwestowania czynnikowego (ang. factor investing) wykorzystującego modele oparte na stanach nieobserwowalnych, a także innych form inwestowania ilościowego – która kilkadziesiąt lat później ogarnie świat inwestycji. = Do roku 1967 Simons świetnie prosperował w IDA. Starał się wejść w sposób myślenia Rosjan, czynił postępy w pracy naukowej w dziedzinie matematyki, uczył się, jak zarządzać nieprzeciętnie utalentowanymi ludźmi, i coraz lepiej rozumiał, na czym polega moc obliczeniowa komputerów. Szczególnie wyróżniał się umiejętnością wyłapywania najbardziej obiecujących pomysłów swoich kolegów. – Był fantastycznym słuchaczem – mówi Neuwirth. – Mieć dobry pomysł to jedno, a czym innym jest zauważyć, że inni go mają… Gdyby trzeba było znaleźć igłę w stogu siana, on by to zrobił. W tym czasie Leibler rozważał przejście na emeryturę. Simons był jednym z kandydatów na objęcie stanowiska zastępcy dyrektora wydziału. Wydawało się, że ogromny wzrost pensji i prestiżu jest na wyciągnięcie ręki. Wszystko zmieniła wojna we Wietnamie. Tej jesieni kraj zalała fala protestów, które dotarły też na kampus Uniwersytetu Princeton. Niewielu jego studentów wiedziało, że w ich sąsiedztwie znajduje się jednostka wspierająca NSA. Sytuacja zmieniła się po pojawieniu się w uniwersyteckiej gazetce „Daily Princetonian” artykułu informującego społeczność o tym fakcie. Ani Simons, ani jego koledzy nie pracowali nad niczym związanym z tą wojną, a wielu z nich było jej zaciekłymi przeciwnikami. Tamtego lata Liz, córeczka Jima i Barbary, gdy jechała na biwak, dostała naszyjnik z pacyfką, a jej koleżanki i koledzy dostali od swoich rodziców paczki ze słodyczami. Negatywne nastawienie łamaczy kodów do wojny nie powstrzymało studentów Princeton przed organizacją szeregu protestów, w tym również okupacji wejścia do biur IDA. W pewnym momencie doszło do uszkodzenia budynku, samochód Neuwirtha został obrzucony jajami, a on sam nazwany zabójcą dzieci2. Debata na temat wojny rozpaliła cały kraj. „New York Times” w niedzielnym magazynie na pierwszej stronie zamieścił opinię generała Maxwella D. Taylora. Generał – odznaczony weteran wojenny – pełnił funkcję przewodniczącego Kolegium Połączonych Sztabów. Przekonał prezydenta Johna F. Kennedy’ego do wysłania w tamten region żołnierzy. Twierdził, że Stany Zjednoczone wygrywają tę wojnę i że naród powinien wspierać te działania. Dla Simonsa to było już za wiele; nie chciał, żeby czytelnicy odnieśli wrażenie, że wszyscy pracownicy IDA są zwolennikami wojny. Napisał do gazety sześcioakapitowy list, w którym stwierdzał, że można lepiej wykorzystać zasoby kraju niż do prowadzenia wojny w Wietnamie. – Możemy być silniejszym krajem, odbudowując Watts*, a nie bombardując Hanoi – pisał. – Możemy rosnąć w siłę, rozwijając przyzwoity transport na Wschodnim Wybrzeżu, a nie niszcząc wszystkie mosty w Wietnamie. * Watts Water Technologies – amerykańska korporacja o globalnym zasięgu zajmująca się budową i eksploatacją systemów służących zaopatrzeniu w wodę gospodarstw domowych i przedsiębiorstw (szpitali, hoteli, szkół, obiektów sportowych, instytucji użytku publicznego, odbiorców przemysłowych itp.) – przyp. tłum. List został opublikowany. Simons był raczej zadowolony z siebie. Reakcja kolegów była powściągliwa, pomyślał więc, że dla Taylora nie będzie problemem to, że ktoś ma nieco inne zdanie. Niedługo po tym zdarzeniu niezależny dziennikarz piszący dla „Newsweeka”, pracując nad artykułem o tym, że pracownicy Departamentu Obrony są przeciwni wojnie, skontaktował się z Simonsem. Pytał, jak radzą sobie z wyrzutami sumienia. Simons powiedział, że zarówno on, jak i jego koledzy na ogół na pół etatu pracują nad różnymi własnymi projektami, resztę czasu poświęcając na prace dla rządu. Ponieważ jest przeciwny wojnie, cały swój czas poświęca pracy naukowej w dziedzinie matematyki. Jak wojna się skończy, będzie wykonywał prace tylko na rzecz Departamentu Obrony, by skompensować ten czas. Faktycznie Simons nigdy nie wziął formalnego urlopu od pracy na rzecz Departamentu Obrony. To było jego osobiste podejście, do którego prawdopodobnie nie powinien się przyznawać publicznie. – Miałem dwadzieścia dziewięć lat – wyjaśnia. – Nikt nigdy wcześniej nie prosił mnie o wywiad… Byłem mądrym facetem. Simons opowiedział Leiblerowi o tym wywiadzie, a Leibler uprzedził Taylora o tym, jaki artykuł ukaże się w najbliższym „Newsweeku”. Chwilę później wrócił z niedobrą wiadomością. – Jesteś zwolniony – powiedział. – Co? Nie możesz mnie zwolnić – odpowiedział Simons. – Jestem zatrudniony na czas nieokreślony. – Jim, jedyna różnica między zatrudnieniem na czas nieokreślony i określony jest taka, że zatrudniony na czas określony ma kontrakt – odpowiedział Leibler. – Ty nie masz. Simons wrócił do domu w środku dnia do głębi wstrząśnięty. Trzy dni później prezydent Lyndon Johnson poinformował o wstrzymaniu amerykańskich bombardowań, co oznaczało, że wojna ma się ku końcowi. Pomyślał, że może w związku z tym prosić o powtórne przyjęcie do pracy. Leibler odpowiedział mu, żeby nie zawracał mu tym głowy. Simons miał już wtedy troje małych dzieci. Nie miał pomysłu, co mógłby teraz robić. Nagłe zwolnienie przekonało go, że powinien zapanować nad swoją przyszłością. Nie miał jednak pojęcia, jak to zrobić. Jego artykuł na temat rozmaitości minimalnych wciąż przyciągał uwagę, wysłał więc swoje oferty pracy na kilka uczelni i do różnych firm, w tym do IBM. Przyjacielowi i koledze po fachu, matematykowi Leonardowi Charlapowi, powiedział, że nauczanie matematyki wydaje mu się nudne. Przyznał, że mógłby podjąć pracę w banku inwestycyjnym i zająć się sprzedażą obligacji zamiennych. Gdy Charlap powiedział mu, że nie wie, co to są obligacje zamienne, Simons przedstawił mu długi opis. Charlap był rozczarowany swoim przyjacielem. Simons był jednym z najlepszych na świecie młodych matematyków, a nie kimś, kto miałby wciskać inwestorom najnowsze produkty Wall Street. – To absurd – powiedział Charlap. – Jaka praca byłaby dla ciebie idealna? Simons przyznał, że wolałby być dziekanem dużego wydziału matematyki, ale jest na to zbyt młody i nie zna odpowiednich ludzi. Charlap odpowiedział, że ma pomysł. Wkrótce do Simonsa przyszedł list od Johna Tolla, rektora publicznego Uniwersytetu Stanowego Nowego Jorku (SUNY) w Stony Brook na Long Island, około 100 kilometrów od Nowego Jorku. Uczelnia od pięciu lat poszukiwała kogoś, kto mógłby pokierować jej wydziałem matematyki. Problem polegał jednak na tym, że szkoła znana była jedynie z powodu problemów z narkotykami na terenie kampusu3. – Jedyne, o czym słyszeliśmy, to odbywające się tam akcje skierowane w handlarzy narkotyków – mówi Barbara. Toll, fizyk zatrudniony przez gubernatora Nowego Jorku Nelsona Rockefellera był zdeterminowany, by to zmienić. Zarządzał programem finansowanym przez rząd kwotą 100 milionów dolarów, który miał na celu przekształcenie szkoły w „Berkeley Wschodu”. Udało mu się już zatrudnić laureata Nagrody Nobla, fizyka Chena Ninga Yanga. Teraz starał się ożywić wydział matematyki. Zaoferował Simonsowi pozycję dziekana, licząc na to, że będzie jego szefem i że stworzy taki wydział, jakiego pragnie. – Chcę – odpowiedział Simons na propozycję Tolla. = W roku 1968 Simons przeprowadził się wraz z rodziną na Long Island i zaczął przyciągać nowych pracowników, i budować wydział. Na początku za cel obrał matematyka z Uniwersytetu Cornella Jamesa Axa, zdobywcę prestiżowej Nagrody Cole’a w dziedzinie teorii liczb. Ax wydawał się mało skory do porzucenia imperium z Ivy League* na rzecz zupełnie nieznanej szkoły, jaką była Stony Brook. Miał żonę, małego synka i świetlaną przyszłość na Cornell. Przyjaźnili się jednak jeszcze od czasu wspólnych studiów w Berkeley i utrzymywali ze sobą kontakty. Napawało to Simonsa nadzieją, gdy wraz z Barbarą przez cztery godziny jechali na północny zachód do Ithaki w stanie Nowy Jork. Tam mieli się spotkać z młodym matematykiem. * Ivy League, czyli Liga Bluszczowa skupia osiem najstarszych i najbardziej prestiżowych uniwersytetów w Stanach Zjednoczonych, których rodowód w większości przypadków sięga do okresu kolonialnego. Nawiązanie do bluszczu wzięło się stąd, że mury tych wiekowych szkół faktycznie są bujnie porośnięte bluszczem. Simons czarował Axa, obiecując mu znaczną podwyżkę płacy. Potem z Barbarą gościł go wraz z rodziną w Stony Brook. Simons zawiózł swoich gości do West Meadow Beach w pobliżu Brookheaven nad cieśniną Long Island Sound, licząc, że przepiękne krajobrazy ich zauroczą. Po powrocie z Ithaki Ax i jego żona, również Barbara, otrzymali paczki z upominkami od Simonsów, pełne kamyków i innych pamiątek przypominających idylliczny klimat Stony Brook. Ax długo się zastanawiał, co frustrowało Simonsa. Pewnego dnia, gdy w stroju tenisowym wszedł do swojego biura, rzucając na podłogę rakietę, powiedział do kolegi – Jeśli w tej pracy będę musiał być jeszcze większym dupolizem, spadam stąd! – Usilne zabiegi jednak się opłaciły. Ax był pierwszym znanym naukowcem, który dołączył do ekipy Stony Brook. – Naprawdę zamęczył nas swoimi gierkami – mówi Barbara Ax. Decyzja Axów była potwierdzeniem, że Simons dba o biznes. Atakując inne szkoły, stosował coraz bardziej wyrafinowane zagrywki, skupiając się na tym, czym może zanęcić konkretnego matematyka. Ci, dla których ważne były pieniądze, dostawali podwyżki, ci, którzy chcieli skupić się na własnych badaniach, dostawali mniejsze obciążenie dydaktyką, dodatkowe urlopy i hojne wsparcie dla swoich badań oraz pomoc w wypełnianiu irytujących obowiązków administracyjnych. – Jim, nie chcę być w żadnym komitecie – powiedział jeden z potencjalnych pracowników. – To może komitet biblioteczny, co? – odpowiedział Simons. – Ten jest jednoosobowy. Zalecając się do utytułowanych i sławnych kandydatów, Simons wykazał się wyjątkowym pojmowaniem talentu. Do jednego z profesorów Stony Brook, Hershela Farkasa, powiedział, że ceni sobie „killerów”, ludzi skupionych na jednej rzeczy, którzy nie porzucą wybranego problemu matematycznego, dopóki nie znajdą rozwiązania. Innemu koledze powiedział, że niektórzy naukowcy są „błyskotliwi”, choć nie są oryginalnymi myślicielami zasługującymi na etat na uniwersytecie. – To tacy prawdziwi faceci – powiedział. Pracował nad tym, by stworzyć kolegialne, stymulujące środowisko, podobne do tego, w jakim pracował w IDA. Aby zadowolić pracowników, starał się utrzymywać obciążenie dydaktyką na rozsądnym poziomie i zapraszał kolegów, by towarzyszyli jemu i Barbarze na ich nowej, dwudziestotrzystopowej łodzi (ok. 7 m długości) cumującej przy Long Island Sound. W przeciwieństwie do niektórych naukowców wysokich lotów, Simons uwielbiał spotykać się z kolegami. Miał w zwyczaju zaglądać do pokojów profesorów, pytając nad czym pracują i jak mógłby im pomóc. Bardzo podobnie było w IDA. – To niezwykłe, że ktoś troszczy się o kolegów – mówi Farkas. Simons podchodził do matematyków i studentów na luzie. Ubierał się mniej formalnie niż inni pracownicy uczelni. Rzadko nosił skarpetki, nawet podczas chłodnych nowojorskich zim. Temu zwyczajowi pozostał wierny nawet wtedy, kiedy był już po osiemdziesiątce. – Po prostu stwierdziłem, że zakładanie ich zajmuje mi za dużo czasu – mówi. Simons i Barbara co tydzień wydawali przyjęcia, podczas których akademicy, artyści i lewicujący intelektualiści zdejmowali buty i chodzili boso po białych, puszystych dywanach. Popijali drinki, dyskutując o polityce i o bieżących sprawach. Simons popełniał błędy. Na przykład pozwolił odejść geometrze, późniejszemu zdobywcy Medalu Fieldsa Shingowi-Tungowi Yau, gdy ten poprosił o przyjęcie na staż. Stworzył jednak jedno z najlepszych na świecie centrów geometrii, zatrudniając dwudziestu matematyków, ucząc się przy tym rozpoznawania najlepszych umysłów w kraju, rekrutowania ich i zarządzania nimi. = W miarę jak wydział Simonsa rozrastał się, rozsypywało się jego życie osobiste. Charyzma Simonsa powodowała, że do jego biura ciągnęli studenci o każdej porze dnia. Wychwalali jego prace na temat rozmaitości minimalnych, cieszył się ich wielkim uznaniem. Działo się to w czasach, kiedy normy seksualne i wynikające z nich ograniczenia ulegały gwałtownemu rozluźnieniu. Bestsellerowa wówczas książka zatytułowana Open Marriage (Otwarte małżeństwo) zachęcała małżonków, by „odarli małżeństwo z przestarzałych ideałów” i doświadczyli pozamałżeńskich kontaktów seksualnych. Ruchy na rzecz wyzwolenia kobiet zachęcały w tym samym czasie kobiety do zrzucenia kajdan nałożonych im przez społeczeństwo, w tym konserwatywny strój, a nawet monogamię. – Wydawało się, że sekretarki konkurują między sobą, która założy krótszą spódniczkę – wspomina Charlap, profesor w Stony Brook. Simons miał trzydzieści trzy lata i znowu odczuwał niepokój. Pojawiły się plotki o jego pozamałżeńskim romansie z sekretarką wydziału. Co najmniej raz Simons opowiedział grubiański dowcip na temat kobiet w nauce, czym zaskoczył swoich kolegów. A Barbara czuła, że żyje w cieniu osiągnięć męża. Była sfrustrowana, że wczesne małżeństwo i macierzyństwo przeszkodziły jej w rozwijaniu kariery naukowej. Była inteligentna i ambitna, ale wyszła za mąż, mając osiemnaście lat, a w wieku dziewiętnastu lat urodziła córkę. – Czułam się trochę uwięziona – opowiada. Pewnego dnia Simons usłyszał, że Barbara jest w związku z młodszym kolegą, którego zatrudnił i dla którego był mentorem. Był wstrząśnięty. Gdy podczas wieczornego przyjęcia ktoś zapytał go, dlaczego jest taki przygnębiony, zauważając, że jego związek z Barbarą nie był idealny i że nie wydawało się, by był jej szczególnie oddany, pijany Simons uderzył ręką w ścianę – wspomina jeden z jego kolegów. Simons postanowił wziąć roczny urlop i spędzić go na Uniwersytecie Kalifornijskim w Los Angeles, gdzie mógł poddać się terapii pierwotnej, która stawała się wówczas czymś w rodzaju zjawiska kulturowego. W ramach takiej terapii można było krzyczeć lub w inny „pierwotny” sposób wyrażać stłumiony ból niczym noworodek wychodzący z łona matki. Simons czasami budził się z krzykiem w nocy, zainteresował się więc takim podejściem. Po kilku tygodniach zaczął się jednak nad tym zastanawiać. Gdy instruktor zasugerował mu, że może poczynić większe postępy, jeśli zastosuje marihuanę, zdecydował się uciec. – To wygląda na jakąś mistyfikację – pomyślał. Wrócił na Wschodnie Wybrzeże i spędził rok w Institute for Advanced Study w Princeton. Nie udało mu się uratować małżeństwa z Barbarą. W końcu rozwiedli się. Barbara poszła na Uniwersytet Kalifornijski w Berkeley, gdzie w roku 1981 zdobyła tytuł doktora w dziedzinie informatyki. W swojej pracy doktorskiej rozwiązała otwarty problem informatyki teoretycznej. Podjęła pracę w IBM na stanowisku badawczym i została prezeską ACM (Association for Computing Machinery), największego stowarzyszenia zrzeszającego ludzi nauki, nauczycieli i profesjonalistów zajmujących się informatyką. Później została krajowym ekspertem do spraw bezpieczeństwa w komputerowym głosowaniu. Interesowała się technologią i rozwiązywaniem problemów społecznych, co byłoby atrakcyjne również dla Simonsa. – Po prostu pobraliśmy się zbyt młodo – mówi. – Moi rodzice mieli rację. = Po powrocie na Long Island, tym razem już w pojedynkę, Simons poszukiwał niani, która zamieszkałaby w jego domu i podała pomocną dłoń, gdy będzie u niego trójka jego dzieci. Pewnego dnia przeprowadzał wstępną rozmowę z Marylin Hawrys, ładną dwudziestodwuletnią blondynką, która później została studentką ekonomii w Stony Brook. Krótko po jej zatrudnieniu zaprosił ją na randkę. Przez jakiś czas sporadycznie spotykali się. W końcu Marylin odeszła i została nianią dzieci Jamesa Axa, pomagając mu w trudnej sytuacji. Axowie byli właśnie w trakcie bolesnego rozwodu. Marylin mieszkała z Barbarą Ax i jej dwoma synami – Kevinem i Brianem. Późnymi wieczorami grała z rodziną w scrabble, gotowała makaron z serem i była do dyspozycji, gdy dzieci potrzebowały wypłakać się komuś w mankiet. – Marylin była dla nas wszystkich wybawieniem – wspomina syn Axa, Brian Keating. Z czasem Jim i Marylin nawiązali romans. Marylin pracowała nad doktoratem z ekonomii, a Simons cieszył się z przełomu we współpracy z Shiingiem-Shenem Chernem, profesorem, za którym przeniósł się do Berkeley tylko po to, by dowiedzieć się, że właśnie poszedł na urlop naukowy. Samodzielnie Simons dokonał odkrycia związanego z kwantyfikacją kształtów w zakrzywionych przestrzeniach trójwymiarowych. Pokazał swoją pracę Chernowi, który zauważył, że teorię tę można rozszerzyć na wszystkie wymiary. W roku 1974 Chern i Simons opublikowali artykuł zatytułowany Characteristic Forms and Geometric Invariants (Formy charakterystyczne i niezmienniki geometryczne), w którym wprowadzili pojęcie niezmienników (inwariantów) Cherna-Simonsa, które okazały się użyteczne w różnych dziedzinach matematyki. Inwariant lub niezmiennik to własność, która pozostaje niezmienna nawet po poddaniu jej określonemu typowi przekształceń. W roku 1976, w wieku trzydziestu siedmiu lat, Simons został wyróżniony przez Amerykańskie Towarzystwo Matematyczne Nagrodą Oswalda Veblena w dziedzinie geometrii za prace zrealizowane wraz z Chernem oraz za swoje wcześniejsze badania nad rozmaitościami minimalnymi. To najwyższe wyróżnienie w tej dyscyplinie. Dziesięć lat później fizyk teoretyk Edward Witten i inni odkryli, że teoria Cherna-Simonsa ma zastosowania w szerokim spektrum dziedzin fizyki, między innymi w fizyce materii skondensowanej, w teorii strun i w supergrawitacji. Odegrała ona kluczową rolę w metodach stosowanych przez Microsoft i inne firmy starające się zbudować komputer kwantowy, który mógłby rozwiązywać problemy stawiane przed nowoczesnymi komputerami, na przykład problemy związane z tworzeniem leków lub sztuczną inteligencją. Do roku 2019 na teorię Cherna-Simonsa powoływano się kilkadziesiąt tysięcy razy, około trzy razy dziennie, co na dobre umocniło bardzo wysoką pozycję Simonsa w matematyce i w fizyce. = Simons osiągnął szczyt w swoim zawodzie. Szybko odszedł od matematyki, desperacko poszukując nowego szczytu do zdobycia. W roku 1974 firma płytek podłogowych, którą założył wraz z przyjaciółmi Edmundem Esquenazim i Jimmym Mayerem, sprzedała 50 procent swoich akcji z zyskiem dla Simonsa i innych właścicieli. Simons poradził Esquenaziemu, Mayerowi i Victorowi Shaio, by zainwestowali swoje pieniądze u Charliego Freifelda, który studiował z Simonsem na Harvardzie. Zarejestrowany za granicą trust, który Shaio założył dla Simonsa, również zainwestował pieniądze u Freifelda. Freifeld przyjął inną strategię niż większość inwestorów. Budował modele ekonometryczne służące do przewidywania cen towarów, między innymi cukru, wykorzystując na wejściu nie tylko dane ekonomiczne. Na przykład gdy plony były niższe, model Freifelda obliczał, jaki pociągnie to za sobą prawdopodobny wzrost ceny. Była to jedna z pierwszych form inwestowania ilościowego. Taktyka Freifelda opłaciła się, ponieważ ceny cukru wzrosły niemal dwukrotnie. Wartość udziałów grupy wzrosła dziesięciokrotnie, do 6 milionów dolarów. Niektórzy inwestorzy reagowali w nieoczekiwany sposób na ten szokujący i niespodziewany przypływ gotówki. – Byłem przygnębiony – mówi Mayer, przyjaciel Simonsa z Kolumbii. – Zarobiliśmy tyle pieniędzy, ale w tym, co robiliśmy, nie było żadnej wartości społecznej. Simons zareagował zupełnie inaczej. Takie błyskawiczne zyski zachęciły go do tego, by jeszcze raz zaspekulować, bo pamiętał, co mogą przynieść szybkie transakcje. Styl Freifelda przypominał trochę system matematycznego tradingu opisany przez Simonsa i kolegów w artykule opublikowanym w IDA. Pomyślał więc, że wykorzystanie modeli w handlu instrumentami finansowymi jest obiecującym pomysłem. – Jim połknął haczyk – mówi Mayer. Pomimo zdobytego niedawno uznania Simons potrzebował przerwy od matematyki. Wraz z Jeffem Cheegerem, swoim protegowanym, który był wschodzącą gwiazdą w dziedzinie geometrii, starał się wykazać, że pewne geometrycznie zdefiniowane liczby, takie jak pi, są niemal w każdym przypadku nierzeczywiste. Zdążali jednak donikąd i byli coraz bardziej sfrustrowani, a nawet pogrążeni w beznadziei. – To była gra o większą stawkę i nie byliśmy w stanie jej wygrać – mówi Simons. – Doprowadzało mnie to do szaleństwa4. Simons miał także problemy z uporządkowaniem swojego życia osobistego. Coraz bardziej zbliżał się do Marylin, ale wciąż cierpiał z powodu rozpadu swojego małżeństwa. Po czterech latach randkowania Simons zwierzył się przyjacielowi, że rozważa oświadczyny, ale nie jest pewien, czy potrafi na nowo stworzyć poważny związek. – Poznałem tę kobietę; jest naprawdę wyjątkowa – powiedział przyjacielowi. – Nie wiem, co zrobić. Jim i Marylin pobrali się, ale on nadal zastanawiał się nad swoimi życiowymi decyzjami. Ograniczył swoje zobowiązania wobec Stony Brook, aby móc połowę czasu poświęcić na handel walutą na rzecz funduszu założonego przez Shaio. W roku 1977 Simons był przekonany, że rynki walutowe dojrzały do tego, by zrealizować zyski. Światowe waluty zaczęły pływać, zmieniając swoją wartość niezależnie od cen złota. Funt brytyjski spadał na łeb, na szyję. Simonsowi wydawało się, że zaczęła się nowa niestabilna epoka. W roku 1978 zrezygnował z działalności akademickiej i założył własną firmę inwestycyjną skupiającą się na handlu walutami. Ojciec powiedział mu, że popełnia duży błąd, porzucając stałe stanowisko profesorskie. Jeszcze bardziej zszokowani byli matematycy. Do tego momentu większość miała tylko niejasne pojęcie o tym, że Simons interesował się czymś spoza branży. Pomysł, że może odejść, by w pełnym wymiarze czasu zajmować się grą rynkową, wprawił ich w zakłopotanie. Matematycy na ogół mają skomplikowane związki z pieniędzmi; doceniają wartość bogactwa, ale wielu z nich postrzega pogoń za mamoną jako niegodną przeszkodę w realizacji ich szlachetnego powołania. Akademicy nie mówili tego Simonsowi wprost, ale niektórzy byli przekonani, że marnuje on swój rzadki talent. – Patrzyliśmy na niego, jakby był zdemoralizowany i zaprzedał swoją duszę diabłu – mówi René Carmona, który był wykładowcą w Cornell. Simons jednak nigdy do końca nie wpasowywał się w świat akademicki. Uwielbiał geometrię i doceniał piękno matematyki, ale odróżniała go pasja do pieniędzy, ciekawość świata biznesu i pragnienie coraz to nowych przygód. – Zawsze czułem się trochę outsiderem, bez względu na to, co robiłem – mówił później5. – Byłem zanurzony w matematyce, ale nigdy naprawdę nie czułem się członkiem społeczności matematyków. Zawsze stałem jedną nogą [poza ich światem]. Simons był gwiazdą wśród kryptologów, wspiął się na wyżyny matematyki, stworzył światowej klasy wydział matematyki. A zrobił to wszystko przed czterdziestką. Był przekonany, że zdoła podbić świat tradingu. Inwestorzy przez wieki próbowali zrozumieć zachowanie rynków, ale rzadko odnosili wielkie sukcesy. I w tym przypadku wyzwania, zamiast zniechęcać, wydawały się napełniać Simonsa entuzjazmem. – On naprawdę chciał robić niezwykłe rzeczy, takie, które inni uważają za niemożliwe – mówi jego przyjaciel Joe Rosenshein. Simons przekonał się, że było to trudniejsze, niż się spodziewał. ROZDZIAŁ TRZECI Wylecieć z pracy to nic złego.Trzeba tylko pamiętać, aby nie weszło to w nawyk. Jim Simons N a początku lata 1978 roku Simons opuścił obsadzony drzewami kampus Uniwersytetu Stony Brook. Kilka tygodni później znalazł się parę kilometrów dalej w zupełnie innym świecie. Siedział w biurze z witryną sklepową w obskurnym centrum handlowym. Biuro znajdowało się obok butiku z damską odzieżą, dalej była pizzeria, a po przeciwnej stronie jednopoziomowa stacja kolejowa Stony Brook. Pomieszczenie to, zbudowane z przeznaczeniem na sklep lub lokal usługowy, miało na ścianach beżowe tapety, jeden terminal komputerowy i nie zawsze działający telefon. Z okna ledwie widział ulicę, noszącą bardzo trafną nazwę Sheep Pasture Road (ulica Owcze Pastwisko), wskazującą, jak szybko z kogoś ogólnie podziwianego stał się kimś zupełnie nieznanym. Nic nie działało na korzyść czterdziestoletniego matematyka rozpoczynającego swoją czwartą drogę zawodową, liczącego na zrewolucjonizowanie działającego od stuleci świata inwestycji. Wydawało się, że Simons jest bliżej emerytury niż jakiegokolwiek historycznego przełomu. Miał długie, niemal sięgające ramion strąki siwiejących włosów. Lekko wystający brzuch sprawiał, że jeszcze bardziej przypominał starzejącego się profesora zupełnie oderwanego od świata współczesnych finansów. Dotychczas trochę bawił się inwestowaniem. Nie wykazał się jednak w tej dziedzinie jakimś szczególnym talentem. To prawda, że wartość pakietu udziałów, jaki wspólnie z ojcem miał w spółce inwestycyjnej Charliego Freifelda, wzrosła do około miliona dolarów po tym, jak Freifeld trafnie przewidział wzrost cen cukru, ale faktycznie ledwo udało się uniknąć katastrofy. Kilka tygodni po tym, jak Freifeld pozbył się kontraktów posiadanych przez grupę, ceny cukru pikowały. Ani Freifeld, ani Simons nie spodziewali się takiego spadku. Po prostu tylko zgodzili się, by wycofać pieniądze po tym, jak osiągnęli pokaźny zysk. – To było nieprawdopodobne – mówi Simons. – Mieliśmy niesamowite szczęście1. Simonsa rozsadzała pewność siebie. Poradził sobie z matematyką, potrafił łamać kody. Stworzył światowej klasy wydział matematyki. Teraz był pewien, że potrafi doskonale opanować spekulacje finansowe, ponieważ opracował wyjątkową analizę funkcjonowania rynków finansowych. Niektórzy inwestorzy i naukowcy byli zdania, że wahania rynku są przypadkowe. Twierdzili, że wszystkie możliwe informacje mają już odzwierciedlenie w cenach, więc wzrost lub spadek cen mogą być spowodowane jedynie niemożliwymi do przewidzenia zdarzeniami. Inni byli przekonani, że skoki cen odzwierciedlają reakcje i prognozy inwestorów związane z wiadomościami nadchodzącymi z gospodarki i z korporacji i że czasami przynoszą one owoce. Simons wywodził się z innego świata, dlatego patrzył na to wszystko inaczej. Był przyzwyczajony do analizowania dużych zbiorów danych i wykrywania prawidłowości tam, gdzie inni dostrzegają tylko przypadkowość. Przedstawiciele nauk ścisłych i matematycy potrafią kopać pod powierzchnią chaotycznego świata natury w poszukiwaniu niespodziewanej prostoty, struktury, a nawet piękna. Pojawiające się wzory i prawidłowości są tym, co tworzy prawa przyrody2. Simons doszedł do wniosku, że rynki nie zawsze reagują na wiadomości lub zdarzenia w dający się wyjaśnić, racjonalny sposób, co sprawia, że trudno polegać na tradycyjnych badaniach, przemyśleniach i spostrzeżeniach. Jednak ceny instrumentów finansowych wydają się odzwierciedlać przynajmniej niektóre określone wzorce, bez względu na to, jak chaotyczne wydają się rynki, bardzo podobnie jak na pozór przypadkowa pogoda może maskować dające się zidentyfikować trendy. Wygląda na to, że jest w tym jakaś struktura – myślał Simons. Musiał tylko ją znaleźć. Postanowił potraktować rynki finansowe tak samo jak każdy inny układ chaotyczny. Tak jak fizycy ślęczą nad ogromną ilością danych i budują eleganckie modele opisujące prawa przyrody, tak Simons zbudowałby modele matematyczne opisujące porządek rynków finansowych. Jego podejście wykazywało pewne podobieństwa do strategii opracowanej wiele lat wcześniej w Instytucie Analiz Obronnych. Wraz z kolegami napisali artykuł, w którym wykazali, że rynki finansowe znajdują się w różnych ukrytych stanach, które można zidentyfikować przy użyciu modeli matematycznych. Teraz przetestuje to podejście w świecie rzeczywistym. – Musi istnieć jakiś sposób modelowania tego – myślał. Simons nazwał swoją nową spółkę Monemetrics – jest to połączenie dwóch słów: money (pieniądze) i econometrics (ekonometria). Miało to wskazywać, że do analizy danych finansowych i oceny zysków z transakcji będzie wykorzystywał metody matematyczne. W IDA zbudował modele komputerowe do wychwytywania „sygnałów” ukrytych w szumie komunikatów wysyłanych przez wrogów Stanów Zjednoczonych. W Stony Brook namierzał i ściągał utalentowanych matematyków, a potem nimi zarządzał. Teraz miał zatrudnić zespół mózgowców, którzy przegryzą się przez dane rynkowe, by zidentyfikować trendy i stworzyć formuły matematyczne, dzięki którym można osiągnąć zysk. Simons nie był pewien, od czego zacząć. Wszystko, co wiedział, sprowadzało się do tego, że rynki walutowe zostały uwolnione i mają potencjał do tego, by przynosić zyski. Uważał, że idealnym wspólnikiem raczkującej firmy byłby Leonard Baum, jeden ze współautorów artykułu, który napisali w IDA. Matematyk, który mnóstwo czasu poświęcił na doszukiwanie się ukrytych stanów i sporządzanie krótkoterminowych prognoz w chaotycznych środowiskach. Simons musiał tylko przekonać Bauma do podjęcia ryzyka, na jakie narazi swoją karierę, gdy przyjmie jego radykalne i niesprawdzone podejście. = Lenny Baum urodził się w 1931 roku jako syn imigrantów, którzy uciekli z Rosji do Brooklynu przed okropną biedą i antysemityzmem. Gdy miał trzynaście lat, jego ojciec Morris podjął pracę na podrzędnym stanowisku w fabryce kapeluszy, w której ostatecznie został menedżerem i później – właścicielem. Jako nastolatek Lenny miał ponad 180 centymetrów wzrostu. Miał ogromną klatkę piersiową. W szkole był najlepszym sprinterem, był także członkiem jej reprezentacji tenisistów, choć jego delikatne dłonie mogły sugerować, że lepiej się czuje, przewracając kartki książki, niż walcząc na korcie. Pewnego dnia, gdy wraz z przyjaciółmi odwiedzał pobliską Brighton Beach, zauważył pełną życia i atrakcyjną młodą kobietę rozmawiającą z przyjaciółmi. Julia Lieberman, gdy miała pięć lat, przyjechała z rodziną do Stanów Zjednoczonych z małej wioski w Czechosłowacji, ściskając w rękach swoją ulubioną lalkę. W roku 1941 uciekli przed nazistami ostatnim statkiem odpływającym z Europy. Gdy znaleźli się w Nowym Jorku, ojciec Julii, Louis, przez całe miesiące bezskutecznie poszukiwał pracy. Zniechęcony postanowił pójść do miejscowej fabryki i spróbować wmieszać się w tłum jej robotników. Okazał się tak niestrudzonym pracownikiem, że przyjęto go. Później w ich małym domku szeregowym uruchomił automat pralniczy. Rodzina Liebermanów zawsze miała jednak problemy finansowe. Lenny i Julia zakochali się i pobrali. Przenieśli się do Bostonu, gdzie Lenny studiował na Uniwersytecie Harvarda, kończąc w roku 1953 studia magisterskie, a potem zdobywając tytuł doktora w dziedzinie matematyki. Julia z czwartą lokatą na roku ukończyła Uniwersytet Bostoński, a potem uzyskała na Harvardzie tytuł magistra w dziedzinie edukacji i historii. Po dołączeniu do zespołu IDA w Princeton, Baum w łamaniu kodów odnosił jeszcze większe sukcesy niż Simons. To właśnie jemu przypisywano najważniejsze, choć utajnione, sukcesy Instytutu. – Lenny i kilku innych z pewnością wyprzedzało Jima w tym, co my, zarządzający zwykliśmy nazywać „kolejką do łodzi ratunkowej” – mówi Lee Neuwirth. Łysiejący i brodaty Baum prowadził badania naukowe w dziedzinie matematyki równocześnie, podobnie jak Simons, żonglując rządowymi zleceniami. W ciągu kilku późnych lat 60. Baum i Lloyd Welch, informatyk teoretyk pracujący na końcu korytarza, stworzyli algorytm do analizowania łańcuchów Markowa, będących ciągiem zdarzeń, w których prawdopodobieństwo tego, co stanie się potem, zależy wyłącznie od aktualnego stanu, a nie od zdarzeń w przeszłości. W łańcuchu Markowa nie można z całą pewnością przewidzieć przyszłości, ale można obserwować łańcuch, by nauczyć się odgadywać możliwe wyniki. Przykładem procesu Markowa może być bejsbol. Jeśli pałkarz ma trzy piłki i dwa razy ich nie odbije, kolejność i dzieląca je liczba nieudanych uderzeń nie ma znaczenia. Jeśli przy następnym rzucie nie odbije piłki, pałkarz schodzi z boiska. Ukryty proces Markowa to taki, w którym łańcuch zdarzeń jest determinowany przez nieznane, ukryte parametry lub zmienne. Można zobaczyć rezultaty generowane przez łańcuch, ale nie można zobaczyć „stanów” pomocnych przy wyjaśnieniu progresji łańcucha. Osoby nieznające się na bejsbolu mogą rozkładać bezradnie ręce, widząc aktualne dane o liczbie obiegów w każdej rundzie – jeden w tym, sześć w innym, bez żadnej oczywistej prawidłowości czy wyjaśnienia. Niektórzy inwestorzy porównują rynki finansowe, zasady rozpoznawania mowy i inne skomplikowane łańcuch wydarzeń do ukrytych procesów Markowa. Algorytm Bauma-Welcha okazał się sposobem na oszacowanie prawdopodobieństw i parametrów tych skomplikowanych ciągów z wykorzystaniem niewiele większej ilości informacji niż same wyniki procesu. W przypadku gry w bejsbol algorytm Bauma-Welcha umożliwiłby komuś, kto zupełnie nie rozumie tej dyscypliny sportu, odgadnięcie sytuacji na boisku, która doprowadziła do takich, a nie innych wyników. Gdyby na przykład nastąpił gwałtowny skok z dwóch obiegów do pięciu, model Bauma-Welcha mógłby wskazywać, że prawdopodobnie właśnie został wykonany trzykrotny home run, a nie trzykrotny obieg do bazy. Algorytm umożliwi domyślenie się, jakie są reguły tej dyscypliny sportu na podstawie rozkładu wyników, nawet jeśli dokładne zasady pozostaną ukryte. – Algorytm Bauma-Welcha przybliża nas do ostatecznej odpowiedzi, oferując lepsze prawdopodobieństwa – wyjaśnia Welch. Baum zazwyczaj umniejszał znaczenie swojego osiągnięcia. Jednak dzisiaj jego algorytm umożliwiający komputerowi uczenie się stanów i prawdopodobieństw jest uważany za istotny postęp, jaki dokonał się w XX wieku w uczeniu maszynowym. Dzięki niemu otworzyła się droga do przełomowych odkryć wpływających na życie milionów ludzi w różnych dziedzinach, od genomiki po prognozowanie pogody. Algorytm Bauma-Welcha umożliwił skonstruowanie pierwszego skutecznego systemu rozpoznawania mowy, znalazł nawet zastosowanie w wyszukiwarce Google. Algorytm Bauma-Welcha przyniósł Lenny’emu Baumowi sławę. Jednak większość z setek artykułów, które napisał, została utajniona, co irytowało Julię. Była przekonana, że jej mąż nie cieszy się ani uznaniem, ani nie otrzymuje wynagrodzenia, na jakie zasługuje. Dzieci Bauma miały niewielkie pojęcie o tym, czym zajmuje się ich ojciec. Za każdym razem, gdy pytały, odpowiadał, że jego praca jest tajna. Mówił im, nad czym nie pracuje. – Nie robimy bomb – przekonywał pewnego dnia swoją córkę Stefi, gdy pojawiły się kontrowersje wokół wojny wietnamskiej. W przeciwieństwie do Simonsa, Baum był domatorem. Niewiele czasu poświęcał życiu towarzyskiemu, grze w pokera i kontaktom z ludźmi. Większość wieczorów przesiadywał spokojnie na kanapie pokrytej sztuczną skórą lamparta w ich skromnym domu w Princeton. Bazgrał coś żółtym ołówkiem w notesie. Gdy napotykał szczególnie trudny problem, przerywał, patrzył w dal i rozmyślał. Wpasowywał się w stereotyp nieobecnego myślami profesora. Pewnego dnia przyszedł do pracy z nieogoloną połową brody, wyjaśniając, że od golenia oderwało go myślenie o matematyce. Pracując w IDA, Baum zauważył, że pogarsza mu się wzrok. Lekarze orzekli, że cierpi na dystrofię stożkowo-pręcikową, zaburzenie atakujące komórki stożkowe na siatkówce. Coraz większą trudność sprawiały mu zajęcia wymagające wyraźnego widzenia, na przykład tenis. Kiedyś, gdy był przy siatce, piłka trafiła go prosto w głowę. To samo było przy pingpongu; jego jasnoniebieskie oczy w jednej chwili dostrzegały piłkę, a za moment traciły ją z pola widzenia. To zmusiło Bauma do porzucenia sportu. Pozostał jednak zaskakująco optymistyczny, skupiając się na przyjemnościach, którymi wciąż mógł się cieszyć, na przykład codziennych kilkukilometrowych spacerach po kampusie w Princeton. Na szczęście mógł czytać i pisać i mimo częściowej utraty ostrego widzenia na wprost zachował nieustający optymizm. – Zostawmy ten problem – lubił mawiać, zazwyczaj z uśmiechem, gdy dzieci przychodziły do niego z jakimiś zmartwieniami. – Niech sam się rozwiąże. Jednak po tym, jak Simons rozstał się z IDA, by pokierować wydziałem matematyki w Stony Brook, rodzina Baumów zaczęła zauważać u swojego patriarchy nietypową frustrację. Gdy Baum złamał rosyjski kod i zidentyfikował szpiega, a FBI zbyt opieszale aresztowało podejrzanego, wyraził swoje niezadowolenie. Zaczął widzieć przyszłość swojej jednostki w nieciekawych barwach. W wewnętrznej notatce służbowej zwrócił uwagę na potrzebę lepszej rekrutacji. – To oczywiste, że odejście Simonsa było dla nas poważną stratą, ponieważ potrzebowaliśmy go jako matematycy, ale również z powodu tego, jak to nastąpiło – napisał Baum, odnosząc się do zwolnienia Simonsa. – Przez te siedem miesięcy, kiedy Simons prawdopodobnie nie pracował dla obronności, faktycznie zrobił dla niej więcej, niż niektórzy z naszego zespołu zrobili przez ostatnie kilka lat3. Pewnego dnia w 1977 roku Simons zwrócił się do Bauma z pytaniem, czy nie zechciałby spędzić jednego dnia w biurze Monemetrics na Long Island, pomagając mu w konfiguracji systemu do obsługi spekulacyjnego obrotu walutą. Baum zareagował śmiechem na to zaproszenie. Na temat tradingu wiedział niewiele ponad to, o czym kiedyś pisał wraz z Simonsem w teoretycznym artykule i na tyle mało interesował się inwestycjami, że cały portfel rodziny znajdował się w rękach jego żony. Mimo to zgodził się poświęcić trochę czasu, by asystować Simonsowi. Miała to być przysługa dla starego przyjaciela. W biurze Simons położył przed Baumem wykresy pokazujące codzienne wartości głównych walut na zamknięciu tak, jakby prezentował jakiś problem matematyczny. Baum przyjrzał się uważnie danym i szybko zauważył, że w pewnych przedziałach czasowych niektóre waluty, w szczególności jen japoński, wydawały się ewoluować jednostajnie i liniowo. Pomyślał, że być może Simons ma rację. Wydawało się, że w rynkach jest jakaś inherentna struktura. Baum wysunął hipotezę, że jednostajny wzrost jena może być wynikiem działań japońskiego rządu, który pod presją innych krajów interwencyjnie skupuje walutę „w precyzyjny japoński sposób”, by nieco zmniejszyć opłacalność japońskiego eksportu. Tak czy inaczej, Baum zgodził się z Simonsem, że można stworzyć model matematyczny opisujący trendy dla różnych walut. Zaczął od tego, że raz w tygodniu pracował z Simonsem. Do roku 1979, w którym skończył czterdzieści dziewięć lat, Baum dał się wciągnąć w świat transakcji finansowych. Właśnie na to liczył Simons. Baum, najlepszy szachista w college’u, czuł, że odkrył nową grę, w której może sprawdzać swoje możliwości umysłowe. Otrzymał roczny urlop w IDA i wraz z rodziną przeprowadził się na Long Island, gdzie wynajął wypełniony półkami na książki wiktoriański dom z trzema sypialniami. Ponieważ jego wzrok nadal się pogarszał, Julia codziennie woziła go do biura Simonsa i z powrotem do domu. – Zobaczmy, czy potrafimy stworzyć model – powiedział Simons, gdy przygotowywali się do skoncentrowania się na rynkach. Opracowanie algorytmu podpowiadającego Monemetrics, by kupować waluty wtedy, gdy ich wartość spadnie poniżej linii wcześniejszego trendu i sprzedawać, gdy znajdzie się wystarczająco wysoko, nie zajęło Baumowi zbyt dużo czasu. To było proste zadanie. Wydawało się, że Baum jest na dobrej drodze i nabiera zaufania do Simonsa. – Gdy udało mi się zaangażować Lenny’ego, mogłem zacząć wierzyć w możliwość budowania modeli – powiedział później Simons4. Zadzwonił do kilku przyjaciół, między innymi do Jimmy’ego Mayera i Edmunda Esquenaziego, z pytaniem, czy zainwestują w jego nowy fundusz. Pokazał im kilka wykresów, które prezentował Baumowi, czarując ich, ile wraz z Baumem zarobiliby, gdyby przez ostatnie kilka lat stosowali swoją matematyczną strategię transakcyjną. – Przyszedł z tym wykresem i zaimponował tymi możliwościami – mówi Mayer. Simonsowi nie udało się zebrać 4 milionów dolarów, które wyznaczył jako cel. Wystarczająco jednak zbliżył się do tej kwoty. Fundusz, któremu powierzył również własne pieniądze, mógł rozpocząć działalność. Nowy fundusz inwestycyjny nazwał Limroy; słowo to było kombinacją fragmentów tytułu książki Josepha Conrada Lord Jim i nazwy Royal Bank of Bermuda, zagranicznego banku, przez który były wykonywane przelewy firmy, tak by mogła czerpać korzyści podatkowe i korzystać z innych udogodnień możliwych dzięki lokalizacji banku. Nazwa łączyła skojarzenia z wielkimi finansami i z postacią znaną ze zmagań w imię honoru i moralności, co odzwierciedlało postawę kogoś, kto przez długi czas stał jedną nogą w świecie biznesu, a druga w matematyce i świecie akademickim. Simons zdecydował, że Limroy będzie funduszem hedgingowym, niezbyt precyzyjnie określoną prywatną spółką inwestycyjną, mającą zarządzać pieniędzmi zamożnych osób i instytucji i realizować różne strategie, między innymi zabezpieczania lub ochrony przed stratami na szeroko pojętym rynku. Monemetrics inwestowała trochę pieniędzy Simonsa, testując strategie na różnych rynkach. Gdy taktyka wydawała się przynosić zyski, Simons wykonywał podobne transakcje przez fundusz Limroy. Miały one dużo większą skalę. Inwestowane pieniądze pochodziły zarówno od Simonsa, jak i od ludzi z zewnątrz. Baum miał dwudziestopięcioprocentowy udział we wszystkich zyskach wypracowywanych przez fundusz. Simons miał nadzieję, że zarówno on, jak i Baum, zarobią duże pieniądze, handlując za pomocą metody łączącej modele matematyczne, skomplikowane wykresy i ogromną dozę ludzkiej intuicji. Baum był tak pewny, że ich podejście zadziała i tak pochłonięty inwestowaniem, że odszedł z IDA, aby pracować dla Simonsa w pełnym wymiarze czasu. Simons, chcąc mieć pewność, że wraz z Baumem jest na dobrej drodze, poprosił Jamesa Axa, swojego nowego, bardzo cenionego pracownika, o sprawdzanie ich strategii. Podobnie jak Baum rok wcześniej, Ax niewiele wiedział o inwestowaniu, a jeszcze mniej go to interesowało. Ale natychmiast zrozumiał, co chcą osiągnąć jego dawni koledzy i uwierzył, że jest to naprawdę coś szczególnego. Algorytmy Bauma sprawdziły się nie tylko w handlu walutą. Ax twierdził, że można stworzyć podobne modele prognostyczne do handlu kontraktami towarowymi, na przykład pszenicą, soją czy ropą naftową. Słysząc to, Simons przekonał Axa, by zrezygnował z pracy na uczelni i zajął się zawieraniem transakcji na własny rachunek. Teraz był już naprawdę podekscytowany. Miał dwóch najlepszych matematyków, którzy pracowali z nim nad odkrywaniem sekretów rynku i wystarczające środki, by wspierać te wysiłki. Jeszcze rok czy dwa lata wcześniej Baum nie był w stanie przestać myśleć o matematyce, teraz jego myśli pochłaniały operacje finansowe. Pewnego ranka, latem 1979 roku, leżąc z rodziną na plaży, Baum rozmyślał o długotrwałym osłabieniu brytyjskiego funta. Konwencjonalna mądrość podpowiadała wówczas, że ta waluta może się tylko osłabiać. Jeden z ekspertów, który doradzał Simonsowi i Baumowi przy zawieraniu transakcji, tak intensywnie sprzedawał funty, że swojemu synowi dał na imię Sterling. Tamtego ranka, odpoczywając na plaży, Baum nagle podniósł się i usiadł prosto ogromnie podekscytowany. Był przekonany, że właśnie pojawiła się szansa na zakup. Pobiegł do biura, mówiąc Simonsowi, że Margaret Thatcher, nowa premier, utrzymywała walutę na nietrwale niskim poziomie. – Thatcher siedzi na funcie – powiedział. – Nie da rady już dłużej go osłabiać. Przekonywał, że powinni kupić funty, ale Simons był raczej rozbawiony niż poruszony nagłym przeświadczeniem Bauma. – Lenny, szkoda, że nie przyszedłeś wcześniej – odpowiedział, uśmiechając się. – Thatcher wstała… Funt właśnie wzrósł o pięć centów. Okazało się, że właśnie tego ranka Thatcher zdecydowała, że funt powinien podrożeć. Baum był niewzruszony. – To jeszcze nic! – nalegał. – Pójdzie w górę o pięćdziesiąt centów, może nawet więcej5. Baum miał rację. Wraz z Simonsem wciąż dokupowali funty, a waluta wciąż umacniała się. Podobnie postąpili, opierając się na dokładnych prognozach, z jenem japońskim, marką zachodnioniemiecką, frankiem szwajcarskim. Zarobili na tym tyle, że przyjaciele z Ameryki Południowej zaczęli dzwonić do Simonsa z gratulacjami i wyrazami poparcia, bo wartość funduszu wzrosła do kilkudziesięciu milionów dolarów. Koledzy matematycy wciąż drapali się po głowach, zastanawiając się, jak Simons mógł porzucić dobrze zapowiadającą się karierę, by przesiadywać w prowizorycznym biurze i handlować kontraktami na walutę. Równie mocno byli zdziwieni tym, że dołączyli do niego Baum i Ax. Nawet ojciec Simonsa wydawał się rozczarowany jego zachowaniem. W roku 1979, podczas bar micwy syna Simonsa, Nathaniela, Matty Simons powiedział do profesorów Stony Brook – Wolałbym mówić: „Mój syn, profesor” – a nie: „Mój syn, biznesmen”. Simons rzadko oglądał się za siebie. Po pierwszych sukcesach w handlu walutą doprecyzował charakter funduszu Limroy, aby móc handlować również kontraktami futures na amerykańskie obligacje skarbowe i towary. Wraz z Baumem, z którym mieli teraz własne, oddzielne rachunki inwestycyjne, stworzyli niewielki zespół, mający budować wyrafinowane modele służące identyfikacji okazji inwestycyjnych w handlu walutą, kontraktami towarowymi i obligacjami. Simons świetnie się bawił, rozwijając swoją życiową pasję spekulacji finansowych, starając się równocześnie rozgryźć rynek, co było dla niego chyba największym wyzwaniem. Przy okazji żartował, że jego żona Marylin przynajmniej będzie mogła „spotykać się z ludźmi, wiedząc6, o czym rozmawiają”. Zabawa nie trwała jednak długo. = Poszukując kogoś, kto mógłby przygotować oprogramowanie komputerów, Simons usłyszał o dziewiętnastolatku, który prawie został wyrzucony ze studiów w Kalifornijskim Instytucie Technologicznym. Greg Hullender był bystry i kreatywny, ale miał problem ze skupieniem się na studiowaniu i nie radził sobie z niektórymi przedmiotami. Później zdiagnozowano u niego zaburzenia związane z deficytem uwagi. Wtedy jednak, podobnie jak władze uczelni, był sfrustrowany swoimi niepowodzeniami. Miarka się przebrała, gdy został przyłapany na dokonywaniu w swoim pokoju w akademiku nieautoryzowanych transakcji na wielkie kwoty. Koledzy złożyli się i dawali pieniądze Hullenderowi, który kupił opcje na akcje zanim jeszcze zaczęła się hossa 1978 roku. W ciągu kilku dni zamieniał 200 dolarów w 2000. Wkrótce wszyscy mieszkańcy akademika chcieli handlować instrumentami, powierzając mu pieniądze. Hullender zaczął obracać opcjami na akcje zakupionymi przez swój rachunek maklerski w Merrill Lynch, odsprzedając je chętnym studentom. – To działało jak moja własna giełda – mówi z dumą Hullender. Pracownicy Merrill Lynch nie byli zachwyceni jego pomysłowością. Biuro maklerskie zarzuciło mu naruszenie warunków prowadzenia rachunku i tak zakończyło się jego przedsięwzięcie, a uczelnia postanowiła wyrzucić go ze studiów. Gdy siedział w swoim pokoju w akademiku, czekając na oficjalne wydalenie, o siódmej rano zaskoczył go telefon od Simonsa. Dowiedział się on o nieuprawnionych operacjach finansowych prowadzonych przez studenta Caltechu. Był pod wrażeniem Hullendera – jego zrozumienia rynków i zapału do spekulowania. Simons zaproponował mu pensję w wysokości 9 tysięcy dolarów rocznie i udział w zyskach firmy, aby tylko przyjechał do Nowego Jorku i zajął się oprogramowaniem mającym wesprzeć działalność Limroy. Hullender z okrągłą twarzą cherubinka, burzą ciemnych włosów i łobuzerskim uśmiechem wyglądał jak nastolatek jadący na wakacyjny obóz, a nie jak ktoś, kto wyrusza w podróż na drugi koniec kraju, w nieznane, po to, by prowadzić jakieś operacje finansowe. Chudzielec w wielkich, grubych okularach, z długopisami i brązowym etui na okulary w kieszeni na piersi, wyglądał na szczerego i nieco naiwnego dzieciaka. Nie spotkał się nigdy wcześniej z Simonsem ani Baumem, więc do otrzymanej oferty pracy podchodził dość ostrożnie. – Firma Jima wydawała się czymś najbardziej podejrzanym na świecie – powiedział ten młody człowiek. Nie zawahał się jednak przyjąć oferty Simonsa. – Siedziałem w akademiku, czekając aż mnie wyrzucą. Nie miałem zbyt wielkiego wyboru. Hullender przeprowadził się na Long Island. Przez kilka pierwszych tygodni, dopóki nie wynajął sobie pokoju w pobliskim akademiku Stony Brook, mieszkał u Simonsa i jego rodziny. Chłopak nie miał prawa jazdy, więc Simons pożyczył mu rower, by mógł na nim jeździć do pracy. W biurze Simons, który sam zazwyczaj nosił koszulę z rozpiętym kołnierzykiem i mokasyny, wręczył Hullenderowi podręcznik mówiący, jak wygląda jego podejście do transakcji finansowych. Powiedział mu, że rynki walutowe są pod wpływem działań rządów i innych osób i że jego firma ma nadzieję stworzyć dokładny, metodyczny algorytm do identyfikacji „trendów wynikających z działań ukrytych aktorów rynku”, algorytm działający dość podobnie do tego, którego używał Simons w IDA, by łamać kody wroga. Hullender zaczął pisać program do analizowania wyników nowej firmy. W ciągu sześciu miesięcy na wykresach Hullendera pokazały się niepokojące straty. Coś poszło nie tak po decyzji Simonsa o przerzuceniu się na handel obligacjami. Klienci nadal dzwonili, ale teraz po to, by zapytać, dlaczego tyle tracą, a nie po to, by złożyć gratulacje. Simons ciężko znosił ten kryzys. Im bardziej rosły straty, tym bardziej był zaniepokojony. Pewnego, szczególnie ciężkiego dnia Hullender znalazł swojego szefa leżącego na wznak na kanapie w swoim gabinecie. Wyczuł, że chciał się przed nim otworzyć, a być może nawet coś mu wyznać. – Czasami patrzę na to i czuję się, jakbym był facetem, który tak naprawdę nie wie, co robi – powiedział Simons. Hullender był zaskoczony. Do tego momentu wydawało mu się, że wiara Simonsa w siebie jest bezgraniczna. Teraz wydawało się, że od nowa przemyśliwuje swoją decyzję o porzuceniu matematyki i próbie podbicia rynku. Wciąż leżąc na kanapie, jak w gabinecie terapeutycznym, Simons opowiedział Hullenderowi o lordzie Jimie i o tym, jak skupiał się na porażce i odkupieniu. Był zafascynowany Jimem, bohaterem, który miał wysokie mniemanie o sobie i pragnął chwały, ale sromotnie przegrał w sprawdzianie odwagi, skazując się na życie w poczuciu wstydu. Simons wstał i zwrócił się do Hullendera. – Ale miał naprawdę dobrą śmierć – powiedział. – Umarł szlachetnie. Zaraz, zaraz, czy Simons nie myśli o samobójstwie? Hullender zaczął się martwić o szefa i o swoją własną przyszłość. Uświadomił sobie, że nie ma pieniędzy, jest sam na Wschodnim Wybrzeżu, a jego szef leży na kanapie i mówi o śmierci. Starał się uspokoić Simonsa, ale rozmowa się nie kleiła. W ciągu następnych kilku dni Simons zebrał się w sobie i był bardziej niż kiedykolwiek zdeterminowany, by zbudować zaawansowany system transakcyjny sterowany algorytmami lub metodycznymi instrukcjami komputerowymi, a nie ocenami dokonywanymi przez ludzi. Dotychczas wraz z Baumem opierali się na prostych modelach i na własnym instynkcie i to doprowadziło do kryzysu. Usiadł wraz z Howardem Morganem, ekspertem w dziedzinie technologii, którego zatrudnił do inwestowania w akcje, i wskazał mu nowy cel: zbudowanie wyrafinowanego systemu transakcyjnego w pełni zależnego od predefiniowanych algorytmów, które mogą być w pełni zautomatyzowane. – Nie chcę przez cały czas martwić się o rynek. Chcę mieć model, który będzie zarabiał pieniądze wtedy, kiedy śpię – powiedział Simons. – System działający bez interwencji człowieka. Simons uświadamiał sobie, że nie istnieje jeszcze technologia pozwalająca na skonstruowanie w pełni zautomatyzowanego systemu, ale chciał wypróbować jakieś bardziej wyrafinowane metody. Domyślał się, że będzie potrzebował ogromu historycznych danych, aby jego komputery mogły poszukiwać w nich stałych i powtarzalnych prawidłowości w zmianach kursów akcji w długim horyzoncie czasowym. Kupił mnóstwo książek sprzedawanych przez Bank Światowy i różne inne instytucje oraz taśmy magnetyczne z nagraniami z różnych giełd towarowych, taśmy zapełnione danymi o cenach towarów, obligacji i walut w ciągu ostatnich kilkudziesięciu lat. Niektóre dane pochodziły jeszcze z czasów sprzed II wojny światowej. Te dane były tak stare, że nikt już się nimi nie interesował, ale Simons miał przeczucie, że okażą się naprawdę cenne. Komputer, na którym pracował Hullender, wysoki na ponad pół metra, niebiesko-biały PDP-11/60, nie mógł odczytać starszych danych zebranych przez Simonsa, ponieważ były zapisane w nieużywanym już formacie, więc potajemnie nosił szpule z taśmami do pobliskiej siedziby centrali firmy Grumman Aerospace, w której pracował jego przyjaciel Stan. Około północy, gdy u podwykonawcy resortu obrony uspokajało się, Stan pozwalał Hullenderowi odpalić superkomputer i całymi godzinami konwertować dane z taśm tak, aby mogły zostać odczytane na komputerach Simonsa. Taśmy się kręciły, a koledzy siedzieli przy kawie. Chcąc zebrać dodatkowe dane, Simons zatrudnił pracownika, który jeździł na Dolny Manhattan do biura Rezerwy Federalnej, by skrupulatnie zapisywać dane historyczne o stopach procentowych i inne informacje niedostępne jeszcze w wersji elektronicznej. Do zdobywania aktualnych danych o cenach Simons zaangażował swoją byłą sekretarkę ze Stony Brook. Nowa menedżerka biura Carole Alberghine miała zapisywać ceny zamknięcia najważniejszych walut. Co rano Alberghine przeglądała „Wall Street Journal”, a potem wspinała się po kanapach i krzesłach w firmowej bibliotece, by aktualizować różne rysunki i wykresy, które zwisały z sufitu, pokrywając wszystkie ściany. (To działało dopóty, dopóki Alberghine nie spadła ze stołka, uszkadzając sobie nerw, co spowodowało trwałe uszkodzenie ciała. Po tym wypadku Simons do wspinania się po kanapach i uaktualniania danych zatrudnił młodszą dziewczynę). Zatrudnił też swoją szwagierkę i inne osoby, aby wprowadzały ceny do baz danych stworzonych przez Hullendera w celu śledzenia zmian i testowania różnych strategii transakcyjnych bazujących zarówno na wynikach formuł matematycznych, jak i na intuicji Simonsa, Bauma i innych. Wiele z testowanych taktyk skupiało się na strategiach zwanych strategiami momentum*. Poszukiwali oni także potencjalnych korelacji między cenami kontraktów towarowych. Jeśli cena waluty spada przez trzy dni z rzędu, to jakie jest prawdopodobieństwo, że w czwartym dniu również będzie spadać? Czy ceny złota wyprzedzają ceny srebra? Czy ceny pszenicy mogą być prognostykiem cen złota i innych surowców? Simons sprawdzał nawet, czy na ceny mają wpływ zjawiska naturalne. Hullender i jego zespół często kończyli z niczym, nie mogąc potwierdzić żadnych wiarygodnych korelacji, ale Simons naciskał, aby szukali dalej. * Strategia momentum polega na zakupie akcji, których notowania w ostatnim okresie szybko rosły oraz krótkiej sprzedaży walorów, których cena spadała. Stosując te strategie wychodzi się z założenia, że „w perspektywie średnioterminowej notowania walorów przejawiają tendencję do kontynuacji dobrej lub złej passy” – przyp. tłum. za https://analizy.investio.pl/strategia-momentum/ – dostęp 24 stycznia 2020. – W tym są jakieś prawidłowości – upierał się. – W tym muszą być jakieś prawidłowości. W końcu grupa stworzyła system, który był w stanie podpowiadać transakcje na różnych rynkach towarowych, obligacyjnych i walutowych. Jeden komputer w biurze nie miał wystarczających mocy, by uwzględnić wszystkie dane. Mógł wiarygodnych korelacji. jednak zidentyfikować przynajmniej kilka System transakcyjny miał w swoim koszyku między innymi żywiec wieprzowy, więc Simons nazwał go „świńskim koszykiem” (ang. Piggy Basket). Grupa zbudowała go, by uporządkować ogromną ilość danych i za pomocą narzędzi algebry liniowej sformułować rekomendacje co do zawierania określonych transakcji. Świński koszyk generował ciąg liczb, na przykład 0,5, 0,3, 0,2, co oznaczało, że portfel powinien składać się w 50 procentach z jenów, 30 procentach z marek niemieckich i 20 procentach z franków szwajcarskich. Gdy świński koszyk wydał rekomendacje dla około czterdziestu kontraktów na przyszłe transakcje, pracownik firmy kontaktował się z jej brokerem i wydawał zlecenia kupna i sprzedaży bazujące na tych proporcjach. System formułował raczej automatyczne rekomendacje transakcji niż automatyczne transakcje. To było wszystko, co Simons mógł wtedy zrobić. Przez jakiś czas świński koszyk przynosił duże zyski, obracając niemal milionem dolarów firmy Monemetrics. Zespół zazwyczaj utrzymywał pozycje przez dzień lub dwa, a potem sprzedawał posiadane instrumenty. Zachęcony pierwszymi wynikami Simons przelał do funduszu kilka dodatkowych milionów z rachunku Limroy, osiągając jeszcze większe zyski. Potem wydarzyło się coś nieoczekiwanego. System komputerowy wykazał niecodzienny apetyt na transakcje na ziemniaki, przekierowując dwie trzecie środków na zakup kontraktów futures na New York Mercantile Exchange, odpowiadających zakupowi pięciuset ton ziemniaków z Maine. Pewnego dnia Simons odebrał telefon od niezadowolonych urzędników z nadzoru nad giełdami towarowymi – Commodity Futures Trading Commission (EFTC) – którzy z pewnym niepokojem informowali, że Monemetrics jest bliska zablokowania globalnego rynku na te ziemniaki. Simons musiał stłumić śmiech. Tak, regulatorzy maglują go, ale muszą zrozumieć, że on nie ma zamiaru gromadzić takiej ilości ziemniaków. On nawet nie był w stanie zrozumieć, dlaczego jego system komputerowy zakupił ich aż tyle. CFTC z pewnością też tego nie zrozumie. – Myślą, że próbujemy zablokować kartoflany rynek – powiedział z pewnym rozbawieniem do Hullendera, odkładając słuchawkę. Komisja nadzoru jednak nie podzielała rozbawienia dziwnym wypadkiem. Wymusiła zamknięcie jego pozycji na kontraktach na ziemniaki, co kosztowało Simonsa i jego inwestorów miliony dolarów. Wkrótce i on, i Baum utracili zaufanie do swojego systemu. Mogli obserwować transakcje na świńskim koszyku i widzieć, kiedy zarabia, a kiedy traci pieniądze, ale nie mieli pewności dlaczego model podejmuje takie, a nie inne decyzje inwestycyjne. Być może skomputeryzowany model zawierania transakcji wcale nie jest drogą, którą powinni podążać. Tak właśnie pomyśleli. W roku 1980 Hullender odszedł z firmy i wrócił na studia. Przedwczesna rezygnacja z college’u ciążyła mu. Był też zawstydzony, że nie potrafił pomóc Simonsowi i poczynić jakichś postępów w budowie jego skomputeryzowanego systemu transakcyjnego. Nie rozumiał matematyki, którą stosowali Simons i Baum. Był samotny i nieszczęśliwy. Kilka tygodni wcześniej przyznał się kolegom, że jest gejem. Starali się dodać mu otuchy, ale ten młody człowiek coraz bardziej czuł, że znalazł się w niewłaściwym miejscu. – Po prostu czułem, że mam większe szanse na spotkanie kogoś odpowiedniego w Kalifornii – powiedział Hullender, który ostatecznie ukończył studia i został specjalistą od uczenia maszynowego w firmach Amazon i Microsoft. – Są rzeczy ważniejsze od pieniędzy. = Po odejściu Hullendera i wpadce ze świńskim koszykiem, Simons i Baum dryfowali między modelami matematycznymi prognozowania i bardziej tradycyjnym stylem zawierania transakcji. Zaczęli poszukiwać niedowartościowanych inwestycji, reagując równocześnie na informacje mające wpływ na rynki, inwestując na różnych rynkach 30 milionów dolarów. Simons pomyślał, że pomocne może być śledzenie na bieżąco informacji z Europy, aby wiedział wszystko wcześniej od swoich rywali. Zatrudnili więc studenta ze Stony Brook, pochodzącego z Paryża. Miał on czytać i tłumaczyć mało znane francuskie biuletyny finansowe, zanim inni będą mieli okazję je zobaczyć. Konsultował się też z ekonomistą, Alanem Greenspanem, który później został szefem Rezerwy Federalnej. Kiedyś Simons ustawił w swoim gabinecie czerwony telefon, który dzwonił tylko wtedy, kiedy pojawiały się pilne informacje finansowe, aby wraz z Baumem mógł zawrzeć odpowiednie transakcje, zanim zrobią to inni. Czasami telefon dzwonił, a ich nie było w pobliżu. Wtedy Penny Alberghine, szwagierka Carole, biegła szukać ich w pobliskiej restauracji czy sklepie. Szukała ich nawet w toalecie, dla zwrócenia uwagi waląc do drzwi. – Wracajcie! – wołała kiedyś. – Pszenica spadła o trzydzieści punktów! Zawadiackie, lekkoduszne poczucie humoru, jakie wykazywał Simons, działało na zespół uspokajająco. Drażnił się z Alberghine z powodu jej ciężkiego, nowojorskiego akcentu, a ona naśladowała jego bostońską wymowę. Kiedyś Simons był bardzo podniecony tym, że jego firma uzyskała wyjątkowo wysokie oprocentowanie środków przechowywanych na rachunku bankowym. – Inwestorzy dostają jedenaście i siedem pieprzonych ósmych! – wykrzykiwał. Gdy młody pracownik westchnął na jego soczysty język, Simons posłał mu promienny uśmiech. – Wiem, to jest imponująca stawka! Kilka razy w tygodniu do biura przychodziła w odwiedziny Marylin z ich małym synkiem Nicholasem. Czasami byłego męża odwiedzała też Barbara. Małżonkowie i dzieci innych pracowników też kręcili się po firmie. Każdego popołudnia zespół spotykał się przy herbacie w bibliotece, gdzie Simons, Baum i inni dyskutowali na temat najnowszych wydarzeń lub debatowali o tym, w jakim kierunku zmierza gospodarka. Simons gościł też pracowników na swoim jachcie Lord Jim, który cumował w pobliskim Port Jefferson. Większość czasu Simons przesiadywał w swoim biurze w dżinsach i golfie, wpatrując się w ekrany komputerów, planując nowe transakcje, czytając wiadomości i przepowiadając, dokąd zmierzają rynki. Podobnie jak większość innych. Gdy był szczególnie pochłonięty myślami, w jednej ręce trzymał papierosa i gryzł się w policzek. Baum, w swoim mniejszym gabinecie obok, handlujący na własny rachunek, wolał rozciągnięte swetry, wygniecione spodnie i buty Hush Puppies. Z powodu pogarszającego się wzroku siedział zgarbiony bardzo blisko ekranu komputera, starając się nie zwracać uwagi na dym z papierosów Simonsa, który przenikał do jego gabinetu. Ich tradycyjne podejście do inwestowania sprawdzało się tak dobrze, że gdy zlikwidowano butik zajmujący lokal obok, Simons wynajął również to pomieszczenie i przebił w ścianie przejście. Dodatkowa powierzchnia została przeznaczona na biura dla nowych pracowników, między innymi dla ekonomisty i innych osób z wiedzą ekspercką, które zawierały własne transakcje, starając się przyczynić do wzrostu zysków firmy. Równocześnie rozwijał swoją nową pasję: wspieranie obiecujących firm technologicznych, w tym firmy pracującej nad elektronicznym słownikiem, Franklin Electronic Publishers, która jako pierwsza zbudowała przenośny, podręczny komputer. W roku 1982 Simons zmienił nazwę firmy z Monemetrics na Renaissance Technologies Corporation, co miało odzwierciedlać jego rosnące zainteresowanie raczkującymi firmami. Simons uważał się nie tylko za tradera, ale również za inwestora venture capital. Większą cześć tygodnia spędzał w biurze w Nowym Jorku, gdzie nawiązywał kontakty z inwestorami z funduszy hedgingowych i poświęcał czas swoim firmom technologicznym. Znajdował też czas na opiekę nad dziećmi, z których jedno wymagało specjalnej troski. Paul, jego drugie dziecko z Barbarą, urodził się z rzadką chorobą genetyczną – dysplazją ektodermalną. Jego skóra, włosy i gruczoły potowe nie rozwijały się prawidłowo. Był bardzo niski jak na swój wiek, miał tylko nieliczne, zniekształcone zęby. Chcąc jakoś sobie radzić z wynikającym z tego brakiem pewności, Paul prosił rodziców, by kupowali mu modne i popularne ubrania, licząc, że dzięki temu dopasuje się do kolegów ze szkoły. Problemy Paula ciążyły Simonsowi. Czasami woził go samochodem do Trenton w stanie New Jersey, gdzie dziecięcy dentysta wykonywał kosmetyczne poprawki zębów Paula. Później dentysta z Nowego Jorku wszczepił mu komplet implantów, co pozytywnie wpłynęło na jego samoocenę. Baumowi nie przeszkadzało to, że Simons pracuje z biura w centrum Nowego Jorku, zarządzając zewnętrznymi inwestycjami i zajmując się sprawami rodzinnymi. Nie potrzebował zbyt wielkiej pomocy. Zarabiał tyle pieniędzy na handlu walutami, kierując się intuicją i instynktem, że pogoń za stworzeniem metodycznego inwestowania opartego na analizie ilościowej wydawała mu się stratą czasu. Tworzenie formuł było trudne i czasochłonne, a osiągane zyski były wprawdzie stabilne, ale nie spektakularne. A śledzenie na bieżąco notowań giełdowych, analizowanie artykułów prasowych i wydarzeń geopolitycznych wydawało się ekscytujące i dużo bardziej opłacalne. – Po co mam tworzyć te modele? – zapytał Baum swoją córkę Stefi. Dużo łatwiej jest zarobić miliony na rynku, niż znaleźć na to matematyczny dowód. Simons zbyt szanował Bauma, by mówić mu, jak ma zawierać transakcje. Zresztą Baum był na fali, a moc obliczeniowa komputerów była ograniczona, co sprawiało, że wdrożenie jakiegokolwiek automatycznego systemu wydawało się raczej niewykonalne. Baum lubił analizować dane ekonomiczne i dane w ogóle. Zamykał drzwi do swojego gabinetu, kładł się na zielonej kanapie i długo rozmyślał nad swoim następnym ruchem na rynku. – Tracił poczucie czasu – mówi Penny Alberghine. – Był trochę szurnięty. Kiedy się pojawiał, zazwyczaj dawał zlecenia kupna. Będąc z natury optymistą, lubił inwestować w różne instrumenty i trzymać je tak długo, aż ich cena wzrośnie. Nieważne, jak długo by to było. Mówił do przyjaciół, że do utrzymywania pozycji inwestycyjnej potrzeba odwagi. Był dumny, że nie panikował i nie uginały się pod nim kolana. – Jeśli nie mam powodów, by coś robić, pozostawiam rzeczy samym sobie i nic nie robię – pisał do rodziny, wyjaśniając swoją taktykę inwestycyjną. – Teoria taty polegała na tym, by kupować tanio i trzymać na zawsze – mówi Stefi. Ta strategia umożliwiła Baumowi przetrwać rynkowe turbulencje i zarobić od lipca 1979 do marca 1982 ponad 43 miliony, czyli niemal podwoić wartość swojego udziału w inwestycjach Simonsa. W ostatnim roku (1982) Baum był tak bardzo nakręcony na inwestowanie w akcje, że postanowił zrezygnować z dorocznego rejsu jachtem Simonsa. Wolał śledzić rynek i kupować więcej kontraktów futures na akcje. Około południa, gdy chcąc nie chcąc musiał przyłączyć się do kolegów, Simons zapytał go, dlaczego jest taki ponury. – Mam połowę tego, co chciałem – odpowiedział Baum – dlatego musiałem przyjść na ten lunch. Prawdopodobnie powinien jednak zostać w biurze, bo przewidział historyczne załamanie na amerykańskim rynku akcji. Gdy ceny poszybowały w górę, podobnie jak jego zyski, Lenny i Julia kupili dom z przełomu wieków z sześcioma sypialniami, położony w Long Island Sound. Julia wciąż jeździła starym cadillakiem, ale nie musiała już martwić się o pieniądze. Życie w świecie operacji finansowych miało na jej męża mniej zbawienny wpływ, pomimo wciąż rosnących zysków. Odbierając późnym wieczorem telefony od Simonsa i innych kolegów i debatując, jak zareagować na wiadomości dnia, Baum – niegdyś wyluzowany i optymistyczny – stawał się poważny i zasadniczy. – Był jakby innym człowiekiem – wspomina Stefi. = Upodobanie Bauma do utrzymywania pozycji inwestycyjnych w końcu doprowadziło do dysonansu z Simonsem. Napięcie zaczęło narastać jesienią 1979 roku, kiedy każdy z nich kupił kontrakty futures na złoto po około 250 dolarów za uncję. Pod koniec roku władze Iranu wzięły jako zakładników pięćdziesięciu dwóch dyplomatów i obywateli amerykańskich, a Rosja najechała na Afganistan, aby wspierać w tym kraju komunistyczny reżim. W konsekwencji niepewna sytuacja geopolityczna przyczyniła się do wzrostu cen złota i srebra. Ludzie odwiedzający biuro na Long Island patrzyli, jak Baum, zazwyczaj spokojny i introspektywny, wstał i żywiołowo cieszył się, że złoto drożeje. Siedzący w pobliżu Simons uśmiechał się. Do stycznia 1980 roku ceny złota i srebra szybko pięły się w górę. Gdy w ciągu dwóch szalonych tygodni złoto osiągnęło 700 dolarów, Simons zamknął swoją pozycję, realizując na niej miliony dolarów zysku. Baum, jak zwykle, nie był w stanie podjąć decyzji o sprzedaniu. Pewnego dnia Simons rozmawiał z przyjacielem, który wspomniał, że jego żona, złotniczka, przeszukiwała jego szafę, wyjmując z niej złote spinki do mankietów i krawatów, które chciała sprzedać. – Jesteście spłukani, czy co? – zapytał Simons z zatroskaniem. – Nie, tylko ona koniecznie chce to sprzedać, już ustawia się w kolejce – odpowiedział przyjaciel. – Trzeba stać w kolejce, żeby sprzedać złoto? Przyjaciel wyjaśnił Simonsowi, że ludzie w całym kraju stoją w kolejkach, żeby sprzedać biżuterię i wykorzystać zwyżkę cen. Simons przeraził się; jeśli podaż złota się zwiększa, to może to spowodować załamanie cen. Po powrocie do biura wydał Baumowi polecenie. – Lenny, sprzedaj natychmiast. – Nie, trend będzie się utrzymywał. – Lenny, sprzedaj to pieprzone złoto! Baum zignorował Simonsa, co doprowadziło go do szału. Siedział na przeszło 10 milionach zysku, cena złota wystrzeliła do ponad 800 dolarów za uncję, a on był przekonany, że w przyszłości może osiągnąć jeszcze większe zyski. – Jim zadręczał mnie – powiedział później Baum swojej rodzinie – ale nie potrafiłem znaleźć żadnego konkretnego powodu ani wiadomości, by podjąć takie działanie, więc nic nie zrobiłem. W końcu 18 stycznia Simons zadzwonił do brokera swojej firmy i przycisnął słuchawkę do ucha Bauma. – Lenny, powiedz mu, że sprzedajesz! – Dobrze, dobrze – mruknął Baum. W ciągu kilku miesięcy złoto podskoczyło do 865 dolarów za uncję i Baum z rozgoryczeniem skarżył się, że Simons naraził go na poważne straty. Potem bańka pękła – kilka miesięcy później złoto kosztowało 500 dolarów za uncję. Nieco później Baum poznał rodowitego Kolumbijczyka pracującego w firmie brokerskiej E.F. Hutton, który twierdził, że ma pewien wgląd w rynek kontraktów futures na kawę. Gdy Kolumbijczyk przewidywał wzrost cen, Baum i Simons zbudowali prawdopodobnie największą pozycję na rynku. Niemal natychmiast ceny kawy spadły o 10 procent, co kosztowało ich miliony. I wtedy znowu Simons zamknął swoją pozycję, a Baum nie mógł zdecydować się na sprzedaż. W końcu stracił tak dużo, że poprosił Simonsa, żeby za niego wyszedł z inwestycji w kawę, bo sam nie był w stanie tego zrobić. Później opisał ten epizod jako „najgłupszą rzecz, jaką kiedykolwiek zrobił w biznesie”. Wieczny optymizm Bauma zaczynał męczyć Simonsa, który powiedział później – On potrafił kupować po niskich cenach, ale nie zawsze potrafił sprzedawać po wysokich7. W roku 1983 Baum wraz z rodziną przeprowadził się na Bermudy, gdzie korzystali z idyllicznej, wyspiarskiej pogody i dogodnych przepisów podatkowych. Piękno wysp podsycało optymistyczną naturę i upór Bauma. Wydawało się, że inflacja w Stanach Zjednoczonych jest pod kontrolą, a szef Rezerwy Federalnej Paul Volcker przewidywał spadek stóp procentowych, więc Baum kupił za dziesiątki milionów dolarów amerykańskie obligacje, co było w takich warunkach idealną inwestycją. Jednak późną wiosną 1984 roku na amerykańskim rynku obligacji rozpoczęła się paniczna wyprzedaż, co zbiegło się z gwałtownym wzrostem emisji papierów przez rząd prezydenta Ronalda Reagana i szybkim wzrostem gospodarczym Stanów Zjednoczonych. W miarę jak rosły straty, Baum zachowywał typowy dla siebie spokój, ale Simons bał się, że te kłopoty mogą pociągnąć firmę w dół. – Wyluzuj, Lenny. Nie bądź uparty – powiedział. Straty Bauma wciąż rosły. Nie wypaliła też ogromna inwestycja zakładająca kontynuację trendu wzrostowego na japońskim jenie, co jeszcze bardziej zwiększyło presję, pod jaką żył Baum. – To nie może tak trwać dalej! – powiedział pewnego dnia, wpatrując się w ekran komputera. Gdy wartość inwestycji Bauma spadła o 40 procent, uruchomiła się automatyczna klauzula jego umowy z Simonsem, zmuszająca Simonsa do sprzedaży całego portfela Bauma i rozwiązania ich porozumień dotyczących handlu instrumentami finansowymi. Był to smutny koniec kilkudziesięcioletniej współpracy wybitnych matematyków. Ostatecznie jednak Baum udowodnił, że potrafi przewidywać. W następnych latach zarówno stopy procentowe, jak i inflacja poszły w dół, co przyniosło korzyści inwestującym w obligacje. Do tego czasu Baum inwestował sam dla siebie i wraz z Julią powrócił do Princeton. Lata współpracy z Simonsem były tak bardzo pełne stresu, że Baumowi rzadko udawało się przespać całą noc. Teraz wreszcie mógł odpocząć i wrócić do matematyki. W późniejszym wieku skupił się na liczbach pierwszych i nierozwiązanym problemie znanym pod nazwą hipotezy Riemanna. Dla przyjemności podróżował po kraju, rywalizując w turniejach go, ucząc się na pamięć planszy albo stając tuż przy niej ze względu na pogarszający się wzrok. Będąc już po osiemdziesiątce, Baum z przyjemnością odbywał trzykilometrowe spacery z domu na Witherspoon Street w pobliżu kampusu Uniwersytetu Princeton, zatrzymując się, by wąchać rozkwitające wzdłuż drogi kwiaty. Przejeżdżający drogą kierowcy czasami zwalniali, aby zaproponować pomoc wolno idącemu, dobrze ubranemu dżentelmenowi, ale on zawsze ją odrzucał. Całe godziny spędzał, siedząc w słońcu w kawiarnianych ogródkach i nawiązując rozmowy z nieznajomymi. Członkowie rodziny czasami znajdowali go, gdy łagodnie dodawał otuchy tęskniącym za domem młodszym studentom. Latem 2017 roku, kilka tygodni po ukończeniu ostatniego artykułu z zakresu matematyki, Baum zmarł w wieku osiemdziesięciu sześciu lat. Dzieci opublikowały ten artykuł. = Straty, jakie wygenerował Baum podczas spadków cen w roku 1984, pozostawiły u Simonsa głębokie blizny. Wstrzymał zawieranie transakcji przez swoją firmę i trzymał na dystans niezadowolonych inwestorów. Kiedyś pracownicy ochoczo odbierali częste telefony od przyjaciół Simonsa, którzy dzwonili, aby zapytać, jak leci. Teraz, gdy fundusz codziennie tracił miliony dolarów, Simons wprowadził nową zasadę kontaktów z klientami – żadnych informacji o wynikach przed końcem każdego miesiąca. Straty były tak denerwujące, że Simons rozważał nawet całkowitą rezygnację z tradingu i skupienie się wyłącznie na swoim rosnącym biznesie technologicznym. Dawał klientom możliwość wycofania pieniędzy. Większość okazała jednak zaufanie, wierząc, że Simons potrafi znaleźć sposób na poprawę wyników, ale jego samego dręczyło zwątpienie we własne możliwości. Przyjacielowi powiedział, że „niepowodzenia wywoływały bóle brzucha”. – Nie było w tym żadnego sensu. Simons musiał znaleźć inne podejście. ROZDZIAŁ CZWARTY Prawda… jest tak skomplikowana, że pozostają nam tylko przybliżone opisy. John von Neumann S imons był przygnębiony. Nie po to porzucił błyskotliwą karierę akademicką, by mierzyć się z nieoczekiwanymi stratami i stawiać czoła narzekającym inwestorom. Musiał znaleźć inną metodę spekulowania na rynkach finansowych. Podejście Lenny’ego Bauma, oparte na intelekcie i instynkcie, po prostu się nie sprawdziło. Simons był bardzo zaniepokojony. – Gdy zarabiasz pieniądze, czujesz się geniuszem – powiedział do przyjaciela. – Gdy tracisz, jesteś zwykłym palantem. Simons zadzwonił do Charliego Freifelda – inwestora, który uczynił z niego milionera, spekulując na kontraktach na cukier – by podzielić się z nim swoim rozgoryczeniem. – Zbyt trudno jest robić to w taki sposób – powiedział z irytacją w głosie. – Muszę robić to, wykorzystując matematykę. Simons zastanawiał się, czy jest już dostępna technologia umożliwiająca zawieranie transakcji przy użyciu modeli matematycznych i zadanych z góry algorytmów, pozwalająca uniknąć czynnika emocjonalnego, który pojawia się wtedy, gdy czyni się założenia dotyczące rynku, bazując wyłącznie na inteligencji i intuicji. James Ax, matematyk, który wydawał się idealnym kandydatem do stworzenia pionierskiego systemu komputerowego, wciąż jeszcze pracował dla Simonsa, ponieważ Simons postanowił zapewnić mu wsparcie i środki w nadziei na pojawienie się czegoś szczególnego. Przez chwilę wydawało się, że rewolucja w inwestowaniu jest już blisko. = Nikt nie rozumiał, dlaczego James Ax był zawsze zły. Kiedyś przebił nogą ścianę w biurze, kiedy indziej pobił się na pięści z innym matematykiem, regularnie obrzucał kolegów inwektywami. Wykłócał się o należne pochwały, wpadał w szał, gdy ktoś go zawiódł i wrzeszczał, kiedy coś szło nie po jego myśli. Ten gniew nie miał większego sensu. Ax był cenionym matematykiem, miał doskonałą prezencję i cięte poczucie humoru. Odnosił sukcesy zawodowe, był chwalony przez kolegów. A mimo to przez większość czasu był do wszystkiego nastawiony negatywnie, kipiał złością. W każdej chwili mógł wybuchnąć niepohamowanym gniewem. Jego talenty objawiły się w młodym wieku. Ax urodził się w Bronksie. Uczęszczał do Stuyvesant High School na Dolnym Manhattanie. Była to najbardziej prestiżowa szkoła publiczna w Nowym Jorku. Później ukończył z wyróżnieniem Politechnikę Brooklińską, uczelnię mającą ogromne zasługi dla rozwoju technik mikrofalowych, radarów i amerykańskiego programu kosmicznego. Jednak głęboko skrywał cierpienie, które – przy jego osiągnięciach akademickich – niełatwo było zauważyć. Gdy miał siedem lat, jego ojciec opuścił rodzinę, pozostawiając zrozpaczonego chłopca. Dorastając, Ax walczył z ciągłym bólem brzucha i zmęczeniem. Lekarzom udało się postawić diagnozę, dopiero gdy był już starszym nastolatkiem. Cierpiał na chorobę Leśniowskiego-Crohna. Kolejne terapie pomogły poprawić jego stan. W roku 1961 Ax uzyskał tytuł doktora nauk matematycznych na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley, gdzie zaprzyjaźnił się z Simonsem, kolegą z roku. Pierwszy pogratulował Simonsowi w szpitalu, gdy Barbara urodziła ich pierwsze dziecko. Jako profesor matematyki na Uniwersytecie Cornella Ax przyczynił się do rozwoju dziedziny czystej matematyki nazywanej teorią liczb. W tym czasie nawiązał bliską znajomość ze starszym, mianowanym profesorem Simonem Kochenem, który zajmował się logiką matematyczną. Kiedy obaj już byli profesorami, próbowali dowieść znaną od pięćdziesięciu lat hipotezę sformułowaną przez sławnego austriackiego matematyka Emila Artina. Szybko jednak poczuli się mocno sfrustrowani. By nieco ochłonąć, Ax i Kochen zainicjowali cotygodniowe gry w pokera z kolegami i bywalcami Ithaki w okolicach Nowego Jorku. Coś, co zaczęło się od przyjacielskich spotkań, podczas których pula wygranych rzadko przekraczała 15 dolarów, rozrastało się, aż urosło do takich rozmiarów, że grali o stawki sięgające setek dolarów. Ax był dobrym pokerzystą, ale nie potrafił znaleźć sposobu, by wygrać z Kochenem. Z każdą przegraną był coraz bardziej rozwścieczony i w końcu doszedł do wniosku, że Kochen zyskuje istotną przewagę, odczytując jego wyraz twarzy. Musiał więc ukryć swój nastrój. Pewnego letniego wieczoru, gdy pokerzyści zasiedli do gry podczas potwornej fali upałów, Ax przyszedł ubrany w grubą wełnianą maskę narciarską skrywającą twarz. Niemiłosiernie się pocąc, niewiele widząc przez maleńkie otwory na oczy, znów w jakiś sposób przegrał z Kochenem. Zrezygnował z dalszej gry, wściekły, że nigdy nie odgadnie sekretu Kochena. – Tu nie chodziło o jego twarz – mówi Kochen. – Jim miał skłonność do prostowania się w krześle, gdy przychodziła mu dobra karta. Przez całe lata 70. Ax poszukiwał nowych rywali i sposobów na ich ogranie. Oprócz pokera, grał także w golfa i kręgle. Po jakimś czasie objawił się też jako jeden z najlepszych w kraju graczy w tryktraka. – Jim był człowiekiem niecierpliwym, z niespokojnym umysłem – mówi Kochen. Większość swojej energii Ax skupiał na matematyce, która jest światem o wiele bardziej konkurencyjnym, niż większość sobie to wyobraża. Matematycy zazwyczaj wkraczają w tę dziedzinę z miłości do liczb, struktur lub modeli, ale prawdziwą frajdę mają z tego, że są pierwszymi, którzy dokonali jakiegoś odkrycia lub postępu. Andrew Wiles, matematyk z Princeton, znany z udowodnienia twierdzenia Fermata, opisuje matematykę jako podróż przez „ciemny, niezbadany gmach”, w której przez całe miesiące albo nawet lata można się „potykać”. Pojawia się więc presja. Matematyka jest uważana za zabawę dla młodych. Ci, którym nie uda się osiągnąć nic znaczącego w wieku dwudziestu kilku czy trzydziestu lat, mogą uznać, że ich szanse znikają1. Nawet wtedy, gdy Ax czynił postępy w swojej karierze, nie opuściły go niepokój i irytacja. Pewnego dnia rozgoryczony poskarżył się Kochenowi, że jego gabinet jest zbyt blisko wydziałowej łazienki i dochodzące z niej odgłosy rozpraszają go. Kopnął butem w ścianę rozdzielającą te pomieszczenia, wybijając w niej dziurę na wylot. Udało mu się udowodnić, jak cienka była ta ściana, ale teraz o wiele wyraźniej słyszał każde spłukiwanie toalety. Aby mu dogryźć, profesorowie pozostawili ten otwór, co jeszcze bardziej go rozzłościło. Gdy Kochen poznał bliżej Axa i poznał jego cierpienia z dzieciństwa, był wobec niego bardziej wyrozumiały. Wyjaśniał innym, że wściekłość u Axa bierze się z głębokiego poczucia niepewności, a nie ze zwykłej chęci znęcania się, że jego niezadowolenie często szybko mija. Kochen i Ax zostali bliskimi przyjaciółmi. Ich żony także zaprzyjaźniły się ze sobą. W końcu matematycy przedstawili eleganckie