Родился в подвале больницы под обстрелом в 1944 году в Будапеште, который как раз отбивали советские войска. Его отец участвовал в Венгерской революции 1956 года и вынужден был мигрировать в США после ее провала. И то, что его семья принадлежала к аристократии, было только в минус в СССР. Как он сам говорил, социализм его разбаловал и отучил работать, поскольку результат не зависел от усилий.

В 21 год смог выбраться в США с помощью отца, но без копейки денег и без знания английского языка. Устроился в архитектурное бюро, где рисовал чертежи мостов и дорог. И, когда в конторе появился первый компьютер, вызвался его осваивать. По его собственным словам, чтобы не испытывать проблем с языком: он его как тогда не особо понимал, так и сейчас разговаривает напряженно и с ужасным акцентом.

Тут у него проявился талант организовывать электронную информацию и математические способности. Получилось быстро найти работу уже по профилю: он устроился разработчиком платформы для торговли на товарной бирже, увлекся финансами, и даже придумал формулу Блека-Шолса задолго до ее официальных авторов. По его словам, он начал с простых экспериментов с алгоритмическим подкидыванием монетки и экспериментировал с параметрами. Классическое Монте-Карло.

Накопив достаточно денег за 5 лет, купил себе место на бирже, где успешно торговал опционами по своей формуле. Старался все максимально автоматизировать: в течение рабочего дня на полу биржи он писал код у себя в голове, а приходя домой, оформлял его в виде торговых алгоритмов. Так он постепенно закрывал все аспекты своей работы и обходился командой всего в 12 человек за счет полной автоматизации.

Попутно он экспериментировал с носимым железом — его команда разработала один из первых носимых мини-компьютеров с тачскрином, который использовали прямо в торговом зале для расчета опционов. Да, эта штука весила пару килограмм, но давала хорошее конкурентное преимущество в реальном времени.

Когда ручные трейдеры обратили на это внимание и попытались запретить приносить с собой электронные устройства, Томас поставил большой монитор в окне своего офиса, выходящего на торговый зал, где с помощью мелькающих цветных квадратов показывали важные параметры торгов, позволяя все равно опережать других игроков. И даже тогда биржа встала против, заставив нанимать отдельного человека, который передавал эти сигналы уже руками.

Ну а цены в реальном времени они получали с помощью «человеческого тикера» — сотрудника, который стоял на полу и карманным переключателем с радиосигналом отмечал рост и падение стоимости. Похоже на то, чем занимался Эд Торп, только казино подороже.

Даже когда компьютеризация все-таки добралась до биржи, ее владельцы все равно заставляли вводить ордера на клавиатуре, а не отправлять их в чисто электронном виде. Под это дело была разработана роботизированная насадка на клавиатуру, которая очень шумно, но аккуратно печатала на предоставленном биржей компьютере.

Предчувствуя растущую конкуренцию среди трейдеров и маркет-мейкеров, в 1995 году Томас запустил своего брокера, который со старта сделал упор именно на электронную торговлю, и с этого момента опережал на голову остальных конкурентов там, где это касается софта и алгоритмической торговли. Ну и не жадничали по комиссиям, поскольку расходы всегда оставались на низком уровне за счет полной автоматизации всего, даже работы с клиентами.

Параллельно они еще и сами торговали, были маркет-мейкерами. Расширялись на другие рынки и регионы, всегда успешно. Но в 2017 году, когда количество клиентов и доходы с брокера превысили все мыслимые пределы, отказались от маркет-мейкинга, сфокусировавшись исключительно на брокерском бизнесе. Это позволило также избежать потенциальных рисков обвинения в торговле против своих клиентов.

Томас говорит, что они до сих пор остаются софтверной компанией, в которой работают одни программисты. Даже там, где дело касается общения с внешним миром, они максимально «огораживаются» алгоритмами и искусственным интеллектом. Как мне кажется, это и является основной причиной слабых навыков английского у основателя.

Из-за проблем с языком его не так часто приглашают на длинные интервью, как и Сороса (тоже венгра, к слову). Но вот коротких получилось найти достаточно много.

Родился в Минске в 1966 году в семье советских музыкантов (отец делал скрипки, мама — играла на фортепиано). В 11 лет родители переехали в США, где он пошел в обычную школу и увлекся программированием. В 16 лет выпустил и начал продавать свою первую компьютерную игру (видео есть в конце плейлиста).

Окончил университет по компьютерным наукам, получил MBA за 9 месяцев. Устроился на работу исследователем в Bell Labs, но эта работа не доставляла никакого удовольствия. Поэтому он перебирал разные варианты и роли почти 10 лет, абсолютно случайно и бессистемно. Затем у него возникла интересная идея: собрать несколько тысяч адресов директоров крупных контор и проспамить их своим креативным резюме. Тут его заметил Томас Петерфи (основатель Interactive Brokers) и взял на работу в свой фонд в качестве алготрейдера. Эта работа уже «зашла».

Через несколько лет, накопив достаточно опыта, он ушел в Millenium к Ингландеру, где быстро дорос до одного из ведущих трейдеров. И, когда появилась возможность, «отпочковался» в свою собственную контору, которая продолжила управлять частью денег Millenium и капиталами других «фондов фондов». Деньги случайных людей не берут, работают исключительно с крупными клиентами.

Основной принцип работы фонда — quantitative: они непрерывно ищут разные мелкие статистические преимущества (называют их «альфа») и формируют из них портфели для автоматической торговли. Начав с одной стратегии, доросли уже до 19 миллионов подобных «альф». Но, несмотря на большой объем данных и аналитики, фонд терял деньги в 2020 году и увольнял часть сотрудников.

Основное, что отличает Игоря от других — подход к поиску сотрудников: если его конкуренты стремятся либо нанимать локально, либо создавать большие подразделения в других странах, то WorldQuant ищет людей «точечно» по всему миру. И, хотя у них может быть меньше сотрудников, их средний уровень, по моим ощущениям, все-таки выше. Пытаются выбирать самых лучших, пусть даже и без опыта в финансах: главное, чтобы у них были какие-либо заметные достижения в любых других областях.

Таланты распределены равномерно по всему миру, а вот возможности — нет.

Запустили свой онлайн-курс по финансам и общедоступную платформу для обучения и тестирования торговых стратегий, которая используется больше как инструмент рекрутинга. При этом сотрудники отзываются о работе в конторе неоднозначно: кому-то нравится, кому-то — быстро становится скучно из-за однообразных задач и бюрократии (есть четкие процессы под каждый чих), кто-то жалуется на сложность поиска новых идей на фоне уже накопленного их массива.

Его подход к менеджменту очень похож на Action Research: он постоянно говорит о том, что долгосрочное планирование — чушь, что нужно всегда оставаться максимально адаптивным и использовать сегодняшние возможности. Вспоминает много историй из своей жизни, где была иллюзия долгосрочных решений, которые по прошествию времени уже казались смешными. Ну и частенько принимал важные решения просто броском монетки, уделяя больше внимания скорости принятий решений, а не их качеству.

В финансовую «тусовку» Игорь не особо влился: он не выглядит особо социальным человеком. Удивительно, но прожив больше 40 лет в США, он до сих пор еще испытывает заметные трудности с английским языком. Говорит медленно, с ужасным русским акцентом, долго подбирает слова. По моим ощущениям, ему цифры, алгоритмы и процессы интереснее людей. Без сожаления расставался не только с профессиями, но и с женами, допустим.

Интервью тоже не особо много, в основном выступления с другими спикерами на тематических форумах. Он еще написал пару книжек по теме quantitative finance, но я их пока не читал. По отзывам, там чего-то прорывного нет, больше реклама работы в его компании.

В плейлист я собрал как его немногочисленные выступления, так и несколько роликов с сайта компании и пару выступлений сотрудников. Позволяет хотя бы в общих чертах понять суть их работы и атмосферу внутри компании. Но вот из-за проблем с языком слушать не так легко.

Alfred Winslow Jones (88 лет, 1900-1989) — основатель первого в мире хедж-фонда, изобретатель и практик теорий Марковица и Шарпа за 5-10 лет до их публикации. Выдавал 24% годовых в течение 35 лет. Объем активов в управлении и личное состояние неизвестно, поскольку он всегда старался избегать внимания регуляторов и прессы.

Родился в богатой семье австралийского топ-менеджера GM. По словам самого Джонса, у них был первый на континенте автомобиль. Когда семья вернулась в Америку, пошел в хорошую школу, а потом — в Гарвард, по семейной традиции. Но, по окончании ВУЗа, ни один из традиционных путей выпускников элитной лиги его не устроила — хотелось чего-то более креативного и интересного.

Устроился бухгалтером на круизное судно, покатался год по миру, затем была череда случайных работ вроде экономиста в экспортной конторе, статистика у инвестиционного консультанта. После коротких курсов устроился в итоге в Госдеп и отправился в Германию 30-х годов в качестве вице-консула, занимающегося экономическими вопросами. Там как раз был в разгаре кризис, приведший к власти национал-социалистов во главе с Гитлером.

Познакомился с красивой еврейской девушкой, которая оказалась активным участником подпольного сопротивления нацистам. Вместе с ней увлекся идеями Марксизма-Ленинизма, женился, но брак не продержался и полугода — у нее он был уже третьим мужем, и вся эта подпольная работа никак не помогала в семейной жизни. Когда же эта история всплыла, его уволили за связи с коммунистами, и он вернулся в Штаты.

Пошел получать второе образование — теперь уже на социолога, женился на девушке поскромнее, но от идей Ленина не отказался и регулярно катался в Европу. Есть даже версия, что он был разведчиком, поскольку слишком уж часто «отдыхал» около границ и линий фронта. И, видя все ужасы Европы вживую, писал много статей и научных работ, пытаясь понять: возможен ли такой же сценарий в США?