rozwiązanie hipotezy Artina. Efekt ich pracy znany jest pod nazwą twierdzenia Axa-Kochena. W pewnym sensie ich podejście było bardziej zdumiewające niż sam wynik. Dotąd nikt nie wykorzystywał logiki matematycznej do rozwiązywania problemów z zakresu teorii liczb. – Metody, które zastosowaliśmy, były dość zaskakujące – mówi Kochen. W roku 1967 opisanie tego twierdzenia w trzech nowatorskich artykułach zapewniło Kochenowi i Axowi zdobycie wielu nagród i wyróżnień, w tym Nagrody Franka Nelsona Cole’a w dziedzinie teorii liczb przyznawanej raz na pięć lat. Ax otrzymał wiele wyrazów uznania, a w roku 1969 uniwersytet zatrudnił go na etacie profesora (ang. tenure). Miał dwadzieścia dziewięć lat i był najmłodszym profesorem w całej historii Uniwersytetu Cornella. W tym też roku Ax odebrał telefon od Simonsa z zaproszeniem do dołączenia do rozwijającego się wydziału matematyki w Stony Brook. Ax urodził się i wychował w Nowym Jorku, ale pociągał go spokój oceanu. Być może z powodu wcześniejszych życiowych doświadczeń. W tym też czasie jego żona Barbara poczuła się znużona ciężkimi zimami w Ithace. Po odejściu Axa do Stony Brook Cornell zagroził, że wyśle list protestacyjny do gubernatora Rockefellera, jeśli Simons będzie próbował wyciągnąć do siebie jeszcze jakiegoś pracownika wydziału. Był to przejaw przerażenia, jakie zapanowało wśród uczelni z Ligi Bluszczowej po utracie znanego matematyka. Wkrótce po przybyciu do Stony Brook Ax powiedział jakiemuś koledze, że matematycy najlepsze wyniki w swojej pracy osiągają przed trzydziestką, co mogło oznaczać, że odczuwa on presję, by wspinać się na kolejne szczyty swoich dokonanych w młodym wieku osiągnięć. Koledzy czuli, że Ax był rozczarowany tym, że jego współpraca z Kochenem nie zapewniła mu sławy, na jaką miał apetyt. Jego wskaźnik cytowań spadł, a on sam rzucił się w wir rozgrywek pokerowych i szachowych. Zaczął nawet łowić ryby, poszukując sposobów oderwania się od matematyki. Walcząc z wyraźnymi objawami depresji, Ax zaczął wdawać się w kłótnie z żoną Barbarą. Podobnie jak inne osoby z jego wydziału, ożenił się młodo, zanim nastała dekada seksualnego wyzwolenia i eksperymentowania z seksem. Gdy zapuścił włosy i zaczął nosić obcisłe dżinsy, pojawiły się plotki o jego niewierności. Inni ludzie z dwójką małych dzieci zapewne staraliby się uratować małżeństwo dla ich dobra, ale Axowi ojcostwo nie przychodziło łatwo. – Lubię dzieci – powiedział z wyraźnym bronksowskim akcentem – jak tylko nauczą się algebry. Rozwód okazał się bolesny dla Axa. Stracił prawo do opieki nad synami Kevinem i Brianem. Miał już niewielki wpływ na ich wychowanie. Wydawało się, że wciąż jest w ponurym nastroju. Na zebraniach wydziału przerywał kolegom tak często, że Leonard Charlap zaczął przynosić ze sobą dzwonek i dzwonił za każdym razem, gdy Ax przerwał czyjąś wypowiedź. – Co do diabła robisz? – wrzasnął pewnego dnia Ax. Gdy Charlap wyjaśnił, do czego ma służyć dzwonek, Ax wybiegł z sali, co rozśmieszyło jego kolegów. Kiedyś Ax wdał się w bójkę na pięści z innym profesorem (ang. associate professor). Koledzy musieli rozdzielać ich siłą. Ponieważ Ax wciąż mu dokuczał, stwierdził, że zapewne będzie chciał też zablokować jego awans i że wciąż będzie dochodziło między nimi do spięć. – Mogłeś mnie zabić! – krzyczał do Axa. Pomimo dramatycznych stosunków międzyludzkich Ax cieszył się w swojej dziedzinie taką reputacją, że młody profesor Michael Fried odrzucił ofertę stałej posady na Uniwersytecie Chicagowskim, by dołączyć do Axa w Stony Brook. Ax cenił umiejętności Frieda; był też pod wpływem naturalnego uroku tego matematyka. Fried był wysokim, muskularnym typem sportowca. Miał ponad 180 centymetrów wzrostu, lekko falowane, kasztanowe włosy i niewielki wąsik. Spośród wszystkich matematyków najbardziej przypominał typ macho, na który na początku lat 70. w Stanach Zjednoczonych była moda. Fried wspomina, że podczas wydziałowych imprez kobiety wpadały w zachwyt. Niedawno rozwiedziony Ax zdawał się to zauważać. – Wyglądało to prawie tak, jakby Ax zaprosił mnie tam, żebym uwodził kobiety – mówi. Ich relacja legła jednak w gruzach, ponieważ Fried podejrzewał, że Ax przypisuje sobie zasługi za jego prace bez należytego dzielenia się otrzymywanymi wyrazami uznania. Z kolei Ax uważał, że Fried nie okazuje mu należytego szacunku w obecności innych pracowników uczelni. Podczas spotkania Frieda, Simonsa i dyrektora uczelni, na którym padło wiele wzajemnych oskarżeń, Ax uderzył Frieda w twarz i złożył mu złowieszczą obietnicę. – Zrobię wszystko, co w mojej mocy, by zrujnować ci karierę, elegancko lub nieelegancko – pienił się. Osłupiały Fried nie wiedział, co powiedzieć. – Zapomnij o tym – odpowiedział. Wyszedł i nigdy więcej nie odezwał się do Axa. = Jeszcze w roku 1978 w trakcie rozmowy Simonsa z Axem o możliwości dołączenia do jego finansowego przedsięwzięcia, Ax uważał rynki finansowe za nieco nudne. Zmienił zdanie po wizycie w biurze Simonsa i przyjrzeniu się pierwszym modelom transakcyjnym Bauma. Simons przedstawił mu inwestowanie jako doskonałą łamigłówkę, obiecując możliwość inwestowania na własny rachunek, jeśli tylko odejdzie z uczelni i skupi się na tradingu. Ax, głodny nowej rywalizacji i spragniony przerwy w pracy naukowej, zaczął się zastanawiać, czy potrafi rozgryźć rynek. W roku 1979 dołączył do Simonsa pracującego w małym biurze zlokalizowanym w centrum handlowym między pizzerią a sklepem z damską odzieżą. Na początku skupiał się na fundamentach rynku, na przykład na tym, czy wzrośnie popyt na soję, czy złe warunki pogodowe będą miały wpływ na podaż pszenicy. Wypracowywane przez niego zyski nie były imponujące, więc zaczął pracować nad systemem transakcyjnym wykorzystującym jego wiedzę matematyczną. Zagłębiał się w różnych danych, które wraz z zespołem zgromadził Simons, i opracowywał algorytmy do prognozowania, w jakim kierunku zmierzają ceny różnych walut i towarów. Jego początkowe badania nie były zbyt oryginalne. Zidentyfikował słabe trendy wznoszące w kilku inwestycjach i sprawdził, czy przeciętne ceny na przestrzeni ostatnich dziesięciu, dwudziestu lub pięćdziesięciu dni mogą być podstawą do prognozowania przyszłych zmian. Było to podobne do pracy innych traderów, często nazywanych trenderami, badających średnie kroczące i wskazujących na trendy rynkowe, aby eksploatować je tak długo, aż się wyczerpią. Modele prognostyczne tworzone przez Axa miały potencjał, ale były dość prymitywne. Zbiory danych, które zgromadził Simons ze współpracownikami okazały się niezbyt użyteczne, głównie dlatego, że było w nich mnóstwo błędów i nieprawdziwych cen. System transakcyjny Axa nie był także w żaden sposób zautomatyzowany – jego transakcje były zawierane przez telefon dwa razy dziennie – rano i na koniec dnia handlowego. Chcąc zyskać przewagę nad rywalami, Ax zaczął korzystać z pomocy byłego profesora, który wkrótce objawił swoje ukryte talenty. = Urodzony w Filadelfii Sandor Straus uzyskał w roku 1972 w Berkeley tytuł doktora w dziedzinie matematyki i przeniósł się do Stony Brook, przyjmując posadę dydaktyczną na wydziale matematyki. Towarzyski i otwarty Straus był wysoko oceniany jako wykładowca. Doskonale funkcjonował wśród kolegów podzielających jego pasję do matematyki i komputerów. Sprawiał wrażenie człowieka, który odniósł sukces naukowy. Był nieposkromionym liberałem. Swoją żonę Faye poznał na antywojennym wiecu podczas kampanii prezydenckiej Eugene’a McCarthy’ego w 1968 roku. Podobnie jak wielu innych na kampusie nosił okulary lenonki, a długie ciemne włosy wiązał w koński ogon. Z czasem jednak zaczął się martwić o swoją przyszłość. Czuł, że jest przeciętnym matematykiem. Wiedział, że nie spełnia wymogów polityki wydziału. Nie był przygotowany do przepychanek z innymi matematykami w walce o fundusze na finansowanie ciekawych projektów i rozumiał, że ma niewielkie szanse na otrzymanie stałego etatu w Stony Brook lub na innej uczelni z szanującym się wydziałem matematyki. W roku 1976 rozpoczął pracę w centrum komputerowym Stony Brook, gdzie pomagał Axowi i innym pracownikom wydziału przygotowywać symulacje komputerowe. Jego roczne wynagrodzenie nie przekraczało 20 tysięcy dolarów, nie miał zbyt wielkich szans na awans. Był niepewny swojej przyszłości. – Nie byłem jakoś superszczęśliwy – mówi. Wiosną 1980 roku, gdy Hullender przygotowywał się do odejścia z Monemetrics, Ax zarekomendował firmie zatrudnienie Strausa na stanowisku nowego specjalisty od komputerów. Simons, będący pod wrażeniem kwalifikacji Strausa i nieco zdesperowany, by wypełnić lukę pozostawioną przez Hullendera, zaproponował mu wynagrodzenie dwukrotnie wyższe od tego, jakie otrzymywał dotychczas. Straus był rozdarty – miał trzydzieści pięć lat, a wynagrodzenie, jakie otrzymywał w centrum komputerowym z trudem wystarczało na utrzymanie żony i rocznego dziecka. Ale myślał też, że jeśli wytrwa jeszcze kilka lat, to być może otrzyma podobne wynagrodzenie i stały etat na uniwersytecie. Ojciec i przyjaciele radzili mu, aby nawet nie myślał o porzuceniu stabilnej pracy i pójściu do nikomu nieznanej firmy tradingowej, która w każdej chwili może się zwinąć. Straus jednak zignorował te rady. Przyjął propozycję Simonsa, ale zabezpieczył się, prosząc o roczny urlop w Stony Brook, nie zrezygnował natychmiast. Witając na pokładzie nowego pracownika, Ax poprosił go o pomoc w tworzeniu modeli komputerowych. Powiedział, że chce inwestować w kontrakty towarowe, walutę i kontrakty futures na obligacje, opierając się na analizie technicznej, znanej od lat sztuce inwestowania, której celem było formułowanie prognoz na podstawie historycznych danych z rynku. Ax zlecił Strausowi przekopanie wszystkich informacji historycznych, jakie tylko może znaleźć, by udoskonalić jego modele prognostyczne. Straus, przeglądając dane z cenami, napotkał pewien problem. W tamtym czasie maszyny Telerate, dominujące na parkietach giełd, nie miały interfejsu umożliwiającego inwestorom zbieranie i analizowanie informacji. (Kilka lat później zwolniony niegdyś z pracy biznesmen Michael Bloomberg wprowadził konkurencyjną maszynę, która już miała te i wiele innych możliwości). Starając się złożyć w całość tworzone na zamówienie bazy danych, Straus zakupił od mającej siedzibę w stanie Indiana firmy Dunn & Hargitt historyczne dane o cenach towarów zapisane na taśmach magnetycznych i połączył je z historycznymi danymi, które już wcześniej zgromadzili inni ludzie z jego firmy. Nowsze dane zdobywał osobiście, sprawdzając każdego dnia ceny na otwarciu i zamknięciu sesji oraz ich najwyższe i najniższe wartości w danym dniu. W końcu odkrył plik zawierający informacje (ang. tick data) o dziennych fluktuacjach cen różnych surowców i kontraktów terminowych. Wykorzystując komputer Apple II Straus napisał wraz z kolegami program do zbierania i przechowywania coraz większej ilości danych. Nikt nie prosił Strausa, by gromadził aż tyle informacji. Simonsowi i Axowi wydawało się, że wystarczy mieć ceny otwarcia i zamknięcia. Nie znali nawet sposobu, jak można by wykorzystać wszystkie dane, które zebrał Straus. Ponieważ moc obliczeniowa komputerów wciąż była ograniczona, nie wydawało się, by mieli zmienić zdanie na ten temat. Jednak Straus zdecydował, że powinien nadal gromadzić te informacje, tak na wszelki wypadek, gdyby kiedyś jednak miały się przydać. Popadł w swego rodzaju obsesję poszukiwania danych, zanim inni uświadomią sobie ich potencjalną wartość. Zbierał nawet informacje o handlu akcjami, na wszelki wypadek, gdyby grupa Simonsa potrzebowała ich kiedyś w przyszłości. Dla Strausa zbieranie danych stało się sprawą honoru. Przeglądając góry danych, Straus zaczął się jednak martwić. Przez długie odcinki czasu ceny niektórych surowców prawie się nie zmieniały. Wydawało się to pozbawione sensu – mija dwadzieścia minut sesji i ani jednej transakcji? We wcześniejszych latach pojawiła się dziwna luka, kiedy na giełdzie w Chicago przez kilka dni nie doszło do ani jednej transakcji na kontraktach futures, pomimo że w tym samym czasie na innych rynkach był ruch. (Okazało się, że obrót na giełdzie chicagowskiej wstrzymała potężna powódź). Niespójne sytuacje niepokoiły Strausa. Zatrudnił studenta, by pisał programy komputerowe do wykrywania niecodziennych pików, dołków i luk w ich zbiorach danych o cenach. W pozbawionym okna pomieszczeniu, tuż obok gabinetu Axa i poniżej gabinetu Simonsa, do którego prowadziły spiralne schody, Straus podjął mrówczą pracę polegającą na porównywaniu zebranych danych o cenach z rocznikami wydawanymi przez giełdy towarowe, tabelami z kontraktami futures, archiwami „Wall Street Journal” i innych gazet oraz różnymi źródłami. Nikt mu nie kazał tak bardzo przejmować się cenami. On sam z siebie stał się purystą danych, poszukującym i oczyszczającym dane, na których reszcie świata prawie w ogóle nie zależało. Niektórym ludziom znalezienie profesji, do której są naturalnie stworzeni, zajmuje wiele lat. Inni nigdy nie dokonują tego odkrycia. Straus miał pewne talenty, które właśnie wtedy się objawiły. Niemal w każdej innej firmie tradingowej w tamtych czasach jego obsesja na punkcie dokładnych informacji o cenach mogłaby się wydawać nie na miejscu. Być może nawet ktoś uznałby go za lekkiego świra. Jednak Straus widział siebie jako eksploratora na drodze do nieopisanego bogactwa, po które nie może sięgnąć prawie nikt. Wśród traderów byli tacy, którzy gromadzili i oczyszczali dane, ale żaden z nich nie zebrał ich tyle co Straus, który stał się kimś w rodzaju guru danych. Trudność tego wyzwania i poczucie niezwykłej szansy dodawały mu energii. W ten sposób doszedł do oczywistej decyzji związanej z własną karierą. Nie wrócę już do centrum komputerowego. = Dane zgromadzone przez Strausa pomogły Axowi w poprawieniu osiąganych wyników, co wprawiło go w rzadki u niego dobry nastrój i z coraz większym optymizmem podchodził do stosowanych metod. Poza tym Ax wciąż oddawał się hazardowi, grał w lidze squasha, w kręgle. Jeździł też do Las Vegas, gdzie zajął trzecie miejsce w Amatorskich Mistrzostwach Świata w tryktraku. Doczekał się nawet wzmianki w „New York Timesie”. – Musiał mieć konkurencję i musiał wygrywać – mówi Reggie Dugard, inny programista. Ax odkrył jednak, że trading jest tak samo absorbujący i stymulujący jak każde inne wyzwanie, z jakim się mierzył. Razem ze Strausem wprowadzili do swojego modelu transakcyjnego zmiany cen w przeszłości, licząc, że w ten sposób będą mogli przewidzieć, jakie będą w przyszłości. – Coś w tym jest – powiedział Simons do Axa, odnosząc się do ich nowego podejścia. Poszukując dodatkowej pomocy, Simons poprosił Henry’ego Laufera, bardzo szanowanego matematyka ze Stony Brook, aby poświęcił temu problemowi jeden dzień w tygodniu. Laufer i Ax mieli uzupełniające się umiejętności w dziedzinie matematyki – Ax zajmował się teorią liczb, a Laufer analizował funkcje liczb zespolonych – co dawało nadzieję, że taka współpraca się powiedzie. Mieli jednak zupełnie różne osobowości. Laufer zajął dawny gabinet Lenny’ego Bauma; czasami przynosił do niego swoje małe dziecko śpiące w samochodowym foteliku. Ax patrzył na to z ukosa. Laufer stworzył symulacje komputerowe do testowania, czy określone strategie wnoszą coś do ich modelu transakcyjnego. Strategie te często bazowały na założeniu, że ceny zwykle po początkowym wzroście lub spadku powracają do wyjściowego poziomu. Laufer kupował kontrakty futures, gdy na otwarciu miały niezwykle niską cenę w porównaniu z poprzednią ceną zamknięcia, a sprzedawał je, gdy ceny na początku dnia były dużo wyższe niż poprzedniego dnia na zamknięciu. Simons do tego ewoluującego systemu wprowadzał własne udoskonalenia, a jednocześnie nalegał, aby zespół pracował razem i dzielił się sukcesami. Ax miał czasami trudności z zaakceptowaniem tego zalecenia, domagając się uznania i nagradzania. – Henry wyolbrzymia swoją rolę – skarżył się pewnego dnia Simonsowi. – Nie martw się tym. Będę was obu traktował równo. Taka odpowiedź Simonsa raczej nie uspokoiła Axa. Przez następne sześć miesięcy nie chciał w ogóle rozmawiać z Lauferem, choć ten był tak pochłonięty swoją pracą, że prawie tego nie zauważał. W biurze Ax forsował teorie spiskowe, szczególnie te związane z zabójstwem Kennedy’ego. Oczekiwał też, że pracownicy będą się do niego zwracali per „doktor Ax” z szacunku dla jego tytułu naukowego. (Odmówili). Pewnego razu Ax poprosił Penny Alberghine, aby nakłoniła kierowcę samochodu na parkingu do przestawienia go w inne miejsce, ponieważ przeszkadzało mu odbijające się w nim światło. (Alberghine twierdziła, że nie mogła nigdzie znaleźć właściciela pojazdu). – Brak mu było pewności siebie i zawsze brał rzeczy na opak – mówi Alberghine. – Modliłam się, żeby go nie zmartwić ani nie rozzłościć. Ax i jego zespół zarabiali pieniądze. Kilka rzeczy wskazywało jednak, że ich wysiłki nie prowadzą do niczego szczególnego. Nie było nawet jasne, czy Simons będzie chciał jeszcze nadal zajmować się tradingiem. Gdy jeden z pracowników otrzymał ofertę pracy od Grummana, Straus wspierał go w decyzji o odejściu. Firma współpracująca z Departamentem Obrony była stabilna – przy podpisaniu umowy o pracę oferowała nawet bonus w postaci indyka. Wydawało się, że nie trzeba się długo zastanawiać. = W roku 1985 Ax zaskoczył Simonsa informacją o swojej przeprowadzce. Chciał mieszkać w cieplejszym klimacie, móc przez cały rok żeglować i grać w squasha. Straus też chciał uciec z zimnego północnego wschodu. Nie mając zbyt wielkiego wyboru, Simons zgodził się na przeniesienie biznesu transakcyjnego na Zachodnie Wybrzeże. Ax i Straus osiedlili się w Huntington Beach w Kalifornii, sześćdziesiąt kilometrów od Los Angeles. Razem utworzyli nową firmę Axcom Limited. Simons otrzymał dwudziestopięcioprocentowy udział w zyskach nowej firmy, godząc się w zamian na świadczenie pomocy w inwestowaniu i komunikację z nowymi klientami firmy. Ax i Straus zarządzali inwestycjami i podzielili między siebie pozostałe 75 procent udziałów. Laufer, który nie miał ochoty przeprowadzać się na zachód, powrócił do nauczania w Stony Brook, choć w wolnym czasie nadal handlował razem z Simonsem. Ax miał jeszcze jeden powód do wyjazdu na zachód, ale nie mówił o tym Simonsowi: wciąż był pogrążony w smutku po rozwodzie i nadal uważał, że winę za wszystko ponosiła jego była żona. Gdy wyjechał z Nowego Jorku, opuścił swoje dzieci prawie tak samo, jak wiele lat wcześniej jego ojciec zniknął z jego życia. Nie chciał już więcej rozmawiać ze swoimi synami i trwał w tym postanowieniu przez ponad piętnaście lat. = Biuro w Huntington Beach znajdowało się na najwyższym piętrze dwupoziomowego budynku biurowego, będącego własnością oddziału naftowego giganta Chevron. Było to chyba ostatnie miejsce, w którym ktoś spodziewałby się znaleźć nowatorską firmę tradingową. Na parkingu przy szybach naftowych pracowały pompy, a zapach ropy rozchodził się po całej okolicy. W budynku nie było windy, więc Straus i spółka musieli użyć schodołaza gąsienicowego, by wnieść do biura olbrzymi komputer VAX11/750 z pojemnością pamięci dyskowej 300 megabajtów. Wielki superminikomputer Gould, mający 900 megabajtów pojemności dyskowej, był wielkości dużej lodówki – musiał zostać przeniesiony z ciężarówki na wózek widłowy, za pomocą którego wstawiono go do biura przez znajdujący się na piętrze balkon. Do roku 1986 firma Axcom handlowała dwudziestoma jeden różnymi kontraktami futures, w tym kontraktami na brytyjskiego funta, szwajcarskiego franka, niemiecką markę, eurodolara i surowce: pszenicę, kukurydzę i cukier. Formuły matematyczne opracowane przez Axa i Strausa generowały większość ruchów wykonywanych przez firmę, choć niektóre decyzje były podejmowane na podstawie opinii Axa. Każdego dnia przed rozpoczęciem sesji i tuż przed jej zakończeniem późnym popołudniem program komputerowy wysyłał elektroniczną wiadomość do Grega Olsena, brokera z zewnętrznej firmy. Wiadomość zawierała zlecenie i kilka prostych warunków. Na przykład: „Jeśli pszenica otworzy się powyżej 4,25 dolara, sprzedaj 36 kontraktów”. Olsen kupował i sprzedawał kontrakty futures w staromodny sposób: dzwonił do maklerów z różnych giełd surowcowych i obligacyjnych. Czasami wyniki działania tego częściowo zautomatyzowanego systemu były imponujące; niekiedy jednak wywoływały w zespole frustrację. Był z tym jeden wielki problem: ani Simons, ani grupa w biurze w Huntington Beach nie wymyślili jeszcze żadnego nowego sposobu na zarabianie pieniędzy lub doskonalenie istniejących strategii, z których kilka było stosowanych również przez rywali. Simons zastanawiał się nad możliwym wpływem, jaki na trading mogły mieć plamy na słońcu i fazy księżyca, ale zaobserwowano niewiele wiarygodnych prawidłowości. Straus miał kuzyna, który pracował w AccuWeather, firmie sporządzającej prognozy pogody. Namówił go do przejrzenia historii pogody w Brazylii, by sprawdzić, czy potrafi przewidzieć ceny kawy. To również okazało się stratą czasu. Dane na temat nastrojów na rynku i portfeli innych traderów handlujących kontraktami futures również wykazały tylko nieliczne wiarygodne sekwencje. Ax poświęcał czas na poszukiwanie nowych algorytmów, ale dużo grał też w racquetballa, uczył się windsurfingu – generalnie wchodził w kryzys wieku średniego. Szeroki w ramionach, muskularny, z falami ciemnych włosów na głowie wyglądał jak wyluzowany surfer, ale wcale nie był zrelaksowany. Nawet tu, w Kalifornii. Przystąpił do rywalizacji w intensywnym odchudzaniu. Był zdeterminowany, by prześcignąć swoich kolegów z biura. Kiedyś, tuż przed pierwszym ważeniem, zjadł kilka melonów, licząc na to, że szybko będzie mógł pochwalić się nową wagą, ponieważ melon składa się głównie z wody. Innym razem jak szalony pedałował do biura w pełnym słońcu, mając nadzieję, że wypoci dużo płynów. W biurze włożył bieliznę do mikrofalówki, aby wyschła. Kuchenka stanęła w płomieniach; jeden z pracowników musiał pobiec po gaśnicę. Kilka razy w roku Simons przylatywał do Kalifornii, by przedyskutować potencjalne strategie transakcyjne, ale jego wizyty przynosiły więcej męki niż przełomowych pomysłów. Teraz, gdy mieszkali w Kalifornii, niektórzy pracownicy kultywowali zdrowy styl życia, a Simons wciąż odpalał jednego papierosa od drugiego, wypalając trzy paczki dziennie. – Nikt nie chciał być z nim w biurze, gdy tak wciąż palił – mówi jeden z ówczesnych pracowników. Wychodziliśmy na lunch i staraliśmy się przekonać go do pracy na zewnątrz tak długo, jak tylko się dało. Po skończonym lunchu Simons proponował powrót do biura, ale grupa tak bardzo bała się, że udusi się w dymie z jego papierosów, że szukała nowych wymówek, by pozostać na zewnątrz. – Wiesz co, Jim? Tutaj jest fajnie – powiedział po lunchu jeden z kolegów. – Tak, tak, zostańmy na zewnątrz i tutaj pracujmy – przytaknął inny pracownik Axcom. Simons zgodził się, nieświadomy tego, że pracownicy po prostu robią wszystko, by nie wrócić do budynku. Ostatecznie Ax zdecydował, że muszą handlować w bardziej wyrafinowany sposób. Nie próbowali jeszcze wykorzystywać bardziej złożonych formuł, według których byłyby zawierane transakcje, ponieważ moc obliczeniowa komputerów wydawała się niewystarczająca. Teraz jednak, zdaniem Axa, nadszedł czas, by dać sobie szansę. Ax od dawna wierzył, że rynki finansowe mają podobne właściwości jak łańcuchy Markowa, będące ciągami zdarzeń, w których każde zdarzenie zależy jedynie od poprzedniego stanu. W łańcuchu Markowa nie da się z całą pewnością przewidzieć żadnego z kolejnych kroków, ale można to zrobić z określonym prawdopodobieństwem, jeśli tylko wykorzysta się odpowiedni model. Gdy dekadę wcześniej Simons z Baumem tworzyli swój hipotetyczny model w IDA, również opisywali rynki za pomocą modelu zbliżonego do procesu Markowa. Chcąc udoskonalić ich modele prognostyczne, Ax stwierdził, że nadszedł czas, by pozyskać kogoś doświadczonego w opisie procesów inwestowania za pomocą równań stochastycznych – szerokiej grupy równań, do której należą między innymi łańcuchy Markowa. Równania stochastyczne modelują proces dynamiczny, który zmienia się w czasie i jest związany z wysokim poziomem niepewności. Straus przeczytał niedawno artykuł naukowy zawierający sugestię, że modele tradingowe bazujące na równaniach stochastycznych mogą okazać się cennymi narzędziami. Przyznał też, że Axcom potrzebuje dodatkowych sił w osobach matematyków. Nieco później René Carmona, profesor z pobliskiego Uniwersytetu Kalifornijskiego w Irvine, odebrał telefon od przyjaciela. – Istnieje pewna grupa matematyków pracująca nad stochastycznymi równaniami różniczkowymi, która szuka pomocników – mówił przyjaciel. – Jak dobrze znasz te zagadnienia? Carmona, czterdziestojednoletni rodowity Francuz, który później został profesorem na Uniwersytecie Princeton, niewiele wiedział na temat rynków i inwestowania. Specjalizował się w stochastycznych równaniach różniczkowych. Dzięki tym równaniom na podstawie danych, które wydają się losowe, można formułować prognozy. Równania stochastyczne wykorzystywane są na przykład do prognozowania pogody, do tworzenia w miarę dokładnych oszacowań. Członkowie zespołu Axcom patrzyli na inwestowanie przez pryzmat matematyki i rozumieli, że rynki finansowe są skomplikowane i są w nieustannym ruchu, a ich zachowanie jest trudne do przewidzenia – przynajmniej w dłuższej perspektywie. Podobnie jak to jest z procesami stochastycznymi. Łatwo jest dostrzec, dlaczego widzieli podobieństwa między procesami stochastycznymi i inwestowaniem. Przede wszystkim Simons, Ax i Straus nie wierzyli, że rynek naprawdę zachowuje się losowo lub że jest całkowicie nieprzewidywalny, jak twierdzili niektórzy naukowcy i obserwatorzy. Mimo że oczywiście w dużej mierze zawiera elementy losowości, podobnie jak pogoda, to matematycy, tacy jak Simons czy Ax, twierdzili, że rozkład prawdopodobieństwa może zawierać informacje o cenach kontraktów futures na przyszłe terminy i o innych cechach procesu stochastycznego. Dlatego właśnie Ax uważał, że zastosowanie takiej matematyki może być pomocne w tworzeniu modeli transakcyjnych. Być może dzięki pozyskaniu Carmony będą mogli stworzyć model, który pozwoli przewidzieć cały szereg prawdopodobnych rezultatów ich inwestycji, co będzie pomocne w poprawie wyników. Carmona z ochotą podał pomocną dłoń. Był wtedy konsultantem miejscowej firmy z branży lotniczej i spodobał mu się pomysł zarobienia dodatkowych pieniędzy dzięki poświęceniu kilku dni w tygodniu na pracę dla Axcom. Intrygowało go również wyzwanie, jakim było poprawienie opłacalności transakcji zawieranych przez firmę. – Celem było opracowanie modelu matematycznego i wykorzystanie go jako narzędzia do formułowania wniosków co do wyników i konkluzji – mówi Carmona. – To, co z tego wyjdzie, nie zawsze musi być prawdziwe, ale powinno być prawdziwe wystarczająco często. Carmona nie był pewny, czy takie podejście zadziała, ani nawet, czy okaże się dużo lepsze niż strategie inwestycyjne w mniejszym stopniu oparte na metodach ilościowych stosowane wówczas przez większość inwestorów. – Gdybym lepiej rozumiał psychologię lub traderów na parkiecie giełdy, być może byśmy tak robili – mówi Carmona. Na początku jednak wykorzystał dane zgromadzone przez Strausa, starając się udoskonalić funkcjonujące już modele Axa. Jego praca nie doprowadziła jednak do zbyt wielu pożytecznych wyników. Wprawdzie modele Carmony były bardziej wyrafinowane od tych, które wcześniej stosował Ax, ale nie wydawało się, by działały dużo lepiej. Później firma Renaissance w pełni zaangażowała stochastyczne równania różniczkowe do zarządzania ryzykiem i do wyceny opcji. Teraz jednak nikt nie potrafił jeszcze znaleźć sposobu, by wykorzystać te techniki do zwiększenia zysków, co irytowało Carmonę. = W roku 1987 Carmonę dręczyło poczucie winy. Środki na jego wynagrodzenie częściowo pochodziły z osobistej premii Axa, a jego wkład w wyniki firmy był niemal żaden. Postanowił więc przeznaczyć całe lato na pracę dla Axcom w pełnym wymiarze czasu, licząc, że poświęcenie modelom większej ilości czasu doprowadzi do lepszych efektów. Poczynił jednak niewielki postęp, co jeszcze bardziej go zirytowało. Wydawało się, że Ax i Simons nie mają do niego pretensji, ale i tak Carmona czuł się okropnie. – Brałem od nich pieniądze, a tak naprawdę nic nie działało – mówi. Pewnego dnia wpadł na pomysł. Ax stosował różne podejścia do wykorzystania danych o cenach przy zawieraniu transakcji, między innymi opierając się na sygnałach przebicia (linii oporu – przyp. tłum.). Wykorzystywali bardzo proste narzędzie prognostyczne, jakim była stosowana przez wielu inwestorów metoda regresji liniowej opierająca się na założeniu, że między dwoma zbiorami danych lub zmiennymi występuje zależność liniowa. Wystarczy na osi x odłożyć ceny ropy naftowej, a na osi y ceny benzyny, połączyć prostą linią regresji punkty na wykresie i przedłużyć tę linię. Zazwyczaj, znając aktualną cenę ropy, można w ten sposób dość dobrze przewidzieć cenę paliwa. Czasami jednak ceny rynkowe są inne. Model oparty na przeprowadzeniu prostej regresji liniowej na podstawie danych kilku punktów zazwyczaj daje mało trafne wyniki w przewidywaniu przyszłych cen na skomplikowanych, zmiennych rynkach, na które wpływają szalejące burze śnieżne, paniczna wyprzedaż, zawirowania geopolityczne i wszystko to, co może wstrząsnąć cenami surowców i innych dóbr. Straus w tym samym czasie zgromadził dziesiątki zbiorów danych z cenami zamknięcia surowców w różnych okresach historycznych. Carmona stwierdził, że potrzebna jest regresja, która wychwyci wśród danych rynkowych zależności nieliniowe. Zasugerował inne podejście: wyszukiwać takich zależności w danych zgromadzonych przez Strausa miały komputery. Być może potrafią zidentyfikować podobne sytuacje rynkowe z dalekiej przeszłości, a potem przeanalizują reakcję cen. Być może identyfikacja porównywalnych sytuacji na rynku i śledzenie, co działo się potem z cenami, pozwoli stworzyć wyrafinowany i dokładny model prognostyczny, zdolny do wykrywania ukrytych prawidłowości. Aby takie podejście mogło zadziałać, Axcom potrzebował dużo danych, więcej nawet niż udało się dotychczas zgromadzić Strausowi i jego kolegom. Aby rozwiązać ten problem, Straus, zamiast po prostu dalej je gromadzić, zaczął dane modelować. Innymi słowy, aby poradzić sobie z lukami w danych historycznych, wykorzystywał modele komputerowe do stawiania opartych na rzetelnej wiedzy hipotez (ang. educated guess), jak powinny wyglądać brakujące elementy. Jeśli na przykład nie mieli zbyt wielu danych na temat cen bawełny w latach 40. XX wieku, być może wystarczyłoby stworzyć takie dane. Podobnie jak można się domyślić, jakiego elementu brakuje w układance, obserwując elementy, które już są na swoim miejscu. Grupa z Axcom drogą dedukcji generowała brakujące informacje i wprowadzała je do baz danych. Carmona zaproponował, aby uruchomić model, który – po „przetrawieniu” wszystkich przeróżnych fragmentów danych – „wypluje” decyzje o kupnie lub sprzedaży. W pewnym sensie była to propozycja stworzenia pierwszego systemu uczenia maszynowego. Model miał generować prognozy cen różnych surowców w oparciu o złożone wzory, klastry i korelacje, których nie rozumiał ani sam Carmona, ani inni współpracownicy i których nie dało się wykryć gołym okiem. W innych obszarach statystycy stosowali podobne podejście – zwane metodami jądra – do analizowania prawidłowości i ukrytych wzorców w zbiorach danych. Henry Laufer na Long Island w ramach własnych badań pracował nad podobną taktyką uczenia maszynowego. Wynikami zamierzał podzielić się z Simonsem i spółką. Carmona nie miał pojęcia o tym, że i tam prowadzone są takie prace. Po prostu zaproponował wykorzystanie wyrafinowanych algorytmów do budowy modelu, za pomocą którego Ax i Straus będą mogli identyfikować prawidłowości w bieżących zmianach podobne do tych, które miały już miejsce w przeszłości. – Powinniście to wykorzystać – naciskał kolegów. Gdy opowiedzieli o tym podejściu Simonsowi, ten zbladł. Równania liniowe, na których opierali się w swojej pracy, pozwalały generować pomysły na transakcje i alokację kapitału, które Simons mógł zrozumieć. Ale w tym wypadku nie było jasne, dlaczego program Carmony dawał takie, a nie inne wyniki. Jego metoda nie opierała się na modelu, który Simons z kolegami mógł sprowadzić do zestawu standardowych równań i właśnie to bardzo go niepokoiło. Wyniki uzyskane przez Carmonę były rezultatem kilkugodzinnego działania programu pozwalającego komputerom wyszukiwać różne prawidłowości i na tej podstawie generować rekomendacje co do zawarcia transakcji. Dla Simonsa było to coś, z czym nie czuł się dobrze. – Nie czuję się komfortowo z tym, co mi to podpowiada – powiedział kiedyś do zespołu. – Nie rozumiem, dlaczego [program podpowiada mi, abym kupował, a nie sprzedawał]. Z czasem był coraz bardziej rozdrażniony. – To czarna skrzynka! – powiedział z niepokojem. Carmona zgodził się z opinią Simonsa, ale dalej nalegał. – Po prostu idź za tym, co podpowiadają dane, Jim – powiedział. – To nie ja, to dane. Ax, który zaprzyjaźnił się z Carmoną, stał się zwolennikiem tego podejścia i przekonywał do niego Simonsa. – To działa, Jim. To ma racjonalne uzasadnienie… ludzie nie potrafią przewidzieć cen. Pozwólmy, by robiły to komputery – przekonywał. Dokładnie na to na samym początku liczył Simons. Ciągle jednak nie był przekonany do tak radykalnego podejścia. W głowie nadal miał poleganie na modelach. Wciąż był zwolennikiem tej koncepcji. Wydawało się, że jego serce jeszcze nie jest tam, gdzie powinno być. – Jim lubił rozumieć, jak działa dany model – wspomina Straus. – Nie był zbyt wielkim zwolennikiem metody jądra. Z czasem Straus stworzył i odkrył wraz z kolegami dodatkowe historyczne dane o cenach, co pomogło Axowi w budowie nowych modeli prognostycznych opartych na sugestiach Carmony. Dane o tygodniowych zmianach cen akcji, które udało im się później znaleźć, sięgały aż XIX wieku. Były to wiarygodne informacje niedostępne dla nikogo innego. W tym czasie zespół niewiele mógł z tym zrobić. Jednak możliwość analizowania danych historycznych, by zobaczyć, jak rynki reagowały na niecodzienne wydarzenia, okazała się pomocna. Pozwoliła zespołowi budować modele przynoszące zyski przy załamaniach rynku i w innych nieoczekiwanych sytuacjach, umożliwiając pobicie rynku. Gdy Axcom rozpoczął testowanie tego podejścia, szybko zauważono poprawę wyników. Firma zaczęła stosować podejście regresji jądrowej w większej liczbie wymiarów, co wydawało się działać najlepiej przy modelowaniu trendów lub prognozowaniu, jak długo dany instrument finansowy będzie podążał za danym trendem. Simons był przekonany, że można robić to jeszcze lepiej. Pomysły Carmony były pomocne, ale nie wystarczały. Simons dzwonił i przyjeżdżał, licząc na poprawę wyników osiąganych przez Axa, ale zazwyczaj grał rolę operatora puli, wynajdującego zamożnych inwestorów, którzy powierzyliby swoje środki funduszowi, i dbającego o to, by byli zadowoleni, oraz sprawował pieczę nad różnymi inwestycjami technologicznymi, które jako aktywa, będące własnością firmy, warte były już 100 milionów dolarów. Zabiegając o jeszcze większe wykorzystanie matematyki, Simons pozyskał zainteresowanie szanowanego matematyka, który miał być konsultantem firmy. Ten ruch położył podwaliny pod przełomowe odkrycie o historycznym znaczeniu. ROZDZIAŁ PIĄTY Mocno wierzę, że ciekawość wszystkich dzieci i znacznej liczby dorosłych jest większym motywatorem niż pieniądze. Elwyn Berlekamp S ugestia, jakoby Elwyn Berlekamp przez większą część swojego życia miał możliwość przyczynienia się do zrewolucjonizowania świata finansów, byłaby kiepskim żartem. Berlekamp dorastał w Fort Thomas w stanie Kentucky na południowym brzegu rzeki Ohio. Poświęcił się życiu kościoła, grom matematycznym i trzymaniu się jak najdalej od wszelkich sportów. Jego ojciec był pastorem w Kościele Ewangelicko-Reformowanym, obecnie znanym jako Zjednoczony Kościół Chrystusa, jednym z największych i najbardziej liberalnych wyznań protestanckich w Stanach Zjednoczonych. Waldo Berlekamp był łagodnym i pełnym współczucia przywódcą ekumenicznym, organizującym nabożeństwa wspólnie z innymi kongregacjami protestanckimi i katolickimi. Zyskiwał wiernych wyznawców dzięki swoim zachwycającym kazaniom i dzięki ujmującej osobowości. Gdy rodzina przeprowadzała się, na pożegnalne przyjęcie przyszło czterystu pięćdziesięciu członków kongregacji. W dowód sympatii i uznania podarowali Waldo nowy samochód DeSoto. Jako chłopiec mieszkał w Fort Thomas, dziesięciotysięcznej dzielnicy na przedmieściach Cincinnati, szczycącej się swoją abolicjonistyczną historią. Elwyn wzrastał jednak w coraz większym uprzedzeniu do Południa i przekonaniu, by bronić swoich interesów, bez względu na to, jak bardzo są niepopularne. Gdy koledzy ze szkoły podstawowej popychali się i mocowali na boisku, Berlekamp, poważny i szczupły, siedział w klasie, rywalizując w inny sposób. Berlekamp i kilku kolegów lubili brać do ręki ołówek, kartkę papieru i rysować kropki*. Ich ruchy polegały na dodawaniu linii, łączeniu kropek i zamykaniu kratek. Grali w kropki i kratki, znaną od stu lat strategiczną grę popularną wówczas na Środkowym Zachodzie. Niektórzy uważali ją za dziecinnie prostą, ale kropki i kratki miały w sobie zaskakującą złożoność i matematyczne podłoże – coś, co Berlekamp docenił w późniejszym życiu. * Kropki to gra strategiczna polegająca na otaczaniu kropek przeciwnika własnymi kropkami. Jest to gra go przeniesiona na kartkę papieru. Do gry wystarczy kartka w kratkę i dwa ołówki w różnych kolorach. Dzięki temu i prostym zasadom kropki zyskały popularność wśród młodzieży szkolnej – przyp. tłum. za: Wikipedia (https://pl.wikipedia.org/wiki/Kropki_(gra) – w edycji, dostęp 28 stycznia 2020). – To były początki poznawania teorii gier – mówi. Berlekamp w roku 1954 rozpoczął naukę w Fort Thomas Highlands High School. Wyrósł na wysokiego – miał niemal 180 centymetrów wzrostu – młodego mężczyznę. Dobrze wiedział, co lubi w szkole i poza nią. W szkole była to głównie matematyka i nauki przyrodnicze. Zauważając jego inteligencję – wyróżniał się nią spośród innych – koledzy z klasy wybrali go na przewodniczącego. Interesował się też innymi przedmiotami, choć jego pasja do literatury została w znacznym stopniu przytłumiona przez nauczyciela, który uparcie przez pół semestru analizował z nim powieść Przeminęło z wiatrem. Sport nie znajdował się na liście zainteresowań Berlekampa, choć odczuwał on presję, by uczestniczyć w tego rodzaju aktywnościach. – Nerdzi nie byli popularni. Wszyscy przywiązywali ogromną wagę do ducha szkoły, więc popłynąłem z prądem i postanowiłem dołączyć do jakiejś sportowej sekcji – opowiada. Rozważył plusy i minusy i ocenił, że największe szanse ma w pływaniu. – Sekcja pływacka nie miała tylu członków, ilu potrzebowała, więc przynajmniej wiedziałem, że mnie nie wyrzucą. Każdego wieczoru chłopcy pływali na golasa w basenie lokalnego oddziału YMCA, w którym woda była tak mocno chlorowana, że trzeba było godzin, aby to wszystko z siebie zmyć, co było najbardziej prawdopodobną przyczyną słabej popularności tej sekcji. Trener nie był bez winy. Podczas treningów wydzierał się na chłopców. Zazwyczaj skupiało się to na Berlekampie, który był najwolniejszym i najsłabszym pływakiem. – No, Berlekamp! – ryczał trener. – Wyrzuć ten ołów z gaci! To wyrażenie wydawało mu się szczególne niedorzeczne, ponieważ w tym czasie był przecież zupełnie nagi. Berlekamp nie był szybki w wodzie i nie miał kondycji. W kilku zawodach, w których udało mu się zająć drugie miejsce i zdobyć medal, miał tylko jednego zgłoszonego przeciwnika. W jednym ze stanowych konkursów doszło do pomyłki i Berlekamp został zmuszony do popłynięcia w sztafecie konkurującej z dużo mocniejszymi pływakami. Na szczęście koledzy z drużyny wypracowali ogromną przewagę i nawet on nie był w stanie jej zmarnować. Jego drużyna zdobyła złoto. Był to jedyny moment chwały w sportowej karierze, a równocześnie cenna życiowa lekcja. – Trzeba starać się znaleźć w dobrym zespole – mówi. (Kilkadziesiąt lat później Jack Wadsworth junior, będący podporą drużyny sztafetowej, wówczas pracujący w banku inwestycyjnym, przeprowadził pierwszą ofertę publiczną akcji młodziutkiej spółki o nazwie Apple Computer). Zapisując się do college’u, Berlekamp miał dwa warunki: mają tam wykładać światowej klasy profesorowie i program sportowy ma nie być zbyt rozbudowany. Był przekonany, że rola sportu w społeczeństwie jest wyolbrzymiona i nie zamierzał już dłużej udawać, że go to cokolwiek obchodzi. Oczywistym wyborem stał się Massachusetts Institute of Technology (MIT). – Gdy dowiedziałem się, że MIT nie ma swojej drużyny futbolowej, wiedziałem, że to szkoła dla mnie – mówi. Po przeprowadzce do Cambridge w stanie Massachusetts, Berlekamp parał się fizyką, ekonomią, komputerami i chemią. Na pierwszym roku został wybrany do uczestnictwa w zaawansowanych zajęciach z rachunku różniczkowego, prowadzonych przez Johna Nasha, teoretyka gier, matematyka, który później został upamiętniony w książce Sylvii Nasar Piękny umysł. Pewnego dnia, na początku 1959 roku, gdy Nash wykładał przy tablicy, jeden ze studentów podniósł rękę, by zadać pytanie. Nash odwrócił się i intensywnie wpatrywał się w niego. Po kilku minutach niezręcznej ciszy wskazał palcem na studenta, gromiąc go za to, że miał czelność przerwać mu wykład. – Wyglądał na szalonego – wspomina Berlekamp. To był jeden z pierwszych objawów rozwijającej się u Nasha choroby psychicznej. Kilka tygodni później zrezygnował z pracy w MIT i został przyjęty do miejscowego szpitala na leczenie schizofrenii. Berlekamp nie miał trudności z większością przedmiotów, których się uczył. Pewnego roku w jednym semestrze otrzymał osiem najwyższych ocen – A, uzyskując średnią 4,9 punktów (w pięciostopniowej skali). Obniżała ją jedna ocena C – z humanistyki. Na ostatnim roku wygrał prestiżowy konkurs matematyczny Putnama o tytuł Putnam Fellow przyznawany pięciu lub sześciu najlepszym uczestnikom. Rozpoczął studia doktoranckie w MIT. Skupiał się na inżynierii elektrycznej, mając za wykładowców Petera Eliasa i Claude’a Shannona. Elias i Shannon byli pionierami teorii informacji będącej przełomowym podejściem do kwantyfikowania, kodowania i transmisji sygnałów telefonicznych, tekstu, obrazów i innego rodzaju informacji, co stało się fundamentem, na którym powstały komputery, internet i wszystkie media cyfrowe. Pewnego popołudnia Shannon mijał Berlekampa na korytarzu uczelni. Szczupły, mierzący prawie 180 centymetrów wzrostu profesor był niepoprawnym introwertykiem. Berlekamp miał więc niewiele czasu do namysłu, by przyciągnąć jego uwagę. – Idę do biblioteki, by przeczytać jeden z pańskich artykułów – zagadnął Berlekamp. Shannon skrzywił się. – Nie rób tego. Więcej się nauczysz, jeśli spróbujesz sam rozwiązać to zagadnienie – przekonywał Shannon. Odciągnął Berlekampa na bok, tak jakby chciał wyjawić mu jakiś sekret. – To nie jest dobry moment na inwestowanie na rynku – powiedział. Shannon niewielu o tym mówił, ale zaczął tworzyć formuły matematyczne, dzięki którym mógłby przechytrzyć rynek akcji. W tym czasie z jego równań wynikało, że trzeba być ostrożnym. Berlekamp z całych sił starał się opanować śmiech; jego konto bankowe było niemal puste, więc ostrzeżenia Shannona nie miały dla niego znaczenia. Zresztą miał lekceważący stosunek do finansów. – Odnosiłem wrażenie, że była to zabawa, w której bogaci grali ze sobą, a światu nie przynosiło to niczego dobrego – mówi Berlekamp. – I wciąż mi się tak wydaje. Sam fakt, że ktoś, kogo podziwiał, zajmuje się handlem akcjami było szokiem dla tego młodego człowieka. – To było naprawdę coś nowego – przyznaje. Lato w 1960 i 1962 roku Berlekamp spędził w prestiżowym centrum badawczym Laboratoriów Bella w Murray Hill w stanie New Jersey, pełniąc funkcję asystenta naukowego. Pracował tam dla Johna Larry’ego Kelly’ego juniora – przystojnego fizyka z silnym teksańskim akcentem i szerokimi zainteresowaniami, z których na początku nie wszystkie cieszyły sie uznaniem Berlekampa. Kelly podczas II wojny światowej przez cztery lata był pilotem amerykańskiej Marynarki Wojennej. W jego pokoju na ścianie wisiał ogromny karabin. Palił sześć paczek papierosów dziennie. Był pasjonatem futbolu zawodowego i szkolnego do tego stopnia, że nawet wprowadził nowatorski system zakładów, aby przewidywać wyniki meczów. Gdy był sfrustrowany pracą, używał języka, do jakiego młody asystent nie był przyzwyczajony. – Pieprzone całki – wykrzykiwał pewnego dnia, wprawiając w osłupienie Berlekampa. Pomimo nieco grubiańskiej powierzchowności Kelly był najbardziej błyskotliwym naukowcem, jakiego Berlekamp kiedykolwiek spotkał. – Byłem w szoku, bo cała jego matematyka była poprawna – mówi Berlekamp. – Zwykłem uważać południowców za głupców. Kelly sprawił, że zmieniłem zdanie. Kilka lat wcześniej Kelly opublikował artykuł opisujący stworzony przez niego system do analizowania informacji przesyłanych przez sieci. Była to strategia, która sprawdzała się również w przypadku różnego rodzaju zakładów. Do zilustrowania swojego pomysłu Kelly rozwinął metodę, którą wymyślił, aby zarabiać na wyścigach konnych. Jego system typował idealne zakłady, jeśli tylko udało się w jakiś sposób zdobyć wystarczająco dużo informacji, by móc zignorować publicznie podawane notowania i zamiast tego oprzeć się na dokładniejszym wyliczeniu prawdopodobieństw – „prawdziwych notowań” dla każdego wyścigu. Formuła wykorzystywana przez Kelly’ego wynikała z wcześniejszych prac Shannona na temat teorii informacji. Spędzając wieczory w domu Kelly’ego na grze w brydża i dyskusjach o przyrodzie, matematyce i innych rzeczach, Berlekamp zaczął dostrzegać podobieństwa między stawianiem na konie i inwestowaniem w akcje. Dostrzegł, że w obu przypadkach ogromną rolę odgrywają ryzyko i okazja. Rozmawiali też o tym, jak dokładna informacja i odpowiedniej wielkości zakłady mogą zapewnić komuś przewagę. W swoich pracach Kelly podkreślał znaczenie doboru wielkości zakładów. To była lekcja, którą później Berlekamp wykorzystał. – Moje zainteresowanie finansami było zerowe, ale tu przecież był Kelly z całą tą swoją teorią portfela – mówi Berlekamp. I powoli zaczął doceniać wyzwania intelektualne – i korzyści finansowe – wynikające z zajmowania się finansami. = W roku 1964 Berlekamp znalazł się w dołku. Młoda kobieta, z którą się spotykał, zerwała z nim. Pogrążył się więc w smutku i użalał się nad sobą. Gdy Uniwersytet Kalifornijski w Berkeley zaproponował mu, aby przyleciał na Zachodnie Wybrzeże na rozmowę kwalifikacyjną na stanowisko dydaktyczne, skorzystał z okazji. – Padał śnieg, było zimno, a ja potrzebowałem oderwać się od tego – opowiada. Ostatecznie przyjął tę pracę i pisanie pracy doktorskiej dokończył w Berkeley. Został adiunktem w dziedzinie elektrotechniki. Pewnego dnia, gdy żonglował w swoim mieszkaniu, usłyszał stukanie dochodzące z piętra poniżej. Hałas, który powodował swoją zabawą, przeszkadzał kobietom mieszkającym pod nim. Przeprosiny stały się pretekstem do poznania studentki pochodzącej z Anglii, Jennifer Wilson, którą poślubił w roku 19661. Berlekamp został ekspertem od dekodowania informacji cyfrowych. Pomagał NASA w odcyfrowywaniu obrazów przesyłanych z satelitów badających Marsa, Wenus i inne części Układu Słonecznego. Wykorzystując zasady, które stworzył, zajmując się badaniami nad układankami i grami, takimi jak kropki i kratki, Berlekamp został współtwórcą gałęzi matematyki zwanej kombinatoryczną teorią gier. Napisał książkę zatytułowaną Algebraic Coding Theory (Algebraiczna teoria kodowania), która stała się klasyką w tej dziedzinie. Opracował również algorytm, słusznie zwany algorytmem Berlekampa, faktoryzacji wielomianów o współczynnikach w ciele skończonym, który stał się kluczowym narzędziem w kryptografii i innych dziedzinach. Berlekamp nie był jednak dobry w lawirowaniu w kampusowej polityce. Wkrótce został wplątany w ostrą wojnę o wpływy między różnymi departamentami w College of Letters and Science w Berkeley. – Krytykowano mnie za to, że jadłem lunch z niewłaściwymi ludźmi – wspomina. Berlekamp szybko uświadomił sobie, że większość międzyludzkich oddziaływań ma różne odcienie szarości, które czasami trudno rozpoznać. Matematyka dostarcza obiektywnych, nietendencyjnych odpowiedzi, a to działało na niego uspokajająco i zapewniało poczucie bezpieczeństwa. – Prawda w życiu jest ogólna i pełna niuansów. Można się spierać o wszystko, na przykład o to, czy prezydent lub ktoś inny jest fantastyczny, czy okropny – mówi. – Dlatego uwielbiam problemy matematyczne, bo mają one jednoznaczne odpowiedzi. Pod koniec lat 60. pracami Berlekampa nad teorią kodowania zainteresował się Instytut Analiz Obronnych, korporacja non profit, która zatrudniała również Simonsa. W roku 1968 Berlekamp zaczął wykonywać dla IDA prace objęte klauzulą tajności, poświęcając równocześnie kilka lat różnym projektom w Berkeley i Princeton. Właśnie w tym okresie kolega przedstawił go Simonsowi, ale nie zaprzyjaźnili się, mimo że łączyło ich zamiłowanie do matematyki oraz czas spędzony w MIT, Berkeley i IDA. – Jego matematyka była inna niż moja – mówi Berlekamp. – Jim odczuwał nienasyconą potrzebę zajmowania się finansami i zarabiania pieniędzy. On lubi działać… Zawsze grał w pokera i bez przerwy gadał o rynkach. Ja zawsze uważałem pokera za coś marginalnego, coś, co nie interesowało mnie bardziej niż bejsbol czy futbol, czyli prawie wcale. Berlekamp wrócił do Berkeley jako profesor elektrotechniki i matematyki mniej więcej w tym samym czasie, w którym Simons tworzył wydział w Stony Brook. W roku 1973, gdy Berlekamp został współwłaścicielem firmy kryptograficznej, pomyślał, że być może Simons też zechce objąć pakiet udziałów. Simonsa nie było stać na zainwestowanie 4 milionów dolarów, ale zasiadał w radzie dyrektorów firmy. Berlekamp zauważył, że podczas posiedzeń rady Simons był dobrym słuchaczem i że zgłaszał sensowne uwagi, choć często zakłócał przebieg zebrań, prosząc o przerwę na papierosa. W roku 1985 Eastman Kodak przejął firmę założoną przez Berlekampa, która pracowała nad kodowaniem blokowym na potrzeby astronautyki i komunikacji satelitarnej. Przypływ kilku milionów dolarów stał się źródłem nowych problemów w jego małżeństwie. – Moja żona chciała mieć większy dom, ja chciałem podróżować – mówi. Zdeterminowany, by chronić swoje dopiero co zdobyte bogactwo, Berlekamp kupił obligacje municypalne o wysokim ratingu, ale plotki, jakoby Kongres miał zlikwidować zwolnienia podatkowe związane z tego typu inwestycjami, sprawiły, że ich wartość dramatycznie spadła. Kongres nigdy tego nie zrobił, ale to doświadczenie nauczyło Berlekampa, że inwestorzy działają czasami irracjonalnie. Rozważał zainwestowanie swoich pieniędzy w akcje, ale dawny kolega z pokoju w college’u ostrzegł go, że prezesi korporacji „okłamują akcjonariuszy”, co sprawia, że większość akcji to ryzykowne inwestycje. – Powinieneś zainteresować się surowcami i towarami – powiedział. Berlekamp wiedział, że handel surowcami wiąże się z obrotem skomplikowanymi kontraktami futures, więc zadzwonił do Simonsa, jedynej znanej mu osoby, która miała jakieś rozeznanie w tej dziedzinie i poprosił o radę. Simons sprawiał wrażenie niezwykle uradowanego tym telefonem. – Właśnie mam dla ciebie okazję – powiedział. Zaprosił Berlekampa, by kilka razy w miesiącu przylatywał do Huntington Beach i uczył się samodzielnego handlu instrumentami finansowymi, a przy okazji sprawdził, czy jego wiedza w dziedzinie statystycznej teorii informacji może być dla Axcom przydatna. – Naprawdę powinieneś przyjechać i porozmawiać z Jimem Axem – powiedział Simons do Berlekampa. – On mógłby skorzystać z pomocy kogoś takiego jak ty. Dotychczas Berlekamp miał pogardliwy stosunek do biznesu związanego z handlem instrumentami finansowymi. Teraz był zaintrygowany propozycją nowego wyzwania. W roku 1988 przyleciał do biura w Huntington Beach pełen niecierpliwego oczekiwania. Zanim jednak zdążył usadowić się przy biurku, pojawił się Ax z wyrazem poirytowania na twarzy. – Jeśli Simons chce, żebyś dla nas pracował, będzie musiał ci zapłacić – powiedział Ax do Berlekampa na powitanie. – Wiesz, że ja nie będę płacił. Berlekamp był zaskoczony. Ax chciał, aby natychmiast wyszedł z biura. Tak po prostu. Berlekam przyleciał z Berkeley i nie miał ochoty odwrócić się teraz na pięcie i wrócić do domu. Nie tak szybko. Postanowił trochę pokręcić się w pobliżu, ale zejść z drogi Axowi, podobnie jak George Costanza, w klasycznym epizodzie w widowisku telewizyjnym Seinfeld, wrócił do pracy po tym, jak został wyrzucony. Wkrótce dowiedział się, że Ax i Simons właśnie byli w samym środku ciągnącej się od dawna wojny o to, kto pokryje wciąż rosnące koszty Axcomu, a Simons nie zadbał o to, żeby uprzedzić o tym Berlekampa. Pomimo zaangażowania ludzi o niezwykłej inteligencji i pomocy, jaką otrzymywali od Carmony i innych naukowców, modele Axcomu zazwyczaj skupiały się na dwóch prostych i stereotypowych strategiach transakcyjnych. Czasami było to podążanie za cenami, czasami kupowanie kontraktów na surowce, których ceny zmieniały się bardziej lub mniej niż przeciętnie, przy założeniu, że trend będzie się utrzymywał. Innym razem model podpowiadał, że ruch cen wygasa i trend się odwróci. Wtedy stosowano strategię odwrotu. Dzięki Strausowi, który wciąż powiększał zbiór oczyszczonych danych historycznych, Ax miał dostęp do bardziej szczegółowych niż rywale informacji o cenach. Ponieważ aktualne ruchy cen zazwyczaj przypominały te z przeszłości, dane umożliwiły firmie dokładniejsze przewidywanie, kiedy trendy będą się utrzymywały, a kiedy będą wygasać. Moc obliczeniowa komputerów była coraz większa, a komputery były coraz tańsze. Umożliwiało to zespołowi tworzenie coraz bardziej wyrafinowanych modeli transakcyjnych, również w oparciu o metody jądrowe Carmony, będące wczesną wersją strategii uczenia maszynowego, która tak bardzo niepokoiła Simonsa. Z taką przewagą Axcom osiągał średnie roczne zyski na poziomie 20 procent, zostawiając w tyle większość rywali. Simons wciąż jednak pytał, dlaczego wyniki nie są jeszcze lepsze. Źródłem dodatkowej presji była wciąż zwielokrotniająca się liczba konkurentów. Doświadczony analityk z Merrill Lynch, John Murphy, opublikował książkę zatytułowaną Analiza techniczna rynków, w której w prostych słowach wyjaśnił, jak odczytywać i wykorzystywać w handlu trendy cenowe. Kupowanie instrumentów, gdy drożeją, i sprzedawanie, gdy tracą na wartości, było sprzeczne z najpopularniejszymi teoriami akademickimi rekomendującymi zakupy przy spadających cenach i wycofywanie pieniędzy, gdy ceny rosną. Warren Buffett i inni znani inwestorzy wybrali styl inwestowania oparty na wartości. Bardziej agresywni traderzy, w tym zarządzający funduszem hedgingowym Paul Tudor Jones, wybierali strategie podążania za trendem, podobne do tej, jaką stosowała grupa Simonsa. Simons potrzebował nowego podejścia, aby wciąż być o krok przed całą resztą. Berlekamp zaczął się dzielić swoimi sugestiami. Powiedział Axowi, że nie wydaje mu się, by modele transakcyjne Axcom prawidłowo wychwytywały właściwy moment na zawarcie transakcji. Sugerował, że powinni kupować i sprzedawać większe wolumeny, gdy model wskazuje na większą szansę zarobienia pieniędzy. Tej zasady nauczył się od Kelly’ego. – Tutaj powinniśmy się obkupić – powiedział pewnego dnia. Na Axie nie zrobiło to większego wrażenia. – Dojdziemy do tego – odpowiedział bez entuzjazmu. Berlekamp wykrył też inne problemy w operacjach Axa. Firma handlowała kontraktami na złoto, srebro, miedź i inne metale, a także na mięso, m.in. na wieprzowinę, zboża i różne towary. Ale jej zlecenia kupna i sprzedaży wciąż były wysyłane na otwarcie i na zamknięcie dnia handlowego w formie instrukcji e-mailowych do brokera Grega Olsena. W efekcie Axcom często całymi tygodniami lub miesiącami utrzymywał w portfelu swoje inwestycje. Berlekamp twierdził, że było to ryzykowne podejście, ponieważ rynki mogą być bardzo zmienne. Mała częstotliwość zawierania transakcji uniemożliwiała firmie szybkie wykorzystanie nowych szans, gdy tylko się pojawiały, i prowadziła do strat, gdy pogorszenie nastrojów się utrzymywało. Berlekamp starał się przekonać Axa, by przyjrzał się mniejszym, krótkoterminowym okazjom – by wchodził w inwestycje i szybko z nich wychodził. Ax znowu go zlekceważył, tym razem powołując się na koszty szybkich transakcji. Oprócz tego dane na temat dziennych (zachodzących w ciągu dnia między otwarciem a zamknięciem – ang. intraday) zmian cen, zgromadzone przez Strausa, pełne były nieścisłości, z których jeszcze nie zdążył ich „oczyścić”, więc nie mogły służyć do stworzenia wiarygodnego modelu dla transakcji krótkoterminowych. Ax zgodził się na przydzielenie Berlekampowi kilku zadań do zbadania, ale Berlekamp, za każdym razem, gdy pojawiał się w biurze, zauważał, że Ax zazwyczaj ignoruje jego rekomendacje – nazywając je „majstrowaniem” – lub że są źle wprowadzane. To nie Ax wymyślił, żeby Berlekamp zaglądał do firmy i dzielił się swoimi opiniami, więc nie zamierzał zawracać sobie głowy teoriami i sugestiami profesora, który dopiero zaczynał rozumieć, o co chodzi w grze rynkowej. Ax sprawiał wrażenie, jakby raczej nie potrzebował pomocy. Rok wcześniej, w 1987 roku, Axcomowi udało się uzyskać stopę zysku wyrażającą się dwucyfrową liczbą i uniknąć październikowego załamania, w którym indeks Dow Jones Industrial Average spadł w ciągu jednego dnia o 22,6 procent. Ignorując model transakcyjny, Ax zapobiegliwie kupił kontrakty futures na eurodolara, których wartość wystrzeliła, gdy spadły ceny akcji. Dzięki temu udało się „zasypać dołek” powstały w wyniku innych strat. Rozeszły się pogłoski, że Simons zatrudnia matematycznych magików do poszukiwania nowej strategii i kilka osób wykazało zainteresowanie inwestycją w Axcom, między innymi Edward Thorp, pionier inwestowania ilościowego. Thorp umówił się na spotkanie z Simonsem w Nowym Jorku, ale odwołał je po dokładniejszym przeanalizowaniu tematu. I nie chodziło mu wcale o strategie Simonsa. – Dowiedziałem się, że Simons jest nałogowym palaczem, a wejść do jego biura, to jakby zanurzyć się w olbrzymiej popielniczce – powiedział Thorp, który przeniósł się do Newport Beach w Kalifornii. Klienci mieli inne problemy z Axcomem. Niektórzy nie wierzyli w ryzykowne przedsięwzięcia Simonsa (inwestycje venture capital) i nie chcieli finansować tego rodzaju inwestycji. Chcąc zatrzymać przy sobie tych inwestorów, Simons zamknął w marcu 1988 roku fundusz Limroy. Sprzedał wszystkie inwestycje o charakterze venture capital i wraz z Axem stworzył zarejestrowany za granicą fundusz hedgingowy, mający skupiać się wyłącznie na handlu instrumentami finansowymi. Nazwali ten fundusz Medallion dla uhonorowania nagród w dziedzinie matematyki, których byli laureatami. Przez sześć miesięcy Medallionowi nie wiodło się dobrze. Niektóre straty można było przypisać zmianie zainteresowań Axa. = Po przeprowadzce do Kalifornii Ax wynajął dom w cichym miejscu z przystanią dla łodzi w pobliżu Huntington Harbor. Do biura miał tylko osiem kilometrów drogą biegnącą wzdłuż wybrzeża Pacyfiku. Wkrótce zaczął jednak szukać bardziej odosobnionego miejsca. Zdecydował się na posiadłość w Malibu, położoną tuż nad brzegiem oceanu. Ax nigdy naprawdę nie lubił towarzystwa innych osób, zwłaszcza swoich współpracowników. Teraz był jeszcze bardziej oderwany od otoczenia, zdalnie zarządzając kilkunastoma pracownikami zatrudnionymi w biurze w Huntington. Pojawiał się w nim raz w tygodniu. Czasami Berlekamp przylatywał na spotkanie tylko po to, by przekonać się, że Ax nie ruszył się z Malibu. Po tym, jak ożenił się z księgową imieniem Francess, miał jeszcze mniejsze skłonności do jeżdżenia do biura na spotkania z pracownikami. Czasami dzwonił, aby prosić ich o coś zupełnie niezwiązanego z ich algorytmami i modelami prognostycznymi. – W porządku, to jaki rodzaj płatków śniadaniowych mam ci przywieźć? – dało się słyszeć pewnego dnia, gdy jeden z pracowników odebrał telefon od Axa. W miarę jak Ax coraz mniej angażował się w sprawy firmy, wyniki Axcomu pogarszały się. – Tym badaniom brakowało dynamizmu – mówi Carmona. – Gdy nie ma szefa, dynamika jest zupełnie inna. Berlekamp ujął to w taki sposób – Ax był kompetentnym matematykiem, ale niekompetentnym zarządzającym badaniami. Poszukując jeszcze większego odosobnienia, Ax kupił imponujący dom na klifie Pacific Palisades, na wzniesieniu, z którego roztaczał się widok na góry Santa Monica. Carmona przyjeżdżał tam raz w tygodniu, by przywieźć Axowi jedzenie, książki i inne potrzebne rzeczy. Do utraty tchu grali w tenisa stołowego, a przy okazji Carmona cierpliwie wysłuchiwał najnowszych teorii spiskowych Axa. Koledzy zaczęli uważać go za pustelnika, teoretyzując, że po to wybierał domy nad brzegiem oceanu, żeby nie musieć oglądać innych przynajmniej z jednej strony posiadłości. Po tym, jak jeden z pracowników przekonał go do umieszczenia na podwórzu solnej lizawki, do której przychodziłyby jelenie i inne zwierzęta, Ax spędzał długie godziny na oglądaniu ich przez okno. W zarządzaniu częścią portfela Ax polegał na swoim instynkcie, rezygnując z zawierania transakcji w oparciu o wymyślne modele, które stworzył razem ze Strausem, podobnie jak kilka lat wcześniej Baum dryfujący ku tradycyjnemu tradingowi i Simons, początkowo nieufny wobec „jąder” Carmony. Wydawało się, że inwestowanie ilościowe nie przychodzi naturalnie nawet profesorom matematyki. Ax dowiedział się, że egzemplarze „New York Timesa” sprzedawane na Zachodnim Wybrzeżu są drukowane w Torrance, mieście odległym o sześćdziesiąt kilka kilometrów od Malibu. Zorganizował więc dostarczanie sobie porannego wydania do domu tuż po północy. Zaczął zawierać transakcje na międzynarodowych rynkach, które były otwarte w nocy, podejmując decyzje na podstawie przeczytanych w gazecie komentarzy państwowych oficjeli i innych osób, w nadziei, że wyprzedzi o krok konkurentów. Zainstalował też w swoim domu olbrzymie ekrany telewizyjne, by śledzić wiadomości i kontaktować się z kolegami za pośrednictwem łączy wideo, które również kazał zamontować. – Zachłysnął się technologią – mówi Berlekamp. Ax jeździł białym jaguarem, dużo grał w squasha i jeździł na górskim rowerze po pobliskich wzgórzach. Pewnego razu spadł z roweru na głowę, w wyniku czego musiał przejść pilną operację mózgu. Przez pierwszą połowę 1988 roku wyniki firmy wciąż były dobre, ale potem pojawiły się straty. Ax był przekonany, że musi nastąpić odbicie, ale Simons coraz bardziej się martwił. Wkrótce znowu pokłócił się z Axem, który chciał kupić do firmy lepsze komputery, aby przyśpieszyć działanie systemów transakcyjnych, ale nie miał z czego zapłacić za takie udoskonalenie. Simons nie miał ochoty na wystawienie jakiegokolwiek czeku. Presja narastała, a Ax skarżył się, że Simons nie wypełnia swoich obowiązków. – Niech Simons zapłaci za wszystko – powiedział do kolegi, gdy przyszedł rachunek. Do wiosny 1989 roku Ax nabrał należnego szacunku dla Berlekampa, kolegi po fachu – światowej klasy matematyka, który podzielał jego pasję konkurowania. Nadal jednak nie wprowadzał w życie jego sugestii odnośnie do transakcji. Uświadomił sobie jednak, że jest to człowiek, który dużo może, a obok nie było wielu innych, którym mógłby się skarżyć na Simonsa. – Robię tu te wszystkie transakcje, a on tylko zajmuje się inwestorami – powiedział do Berlekampa, który starał się okazać mu współczucie. Pewnego dnia Berlekamp przyjechał do biura i zastał Axa w ponurym nastroju. Ich fundusz od kilku miesięcy tracił pieniądze. W tej chwili był wart o 30 procent mniej niż w połowie poprzedniego roku, co było olbrzymim ciosem. Pakiet kontraktów futures na soję, będący w posiadaniu Axcom, stracił mocno na wartości, gdy nie powiodła się próba zdominowania rynku podjęta przez pewien włoski konglomerat. Ceny pikowały. Coraz większa konkurencja ze strony inwestorów podążających za trendem również zrobiła swoje. Ax pokazał Berlekampowi list, który otrzymał od księgowego Simonsa, Marka Silbera. Mark nakazywał Axcom powstrzymanie się od zawierania wszelkich transakcji w oparciu o niepewne długoterminowe sygnały prognostyczne, dopóki Ax wraz z zespołem nie przedstawi planu restrukturyzacji i poprawy wyników w handlu. Simons zgadzał się tylko na to, by Axcom dokonywał krótkoterminowych operacji, co stanowiło jedynie 10 procent całej jego działalności. Ax był wściekły. Był przecież odpowiedzialny za zawieranie transakcji, a zadaniem Simonsa było kontaktowanie się z inwestorami. – Jak może zakazać mi tradingu? – pytał, podnosząc głos. – On nie może mnie tak po prostu wyłączyć! Ax wciąż był pewny, że wyniki funduszu odbiją. Strategie opierające się na trendach wymagają od inwestorów przeczekania trudniejszych okresów, kiedy trendy są opadające lub trudne do zidentyfikowania, ponieważ tuż za zakrętem zawsze wyłaniają się następne. Powstrzymanie zawierania transakcji przez Simonsa było złamaniem ich partnerskiej umowy. Ax zamierzał pozwać Simonsa do sądu. – Zbyt długo mi rozkazywał! – pokrzykiwał. Berlekamp starał się uspokoić Axa. Powiedział, że proces sądowy nie jest najlepszym pomysłem. Że będzie kosztowny, długotrwały i może zakończyć się niepomyślnie. Zresztą Simons miał dobry argument: z technicznego punktu widzenia Axom handlował na rzecz spółki jawnej kontrolowanej przez Simonsa, więc miał on prawo do decydowania o przyszłości firmy. Ax nie uświadamiał sobie, że Simons zmagał się z własnymi problemami. Dzwonili do niego starzy przyjaciele i inwestorzy, zmartwieni ogromnymi stratami. Niektórzy nie byli w stanie tego dłużej znosić i wycofywali pieniądze. Simons, rozmawiając w biurze ze Strausem czy innymi współpracownikami, był oschły. Wszyscy widzieli narastające straty i nastroje w firmie coraz bardziej się psuły. Simons doszedł do wniosku, że strategie Axa były zbyt proste. Powiedział Axowi, że jedynym sposobem zapobieżenia ucieczce klientów i utrzymania firmy przy życiu będzie ograniczenie transakcji długoterminowych, które przyczyniły się do strat i równoczesne przekonanie inwestorów, że zostaną stworzone nowe, doskonalsze taktyki. Ax nie chciał o tym słyszeć. Wyprowadził się do Huntington Beach, by uzyskiwać wsparcie od kolegów. Miał niewiele szczęścia. Straus nie chciał stawiać tylko na jedną kartę – na Axa i – jak mówił – nie czuł się dobrze, będąc w samym środku coraz bardziej zaciętej wojny zagrażającej zarówno jego firmie, jak i karierze. Ax wpadł w szał. – Jak możesz być tak nielojalny! – wykrzyczał do Strausa. Straus nie wiedział, co odpowiedzieć. – Siedziałem tutaj i głupio się czułem – dodał. Simons poświęcił ponad dziesięć lat na wspieranie traderów i wypróbowywanie nowych podejść do inwestowania. Nie udało mu się poczynić wielkich postępów. Baum się wypalił, Laufer nie za bardzo się o to troszczył, a teraz wartość funduszu prowadzonego z Axem i Strausem spadła do 20 milionów dolarów i straty wciąż rosły. Simons więcej czasu poświęcał na różne aspekty swojego biznesu niż na same transakcje. Wydawało się, że stracił serce do inwestowania. Straus i jego koledzy obawiali się, że Simons może zamknąć firmę. – Nie było jasne, czy Jim ma jeszcze jakąś nadzieję – mówi. – I czy przetrwamy, czy będziemy się zwijać. Gdy Straus wracał wieczorem do domu, wraz z żoną całymi godzinami przygotowywali się na najgorsze, obliczając, ile zazwyczaj wydają pieniędzy, licząc wszystkie zgromadzone oszczędności, a tuż obok, w ich klitce, bawiło się dwoje ich małych dzieci. Rozmawiali o tym, dokąd mogliby się przeprowadzić, gdyby Simons zamknął Axcom i zrezygnował z handlu. W biurze narastał mur między Simonsem i Axem. Straus słuchał, jak Ax wrzeszczy przez telefon na Simonsa i Silbera. Tego wszystkiego było już za wiele. – Idę na urlop – powiedział w końcu do Axa. – Twoi ludzie sobie z tym poradzą. = Latem 1989 Ax poczuł się osaczony ze wszystkich stron. Korzystał z pomocy podrzędnych prawników, pracujących tylko za prowizję od wygranej sprawy. A Simons zatrudniał najlepszych nowojorskich adwokatów. Stawało się jasne, że w tych potyczkach prawnych Simons pokona Axa. Pewnego dnia Berlekamp przedstawił Axowi swój pomysł. – A może ja bym kupił udziały w firmie? Prywatnie Berlekamp zaczynał myśleć, że potrafi przywrócić Axcom do życia. Każdego miesiąca spędzał w firmie tylko jeden lub dwa dni i zastanawiał się, jak by się jej wiodło, gdyby poświęcił całą swoją uwagę doskonaleniu systemu transakcyjnego. Nikt nie wymyślił jeszcze, jak zbudować system komputerowy do osiągania wielkich zysków. Może Berlekamp będzie tym, który coś zrobi w tej dziedzinie. – Byłem uzależniony od ćwiczeń intelektualnych – mówi. Ax stwierdził, że nie ma lepszej oferty, więc zgodził się sprzedać Berlekampowi większość swoich udziałów w Axcomie. Po sfinalizowaniu transakcji Berlekamp posiadał 40 procent udziałów w firmie, pozostawiając Strausowi i Simonsowi po 25 procent. Ax zachował 10 procent. Ax zaszył się w swoim domu na całe miesiące. Rozmawiał tylko z żoną i nielicznymi innymi osobami. W końcu rozpoczął powolną i niezwykłą przemianę. Przeprowadził się wraz z żoną do San Diego, gdzie w końcu nauczył się trochę odpoczywać. Pisał wiersze i zapisał się na kurs pisania scenariuszy. Zrealizował nawet thriller science fiction zatytułowany Bots. W sieci przeczytał artykuł naukowy na temat mechaniki kwantowej napisany przez Simona Kochena i postanowił odnowić kontakt ze swoim dawnym kolegą, który wciąż był wykładowcą w Princeton. Wkrótce rozpoczęli wspólną pracę nad publikacjami naukowymi na temat matematycznych aspektów mechaniki kwantowej2. W życiu Axa pozostała pustka. Udało mu się odszukać miejsce pobytu młodszego syna Briana. Pewnego dnia podniósł słuchawkę, by zadzwonić do pokoju Briana w akademiku Uniwersytetu Browna w Providence w Rhode Island. Nie rozmawiali ze sobą od ponad piętnastu lat. – Cześć – zaczął niepewnie. – Tu James Ax. Tego wieczoru przegadali wiele godzin. Była to pierwsza z serii długich i intensywnych rozmów Axa z jego dwoma synami. Ubolewał, że porzucił swoich chłopców. Uznał swoją winę i krzywdy, jakie wyrządził im swoim gniewem. Synowie wybaczyli mu, uradowani, że ojciec znów będzie obecny w ich życiu. Z czasem Ax nawiązał z synami bardzo bliską więź. W roku 2003, po tym jak został dziadkiem, pogodził się z Barbarą, swoją byłą żoną. Choć wydawało się to nieprawdopodobne, zostali przyjaciółmi. Trzy lata później, w wieku sześćdziesięciu dziewięciu lat, Ax zmarł na raka okrężnicy. Na nagrobku synowie kazali wygrawerować wzór twierdzenia Axa-Kochena. ROZDZIAŁ SZÓSTY Naukowcy są ludźmi, często nawet za bardzo.Gdy pragnienia zderzają się z danymi, dowody czasami przegrywają z emocjami. Brian Keating, kosmolog, Losing the Nobel Prize E lwyn Berlekamp przejął ster w Medallionie latem 1989 roku, gdy biznes inwestycyjny zaczął się rozkręcać. Dziesięć lat wcześniej firmy finansowe wypracowywały około 10 procent zysków w gospodarce Stanów Zjednoczonych. Teraz były na najlepszej drodze do podwojenia tej liczby. Nastała epoka, która zasłynęła z chciwości i pobłażania sobie, o czym można przeczytać w takich książkach, jak Jasne światła wielkiego miasta (Jay’a McInerney’a) czy usłyszeć w piosence Madonny Material Girl (Materialistka). Nienasycony głód traderów, bankierów i inwestorów, by zdobywać napędzające rynek informacje finansowe niedostępne dla ogółu – zjawisko znane pod nazwą przewagi informacyjnej – pomagał podsycać zyski osiągane na Wall Street. Okruchy informacji o mających się pojawić ofertach przejęcia firm, zyskach czy nowych produktach były na wagę złota w czasach schyłku epoki Reaganowskiej. Król śmieciowych obligacji Michael Milken w latach 1983–1987 zgarnął ponad miliard dolarów w formie wynagrodzenia, zanim dochodzenie w sprawie naruszenia prawa obrotu giełdowego związane z wykorzystaniem wewnętrznej informacji poufnej (ang. insider trading) zaprowadziło go do więzienia. Do niego dołączyli inni, w tym bankier inwestycyjny Martin Siegel i trader Ivan Boesky, który dokonał wymiany informacji o przejęciu spółki na walizki wypakowane setkami tysięcy dolarów w równiutkich pakietach studolarowych banknotów1. W roku 1989 Gordon Gekko, główny bohater filmu Wall Street, stał się uosobieniem agresywnych w biznesie i zarozumiałych zawodowców, którzy regularnie balansowali na krawędzi uczciwości. Berlekamp był swego rodzaju anomalią w kipiącym testosteronem okresie, naukowcem nieużywającym prawie wcale soczystych plotek ani gorących informacji. Nie za bardzo nawet wiedział, w jaki sposób różne firmy wypracowywały swoje zyski i zupełnie nie był zainteresowany tym, by się dowiedzieć. Zbliżający się do czterdziestych dziewiątych urodzin Berlekamp pod względem fizycznym również nie za bardzo przypominał panów świata zgarniających łupy z Wall Street. Zaczął jednak doceniać sprawność fizyczną. Przeszedł kilka ekstremalnych i niebezpiecznych diet i przejechał kilka wyczerpujących tras rowerowych. W pewnym momencie schudł tak bardzo, że sprawiał wrażenie wyniszczonego, co zmartwiło jego kolegów. Lekko łysiejący, noszący okulary i schludną szpakowatą brodę Berlekamp rzadko zakładał krawat, a w kieszonce na piersiach miał zwykle pięć różnokolorowych długopisów marki BIC. Wyróżniał się nawet wśród komputerowych nerdów zaczynających zyskiwać uznanie w świecie biznesu. Gdy w roku 1989 wybrał się do Carmel w Kalifornii na konferencję, by dowiedzieć się, w jaki sposób maszyny mogą budować lepsze modele prognostyczne, wydawał się najbardziej nieobecnym uczestników tej imprezy. myślami profesorem spośród wszystkich – Elwyn był trochę potargany, koszulę miał rozpiętą, trochę pogniecioną. Gdy intensywnie o czymś myślał, wodził dookoła błędnym wzrokiem – mówi Langdon Wheeler, który poznał Berlekampa na tej konferencji. Później zaprzyjaźnił się z nim. – Ale był tak inteligentny, że przymykałem oczy na te dziwactwa i chciałem się od niego uczyć. W biurze Axcom Berlekamp lubił na długo odchodzić od tematu i wtrącać niekończące się dygresje. Pracownicy mogli tylko załamywać nad tym ręce. Kiedyś przyznał, że lubi, gdy 80 procent konwersacji stanowią jego wypowiedzi. Ci, którzy go znali, twierdzili, że ta liczba jest niedoszacowana. Jednak jego sława jako matematyka zapewniała mu szacunek, a przekonanie, że Medallion może poprawić swoje wyniki, napawało optymizmem. Pierwszy plan działania Berlekampa zakładał przeniesienie firmy w miejsce położone bliżej jego domu w Berkeley. Decyzję tę poparł Straus i jego żona. We wrześniu 1989 roku Straus wynajął pomieszczenia biurowe na dziewiątym piętrze zabytkowego, dwunastopiętrowego Wells Fargo Building, pierwszego wieżowca w mieście, w odległości krótkiego spaceru od Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley. Dostępne linie telefoniczne miały zbyt małą przepustowość, by wystarczająco szybko przesyłać dane o cenach, więc do transferu zmian cen kontraktów futures w czasie rzeczywistym trzeba było zapewnić też możliwość korzystania z odbiornika satelitarnego znajdującego się na wierzchołku Tribune Tower w pobliskim Oakland. Miesiąc później okolice San Francisco nawiedziło trzęsienie ziemi Loma Prieta, w którym zginęły sześćdziesiąt trzy osoby. Nowe biuro Axcom nie ucierpiało jakoś szczególnie, ale połamały się regały i biurka, zniszczone zostały książki i wyposażenie, a odbiornik satelitarny przewrócił się. Nie był to pomyślny start dla firmy tradingowej rozpaczliwie starającej się rozwinąć skrzydła. Zespół czynił postępy. Berlekamp skupiał się na wdrożeniu niektórych najbardziej obiecujących rekomendacji zlekceważonych wcześniej przez Axa. Simons, zmęczony ciągnącymi się miesiącami kłótniami z Axem, poparł ten pomysł. – Wypróbujmy kilka pewniaków – powiedział Berlekamp do Simonsa. Ax sprzeciwiał się wdrożeniu strategii częstszych transakcji krótkoterminowych, bo między innymi obawiał się, że prowizje maklerskie i inne koszty związane z podejściem opartym na szybkim i częstym zawieraniu transakcji przewyższą możliwe do osiągnięcia zyski. Ax obawiał się też, że szybki obrót spowoduje wzrost różnicy między ceną, po jakiej będą się spodziewać realizacji transakcji, a ceną faktycznie osiągniętą, sprawi, że trudno będzie osiągać zyski. Tego kosztu, zwanego poślizgiem cenowym, Medallion nie potrafił mierzyć z wystarczającą dokładnością. Obawy były uzasadnione. Ich źródłem była niepisana zasada Wall Street: nie zawieraj zbyt wielu transakcji. Oprócz związanych z tym kosztów, krótkoterminowe ruchy zazwyczaj przynosiły niewielkie zyski, zadowalające nielicznych inwestorów. Po co tak ciężko pracować i tak często zawierać transakcje, jeśli korzyści są tak ograniczone? – To były rzeczy niepodlegające dyskusji – mówi Berlekamp. Berlekamp nie pracował na Wall Street i był z natury sceptyczny wobec odwiecznych dogmatów stworzonych przez ludzi, co do których miał podejrzenia, że nie byli szczególnie wyrafinowani w swoich analizach. Opowiadał się za bardziej krótkoterminowymi transakcjami. Zbyt wiele długoterminowych decyzji firmy okazało się niewypałem, a największym sukcesem Medallionu były transakcje krótkoterminowe, będące zasługą prac Axa, Carmony i innych. Był sens w tym, żeby starać się spożytkować ten sukces. Berlekamp wykorzystał też odpowiedni moment – większość danych Strausa dotyczących dziennych zmian cen była już oczyszczona, co ułatwiało opracowanie koncepcji krótkoterminowych transakcji. Ich cel pozostawał niezmieniony: trzeba przeanalizować dane historyczne o cenach i znaleźć w nich sekwencje, które mogą się powtórzyć, przy założeniu, że w przyszłości inwestorzy będą zachowywać się podobnie. Zespół Simonsa uważał, że jest to podejście pod pewnymi względami podobne do handlu opartego na analizie technicznej. Establishment z Wall Street na ogół uważał ten typ tradingu za coś z pogranicza czarnej magii, ale Berlekamp i koledzy byli przekonani, że to może zadziałać, jeśli zostanie zrobione w wyrafinowany, naukowy sposób, i tylko wtedy, gdy ich operacje będą się skupiały na wahaniach krótkoterminowych, a nie na trwających dłużej trendach. Berlekamp twierdził też, że rzadkie kupowanie i sprzedawanie wzmacnia konsekwencje każdego posunięcia. Jeśli kilka razy coś nie wypali, to cały portfel będzie trzeba spisać na straty. Natomiast jeśli zawierać się będzie dużo transakcji, każdy pojedynczy ruch stanie się mniej ważny, a tym samym zmniejszy się ogólne ryzyko portfela. Berlekamp i spółka liczyli na to, że Medallion będzie mógł działać podobnie jak kasyno. Kasynom obsługującym codziennie wiele zakładów wystarczy zysk tylko z nieco ponad połowy z nich. Dokładnie tego samego oczekiwał zespół Axcom. Chciał, aby ich fundusz zawierał transakcje tak często, że zapewni sobie wielkie zyski, gdy wypali choćby nieznaczna ich większość. Z niewielką przewagą statystyczną prawo wielkich liczb będzie działało na ich korzyść, podobnie jak dzieje się to w kasynach. – Jeśli dużo handlujesz, wystarczy, że masz rację tylko w 51 procentach sytuacji – przekonywał Berlekamp kolegów. – Potrzebujemy choćby niewielkiej korzyści z każdej transakcji. Analizując swoje dane w poszukiwaniu pomysłów na krótkoterminowe strategie mogące udoskonalić model transakcyjny Medallionu, grupa zaczęła zauważać pewne intrygujące osobliwości na rynku. Ceny pewnych inwestycji często spadały tuż przed ogłoszeniem określonych raportów gospodarczych i rosły tuż po ich publikacji, ale nie zawsze rosły przed i nie zawsze spadały po tych wydarzeniach. Z jakiegoś powodu zachowanie takie nie miało miejsca w przypadku publikacji przez amerykański Departament Pracy danych o zatrudnieniu i innych wskaźnikach. Dysponowała też wystarczającą ilością danych, by wskazać, kiedy wystąpienie tego zjawiska jest najbardziej prawdopodobne, więc model mógł rekomendować zakupy tuż przed publikacją raportów i sprzedaż niemal natychmiast po. Prowadząc dalsze poszukiwania, Berlekamp zadzwonił do Henry’ego Laufera, który zgodził się poświęcić więcej czasu na pomoc Simonsowi w restrukturyzacji Medallionu po odejściu Axa. Laufer pracował w przyziemiu biura Simonsa na Long Island z kilkoma asystentami ze Stony Brook, starając się przerobić model transakcyjny Medallionu tak, jak robili to Berlekamp i Straus w Berkeley. Przekopując dane Strausa, Laufer odkrył pewne powtarzające się sekwencje transakcji uzależnione od dnia tygodnia. Na przykład ceny w poniedziałek często były powieleniem cen z piątku, podczas gdy we wtorki można było zaobserwować