Свою работу выполнял усердно, с применением статистического аппарата. Его книга в итоге стала стандартом в индустрии, но он сам уже в социологию наигрался. Устроился экономическим журналистом и, погрузившись в экономику с головой, опубликовал статью по методам предсказания рынка, в которой предвосхитил идеи Сороса про не-эффективность рынка, основанную на психологии толпы. Напомню, что в то время эта идея была революционной, поскольку все верили в то, что будущее предсказать, а тем более зарабатывать на этом, невозможно.

Поняв, что нашел «золотую жилу», Джонс запустил первый в мире хедж-фонд. Финансы его не особо увлекали, но в 48 лет жизнь с двумя детьми в дорогом Нью-Йорке требовала денег чуть побольше, чем могла бы дать журналистика. Он даже пытался запустить свой собственный журнал, но провалился.

В итоге, собрав около $60,000 со знакомых и друзей, и добавив своих $40,000, он запустился и с тех пор обгонял лучшие совместные фонды тех времен в 2-3 раза. Опережал даже Баффета в течение 20 лет, пока конкуренция не выросла.

При этом он сохранял высокий уровень секретности: никогда не рекламировался, не брал случайных клиентов и пытался оставаться вне публичного поля и внимания регуляторов. Когда выходил за пределы того, что дозволено частному инвестору, просто открывал следующий мелкий фонд, что позволяло и с налогами проще обращаться, и, самое главное — шортить (публичные фонды могли играть только в лонг).

Именно комбинация лонгов и шортов определила суть стратегии — он всегда старался оставаться маркет-нейтральным. Сейчас это уже выглядит естественным, но тогда этот подход был по-настоящему революционным, поскольку шортить, в принципе, было признаком плохого тона и высоких рисков. Он же статистически доказал, что именно этот подход дает максимальную прибыль при минимальных рисках.

При этом он использовал достаточно серьезные по тем временам математические методы: считал корреляции между акциями и изобрел то, за что потом Марковиц и Шарп получили свои Нобелевские премии по экономике. И считали они все это вручную, к слову. Даже когда Марковиц получил первый в регионе компьютер, он не смог добиться от него тех вычислений, которые делал Джонс с небольшой командой.

Единственной проблемой было то, что сам Джонс не увлекался изучением рынка и не мог эффективно предсказывать направление движения акций. Даже будучи маркет-нейтральным, ему все равно требовалась эта информация для формирования портфелей. После того, как три года подряд они терпели убытки из-за хреновых предсказаний, решили все-таки обратиться к сторонним консультантам, и именно тут у них «карта пошла».

Экспертам достаточно было позвонить и сообщить свою версию развития событий, Джонс это обрабатывал с учетом статистики конкретного источника и формировал свой портфель. Ну а потом они вознаграждали экспертов, если их предсказания оказывались верными. Еще, я думаю, они строили свои внутренние модели, что позволяло использовать предсказания людей, даже когда те оказывались не правы.

В отличие от устаревших конкурентов, Джонс четко понимал разницу между «альфой» и «бетой», и даже мог ее конкретно посчитать. Мне кажется, что и Марковиц, и Шарп в какой-то мере вдохновились именно его примером, поскольку они начали заниматься этой темой ровно тогда, когда информация о результатах его фонда просочилась в прессу. И даже «современная теория портфелей» тоже использовалась им на практике задолго до чужих публикаций и премий.

В борьбе за максимизацию прибылей и минимизацию расходов именно он изобрел уже ставшую стандартом схему компенсации «2-20» — 2% годовых с объема денег в управлении, плюс 20% с прибыли. И основной причиной ее изобретения послужила попытка снизить налоги, поскольку налог на прибыль оказался в итоге значительно меньше привычной схемы без оплаты за результат. Причем он это красиво «завернул» в исторические отсылки к временам Римской империи, так что публика восприняла новшество благосклонно.

Повышенная секретность позволила ему долго наслаждаться плодами своего труда: даже привлекаемые им внешние эксперты не понимали, как именно он использует их предсказания. Фактически, он первым реализовал схему, которую применяют сейчас Гриффин, Коэн, Ингландер и прочие: диверсификация с помощью независимых экспертов с оплатой за результат. При этом он как-то умудрялся обходить грабли инсайдерской торговли, за которые был нещадно бит Коэн.

Оплата за результат тоже была устроена интересно: за работу с внешними экспертами отвечали начальники соответствующих отделов, которые и раздавали премии. Но, если «их» эксперты показывали результаты лучше других, отделу давалось больше денег в управление, и наоборот. Эволюция в действии. Со временем они даже стали требовать, чтобы эти менеджеры имели часть лично своих денег под управлением, чтобы повысить внимание к рискам.

Но, несмотря на весь этот финансовый и менеджерский успех, сам Джонс рынком не фанател и появлялся в офисе реально редко. Иногда даже позволял себе неуважительное отношение к сотрудникам, чем нажил себе врагов и изнутри, и снаружи компании. Из пионера рынка он превратился в анти-пример.

Из-за взаимного неуважения менеджеры начали разбегаться и основывать свои фонды, забирая с собой клиентов. Его подходы стали всем понятны и легко копируемы. Его роскошный стиль жизни на фоне жлобства в отношении оплаты результатов своих людей, его попытки наказать «предателей» только усилили процесс распада.