odwrócenie wcześniejszych trendów. Laufer odkrył też, jak na podstawie transakcji zawieranych w bieżącym dniu można przewidzieć, co się będzie działo nazajutrz, nazywając to efektem dwudziestu czterech godzin. Medallion zaczął kupować instrumenty pod koniec dnia w piątki, jeśli istniał trend skłaniający do wyprzedaży, by sprzedawać je wczesnym rankiem w poniedziałek, wykorzystując efekt weekendu. Simons i jego współpracownicy naukowi nie byli przekonani do poświęcania czasu na proponowanie i testowanie własnych intuicyjnych pomysłów na transakcje. Woleli, aby to dane wskazywały im anomalie sygnalizujące szansę na zysk. Nie uważali też, że zastanawianie się, dlaczego takie zjawiska występują, ma sens. Liczyło się tylko to, że zdarzały się wystarczająco często, by znaleźć się w ich zaktualizowanym systemie transakcyjnym i by je przetestować, czy nie są tylko statystyczną fluktuacją. Mieli teorię. Berlekamp wraz ze współpracownikami sformułował tezę, że osoby miejscowe, ludzie handlujący na parkiecie, kupujący i sprzedający kontrakty towarowe i obligacje dla utrzymania funkcjonowania rynku, lubią na koniec tygodnia handlowego iść do domu bez kontraktów futures w portfelu, aby uchronić się przed sytuacją, w której złe wiadomości z weekendu przyniosą im straty. Podobnie maklerzy na parkietach giełd towarowych wydawali się redukować swoje pozycje na kontraktach futures przed publikowaniem raportów gospodarczych, by uniknąć możliwości, że nieoczekiwana wiadomość zmasakruje ich portfel. Ci traderzy odbudowywali swoje pozycje zaraz po weekendzie albo po publikacji raportów, co przyczyniało się do odbicia cen. System Medallionu kupował, gdy maklerzy sprzedawali i odsprzedawał im swoje inwestycje, gdy czuli się bardziej komfortowo i akceptowali ryzyko. – Nasz biznes jest jak ubezpieczenia – powiedział Berlekamp do Strausa. Osobliwości na rynkach walutowych stwarzały dodatkowe atrakcyjne trendy. Szczególnie duże szanse wydawała się oferować marka niemiecka. Gdy jednego dnia jej wartość rosła, istniało trochę zaskakujące prawdopodobieństwo, że podobnie będzie również w dniu następnym. A gdy spadała, to często spadała również następnego dnia. Wydawało się, że nie ma znaczenia, czy zespół sprawdzał korelacje w skali miesiąca, tygodnia, dnia czy nawet godziny. Marka niemiecka wykazywała niespotykaną skłonność do kontynuowania trendu z jednego okresu na następny. Trendy te utrzymywały się dłużej, niż można się było spodziewać. Rzucając monetą, mamy 25 procent szans, że w dwóch kolejnych rzutach z rzędu wypadnie orzeł, ale nie ma żadnej korelacji pomiędzy wynikiem jednego i drugiego rzutu. Straus, Laufer i Berlekamp wykazali, że korelacja zmian cen marki niemieckiej w dwóch kolejnych okresach wynosi aż 20 procent, co oznacza, że taka sekwencja występowała w więcej niż połowie prób. Zespół znalazł też korelacje cen w kolejno następujących po sobie okresach na poziomie około 10 procent w przypadku innych walut, 7 procent w przypadku złota, 4 procent w przypadku wieprzowiny i innych surowców, a tylko 1 procenta w przypadku akcji. – Wydawało się, że skala czasu nie ma tutaj znaczenia – powiedział pewnego dnia do kolegi zaskoczony Berlekamp. – Zawsze widać tę samą anomalię statystyczną. Korelacje między kolejnymi okresami nie powinny występować z żadną częstotliwością, a przynajmniej tak twierdziła większość ówczesnych ekonomistów zgadzających się z hipotezą rynku efektywnego. Zgodnie z tym poglądem nie ma możliwości, by wygrać z rynkiem przy wykorzystaniu nieregularności w zmianie cen – one nie powinny istnieć. Akademicy twierdzili, że gdy tylko zostaną odkryte jakieś nieregularności, inwestorzy powinni wkroczyć, by je zniwelować. Sekwencje zauważalne w handlu marką niemiecką – i jeszcze silniejsze korelacje odkryte w przypadku jena – były tak niespodziewane, że grupa odczuła potrzebę zrozumienia, dlaczego coś takiego mogło się zdarzyć. Straus znalazł artykuły naukowe, których autorzy twierdzili, że globalne banki centralne nie lubią nagłych zmian cen walut, gdyż może to spowodować zakłócenia w gospodarce, więc wkraczają, by powstrzymać gwałtowne zmiany w każdym kierunku, co sprawia, że trendy zostają rozciągnięte na dłuższe okresy. Dla Berlekampa długi czas podejmowania decyzji przez takie duże spółki jak Eastman Kodak wskazywał na to, że siły ekonomiczne odpowiedzialne za zmiany cen walut działały przez wiele miesięcy. – Ludzie trzymają się swoich przyzwyczajeń dłużej niż powinni – powiedział Berlekamp. Zarabianie na zmianie cen walut było jednym z elementów miksu różnych strategii inwestowania, nazywanego w dopiero powstającym żargonie firmy wymienialnymi efektami (ang. tradeable effects). Berlekamp, Laufer i Straus całymi miesiącami drążyli swoje dane i przyklejeni przez wiele godzin do komputerów badali, jak ceny reagują na dziesiątki tysięcy wydarzeń na rynku. Simons kontaktował się z nimi codziennie, osobiście albo telefonicznie, dzieląc się własnymi pomysłami na udoskonalenie systemu transakcyjnego i zachęcając zespół do koncentracji na odkrywaniu niezauważanych przez innych – jak to nazywał – „subtelnych anomalii”. Oprócz powtarzających się sekwencji, które wydawały się mieć sens, system stworzony przez Berlekampa, Strausa i Laufera wychwycił też na różnych rynkach trudno dostrzegalne prawidłowości niemające oczywistego wyjaśnienia. Te trendy i osobliwości pojawiały się tak szybko, że były niezauważalne dla większości inwestorów. Były tak słabe, że grupa zwykła nazywać je duchami, ale powtarzały się na tyle często, że warto było dodać je do „miksu” ich pomysłów na transakcje. Simons zmienił zdanie: przestało się liczyć dlaczego, lecz ważne jest tylko to, czy transakcje przynoszą zamierzony efekt. Badacze pracujący nad identyfikacją istotnych elementów w historycznym zachowaniu rynku mieli w ręku wielką przewagę: dużo dokładniejsze informacje o cenach niż ich rywale. Przez całe lata Straus gromadził gęste dane powiązane ze zmieniającym się w ciągu dnia wolumenem i cenami różnych kontraktów futures, nawet jeśli większość inwestorów ignorowała takie detale. Do roku 1989 Axcom na ogół, podobnie jak większość pozostałych inwestorów, opierał się na danych z otwarcia i zamknięcia i do tego czasu większość zgromadzonych przez Straussa danych o zmianach zachodzących w ciągu dnia była raczej bezużyteczna. Jednak im nowocześniejsze komputery o coraz większej mocy obliczeniowej pojawiały się w ich biurze, coraz większy współczynnik MIPS (miliony instrukcji na sekundę) pozwalał coraz szybciej analizować wszystkie dane o cenach, znajdujące się w zbiorach Straussa i generować z danych o transakcjach tysiące obserwacji, statystycznie mających istotne znaczenie dla wyszukiwania wcześniej niezauważonych prawidłowości w ruchach cen. – Zdaliśmy sobie sprawę, że zapisywaliśmy dane ze wszystkich momentów w ciągu dnia – mówi Straus. – Nie były one idealnie oczyszczone, ale były dużo bardziej wiarygodne i bogate od tych, których używali inni. = Pod koniec roku 1989, po około sześciu miesiącach pracy, Berlekamp i jego koledzy byli już dość pewni, że ich przebudowany system transakcyjny – skupiający się na surowcach, walutach i rynkach obligacji – może prosperować. Niektóre z ich anomalii i trendów trwały przez wiele dni, inne pojawiały się tylko na kilka godzin lub minut, ale Berlekamp i Laufer byli pewni, że ich udoskonalony system potrafi wykorzystać takie okazje. Grupa miała kłopoty z rzetelnym opisaniem trendów na rynku akcji, ale wydawało się, że to nie miało znaczenia, bo na innych rynkach znalazła wystarczająco dużo możliwości. Niektóre zidentyfikowane przez nich sygnały do zawarcia transakcji nie były szczególnie nowe czy wyrafinowane. Jednak wielu traderów je lekceważyło. Albo dane zjawisko objawiało się nie częściej niż w 50 procentach przypadków, albo nie widzieli w nim potencjalnego zysku, który przewyższałby koszty transakcyjne. Inwestorzy wciąż poszukiwali możliwości większego zarobku, podobnie jak rybacy ignorują gupiki złapane do ich sieci, licząc na większą rybę. Grupa Medallionu zrozumiała jednak, że warto zatrzymać wszystkie złowione gupiki. Pod koniec roku 1989 firma wdrożyła nowe podejście w odniesieniu do 27 milionów dolarów wciąż zarządzanych przez Simonsa. Rezultaty były niemal natychmiastowe, co wprawiło w osłupienie prawie wszystkich pracowników biura. Zawierali więcej transakcji niż kiedykolwiek, skracając czas przetrzymywania inwestycji w Medallionie z jednego tygodnia do półtora dnia i niemal codziennie osiągając zyski. Nagle pojawiły się jednak problemy. Można było zauważyć, że za każdym razem, gdy Medallion kupował lub sprzedawał dolary kanadyjskie, tracił na takiej transakcji. Niemal każda z nich okazywała się niewypałem. Wydawało się, że to nie ma sensu – model podpowiadał, że Medallion powinien zarobić jakieś pieniądze, ale okazywało się, że wciąż tracił. Pewnego dnia Berlekamp podzielił się swoim zmartwieniem z Simonsem, który zadzwonił do tradera handlującego na parkiecie giełdy chicagowskiej – Chicago Board of Trade – aby porozmawiać z nim o tym problemie. – To nie wiesz, Jim? – odpowiedział makler i zaśmiał się. – Ci faceci to hochsztaplerzy. Tylko trzech traderów na giełdzie zajmowało się kontraktami futures na dolara kanadyjskiego i kolaborowali oni ze sobą, aby wykorzystywać naiwność klientów, chcących zawierać z nimi transakcje. Gdy Simons i spółka wysyłali zlecenie kupna, brokerzy dzielili się tą informacją z maklerami, którzy natychmiast kupowali na swój rachunek kontrakty na dolara kanadyjskiego, minimalnie podnosząc cenę przed sprzedażą Simonsowi, a różnicę zgarniając dla siebie. Przeciwny zabieg wykonywali, gdy Medallion sprzedawał: nieznaczne różnice w cenie wystarczały, aby transakcje na dolarze kanadyjskim przyniosły stratę. To był jeden z najstarszych trików na Wall Street. Berlekamp i jego akademiccy koledzy nie byli jednak świadomi tych praktyk. Simons natychmiast wyeliminował kontrakty na dolary kanadyjskie z systemu transakcyjnego Medallionu. Kilka miesięcy później, na początku roku 1990, Simons zadzwonił do Berlekampa z jeszcze bardziej niepokojącymi wiadomościami. – Pojawiły się plotki, że Stotler ma problemy – powiedział z obawą w głosie. Berlekamp zaniemówił. Każda pozycja Medallionu była księgowana w Stotler Group, firmie zajmującej się transakcjami na surowcach, kierowanej przez Karstena Mahlmanna, wysoko postawionego oficjela Chicago Board of Trade. Berlekamp i inni uważali firmę Stotler za najbezpieczniejsze i najbardziej wiarygodne biuro maklerskie w Chicago. Jeśli Stotler zbankrutuje, to ich rachunek zostanie zamrożony. Załatwienie wszystkiego zajmie zapewne kilka tygodni i w tym czasie dziesiątki milionów dolarów zamrożonych w kontraktach futures będzie nie do ruszenia, co najprawdopodobniej doprowadzi do druzgocących strat. Kontakty Strausa na giełdzie potwierdziły, że Stotler jest mocno zadłużony, co jeszcze bardziej zwiększyło nerwowość. Były to jednak tylko plotki. Przeniesienie wszystkich operacji i rachunków do innych brokerów byłoby kłopotliwe, czasochłonne i kosztowałoby Medallion dużo pieniędzy, tak jak kosztowna była jego restrukturyzacja. Stotler od dawna był zaliczany do najpotężniejszych i najbardziej prestiżowych firm w tym biznesie, więc można było przypuszczać, że przetrwa każdą burzę. Berlekamp powiedział Simonsowi, że nie jest pewien, co powinni zrobić. Simons nie mógł zrozumieć jego niezdecydowania. – Elwyn, gdy czujesz dym, wychodzisz do diabła! – powiedział. Straus zamknął rachunek maklerski i przeniósł wszystkie ich pozycje do innego biura. Kilka miesięcy później Mahlmann zrezygnował z pełnienia funkcji w firmie Stotler i w Chicago Board of Trade, a dwa dni później Stotler złożył wniosek o ogłoszenie upadłości. Ostatecznie organy nadzorcze oskarżyły firmę o oszustwa. Simons i jego firma ledwo uniknęli zguby. = Przez większość roku 1990 zespół Simonsa właściwie nie popełniał błędów i funkcjonował tak, jakby po dziesięciu latach żmudnych poszukiwań odkrył magiczną formułę. Zamiast zawierać transakcje tylko na otwarciu i zamknięciu każdego dnia handlowego, Berlekamp, Laufer i Straus zawierali transakcje również w południe. Ich system opierał się w większości na inwestycjach krótkoterminowych. Transakcje długoterminowe stanowiły jedynie około 10 procent ich operacji. Pewnego razu – jednego dnia – Axcom zarobił ponad milion dolarów – po raz pierwszy. Simons nagrodził zespół szampanem, by wznieśli kieliszki, tak jak pracownicy IDA po znalezieniu rozwiązania trudnego problemu. Jednodniowe zyski stały się tak częste, że picie wymknęło się trochę spod kontroli. Simons musiał zarządzić, że szampan będzie podawany tylko wtedy, gdy dzienny zwrot wyniesie co najmniej 3 procent, co było zmianą, która tylko nieznacznie pomogła uchronić zespół od zawrotu głowy. Mimo tych osiągnięć niewiele osób spoza biura okazywało szacunek dla tego, co zrobiła grupa. Gdy Berlekamp wyjaśnił metody stosowane przez firmę studentom biznesu na kampusie w Berkeley, niektórzy wyśmiali go. – Uważali nas za dziwaków z niepoważnymi pomysłami – mówi Berlekamp. Koledzy profesorowie byli na tyle uprzejmi, że nie krytykowali i nie wyrażali swojego sceptycyzmu, przynajmniej wtedy, gdy można było ich usłyszeć. Ale Berlekamp wiedział, co o tym myślą. – Koledzy unikali lub uchylali się od komentowania – mówi. Simons nie zwracał uwagi na niedowiarków. Zyski umacniały go w przekonaniu, że zautomatyzowany system tradingowy może pobić rynek. – Tu jest naprawdę wielka szansa – powiedział do Berlekampa, tryskając coraz większym entuzjazmem. Medallionowi w roku 1990 udało się osiągnąć zyskowność na poziomie 55,9 procent, co było spektakularnym sukcesem w porównaniu z czterema procentami w poprzednim roku. Szczególne wrażenie robiły te zyski w kontekście dość wysokich prowizji pobieranych przez fundusz, sięgających pięciu procent* wartości zarządzanych aktywów i 20 procent ogółu zysków generowanych przez fundusz. * Prowizja w wysokości 5 procent została ustalona w roku 1988, gdy Straus powiedział Simonsowi, że potrzebuje około 800 tysięcy dolarów, by zarządzać firmowym systemem komputerowym i pokrywać pozostałe koszty operacyjne – było to 5 procent z 16 milionów dolarów, którymi wówczas zarządzał fundusz. Wysokość tej prowizji wydawała się Simonsowi akceptowalna, więc utrzymywał ją na niezmienionym poziomie, gdy firma urosła. Jeszcze mniej więcej rok wcześniej Simons był zaangażowany w poboczny biznes równie mocno, co w fundusz hedgingowy. Teraz był już przekonany, że jego zespół w końcu jest na drodze do czegoś wyjątkowego i chciał odegrać w tym większą rolę. Wciąż dzwonił i dzwonił do Berlekampa. Niemal codziennie. Na początku sierpnia w roku, w którym Irak zaatakował Kuwejt, co spowodowało gwałtowny wzrost cen złota i ropy naftowej, Simons zadzwonił do Berlekampa, zachęcając go, by do systemowego miksu dodał kontrakty futures na złoto i ropę. – Elwyn, patrzyłeś na złoto? Okazało się, że Simons wciąż sam też handlował, wykorzystując analizę techniczną w odniesieniu do różnych surowców. Chciał podzielić się swoimi spostrzeżeniami, bo zauważył sygnały wzrostu w inwestycjach w złoto. Berlekamp jak zwykle uprzejmie wysłuchał jego rady, zanim powiedział Simonsowi, że najlepiej byłoby pozwolić działać modelowi i unikać korygowania algorytmów, które dotychczas tak dobrze się sprawdzały. – W porządku, rób to, co robiłeś do tej pory – powiedział Simons. Chwilę później złoto wystrzeliło jeszcze wyżej, więc Simons znowu zadzwonił. – Poszło jeszcze wyżej, Elwyn! Berlekamp był skonsternowany. To przecież Simons nalegał, aby stworzyć skomputeryzowany system transakcyjny wolny od ludzkiej ingerencji, to także Simons chciał opierać się na metodach naukowych, wykorzystując niezauważone przez innych anomalie, niż stosować zgrubne wykresy i kierować się instynktem. Berlekamp, Laufer i reszta zespołu z zaangażowaniem pracowała nad możliwie najpełniejszym wyeliminowaniu ludzkiej ingerencji z decyzji inwestycyjnych, a teraz Simons mówi, że ma dobre przeczucie odnośnie do cen złota i chce, by ulepszać system? – Jim był przekonany, że funduszem należy zarządzać w sposób metodyczny, ale gdy miał czas, robił zamieszanie i poświęcał od pięciu do dziesięciu godzin tygodniowo na handel złotem lub miedzią, myśląc, że czegoś się uczy – mówi Berlekamp. Podobnie jak wcześniej Baum i Ax, Simons nie potrafił oprzeć się pokusie reagowania na wiadomości. Berlekamp bronił się przed tym. – Tak jak powiedziałem, Jim, nie będziemy korygować naszych pozycji – zirytował się pewnego dnia. Odkładając słuchawkę, powiedział do kolegi – To system określi, czym będziemy handlować. Simons nigdy nie dawał zlecenia na większe transakcje, ale zmusił Berlekampa do kupna kilku opcji call na ropę naftową, by były „ubezpieczeniem” na wypadek wzrostu cen, gdy w Zatoce Perskiej zaczęła się wojna, a później, gdy konflikt nadal narastał, zmniejszył pozycje funduszu o jedną trzecią. Simons odczuwał potrzebę, by wyjaśnić te korekty klientom. – Nadal musimy polegać na ludzkich osądach i ręcznej interwencji, by radzić sobie z drastycznymi, nagłymi zmianami – wyjaśnił w comiesięcznym liście do inwestorów. Simons nadal nieustannie dzwonił do Berlekampa, który był tym coraz bardziej poirytowany. – Pewnego dnia zadzwonił do mnie cztery razy – mówi. – To było denerwujące. Simons znów zadzwonił, tym razem chciał powiedzieć Berlekampowi, że chce, aby zespół badawczy powrócił na Long Island. Udało mu się ściągnąć z powrotem Laufera, który powrócił do pracy w zespole na pełny etat, a Simons chciał odgrywać większą rolę w zarządzaniu inwestowaniem. Twierdził, że na Long Island będą wszyscy razem. Berlekampowi i Strausowi nie spodobał się ten pomysł. Mijał rok i Simons powtarzał Berlekampowi, że fundusz, który wówczas zarządzał inwestycjami o wartości około 40 milionów dolarów, powinien mieć lepsze wyniki. Entuzjastycznie odnosił się do ostatnich ulepszeń modelu i był przekonany, że Medallion stoi u progu wyjątkowego sukcesu. – Popracujmy nad systemem – powiedział pewnego dnia. – W przyszłym roku powinniśmy urosnąć o 80 procent. Berlekamp nie wierzył w to, co słyszał. – Pod pewnymi względami mamy szczęście – powiedział do Simonsa, mając nadzieję, że trochę ostudzi jego entuzjazm. Odkładając słuchawkę, Berlekamp zdenerwowany pokręcił głową. Zyski Medallionu już teraz były rewelacyjne. Miał wątpliwości, czy fundusz hedgingowy może utrzymać takie tempo wzrostu, nie mówiąc już o dalszej poprawie wyników. Simons wciąż miał nowe oczekiwania. Chciał poszerzać zespół, kupować dodatkowe anteny satelitarne do ustawienia na dachu i wydawać na inne inwestycje infrastrukturalne skomputeryzowanego systemu umożliwiające dalsze doskonalenie transakcyjnego, z którego korzystał Medallion. Poprosił Berlekampa, aby ten dołożył się do pokrycia nowych wydatków. Ta presja zmęczyła Berlekampa. Wciąż był jeszcze profesorem na niepełnym etacie w Berkeley, a prowadzenie zajęć ze studentami sprawiało mu większą przyjemność niż kiedykolwiek wcześniej, prawdopodobnie dlatego, że nikt tam nie patrzył mu cały czas przez ramię. – Jim często dzwonił, a mnie bardziej cieszyła dydaktyka – wyjaśnia. Stało się to nie do zniesienia. W końcu zadzwonił do Simonsa z propozycją. – Jim, jeśli myślisz, że urośniemy o 80 procent, a ja, że damy radę o 30 procent, to zapewne myślisz, że firma jest warta dużo więcej niż mi się wydaje – powiedział. – Więc dlaczego nie odkupisz ode mnie moich udziałów? Simons właśnie to zrobił. W grudniu 1990 roku spółka Axcom została rozwiązana; Simons odkupił za gotówkę udziały Berlekampa, a Straus i Ax zamienili swoje udziały w Axcomie na udziały w firmie Renaissance, która zaczęła zarządzać funduszem Medallion. Berlekamp wrócił na pełen etat do nauczania i prowadzenia badań naukowych w Berkeley, sprzedając swoje udziały w Axcom za cenę sześciokrotnie wyższą od tej, którą zapłacił szesnaście miesięcy wcześniej, co wydało mu się rozbojem w biały dzień. – Nigdy nie przyszło mi do głowy, że przebijemy sufit – mówi Berlekamp. Później sam założył firmę inwestycyjną Berkeley Quantitative*, która na własny rachunek handlowała kontraktami futures. W pewnym momencie zarządzała środkami o wartości przewyższającej 200 milionów dolarów. Firma została zamknięta w roku 2012 po tym, jak zaczęła osiągać bardzo przeciętne wyniki. * Słowo „Quantitative” w nazwie firmy sugerowało, że była to firma zaangażowana w inwestowanie ilościowe – przyp. tłum. – Zawsze najbardziej byłem motywowany ciekawością – mówi Berlekamp. – Jim skupiał się na pieniądzach. Wiosną 2019 roku Berlekamp zmarł w wieku siedemdziesięciu ośmiu lat. Przyczyną śmierci były komplikacje związane ze zwłóknieniem płuc. = Berlekamp, Ax i Baum – wszyscy trzej odeszli z firmy, ale Simons nie był tym szczególnie zmartwiony. Był pewny, że stworzył niezawodny sposób inwestowania przy wykorzystaniu komputerów i algorytmów typujących transakcje na kontraktach na surowce, obligacjach i walutach metodą, którą można uznać za bardziej naukową i wyrafinowaną wersję analizy technicznej, która wiązała się z poszukiwaniem niezauważonych prawidłowości na rynku. Simons był jednak matematykiem i nie do końca rozumiał historię inwestowania. Nie uświadamiał sobie, że jego podejście nie było aż tak oryginalne, jak mu się wydawało. Nie był również świadomy tego, jak wielu traderów poległo na stosowaniu analogicznych metod. Z kolei niektórzy stosujący podobne taktyki nawet znacznie go wyprzedzali. Chcąc naprawdę podbić rynki finansowe, Simons musiał pokonać szereg przeszkód, których istnienia na swojej drodze nawet sobie nie uświadamiał. ROZDZIAŁ SIÓDMY T ym, co tak bardzo ekscytowało Simonsa pod koniec 1990 roku, było uświadomienie sobie, że historyczne prawidłowości mogą stać się podstawą do budowy modeli komputerowych zdolnych do identyfikowania trudnych do zauważenia i trwających trendów rynkowych, co umożliwiało przewidywanie przyszłości na podstawie przeszłości. Od dawna tak uważał, ale ostatnio osiągnięte wielkie zyski przekonały go, że to jest naprawdę dobre podejście. Simons nie poświęcił jednak zbyt dużo czasu na zgłębianie historii finansów. Gdyby to zrobił, mógłby sobie uświadomić, że jego podejście nie było szczególnie nowatorskie. Od stuleci spekulanci stosowali różne formy rozpoznawania prawidłowości, opierając się na metodach podobnych do niektórych działań Renaissance’u. To, że wiele z tych barwnych postaci marnie skończyło lub okazało się zwykłymi szarlatanami, nie wróżyło dobrze Simonsowi. Korzenie stylu inwestowania, który przyjął Simons, sięgały czasów babilońskich, kiedy pierwsi handlarze zapisywali na glinianych tabliczkach ceny jęczmienia, daktyli i innych płodów rolnych w nadziei, że potrafią na tej podstawie przewidzieć przyszłe ruchy cen. W połowie XVI wieku niemiecki kupiec z Norymbergi, Christopher Kurz, zyskał rozgłos z powodu swojej domniemanej zdolności przewidywania w dwudziestojednodniowej perspektywie cen cynamonu, pieprzu i innych przypraw. Podobnie jak większość ówczesnego społeczeństwa, Kurz opierał się na astrologii, ale próbował wykorzystywać także sygnały wynikające z analizy przeszłości, wymyślając różne dość wiarygodne reguły, na przykład takie, że ceny często zmieniają się w ramach długotrwałych trendów. Osiemnastowieczny japoński kupiec i spekulant handlujący ryżem, Munehisa Homma, znany jako „bóg rynku”, wynalazł metodę tworzenia wykresów, na których zaznaczane były poziomy, jakie osiągały ceny otwarcia i zamknięcia oraz najwyższe i najniższe ceny na krajowych giełdach ryżu w jakimś ustalonym okresie. Wykresy Hommy, w tym klasyczne wykresy świecowe, były podstawą powstania pierwszej, dość wyszukanej strategii handlowej, zwanej strategią powrotu do średniej. Homma twierdził, że rynkami rządzą emocje i że „spekulanci powinni nauczyć się szybko akceptować straty i pozwalać narastać zyskom”. Była to taktyka, którą mieli przyjąć późniejsi traderzy1. W latach 30. XIX wieku brytyjscy ekonomiści sprzedawali inwestorom wymyślne wykresy zmian cen. Później, również w XIX wieku, amerykański dziennikarz Charles Dow, który wymyślił indeks Dow Jones Industrial Average i pomógł w założeniu „Wall Street Journal”, wykorzystał matematykę do opracowywania różnych hipotez rynkowych, dzięki którym narodziła się nowoczesna analiza techniczna, opierająca się na sporządzaniu wykresów trendów cenowych, wolumenów obrotu i innych czynników. Na początku XX wieku prognosta finansowy William D. Gann zyskał zagorzałych zwolenników, pomimo wątpliwej natury swoich dokonań. Legenda głosi, że urodził się w ubogiej rodzinie baptystów na plantacji bawełny w Teksasie. Przerwał naukę w szkole podstawowej, by pomagać swojej rodzinie w pracach polowych, a całe wykształcenie zdobywał w lokalnym składzie bawełny. W końcu trafił jednak do Nowego Jorku, gdzie w 1908 roku otworzył firmę brokerską. Był uznawany za kogoś, kto potrafi umiejętnie odczytywać wykresy z cenami oraz precyzyjnie identyfikować i prognozować cykle i przepowiadać powrót do poprzednich poziomów. W swoich działaniach kierował się wersetem z Księgi Koheleta: „To, co było, jest tym, co będzie… więc nic zgoła nowego nie ma pod słońcem”*. Według Ganna to zdanie sugerowało, że odniesienia do punktów historycznych stanowią klucz do osiągania zysków z handlu. Jego renoma rosła, częściowo dlatego, że podobno w ciągu jednego miesiąca inwestując 130 dolarów zarobił 12 tysięcy dolarów. Wyznawcy przypisywali Gannowi przepowiedzenie wszystkiego, począwszy od Wielkiego Kryzysu, po atak na Pearl Harbor. * To, co było, jest tym, co będzie, a to, co się stało, jest tym, co znowu się stanie; więc nic zgoła nowego nie ma pod słońcem. – Stary Testament, Księga Koheleta, wers 9, Biblia Tysiąclecia (przyp. tłum.). Gann doszedł do wniosku, że wszystkimi aspektami życia rządzi uniwersalny, naturalny porządek – coś, co nazwał prawem wibracji – oraz że do przewidywania cen rynkowych można wykorzystać ciągi geometryczne i kąty. Analiza Ganna do dziś pozostaje dość popularną gałęzią analizy technicznej. Jednak sukcesy inwestycji Ganna nigdy nie zostały poparte odpowiednimi dowodami. Jego zwolennicy zdawali się nie zauważać pewnych kolosalnych wpadek. Na przykład w roku 1936 Gann powiedział – Jestem przekonany, że indeks Dow Jones Industrial Average nigdy nie sprzeda się już po 386 – mając na myśli, że już nigdy nie osiągnie on tego poziomu. Ta przepowiednia nie wytrzymała jednak próby czasu. Fakt, że Gann napisał osiem książek i wydawał codziennie biuletyn inwestycyjny, a pomimo to udawało mu się nie ujawniać zbyt wielu szczegółów swojego podejścia do zawierania transakcji oraz – jak twierdzą niektórzy, umierając miał majątek wart tylko 100 tysięcy dolarów, rodzi inne pytania2. – Był swego rodzaju finansowym astrologiem – podsumowuje Andrew Lo, profesor z MIT Sloan School of Management. Kilkadziesiąt lat później Gerald Tsai junior, obok innych taktyk, wykorzystał analizę techniczną, by pod koniec szalonych lat 60. stać się najbardziej wpływowym inwestorem. Tsai zyskał rozgłos w Fidelity Investments, gdzie zarobił fortunę na akcjach, stosując strategię momentum. Został pierwszym zarządzającym funduszem spółek wzrostowych. Później założył własną firmę Manhattan Fund, jedną z najgorętszych firm inwestycyjnych ówczesnych czasów. Tsai zbudował „centrum dowodzenia” wypełnione przesuwającymi się i obracającymi wykresami, przedstawiającymi na bieżąco setki średnich, wskaźników i oscylatorów. Utrzymywał w nim stałą niską temperaturę 55°F (12,8°C), by trzej pełnoetatowi pracownicy mający uzupełniać dane mogli zachować najwyższą sprawność umysłową i maksymalny poziom czujności. Manhattan Fund zbankrutował na zniżkującym w latach 1969–1970 rynku, a jego wyniki i metody stały się pośmiewiskiem. Tsai już wcześniej sprzedał fundusz firmie ubezpieczeniowej i zajmował się przekształceniem Primerica, firmy świadczącej usługi finansowe w kluczowy element bankowej potęgi, jaką stała się Citigroup3. Z czasem traderzy kierujący się analizą techniczną stali się obiektem drwin. Ich strategie uważano w najlepszym wypadku za zbyt uproszczone i niewyszukane, a w najgorszym – za naukę voodoo. Pomimo drwin wielu inwestorów nadal analizowało wykresy opisujące rynki finansowe, poszukując formacji głowy i ramion oraz innych znanych konfiguracji i prawidłowości. Niektórzy czołowi współcześni traderzy, w tym Stanley Druckenmiller, wykorzystują wykresy do potwierdzenia różnych hipotez inwestycyjnych. Profesor Lo i inni twierdzą, że analitycy techniczni byli „prekursorami” inwestowania ilościowego. Ich metody nigdy nie zostały jednak poddane niezależnym i dokładnym testom, a większość stosowanych przez nich zasad była wynikiem tajemniczych kombinacji ludzkiego rozpoznawania obrazów i rozsądnie brzmiących reguł kciuka. Pojawiały się więc pytania o ich skuteczność4. Simons, podobnie jak przed nim inni zwolennicy analizy technicznej, uprawiał pewną formę analizy prawidłowości. Poszukiwał w danych rynkowych charakterystycznych sekwencji i korelacji. Liczył jednak, że będzie miał odrobinę więcej szczęścia niż jego inwestycyjni poprzednicy, ponieważ robił to w bardziej naukowy sposób. Zgadzał się z Berlekampem, że wskaźniki techniczne były bardziej pomocne w inwestycjach krótko- niż długoterminowych. Liczył jednak na to, że rygorystyczne testowanie i wyrafinowane modele prognostyczne bazujące na analizie statystycznej, a nie na wpatrywaniu się w wykresy z cenami, mogą pomóc uniknąć losu, jaki spotkał zwolenników wykresów, którzy skończyli bardzo źle. Nie miał jednak świadomości, że również inni pracowali nad tworzeniem podobnych strategii. Niektórzy wykorzystywali do tego własne bardzo wydajne komputery i algorytmy. Niektórzy z nich poczynili już olbrzymie postępy i sugerowali, że Simons jedynie nadrabiał zaległości. Faktycznie, gdy tylko nastała epoka komputerów, znaleźli się inwestorzy, którzy natychmiast zaczęli z nich korzystać, starając się w ten sposób przechytrzyć rynki. Już w 1965 roku czasopismo „Barron’s” wspominało o „niezmierzonych” korzyściach, jakich mogą przysporzyć inwestorom komputery, i o tym, jak maszyny potrafią uwolnić analityków od „żmudnej pracy, aby mogli poświęcić się bardziej kreatywnym zajęciom”. Mniej więcej w tym samym czasie „Wall Street Journal” napisał o tym, jak komputery potrafią niemal w czasie rzeczywistym porządkować i przetwarzać ogromne ilości informacji o akcjach. W klasycznej wówczas książce poświęconej finansom, The Money Game (Gra o pieniądze), George Goodman, pod pseudonimem Adam Smith, drwił z „ludzi od komputerów” rozpoczynających inwazję na Wall Street. Wprawdzie pewien segment świata inwestycji wykorzystywał już maszyny do różnych zadań, nie było jeszcze jednak dostępnej technologii pozwalającej wykonywać choćby średnio wymagające analizy statystyczne. Nie było też zbyt wielkiego zapotrzebowania na modele o jakimkolwiek poziomie wyrafinowania, ponieważ finanse nie były jeszcze wtedy tak zmatematyzowane. Działający w Chicago trader Richard Dennis, potrafił jednak zbudować system transakcyjny zarządzany przez specyficzne, z góry zadane reguły, które miały wyeliminować z transakcji emocje i nieracjonalność, w czym można zauważyć podobieństwa do tego, co tak bardzo ekscytowało Simonsa. Gdy pracownicy Renaissance’u w latach 80. zmagali się z problemem udoskonalenia ich modelu, słyszeli o sukcesach Dennisa. W wieku dwudziestu sześciu lat był już osobistością na parkiecie Chicago Board of Trade, zyskując zasłużenie przydomek „księcia pitu”*. Dennis nosił grube okulary w złotej oprawce, wystający brzuch podtrzymywał pasek do spodni. Przerzedzające się kręcone włosy opadały mu na twarz „jak uszy beagla” – jak określił to kiedyś jeden z rozmówców. * Krąg – po angielsku pit (dosłownie dołek) – to miejsce na parkiecie giełdy, w którym handluje się określonymi instrumentami. Obecnie zdecydowana większość transakcji zawierana jest drogą elektroniczną i tylko na nielicznych giełdach, głównie w Stanach Zjednoczonych, maklerzy fizycznie spotykają się na parkiecie i zawierają transakcje, porozumiewając się głosem i gestami – przyp. tłum. Dennis tak bardzo ufał systemowi podążającemu za trendami rynkowymi, że skodyfikował jego zasady i podzielił się nimi z dwudziestoma kilkoma nowo zatrudnionymi, których nazywał „żółwiami”. Wyposażył swoich nowicjuszy w środki finansowe i kazał im zawierać transakcje na własny rachunek, licząc na to, że w ten sposób wygra spór, jaki od dawna toczył ze swoim przyjacielem, twierdząc, iż jego taktyka jest niezawodna, że dzięki niej nawet niewtajemniczeni mogą zostać gwiazdami rynku. Niektórzy z tych żółwi osiągnęli imponujące sukcesy. Mówiono, że w roku 1986 Dennis zarobił 80 milionów dolarów, a rok później zarządzał już 100 milionami. W roku 1987 podczas zawirowań rynkowych poniósł ogromne straty jako ostatni trader inwestujący w sposób przypominający ten, który doprowadził do katastrofy Simonsa. Po stracie niemal połowy pieniędzy Dennis zrobił sobie przerwę w handlu i skupił się na działalności politycznej w duchu liberalnym, między innymi na rzecz legalizacji marihuany. – Istnieje życie poza tradingiem – mówił wtedy w jednym z wywiadów5. W latach 80. Wall Street i londyńskie City zatrudniały specjalistów w dziedzinie matematyki stosowanej i byłych fizyków. Zazwyczaj otrzymywali oni zadanie budowania modeli wyznaczających wartość skomplikowanych instrumentów pochodnych i produktów hipotecznych, analizujących ryzyko, zabezpieczających przed ryzykiem (ang. hedging) lub chroniących pozycje inwestycyjne. Działania te zostały uznane za formy inżynierii finansowej. Nie trzeba było dużo czasu, by branża finansowa wymyśliła swoje określenie na ludzi zajmujących się projektowaniem i wdrażaniem tych modeli matematycznych. Na początku zwani byli specjalistami od rakiet*, jak mówi Emanuel Derman, który uzyskał tytuł doktora w dziedzinie fizyki teoretycznej na Uniwersytecie Columbia, a potem zatrudnił się w firmie działającej na Wall Street, taki przydomek wziął się stąd, że nauka o budowie rakiet była uważana za najbardziej zaawansowaną dziedzinę wiedzy. Z czasem specjalistów tych zaczęto nazywać quantami, co było skrótem nazwy specjalisty w dziedzinie finansów ilościowych (kwantyfikowanych). Jak wspomina Derman, przez wiele lat zarządzający najwyższego szczebla w bankach i firmach inwestycyjnych, spośród których wielu z dumą obnosiło się ze swoją całkowitą nieznajomością komputerów, uważało to określenie za pejoratywne. W roku 1985 Derman zatrudnił się w Goldman Sachs i – jak mówi – „natychmiast zauważył, jakim wstydem była umiejętność liczenia... nie wypadało, by dwóch dorosłych rozmawiało o matematyce, systemie UNIX czy języku C w towarzystwie traderów, sprzedawców i bankierów”. * Określenie to pochodzi od angielskiego wyrażenia rocket science, oznaczającego nie tylko dosłownie naukę o rakietach, ale też każdą dziedzinę wymagającą wyrafinowanej, specjalistycznej wiedzy i pomysłowości – przyp. tłum. – Otaczajacy cię ludzie odwracali wzrok – pisze Derman w swojej autobiografii zatytułowanej My Life as a Quant (Moje życie quanta)6. Istniały powody, by zachować sceptycyzm wobec „ludzi od komputerów”. Po pierwsze dlatego, że ich wymyślne metody hedgingowe nie zawsze działały tak idealnie. Dziewiętnastego października 1987 roku indeks Dow Jones Industrial Average zapikował o 23 procent. Był to największy w historii spadek, a za winne tego uznano szeroko stosowane ubezpieczenie portfela, technikę zabezpieczającą, zgodnie z którą komputery inwestorów sprzedawały kontrakty futures na indeks giełdowy przy pierwszych sygnałach spadku, aby zabezpieczyć się przed większymi stratami. Sprzedaż przyczyniała się do dalszego spadku cen, co oczywiście prowadziło do jeszcze większej komputerowej sprzedaży i ostatecznie do ogromnych strat. Dwadzieścia pięć lat później legendarny felietonista finansowy „New York Timesa”, Floyd Norris, nazwał to „początkiem niszczenia rynków przez głupie komputery. Lub, bądźmy sprawiedliwi dla komputerów, przez komputery zaprogramowane przez omylnych ludzi i darzonych zaufaniem przez ludzi, którzy nie rozumieli ograniczeń w ich programowaniu. Gdy pojawiły się komputery, zniknął ludzki osąd”. W latach 80. XX wieku profesor Benoit Mandelbrot – który pokazał, że niektóre postrzępione nieregularne figury matematyczne, zwane fraktalami, opisują nieregularności występujące w przyrodzie – twierdził, że rynki finansowe również mają strukturę fraktalną. A teoria sugerowała, że rynki przyniosą więcej niespodziewanych wydarzeń, niż się powszechnie zakłada, co jest jeszcze jednym powodem, by nie ufać wyszukanym modelom tworzonym przez komputery o olbrzymiej mocy obliczeniowej. Praca Mandelbrota była jeszcze jednym głosem popierającym poglądy głoszone między innymi przez byłego tradera, a później autora książek Nassima Nicholasa Taleba, że popularne narzędzia matematyczne i modele ryzyka nie są w stanie wystarczająco przygotować inwestorów na duże i nieprzewidywalne odchylenia od historycznych prawidłowości – odchylenia, które pojawiają się częściej niż sugeruje to większość modeli. Między innymi z powodu tych obaw osoby eksperymentujące z modelami i maszynami zazwyczaj nie były dopuszczane do zawierania transakcji i inwestowania. Byli to ludzie zatrudnieni, by pomagać – i schodzić z drogi – traderom i innym ważnym ludziom w bankach i firmach inwestycyjnych. W latach 70. profesor ekonomii z Berkeley, Barr Rosenberg, tworzył modele ilościowe do śledzenia czynników wpływających na ceny akcji. Zamiast robić fortunę na samodzielnym handlu, Rosenberg sprzedawał programy komputerowe pomagające innym inwestorom w prognozowaniu zachowań cen akcji. Edward Thorp został pierwszym współczesnym matematykiem wykorzystującym strategie ilościowe w inwestowaniu pokaźnych kwot. Thorp był naukowcem pracującym z Claudem Shannonem, ojcem teorii informacji. Stosował proporcjonalny system zakładów, stworzony przez Johna Kelly’ego, naukowca z Teksasu, który wywarł wpływ na Elwyna Berlekampa. Na początku Thorp wykorzystywał swoje talenty w hazardzie, zyskując sławę zarówno dzięki wielkim wygranym, jak i bestsellerowej książce Beat the Dealer (Pokonać dealera). W książce w systematyczny sposób przedstawił stosowane przez siebie i oparte na pewnych zasadach taktyki gry hazardowej. Podzielił się również spostrzeżeniami, jak gracze mogą zwiększyć swoje szanse w grach losowych. W roku 1964 Thorp skierował uwagę na Wall Street, największe kasyno na świecie. Po przeczytaniu książek poświęconych analizie technicznej, jak również przełomowej książki Benjamina Grahama i Davida Dodda Security Analysis (Analiza papierów wartościowych), która dała podstawy inwestowaniu fundamentalnemu, Thorp był „zaskoczony i zachęcony tym, jak mało wie tak wielu ludzi” – jak określił to w swojej autobiografii zatytułowanej Od Las Vegas do Wall Street. O tym, jak pokonałem kasyno oraz rynek7. Thorp wziął na celownik warranty na akcje, dające posiadaczowi prawo do zakupu akcji po określonej cenie. Stworzył formułę służącą określeniu „poprawnej” ceny warrantu, co dało mu możliwość natychmiastowego wychwycenia nieprawidłowej wyceny przez rynek. Programując komputer Hewlett-Packard 9830, Thorp wykorzystywał swoje formuły matematyczne, by kupować tanie warranty i grać przeciw drogim. Taka taktyka chroniła jego portfel przed wstrząsami na szerszym rynku. W latach 70. Thorp pomagał w prowadzeniu funduszu hedgingowego Princeton/Newport Partners, osiągającego pokaźne zyski i przyciągającego znanych inwestorów, m.in. takich jak Paul Newman, hollywoodzki producent Robert Evans czy scenarzysta Charles Kaufman. Firma Thorpa bazowała na własnych, generowanych komputerowo algorytmach i modelach ekonomicznych zużywających tyle energii elektrycznej, że w jej biurze na południu Kalifornii zawsze było piekielnie gorąco. Na formułę transakcyjną Thorpa wywarła wpływ praca doktorska francuskiego matematyka Louisa Bacheliera, który w roku 1900 stworzył teorię wyceny opcji na giełdzie paryskiej, wykorzystując równania przypominające te, które później zastosował Einstein do opisu ruchów Browna cząstek zawieszonych w cieczy lub gazie. Praca Bacheliera opisująca nieregularne ruchy cen akcji przez dziesiątki lat była niezauważona. Thorp i inni rozumieli jej znaczenie dla nowoczesnego inwestowania. W roku 1974 nazwisko Thorpa znalazło się na pierwszej stronie „Wall Street Journal” w artykule zatytułowanym: Computer Formulas Are One Man’s Secret to Success in Market (Algorytmy komputerowe są tajemnicą sukcesu rynkowego jednego człowieka). Rok później jego fortuna urosła; jeździł nowym czerwonym Porsche 911S. Dla Thorpa, opierającego się w handlu warrantami na modelach komputerowych, obligacje zamienne i inne tak zwane instrumenty pochodne były jedynym rozsądnym podejściem do inwestowania. – Model jest uproszczoną wersją rzeczywistości, podobnie jak plan miasta pokazuje, w jaki sposób przemieścić się z jednej jego części do innej – pisał. – Jeśli dobrze go odczytasz, możesz wykorzystać jego reguły do prognozowania tego, co się wydarzy w nowych sytuacjach. Sceptycy zaczęli węszyć – jeden z nich powiedział „Wall Street Journal”, że „prawdziwy świat inwestowania jest zbyt skomplikowany, by można go było sprowadzić do modelu”. A jednak pod koniec lat 80. fundusz Thorpa był wart blisko 300 milionów dolarów i znacząco przewyższał dwudziestopięciomilionowy wówczas Medallion Simonsa. Ale Princeton/Newport był uwikłany w skandal finansowy, którego centralną postacią był Michael Milken z pobliskiego Los Angeles, co położyło kres marzeniom Thorpa o inwestycyjnej potędze. Thorp nigdy nie został oskarżony o żadne nieprawidłowości i władze ostatecznie zrezygnowały z wymierzenia wszystkich kar związanych z działalnością Princeton/Newport, ale zła prasa pogrążyła fundusz, który został zamknięty pod koniec roku 1988. Thorp określił to rozwiązanie jako „traumatyczne”. Przez ponad dziewiętnaście lat istnienia fundusz każdego roku wypracowywał zysk średnio na poziomie przekraczającym 15 procent (po zapłaceniu przez inwestorów różnych prowizji), a więc przewyższającym zwrot osiągany z rynków w tamtym czasie. – Gdyby nie działania władz, „bylibyśmy miliarderami” – mówi Thorp. = Gerry Bamberger miał na początku lat 80. kilka pomysłów na bogactwo i wpływy. Wysoki, krótko ostrzyżony absolwent informatyki na Uniwersytecie Columbia, zajmował się zapewnieniem wsparcia analitycznego i technicznego dla traderów akcji. Był niedocenianym trybikiem w wielkiej maszynie banku inwestycyjnego Morgan Stanley. Gdy traderzy przygotowywali się do kupna lub sprzedaży dużych pakietów akcji dla klientów, kupując na przykład za kilka milionów dolarów akcje CocaColi, zabezpieczali się, sprzedając taką samą ilość podobnych papierów, na przykład akcji Pepsi, co powszechnie było nazywane transakcjami sparowanymi. Bamberger stworzył oprogramowanie pomocne w poprawie wyników osiąganych przez traderów z banku Morgan Stanley, choć wielu z nich zjeżyło się na samą myśl skorzystania z pomocy firmowego nerda. Obserwując traderów kupujących duże bloki akcji, Bamberger zauważył, że ceny często rosną do poziomów wyższych niż można by się spodziewać. Spadały też poniżej spodziewanych poziomów, gdy traderzy sprzedawali bloki. Za każdym razem aktywność transakcyjna zmieniała wielkość luki między ceną przedmiotowej akcji i akcji innej spółki z pary, nawet jeśli na rynku nie pojawiały się żadne znaczące dla nich informacje. Zlecenie sprzedaży dużego pakietu akcji Coca-Coli mogło na przykład spowodować spadek jej ceny o jeden, a nawet dwa punkty procentowe, podczas gdy cena akcji Pepsi prawie się nie zmieniała. Gdy efekt sprzedaży pakietu CocaColi mijał, luka między akcjami dwóch firm wracała do normy. Miało to sens, ponieważ oprócz działania Morgana Stanleya nie było innego powodu spadku ceny Coca-Coli. Bamberger zwietrzył w tym szansę. Jeśli bank stworzy bazę danych z historycznymi cenami różnych par akcji, będzie mógł osiągać zyski, po prostu zawierając transakcje wykorzystujące te luki cenowe, jakie pojawiają się po sprzedaży blokowej lub w innych wyjątkowych działaniach, określając wielkość tej luki na podstawie danych historycznych. Jego szefowie dali się do tego przekonać i wyasygnowali pół miliona dolarów i przydzielili kilka osób do współpracy. Zaczął więc tworzyć programy komputerowe wykorzystujące „chwilowe spadki” w parach akcji. Bamberger, ortodoksyjny Żyd i nałogowy palacz ze specyficznym poczuciem humoru, codziennie kupował sobie na drugie śniadanie kanapkę z tuńczykiem, zapakowaną w brązową torebkę. Do roku 1985 wdrożył swoją strategię w odniesieniu do sześciu czy siedmiu różnych akcji równocześnie. Zarządzając funduszem 30 milionów dolarów, przysporzył zysków Morganowi Stanleyowi8. Wielkie biurokratyczne firmy często działają dokładnie tak, jak wielkie biurokratyczne firmy. To właśnie dlatego Morgan Stanley wkrótce przydzielił Bambergerowi nowego szefa, Nunzio Tartaglię, co było postrzegane jako zniewaga i skłoniło Bambergera do odejścia. (Dołączył do Edwarda Thorpa w jego funduszu hedgingowym, gdzie zajmował się podobnymi transakcjami, aż w końcu odszedł na emeryturę, zostając milionerem). Mały, żylasty astrofizyk Tartaglia zarządzał grupą traderów w Morgan Stanley zupełnie inaczej niż jego poprzednik. Tartaglia – brooklińczyk – wciąż kręcący się w pobliżu Wall Street, był dość arogancki. Kiedyś, gdy nowy kolega przyszedł do niego, by się przedstawić, Tartaglia kompletnie go zignorował. – Nie próbuj wyciągnąć ode mnie czegokolwiek tylko dlatego, że przyszedłem stamtąd – powiedział, wskazując na pobliskie okno i ulice Nowego Jorku9. Tartaglia zmienił nazwę swojej grupy na Automated Proprietary Trading (Zastrzeżony Trading Automatyczny), w skrócie APT*, i przeniósł ją do długiego na dwanaście metrów pokoju na dziewiętnastym piętrze w wieżowcu położonym w centrum Manhattanu, w którym mieściła się centrala banku Morgan Stanley. Jeszcze bardziej zautomatyzował system. W roku 1987 wygenerował 50 milionów dolarów zysku. Członkowie zespołu nie mieli bladego pojęcia o akcjach, którymi handlowali i nie było im to potrzebne. Ich strategia polegała po prostu na stawianiu na powtórne pojawienie się historycznych korelacji między akcjami, co było nieco rozbudowaną, starą jak świat zasadą inwestowania „kupuj tanio, sprzedawaj drogo”. Tym razem robiono to z wykorzystaniem programów komputerowych i z szybkością błyskawicy. * W języku angielskim apt = zdolny, właściwy – przyp. tłum. Nowi pracownicy, w tym były profesor informatyki z Uniwersytetu Columbia, David Shaw, i matematyk Robert Frey jeszcze bardziej zwiększyli zyski. Traderzy z banku Morgan Stanley byli jednymi z pierwszych, którzy przyjęli strategię arbitrażu statystycznego, zwaną w skrócie stat arb. W zarysie oznacza ona zawieranie bardzo wielu równoległych transakcji, z których większość nie jest skorelowana z uśrednionym rynkiem. Mają one na celu wykorzystanie statystycznych anomalii lub innych nietypowych zachowań rynku. Oprogramowanie, z którego korzystał zespół, szeregowało akcje według zysków lub strat osiąganych na nich w poprzednich tygodniach. Potem APT dokonywał krótkiej sprzedaży lub grał przeciw dziesięciu procentom największych wygranych w branży, równocześnie kupując akcje dziesięciu procent najbardziej przegranych, licząc na odwrócenie zachowania traderów. Oczywiście nie zawsze do tego dochodziło, ale gdy zastosowano strategię wystarczająco wiele razy, osiągano roczne zyski na poziomie 20 procent, co w dużej mierze wynikało z faktu, że inwestorzy często reagowali zbyt mocno zarówno na dobre, jak i na złe wiadomości, nie czekając na uspokojenie i nie pomagając w odzyskaniu historycznych korelacji między akcjami. Do roku 1988 APT znajdowała się w gronie największych i najbardziej tajemniczych zespołów traderskich na świecie, kupując i sprzedając codziennie akcje o wartości 900 milionów dolarów. W roku 1988 zespół odnotował jednak olbrzymie straty i zarządzający bankiem Morgan Stanley obcięli ich kapitał o dwie trzecie. Najwyższe kierownictwo nigdy nie czuło się komfortowo z inwestycjami opartymi na modelach komputerowych, a dodatkowo pojawiała się coraz większa zazdrość o to, ile pieniędzy zarabiała grupa Tartaglii. Wkrótce Tartaglia stracił pracę, a grupa została rozwiązana. Przez wiele lat nie było to jasne, ale Morgan Stanley zaprzepaścił niektóre z najbardziej lukratywnych strategii tradingowych w całej historii finansów. = Robert Frey zaczął się niepokoić na długo przed rozwiązaniem grupy APT. Nie chodziło tylko o to, że jego szef, Tartaglia, nie radził sobie ze swoimi przełożonymi, sugerując, że bank może wyrzucić z pracy cały zespół, gdy pojawią się straty. Frey, potężnie zbudowany mężczyzna, utykający – jeszcze jako młody człowiek w wyniku upadku roztrzaskał sobie biodro i nogę – był przekonany, że rywale również stosują strategię jego grupy. Fundusz Thorpa zawierał już transakcje podobnego typu i Frey był przekonany, że inni też będą ich naśladować. Musiał więc wymyślić nowe taktyki. Frey zaproponował dekonstrukcję ruchów cen różnych akcji przez identyfikację niezależnych zmiennych odpowiedzialnych za te ruchy. Na przykład wzrost kursu Exxona można było przypisać wielu czynnikom, takim jak zmiany cen ropy, wartość dolara, momentum całego rynku i wielu innym. Wzrost cen akcji firmy Procter & Gamble może być powodowany w największej mierze zdrowym bilansem i rosnącym popytem na bezpieczne akcje, ponieważ inwestorzy nie przepadali za firmami mocno zadłużonymi. Jeśli tak było, to mogło się okazać, że sens ma sprzedaż grup akcji spółek ze zdrowym bilansem i zakup tych mocno zadłużonych, jeśli tylko dane potwierdzały, że luka związana z wynikami tych grup przesunęła się poza historyczne granice. Garstka inwestorów i naukowców rozważała mniej więcej w tym samym czasie inwestowanie czynnikowe, ale Frey zastanawiał się, czy nie zrobi lepiej, jeśli wykorzysta statystykę komputerową i inne techniki matematyczne do wyizolowania prawdziwych czynników powodujących zmiany cen. Frey wraz z kolegami nie potrafili jednak zainteresować swoim innowacyjnym podejściem czynnikowym najwyższego szczebla zarządzających bankiem Morgan Stanley. – Powiedzieli mi, żebym nie wprowadzał zamętu – wspomina. Odszedł więc. Porozumiał się z Jimem Simonsem. Uzyskał jego finansowe wsparcie w założeniu nowej firmy – Kepler Financial Management. Frey z grupką innych ludzi zaprogramował kilkadziesiąt małych komputerów do realizacji jego strategii arbitrażu statystycznego. Niemal natychmiast otrzymał list, w którym prawnicy z Morgan Stanley grozili mu. Frey niczego nie ukradł. Jego podejście zostało jednak opracowane podczas pracy dla tego banku. Miał jednakże szczęście. Pamiętał, że Tartaglia nie pozwolił ani jemu, ani innym osobom z jego grupy podpisywać z bankiem umów o poufności i o zakazie konkurencji. Chciał mieć możliwość zabrania swojego zespołu do rywali, gdyby ich premie były rozczarowujące. W konsekwencji Morgan Stanley nie miał solidnych podstaw prawnych, by powstrzymać Freya przed zawieraniem transakcji. Z pewnym lękiem zignorował kolejne groźby ze strony Morgana Stanleya i rozpoczął handlowanie. = Do roku 1990 Simons miał wielkie nadzieje, że Frey i Kepler odniosą sukcesy w transakcjach na akcjach. Z jeszcze większym entuzjazmem myślał o swoim funduszu Medallion i ilościowej strategii inwestowania na rynkach obligacyjnych, surowcowych i walutowych. Rosła mu jednak konkurencja. Niektórzy z rywali stosowali podobne strategie tradingowe. Simons pomyślał, że największym jego konkurentem jest David Shaw, również uciekinier z grupy APT w Morgan Stanley. Po odejściu z banku w roku 1988, trzydziestosześcioletni Shaw, który otrzymał stopień doktora na Uniwersytecie Stanforda, był kuszony przez bank Goldman Sachs. Nie miał jednak pewności, czy przyjąć tę ofertę. Chcąc przedyskutować z kimś tę możliwość, zwrócił się do Donalda Sussmana, który zarządzał funduszem hedgingowym. Sussman zabrał Shawa na wspólne popływanie żaglówką po Long Island Sound. I tak jeden dzień debaty na piętnastometrowym jednomasztowym slupie Sussmana na temat tego, co powinien zrobić Shaw, wydłużył się do trzech. – Myślę, że mogę wykorzystywać technologię w handlu papierami wartościowymi – powiedział Shaw do Sussmana. Sussman zasugerował, aby Shaw zamiast pracować w Goldman Sachs, założył własny fundusz hedgingowy i zaproponował mu 28 milionów dolarów na kapitał w fazie zalążkowej. Shaw dał się przekonać i zapoczątkował działalność firmy D.E. Shaw, prowadząc ją w biurze położonym na piętrze powyżej piętra zajmowanego przez Revolution Books, komunistyczną księgarnię w zapuszczonej wówczas części Manhattanu, w okolicach Union Square. Jednym z pierwszych działań Shawa był zakup dwóch ultraszybkich i drogich komputerów Sun Microsystems. – Potrzebował ferrari – mówi Sussman. – Kupiliśmy mu ferrari10. Shaw, ekspert od superkomputerów, zatrudniał doktorów matematyki i nauk przyrodniczych, którzy akceptowali jego naukowe podejście do tradingu. Ściągał również do firmy błyskotliwych pracowników z innym wykształceniem. Wśród jego najlepszych rekrutów znajdowali się absolwenci anglistyki i filozofii, ale zatrudniał też mistrzów szachów, komików z teatrów jednego aktora, pisarzy, szermierza, który był nawet olimpijczykiem, puzonistę i specjalistę od wyburzeń. – Nie chcieliśmy nikogo z ukształtowanymi już poglądami – mówi jeden z pierwszych dyrektorów firmy11. W przeciwieństwie do hałaśliwych pokojów tradingowych w większości firm z Wall Street, biura Shawa były ciche, pogrążone w półmroku, a odwiedzający pokoje analityków twierdzili, że przypominają one Bibliotekę Kongresu, mimo że pracownicy nosili dżinsy i podkoszulki. Były to czasy początków internetu. Pracownicy naukowi byli wówczas jedynymi osobami, korzystającymi z poczty elektronicznej. Shaw wspomniał jednak jednemu ze swoich programistów o możliwościach, jakie niesie ze sobą nowa epoka. – Myślę, że ludzie będą robili zakupy przez internet – powiedział do kolegi. – Nie tylko będą kupować, ale gdy już coś kupią, będą mogli powiedzieć: „to jest dobre” albo „to jest niedobre”; będą mogli wysyłać opinie. Jeden z programistów, Jeffrey Bezos, pracował z Shawem dobrych kilka lat, po czym spakował swoje rzeczy na ciężarówkę do przeprowadzek i ze swoją ówczesną żoną MacKenzie za kierownicą pojechał do Seattle. W drodze Bezos pracował na laptopie, przygotowując biznesplan dla swojej firmy – Amazon.com. (Początkowo wybrał nazwę „Cadabra”, ale zarzucił ten pomysł, ponieważ zbyt wielu ludzi myliło ją z „Cadaver” – co po angielsku oznacza zwłoki – przyp. tłum.)12. Gdy tylko Shaw odpalił silniki swoich ferrari, niemal natychmiast jego fundusz hedgingowy zaczął przynosić pieniądze. Wkrótce zarządzał już kilkuset milionami dolarów, obracając szeregiem inwestycji opartych na akcjach i zatrudniając ponad sto osób. Jim Simons nie bardzo wiedział, na czym polegał sukces Shawa i kilku innych firm. Wiedział jednak, że aby zbudować coś szczególnego, aby dogonić tych, którzy go wyprzedzali, będzie potrzebował pomocy. Zadzwonił do Sussmana, finansisty, który udzielił potrzebnego wsparcia Davidowi Shawowi tworzącemu własny fundusz hedgingowy, licząc na to, że i jemu się powiedzie. ROZDZIAŁ ÓSMY T ętno Jima Simonsa przyśpieszyło, gdy zbliżał się do Szóstej Alei. Było parne, letnie popołudnie, ale Simons miał na sobie marynarkę i krawat, bo chciał zrobić odpowiednie wrażenie. Gruntownie przygotował się do tego spotkania. Był rok 1991. David Shaw, a także inne nowo powstałe firmy używały modeli komputerowych do handlu akcjami. Nieliczni członkowie establishmentu z Wall Street świadomi tego podejścia jednak wyśmiewali je. Opieranie się na tajemniczych algorytmach, tak jak robił to Simons, wydawało się śmieszne, a nawet niebezpieczne. Niektórzy nazywali to inwestowaniem w czarną skrzynkę – w coś trudnego do wytłumaczenia i ukrywającego poważne ryzyka. Handlując w staromodny sposób, łączący dogłębne analizy z wyostrzonym instynktem, zarobiono olbrzymie sumy pieniędzy. Komu był potrzebny Simons i jego wymyślne komputery? W wysokim biurowcu położonym w centrum Manhattanu Simonsa oczekiwał Donald Sussman, czterdziestopięciolatek urodzony w Miami, i na Wall Street uważany za swego rodzaju heretyka. Ponad dwadzieścia lat wcześniej, podczas studiów na Uniwersytecie Columbia, Sussman skorzystał z urlopu, by móc pracować w niewielkiej firmie brokerskiej. Tam natknął się na mało znaną strategię handlu obligacjami zamiennymi będącymi szczególnie skomplikowaną inwestycją. Sussman przekonał swoich szefów, by wyłożyli 2 tysiące dolarów na elektroniczny kalkulator wczesnej generacji, aby mógł szybko sprawdzić, które obligacje są najatrakcyjniejsze. Z kalkulatorem w ręku Sussman wypracował dla firmy miliony dolarów zysku, co otworzyło mu oczy na korzyści, jakie może przynieść technologia. Wysoki na ponad dwa metry, szeroki w ramionach, wąsaty Sussman zarządzał funduszem Paloma Partners, który wspierał szybko rosnącą firmę Shawa, fundusz hedgingowy D.E. Shaw. Sussman domyślał się, że matematycy i przyrodnicy mogą kiedyś rywalizować z największymi firmami tradingowymi, a nawet je prześcignąć, bez względu na konwencjonalną mądrość tego biznesu. Mówiono, że był otwarty na inwestowanie w nowych zafascynowanych komputerami traderów, co dawało Simonsowi nadzieję na zdobycie jego wsparcia. Simons porzucił świetnie zapowiadającą się karierę akademicką, by robić coś szczególnego w świecie inwestycji. Jednak po dziesięciu latach w tym biznesie zarządzał zaledwie 45 milionami, co stanowiło mniej więcej jedną czwartą wartości aktywów zarządzanych przez Shawa. Spotkanie miało na celu pozyskanie ze strony Sussmana wsparcia dla Renaissance’u w zakresie pomocy w zatrudnianiu pracowników i doskonalenia technologii tak, aby stać liczącą się siłą na Wall Street. Sussman był jednym z pierwszych inwestorów, którzy powierzyli Simonsowi swoje środki, ale inwestycja przyniosła mu straty, więc wycofał swój wkład. Można było zatem przypuszczać, że może odnieść się sceptycznie do swojego gościa. Algorytmy transakcyjne Simonsa zostały jednak ostatnio przerobione i on sam emanował pewnością siebie. Pewnie wkroczył do budynku Sussmana oddalonego o przecznicę od Carnegie Hall. Wjechał windą na trzydzieste pierwsze piętro. Wszedł do kosztownie urządzonej sali konferencyjnej z panoramicznym widokiem na Central Park i białą tablicą, na której odwiedzający firmę quanci mogli pisać swoje równania. Patrząc na Simonsa zza długiego, wąskiego drewnianego stołu, Sussman nie mógł powstrzymać uśmiechu. Jego gość był brodatym, łysiejącym i siwiejącym mężczyzną, niewiele przypominającym większość inwestorów odbywających regularne pielgrzymki do jego biura i proszących o pieniądze. Tweedowa marynarka i nieco przekrzywiony krawat to na Wall Sreet rzadkość. Przyszedł sam, a nie jak inni, którzy zazwyczaj przychodzili otoczeni agentami i doradcami. Simons był bystrym inwestorem, którym Sussman lubił pomagać. – Wyglądał jak pracownik uczelni – wspomina. Simons rozpoczął swoją prezentację, opowiadając, jak jego fundusz hedgingowy Medallion udoskonalił swoje podejście do handlu. Pewny siebie, bezpośredni Simons spędził ponad godzinę na opowiadaniu o wynikach, ryzykach i rozwoju swojej firmy, ogólnie opisując nowy model krótkoterminowego handlu. – Teraz już naprawdę to mam – zapewniał entuzjastycznie. – Dokonaliśmy przełomu. Poprosił Sussmana o inwestycję w swój fundusz hedgingowy w kwocie 10 milionów dolarów, wyrażając przekonanie, że będzie w stanie wygenerować wielkie zyski i rozwinąć Renaissance w liczącą się firmę inwestycyjną. – To rewelacja – powiedział. – Mogę to zrobić na wielką skalę. Sussman słuchał cierpliwie. Był pod wrażeniem. Jednak wiedział, że na pewno nie da pieniędzy Simonsowi. Prywatnie obawiał się potencjalnego konfliktu interesów, ponieważ był jedynym dostawcą kapitału dla funduszu hedgingowego Shawa. Pomagał nawet firmie Shawa zatrudniać pracowników naukowych i traderów, by zwiększyć dystans dzielący od niej Simonsa i innych początkujących traderów ilościowych. Myślał, że gdyby miał do wydania jakieś pieniądze, to prawdopodobnie powinien je zainwestować w D.E. Shaw. Zresztą Shaw osiągał roczne zyski na poziomie 40 procent, a w przypadku Renaissance’u wydawało się to mało prawdopodobne. – Dlaczego miałbym dać pieniądze potencjalnemu konkurentowi? – zapytał Simonsa. – Przykro mi, ale mam już Davida. Wstali, uścisnęli sobie dłonie i obiecali pozostać w kontakcie. Gdy Simons odwracał się do wyjścia, Sussman zauważył kątem oka wyraz rozczarowania na jego twarzy. Simons nie miał też więcej szczęścia z innymi potencjalnymi sponsorami. Inwestorzy nie mówili mu tego prosto w oczy, ale większość uważała, że poleganie na modelach transakcyjnych generowanych przez komputery jest absurdem. Podobnie niedorzeczne były prowizje Simonsa, w szczególności jego oczekiwanie, że inwestorzy co roku przekażą mu 5 procent pieniędzy, którymi dla nich zarządza, co było kwotą znacznie wyższą niż 2 procent pobierane przez większość funduszy hedgingowych. – Ja też płacę prowizje – powiedział Simons jednemu z potencjalnych inwestorów, zwracając uwagę, że on również w Medallionie. – Dlaczego zatem ty nie powinieneś? jest inwestorem Z taką logiką Simons nie zaszedł zbyt daleko. Płacone przez niego prowizje trafiały z powrotem prosto do jego firmy. Argument był nieprzekonujący. Fakt, że jego fundusz osiągnął imponujące rezultaty tylko po niespełna dwóch latach bardzo utrudniał mu życie. Gdy weteranka Wall Street, Anita Rival, spotkała się z Simonsem w jego biurze na Manhattanie, aby porozmawiać o inwestycji reprezentowanej przez nią firmy, była kolejną osobą, która go zlekceważyła. – On nie potrafił wyjaśnić, jak działały te modele komputerowe – wspominała. – Trudno było zrozumieć, co właściwie robi. W Renaissance’ie krążyła pogłoska, że Commodities Corporation – firma, której przypisywano przyczynienie się do uruchomienia dominujących funduszy hedgingowych zarządzanych przez traderów skupiających się na surowcach, na przykład Paula Tudora Jonesa, Louisa Bacona, Bruce’a Kovnera – również nie wyraziła zainteresowania wsparciem funduszu Simonsa. – W branży panowało przekonanie, że to tylko garstka matematyków wykorzystująca komputery… Cóż oni wiedzieli o biznesie? – mówi przyjaciel Simonsa. – Nie mieli sukcesów, którymi mogliby się pochwalić. Istniało ryzyko, że wyjdą z tego biznesu. Simons wciąż miał swój system transakcyjny. W roku 1991 zarobił 39 procent, więc teraz zarządzał nieco ponad 70 milionami dolarów. Gdyby znalazł sposób na przedłużenie swojej dobrej passy lub choćby poprawił wyniki Medallionu, mógłby być pewien, że w końcu pojawią się zainteresowani inwestorzy. Berlekamp, Ax i Baum dawno jednak już odeszli. Straus zajmował się transakcjami firmy, gromadzeniem danych i wieloma innymi rzeczami, ale nie był typem poszukiwacza zdolnego do wyszukania ukrytych sygnałów. Wobec rosnącej konkurencji Medallion musiał odkryć nowe sposoby na osiąganie zysków. W poszukiwaniu pomocy Simons zwrócił się do Henry’ego Laufera, matematyka, który już wykazał się talentem do znajdowania konstruktywnych rozwiązań. = Laufer nigdy nie zdobył żadnej z prestiżowych nagród w dziedzinie matematyki, które otrzymali Simons i Ax, ani nie stworzył popularnego algorytmu nazwanego jego imieniem, jak Lenny Baum czy Elwyn Berlekamp. Niemiej jednak Laufer wspiął się na wyżyny dokonań i uznania i to on okazał się najlepszym wspólnikiem Simonsa. Laufer ukończył w ciągu dwóch lat studia licencjackie w City College of New York. Tyle samo czasu zajęło mu uzyskanie dyplomu na Uniwersytecie Princeton. Zdobył uznanie za dokonanie postępów w rozwiązywaniu trudnych problemów matematycznych związanych z funkcjami zmiennych zespolonych i odkrycie nowych przykładów zanurzeń lub struktur istniejących wewnątrz innych struktur matematycznych. W roku 1971 dołączył do kadry wydziału matematyki w Sony Brook. Skupił się na liczbach zespolonych i geometrii algebraicznej, przechodząc od klasycznych dziedzin analizy zespolonej do rozwiązań bardziej współczesnych problemów. Laufer ożywiał się w sali wykładowej. Był popularny wśród studentów, choć w życiu prywatnym był nieśmiały. Przyjaciele z college’u zapamiętali go jako mola książkowego i introwertyka, który nosił ze sobą suwak. Już na samym początku w Stony Brook powiedział kolegom, że chce się ożenić i skwapliwie poszukiwał okazji, by poznać odpowiednią kobietę. Kiedyś podczas wyjazdu na narty z kolegą matematykiem, Leonardem Charlapem, Laufer zaproponował, by pójść do hotelowego baru „poznać jakieś dziewczyny”. Charlap spojrzał na swojego kolegę i się roześmiał. – Henry, ty nie jesteś facetem tego typu – powiedział, wiedząc, że Laufer jest zbyt nieśmiały, by podrywać kobiety w hotelowym barze. – Był miłym żydowskim chłopakiem – wspomina Charlap. Laufer w końcu poznał Marshę Zlatin, profesor logopatologii w Stony Brook, podzielającą jego liberalne poglądy polityczne. Ożenił się z nią. Marsha była osobą bardziej optymistyczną. Określając swój nastrój, często używała słowa „świetnie” bez względu na to, z jakimi problemami musiała się właśnie mierzyć. Zdumiała swoich przyjaciół pogodą ducha mimo kilku poronień. W końcu udało jej się urodzić zdrowe dzieci. Potem zrobiła doktorat z logopatologii. Wydawało się, że podejście do życia prezentowane przez Marshę miało wpływ na Laufera. Wśród kolegów znany był z chęci do współpracy. Zauważyli oni jego szczególne zainteresowanie inwestowaniem. Byli rozczarowani, ale nie zszokowani, gdy w roku 1992 dołączył do Simonsa jako pełnoetatowy pracownik. Naukowcy przerzucający się na trading często stają się nerwowi i spięci, martwiąc się każdym ruchem na rynku. To dotknęło Bauma, gdy przyszedł do Simonsa. Laufer, wówczas czterdziestosześcioletni, zareagował jednak inaczej. Przyjaciele mówili, że wyższa pensja uwolniła go od stresu, jaki odczuwał w związku z kosztami studiów córek. Sprawiał wrażenie osoby delektującej się intelektualnymi wyzwaniami związanymi z wymyślaniem formuł tradingowych przynoszących zyski. Simons, po latach stawiania czoła skomplikowanym osobowościom Bauma, Axa i Berlekampa, z ulgą przyjął łagodne usposobienie Laufera. Simons wybrał dla siebie w Renaissance’ie rolę wizjonera i stratega, zabiegającego o względy inwestorów, przyciągającego utalentowanych pracowników, planującego wyjścia awaryjne i opracowującego dla swojej grupy strategie wykorzystania osiąganych ostatnio wysokich zysków z pomocą Laufera, kierującego badaniami w nowym biurze w Stony Brook, i Strausa zajmującego się tradingiem w Berkeley. Laufer już na początku podjął decyzję, która okazała się niezwykle wartościowa: Medallion będzie stosował jeden model tradingowy i przestanie utrzymywać różne modele dla różnych inwestycji i warunków rynkowych, co było sposobem funkcjonowania większości firm stosujących inwestowanie ilościowe. Laufer stwierdził, że stosowanie całego zbioru różnych modeli tradingowych jest prostsze i łatwiejsze do wykonania, ale był przekonany, że jeden model oparty na olbrzymich zbiorach danych zgromadzonych przez Strausa może pomóc wychwycić korelacje, szanse i inne sygnały pojawiające się w różnych klasach aktywów. Wyspecjalizowane, indywidualne modele mogą borykać się z problemami zbyt małej ilości danych. Co równie ważne, Laufer rozumiał, że jeden stabilny model opierający się na pewnych kluczowych założeniach co do zachowania cen i rynku może ułatwić późniejsze dodawanie nowych inwestycji. Taki model może nawet zmieniać inwestycje z relatywnie niewielką ilością danych tradingowych w miks, jeśli okaże się, że są one podobne do innych inwestycji dokonanych przez Medallion w oparciu o znacznie większą ilość danych. Laufer przyznawał, że stworzenie kombinacji różnych instrumentów, na przykład kontraktów futures na waluty i kontraktów na surowce, którymi handluje się na amerykańskich giełdach, może być nie lada wyzwaniem. Twierdził jednak, że gdy już uda się „wygładzić” trendy, jeden model zapewni osiąganie lepszych wyników. Laufer spędzał przy biurku wiele godzin, szlifując swój model. W porze lunchowej zespół zazwyczaj pakował się do jego starego Lincolna Town Car i udawał się do pobliskiej knajpki na dalszy ciąg deliberacji. W niedługim czasie rodziło się nowe spojrzenie na rynek. Straus ze swoją grupą zgromadził stosy danych przedstawiających zmiany cen kilkudziesięciu różnych surowców, obligacji i walut na przestrzeni kilkudziesięciu lat. Aby łatwiej było się przez nie przegryźć, dzielili tydzień handlowy na dziesięć segmentów – pięć sesji nocnych, kiedy na zamorskich rynkach odbywał się obrót akcjami i pięć sesji dziennych. W konsekwencji każdy dzień był podzielony na pół, co umożliwiało zespołowi poszukiwanie powtarzających się prawidłowości i sekwencji występujących w różnych segmentach rynku. Potem zaczynali zawierać transakcje – rano, w południe i na zakończenie dnia. Simons zastanawiał się, czy istniał lepszy sposób analizowania danych. Być może podzielenie dnia na jeszcze krótsze okresy umożliwiłoby zespołowi wyizolowanie informacji o zmianach cen w ciągu dnia i ujawnienie nowych, niezauważonych prawidłowości. Laufer zaczął od dzielenia dnia na pół, potem dzielił na cztery części, aż w końcu zdecydował się na pięciominutowe interwały czasowe, jego zdaniem idealne do rozpracowania trendów i anomalii. Najważniejsze było to, że Straus miał teraz dostęp do większych mocy obliczeniowych komputerów, dzięki czemu Lauferowi łatwiej było porównywać małe wycinki danych historycznych. Czy sto osiemdziesiąty ósmy pięciominutowy interwał rynku kontraktów futures na kakao regularnie cechuje się spadkiem cen w dni, kiedy wśród inwestorów panuje nerwowość, a w sto dziewięćdziesiątym dziewiątym następuje zazwyczaj odbicie? Być może interwał numer 90 na rynku złota to intensywne zakupy w dni, kiedy inwestorzy obawiają się inflacji, ale interwał numer 63 często pokazuje osłabienie? Pięciominutowe interwały Laufera umożliwiły zespołowi identyfikację nowych trendów, osobliwości i innych zjawisk lub – jak nazywali to w swoim żargonie – nieprzypadkowych zjawisk w tradingu (ang. nonrandom trading effects). Straus wraz z kolegami prowadził testy, mające na celu upewnienie się, czy nie wgryźli się w te dane za głęboko, formułując fałszywe strategie, ale wiele nowych sygnałów zdawało się potwierdzać. Wyglądało to tak, jakby zespół Medallionu po raz pierwszy założył okulary i na nowo spojrzał na rynek. Jednym z pierwszych odkryć było to, że pewne wahania cen obrazujące to, co dzieje się w piątek rano, w przedziwny sposób pozwalają przewidzieć, jakie będą zmiany cen tego samego popołudnia, bliżej zakończenia handlu. Praca Laufera wykazała również, że jeśli pod koniec dnia rynki rosły, to często opłacało się kupować kontrakty futures tuż przed zamknięciem i pozbywać się ich następnego dnia na otwarciu. Zespół odkrył możliwości prognozowania związane ze zmiennością, jak również ciągiem efektów połączonych, na przykład tendencje występujące w parach inwestycji, takich jak złoto i srebro czy olej opałowy i ropa naftowa, do zmian w tym samym kierunku w określonych momentach w trakcie dnia handlowego w sposób nieco odmienny od innych zachowań rynku. Nie było natychmiast oczywiste, dlaczego niektóre sygnały do zawarcia transakcji okazywały się prawdziwe, ale jak długo miały one pwartość, czyli prawdopodobieństwo testowe mniejsze od 0,01 – co oznacza, że wydawały się statystycznie istotne, z małym prawdopodobieństwem, że są statystycznym złudzeniem – były dodawane do systemu. Wkrótce Simons uświadomił sobie jednak, że z całą pewnością elegancki pakiet pomysłów nie wystarczy do inwestowania z zyskiem. – W jaki sposób można to przełożyć na działanie? – zapytał Laufera i pozostałych. Motywował ich do rozwiązania jeszcze jednego dokuczliwego problemu: mając do dyspozycji pewien wachlarz możliwych transakcji, które wytypowali i ograniczone środki, którymi zarządzał Medallion, ile powinni przeznaczyć na każdą z tych inwestycji? Za którymi zachowaniami rynku powinni podążać? Jak powinni ustalać priorytety? Laufer zaczął tworzyć program komputerowy służący do identyfikacji optymalnych transakcji do zawarcia w ciągu dnia, czyli coś, co Simons nazwał algorytmem obstawiania. Laufer zdecydował, że będzie to „dynamiczna”, samodostosowująca się analiza w czasie rzeczywistym, służąca do korygowania zawartości portfela przy zadanych prawdopodobieństwach przyszłych ruchów na rynku, co było wczesną wersją uczenia maszynowego. Jadąc z przyjacielem i inwestorem Medallionu do Stony Brook, Simons z trudem panował nad emocjami. – Nasz system jest żywym organizmem; wciąż się zmienia – mówił. – Naprawdę powinniśmy móc na tym urosnąć. Mający tylko kilkunastu pracowników Simons, chcąc dogonić D.E. Shaw i opanować branżę, musiał zbudować silny zespół. Pewnego dnia przyjechał do niego na rozmowę kwalifikacyjną doktorant ze Stony Brook, Kresimir Penavic. Gdy czekał na spotkanie z Lauferem, Simons, ubrany w podarte spodnie i taniutkie mokasyny, wymachując trzymanym między dwoma palcami papierosem, podszedł, aby ocenić swojego nowego rekruta. – Jesteś ze Stony Brook? – zagadnął Penavica, który skinął głową. – Co tam zrobiłeś? Nie mając pewności, kim jest ten facet zadający pytania, mierzący niemal metr dziewięćdziesiąt Penavic zaczął opisywać swoją pracę magisterską z matematyki. Simons pozostawał niewzruszony. – To trywialne zagadnienia – prychnął. Było to najbardziej destruktywne upokorzenie, jakiego można było doznać ze strony matematyka. Niezrażony tym Penavic opowiedział Simonsowi o innym swoim artykule, w którym skoncentrował się na pewnym nierozwiązanym problemie algebraicznym. – Ten problem nie jest trywialny – podkreślał. – To też jest trywialne – powiedział Simons i machnął ręką, a dym z jego papierosa poleciał na twarz Penavica. Gdy młody kandydat do pracy obruszył się, Simons zaczął się uśmiechać, tak jakby przekomarzał się z Penavicem. – Ale i tak mi się podobasz – dodał. Chwilę później był przyjęty. Mniej więcej w tym samym czasie do zespołu dołączył też naukowiec Nick Patterson, choć nie do końca z radością przyjął tę ofertę pracy. Patterson nie mógł pozbyć się podejrzeń, że Simons robi jakieś przekręty. I nie chodziło tylko o to, że gdy zaczęła się sprawdzać krótkoterminowa taktyka Laufera, w roku 1992 Medallion trzeci rok z rzędu osiągnął 33 procent zysku. Nie chodziło też o to, że fundusz pobierał od klientów horrendalne prowizje ani o 100 milionów dolarów, którymi podobno zarządzał. Chodziło o sposób, w jaki Simons zabiegał o zwiększenie tych rzekomych zysków, oparty na modelach komputerowych, których do końca nie rozumiał ani on sam, ani jego pracownicy. Nawet w biurze nie wydawał się Pattersonowi całkowicie autentyczny. Simons przeniósł działalność badawczą Renaissance’u na najwyższe piętro dziewiętnastowiecznego domu położonego w mieszkalnej dzielnicy Stony Brook, przy obsadzonej drzewami North Country Road. W budynku było upchniętych dziewięć osób, które pracowały nad różnymi biznesami wspieranymi przez Simonsa, między innymi nad kilkoma inwestycjami typu venture capital, na dole kilku facetów handlowało akcjami. Nikt za bardzo nie wiedział, co robił ktoś inny, a Simons nawet nie pojawiał się tam codziennie. Było tam tak ciasno, że Patterson nie miał nawet miejsca, w którym mógłby wygodnie usiąść. W końcu wstawił krzesło i biurko do pustego kąta gabinetu Simonsa. Simons połowę czasu spędzał w biurze w Nowym Jorku. Powiedział Pattersonowi, że nie ma nic przeciw temu, żeby dzielili ten pokój. Patterson zdawał sobie sprawę z osiągnięć Simonsa w dziedzinie matematyki i łamania kodów, ale to niewiele pomogło w rozwianiu jego podejrzeń. – Matematycy też mogą być oszustami – powiedział. – W funduszu hedgingowym bardzo łatwo jest prać pieniądze. Przez cały miesiąc Patterson ukradkiem zapisywał ceny zamknięcia, które Medallion wykorzystywał do oceny różnych inwestycji w swoim portfelu, uważnie, linijka po linijce, sprawdzając z danymi z „Wall Street Journal”, aby przekonać się, czy wszystko pasuje*. * Patterson miał nawet więcej powodów do tej paranoi, niż sobie uświadamiał; mniej więcej w tym samym czasie inny inwestor z Long Island, Bernard Madoff, tworzył największą w historii piramidę finansową, zwaną „schematem Ponziego”. Dopiero po tym, jak liczby Simonsa wykazały pełną zgodność, uspokojony Patterson skupił się na wykorzystaniu swoich umiejętności matematycznych do wspierania tego przedsięwzięcia. Całe lata zajęło Pattersonowi uświadomienie sobie, że faktycznie lubi matematykę. Gdy był młodszy, matematyka była dla niego tylko narzędziem, które wykorzystywał do własnej ochrony. Patterson cierpiał na dysplazję twarzy, rzadką wadę wrodzoną, w wyniku której miał zniekształconą lewą stronę twarzy i nie widział na lewe oko1. Jedynak, dorastający w londyńskiej dzielnicy Bayswater, został posłany do katolickiej szkoły z internatem, w której był bezlitośnie prześladowany. Nie mógł rozmawiać z rodzicami częściej niż raz w tygodniu. Z determinacją zachowywał angielski spokój. Swoje talenty wykorzystał do zdobycia przewagi w klasie. – Stałem się szkolnym kujonem i uosobieniem brytyjskości – wspomina Patterson. – Uważali mnie za dziwaka, ale pożytecznego, więc dali mi spokój. Pattersona najbardziej pociągała matematyka, ponieważ miał silnego ducha rywalizacji, a odkrycie dziedziny, w której mógł dominować, sprawiało mu ogromną satysfakcję. Jednak dopiero w wieku szesnastu lat zauważył, że faktycznie czerpie radość z tego przedmiotu. Kilka lat później, po ukończeniu studiów na Uniwersytecie w Cambridge, podjął pracę, w której oczekiwano od niego programowania komputerów. Okazało się to dla niego naturalne, czym zyskał przewagę nad innymi kolegami matematykami, wśród których tylko niewielu wiedziało, jak pisać programy komputerowe. Patterson był świetnym szachistą. Dużo wolnego czasu spędzał w londyńskiej kawiarni, w której klienci mogli wypożyczać szachy i rozgrywać emocjonujące partie. Regularnie ogrywał zawodników dużo starszych od siebie. Wkrótce zauważył, że kawiarnia jest tylko przykrywką, a sekretne schody prowadzą do pomieszczenia, w którym miejscowy typ spod ciemnej gwiazdy organizuje nielegalne partie pokera, a gra toczy się o wysokie stawki. Patterson został dopuszczony do gry i szybko stało się jasne, że w pokera też jest dobry i garściami zgarnia pieniądze. Twardziel zwrócił uwagę na jego umiejętności i złożył mu propozycję – jak pomyślał – nie do odrzucenia: Jeśli na dole będziesz grał dla mnie w szachy, podzielisz się ze mną wygranymi, a ja pokryję twoje straty. Patterson nie ponosił tu żadnego ryzyka, ale mimo to odmówił. Łajdak powiedział mu, że popełnia wielki błąd. – Chyba oszalałeś! Nie zarobisz pieniędzy na matematyce – roześmiał się szyderczo. Doświadczenie nauczyło Pattersona nieufności do większości maszynek do zarabiania pieniędzy, nawet tych, które wydawały się legalne. To był powód, dlaczego wiele lat później był tak sceptyczny wobec Simonsa. Po ukończeniu studiów wyższych rozwinął skrzydła jako kryptolog pracujący dla brytyjskiego rządu. Budował modele statystyczne do rozszyfrowywania przechwyconych wiadomości i szyfrowania tajnych wiadomości w jednostce, która zasłynęła podczas II wojny światowej, gdy Alan Turing złamał niemieckie kody szyfrujące. Patterson wykorzystywał proste, ale „silne” twierdzenie Bayesa o prawdopodobieństwie, zgodnie z którym zastąpienie początkowych założeń nową, obiektywną informacją może prowadzić do lepszego zrozumienia. Patterson rozwiązał odwieczny problem w swojej dziedzinie, odszyfrowując prawidłowości w danych niezauważone przez innych i stał się człowiekiem tak cennym dla rządu, że niektóre ściśle tajne dokumenty udostępniane sojusznikom nosiły oznaczenie: „Do wglądu wyłącznie dla Stanów Zjednoczonych i Nicka Pattersona”. – To było jak zabawa w Jamesa Bonda – mówi. Kilka lat później, gdy wprowadzono nowe zasady wynagradzania, które wyżej ceniły administratorów grup niż kryptologów, Patterson wpadł w szał. – Tu nie chodziło o pieniądze, tylko o zniewagę – mówił Patterson. Żonie powiedział, że woli być kierowcą autobusu, niż pozostać w grupie. – Musiałem stamtąd odejść. Przeniósł się do Instytutu Analiz Obronnych, gdzie poznał Simonsa i Bauma, ale zbliżając się do pięćdziesiątki stawał się nerwowy. – Mój ojciec miał po pięćdziesiątce problemy i to mnie martwiło – wspomina Patterson, którego dwaj synowie przygotowywali się w tym czasie do pójścia do college’u. – Nie miałem wystarczająco dużo pieniędzy i nie chciałem