С другой стороны, резкий рост подражателей, в том числе из числа бывших сотрудников, вызвал прямо противоположный эффект: пресса начала о нем много писать, именно как об отце-основателе индустрии. А его секретность только подогревала интерес, за счет чего появился поток клиентов и хороших сотрудников.

При этом «утекшие» менеджеры отнюдь не отличались скромностью и повторяли за «отцом» все его манеры — роскошный образ жизни и невнимательность к сотрудникам, что вызвало негатив к отрасли в целом. За этим последовало пристальное внимание регуляторов.

Параллельно все: и внутренние, и сбежавшие менеджеры, на фоне растущего рынка, забыли про суть хеджирования и начали массово выстраивать направленные позиции, посколько это приносило банально больше денег прямо сейчас. В итоге, само понятие «хедж-фонда» размылось, и теперь так называют всех, даже если они и не являются маркет-нейтральными.

Когда же рынок в итоге обвалился, он утянул за собой и эти свежие фонды, и самого отца-основателя. В 70 лет от потерял 35% и, фактически, завершил карьеру. Чуть позже он завершил неизбежное и превратился в «фонд фондов», то есть сами они уже не торгуют, а только выстраивают портфели из других фондов. Да, его фонд все еще существует, но он уже далек от того внимания прессы, объема денег в управлении и результатов на выходе. Сам Джонс же до конца жизни занимался международной благотворительностью под руководством Госдепа.

Видео с ним, по понятным причинам, не существует. Но я собрал пару документалок по хедж-фондам, отражающих суть его подходов. Достаточно для общего понимания истории индустрии, хотя я все-таки рекомендовал бы почитать книжку «More Money Than God — Hedge Funds and the Making of a New Elite» — там есть гораздо больше интересных деталей.

Родился в 1947 году в небогатой семье польских иммигрантов, прошедших Холокост и советские лагеря. Увлекся торговлей акциями еще в школе, в колледже уже торговал официально, как интерн в брокерской конторе. Окончил хороший университет по финансам, поступил на MBA на вечернее отделение, но так и не закончил, поскольку биржа отнимала все время и давала хорошие доходы.

Начав сотрудником небольшого брокера (торговал на реальном полу в качестве маркет-мейкера). Через пару лет появились convertibles, ему понравилось и он купил свое собственное место на Нью-Йоркской фондовой бирже и организовал брокерскую контору.

Все это время использовал разные формы арбитража (convertible, risk, merger), оставаясь маркет-нейтральным и обеспечивая максимальную скорость роста капитала с незначительными просадками. Был пионером в этой области, постепенно расширяя охват стратегий по мере появления новых инструментов. Консультировал крупные конторы того времени и управлял их деньгами в качестве независимого менеджера.

Первый свой фонд (75 миллионов) пришлось закрыть, поскольку его партнер оказался замешан в скандале с инсайдерской торговлей еще на своей прошлой работе. И, хотя он не ушел на зону, это негативно сказалось на репутации и привело к оттоку клиентов.

Второй фонд начался с 34 миллионов, но первый год оказался тяжелым, новый партнер вышел из бизнеса, и дальше Исраель продолжил уже в одиночку. В итоге вырос до 53 миллиардов за 35 лет.

По мере роста компании, Исраель сделал упор на менеджмент, разделив компанию на большое количество независимых отделов под управлением лучших трейдеров (больше 200). Все они арбитражат на разнообразных рынках и инструментах, в том числе и в других странах.

Активно нанимает (лидер по количеству сотрудников в индустрии) и так же быстро увольняет тех, кто показывает плохие результаты. Помимо этого, сотрудничает с внешними менеджерами: как эксклюзивно, так и позволяя им управлять чужими деньгами. Допустим, Игорь Тульчинский работает с ним именно по такой схеме.

С появлением новых технологий не отставали от прогресса и активно развивали внутренние системы, вкладывая в это значительную часть прибыли.

Но, по мере роста капитала и конкуренции на рынке, доходы от арбитража стали падать, и в последнее время они уже почти не видят разницы между «звездами» внутри компании и снаружи. Постепенно отказываются от активного управления и переводят клиентов в более долгосрочные схемы, где уже вступают в конкуренцию с Боглом и Финком.

Любит роскошь, купил одну из самых дорогих квартир в центре Нью-Йорка и большой дом на побережье. При этом очень религиозный и не-публичный: есть всего лишь одно его интервью 2009 года в публичном доступе, а все остальные материалы посвящены его танцам на еврейских праздникам и благотворительной деятельности в этом направлении. Поэтому я напихал в плейлист еще и короткие документалки о нем, плюс промо-ролики о работе в компании — там можно получить представление о том, чем они занимаются и кого именно ищут.

На практике же, мир — отнюдь не линейный, он является сложной структурой с неоднозначными вопросами и не менее неоднозначными ответами на них. Но, поскольку мы склонны так же упрощать и критерии успеха или провала, нам просто себя убедить в том, что вот именно сейчас мы нашли ответ на все вопросы: «Еще один все понял.» Но вот эти «вопросы» возникли именно в контексте упрощенной модели мира.