pójść jego drogą. Gdy jego starszy kolega otrzymał zezwolenie na wyjazd do Rosji na konferencję radioamatorów, Patterson zrozumiał, że kończy się zimna wojna i musi działać szybko. Stracę pracę! Na szczęście wkrótce zadzwonił Simons, tak nagle, znikąd i sprawiał wrażenie, jakby chodziło o coś pilnego. – Musimy porozmawiać – powiedział. – Czy będziesz dla mnie pracował? Przejście do Renaissance’u wydawało się Pattersonowi sensowne. Grupa Simonsa analizowała wielkie ilości zagmatwanych, skomplikowanych danych o cenach, by na ich podstawie tworzyć prognozy. Uważał, że jego sceptycyzm będzie cenny w wychwytywaniu istotnych informacji spośród przypadkowych fluktuacji rynkowych. Wiedział też, że przydatna może być jego znajomość programowania. I w przeciwieństwie do kilkunastu czy dwudziestu kilku pracowników Renaissance’u, on faktycznie, przynajmniej od czasu do czasu, czytał prasę biznesową i wiedział co nieco na temat finansów. – Pomyślałem, że jestem bardzo nowoczesny, ponieważ miałem fundusz indeksowy – mówi. Patterson widział, jak świat „staje się ekstremalnie matematyczny” i wiedział, że moc obliczeniowa komputerów zwiększa się w postępie geometrycznym. Wyczuł, że Simons ma szansę zrewolucjonizować inwestowanie dzięki zastosowaniu wyższej matematyki i statystyki. – Pięćdziesiąt lat wcześniej nie moglibyśmy tego zrobić, ale teraz moment był idealny – mówi. Po wtaszczeniu komputera do kąta gabinetu Simonsa i przekonaniu się, że Renaissance najprawdopodobniej nie jest oszustwem, Patterson zaczął pomagać Lauferowi w rozwiązywaniu trudnych problemów. Pomysły na transakcje, które przyniosłyby zysk, to tylko połowa wyzwania. Sama czynność zakupu i sprzedaży inwestycji mogła wpływać na ceny do tego stopnia, że zyski mogły nagle stopnieć do zera. To, że ktoś wiedział na przykład, że ceny miedzi wzrosną z 3 dolarów do 3,10 dolara za kontrakt nie miało znaczenia, jeśli sama czynność zakupu powodowała wzrost ceny do 3,05 dolara. Zanim kupujący miał szansę na dokończenie transakcji, zysk malał o połowę. Od początku istnienia funduszu zespół Simonsa zachowywał ostrożność wobec kosztów zwanych poślizgiem cenowym. Regularnie porównywali swoje transakcje z modelem, który sprawdzał, ile firma mogłaby zarobić lub stracić, gdyby nie te uciążliwe koszty transakcyjne. Grupa wymyśliła nawet nazwę dla tej różnicy między cenami, które otrzymywała, a teoretycznymi cenami transakcyjnymi, które wskazywał ich model nieuwzględniający tych uprzykrzonych kosztów. Nazywali ją diabłem. Przez moment faktyczny rozmiar diabła można było tylko zgadywać. Ale w miarę, jak Straus gromadził coraz więcej danych, a jego komputery zyskiwały coraz większą moc obliczeniową, Laufer i Patterson zaczęli pisać program komputerowy do śledzenia, jak bardzo ich transakcje odstają od stanu idealnego, w którym koszty transakcyjne mają znikomy wpływ na wyniki funduszu. Gdy Patterson przyszedł do Renaissance’u, firma mogła korzystać z symulatora odejmującego te koszty od cen, które otrzymała, natychmiast określając wielkość straty spowodowanej poślizgiem cenowym. Chcąc zmniejszyć tę stratę, Laufer i Patterson zaczęli tworzyć wymyślne podejścia polegające na kierowaniu transakcji na różne giełdy kontraktów futures, tak by zredukować wpływ każdej transakcji na rynek. Teraz Medallion mógł już dokładniej określić, na których inwestycjach powinien się skupić, co było ogromną zaletą, gdy wkraczał na nowe rynki i wchodził w nowe inwestycje. Do portfela zostały dodane niemieckie, angielskie i włoskie obligacje, kontrakty na stopę procentową w Londynie, a później również kontrakty futures na giełdzie Nikkei Stock Average, japońskie obligacje państwowe i wiele innych instrumentów. Fundusz zaczął częściej zawierać transakcje. Na początku zlecenia były wysyłane do zespołu traderów pięć razy dziennie, potem liczba ta wzrosła do szesnastu dziennie, co zmniejszyło wpływ na ceny, gdyż skupiano się na przedziałach czasowych, w których występowały największe obroty. Traderzy Medallionu wciąż jeszcze musieli podnosić słuchawkę telefonu, aby zawierać transakcje, ale fundusz był już na dobrej drodze do szybszego handlu. = Wtedy jeszcze ani Simons, ani jego koledzy nie poświęcali zbyt dużo czasu na rozważania dlaczego ich rosnący zbiór algorytmów prognozował ceny tak precyzyjnie. Byli naukowcami, matematykami, a nie analitykami czy ekonomistami. Jeśli określone sygnały doprowadzały do określonych rezultatów statystycznie istotnych, to wystarczało, aby włączyć je do modelu transakcyjnego. – Nie wiem, dlaczego planety okrążają Słońce – powiedział Simons do kolegi, sugerując, że nie trzeba poświęcać zbyt wiele czasu na rozważanie, dlaczego istnieją jakieś prawidłowości na rynku. – Ale to nie oznacza, że nie potrafię przewidzieć ich ruchu. Zyski narastały tak szybko, że stawało się to trochę absurdalne. Tylko w czerwcu 1994 roku Medallion urósł o 25 procent i był na dobrej drodze, by za cały rok osiągnąć 71-procentowy wzrost, który nawet Simons określił jako „po prostu niesamowity”. Co jeszcze bardziej niesamowite – zyski te pojawiły się wtedy, kiedy Rezerwa Federalna zaskoczyła inwestorów kilkakrotnym podniesieniem stóp procentowych, co niektórym z nich przyniosło ogromne straty. Zespół Renaissance’u był z natury dociekliwy, podobnie jak wielu jego inwestorów. Nie mogli przestać zachodzić w głowę, co u licha się dzieje. Jeśli Medallion staje się wielkim wygranym w większości swoich transakcji, to kto po drugiej stronie doświadcza nieustannych strat? Z czasem Simons doszedł do wniosku, że przegranymi prawdopodobnie nie byli ci, którzy handlowali rzadko, inwestorzy indywidualni działający na zasadzie „kup i trzymaj”, ani nawet „dyrektorzy finansowi międzynarodowych korporacji”, którzy za każdym razem dostosowują swój portfel walut do potrzeb firmy. I tak powiedział swoim inwestorom. Wydawało się raczej, że Renaissance wykorzystuje dziwactwa i błędy innych spekulantów, zarówno tych dużych, jak i drobnych. – Menedżer globalnego funduszu hedgingowego, który jak najczęściej stara się odgadnąć, w jakim kierunku pójdzie francuski rynek obligacji, może być tym, którego łatwiej jest wykorzystać – twierdził Simons. Laufer miał nieco inne wyjaśnienie ich oszałamiających wyników. Gdy Patterson przyszedł do niego, zaciekawiony tym, skąd wzięły się pieniądze, które zgarnęli, Laufer wskazał na innych, cieszących się nienajlepszą sławą traderów, handlujących zbyt intensywnie i zbyt pewnych siebie w prognozowaniu kierunku, w jakim podąża rynek. – Jest mnóstwo dentystów* – powiedział. * Aluzja do tego, że z traderami jest jak z dentystami – kończą te same kursy lub studia, a potem jedni są świetni i mają mnóstwo klientów, a z usług innych nikt nie chce korzystać – przyp. tłum. Wyjaśnienie Laufera wydaje się proste, ale zarówno jego poglądy, jak i poglądy Simonsa można uznać za dość zasadnicze, a nawet radykalne. W tym czasie większość naukowców była przekonana, że rynki są z natury efektywne, sugerując, że nie ma sposobów przewidywania pozwalających pobić rynek i że decyzje finansowe podejmowane przez ludzi są na ogół racjonalne. Simons wraz z kolegami przeczuwał, że profesorowie się mylą. Byli przekonani, że inwestorzy są narażeni na błędy poznawcze, prowadzące do paniki, baniek, boomów i krachów. Simons nie uświadamiał sobie tego, ale w gospodarce właśnie zaczął pojawiać się trend, który potwierdzał jego przeczucia. W latach 70. izraelscy psychologowie Amos Tversky i Daniel Kahneman badali, w jaki sposób ludzie podejmują decyzje, i pokazali, jak ogromną wykazują skłonność do irracjonalnych działań. Później ekonomista Richard Thaler wykorzystał spostrzeżenia tych psychologów do wyjaśnienia anomalii w zachowaniach inwestorów, co było impulsem do rozwoju ekonomii behawioralnej badającej błędy poznawcze ludzi i inwestorów. Wśród nich zidentyfikowano: awersję do ryzyka, pokazując, że inwestorzy na ogół odczuwają ból z powodu straty dwukrotnie silniej niż przyjemność z zysku; kotwiczenie, czyli wypaczanie osądów na podstawie pierwszych informacji lub doświadczeń, oraz efekt posiadania, czyli przypisywanie nadmiernej wartości rzeczom, które już mają w swoim portfelu. Kahneman i Thaler zdobyli Nagrodę Nobla. Wszyscy zgadzali się co do tego, że inwestorzy zachowują się bardziej irracjonalnie, niż zakładano, i wciąż popełniają te same błędy. Przesadnie reagują na stres i podejmują decyzje emocjonalnie. Prawdopodobnie nieprzypadkowo fundusz Medallion wypracował największe zyski w czasach największych turbulencji na rynkach finansowych. Dziać się tak będzie przez następne dziesięciolecia. Simons – jak większość inwestorów – również stał się nerwowy, gdy dla jego funduszu nastały cięższe czasy. Kilka razy analizował portfel inwestycyjny całej firmy. Generalnie jednak zachowywał wiarę w swój model transakcyjny, pamiętając, jak trudno było mu inwestować w oparciu o swoje przeczucia. Postanowił wstrzymać się od manipulowania przy modelu, licząc, że dzięki temu ani zyski Medallionu, ani emocje jego ludzi w Renaissance’ie nie wpłyną na zachowanie funduszu. – Nasz pi-en-el nie mówi wszystkiego – stwierdza Patterson, używając traderskiego slangu na określenie rachunku zysków i strat. – Jesteśmy dość przeciętnymi traderami, ale nasz system nigdy nie kłóci się ze swoimi dziewczynami, a to właśnie takie rzeczy wywołują określone zjawiska na rynku. Simons nie przyjął podejścia bazującego na statystyce, wynikającego z prac jakichś ekonomistów czy psychologów. Nie opracowywał też algorytmów po to, by unikać skutków błędów inwestorów lub je wykorzystywać. Z czasem jednak on sam i jego zespół doszli do przekonania, że takie błędy i przesadzone reakcje innych inwestorów przynajmniej częściowo przyczyniły się do ich zysków, a ich prace nad systemem wydawały się prowadzić do jedynego w swoim rodzaju wykorzystania powszechnych błędów innych traderów. – Tak naprawdę modelujemy ludzkie zachowania – wyjaśnia Penavic, badacz. – Ludzie są najbardziej przewidywalni, gdy działają pod wpływem silnego stresu. Zachowują się wtedy instynktownie i panikują. Nasze założenie jest takie, że ludzie będą reagować tak, jak reagowali w przeszłości, a my nauczyliśmy się to wykorzystywać. = Inwestorzy w końcu zaczęli zauważać zyski Medallionu. Rok wcześniej, w 1993 roku, GAM Holding, londyńska firma zarządzająca pieniędzmi zamożnych klientów, będąca jedną z pierwszych instytucji inwestujących w fundusze hedgingowe, przekazała Renaissance’owi 25 milionów dolarów. Wtedy już Simons i spółka obawiali się dzielenia z innymi informacjami o tym, jak działa ich fundusz, aby nie ułatwiać życia goniącym ich rywalom. Z tego powodu menedżerowie GAM Holding znaleźli się w trudnej sytuacji, gdyż byli przyzwyczajeni do tego, że rozumieli szczegóły funkcjonowania funduszy, w które inwestowali. Upewnili się, że badania sprawozdań finansowych Renaissance’u nie wykazały żadnych nieprawidłowości, ale nie do końca rozumieli, w jaki sposób Medallion zarabia tyle pieniądzy. Najwyżsi menedżerowie GAM, podobnie jak inni klienci nieustannie drżący o swoje inwestycje, byli podekscytowani wynikami osiąganymi przez fundusz Simonsa. – Zawsze żyłem w strachu, martwiłem się, że coś pójdzie nie tak – mówi David McCarthy odpowiedzialny za monitorowanie inwestycji GAM w Medallionie. Wkrótce ujawniły się jednak problemy, z którymi Simons musiał się zmierzyć. = Simons wykonał zwrot o 180 stopni. Pod koniec 1993 roku Medallion zarządzał już 280 milionami dolarów. Simons martwił się, że zyski mogą ucierpieć, gdy fundusz stanie się zbyt duży, a jego traderzy zaczną przyczyniać się do wzrostu cen powyżej poziomu, przy którym kupują lub poniżej poziomu, przy którym sprzedają. Dlatego zdecydował, że fundusz nie powinien mieć już więcej klientów. Jego zespół stał się bardziej skryty. Doradzał klientom, by zadzwonili do biura na Manhattanie, jeśli chcą się czegoś dowiedzieć na temat najnowszych wyników, lub by porozmawiać z prawnikami Renaissance’u, jeśli chcą poznać szczegóły. Podjęto również dodatkowe działania, by zapobiec przedostaniu się do konkurencyjnych firm informacji o działalności funduszu. – Nasze doskonałe wyniki sprawiły, że staliśmy się bardzo znani, a to może przysporzyć nam poważnych problemów – pisał Simons w liście do klientów. – Sukces jest zaproszeniem dla konkurencji, a z całym szacunkiem dla zasad wolnej przedsiębiorczości – im mniej, tym lepiej. Simons naciskał na swoich inwestorów, by nie dzielili się z nikim szczegółami na temat działalności funduszu. – Naszym jedynym sposobem obrony jest jak najmniejsze zwracanie na siebie uwagi – mówił im. Jednak utrzymywanie tajemnicy czasami szkodzi firmie. Zimą 1995 roku Michael Botlo, pracownik naukowy z Brookhaven National Laboratory’s Relativistic Heavy Ion Collider*, odebrał telefon od jednego z zarządzających w Renaissance’ie z pytaniem, czy byłby zainteresowany ofertą pracy. * Brookhaven National Laboratory to wielodyscyplinarne laboratorium badawcze na Long Island. Michael Bolto pracował w jego części, w której znajdował się Relatywistyczny Zderzacz Ciężkich Jonów (RHIC) – przyp. tłum. Przebijając się przez burzę śnieżną, Botlo przyjechał swoją poobijaną mazdą hatchback do nowych biur Renaissance’u na terenie inkubatora nowoczesnych technologii, nieopodal szpitala i spelunki w pobliżu kampusu Stony Brook. Botlo wszedł do biura, otrzepał się ze śniegu. Niemile zaskoczyły go ciasne, siermiężne, pomalowane na beżowo i turkusowo klitki. Gdy usiadł, aby porozmawiać z Pattersonem i innymi pracownikami, jego rozmówcy nie chcieli podzielić się z nim żadnymi szczegółami na temat ich podejścia do tradingu. Skupiali się na złej pogodzie, co go zdenerwowało. – Dość tej gadki – pomyślał. Botlo dowiedział się, że Renaissance korzysta z języka programowania sprzed dziesięciu lat o nazwie Perl, zamiast z takich języków jak C++, używanych przez duże firmy tradingowe z Wall Street, co pogłębiło jego sceptycyzm. (W rzeczywistości Renaissance stosował Perl w obsłudze księgowości i innych operacji, a nie w tradingu, ale nikt nie chciał dzielić się tą informacją z gościem). – To wyglądało jak czterech facetów w garażu. Nie sprawiali wrażenia biegłych w komputerach i wydawało się, że głównie siedzą przy biurkach, a tylko kilku kolesi majstruje coś przy komputerach – mówi Botlo. – Nie wyglądało to zachęcająco. Po kilku dniach napisał do Pattersona krótki liścik: „Postanowiłem uczyć się biznesu, jak należy i pójść do Morgana Stanleya”. Auć. W roku 1995 Simons odebrał telefon od przedstawiciela PaineWebber, dużej firmy brokerskiej, która wyraziła zainteresowanie przejęciem Renaissance’u. W końcu, po latach ciężkiej pracy i olbrzymich zysków, duzi chłopcy z Wall Street zwrócili uwagę na pionierskie metody Simonsa. Nadchodził zatem w końcu wielki dzień wypłaty. Simons umówił Pattersona na spotkanie z menedżerami z PaineWebbera. Szybko uświadomił sobie jednak, że firmy brokerskiej nie przekonały jego rewolucyjne strategie i nie była zainteresowana jego uznanymi pracownikami. Zarządzający PaineWebberem po prostu mieli listę klientów funduszu i byli zaskoczeni wysokością prowizji płaconych za inwestowanie u Simonsa. Gdyby udało im się położyć rękę na klientach Renaissance’u, prawdopodobnie położyliby tę firmę i spróbowali sprzedawać własne produkty jej nadzianej klienteli. Rozmowy doprowadziły donikąd, co w Renaissance’ie wywołało pewne rozczarowanie. Główny nurt wciąż nie wierzył w komputerowy trading. Po prostu wydawało im się to niesłuszne i ryzykowne. – Zakładali, że algorytmy są z gruntu bezsensowne – mówi Patterson. = Medallion wciąż miał dobrą passę. Osiągał wielkie zyski na handlu kontraktami futures i zarządzał 600 milionami dolarów. Simons był jednak przekonany, że fundusz hedgingowy ma poważny problem. Modele Laufera, które z zaskakującą precyzją mierzyły wpływ funduszu na rynek, wskazywały, że zyski Medallionu stopnieją, jeśli będzie zarządzał większą sumą pieniędzy. Niektóre rynki surowcowe, na przykład rynek zbóż, były po prostu zbyt małe, by zaabsorbować dodatkowe transakcje zakupu i sprzedaży przez fundusz bez wpływu na cenę. Istniały też ograniczenia co do tego, ile więcej może zarobić na większych rynkach obligacyjnych i walutowych. Jak niosła wieść, Medallion umiejętnie stawia na inwestycje przynoszące zyski. Próbowali to wykorzystać nie do końca uczciwi traderzy. Będąc w Chicago, jeden z pracowników Simonsa zauważył kogoś stojącego przy kręgu, w którym handlowano kontraktami futures na eurodolara i obserwującego, jakie transakcje zawiera Medallion. Taki szpieg mógł gestami przekazywać sygnały swojemu wspólnikowi, informując, czy Medallion kupuje, czy sprzedaje. Umożliwiał w ten sposób zawarcie transakcji, zanim Simons zdąży podjąć jakiekolwiek działania, a to zmniejszało zyski Medallionu. Wydawało się, że inni mieli notatniki, w których zaznaczali, kiedy w ciągu dnia Medallion zazwyczaj zawierał transakcje. Niektórzy na parkiecie wymyślili nawet przezwisko dla ludzi Simonsa: „szejkowie”, co miało oznaczać ich wysoką pozycję na rynkach surowcowych. Renaissance skorygował swoje działania, by zachowywać się w bardziej skryty i nieprzewidywalny sposób. Był to jeszcze jeden przejaw świadczący o tym, że firma przerastała niektóre rynki finansowe. Simons martwił się, że w miarę jak rywale przyjmowali podobne strategie, jego wskaźniki były coraz gorsze. – W systemie zawsze są jakieś przecieki – stwierdził Simons podczas swojego pierwszego medialnego wywiadu. – Musimy wciąż być pierwsi w tej grze2. Niektórzy w firmie nie widzieli problemu. Przecież ograniczenia kapitałowe oznaczały, że Medallion nigdy nie stanie się największym czy najpotężniejszym funduszem hedgingowym na świecie, więc o co chodzi? Gdyby jednak utrzymali fundusz mniej więcej na obecnym poziomie, to i tak wszyscy staliby się bajecznie bogatymi ludźmi sukcesu. – Może by tak pozostać przy 600 milionach? – zagadnął Straus Simonsa. W ten sposób Medallion mógłby wypracowywać około 200 milionów rocznego zysku, a to z pewnością wystarczyłoby, by zadowolić pracowników. – Nie – odpowiedział Simons. – Możemy zrobić coś lepszego. I upierał się, aby znaleźć inne sposoby na wzrost funduszu, czym denerwował niektórych pracowników. – Imperatorzy pragną imperiów – skarżył się jeden z nich koledze. Robert Frey, były quant z Morgana Stanleya, który pracował dla firmy Kepler, wydzielonego przedsięwzięcia ukierunkowanego na handel akcjami i wspieranego finansowo przez Simonsa, miał nieco bardziej życzliwą interpretację upartego dążenia Simonsa do wzrostu Medallionu. Jak mówi Frey, Simons był zdeterminowany, by osiągnąć coś wyjątkowego, a nawet zostać pionierem nowego podejścia do tradingu. – Jim chciał się liczyć – twierdzi Frey. – Chciał, aby jego życie miało znaczenie… Jeśli miał organizować fundusz, to chciał być w tym najlepszy. Frey ma jeszcze inną teorię, dlaczego Simons tak bardzo pragnął ekspansji funduszu. – Jim wyczuł szansę, by zostać miliarderem – mówi. Simons przez długi czas kierował się dwiema wszechobecnymi i motywującymi go przesłankami: chciał udowodnić, że potrafi rozwiązywać wielkie problemy i chciał zarobić mnóstwo pieniędzy. Przyjaciele nigdy do końca nie zrozumieli jego potrzeby zdobycia jeszcze większego bogactwa, która była nieustanna i zawsze obecna. Istniał tylko jeden sposób na to, by Simons mógł dalej rozwijać Medallion bez pomniejszania jego zysków: rozszerzenie działalności o inwestycje w akcje. Ponieważ rynki akcyjne są głębokie i łatwo jest na nich handlować, nawet duże transakcje nie powinny mieć wpływu na zyski. Problem był w tym, że zarabianie pieniędzy na akcjach od dawna wprawiało Simonsa i jego zespół w zakłopotanie. Frey wciąż pracował nad swoimi strategiami tradingowymi dla Keplera, ale efekty tego były nijakie, co jeszcze bardziej martwiło Simonsa. Mając nadzieję na utrzymanie tendencji wzrostowej funduszu i poprawę efektywności operacji, Simons postanowił skonsolidować wszystkie swoje operacje na Long Island, ściągając tam dziesięciu pracowników od lat działających w Północnej Kalifornii, w tym Sandora Strausa, który miał syna w szkole średniej i nie chciał się przeprowadzać. Powiedział, że nie ma ochoty pracować na Long Island. Był niezadowolony, że Simons zmuszał jego kalifornijskich kolegów do takiej rewolucji w życiu. Straus zajmował się tradingiem. Był ostatnim pracownikiem pierwotnej firmy i głównym ojcem jej sukcesu. Miał pewien udział w Renaissance’ie. Zażądał więc głosowania udziałowców nad przeprowadzką na drugi koniec kraju. Przegrał je, co wywołało u niego jeszcze większą frustrację. W roku 1996 Straus sprzedał swoje udziały w Renaissance’ie i odszedł. Dla Simonsa był to cios. Zmusił potem Strausa i innych byłych pracowników do wycofania pieniędzy z Medallionu. Straus mógł się upierać, że powinien zostać potraktowany w sposób szczególny – umożliwiający mu inwestowanie w funduszu bez ograniczeń. Ale pomyślał, że może inwestować w inne fundusze z podobnymi perspektywami. – Myślałem, że byliśmy jednymi z wielu – mówi Straus. – Gdybym podejrzewał, że jest w tym jakieś drugie dno, to zadbałbym o to, żeby móc pozostać inwestorem Medallionu. = Simons nie spotkał się ze zbyt wielkim współczuciem ze strony starych przyjaciół matematyków, gdy wraz z zespołem zmagał się, poszukując nowego kierunku i rozwiązania sytuacji po odejściu Strausa. Nadal nie rozumieli, dlaczego poświęcał rynkom finansowym tyle czasu i energii. Wciąż widzieli jedynie marnowanie niezwykłego talentu na głupstwa. W pewne weekendowe popołudnie, już po tym, jak Simons odszedł ze Stony Brook, odwiedził go w domu kolega z uczelni, Dennis Sullivan, znany topolog. Patrzył, jak Simons organizował urodzinowe przyjęcie Nathaniela, trzeciego syna, którego miał z Barbarą. Gdy Simons rozdał gościom pistolety na wodę i sam włączył się w te szaleństwa, spojrzał na niego z dezaprobatą. – Zirytowało mnie to – mówi Sullivan. – Matematyka to świętość, a Jim był dobrym matematykiem, który mógł rozwiązywać najtrudniejsze problemy… Byłem rozczarowany jego wyborem. Innym razem widziano Simonsa, jak wygłupiał się z Nicholasem, swoim pierwszym synem z Marylin, który był towarzyski jak ojciec i miał podobne, czasami dość frywolne poczucie humoru. Gdy poznali się trochę bliżej, gdy więcej czasu Sulivan spędzał w domu Simonsa i widział, z jakim poświęceniem zajmuje się starzejącymi się rodzicami, którzy często przyjeżdżali do niego z Bostonu, powoli zaczął oceniać go inaczej. Sullivan docenił troskę, jaką okazywał dzieciom, zwłaszcza Paulowi, który wciąż zmagał się z wrodzoną chorobą. Na dodatek w wieku siedemnastu lat Paul miał atak padaczki i zaczął brać leki, mające wyeliminować podobne ataki w przyszłości. Jim i Barbara dostrzegli u swojego syna rosnącą w nim wiarę w siebie. Przez całe życie Paul starał się wzmocnić ciało, codziennie wykonywał serie podciągnięć na drążku i pompek. Został też znakomitym narciarzem i jeździł wytrzymałościowo na rowerze. Paul – wolny duch – nie wykazywał zainteresowania matematyką ani tradingiem. Jako dorosły chodził po górach, jeździł na nartach, bawił się z psem Avalonem, nawiązał bliską znajomość z młodą dziewczyną z sąsiedztwa. Najbardziej lubił jeździć na rowerze przez spokojne, senne okolice nad Mill Pond w Stony Brook. Całymi godzinami jeździł ulubioną trasą rowerową. We wrześniu 1996 roku, gdy miał trzydzieści cztery lata, Paul włożył koszulkę, szorty, wskoczył na swój najwyższej klasy rower i wyruszył na szybki rajd przez Old Field Road w pobliżu domu swojego dzieciństwa. Nagle, nie wiadomo skąd, starsza kobieta zaczęła wycofywać z podjazdu samochód. Nieświadoma przejeżdżającego obok młodego mężczyzny, uderzyła Paula i przygniotła, zabijając na miejscu. To był tragiczny wypadek. Kilka dni później, załamana tym zdarzeniem, doznała ataku serca i zmarła. Jim i Barbara byli zdruzgotani. Przez wiele tygodni Simons nie przypominał nawet własnego cienia. Szukał oparcia w rodzinie, wycofując się z pracy i innych zajęć. Koledzy nie wiedzieli, jak poradzi sobie ze swoim bólem i jak długo będzie to trwało. – Nigdy się z tego nie otrząśniesz – mówiła Barbara. – Musisz po prostu nauczyć się z tym żyć. Gdy Simons w końcu wrócił do pracy, przyjaciele wyczuli, że potrzebuje odmiany. Skoncentrował się więc na rozczarowujących dotychczas próbach, jakie podejmował zespół, by opanować handel akcjami. To była ostatnia szansa na zbudowanie potęgi firmy. ROZDZIAŁ DZIEWIĄTY Nikt nigdy nie podjął decyzji w oparciu o liczby.Potrzebna jest opowieść. Daniel Kahneman, ekonomista W ydawało się, że Jim Simons odkrył idealny sposób handlowania surowcami, walutami i obligacjami: prognostyczne modele matematyczne. Jednak wiedział, że jeśli chce, żeby Renaissance Technologies miała cokolwiek znaczyć, musi zaangażować swoje komputery do robienia pieniędzy na akcjach. Nie było całkiem jasne, dlaczego Simons myślał, że ma szansę na sukces. Początek lat 90. był złotym okresem dla inwestorów stosujących analizę fundamentalną, którzy zazwyczaj wczytywali się w raporty roczne spółek, ich sprawozdania finansowe i oświadczenia à la Warren Buffett. Tacy inwestorzy wykorzystują instynkt, spryt i kompetencje, czyli zdolności umysłowe, a nie moc obliczeniową. A jeśli chodzi o akcje, to wydawało się, że Simons nie ma o nich zbyt wielkiego pojęcia. Przykładem inwestora stosującego podejście fundamentalne był Peter Lynch. W latach 1977–1990 jego decyzje dotyczące wyboru akcji przyczyniły się do wzrostu funduszu Fidelity Investments Magellan z 100 milionów dolarów do 16 miliardów, co oznaczało przeciętne roczne zyski na poziomie 29 procent, przebijające rynek w każdym z tych jedenastu lat. Nie przejmując się historią i niezauważanymi prawidłowościami zmian cen – czyli tym, co było obsesją Simonsa – Lynch mówił, że inwestorzy mogą pobić rynek po prostu tym, że ograniczą się do spółek, które najlepiej rozumieją. „Znaj to, co masz” – to było mantrą Lyncha. Poszukując akcji firm z ciekawą opowieścią pozwalającą wierzyć, że przyniosą one gwałtowny wzrost zysków, Lynch odniósł ogromny sukces finansowy dzięki Dunkin’ Donuts, firmie prowadzącej sprzedaż donatów, uwielbianej w stanie Massachusetts, gdzie Fidelity ma swoją siedzibę. Kupił jej akcje między innymi dlatego, że „nie musiała się martwić tanim importem z Korei”. Innym razem żona Lyncha, Carolyne, przyniosła do domu parę L’eggsów, markowych rajstop pakowanych w charakterystyczne plastikowe pojemniczki w kształcie jajka sprzedawanych przy kasach w supermarketach i drogeriach. Carolyn uwielbiała L’eggsy, więc jej mąż również je polubił. Licząc na spore zyski, kupił akcje ich producenta, firmy Hanes, mimo że większość wyrobów pończoszniczych w tamtym czasie była sprzedawana w domach towarowych i sklepach z odzieżą damską, a nie w drogeriach. – Pogrzebałem trochę w danych – wyjaśnił potem Lynch. – I dowiedziałem się, że przeciętna kobieta chodzi do supermarketu lub drogerii raz w tygodniu, a do specjalistycznych sklepów odzieżowych albo domów towarowych raz na sześć tygodni. I że wszystkie dobre wyroby pończosznicze, wszystkie dobre rajstopy, są sprzedawane w domach towarowych. A w supermarketach sprzedaje się chłam. Gdy pojawiła się konkurencyjna marka rajstop, Lynch kupił czterdzieści osiem par i poprosił pracownice o ich przetestowanie, aby sprawdzić, czy jakością dorównują L’eggsom. Po jakimś czasie Lynch dzięki Hanesowi osiągnął przyrost wartości równy dziesięciokrotności inwestycji. Najważniejszym narzędziem Lyncha był telefon, nie komputer. Regularnie dzwonił, a czasami składał wizyty całej swojej sieci dobrze ulokowanych menedżerów, pytając ich o najbardziej aktualne wieści o ich biznesach, o konkurencji, dostawcach, klientach i wielu innych rzeczach. To były legalne działania, ale mniejsi inwestorzy nie mieli dostępu do takich informacji. – Komputer nie powie ci [czy trend biznesowy] potrwa miesiąc, czy rok – powiedział Lynch1. Do roku 1990 już jeden na stu Amerykanów zainwestował w Magellan, a książka Lyncha One Up on Wall Street (Zdobywanie przewagi na Wall Street) sprzedała się w ponad milionie egzemplarzy, inspirując inwestorów do poszukiwania akcji „od supermarketów po miejsca pracy”. Gdy Fidelity zdobył dominującą pozycję wśród funduszy inwestycyjnych, zaczął co roku wysyłać młodych analityków na spotkania z setkami firm. Następcy Lyncha, między innymi Jeffrey Vinik, wykorzystywali takie wycieczki do uzyskania własnej, zupełnie legalnej, przewagi informacyjnej nad rywalami. – Vinik prosił nas o rozmowę podczas jazdy taksówką z lotniska lub na lotnisko, aby uzyskać lepsze wyczucie lokalnej gospodarki lub konkretnej firmy, którą odwiedzaliśmy – wspomina J. Dennis Jean-Jacques, będący wówczas analitykiem w Fidelity. – Jadaliśmy też w firmowych stołówkach albo w pobliskich restauracjach, gdzie pytaliśmy kelnera o firmę po drugiej stronie ulicy. Gdy Lynch i Vinik wypracowywali wielkie przyrosty wartości w Bostonie, Bill Gross na drugim końcu kraju, w Newport Beach w Kalifornii, budował imperium obligacji w firmie, którą nazwał Pacific Investment Management Company, w skrócie PIMCO. Gross, który po przeczytaniu książki Eda Thorpa o hazardzie opłacał czesne w szkole biznesu z wygranych w blackjacka, był niezwykle dobry w przewidywaniu kierunków zmian globalnych stóp procentowych. Stał się dobrze znany w świecie finansów dzięki swoim wnikliwym i barwnym obserwacjom rynku, jak również jedynemu w swoim rodzaju wyglądowi. Gross każdego dnia chodził ubrany w szytą na zamówienie koszulę z rozpiętym kołnierzykiem i krawatem luźno zwisającym na szyi. Przyjął taki styl, bo po intensywnych ćwiczeniach albo sesjach jogi był zgrzany i nie chciał wiązać krawata, po dotarciu do biura. Podobnie jak Simons, Gross do analizy inwestycji stosował podejście matematyczne, choć w jego przypadku było to raczej połączenie formuł matematycznych z dużą dozą intuicji i inteligencji. Gross wypłynął jako świetny znawca rynku w roku 1995 po tym, jak postawił wielką kwotę na spadek stóp procentowych, co przyniosło jego funduszowi obligacyjnemu 20-procentowy wzrost wartości. W efekcie fundusz stał się największym funduszem tego rodzaju w historii. Inwestorzy nazwali go „królem obligacji”. Przydomek ten przylgnął do Grossa przez cały czas jego dominacji na rynku instrumentów dłużnych. Mniej więcej w tym samym czasie tak zwani makroinwestorzy odmiennym stylem inwestowania przykuli uwagę mediów i wystraszyli przywódców politycznych na całym świecie. Zamiast, tak jak Simons, dokonywać tysięcy „zakładów”, większość zysków osiągali oni dzięki ograniczonej liczbie śmiałych posunięć w oczekiwaniu na globalne zmiany polityczne i gospodarcze. Jednym z takich traderów na fali był Stanley Druckenmiller. Rozczochrany, urodzony w Pittsburgu. Porzucił studia doktoranckie w dziedzinie ekonomii i zajął się zarządzaniem funduszami inwestycyjnymi, osiągając jedne z najlepszych wyników spośród wszystkich ówczesnych menedżerów, zanim jeszcze objął miliardowy fundusz hedgingowy George’a Sorosa – Quantum Fund. Trzydziestopięcioletni wówczas Druckenmiller podejmował decyzje inwestycyjne po przejrzeniu wiadomości i przeanalizowaniu statystyk ekonomicznych i innych informacji, starając się, aby jego traderzy mogli działać z dużym wyprzedzeniem w stosunku do globalnych wydarzeń. Soros już po sześciu miesiącach pożałował, że zatrudnił Druckenmillera. Gdy ten poleciał do Pittsburga, Soros bez żadnego ostrzeżenia wyzerował jego pozycje na obligacjach w obawie, że na nich straci. Gdy Druckenmiller po wylądowaniu dowiedział się o tym, poszukał najbliższego telefonu i zadzwonił, aby poinformować o swojej rezygnacji2. Chwilę po tym, gdy wrócił do biura, uspokoił nerwy i przeprosił, Soros powiedział, że wyjeżdża w sześciomiesięczną podróż do Europy. Przez ten czas będą mogli się przekonać, czy początkowe straty, do których przyczynił się Druckenmiller, wynikały z tego, że „w jednej kuchni było zbyt wielu kucharzy, czy z tego, że po prostu był nieudolny”. Kilka miesięcy później runął mur berliński oddzielający Niemcy Zachodnie od Wschodnich. Świat wiwatował, ale inwestorzy martwili się, że gospodarka i waluta Niemiec Zachodnich, marka niemiecka, osłabi się z powodu połączenia kraju z dużo biedniejszymi Niemcami Wschodnimi. Ten pogląd wydawał się Druckenmillerowi pozbawiony sensu; napływ taniej siły roboczej powinien raczej wzmocnić niemiecką gospodarkę, niż jej zaszkodzić, a niemiecki bank centralny mógłby oczekiwać umocnienia waluty w celu oddalenia groźby inflacji. – Byłem pewien, że Niemcy mają obsesję na punkcie inflacji – opowiada Druckenmiller, przypominając, że wysoka inflacja po I wojnie światowej pomogła dojść do władzy Adolfowi Hitlerowi. – Nie ma szans, żeby pozwolili na osłabienie waluty. Gdy Soros był w podróży, Druckenmiller zagrał dużą sumą na markę niemiecką, co w roku 1990 zapewniło Funduszowi Quantum niemal 30procentowy wzrost. Dwa lata później, gdy relacje między oboma panami się poprawiły, i Soros znowu był w Nowym Jorku, Druckenmiller przyszedł do jego obszernego biura w centrum miasta, by podzielić się wiadomością o następnym wielkim kroku: powolnym zwiększaniu pozycji w grze na osłabienie funta brytyjskiego. Powiedział Sorosowi, że rząd zamierza się wyłamać z europejskiego mechanizmu walutowego i dopuścić do osłabienia funta, co miałoby pomóc Wielkiej Brytanii wyjść z recesji. Potwierdził, że jego pogląd nie jest powszechny, ale jest przekonany, że jego scenariusz się ziści. Ze strony Sorosa zapanowało całkowite milczenie. A potem nastąpiła konsternacja. – Soros spojrzał na mnie „jak na wariata” – wspomina Druckenmiller. – To nie ma sensu – powiedział. Zanim Druckenmiller zdołał powiedzieć coś na swoją obronę, Soros go uciszył. – Takie transakcje zdarzają się raz na dwadzieścia lat lub rzadziej – powiedział. I poprosił Druckenmillera o zwiększenie pozycji. Quantum Fund dokonał krótkiej sprzedaży 10 miliardów brytyjskiej waluty. Rywale, dowiedziawszy się, co się stało lub doszedłszy do takich samych wniosków, wkrótce zaczęli robić to samo, co jeszcze bardziej osłabiło funta, wywołując presję na brytyjskie władze. Szesnastego września 1992 roku rząd zrezygnował z dalszego wspierania funta, dewaluując go o 20 procent, co w ciągu dwudziestu czterech godzin przysporzyło Druckenmillerowi i Sorosowi ponad miliard dolarów zysku. Fundusz wzrósł w 1993 roku o ponad 60 procent i wkrótce kontrolował już środki wyceniane przez inwestorów na ponad 8 miliardów dolarów. Wszystko, o czym marzył Simons, wydawało się przy tym znikomo małe. Przez ponad dekadę fundusz był uważany za największy w historii, pokazując, ile można zdziałać nieprzeciętną błyskotliwością i odwagą. Stało się oczywiste, że najpewniejszym sposobem wygrania olbrzymich kwot na rynku było przekopywanie korporacyjnych wiadomości i analizowanie trendów w gospodarce. Pomysł, że ktoś mógłby wykorzystywać komputery, aby wygrać z takimi wytrwanymi profesjonalistami, wydawał się nierealny. Jim Simons, wciąż usilnie starający się zrobić pieniądze na handlu akcjami, nie potrzebował przypomnienia. Kepler Financial, spółka założona przez Roberta Freya, byłego matematyka i specjalistę od komputerów w banku Morgan Stanley, wspieranego finansowo przez Simonsa, rozwijała się. Doskonaliła strategie arbitrażu statystycznego, które Frey i inni stosowali w Morgan Stanley, identyfikując niewielkie zestawy czynników działających na cały rynek i najlepiej wyjaśniających ruchy cen akcji. Na przykład trajektoria zmian cen akcji United Airlines była determinowana przez wrażliwość akcji na zyski całego rynku, zmiany cen ropy naftowej, zmiany stóp procentowych i inne czynniki. Na kierunek zmian cen innych akcji, na przykład spółki Walmart, wpływały te same czynniki, choć ten gigant handlu detalicznego najprawdopodobniej cechował się inną wrażliwością na każdy z nich. Sztuczka Keplera polegała na zastosowaniu tego podejścia w arbitrażu statystycznym i kupowaniu akcji, których ceny nie rosły aż tak bardzo, jak można by się spodziewać w oparciu o historyczne zyski wynikające z różnych powiązanych czynników, przy równoczesnej krótkiej sprzedaży lub grze na zniżkę akcji osiągających gorsze wyniki. Jeśli akcje Apple Computer i Starbucksa rosły o 10 procent na rosnącym rynku, ale historycznie Apple zapewniał lepszy zwrot niż Starbucks w okresach hossy, Kepler kupował Apple’a i sprzedawał Starbucksa. Wykorzystując analizę szeregów czasowych i inne techniki statystyczne, Frey wraz z innym pracownikiem poszukiwali błędów tradingowych, zachowań niedających się w pełni wyjaśnić danymi historycznymi o kluczowych czynnikach, zakładając, że te odchylenia najprawdopodobniej znikną po jakimś czasie. Gra na związki i względne różnice między grupami akcji zamiast po prostu na wzrosty i spadki konkretnych papierów oznaczała, że Frey nie musiał przewidywać, w jakim kierunku zmierzają ceny, co dla każdego jest trudnym zadaniem. Wraz z kolegami nie martwił się też zbytnio o to, dokąd zmierza cały rynek. Dlatego portfel Keplera był neutralny rynkowo lub rozsądnie odporny na zmiany na rynku akcji. Modele Freya zazwyczaj po prostu skupiały się na tym, czy związki między klastrami akcji powracają do swoich historycznych norm. Na tym polegała strategia powrotu do średniej. Budowanie portfela złożonego z takich inwestycji miało na celu tłumienie zmienności funduszu, zapewniając wysoki poziom wskaźnika Sharpe’a. Wskaźnik nazwany imieniem ekonomisty Williama F. Sharpe’a jest powszechnie używaną miarą zysków w stosunku do ryzyka danego portfela. Wysoki wskaźnik Sharpe’a wskazuje na silne i stabilne historycznie wyniki. Fundusz hedgingowy Kepler, nazwany później Nova, osiągał dość przeciętne wyniki, co frustrowało klientów, skłaniając niektórych do wycofania się. Fundusz został włączony do Medallionu, a Frey kontynuował swoje poszukiwania, najczęściej bez oszałamiających sukcesów. Problem nie polegał na tym, że system Freya nie znajdował strategii przynoszących zyski. Zazwyczaj dobrze się sprawdzał w identyfikowaniu korzystnych transakcji i prognozowaniu ruchów grup akcji. Chodziło o to, że zbyt często zyski osiągane przez zespół były dużo niższe od prognozowanych przez zastosowany model. Frey był jak szef kuchni mający doskonały przepis i gotujący różne wspaniałe potrawy, z których większość spada mu na podłogę w drodze na stół. Pracownicy Renaissance’u, widząc próżne wysiłki Freya i jego kolegów, zaczęli tracić cierpliwość. Laufer, Patterson i inni stworzyli wyrafinowany system do kupna i sprzedaży różnych kontraktów surowcowych i innych instrumentów, wyposażając algorytm typujący transakcje w możliwość korygowania ich pozycji w oparciu o pulę prawdopodobieństw przyszłych ruchów rynku. Zespół Freya nie miał niczego takiego, co można by zastosować w odniesieniu do akcji. Pracownicy narzekali, że jego model transakcyjny jest chyba zbyt wrażliwy na niewielkie fluktuacje rynku. Czasami kupował akcje i sprzedawał je tuż przed pojawieniem się szansy na wzrost, spłoszony nagłym ruchem ceny. Na rynku był zbyt duży szum informacyjny, by system Freya mógł wyłowić z niego właściwe sygnały. Trzeba było dwóch dziwaków, którzy mogliby pomóc Simonsowi w rozwiązaniu tego problemu. Jeden z nich rzadko się odzywał. Drugi nie umiał usiedzieć cicho. = Gdy na początku lat 90. Nick Patterson pracował z Henrym Lauferem nad doskonaleniem modeli prognostycznych Medallionu, podjął się dodatkowego zajęcia, które dostarczało mu nie mniejszej przyjemności niż odkrywanie niezauważonych trendów cenowych. Zajmował się rekrutacją talentów potrzebnych rosnącemu zespołowi pracowników Renaissance’u. Na przykład w celu unowocześnienia firmowego systemu komputerowego Patterson pomógł zatrudnić w charakterze pierwszego administratora systemów Jacqueline Rosinsky. Jej mąż porzucił karierę księgowego, by zostać kapitanem w nowojorskiej straży pożarnej. Rosinsky ostatecznie została szefową odpowiedzialną za informatykę i inne sprawy w firmie. (Z czasem kobiety będą zarządzały też działem prawnym i innymi działami; upłynie jeszcze trochę czasu zanim będą odgrywały znaczącą rolę w badaniach, gromadzeniu danych i tradingu*). Patterson od przyjmowanych pracowników wymagał kilku rzeczy. Oczywiście musieli być niezwykle inteligentni, musieli także mieć konkretne osiągnięcia, na przykład publikacje lub nagrody naukowe, najlepiej w dziedzinach związanych z pracami, jakie były wykonywane w Renaissance’ie. Unikał typowych przedstawicieli Wall Street. Nie miał nic do nich jako takich. Po prostu był przekonany, że gdzie indziej może znaleźć bardziej obiecujące talenty. * Nie chodzi o to, że firma miała problem z zatrudnianiem kobiet. Podobnie jak inne firmy tradingowe, Renaissance nie otrzymywał zbyt wielu ofert od kobiet zajmujących się naukami przyrodniczymi i matematyką. Zarówno Simons, jak i inni, nie mieli nic przeciwko zatrudnianiu kobiet i przedstawicieli mniejszości. – Nauczymy cię, o co chodzi z pieniędzmi – wyjaśniał.– Ale nie możemy nauczyć cię, jak być bystrym. Ponadto, jak Patterson przekonywał kolegę, jeśli ktoś odchodzi z banku lub funduszu hedgingowego, by zatrudnić się w Renaissance’ie, to jest też bardziej prawdopodobne, że ktoś taki będzie chciał odejść do firmy konkurencyjnej, jeśli kiedyś pojawi się taka szansa, niż ktoś nieznający społeczności inwestorów. To miało kluczowe znaczenie, ponieważ Simons nalegał, żeby każdy w firmie aktywnie dzielił się z innymi wynikami swojej pracy. Simons musiał ufać swoim pracownikom, że nie wyciągną z firmy informacji i nie pójdą z nimi do konkurencji. Ostatnią rzeczą, która szczególnie interesowała Pattersona, było to, czy potencjalny pracownik jest nieszczęśliwy w swojej obecnej pracy. – Lubiłem błyskotliwych ludzi, którzy byli trochę nieszczęśliwi – mówi Patterson. Pewnego dnia Patterson, po przeczytaniu w porannej gazecie, że IBM tnie koszty, był tym mocno zaintrygowany. Wiedział oczywiście o dokonaniach tego komputerowego giganta w dziedzinie rozpoznawania mowy, pomyślał więc, że praca tej grupy musiała być podobna do tego, co robił Renaissance. Na początku roku 1993 Patterson wysłał list do Petera Browna i do Roberta Mercera, zastępców szefa grupy, zapraszając ich do odwiedzenia biur Renaissance’u na rozmowę o potencjalnym zatrudnieniu. Brown i Mercer zareagowali dokładnie w ten sam sposób – wrzucili list od Pattersona do najbliższego kosza na śmieci. Wrócili do tematu po tym, jak pojawiły się problemy rodzinne. Stali się tymi, którzy przygotowali grunt pod radyklane zmiany nie tylko w firmie Simonsa, ale również w świecie jako takim. = Życiową pasję Roberta Mercera rozbudził w nim jego ojciec. Thomas Mercer, błyskotliwy naukowiec z ciętym dowcipem, urodził się w Victorii w kanadyjskiej prowincji Kolumbia Brytyjska. Został ekspertem od aerozoli – drobnych cząsteczek zawieszonych w atmosferze – przyczyniających się do zanieczyszczenia powietrza i ochładzających ziemię w wyniku pochłaniania promieni słonecznych. Thomas przez ponad dziesięć lat pracował jako profesor radiobiologii i biofizyki na Uniwersytecie Rochester. W końcu został szefem wydziału fundacji w Albuquerque w Nowym Meksyku, zajmującej się leczeniem chorób układu oddechowego. To tam w roku 1946 urodził się Robert, najstarszy z jego trojga dzieci. Matka Roberta, Virginia Mercer, była miłośniczką teatru i sztuki, a Robert był pochłonięty komputerami. Zaczęło się to wówczas, gdy Thomas pokazał Robertowi magnetyczną pamięć bębnową i karty perforowane do IBM 650, jednego z pierwszych komputerów produkowanych na masową skalę. Gdy Thomas wyjaśnił synowi, jak działa wnętrze komputera, dziesięciolatek zaczął tworzyć własne programy, wypełniając nimi olbrzymi notes. Notatnik ten nosił przy sobie przez wiele lat. W końcu uzyskał faktyczny dostęp do komputera. W Sandia High School i na Uniwersytecie Nowego Meksyku Mercer, chudy okularnik, był skromnym członkiem szkolnego klubu szachowego, samochodowego i rosyjskiego. Ożywiała go matematyka, co widać po dumnym, szerokim uśmiechu na zdjęciu, które ukazało się w „Albuquerque Journal” po tym, jak razem z dwoma kolegami z klasy zdobył najwyższą nagrodę w ogólnokrajowym konkursie matematycznym w 1964 roku3. Po ukończeniu szkoły średniej Mercer spędził trzy tygodnie na młodzieżowym obozie naukowym (National Youth Science Camp) w górach Wirginii Zachodniej. Tam odkrył pochodzący z darowizny jedyny komputer IBM 1620, który mógł w ciągu sekundy pomnożyć pięćdziesiąt dziesięciocyfrowych liczb. Większość obozowiczów zdawała się go nie zauważać. Widocznie siedzenie przez cały letni dzień w budynku nie było dla nich tak kuszące, jak dla Mercera. Mógł więc bawić się komputerem, ile tylko chciał, uczyć się programowania w Fortranie, języku stworzonym głównie z myślą o naukowcach. Tamtego lata obóz odwiedził Neil Armstrong – było to pięć lat przed tym, jak został pierwszym człowiekiem, który postawił nogę na księżycu. Armstrong powiedział obozowiczom, że astronauci wykorzystują najnowszą technologię komputerową, a niektóre komputery są wielkości pudełka zapałek. Mercer słuchał z szeroko otwartymi ustami. – Nie wyobrażałem sobie, że to w ogóle może być możliwe – wspominał później. Studiując fizykę, chemię i matematykę na Uniwersytecie Nowego Meksyku, Mercer otrzymał posadę w laboratorium badań nad bronią, działającym w oddalonej o trzynaście kilometrów Bazie Sił Powietrznych Kirtland. Mógł tam pomagać w programowaniu superkomputera, w który była wyposażona baza. Tak jak bejsboliści kochają zapach świeżo skoszonej trawy na zapolu lub zadbanej górce miotacza, Mercer uwielbiał widok i zapach laboratorium komputerowego Kirtland. – Kochałem wszystko, co miało związek z komputerami – wyjaśniał później. – Kochałem samotność laboratorium komputerowego późną nocą. Kochałem zapach klimatyzacji tego miejsca. Kochałem warkot obracających się dysków i stukot drukarek. Taka fascynacja młodego człowieka laboratorium komputerowym może się wydawać nieco niezwykła, a nawet dziwna, ale w połowie lat 60. takie maszyny były symbolem niezbadanego świata i nowych możliwości. Rozwijała się subkultura tworzona przez młodych informatyków, naukowców i hobbystów, którzy do późnej nocy kodowali lub pisali instrukcje, aby komputery mogły rozwiązywać problemy, wykonywać określone zautomatyzowane zadania. Instrukcje były wydawane przez algorytmy, polegające na wykonywaniu szeregu operacji logicznych, ułożonych w kolejne kroki procedur. Błyskotliwi młodzi ludzie, programiści, byli kontrkulturowymi buntownikami, śmiało patrzącymi w przyszłość. Gdy ich koledzy uganiali się za ulotnymi chwilami dnia codziennego, oni wzmacniali ducha i skupiali energię, która miała zamienić świat na nadchodzące dziesięciolecia. – Dotykały nas problemy społeczne i psychiczne, ale to my mieliśmy rację – mówi Aaron Brown, członek rodzącego się zespołu koderów, który później został wysokiej rangi menedżerem w świecie tradingu i quantów. Jako osoba wprowadzona do kultury kultu komputerów, Mercer spędził lato, pracując na znajdującym się w laboratorium komputerze typu mainframe, poprawiając program obliczający pole magnetyczne wytwarzane przez bombę termojądrową. Znalazł sposób na stukrotne przyśpieszenie działania programu, co było nie lada wyczynem. Tryskał energią i entuzjazmem, ale jego szefowie zdawali się nie zwracać uwagi na jego dokonania. Zamiast wykonywać stare obliczenia z nową, zwiększoną szybkością, kazali wykonywać mu stukrotnie bardziej złożone obliczenia. Wydawało się, że fakt, iż Mercer zwiększył szybkość obliczeń, nie miał dla nich znaczenia. Ukształtowało to światopogląd tego młodego człowieka. – Zrozumiałem, że najważniejszym celem badań finansowanych z rządowych pieniędzy nie jest znalezienie rozwiązań, ale skonsumowanie przeznaczonego na ten cel budżetu – powiedział później. Stał się cyniczny, widząc jak arogancka i nieskuteczna jest władza. Wiele lat później doszedł do przekonania, że ludzie powinni być samowystarczalni i unikać korzystania z pomocy państwa. – To wakacyjne doświadczenie pozostawiło we mnie rozczarowanie badaniami finansowanymi przez państwo – wyjaśnił Mercer4. Po otrzymaniu tytułu doktora informatyki na Uniwersytecie Illinois, w roku 1972 Mercer rozpoczął pracę w IBM, mimo że nie miał najlepszej opinii o jakości komputerów tej firmy. Chodziło o inną część firmy – ta mu imponowała. Mercer zgodził się odwiedzić Centrum Badawcze Thomasa J. Watsona na przedmieściach Nowego Jorku, w Yorktown Heights. Był pod wielkim wrażeniem ciężko pracujących ludzi, starających się dokonać innowacyjnych odkryć, mogących zapewnić firmie wspaniałą przyszłość. Mercer dołączył do tego zespołu i rozpoczął pracę w nowo powstałej grupie zajmującej się rozpoznawaniem mowy. Nieco później przyłączył się do niego młody, towarzyski matematyk, któremu śpieszyło się do osiągnięcia czegoś wielkiego. = Peter Brown jako nastolatek widział, że jego ojciec zmagał się z szeregiem uciążliwych problemów w biznesie. W roku 1972, gdy Peter miał siedemnaście lat, Henry Brown wraz ze wspólnikiem wpadli na pomysł konsolidacji inwestycji indywidualnych inwestorów w celu zakupu względnie bezpiecznych, ale mimo to przynoszących wyższy dochód, instrumentów dłużnych, tworząc pierwszy na świecie fundusz rynku pieniężnego. Fundusz Henry’ego oferował wyższe oprocentowanie, niż można było uzyskać na rachunkach oszczędnościowych w bankach. Niewielu jednak inwestorów okazało choćby cień zainteresowania. Peter pomagał ojcu przygotowywać i wysyłać listy do setek potencjalnych klientów, licząc na wzbudzenie ich zainteresowania. Henry pracował siedem dni w tygodniu, z wyjątkiem świąt Bożego Narodzenia, żywiąc się kanapkami z masłem orzechowym i zaciągając drugą pożyczkę hipoteczną na sfinansowanie swojego biznesu. Jego żona Betsy była terapeutą rodzinnym. – Działaliśmy z poczucia niedosytu i chciwości – wyjaśniał Henry na łamach „Wall Street Journal”5. Przełom nastąpił w kolejnym roku po ukazaniu się artykułu na temat raczkującego funduszu opublikowanego w „New York Timesie”. Klienci zaczęli dzwonić i wkrótce Henry i jego wspólnik zarządzali w Reserve Primary Fund kwotą 100 milionów dolarów. Fundusz rósł, osiągając miliardy dolarów. W 1985 Henry zrezygnował z dalszej działalności. Przeniósł się z Betsy na rodzinną farmę Brownów w małej wiosce w Wirginii, gdzie na pięciu akrach (ponad 200 arów) ziemi zaczął hodować bydło. Uczestniczył też w zawodach z użyciem trebuszy, wygrywając konkurs katapultą, która wystrzeliła trzyipółkilogramową dynię na odległość ponad trzydziestu metrów. W nowym środowisku Betsy została działaczką społeczną i polityczną z ramienia lokalnych Demokratów. Henry wciąż jednak myślał o biznesie. Przez ponad dziesięć lat sprzeczał się ze swoim wspólnikiem, Brucem Bentem, któremu zarzucał złamanie umowy o odkupieniu połowy udziałów w firmie. W końcu wytoczył mu proces sądowy o to, że Bent wypłaca sobie wygórowane wynagrodzenie za prowadzenie funduszu. Ostatecznie w roku 1999 porozumieli się co do tego, że Brown sprzeda Brentowi swój 50-procentowy udział w firmie. (W roku 2008 fundusz poniósł duże straty między innymi na inwestycji w papiery dłużne banku inwestycyjnego Lehman Brothers. Jego problemy spowodowały kłopoty w całym systemie finansowym). Wprawdzie rodzina Petera była zamożna, ale przyjaciele mówili, że czasami wyrażał obawy o swoje finanse. Być może było to spowodowane dawnymi problemami jego ojca lub przedłużającą się batalią ze wspólnikiem. Peter realizował swoje własne ambicje w naukach przyrodniczych i matematyce. Po ukończeniu studiów matematycznych na Uniwersytecie Harvarda Brown podjął pracę w oddziale firmy Exxon zajmującej się rozwijaniem systemów do zamiany języka mówionego w tekst komputerowy. Była to wczesna forma technologii rozpoznawania mowy. Tytuł doktora nauk informatycznych uzyskał na Uniwersytecie Carnegie Mellon w Pittsburgu. W roku 1984, mając dwadzieścia dziewięć lat, Brown dołączył w IBM do grupy zajmującej się mową, w której Mercer i inni pracowali nad tworzeniem oprogramowania komputerowego do transkrypcji tekstu mówionego. Przez dziesięciolecia uważano, że tylko lingwiści i fonetycy uczący komputery reguł składni i gramatyki mogą nauczyć je rozpoznawania języka. Brown, Mercer i ich koledzy matematycy i przedstawiciele nauk ścisłych i technicznych, w tym niezwykle ambitny i pracowity lider grupy Fred Jelinek, postrzegali język zupełnie inaczej niż tradycjonaliści. Dla nich język mógł być modelowany podobnie jak gra losowa. W każdym punkcie zdania istnieje pewne prawdopodobieństwo tego, co może pojawić się w następnej kolejności, co można prognozować na podstawie częstotliwości wystąpień w przeszłości. (Na przykład w języku angielskim popularnym wyrażeniem jest „apple pie” oznaczające placek z jabłkami – czyli szarlotkę – przyp. tum.). Jest [zatem] bardziej prawdopodobne, że to właśnie słowo „pie”, a nie „him” (jego) lub „the” (ten) pojawi się po słowie „apple”. Podobne prawdopodobieństwa istnieją również w odniesieniu do wymowy, twierdzili badacze z IBM. Ich celem było wprowadzenie do komputerów wystarczająco dużej ilości danych w postaci nagrań mowy i tekstu pisanego, by można było stworzyć probabilistyczne modele statystyczne zdolne do przewidywania prawdopodobnych sekwencji słów w oparciu o sekwencję dźwięków. Kod komputerowy niekoniecznie musiał rozumieć transkrybowane treści, ale mimo to mógł uczyć się transkrypcji języka. Mówiąc językiem matematyków, Brown, Mercer i cała reszta zespołu Jelinka postrzegała dźwięki jako wynik sekwencji, w której każdy kolejny krok jest przypadkowy, ale zależny od poprzedniego – jako ukryty model Markowa. Zadaniem systemu rozpoznawania mowy było przypisanie prawdopodobieństw zbiorowi obserwowanych dźwięków i dokonanie możliwie najlepszego wskazania „ukrytych” sekwencji słów, które mogły wygenerować te dźwięki. Do identyfikacji różnych językowych prawdopodobieństw badacze z IBM wykorzystali algorytm Bauma-Welcha, którego współtwórcą był jeden z pierwszych partnerów tradingowych Simonsa – Lenny Baum. Zamiast ręcznie programować na podstawie statycznej wiedzy, w jaki sposób działa język, stworzyli program, który uczył się na podstawie danych. Brown, Mercer i ich współpracownicy opierali się na wnioskowaniu bayesowskim, które powstało na bazie statystycznego twierdzenia sformułowanego w XVIII wieku przez duchownego Thomasa Bayesa. Przypisywali pewne prawdopodobieństwa każdemu przypuszczeniu i aktualizowali swoje najlepsze estymacje w miarę otrzymywania nowych informacji. Geniusz statystyki bayesowskiej polega na tym, że nieustannie zawęża zakres możliwości. Wyobraźmy sobie na przykład filtr do spamu, który nie ma pewności, czy dany e-mail jest niepożądany, ale może dla każdego przychodzącego e-maila skutecznie określać prawdopodobieństwo, nieustannie ucząc się na podstawie tego, które e-maile zostały w przeszłości zakwalifikowane jako „śmieci”. (Takie podejście nie było aż tak dziwne, jak mogło się wydawać. Lingwiści twierdzą, że ludzie w rozmowach nieświadomie odgadują, jakie słowa zostaną wypowiedziane jako następne, nieustannie aktualizując swoje oczekiwania w trakcie tego procesu). Zespół z IBM był wyjątkowy zarówno pod względem osobowości, jak i metod, szczególnie, jeśli chodzi o Mercera. Wysoki i wysportowany, by zachować formę, skakał na skakance. Gdy był młodszy, przez jakiś czas był podobny do aktora Ryana Reynoldsa, ale to było wszystko, co miał wspólnego z blaskiem Hollywood. Miał lakoniczny, konkretny sposób komunikowania się. Był oszczędny w słowach. Unikał wypowiedzi, dopóki nie uznał tego za konieczne. Niektórzy koledzy naukowcy bardzo cenili sobie to dziwactwo. Mercer czasami pozwalał sobie na okrzyk: „Rozgryzłem to!”, gdy udało mu się znaleźć rozwiązanie trudnego obliczenia, ale na ogół wolał przez cały dzień coś sobie nucić lub gwizdać; zazwyczaj było to coś z muzyki klasycznej. Mercer nie pił kawy, herbaty ani alkoholu; przeważnie raczył się Coca-Colą. Z rzadka, kiedy był sfrustrowany, wykrzykiwał „bull-twaddle”, które koledzy rozumieli jako połączenie słów „bullshit” i „twaddle” (bzdury i bredzić). Mercer miał tak długie ręce, że żona szyła mu koszule z przedłużonymi rękawami. Miały dziwne kolory i wzory. Pewnego roku Jelinek, skłonny do złośliwości, przyszedł na zabawę Halloween ubrany jak Mercer w koszulę z nieprawdopodobnie długimi rękawami. Mercer śmiał się razem z kolegami. Mercer przychodził do biura o szóstej rano, a o 11:15 spotykał się na lunchu z Brownem i innymi kolegami. Niemal codziennie jadł to samo: kanapkę z masłem orzechowym i dżemem albo z tuńczykiem, zapakowaną w pudełko marki Tupperware do wielokrotnego użytku albo w używaną, wymiętą torebkę z brązowego papieru, co koledzy uważali za przejaw oszczędności. Po kanapce Mercer otwierał torbę z chipsami ziemniaczanymi, które wyjmował na stół, układał według wielkości, zjadając najpierw te połamane, a potem całą resztę, od najmniejszych do największych. W piątkowe popołudnia zespół spotykał się przy napojach gazowanych, herbacie, herbatnikach i cieście kawowym. Rozmawiając, czasami narzekali na niższe od standardów wynagrodzenie w IBM. Innym razem Mercer odczytywał fragmenty słownika etymologicznego, które wydawały mu się szczególnie zabawne. Co jakiś czas dziwne takie stwierdzenia, jakby chciał zdenerwować kolegów, z którymi jadł lunch, na przykład mówiąc kiedyś, że myśli, iż będzie żył wiecznie. Brown był bardziej ruchliwy, przystępny i energiczny, miał grube, kręcone brązowe włosy i urok osobisty. W przeciwieństwie do Mercera, Brown zaprzyjaźniał się z ludźmi z grupy. Niektórzy cenili jego błyskotliwe poczucie humoru. Gdy grupa miała problem z poczynieniem postępu w przetwarzaniu języka naturalnego, Brown okazywał zniecierpliwienie, najczęściej wyładowując swój gniew na stażyście Philu Resniku. Resnik, absolwent Uniwersytetu Pensylwanii, tytuł magistra informatyki uzyskał na Uniwersytecie Harvarda, a potem został cenionym pracownikiem naukowym. Liczył na to, że uda mu się połączyć metody matematyczne z zasadami lingwistyki. Brown nie miał cierpliwości do tego, co robił, wyśmiewał swojego młodszego kolegę i wytykał mu błędy. Pewnego dnia, gdy kilkunastu pracowników IBM patrzyło, jak Resnik rozwiązuje jakiś problem na tablicy w biurze, Brown podbiegł do niego, wyrwał mu z ręki pisak i zawołał szyderczo – To jest informatyka dla przedszkolaków! Resnik usiadł zawstydzony. Innym razem Brown stwierdził, że Resnik jest „bezwartościowy” i nazwał go „kompletnym idiotą”. Jak wspominają członkowie grupy, Brown wymyślał obraźliwe przezwiska dla wielu swoich młodszych kolegów. Na przykład Meredith Goldsmith, jedyną kobietę w grupie, nazywał „Merry Death” (Wesoła Śmierć) albo zwracał się do niej „Jennifer”, bo tak miała na imię jej poprzedniczka. Najczęściej jednak nazywał ją „panienką Meredith”, co świeżo upieczona absolwentka Yale uważała za szczególnie lekceważące. Mercer i Brown byli dla Goldsmith mentorami, co ona doceniała. Jednak Mercer podzielił się z nią również swoją opinią, że miejsce kobiet jest w domu, przy dzieciach, a nie w świecie ludzi pracujących. Brown, którego żona była wysokim urzędnikiem do spraw zdrowia publicznego w Nowym Jorku, uważał się za postępowca. Doceniał zasługi Goldsmith i mówił, że jest dla niego jak córka. Nie przeszkadzało mu to jednak w akceptowaniu opowiadania w grupie niewybrednych dowcipów. – Wciąż opowiadali świńskie kawały. To był swego rodzaju sport – wspomina Goldsmith. W końcu odeszła z firmy, między innymi dlatego, że nie czuła się dobrze w takim środowisku. – W pewnym sensie oni byli dla mnie równocześnie mili i seksistowscy – mówi. – Na pewno czułam się traktowana przedmiotowo i niepoważnie. Brown uważał, że w tych zniewagach nie było nic osobistego, a przynajmniej tak twierdzili członkowie grupy. I nie był on jedynym, któremu sprawiało przyjemność mieszanie innych z błotem i wyśmiewanie. W grupie panowała zażarta i bezwzględna kultura zajadłości i bezwzględności inspirowana wredną osobowością Jelinka. Badacze rzucali pomysły, a koledzy robili wszystko, co mogli, aby je dyskredytować, pozwalając sobie na osobiste złośliwe przytyki. Długo toczyli wojny, zanim w końcu udało im się dojść do konsensusu co do wartości zgłoszonego pomysłu. Należący do grupy bliźniacy Stephen i Vincent Della Pietra, którzy ukończyli fizykę w Princeton, a doktoraty z fizyki zrobili na Harvardzie, pozwalali sobie na najbardziej brutalne ataki i na wyścigi biegli do tablicy, by udowodnić, jak idiotyczne są argumenty innych. To była intelektualna walka bez żadnych ograniczeń. Poza laboratorium takie zachowanie mogłoby zostać uznane za nieprzyzwoite i obraźliwe, ale pracownicy Jelinka zazwyczaj nie traktowali tego osobiście. – Roznosiliśmy się nawzajem na strzępy – wspomina David Magerman, stażysta w zespole mowy w IBM. – A potem graliśmy razem w tenisa. Oprócz talentu do wymyślania okrutnych i barwnych przezwisk, Brown wyróżniał się niezwykłym instynktem handlowym, który prawdopodobnie rozwinął pod wpływem ojca. Chciał, żeby IBM wykorzystywał osiągnięcia zespołu w sprzedaży klientom nowych produktów, na przykład systemu do oceny zdolności kredytowej. Próbował nawet przekonać zarząd, by przekazał im w zarządzanie za pomocą metod statystycznych kilkumiliardowe inwestycje funduszu emerytalnego IBM, ale nie udało mu się zdobyć wystarczającej liczby zwolenników tego pomysłu. – Jakie masz doświadczenie w inwestowaniu? – miał zapytać jeden z dyrektorów IBM. – Żadne – odpowiedział Brown. Kiedyś Brown dowiedział się o istnieniu grupy informatyków kierowanej przez jego dawnego kolegę z Carnegie Mellon, która programowała komputery do gry w szachy. Postanowił przekonać IBM, by go przyjęto. Pewnego zimowego dnia w toalecie Brown zaczął rozmowę z zajmującym kierownicze stanowisko w grupie badawczej IBM Abe Peledem na temat wygórowanych kosztów reklam telewizyjnych emitowanych podczas zbliżającego się meczu Super Bowl. Powiedział, że ma pomysł na wypromowanie firmy w dużo tańszy sposób – przyjmijmy zespół z Carnegie Mellon i wykorzystajmy rozgłos, jaki pojawi się, gdy ich komputer wygra z mistrzem świata w szachy. Przekonywał też, że ludzie z takiego zespołu mogą również pomagać firmie IBM w jej badaniach. Szefom IBM spodobał się ten pomysł. Zatrudnili całą grupę, która wniosła do firmy ich program Deep Thought (Głęboka myśl). Jednak, gdy maszyna zaczęła wygrywać mecze i przyciągać uwagę, pojawiły się skargi. Okazało się, że nazwa maszyny szachowej kojarzy się ludziom z czymś innym – słynnym w 1972 roku filmem pornograficznym Deep Throat (Głębokie gardło), który zapoczątkował tak zwany Złoty Wiek Porno (szczegóły w mojej następnej książce). IBM zrozumiał, że ma poważny problem, gdy pewnego dnia żona członka zespołu szachowego, która była nauczycielką w szkole katolickiej, rozmawiała z jej dyrektorką, starszą zakonnicą. Siostra wciąż mówiła o niezwykłym programie „Deep Throat”, przygotowanym przez IBM. IBM ogłosił konkurs na nową nazwę maszyny szachowej. Wybrał pomysł zgłoszony przez Browna – Deep Blue (Głęboki błękit), będący odniesieniem do „ksywy” używanej przez wiele lat przez IBM – Big Blue (Wielki błękit). Kilka lat później, w roku 1997, miliony ludzi oglądały w telewizji, jak Deep Blue pokonuje Garry’ego Kasparowa, szachowego mistrza świata. To był sygnał, że naprawdę nastała era komputerów6. Brown, Mercer i reszta zespołu dokonali postępu w uczeniu komputerów transkrypcji mowy. Później Brown uświadomił sobie, że probabilistyczne modele matematyczne można wykorzystać również do tłumaczeń. Wykorzystując dane zawierające między innymi tysiące stron obrad kanadyjskiego parlamentu zapisywanych w dwóch wersjach językowych – francuskiej i angielskiej – zespół IBM poczynił postępy w tłumaczeniu tekstów z jednego języka na drugi. Te dokonania przyczyniły się do rewolucji w lingwistyce komputerowej i przetwarzaniu mowy, a w efekcie do pojawienia się kolejnych zdobyczy w dziedzinie rozpoznawania mowy, takich jak: Alexa Amazona, Siri Apple’a, Google Translator, syntezatory mowy przetwarzające tekst pisany i wielu innych. Pomimo postępów badaczy frustrował brak jasnego planu IBM na komercjalizację ich wynalazków. Kilka tygodni po wyrzuceniu listu od Pattersona do kosza, Brown i Mercer byli zmuszeni do powtórnego rozważenia kierunku rozwoju swojej kariery zawodowej. Pewnego dnia pod koniec zimy 1993 roku w południowo-wschodniej Pensylwanii matka Mercera zginęła w wypadku samochodowym, a siostra została ciężko ranna. Ich samochód zderzył się z innym samochodem, który na lodzie wpadł w poślizg. Dwadzieścia dni po tym wypadku, w Wielkanoc, zmarł ojciec Mercera – zmagał się z postępującą chorobą. Kilka miesięcy później, gdy Patterson zadzwonił, aby zapytać, dlaczego nie otrzymał odpowiedzi na swój list, Mercer zaczął zastanawiać się nad tą propozycją. Jego trzecia córka właśnie rozpoczęła naukę w college’u, a cała rodzina mieszkała w skromnym dwupoziomowym domu w pobliżu szpetnych linii wysokiego napięcia. Jedzenie lunchu zapakowanego w używane torebki z brązowego papieru zaczynało tracić urok. – Po prostu przyjdź ze mną porozmawiać – powiedział Patterson. – Co masz do stracenia? Mercer powiedział koledze, że był sceptyczny co do tego, czy fundusze hedgingowe dają coś społeczeństwu. Inny pracownik IBM powiedział, że wszystkie starania, by zarobić na tradingu są „beznadziejne” z powodu wysokiej efektywności rynków. Jednak Mercer wrócił z tego spotkania oczarowany. Biura Renaissance’u na terenie inkubatora technologicznego na kampusie Stony Brook były dość nijakie. Zostały zaprojektowane jako laboratoria chemiczne z maleńkimi oknami wysoko nad podłogą. Ich wygląd miał przywodzić na myśl związki z nauką, a nie z finansami, a Mercera pociągało to, na czym skupiała się firma Simonsa. Brown słyszał o Simonsie, ale jego dokonania niewiele dla niego znaczyły. W końcu Simons był geometrą. To była zupełnie inna dziedzina. Gdy jednak usłyszał o pierwszym wspólniku Simonsa, Lenny’m Baumie, współtwórcy algorytmu Bauma-Welcha, z którego korzystał IBM-owski zespół zajmujący się mową, jego entuzjazm wzrósł. W tym samym czasie jego żona, Margaret, urodziła ich pierwsze dziecko, więc miał powody, by zatroszczyć się o własne finanse. – Patrzyłem na naszą nowonarodzoną córeczkę i myślałem o Bobie i jego kłopotach z płaceniem czesnego. I zacząłem myśleć, że faktycznie być może miałoby to sens, aby przez kilka lat popracować w branży inwestycyjnej – powiedział później Brown grupie naukowców. Simons zaproponował Brownowi i Mercerowi wynagrodzenie dwukrotnie wyższe niż otrzymywali do tej pory, więc w końcu, w 1993 roku, dołączyli do zespołu. Było to dokładnie wtedy, gdy firma odczuwała coraz większe napięcie z powodu przedłużających się nieudanych prób opanowania handlu akcjami. Niektórzy badacze i inni pracownicy próbowali przekonać Simonsa do rezygnacji z tych starań. Krytycy twierdzili, że Frey i jego zespół poświęcili temu bardzo dużo czasu, a wciąż nie mieli zbyt wiele do pokazania. – Marnujemy swój czas – powiedział ktoś pewnego dnia do Freya w sali lunchowej Renaissance’u. – Czy naprawdę musimy to robić? – Czynimy postępy – upierał się Frey. Ktoś z zespołu kontraktów futures powiedział, że Frey powinien dać sobie spokój ze swoimi badaniami nad akcjami i zacząć pracować z nimi nad ich projektami. Publicznie i prywatnie Simons brał Freya w obronę. Mówił, że jest pewny, iż jego zespół znajdzie sposób, by osiągać olbrzymie zyski na handlu akcjami, tak jak Lauferowi, Pattersonowi i innym udało się rozwinąć kwitnącą część biznesu zajmującego się handlem kontraktami futures. – Poczekajmy jeszcze trochę – mówił sceptykom. Kiedy indziej starał się umacniać Freya w wierze w siebie. – To dobra robota – mówił mu. – Nigdy się nie poddawaj. Brown i Mercer ze szczególnym zainteresowaniem przyglądali się zmaganiom zespołu akcji. Krótko po przyjściu z IBM rozdzielili się. Mercer został oddelegowany do pracy z grupą futures, a Brown pomagał Freyowi w typowaniu akcji. Simons liczył, że w ten sposób lepiej zintegruje ich z firmą. Postąpił tak, jak robi się z dziećmi, które rozdziela się w klasie, żeby nie rozmawiały tylko ze sobą. W wolnym czasie jednak Brown spotykał się z Mercerem i razem szukali sposobów na poradzenie sobie z dylematem Simonsa. Sądzili, że potrafią znaleźć rozwiązanie. Do tego potrzebna im jednak była pomoc jeszcze jednego, niezwykłego pracownika IBM. ROZDZIAŁ DZIESIĄTY D avid Magerman na długo przed świtem zamknął drzwi swojego bostońskiego apartamentu. Był chłodny, jesienny poranek 1994 roku. Wskoczył do swojej srebrnej Toyoty Corolli, podkręcił szyby i ruszył na południe. Dwudziestosześciolatek jechał przez ponad trzy godziny autostradą międzystanową nr 95, potem złapał prom, aby przeprawić się na Long Island. Przed dziesiątą rano dotarł do biur Renaissance Technologies w Stony Brook na rozmowę kwalifikacyjną. Sprawiał wrażenie pewnego, że otrzyma angaż. Jim Simons, Henry Laufer, Nick Patterson i inni pracownicy byli uznanymi matematykami i teoretykami, ale Renaissance zaczynał tworzyć bardziej skomplikowane komputerowe modele tradingowe, a niewielu pracowników umiało dobrze programować. To była specjalność Magermana. Zakończył swój produktywny okres w IBM, poznał tam Petera Browna i Boba Mercera i to właśnie Brown zaprosił go na to poranne spotkanie, dając mu do zrozumienia, że wszystko pójdzie dobrze. Ale nie poszło. Magerman przyjechał zmęczony poranną podróżą i żałował, że poskąpił grosza na przelot samolotem. Niemal natychmiast ludzie z Renaissance’u zaszli mu za skórę, zadając szereg trudnych pytań i dając zadania sprawdzające jego kompetencje w matematyce i innych dziedzinach. Simons podczas tego krótkiego spotkania był cichy i wycofany. Jeden z badaczy grillował Magermana z jakiegoś niezbyt jasnego artykułu naukowego, każąc mu rozwiązać na wysokiej tablicy jakiś trudny problem. To nie było fair. Artykuł był zupełnie niezauważoną przez nikogo pracą doktorską pytającego, który oczekiwał od Magermana wykazania się dogłębną znajomością tematu. Magerman potraktował te wszystkie wyzwania trochę zbyt osobiście. Nie wiedział, dlaczego musi się wykazywać. Starał się ukryć nerwowość, udając bardziej pewnego siebie, niż rzeczywiście się czuł. Na koniec zespół Simonsa uznał, że Magerman jest zbyt niedojrzały do tej pracy. Z młodzieńczym wyglądem, rudawy, krzepki, z dziecinną twarzą i różowymi policzkami, Magerman wyglądał bardziej jak wyrośnięty chłopiec niż mężczyzna. Brown stanął w obronie Magermana, ręcząc za jego umiejętności programistyczne. Wspierał go też Mercer. Obaj widzieli, że kody komputerowe Medallionu stają się coraz dłuższe i coraz bardziej skomplikowane. Byli przekonani, że fundusz hedgingowy potrzebuje dodatkowego wsparcia. – Czy jesteś jego pewny? – zapytał ktoś Browna. – Czy jesteś pewny, że on jest dobry? – Uwierz nam – odpowiedział Brown. Później, gdy Magerman wyraził zainteresowanie pracą, Brown droczył się z nim, udając, że Renaissance nie jest zainteresowany. Ten psikus sprawił, że Magerman przez kilka dni był pełen obaw. W końcu Brown przedstawił mu formalną ofertę. Latem 1995 roku Magerman dołączył do firmy. Był zdeterminowany, by zrobić wszystko, co w jego mocy i przekonać tych, którzy w niego wątpili. Dotychczas przez większość swojego życia starał się zadowolić różne osoby u władzy, zazwyczaj z mieszanym skutkiem. W okresie dorastania miał napięte relacje z ojcem Melvinem, brooklińskim taksówkarzem, którego wciąż dręczył pech. Ponieważ nie stać go było na licencję taksówkarską w Nowym Jorku, przeprowadził się wraz z rodziną do Kendall na Florydzie, dwadzieścia kilka kilometrów na południowy zachód od Miami, nie przejmując się ostrymi protestami Davida. (W przeddzień ich wyjazdu, ośmioletni wówczas David, w przypływie gniewu uciekł z domu, wprawdzie niedaleko, bo tylko do sąsiadów po drugiej stronie ulicy, ale przesiedział tam całe popołudnie, dopóki nie odebrali go rodzice). Przez kilka lat Melvin jeździł taksówką, odkładając pieniądze do puszek po kawie Maxwell House, pochowanych w różnych miejscach w domu, dopóki jego szwagier, z pomocą zamożnego stałego klienta, nie wymyślił planu zakupu lokalnej firmy taksówkowej. W przeddzień transakcji finansujący przedsięwzięcie doznał śmiertelnego ataku serca i wielkie plany Melvina spełzły na niczym. Zmagając się przez całe życie z depresją, popadł w jeszcze większe przygnębienie i nie był już w stanie jeździć. Gdy stan jego zdrowia psychicznego jeszcze bardziej się pogorszył, zajął się pobieraniem opłat na parkingu dla przyczep prowadzonym przez jego szwagra. Coraz bardziej oddalał się od Davida i jego siostry, którzy mieli bardzo bliskie relacje z matką, Sheilą, pracującą jako menedżer biura rachunkowego. Rodzina Magermana mieszkała w dzielnicy niższej klasy średniej, w której żyła mieszanina młodych rodzin, kryminalistów i dziwaków, nie wyłączając dilerów narkotykowych po drugiej stronie ulicy, którzy dogadzali swoim klientom o każdej porze dnia i nocy, oraz maniak z bronią, który lubił strzelać do ptaków spadających z pewną regularnością na podwórko Magermanów. Przez większość swojej młodości Davidowi udawało się uniknąć poważniejszych kłopotów. Chcąc zarobić więcej pieniędzy na własne wydatki, sprzedawał kwiaty na ulicy albo cukierki w szkole. Kupował słodkie batony i inne towary, odwiedzając z ojcem lokalną drogerię, a potem po nieco wyższych cenach sprzedawał je ze sportowej torby kolegom z klasy. Ten nieformalny biznes kwitł dopóki inny szkolny sprzedawca cukierków, muskularny młody Rosjanin nie został aresztowany i nie wskazał Davida jako swojego prowodyra. Dyrektor szkoły, który już wcześniej przyprawił Davidowi łatkę mąciwody, zawiesił go w prawach ucznia. Gdy odsiadywał karę w bibliotece razem z innymi winowajcami, tak jak w Klubie winowajców, atrakcyjna koleżanka z klasy zaprosiła go, by przyłączył się do jej działalności polegającej na dostarczaniu kokainy do Miami. (Nie jest jasne, czy miała świadomość, że David został zamknięty za dystrybucję batonów Snickers i Trzej Muszkieterowie i że to doświadczenie może nie okazać się zbyt przydatne w sprzedaży kokainy). David uprzejmie odmówił, tłumacząc, że jedynym jego środkiem transportu jest rower. David większość swojej uwagi skupiał na nauce, ciesząc się zdecydowanymi pochwałami otrzymywanymi od nauczycieli, rodziców i innych osób, zwłaszcza wtedy, kiedy zdobywał nagrody w konkursach naukowych. Uczestniczył w lokalnym programie dla uzdolnionych uczniów, uczył się programowania w szkole społecznej. Po siódmej klasie otrzymał stypendium umożliwiające mu uczęszczanie do prywatnego gimnazjum odległego o czterdzieści pięć minut jazdy autobusem. Tam uczył się łaciny i przeskoczył o dwie klasy program z matematyki. Poza klasą David czuł, że jest bojkotowany. Czuł się niepewnie z powodu nienajlepszej sytuacji finasowej swojej rodziny, zwłaszcza gdy porównywał się ze swoimi nowymi kolegami szkolnymi. Przyrzekł sobie, że kiedyś będzie bogaty. Dlatego długie godziny w ciągu dnia spędzał w szkolnej pracowni komputerowej. – To tam my, nerdzi, ukrywaliśmy się przed graczami w futbol amerykański – mówi. W domu Melvin, niezwykle uzdolniony matematycznie, ale nigdy niemający szansy w pełni wykorzystać swoich talentów, wylewał swoje frustracje na syna. Gdy skrytykował Davida za nadwagę, chłopak zaczął biegać długie dystanse. Pewnego lata głodził się tak, że pojawiły się u niego symptomy anoreksji. Robił to w nadzieli, że doczeka się od ojca jakiejś pochwały. Później zaczął brać udział w wyścigach długodystansowych, starając się iść w ślady swojego trenera, choć jego ciało zwykle odmawiało posłuszeństwa po dwudziestu kilometrach treningu. – Łatwo dawałem się motywować trenerom – wspomina Magerman. Wciąż szukał akceptacji u ludzi, którzy mieli jakąś władzę, i poszukiwał nowych autorytetów, nawet wtedy, gdy wykazywał zdumiewającą potrzebę podejmowania walki, czasami zupełnie niepotrzebnej. – Musiałem naprawiać to, co złe i walczyć o sprawiedliwość, nawet jeśli było to robienie wideł z igły – przyznaje Magerman. – Najwyraźniej miałem kompleks mesjasza. Pewnego roku, już w szkole średniej, Magerman dowiedział się, że zawody lekkoatletyczne zostały zaplanowane na drugi dzień świąt Paschy. Próbował namówić miejscowych rabinów, by zmusili organizatorów do odwołania zawodów. Jego koledzy nie rozumieli, dlaczego tak bardzo mu na tym zależy. Nawet on sam nie był do końca pewny. – Byłem dość przeciętnym biegaczem i nie byłem zbyt religijny. Nie wydaje mi się, żebyśmy nawet świętowali drugi seder* – wspomina Magerman. – To, co zrobiłem, było idiotyczne. * Drugi wieczór święta Paschy – przyp. tłum. W ostatniej klasie Magerman z kilkoma przyjaciółmi oświadczył, że wyjeżdża, by w drugim semestrze kontynuować naukę w Izraelu. Podjął taką decyzję trochę na przekór dyrektorowi ich szkoły, który przestrzegał go przed tym pomysłem. Wydawało się, że Magerman poszukiwał jakiegoś ładu w życiu. W Jerozolimie zaczął uczyć się na pamięć świętych ksiąg, studiował historię i praktykował religię, pijąc na cześć nauczycieli i dyrektora szkoły. Przed wyjazdem do Izraela pozostawił u matki na Florydzie podania na studia wraz z esejem do różnych uczelni, aby mogła rozesłać je do różnych szkół. Na wiosnę Magerman został przyjęty na Uniwersytet Pensylwanii, ale jego podania zostały odrzucone przez każdą z uczelni Ligi Bluszczowej, co bardzo go zaskoczyło i rozczarowało. Wiele lat później, sprzątając dom matki, natknął się na kopię swojego podania na Uniwersytet Harvarda. Odkrył, że matka przerobiła jego wypracowania, na Harvard i te wysyłane do innych uczelni, usuwając z nich wszystkie odniesienia do Izraela i judaizmu, w obawie, że antysemityzm może zniechęcić szkoły do przyjęcia go. Z jakichś powodów uznała, że Uniwersytet Pensylwanii jest żydowski i ten jedyny esej pozostawiła niezmieniony. Magerman rozwinął skrzydła na Penn, po części dlatego, że pojawiło się nowe wyzwanie – musiał udowodnić innym uczelniom, że odrzucając jego kandydaturę, popełniły błąd. Osiągał celujące wyniki w głównych przedmiotach – informatyce i matematyce. Wybrany na asystenta dydaktycznego w nauczaniu lingwistyki komputerowej, zaskarbił sobie uwagę i uznanie kolegów studentów, a jeszcze bardziej studentek. Z uznaniem została przyjęta też jego praca dyplomowa. Magerman, uroczy, choć niepewny siebie misiaczek, w końcu był w swoim żywiole. W pracy doktorskiej, którą pisał na Uniwersytecie Stanforda, zajął się dokładnie tym, z czym zmagał się Brown, Mercer i inni badacze w IBM: w jaki sposób komputery mogą analizować i tłumaczyć języki, wykorzystując statystykę i teorię prawdopodobieństwa. W roku 1992 IBM zaproponował Magermanowi staż. W tym czasie już zmężniał i świetnie czuł się w grupie, w której dominowała kultura rywalizacji. Ostatecznie uzyskał w IBM stałą posadę, choć w innych dziedzinach życia nie osiągał aż takich sukcesów. Gdy zauważył w swojej grupie dziewczynę o imieniu Jennifer i próbował ją poderwać, niemal natychmiast dostał kosza. – Nie chciała mieć ze mną nic wspólnego – mówi. To prawdopodobnie było najlepsze wyjście, bo okazało się, że Jennifer, nazywana też Jenji, była najstarszą córką Mercera. Gdy Magerman dołączył w roku 1995 do zespołu Renaissance’u, nie wydawało się, że firma niedługo stanie się inwestycyjną potęgą. Jej główna siedziba miała mieścić innowacyjny startup, jednak ponure otoczenie, w pobliżu szpitala, było bardziej odpowiednie dla podupadającej firmy ubezpieczeniowej. Trzydziestu kilku pracowników Simonsa siedziało w szarych boksach w nijakich pomieszczeniach. Ściany w kolorze brzydkiej złamanej bieli były gołe, a meble wyglądały jak wybrakowane odrzuty z wypożyczalni. W ciepłe dni Simons przechadzał się po biurze w szortach i sandałach, co jeszcze bardziej podkreślało fakt, że fundusz hedgingowy nie był jeszcze gotowy na swoje najlepsze czasy. Było jednak w tym miejscu coś onieśmielającego, przynajmniej dla Magermana. Onieśmielała go m.in. postura nowych kolegów – dosłownie i w przenośni. Niemal każdy z nich miał dobrze ponad 180 cm wzrostu; wszyscy przerastali Magermana, który miał tylko metr sześćdziesiąt pięć, co dodatkowo odbierało mu poczucie pewności siebie. Nie miał też w tej okolicy przyjaciół ani rodziny. Był podekscytowany, kiedy żona Mercera, Diana, zaprosiła go na wyjście z rodziną do kina, zakończone deserem w restauracji Friendly’s. Magerman z wdzięcznością towarzyszył Mercerom w kolejne wieczory, co ułatwiało mu aklimatyzację w nowym miejscu. Już wkrótce uświadomił sobie, że Renaissance ma poważny problem. System do handlu akcjami stworzony przez Freya okazał się kompletnym niewypałem i w roku 1994 stosując