Допустим, как мы оцениваем успехи или провалы?

Опять же, упрощенно: для кого-то успех — «много» денег (хотя, понятное дело, у слона — всегда толще). Для кого-то — «свобода» (которая, фактически, превращается в дауншифтинг с долгосрочными негативными последствиями). Для кого-то — «достижения», то есть «победить рынок», что на практике часто оборачивается локальным максимумом. Для кого-то — «любимое дело», что на практике оборачивается чаще всего тем же дауншифтингом.

Что делать?

Опять же, не может быть четких ответов: если мы внезапно нашли идеальный ответ на этот вопрос, это будет всего лишь признаком чрезмерного упрощения внутренней модели мира.

Поэтому, фактически, разница идет лишь в моделях мира у нас в голове. Чем модель более адекватная, тем более адекватными будут вопросы и ответы на них. Но все равно далеко от недостижимого идеала. И искать какие-то конкретные ответы или даже конкретные вопросы — признак ограничения эволюции своей модели. Как только мы приняли за аксиому то или иное утверждение, эволюция в этом направлении больше невозможна.

Мой личный выбор в этой ситуации — вкладывать достаточно усилий именно в улучшение внутренней модели мира, в первую очередь. То есть, проще говоря, учиться. Но учиться не с помощью книг, а с помощью чужого опыта, в первую очередь.

Самое ценное, что можно получить таким способом — не ответы на какие-то вопросы и даже не сами вопросы, а небольшое, но непрерывное улучшение внутренней модели мира, из которой потом вырастает все остальное.

Давайте теперь немного поразбираем популярные сценарии:

Теоретик

«Человек, который учится с помощью книг» обычно таким образом ищет ответы на конкретные вопросы. Допустим, изучает как лучше продавать, как лучше программировать или как лучше управлять сотрудниками. Это не меняет направление работы, но делает ее эффективнее. При этом человек уверен в своей правоте, поскольку видит непрерывное улучшение результатов (если, конечно, применяет знания на практике).

Практик

«Человек, который не учится, но все время делает» обычно таким образом решает конкретные текущие проблемы. Допустим, пытается продавать случайными способами, некоторые из которых случайно «стреляют». Или делает случайные проекты, которые постепенно приводят к чему-то более-менее успешному, по его личным меркам. В этом случае он тоже абсолютно уверен в своей правоте.

Сомневающийся

«Человек, который не имеет своей точки зрения» всегда находится в поиске чужого опыта и непрерывно подстраивает свои планы и действия под изменения внутренней модели мира. Но, в отличие от предыдущих двух персонажей, уверенности в своей правоте у него никогда нет, поскольку он понимает, что завтра снова все может кардинально поменяться. И он внутренне готов к этому.

В критериях успеха теоретика и практика он выглядит лузером, поскольку не достигает понятных им целей. Допустим, он не растит продажи или капитал по расписанию, а как бы постоянно «плывет по течению», постоянно изменяя своим планам и убеждениям. Это абсолютно неэффективно с точки зрения любой конкретики исполнения.

Удовольствие тут возникает от самого факта обладания относительной истиной: даже не важно, насколько ты эффективен «в полях»: важно лишь видеть правильный путь.

«А я же предупреждал!»

В теории, такой подход является абсолютно непродуктивным: смысла нет в обладании знаниями без их применения. Но, на практике, приходится закрывать риски тем или иным способом. Кушать-то хочется всегда!

И вот тут обладание чуть более полной картиной мира позволяет принимать адекватные решения на тему: «Как заработать достаточно денег с минимальным вложением своего времени». А за этим приходит аппетит и к более серьезным проектам.

Разлеплять пельмени?

Я тут опять расписал все это с позиции: «единственно правильного ответа на все вопросы».

Но, фактически, его не существует: этот иллюзорный выбор между ролями теоретика, практика и сомневающегося обусловлен лишь нашими психологическими различиями, подробнее можно прочитать у Адизеса:

«P — Производитель» — «практик», который очень эффективен в исполнении, но не всегда движется в правильном направлении. Ему не интересен мир за пределами своего проекта. Он способен пинать даже мертвую лошадь до упора.

«A — Администратор» — «теоретик», который очень хорош в оптимизации уже существующих процессов, но не способен реагировать на изменения на рынке. Под его руководством компания способна терять деньги, но по четкому и самому эффективному плану.

«E — Предприниматель» — «сомневающийся», который фонтанирует идеями и мешает работать производителю и администратору. Но, если он не найдет себе подобную команду, его проекты никогда не будут запущены и уж тем более не будут расти, поскольку он быстро остывает и переключается на следующую «игрушку.

Комбинация PAE- в мире чрезвычайно редка, и даже в этом случае будут внутренние конфликты. Надеяться на свой дар не стоит, его нужно всего лишь компенсировать другими людьми.