go firma straciła prawie 5 procent zainwestowanych pieniędzy. W modelu było coś genialnego – jego arbitraż statystyczny na papierze wyglądał doskonale. Powinien umożliwić zarobienie dużych pieniędzy. Nigdy się to jednak nie udało, a przynajmniej nie na tyle, aby choć trochę zbliżyć się do kwoty, jaka wychodziła z symulacji wykonywanych za pomocą tego modelu. To było jak zauważanie oczywistych sygnałów, że głęboko we wnętrzu góry ukryte jest złoto bez realnych możliwości dobrania się do niego. Podczas spotkań zespołu Simons czasami kręcił głową, sprawiając wrażenie coraz bardziej rozczarowanego modelem, który nazwali „Nova”, tak samo, jak nazywała się firma Freya, która została podporządkowana Renaissance’owi. – To po prostu kuleje – powiedział pewnego dnia Simons. Mercer, który nadal pracował na boku z Brownem, ulepszając ich własną wersję modeli do handlu akcjami, zdiagnozował kluczowy problem. Z wyrazem zadowolenia na twarzy przechadzał się po sali, cytując powiedzenie: już był w ogródku, już witał się z gąską. W tych kilku słowach Mercer oznajmił, że system transakcyjny Freya podsuwał błyskotliwe pomysły na transakcje, ale potem coś szło nie tak z ich realizacją i udaremniało zarobienie większych pieniędzy. W końcu Simons z Freyem zdecydowali, że najlepiej będzie, jeśli Frey zajmie się innymi projektami firmy. – Nie byłem najlepszy w sprawianiu, by pociągi przyjeżdżały na czas – przyznaje Frey. Mniej więcej w tym samym czasie Mercer uzyskał zgodę Simonsa na włączenie Browna do prac nad akcjami. To była ostatnia szansa Simonsa na zrobienie czegoś szczególnego i zapewnienie wzrostu firmie. – Chłopaki, róbmy pieniądze – powiedział Simons na cotygodniowym spotkaniu, podczas którego wydawało się, że jego cierpliwość jest na wyczerpaniu. Połączenie sił Browna i Mercera otworzyło nowy rozdział w tym niezwykłym partnerstwie dwóch naukowców o zupełnie różnych osobowościach, którzy wyjątkowo dobrze potrafili ze sobą pracować. Brown był otwarty, apodyktyczny, wytrwały, głośny i pełny energii. Mercer był oszczędny w słowach, rzadko zdradzał emocje, tak jakby rozgrywał niekończącą się partię pokera. Jednak takie połączenie sprawdzało się, jak jin i jang. Kilka lat wcześniej, pisząc pracę doktorską, Brown rzucił nieco światła na to, jak wielkim wsparciem był dla niego jego skryty kolega. – Wiele razy wpadałem na jakiś pomysł, a potem uświadamiałem sobie, że jest to coś, do czego Bob próbował mnie przekonać kilka miesięcy wcześniej – napisał we wstępie. – To było tak, jakbym krok po kroku odkrywał jakiś większy plan. Gdy obaj pracowali jeszcze w IBM, podczas konferencji branżowych czasami siadali obok siebie daleko od sceny i rozgrywali pasjonujące partie szachów, ignorując wykłady innych uczestników, dopóki nie nadszedł czas ich własnych prezentacji. Wypracowali sobie pewien styl pracy – Brown szybko pisał szkice swoich badań i przekazywał je Mercerowi, który, będąc dużo lepszy w pisaniu, zaczynał powoli i z rozmysłem pisać wszystko od nowa. Brown i Mercer z zapałem rzucili się na swoje nowe zadanie – przeróbkę modelu Freya. Pracowali do późnego wieczora i nawet razem wracali do domu; w tygodniu dzielili wspólne lokum na poddaszu miejscowego domu opieki dla kobiet, a na weekendy wracali do swoich rodzin. Z czasem stworzyli metody udoskonalenia systemu Simonsa do handlu akcjami. Okazało się, że model Freya podsuwał niepraktyczne, a nawet wręcz niewykonalne rozwiązania. Na przykład fundusz Nova miał narzucone przez brokera ograniczenia na wielkość dźwigni finansowej, czyli kwoty, którą mógł pożyczyć i zainwestować. Zatem gdy dźwignia przekraczała określoną wartość, pracownicy Freya ręcznie zmniejszali portfel, aby zmieścić się w obowiązujących limitach, korygując rekomendacje sugerowane przez model. Innym razem model Freya typował transakcje, które wydawały się atrakcyjne, ale były niemożliwe do zrealizowania. Na przykład podpowiadał, aby Nova grała na krótko albo na zniżkę akcji, które w danym momencie nie były na sprzedaż, więc Frey musiał zignorować te rekomendacje. Niewykonanie określonych transakcji skutkowało bardzo słabymi wynikami. System oparty na podejściu zwanym inwestowaniem faktorowym (ang. factor-trading) generował ciąg skomplikowanych i powiązanych transakcji, z których każda była niezbędna do tego, by ostatecznie osiągnąć zyski przy równoczesnym zachowaniu rozsądnego poziomu ryzyka. W przeciwieństwie do handlu akcjami handel kontraktami futures był prosty – tam niezawarcie transakcji nie miało zbyt wielu konsekwencji. W przypadku systemu Freya, jeśli zabrakło kilku niezbędnych ruchów, pojawiało się zagrożenie, że cały portfel stanie się dużo bardziej wrażliwy na zmiany rynku, dlatego jako całość stawał się ułomny. Niezrealizowane transakcje czasami wywoływały kaskadowy efekt prowadzący do większych, systemowych problemów, które zaburzały dokładność całego modelu. Nawet niewielkie odchylenie wywoływało wielkie problemy, z którymi nie potrafił poradzić sobie ani Frey, ani jego zespół korzystający z technologii z połowy lat 90. i własnych, dość ograniczonych umiejętności w zakresie inżynierii oprogramowania. – To było jak znajdowanie wspólnego rozwiązania dla setek równań jednocześnie – mówi Frey. Brown i Mercer przyjęli inne podejście. Postanowili zaszyć w jednym systemie tradingowym wszystkie niezbędne ograniczenia i zastrzeżenia, tak by system mógł automatycznie radzić sobie z potencjalnymi komplikacjami. Ponieważ Brown i Mercer byli informatykami i przez całe lata zajmowali się realizacją wielkich projektów w IBM i innych firmach, znali sztuczki kodowania pozwalające zbudować jeden system do handlu akcjami. W przeciwieństwie do ich systemu, system Freya składał się z wielu oderwanych od siebie fragmentów, które trudno było zunifikować tak, aby działały na całym portfelu w sposób umożliwiający spełnienie wszystkich wymogów związanych z zawieraniem transakcji. – Ludzie w Renaissance’ie… prawdę powiedziawszy nie umieli tworzyć wielkich systemów – wyjaśnia Mercer1. Brown i Mercer potraktowali swoje zadanie jako problem matematyczny, podobnie jak to robili z rozpoznawaniem mowy w IBM. Na wejściu podawali koszty zawierania transakcji, różnego rodzaju dźwignie, parametry ryzyka oraz różne inne ograniczenia i wymogi. Mając zadane wszystkie te czynniki, budowali system do obliczania i konstruowania idealnego portfela, system, który przez cały dzień podejmował optymalne decyzje, maksymalizując w ten sposób zyski. Piękno ich podejścia polegało na tym, że łącząc w jednym monolitycznym modelu wszystkie sygnały do zawarcia transakcji i wymogi, jakie powinien spełniać portfel, umożliwili Renaissance’owi łatwe testowanie i dodawanie nowych sygnałów i natychmiastowe otrzymywanie odpowiedzi, czy zyski z potencjalnej nowej strategii mają szansę przewyższyć ponoszone w związku z tym koszty. Zapewnili również systemowi możliwość dostosowania się. System potrafił się uczyć i samodostosowywać, podobnie jak robiły to systemy Henry’ego Laufera w stosunku do transakcji na kontraktach futures. Gdy z jakiegoś powodu nie dochodziło do zawarcia transakcji rekomendowanej przez model, system dokonywał autokorekty, poszukując możliwych zleceń kupna lub sprzedaży, zapewniających ponowne sprowadzenie portfela do pożądanego stanu, rozwiązując w ten sposób problem, który spędzał sen z powiek Freyowi. System kilkakrotnie w ciągu godziny wykonywał pętlę, przeprowadzając optymalizację, która sprawdzała tysiące potencjalnych transakcji przed sformułowaniem elektronicznych instrukcji. Konkurenci nie dysponowali samodoskonalącymi się modelami. Renaissance miał więc teraz tajemną broń, która miała okazać się kluczowa dla przyszłych sukcesów funduszu. Ostatecznie Brown i Mercer stworzyli wyrafinowany system handlu akcjami złożony z pół miliona linii kodu, podczas gdy system Freya miał ich tylko 10 tysięcy. Nowy system łączył w sobie wszystkie niezbędne ograniczenia i wymogi. Pod wieloma względami był automatycznym systemem tradingowym, o jakim wiele lat wcześniej marzył Simons. Ponieważ transakcje na akcjach zawierane przez fundusz Nova były teraz mniej wrażliwe na fluktuacje rynku, przetrzymywano je w portfelu nieco dłużej, zazwyczaj około dwóch dni. Co najważniejsze, Brown i Mercer zachowali model prognostyczny stworzony przez Freya na podstawie jego doświadczeń z Morgan Stanley. Model ten nadal identyfikował wystarczająco dużo korzystnych transakcji, by umożliwić zarobienie poważnych pieniędzy, zazwyczaj obstawiając odreagowanie po głębokich spadkach. W kolejnych latach Renaissance dopuszczał różne odchylenia od tej podstawowej strategii, ale przez ponad dekadę były to jedynie uzupełnienia drugiego rzędu do uwzględnianych przez firmę sygnałów prognostycznych opartych na założeniu powrotu do średniej. Jak podsumował to zwięźle jeden z pracowników – Zarabiamy pieniądze na reakcjach ludzi na ruchy cen. Nowy, udoskonalony system transakcyjny Browna i Mercera został wdrożony w roku 1995, co zostało przyjęte z ulgą przez Simonsa i pozostałych. Wkrótce Simons uczynił Browna i Mercera wspólnikami Renaissance’u, awansowali też na stanowiska menedżerskie, otrzymując punkty, czyli określone udziały w zyskach firmy, podobnie jak inni wyżsi rangą członkowie zespołu. Okazało się jednak, że Simons zadziałał zbyt szybko. Wkrótce stało się jasne, że nowy system handlu akcjami nie radzi sobie z dużymi sumami pieniędzy, co udaremniało pierwotny cel Simonsa, jakim było ostre wejście w inwestowanie w fundusze akcyjne. Renaissance ulokował w akcjach jedynie marne 35 milionów dolarów. Gdy kwota ta była zwiększana, zyski znikały, bardzo podobnie jak kilka lat wcześniej w systemie Freya. Co gorsza, Brown i Mercer nie mieli pojęcia, dlaczego ich system napotyka tak wiele problemów. W poszukiwaniu pomocy zaczęli zbierać swój zespół z IBM, zatrudniając nowe talenty – bliźniaków Della Pietra, a potem Magermana, liczącego, że stanie się tym, który uratuje system. = Magerman, gdy tylko dołączył do Renaissance’u, skupił się na rozwiązywaniu problemów i zdobywaniu uznania wśród nowych kolegów. W pierwszej kolejności przekonał ich, że powinni nauczyć się C++, języka programowania ogólnego przeznaczenia, który jego zdaniem był dużo lepszy niż C i inne języki stosowane w funduszu. – C jest taki bardzo z lat 80. – powiedział koledze. To prawda, że C++ był lepszym językiem, ale przejście na niego nie było wcale aż tak bardzo konieczne, jak przekonywał Magerman, w szczególności w tamtym czasie. Magerman, ekspert w dziedzinie C++, miał pewien ukryty motyw – chciał być dla swoich kolegów z biura niezbędny. Fortel się powiódł. Firma przeszła na C++ i już wkrótce matematycy i inni pracownicy dzień i noc błagali Magermana o pomoc. – Stałem się ich ulubieńcem – wspomina. Magerman poświęcał cały swój wolny czas na uczenie się taktyk handlu akcjami stosowanych w firmie, pochłaniając każdą informację. Brown, mający naturalną umiejętność rozumienia potrzeb swoich podwładnych, nie krył zachwytu, wyczuwając, że w ten sposób może motywować łasego na pochwały Magermana do jeszcze cięższej pracy. – Wiesz, naprawdę myślałem, że zdobycie tak dogłębnej wiedzy o systemie handlu akcjami zajmie ci więcej czasu – powiedział kiedyś do niego, a ten rozpromienił się z dumą. Magerman rozumiał, że Brown nim manipuluje, ale mimo to chłonął te komplementy, szukając wszelkich sposobów bycia pomocnym. Pracując w IBM stworzył skrytp, krótką listę instrukcji do monitorowania pamięci i zasobów firmowych komputerów, aby on i inni pracownicy mogli zająć niewykorzystywane moce obliczeniowe maszyn należących do „wierchuszki”, wprowadzając z zewnątrz kody i dokonując innych nieautoryzowanych działań. Magerman, który znalazł pomysłowy sposób na usuwanie śladów swoich działań, nazwał ten program Joshua – tak w filmie o hakerach z 1993 roku zatytułowanym Gry wojenne nazywał się komputer obdarzony sztuczną inteligencją. W końcu został przyłapany przez wściekłego menedżera, który powiedział, że jego komputer został zakupiony w ramach tajnego kontraktu wojskowego i może zawierać materiały objęte klauzulą tajności. Groził, że powiadomi organy ścigania o popełnieniu przez Magermana przestępstwa federalnego. – Skąd miałem wiedzieć? – odpowiedział Magerman, odnosząc się do tajnej współpracy IBM z rządem. Oczywiście nadal hakował, ale i on, i jego koledzy uważali, żeby trzymać się z daleka od tamtego komputera i wykorzystywać inne maszyny, gdy potrzebowali większych mocy obliczeniowych. W Renaissance’ie Magerman zastosował to samo narzędzie monitoringowe. Prawda była jednak taka, że w odróżnieniu od IBM, w funduszu hedgingowym nie było żadnych niewykorzystanych komputerów, choć Magerman sądził, że jego program może być kiedyś przydatny. A przede wszystkim nie mógł się przed tym powstrzymać. – Chciałem być najbardziej niezbędną osobą w firmie – wyjaśnia. Magerman przechytrzył administratora systemu i stworzył sobie „wejście tylnymi drzwiami”, a potem rozsiadł się dumnie na krześle, czekając na deszcz pochwał. Jego euforia trwała jednak tylko przez krótką chwilę. Nagle usłyszał krzyki przerażonych kolegów. Gdy spojrzał na ekran swojego komputera, opadła mu szczęka – jego nieautoryzowany program monitorujący uruchomił działanie wirusa komputerowego, który zaczął infekować komputery Renaissance’u. Stało się to w samym środku dnia handlowego, narażając na szwank wszelkiego rodzaju badania. Gdy wszyscy rzucili się, by zaradzić kryzysowi, speszony Magerman przyznał się, że to on jest winny chaosowi, który zapanował. Pracownicy wpadli w szał – zespół akcji nic nie zarabiał, a teraz jeszcze ta grupa głupków rozwaliła sieć! Brown, czerwony z wściekłości, podbiegł do Magermana i zaczął się na nim wyżywać. – To nie jest IBM! – wrzeszczał. – My tutaj handlujemy prawdziwymi pieniędzmi! Jeśli będziesz nam wchodził w drogę ze swoimi idiotycznymi numerami, zbankrutujemy! Tydzień po zatrudnieniu, Magerman stał się nagle wyrzutkiem. Zależało mu na tej pracy, zastanawiał się więc, czy ma jakąkolwiek przyszłość w Renaissance’ie. – Z punktu widzenia relacji z innymi, to był wielki błąd – mówi. To był chyba najgorszy moment na popełnienie takiej gafy. Nowy system Browna i Mercera do handlu akcjami miał problemy z dotkliwą i trudną do wytłumaczenia serią strat. Coś szwankowało, ale nikt nie potrafił wyjaśnić, co. Członkowie zespołu futures, który wciąż kumulował zyski, szeptali, że źródłem problemów są nowi pracownicy, którzy byli „tylko kolesiami od komputerów”. Okazało się, że nawet w Renaissance’ie nie było to doceniane. Publicznie Simons zachowywał pewność siebie, zachęcając zespół do wytrwałości. – Musimy nadal próbować – powiedział podczas spotkania grupy latem 1995 roku, wciąż wzbudzając respekt, pomimo swoich szortów i sandałów. Prywatnie jednak Simons zastanawiał się, czy nie traci czasu. Być może zespół nigdy nie poradzi sobie z akcjami i Renaissance jest skazany na to, by pozostać niewielką firmą handlującą kontraktami futures. Do takiego wniosku doszli Laufer, Patterson i inni z grupy futures. – Poświęciliśmy temu już całe lata – mówi Patterson. – Gdybym to ode mnie zależało, najprawdopodobniej już dawno bym z tym skończył. Simons pozostawał niepoprawnym optymistą, jednak nawet on stwierdził, że już wystarczy. Dał Brownowi i Mercerowi ultimatum: albo w ciągu sześciu miesięcy ich system zacznie działać, albo koniec z tym. Brown pracował całymi nocami nad znalezieniem rozwiązania, spał na półkotapczanie, w który było wyposażone jego biuro. Mercer nie poświęcał temu aż tyle czasu, ale obaj pracowali bardzo intensywnie. Wciąż nie mogli stwierdzić, skąd bierze się problem. System transakcyjny zapewniał całkiem pokaźne zyski, gdy zarządzał niewielkimi kwotami, ale gdy Simons zasilił fundusz, wykorzystując dźwignię i pojawiły się większe transakcje, zyski wyparowały. Symulacje Browna i Mercera pokazywały, że powinni robić pieniądze na większych sumach, ale faktyczne rekomendacje systemu przynosiły straty, podobnie jak we wcześniejszych latach było z transakcjami Freya. Mercer sprawiał wrażenie spokojnego i nieporuszonego, ale Brown z trudem utrzymywał nerwy na wodzy, gdy inni patrzyli na niego z niepokojem. Każda sytuacja, gdy przez dwa, trzy dni z rzędu traciliśmy pieniądze, wydawała się początkiem końca – mówi jeden z członków zespołu. Magerman przyglądał się tej rosnącej frustracji i bardzo cierpiał, że nie może temu zaradzić. Gdyby tylko potrafił pomóc, być może przekonałby do siebie swoich szefów, pomimo wcześniejszej kosztownej wpadki. Ale dobrze wiedział, że w tym momencie nie powinien oferować swojej pomocy. Jednak na własną rękę dniami i nocami przegryzał się przez kod. Mieszkał wtedy w kompletnie zrujnowanym mieszkaniu – nie było w nim nawet kuchenki, a lodówka zazwyczaj była zupełnie pusta. Mieszkał więc właściwie w biurze i szukał sposobu, by pomóc w rozwiązaniu problemu. Pewnego wieczoru, gdy obraz rozmazywał mu się przed oczami od wielogodzinnego wpatrywania się w ekran, zauważył coś dziwnego: linia kodu symulacyjnego wykorzystywanego w systemie transakcyjnym Browna i Mercera pokazywała, że indeks Standard & Poor’s 500 osiągnął niespotykanie niski poziom. Wyglądało na to, że ten kod testowy wykorzystuje wartość z roku 1991, kiedy indeks osiągał wielkość niemal o połowę mniejszą od aktualnej. Mercer wpisał go jako liczbę statyczną, zamiast zmienną aktualizowaną z każdym ruchem na rynku. Gdy poprawił błąd i zaktualizował liczbę, pojawił się następny problem – w innym miejscu kodu wyskoczył błąd algebraiczny. Magerman przesiedział nad tym prawie całą noc i wydawało mu się, że i ten problem rozwiązał. Teraz algorytmy symulatora mogły w końcu proponować idealny portfel do zbudowania przez system Nova wraz ze wskazaniem, ile pożyczonych pieniędzy należy wykorzystać do odpowiedniego zwiększenia posiadanych pakietów akcji. Portfel, jaki miał powstać, wydawał się generować duże zyski – przynajmniej według obliczeń Magermana. Starając się opanować podniecenie, pobiegł opowiedzieć Brownowi o swoim odkryciu. Brown spojrzał na zdyszanego Magermana ze sceptycyzmem, ale zgodził się go wysłuchać. Jednak w dalszym ciągu nie okazywał entuzjazmu. Przecież to Mercer wykonał kodowanie systemu. Wszyscy wiedzieli, że Mercer rzadko popełniał błędy, zwłaszcza matematyczne. Magerman odszedł zawiedziony. To, że kiedyś coś schrzanił, sprawiło, że wszyscy traktowali go teraz jak utrapienie i nie widzieli w nim potencjalnego wybawcy. Nie mając wiele do stracenia, poszedł z tym do Mercera, który również zgodził się spojrzeć na wyniki jego pracy. Mercer, siedząc przy biurku pochylony nad komputerem, uważnie sprawdzał stary kod, linijka po linijce, porównując z nowym kodem Magermana. Powoli na jego twarzy pojawił się uśmiech. Sięgnął po leżącą na biurku kartkę i ołówek i zaczął pracować nad formułą. Sprawdzał to, co zrobił Magerman. Po piętnastu minutach bazgrania odłożył ołówek i spojrzał na Magermana. – Masz rację – powiedział. Później przekonał Browna, że to, co zrobił Magerman, to naprawdę jest coś. Jednak gdy razem z Brownem powiedzieli innym kolegom o tym, że problem został zlokalizowany, a błąd został poprawiony, spotkali się z niedowierzaniem. Niektórzy nawet ich wyśmiali. Młodszy programista rozwiązał problem? Ten sam koleś, który kilka tygodni po rozpoczęciu pracy rozwalił system? Brown i Mercer nie przejmowali się niedowiarkami i ponownie uruchomili system z włączonymi udoskonaleniami i poprawkami. Nad wszystkim czuwał Simons. Natychmiast pojawiły się zyski, co przekonało sceptyków. Długa seria strat została zakończona. Magerman w końcu został doceniany, tak jak bardzo tego pragnął. Doczekał się tego, że Brown z uznaniem poklepał go po plecach. – To wspaniałe – grzmiał Simons podczas cotygodniowego spotkania. – Kontynuujmy to. – Wydawało się, że nowa era, zarówno dla Magermana, jak i dla firmy jest na wyciągnięcie ręki. ROZDZIAŁ JEDENASTY J im Simons chodził po korytarzach podenerwowany. Było lato 1977 roku. Czuł, że chyba jest blisko czegoś szczególnego. Jego fundusz hedgingowy Medallion zarządzał już 900 milionami dolarów, w większości ulokowanymi w kontraktach futures na surowce, waluty, obligacje oraz indeksy akcji. Grupa Henry’ego Laufera zajmująca się handlem tymi instrumentami była na fali. Kluczowe strategie Laufera – w tym kupowanie w najbardziej sprzyjające dni tygodnia i w najlepszym momencie dnia – wciąż przynosiły zyski. Zespół Simonsa doskonale opanował też umiejętność mapowania dwudniowych przebiegów różnych inwestycji. Teraz Simons był już coraz bardziej przekonany, że dziesięcioosobowy zespół Petera Browna i Boba Mercera wyszedł już na prostą ze swoją strategią arbitrażu statystycznego, co pozwoliło mu w końcu – po roku – wyrwać się ze smutku i żałoby po śmierci syna. Mimo że handel akcjami pozwalał zarobić tylko marne kilka milionów dolarów miesięcznie, jednak wystarczało to, by Simons zdecydował się włączyć fundusz Nova do Medallionu, tworząc jeden fundusz hedgingowy handlujący prawie wszystkimi instrumentami. Wciąż jednak Simonsa i jego zespół nurtowała nierozwiązana zagadka rynku. Medallion zyskał w 1997 roku 21 procent, czyli nieco mniej niż rok wcześniej, kiedy urósł aż o 32 procent, czy o 38 procent w 1995, nie mówiąc już o skoku o 71 procent w 1994. Jego system transakcyjny wciąż napotykał poważne problemy. Pewnego dnia błąd przy wprowadzaniu danych spowodował, że fundusz kupił pięciokrotnie więcej kontraktów futures na pszenicę, niż zamierzał, przyczyniając się tym samym do dużego wzrostu ceny. Przeglądając następnego dnia „Wall Street Journal”, zażenowani pracownicy przeczytali, że analitycy przypisują ten skok ceny obawom o słaby urodzaj, a nie wpadce Renaissance’u. Nieco później Patterson pomógł we wdrożeniu nowego modelu handlu opcjami na akcje, ale przyniósł on tylko niewielkie zyski, co rozczarowało Simonsa. – Nick, twój system do opcji potrzebuje pomocy – powiedział mu podczas zebrania grupy. – Musi być lepszy. Simons wskazał ogromne, stabilne zyski, jakie osiągał dla swojej rozwijającej się firmy inny inwestor handlujący opcjami na akcje – Bernard L. Madoff Investment Securities. – Popatrz, co robi Madoff – mówił Simons do Pattersona. Ta krytyka rozdrażniła Pattersona, który odpowiedział mu zgryźliwie – Być może powinieneś zatrudnić Berniego. (Kilka lat później Simons nabrał podejrzeń co do nadzwyczajnych wyników osiąganych przez Madoffa i wycofał pieniądze, które miał ulokowane w jego funduszu. W roku 2008 Madoff przyznał się, że zorganizował największą w historii piramidę finansową, zwaną schematem Ponziego). Zaniepokojony spadającymi zyskami Simons zaproponował nowy pomysł. Co roku w różnych dziedzinach, w tym w ekonomii, finansach i psychologii, publikuje się dziesiątki tysięcy recenzowanych (ang. peer review) artykułów naukowych. Wiele z nich zagłębia się w wewnętrzne mechanizmy działania rynków finansowych i prezentuje metody osiągania nadzwyczajnych zysków, a mimo to trafiają one na śmietnik historii. Zdecydował więc, że co tydzień Brown, Mercer i kilku innych ważniejszych menedżerów przeczyta, przemyśli i zaprezentuje trzy artykuły. Urządzą rodzaj klubu książki dla quantów z pasją do pieniędzy, zamiast klubowiczów pasjonujących się seksem czy zabójstwami. Po przeczytaniu kilkuset artykułów Simons i koledzy dali sobie z tym spokój. Prezentowane w nich taktyki wyglądały kusząco, ale gdy badacze Medallionu testowali skuteczność strategii proponowanych przez akademików, typowanie transakcji zazwyczaj nie udawało się. Przeczytanie tak wielu rozczarowujących artykułów zasiało w grupie sceptycyzm co do zdolności przewidywania posunięć finansowych. – Za każdym razem, gdy słyszysz, jak eksperci finansowi mówią, że rynek poszedł w górę, bo to czy tamto, pamiętaj, że to wszystko to nonsens – powiedział później Brown. = Prowadząc cotygodniowe spotkania, podczas których gawędził z pracownikami stłoczonymi z Lauferem, Brownem i Mercerem w ich ciasnych biurach w inkubatorze technologicznym Stony Brook, Simons zwracał uwagę na kilka znanych od dawna zasad, z których wiele stworzył on sam na wcześniejszych etapach swojej kariery – gdy zajmował się łamaniem kodów w IDA i kiedy przez wiele lat pracował z utalentowanymi matematykami na Uniwersytecie Stony Brook. Teraz chciał je w pełni wykorzystać w Renaissance’ie. Pierwsza, podstawowa zasada głosiła, że badacze i matematycy muszą się ze sobą kontaktować, debatować i dzielić się pomysłami, aby dzięki temu osiągać wymarzone rezultaty. Ta zasada Simonsa mogła wydawać się całkowicie oczywista, ale w pewien sposób była też radykalna. Wielu najinteligentniejszych pracowników Renaissance’u mogło pochwalić się osiągnięciami i uznaniem zdobytym w swojej wcześniejszej karierze dzięki własnej ciężkiej pracy i samodzielnym badaniom, a nie pracy w zespole. A utalentowani quanci są chyba ludźmi najmniej lubiącymi pracować z innymi. (Znany branżowy dowcip mówi, że ekstrawertyczny matematyk, to taki, który podczas rozmowy gapi się w buty rozmówcy, a nie w swoje własne). Konkurencyjne firmy tradingowe radziły sobie z tym problemem, pozwalając badaczom i innym osobom na pracę w odosobnieniu, a nawet pozwalając na konkurowanie między sobą. Simons upierał się, że Medallion będzie miał jeden monolityczny system tradingowy. Wszyscy pracownicy będą mieli pełny dostęp do każdej linii kodu źródłowego stanowiącego podstawę ich algorytmów do zarabiania pieniędzy – wszystko będzie dostępne w jak najbardziej czytelny sposób w wewnętrznej sieci. Nie będzie sytuacji, że kod będzie dostępny tylko dla najwyższego kierownictwa. Każdy może eksperymentować z modyfikacjami, by doskonalić system transakcyjny. Simons liczył na to, że jego badacze będą wymieniać się pomysłami, zamiast skupiać się na indywidalnych projektach. (Przez jakiś czas nawet sekretarki w firmie miały dostęp do kodu źródłowego, choć ostatecznie okazało się to nieporęczne). Simons stworzył kulturę niezwykłej otwartości. Pracownicy wchodzili do pokoi kolegów, przedstawiając im swoje sugestie i proponując współpracę. Gdy czuli się sfrustrowani, opowiadali innym o swojej pracy, prosząc o pomoc, zamiast rzucać się na nowe projekty. Dzięki temu, jak ujął to Simons, obiecujące pomysły nie były „marnowane”. Grupy regularnie się spotykały, dyskutując o najdrobniejszych szczegółach poczynionych postępów i odpowiadając na sprawdzające pytania zadawane przez Simonsa. Większość pracowników jadała wspólnie lunch, zamawiając jedzenie z lokalnej restauracji, a potem tłocząc się w maleńkiej jadalni. Raz w roku Simons płacił za wyjazd pracowników z małżonkami na egzotyczne wakacje, co umacniało poczucie koleżeństwa. Presja ze strony kolegów stała się najważniejszym narzędziem motywacji. Badacze, programiści i pozostali dużo czasu poświęcali przygotowywaniu prezentacji. Każdy palił się, by zrobić wrażenie na innych albo przynajmniej nie musieć się wstydzić przed kolegami. To zachęcało do prób rozwiązywania trudnych problemów i poszukiwania pomysłowych podejść. – Gdy nie osiągałeś większych postępów, czułeś presję – mówi Frey. – To w taki sposób było pojmowane poczucie własnej wartości. Simons uczynił z wynagrodzenia narzędzie motywujące pracowników do skupiania się na szeroko rozumianym sukcesie firmy. Co pół roku pracownicy otrzymywali premię, ale pod warunkiem, że Medallion przekroczył określony poziom zysku. Firma płaciła pracownikom bardzo dobrze, co pomagało jej zatrzymać talenty. Nie było ważne, czy pracownicy odkrywali nowe sygnały rynkowe, oczyszczali dane czy wykonywali inne, mniej wymagające zadania; jeśli się wyróżniali, a Medallion dobrze prosperował, byli wynagradzani punktami bonusowymi, które reprezentowały określony ułamek puli zysków Renaissance’u. Wszystko było oparte na jasnych i zrozumiałych zasadach. – Każdy już od początku roku znał swoje warunki. Zasada była taka sama dla wszystkich, różniła się tylko kilkoma współczynnikami zależnymi od zajmowanego stanowiska – mówi Glenn Whitney, który był w Renaissance’ie szefem do spraw infrastruktury. – Chcesz mieć wyższą premię? Pomóż funduszowi wypracować większe zyski w taki sposób, w jaki potrafisz: odkryj jakieś źródło pozwalające lepiej prognozować, popraw błąd, przyśpiesz działanie kodu, przynieś kawę koleżance z pokoju obok, która ma świetny pomysł, zrób cokolwiek… premie zależą od tego, jak dobrze prosperuje fundusz, a nie od tego, czy szefowi podoba się twój krawat. Simons zaczął się też dzielić udziałami, przekazując 10 procent Lauferowi, obdarowując pokaźnymi pakietami Browna, Mercera i Marka Silbera, który obecnie jest dyrektorem finansowym firmy, a także innych, w efekcie swój udział zmniejszył do 50 procent. Inni pracownicy, osiągający najlepsze wyniki, mogli kupować akcje firmy. Pracownicy mogli też inwestować w Medallionie i to prawdopodobnie była dla nich największa korzyść. Simons podejmował ogromne ryzyko. Najlepsi badacze i inni pracownicy mogli poczuć się sfrustrowani pracą w płaskiej organizacji hojnie rozdającej profity – organizacji, w której coraz trudniej było się wyróżnić. Pełny dostęp do kodów systemu dawał pracownikom możliwość odejścia, dołączenia do konkurentów i wykorzystania sekretów Renaissance’u. Wielu z nich miało doktoraty i wywodziło się ze świata nauki. Miało więc ograniczone znajomości w środowisku Wall Street. Simons był przekonany, że szanse na rozstanie z firmą są raczej nikłe. Niezwykle uciążliwe, zawierane na całe życie umowy o poufności oraz porozumienia o zakazie konkurencji również zmniejszały to zagrożenie. (Później wszyscy mogli się przekonać, że takie umowy nie eliminują ryzyka ucieczki pracowników razem z własnością intelektualną firmy). Z wyjątkiem kilku oldskulowych traderów realizujących transakcje, większość ludzi z Renaissance’u wydawała się nie stawiać bogactwa na pierwszym miejscu. Gdy w roku 1996 na rozmowę kwalifikacyjną przybył szanowany informatyk, Peter Weinberger, rozejrzał się po parkingu, na którym stały samochody należące do ludzi, z którymi miał się właśnie spotkać. Nie mógł opanować śmiechu. – Tam było pełno starych gruchotów – wspomina. – Saturny, corolle i camry. Niektórzy pracownicy nie wiedzieli, czy na co dzień fundusz zarabia, czy traci pieniądze; niektórzy nie mieli nawet pojęcia, gdzie na stronie internetowej Renaissance’u szukać miesięcznych wyników. Gdy akurat był to okres złej passy, niedoinformowani chodzili zadowoleni, w świetnych humorach, co irytowało tych bardziej świadomych występujących problemów. Niektórzy pracownicy sprawiali wrażenie skrępowanych ich wzrastającą zamożnością. Kiedyś, w roku 1987, podczas pogaduszek grupy badaczy w trakcie lunchu, jeden z nich zapytał, czy któryś z jego kolegów lata pierwszą klasą. Przy stole zapanowała cisza. Wyglądało na to, że nikt. W końcu odezwał się jeden zawstydzony matematyk. – Ja – wyznał, czując, że winien jest jakichś wyjaśnień. – Moja żona się uparła. Mimo imponujących zysków Medallionu, rekrutacja pracowników była pewnym wyzwaniem. Niewielu kandydatów słyszało o Renaissance’ie, a przyjście do firmy oznaczało poświęcenie własnej sławy dla pracy nad projektami, które nigdy nie będą znane publicznie ani oklaskiwane. To było coś obcego naturze większości ludzi ze środowiska akademickiego. Aby zdobyć względy wyjątkowych talentów, Simons, Nick Patterson i inni podkreślali pozytywne aspekty pracy w funduszu. Przedstawiciele nauk ścisłych, inżynierowie i matematycy to ludzie uzdolnieni w rozwiązywaniu łamigłówek, więc dyrektorzy Renaissance’u mówili o nagrodach, jakie można otrzymać w rozwiązywaniu trudnych problemów tradingu. Innych przyciągała koleżeńska atmosfera i tempo pracy w funduszu hedgingowym. Pracownicy naukowi latami pracowali nad akademickimi artykułami, natomiast Simons oczekiwał rezultatów w ciągu tygodni, jeśli nie dni. Ta niecierpliwość mogła pociągać. Atmosfera była nieformalna i akademicka. Jednak mimo to życie w firmie było intensywne. Jak określił to jeden z odwiedzających, była to „nieustanna sesja egzaminacyjna”1. W IBM Mercer był sfrustrowany światem rozpoznawania mowy, gdzie naukowcy mogli udawać, że czynią postępy, stosując – jak to nazywał – „salonowe sztuczki”. W Renaissance’ie nikt się nie obijał – ani on, ani jego koledzy. – Na koniec albo masz pieniądze w banku, albo nie – powiedział Mercer popularyzatorce nauki Sharon McGrayne. – Nie musisz się zastanawiać, czy odniesiesz sukces… to jest po prostu bardzo satysfakcjonujące2. Rozmowy kwalifikacyjne odbywały się w pewnym sensie ad hoc. Była to rozmowa o dokonaniach kandydata, omówienie jakichś trudnych problemów powiązanych z teorią prawdopodobieństwa i innymi dziedzinami. I na tej podstawie można było sprawdzić, czy kandydat pasuje do firmy. Kandydaci zazwyczaj byli grillowani przez kilku pracowników firmy, po czterdzieści pięć minut z każdym, a potem byli proszeni o wygłoszenie dla całej firmy wykładu o swoich badaniach naukowych. Simons i Patterson zazwyczaj skupiali się na zatrudnianiu doświadczonych pracowników nauki, którzy mogli pochwalić się wieloma dokonaniami, lub świeżo upieczonych doktorów, których praca doktorska wydawała im się ciekawa. Nawet kandydaci o znanych nazwiskach musieli przejść test z kodowania. Był to wymóg, który miał sygnalizować, że od każdego oczekuje się umiejętności programowania i wykonywania zadań uważanych w innych firmach za podrzędne. Musieli też umieć dogadywać się z innymi. – Chemia jest ważna – mówi obecny menedżer. – To jak wejście do rodziny. = W roku 1977 pracownicy Medallionu zdecydowali się na trzyetapowy proces budowania statystycznie istotnych strategii zarabiania pieniędzy lub – jak to nazywali – sygnałów do zawarcia transakcji. Te etapy to: identyfikacja anomalii w historycznych danych o cenach; upewnienie się, czy anomalie są statystycznie istotne, spójne w czasie i nieprzypadkowe oraz sprawdzenie, czy zidentyfikowane zachowanie cen może zostać wyjaśnione w rozsądny sposób. Przez jakiś czas stawiali tylko na takie sytuacje, które były zrozumiałe dla badaczy Renaissance’u. Większość z nich była wynikiem związków między cenami, wolumenami i innymi danymi rynkowymi i bazowała na historycznych zachowaniach inwestorów i innych czynników. Jedna strategia zapewniała trwały sukces: gra na powrót. Jak się okazywało, około 60 procent inwestycji, w których występował duży, nagły wzrost lub spadek ceny, powracało – przynajmniej częściowo – do poprzedniego stanu. Zyski pojawiające się przy tych odreagowaniach pomogły Medallionowi bardzo dobrze prosperować w czasach dużej zmienności, kiedy ceny skakały, by potem powrócić na podobny poziom. Jednak do roku 1997 ponad połowa wszystkich sygnałów do zawarcia transakcji odkrytych przez zespół Simonsa miała charakter nieintuicyjny lub nie można było ich w pełni zrozumieć. Większość firm zatrudniających quantów ignorowała różne sygnały, jeśli nie było rozsądnej hipotezy wyjaśniającej dane zjawisko. Simons i spółka nigdy nie lubili jednak poświęcać zbyt dużo czasu na poszukiwanie przyczyn różnych zjawisk rynkowych. Jeśli sygnały spełniały pewne warunki istotności statystycznej, byli zadowoleni i stawiali na nie. Omijali z daleka tylko najbardziej niedorzeczne pomysły. – Wolumen podzielony przez zmianę ceny trzy dni wcześniej, tak, weźmiemy to pod uwagę – mówi jeden z menedżerów Renaissnce’u. – Ale nie coś bezsensownego, jak wyjątkowa zwyżka ceny akcji na literę A. Nie chodziło o to, że chcieli zawierać transakcje, które nie miały żadnego sensu, tylko po prostu o to, że pewne wynajdowane przez nich strategie były statystycznie istotne. Powtarzające się prawidłowości bez oczywistego logicznego wyjaśnienia miały jeszcze jedną zaletę: było dużo mniej prawdopodobne, że zostaną one odkryte i wykorzystane przez rywali, z których większość nie chciała mieć do czynienia z tego rodzaju transakcjami. – Jeśli pojawiały się sygnały, które miały sens i były bardzo mocne, to zazwyczaj już dawno zostały wykorzystane – wyjaśnia Brown. – Są sygnały, których nie potrafimy zrozumieć, ale one istnieją i mogą być stosunkowo silne3. Oczywiste niebezpieczeństwo związane z realizacją strategii, które wydają się nie mieć sensu jest takie, że stojące za nimi prawidłowości mogą wynikać z nieznaczących koincydencji. Jeśli ktoś poświęca dużo czasu na sortowanie danych, to nietrudno jest mu zidentyfikować transakcje, które wydają się generować kosmiczne zyski, ale wynikają ze szczęśliwego zbiegu okoliczności. Quanci nazywają to błędne podejście nadmiernym dopasowaniem danych (ang. data overfitting). Chcąc podkreślić, jak niemądre jest opieranie się na sygnałach, za którymi nie stoi żadna logika, quant i inwestor David Leinweber wykazał później, że zyski z amerykańskich akcji mogą być prognozowane z trafnością wynoszącą 99 procent przez połączenie danych o rocznej produkcji masła w Bangladeszu, produkcji sera żółtego w Stanach Zjednoczonych oraz populacji owiec w Bangladeszu i Stanach Zjednoczonych4. Często zdarzało się, że rozwiązanie proponowane przez badaczy Renaissance’u polegało na włączeniu do ich systemu transakcyjnego takich właśnie zagadkowych sygnałów przy równoczesnym ograniczeniu kwoty pieniędzy alokowanych w taką inwestycję. Przynajmniej na początku, gdy próbowali zrozumieć, dlaczego pojawiła się taka anomalia. Z czasem zazwyczaj znajdowali rozsądne wytłumaczenie, zapewniając Medallionowi przewagę nad firmami, które odrzuciły dane zjawisko. Ostatecznie decydowali się na pewien miks sygnałów dziwacznych, ale na tyle wiarygodnych, że nie można było ich zignorować. – Sprawdzamy, czy to koresponduje z jakimiś aspektami zachowania, które wydają się racjonalne? – wyjaśniał Simons kilka lat później5. Tak jak astronomowie w poszukiwaniu niezwykłych zjawisk ustawiają potężne maszyny do ciągłej obserwacji galaktyki, naukowcy z Renaissance’u programowali swoje komputery do monitorowania rynków finansowych, aby szukały tak długo, aż znajdą niezauważone wcześniej prawidłowości lub anomalie. Gdy okażą się istotne, a firma podejmie decyzję, ile pieniędzy zaangażować w takie transakcje, do systemu zostaną wprowadzone sygnały, które zrobią swoje bez żadnej dodatkowej ingerencji. W tych czasach Medallion coraz bardziej polegał już na strategiach, których ich system sam się uczył. Była to pewna forma uczenia maszynowego. Komputery zasilone odpowiednią ilością danych były uczone dostarczania własnych odpowiedzi. Jeśli jakaś strategia stale wygrywała, to mogła automatycznie otrzymać więcej pieniędzy bez potrzeby akceptacji przez kogokolwiek, a nawet bez świadomości kogokolwiek, że tak się stało. = Simons był już bardziej entuzjastycznie nastawiony do swojej grupy arbitrażu statystycznego, choć wciąż zarządzała ona niewielką kwotą pieniędzy. Rosnąca wiara w przyszłość Renaissance’u skłoniła go do przeniesienia firmy do pobliskiego jednopiętrowego, ogrodzonego budynku ze szkła i drewna, w którym z każdego pomieszczenia biurowego roztaczał się relaksujący, bukoliczny widok na pobliskie lasy. W siedzibie firmy była sala gimnastyczna, oświetlone korty tenisowe, biblioteka z kominkiem i duża sala audytoryjna z wyeksponowanymi belkami stropowymi, w której co dwa tygodnie Simons organizował seminaria, na które zapraszał naukowców zazwyczaj niewiele mających wspólnego z finansami. Pokój tradingowy, w którym pracowało około dwudziestu osób, nie był większy od sali konferencyjnej, ale stołówka i wspólne przestrzenie były przestronne. Pracownicy mogli się tam spotykać, dyskutować, debatować i zapełniać tablice formułami i wykresami. Gdy wyniki grupy arbitrażu statystycznego na akcjach poprawiły się, Brown i Mercer zaczęli wykazywać w biurze większą asertywność i zabie gać o zatrudnienie w zespole swoich dawnych kolegów z IBM. – Może chciałbyś się sprzedać i dołączyć do naszej firmy zajmującej się tradingiem komputerowym? – napisał Brown w e-mailu do jednego z pracowników IBM. Wkrótce dla firmy pracowało aż sześciu wychowanków IBM, w tym bliźniacy Della Pietra. Bracia – znani z ogromnej kolekcji dziadków do orzechów i uporu, z jakim Stephan upierał się, aby koledzy umieszczali jego imię jako pierwsze, przed imieniem brata, w grupowych e-mailach – zdołali przyśpieszyć działanie niektórych części systemu handlu akcjami, składającego się z wielu programów, sieci komputerów i setek tysięcy linii kodu. Emocjonalnie reagujący i pełen energii Brown pędził ze spotkania na spotkanie i jeździł po korytarzach na monocyklu, omal nie rozjeżdżając kolegów. Dużo pracował nocami przy komputerze obok półkotapczanu, na którym ucinał sobie drzemkę, gdy czuł się zmęczony. Kiedyś, gdy w nocy pracował nad skomplikowanym projektem, pełen szaleńczej energii pomimo późnej pory, chwycił za telefon, by zadzwonić z pilnym pytaniem do młodszego pracownika do domu. Kolega powstrzymał go, zanim zdążył wybrać numer. – Peter, nie możesz do niego dzwonić – powiedział. – Jest druga w nocy. Brown sprawiał wrażenie zdziwionego, co zmusiło kolegę do wyjaśnień. – On nie zarabia tyle, żebyś mógł do niego dzwonić o drugiej w nocy. – No to dajmy mu podwyżkę – odpowiedział Brown. – Ale musimy do niego zadzwonić! Żona Browna, Margaret Hamburg, przez sześć lat była komisarzem do spraw zdrowia w Nowym Jorku i organizatorką takich inicjatyw, jak na przykład program wymiany igieł do strzykawek, mający zwalczyć rozprzestrzenianie się zakażenia HIV. W roku 1997 Hamburg wraz z dziećmi przeprowadziła się do Waszyngtonu, gdzie objęła stanowisko kierownicze w Amerykańskim Departamencie Zdrowia i Polityki Społecznej, a później została komisarzem Amerykańskiego Urzędu Żywności i Leków. Brown latał do Waszyngtonu, by spędzać weekendy z rodziną, ale wydawało się, że teraz spędza jeszcze więcej czasu w pracy, wywierając presję na innych członków swojej grupy, by starali się mu dorównać. – Gdy jestem z dala od rodziny, po prostu lubię pracować – wyjaśnił przyjacielowi, gdy po wielu tygodniach zdecydował się ruszyć i poszedł z nim na kolację. Analityczny i niezbyt emocjonalny Mercer działał jak środek uspokajający na swojego rozedrganego partnera. Mercer ciężko pracował, ale lubił około szóstej pójść do domu. Poza biurem uczestniczył w bardziej dramatycznych wydarzeniach. Przed kilku laty jego najmłodsza córka, Heather Sue, przekonała ojca, by poszedł z nią na boisko futbolowe w pobliżu ich domu i przytrzymywał piłkę, aby mogła ćwiczyć wykop z ziemi. – Pomyślałem, że szybko się jej to znudzi – powiedział reporterowi6. Heather Sue kopnęła piłkę między słupkami, czym zadziwiła ojca. W swojej szkole została rozpoczynającym kopaczem, a potem, studiując już na Uniwersytecie Duke’a dostała się do uniwersyteckiej drużyny futbolowej jako pierwsza kobieta w pierwszej sekcji. W następnym roku została usunięta z drużyny przez trenera, który później przyznał, że czuł się zażenowany, gdy trenerzy rywali wyśmiewali go, że ma kopacza płci żeńskiej. Po ukończeniu studiów w roku 1998 Heather Sue pozwała uczelnię za dyskryminację, wygrywając dwa miliony dolarów odszkodowania z nawiązką. W biurze Mercer zaczynał pokazywać inną stronę swojej osobowości. Gdy pracownicy jedli razem lunch, zazwyczaj unikali kontrowersyjnych tematów. Ale nie Mercer. Choć rzadko się odzywał podczas wielu zebrań w pracy, podczas tych posiłków stawał się dziwnie rozmowny. Niektóre jego komentarze – na przykład poparcie dla systemu waluty złotej i zachwyt nad książką Johna R. Lotta Jr. More Guns, Less Crime (Więcej broni, mniej przestępstw), której autor twierdził, że przestępczość maleje, gdy rośnie liczba broni w posiadaniu ludzi – stanowiły odzwierciedlenie jego konserwatywnych poglądów. Inne były bardziej obrazoburcze. – Ceny benzyny rosną… naprawdę musimy coś z tym zrobić – powiedział pewnego dnia. Lubił prowokować kolegów, spośród których wielu było liberałami lub libertynami, zaskakując ich poglądami, które stawały się coraz bardziej radykalne. – Clinton powinien siedzieć – powiedział pewnego dnia przy lunchu, odnosząc się do prezydenta Billa Clintona, który w roku 1998 został oskarżony o krzywoprzysięstwo i utrudnianie pracy sądu w związku z jego relacjami z praktykantką w Białym Domu Moniką Lewinsky. Mercer nazwał Clintona „gwałcicielem” i „mordercą”, powtarzając spiskową teorię, według której prezydent był zamieszany w tajne powiązania sieci narkotykowej z CIA. Większość kolegów Mercera oddalała się, nie chcąc uczestniczyć w gorącej debacie. Inni, jak na przykład Patterson, uwielbiający politykować, pozostawał przy stole, debatując z Mercerem. Był zdumiony, że inteligentny naukowiec może mieć opinie poparte tak słabymi argumentami. Za pewien czas okaże się, że kolegów Mercera zaskoczy więcej rzeczy. = W połowie lat 90. era internetu była w pełni rozkwitu. Jego działanie rozgrzewało Dolinę Krzemową. Na Wall Street banki inwestycyjne i firmy tradingowe zatrudniały własnych specjalistów od komputerów, naukowców o wysokim IQ, matematyków z doktoratami. W końcu przekonały się, że strategie ilościowe mogą pomóc im w wypracowywaniu zysków. Simons i jego zespół wciąż pozostawali zaledwie punktami na branżowych radarach. Takie było po części założenie: Simons poinstruował swoich ludzi, by trzymali firmowe taktyki w tajemnicy, w obawie, że konkurenci mogą przejąć najskuteczniejsze metody funduszu. – W NSA karą za przeciek jest dwadzieścia pięć lat więzienia – lubił mówić pracownikom Simons, co brzmiało trochę złowieszczo. – Niestety, jedyne, co my możemy zrobić, to was zwolnić. Brown stał się niemal maniakiem uciszania pracowników i inwestorów. Pewnego razu złożył im wizytę przedstawiciel dużej japońskiej firmy ubezpieczeniowej. Położył na stole w sali konferencyjnej magnetofon, aby mógł później odsłuchać rozmowę i upewnić się, czy nic nie zostało pominięte w tłumaczeniu. Gdy Brown wszedł do sali i zobaczył urządzenie, prawie załamał się nerwowo. – Na stole jest magnetofon! – powiedział tak, że gość i przedstawiciel do spraw kontaktów z klientami Renaissance’u przestraszyli się. Dość gwałtownie wyciągnął kolegę na zewnątrz. – Nie chcę, żeby ktokolwiek nas nagrywał! – wrzeszczał, sprawiając wrażenie trochę przerażonego. Zażenowany przedstawiciel musiał uprzejmie poprosić gościa o wyłączenie magnetofonu. To była już lekka przesada. W tym momencie nikogo tak naprawdę nie obchodziło, co zamierzają robić Simons i jego ludzie. Całą uwagę inwestorów skupiali na sobie ich najwięksi rywale – Long-Term Capital Management i D.E. Shaw. Long-Term Capital Management (LTCM), założony przez Johna Meriwethera, który sam kiedyś był wykładowcą matematyki, również zatrudniał wielu profesorów, w tym Erica Rosenfelda, absolwenta MIT z doktoratem w dziedzinie finansów i miłośnika komputerów, a także Roberta C. Mertona i Myrona Scholesa z Harvardu, którzy zostali laureatami Nagrody Nobla [z ekonomii]. Zespół – złożony w większości z introwertyków i intelektualistów – zebrał historyczne dane o cenach obligacji, wyekstrahował z nich niezauważone dotąd związki i zbudował modele komputerowe do prognozowania zachowania cen w przyszłości. Podobnie jak Renaissance, grupa Meriwethera nie brała pod uwagę ogólnej sytuacji na rynku ani nawet poszczególnych inwestycji znajdujących się w jej portfelu. Modele LTCM identyfikowały anomalie cenowe, często porównując w tym celu podobne inwestycje, a potem fundusz hedgingowy w Greenwich w stanie Connecticut dokonywał transakcji, zakładając, że te nieregularności będą dążyć do zrównoważenia i zanikać. Niektóre z transakcji preferowanych przez LTCM polegały na zakupie obligacji, których ceny spadły poniżej historycznych poziomów i równoczesnej krótkiej sprzedaży podobnych obligacji, których cena wydawała się zaniżona, albo grze na spadki. Potem LTCM czekał na wyrównanie cen obligacji, zyskując, gdy tak się stało. Chcąc pomnażać zyski, LTCM zwiększał swoje pozycje, stosując dźwignię i korzystając z pożyczonych pieniędzy. Banki chętnie mu pożyczały, między innymi dlatego, że fundusz unikał dużych, ryzykownych transakcji, a zamiast tego zawierał tysiące małych, które wydawały się bezpieczniejsze. Inwestorzy, zahipnotyzowani gwiazdorskim zespołem wybitnie inteligentnych mózgowców z LTCM, powierzali mu swoje pieniądze. Od rozpoczęcia działalności w roku 1994 przez trzy pierwsze lata LTCM rósł średnio o 50 procent rocznie. Latem 1997 roku zarządzał już sumą blisko 7 miliardów dolarów, przy których fundusz Simonsa wyglądał bardzo mizernie. Gdy rywale coraz bardziej angażowali się we własne transakcje arbitrażowe, zespół Meriwethera przerzucił się na nowe strategie, nawet takie, z którymi nie miał zbyt dużego doświadczenia, na przykład handel akcjami łączących się firm czy inwestycje w duńskie instrumenty hipoteczne. Po dorocznym wyjeździe na golfa latem 1997 roku wspólnicy LTCM oznajmili, że inwestorzy będą musieli wycofać około połowy swoich środków z powodu zaobserwowania przez zarządzających zmniejszających się możliwości rynkowych. Klienci oszaleli i zaczęli błagać Meriwethera i jego kolegów, by zatrzymali ich pieniądze. Modele LTCM nie były jednak odporne na różne wstrząsające rynkiem wydarzenia, jakie miały miejsce latem 1998 roku, między innymi na niespłacenie przez Rosję długu i panikę, jaka w związku z tym wybuchła na globalnych rynkach. Gdy inwestorzy zaczęli pozbywać się ryzykownych inwestycji, ceny różnego rodzaju aktywów zaczęły reagować nieprzewidywalnie. LTCM obliczył, że najprawdopodobniej nie straci więcej niż 35 milionów dziennie, ale okazało się, że tylko w jeden sierpniowy piątek 1998 roku stracił w jakiś sposób aż 553 miliony dolarów. W ciągu kilku tygodni wyparowały miliardy. Meriwether i jego koledzy dzwonili do inwestorów, starając się zebrać pieniądze, pewni, że zgodnie z przewidywaniami ich modelu, ceny powrócą do historycznych norm. Wszystko stało się całkowicie jasne, gdy Meriwether odwiedził swojego przyjaciela, Vinnyego Mattone’a, weterana tradingu lubiącego ubierać się w czarne, jedwabne koszule, ważącego prawie 140 kilogramów, noszącego złoty łańcuch i obrączkę na małym palcu. – Gdzie jesteś? – zapytał Mattone wprost. – O połowę w dół – odpowiedział Meriwether. – No to jesteś skończony – odparł Mattone, czym zszokował Meriwethera. – Jeśli straciłeś połowę, ludzie są przekonani, że nadal będziesz szedł w dół – wyjaśnił Mattone. – Będą grać tak, że rynek będzie przeciw tobie… Jesteś skończony7. I tak było. Gdy kapitał LTCM spadł poniżej miliarda dolarów, a jego dźwignia wystrzeliła w kosmos, wkroczyła Rezerwa Federalna w obawie, że upadek funduszu pociągnie za sobą cały system finansowy. Pod naciskiem Fedu kontrolę nad funduszem przejęło konsorcjum banków. W ciągu kilku miesięcy Meriwether z kolegami stracił niemal 2 miliardy osobistego majątku. Nigdy nie zmazali tej plamy na swojej karierze. Fiasko rozczarowało inwestorów do całego pomysłu wykorzystywania modeli komputerowych finansowymi. do metodycznego handlu instrumentami „Reputacja inwestowania ilościowego jako takiego poniosła w długim terminie klęskę”. Tak miesiąc później ocenił to magazyn „BusinessWeek”. „Nawet jeśli quanci przywrócą tej jesieni wiosnę, dla wielu z nich niemożliwe będzie przekonanie innych, że mogą niezawodnie wypracowywać zyski nienarażone na dużą zmienność”8. D.E. Shaw nie sprawiał wrażenia, by te problemy wpłynęły na niego w jakiś znaczący sposób. W roku 1998 fundusz hedgingowy, w którym główną rolę odgrywał profesor informatyki z Uniwersytetu Columbia, David Shaw, korzystający z finansowego wsparcia inwestora Donalda Sussmana, rósł i zatrudniał już kilkuset pracowników. Opierając się na strategiach arbitrażu statystycznego na akcjach, które Shaw tworzył dla Morgana Stanleya, firma osiągała średnio 18-procentowy roczny zwrot przez kilka kolejnych lat od rozpoczęcia działalności. Bywały dni, że odpowiadała za niemal 5 procent całych obrotów na Giełdzie Nowojorskiej. Portfel funduszu był neutralny rynkowo, odporny na wzrosty i spadki na rynku akcji. D.E. Shaw stosował inny system zatrudniania niż Renaissance. Oprócz zadawania konkretnych pytań technicznych dotyczących dziedziny aplikanta, firma oczekiwała od kandydatów rozwiązywania łamigłówek, matematycznych zadań sytuacyjnych, zagadek probabilistycznych, w tym słynnego paradoksu Monty’ego Halla, a także odpowiadania na pytania nawiązujące do starego teleturnieju Let’s Make a Deal (Zróbmy biznes). Pracownicy, wśród których było wielu fanów brytyjskiego serialu telewizyjnego science-fiction Doctor Who, ubierali się nieformalnie, łamiąc sztywne zasady Wall Street. W roku 1996 w artykule z pierwszej strony magazynu „Fortune” D.E. Shaw został uznany „za najbardziej intrygującą i tajemniczą siłę na Wall Street… najlepszy interes quantów, gniazdo matematyków, informatyków i innych zapaleńców oddanych analizie ilościowej”. Wraz z ekspansją firmy Shawa i innych firm quantowych giełda nowojorska została zmuszona do automatyzacji. Giełda elektroniczna rozwijała się, aż w końcu doszło do tego, że akcjami handlowano nawet przy groszowych różnicach cen, co umożliwiło redukcję kosztów transakcji dla wszystkich inwestorów. Shaw zaczął spędzać czas poza biurem, doradzając wiceprezydentowi Alowi Gore’owi i prezydentowi Billowi Clintonowi w sprawach związanych z polityką technologiczną. Jego firma podjęła również inne działania, wprowadzając Juno, pierwszą darmową usługę poczty elektronicznej i tworząc z Bank of America Corporation wspólne przedsięwzięcie, na które pożyczyła 1,4 miliarda dolarów. Fundusz hedgingowy D.E. Shaw wykorzystał część tych pieniędzy na inwestycje w portfel obligacji o łącznej wartości 20 miliardów dolarów, a część na wejście w zupełnie nowe przedsięwzięcia, na przykład w bank internetowy9. Mając do dyspozycji ogromne pieniądze, Shaw zatrudnił ponad sześciuset pracowników, których rozmieścił w supernowoczesnych biurach w Nowym Jorku, Tokio, Londynie, San Francisco, Bostonie oraz na placówce w Hyderabad w Indiach, której atrium wypełniały rzeźby. Jesienią 1998 roku wystąpiły zawirowania na rynku. W ciągu kilku miesięcy D.E. Shaw poniósł na portfelu obligacyjnym straty przewyższające 200 milionów dolarów, co zmusiło go do zwolnienia 25 procent pracowników i ograniczenia działalności operacyjnej. D.E. Shaw odrodził się i odzyskał pozycję potęgi tradingu, ale jego kłopoty w połączeniu z ogromnymi stratami, jakie poniósł LTCM, były nauczką dla Simonsa i Renaissance’u. = Patterson i inni dogłębnie przeanalizowali nagłe niepowodzenia u rywali. Medallion zyskał w 1998 roku 43 procent. Fundusz świetnie prosperował, podczas gdy inni inwestorzy jesienią wpadli w panikę, ale koniecznie chciał się upewnić, że nie popełnia takiego samego błędu jak LTCM. Zarządzający wiedzieli, że Renaissance nie pożyczał tak dużo pieniędzy jak Meriwether i że transakcje LTCM musiały funkcjonować w pewnych ramach czasowych, w przeciwieństwie do tych preferowanych przez Simonsa. Renaissance zatrudniał matematyków i informatyków, a nie ekonomistów – pod tym względem też różnił się od LTCM. Wciąż jednak było między nimi na tyle dużo podobieństw, że nakazywało to wyciągnąć głębsze wnioski. Dla Pattersona i jego kolegów upadek LTCM był jeszcze silniejszym potwierdzeniem mantry funkcjonującej w Renaissance’ie: Nigdy nie ufaj za bardzo modelom transakcyjnym. Tak, wydawało się, że systemy firmy działają, ale wszystkie formuły są zawodne. Ten wniosek zmusił fundusz do przemyślenia swojego podejścia do ryzyka. Gdy strategia nie działała lub gwałtownie zwiększała się zmienność rynku, system Renaissance’u zazwyczaj automatycznie redukował pozycje i ryzyko. Na przykład jesienią 1998 roku Medallion zredukowała handel kontraktami futures o 25 procent, podczas gdy LTCM brnął w strategie nieprzynoszące zysków, często zwiększając swoje przegrywające pozycje. – Podstawowy błąd LTCM polegał na wierze w prawdziwość modeli – mówi Patterson. – My nigdy nie byliśmy przekonani, że nasze modele odzwierciedlają całą rzeczywistość, a jedynie niektóre jej aspekty. D.E. Shaw i LTCM weszły również na rynki, których nie w pełni rozumiały lub na których miały niewielkie doświadczenia. Duńskie instrumenty hipoteczne! Bankowość online! To było dla ludzi Simonsa ostrzeżenie, by doskonalić swoje podejście, a nie wchodzić w nowe biznesy. = Pomimo całej pracy, jaką Brown i Mercer włożyli w swój system, handel akcjami stanowił w roku 1998 tylko 10 procent całości zysków firmy. Simons naciskał wprawdzie, by grupa odpowiedzialna za fundusze akcyjne poprawiała swoje wyniki, ale to Henry Laufer i jego transakcje na kontraktach futures napędzały Renaissance. David Magerman, jak zwykle, chciał być bohaterem, który to wszystko zmieni. Magerman były jedynym, któremu udało się zlokalizować i naprawić błąd w programie, przez który system do handlu akcjami, stworzony przez Browna i Mercera nie mógł osiągać zysków. Po tym dokonaniu otrzymał większy zakres obowiązków i objawił się jako architekt oprogramowania wykorzystywanego przez Medallion w produkcji, czyli w faktycznym handlu akcjami. Teraz to on był strażnikiem wszystkich zmian w systemie i kluczowym graczem we wszystkich jego udoskonaleniach – i szefem kilkunastu ludzi z doktoratami. Magerman był na dobrej drodze. Był świetnie opłacany. Co więcej, jego praca przysparzała mu cennych pochwał od Browna, Mercera i Simonsa. Coraz lepsze zarobki wykorzystywał do odświeżenia swojej garderoby i – chcąc się upodobnić do Mercera – zaczął nawet nosić szelki. Zdobywanie akceptacji ze strony dominujących samców alfa od dawna motywowało Magermana, więc otrzymywane wyrazy uznania sprawiały mu ogromną przyjemność. Pomimo coraz większych sukcesów, Magerman zauważył pewną oziębłość ze strony rodziny Mercera, a w szczególności średniej córki Mercera, Rebeki, która dołączyła do zespołu Renaissance’u i pracowała dla Magermana. Skończyły się wspólne wypady do restauracji i zaproszenia do domu Mercerów, co wprawiało Magermana w zakłopotanie. Pewnego razu napisał pięciostronicowy list w nadziei na odnowienie przyjaźni, ale nie otrzymał żadnej odpowiedzi. Nie miał pojęcia, co mogło się stać. Rozważał różne możliwości. Być może chodziło o to, że kiedyś publicznie zgromił Rebekę – no tak, córkę swojego szefa – za coś związanego z jej pracą w grupie tradingowej, co wprawiło ją w zakłopotanie przed grupą nowych kolegów. – Uważam, że w pełni na to zasłużyła – mówi Magerman. Rozdźwięk mógł się też pojawić podczas letniego firmowego wyjazdu, kiedy Magerman zabrał Heather Sue na romantyczną przejażdżkę kajakiem, co z pewnością wywołało zazdrość u Beki. Tak czy owak, córki Mercera i jego żona Diana teraz nie chciały już z nim rozmawiać. – Byłem persona non grata w ich domu i podczas rodzinnych przyjęć – mówi. Chcąc zachować dobre relacje z Mercerem, Magerman postanowił skupić się na pracy. W roku 1999 wymyślił sposób na ulepszenie kodu komputerowego odpowiedzialnego za handel akcjami w firmie, sprawiając, że program działał wydajniej. Jednak niemal natychmiast transakcje Medallionu na kontraktach futures zamiast zysków zaczęły przynosić straty. Pracownicy szamotali się, by zrozumieć, co się stało, ale Magerman wiedział – zapewne przez nieuwagę popełnił jakąś pomyłkę i uruchomił działanie poważnego błędu, wirusa, który znów zaatakował firmę. To przeze mnie! Przez wiele tygodni Magerman czynił sobie wyrzuty, zastanawiając się, jak mógł popełnić tak głupi błąd. To prawda, że grupa Magermana, handlująca akcjami, nie miała zbyt wielu wspólnych kodów z grupą Henry’ego Laufera, ale Magerman był pewny, że w jakiś sposób stał się winowajcą. Nie chcąc tym razem przyznawać się do błędu, pracował po nocach, ale nie udało mu się znaleźć żadnego błędu. Po zakończeniu kwartału Medallion powiedział swoim klientom, że doznał niewielkiej, ale zaskakującej straty, pierwszej od dekady. Zamartwiający się i czekający na wyrzucenie z pracy Magerman prawie w ogóle nie mógł spać. – Odchodziłem od zmysłów – mówi. Poszedł do terapeuty, który zdiagnozował u niego zaburzenia lękowe i zalecił cotygodniowe sesje terapeutyczne mające uspokoić jego nerwy. Powoli zyski Medallionu zaczęły się odbudowywać i Magerman mógł pozwolić sobie na relaks, dochodząc do wnioski, że w sumie prawdopodobnie to nie on był odpowiedzialny za straty. W styczniu 2000 roku Medallion urósł o 10,5 procent. Był to najlepszy miesięczny wynik funduszu od wielu lat. Do początków marca fundusz osiągnął ponad 700 milionów dolarów zysku, co zbiegło się z osiągnięciem przez indeks Nasdaq entuzjastycznego Composite nastawienia do rekordowego akcji firm poziomu na fali technologicznych, w szczególności powiązanych z internetem. Potem dla Magermana i jego kolegów zaczęły się prawdziwe kłopoty. Technologiczna bańka pękła 10 marca, ceny akcji runęły, a z rynku płynęło niewiele wieści pozwalających liczyć na zmianę nastroju. Miesiąc później Nasdaq spadł o 25 procent, a licząc od szczytu był to spadek o 78 procent. Medallion poniósł niewytłumaczalne straty. W jednym tylko dniu w marcu stracił 90 milionów dolarów, a w kolejnym następne 80 milionów. Ludziom zaczęły puszczać nerwy – jak dotąd Medallion nigdy nie stracił w jednym dniu więcej niż 5 milionów dolarów. Nie chodziło tylko o narastające straty, jakich doświadczali wszyscy, ale o niepewność dlaczego tak źle się dzieje. W portfelu Medallionu znajdowały się kontrakty futures na surowce, waluty i obligacje, a portfel akcji był w dużej mierze złożony z równoważących się pozycji mających stanowić ochronę przed gwałtownymi wahaniami na rynku. Tych strat nie powinno być. Ponieważ jednak bardzo wiele systemowych sygnałów do zawarcia transakcji powstawało samoistnie w procesie uczenia maszynowego, trudno było wskazać dokładną przyczynę problemów albo moment, w którym powinny one ustąpić. Wydawało się, że komputery są poza kontrolą. W samym środku wyprzedaży do biura na Long Island na rozmowę kwalifikacyjną z Pattersonem i kolegami przyszedł kandydat do pracy. Gdy następnego ranka spotkali się, aby omówić jego przypadek, nikt z nich w ogóle nie pamiętał tego spotkania. Straty sprawiały, że byli całkowicie otumanieni. Mercer zachowywał stoicki spokój, rozmawiając z kolegami tak, jakby nic niezwykłego się nie działo. Zupełnie inaczej niż Brown. On nigdy nie doświadczył głębokich, nagłych strat, a teraz to się stało. Niezwykle nerwowy i emocjonalny Brown nie potrafił ukryć swoich narastających obaw. Nie mogąc spać, poświęcał noce na sprawdzanie swoich komputerów, by być na bieżąco z problemami. Widać było po nim brak snu. Był blady. Było to szokujące dla kolegów. Przyjaciele mówili, że czuł się odpowiedzialny za straty, ponieważ miały one źródło w systemie handlu akcjami. W trzecim dniu krachu Magerman po przyjeździe do pracy sprawdził na swoim komputerze poziomy cen kontraktów futures i przeżył kolejny szok. Czekał ich następny absolutnie koszmarny dzień. Poczuł lekkie mdłości. Brown i Mercer byli już na spotkaniu kryzysowym z Simonsem i innymi zarządzającymi. Magerman czuł jednak potrzebę zaalarmowania ich o piętrzących się problemach. Powoli otworzył ciężkie drzwi do małej, ciasnej sali konferencyjnej, w której tłoczyło się kilkunastu menedżerów. Na ekranie do wideokonferencji widać było twarze innych menedżerów, z różnych miejsc na całym globie. U szczytu długiego stołu siedział Simons, ponury i skupiony. Magerman pochylił się i szepnął Brownowi do ucha – Jesteśmy w plecy kolejne 90 milionów. Brown zamarł. Straty Medallionu sięgnęły 300 milionów dolarów. Był zrozpaczony i przerażony. Spojrzał na Simonsa, rozpaczliwie szukając pomocy. – Jim, co mamy robić? Simons próbował uspokoić Browna i innych menedżerów, wyrażając przekonanie, że ich los się odmieni. – Wierzcie modelowi – powiedział. – Musimy pozwolić mu działać, nie możemy panikować. Później przypomniał pracownikom, że ich system transakcyjny został przygotowany na ciężkie czasy. Zresztą, niewiele mogą zrobić. Medallion handluje niemal 8 tysiącami akcji. Nie ma sposobu, by szybko przebudować portfel. Po kolejnych całonocnych zmaganiach kilku badaczy stworzyło teorię na temat przyczyn problemu: straty są powodowane przez strategię niegdyś wzbudzającą zaufanie. Strategia ta była dość prosta – jeśli jakieś akcje rosły w poprzednich tygodniach, system Medallionu uczył się, że powinien kupować ich więcej, przy założeniu, że wzrost będzie kontynuowany. Przez kilka lat te sygnały trendu działały, a fundusz kupował automatycznie akcje Nasdaq, których ceny rosły jeszcze bardziej. Teraz algorytmy systemu instruowały Medallion, by kupował jeszcze więcej akcji, mimo że rynek doświadczał dramatycznych spadków. Simons często podkreślał, jak ważne jest nieingerowanie w system transakcyjny, ale w sytuacji kryzysu na rynku miał skłonność do wycofywania się i ignorowania pewnych sygnałów, ku rozgoryczeniu badaczy, którzy nie wierzyli w możliwość korygowania ich programów komputerowych. Teraz nawet oni akceptowali zignorowanie fałszywego sygnału, tym bardziej że ich system lepiej sobie radził z przewidywaniem ruchów krótkoterminowych, a nie długoterminowych, na których skupiał się ten błędny sygnał. Szybko zablokowali strategię momentum i zahamowali straty. Wkrótce firma znowu zaczęła akumulować zyski. Brown jednak nadal był wstrząśnięty. Złożył rezygnację, poczuwając się do odpowiedzialności za ten dotkliwy problem. Simons jej jednak nie przyjął, wyjaśniając Brownowi, że teraz, gdy nauczył się „nigdy nie pokładać całej wiary w modelu”10, jest jeszcze cenniejszy. = W połowie roku 2000 zaczęto mówić o sukcesie Medallionu. W tym roku Medallion urósł o 99 procent, nawet po tym, jak postanowił obciążać swoich klientów prowizjami sięgającymi 20 procent zysków i 5 procent wartości pieniędzy zainwestowanych u Simonsa. Firma zarządzała teraz niemal 4 miliardami dolarów. Przez poprzednią dekadę Medallion ze 140 pracownikami osiągał lepsze wyniki niż fundusze zarządzane przez George’a Sorosa, Juliana Robertsona, Paula Tudora Jonesa i innych gigantów inwestowania. Równie imponujące było to, że Medallion przez ostatnie pięć lat osiągał wskaźnik Sharpe’a na poziomie 2,5, co sugerowało, że zyski funduszu były stabilne, a ryzyko było niskie w porównaniu z wieloma konkurentami. Simons pozwolił sobie na mniejszą czujność. Zgodził się na rozmowę z Halem Luxem, piszącym dla magazynu „Institutional Investor”. Przy kawie w swoim nowojorskim biurze, a później popijając gin z tonikiem w głównej siedzibie Renaisssance’u na Long Island, Simons wyraził przekonanie, że dobra passa będzie trwała nadal. – Rzeczy, które robimy, nie przepadną – powiedział Luxowi. – Możemy mieć złe lata, czasami możemy mieć okropny rok, ale zasady, które odkryliśmy, pozostają w mocy. Brown, Mercer i Laufer byli równie mocno przekonani, że rzadka, wręcz historyczna szansa, jest w zasięgu ręki. Nalegali, aby zatrudniać nowych pracowników i ją wykorzystać. – Rynki są pełne różnych nieefektywności – powiedział do kolegi jeden z wyższych rangą pracowników. – A my nie zarabiamy tyle, ile moglibyśmy. Ci nowi pracownicy dokonali takiej transformacji firmy, jakiej nigdy nie spodziewał się ani Simons, ani jego koledzy. CZĘŚĆ DRUGA PIENIĄDZE ZMIENIAJĄ WSZYSTKO ROZDZIAŁ DWUNASTY Wroku 2001 coś niezwykłego działo się w funduszu hedgingowym Simonsa. W miarę jak Renaissance zaczynał przetwarzać nowe rodzaje informacji, zyski narastały. Zespół codziennie zbierał informacje o każdym zleceniu transakcji, nawet jeśli nie zostało zrealizowane, jak również roczne i kwartalne raporty o zyskach, zapisy o transakcjach zarządzających firmami na ich akcjach, raporty rządowe oraz prognozy ekonomiczne i różne inne publikacje. Simons chciał więcej. – Czy możemy coś zrobić z nagle pojawiającymi się nowymi wiadomościami? – zapytał podczas spotkania grupy. Wkrótce badacze zaczęli śledzić informacje pojawiające się w prasie i w mediach elektronicznych, posty publikowane w internecie i inne, mało znane dane – na przykład zagraniczne roszczenia ubezpieczeniowe – prześcigając się w zdobywaniu takich, które dawało się skwantyfikować i przeanalizować pod kątem ich wartości predykcyjnej. Fundusz Medallion co roku nasiąkał danymi jak gąbka – terabajtami, bilionem bajtów informacji. Kupował drogie dyski i procesory, by te wszystkie dane przetwarzać, przechowywać i analizować w poszukiwaniu wiarygodnych prawidłowości. – Nie ma innych danych, jak więcej danych – powiedział kiedyś Mercer do kolegi. Zdanie to stało się firmową mantrą. Celem Renaissance’u było przewidywanie cen akcji i innych instrumentów finansowych „w każdym momencie w przyszłości”, jak wyjaśnił później Mercer. – Chcemy wiedzieć, jakie będą w ciągu trzech sekund, trzech dni, trzech tygodni i trzech miesięcy. – Jeśli w prasie pojawiał się na przykład artykuł o brakach chleba w Serbii, komputer Renaissance’u wyszukiwał przykłady braków chleba w przeszłości i wzrostów cen pszenicy, aby sprawdzić, jak na tę informację reagowały różne inwestycje – powiedział Mercer1. Niektóre nowe informacje, na przykład raporty kwartalne o zyskach osiągniętych przez korporacje, nie zapewniały zbyt wielkiej przewagi. Ale dane od analityków zawierające prognozy zysków i ich zmieniające się poglądy na różne firmy czasami pomagały. Poszukiwanie prawidłowości w tym, jak handlowano akcjami po ogłoszeniu komunikatów o wynikach, śledzenie korporacyjnych przepływów pieniężnych, wydatków na badania i rozwój, emisji akcji i innych czynników również okazało się przydatne. Zespół doskonalił swoje algorytmy prognostyczne, tworząc dość proste miary. Na przykład ile razy w wiadomościach pojawiła się wzmianka o spółce, nieważne pozytywna, negatywna czy plotka. Dla Mercera i innych stało się jasne, że handel akcjami miał podobieństwa do rozpoznawania mowy, co tylko częściowo wyjaśniało, dlaczego Renaissance wciąż przyjmował pracowników z grupy lingwistycznej w IBM. W obu przedsięwzięciach celem było stworzenie modelu zdolnego do przetworzenia bezładnej mieszaniny informacji i wygenerowania wiarygodnych przypuszczeń, co może pojawić się jako następne. Modelu ignorującego tradycjonalistów, stosujących analizę, która nawet w przybliżonym stopniu nie była tak mocno oparta na danych. W miarę jak coraz więcej transakcji zawierano elektronicznie, bez udziału ludzi jako animatorów rynku czy pośredników, Medallion obejmował swoimi działaniami coraz większą liczbę sieci elektronicznych, co ułatwiało kupno i sprzedaż i poprawiało ich skuteczność. W końcu Simons był bliski swojego pierwotnego celu – zbudowania w pełni zautomatyzowanego systemu z niewielką ingerencją człowieka. Pracownicy byli coraz bardziej podekscytowani tym, że w ciągu kilku sekund lub w jeszcze krótszym czasie udawało się uzyskać super krótkoterminowe sygnały do zawarcia transakcji. Metoda ta jest znana pod nazwą handlu wysokich częstotliwości. Komputery Renaissance’u okazały się jednak zbyt wolne, by przebić innych obecnych na rynku. Medallion zawierał w ciągu dnia od 150 do 300 tysięcy transakcji, ale większość ich aktywności obejmowała kupno lub sprzedaż w małych pakietach, aby raczej uniknąć wywierania wpływu na ceny rynkowe, niż zyskać dzięki wyprzedzeniu innych inwestorów. To, co robił Simons ze swoim zespołem, nie było faktycznie inwestowaniem, ale nie byli też oni maklerami z parkietu. Jakkolwiek by to nazwać, wyniki były po prostu niezwykłe. Po osiągnięciu 98,5 procent wzrostu w roku 2000, Medallion urósł o następne 33 procent w roku 2001. Dla porównania – indeks S&P 500, powszechnie stosowany barometr rynku akcji, odnotował w tych dwóch latach marne 0,2 procent, a konkurencyjne fundusze hedgingowe 7,3 procent. Zespół Simonsa wciąż nie był zauważany na radarach większości świata inwestycyjnego. Jak napisał Lux w „Institutional Investor” w 2000 roku: „Prawdopodobnie nie słyszałeś o Jimie Simonsie, co dla niego nie stanowi problemu. Nie ty jeden”2. System Browna i Mercera wciąż działał tak dobrze, że badacze mogli testować i tworzyć nowe algorytmy i wrzucać je do już istniejącego, jedynego systemu. Nowi pracownicy zaczęli identyfikować sygnały prognostyczne w Kanadzie, Japonii, Wielkiej Brytanii, Francji, Niemczech i Hongkongu oraz na mniejszych, lokalnych rynkach, takich jak Finlandia, Holandia czy Szwajcaria. Zagraniczne rynki zazwyczaj podążają za amerykańskimi, ale nie zachowują się identycznie. Wydawało się, że po połączeniu sygnałów z tych nowych rynków z istniejącymi algorytmami prognostycznymi Medallionu w jeden główny system transakcyjny stanie się coś niezwykłego. Korelacje transakcji Medallionu z całym rynkiem zmniejszyły się, co spowodowało stabilizację osiąganych zysków i większe oderwanie ich od kluczowych rynków finansowych. Profesjonaliści zajmujący się inwestycjami na ogół oceniają ryzyko portfela przez pryzmat jego wskaźnika Sharpe’a, mierzącego zyski w porównaniu ze zmiennościami. Im wyższa jest wartość wskaźnika Sharpe’a, tym lepiej. W latach 90. przez prawie cały czas Medallion miał wysoki wskaźnik Sharpe’a – na poziomie około 2,0, co było wartością dwukrotnie wyższą niż S&P 500. Dodanie algorytmów dotyczących nowych rynków i udoskonalenie technik tradingowych Medallionu sprawiło, że na początku roku 2003 wskaźnik Sharpe’a osiągnął poziom 6, co było liczbą niemal dwukrotnie większą niż wskaźniki osiągane przez największe firmy quantowe. Liczba ta sugerowała, że ryzyko strat w funduszu jest w najbliższym roku bliskie zeru. Wydawało się, że zespół Simonsa odkrył coś w rodzaju świętego Graala inwestowania: olbrzymie zyski ze zdywersyfikowanego portfela z relatywnie małą zmiennością i niską korelacją z szeroko rozumianym rynkiem. W przeszłości kilku innym funduszom udało się stworzyć narzędzia inwestycyjne z podobną charakterystyką, ale zazwyczaj miały one bardzo małe portfele. Nikomu nie udało się to, co osiągnął Simons i jego ludzie – portfel o wartości 5 miliardów dolarów osiągający tak zadziwiające rezultaty. To osiągnięcie otworzyło drzwi do nowych możliwości. = Peter Brown krążył po swoim biurze zdeterminowany, by znaleźć sposób na rozszerzenie spektrum transakcji funduszu hedgingowego na akcjach. Wciąż jednak cierpiał z powodu strat poniesionych na początku 2000 roku i tego, jak był skołowany, nie wiedząc, jak zareagować. Chciał znaleźć sposób na zabezpieczenie firmy na wypadek jeszcze większej katastrofy rynkowej. Brown miał szczęście – nastawienie banków do Renaissance’u ociepliło się. Wyczuwały szansę. Pod wieloma względami firma Simonsa była wymarzonym kredytobiorcą, osiągała ogromne zyski, które były stabilne i nieskorelowane z szerzej rozumianym rynkiem. Simons zaakceptował plan Browna, by wykorzystać większą dźwignię dla pomnożenia zysków. Renaissance stał się zatem kredytobiorcą. (Tak jak właściciele domów zaciągają kredyty hipoteczne, by je kupić, mimo że kosztują więcej, niż mogliby zapłacić z oszczędności w banku, fundusze hedgingowe podobne do Medallionu pożyczają pieniądze, by tworzyć większe portfele inwestycyjne, niż pozwala im na to ich własny kapitał i dzięki temu osiągać większe zyski). Banki poluzowywały zasady i standardy kredytowania. Globalne stopy procentowe spadały, rynek nieruchomości rozpędzał się, a kredytodawcy oferowali wiele agresywnych produktów kredytowych nawet zadłużonym osobom bez historii kredytowej. Na tym tle Renaissance wydawał się bezpieczny. Zwłaszcza że na ogół miał w swoim portfelu mniej więcej tyle samo inwestycji krótkoterminowych, ile długoterminowych, co ograniczało potencjalne ryzyko w przypadku zawirowań na rynku. To między innymi dlatego Deutsche Bank i Barclays Bank zaczęły sprzedawać funduszowi hedgingowemu nowy produkt zwany opcją koszykową, który wydawał się idealnym rozwiązaniem problemów Browna. Opcja koszykowa składała się z instrumentów finansowych, których wartość była powiązana z wynikami określonego koszyka akcji. Podczas gdy większość opcji jest wyceniana w oparciu o jedną określoną akcję lub instrument finansowy, opcja koszykowa jest powiązana z grupą akcji. Jeśli te akcje rosną, do góry idzie też wartość opcji – to tak, jakby posiadać akcje, ale faktycznie ich nie mieć. W rzeczywistości banki były prawnymi posiadaczami akcji w koszyku, ale wszelkie skutki i korzyści liczyły się tak, jakby były własnością Medallionu. Komputery funduszu podpowiadały bankowi, które akcje umieścić w koszyku i jak nimi handlować. Brown osobiście pomagał w tworzeniu kodu do wdrożenia takiego rozwiązania. Przez cały dzień komputery Medallionu wysyłały bankom automatyczne instrukcje, czasami zlecenia wychodziły co minutę, a nawet co sekundę. Po mniej więcej roku Medallion realizował swoje opcje, żądając wypłaty zysków wygenerowanych przez akcje pomniejszonych o powiązane z tym koszty3. Opcje koszykowe były sprytnym sposobem na podkręcenie zysków Medallionu. Zarówno wymagania brokerów, jak i przepisy prawne nakładały limity na to, ile pieniędzy fundusz hedgingowy może pożyczyć w formie bardziej tradycyjnych kredytów. Natomiast opcje dawały Medallionowi możliwość pożyczania znacznie większych kwot, niż było to dozwolone przez przepisy. Konkurenci na ogół mieli około 7 dolarów w instrumentach finansowych na każdego dolara gotówki, natomiast strategia opcyjna Medallionu umożliwiała mu posiadanie instrumentów finansowych o wartości 12,50 dolara na każdego dolara gotówki, co ułatwiało przebicie rywali, przy założeniu, że funduszowi wciąż będzie się udawało znaleźć transakcje przynoszące zyski. Gdy Medallion dostrzegał szczególnie korzystne możliwości, takie jak na przykład podczas spadków na rynku w 2002 roku, fundusz mógł jeszcze bardziej zwiększać swoją dźwignię, dysponując aktywami o wartości prawie 20 dolarów na każdego dolara gotówki, co efektywnie oznaczało „portfel na sterydach”. W roku 2002 Medallion zarządzał ponad 5 miliardami dolarów, ale kontrolował pozycje inwestycyjne o wartości ponad 60 miliardów dolarów, częściowo dzięki opcjom, które pomogły funduszowi osiągnąć wzrost na poziomie 25,8 procent pomimo ciężkiego roku dla rynku obligacji. (W roku 2002 S&P 500 stracił 22,1 procent. Był to rok naznaczony bankructwami firm internetowych i skutkami upadku firmy handlowo-energetycznej Enron oraz giganta telekomunikacyjnego WorldCom). Opcje były także sposobem przeniesienia ogromnego ryzyka z Renaissance’u na banki. Było tak, ponieważ kredytodawcy technicznie byli właścicielami odpowiednich papierów w transakcjach na opcjach koszykowych. W przypadku nagłego załamania Medallion mógł stracić maksymalnie wartość premii zapłaconej za opcje i zabezpieczenie, które dał bankom. A to było w sumie kilkaset milionów dolarów. Natomiast banki musiały liczyć się z miliardami potencjalnych strat, gdyby Medallion miał większe problemy. Mówiąc słowami bankiera związanego umową kredytową, opcje pozwalały Medallionowi „wyodrębnić” portfele akcji, zabezpieczając w ten sposób inne części firmy, w tym wciąż świetnie się mające transakcje Laufera na kontraktach futures. Zapewniłoby to Renaissance’owi przetrwanie, gdyby nastąpiło coś nieprzewidzianego. Jeden z pracowników był tak zszokowany warunkami finansowania, że przeniósł do Medallionu większość swoich oszczędności życia, rozumiejąc, że może stracić nie więcej niż 20 procent swoich pieniędzy. Banki wzięły na siebie poważne ryzyko, mimo że miały wiele powodów do zachowania ostrożności. Po pierwsze dlatego, że nie miały pojęcia, dlaczego strategie Medallionu działały. A fundusz miał raptem dziesięcioletnią historię imponujących zysków. Ponadto zaledwie kilka lat wcześniej upadła z hukiem firma Long-Term Capital Management, co było lekcją pokazującą, jak niebezpieczne może być poleganie na niejasnych modelach. Brown uświadomił sobie, że z opcjami koszykowymi wiąże się jeszcze jedna olbrzymia korzyść: umożliwiały one Medallionowi kwalifikowanie się do korzystniejszego podatku od długoterminowych zysków kapitałowych, pomimo że niektóre inwestycje trwały tylko kilka dni lub nawet godzin. Działo się tak dlatego, że prawa z opcji były realizowane po upływie roku, co dawało Renaissance’owi argument, że z natury były inwestycją długoterminową. (Od zysków krótkoterminowych podatek wynosi 39,5 procent, a od zysków długoterminowych 20 procent). Niektórzy pracownicy czuli się niekomfortowo z tym fortelem, nazywając go „legalnym, ale trefnym”, choć Brown i inni polegali na otrzymanych pozytywnych opiniach prawnych. Kilka lat później Internal Revenue Service* orzekł, że Medallion niewłaściwie klasyfikował zyski z opcji koszykowych jako długoterminowe. Zdaniem IRS Simons, który akceptował te transakcje, wraz z innymi zarządzającymi Renaissance’em zapłacili podatki o całe 6,8 miliarda dolarów niższe niż powinni. W roku 2014 podkomisja senacka stwierdziła, że Renaissance „nadużył” złożonych struktur, by „skorzystać z miliardów dolarów nienależnych oszczędności podatkowych”. Renaissance podważył stanowisko IRS. Latem 2019 roku spór trwał nadal. * Internal Revenue Service (IRS) – urząd podatkowy w Stanach Zjednoczonych (przyp. tłum.). Inne fundusze hedgingowe wymyślały własne sposoby na zmniejszenie podatków. Niektóre z nich wykorzystywały różne wersje umów na opcje koszykowe. Nikt jednak nie polegał na nich tak, jak Renaissance. W pierwszych latach XXI wieku opcje były jego sekretną bronią tak ważną, że Renaissance wydzielił grupę kilku programistów i około pięćdziesięciu innych pracowników odpowiedzialnych za to, by koordynacja z bankami działał bez zarzutu. = Pieniądze kuszą, nawet badaczy i matematyków. Z czasem pracownicy Renaissance’u, nawet ci, którzy niegdyś byli zażenowani tym, że tak dużo zarabiają, zaczęli czuć się dobrze ze swoimi sukcesami. Jeden z nich stworzył aplikację, dzięki której mogli w rogu ekranu swojego komputera na bieżąco obserwować wskaźnik informujący o ich zyskach (a od czasu do czasu stratach). Wraz ze zmieniającymi się liczbami, zmieniały się nastroje. – To była gonitwa – mówi pracownik. – Ale to nas też rozpraszało. Ich wydatki rosły wraz z zyskami. Wielu naukowców kupiło rezydencje w pobliskiej dzielnicy Old Field, która stała się znana jako Renaissance Riviera. Simons miał ponad pięciohektarową posiadłość w East Setauket, z widokiem na Long Island Sound. Z panoramicznych okien domu rozpościerał się spektakularny widok na czaple w zatoce Conscious Bay. Henry Laufer zapłacił niemal dwa miliony dolarów za położoną nieopodal czterohektarową działkę z domem w stylu śródziemnomorskim z pięcioma sypialniami, sześcioma dużymi i jedną małą łazienką i z ponad studwudziestometrowej długości bezpośrednim dostępem do linii brzegowej Sound. Kolejne 800 tysięcy dolarów wydał na dokupienie półtorahektarowej parceli, którą włączył do swojej ogromnej posiadłości. W tej samej okolicy kuzyn Simonsa, Robert Lourie, który porzucił pracę naukową, by objąć wysokie stanowisko kierownicze w funduszu hedgingowym, zbudował dla swojej córki arenę jeździecką z tak wielkimi łukami, że trzeba było zamknąć most łączący wyspę z Nowym Jorkiem, by umożliwić ich przewiezienie na Long Island4. Rezydencja Mercera znajdowała się na końcu długiej polnej drogi z piaskami po obu stronach. Wychodziła na Stony Brook Harbor. Razem z Dianą ozdobili salon naturalnej wielkości portretami swoich córek, Heather Sue, Rebeki i Jenji5. Gdy rodzina wydawała wystawne przyjęcie weselne Heather Sue, goście gapili się na kolosalną fontannę i olśniewający ogród różany, omijając tysiące owadów uśmierconych dla ich komfortu w przeddzień uroczystości. (Było tak wiele zdjęć i filmów Boba i Heather Sue, że niektórzy goście żartowali, iż nie mieli pewności, kto był panem młodym). Na parkingu Renaissance’u stały porsche, mercedesy i inne ekskluzywne samochody, choć wciąż dużo jeszcze było tam taurusów i camry. Niektórzy dyrektorzy nawet latali helikopterami na kolacje w Nowym Jorku6. W pokoju jadalnym firmy ktoś przykleił do biurowej lodówki cyfry składające się na procent, o jaki ostatnio wzrosła jego roczna pensja. Powiedział przyjaciołom, że jeśli się zmniejszy, to odchodzi. Pewnego dnia kilku badaczy siedziało, narzekając na wszystkie podatki, które płacą. Przechodzący obok Simons szybko zmarszczył brwi. – Gdybyście nie zarabiali tyle pieniędzy, nie musielibyście tyle oddawać w podatkach – powiedział i poszedł dalej. Wszyscy stawali się bogaci – badacze i inni pracownicy otrzymywali co roku miliony, a nawet dziesiątki milionów dolarów w formie wynagrodzenia. A drugie tyle mieli z inwestycji w Medallionie. Niektórzy odczuwali potrzebę uzasadnienia tych korzyści. Pracownikami Renaissance’u byli na ogół dawni akademicy. Niektórzy z nich nie mogli wyzbyć się wątpliwości co do tak wygórowanych wynagrodzeń. Czy ja zasługuję na takie pieniądze? Większość pracowników była przekonana, że olbrzymia ilość transakcji poprawia płynność rynku, ułatwiając inwestorom otwieranie i zamykanie pozycji, pomaga systemowi finansowemu, choć ten argument był nieco naciągany, ponieważ nie było pewne, jaki jest naprawdę całkowity wpływ Renaissance’u na rynek. Inni zobowiązali się rozdać swoje pieniądze, gdy tylko wystarczająco zapełnią skarbami swoje skrzynie, starając się nie myśleć o tym, że ich coraz większe zyski z całą pewnością oznaczały, że na swoich transakcjach tracą inni inwestorzy. – Tu toczyła się wewnętrzna walka – mówi Glenn Whitney, zarządzający wyższego szczebla, który pomagał organizować prace badawcze firmy. Brown miał mieszane uczucia na temat własnego akumulowania bogactwa. Jak mówili jego koledzy, długo walczył z lękami przed pieniędzmi, ale w końcu zaczęła mu się podobać wielka kasa. Starał się jednak chronić swoje dzieci, aby nie było po nich widać jego bogactwa. Jeździł priusem i czasami nosił dziurawe ubrania. Jego żona, która podjęła pracę w fundacji walczącej z zagrożeniem bronią jądrową, rzadko wydawała pieniądze na siebie. Mimo to trudno było jednak ukryć bogactwo. Koledzy opowiadali, że kiedyś, gdy Brownowie odwiedzili rezydencję Mercera, syn Browna, wówczas uczeń szkoły podstawowej, widząc, jaki wielki jest ten dom, spojrzał na ojca ze zdziwieniem. – Tato, przecież ty i Bob robicie to samo, prawda? = Biznes akcyjny miał się świetnie. Brown i Mercer zaczęli mieć większe wpływy w firmie, natomiast znaczenie Laufera słabło. Te dwie grupy wydawały się pracować na zupełnie różnych poziomach pilności, podobnie jak ich liderzy. Laufer był spokojny i opanowany bez względu na rynek. Członkowie jego zespołu przychodzili, wypijali filiżankę kawy lub dwie, przeglądali „Financial Times” i zabierali się do pracy. Ich oprogramowanie było czasami niezgrabne, trudne do szybkiego przetestowania i wdrożenia pomysłów na transakcje albo wykrycia nowych powiązań i prawidłowości, ale zyski wciąż były stabilne, nawet jeśli była to stagnacja. Gang Laufera nigdy w pełni nie rozumiał, dlaczego Simons mimo to chce, aby fundusz rósł. Wszyscy zarabiali co roku miliony dolarów, na czym więc polegał ten wielki problem? Pracownicy Browna i Mercera często spędzali noce na programowaniu swoich komputerów, rywalizując, kto najdłużej zostanie w biurze, a rano pędząc z powrotem do biura, by zobaczyć efekt wprowadzonych zmian. Ponieważ Brown mobilizował się do pracy na okrągło przez cały dzień, a w nocy spał przy klawiaturze swojego komputera, jego podwładni czuli potrzebę dorównywania mu. Brown dyskredytował swoich badaczy, wymyślał dla wszystkich w grupie (z wyjątkiem Mercera) poniżające przezwiska i dopingował każdego do jeszcze większych starań. Mimo to pracownicy odczuwali pewien rodzaj dumy, wiedząc, że potrafią znieść jego ataki i uważali, że były to przede wszystkim techniki motywacyjne. Sam Brown często sprawiał wrażenie zmartwionego, jakby niósł na swoich barkach wszystkie ciężary świata, co mogło sugerować, że tak samo jak każdy troszczył się o swoją pracę. Potrafił też być wylewny i wesoły. Będąc wielkim fanem Kandyda, lubił w swoich prezentacjach wrzucać odniesienia do francuskiej satyry, co zawsze wywoływało śmiech u pracowników. Zespół spokojnie pracował nad nabierającym rozpędu modelem transakcyjnym, który mógłby zastąpić ten używany przez zespół od futures. Gdy zaprezentowali go Simonsowi, był niezadowolony, że budowali go w tajemnicy, ale zgodził się, że powinien zastąpić ten, którego używał zespół Laufera. W roku 2003 zyski grupy Browna i Mercera, zajmującej się handlem akcjami, były dwukrotnie wyższe od wypracowanych przez grupę Laufera, handlującą kontraktami futures. Była to istotna zmiana na przestrzeni kilku lat. Nagradzając swoje wschodzące gwiazdy, Simons ogłosił, że Brown i Mercer zostaną wiceprezesami wykonawczymi całej firmy, współzarządzającymi wszystkimi transakcjami Renaissance’u, badaniami i działaniami technicznymi. Kiedyś to Laufer wydawał się oczywistym następcą Simonsa. Teraz otrzymał tytuł głównego nadzorującego badania naukowe i miał zająć się między innymi obszarami działania firmy stwarzającymi problemy. Brown i Mercer byli jej przyszłością. Laufer był przeszłością. Podczas lunchu, na który składały się cheeseburgery w Billie’s 1890 w wykładanym boazerią salonie w pobliżu Port Jefferson, Simons powiedział Brownowi i Mercerowi, że myśli o przejściu na emeryturę. – Przejmiecie to – powiedział, dodając, że chciałby, aby zostali dyrektorami współzarządzającymi7. Gdy ta informacja wyciekła na zewnątrz, niektórzy pracownicy zaczęli wpadać w panikę. Być może ludzie Browna potrafili znosić jego inwektywy, ale inni po prostu nie znosili tego typa. Kiedyś, w rozmowie telefonicznej z pracownikiem nowojorskiego biura, w którym była prowadzona księgowość i działał zespół relacji inwestorskich Renaissance’u, Brown wrzasnął zirytowany – jesteś po prostu głupi! Jeśli chodzi o Mercera, to oprócz regularnych konwersacji, które nadal prowadził z Brownem, rzadko odzywał się na forum grupy. Gdy coś mówił, to zazwyczaj po to, by wywołać burzę. Od dawna lubił dyskutować z podwładnymi. Teraz wyglądało to tak, jakby wprost chciał ich prowokować. Zazwyczaj robił to w sali lunchowej Renaissance’u. Często prowokował lewicujących kolegów, głównie Nicka Pattersona, więc pracownicy zaczęli nazywać go „Nick-baitingiem”*. * Zakładaniem przynęty na Nicka (ang. bait – przynęta) – przyp. tłum. Patterson na ogół lubił takie odbijanie piłeczki. Czasami jednak szło to za daleko. Pewnego dnia Mercer przekonywał Pattersona, że obawy o zmiany klimatyczne są przesadzone i dał mu artykuł naukowy napisany m.in. przez biochemika Arthura Robinsona. Patterson zabrał artykuł do przeczytania do domu. Okazało się, że Robinson jest również hodowcą owiec, współzałożycielem projektu polegającego na gromadzeniu i analizowaniu tysięcy fiolek uryny „dla poprawy naszego zdrowia i pomyślności, a nawet osiągnięć naukowych naszych dzieci w szkole”8. Po przeczytaniu artykułu Patterson wysłał Mercerowi krótki liścik, w którym pisał, że artykuł był „prawdopodobnie fałszywy i z pewnością nieudolny politycznie”. Mercer nigdy nie odpowiedział. Mercer bardzo lubił kwantyfikować różne rzeczy, jakby jedynym sposobem zmierzenia dokonań, kosztów i różnych innych zjawisk w społeczeństwie były liczby, zazwyczaj liczby dolarów i centów. – Po co nam jest potrzebne coś jeszcze oprócz mandatów służących karaniu ludzi? – zapytał Whitney’a, wysokiego rangą menedżera do spraw informatyki, którego również lubił prowokować. – O czym ty mówisz? – odpowiedział pytaniem na pytanie Whitney. Niektóre komentarze Mercera były wręcz odrażające. Kiedyś, jak wspomina Magerman, Mercer starał się policzyć, ile pieniędzy wydaje rząd na Afroamerykanów w stanie oskarżenia, w szkołach, na zasiłkach i w różnych innych okolicznościach i czy nie lepiej byłoby wykorzystać te pieniądze na zachęcenie ich do powrotu do Afryki. (Mercer później zaprzeczał, że to powiedział). Co dziwne, w biurze Mercer był naukowcem wymagającym silnych argumentów i niezaprzeczalnych dowodów, ale gdy chodziło o jego osobiste poglądy, opierał się na danych wątpliwej jakości. Pewnego razu przyniósł artykuł na temat badań pokazujących, że ekspozycja na promieniowanie jądrowe rzekomo miała wydłużyć życie ludzi mieszkających w okolicy Hiroszimy i Nagasaki po zrzuceniu przez Stany Zjednoczone bomb atomowych na te miasta, co jego zdaniem sugerowało, że perspektywa wojny nuklearnej nie powinna być aż tak niepokojąca, jak się powszechnie uważa. Artykuł zszokował pracowników i uznali go za nieprzekonujący i pseudonaukowy. Mercer był najstarszy rangą w sali lunchowej, więc niektórzy pracownicy musieli gryźć się w język, nie chcąc podważać tego, co mówi ich szef. Kiedyś Mercer powiedział młodemu badaczowi, zdeklarowanemu ateiście, że nie wierzy w ewolucję i wręczył mu książkę opowiadającą się za kreacjonizmem, choć on sam nie wierzył w żadne bóstwo. – Upłynęło za mało czasu – powiedział Mercer, mając na myśli ocenę skutków ewolucji. Dla większości pracowników, nawet dla tych, których regularnie atakował, Mercer był prowokatorem. Czasami zabawnym, często irytującym, ale generalnie nieszkodliwym. Ich ocena z czasem miała się jednak zmienić. = Simons nie był gotowy na przekazanie pałeczki Brownowi i Mercerowi, ale poszerzył zakres ich odpowiedzialności, czasami nawet odrywał ich od codziennego tradingu. Nowa grupa pracowników zaczynała zyskiwać autorytet, zmieniając firmę w fundamentalny sposób. W latach 90. i na początku XXI wieku Renaissance, chcąc się rozwijać, czasami odchodził od swoich zasad i zatrudniał ludzi, którzy pracowali w konkurencyjnych firmach. Wśród nich było wielu naukowców wywodzących się z Rosji lub Europy Wschodniej. Należał do nich między innymi Alexander Belopolsky, który przez jakiś czas pracował w strukturach quantowego funduszu D.E. Shaw. Tę decyzję o zatrudnieniu oprotestował Nick Patterson. I nie chodziło tylko o to, że Belopolsky pracował na Wall Street. Podczas rozmowy kwalifikacyjnej trochę zbyt gładko odpowiadał na wszystkie pytania i Patterson miał wrażenie, że był specjalnie przeszkolony. Inni urodzeni za granicą naukowcy również wykazywali się niesamowitą umiejętnością udzielania doskonałych odpowiedzi na wszelkie trudne pytania, które zazwyczaj sprawiały kandydatom problemy. Po tym, jak Whitney zaczął otrzymywać od kandydatów do pracy takie same odpowiedzi na swój ulubiony problem: najpierw była to dramatyczna pauza, potem udawane zmieszanie, a na koniec nagły przebłysk geniuszu i absolutnie piękne rozwiązanie – O tak, wiem! – zrozumiał, że ktoś przygotowuje odpowiedzi dla kandydatów urodzonych za granicą. – Byli prawdziwymi aktorami – mówi. – Czułem się, jakby ktoś ze mnie zakpił. Pracownicy Medallionu zarabiali prawdziwą fortunę. Jednak w roku 2003 wielkość funduszu została ograniczona do około 5 miliardów dolarów, więc pracownicy mieli niekiedy problem z systematycznym wzrostem wynagrodzenia. Prowadziło to do różnych napięć. Na Wall Street traderzy najbardziej nieszczęśliwi są po dobrych, a nie po złych latach, bo rodzi się niezadowolenie – tak, zarobiłem górę pieniędzy, ale ktoś, kto zupełnie na to nie zasłużył, zarobił więcej! W Renaissance’ie niektórzy nowi prowadzili ciche kampanie przeciw dobrze opłacanym kolegom, w tym Peterowi Weinbergerowi, legendarnemu informatykowi. W roku 1996 Simons zatrudnił Weinbergera, by pracował z Lauferem nad handlem kontraktami futures. Weinberger, były szef grupy badawczej informatyków z Bell Labs, zyskał sławę dzięki stworzeniu języka programowania AWK („W” w nazwie reprezentuje pierwszą literę jego nazwiska). Za plecami nowi kwestionowali zasługi Weinbergera, twierdząc, że jego technologie są przestarzałe i że on sam niewiele wnosi. – No tak, jest sławny, ale co robi? – prychał jeden z nowicjuszy. (Weinberger odszedł z firmy w roku 2003). Niektórzy weterani czuli pewną sympatię do nowicjuszy, mimo ich arogancji. Wielu z nich kształciło się, żyjąc w komunistycznym reżimie, więc było zrozumiałe, że byli mniej otwarci i mniej ufni. Tak twierdzili ich obrońcy. Czasami pochodzący z zagranicy naukowcy opowiadali różne historie o swojej trudnej młodości. Nie było tak, że każdy nowy pracownik lekceważył starszych kolegów. Firma jednak zmieniała się, pojawiała się w niej coraz większa nerwowość. = David Magerman znowu był nieszczęśliwy. Nigdy nie zachowywał swoich opinii tylko dla siebie i nie zamierzał tego zmieniać. Po pierwsze, palenie Simonsa. Tak, Simons był pionierem inwestowania ilościowego, miliarderem, założycielem i większościowym udziałowcem swojej firmy. Ale na litość, dość już tego palenia! Magerman czuł, że zaostrza to jego astmę i kaszlał po każdym zebraniu. Był zdeterminowany, by coś z tym zrobić. Tego już za wiele! – Jim, zadzwoniłem do kadr, by złożyć skargę w urzędzie ds. BHP – powiedział pewnego dnia Simonsowi, odnosząc się do łamania przepisów agencji federalnej odnośnie do warunków w miejscu pracy. – To jest niezgodne z prawem. Powiedział też, że nie będzie już uczestniczył w zebraniach, jeśli Simons nadal będzie palił. Simons przyjął to do wiadomości i kupił maszynę wyciągającą z powietrza dym papierosowy. To wystarczyło, aby Magerman zakończył swój minibojkot. Simons wciąż zatrudniał kilku traderów starej szkoły i to również przeszkadzało Magermanowi. Wierzył co prawda w trading komputerowy, ale nie do końca wierzył zautomatyzowanemu systemowi na niestabilnych rynkach, a Magerman nie rozumiał takiej postawy. Magerman czasami rzucał różnymi przedmiotami, by wyrazić swoje zdenerwowanie. Zazwyczaj były to puszki z dietetyczną Coca-Colą, kiedyś monitor komputera. W końcu Brownowi udało się przekonać Magermana, że nie warto dalej walczyć. Inne osoby w firmie emocjonowały się bardziej trywialnymi sprawami. Kilkanaście kilometrów od siedziby Renaissance’u w East Setauket, w pobliżu West Meadow Beach, najdłuższej publicznej plaży na północ od Florydy, stał rząd dziewiętnastu domków letniskowych. Pracownicy Renaissance’u byli właścicielami kilku rozpadających się drewnianych bungalowów, z których rozpościerał się widok na Stony Brook Harbor. Firma posiadała również domki letniskowe. Zostały jednak zbudowane na nielegalnie pozyskanym publicznym gruncie i miasto planowało ich rozbiórkę. Gdy zawiązała się grupa wspierana przez pracowników Renaissance’u, działająca na rzecz zatrzymania domków w prywatnych rękach, Whitney – były profesor matematyki, który dołączył do firmy w roku 1997 – poczuł się tym oburzony. Założył stronę internetową wspierającą rozbiórkę przez miasto, a Magerman wydrukował i rozdawał naklejki na zderzak z napisem: „Zburzyć budy!”. – To jest złe – przekonywał Whitney w pokoju lunchowym. – To przecież publiczny park! Mercer oczywiście zajął odwrotne stanowisko. – O co tyle krzyku? – pytał, dokuczając Whitneyowi i innym. Napięcie rosło; w pewnym momencie niektórzy pracownicy Renaissance’u zabronili swoim dzieciom bawić się z dziećmi Whitneya. Wydawało się, że chodzi o coś więcej niż marne budy. Whitney i inni czuli, że Renaissance zmienia się pod wpływem nowych pracowników, że staje się mniej koleżeńskim i przyjaznym miejscem. Budy zostały zburzone, a gniew pozostał. W roku 2002 Simons podwyższył prowizje pobierane od inwestorów do 36 procent rocznych zysków, co u niektórych klientów wywołało niezadowolenie. Nieco później firma zwiększyła opłaty do 44 procent. Potem, na początku 2003 roku, Simons zaczął wyrzucać z funduszu wszystkich inwestorów. Martwił się, że wyniki się pogorszą, jeśli Medallion za bardzo urośnie. Wolał, aby wszystkie zyski zostały dla niego i jego pracowników. Inwestorzy, którzy w ciężkich czasach trzymali się Medallionu, byli zdruzgotani. Whitney, Magerman i inni sprzeciwiali się temu ruchowi. Dla nich był to jeszcze jeden dowód na to, że zmieniają się priorytety firmy. = Wśród najbardziej ambitnych nowych pracowników był matematyk z Ukrainy Alexey Kononenko. W wieku szesnastu lat został przyjęty na Uniwersytet Moskiewski. Przeprowadził się więc do Moskwy, by studiować czystą matematykę na słynnej uczelni. W roku 1991, jeszcze przed ukończeniem studiów, uciekł wraz z rodziną z ZSRR na fali emigracji pod wpływem szalejącego w kraju antysemityzmu. W roku 1996 Kononenko uzyskał tytuł doktora na Uniwersytecie Stanowym Pensylwanii, gdzie studiował z szanowanym geometrą, rosyjskim współemigrantem Anatolem Katokiem. Po doktoracie również pracował na Uniwersytecie Pensylwanii. Wraz z kolegami napisał kilkanaście artykułów naukowych, niektóre okazały się znaczące, w tym jeden na temat trajektorii kul bilardowych. Pewny siebie i towarzyski Kononenko otrzymał ofertę bardzo pożądanego stanowiska postdoktoranckiego w renomowanym Instytucie Badawczym Nauk Matematycznych w Berkeley w Kalifornii. Gdy kolega gratulował mu, młody człowiek wydawał się raczej rozczarowany niż zachwycony swoją nową pracą. – Alex liczył na to, że otrzyma ofertę stałej posady z Princeton, Harvardu lub Uniwersytetu Chicagowskiego, co w tamtym czasie było nierealne – wspomina jego akademicki kolega. – On naprawdę dużo osiągnął, ale powinien wykazać więcej zrozumienia i cierpliwości. Kononenko zdawał się przywiązywać do pieniędzy większą wagę niż jego koledzy. Być może dlatego, że po problemach finansowych, z którymi zmagał się w Związku Radzieckim, skupiał się na osiągnięciu bezpieczeństwa finansowego. Nikt nie był zaskoczony, gdy Kononenko rozstał się z uczelnią i dołączył do ekipy Renaissance’u. Tam szybko awansował, odgrywając kluczową rolę w różnych przełomowych dokonaniach związanych z handlem akcjami. W roku 2002 Kononenko, szczupły, gładko ogolony, przystojny, z lekką siwizną na skroniach, zgarniał co roku – jak szacowali koledzy – dobrze ponad 40 milionów dolarów, z czego około połowę stanowiła jego pensja, a drugie tyle dochód z inwestycji w Medallionie. Część zarobionych pieniędzy przeznaczył na stworzenie imponującej kolekcji sztuki. Pomimo ogromnego bogactwa Kononenko i niektórzy jego nowi koledzy byli coraz bardziej niezadowoleni. Narzekali na zbyt wielu nieproduktywnych pracowników, którzy nie mieli wielkich zasług, a dużo zarabiali. Przypadkiem podsłuchano, jak nowy pracownik pytał o niektórych najwyższych rangą dyrektorów w Renaissance’ie: Jaki jest ich wkład? Niektórzy uważali nawet Browna i Mercera za zbędnych. Wtedy już dopadły Browna skutki intensywnego tempa i nieustannego klepania w klawiaturę – cierpiał na zespół cieśni nadgarstka i czasami sprawiał wrażenie zniechęconego, najprawdopodobniej z powodu niemożności spędzania tak wielu godzin przy komputerze. Mercer cierpiał na bóle stawów i czasami nie pojawiał się w pracy. Jak wspomina jeden z weteranów, słyszano kiedyś, jak Kononenko źle wyrażał się o Brownie i Mercerze. Gdy odkrył błąd w konstrukcji portfela akcji, podniósł kwestię, czy Brown i Mercer powinni kierować firmą. Brown powiedział, że przynajmniej jeden z nich powinien. Simons stanął w obronie dyrektorów, ale wieść o zuchwalstwie Kononenki rozeszła się po firmie. Zaczęto się skarżyć nawet na Simonsa, który coraz mniej czasu spędzał w biurze, choć wciąż otrzymywał połowę zysków firmy. – On już nic nie robi – zagadnął pewnego dnia na korytarzu Magermana jeden z pracowników. – On nas kantuje. Magerman nie mógł uwierzyć w to, co usłyszał. – On zasłużył na te ogromne pieniądze – odpowiedział. Wkrótce Kononenko zaczął forsować plan, by część udziałów Simonsa i innych członków starej gwardii przeznaczyć dla zasługujących na to innych osób. Pomysł podzielił firmę. Simons jednak zgodził się na zmianę struktury udziałów. Ale to nie uciszyło to narzekań. Firma zmieniała się, między innymi dlatego, że odchodzili z niej długoletni pracownicy. Po niemal dekadzie analizowania zachowań rynku odszedł Nick Patterson, który podjął pracę w jednym z instytutów w Cambridge w Massachusetts, by tam analizować innego rodzaju skomplikowane dane – ludzki genom – i lepiej zrozumieć biologię człowieka. Wkrótce wydarzenia zaczęły przypominać sceny z Władcy much. Weterani martwili się, że nowi wzięli na celownik te osoby z firmy, które miały dużo udziałów lub kapitału, aby przeznaczyć firmowe pieniądze dla siebie. Jak mówią pracownicy, niektórzy przybysze z Europy Wschodniej lubili przesiadywać długo w biurze i naciągać firmę na kolację, podczas której dyskutowali o tym, dlaczego Simons i inni tak dużo zarabiają. A następnego dnia zbierali się, by naśmiewać się z pracy wykonanej przez inne osoby z grupy handlującej akcjami. Po cichu dwaj wyżsi rangą naukowcy z grupy handlu akcjami Browna i Mercera – Belopolsky, były zarządzający z D.E. Shaw, i jego kolega Pavel Volfbeyn – zaczęli prowadzić potajemne dyskusje o odejściu. Wcześniej ludzie odpowiedzialni za kadry popełnili poważny błąd. Gdy Belopolsky i Volfbeyn objęli stanowiska zarządcze w firmie, otrzymali do podpisu umowy o poufności i zakazie konkurencji. Nie podpisali jednak tej drugiej i nikt tego nie zauważył. To otwierało im drogę. W lipcu 2003 roku Belopolsky i Volfbeyn odpalili bombę: Odeszli do Millennium Management, konkurencyjnej firmy prowadzonej przez miliardera zarządzającego funduszem hedgingowym, Israela Englandera, który obiecał im zarobienie jeszcze większej fortuny. Simonsa ogarnął strach. Bał się, że Belopolsky i Volfbeyn są w posiadaniu milionów linii kodu źródłowego Medallionu. Był pewien, że jego sekrety wydostały się z firmy, co mogło sparaliżować jego fundusz hedgingowy. – Okradli nas! – powiedział w złości do kolegi. Simons jeszcze nie zdążył otrząsnąć się po tych odejściach, gdy przyszło mu zmierzyć się z prawdziwą tragedią. = Nicholas Simons odziedziczył po ojcu zamiłowanie do przygód. W roku 2002, rok po ukończeniu college’u, młody człowiek, trzeci w kolejności syn Simonsa, podjął pracę w stolicy Nepalu Katmandu, w hydroelektrowni, w ramach kontraktu amerykańskiej firmy konsultingowej z rządem tego kraju. Nick zakochał się w tym mieście znanym z tego, że było bramą do Himalajów i rajskich wędrówek górskich. Po powrocie na Long Island, Nick, podobny do ojca i podzielający jego pasję do gór, powiedział rodzicom, że chce pracować w jakimś kraju Trzeciego Świata, że być może otworzy w Nepalu klinikę, by nieść pomoc jego najuboższym mieszkańcom. Wyruszył z przyjacielem w podróż dookoła świata, a po powrocie chciał zająć się studiowaniem chemii organicznej i aplikować na uczelnię medyczną. Tydzień przed planowanym przyjazdem do domu zatrzymał się w Amed, ciągnącej się wzdłuż wybrzeża osadzie rybackiej we wschodniej części Bali, będącej centrum freedivingu, emocjonującego sportu podwodnego, w którym nurkowie nie używają akwalungu, lecz zanurzają się na wstrzymanym oddechu. W pewien ciepły, lipcowy dzień Nick z przyjacielem nurkowali na zmianę na głębokość trzydziestu metrów, zachwyceni wspaniałymi warunkami. Morze było spokojne, nie było żadnych prądów. Przyjaciele widzieli się nawzajem. Gdy jeden był w górze, drugi schodził w dół – stosując się do zasad freedivingu mających minimalizować ryzyko związane ze zmianami ciśnienia i innymi zagrożeniami panującymi głęboko pod powierzchnią. W pewnym momencie partnerowi Nicka zaparowała maska, więc popłynął do brzegu, by rozwiązać problem ze sprzętem. Nie było go tylko przez pięć minut. Gdy wrócił, nie mógł zlokalizować Nicka. Znaleziono go na dnie morza. Po wydobyciu Nicka na powierzchnię, nie dało się go reanimować. Jim i Marylin zostali obudzeni w środku nocy telefonem od przyjaciela ich syna. – Nick utonął – powiedział. Podczas pogrzebu Jim i Marylin byli załamani, bladzi i ogarnięci pustką. Nastrój żałobny potęgowała burza z piorunami i silna ulewa, która rozpętała się tamtego popołudnia. Jeden z przyjaciół nazwał ją apokaliptyczną. Simons miał niezłomną wiarę w logikę, rozum i naukę. Grał o wielkie stawki w tradingu, codziennie toczył bitwy z losem i zazwyczaj je wygrywał. Teraz przeżywał dwa tragiczne, niemożliwe do przewidzenia wypadki. Zdarzenia niepasujące do tego wszystkiego, niespodziewane i prawie niepojęte. Został pokonany przez wydarzenia losowe. Nie mógł zrozumieć, jak to możliwe, że w życiu zawodowym miał takie szczęście, a w życiu osobistym ciążyło nad nim fatum. Gdy w trakcie sziwy (w judaizmie siedmiodniowy okres żałoby – przyp. tłum.) siedział w domu w Nowym Jorku, Robert Frey, jeden z dyrektorów Renaissance’u, objął go i mocno uścisnął. – Robert, moje życie to albo wielkie wygrane, albo wielkie przegrane – powiedział Simons. – Nie rozumiem tego. Siedem lat wcześniej spotkała go inna wielka tragedia – nagła śmierć Paula. Odejście Nicka było równie bolesne. Teraz jednak cierpienie było połączone z gniewem. Przyjaciele mówili, że tego typu emocje rzadko towarzyszyły Simonsowi. Stał się zgorzkniały, nawet opryskliwy w stosunku do kolegów i innych osób. – W tej śmierci widział zdradę – mówi jeden z przyjaciół. By radzić sobie z ogromnym bólem, Jim i Marylin zaczęli mówić o zakupie dużej części wyspy St. John, przeprowadzeniu się tam i odizolowaniu od świata. Krok po kroku wyszli z tego chaosu. We wrześniu Jim, Marylin i inni członkowie rodziny udali się w pierwszą podróż do Nepalu, gdzie spotkali się z kilkoma przyjaciółmi Nicka. Szukali sposobu na kontynuację jego dzieła. Nick był zauroczony Katmandu i interesował się medycyną, więc zorganizowali i sfinansowali oddział położniczy w miejskim szpitalu. Później Simons wraz z Marylin założył Instytut Nicka Simonsa, oferujący opiekę medyczną dla mieszkańców nepalskich wsi, z których większość nie ma dostępu do podstawowych świadczeń medycznych. W biurze Simons wciąż był nieobecny. Przez chwilę zastanawiał się nad emeryturą i poświęceniem czasu na rozwiązywanie wraz z przyjacielem Dennisem Sullivanem problemów matematycznych. Szukał ucieczki. – To było schronienie. Spokojne miejsce w mojej głowie – mówił9. Menedżerowie Renaissance’u nie byli w stanie przyciągnąć jego uwagi, gdy więc w firmie zaczęły narastać napięcia, pojawiła się przywódcza pustka. = Brown i Mercer weszli frontowymi drzwiami do domu Simonsa i usadowili się po jednej stronie długiego stołu w jadalni. Magerman, Whitney i inni dołączyli nieco później, zajmując miejsca przy stole, a Simons przysunął sobie krzesło do miejsca u szczytu stołu. Była wiosna 2004 roku. Trzynastu najwyższych rangą dyrektorów Renaissance’u spotkało się na kolacji na terenie ośmiohektarowej posiadłości Simonsa w East Setauket na Long Island. Nikt z obecnych tak naprawdę nie miał ochoty tam być tego wieczoru, ale musieli zdecydować, co zrobić z Alexeyem Kononenką. Jego zachowanie stało się nie do zaakceptowania. Regularnie ignorował polecenia otrzymywane od Browna i Mercera. Gdy zaplanowali zebranie, by porozmawiać o jego braku chęci do współpracy, Kononenko nie pojawił się na nim. (Ktoś z jego bliskiego otoczenia zakwestionował to, w jaki sposób on i jego działania zostały przedstawione przez osoby, które z nim pracowały). Simons i inni mieli jednak pewien zgryz. Gdyby zwolnili Kononenką lub udzielili nagany jemu i kilku jego kolegom, którymi kierował, grupa naraziłaby się na kolejne odejścia. Ludzie zrobiliby to, co Belopolsky i Volfbeyn. Ich umowy o poufności były trudne do wyegzekwowania, a umowy o zakazie konkurencji mogły powstrzymać ich tylko od handlu na terenie Stanów Zjednoczonych. Kononenko i inni mogliby wrócić do Europy Wschodniej i być poza zasięgiem amerykańskiego prawa. Dzierżąc w dłoniach wypolerowane srebra, dyrektorzy zajęli się soczystymi stekami i popijaniem ich wspaniałym czerwonym winem. Pogaduszki ucichły, gdy Simons zrobił poważną minę. – Mamy do podjęcia decyzję – powiedział, a współtowarzysze przy stole zrozumieli, że ma na myśli Kononenkę i „brak współpracy” z jego strony. Brown był energiczny i stanowczy. Twierdził, że powinni zatrzymać Kononenkę i jego grupę. Stanowili w sumie jedną trzecią badaczy analizujących akcje i byli zbyt ważni, by móc ich stracić. Ponadto wszyscy poświęcili tyle czasu na wyszkolenie grupy, że szkoda by było patrzeć, jak odchodzą. – On jest wartością dodaną – powiedział pewnym głosem Brown. – Grupa jest produktywna. Opinia Browna była zgodna z tym, co myśleli niektórzy w Renaissance’ie: Kononenko stroszy pióra i jest obcesowy, ale jego zachowanie może wynikać z kultury, do której przywykł w Rosji. Mercer oczywiście nie powiedział prawie nic, ale wyglądało, że zgadza się z Brownem i innymi zebranymi przy stole, którzy byli za tym, by nie przejmować się wybrykami Kononenki. Wydawało się, że Simons również jest za pozostawieniem zespołu w firmie. – Możemy zwolnić tych gości – powiedział. – Ale jeśli odejdą, będą z nami konkurować i utrudnią nam życie. Simons nie akceptował zachowania Kononenki, ale uważał, że można z niego zrobić zespołowego gracza, a może nawet skutecznego menedżera. – Był jak wrzód na dupie. To była trudna decyzja – powiedział później przyjacielowi. – Ale przecież nas nie okradał – dodał, czyniąc aluzję do domniemanych działań Belopolsky’ego i Volfbeyna. Słuchając tych argumentów, Magerman był coraz bardziej zdenerwowany. Nie mógł uwierzyć w to, co słyszał. Grupa Kononenki starała się doprowadzić do zwolnienia Browna i Mercera. Zmusili Simonsa do zmniejszenia jego wynagrodzenia i uprzykrzali życie każdemu, niszcząc kulturę współpracy i koleżeństwa, która pomogła Renaissance’owi rozkwitnąć. Czy Simons widział w Kononence potencjał? Magerman nie podzielał tej opinii. – To obrzydliwe – powiedział, patrząc na Simonsa, a później na Browna. – Jeśli ich nie uspokoimy albo nie wyrzucimy, odchodzę. Spojrzał na Whitneya, licząc na jego wsparcie. Ale nic nie usłyszał. Whitney wiedział, że byli w mniejszości. Prywatnie powiedział Simonsowi, że odejdzie z firmy, jeśli nie zwolnią Alexeya. Simons i pozostali byli pewni, że Magerman i Whitney blefują, że nigdzie nie zamierzają odejść. Został osiągnięty konsensus: Kononenko i jego gang zostają. Wkrótce doczeka się nawet awansu. – Daj nam czas, David, poradzimy sobie z tym – powiedział Brown. – Mamy plan – dodał Simons, który również starał się przekonać Magermana. Magerman i Whitney opuścili pokój, poważni i zmartwieni. Wkrótce zaczęli układać własne plany. = Około północy, po wyjściu całej ekipy, Simons powrócił do domowego zacisza. Jego firma była rozdarta na dwoje. Najwyżsi rangą byli bliscy zdradzenia najpilniej strzeżonych sekretów Medallionu. Wciąż bolała go śmierć Nicholasa. Musiał znaleźć sposób, by sobie z tym wszystkim poradzić. ROZDZIAŁ TRZYNASTY Wszystkie modele są błędne, ale niektóre są użyteczne. George Box, statystyk L ista problemów, z którymi musiał się zmierzyć Jim Simons była coraz dłuższa. Miał jedno możliwe rozwiązanie. Pracownicy kłócili się, odeszło dwóch kluczowych naukowców, być może zabierając ze sobą sekrety Medallionu. Simons martwił się też o swoich pozostałych pracowników. To prawda, że fundusz hedgingowy zarządzający pięcioma miliardami dolarów nadal osiągał solidne roczne zyski, które łącznie z prowizjami wynosiły 25 procent. W roku 2004 wskaźnik Sharpe’a osiągnął 7,5 – była to oszałamiająca wartość. Rywale pozostawali daleko w tyle. Ale Simons martwił się, że jego pracownicy opuścili się w pracy. Renaissance w ciągu kilku lat zatrudnił kilkudziesięciu matematyków i naukowców. Simons czuł presję, by zapewnić im jakieś zajęcie, by byli produktywni. Musiał znaleźć dla nich nowe wyzwanie. – Wszyscy ci badacze są bogatsi, niż potrafili sobie to kiedykolwiek wyobrazić – powiedział do kolegi. – Jak ich zmotywować? Simons miał jeszcze inny, bardziej osobisty powód do poszukiwania nowego projektu. Wciąż zmagał się z silnym bólem po nagłej śmierci syna Nicholasa. Kilka lat wcześniej wydawało się, że Simons nie może doczekać się emerytury i końca tradingu. Teraz desperacko poszukiwał czegoś, czym mógłby się zająć. Nie był zainteresowany restrukturyzacją działalności Medallionu. Raz w roku fundusz dzielił swoje zyski między inwestorów – w większości będących jego pracownikami – aby nie dopuścić do jego zbyt wielkiego rozrostu. Simons, Henry Laufer i inni byli przekonani, że gdyby Medallion zarządzał dużo większymi pieniędzmi, to ucierpiałyby jego wyniki – wciąż powiązane z różnymi krótkoterminowymi fluktuacjami cen. Ograniczenie rozmiaru funduszu oznaczało, że Medallion czasami identyfikował więcej odchyleń i różnych zjawisk na rynku niż mógł wykorzystać. Odrzucone sygnały do zawarcia transakcji zazwyczaj były związane z okazjami długoterminowymi. To podsunęło Simonsowi pomysł, by stworzyć nowy fundusz hedgingowy i wykorzystać niebrane dotychczas pod uwagę długoterminowe sygnały prognostyczne. Simons zdawał sobie sprawę, że zyski prawdopodobnie nie byłyby aż tak duże jak w Medallionie, jeśli fundusz nie mógłby wykorzystywać bardziej niezawodnych strategii krótkoterminowych firmy. Mógłby jednak najprawdopodobniej zarządzać dużo większą pulą pieniędzy niż Medallion. Ale taki megafundusz utrzymujący pozycje w dłuższym terminie nie ponosiłby takich kosztów transakcyjnych, jak podobnej wielkości fundusz ukierunkowany na szybkie transakcje. Gdyby transakcje zawierano na dłuższe terminy, zapobiegłoby to kanibalizacji zysków Medallionu. Simons doszedł do wniosku, że przygotowanie koncepcji nowego funduszu hedgingowego byłoby dla firmy ambitnym zadaniem, które pomogłoby pobudzić ją do działania. Pomysł ten miał jeszcze jedną korzyść – Simons myślał o znalezieniu nabywcy Renaissance’u. Być może nie całej firmy, ale jej części. Zbliżał się już do siedemdziesiątki i pomyślał, że sprzedaż części udziałów w firmie nie jest chyba złym pomysłem, ale nie chciał nikomu o tym mówić. Olbrzymi nowy fundusz hedgingowy, generujący pewne, stałe dochody z prowizji i zysków byłby dla potencjalnych nabywców dodatkową atrakcją. Niektórzy z Renaissance’u nie widzieli sensu takiego przedsięwzięcia. Uważali, że prawdopodobnie przeszkodzi im w pracy i wywoła napływ wścibskich inwestorów, którzy będą szwendać się po korytarzach. Ostatnie słowo należało jednak do Simonsa, a on tego chciał. Badacze zdecydowali się na fundusz, którego transakcje, podobnie jak w Medallionie, nie będą wymagały zbyt wielu interwencji człowieka, ale pozycje będą utrzymywane przez miesiąc, a nawet dłużej. Będzie on wykorzystywał niektóre z codziennych taktyk Renaissance’u – takich jak poszukiwanie korelacji między prawidłowościami w zmianach cen – i zostaną do niego dodane inne, bardziej fundamentalne strategie, na przykład zakup tanich akcji w oparciu o wskaźnik ceny do zysku (P/E), dane ze sprawozdań finansowych i inne informacje. Po dokładnych testach naukowcy stwierdzili, że nowy fundusz hedgingowy może co roku przebić rynek akcji o kilka punktów procentowych, utrzymując równocześnie zmienność na poziomie niższym niż cały rynek. Zapewni to stabilne przychody, szczególnie atrakcyjne dla funduszy emerytalnych i innych dużych instytucji finansowych. Co więcej, obliczyli, że przyszły fundusz będzie mógł osiągać takie wyniki nawet wtedy, gdy będzie zarządzał pulą 100 miliardów dolarów, będąc największym funduszem hedgingowym w historii. Zespół sprzedażowy z nowo zatrudnionymi rozpoczął promocję funduszu, który przyjął nazwę Renaissance Institutional Equities Fund, w skrócie RIEF, aby było jasne, że nie będzie on przypominał Medallionu. Niektórzy inwestorzy zignorowali zastrzeżenia, zakładając, że ich czytanie to jedynie formalność. Pomyśleli – Ta sama firma, ci sami badacze, takie samo ryzyko, te same modele transakcyjne, te same zyski… – W roku 2005 Medallion mógł pochwalić się średnimi rocznymi zyskami na poziomie 38,4 procent za poprzednie piętnaście lat (po odliczeniu olbrzymich prowizji), co z pewnością podkreślano w dokumentach sprzedażowych RIEF-u. Inwestorzy pomyśleli więc, że dochody nowego funduszu powinny być w pewnym stopniu zbliżone do wyników Medallionu. Ponadto RIEF pobierał tylko 1-procentową prowizję za zarządzanie i 10 procent od wszystkich zysków, co bardzo różniło go od Medallionu. RIEF wystartował latem 2005 roku. Rok później o kilka punktów procentowych wyprzedzał szeroko pojęty rynek akcji, więc inwestorzy zaczęli ustawiać się w kolejce, by powierzyć mu swoje pieniądze. Dość szybko ulokowali w nim 14 miliardów dolarów. Niektórzy potencjalni inwestorzy wydawali się najbardziej podekscytowani perspektywą spotkania z Simonsem, inwestorem celebrytą i z jego tajemniczymi pracownikami sprawiającymi wrażenie obdarzonych jakimiś magicznymi zdolnościami tradingowymi. Gdy David Dwyer, jeden z dyrektorów sprzedaży, oprowadzał po kampusie Renaissance’u wycieczki potencjalnych klientów, zatrzymywał się i wskazywał badaczy i matematyków pochłoniętych swoimi codziennymi zajęciami, tak jakby byli egzotycznymi, rzadko spotykanymi stworzeniami żyjącymi w swoim naturalnym środowisku. – W tej sali konferencyjnej nasi naukowcy dokonują przeglądów najnowszych sygnałów prognostycznych. Oooch! – To tutaj odbywa się najistotniejszy proces oceny strategii. Aaach! – A tam Jim Simons spotyka się z najwyższym kierownictwem, by ustalać strategię. Wow! Gdy goście przechodzili obok kuchni, matematycy czasami zaglądali tam, by podgrzać sobie tost albo wziąć muffinkę, co wywoływało w grupie pełne ekscytacji wzajemne poszturchiwanie, a u pracowników nieprzywykłych do gapiących się na nich ludzi z zewnątrz zaniepokojenie. Potem Dwyer zabierał gości na dół, by pokazać im grupę zajmującą się w Renaissance’ie danymi. Tam ponad trzydzieści osób ze stopniami doktora, gromadzących się przy tablicach zapisanych zawiłymi wzorami – w tym Chińczycy i kilka ostatnio zatrudnionych kobiet – było zazwyczaj pogrążonych głęboko w swoich myślach. Dwyer wyjaśniał, że praca tych naukowców polega na zbieraniu tysięcy zewnętrznych danych napływających nieprzerwanym strumieniem do firmy, oczyszczaniu ich, usuwaniu błędów i nieregularności, aby matematycy na górze mogli wykorzystywać te informacje do wyszukiwania prawidłowości w zmianach cen. Wycieczki Dwyera zazwyczaj wracały potem na górę do pokoju komputerowego wielkości dwóch kortów tenisowych. Stały tam połączone ze sobą rzędy serwerów umieszczonych jeden nad drugim w wysokich na dwa i pół metra metalowych klatkach, błyskających kontrolkami i w ciszy przetwarzających tysiące transakcji, nawet wtedy, gdy patrzyli na nie goście Dwyera. Powietrze w tym pomieszczeniu było inne, miało inny zapach – było ostre i suche, tak jakby czuć w nim było pulsującą elektryczność. Ten pokój pomagał wzmocnić przesłanie Dwyera: Modele matematyczne Renaissance’u i naukowe podejście stanowiły jego kręgosłup. – Rzadko się zdarzało, żeby przyszli i nie zainwestowali – mówi Dwyer. Czasami pojawiał się Simons lub Brown, by przywitać się z klientami i odpowiedzieć na pytania. Takie spotkania czasami przybierały niespodziewany obrót. Pewnego razu jeden ze sprzedawców RIEF-u zorganizował w biurze Renaissance’u na Long Island lunch dla Robert Wood Johnson Foundation, największej fundacji zajmującej się finansowaniem inicjatyw związanych ze zdrowiem publicznym. Gdy zespół zajmujący się inwestycjami fundacji wszedł do sali konferencyjnej i wymienił uściski dłoni ze sprzedawcami RIEF-u, goście zaczęli rozdawać swoje wizytówki ozdobione mottem Wooda Johnsona: „Budowanie kultury zdrowia”. Lunch przebiegał zgodnie z planem i wydawało się, że fundacja jest bliska podpisania czeku na wielką sumę dla RIEF-u. Na ukoronowanie spotkania na środku stołu pojawił się wielki lodowy tort waniliowy. Wszyscy wpatrywali się w ten deser, wszyscy mieli na niego ochotę. W tym momencie wszedł Simons, co wywołało ogromne poruszenie. – Jim, czy możemy zrobić zdjęcie? – zapytał któryś ze specjalistów od inwestycji z tej prozdrowotnej organizacji. Rozmowy rozkręcały się na dobre, gdy Simons zaczął wykonywać prawą ręką dziwne ruchy. Goście nie mieli pojęcia, co się dzieje, ale zdenerwowani pracownicy RIEF-u wiedzieli. Gdy Simonsowi rozpaczliwie chciało się palić, zaczynał szukać czegoś w lewej kieszeni na piersi, bo tam trzymał swoje merity. Kieszeń była jednak pusta, więc Simons poprosił przez intercom swoją asystentkę, by przyniosła mu papierosy. – Czy mogę zapalić? – zapytał Simons swoich gości. Zanim zdążyli zareagować, sięgnął po zapalniczkę. Wkrótce cały pokój wypełnił dym. Przedstawiciele Robert Wood Johnson Foundation – wciąż zaangażowani w budowanie kultury zdrowia – byli zszokowani. Simons zdawał się tego nie zauważać. Albo się tym nie przejmował. Po wymianie kilku niezręcznych komentarzy postanowił zgasić papierosa, ale nie mógł znaleźć popielniczki. Teraz pracownicy RIEF-u poczuli się skonsternowani. Simons znany był z tego, że strząsał popiół tam, gdzie właśnie był w biurze, nawet na biurka swoich podwładnych i do ich kubków z kawą. Teraz był jednak w najbardziej eleganckiej sali konferencyjnej Renaissance’u i nie mógł znaleźć odpowiedniego pojemnika. W końcu zauważył tort lodowy. Wstał, podszedł do stołu i wbił papierosa głęboko w warstwę lodów. Gdy zaskwierczało, odszedł, a goście patrzyli na to z otwartymi ustami. Sprzedawcy Renaissance’u byli zdruzgotani, przekonani, że ich lukratywny kontrakt właśnie legł w gruzach. Pracownicy fundacji szybko jednak odzyskali zimną krew i ochoczo podpisali czek na wielką kwotę. Najwyraźniej, by zniechęcić ich do wejścia w nowy fundusz potrzeba było czegoś więcej niż duszenie się dymem papierosowym i strata dużego tortu. Mimo że od czasu do czasu zdarzały mu się takie wpadki, Simons był skutecznym sprzedawcą, światowej klasy matematykiem, z rzadką umiejętnością komunikowania się z ludźmi, którzy nie mieli pojęcia o stochastycznych równaniach różniczkowych. Opowiadał zabawne historie, miał wyrafinowane poczucie humoru i zainteresowania sięgające daleko poza naukę i robienie pieniędzy. Wykazywał również niezwykłą lojalność i troskę o innych, co potrafili wyczuć inwestorzy. Pewnego razu na parking Renaissance’u przyjechał Dennis Sullivan, który wrócił do Stony Brook po dwudziestu latach spędzonych we Francji i chciał porozmawiać z Simonsem. Przez wiele godzin dyskutowali o formułach matematycznych. Simons wyczuł jednak, że Sullivan zmaga się z jakimś innym problemem. Okazało się, że przez czterdzieści lat dorobił się sześciorga dzieci z wielu małżeństw. Dzieci zwracają się do niego ze swoimi potrzebami finansowymi, a on nie wie, jak to zrobić, by każde z nich potraktować sprawiedliwe. Simons siedział w milczeniu, zastanawiając się nad tym dylematem, aż w końcu dał salomonową odpowiedź zawartą w dwóch słowach – Zdecydowanie równo. Odpowiedź zadowoliła Sullivana. Odjechał z uczuciem ulgi. Spotkanie scementowało ich przyjaźń i zaczęli poświęcać więcej czasu na wspólne omawianie artykułów naukowych z matematyki. Simons mógł szczerze i otwarcie mówić o swoim życiu osobistym, co również zjednywało mu inwestorów i przyjaciół. Gdy ktoś zapytał go, jak człowiek tak oddany nauce może tyle palić i wymykać się statystyce, odpowiedział, że wykonał testy genetyczne, które potwierdziły, że ma wyjątkową zdolność przeżycia z tym nałogiem, który okazał się zgubny dla większości innych nałogowych palaczy. – Gdy przekroczy się określony wiek, powinno być już w porządku, to już tylko statystyka – powiedział. Brown niemal równie dobrze radził sobie w kontaktach z inwestorami, ale z Mercerem było zupełnie inaczej. Ludzie odpowiedzialni za marketing RIEF-u starali się trzymać go jak najdalej od klientów, żeby nie roześmiał się w nieoczekiwanym momencie rozmów albo nie zrobił niczego innego, co mogłoby zaszkodzić. Pewnego razu, gdy w pobliżu nie było ani Simonsa ani Browna, a trzeba było powitać przedstawicieli firmy ubezpieczeniowej z Zachodniego Wybrzeża, na spotkaniu pojawił się Mercer. Zapytany, w jaki sposób firma zarobiła tak dużo pieniędzy, pośpieszył z odpowiedzią. – Otrzymujemy sygnał – zaczął, a koledzy nerwowo przytaknęli. – Czasami podpowiada nam, żeby kupić akcje Chryslera, czasami, żeby je sprzedać. Zapadła cisza, niektórzy unieśli brwi. Chrysler jako podmiot prawny nie istniał od czasu przejęcia tej firmy w roku 1998 przez Daimlera – niemieckiego producenta samochodów. Wyglądało na to, że Mercer nie ma o tym pojęcia; był quantem, więc nie zwracał uwagi, jakimi akcjami handluje. Firma ubezpieczeniowa nie zauważyła tej wpadki i została najnowszym inwestorem RIEF-u. Wiosną 2007 roku trudno już było opędzić się od inwestorów. Do RIEF-u wpłynęło 35 miliardów dolarów, w efekcie fundusz stał się jednym z największych funduszy hedgingowych na świecie. Renaissance musiał ustanowić na nowe inwestycje – wyniósł on 2 miliardy dolarów na miesiąc. Co prawda fundusz został zbudowany tak, by zarządzać 100 miliardami dolarów, ale nie od razu. Simons snuł plany na nowe fundusze. Zainicjował prace nad tworzeniem Renaissance Institutional Futures Fund, RIFF – funduszu, który długoterminowo handlowałby kontraktami futures na obligacje, waluty i inne aktywa. Zatrudniono nową grupę naukowców, a pracownicy z innych części firmy podawali im pomocną dłoń, realizując cel Simonsa, jakim było pobudzanie energii i jednoczenie pracowników1. Wciąż jednak miał do rozwiązania jeszcze jeden palący problem. = Późną wiosną 2007 roku Simons siedział w swoim biurze w centrum Nowego Jorku, w czterdziestojednopiętrowym budynku ze szkła i stali, położony kilka kroków od Grand Central Terminal, wpatrując się w Israela Englandera, siwiejącego, pięćdziesięciosiedmioletniego miliardera wyróżniającego się szczególnego rodzaju szylkretowymi okularami. Obaj byli spięci, ponurzy i źli na siebie. To nie była ich pierwsza konfrontacja. Cztery lata wcześniej badacze Pavel Volfbeyn i Alexander Belopolsky odeszli z Renaissance’u, by handlować akcjami dla funduszu hedgingowego Englandera Millennium Management. Wściekły Simons wpadł pewnego dnia jak burza do biura Englandera, żądając, by zwolnił tych traderów. Englander poczuł się urażony. – Udowodnij mi – powiedział wówczas do Simonsa. Chciał dowodów na to, że Volfbeyn i Belopolsky wykorzystali informacje, będące własnością Renaissance’u. Prywatnie Englander zastanawiał się, czy Simons bardziej niż jakiejkolwiek kradzieży własności intelektualnej nie obawia się dalszych odejść z firmy. Simons nie zwierzał się z tego rywalowi. On sam i Renaissance wnieśli pozew sądowy przeciw firmie Englandera oraz przeciw Volfbeynowi i Belopolsky’emu, a dwaj traderzy pozwali Renaissance. W wirze tej wojny Volfbeyn i Belopolsky zbudowali własny system do tradingu ilościowego, dzięki któremu wypracowali 100 milionów dolarów zysków i stali się, jak powiedział Englander do swojego kolegi, autorami jednego z największych sukcesów, jakie widział wśród traderów. W Renaissance’ie Volfbeyn i Belopolsky podpisali umowy o poufności, zabraniające im wykorzystywania lub udostępniania tajemnic Medallionu. Odmówili jednak podpisania umów o zakazie konkurencji, uznając, że firma nie zauważy tego braku w stercie innych dokumentów. Nie mając podpisanej umowy o zakazie konkurencji, nie musieli się martwić, a Englander stwierdził, że ma prawo do ich zatrudnienia, jeśli tylko nie będą wykorzystywać tajemnic handlowych Renaissance’u. Tego wiosennego dnia, siedząc w pluszowym fotelu naprzeciw Simonsa, Englander powiedział, że nie był wtajemniczony w szczegóły tego, w jaki sposób zawierali transakcje jego pracownicy. Volfbeyn i Belopolsky mówili Englanderowi i innym współpracownikom, że korzystali z publicznie dostępnego oprogramowania typu open source oraz informacji i spostrzeżeń prezentowanych w publikacjach akademickich i literaturze finansowej, a nie z własności intelektualnej Renaissance’u. Dlaczego więc miałby ich zwolnić? Simons wpadł w szał. Ale też się zmartwił. Jeśli nie powstrzyma Volfbeyna i Belopolsky’ego, ich transakcje zniweczą wszystkie zyski Medallionu. A ich ucieczka może otwierać drogę odejścia dla innych. Uważał też, że chodzi również o zasadę. Okradli mnie! Zaczynały się pojawiać coraz liczniejsze dowody na to, że Volfbeyn i Belopolsky faktycznie zagarnęli własność intelektualną Renaissance’u. Pewien niezależny ekspert potwierdził, że badacze wykorzystywali w dużej mierze ten sam kod co Medallion. Opierali się również na takim samym modelu matematycznym do pomiaru wpływu rynku na ich transakcje. Co najmniej jeden ekspert był sceptyczny wobec wyjaśnień Volfbeyna i Belopolsky’ego i odmówił składania zeznań w ich imieniu. Jedna ze strategii zastosowanych przez Volfbeyna i Belopolsky’ego nosiła nawet nazwę „sygnału Henry’ego”. Wydawało się, że to coś więcej niż przypadkowa zbieżność, że Renaissance wykorzystywał podobną strategię o dokładnie takiej samej nazwie, stworzoną przez Henry’ego Laufera, wieloletniego wspólnika Simonsa. Tamtego dnia Simons i Englander niewiele posunęli się naprzód, ale kilka miesięcy później zawarli umowę. Firma Englandera zgodziła się zwolnić Volfbeyna i Belopolsky’ego i zapłacić Renaissance’owi 20 milionów dolarów. Niektórzy ludzie z Renaissance’u byli tym oburzeni – zdrajcy zarobili dla Englandera dużo więcej niż te 20 milionów dolarów, a po kilkuletniej przerwie nie będą widzieli przeszkód, by od nowa zacząć swoją działalność. Ale Simons odetchnął z ulgą, bo w końcu mógł odsunąć na bok ten spór i dać wyraźny sygnał tym ludziom w firmie, którzy myśleli o pójściu śladem tamtych dwóch. Wydawało się, że teraz nic nie może powstrzymać Simonsa i Renaissance’u. = RIEF był gotowy do wielkiego startu, a Medallion wciąż był maszynką do robienia pieniędzy. Peter Brown był tak pewny siebie, że założył się z kolegą o nowego Mercedesa E-Class, że w 2007 roku Medallion przyniesie 100 procent zysku. Pasja do konkurowania obejmowała także inne dziedziny jego życia. Szczupły i wysoki, mierzący ponad 180 cm wzrostu, Brown chętnie rozgrywał z kolegami mecze w squasha i rywalizował w różnych sprawdzianach siłowych w firmowej sali sportowej. Gdy Simons zabrał pracowników z rodzinami na wakacje do ośrodka wypoczynkowego na Bermudach, wielu z nich leniuchowało przy basenie w czarnych podkolanówkach i sandałach, obserwując mecze siatkówki wodnej. Nagle ich spokój zburzył jakiś zgiełk. Ktoś w basenie skoczył za piłką, wzbijając fontanny wody zalewającej oczy kolegów i trzymając łokcie niebezpiecznie blisko znajdującego się obok dziecka. – Co to za wariat? – zapytała zaniepokojona matka, zbliżając się do basenu. – Och, to tylko Peter – odpowiedział ktoś z pracowników. Zarówno Brown, jak i Mercer, kierowali się logiką, nie uczuciami. Wielu naukowców i matematyków, których zatrudniali, było ludźmi błyskotliwymi, zmotywowanymi i wyraźnie pozbawionymi ludzkich emocji. W drodze powrotnej z wyjazdu na Bermudy, gdy pracownicy ustawili się w kolejce do odprawy przed odlotem, ktoś zasugerował, aby przepuścić kobietę w ciąży. Niektórzy pracownicy Renaissance’u odmówili. Nie mieli nic przeciw tej kobiecie, ale twierdzili, że jeśli naprawdę chciała się wcześniej odprawić, to powinna była przyjść wcześniej. Mówili, że przecież to logiczne. – To było jak przebywanie z bandą Sheldonów – mówi jeden z outsiderów tej wycieczki, nawiązując do postaci z programu telewizyjnego Teoria wielkiego podrywu. Gdy Brown przejął większy zakres obowiązków, zaczął poświęcać więcej czasu na kontakty z pracownikami marketingu i innymi osobami, które wcześniej nie poznały jego obcesowego, szorstkiego sposobu bycia. Brown był często prześmiewczy, a nawet złośliwy, zwłaszcza gdy w funduszu wszystko szło pomyślnie. Wytrącały go jednak z równowagi dość drobne rzeczy. Kiedyś podczas zebrania jeden z jego podwładnych niechcący przełączył telefon na wibracje, zamiast go wyłączyć. Gdy Brown mówił, telefon zadrżał, potrącając stos książek i przewracając je. Brown zmrużył oczy. Patrzył to na telefon, to na pracownika. A potem wpadł w furię. – Zabierz stąd tę pieprzoną rzecz! – wrzasnął, ile sił w płucach. – Nie przejmuj się Peter – powiedział Mark Silber, dyrektor finansowy. – Wszystko będzie w porządku. Zdolność uspokajania Browna miał również Mercer. Obecność Mercera w pobliżu wprawiała Browna w lepszy nastrój. Mercer prawie w ogóle nie rozmawiał z większością kolegów, pogwizdując prawie przez cały dzień, ale często siadał razem z Brownem i wspólnie wymyślali różne sposoby udoskonalania modeli transakcyjnych. Jeden był emocjonalny i otwarty, drugi małomówny i powściągliwy. Trochę przypominali duet komików Penn & Teller (ale byli dużo mniej zabawni). = W lipcu 2007 roku RIEF poniósł niewielkie straty, ale fundusz Medallion urósł od początku roku o 50 procent. Brown był na dobrej drodze, by wygrać mercedesa. Gospodarka borykała się z problemami wywołanymi przez niespełniające standardów kredyty hipoteczne wysokiego ryzyka (subprime), udzielone w Stanach Zjednoczonych przez agresywnych kredytodawców klientom, którzy mieli wątpliwą lub mocno ograniczoną historię kredytową. Pesymiści i panikarze przepowiadali, że kryzys może się rozprzestrzeniać, ale niewielu sądziło, że problemy na rynku kredytów hipotecznych mogą zaszkodzić szerszym rynkom akcji czy obligacji. Tak czy inaczej, transakcje arbitrażowe na akcjach, zawierane przez Browna i Mercera były neutralne rynkowo, więc nerwowość na rynkach wydawała się nie zagrażać ich zyskom. W piątek, 3 sierpnia indeks Dow Jones Industrial Average spadł o 281 punktów. Strata ta wynikała z obaw o kondycję banku inwestycyjnego Bear Stearns. Spadek ten nie wydawał się jednak czymś bardzo znaczącym. Większość doświadczonych inwestorów była na urlopach i nie wydawało się im, że warto jakoś szczególnie roztrząsać te straty. Tego lata dominującą pozycję objęła grupa ilościowych funduszy hedgingowych. Zainspirowane sukcesem Simonsa w większości posiadały własne, neutralne rynkowo strategie w podobnym stopniu oparte na modelach komputerowych i automatycznych transakcjach. W centrali banku inwestycyjnego Morgan Stanley na Środkowym Manhattanie, Peter Muller, niebieskooki quant, grający w wolnym czasie na pianinie w lokalnym klubie, szefował zespołowi zarządzającemu 6 miliardami dolarów dla oddziału banku o nazwie PDT. W Greenwich w stanie Connecticut, Clifford Asness, który uzyskał tytuł doktora na Uniwersytecie Chicagowskim, pomagał w zarządzaniu trzydziestodziewięciomiliardowym ilościowym funduszem hedgingowym zwanym AQR Capital Management. A w Chicago Ken Griffin, który pod koniec lat 90. zamontował na dachu swojego akademika na Harvardzie antenę do odbioru sygnałów satelitarnych, aby w ciągu sekundy mieć dostęp do notowań, wykorzystywał potężne komputery do arbitrażu statystycznego i innych transakcji swojej firmy Citadel, zarządzającej 13 miliardami dolarów. Po południu 6 sierpnia wszyscy traderzy ilościowi ponieśli nagłe, poważne straty. W AQR Asness zasunął rolety na przeszklonych ścianach biura i zaczął obdzwaniać swoich informatorów, by dowiedzieć się, co się dzieje. Plotka niosła, że dość mały fundusz ilościowy Tykhe Capital ma kłopoty i że ucierpiał również inwestujący w sposób metodyczny dział banku Goldman Sachs. Nie było jasne, kto się wyprzedawał ani dlaczego miało to wpływ na tak wiele firm uważających swoje strategie za wyjątkowe. Później środowiska akademickie i inni analitycy przyjęli że iskrą zapalną, która wywołała gwałtowne spadki, nazwane quant quake (wstrząsem quantów), była intensywna wyprzedaż przez co najmniej jeden fundusz inwestycyjny wykorzystujący metody ilościowe opracowane przez quantów i gwałtowne ruchy innych, którzy próbowali zamknąć pozycje oparte na pożyczonych środkach, prawdopodobnie wtedy, kiedy ich inwestorzy wycofywali pieniądze, by radzić sobie z kulejącymi inwestycjami w produkty hipoteczne. Podczas krachu na rynku akcji w roku 1987 inwestorów zawiodły wyrafinowane modele. W roku 1998 Long-Term Capital odnotował straty na historycznych poziomach. Traderzy algorytmiczni przygotowywali się na ostateczne fiasko. – Jest źle, Cliff – powiedział do Asnessa szef transakcji globalnych w AQR Michael Mendelson. – Wygląda to na likwidowanie inwestycji2. Przez prawie cały tamten poniedziałek Simons nie zajmował się akcjami. Wraz z rodziną był w Bostonie w związku ze śmiercią i pogrzebem swojej matki Marcii. Po południu wraz z kuzynem Robertem Lourie, który w Renaissance’ie kierował biznesem związanym z handlem kontraktami futures, polecieli z powrotem na Long Island Gulfstreamem G450 Simonsa. Na jego pokładzie dowiedzieli się, że Medallion i RIEF toną. Simons powiedział Louriemu, żeby się nie martwił. – Po trudnych dniach zawsze mamy te bardzo dobre. Jednak wtorek był jeszcze gorszy. Simons i jego koledzy wpatrywali się w ekrany komputerów, które bez żadnych oczywistych powodów świeciły na czerwono. Brown był w ponurym nastroju. – Nie wiem, o co, do diabła, chodzi. Ale to nie wygląda dobrze – powiedział do kogoś. W środę wszystkich ogarnęło przerażenie. Simons, Brown, Mercer i chyba sześciu innych pracowników pobiegło do sali konferencyjnej. Usiedli przy stole. Natychmiast skupili się na kilku powieszonych na ścianie wykresach ukazujących rozmiar strat firmy i punkt, w którym banki pożyczające Medallionowi wezwą go do złożenia depozytu zabezpieczającego (ang. margin call), pozwalającego uniknąć zamykania pozycji funduszu na akcjach. Jeden z koszyków akcji spadł już tak nisko, że Renaissance musiał wymyślić jakieś dodatkowe zabezpieczenie, aby zapobiec sprzedaży. Gdyby na pozycjach pojawiły się jeszcze głębsze straty, Medallion musiałby przedstawić swoim instytucjom kredytującym jeszcze więcej zabezpieczeń, aby zapobiec masowej wyprzedaży akcji i jeszcze bardziej dramatycznym stratom. Sala konferencyjna znajdowała się blisko otwartego atrium, w którym spotykały się grupy badaczy, aby wspólnie pracować. Gdy zebranie się przedłużało, pracownicy nerwowo analizowali miny osób wchodzących i wychodzących z sali, oceniając, jak wielka jest desperacja kierownictwa. A wewnątrz rozpoczęła się bitwa. Siedem lat wcześniej, gdy w roku 2000 nastąpił gwałtowny spadek cen spółek technologicznych, Brown nie wiedział, co robić. Teraz miał pewność. Twierdził, że taka wyprzedaż nie potrwa długo i przekonywał, że Renaissance powinien pozostać przy swoim systemie transakcyjnym. A może nawet dołożyć jakieś pozycje. Ich system, zaprogramowany, by samodzielnie kupować i sprzedawać, po prostu już to robił, próbując opanować chaos i zwiększać niektóre pozycje. – To jest szansa! – powiedział Brown. Bob Mercer sprawiał wrażenie, że zgadza się z tym stwierdzaniem. – Uwierzcie modelom, pozwólcie im działać – dodał Henry Laufer. Simons potrząsnął głową. Nie wiedział, czy jego firma przetrwa jeszcze więcej problemów. Był przerażony. Jeśli straty wzrosną i nie będą mogli przedstawić wystarczających zabezpieczeń, banki sprzedadzą pozycje Medallionu i same poniosą na tym ogromne straty. Gdyby do tego doszło, już nigdy nikt nie chciałby mieć do czynienia z funduszem Simonsa. To prawdopodobnie byłby śmiertelny cios, nawet gdyby Renaissance poniósł mniejsze straty niż banki, które pożyczały mu pieniądze. Powiedział kolegom, że Medallion musi sprzedawać, a nie kupować. – Naszym zadaniem jest przetrwanie. Jeśli się mylimy, zawsze możemy dodać [pozycje] później. Brown wydawał się zszokowany tym, co usłyszał. Miał bezwarunkową wiarę w algorytmy, które stworzył wraz z innymi naukowcami. Simons publicznie zmieniał jego decyzje. Sprawiał wrażenie, że widzi problem w systemie transakcyjnym jako takim. W czwartek Medallion zaczął redukować pozycje na akcjach, aby zgromadzić zapas gotówki. Simons, Brown i Mercer znowu spotkali się w sali konferencyjnej i wspólnie wpatrywali się w ekran komputera, na którym na bieżąco były wyświetlane zyski i straty firmy. Chcieli zobaczyć, jak ich wyprzedaż wpłynie na rynek. Gdy sprzedano pierwszą partię akcji, rynek poczuł uderzenie i ceny jeszcze bardziej spadły, powodując jeszcze większe straty. Potem to się powtórzyło. Simons stał i patrzył w milczeniu. Problemy narastały i dotyczyły wszystkich wiodących firm quantowych. PDT tylko w ciągu dwóch dni straciło 600 milionów dolarów banku Morgan Stanley. Teraz wyprzedaż ogarnęła już cały rynek. W tamten czwartek indeks S&P 500 spadł o 3 procent, a Dow o 387 punktów. Medallion stracił już w tym tygodniu ponad miliard dolarów, czyli aż 20 procent. Szokujące. RIEF również się pogrążał, tracąc blisko 3 miliardy dolarów, czyli około 10 procent. Groza powoli zaczynała wypełniać pokój lunchowy Renaissance’u, gdy badacze i inni pracownicy siedzieli tam w ciszy, zastanawiając się, czy firma przetrwa. Badacze nie spali nawet po północy, próbując zrozumieć powód problemów. Czy nasze modele przestały działać? Okazało się, że rywale firmy zajmują około jednej czwartej jej pozycji. Renaissance miał taki sam problem, jak wielu innych. Niektórzy szeregowi, ale doświadczeni pracownicy naukowi byli załamani. Jednak nie tyle samymi stratami, ile tym, że Simons ingerował w system transakcyjny i redukował pozycje. Niektórzy uznali tę decyzję za osobisty afront, znak słabości i brak wiary w efekty ich pracy. – Zupełnie nie masz racji – napisał jeden doświadczony badacz do Simonsa. – Albo wierzysz w system, albo nie – powiedział inny naukowiec z oburzeniem. Simons stwierdził, że wierzył w system transakcyjny, ale straty na rynku były niezwykłe – ponad dwadzieścia odchyleń standardowych od średniej. To był poziom strat, do którego większość nigdy w swoich doświadczeniach się nawet nie zbliżyła. – Jak daleko może to zajść? – zastanawiał się Simons. Banki, które pożyczały Renaissance’owi pieniądze, były jeszcze bardziej przerażone. Jeśli Medallion nadal będzie tracił, Deutsche Bank i Barclays najprawdopodobniej poniosą straty liczone w miliardach dolarów. Niewielu ludzi w bankach miało nawet świadomość istnienia struktur opartych na opcjach koszykowych. Takie nagłe, głębokie straty prawdopodobnie wstrząsną inwestorami i regulatorami i pojawi się pytanie o zarządzanie bankami i ogólną kondycję systemu. Martin Malloy, menedżer z banku Barclays, który miał najwięcej kontaktów z Renaissance’m, sięgnął po telefon, by zadzwonić do Browna i usłyszeć coś krzepiącego. W głosie Browna było słychać udrękę, ale zdawał się być opanowany. Inni zaczynali panikować. W piątek Dwyer, menedżer zatrudniony przed dwoma laty, by sprzedawać instytucjom udziały w RIEF-ie, wyszedł z biura na prezentację dla przedstawicieli spółki reasekuracyjnej. W tym roku RIEF spadł o 10 procent, ale nawet gdy cały rynek akcji szedł do góry, klienci burzyli się. Dwyer zmagał się z poważnym problemem. Po podjęciu pracy w Renaissance’ie sprzedał swój dom i uzyskane środki zainwestował w Medallion. Podobnie jak inni pracownicy firmy pożyczał też pieniądze z Deutsche Banku, aby inwestować w fundusz. Teraz stracił niemal milion dolarów. W dzieciństwie zmagał się z chorobą Leśniowskiego-Crohna. Jej objawy ustąpiły, ale teraz znów odczuwał silne bóle, dokuczała mu gorączka i skurcze żołądka; stres spowodował nawrót choroby. Po spotkaniu Dwyer pojechał do Long Island Sound, aby promem dostać się do Massachusetts i spędzić weekend z rodziną. Gdy zaparkował samochód i czekał, by oddać kluczyki pracownikowi obsługi promu, wyobrażał sobie koniec swoich męczarni. Niech tylko zawiodą hamulce. Był w emocjonalnym dołku. Gdy jednak znalazł się z powrotem w biurze, okazało się, że sytuacja Medallionu zaczęła się stabilizować. Gdy tego ranka fundusz znowu sprzedawał swoje pozycje, rynek wydawał się reagować na te transakcje bez paniki. Niektórzy przypisywali to zachowanie rynku pojawieniu się tego dnia zlecenia kupna wystawionego przez Asnessa na rzecz AQR. – Myślę, że z tego wyjdziemy – powiedział Simons do kolegi. – Przestańmy redukować. Simons polecił wstrzymanie wyprzedaży. W poniedziałek Medallion i RIEF znowu zarabiały, podobnie jak większość quantowych traderów. Wyglądało, że gorączka opadła. Dwyer poczuł głęboką ulgę. Później ktoś w Renaissance’ie zaczął się skarżyć, że zyski byłyby większe, gdyby Simons nie ingerował ręcznie w system transakcyjny. – Zrezygnowaliśmy z wielu dodatkowych zysków – powiedział mu jeden z pracowników. – Jeszcze raz podjąłbym taką samą decyzję – odpowiedział Simons. = Już wkrótce Renaissance odzyskał grunt pod nogami. Coraz większe turbulencje na rynkach globalnych wspierały sygnały Medallionu, co pomogło funduszowi zyskać w roku 2007 aż 87 procent, prawie tyle, ile potrzebował Brown do wygrania mercedesa. Nowszy fundusz RIEF stracił nieco tego roku, ale strata nie wydawała się wielka. Na początku roku 2008 problemy z niespełniającymi standardów kredytami hipotecznymi zainfekowały niemal każdy zakamarek amerykańskich i globalnych rynków akcji i obligacji. Medallion jednak kwitł, jak zwykle wykorzystując chaos. W ciągu kilku pierwszych miesięcy roku wzrósł o ponad 20 procent. Simons powrócił do pomysłu sprzedaży 20-procentowego udziału w Renaissance’ie. W maju 2008 roku Simons, Brown i kilka innych osób z kierownictwa Renaissance’u poleciało do Kataru, by spotkać się z przedstawicielami tamtejszego państwowego funduszu majątkowego, by przedyskutować sprzedaż części udziałów w Renaissance’ie. Ponieważ przylecieli w piątek, muzułmański dzień modlitwy, ich spotkania mogły się odbyć dopiero następnego dnia. Konsjerż w hotelu polecił im skorzystanie z rozrywki zwanej dune bashing, będącej popularną formą jazdy samochodami terenowymi z napędem na cztery koła. Najpierw trzeba było wjechać na wierzchołek wydmy, a potem z dużą prędkością ześlizgiwać się z jej stromych stoków pod niebezpiecznym kątem. Było to coś w rodzaju pustynnego rollercoastera. Dzień był okropnie skwarny, więc Brown i inni skierowali się do hotelowego basenu. Ale Simons wybrał się na pustynię. Towarzyszył mu Stephen Robert, weteran w branży i były dyrektor generalny w firmie inwestycyjnej Oppenheim. Simons zatrudnił go, aby nadzorował marketing Renaissance’u i jego kierunek strategiczny. Wkrótce jeździli już po wydmach, które wydawały się tak wysokie jak góry. Pędzili na złamanie karku, ich samochód omal nie przekoziołkował. Simons zbladł. – Jim, wszystko w porządku? – Robert starał się przekrzyczeć ryk silnika. – Zabijemy się – ryknął Simons z przerażeniem w głosie. – Spokojnie – powiedział Robert. – Oni robią to na co dzień. – Kiedy ta wycieczka się skończy? – dopytywał się Simons. – Ludzie uważają, że jestem dość mądry, a umrę w najgłupszy możliwy sposób! Jeszcze przez pięć minut Simons był ogarnięty strachem. Potem nagle odprężył się, jego twarz znów nabrała koloru. – Już wiem! – krzyknął do Roberta. – W fizyce jest zasada: nie wywrócimy się, dopóki opony nie będą miały przyczepności! Jesteśmy na piachu, więc opony nie mają się czego trzymać! I rozpromienił się, dumny, że rozwiązał najistotniejszy w tym momencie problem naukowy. = Glenn Whitney nie był jednak aż tak zrelaksowany. Po kolacji w domu Jima Simonsa, gdzie zdecydowano, że Alexey Kononenko nie zostanie ukarany za swoje zachowanie, Whitney był przygnębiony. Wraz z Magermanem zapewniali, że odejdą z firmy, ale niewielu w Renaissance’ie im wierzyło. Któż zrezygnowałby z dziesiątek milionów dolarów rocznie z powodu wkurzającego kolegi i obaw o kulturę firmy? Whitney jednak poważnie rozważał taką możliwość. Uznał decyzję o Kononence za kroplę, która przelała czarę goryczy. Wcześniej Whitney oprotestował decyzję Simonsa o usunięciu z Medallionu inwestorów, którzy nie byli pracownikami. Nie był pewien, czy fundusz hedgingowy przynosi jakiekolwiek korzyści społeczeństwu, jeśli jedyne co robi, to zarabia pieniądze dla pracowników. Kiedyś Renaissance wyglądał jak wydział uniwersytecki, w którym panowało wysokie poczucie jedności. Teraz stał się obiektem ataków. Latem 2008 roku Whitney poinformował, że przyjął kierownicze stanowisko w Narodowym Muzeum Matematyki, zwanym w skrócie MoMath. Było to pierwsze muzeum w Ameryce Północnej poświęcone matematyce. Koledzy wyśmiali go. Niektórzy mówili mu, że gdyby naprawdę chciał naprawiać społeczeństwo, zostałby w firmie, zgromadziłby jeszcze większe bogactwo, a potem rozdałby to innym. – Odchodzisz, ponieważ chcesz się dobrze czuć sam z sobą – powiedział jeden z kolegów. – Mam prawo do osobistego szczęścia – odpowiedział Whitney. – To egoistyczne – prychnął kolega. Whitney odszedł. David Magerman również miał dość. Kilka lat wcześniej poczuł kryzys wieku średniego, częściowo wywołany atakami terrorystycznymi 11 września. W poszukiwaniu sensu życia pojechał do Izraela. Wrócił bardziej zaangażowany w judaizm. Kononenko nie tylko był nadal w firmie, ale współzarządzał teraz całym handlem akcjami. Magerman nie był w stanie już tego znieść. Przeprowadził się wraz z żoną i trojgiem dzieci z Long Island do Gladwyne w Pensylwanii, niedaleko Filadelfii i tam szukał spokojniejszego i bardziej uduchowionego życia. = Gdy w roku 2008 światowa gospodarka zaczęła podupadać, a rynki finansowe przeżywały wielkie zawirowania, znikło też zainteresowanie udziałami w Renaissance. Mimo to fundusz Medallion świetnie prosperował w tym chaosie. W 2008 roku wzrósł o 82 procent, dzięki czemu osobiste zyski Simonsa sięgnęły 2 miliardów dolarów. Ten olbrzymi zarobek skłonił komitet Izby Reprezentantów do wezwania Simonsa do złożenia oświadczenia w ramach dochodzenia, jakie były przyczyny tego kryzysu finansowego. Simons dokładnie przygotował się do przesłuchania, korzystając z porad Jonathana Gasthaltera, specjalisty w dziedzinie public relations. Wraz z innymi zarządzającymi funduszami hedgingowymi – Georgem Sorosem po prawej i Johnem Paulsonem po lewej – Simons oświadczył Kongresowi, że popiera naciski, aby fundusze hedgingowe podzieliły się informacjami z organami regulującymi rynek i że jest za podwyższeniem podatków dla zarządzających funduszami hedgingowymi. Simons był jednak na nieco dalszym planie, zarówno podczas przesłuchań, jak i w samej branży finansowej. Wszystkie oczy były skierowane na Paulsona, Sorosa i kilku innych inwestorów, którzy w przeciwieństwie do Simonsa trafnie przewidzieli krach finansowy. Prowadzili badania związane z inwestycjami w staromodny sposób, potwierdzając tym samym trwały potencjał i atrakcyjność tradycyjnych metod. Paulson pierwszy zaczął wyrażać zaniepokojenie rozdętym rynkiem nieruchomości mieszkaniowych, z jakim wszyscy mieli do czynienia w 2005 roku. Gdy jego kolega Paolo Pellegrini wykonał wykres cen, z którego wynikało, że przewartościowanie na tym rynku sięga około 40 procent, Paulson dostrzegł w tym szansę. – To jest nasza bańka! – powiedział Pellegriniemu. – To jest dowód. Paulson i Pellegrini kupili instrumenty zabezpieczające najbardziej ryzykowne kredyty hipoteczne – była to forma swapów ryzyka kredytowego (CDS – credit default swap), które w latach 2007 i 2008 przyniosły im nieoczekiwany przypływ 20 miliardów dolarów. George Soros, weteran w inwestowaniu w fundusze hedgingowe, na własnych zakładach na CDS-y zarobił ponad miliard dolarów3. Trzydziestodziewięcioletni David Einhorn – o dziecięcej twarzy – zyskał rozgłos podczas odbywającej się w maju 2008 roku konferencji branżowej, na której oskarżył bank inwestycyjny Lehman Brothers o wykorzystywanie trików księgowych do uniknięcia miliardowych strat związanych z transakcjami nieruchomościowymi. Einhornowi, który przypisywał swój sukces „umiejętności krytycznego myślenia”, przyznano rację. Nieco później, w tym samym roku, Lehman ogłosił upadłość4. Płynęła z tego oczywista nauka: Można przechytrzyć rynek. Wymaga to tylko pracowitości, inteligencji i mnóstwa odwagi. Modele ilościowe Simonsa, matematycznych nerdów i naukowych geeków, były wprawdzie skuteczne, ale zbyt trudne do zrozumienia. Większość twierdziła, że ich metody były zbyt trudne, aby można je było zrozumieć i wykorzystać. W roku 2008, gdy RIEF spadł o około 17 procent, badacze Renaissance’u nie przejęli się tymi stratami. Polegali na swoich symulacjach. Widzieli, że ich straty są niczym w porównaniu z 37-procentowym spadkiem S&P 500, nawet po uwzględnianiu dywidend za tamten rok. Jednak w 2009 roku, gdy RIEF stracił 6 procent, podczas, gdy S&P 500 zyskał aż 26,5 procent, naukowcy zaczęli się martwić. Wszyscy inwestorzy, którzy byli przekonani, że RIEF będzie generował zyski zbliżone do Medallionu, nagle zrozumieli, że firma mówiła poważnie, zastrzegając, że jest to zupełnie inny fundusz. Inni narzekali, że winę za problemy RIEF-u ponosi Medallion i byli przekonani, że dochodzi do jakichś nieuczciwych praktyk. Inwestorzy już nie zachwycali się Simonsem. Podczas zwołanej w maju 2009 roku telekonferencji siedemdziesięciojednolatka zasypali gradem trudnych pytań. Simons napisał do swoich inwestorów, że fundusz doświadczył „ataku na swoje zyski” podczas „ekstremalnego rajdu rynkowego”. – Oczywiście rozumiemy dyskomfort naszych klientów – powiedział5. Inwestorzy zaczęli uciekać z RIEF-u, który wkrótce stopniał do niecałych pięciu miliardów dolarów. Drugi fundusz stworzony przez Simonsa do handlu kontraktami futures na akcje również był pod wodą i tracił inwestorów, a nowych klientów nie przybywało. – Żaden klient na świecie nie chciał mieć z nami do czynienia – mówi Dwyer, starszy menedżer sprzedaży. Rok później, po tym jak RIEF jeszcze bardziej rozczarował wynikami, Simons skończył siedemdziesiąt dwa lata i zdecydował, że pora przekazać pałeczkę w firmie Brownowi i Mercerowi. Medallion wciąż świetnie prosperował. Zarządzał 10 miliardami dolarów i od 1998 roku zyskiwał rocznie średnio 45 procent po odliczeniu opłat i prowizji, pozostawiając w tyle Warrena Buffetta i wszystkie inne gwiazdy inwestowania. (W tym czasie fundusz Berkshire Hathaway Buffetta zyskiwał rocznie 20 procent, licząc od czasu jego przejęcia w 1965 roku). Brown powiedział jednak reporterowi, że firma nie jest nawet pewna, czy chce utrzymać dalsze funkcjonowanie RIEF i RIFF, co było jeszcze jednym sygnałem dla inwestorów zrażonych do podejścia ilościowego. – Jeśli stwierdzimy, że nie będzie to coś, co da się sprzedać, to uznamy, że nie warto pozostawać w tym biznesie – powiedział Brown. Simons poświęcił ponad dwadzieścia lat na budowanie swojego niezwykłego bogactwa. Teraz zamierzał wydać te pieniądze. ROZDZIAŁ CZTERNASTY J im Simons lubił robić pieniądze. Lubił też je wydawać. Wychodząc z Renaissance’u, Simons – którego osobisty majątek był wart wówczas około 11 miliardów dolarów – zyskał więcej czasu, który mógł spędzać na swoim długim na 220 stopy jachcie (ok. 67 m), który nazwał Archimedes na cześć greckiego matematyka i odkrywcy. Jacht był wart 100 milionów dolarów. Miał elegancką jadalnię ze stołem na dwadzieścia osób, opalany drewnem kominek, ogromne jacuzzi i fortepian. Czasami, przebywając gdzieś za granicą, Simons wysyłał po przyjaciół swój odrzutowiec Gulfstream G 450, aby mogli dołączyć do niego i Marylin i razem z nimi spędzać czas na tym superjachcie. Obecność jachtu przyciągała uwagę lokalnych mediów, czyniąc ze starzejącego się i wciąż tajemniczego matematyka pożywkę dla tabloidów z całego świata. – On był taki zwyczajny – powiedział reporterce „Scottish Sun” taksówkarz Kenny Macrae, gdy Simons z kilkoma gośćmi odwiedził Stornoway w Szkocji, cumując tam na jeden dzień. – Dał mi przyzwoity napiwek1. Kilka lat później, gdy Simons odwiedził Bristol w Anglii – a BBC spekulowało, że być może przyjechał do miasta, aby kupić drużynę piłkarską – Archimedes był jednym z największych statków, jakie kiedykolwiek wpłynęły do portu tego miasta. Po powrocie do domu Simons zamieszkał w wycenianym na 50 milionów dolarów apartamencie w położonej przy Piątej Alei przedwojennej kamienicy z białego kamienia, z której rozpościerał się zachwycający widok na Central Park. W niektóre poranki wpadał do George’a Sorosa, który był jego sąsiadem. Przed laty Marylin wygospodarowała w swojej garderobie miejsce dla Simons Foundation. Z czasem wraz z Jimem przekazała ponad 300 milionów dolarów dla Uniwersytetu Stony Brook i innych instytucji. Gdy Simons wycofał się z Renaissance’u, bardziej zaangażował się w działalność charytatywną. Ponad wszystko uwielbiał zajmować się wielkimi problemami. Wkrótce zaczął działać z Marylin w dwóch obszarach pilnie potrzebujących rozwiązań: badań nad autyzmem i nauczania matematyki. W roku 2003 Simons, mając do czynienia z członkiem rodziny ze zdiagnozowanym autyzmem, zwołał okrągły stół, przy którym do dyskusji na temat tej choroby rozwojowej zasiedli najwybitniejsi naukowcy. Simons przeznaczył 100 milionów dolarów na finansowanie nowych badań, stając się największym prywatnym darczyńcą w tym obszarze. Trzy lata później przekonał Geralda Fischbacha, neurobiologa z Uniwersytetu Columbia, do zwiększonych wysiłków. W ciągu kilku lat zespół zgromadził próbki generyczne pobrane od tysięcy osób dotkniętych autyzmem i od członków ich rodzin. Zbiór ten nazwano Simons Simplex Collection. Projekt ma pomóc naukowcom w identyfikacji ponad stu genów związanych z autyzmem oraz pogłębić zrozumienie biologii tej choroby. Badania wspierane przez fundację pozwolą odkryć mutacje odgrywające rolę w powstawaniu tych zaburzeń. Gdy firmy technologiczne i finansowe zaczęły ściągać do siebie osoby z dobrym przygotowaniem matematycznym, Simonsa zaniepokoiło to, jak wielu nauczycieli matematyki w amerykańskich szkołach publicznych ma braki we własnym wykształceniu w tej dziedzinie. Kilka lat wcześniej wybrał się do Waszyngtonu, aby promować pomysł przyznawania stypendiów najlepszym nauczycielom matematyki, aby zmniejszyć pokusę ich przejścia do sektora prywatnego. W kilka minut przekonał Chucka Schumera, wpływowego senatora Demokratów z Nowego Jorku, do wsparcia tej idei. – To wspaniały pomysł! – zagrzmiał Schumer. – Zajmiemy się tym. Uszczęśliwiony Simons wraz z kolegą opadł na kanapę przed gabinetem Schumera. Gdy inna grupa wstała z kanapy, aby wejść do gabinetu, Simons przysłuchiwał się jej prezentacji i odpowiedziom senatora. – To wspaniały pomysł! Zajmiemy się tym – powiedział znowu Schumer. Simons zrozumiał, że nie można liczyć na polityków. W roku 2004 pomagał w uruchomieniu inicjatywy Math for America (Matematyka dla Ameryki), przedsięwzięcia non profit, którego celem była promocja edukacji matematycznej i wspieranie wybitnych nauczycieli. Fundacja