Поэтому, вместо поиска ответа на вопрос: «Стоит ли сомневаться, учиться или делать?» эффективнее определить свой тип по вот этому тесту, а затем бежать собирать себе подходящую команду. Ну и Адизеса почитать, безусловно: Управление жизненным циклом корпорации и Стили менеджмента — эффективные и неэффективные.

Если кому интересна подробная расшифровка теста и что с этим делать — читайте именно последнюю книжку.

Родился в богатой семье директора риелторской компании, поступил в Гарвард на экономиста, окончил с отличием. После этого получил MBA там же, параллельно работая у отца — там он занимался оценкой недвижимости и кредитных рисков. По его словам, эта практика сильно помогла потом в инвестиционном бизнесе.

Сразу после получения MBA открыл свой первый инвестиционный фонд и занялся инвестированием по-мелкому в акции публичных компаний. Но, когда он ввязался в попытку выкупить центр Рокфеллера вместе с компанией покрупнее, эта новость сама по себе привлекла к нему внимание, вместе с 500 миллионами долларов инвесторов. Сделка сорвалась в итоге, но Акман почувствовал свою силу и переключился уже в режим «инвестора-активиста», пытаясь влиять на менеджмент компаний, а не просто сидеть и ждать у моря погоды.

Причем, учитывая свой опыт в недвижке, он отличался жестким подходом к делу и вниманием к деталям сделок, формулируя договора в максимально прибыльном для себя варианте. На это наступил Карл Айкан, когда вложился в одну из целей Билла. Внезапно оказалось, что даже если компания значительно вырастит прибыль, половину из них должен будет получить Акман, а не основной «донор».

Эта новость настолько расстроила Айкана, что он долго отказывался платить. И, когда его все-таки вынудили это сделать по суду, стал личным врагом Билла и с тех пор преследовал его в различных проектах, пытаясь отомстить.

Самый громкий случай произошел, когда Билл пытался обвалить Гербалайф. Туда внезапно пришли Айкан с Соросом и стали играть на повышение, чем чуть не испортили всю малину. Акман не растерялся и зашел с козырей — инициировал открытие уголовного дела, обвиняя Гербалайф в том, что они — классическая финансовая пирамида по всем признакам, и добивался полного закрытия компании. Попутно активно пиарил эту тему и даже снял документальный фильм, в котором показана тяжкая судьба жертв этой схемы.

Когда акции компании покатились под откос, Айкан решил все-таки пойти на мировую и втихаря предложил Акману выкупить свою долю, чтобы и самому убыток минимизировать, и цену акций не двигать. Но Акману это все уже надоело, и он обеспечил утечку этой информации, чем еще сильнее обвалил акции.

В итоге, к удивлению Акмана (и меня, к слову), Гербалайф пирамидой не признали, но обязали выплатить большой штраф и обеспечить защиту клиентов от попыток втянуть их в пирамидальные схемы. В итоге цена акций все-таки стабилизировалась и даже поползла вверх, но к этому моменту Акман уже закрыл все риски, переведя свою позицию из акций в опционы. И, увидев, что денег он там не заработает, вышел из позиции.

В общем, его подход практически идентичен Карлу Айкану, но Акман позволяет себе шортить акции. Единственное его сожаление — о том, что он делал это публично в случае с Гербалайфом. По его словам, если бы он просто подкинул все материалы в новостные агетнтства, рынок и регуляторы сделали бы все за него. А так его личный финансовый интерес стал «красной тряпкой» и для публики, и для судей.

При этом его неоднократно ловили на зарабатывании на своих же интервью и выступлениях — он нес негатив, закупаясь немедленно после падения акций. Но, поскольку он не является инсайдером, это сходит ему с рук.

Его агрессивная манера приносит ему хорошие прибыли, в том числе и в свой личный карман — в некоторые года доходность его фонда доходит до 80%.

Он — резкий не только в финансах, но и в общении. Поэтому его интервью не так приятно слушать — он постоянно с кем-то ругается и что-то доказывает. Особенно эпично было, когда его пригласили на передачу ненавистников Трампа, ожидая что он будет его тоже «валить», поскольку он — враг Айкана (известного сторонника Трампа). Но, внезапно, он начал Трампа защищать, чем вызвал шок в прямом эфире.

Еще эпичное интервью — где на сцену с Айканом внезапно пригласили Акмана. К этому моменту они уже публично делали вид, что помирились, но все так же оставались лютыми врагами, и это хорошо заметно по их нервному поведению на сцене. Акман даже зашвырнул под кресло футболку с принтом «Билл и Карл — снова вместе и навсегда», когда ведущий отвырнулся.

Родился в математической семье — отец был старшим математиком в NSA (что-то вроде нашего ФСБ), мать — директором одной из первых крупных айтишных компаний. В 16 лет занял второе место на международной математической олимпиаде (первое место занял школьник из СССР). По тем временам это была абсолютная победа (хотя и «всего лишь» второе место), которая сделала его национальным героем среди школьников.