co roku wydawała miliony dolarów na zapewnienie rocznych stypendiów w kwocie 15 tysięcy dolarów dla tysiąca najlepszych nauczycieli matematyki i nauk przyrodniczych w nowojorskich publicznych szkołach ponadpodstawowych i średnich, co stanowiło 10 procent wszystkich nauczycieli tych przedmiotów w Nowym Jorku. Fundacja była też organizatorem seminariów i warsztatów, rozwijając w ten sposób społeczność entuzjastycznych nauczycieli. – Zamiast karać złych nauczycieli, skupialiśmy się na nagradzaniu tych dobrych – mówi Simons. – Zapewniamy im status i środki, a oni zostają w szkolnictwie. Simons pozostawał przewodniczącym rady i głównym udziałowcem Renaissance’u i utrzymywał regularne kontakty z Brownem, Mercerem i innymi kolegami. W chwilach szczerości Simons czasami przyznawał, że ma trudność z odejściem z firmy. – Czuję się taki mało ważny – powiedział pewnego dnia do Marylin2. Z czasem działalność charytatywna stała się dla Simonsa takim samym wyzwaniem, jak przedsięwzięcia w dziedzinie matematyki i rynków finansowych, co zdecydowanie podniosło go na duchu. = David Magerman przeprowadził się z żoną i trojgiem małych dzieci na przedmieścia Filadelfii, poszukując nowego sensu w swoim życiu, a być może także trochę spokoju po wszystkich przejściach w Renaissance’ie. Bardzo chciał robić coś pożytecznego dla społeczeństwa. W przeciwieństwie do Simonsa, który nigdy nie miał skrupułów w związku z działalnością Renaissance’u, Magerman miewał wątpliwości, a nawet pewne poczucie winy. Poświęcił wiele lat swojego życia na to, by pomóc zamożnym pracownikom firmy jeszcze bardziej się wzbogacić. Teraz chciał pomóc innym. Magerman nie miał miliardów jak Simons, ale odszedł z Renaissance’u z ponad 50 milionami dolarów ze swoich inwestycji w funduszu Medallion. Ogromne premie też miały w tym swój udział. Teraz rozpoczął życie zgodnie z zasadami nowoczesnej ortodoksji judaizmu, rozdając miliony dolarów studentom w potrzebie i żydowskim prywatnym szkołom w okolicy, które mocno ucierpiały w czasie kryzysu gospodarczego w 2008 roku. W końcu założył własną fundację i szkołę średnią. Nowe życie nie przyniosło mu jednak spokoju. W świecie filantropów wygłaszał swoje jednoznaczne opinie, upierając się przy tak wielu wymaganiach i warunkach, że niektórzy miejscowi liderzy odmawiali przyjęcia jego pieniędzy, raniąc go taką decyzją. Kiedyś przyłapano go na awanturze z grupą rodziców uczniów szkoły ponadpodstawowej. Magerman wrócił do pracy na swojej Alma Mater – na Uniwersytecie Pensylwanii – i wykładał tam na wydziale inżynierii elektrycznej i systemowej oraz na kursach ilościowego zarządzania portfelem. Tam jednak również pojawiły się konflikty. – Dzieciaki mnie nie lubiły, a ja nie lubiłem ich – mówi. Magerman pomógł w sfinansowaniu filmu Willa Ferrella, zatytułowanego Na sprzedaż. Film otrzymał niezłe recenzje, ale rozczarował Magermana, który nigdy nie obejrzał go do końca. Natomiast zgodził się obejrzeć w całości inny film, który finansował – Café z Jennifer Love Hewitt w roli głównej. Gościł ją nawet wraz z jej przyjacielem w swoim domowym kinie, ale i tak nie był fanem również tego filmu3. Pomimo wszystkich swoich wad, Magerman był rzadkim przypadkiem quanta obdarzonego pewną samoświadomością. Zaczął pracować z terapeutą, aby wyeliminować albo przynajmniej nieco stonować swoje konfrontacyjne zachowanie i wydawało się, że czynił w tym pewne postępy. W roku 2010, dwa lata po rozstaniu z Renaissance’em, Magermana korciło, aby tam wrócić. Brakowało mu programowania i był trochę znudzony, ale nie chciał narażać rodziny na kolejną przeprowadzkę. Skontaktował się z Peterem Brownem i zawarł z nim umowę na pracę zdalną z domu. Było to idealne rozwiązanie dla kogoś, kto raczej nie potrafił unikać sprzeczek i starć. Przed odejściem wykorzystywane do Magerman realizacji nadzorował oprogramowanie skomputeryzowanych transakcji Renaissance’u na akcjach. Teraz zajmował się tym Kononenko. Akumulowane zyski były naprawdę duże. Powrót do tej grupy był niemożliwy. Magerman zaczął prowadzić badania na rzecz części biznesu Renaissance’u związanej z handlem obligacjami, surowcami i walutami. Wkrótce zaczął znowu uczestniczyć w kluczowych zebraniach, a jego donośny i natarczywy głos rozbrzmiewał z głośników umieszczonych w suficie sal konferencyjnych Renaissance’u. Koledzy żartowali, że to tak, jakby słuchali „głosu Boga”. – Nie da się wygrać nie próbując – mówi Magerman. Powrócił do firmy, której sytuacja była lepsza, niż się spodziewał. Renaissance nie był już tak kolegialny jak kiedyś, ale zespół wciąż dobrze wspólnie pracował i być może nawet z większym poczuciem pilności. Wyniki RIEF-u zdążyły się już poprawić na tyle, że Brown i Mercer zdecydowali o utrzymaniu tego funduszu, a także nowszego – RIFF-u. Oba fundusze zarządzały łącznie 6 miliardami dolarów i choć było to znacznie mniej niż 30 miliardów trzy lata wcześniej, inwestorzy przynajmniej przestali odpływać. Medallion wciąż był dostępny tylko dla pracowników i pozostawał sercem firmy. Obecnie zarządzał około 10 miliardami, a jego roczne wzrosty sięgały 65 procent bez uwzględnienia prowizji płaconych przez inwestorów i osiągał niemal rekordowe zyski. Długoterminowe wyniki Medallionu były prawdopodobnie najlepsze w historii rynków finansowych i to właśnie z tego powodu inwestorzy i inni obserwatorzy byli tak zafascynowani tajemniczą firmą. „Jest Renaissance Tchnologies i są wszyscy pozostali” – pisał w 2010 roku „The Economist”4. Medallion wciąż utrzymywał stale tysiące długich i krótkich pozycji na czas od jednego lub dwóch dni do jednego lub dwóch tygodni. Fundusz wykonywał również jeszcze szybsze transakcje, określane przez niektórych mianem transakcji wysokich częstotliwości, ale wiele z nich było zawieranych tylko w celu zabezpieczenia lub stopniowego budowania pozycji. Renaissance nadal przywiązywał wagę do oczyszczania i gromadzenia danych, ale udoskonalił swoje zarządzanie ryzykiem i inne techniki tradingowe. – Nie jestem pewien, czy jesteśmy najlepsi we wszystkich aspektach tradingu, ale jesteśmy najlepsi w szacowaniu kosztów transakcyjnych – powiedział kilka lat wcześniej Simons do kolegi. W pewnym sensie maszyna Renaissance’u był teraz potężniejsza niż przed odejściem Magermana. Firma zatrudniała obecnie 250 pracowników i ponad sześćdziesięciu doktorów, wśród nich specjalistów od sztucznej inteligencji, fizyki kwantowej, lingwistyki komputerowej, statystyki, teorii liczb, jak również przedstawicieli wielu innych dziedzin nauk ścisłych, inżynieryjnych i matematycznych. Astronomowie, przyzwyczajeni do przetwarzania wielkich i zagmatwanych zbiorów danych i odkrywania istnienia bardzo subtelnych zjawisk, okazali się szczególnie skuteczni w identyfikowaniu niezauważanych prawidłowości rynku. Na przykład Elizabeth Barton, która uzyskała tytuł doktora na Harvardzie, zanim dołączyła do zespołu Renaissance’u, wykorzystywała teleskopy umieszczone na Hawajach i w innych miejscach do badania ewolucji galaktyk. Firma powoli stawała się coraz bardziej różnorodna. Zatrudniła również Julię Kempe, byłą studentkę Elwyna Berlekampa, ekspertkę w dziedzinie komputerów kwantowych. Medallion wciąż jeszcze handlował obligacjami i walutami i zarabiał na inwestowaniu z trendem i z wykorzystaniem sygnałów zwiastujących odwrócenie trendu, stosując między innymi bardzo skuteczną technikę zwaną słusznie déjà vu. Jednak w dużo większym stopniu niż kiedykolwiek zarabiał na skomplikowanych transakcjach na akcjach, opartych na miksie złożonych sygnałów, a nie na parach prostych transakcji, polegających na przykład na zakupie Coca-Coli i sprzedaży Pepsi. Zysk z każdej transakcji nigdy nie był wielki i fundusz trafiał tylko w nieco więcej niż połowie przypadków, ale to w zupełności wystarczało. – Mamy rację tylko w 50,75 procent przypadków, ale mamy 100 procent racji w 50,75 procent przypadków – powiedział do przyjaciela Mercer. Mercera prawdopodobnie fascynowała nie tyle dokładność przewidywania transakcji firmy, ile raczej to, że Renaissance miał pewną przewagę w realizacji tysięcy równoczesnych transakcji, liczby na tyle dużej i stabilnej, by zbić olbrzymią fortunę. Zapewnienie takich niezawodnych zysków miało kluczowe znaczenie: akcje i inne inwestycje podlegały wpływom tak wielu czynników i sił, że nawet najbardziej wyrafinowani inwestorzy nie byli w stanie ogarnąć ich wszystkich. Na przykład chcąc przewidzieć kierunek zmian cen spółki Alphabet, właściciela Google, inwestorzy zazwyczaj próbowali prognozować, jakie będą zyski firmy, jak będą zmieniać się stopy procentowe, kondycja amerykańskiej gospodarki i tym podobne czynniki. Inni próbowali odgadywać przyszłość wyszukiwarek i reklam internetowych oraz szeroko rozumianej branży technologicznej, trajektorie firm globalnych, a także miary i wskaźniki związane z zyskami, wartością księgową i innymi zmiennymi. Pracownicy Renaissance’u doszli do wniosku, że jest więcej czynników wpływających na inwestycje, że są siły nie całkiem oczywiste, a czasami nawet nie całkiem logiczne. Analizując i szacując tysiące zmiennych finansowych, informacje z mediów społecznościowych, barometry ruchu w sieci i w zasadzie wszystko, co można kwantyfikować i testować, odkrywali nowe czynniki, niektóre niemal niemożliwe do zauważenia przez większość. – Te nieregularności są bardzo złożone, są ukryte, zakodowane w rynku – mówi jeden z pracowników. – RenTec odszyfrowuje te zjawiska. Znajdujemy je w różnym czasie, w różnych czynnikach ryzyka, w różnych sektorach i branżach. Co ważniejsze – Renaissance doszedł do wniosku, że istnieją wiarygodne relacje matematyczne między wszystkimi tymi siłami. Wykorzystując naukę o danych, badacze nauczyli się lepiej wyczuwać, kiedy określone czynniki są istotne, jak są ze sobą powiązane i jak często wpływają na akcje. Przetestowali też i wyekstrahowali subtelne, pełne niuansów relacje matematyczne między różnymi akcjami, których istnienia inni inwestorzy są nieświadomi lub nie w pełni je rozumieją. – Takie relacje muszą istnieć, ponieważ spółki są ze sobą powiązane w skomplikowany sposób – mówi były menedżer Renaissance’u. – Te wzajemne połączenia są trudne do modelowania i dokładnego prognozowania i zmieniają się w czasie. RenTec zbudował maszynę do modelowania tych powiązań, śledzenia zmian ich zachowań w czasie i robienia zakładów, gdy ceny wydają się odstawać od tych modeli. Outsiderzy nie całkiem to pojmowali, ale prawdziwym kluczem do sukcesu była inżynieria firmy – to, w jaki sposób łączy ze sobą te siły i czynniki w automatyczny system transakcyjny. Firma kupowała określoną liczbę akcji z pozytywnymi sygnałami, często będącymi kombinacją bardziej granularnych sygnałów indywidualnych i sprzedawała lub grała na zniżkę akcji z negatywnymi sygnałami. Te ruchy były determinowane przez tysiące linii kodu. – Nie ma indywidualnych zakładów, które robilibyśmy, wyjaśniając, że myślimy, iż te akcje pójdą w górę, a inne w dół – mówi jeden z bardziej doświadczonych pracowników. – Każdy zakład jest funkcją wszystkich pozostałych, naszego profilu ryzyka i tego, co spodziewamy się robić w najbliższej i bardziej odległej przyszłości. To wielka, skomplikowana optymalizacja bazująca na założeniu, że przewidujemy przyszłość wystarczająco dobrze, by na swoich przewidywaniach robić pieniądze i że rozumiemy ryzyko, koszty, wpływ i strukturę rynku wystarczająco dobrze, by właściwie to wykorzystać. To, jak firma stawiała zakłady, jest co najmniej tak samo ważne, jak to, na co stawiała. Gdy Medallion odkrywał sygnały okazji do zysków, na przykład, że między dziewiątą a dziesiątą rano dolar umocni się o 0,1 procent, nie kupował, gdy zegar wybijał dziewiątą, potencjalnie sygnalizując innym, że to się dzieje codziennie o tej godzinie. Rozdzielał w nieprzewidywalny sposób swoje zakupy na całą godzinę, aby sygnał przetrwał. Medallion opracował metody wykorzystywania najsilniejszych sygnałów „do granic możliwości”, jak nazywali to insiderzy, zapewniając, że ruchy cenowe spowodowane transakcjami pozostaną niezauważone przez konkurentów. To było trochę tak, jakby ktoś usłyszał o wielkiej obniżce cen atrakcyjnych towarów w Targecie i wykupił wszystkie przecenione towary w chwili otwarcia sklepu, by nikt nawet nie zauważył, że doszło do jakiejś sprzedaży. – Mogliśmy przez rok zawierać transakcje na podstawie jakiegoś sygnału, a tym, którzy nie wiedzieli, jakie transakcje zawieramy i tak wydawało się, że jest to coś innego. Simons podsumował to podejście w swoim wykładzie, który wygłosił w roku 2014 w Korei Południowej: „To wielkie ćwiczenie z uczenia maszynowego, jeśli chcecie patrzeć na to w ten sposób. Analizowanie przeszłości, zrozumienie, co się dzieje i jak może wpływać w nieprzypadkowy sposób na przyszłość”5. = Przez długi czas Bob Mercer był dziwną, ale zdecydowanie pozytywną postacią w firmie. Siwowłosy, z ciemnymi brwiami, lubił okulary w drucianych oprawkach i eleganckie buty. Dużo pogwizdywał i droczył się z liberalnymi kolegami, ale rozmawiał głównie z Peterem Brownem. – To on wpada na te wszystkie pomysły – powiedział Brown koledze, najprawdopodobniej z nadmierną skromnością. – A ja je wyrażam. Mercer był naprawdę zamknięty w sobie. Kiedyś powiedział jednemu koledze, że woli towarzystwo kotów niż ludzi. Nocą wracał do swojej posiadłości na Long Island, której nazwa, Owl’s Nest (Sowie Gniazdo) nawiązywała do stworzeń znanych z mądrości, spokoju i długotrwałego milczenia. Tam bawił się swoją wartą 2,7 miliona dolarów kolejką jeżdżącą po torach na obszarze wielkości połowy boiska do koszykówki6. (W roku 2009 Mercer pozwał jej producenta, twierdząc, że przepłacił 700 tysięcy dolarów. Producent odpierał zarzuty, twierdząc, że koszty znacząco wzrosły, gdy został poproszony o szybką instalację, aby zdążyć przed ślubem córki Mercera). – Jestem szczęśliwy, że mogę iść przez życie, nie mówiąc nic do nikogo – powiedział Mercer w wywiadzie dla „Wall Street Journal” w 2010 roku7. Ci, którzy znali Mercera, rozumieli, że ma konserwatywne poglądy polityczne, należy do National Rifle Association* i posiada sporą kolekcję broni maszynowej, a także wyposażony w mechanizm gazowy karabin AR18 używany przez Arnolda Schwarzeneggera w filmie Terminator8. Tylko niewielu ludzi z Renaissance’u znajdowało jednak czas na zajmowanie się jego poglądami. * National Rifle Association – organizacja działająca w Stanach Zjednoczonych na rzecz propagowania prawa do posiadania broni palnej, bezpieczeństwa jej użytkowania, a także prawa do polowania i samoobrony za jej pomocą – przyp. tłum. – Bob mówił o potrzebie samoobrony przed rządem i potrzebie posiadania broni i złota – mówi jeden z pierwszych inwestorów Medallionu. – Ale nie myślałem, że mówi to serio. Co roku albo co dwa lata Mercer brał kilka dni urlopu, by polecieć do Ohio i pracować nad projektami komputerowymi z kolegami ze studiów. Często zapraszał grupę na lunch do lokalnej restauracji ze stekami, gdzie prawie przez cały posiłek mruczał coś do siebie, często z łagodnym uśmiechem na twarzy. – W rozmowach z akademikami o rzeczach niezwiązanych z ich projektem, często wyrażał swoje lekceważenie dla podatków i sceptycyzm wobec zmian klimatycznych – wspomina Tim Cooper, profesor fizyki. Kiedyś zaczął wymachiwać plikiem kartek z danymi statystycznymi, które miały pokazywać, że przyroda emituje więcej dwutlenku węgla niż ludzie. Później, gdy Cooper sprawdził te dane, okazało się, że są rzetelne, ale Mercer przeoczył fakt, że przyroda absorbuje tyle samo dwutlenku węgla, ile emituje, czego nie można powiedzieć o działalności ludzi. – To brzmiało tak, jakby był pod czyimś wpływem – mówi Cooper. – Nawet mądry facet może z prawdziwych detali stworzyć fałszywy obraz. Do roku 2008 rodzinna fundacja Mercera przeznaczała pieniądze w większości na sprawy marginalne. Mercer pomagał finansować prace Arthura Robinsona, biochemika z południowego Orgeonu, kolekcjonującego tysiące fiolek ludzkiego moczu w przekonaniu, że posiadł klucz do zapewnienia ludziom dłuższego życia. Mercer zaprenumerował biuletyn Robinsona, w którym twierdził on, że niski poziom promieniowania jądrowego nie jest bardzo szkodliwy, a może być nawet korzystny i że nauka o klimacie to mistyfikacja. Mercer przekazał Robinsonowi 1,4 miliona dolarów na zakup chłodni do przechowywania jego zbiorów próbek moczu9. Gdy w roku 2008 Barack Obama został wybrany na prezydenta, Mercer, wart wówczas kilkaset milionów dolarów, zaczął dokonywać znaczących darowizn o charakterze politycznym. Dwa lata później, gdy Robinson kandydował do Kongresu, Mercer wpłacił 300 tysięcy dolarów na sfinansowanie napastliwych reklam wymierzonych w jego oponenta z partii Demokratów, kongresmena Petera DeFazio, który chciał uszczelnić luki podatkowe i obłożyć nowymi podatkami określony rodzaj transakcji finansowych. Mercer nigdy nie powiedział Robinsonowi, że sponsorował te reklamy. (Robinson przegrał w tym zaskakująco wyrównanym wyścigu). Pojawienie się Mercera jako szeroko znanego prawicowego darczyńcy sprawiło, że niektórzy ludzie z kręgów partii Republikańskiej zaczęli się drapać po głowach. Wielu poważnych ofiarodawców chce czegoś od polityków i zazwyczaj jest dość jasne, o co im chodzi. Mercer nigdy o nic nie prosił w zamian za swoje pieniądze. Działacze polityczni doszli do wniosku, że jest on rzadkim przykładem człowieka, ideologiem kierującym się odwiecznymi zasadami. Był bardzo podejrzliwy wobec rządu i niechętny establishmentowi, co przynajmniej częściowo wynikało z frustrujących doświadczeń tego lata, kiedy pisał kody dla bazy lotnictwa w Nowym Meksyku. Podobnie jak wielu innych konserwatystów, Mercer także żywił wielką niechęć do Billa i Hillary Clintonów. Gdy w roku 2010 Mercer skończył sześćdziesiąt cztery lata, był przekonany, że rząd powinien odgrywać w społeczeństwie minimalną rolę, między innymi dlatego, że usprawiedliwia nieudolność. Mercer przez większość życia pracował w sektorze prywatnym i nie wykazywał zbyt dużego zainteresowania służbą publiczną, nie miał więc wielkiego doświadczenia, na którym mógłby się oprzeć, gdy formułował ten pogląd. Mimo to, jak twierdzili koledzy, nurtowały go błędy polityki i rzekoma hipokryzja wybieranych władz. Podkreślał znaczenie osobistej wolności. Niektórzy uważali go za „ekstremalnego libertarianina”. Ayn Rand mogła sobie wyobrażać takiego bohatera jak Mercer – wysokiego, niezwykle przystojnego indywidualistę, będącego wielkim zwolennikiem kapitalizmu, zawsze racjonalnego i opanowanego. Teraz, gdy posiadał niewyobrażalne bogactwo, mógł chcieć zrobić coś, co wskaże narodowi nowy kierunek. Moment był idealny. W roku 2010 Sąd Najwyższy wydał przełomowy werdykt w sprawie finansowania kampanii wyborczych, w której konserwatywna organizacja non profit Citizens United występowała przeciw Federalnej Komisji Wyborczej (Citizens United v. Federal Election Commission), stwierdzając, że wspieranie wyborów przez zamożnych darczyńców i inne podmioty jest formą wolności słowa chronioną przez Pierwszą Poprawkę [do konstytucji Stanów Zjednoczonych Ameryki]. Ta decyzja utorowała drogę super PACom*, które mogły przyjmować nieograniczone kwoty na wspieranie kandydata, jeśli tylko oficjalnie nie koordynowały kampanii. * PAC (Political Action Committee) – zorganizowana grupa aktywnie wpływająca na wybory kandydatów do ciał przedstawicielskich w Stanach Zjednoczonych, której celem jest wspieranie tych kandydatów, którzy głoszą realizację celów zgodnych z zamierzeniami grupy lub zwalczania tych, którzy sprzeciwiają się tym celom. W odróżnieniu od zwykłych komitetów wyborczych PAC nie są nastawione na popieranie pojedynczych kandydatów, lecz na forsowanie swoich interesów poprzez wspieranie lub zwalczanie wielu kandydatów. Prawo amerykańskie nakazuje, by każdy PAC przedstawiał finansowy raport wspierania ugrupowań politycznych. Prawo federalne dokładnie określa maksymalną sumę, jaką PAC może wesprzeć inne organizacje – przyp. tłum. za Wikipedia, dostęp 28 lutego 2020. Po tej decyzji Simons zaczął bardzo hojnie dotować sprawy Demokratów, a Mercer przystąpił do wspierania polityków z partii Republikanów. Ogromna potrzeba prywatności ograniczała aktywność Mercera, podobnie jak jego zaangażowanie w sprawy Renaissance’u. To jego średnia córka Rebekah zaczęła pokazywać się na konserwatywnych imprezach, na których zbierano datki, i uczestnicząc w innych zgromadzeniach, stając się publiczną twarzą rodziny i osobą kształtującą jej strategię polityczną. Rebekah była dość charakterystyczną postacią. „Bekah”, jak nazywali ją przyjaciele i członkowie rodziny, była wysoka, miała kasztanowe włosy. Lubiła błyskotki, nosiła kocie okulary w stylu lat 50. i przypominała nieco aktorkę Joan Cusack. Ukończyła studia w dziedzinie biologii i matematyki na Uniwersytecie Stanforda. Przez kilka lat pracowała z Magermanem w Renaissance’ie, po czym odeszła, aby zająć się domową edukacją swoich dzieci i prowadzeniem wraz z siostrami wykwintnej cukierni. O Rebece pierwszy raz stało się głośno wiosną 2010 roku, kiedy wraz ze swoim przyszłym mężem Sylvainem Mirochnikoffem wydała 28 milionów dolarów na zakup sześciu sąsiadujących ze sobą apartamentów w czterdziestojednopiętrowym wieżowcu Heritage obok Trump Place w Upper West Side na Manhattanie, tworząc triplex z siedemnastoma sypialniami, dwukrotnie większy od Gracie Mansion, rezydencji burmistrza Nowego Jorku10. Przez jakiś czas Rebekah i jej ojciec wspierali tradycyjne prawicowe grupy i sprawy takie jak Freedom Partners Action Fund, konserwatywny komitet, prowadzący działalność polityczną, założony przez miliarderów i przemysłowców Charlesa i Davida Kochów, czy Heritage Foundation. Czasami Rebekah, trzymając się pod rękę z Bobem, pojawiała się na imprezach prowadzących zbiórki pieniędzy. Rebekah, bardziej towarzyska z tej dwójki, brała na siebie większość rozmów, a ojciec stał obok niej w milczeniu. Mercerowie szybko jednak stracili cierpliwość do funkcjonujących od dawna organizacji i obrali bardziej kontrowersyjny kierunek, przekazując milion dolarów grupie publikującej agresywne reklamy sprzeciwiające się proponowanej budowie meczetu w pobliżu World Trade Center Ground Zero na Dolnym Manhattanie11. Później, w roku 2011, Mecerowie poznali na konferencji konserwatywnego radykała Andrew Breitbarta. Niemal natychmiast zainteresowali się jego skrajnie prawicową agencją informacyjną Breitbart News Network i wyrazili zainteresowanie finansowaniem jej działalności. Breitbart przedstawił Mercera swojemu przyjacielowi Steve’owi Bannonowi, byłemu bankierowi z Goldman Sachs, który przygotował wstępne warunki finansowe, na jakich rodzina Mercerów zakupiła 50-procentowy udział w Breitbart News za 10 milionów dolarów. W marcu 2012 roku Breitbart zasłabł i upadł na chodnik w Los Angeles. Zmarł na niewydolność serca w wieku czterdziestu trzech lat. Bannon i Mercerowie zwołali w Nowym Jorku nadzwyczajne zebranie, aby określić przyszłość agencji i podjąć decyzję o wyborze Bannona na dyrektora wykonawczego organizacji. Z czasem zyskała ona popularność jako „altright”*, luźny konglomerat grup, również takich, które głosiły zasadę wyższości białej rasy i uważały imigrację i wielokulturowość za zagrożenie. (Bannon wolał nazywać siebie gospodarczym nacjonalistą i twierdził, że elementy rasistowskie zostaną „wypłukane” z ruchu populistycznego). * Alt-right, alternative right – niejednorodny ruch polityczny obejmujący skrajnie prawicowe ideologie, które odrzucają wiele postulatów konserwatyzmu głównego nurtu – przyp. tłum. za Wikipedia, dostęp 27 lutego 2020. Po przegranej Mitta Romneya w wyborach prezydenckich w 2012 roku, Mercerowie stali się jeszcze bardziej rozczarowani establishmentem. To był rok, kiedy Rebekah stanęła przed tłumem zwolenników Romneya w University Club of New York* i wygłosiła ostrą i drobiazgową krytykę Partii Republikańskiej, twierdząc, że brak istotnych danych i nieudolne działania w pozyskiwaniu ich, uniemożliwiły republikańskim kandydatom wygraną. Powiedziała, że nadszedł czas, by „uchronić Amerykę, aby nie stała się taka, jak socjalistyczna Europa”12. * Prywatny klub towarzyski zlokalizowany przy Piątej Alei w Nowym Jorku – przyp. tłum. Bannon pomógł Mercerowi w sfinalizowaniu inwestycji w firmę analityczną Cambridge Analytica, będącą amerykańskim ramieniem prowadzącej badania behawioralne brytyjskiej firmy SCL Group. Cambridge Analytica specjalizowała się w zaawansowanym przetwarzaniu danych. Mercer nauczył się parsowania takich danych w Renaissance’ie. Był to właśnie taki rodzaj informacji, jakiego według Rebeki zabrakło w GOP*. Przekonywała organizacje finansowane przez jej rodzinę, by wykorzystały wyrafinowane techniki, jakimi dysponowała Cambridge Analytica. * „Grand Old Party” – Wielka Stara Partia, zwyczajowe określenie Partii Republikańskiej – przyp. tłum. W roku 2013 Patrick Caddell, były ankieter Demokratów, który później stał się krytyczny wobec tej partii, podzielił się swoimi danymi z Robertem Mercerem, sugerując, że wyborcy są alienowani zarówno przez obie partie, jak i większość kandydatów głównego nurtu. Mercer poprosił Caddella, aby wykonał kolejną rundę sondaży. Sam także gromadził własne dane. Doszedł do wniosku, że następuje zasadnicza zmiana13. – Mój Boże, to zupełnie nowy świat – powiedział do Caddella. = W lutym 2014 roku Mercer i inni konserwatywni darczyńcy polityczni spotkali się w nowojorskim hotelu Pierre, by porozmawiać o strategii wyborów prezydenckich w 2016 roku. Mercer powiedział uczestnikom, że widział dane wskazujące, że Republikanie głównego nurtu, tacy jak Jeb Bush czy Marco Rubio, będą mieli problemy z wygraną. Przekonywał, że tylko prawdziwi outsiderzy, rozumiejący i czujący frustracje wyborców, mogą odnieść zwycięstwo. Dla innych jego dane nie były jednak przekonujące. Wraz z Rebeką rozpoczął poszukiwania outsidera, który mógłby spowodować przetasowania w Waszyngtonie. – To kwestia filozoficzna – twierdził Caddell. – Ludzie myślą, że establishment zawiódł i służy samemu sobie. Poszukując wskazówek, Mercer zwrócił się do Bannona. W tym czasie znacznie wzrósł ruch w sieci Breitbarta, co potwierdzało, że warto wierzyć w tego politycznego prowokatora. Gdy Mercer gościł Bannona na swoim 203-stopowym jachcie Sea Owl (prawie 62-metrowy) – jeszcze jedna sowa w nazwie – Bannon nosił szorty, swobodnie przeklinał, bekał i zachowywał się tak, jakby miał bardzo bliskie relacje z gospodarzem, twierdzili inni goście. Bannon poradził Mercerom, w jakie przedsięwzięcia polityczne i medialne powinni inwestować i przyprowadzał potencjalnych beneficjentów do tripleksu Rebeki przy Trump Place*. * Poproszony o komentarz Bannon, powiedział, że są pewne „niezgodności faktów” w tym opisie wydarzeń towarzyszących wyborom i jego kontaktów z Mercerami, choć nie chciał wskazać tych nieścisłości. „Chłopie, przecież to nie moja pieprzona książka” – napisał w e-mailu. Wpływy Mercera sięgnęły aż za Atlantyk. Po otwarciu w roku 2012 biura w Londynie, Breitbart zaczął wspierać polityka i byłego tradera kontraktami surowcowymi Nigela Farage’a, podejmującego pierwsze próby promowania idei wyjścia Wielkiej Brytanii z Unii Europejskiej, aby rodzący się pomysł przekształcić w ideę głównego nurtu. Z czasem zostali przyjaciółmi. W roku 2015 w Cambridge Analytica toczyły się dyskusje, w jaki sposób można pomóc liderom grupy politycznej Leave.EU, wspierającej wyjście Wielkiej Brytanii z Unii Europejskiej. Bannon stał się jednym z adresatów e-maili wymienianych między tymi dwiema grupami, choć nie jest pewne, czy je czytał i czy na nie odpowiadał. W kolejnym miesiącu Leave.EU publicznie rozpoczęło kampanię mającą przekonać brytyjskich wyborców do wsparcia wyjścia z Unii w referendum. Oficjele z Cambridge Analytical odmówili jednak przyjęcia wynagrodzenia za prace wykonywane dla Leave.EU14. – Jeśli nawet firma nie otrzymała zapłaty za swoje usługi, to jednak stworzyła podstawy Leave.EU – twierdzi dziennikarka Jane Mayer15. W czerwcu 2016 roku Wielka Brytania zagłosowała za opuszczeniem Unii Europejskiej. Farage był jednym z przywódców tej kampanii, mimo że Leave.EU nie została wybrana na oficjalnego organizatora tego przedsięwzięcia. – Brexit nie byłby możliwy bez Breitbartu – mówi Farage16. = Gdy w roku 2016 rozpoczęła się kampania prezydencka, Mercerowie na początku wspierali senatora z Teksasu Teda Cruza będąc pod wrażeniem jego dążenia do zawieszenia działalności rządu (ang. shutdown) z powodu obaw o wysokość długu w 2013 roku. Przekazali pro-Cruzowskiemu PACowi ponad 13 milionów dolarów. Gdy Cruz odpadł z wyścigu w maju tego roku, Rebekah przyjęła zaproszenie na lunch w Trump Tower z córką Donalda Trumpa Ivanką i jej mężem Jaredem Kushnerem. Przy kanapkach i sałatkach panie znalazły wspólny język, rozmawiając między innymi o tym, jak to jest być rodzicem małych dzieci17. Wkrótce Mercerowie przekierowali swojej poparcie na Trumpa, który już wtedy był faktycznym kandydatem partii. Utworzyli super PAC mający zwalczać Hillary Clinton, a odpowiedzialność za kierowanie tą organizacją objęła Kellyanne Conway, weteranka badań opinii publicznej dla Republikanów. Ostatecznie Mercerowie zostali tymi, którzy udzielali Trumpowi największego wsparcia finnasowego. W połowie lata Trump zaczął tracić w stosunku do Clinton i zwycięstwo wydawało się niepewne. W sobotę 13 sierpnia „New York Times” opublikował na pierwszej stronie artykuł szczegółowo opisujący chaos panujący w kampanii. Trump nie korzystał z promptera podczas swoich przemówień, nie potrafił trzymać się głównego wątku i nie był w stanie zapobiec kompromitującym wyciekom. Darczyńcy Republikanów wycofywali się, a zdecydowane zwycięstwo Clinton wydawało się możliwe, a nawet bardzo prawdopodobne. W drugiej połowie tego dnia Bob Mercer zadzwonił do Bannona i zapytał, co można zrobić, żeby temu zaradzić. Bannon przedstawił mu kilka różnych pomysłów, między innymi sugerując, by Conway częściej pojawiała się w telewizji i broniła Trumpa. – To wspaniały pomysł – powiedział Mercer. Jeszcze tego samego dnia Mercerowie wsiedli do helikoptera i udali się do położonej przy plaży w East Hampton posiadłości Woody’ego Johnsona, właściciela New York Jets, gdzie zgromadzili się ludzie wspierający GOP, w tym tacy inwestorzy z Wall Street jak Carl Icahn i Steve Mnuchin, by spotkać się z Trumpem. Z egzemplarzem „Timesa” w ręku, Rebekah ruszyła prosto do kandydata na prezydenta. – Niedobrze – oznajmił Trump. – Nie, nie niedobrze, po prostu koniec – odpowiedziała Trumpowi. – Chyba że dokonasz zmiany. Powiedziała Trumpowi, że zna sposób, by pomóc mu wygrać w wyborach. – Trzeba wprowadzić Steve’a Bannona i Kellyanne Conway – powiedziała. – Rozmawiałam z nimi. Oni to zrobią18. Następnego dnia Bannon przyjechał Uberem do Trump National Golf Club w Bedminster w stanie New Jersey. Niecierpliwie czekał, aż Trump skończy rozgrywać rundę golfa, zjadł kilka hot dogów, z przyjemnością zakończył posiłek lodami, a potem dokonał prezentacji. – Nie ma wątpliwości, że wygrasz – powiedział Trumpowi. – Musisz się tylko zorganizować. Już wkrótce Bannon został szefem kampanii, a Conway była jej menedżerką. W telewizji była wszechobecna i skuteczna. Bannon pomagał w utrzymaniu porządku w kampanii, dbając o to, by Trump skupiał się na dwóch rzeczach: dyskredytowaniu osoby Clinton i promowaniu formy nacjonalizmu, który Bannon nazwał „America First” (Po pierwsze Ameryka). To hasło wydawało się odbijać echem krótką historię America First Committee, grupy wywierającej naciski mające zapobiec zaangażowaniu się Stanów Zjednoczonych w II wojnę światową przeciwko Adolfowi Hitlerowi. Bannonowi udało się pozytywnie wpłynąć na zachowanie Trumpa, ale nie był w stanie nic zrobić z jego wcześniejszymi działaniami. Siódmego października „Washington Post” opublikował artykuł na temat materiału zaczerpniętego z programu telewizyjnego Access Hollywood (Droga do Hollywood), w którym Trump w lubieżny i dobitny sposób przechwalał się, że całował kobiety, obmacywał i próbował zaciągać do łóżka. – Gdy jesteś gwiazdą, pozwalają ci na to – mówił. Republikanie głównego nurtu potępili Trumpa, ale Mercerowie skwapliwie wygłaszali słowa poparcia. – Jego sprośne przechwałki nie robią na nas żadnego wrażenia – oświadczyli. – Mamy bronić kraju i jest tylko jedna osoba, która może to zrobić. My, Amerykanie w całym kraju i na świecie, wytrwale stoimy u boku Donalda J. Trumpa. = Jim Simons był rozdarty. Odkąd wraz z przyjacielem z dzieciństwa Jimem Harpelem przejechał przez cały kraj i zobaczył, z jakimi trudnościami zmagają się mniejszości etniczne i inni ludzie, stał się lewicujący. Czasami wspierał kandydatów Republikanów, ale zazwyczaj był za Demokratami. W połowie 2016 roku został najważniejszym stronnikiem super PAC-u Partii Demokratów, prowadzącego działania pod hasłem „Priorities USA” (Priorytety USA) i będącego kluczowym orędownikiem kandydatów Demokratów do Izby Reprezentantów i Senatu. Do końca roku przekazał ponad 27 milionów dolarów na cele Partii Demokratycznej. Marylin Simons była jeszcze bardziej liberalna niż jej mąż, a syn Jima, Nathaniel, założył fundację non profit zajmującą się łagodzeniem skutków zmian klimatycznych i promowaniem czystej energii, czyli sprawami, które kampania Trumpa na ogół wyśmiewała lub ignorowała. Gdy wpływy polityczne Boba Mercera wzrosły, a jego wsparcie dla kampanii Trumpa rozszerzyło się, do Simonsa zaczęły docierać skargi współpracowników i innych osób. Większość z nich przychodziła mniej więcej z tym samym pytaniem: Czy możesz coś z nim zrobić? Simons był w trudnej sytuacji. Dopiero niedawno dowiedział się o przymierzu Mercera z Bannonem i poznał niektóre z jego opinii politycznych. Nie mógł zrozumieć, jak naukowiec może z takim lekceważeniem odnosić się do zagrożenia związanego z globalnym ociepleniem i nie zgadzał się z jego poglądami. Ale wciąż go lubił. Tak, to prawda, że był trochę ekscentryczny i często mało komunikatywny, ale zawsze odnosił się do Simonsa z sympatią i szacunkiem. – To fajny facet – przekonywał przyjaciela. – Może robić ze swoimi pieniędzmi, co chce. Cóż mogę zrobić? Zresztą Mercer bardzo pomógł Medallionowi w dokonaniu kilku najważniejszych przełomów. Simons zwrócił uwagę kilku przyjaciołom, że zwolnienie kogoś z powodów politycznych jest niezgodne z prawem. – Osiągnięcia zawodowe i poglądy polityczne to dwie różne sprawy – powiedział do kogoś. Zarówno Medallion, jak i RIEF osiągały bardzo dobre wyniki, a Mercer robił naprawdę dobrą robotę, prowadząc Renaissance wraz z Brownem, który z kolei nie poświęcał aż tak dużo czasu wyborom. Brown nie lubił wydawać pieniędzy. Powiedział też przyjacielowi, że doświadczenia jego żony w pracy dla rządu zniechęciły go do polityki. Co najmniej jednej osobie Brown powiedział też, że wybory mogły nawet pomóc funduszowi hedgingowemu, wprowadzając na rynki finansowe większą zmienność. Mercer zajmował się polityką poza firmą. Nie było żadnych oczywistych symptomów, że jego zewnętrzne działania mają jakikolwiek negatywny wpływ na firmę, osłabiając u Simonsa chęć do podejmowania w związku z tym jakichś działań. Z czasem jednak to się zmieniło. = W dniu wyborów drużyna Trumpa nie sądziła, że ma on szansę na wygraną. Zespół zajmujący się przetwarzaniem danych dla Republikanów prognozował, że Trump nie uzyska więcej niż 204 głosy elektorów i że dostanie srogie baty w kluczowych stanach. Pracownicy i inne osoby obecne w kampanijnej sali narad wojennych w Trump Tower, w której kiedyś kręcono program telewizyjny The Apprentice (Praktykant), byli przygnębieni. Minutę po piątej po południu David Bossie, bliski sojusznik Bannona i Conway, który również na życzenie Boba i Rebeki został włączony w kampanię, odebrał telefon z informacją o danych z badania early exit poll. Dowiedział się, że Trump przegrywał w ośmiu z jedenastu kluczowych stanów, tracąc od 5 do 8 punktów procentowych. Gdy wiadomość została przekazana Trumpowi, zatrzasnął klapkę telefonu i rzucił nim w kąt pokoju. – Co za strata czasu i pieniędzy – powiedział, nie kierując tego do nikogo konkretnego. Około dziewiątej do sali wojennej wszedł Bob Mercer w eleganckim, trzyczęściowym szarym garniturze. Bannon widząc ten strój zażartował, że ktoś zaprosił Bogatego Wujka Pannybagsa, maskotkę z Monopoly. W pokoju pojawiła się też Melania Trump i dzieci Trumpa, kandydat na wiceprezydenta, gubernator stanu Indiana, Mike Pence, gubernator New Jersey Chris Christie i inni. Jedli pizzę i wpatrywali się w ścianę z sześcioma siedemdziesięciopięciocalowymi telewizorami pokazującymi programy różnych sieci. Gdy pojawiło się więcej rozczarowujących danych, Trump sposępniał. – Hej, geniusze – powiedział do swojego zespołu. – Jak to się nam sprawdza? W pewnym momencie zadzwonił Tucker Carlson z Fox News. – On nie wygra, prawda? A potem wyniki zaczęły się zmieniać. Około pierwszej w nocy uradowany Trump zwrócił się do Bossiego – Dave, wierzysz w to? Zaczęliśmy to przecież tylko po to, żeby się trochę zabawić. O 2:20 nad ranem do Conway zadzwonił redaktor z Associated Press. – O którym stanie mówisz? – zapytała. – Nie mówię o stanie – odpowiedział. – Mówię o ostatecznym wyniku19. = W miarę jak zbliżały się wybory, Simons zaczął okazywać zaniepokojenie. Clinton prowadziła we wszystkich sondażach, ale wydawało się, że popełnia strategiczne błędy w politycznych kalkulacjach. Jej zespół skontaktował się z Simonsem, aby powiedzieć, że jeśli zamierza jeszcze w tym roku dokonać jakichś darowizn na cele polityczne, to powinien wesprzeć starania partii o przejęcie kontroli nad Senatem. Obóz Clinton był tak pewny zwycięstwa, że uznał za zbędne dodatkowe wsparcie kampanii, którą prowadził. W wieczór wyborczy Jim i Marylin oglądali wyniki w domu przyjaciół. Cała grupa, wszyscy zwolennicy Clinton, zebrała się wokół telewizora. Byli zdenerwowani, ale optymistyczni. Gdy pojawiły się wyniki i powoli zaczęło stawać się jasne, że Trump ma szanse na wygraną, zapanował posępny nastrój. Około 21:30 Simons miał dość. – Wracam do domu się napić – powiedział do Abego Lackmana, swojego doradcy politycznego. – Chcesz pójść ze mną? Simons i Lackman w ciszy sączyli czerwone wino, oglądając Trumpa przypieczętowującego swoje zwycięstwo. Przed północą wyłączyli telewizor. Wystarczająco dużo już widzieli. – Byliśmy bardzo przygnębieni – powiedział Lackman. ROZDZIAŁ PIĘTNASTY G dy Jim Simons podniósł wzrok, zobaczył kilkanaście twarzy wpatrujących się w niego z niepokojem. Był ranek 9 listopada 2016 roku, dzień po wyborach prezydenckich. Blisko pięćdziesięciu naukowców, badaczy i innych pracowników Simons Fundation spontanicznie zebrało się w otwartym pomieszczeniu na dziewiątym piętrze budynku na Dolnym Manhattanie, w którym mieściła się siedziba fundacji. Próbowali dojść do siebie po tym, co się stało. Pomieszczenie wypełniały promienie słońca, ale niemal każdy uczestnik tego zgromadzenia był ponury. Wszyscy martwili się o przyszłość kraju i swoją własną. Powszechnie było wiadomo, że Simons był jednym z największych darczyńców wspierających kampanię prezydencką Hillary Clinton. Teraz pracownicy fundacji obawiali się, że administracja Trumpa weźmie na celownik fundacje charytatywne, w tym fundację Simonsa. Niektórzy zastanawiali się, czy za karę fundacja nie zostanie pozbawiona przysługujących jej ulg podatkowych. Rozmowy ucichły, gdy stojący przy rzędzie wind, ubrany w granatową sportową marynarkę i jasnobrązowe chinosy Simons zaczął mówić. W wyważonych słowach przypomniał pracownikom, jak ważna jest ich praca. Powiedział, że badania nad autyzmem, zrozumienie początków Wszechświata i inne wartościowe przedsięwzięcia to projekty długoterminowe, które trzeba realizować. – Pracujcie dalej i starajcie się nie zwracać uwagi na zawirowania polityczne. – Wszyscy jesteśmy rozczarowani – mówił. – Najlepsze, co możemy zrobić, to skupić się na swojej pracy. Wszyscy powoli wrócili na swoje miejsca, niektórzy odzyskali spokój. = Simons był w ponurym nastroju, ale za to Bob tryskał radością. Mercer, jego córka Rebekah i reszta rodziny przygotowywali się do wydawanego przez nich świątecznego przyjęcia, które co roku odbywało się na początku grudnia w rodzinnej posiadłości Owl’s Nest na Long Island. Mercer nieszczególnie lubił rozmawiać z kolegami i innymi osobami, ale uwielbiał te imprezy przebierańców. Jego rodzina od 2009 roku zapraszała setki przyjaciół, partnerów biznesowych i inne osoby do swojej posiadłości na tematyczną imprezę kostiumową. Bardziej towarzyska żona Mercera, Diana, zazwyczaj była jedną z centralnych postaci tych zabaw. Mercer wolał siedzieć spokojnie w kącie z wnukami albo grać w pokera z jednym z zawodowych dealerów zapraszanych specjalnie na ten wieczór. Tegoroczne świętowanie miało mieć wyjątkowy charakter i nawet od Mercera oczekiwano, że przyłączy się do zabawy. Na tę okazję wybrano motyw „Złoczyńcy i bohaterowie”, a na zaproszeniach widniał centurion z mieczem w dłoni, czyhający w starożytnych ruinach na wężowłosą Meduzę. Mercerowie kierowali gości na sekretną stronę internetową, gdzie otrzymywali oni sugestie co do przebrań za postaci z filmów, programów telewizyjnych, komiksów i codziennego życia; między innymi Supermana, Kapitana Hooka czy Matkę Teresę1. Gdy w niedzielę po południu rozpoczęła się zabawa, inwestor i zwolennik Trumpa Peter Thiel, przebrany za Hulka Hogana, pojawił się u boku Kellyanne Conway w kostiumie Superwoman. Steve Bannon przyszedł przebrany za siebie samego, prawdopodobnie ku uciesze tych, których zachwycała jego wywrotowa działalność polityczna, albo na znak, że był bohaterem wyborów. Jeśli chodzi o Mercerów, Bob był przebrany za Magika Mandrake, superbohatera komiksowego hipnotyzującego obiekty swoich ataków, a Rebekah za Czarną Wdowę, pokrytą od stóp do głowy czarnym lateksem. Szeptano, że w drodze na przyjęcie jest Donald Trump, który na chwilę oderwie się od oficjalnych spotkań powyborczych i pilnych decyzji gabinetu, by dołączyć do biesiadników. Kilka lat wcześniej Mercer był tylko jednym z ekscentrycznych quantów. Dotychczas był znany z tego, że kolekcjonował broń, wspierał działalność entuzjasty badań moczu i inne dość niecodzienne przedsięwzięcia, był tym, który pomógł swojemu enigmatycznemu funduszowi hedgingowemu pokonać rynek. A teraz prezydent elekt Stanów Zjednoczonych wyrusza na Long Island, by złożyć mu hołd. Dzięki temu, że wydali 26 milionów dolarów na wspieranie celów Republikanów, że córka Mercera naciskała na Trumpa, by wykorzystał Bannona i Conway do ożywienia swojej kulejącej kampanii, że Breitbert News niezachwianie wspierał tę kampanię, Bob i Rebekah Mercer znaleźli się wśród osób najbardziej zasłużonych dla szokującego zwycięstwa Trumpa2. – Mercerowie stworzyli grunt pod trumpowską rewolucję – mówi Bannon. – Niezaprzeczalnie, gdy spojrzymy na darczyńców z ostatnich czterech lat, widać, że spośród wszystkich to właśnie oni mieli największy wpływ3. Prezydent elekt wraz ze swoją świtą zajechał ciężkim, czarnym SUV-em. Wysiadł z samochodu. Miał na sobie czarny płaszcz, ciemny garnitur i krawat w szachownicę, ale nie miał kostiumu. Przeszedł wśród gości, zatrzymując się, by przywitać się z Mercerem, a potem przemówił do tłumu. Zażartował, że właśnie odbył z Mercerem swoją najdłuższą rozmowę – zamienili4 „dwa słowa”. Wychwalał Mercerów za wsparcie swojej kampanii i podziękował Bobowi i jego córce, że namówili go na zaangażowanie Bannona, Conway, Bossiego do prowadzenia kampanii, co zapewniło jej niezbędną – jak to nazwał – „organizację”. Potem dołączył do Mercerów, Bannona i Conway przy głównym stole. Po wyborach Mercer skupił się na prowadzeniu Renaissance’u, tak jak zawsze, blisko współpracując z Brownem. Nie sprawiał wrażenia zainteresowanego objęciem funkcji ambasadora ani żadną inną oczywistą nagrodą, często przypadającą w udziale osobom wspierającym zwycięzców wyborów prezydenckich. Natomiast Bannon został głównym strategiem Białego Domu, a Conway doradczynią prezydenta, zapewniającą Mercerowi niespotykany dostęp do Trumpa. Mercer stał się jednym z najważniejszych mecenasów Partii Republikańskiej i nadal kontrolował Breitbart News, przez co miał ogromny wpływ na dominujące, antyestablishmentowe skrzydło partii. Rebekah Mercer objęła bardziej kreatywną rolę w nowej administracji. Całymi tygodniami przesiadywała w biurze Bannona w Trump Tower, doradzając mu w wyborze kandydatów do gabinetu Trumpa. Mercer skutecznie lobbowała za wyborem senatora Jeffa Sessionsa na stanowisko Prokuratora Generalnego, usilnie starała się zapobiec objęciu funkcji sekretarza stanu przez Mitta Romneya i odegrała znaczącą rolę w wyborze prawnika Jaya Claytona na stanowisko szefa US Security and Exchange Commission (Amerykańska Komisja Papierów Wartościowych i Giełd), mimo że jej wpływ na tę decyzję wywoływał zdziwienie ze względu na stanowisko ojca – dyrektora współzarządzającego jednym z największych w kraju funduszy hedgingowych. Później prezydent zwrócił się do jednego z wieloletnich współpracowników Rebeki Mercer, Leonarda Leo, kierującego konserwatywną organizacją Federalist Society, z prośbą o doradzanie przy wyborze niemal wszystkich kandydatów na sędziów. Ona sama miała również plany prowadzenia zewnętrznej grupy mającej wspierać działalność Trumpa. Rebekah Mercer stawała się osobą publiczną. Na początku roku magazyn „GO” uznał Mercer za siedemnastą najbardziej wpływową osobę w Waszyngtonie, nazywając ją „Pierwszą Damą alt-rightu”. Wpływy polityczne rodziny w połączeniu z nieustannym wspieraniem prezydenta elekta, wydawały się gwarantowane. = David Magerman był załamany. Uważał siebie za politycznego centrowca i czasami głosował na kandydatów Republikanów. Kampania 2016 roku była jednak czymś zupełnie innym. Trump dyskredytował imigrantów, mówił o przesunięciu funduszy ze szkół publicznych do społecznych i obiecywał miliardy dolarów na zbudowanie muru chroniącego granicę z Meksykiem. Taka postawa i polityka była w odczuciu Magermana nieprzemyślana, a nawet okrutna. Obietnica zaostrzenia przepisów aborcyjnych martwiła Magermana i przerażała jego żonę Debrę. Po wyborach Magerman usunął niemal wszystkich z grupy swoich znajomych na Facebooku, licząc, że nic nie będzie mu boleśnie przypominać o zwycięstwie Trumpa. Po inauguracji Magerman zaczął ponownie zastanawiać się nad swoją pracą. Pomyślał, że być może będzie w stanie pchnąć administrację w bardziej umiarkowanym kierunku. Dotychczas ten czterdziestoośmiolatek poświęcił dziesięć lat pracy na rzecz spraw związanych z edukacją. Był przekonany, że jego doświadczenie może być pomocne dla zespołu Trumpa, lub że będzie mógł się przysłużyć w innych obszarach. W styczniu Magerman zadzwonił do Rebeki Mercer na jej numer komórkowy, ale nie odebrała. Spróbował jeszcze raz i pozostawił wiadomość, że chciałby pomóc. Doczekał się oddzwonienia, ale nie była to Rebekah, tylko Bob Mercer. Pomimo swojej zwyczajowej nieśmiałości, Mercer sprawiał wrażenie chętnego do dyskusji o przymiotach Trumpa i różnych kontrowersyjnych sprawach politycznych. Nie zgadzali się co do zmian klimatycznych, Obamacare i sensowności muru na granicy, ale rozmowa toczyła się w uprzejmym tonie. – Rozwali to wszystko – powiedział Mercer o Trumpie. – O to właśnie się martwię – odpowiedział Magerman. – Czy naprawdę chcesz, aby na nowo zapanował strach przed wojną atomową? – zapytał Magerman. Mercer odparł, że w ogóle nie interesuje go wojna atomowa. Zanim się rozłączył, dodał jeszcze, że miło mu było podyskutować, ale Magerman był po tej rozmowie jeszcze bardziej sfrustrowany. Postanowił poczekać i zobaczyć, co zrobią politycy nowej administracji. To, co zobaczył, nie spodobało mu się. Pod koniec stycznia 2017 roku Trump podpisał rozporządzenie wykonawcze zakazujące na 90 dni osobom z siedmiu krajów, w przeważającej mierze muzułmańskich, wjazdu do Stanów Zjednoczonych i zawieszające możliwość wjazdu do kraju dla wszystkich uchodźców z Syrii. Senat zatwierdził Sessionsa na stanowisku Prokuratora Generalnego. Trump nadal starał się podważać wiarygodność wywiadu i wszystkich ludzi mediów. I właśnie to coraz bardziej drażniło Magermana. Chciał coś zrobić, by ostudzić politykę tej administracji albo nawet aktywnie jej przeciwdziałać, ale nie wiedział co. Planował darowizny dla lokalnych Demokratów. Skontaktował się z działającą na rzecz praw reprodukcyjnych organizacją non profit Planned Parenthood, zajmującą się ochroną zdrowia seksualnego, oferując swoje wsparcie. Próbował też skontaktować się z Jaredem Kushnerem, wpływowym zięciem Trumpa, aby ostrzec go przed polityką uprawianą przez administrację i wpływem, jaki miał Mercer, ale nie udało mu się do niego dotrzeć. Męczyło go poczucie winy. Fundacja Mercera zainwestowała w Medallion, więc miał odczucie, że osobiście pomógł Mercerowi w zdobywaniu środków na objęcie urzędu przez Trumpa i zachęca do prowadzenia polityki, którą uważa za obrzydliwą. – Wkurza mnie to – powiedział do Debry, wzbierając gniewem. – Napisałem programy, dzięki którym tacy bogaci biali faceci jak Mercer, stają się jeszcze bogatsi. W rozmowach telefonicznych z kolegami Magerman skarżył się na to, jak Mercer przyłożył rękę do tego, że prezydentura Trumpa była w ogóle możliwa. Opowiedział o rozmowie, którą odbył z Mercerem wiele lat wcześniej, wspominając, że Mercer przekonywał, iż Afroamerykanom było znacznie lepiej przed wejściem w życie Ustawy o prawach obywatelskich (Civil Rights Act, ustawa z 1964 roku zakazująca dyskryminacji w obiektach publicznych, zatrudnieniu i działalności finansowanej ze środków federalnych). Słowa krytyki ze strony Magermana dotarły do Mercera. Pewnego dnia, gdy Magerman pracował w domu, zadzwonił jego telefon. – Słyszałem, że chodzisz i opowiadasz, że jestem zwolennikiem supremacji białej rasy – powiedział Mercer. – To absurdalne. Magerman był zaskoczony tym zarzutem. – To nie są moje słowa – wyjąkał w odpowiedzi swojemu szefowi. Po chwili odzyskał równowagę. – Ale jednak takie miałem wrażenie – powiedział, powołując się na wcześniejsze komentarze Mercera na temat Ustawy o prawach obywatelskich. – Jestem pewien, że nigdy tego nie powiedziałem – odparł Mercer. A potem wyrecytował dane, które – według niego – potwierdzały, że Afroamerykanie cieszyli się wyższym standardem życia w dekadzie poprzedzającej wejście w życie tego prawa. Były to między innymi statystyki pokazujące procentowy udział Afroamerykanów w różnych grupach zawodowych. I obiecał wysłać Magermanowi książkę potwierdzającą to, co mówił. Jak twierdził, ustawa o prawach obywatelskich „zinfantylizowała” Afroamerykanów, „uzależniając ich od rządu”. Teraz Magerman miał już naprawdę dość. – Bob, oni musieli korzystać z odrębnych łazienek i fontann wody pitnej! Magerman nakreślił, co wzbudza jego obawy w polityce, retoryce i obsadzie stanowisk przez Trumpa. Mercer odpowiedział, że nie jest zaangażowany w żadne decyzje Trumpa ani jego bliskiego otoczenia; po prostu chciał tylko zapobiec wyborowi Clinton. Teraz Magerman naprawdę się zagotował. – Jak możesz mówić, że nie jesteś zaangażowany! – krzyczał, wskazując grupę stworzoną przez Rebekę Mercer do wspierania działań Trumpa oraz jego stałe bliskie kontakty z Bannonem i Conway. – Powinieneś się spotkać z Bannonem. To cudowny facet – powiedział Mercer. – Jeśli to, co robisz szkodzi krajowi, powinieneś przestać! – powiedział Magerman do Mercera, zanim się rozłączyli. Mercer nie sprawiał wrażenia szczególnie poruszonego tą rozmową. Był przyzwyczajony do takiej wymiany zdań z bardziej liberalnymi pracownikami. Dla niego takie dyskusje były prawie jak sport. Kilka dni później wysłał do Magermana książkę, zatytułowaną Civil Rights: Rhetoric or Reality? (Prawa obywatelskie: Retoryka czy rzeczywistość?), napisaną w roku 1984 przez ekonomistę z Hoover Institution, Thomasa Sowella, którą „New York Times” nazwał „brutalnie szczerą, wnikliwą i ważną”. Autor książki twierdził, że mniejszości masowo zaczęły przechodzić do lepiej płatnych zawodów wiele lat przed wejściem w życie Ustawy o prawach obywatelskich i że akcja afirmacyjna spowodowała, że pokrzywdzone przez los grupy mniejszości pozostały jeszcze bardziej w tyle za białymi5. Magerman mówi, że argumentacja Sowella „skupia się na wąskich miarach finansowych, ale ignoruje czynniki ogólnoludzkie” i cytuje jedną z wielu krytycznych opinii na temat książki, którą podzielał on i wielu innych. Rozmowa z Mercerem zaniepokoiła Magermana. Chciał coś zrobić, by powstrzymać swojego szefa. Przeczytał dokładnie informator dla pracowników Renaissance’u, by sprawdzić, z jakimi konsekwencjami dyscyplinarnymi powinien się liczyć, jeśli głośno wyrazi swoje obawy. Rozmawiał też z Peterem Brownem i Markiem Silberem, którzy stwierdzili, że wątpią w rasistowskie komentarze Mercera. (Inny menedżer żartował, że Mercer zbyt mało mówi, żeby ktokolwiek mógł stwierdzić, czy jest rasistą). Magerman odniósł wrażenie z tych rozmów, że najprawdopodobniej jest bezpieczny, krytykując Mercera, jeśli tylko postara się nie mówić o Renaissance’ie. W lutym Magerman wysłał e-mail do reportera „Wall Street Journal”*. * Kto wie, czy nie był to autor książki. – Jestem gotowy do działania. To już za wiele. Podczas wywiadu będącego konsekwencją tej korespondencji, do którego doszło w restauracji Magermana w Bala Cynwyd w Pensylwanii, zbytnio się nie hamował. – Jego poglądy wyrażają pogardę dla systemu bezpieczeństwa socjalnego, którego on być może nie potrzebuje, ale większość Amerykanów tak – powiedział Magerman. – Teraz do wprowadzania w życie swoich poglądów używa pieniędzy, które ja pomogłem mu zarobić – wspierając Trumpa, twierdząc, że rząd powinien zostać zredukowany do rozmiarów główki od szpilki. Magerman wyraził też obawę o własną przyszłość. – Chciałbym myśleć, że to, co mówię, nie zagraża mojej pracy, ale jest bardzo prawdopodobne, że mnie zwolnią – powiedział. – To praca mojego życia; to ja prowadziłem grupę, która stworzyła system transakcyjny dotychczas przez nich używany. Gdy poranna, internetowa wersja tego wywiadu pojawiła się na stronie gazety, Magerman odebrał telefon z Renaissance’u. Osoba reprezentująca firmę powiedziała mu, że został zawieszony w obowiązkach bez wynagrodzenia i ma zakaz jakichkolwiek kontaktów z firmą. = Wybory zaczęły być przyczyną dyskomfortu również dla Mercera. Wraz z córką byli tak blisko związani z Bannonem i skrajnie prawicową częścią Partii Republikańskiej, że stali się celem ataków ze strony tych, którzy byli niezadowoleni z gwałtownego zwrotu kraju na prawo. W pewnym momencie Komitet Demokratyczny Stanu Nowy Jork zamieścił w telewizji reklamę ukazującą na ekranie twarze Boba i Rebeki z komentarzem, że są „tymi ludźmi, którzy wspierali armię botów w mediach społecznościowych Trumpa oraz ekstremistyczną agencję Steve’a Bannona Breitbart News”. W marcu 2017 roku około sześćdziesięciu demonstrantów zgromadziło się przed domem Mercerów, potępiając finansowanie przez niego skrajnej prawicy i żądając wyższych podatków od najbogatszych. Tydzień później protestowała druga grupa, a uczestnicy nieśli transparenty z napisami „Mercer płać podatki”. Policja zamknęła drogę przed Owl’s Nest, by pomieścić protestujących, którzy w ulewnym deszczu przez wiele godzin skandowali słowa krytyki wobec Mercera. – Mercer odegrał główną rolę w doprowadzeniu do wyboru Donalda Trumpa – powiedział Bill McNulty, osiemdziesięciodwuletni mieszkaniec tej dzielnicy, który dołączył do grupy protestujących. – Widzieliśmy jak niszczące i brudne są skutki wprowadzania korporacyjnych pieniędzy do polityki6. Jak twierdzą przyjaciele, Mercerom grożono śmiercią, co zmusiło rodzinę do wynajęcia ochrony. Dla ludzi, którzy cenili swoją prywatność, rosnąca niesława była zarówno szokująca, jak i niepokojąca. = Renaissance nie wiedział, co zrobić z Magermanem. Firma rzadko zwalniała pracowników, nawet wtedy, gdy byli niewydajni, niezainteresowani lub kłopotliwi. Po prostu ryzyko było zbyt duże. Nawet przeciętni badacze i programiści byli wtajemniczeni w triki i interpretacje, które mogłyby się okazać pomocne rywalom. To był jeden z powodów, że Magerman czuł się komfortowo w rozmowie z Mercerem. Widział, że inni wykazują się niesubordynacją i nie spotykają ich za to żadne konsekwencje. Jednak Magerman popełnił jako pracownik kardynalny błąd. Zaatakował publicznie swojego szefa, sugerując nawet, że jest on rasistą. Niewiele było firm tak unikających rozgłosu, jak Renaissance. Dlatego właśnie wiele osób z firmy miało opory przed powtórnym przyjęciem Magermana. Sam Magerman miał mieszane uczucia. Zarobił w firmie tyle pieniędzy, że nie musiał się martwić o nieprzyjemne konsekwencje finansowe zwolnienia. Nienawidził tego, co Mercer robił krajowi i chciał powstrzymać jego aktywność polityczną. Ale pamiętał też, jak miły był dla niego Mercer i jego żona, gdy pierwszy raz przyszedł do firmy, jak zapraszali go na kolacje do Friendly’s i na wspólne, rodzinne oglądanie filmów. Magerman szanował Boba za inteligencję i kreatywność. Dużą częścią swojego ja wciąż pragnął zadowalać człowieka, który miał wpływ na jego życie. W tym czasie było to już dwadzieścia lat, jakie spędził w Renaissance’ie i był firmie wdzięczny. Uznał, że jeśli mógłby nadal mówić o polityce Mercera, wróciłby do dawnej pracy. Rozmawiając o swojej przyszłości z Brownem i innymi, Magerman nie ułatwiał im zadania. – Nie mogę wziąć pieniędzy za to, że przestanę mówić – powiedział. Pewnego razu odwiedził biuro na Long Island i był zaskoczony, jak wielu pracowników przyjęło go nieprzyjaźnie. Wydawało się, że nikt nie chciał narażać swojej pracy w firmie, oferując wsparcie Magermanowi. Nawet skrajnie lewicowi pracownicy uważali, że w swoich protestach posunął się zbyt daleko. – Ludzie, co do których spodziewałem się, że będą przyjaźni i nie będą do tego przywiązywać wagi, okazali się nieprzystępni – powiedział po tym spotkaniu. – Patrzyli na mnie jak na złoczyńcę. Pokonując różne przeszkody, obie strony wypracowały porozumienie, na mocy którego Magerman mógł wrócić do owczarni, przy czym zostały sprecyzowane warunki, co wolno mu mówić o Mercerze. Umowa jednak nie została jeszcze sfinalizowana. Chcąc naprawić swoje relacje, Magerman postanowił wziąć udział w turnieju pokera, odbywającym się 10 kwietnia w hotelu St. Regis w Nowym Jorku na rzecz założonej przez Simonsa organizacji non profit Math for America. To wydarzenie było długo oczekiwanym, corocznym starciem między quantami, zawodowymi pokerzystami i innymi graczami. Magerman wiedział, że będą tam Simons, Mercer, Brown i inni menedżerowie z Renaissance’u. Kto wie, może pojawi się również Rebekah Mercer? – Chciałem znowu znaleźć się wśród nich i stać się częścią ich kultury, pokazać, że się staram – mówi Magerman. Pokonując trzygodzinną trasę z domu, czuł niepokój. Nie miał pewności, jak zostanie przyjęty przez kolegów i innych uczestników. W hotelu wpłacił kwotę 5 tysięcy dolarów wpisowego za udział w turnieju. Natychmiast zauważył, że nie jest odpowiednio ubrany. Większość z około dwustu graczy wypełniających salę balową wyłożoną wykładziną, miało garnitury lub sportowe marynarki. Pracownicy ochrony nosili smokingi. Magerman przyszedł w dżinsach i rozpiętej pod szyją koszuli. Ten błąd spotęgował jego poczucie dyskomfortu i obawy. Wszedł do pokoju, gdzie grano w pokera i natychmiast zauważył Boba Mercera. Pomyślał, że to nie czas na nieśmiałość. Podszedł prosto do niego i pochwalił kolor jego garnituru w niecodziennym odcieniu granatu. Mercer uśmiechnął się i powiedział, że wybrała go jedna z jego córek. Wydawało się, że rozmowa potoczyła się gładko. Ufff! – odetchnął Magerman. Tuż po siódmej rozpoczął grę No-Limit Hold’em (jedną z najpopularniejszych odmian pokera). Przy stoliku był Simons, członek Poker Hall of Fame (Pokerowej Alei Sław), Dan Harrington i kilku innych graczy. Gdy Simons wymknął się do bocznego pomieszczenia, aby zapalić, Magerman poszedł za nim. Przeprosił za to, że po jego krytyce Mercera firma stała się obiektem nieprzychylnego zainteresowania. – Bardzo mi przykro, że to tak się potoczyło – powiedział do Simonsa. – Szanuję cię. Chcę, żebyś o tym wiedział. Simons przyjął przeprosiny i powiedział, że wszystko chyba wraca do normy, co jeszcze bardziej ucieszyło Magermana. Po powrocie do stolika Magerman przegrał kilka pierwszych rozdań, ale wciąż był w dobrym nastroju. Wpłacił następne 15 tysięcy dolarów, aby móc kontynuować grę. Kilka stolików dalej Mercer grał przeciw kilku inwestorom i innym graczom, w tym ważnej postaci ze świata finansowania sportu – Chrisowi Englishowi. Mercer wygrał w kilku pierwszych rozdaniach, ale English zauważył pewien sygnał: Gdy Mercer miał mocną kartę w ręku gwizdał pieśni patriotyczne, między innymi The Batlle Hymn of the Republic. Natomiast gdy dostawał mniej pewne karty, nucił te same piosenki. Dzięki temu odkryciu English szybko wygrał z Mercerem sporą pulę. Magerman miał złą passę. Około 22:30, po wypiciu kilku szklanek dwunastoletniej szkockiej, zakończył udział w turnieju. Było jednak za wcześnie, by wracać do domu i wciąż jeszcze był podekscytowany ponownym zbliżeniem się do kolegów, więc postanowił przejść się po pokoju i przyjrzeć się grze innych. Podszedł do stolika, przy którym siedziała Rebekah Mercer. Wpatrywała się w niego, a gdy podszedł trochę bliżej, widać było, że jest wzburzona. Ze złością zawołała do niego: Karma is a bitch*. * Karma is a bitch challenge to zabawa składająca się z trzech elementów. Pierwszym jest wypowiedzenie zdania „Karma is a bitch”. To cytat z serialu Riverdale, w którym jedna z bohaterek wypowiada tę kwestię po tym, jak dowiaduje się, że jej znajomi mieli wypadek samochodowy. Drugim elementem jest piosenka Kreayshawn Gucci Gucci. Utwór stał się popularny w 2011 roku, a teraz został wykorzystany jako podkład do filmików Karma is a bitch. Ostatnią i najważniejszą częścią Karma is a bitch challenge jest przemiana przed kamerą – przyp. tłum. za https://www.eska.pl/news/karma-is-a-bitch-na-czym-polega-nowychallenge-ktory-podbija-swiat-aa-JUbe-jWMH-Xwjb.html, dostęp 28 lutego 2020. Wstrząśnięty Magerman obszedł stolik dookoła i stanął przy niej, a ona powiedziała, że jego krytyka wsparcia udzielonego przez Mercerów Trumpowi naraziła jej rodzinę na niebezpieczeństwo. – Jak mogłeś to zrobić mojemu ojcu? On był dla ciebie taki dobry – powiedziała. Magerman odparł, że czuł się z tym źle, pamiętając, że jej rodzina wspierała go, gdy przyszedł do Renaissance’u. – Kochałem twoją rodzinę – powiedział. Nie słuchała tego. – Jesteś podlecem – kontynuowała. – Byłeś nim przez dwadzieścia pięć lat. Zawsze to wiedziałam. Wyjdź stąd. Pracownik ochrony podszedł do Magermana i polecił mu oddalić się od stolika. Magerman odmówił, i zwrócił się do Simonsa o pomoc. – Jim, popatrz, co próbują mi zrobić – zawołał. Simons odpowiedział mu, że będzie najlepiej, jeśli opuści imprezę. Pracownicy ochrony wyprowadzili Magermana na ulicę, grożąc, że zadzwonią na policję, jeśli sobie nie pójdzie. Boaz Weinstein, inwestujący w inny fundusz hedgingowy, widząc, jak bardzo Magerman jest zrozpaczony, nalegał, aby odstawił kieliszek i pojechał do domu. Wymagało to trochę starań, ale w końcu Magerman uległ i poszedł w kierunku swojego samochodu. – Nie zaprzeczam, byłem trochę pod wpływem alkoholu… To nie było moje najlepsze posunięcie. Nie miałem zamiaru robić scen – powiedział kilka dni po tym wydarzeniu. – Ale to nie zmienia tego, co ona mi powiedziała… Nie ja zacząłem wojnę i nie ja rzucałem wyzwiskami. Na górze gracze komentowali tę konfrontację, ale turniej trwał nadal. Wkrótce Bob Mercer znów był na fali i zaczął się odgrywać po swoich wcześniejszych porażkach. Simons, Peter Muller z PDT Partners i Brown wypadli już z gry, ale Mercer grał nadal. W ostatniej wielkiej puli tego wieczoru, około pierwszej w nocy wyeliminował Englisha z turnieju. – Być może on nucił, by zmylić sygnał – powiedział English, starając się wyjaśnić przyczyny swojej porażki. – Było tak głośno, że nie słyszałem7. Gdy Mercer uśmiechał się, przyjmując gratulacje od rywali, Magerman był w drodze powrotnej do Filadelfii. Podczas jazdy otrzymał SMS od Browna: „Najlepiej bądź ponad to wszystko i po prostu żyj swoim życiem, nie dając się wciągnąć w bitwę. Naprawdę myślę, że będziesz szczęśliwszy”. Dwudziestego dziewiątego kwietnia Renaissance zwolnił Magermana. = Na początku jesieni 2017 gniew Anthony’ego Calhouna zaczął narastać. Im więcej ten dyrektor wykonawczy Systemu Emerytalnego Pracowników Straży Pożarnej i Policji w Baltimore (Baltimore City Fire and Police Employees Retirement System) czytał na temat działalności politycznej Mercera, tym bardziej go to niepokoiło. Problemem Calhouna nie było wspieranie Trumpa, lecz Breitbart i jego powiązania z białymi nacjonalistami. Bannon przestał pracować w Białym Domu jako główny strateg prezydenta i wrócił do Breitbart, i można się było spodziewać jeszcze bardziej ekstremalnych publikacji. Mercer wspierał również Milo Yiannopoulosa, prawicowego prowokatora, który nazywał feminizm rakiem, kiedyś wyraził aprobatę dla pedofilii, a jego konto na Twitterze zostało zablokowane z powodu hejterskich komentarzy8. Dla Calhouna to było już za wiele. Fundusz systemu emerytalnego z Baltimore zainwestował w RIEF 25 milionów dolarów, więc Calhoun postanowił wyrazić swoje niezadowolenie wobec Renaissance’u. Podniósł słuchawkę i zadzwonił do przedstawiciela RIEF-u. – Jesteśmy naprawdę zaniepokojeni – powiedział. Od przedstawiciela usłyszał, że nie jest jedynym, który dzwoni, by poskarżyć się na Mercera. Później, gdy zaczął rozmawiać ze specjalistami z branży, usłyszał, że inni klienci Renaissance’u również wyrażali swoje niezadowolenie z tego, co dzieje się w firmie. Niedługo po tym Calhoun i pozostali członkowie rady dyrektorów funduszu emerytalnego z Baltimore zagłosowali za wycofaniem pieniędzy z RIEF-u. Był to tylko niewielki ułamek całego funduszu Renaissance’u. Nikt w firmie nie martwił się jakimkolwiek exodusem inwestorów. Jednak w październiku około pięćdziesięciu protestujących pikietowało przed siedzibą funduszu, twierdząc, że chodzi im o Mercera. Zaniepokoiło to kierownictwo firmy nieprzywykła do takiego negatywnego rozgłosu. W październiku 2017 roku Simons martwił się, że te kontrowersje stanowią zagrożenie dla przyszłości Renaissance’u. Morale w firmie podupadało. Przynajmniej jeden z kluczowych pracowników był bliski odejścia, a inny się nad tym zastanawiał. Wśród najważniejszych pracowników wyrażających swoje zaniepokojenie był Wolfgang Wander*, który uzyskał tytuł doktora w dziedzinie fizyki wysokich energii na Uniwersytecie Fryderyka i Aleksandra w Erlangen i Norymberdze w Bawarii (Niemcy). Wander odpowiadał w grupie za infrastrukturę, był więc jednym z najważniejszych menedżerów z obszaru technologii. Simons był coraz bardziej przekonany, że Renaissance czekają cięższe czasy w konkurowaniu o talenty. * Na facebookowym profilu Wandera pojawił się wpis: „Jeśli wysyłasz mi zaproszenie do grona przyjaciół, powiedz mi, gdzie się spotkaliśmy i wyczyść swoją tablicę z udostępnionych newsów FOX, dziękuję!”. Przez ponad rok Simons ignorował rosnącą rolę Mercera w polityce. Teraz poczuł, że musi zacząć działać. W rześki październikowy poranek wpadł do biura Mercera i powiedział, że ma do omówienia ważną sprawę. Usiadł na krześle naprzeciw Mercera i szybko przeszedł do sedna sprawy. – Myślę, że będzie najlepiej, jeśli ustąpisz – powiedział. To nie była decyzja inspirowana polityką, lecz troską o zapewnienie przyszłości firmie. Jak powiedział Simons, niezdrowe zainteresowanie firmą „nie jest dobre dla morale”. Mercer nie był przygotowany na taką wiadomość. Wyglądał na zasmuconego i zranionego. Bez protestu przyjął jednak decyzję Simonsa. Później Simons powiedział grupie studentów i innych osób ze szkoły biznesu w MIT, że „w Renaissance’ie był problem z morale… morale coraz bardziej się obniżało”. – To nie była łatwa decyzja – powiedział później przyjacielowi. = Drugiego listopada Mercer wystosował list do inwestorów Renaissance’u, w którym informował, że zrezygnował z funkcji dyrektora współzarządzającego, ale pozostanie badaczem w firmie. Obwiniał prasę „o wścibstwo” i powiedział, że media niesprawiedliwie wiązały go z Bannonem. – Prasa… dawała do zrozumienia, że moja polityka niczym nie różni się od tej, jaką uprawia Steve Bannon – napisał. – „Mam wielki szacunek do Pana Bannona i od czasu do czasu rozmawiam z nim o polityce. Jednak sam podejmuję decyzje co do tego, kogo wspieram politycznie”. Mercer poinformował też, że postanowił sprzedać córkom swój udział w Breibart News. Wyjaśnił w liście, jakie są jego poglądy polityczne, stwierdzając, że wspiera „konserwatystów, którzy preferują mniejszy rząd z mniejszymi uprawnieniami”. Wspomniał też, że wspierał Yiannopoulosa w działaniach na rzecz wolności słowa i debaty, ale żałuje tego i jest w trakcie zrywania łączących ich więzi. – Moim zdaniem działania i stwierdzenia Yiannopoulosa raniły i stwarzały podziały – napisał. = Na początku 2018 roku, kilka miesięcy po rezygnacji ze stanowiska, Mercer odebrał telefon od Roberta Freya, dawnego menedżera z Renaissance’u, który po odejściu z firmy utworzył specjalizację finansów ilościowych na wydziale Inżynierii i Nauk Stosowanych na Uniwersytecie Stony Brook. Frey zaprosił Mercera na lunch w nierzucającej się w oczy restauracji w hotelu Hilton Garden Inn, jedynej na kampusie z obsługą kelnerską. Gdy usiedli, kilku studentów rozpoznało Freya i przywitało się z nim, ale nikt chyba nie zwrócił uwagi na Mercera, co najprawdopodobniej przyjął z ulgą. Mercer sprawiał wrażenie wyczerpanego. Frey wiedział, że jego stary przyjaciel miał za sobą trudny rok, więc chciał trochę mu ulżyć, zanim na stole pojawią się dania. Frey był niezadowolony z obu kandydatów startujących w wyborach i nie mógł się zdecydować, czy głosować na Trumpa, czy na Clinton. Powiedział jednak Mercerowi, że miał pełne prawo aktywnie wspierać Trumpa w każdy sposób, który uznał za odpowiedni, dodając, że mimo szerokiej krytyki, nie wierzy, by Mercer zrobił coś niestosownego. – W tym, jak zostałeś potraktowany, brak jest równowagi – powiedział. – Soros i inni ludzie wpływają na politykę w równym stopniu co ty, ale nie są tak szkalowani, jak ty. Mercer uśmiechnął się i skinął głową, jak zwykle niewiele mówiąc w odpowiedzi. – Dziękuję – powiedział. Po tej reakcji Mercera Frey uznał, że powinien zmienić temat. Przyjaciele rozmawiali o matematyce i rynku, omijając z daleka politykę przez całą dalszą część spotkania. Współczułem mu – powiedział Frey. = Dla Rebeki Mercer ten czas był jeszcze trudniejszy. Dzieliła się swoimi frustracjami z przyjaciółmi, opowiadając, jak przedstawiany jest jej ojciec i twierdziła, że niektórzy niesłusznie oskarżali ją o wspieranie działań rasistowskich. Fala krytyki wzbierała. Jak mówił jeden z przyjaciół, Rebekah otrzymała kiedyś przesyłkę pocztową z fekaliami. Innym razem obcy człowiek publicznie ją znieważył, co bardzo nią wstrząsnęło. W styczniu 2018 roku ponad dwustu naukowców i innych pracowników akademickich wspierających działania na rzecz powstrzymania zmian klimatycznych wystosowało list otwarty wzywający Amerykańskie Muzeum Historii Naturalnej, najwybitniejsze muzeum naukowe w Nowym Jorku, do usunięcia Rebeki Mercer z rady, w której zasiadała od pięciu lat. Wzywali muzeum do „zerwania powiązań z antynaukowymi propagandzistami i ludźmi finansującymi dezinformację na temat zmian klimatycznych”. Kilkunastu protestujących maszerowało przed budynkiem muzeum na Upper West Side na Manhattanie, niosąc plakaty z napisami: „Wyrzućcie Rebekę z naszego muzeum” i „Zmiany klimatyczne to fakt”9. Muzeum nigdy nie podjęło żadnych działań, ale w lutym 2018 Mercer odczuła potrzebę zmiany swojego publicznego wizerunku. Napisała list do redakcji „Wall Street Journal”, w którym zaprzeczała, jakoby miała wspierać „toksyczne ideologie, takie jak rasizm czy antysemityzm”, dodając, że wierzy w „przyjazne i szczodre Stany Zjednoczone”. Miesiąc później wybuchły następne kontrowersje, gdy firma Cambridge Analytica została oskarżona o pozyskanie prywatnych danych milionów użytkowników Facebooka, uruchamiając serię rządowych śledztw. Mercer, która zasiadała w radzie dyrektorów Cambridge i pomagała nadzorować działalność firmy, znów stała się obiektem zainteresowania i negatywnych komentarzy w mediach. W połowie 2018 roku Bob i Rebekah Mercer zaczęli wycofywać się z polityki. Zerwali z Bannonem wkrótce po tym, jak pojawił się jego krytyczny komentarz na temat rodziny Trumpa, przez co pozostali bez politycznego doradcy i szefa. W odbywających się w 2018 roku wyborach uzupełniających do Kongresu Mercer dokonał upublicznionych darowizn na cele polityczne w kwocie nieprzekraczającej 6 milionów dolarów, podczas gdy w poprzednich wyborach uzupełniających w 2014 roku było to 10 milionów, a ponad 25 milionów w 2016. – Wypadli z obiegu – powiedział o Mercerach członek ruchu konserwatywnego pod koniec 2018 roku. – Już niewiele o nich słychać. Przyjaciele mówili, że niespodziewane przeciwności, których doświadczyli, skłoniły ich do zmiany podejścia na bardziej wyważone, z mniejszymi darowiznami politycznymi i ograniczeniem regularnych kontaktów z Trumpem lub członkami jego administracji. – Odnieśli na arenie politycznej większy sukces, niż się spodziewali, to wystrzeliło jak rakieta – powiedział Brent Bozell, przyjaciel prowadzący Centrum Badań Medialnych (Media Research Center), konserwatywną organizację non profit. – Pojawiło się rozgoryczenie… ludzie rozczarowali ich10. Jak mówią przyjaciele, po części przyczyną tego rozczarowania było to, że większość dużych darczyńców na rzecz kampanii Trumpa otrzymała coś w zamian za swoją hojność. Mercer nigdy o nic nie prosił. Ale inni wpływowi ludzie świata finansów, nawet ci, którzy nie wspierali Trumpa w wyścigu o fotel prezydencki, jak na przykład szef Blackstone Group Stephen Schwarzman, regularnie rozmawiali z prezydentem. Mercerowie popełnili też błędy strategiczne. W czerwcu 2018 roku Bob Mercer przekazał pół miliona dolarów na działania polityczne wspierające Kelli Ward, która ściągnęła na siebie falę krytyki, oskarżając rodzinę senatora Johna McCaina o podanie takiego terminu ogłoszenia informacji o zakończeniu jego leczenia onkologicznego, aby wpłynęło to na kampanię wyborczą. Ward poniosła w tym roku sromotną klęskę podczas republikańskich prawyborów do Senatu w stanie Arizona. Gdy prezydent i Partia Republikańska rozpoczęli przygotowania do wyborów w 2020 roku, Mercerowie wciąż mieli możliwość wpływania na kampanię. Nadal byli w bliskich stosunkach z Conway. Wprawdzie nie mogli już wykorzystywać Bannona w charakterze kanału komunikacyjnego z Trumpem i innymi osobami z jego otoczenia, ale wciąż byli wielkimi zwolennikami PAC-u wspierającego doradcę do spraw bezpieczeństwa narodowego Stanów Zjednoczonych Johna Boltona, utrzymując w ten sposób dostęp do władz. Mercerowie powiedzieli przyjaciołom, że cieszą się między innymi ze zmniejszenia podatków przez administrację Trumpa i z wyboru konserwatywnych sędziów, sugerując, że nie żałują swojego wielkiego zaangażowania w politykę kraju. Rebekah wciąż jednak była bardziej skupiona na innych sprawach, odległych od nagłówków z pierwszych stron gazet, na przykład na działalności na rzecz wolności wypowiedzi na uczelnianych kampusach. W październiku 2018 roku, gdy została wyróżniona, podczas gali w Waszyngtonie wyraziła swoje obawy co do poziomu dyskursu na kampusach, mówiąc, że uczelnie „wywołują owczy pęd do antyamerykańskich mitów radykalnej lewicy, nieświadomej podstawowych zagadnień obywatelskich, ekonomicznych i historycznych i kompletnie niezdolnej do krytycznego myślenia”11. Ubrana w czerwoną, powłóczystą suknię, w charakterystycznych, wysadzanych zgromadzonych diamentami osób, okularach, poinformowała, przemawiając że nadal będzie do setek zabiegała o ograniczenie roli rządu i zapewnienie, że politycy będą kłaść nacisk na „osobistą odpowiedzialność”. Nazywając prezydenta Trumpa „siłą natury”, Mercer zasygnalizowała, że nadal będzie odgrywała aktywną rolę w krajowej polityce, bez względu na ataki, których doświadczyła ona i jej ojciec i pozostanie zaangażowana w „walkę o ducha naszego kraju”. – Nikt mnie nie uciszy – powiedziała. ROZDZIAŁ SZESNASTY Nigdy nie zlecaj ludziom pracy, którą mogą wykonać maszyny. Agent Smith z filmu Matrix R ynek akcji zniżkował. Jim Simons był zaniepokojony. Kończył się grudzień 2018 roku. Simons wraz z żoną Marylin przebywał w hotelu w Beverly Hills, dokąd przyjechał, aby z okazji Bożego Narodzenia odwiedzić rodzinę mieszkającą w okolicach Los Angeles. Miał na sobie chinosy i koszulkę polo. Starał się zrelaksować w hotelu znanym z położonych nad zatoczką bungalowów i różowo-zielonego wystroju. Nie przestawał jednak obserwować rynku akcji. Wszystko leciało w dół. Wszędzie pojawiały się obawy, że następuje spowolnienie gospodarcze. W tym miesiącu indeks S&P 500 spadł niemal o 10 procent. Był to najgorszy grudzień od 1931 roku. W tym momencie wartość majątku Simonsa wynosiła 23 miliardy dolarów. Jednak codzienne straty były dla niego jak cios w brzuch. Jednym z powodów zaniepokojenia było przyjęcie dość znacznych zobowiązań finansowych wobec swojej fundacji dobroczynnej, która zatrudniała setki pracowników, a także wobec innych organizacji. Naprawdę jednak nie to sprawiało, że był tak bardzo skonsternowany. Simons wiedział, że będzie mu się powodziło bardziej niż dobrze bez względu na to, co stanie się na rynku. Po prostu nienawidził tracić pieniędzy. Z coraz większą niecierpliwością czekał, aż ten ból ustąpi. Sięgnął po telefon i zadzwonił do Ashvina Chhabra, weterana Wall Street zatrudnionego do prowadzenia Euclidean Capital, firmy zarządzającej osobistymi środkami Simonsa i jego rodziny. Powiedział Chhabrze, że niepokoi go to, co dzieje się na rynkach. Wydawało się, że dobrym pomysłem byłoby zrobić kilka zakładów, grając na zniżkę akcji, co stanowiłoby zabezpieczenie na wypadek jeszcze głębszej wyprzedaży. Simons zapytał Chhabrę o jego opinię, co powinni zrobić. – Czy powinniśmy wykorzystać krótką sprzedaż? – zapytał. Chhabra zawahał się, sugerując, że powinni unikać działania, zanim rynek się nie uspokoi. Simons zgodził się na takie podejście. Następnego dnia akcje umocniły się. I było po spadkach. Rozłączając się, ani Simons, ani Chhabra nie zwrócili uwagi, jak pełna ironii była ich rozmowa. Simons był pionierem nowego sposobu inwestowania, przez ponad trzydzieści lat doskonalił go. Zapoczątkował w świecie finansów rewolucję, zapewniając rację bytu ilościowemu podejściu do tradingu. Wydawało się, że każdy w świecie finansów stara się inwestować w taki sposób jak Renaissance: analizując dane, budując modele matematyczne do przewidywania kierunku [zmian cen] różnych instrumentów i wykorzystując system automatycznego zawierania transakcji. Ci, którzy kiedyś mieli ugruntowane pozycje, rzucili ręcznik. Dziś nawet taki gigant jak JPMorgan Chase organizuje obowiązkowe kursy programowania dla swoich nowych bankierów inwestycyjnych i innych pracowników zajmujących się inwestycjami. Sukces Simonsa zapewnił rację bytu dziedzinie inwestowania ilościowego. – Jim Simons i Renaissance pokazali, że to możliwe – mówi Dario Villani, doktor w dziedzinie fizyki teoretycznej, prowadzący własny fundusz hedgingowy. Celem quantów, takich jak Simons, było unikanie kierowania się emocjami i wewnętrznym instynktem. Jednak Simons po kilku trudnych tygodniach na rynku reagował właśnie w taki sposób. Zachowywał się trochę tak, jakby menedżer drużyny Oakland A’s, Billy Baene, wykorzystujący metody statystyczne przy naborze zawodników, zastąpił je decyzjami podejmowanymi na podstawie wyglądu potencjalnych gwiazd. Telefon od Simonsa dobitnie pokazywał, jak trudne może okazać się przekazanie podejmowania decyzji komputerom, algorytmom i modelom, nawet w przypadku inwestorów prezentujących właśnie takie podejście. Jego rozmowa z Chhabrą pozwala wyjaśnić, jak mocną wiarę pokładali inwestorzy w działaniach polegających na polowaniu na obligacje i akcje w oparciu o osąd, doświadczenie i staromodne badania. Jednak w 2019 roku wiara w tradycyjne podejście osłabła. Lata słabych wyników przyczyniły się do ucieczki inwestorów z aktywnie zarządzanych funduszy akcyjnych i takich, które deklarowały zdolność do osiągania wyników lepszych niż rynkowe. W tym czasie fundusze, spośród których większość stosowała tradycyjne podejście do inwestowania, kontrolowały jedynie połowę pieniędzy powierzonych przez klientów akcyjnym funduszom wzajemnym. Dekadę wcześniej było to 75 procent. Druga połowa pieniędzy była ulokowana w funduszach indeksowych lub tzw. wehikułach pasywnych, nastawionych jedynie na osiągnięcie zwrotu na poziomie rynkowym i przyznających, jak trudno jest przebić rynek1. Wydawało się, że w coraz większym stopniu kiedyś niezawodne taktyki inwestycyjne, takie jak przepytywanie zarządzających korporacjami, analizowanie sprawozdań finansowych czy wykorzystywanie instynktu i intuicji, aby grać na wielkie globalne zmiany gospodarcze, były już niewystarczające. Czasami te metody przyczyniały się do podważania reputacji niektórych najjaśniejszych gwiazd Wall Street. W latach poprzedzających rok 2019 John Paulson, który zarobił miliardy, przewidując w roku 2007 kryzys kredytów hipotecznych subprime, poniósł ogromne straty i doświadczył szokującej ucieczki klientów2. David Einhorn, pokerzysta i zarządzający funduszem hedgingowym, znany niegdyś jako Król David, po tym jak przewidział w roku 2008 upadek Lehman Brothers, również doświadczył ucieczki klientów w czasach, kiedy osiągał słabe wyniki3. W Newport Beach w Kalifornii Bill Gross, inwestor znany z tego, że irytował się, gdy pracownicy potężnego funduszu obligacyjnego PIMCO mówili do niego albo nawet próbowali nawiązać z nim kontakt wzrokowy, tuż przed szokującym odejściem z firmy widział, jak topnieją jej zyski4. Nawet Warrenowi Buffettowi wiodło się gorzej. Jego fundusz Berkshire Hathaway pozostawał w tyle za indeksem S&P 500 przez ostatnie pięć, dziesięć i piętnaście lat – aż do maja 2019. Częściowo problem wynikał z tego, że tradycyjne, aktywnie zarządzane fundusze nie miały już przewagi informacyjnej nad rywalami. Kiedyś wyrafinowane fundusze hedgingowe, fundusze wzajemne i inne tego typu podmioty miały luksus dogłębnego analizowania rocznych raportów i innych komunikatów finansowych w celu odkrycia cennych, a niezauważonych przez innych informacji. Dziś, gdy niemal każdy typ korporacyjnych danych finansowych jest dostępny przez naciśnięcie klawisza, a najświeższe informacje są dostępne niemal wszędzie, wszystko to może być natychmiast przetworzone przez maszyny. Wskazanie faktów lub liczb nie w pełni wykorzystanych przez inwestorów jest prawie niemożliwe. Równocześnie rozprawienie się ze zjawiskiem wykorzystywania informacji niejawnych (insider trading), jak również szereg innych zmian związanych z nadzorem nad rynkiem, mających na celu zagwarantowanie, że żadna grupa inwestorów nie będzie miała lepszego niż inni dostępu do informacji korporacyjnych, wyrównało szanse, ograniczając przewagi, z jakich korzystali najbardziej wyrafinowani inwestorzy fundamentalni. Duże fundusze hedgingowe nie mogły już otrzymywać telefonów od brokerów informujących ich o mającej się pojawić publikacji ważnej informacji lub nawet zmianie oceny akcji przez bank. Obecnie przewagę uzyskują często najszybciej działające firmy. Pod koniec sierpnia 2018 roku cena akcji niewielkiej spółki produkującej leki na raka, Geron Corporation, wzrosła o 25 procent, gdy jej partner Johnson & Johnson opublikował ofertę pracy. Ogłoszenie sugerowało, że najprawdopodobniej wkrótce zapadną kluczowe decyzje regulacyjne dotyczące leku, nad którym pracowały obie firmy. Taka informacja mogła umknąć wszystkim, ale nie tym, którzy mieli technologię do natychmiastowego i automatycznego przeszukiwania w czasie rzeczywistym ofert pracy i innych informacji o podobnym charakterze5. Inwestorzy quanci stali się dominującymi graczami w branży finansowej. Na początku 2019 roku stanowili niemal jedną trzecią wszystkich grających na rynku akcji. Był to udział ponad dwukrotnie większy niż w roku 20136. Pojawiły się owoce tej dominacji. W roku 2018 Simons zarobił około 1,5 miliarda dolarów, podczas gdy założyciele konkurencyjnej firmy quantowej Two Sigma Investments zarobili po 700 milionów. Ray Dalio z Bridgewater Associates – metodycznie inwestującej, opartej na regułach, ale nie quantowej firmy – również zarobił miliard. Israel Englander, walczący z Simonsem podczas starć z dwoma nielojalnymi rosyjskimi traderami, uzyskał 500 milionów dolarów7. Na początku 2019 roku Ken Griffin, prowadzący w Chicago swoją firmę Citadel, realizującą między innymi strategie quantowe, zaskoczył wszystkich, wydając 328 milionów dolarów na luksusowy apartament na ostatnim piętrze ekskluzywnego budynku w Nowym Jorku – najdroższy dom lub mieszkanie, jakie kiedykolwiek sprzedano w Stanach Zjednoczonych. (Griffin kupił za niemal 60 milionów dolarów kilka pięter w kompleksie mieszkaniowym w Chicago, jak również penthouse w Miami za podobną kwotę, nie wspominając już o 500 milionach dolarów wydanych na dwa obrazy autorstwa Jacksona Pollocka i Willema de Kooniga). Istnieją powody, by przypuszczać, że przewaga będąca udziałem takich firm jak Renaissance będzie zwiększała się wraz z eksplozją nowych rodzajów danych, które ich komputerowe modele tradingowe będą mogły przetwarzać i parsować. IBM oszacował, że 90 procent światowych zbiorów danych mogło zostać stworzonych tylko w ciągu dwóch ostatnich lat i że czterdzieści zettabajtów – lub czterdzieści cztery biliony gigabajtów – danych zostanie stworzonych w roku 2020. Jest to trzystukrotny wzrost w porównaniu z rokiem 20058. Obecnie niemal każdy rodzaj informacji jest digitalizowany i udostępniany jako część olbrzymich zbiorów danych. Danych, o których inwestorzy kiedyś mogli tylko pomarzyć. Wielkie emocje wśród inwestorów budzą dane alternatywne – dotyczące niemal wszystkiego, na przykład natychmiastowe informacje z czujników i obrazy satelitarne świata. Kreatywni inwestorzy poszukują korelacji i prawidłowości, dzięki którym można by zarobić pieniądze, analizując ton głosu menedżerów podczas telekonferencji, ruch na parkingach przy sklepach, zapisy we wnioskach o ubezpieczenie samochodu i rekomendacje influencerów z mediów społecznościowych. Zamiast czekać na dane o produkcji rolnej, quanci analizują sprzedaż maszyn i narzędzi rolniczych albo obrazy satelitarne pól uprawnych. Listy przewozowe kontenerów mogą dać wgląd w globalne trendy. Metodyczni traderzy mogą nawet otrzymywać generowane przez telefony komórkowe dane o tym, w których przejściach między półkami, a nawet przy których półkach zatrzymują się konsumenci buszujący w sklepach. Jeśli chcesz mieć pojęcie o popularności nowego produktu, możesz przejrzeć recenzje na Amazonie. Powstają algorytmy do analizowania drogi zawodowej komisarzy i innych osób z Agencji Żywności i Leków, aby przewidzieć prawdopodobieństwo zatwierdzenia nowego leku. Aby badać nowe możliwości, fundusze hedgingowe zaczęły zatrudniać pracowników nowego typu – analityków danych (data analysts) lub łowców danych (data hunters), skupiających się na przekopywaniu nowych źródeł danych, podobnie jak w połowie lat 80. robił to Sandor Straus dla Renaissance’u. Wszystkie informacje są dokładnie analizowane, aby zyskać lepsze wyczucie aktualnego stanu i trajektorii gospodarki, jak również perspektyw konkretnych spółek. Co bardziej przebojowi inwestorzy mogą nawet wykorzystywać je do przygotowania na potencjalny kryzys, jeśli na przykład zobaczą nietypowy wzrost dostaw pizzy do Pentagonu podczas jakiegoś międzynarodowego incydentu. Wykładniczy wzrost mocy obliczeniowych i pojemności dysków komputerów otworzył przed metodycznymi traderami nowe możliwości przesiewania wszystkich tych danych. Według Singularity Hub mniej więcej do 2025 roku za 1000 dolarów będzie można kupić komputer o takiej samej mocy obliczeniowej, jaką ma ludzki mózg. Już teraz firma zarządzająca funduszem hedgingowym Two Sigma zbudowała system komputerowy o mocy obliczeniowej ponad stu teraflopów – co oznacza, że może wykonywać sto bilionów operacji na sekundę – oraz pamięci przekraczającej jedenaście petabajtów, czyli pięciokrotnie więcej niż ilość danych przechowywanych we wszystkich bibliotekach akademickich Stanów Zjednoczonych9. Wszystkie te możliwości pozwalają quantom na znajdowanie i testowanie dużo większej liczby sygnałów prognostycznych niż kiedykolwiek wcześniej. – Zamiast strategii prób i błędów w poszukiwaniu sygnałów, wykorzystując kreatywność i myślenie – mówi jeden ze specjalistów komputerowych w Renaissance’ie – teraz można po prostu wrzucić pewną klasę formuł do programu uczenia maszynowego i przetestować miliony różnych możliwości. Wiele lat po tym, jak zespół Simonsa w Renaissance’ie zastosował techniki uczenia maszynowego, inni quanci również zaczęli wykorzystywać te metody. Renaissance przewidział transformację w dziedzinie podejmowania decyzji, która obejmuje niemal wszystkie obszary biznesu i prawie wszystkie zawody. Coraz więcej firm i osób akceptuje i stosuje modele, które nieustannie uczą się w oparciu o swoje sukcesy i porażki. Inwestor Matthew Granade zwrócił uwagę, że Amazon, Tencent, Netflix i inne firmy działające w oparciu o dynamiczne, wciąż zmieniające się modele, zaczynają dominować. Im więcej danych jest wprowadzanych do maszyn, tym powinny one stawać się mądrzejsze. Pisarz Gary Shteyngart tak żartobliwie podsumowuje przyszłą drogę branży finansowej i kierunek szeroko rozumianego społeczeństwa: Gdy psychoanalitycy naszych dzieci zostaną zastąpieni przez algorytmy, to będzie koniec; nic już nie pozostanie. = Pomimo wielkiego entuzjazmu wokół podejścia ilościowego zdawano sobie również sprawę z jego ograniczeń. Nie jest łatwo przetwarzać informacje i odkrywać dokładne sygnały wśród wszystkich mocno zagmatwanych danych. Niektórzy quanci twierdzili, że wybór akcji jest trudniejszym zadaniem dla maszyny niż wybór odpowiedniej piosenki, rozpoznanie twarzy czy nawet prowadzenie samochodu. Wciąż trudno nauczyć maszyny odróżniać babeczkę z jagodami od psów rasy chihuahua. Niektóre duże firmy, w tym londyńska Man AHL, w większości przypadków wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do określania, jak i kiedy zawierać transakcje, albo do tworzenia map powiązań między firmami i prowadzenia innego rodzaju badań, a nie do podejmowania automatycznych decyzji inwestycyjnych. Mimo wszystkich przewag, jakie mają firmy quantowe, zwroty z inwestycji większości takich firm tradingowych – z wyjątkiem Renaissance’u i kilku innych oczywistych wyjątków – nie były dużo wyższe od tych osiąganych przez firmy przeprowadzające tradycyjne analizy. W ciągu pięciu lat poprzedzających wiosnę 2019 fundusze hedgingowe skupiające się na strategiach quantowych zyskały rocznie średnio 4,2 procent w porównaniu z 3,3 procent wzrostu przeciętnego funduszu hedgingowego w tym samym okresie. (Te liczby nie uwzględniają wyników niektórych utajnionych funduszy, takich jak Medallion, które nie publikują swoich wyników). Inwestorzy ilościowi napotykają wyzwania, które mogą działać zniechęcająco, ponieważ informacje, które przesiewają, wciąż się zmianiają – w przeciwieństwie do danych z innych dziedzin, na przykład fizyki – a historie zmian cen akcji i innych instrumentów są dość ograniczone. – Powiedzmy, że starasz się przewidzieć, jak będą się zachowywały akcje w horyzoncie czasowym jednego roku – mówi weteran wśród quantów, Richard Dewey. – Ponieważ mamy przyzwoite zapisy tylko od 1900 roku, jest tylko 118 niepokrywających się jednorocznych okresów, które możemy analizować w odniesieniu do Stanów Zjednoczonych10. Zbudowanie systemu transakcyjnego może być niełatwe w przypadku pewnych inwestycji, jak na przykład ryzykownych kredytów, ponieważ opiera się on na wyrokach sądowych, kruczkach prawnych i negocjacjach z kredytodawcami. Z tych powodów najprawdopodobniej pozostaną na rynku nisze, w których będą prosperować sprytni tradycyjni inwestorzy, szczególnie ci, którzy skupiają się na inwestycjach długoterminowych, których inwestorzy algorytmiczni, słuchający komputerów, zwykle unikają. = Rozwój Renaissance’u i innych firm tradingowych wykorzystujących transakcje komputerowe wzbudzał obawy związane z ich wpływem na rynek i możliwość wystąpienia nagłej wyprzedaży zainicjowanej przez działające autonomicznie komputery. Szóstego maja 2010 roku indeks Dow Jones Industrial Average zapikował o tysiąc punktów w wyniku tak zwanego flash crash (błyskawiczny krach). W ciągu kilku dramatycznych minut setki akcji gwałtownie straciły niemal całą swoją wartość. Inwestorzy wskazali palcem firmy handlujące za pomocą programów komputerowych i stwierdzili, że to załamanie pokazuje, jak destabilizującą rolę mogą one odegrać. Rynek jednak szybko wrócił do równowagi. Prokuratorzy oskarżyli potem pewnego tradera, który działał ze swojego domu w zachodnim Londynie, o manipulacje na kontraktach futures na indeks rynku akcji, co stało się przyczyną tego załamania11. O niektórych nagłych spadkach niewiele wiedziano. Trudno było je wytłumaczyć. W efekcie pojawiły się opinie, że nastanie maszyn zapoczątkowało nową erę ryzyka i zmienności. Automatyczny trading za pomocą komputerów to dla wielu przerażająca koncepcja, podobnie jak samoloty latające na autopilocie i autonomiczne samochody, mimo że istnieją dowody, iż takie maszyny poprawiają bezpieczeństwo. Jest powód, by wierzyć, że komputerowi traderzy mogą wzmocnić lub przyśpieszyć już występujące trendy. Pisarz i były zarządzający ryzykiem Richard Bookstaber przekonuje, że dzisiejsze ryzyka są znaczące, ponieważ zastosowanie modeli quantowych obejmuje „cały system świata inwestycyjnego” i sugeruje, że w przyszłości problemy takich inwestorów będą miały większe konsekwencje niż kiedyś12. Gdy trading ilościowy będzie się coraz bardziej rozpowszechniał, może zmienić się natura rynków. Mogą pojawić się nowe typy błędów. Niektórych z nich dopiero musimy doświadczyć, więc trudniej będzie je przewidzieć. Dotychczas rynki zmieniały się pod wpływem ludzkich zachowań, odzwierciedlając dominującą rolę, jaką odgrywali na nich traderzy i inwestorzy. Jeśli uczenie maszynowe i inne modele komputerowe staną się najbardziej wpływowymi czynnikami na rynkach, to rynki mogą się stać mniej przewidywalne, a być może również mniej stabilne, ponieważ ludzka natura jest z grubsza rzecz biorąc stała, podczas gdy natura skomputeryzowanego tradingu może się szybko zmieniać. Niebezpieczeństwa związane ze skomputeryzowanym handlem są jednak na ogół wyolbrzymiane. Jest tak wiele różnych odmian quantowego inwestowania, że nie jest możliwa jakakolwiek generalizacja tej kwestii. Niektórzy quanci stosują strategie momentum, tym samym intensyfikują sprzedaż przez innych inwestorów w czasach spadków. Jednak inne podejścia, w tym inteligentna beta (smart beta), inwestowanie czynnikowe czy style investing – strategia inwestowania polegająca na tworzeniu portfela złożonego z różnych rodzajów aktywów – to najpopularniejsze i najszybciej rosnące rodzaje inwestowania w świecie quantów. Niektórzy z tych praktyków zaprogramowali swoje komputery tak, aby kupować, gdy akcje są tanie, pomagając w ten sposób w stabilizacji rynku. Ważne jest, by pamiętać, że uczestnicy rynku zawsze mieli skłonność do wycofywania się i zawierania mniejszej liczby transakcji w czasach kryzysów na rynku, co sugeruje, że stosunek quantów do handlu niewiele różni się od podejść znanych z przeszłości. Rynki uspokoiły się, gdy inwestorzy quantowi zajęli na nich dominującą pozycję. Ludzie są podatni na lęk, chciwość i panikę. Wszystkie te reakcje zazwyczaj powoduje zmienność na rynkach finansowych. Maszyny mogą sprawić, że rynki będą bardziej stabilne, gdy zostaną z nich wypchnięci ludzie obciążeni uprzedzeniami i emocjami. Komputerowe podejmowanie decyzji w innych dziedzinach, na przykład w lotnictwie, na ogół prowadzi do zmniejszenia liczby błędów. = Latem 2019 roku fundusz Medallion osiągnął przeciętny roczny wzrost bez uwzględnienia prowizji inwestorów, liczony od 1988 roku na poziomie około 66 procent i zwrot po uwzględnieniu prowizji na poziomie około 39 procent. Pomimo początkowych potknięć RIEF-u, trzy fundusze hedgingowe firmy otwartej dla zewnętrznych inwestorów również pobiły rywali i indeksy rynkowe. W czerwcu 2019 roku Renaissance zarządzał w sumie 65 miliardami dolarów, będąc jedną z największych na świecie firm zarządzających funduszami hedgingowymi, niekiedy odpowiadał nawet za 5 procent dziennego wolumenu obrotów na rynku akcji, bez uwzględnienia transakcji wysokich częstotliwości. Sukces firmy pokazuje, jak przewidywalne są ludzkie zachowania. Renaissance analizuje przeszłość, ponieważ z rozsądną dozą pewności wierzy, że inwestorzy będą podejmowali podobne decyzje w przyszłości. Równocześnie pracownicy wykorzystują metodę naukową do pokonywania uprzedzeń poznawczych i emocjonalnych, sugerując, że takie filozoficzne podejście ma wartość, gdy przychodzi się zmierzyć z różnego rodzaju trudnymi problemami. Stawiają hipotezy, potem wykonują testy, pomiary i korygują swoje teorie, starając się działać według tego, co wynika z danych, a nie pod wpływem intuicji i instynktu. – To podejście jest naukowe – mówi Simons. – Wykorzystujemy bardzo rygorystyczne podejścia statystyczne, aby ustalić, czy [naprawdę chodzi o to], co naszym zdaniem leży u podstaw13. Inną nauką płynącą z doświadczeń Renaissance’u jest to, że istnieje więcej czynników i zmiennych wpływających na rynki finansowe i indywidualne inwestycje, niż większość sobie wyobraża lub może wymyślić. Inwestorzy mają skłonność do skupiania się na najbardziej podstawowych siłach, ale istnieją dziesiątki czynników – nawet naprawdę ogromna ich ilość – które pozostają niezauważone. Renaissance bardziej niż ktokolwiek inny ma świadomość większej liczby istotnych czynników i pomijanych przez wielu zależności matematycznych wpływających na ceny akcji i innych inwestycji. To trochę tak, jak pszczoły widzące całe spektrum barw w kwiatach, całą tęczę, której ludzie nie dostrzegają, patrząc na te same rośliny. Renaissance nie widzi wszystkich odcieni rynku, ale widzi ich wystarczająco dużo, by zarobić na tym mnóstwo pieniędzy, częściowo dzięki temu, że intensywnie wykorzystuje dźwignię. Renaissance przeżywał bardzo trudne okresy w przeszłości i można przypuszczać, że firmie trudno będzie powtórzyć dawne sukcesy, ponieważ rynek się zmienia, a pracownicy starają się dotrzymać mu kroku. W chwilach refleksji obecni i dawni pracownicy dziwią się tym wzrostom i przewidują trudności w przyszłości. Wzrosty, jakie wraz z kolegami osiągnął Simons, mogą sugerować, że na rynku istnieje więcej luk, niż się większości wydaje. Najprawdopodobniej jednak w rzeczywistości jest znacznie mniej luk i szans dla inwestorów, niż się na ogół wydaje. Mimo wszystkich tych wyjątkowych zbiorów danych, mocy obliczeniowej, nieprzeciętnie utalentowanych ludzi i doświadczenia, jakie zdobył Renaissance w dziedzinie tradingu i zarządzania ryzykiem, firma osiąga zysk jedynie z niewiele więcej niż 50 procent swoich transakcji, co świadczy o tym, jak trudnym wyzwaniem jest pokonanie rynku i jakim szaleństwem ze strony inwestorów jest podejmowanie takich prób. Simons wraz z kolegami na ogół unikał prognozowania zmian cen pojedynczych akcji. Nie jest jasne, czy jakikolwiek ekspert, czy system potrafi przynajmniej w długim terminie wiarygodnie przewidzieć zachowanie pojedynczych akcji, czy kierunek zmian na rynkach finansowych. To, co robi Renaissance, to przewidywanie zmian cen jednych akcji w odniesieniu do innych, do indeksu, do modelu czynnikowego i do branży. Elwyn Berlekamp w czasach, gdy pomagał prowadzić Medallion, doszedł do wniosku, że narracje, których starają się trzymać inwestorzy, próbując wyjaśnić przyczyny ruchów cen, są dość dziwne, a nawet niebezpieczne, ponieważ wzbudzają niesłuszne zaufanie, że można właściwie zrozumieć swoją inwestycję i przepowiedzieć jej przyszłość. Gdyby to zależało od Berlekampa, akcje miałyby przypisane numery, a nie nazwy. – Nie przeczę, że informacje o zyskach i inne raporty biznesowe na pewno wpływają na rynki – mówi Berlekamp. – Problem polega jednak na tym, że tak wielu inwestorów tak bardzo skupia się na tego typu informacjach, że niemal wszystkie ich wyniki skupiają się bardzo blisko ich średniej. = Kilka dni po tym, jak Rebekah Mercer wyrzuciła Davida Magermana z pokerowego turneju w nowojorskim hotelu St. Regis, Renaissance zwolnił go, niwecząc jakąkolwiek szansę na zbliżenie zwaśnionych stron. Magerman wytoczył dwa procesy sądowe – roszczenie federalne dotyczące praw obywatelskich w stosunku do Roberta Mercera i sprawę o bezprawne zwolnienie przeciw Renaissance’owi i Mercerowi. W obu przypadkach twierdził, że Mercer usunął go z Renaissance’u za „zaangażowanie w działalność chronioną”*. * Działalność chroniona to pojęcie z amerykańskiego systemu prawnego, oznaczające działalność, którą mogą podejmować pracownicy bez obawy o negatywne konsekwencje ze strony przełożonych lub współpracowników – przyp. tłum. – Zachowanie Mercera jest skandaliczną próbą odmowy Magermanowi jego konstytucyjnych i ustawowych praw federalnych – stwierdzano w dziesięciostronicowym pozwie złożonym w sądzie federalnym w Filadelfii. Magerman oświadczył, że w przewodniku dla pracowników była mowa o tym, iż zabronione jest publiczne dyskredytowanie firmy lub jej pracowników, ale – jak twierdził – nieco wcześniej, w tym samym roku, otrzymał zgodę przynajmniej od jednego z zarządzających Renaissance’m, zanim podzielił się swoimi obawami z „Wall Street Journal”. Magerman pielęgnował swoje zranione uczucia. Wciąż bolało go to, że jego starzy koledzy z pracy odnosili się do niego z wyraźną niechęcią. Powoli jednak zarówno on, jak i jego była firma, zaczęli omijać z daleka sprawę tego sporu. Mimo że działalność polityczna Mercera sprawiała Magermanowi ogromną przykrość i był niewzruszony, jeśli chodzi o jego prawa do wolności wypowiedzi, nigdy nie chciał rozgniewać Simonsa, Browna ani innych kolegów. Brakowało mu nawet towarzystwa Mercera. – Pracowałem w Renaissance’ie ponad dwadzieścia lat i to jest jedyne miejsce, w którym pracowałem w swoim życiu zawodowym – powiedział reporterowi. – Miałem obowiązek poinformować opinię publiczną… I na tym koniec, jeśli o mnie chodzi, poza tym, że zostałem zawieszony i zwolniony14. W roku 2018 po wielomiesięcznych negocjacjach obie strony zawarły ugodę. Magerman mógł funkcjonować w Renaissance’ie z prawem do inwestowania w Medallion, podobnie jak inni, którzy odeszli na emeryturę. Wkrótce pięćdziesięcioletni wówczas Magerman obrał sobie za cel nową sprawę: zwalczanie potężnych firm działających w mediach społecznościowych. Przekazał niemal pół miliona dolarów na koalicję lobbującą za walką z Facebookiem i przyjął wysokie stanowisko w firmie venture capital w Filadelfii, aby pracować z raczkującymi dopiero firmami zajmującymi się przetwarzaniem danych. – Czuję się dobrze tu, gdzie teraz jestem, zarówno mentalnie, jak i osobiście – powiedział pod koniec 2018 roku. – Nie posunąłbym się aż tak daleko, by twierdzić, że nie jest mi ciężko. Ale wiesz, zdecydowanie poszedłem naprzód15. = Gdy w listopadzie 2017 roku Mercer ustąpił ze stanowiska dyrektora współzarządzającego, pracownicy byli sceptyczni co do tego, czy ten ruch zmieni cokolwiek w spółce. Mercer wciąż był zatrudniony w Renaissance’ie i nadal był w zasięgu głosu Browna, a pracownicy mówili, że z pewnością nadal będzie go pilnował. W przeciwieństwie do innych badaczy Mercer podlegał bezpośrednio Brownowi, co świadczyło o jego utrzymującej się wysokiej pozycji. Co się tak naprawdę miałoby zmienić? Niemal natychmiast po ogłoszeniu rezygnacji Mercer przyjął mniej znaczącą rolę w firmie. Nie uczestniczył w zebraniach najwyższego kierownictwa i wydawało się, że nieco wypadł z obiegu. Ta zmiana wywołała pewną nerwowość wśród pracowników, obawiających się, że bez pomocy i wskazówek Mercera Brown zacznie podejmować nietrafione decyzje. Niepokoili się, że ta zmiana może zaszkodzić wynikom Renaissance’u w czasie, kiedy coraz więcej firm inwestycyjnych stawia na quantowy trading, rośnie więc potencjalna konkurencja. Brown wydawał się wyczuwać zagrożenia. Zareagował gwałtowną zmianą stylu zarządzania. Wciąż utrzymywał to samo maniakalne tempo pracy i przez większość nocy w ciągu tygodnia spał na półkotapczanie w swoim biurze. Zaczął jednak szukać wsparcia u innych osób na wyższych stanowiskach, zwracając się o opinie także do wielu innych pracowników. Ta zmiana przywróciła równowagę w firmie i pomogła Medallionowi spektakularnie zakończyć rok 2018, w którym wzrost sięgnął 45 procent, wyprzedzając niemal wszystkie firmy inwestycyjne. Był to rok, w którym indeks S&P 500 spadł o ponad 6 procent, osiągając najgorszy wynik od 2008 roku. Wszystkie trzy otwarte dla inwestorów fundusze Renaissance’u: Renaissance Institutional Equities Fund, Renaissance Institutional Diversified Alpha Fund i Renaissance Institutional Diversified Global Equity Fund również osiągały najlepsze wyniki na rynku. Pieniądze zainwestowane w te trzy fundusze i wartość wszystkich innych aktywów Renaissance’u przekroczyła 60 miliardów dolarów, co plasowało go wśród największych na świecie firm zarządzających funduszami hedgingowymi. – Myślę, że wszystko jest pod kontrolą – powiedział Simons pod koniec 2018 roku. – Tak długo jak zarabiasz pieniądze dla inwestorów, są oni całkiem zadowoleni16. = Wiosną 2018 roku Simons świętował swoje osiemdziesiąte urodziny. Jego rodzinna fundacja uhonorowała tę okazję szeregiem wykładów poświęconych wkładowi Simonsa w rozwój fizyki. Ludzie ze środowiska akademickiego, a także inni goście wznosili toasty za Simonsa w pobliskim hotelu. Miesiąc później gościł rodzinę i przyjaciół na swoim jachcie Archimedes podczas nocnego rejsu dookoła Manhattanu. Pochylone ramiona zdradzały, że się starzeje, ale był ostry jak brzytwa, zadając dociekliwe pytania i rzucając błyskotliwie, dowcipne uwagi podczas tej zabawy. – Obiecuję, że już nigdy więcej nie będę kończył osiemdziesięciu lat – zażartował do tłumu. Sprawiał wrażenie człowieka, który w swoim życiu dotarł do cichej przystani. Usunął Mercera z najwyższego stanowiska w Renaissance’ie, uwalniając się od presji, a firma kwitła z Brownem u steru. Nawet zawirowania związane z Magermanem zostały daleko w tyle. Simons wciąż jednak odczuwał presję. Jego ważne cele życiowe wciąż pozostawały niezrealizowane i nie trzeba było mieć doktoratu z matematyki, by zrozumieć, że nie pozostało mu zbyt wiele czasu na ich osiągnięcie. Simons utrzymywał codzienną rutynę, która zdawała się zwiększać jego szanse na zaspokojenie niezrealizowanych ambicji. Wstawał około 6:30 rano i szedł do Central Parku na kilkukilometrowy spacer i ćwiczenia pod okiem trenera. Podczas całodziennych pieszych wycieczek organizowanych przez jego fundację, zazwyczaj szedł na czele, pozostawiając zdyszanych młodszych pracowników daleko w tyle. Przerzucił się nawet na nieco zdrowsze, elektroniczne papierosy i przynajmniej podczas niektórych zebrań chował swoje ukochane merity głęboko w kieszeni na piersi. Nadal spotykał się z Brownem i innymi menedżerami Renaissance’u i przewodził zebraniom rady dyrektorów firmy. Raz na jakiś czas sugerował, aby poprawić coś w działalności operacyjnej. Skupiał się jednak na czymś innym. Tego roku przeznaczył 20 milionów dolarów na wspieranie politycznych kandydatów Demokratów, pomagając partii odzyskać kontrolę nad Izbą Reprezentantów. Simons Fundations z rocznym budżetem 450 milionów dolarów stała się drugim największym prywatnym fundatorem podstawowych badań naukowych. Math for America, organizacja, którą pomógł powołać Simons, oferowała roczne stypendia w wysokości 15 tysięcy dolarów ponad tysiącu najlepszych nauczycieli matematyki i nauk przyrodniczych w Nowym Jorku. Była również gospodarzem setek dorocznych seminariów i warsztatów, budując społeczność wykwalifikowanych i pełnych zapału nauczycieli. To było dowodem, że inicjatywa pomaga szkołom publicznym zatrzymać nauczycieli, którzy wcześniej uciekali do sektora prywatnego. Można w niektórych życiowych decyzjach Simonsa dopatrywać się sprzeczności, a nawet hipokryzji. Renaissance przez całe lata zamieniał krótkoterminowe korzyści w długoterminowe zyski, zapewniając swoim pracownikom najwyższego szczebla miliardy dolarów ulg podatkowych, pomimo że Simons potępiał brak środków rządowych przeznaczanych na podstawową edukację w dziedzinie nauk przyrodniczych, matematyki i innych przedmiotów. Niektórzy wojowniczo nastawieni krytycy, w tym pisarka i aktywistka Naomi Klein, kwestionowali rosnące wpływy „dobroczynnych miliarderów” na społeczeństwo, gdyż czasami samodzielnie alokują zasoby i ustalają priorytety w świecie non profit w czasach, gdy rządowy budżet jest mocno napięty. Można też krytykować Simonsa za to, że zatrudniał w swoim funduszu hedgingowym rzesze najlepszych naukowców z zakresu nauk ścisłych, inżynieryjnych i matematyków, mimo że ubolewał nad wysysaniem talentów ze sfery publicznej do prywatnej i nad tym, jak wiele szkół nie potrafi zatrzymać najlepszych nauczycieli. Nie wpompował jednak swoich miliardów w projekty zaspokajające jego próżność. Poświęcił pieniądze i kreatywność sprawom, z których korzyści mogą czerpać miliony. Istnieją przekonujące dowody na to, że jego inwestycje charytatywne mogą doprowadzić do prawdziwej zmiany, a być może nawet przełomu i to jeszcze za jego życia. Simons może zostać zapamiętany za to, co zrobił ze swoją fortuną, ale również za to, jak się jej dorobił. EPILOG J im Simons dużą część życia poświęcił odkrywaniu tajemnic i rozwiązywaniu trudnych zadań. Początkowo skupiał się na problemach matematycznych i kodach wroga. Potem poszukiwał prawidłowości ukrytych w rynkach finansowych. Gdy wiosną 2019 roku zbliżał się do osiemdziesiątych pierwszych urodzin, był pochłonięty dwoma zadaniami, prawdopodobnie najważniejszymi w jego życiu: zrozumieniem i leczeniem autyzmu oraz odkrywaniem początków świata i życia. W badaniach nad autyzmem nie osiągnięto żadnego przełomu, a czas uciekał. Sześć lat wcześniej Simons Foundation zatrudniła Louisa Reichardta, profesora fizjologii i neuronauki, pierwszego Amerykanina, który zdobył i Mount Everest, i K2. Simons powierzył Reichardtowi jeszcze bardziej wymagające zadanie: poprawę jakości życia osób dotkniętych autyzmem. Fundacja pomogła w stworzeniu banku próbek genetycznych 2800 rodzin, w których przynajmniej jedno dziecko miało objawy autyzmu, przyśpieszając tworzenie modeli na zwierzętach, co stanowiło krok w kierunku potencjalnego leczenia ludzi. Wiosną 2019 roku badaczom Simonsa udało się osiągnąć głębsze zrozumienie działania mózgu dotkniętego autyzmem i byli coraz bliżsi wynalezienia leków, potencjalnie mogących pomóc w zwalczaniu tej choroby. Byli bliscy stworzenia leku mogącego pomóc aż 20 procentom cierpiącym na te zaburzenia. – To będzie pierwszy lek, który wywoła pewne skutki u niektórych ludzi – powiedział Simons. – Myślę, że mamy większą niż kiedykolwiek szansę na sukces. Simons był pełen wielkich nadziei, że uda mu się dokonać postępów w rozwiązaniu różnych problemów egzystencjalnych trapiących ludzkość od zarania dziejów. W roku 2014 zatrudnił astrofizyka z Uniwersytetu Princeton – Davida Spergela – znanego z przełomowych prac dotyczących pomiaru wieku i budowy Wszechświata. Powierzył mu zadanie znalezienia odpowiedzi na odwieczne pytanie o początek Wszechświata. – No i proszę, postaraj się to zrobić w ciągu kilku lat, dopóki jeszcze jestem na tym świecie – powiedział. Simons pomógł sfinansować wartą 75 milionów dolarów budowę olbrzymiego obserwatorium z szeregiem niezwykle potężnych teleskopów na położnym na wysokości ponad 5 tysięcy metrów n.p.m. płaskowyżu na Pustyni Atacama w Chile, w miejscu, gdzie niebo jest niezwykle czyste i ciemne. To idealne miejsce do pomiarów kosmicznego promieniowania mikrofalowego i poszukiwania śladów pierwszych chwil stworzenia. Projekt, prowadzony przez grupę ośmiu naukowców, w tym Spergela i Briana Keatinga – astrofizyka kierującego Obserwatorium Simonsa i zbiegiem okoliczności syna jednego z pierwszych wspólników Simonsa, Jamesa Axa – ma zostać ukończony do 2022 roku. Oprócz innych rzeczy, obserwatorium będzie poszukiwało w odległych miejscach Kosmosu dowodów na istnienie Wielkiego Wybuchu, przewidywanego przez teorię wydarzenia, w wyniku którego powstał Wszechświat1. Wielu naukowców przyjmuje, że po powstaniu Wszechświat szybko się rozszerzał. Zjawisko to jest nazywane inflacją kosmologiczną i zjawisko to najprawdopodobniej przyczyniło się do powstania fal grawitacyjnych i skręconego światła lub, jak nazywa to Keating, „odcisku palca Wielkiego Wybuchu”. Naukowcy poświęcili całe lata na poszukiwanie dowodów na istnienie tego zjawiska, jednak każda próba kończyła się druzgocącą klęską. Przez dziesięciolecia wydawało się, że rozwiązanie jest blisko, ale ostatecznie wysiłki okazywały się bezcelowe. Obserwatorium Simonsa jest jak na razie jedną z najlepszych szans na odkrycie słabego echa drgań spowodowanych narodzinami Wszechświata, co byłoby potencjalnym dowodem na to, że Wszechświat w ogóle miał początek. – Jim naciska, aby jak najszybciej znaleźć odpowiedź – mówi Spergel. Sam Simons wyraża sceptycyzm co do teorii Wielkiego Wybuchu i tego, czy olbrzymie teleskopy spełnią swój cel i dostarczą dowodów na inflację kosmologiczną. Zgadzając się z poglądem, że czas nigdy nie miał początku, Simons równocześnie wspierał prace Paula Steinhardta, czołowego orędownika nieinflacyjnego modelu Wszechświata cyklicznego, teorii będącej w opozycji do Wielkiego Wybuchu. – Wolałem myśleć, że czas istnieje od zawsze – mówi Simons. Brzmiąc bardziej jak menedżer funduszu hedgingowego, Simons deklaruje, że będzie zwycięzcą, bez względu na to, co odkryją różne zespoły. Jeśli okaże się, że instynkt nie zawiódł go i inflacja nie zostanie potwierdzana, Simons będzie czuł się usatysfakcjonowany tym, że miał rację, a naukowcy tacy jak Steinhardt przejmą jego pałeczkę. A jeśli grupa Spergela i Keatinga znajdzie potwierdzenie teorii Wielkiego Wybuchu. – Dostaniemy Nobla i będziemy tańczyć na ulicach – mówi Simons. I wciąż z podobnym zapałem poszukuje odpowiedzi na inne pytania od wieków mącące w naszych głowach. Jego fundacja wspiera współpracę naukowców mającą na celu zrozumienie, jak powstało życie, jakie były pierwotne jego formy, czy może istnieć gdzieś w naszym Układzie Słonecznym lub na planetach poza nim. – Wszystkie religie odnoszą się do tej sprawy, a ja zawsze byłem ciekawy – mówi. – Czuję, że jesteśmy coraz bliżej znalezienia odpowiedzi. = W rześki dzień w połowie marca 2019 roku Simons wraz z żoną przylecieli swoim Gulfstreamem na lotnisko pod Bostonem. Tam powitano ich i zawieziono do Cambridge w stanie Massachussetts, na kampus Massachusetts Institute of Technology, Alma Mater Simonsa, gdzie miał wygłosić wykład. Ubrany w tweedową marynarkę, spodnie w kolorze khaki, świeżo wyprasowaną niebieską koszulę, mokasyny, bez skarpetek, Simons zwrócił się do setek studentów, akademików i miejscowych biznesmenów, dzieląc się refleksjami na temat swojej kariery oraz wstrząsów, jakie po wyborach prezydenckich przeżywał w Renaissance’ie. Odpowiadając na pytanie, dlaczego nie powstrzymał działań politycznych Roberta Mercera, Simons stwierdził – Myślę, że on jest trochę szalony – w sali rozległy się niezbyt głośne okrzyki. – Ale jest wyjątkowo bystry. Nie mogłem go zwolnić z powodu poglądów politycznych. Zapytany, do których profesjonalnych inwestorów studenci powinni zwracać się o rady, miał problem z udzieleniem odpowiedzi, bo przecież był quantem, wciąż sceptycznym co do tego, że inwestorzy potrafią prognozować, co stanie się na rynkach. W końcu wspomniał o swoim sąsiedzie z Manhattanu, George’u Sorosie. – Myślę, że warto go posłuchać – powiedział – mimo że na pewno on bardzo dużo mówi. Podzielił się też z uczelnianą publicznością kilkoma życiowymi lekcjami. – Pracujcie z najmądrzejszymi ludźmi, z jakimi możecie, najlepiej z mądrzejszymi od was… bądźcie wytrwali i nie poddawajcie się łatwo. – Kierujcie się pięknem… to może być sposób, w jaki działa firma albo w jaki jest prowadzony eksperyment lub dowód twierdzenia. Sens piękna polega na tym, że coś działa dobrze, jest doznaniem estetycznym. Opowiedział też o swoich najnowszych pasjach, w tym o staraniach, by zrozumieć powstanie świata i początki ludzkości. – Jest bardzo prawdopodobne, że jesteśmy sami – powiedział, przekonując, że inteligentne życie może istnieć wyłącznie na Ziemi, dzięki zbiegowi korzystnych okoliczności, które trudno by było znaleźć gdzie indziej. Przez moment Simons patrzył na Marylin siedzącą w pierwszym rzędzie wśród słuchaczy obok ich wnuka studiującego na Harvardzie. – Mieliśmy dużo szczęścia – powiedział. Po owacjach publiczności skromnie pomachał ręką. Wolnym krokiem wyszedł z sali, a tuż za nim jego rodzina. PODZIĘKOWANIA K siążka ta powstała z pasji. Przez ponad dwa lata miałem zaszczyt spędzać niezliczone godziny z innowacyjnymi, a nierzadko i ekscentrycznymi matematykami, naukowcami, łamaczami kodów i pionierskimi quantami w Stanach Zjednoczonych i za granicą. To było również jedno z najtrudniejszych wyzwań w mojej karierze. W szkole średniej nigdy nie zetknąłem się z rachunkiem różniczkowym. W college’u poznałem różne koncepcje matematyczne, ale zupełnie czymś innym było ich zastosowanie. Algorytm, który dopiero stworzę, będzie moim pierwszym. Bez wsparcia, zachęty i rad praktyków z tej dziedziny, dokonujących przełomowych odkryć pracowników nauki i innych bezinteresownych ludzi, ta książka nie trafiłaby do twoich rąk. Hal Lux był moją opoką – źródłem mądrości, dziękuję za cenne wyjaśnienia. Mogłem też polegać na takich ludziach, jak Aaron Brown, Andrew Sterge, Richard Dewey, Rasheed Sabar i Dario Villani. Jestem wam szczerze wdzięczny za waszą inteligencję, wiedzę i wskazówki. Nick Patterson, Greg Hullender, Sandor Straus, Elwyn Berlekamp, Robert Frey, Stephen Robert, David Dwyer, Howard Morgan i wielu innych weteranów Renaissance’u przekazało mi ważne uwagi i spostrzeżenia na temat różnych okresów w historii firmy. Raimo Bakus, Richard Stern, Ernest Chan, Philip Resnik, i Paul Cohen podzielili się ze mną swoimi doświadczeniami z IBM. Vickie Barone była moją korepetytorką z matematyki. Michael Pomada, Brian Keating i Sam Enriquez byli na tyle uprzejmi, że przeczytali mój manuskrypt i opatrzyli go pomocnymi komentarzami. Lee Neuwirth, Irwin Kra, Robert Bryant, Leonard Charlap, Simon Kochen, Lloyd Welch, David Eisenbud, Jeff Cheeger, Dennis Sullivan, John Lott, Cumrun Vafa i Phillip Griffiths odpowiadali na niekończące się pytania z niespotykaną cierpliwością i mądrością. Doceniam również pomoc takich osób, jak: Stefi Baum, Greg Hayt, Yuri Gabovich, John J. Smith, David Spergel, Rishi Narang i Sharon Bertsch McGrayne. Mój wydawca Adrian Zackheim i moja redaktorka Merry Sun byli dla mnie źródłem niewyczerpanego wsparcia, bezgranicznego entuzjazmu i zdrowego osądu. Uważam się za szczęściarza, mając ich u boku. Jacob Urban był moim niezmordowanym i utalentowanym astytentem badawczym, a Anastassia Gliadkovskaya pomagała mi na wiele sposobów, podobnie jak Nina Rodriguez-Marty. Jestem wdzięczny za wsparcie przyjaciołom, kolegom i członkom rodziny. Wśród nich chciałbym wymienić takie osoby, jak Ezra Zuckerman Sivan, Shara Shetrit, Harold Mark Simansky, Adam Brauer, Ari Moses, Joshua Marcus, Stu Schrader, Marc Tobin, Eric Landy, Kirsten Grind i Jenny Strasburg. Ogromne podziękowania kieruję do Moshe i Renee Glick, którzy zawsze byli gotowi mnie wspierać – zarówno na boisku softballowym, jak i poza nim. Doceniam wsparcie, jakiego udzielili ludzie z AABJD’s Sunday. Tova i Aviva ofiarowali mi swoją miłość i wsparcie. Jerry, Alisha, Hannah i Aiden Blugrind, David i Shari Cherna oraz Douglas i Elaine Eisenberg zachęcali mnie do dalszych wysiłków, karmiąc zarówno moje ciało, jak i ducha. Avigaiyil Goldscheider jakoś podtrzymywała mnie na duchu i sprawiała, że uśmiech pojawiał się na mojej twarzy nawet o trzeciej nad ranem. Gio Urshela, DJ LeMahieu i Aaron Judge zapewniali mi wieczorną zabawę. Justin Vernon, Rhye, Randy Crawford, Donny Hathaway, Natalie Merchant, Miles Davis i Franz Schubert uspokajali mnie i pocieszali w nocy. Chciałbym podziękować redaktorowi naczelnemu „Wall Street Journal” Mattowi Murrayowi oraz Charlesowi Forelle, redaktorowi działu „Business and Finance” za przychylny stosunek do tego przedsięwzięcia. Gdy dorastałem, nieszczególnie lubiłem lekcje angielskiego. Rozbiór zdań był dla mnie udręką. Nauczycielka w szkole średniej skrytykowała mnie za to, że pisałem zbyt wiele wypracowań o Holokauście, co zgasiło mój entuzjazm do jej lekcji. Najwięcej o pisaniu nauczyłem się czytając – książki z biblioteki publicznej w Providence, wysłuchując mądrych uwag mojego ojca Alana Zuckermana oraz sięgając do pobudzających do myślenia i zabawnych artykułów, które wycinała i podsuwała mi moja matka Roberta Zuckerman. Miłość, jaką obdarzali mnie moi rodzice, i ich nauki wciąż są dla mnie wskazówkami. I wreszcie kluczową rolę w tym, że ta książka stała się faktem, odegrała moja żona Michelle. Gdy miałem problemy ze zrozumieniem ukrytych procesów Markova i wyjaśnieniem, o co chodzi w stochastycznych równaniach różniczkowych, ona uspokajała mnie, dodawała mi otuchy i zachęcała do dalszej pracy. Z każdym dniem coraz bardziej cię doceniam. Swoją książkę dedykuję synom Gabrielowi Benjaminowi i Elijahowi Shane. Nawet Jim Simons nie potrafiłby stworzyć modelu, który zdołałby przewidzieć, ile daliście mi szczęścia. ZAŁĄCZNIK 1 Prowizja Stopa zwrotu za zarząnetto dzanie* Prowizja od wyników Stopa zwrotu przed pobraniem prowizji Wielkość funduszu (USD) Zyski z transakcji Medallionu** (USD) 1988 9,0% 5% 20% 16,3% 20 mln 3 mln 1989 -4,0% 5% 20% 1,0% 20 mln 0 1990 55,0% 5% 20% 77,8% 30 mln 23 mln 1991 39,4% 5% 20% 54,3% 42 mln 23 mln 1992 33,6% 5% 20% 47,0% 74 mln 35 mln 1993 39,1% 5% 20% 53,9% 122 mln 66 mln 1994 70,7% 5% 20% 93,4% 276 mln 258 mln 1995 38,3% 5% 20% 52,9% 462 mln 244 mln 1996 31,5% 5% 20% 44,4% 637 mln 283 mln 1997 21,2% 5% 20% 31,5% 829 mln 261 mln 1998 41,7% 5% 20% 57,1% 1,1 mld 628 mln 1999 24,5% 5% 20% 36,6% 1,54 mld 549 mln 2000 98,5% 5% 20% 128,1% 1,9 mld 2434 mln 2001 33,0% 5% 36% 56,6% 3,8 mld 1149 mln 2002 25,8% 5% 44% 51.1% 5,24 mld 2676 mld 2003 21,9% 5% 44% 44,1% 5,09 mld 2245 mld 2004 24,9% 5% 44% 49,5% 5,2 mld 2572 mld 2005 29,5% 5% 44% 57,7% 5,2 mld 2999 mld 2006 44,3% 5% 44% 84,1% 5,2 mld 4374 mld 2007 73,7% 5% 44% 136,6% 5,2 mld 7104 mld 2008 82,4% 5% 44% 152,1% 5,2 mld 7911 mld Prowizja Stopa zwrotu za zarząnetto dzanie* Prowizja od wyników Stopa zwrotu przed pobraniem prowizji Wielkość funduszu (USD) Zyski z transakcji Medallionu** (USD) 2009 39,0% 5% 44% 74,6% 5,2 mld 3881 mld 2010 29,4% 5% 44% 57,5% 10 mld 5750 mld 2011 37,0% 5% 44% 71,1% 10 mld 7107 mld 2012 29,0% 5% 44% 56,8% 10 mld 5679 mld 2013 44,9% 5% 44% 88,8% 10 mld 8875 mld 2014 39,2% 5% 44% 75,0% 9,5 mld 7125 mld 2015 36,0% 5% 44% 69,3% 9,5 mld 6582 mld 2016 35,6% 5% 44% 68,6% 9,5 mld 6514 mld 2017 45,0% 5% 44% 85,4% 10 mld 8.536 mld 2018 40,0% 5% 44% 76,4% 10 mld 7643 mld średnia stopa zwrotu netto 39,1% średnia stopa zwrotu netto przed pobraniem prowizji 66,1% łączne zyski z transakcji 104 530 000 000 * Fundusz Medallion pobiera prowizje od swoich inwestorów; przez większość lat inwestorami byli pracownicy i byli pracownicy firmy ** Stopy zwrotu brutto i zyski Medallionu są oszacowaniami – rzeczywiste wielkości mogą być nieco inne, w zależności między innymi od tego, w którym momencie roku została pobrana roczna opłata od wysokości zarządzanych aktywów. Podane zyski Medallionu są obliczone przed odliczeniem różnych wydatków funduszu Średnie stopy zwrotu 66,1% brutto 39,1% netto Powyższe zyski w kwocie 104,5 miliarda dolarów dotyczą tylko Medallionu. Renaissance czerpie również zyski z trzech funduszy hedgingowych dostępnych dla inwestorów zewnętrznych, zarządzających około 55 miliardami dolarów, według stanu na 30 kwietnia 2019 roku. (Źródło: raporty roczne Medallionu; inwestorzy). . ZAŁĄCZNIK 2 Porównanie stóp zwrotu Inwestor Kluczowy fundusz/Wehikuł Okres Roczna (annualizowana) stopa zwrotu* Jim Simons Medallion Fund 1988– 2018 39,1% George Soros Quantum Fund 1969– 2000 32%** Steven Cohen SAC 1992– 2003 30% Peter Lynch Magellan Fund 1977– 1990 29% Warren Buffett Berkshire Hathaway 1965– 2018 20,5%*** Ray Dalio Pure Alpha 1991– 2018 12% Źródło: W przypadku Simonsa, Dalio, Cohena i Sorosa: doniesienia prasowe; w przypadku Buffetta: raport roczny Berkshire Hathaway; w przypadku Lyncha: Fidelity Investments. * Wszystkie stopy zwrotu po zapłaceniu prowizji. ** Stopy zwrotu spadły w ostatnich latach, gdy Soros przestał zajmować się inwestowaniem pieniędzy powierzonych mu przez innych. *** Buffett osiągnął średnią stopę zwrotu z inwestowania 62% w latach 1951–1957 własnych, osobistych środków, zaczynając od niespełna 10 tysięcy dolarów, a w latach 1957–1969 osiągał przeciętny wzrost z zarządzania pieniędzmi spółki na poziomie 24,3%. PRZYPISY Wprowadzenie 1. Seed Interview: James Simons, „Seed”, 19 września 2006. 2. Gregory Zuckerman, Rachel Levy, Nick Timiraos i Gunjan Banerji,Behind the Market Swoon: The Herdlike Behavior of Computerized Trading, „Wall Street Journal”, 25 grudnia 2018, https://www.wsj.com/articles/behind-the-market-swoon-the-herdlikebehavior-of-computerized-trading-11545785641. Rozdział pierwszy 1. D.T. Max, Jim Simons, the Numbers King, „New Yorker”, 11 grudnia 2017, https://www.newyorker.com/magazine/2017/12/18/jim-simons-thenumbers -king. 2. James Simons, Dr. James Simons, S. Donald Sussman Fellowship Award Fireside Chat Series. Chat 2, wywiad poprowadzony przez Andrew Lo, 6 marca 2019, https://www.you tube.com/watch?v=srbQzrtfEvY&t=4s. Rozdział drugi 1. James Simons, Mathematics, Common Sense, and Good Luck, wykład, American Mathematical Society Einstein Public Lecture in Mathema tics, San Francisco, CA, 30 października 2014, https://www.youtube.com/watch?v=Tj1NyJHLvWA. 2. Lee Neuwirth, Nothing Personal: The Vietnam War in Princeton 1965–– 1975, Charleston, SC: BookSurge, 2009. 3. Paul Vitello, John S. Toll Dies at 87; Led Stony Brook University, „New York Times”, 18 lipca 2011, https://www.nytimes.com/2011/07/19/nyregion/john-s-toll-dies-at-87led-stony-brook-university.html. 4. James Simons, Simons Foundation Chair Jim Simons on His Career in Mathematics, wywiad Jeffa Cheegera, Simons Foundation, 28 września 2012, https://www.simonsfoundation.org/2012/09/28/simons-foundationchair-jim-simons-on-his-career-in-mathematics. 5. Simons, On His Career in Mathematics. Rozdział trzeci 1. Simons, Mathematics, Common Sense, and Good Luck. 2. William Byers, How Mathematicians Think: Using Ambiguity, Contradiction, and Paradox to Create Mathematics, Princeton, NJ: Princeton University Press, 2007. 3. Prywatne dokumenty Lenny’ego Bauma udostępnione przez jego rodzinę. 4. Richard Teitelbaum, The Code Breaker, „Bloomberg Markets”, styczeń 2008. 5. James Simons, Jim Simons Speech on Leonard E. Baum (przemowa podczas uroczystości żałobnej Leonarda E. Bauma, Princeton, NJ, 15 sierpnia 2017), https://www.youtube.com /watch?v=zN0ah7moPlQ. 6. Simons, On His Career in Mathematics. 7. Simons, Jim Simons Speech on Leonard E. Baum. Rozdział czwarty 1. Byers, How Mathematicians Think. Rozdział piąty 1. James R. Hagerty, Gregory Zuckerman, Math Wizard Elwyn Berlekamp Helped Bring Sharp Images from Outer Space, „Wall Street Journal”, 1 maja 2019, https://www.wsj.com/articles/math-wizard-elwyn-berlekamphelped-bring -sharp-images-from-outer-space-11556735303. 2. Brian Keating, Losing the Nobel Prize: A Story of Cosmology, Ambition, and the Perils of Science’s Highest Honor, New York: W.W. Norton, 2018. Rozdział szósty 1. James B. Stewart, Den of Thieves, New York: Simon & Schuster, 1991. Rozdział siódmy 1. Geoffrey Poitras, The Early History of Financial Economics, 1478–1776: From Commercial Arithmetic to Life Annuities and Joint Stocks, Cheltenham, UK: Edward Elgar, 2000. 2. Mark Putrino, Gann and Gann Analysis, „Technical Analysis of Stocks & Commodities”, wrzesień 2017. 3. Brian Stelter, Gerald Tsai, Innovative Investor, Dies at 79, „New York Times”, 11 lipca 2008, https://www.nytimes.com/2008/07/11/business/11tsai.html; John Brooks, The Go-Go Years: The Drama and Crashing Finale of Wall Street’s Bullish 60s, New York: Weybright and Talley, 1973. 4. Andrew W. Lo i Jasmina Hasanhodzic, The Evolution of Technical Analysis: Financial Prediction from Babylonian Tablets to Bloomberg Terminals, Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2010. 5. Douglas Bauer, Prince of the Pit, „New York Times”, 25 kwietnia 1976, https://www.nytimes.com/1976/04/25/archives/prince-of-the-pit-richarddennis-knows -how-to-keep-his-head-at-the.html. 6. Emanuel Derman, My Life as a Quant: Reflections on Physics and Finance, Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2004. 7. Edward O. Thorp, A Man for All Markets: From Las Vegas to Wall Street, How I Beat the Dealer and the Market, New York: Random House, 2017. 8. Scott Patterson, The Quants: How a New Breed of Math Whizzes Conquered Wall Street and Nearly Destroyed It, New York: Crown Business, 2010. 9. Patterson, The Quants. 10. Michelle Celarier, How a Misfit Group of Computer Geeks and English Majors Transformed Wall Street, „New York”, 18 stycznia 2018, http://nymag.com.intel ligencer/2018/01/d-e-shaw-the-first-great-quanthedge-fund.html. 11. Hal Lux, Secretive D.E. Shaw & Co. Opens Doors for Customers’ Business, „Investment Dealers’ Digest”, 15 listopada 1993. 12. G. Bruce Knecht, Wall Street Whiz Finds Niche Selling Books on the Internet, „Wall Street Journal”, 16 maja 1996, https://www.wsj.com/articles/SB832204437 381952500. Rozdział ósmy 1. Ingfei Chen, A Cryptologist Takes a Crack at Deciphering DNA’s Deep Secrets, „New York Times”, 12 grudnia 2006, https://www.nytimes.com/2006/12/12/science/12prof.html. 2. John F. Greer Jr., Simons Doesn’t Say, „Financial World”, 21 października 1996. Rozdział dziewiąty 1. Peter Lynch, Pros: Peter Lynch, wywiad z Frontline, PBS, maj 1996, www.pbs.org/wgbh/pages/frontline/shows/betting/pros/lynch.html; oraz Peter Lynch i John Rothchild, One Up on Wall Street, New York: Simon & Schuster, 2000. 2. Sebastian Mallaby, More Money Than God: Hedge Funds and the Making of a New Elite, New York: Penguin Press, 2010. 3. Michael Coleman, Influential Conservative Is Sandia, UNM Grad, „Albuquerque Journal”, 5 listopada 2017, https://www.abqjournal.com/1088165/influential-conservative-is-sandia- unm-grad-robert-mercer-trump-fundraiser-breitbart-investor-has-nmroots.html. 4. Robert Mercer, A Computational Life, przemowa podczas wydarzenia Association for Computational Linguistics Lifetime Achievement Award, Baltimore, Maryland, 25 czerwca 2014, http://techtalks.tv/talks/closingsession/60532. 5. Stephen Miller, Co-Inventor of Money-Market Account Helped Serve Small Investors’ Interest, „Wall Street Journal”, 16 sierpnia 2008, https://www.wsj.com/articles /SB121884007790345601. 6. Feng-Hsiung Hsu, Behind Deep Blue: Building the Computer that Defeated the World Chess Champion, Princeton, NJ: Princeton University Press, 2002. Rozdział dziesiąty 1. Peter Brown, Robert Mercer, Oh, Yes, Everything’s Right on Schedule, Fred, wykład, Twenty Years of Bitext Workshop, Empirical Methods in Natural Language Processing Conference, Seattle, Washington, październik 2013, http://cs.jhu.edu/~post/bitext. Rozdział jedenasty 1. Hal Lux, The Secret World of Jim Simons, „Institutional Investor”, 1 listopada 2000, https://www.institutionalinvestor.com/article/b151340bp779jn/the-secretworld-of-jim-simons. 2. Robert Mercer w wywiadzie dla Sharon McGrayne do jej książki, The Theory that Would Not Die: How Bayes’ Rule Cracked the Enigma Code, Hunted Down Russian Submarines, and Emerged Triumphant from Two Centuries of Controversy, New Haven, CT: Yale University Press, 2011. 3. Brown, Mercer, Oh, Yes, Everything’s Right on Schedule, Fred. 4. Jason Zweig, Data Mining Isn’t a Good Bet for Stock-Market Predictions, „Wall Street Journal”, 8 sierpnia 2009, https://www.wsj.com/articles/SB12496793764 2715417. 5. Lux, The Secret World of Jim Simons. 6. Robert Lipsyte, Five Years Later, A Female Kicker’s Memorable Victory, „New York Times”, 19 października 2000, https://www.nytimes.com/2000/10/19/sports /colleges- ve-years-later-afemale-kicker-s-memorable-victory.html. 7. Roger Lowenstein, When Genius Failed: The Rise and Fall of Long-Term Capital Management, New York: Random House, 2000. 8. Suzanne Woolley, Failed Wizards of Wall Street, „BusinessWeek”, 21 września 1998, https://www.bloomberg.com/news/articles/1998-0920/failed-wizards-of-wall-street. 9. Timothy L. O’Brien, Shaw, Self-Styled Cautious Operator, Reveals It Has a Big Appetite for Risk, „New York Times”, 15 października 1998, https://www.nytimes.com /1998/10/15/business/shaw-self-styledcautious-operator-reveals-it-has-a-big-appetite-for-risk.html. 10. Abuse of Structured Financial Products: Misusing Basket Options to Avoid Taxes and Leverage Limits: Hearings before the Permanent Subcommittee on Investigations of the Committee on Homeland Security and Governmental Affairs, 113th Congress (2014), oświadczenie Petera Browna, dyrektora współzarządzającego Renaissance Technologies, https://www.govinfo.gov/content/pkg/CHRG-113shrg89882/pdf/CHRG -113shrg89882.pdf. Rozdział dwunasty 1. McGrayne, The Theory that Would Not Die: How Bayes’ Rule Cracked the Enigma Code, Hunted Down Russian Submarines, and Emerged Triumphant from Two Centuries of Controversy. 2. Lux, The Secret World of Jim Simons. 3. Abuse of Structured Financial Products (oświadczenie Petera Browna). 4. Katherine Burton, Inside a Moneymaking Machine Like No Other, „Bloom-berg”, 21 listopada 2016, https://www.bloomberg.com/news/articles/2016-11-21/how-renaissances-medallion-fund-became-nance-s-blackest-box. 5. George Gilder, Life after Google: The Fall of Big Data and the Rise of the Blockchain Economy, Washington, DC: Regnery Gateway, 2018. 6. Simon Van Zuylen-Wood, The Controversial David Magerman, „Philadelphia Magazine”, 13 września 2013, https://www.phillymag.com/news/2013/09/13 /controversial-davidmagerman. 7. Scott Patterson, Jenny Strasburg, Pioneering Fund Stages Second Act, „Wall Street Journal”, 16 marca 2010, https://www.wsj.com/articles/SB10001424052748 703494404575082000779302566. 8. Zachary Mider, What Kind of Man Spends Millions to Elect Ted Cruz?, „Bloomberg”, 20 stycznia 2016, https://www.bloomberg.com/news/features/2016-01-20/what-kind-ofman-spends-millions-to-elect-ted-cruz. 9. William J. Broad, Seeker, Doer, Giver, Ponderer, „New York Times”, 7 lipca, 2014, https://www.nytimes.com/2014/07/08/science/a-billionairemathematicians -life-of-ferocious-curiosity.html. Rozdział trzynasty 1. Christine Williamson, Renaissance Believes Size Does Matter, „Pensions & Investments”, 27 listopada 2006, https://www.pionline.com/article/20061127/PRINT /611270744/renaissance-believes-size-does-matter. 2. Patterson, The Quants. 3. Gregory Zuckerman, The Greatest Trade Ever: The Behind-the-Scenes Story of How John Paulson Defied Wall Street and Made Financial History, New York: Broadway Books, 2009. 4. Tae Kim, Billionaire David Einhorn Says the Key to Investing Success Is ‘Critical Thinking’, CNBC, 26 grudnia 2017, https://www.cnbc.com/ 2017/12/26/david-einhorn-says-the-key-to-investing-success-is-criticalthinking.html. 5. Susan Pulliam, Jenny Strasburg, Simons Questioned by Investors, „Wall Street Journal”, 15 maja 2009, https://www.wsj.com/articles/SB124235 370437022507. Rozdział czternasty 1. Alice Walker, Billionaire Mathematician Jim Simons Parks £75 million Super Yacht during Tour of Scotland, „Scottish Sun”, 15 lipca 2018, https://www.thescot tishsun.co.uk/fabulous/2933653/jim-simons-superyacht-billionaire-scotland-tour. 2. Simons, On His Career in Mathematics. 3. Van Zuylen-Wood, The Controversial David Magerman. 4. Ryan Avent, If It Works, Bet It, „Economist”, 14 czerwca 2010, https://www.economist.com/free-exchange/2010/06/14/if-it-works-bet-it. 5. James Simons, My Life in Mathematics, (wykład, Międzynarodowy Kongres Matematyczny) International Congress of Mathematics, Seul, Korea Południowa, 13 sierpnia 2014, https://www.youtube.com/watch? v=RP1ltutTN_4. 6. John Marzulli, Hedge Fund Hotshot Robert Mercer Files Lawsuit over $2M Model Train, Accusing Builder of Overcharge, „New York Daily News”, 31 marca 2009, https://www.nydailynews.com/news/hedge-fund- hotshot-robert-mercer-les-lawsuit-2m-model-train-accusing-builderovercharge-article-1.368624. 7. Patterson and Strasburg, Pioneering Fund Stages Second Act. 8. Joshua Green, Devil’s Bargain: Steve Bannon, Donald Trump, and the Storming of the Presidency, New York: Penguin Press, 2017. 9. Mider, Ted Cruz? 10. Juliet Chung, Mega Merger: Six Apartments May Make One, „Wall Street Journal”, 27 kwietnia 2010, https://www.wsj.com/articles/SB10001424 0527487044467045752 07193495569502. 11. Ben Smith, Hedge Fund Figure Financed Mosque Campaign, „Politico”, 18 stycznia 2011, https://www.politico.com/blogs/bensmith/2011/01/hedge-fund-figure-financed-mosque-campaign-032525. 12. Vicky Ward, The Blow-It-All-Up Billionaires, „Highline”, 17 marca 2017, https://highline.hu ngtonpost.com/articles/en/mercers. 13. Gregory Zuckerman, Keach Hagey, Scott Patterson i Rebecca Ballhaus, Meet the Mercers: A Quiet Tycoon and His Daughter Become Power Brokers in Trump’s Washington, „Wall Street Journal”, 8 stycznia 2017, https://www.wsj.com/articles/meet-the-mercers-a-quiet-tycoon-and-hisdaughter-become-power-brokers-in-trumps-washington-1483904047. 14. Carole Cadwalladr, Revealed: How US Billionaire Helped to Back Brexit, „Guardian”, 25 lutego 2017, https://www.theguardian.com/politics/2017/feb/26/us-billionaire-mercerhelped-back-brexit. 15. Jane Mayer, New Evidence Emerges of Steve Bannon and Cambridge Analytica’s Role in Brexit, „New Yorker”, 17 listopada 2018, https://www.newyorker.com/news/news-desk/new-evidence-emerges-ofsteve-bannon-and-cambridge-analyticas-role-in-brexit. 16. Nigel Farage, Farage: ‘Brexit Could Not Have Happened without Breitbart’, wywiad Alexa Marlowa, Turning Point USA Student Action Summit, 20 grudnia 2018, https://www.youtube.com/watch? v=W73L6L7howg. 17. Matea Gold, The Rise of GOP Mega-donor Rebekah Mercer, „Washington Post”, 14 września 2016, https://www.washingtonpost.com/politics/the-rise-of-gop-mega-donorrebekah-mercer/2016/09/13/85ae3c32-79bf-11e6-beac-57a4a412e93a _story.html. 18. Green, Devil’s Bargain. 19. Corey R. Lewandowski, David N. Bossie, Let Trump Be Trump: The Inside Story of His Rise to the Presidency, New York: Center Street, 2017. Rozdział piętnasty 1. Jonathan Lemire, Julie Pace, Trump Spent Saturday Night at a Lavish ‘Villains and Heroes’ Costume Party Hosted by Some of His Biggest Donors, Associated Press, 3 grudnia 2016, https://www.businessinsider.com/trump-attends-mercer-lavish-villainsand-heroes-costume-party-2016-12. 2. Matea Gold, The Mercers and Stephen Bannon: How a Populist Power Base Was Funded and Built, „Washington Post”, 17 marca 2017, https://www.washingtonpost.com/graphics/politics/mercer-bannon. 3. Jane Mayer, The Reclusive Hedge-Fund Tycoon behind the Trump Presidency, „New Yorker”, 17 marca 2017, https://www.newyorker.com/magazine/2017/03/27/the-reclusive-hedgefund-tycoon-behind-the-trump-presidency. 4. Zuckerman i in., Meet the Mercers. 5. William Julius Wilson, Hurting the Disadvantaged, recenzja książki Civil Rights: Rhetoric or Reality? Thomas Sowella, „New York Times”, 24 czerwca 1984, https://www .nytimes.com/1984/06/24/books/hurting-thedisadvantaged.html. 6. David M. Schwartz, Robert Mercer’s North Shore Home Draws Tax Demonstrators, „Newsday”, 28 marca 2017, https://www.newsday.com/long-island/politics/spin-cycle/protest-atrobert-mercer-s-li-home-1.13329816. 7. Gregory Zuckerman, Renaissance Feud Spills Over to Hedge Fund Poker Night, „Wall Street Journal”, 28 kwietnia 2017, https://www.wsj.com/articles/renaissance-feud-spills-over-to-hedgefund-poker-night-1493424763. 8. Jeremy W. Peters, Milo Yiannopoulos Resigns from Breitbart News after Pedophilia Comments, „New York Times”, 21 lutego 2017, https://www.nytimes.com /2017/02/21/business/milo-yiannopoulosresigns-from-breitbart-news-after-pedophilia-comments.html. 9. Robin Pogrebin, Somini Sengupta, A Science Denier at the Natural History Museum? Scientists Rebel, „New York Times”, 25 stycznia 2018, https://www.ny times.com/2018/01/25/climate/rebekah-mercer-naturalhistory-museum.html. 10. Gregory Zuckerman, Mercer Influence Wanes as Other Washington Donors Emerge, „Wall Street Journal”, 4 listopada 2018, https://www.wsj.com/articles /mercer-in uence-wanes-as-otherwashington-donors-emerge-1541350805. 11. Zuckerman, Mercer Influence Wanes. Rozdział szesnasty 1. Morningstar Reports US Mutual Fund and ETF Fund Flows for April 2019, „PR Newswire”, 17 maja, 2019, https:// nance.yahoo.com/news/morningstar-reports-u-mutual-fund130000604.html. 2. Gregory Zuckerman, Architect of Greatest Trade Ever Hit by Losses, Redemptions Postcrisis, „Wall Street Journal”, 27 kwietnia 2018, https://www.wsj.com/articles /architect-of-greatest-trade-ever-hit-bylosses-redemptions-postcrisis-1524837987. 3. Gregory Zuckerman, ‘This Is Unbelievable’: A Hedge Fund Star Dims, and Investors Flee, „Wall Street Journal”, 4 lipca 2018, https://www.wsj.com/articles/this-is-unbelievable-a-hedge-fund-stardims-and-investors-ee-1530728254. 4. Gregory Zuckerman, Kirsten Grind, Inside the Showdown Atop PIMCO, the World’s Biggest Bond Firm, „Wall Street Journal”, 24 lutego 2014, https://www .wsj.com/articles/inside-the-showdown-atop-pimco-theworlds-biggest-bond-rm-1393298266. 5. George Budwell, Why Geron Corporation’s Stock Is Charging Higher Today, Motley Fool, 28 sierpni 2018, https://www.fool.com/investing/2018/08/28/why-geron-corporationsstock-is-charging-higher-to.aspx. 6. Dane pochodzące z raportu TABB Group. 7. Nathan Vardi, Running the Numbers, „Forbes”, 30 kwietnia 2019. 8. The Four v’s of Big Data, ikonografika, IBM Big Data & Analytics (strona internetowa), https://www.ibmbigdatahub.com/sites/default/les/infographic_le/4-Vs-ofbig-data.jpg?cm_mc_uid=1617230439601493290 5991&cm_mc_sid_50200000 =1494235431&cm_mc_sid_52640000=1494235431. 9. Bradley Hope, Five Ways Quants Are Predicting the Future, „Wall Street Journal”, 1 kwietnia 2015, https://blogs.wsj.com/brie y/2015/04/01/5- ways-quants-are-predicting-the-future. 10. Richard Dewey, Computer Models Won’t Beat the Stock Market Any Time Soon, „Bloomberg”, 21 maja 2019, https://www.bloomberg.com/news/articles/2019-05-21/computer-modelswon-t-beat-the-stock-market-any-time-soon. 11. Aruna Viswanatha, Bradley Hope, Jenny Strasburg, „Flash Crash” Charges Filed, „Wall Street Journal”, 21 kwietnia 2015, https://www.wsj.com/articles/u-k-man-arrested-on-charges-tied-to-may2010-ash-crash- 1429636758. 12. Robin Wigglesworth, Goldman Sachs’ Lessons from the ‘Quant Quake’, „Financial Times”, 3 września 2017, https://www.ft.com/content/fdfd5e78-0283-11e7-aa5b-6bb07f5c8e12.s 13. Seed Interview: James Simons. 14. Marcus Baram, The Millionaire Critic Who Scared Facebook Now Wants to Help ‘Fix the Internet’, „Fast Company”, 11 grudnia 2018, https://www.fastcompany.com/90279134/the-millionaire-critic-whoscared-facebook-wants-to-help-x-the-internet. 15. Baram, The Millionaire Critic Who Scared Facebook. 16. Richard Henderson, Renaissance Founder Says Hedge Fund Has Overcome Trump Tension, „Financial Times”, 15 marca 2019, https://www.ft.com/content /7589277c-46d6-11e9-b168-96a37d002cd3. Epilog 1. Gary Robbins, UCSD Gets $40 Million to Study Infancy of the Universe, „San Diego Union-Tribune”, 12 maja 2016, https://www.sandiegouniontribune.com/news/science/sdut-ucsd-simons-telescopes-2016may 12-story.html. INDEKS 20th Century Fox 28, 29 A AccuWeather 102 ACM, Association for Computing Machinery 57 Agencja Żywności i Leków 340 Alberghine Carole 77 Alberghine Penny 80, 82, 100 „Albuquerque Journal” 194 Alexa Amazona 203 Almgren Frederick 48 Alphabet, Google 301 Amazon 341, 339 Amazon.com 79, 160 Ambrose Warren 33 America First 311 America First Committee 311 Amerykańska Komisja Papierów Wartościowych i Giełd 318 Amerykańskie Muzeum Historii Naturalnej 331 Amerykańskie Towarzystwo Matematyczne 58 Amerykański Urząd Żywności i Leków 233 Apple Computer 113, 190, 203 Apple II Straus 97 APT, Automated Proprietary Trading 156, 157, 158 AQR Capital Management 284, 285, 288 Armstrong Neil 194 Artin Emil 91 Asness Clifford 284, 285, 288 Associated Press 314 AWK 262 Ax Barbara 12, 54, 55, 58, 93 Ax Brian 58, 93, 127 Ax James 54, 55, 58, 71–73, 89–109, 119–127, 131, 132, 141–143, 164, 352 Axcom Limited 100–102, 104–108, 119–122, 124–127, 130–132, 136, 139, 142 B Bacon Louis 164 Baene Billy 336 Bamberger Gerry 154, 155 Bank of America Corporation 238 Bank Światowy 76 Bannon Steve 16, 307, 308, 309, 310, 311, 312, 313, 316–318, 321, 323, 327, 328, 331 Barclays Bank 253, 287, 288 „Barron’s” 148 Barton Elisabeth 300 Baum Lenny 48, 65–74, 76, 77, 79–86, 89, 94, 99, 103, 123, 126, 141, 143, 164–166, 172, 199, 204 Baum Morris 66 Baum Stefi 82, 83 Baum/Lieberman Julia 66, 70, 83, 86 Baza Sił Powietrznych Kirtland 195 Bell Labs 262 Belopolsky Alexander 261, 266, 269, 270, 280, 281 Bent Bruce 197 Berkeley Quantitative 143 Berkshire Hathaway 293, 337 Berlekamp Elwyn 20, 21, 22, 111–119, 121–125, 127, 129–143, 148, 152, 164, 165, 300, 346 Berlekamp Francess 122 Berlekamp Waldo 111 Bernard L. Madoff Investment Securities 224 Bezos Jeffrey 160 Bezos MacKenzie 160 Big Blue 203 Blackstone Group 332 Bloomberg Michael 97 Boesky Ivan 129 Bombieri Enrico 48 Bookstaber Richard 343 Bossie David 131, 314 Botlo Michael 179 Bozell Brent 332 Breitbart Andrew 307 Breitbart News 307, 308, 309, 318, 323, 327–329 Bridgewater Associates 339 Brookhaven National Laboratory’s Relativistic Heavy Ion Collider 179 Brown Aaron 195, 355 Brown Betsy 197 Brown Henry 196, 197 Brown Margaret 204 Brown Peter 23, 193, 196, 198, 199, 200–203, 207, 208, 212–218, 220–225, 227, 230, 232, 233, 235, 240, 242–245, 251–255, 257–259, 261, 265, 266, 269, 270, 271, 277, 279, 282, 283, 285, 286, 288, 289, 293, 298, 299, 303, 312, 313, 317, 322, 324, 325, 327, 347, 348, 349 Buffett Warren 14, 120, 185, 293, 337 Bush Jeb 308 „BusinessWeek” 237 C C 151, 217 C++ 179, 217, 218 Caddell Patrick 308 Calhoun Anthony 327, 328 Cambridge Analytica 307, 308, 309, 331 Cambridge Junior College 40 Carlson Tucker 314 Carmona René 61, 104–109, 119, 120, 123, 132 Celanese Corporation 38 Centrum Badań Medialnych 332 Centrum Badawcze Thomasa J. Watsona 196 Charlap Leonard 53, 56, 93, 165 Cheeger Jeff 60 Chen Ning Yang 54 Chern Shiing-Shen 36, 37, 58 Chevron 101 Chhabra Ashvin 336, 337 Chicago Board of Trade 137, 138, 139, 149 Christie Chris 313 Chrysler 279 CIA 234 Citadel 339 Citigroup 148 Citizens United 305 City College of New York 165 Clayton Jay 318 Clinton Bill 234, 238, 305 Clinton Hillary 305, 310, 314, 315, 320, 330 Coca-Cola 154, 155, 199, 263, 300 Cohen Steve 14 College of Letters and Science 117 Commodities Corporation 164 Conway Kellyanne 16, 310, 311, 313, 314, 316, 317, 321, 332 Cooper Tim 304 Costanza George 119 Cruz Ted 309, 310 D D.E. Shaw 159, 162, 163, 169, 235, 237–239, 261, 266 Daimler 279 Dalio Ray 14, 339 Deep Blue 203 Deep Thought 202 DeFazio Peter 304 Della Pietra Stephen 202, 217, 232 Della Pietra Vincent 202, 217, 232 Dennis Richard 149, 150 Derman Emanuel 150, 151 Deutsche Bank 253, 287, 288 Dewey Richard 342 DJI indeks, Dow Jones Industrial Average 121, 146, 151, 157, 284, 342 Dodd David 152 Dolina Krzemowa 15, 234 Dow Charles 146 Druckenmiller Stanley 148, 188–190 Dugard Reggie 99 Dunkin’ Donuts 186 Dunn & Hargitt 97 Dwyer David 276, 277, 288, 293 E E.F. Hutton 84 EFTC, Commodity Futures Trading Commission 78, 79 Einhorn David 292, 337 Elias Peter 114 Englander Israel 266, 280, 281, 339 English Chris 326, 327 Enron 254 Esquenazi Edmundo 36, 39, 40, 59, 70 Evans Robert 153 Exxon 157, 197 F Facebook 319, 328, 347 Farage Nigel 309 Farkas Hershel 55 Federalist Society 318 Federalna Komisja Wyborcza 305 Fidelity Investments Magellan 147, 185, 186, 187 „Financial Times” 258 Fischbach Gerald 296 Fort Thomas Highlands High School 112 Fortran 194 „Fortune” 238 Fox News 314 Freedom Partners Action Fund 306 Freifeld Charlie 59, 60, 64, 89 Frey Robert 156–158, 181, 182, 190, 191, 204, 205, 212–216, 220, 226, 268, 330 Fried Michael 94 G GAM Holding 177, 178 Gann William D. 146, 147 Gasthalter Jonathan 291 Gekko Gordon 130 Geron Corporation 338 Giełda Nowojorska 238 Goldman Sachs 151, 158, 284, 307 Goldsmith Meredith 201 Goodman George 148 Google Translator 203 Gore Al 238 Graham Benjamin 152 Granade Matthew 341 Grand Central Terminal 280 Greenspan Alan 80 Greenwich 236, 284 Griffin Ken 339 Gross Bill 21, 187, 188, 338, 337 Grumman Aerospace 76, 100 H Hamburg Margaret 233 Hanes 186 Harpel Jim 31, 32, 311 Harrington Dan 325 Hasbro 14 Heritage Foundation 306 Hewlett-Packard 9830 153 Hitler Adolf 311 Homma Munehisa 146 Hoover Institution 321 Hullender Greg 73–77, 79, 96 Hyatt Hotels 14 I IBM 23, 53, 57, 193, 196, 198–200, 202–205, 207, 212, 214, 215, 218, 219, 228, 232, 250, 339 IBM 1620 194 IBM 650 194 Icahn Carl 310 IDA, Instytut Analiz Obronnych 43–46, 48, 50, 51, 55, 60, 65, 66, 68–71, 75, 103, 117, 139, 172, 225 IDA, Wydział Badań nad Łącznością 43 Institute for Advanced Study w Princeton 57 „Institutional Investor” 244, 251 Instytut Badawczy Nauk Matematycznych w Berkeley 264 Instytut Nicka Simonsa 268 Inżynieria i Nauki Stosowane na Uniwersytecie Stony Brook 330 IRS, Internal Revenue Service 255 Ivy League 54 Izba Reprezentantów 291 J Jean-Jacques J. Dennis 187 Jelinek Fred 198 Jobs Laurene Powell 15 Jobs Steve 15 Johnson & Johnson 338 Johnson Lyndon 53 Jones Paul Tudor 120, 164, 244 JPMorgan Chase 336 K Kahneman Daniel 176 Kalifornijski Instytut Technologiczny 73 Kantor Peter 29 Kasparow Garry 203 Kaufman Charles 153 Keating Brian 352, 353 Kelly John Larry junior 115, 116, 120, 152 Kempe Julia 300 Kennedy John F. 51 Kepler Financial Management 158, 182, 190, 191 Klein Naomi 350 Koch Charles 306 Koch David 306 Kochen Simon 91, 92, 93, 127 Kodak Eastman 118, 135 Kononenko Alexey 190, 264, 265, 266, 269–271, 291, 298 Kostant Bertram 37, 38 Kovner Bruce 164 Kurz Christopher 145 Kushner Jared 310, 320 L Laboratoria Bella 115 Lackman Abe 314 Laufer Henry 99, 100, 101, 107, 126, 133–137, 139, 141, 164–170, 173, 174, 176, 180, 191, 192, 205, 207, 216, 220, 223, 225, 240, 241, 245, 254, 256–259, 262, 274, 281, 285 Lawrence School 31 Leave.EU 309 Lehman Brothers 197, 292 Leibler Dick 46, 51, 52, 53 Leo Leonard 318 Levi Strauss 14 Lewinsky Monika 234 Lieberman Louis 66 Limroy 71, 73, 74, 78, 122 Lo Andrew 147, 148 Long-Term Capital Management 254, 285 Lott John R. Jr. 234, 358 Lourie Richard 29 Lourie Robert 256, 285 LTCM 235, 236, 237, 239 Lux Hal 244, 245, 251 Lynch Peter 14, 21, 185, 186 M Madoff Bernard 170, 224 Magerman David 202, 207–212, 217, 218, 219, 221, 222, 240–243, 260, 262–266, 269– 271, 290, 291, 297, 299, 306, 318–327, 346, 347, 349 Magerman Derba 319, 320 Magerman Malvin 208, 290, 210 Mahlmann Karsten 138, 139 Malloy Martin 288, 289 Man AHL 341 Mandelbrot Benoit 151 Manhattan Fund 147, 148 Markowitz Harry 50 Math for America, Matematyka dla Ameryki 297, 325, 350 Mattone Vinny 237 Mayer Jane 309 Mayer Jimmy 34, 35, 36, 39, 59, 60, 70 Mazur Barry 33 McCarthy David 178 McCarthy Eugene 96 McGrayne Sharon 229 McNulty Bill 323 Medal Fieldsa 48, 56 Medallion 14, 122, 129, 131–134, 137–139, 142, 143, 154, 163, 164, 166, 167, 169, 170, 223, 225, 226, 228, 229, 231, 239–244, 249–255, 257, 261, 264–266, 273–275, 280–283, 285, 287, 288, 291, 293, 297–300, 302, 303, 312, 320, 344, 346, 348, Mendelson Michael 285 Mercer Diana 212, 241, 256, 316 Mercer Heather Sue 233, 241, 256 Mercer Jennifer 212, 256 Mercer Rebekah 240, 241, 256, 306, 308, 309, 310, 313, 316–319, 321, 323, 326, 330, 331, 333, 346 Mercer Robert 16, 23, 195, 196, 198–200, 203, 204, 207, 212–217, 220–225, 227, 228, 232–234, 240–242, 245, 249–251, 256–261, 263, 265, 266, 269–271, 279, 282, 283, 285, 286, 293, 299, 300, 303–310, 312, 313, 316–332, 346–349, 354 Mercer Thomas 193, 194, Mercer Virginia 194 Meriwether John 235, 236, 237, 239 Merrill Lynch 38, 74, 120 Merton Robert C. 235 Microsoft 59, 79 Milken Michael 129 Millennium Management 266, 280 Mirochnikoff Sylvain 306 MIT Sloan School of Management 147 MIT, Massachusetts Institute of Technology 27, 32, 34, 35, 36, 39, 47, 113, 114, 117, 235, 329, 353 Mnuchin Steve 310 MoMath, Narodowym Muzeum Matematyki 290 Monemetrics 69, 70, 71, 78, 81, 96 Morgan Howard 76 Morgan Stanley 154–158, 179, 181, 190, 216, 238, 284, 287 Muller Peter 284, 327 Murphy John 120 Musk Elon 15 N Nagroda Franka Nelsona Cole’a 92 Nagroda Nobla 50, 54, 176 Nagroda Oswalda Veblena 58 Nasdaq Composite 242 Nash John 113, 114 National Rifle Association 303 National Youth Science Camp 194 Netflix 341 Neuwirth Lee 45, 46, 51, 66 New York Jets 310 New York Mercantile Exchange 78 „New York Times” 51, 99, 123, 151, 197, 310, 320, 321 NewsCorp 15 „Newsweek” 52 Newton High School 31 Nikkei Stock Average 174 Norris Floyd 151 Nova 191, 213, 214, 223 NSA, National Security Agency 43, 51, 235 O Obama Barack 304 Obamacare 319 Obserwatorium Simonsa 352 Olsen Greg 101, 121 Oppenheim 289 P PaineWebber 180 Paloma Partners 162 Patterson Nick 13, 169–174, 177, 179, 180, 191–193, 204, 205, 207, 220, 224, 228, 229, 234, 239, 242, 259–261, 266 Paulson John 291, 292, 337 PDT Partners 327 PDT, bank 284, 287 Peled Abe 202 Pellegrini Paolo 292 Penavic Kresimir 169, 178 Pence Mike 313 Pepsi 154, 155, 300 Perl 179 PIMCO, Pacific Investment Management Company 187, 337 Planned Parenthood 320 Poker Hall of Fame 325 Politechnika Brooklińska 90 Primerica 148 Princeton/Newport 153, 164 Procter & Gamble 157 Putnam Fellow 114 Q Quantum Fund 188, 189 R Rand Ayn 305 Reagan Ronald 85 Reichardt Louis 350 Renaissance 13–16, 81, 145, 149, 163, 164, 166, 170, 173–175, 178–183, 185, 191–193, 204, 205, 207, 208, 212, 213, 215–217, 219, 220, 224–231, 235, 238–240, 245, 249–257, 259, 261–263, 265, 268–270, 273–278, 280–282, 285–289, 291, 292, 295, 297–301, 306, 308, 312, 317, 322–330, 336, 339–342, 344–350, 353 Renaissance Institutional Diversified Alpha Fund 348 Renaissance Institutional Diversified Global Equity Fund 348 Renaissance Institutional Equities Fund 438 Renaissance Technologies 13, 14, 81, 185, 207 RenTec 301 Reserve Primary Fund 197 Resnik Phil 200, 201 Revolution Books 159 Rezerwa Federalna 77, 80, 85, 175, 237 RIEF, Renaissance Institutional Equities Fund 275, 279, 282, 283, 285, 288, 289, 292, 293, 294, 299, 312, 328, 344 RIFF Renaissance Institutional Futures Fund 279, 294 Rival Anita 164 Robert Stephen 289, 290 Robert Wood Johnson Foundation 277 Robertson Julian 244 Robinson Arthur 259, 304 Rockefeller Nelson 53, 93 Romney Mitt 307, 318 Rosenberg Barr 152 Rosenfeld Eric 225 Rosenshein Joe 34, 35, 61 Rosinsky Jacqueline 192 Royal Bank of Bermuda 71 Rubio Marco 308 Rupert Murdoch 15 S S&P 500, Standard & Poor’s 500 221, 251, 252, 254, 287, 292, 335, 338 Sandia High School 194 Scholes Myron 235 Schumer Chuck 296 Schwarzenegger Arnold 303 Schwarzman Stephen 332 SCL Group 307 „Scottish Sun” 295 Sessions Jeff 318, 319 Shaio Victor 40, 59, 60 Shannon Claude 114, 115, 116, 152 Sharpe William F. 191 Sharpe’a wskaźnik 191, 244, 251, 273 Shaw David 156, 158–163, 237, 238 Shteyngart Gary 341 Siegel Martin 129 Silber Mark 124, 126, 227, 283, 322 Simons Elizabeth 39, 51 Simons Foundation 296, 315, 351 Simons Marcia 28, 30, 285 Simons Nathaniel 183, 312 Simons Nicholas 80, 183, 267, 268, 273 Simons Paul 81, 183, 184, 268 Simons Simplex Collection 296 Simons/Bulestein Barbara 36, 37, 39, 41, 44, 45, 51, 53, 54, 56, 57, 81, 90, 93, 183, 184 Simons/Hawrys Marylin 58, 60, 73, 80, 183, 267, 268, 296, 297, 312, 314, 335, 354 Simson Matthew 28, 29, 30, 60 Singer Isadore 33 Singularity Hub 340 Siri Apple’a 203 Smith Adam 148 Soros George 14, 21, 188, 189, 190, 244, 291, 292, 295, 330, 354 Sowell Thomas 321, 322 Spergel David 352, 353 Starbucks 190 Stearns Bear 284 Steinhardt Paul 353 Stotler Group 138, 139 Straus Faye 96 Straus Sandor 95–100, 104, 106, 121, 123, 126, 127, 131, 134–136, 138, 139, 142, 164, 166, 167, 181–183 Stuyvesant High School 90 Sullivan Dennis 183, 269, 278 Sun Microsystems 159 Sussman Donald 158, 159, 161, 162, 237 System Emerytalny Pracowników Straży Pożarnej i Policji w Baltimore 327 T Taleb Nassim Nicholas 151 Tartaglia Nunzio 155, 157, 158 Taylor D. Maxwell 51, 52 Tencent 341 Tesla Motors 15 Thaler Richard 176 Thatcher Margaret 72 „The Economist” 299 Thorp Edward 50, 121, 122, 152, 153, 154, 157, 187 „Times” 310 Toll John 53 Trump Donald 16, 310, 311, 312, 313, 314, 317, 319–323, 326, 327, 330, 332, 333 Trump Ivanka 310 Trump Melania 313 Tsai Gerald junior 147, 148 Turing Alan 22, 172 Tversky Amos 176 Two Sigma Investments 339, 340 Tykhe Capital 284 U Under Armour 14 United Airlines 190 United Fruit Company 38 University Club of New York 307 Uniwersytet Bostoński 66 Uniwersytet Browna 127 Uniwersytet Cambridge 36, 171, 266 Uniwersytet Carnegie Mellon 202 Uniwersytet Chicagowski 50, 94, 264, 284 Uniwersytet Columbia 34, 154, 150, 156, 237, 296 Uniwersytet Cornella 54, 61, 90, 92, 93 Uniwersytet Duke’a 233 Uniwersytet Fryderyka i Aleksandra w Erlangen i Norymberdze 328 Uniwersytet Harvarda 33, 36, 40, 43, 59, 66, 197, 201, 211, 235, 264, 300, 354 Uniwersytet Illinois 196 Uniwersytet Kalifornijski 21, 36, 57, 90, 95, 104, 116, 117, 118, 142, 152 Uniwersytet Moskiewski 264 Uniwersytet Nowego Meksyku 194, 195 Uniwersytet Pensylwanii 200, 211, 298 Uniwersytet Princeton 43, 48, 51, 91, 117, 127, 165, 201, 264, 352 Uniwersytet Rochester 194 Uniwersytet Stanforda 158, 306 Uniwersytet Stanowy Nowego Jorku, SUNY 53 Uniwersytet Stanowy Pensylwanii 264 Uniwersytet Stony Brook 55, 56, 58, 60, 63, 69, 73, 80, 93, 94, 96, 101, 165, 166, 169, 183, 225, 296 UNIX 151 V VAX-11/750 101 Villani Dario 336 Vinik Jeffrey 187 Volcker Paul 85 Volfbeyn Pavel 266, 269, 270, 280, 281 W Wadsworth Jack junior 113 Wall Street 14, 16, 20, 22, 129–132, 138, 148, 150, 152, 155, 159, 161, 162, 164, 179, 180, 192, 227, 234, 238, 261, 310, 336, 337 „Wall Street Journal” 14, 77, 98, 146, 148, 153, 170, 197, 224, 303, 322, 331, 347 Wallace Mike 31 Walters Barbara 31 Wander Wolfgang 328 Ward Kelli 332 „Washington Post” 311 Watts 52 Weinberger Peter 228, 262 Weinstein Boaz 327 Welch Lloyd 67, 68 Wellesley College 36 Wheeler Langdon 130 Whitney Glenn 227, 257, 260, 263, 264, 269, 270, 271, 290, 291 Wielki Kryzys 147 Wielki Wybuch 352, 353 Wiles Andrew 91 Wilson Jennifer 117 Witten Edward 58 WorldCom 254 Y Yau Shing-Tung 56 Yiannopoulos Milo 328, 329, 330 YMCA 112 Z Zenon z Elei 30 Zlatin Marsha 165 Zuckerberg Mark 13 Simons (po lewej) wyruszający z przyjaciółmi do Buenos Aires Simons jako student Simons (po lewej) z Lee Neuwirthem i Jackiem Fergusonem, współpracownikami w IDA (Dzięki uprzejmości Lee Neuwirtha © Lee Neuwirth) Simons wśród przyjaciół był znany z poczucia humoru i z podobieństwa w pewnym okresie swojego życia do Humphreya Bogarta Pierwsza siedziba Renaissance’u. Obok butik z damską odzieżą, pizzeria i stacja kolejowa w Stony Brook (Dzięki uprzejmości Setha Rumshinsky’ego) Lenny Baum był zapalonym graczem go, mimo coraz słabszego wzroku (Autor zdjęcia Rick Mott, podczas turnieju go w stanie New Jersey) W późniejszym okresie życia Ax przeprowadził się do San Diego (Dzięki uprzejmości Briana Keatinga) James Ax był wybitnie uzdolniony, przystojny i – często się złościł (Dzięki uprzejmości Briana Keatinga) Elwyn Berlekamp pomagał Simonsowi w kluczowym okresie rozwoju Renaissance’u (Dzięki uprzejmości Davida Eisenbuda) Bob Mercer (po lewej) i Peter Brown byli odpowiedzialni za przełomowe dokonania w Renaissance’ie (Dzięki uprzejmości „Wall Street Journal” i Jenny Strasburg) Bob i Rebekah Mercer aktywnie pomagali Donaldowi Trumpowi w wyścigu o fotel prezydenta (Dzięki uprzejmości Patricka McMullana/Getty Images) Simons podczas wykładu z matematyki Simons z żoną Marylin w towarzystwie wybitnych naukowców – ShiingaShena Chernema (siedzi) i Chena Ninga Yanga Jim i Marylin Simonsowie Simons z ulubionym lemurem podczas wizyty w Stony Brook

Czlowiek ktory rozszyfrowal rynki finansowe

Related documents

Products

Support

Czlowiek ktory rozszyfrowal rynki finansowe

Related documents

Add this document to collection(s)

Add this document to saved

Suggest us how to improve StudyLib