Окончил хороший ВУЗ на математика, но пошел дальше не в науку, а сразу пошел к Дэвиду Шоу, где и познакомился с Дэвидом Сигелом и Джефом Безосом. Безос там отвечал за изучение рынка и набрел на идею продавать книги онлайн. И, поскольку сам Шоу в то время был уже близок к выходу из бизнеса, Безос свалил на вольные хлеба и запустил Amazon, перетащив к себе Овердека в качестве директора по технологиям.

Контакты с коллегами они не теряли, и в итоге у Сигела и Овердека возникла идея организовать свой собственный хедж-фонд (к этому моменту Шоу уже вышел из бизнеса, поэтому это было не столь уж и не этично). Они его запустили за короткое время, пару недель поигравшись с автоматической проверкой разных гипотез, в первую же неделю показали отличный результат на реальном рынке, и с тех пор «рвут» рынок, являясь одним из самых прибыльных фондов современности.

Two Sigma занимается любыми статистическими стратегиями, но не является маркет-нейтральной по сути, поэтому имеет высокие (до 20% ) просадки временами. Овердек там отвечает именно за статистику, а Сигел — за машинное обучение. Активно нанимают математиков и жалуются, что больше половины народа — из-за рубежа.

Овердек — не только сам математик, но еще и женат на Лауре Овердек (Laura Overdeck) — тоже отличном математике, которая продвигает идею изучения математики с ранних лет и организовывает разные курсы и компании по этой теме. Я с удовольствием послушал ее советы по тому, как привить любовь к математике с детства. У нее также есть книжки по математике для самых маленьких — Bedtime Maths (сказки на ночь про математику, по сути).

Подтверждением эффективности ее подхода является тот факт, что их дочь уже участвует в международных олимпиадах. Ну и мне понравилось, как она относится к своему и чужому времени и пытается его сэкономить и оптимизировать — сам такой же :)

К сожалению, Джон интервью давать не любит, поэтому я нашел только одно его выступление на математической олимпиаде для школьников, плюс несколько коротких документалок, где он упоминается лишь вскользь. Ну и добавил пару выступлений его жены. Если есть дети, рекомендую ее побольше посмотреть, благо у нее и выступлений, и лекций хватает.

Родился в семье среднего класса, но у отца возникли серьезные проблемы со здоровьем, и зарабатывать деньги пришлось его маме и ему с сестрой. Рано пошел работать — развозил газеты и прочий мелкий бизнес. Попутно приучался работать и руками, и головой, причем последнее ему нравилось гораздо сильнее, и он рано обнаружил у себя склонность к изучению рынка.

Иногда почитывая развозимые им газеты, обнаружил раздел с биржевыми сводками и понял, что там тоже можно заработать. Но пошел не книги читать в библиотеку, а сфокусировался на журналах — это дало ему понимание и ощущение динамики рынка. Начал торговать акциями по-мелкому еще в школе.

Окончил второсортный университет по экономике, попутно пробовал себя еще в разных профессиях, но именно рынки привлекали сильнее всего. После окончания проработал 12 лет в роли биржевого аналитика, любил свое дело и накопил в итоге денег на открытие своей собственной брокерской конторы, которая еще через 3 года превратилась в его первый хедж-фонд.

Основное отличие его подходов от большинства других фондов — фокус именно на моментум-стратегиях, то есть следование за рынком в моменты роста и падения. Он не пытается ловить вершины или дно, но хорошо чувствует толпу и играет вместе с ней.

Сам он считает себя исследователем рынка и уделяет все свое время изучению нового в финансах и архитектуре. По его словам, любовь к ней возникла, когда он еще газеты развозил, что позволило ему узнать и увидеть свой город получше. В последние годы перед смертью занимался большей частью благотворительностью в области архитектуры, сохраняя и реставрируя исторические здания по соседству.

Самое интересное его наследие — одна глава из книги про крупнейших инвесторов, в написании которой он участвовал. Оттуда можно понять суть его подходов, в виде опровержения самых популярных ошибок инвесторов (то есть это — список того, что НЕ нужно делать):

1. «Покупай дешево, продавай дорого.» — Лучше покупать дорого и продавать еще дороже. Безопаснее войти на вершине, нежели пытаться угадать разворот.
2. «Покупай и держи акции хороших компаний.» — Такой подход лишает важной информации о реальном состоянии рынка. Рынок всегда меняется, и вчерашние лидеры могут стать завтрашними аутсайдерами.
3. «Играй много, но с маленькими ставками и рисками.» — Лучше делать маленькое количество сделок, но максимально качественных и прибыльных.
4. «Высокий оборот снижает прибыль.» — Если высокий оборот обусловлен снижением рисков, то вреда от него нет.
5. «Инвестиционный процесс должен быть систематичным.» — Проблема тут в том, что слишком жесткое следование правилам не позволит адекватно реагировать на изменения рынка.
6. «Оценка акций должна основываться на их реальной силе.» — Рынок все-таки не совсем рационален, и нет смысла угадывать будущую оценку, есть смысл следовать за текущей, реальной оценкой.
7. «Лучшая оценка инвестиционной стратегии — стандартное отклонение.» — Волатильность важна только на краткосрочных периодах, в то время как долгосрочные периоды гораздо важнее. Основная причина слабой эффективности инвесторов — игнорирование хорошо растущих, но волатильных возможностей.
8. «Не стоит вкладывать деньги в «звездных» менеджеров.» — Да, в одну «звезду» вкладывать опасно, но вот портфель из лучших может дать на выходе результаты гораздо выше. Лучшие идеи возникают именно у лучших людей, а не у команд или компаний.

В целом, его подход сильно перекликается с идеями Сороса, но если для Сороса это было игрушкой для подтверждения своей теории рефлексии, то для Дрейхауса это было интересной игрой, в которой он стал одним из лучших.

Там, где Соросу было сложно угадать точки входа, поскольку он не особо интересовался рынками, Ричард хорошо их чувствовал и давал на выходе прибыль на уровне Сороса, но с гораздо меньшими рисками и просадками. Тот факт, что фонд все еще существует, и активно торгует, уже говорит о многом.

Количество сотрудников фонда подтверждает теорию о том, что они сделали упор именно на практическое обучение отдельных талантов, а не на построение конвейера из вчерашних студентов. В команде — всего около 90 человек, что для фонда такого размера совсем не характерно.

К сожалению, много лекций или интервью он не давал, и у меня получилось собрать только отдельные отрывки, да разные благодарности ему от благотворительных фондов, которых он спонсировал. Там еще есть небольшое видео с праздников у него дома — можно примерно оценить уровень жизни :)

Родился в аристократичной семье — потомок первого мэра Нью-Йорка, когда он еще назывался Нью-Амстердам. Именно по его распоряжению была построена знаменитая стена против свиней, от которой и появилось название Wall Street.

У отца были и деньги, и влияние общества — он был крупным юристом, мать — владелец фирмы по дизайну дорогих интерьеров. Чейз учился в элитной школе — одной из старейших в стране, после чего окончил один из малоизвестных экономических колледжей с хорошей репутацией.

С детства дружил с сыном Робертсона — основателя Tiger Management, куда и устроился работать сразу по окончанию ВУЗа. И, когда буквально через пару лет Tiger Management обанкротился, стал одним из 50 «тигрят». Робертсон дал ему стартовые 25 миллионов, хотя и не верил в то, чем именно собрался заниматься Чейз — технологиями.

Но вот сам Колеман понимал, что несмотря на крах доткомов, сама по себе индустрия имеет хорошее будущее, и начал именно туда инвестировать. И, в отличие от привычных нам венчурных фондов, он формировал маркет-нейтральные портфели, что позволило значительно вырастить прибыльность на фоне снижения рисков. Проще говоря: в дополнение к покупке долей в компаниях на ранних стадиях, шортил явных аутсайдеров. Но, если «длинные» сделки есть в публичных отчетах, «короткие» они раскрывать не обязаны.

Женился на очень богатой девушке — классической «светской львице», которая до этого мелькала только на обложках гламурных журналов. Газеты писали об этом как о свадьбе «старых» и «новых» денег. Но сама девушка «куклой» не была: она уже успела поработать в финансовой индустрии и ей вся эта светская гламурная суета была не сильно по душе.

В любом случае, показной скромностью они не отличаются: элитная недвижка в центре Нью-Йорка, в которую они пригласили «пошалить» Пэрис Хилтон и прочих звезд перед ремонтом. Микрорайон дорогих домов на побережье, выкупленный чисто для «тигрят», и прочие «элементы роскошной жизни».

С другой стороны, и Колеман, и его семья сохраняют жесткую анонимность, и известно об их существовании стало только из светской хроники по поводу их свадьбы и бардака в купленной квартире. Не существует ни одного интервью или публичного выступления Чейза, и если бы не Форбс, вряд ли бы мы что-то о нем вообще узнали.

Венчурные фонды реально недовольны его приходом на рынок, особенно в последнее время, когда он стал отжирать у них самые вкусные сделки. Они ведь сильно расслабились и позволяли себе диктовать условия для стартаперов: требовали ввести своего человека в совет директоров, контролировали по мелочам, торговались за оценку компании и моментально «соскакивали» на следующих уровнях.

Tiger Global же идет с позиции чистых финансов: хорошо оптимизированные процессы оценки компаний, быстрое финансирование, отсутствие микроменеджмента. Там, где обычные венчуры думают месяцами, у Чейза процесс от оценки до выдачи денег занимает от трех дней до недели. Все потому, что у них есть и отлаженные процессы, и активный аутсорсинг экспертизы (нанимают сторонних экспертов), и более адекватное отношение к цифрам.

Допустим, они работают так быстро потому, что от скорости принятия решений зависит и возврат на капитал. Если лишние полгода думать, это значительно снижает результаты на выходе. И, если торговаться за лишние пару процентов, можно значительно больше потерять за счет потери времени и повышения рисков.

Они также нацелены на долгосрочные результаты, в отличие от краткосрочных по сути венчурных фондов. Это реально помогает, в том числе и спонсируемым ими компаниям: поскольку фонд не продает акции сразу после выхода компании на IPO, это позволяет обеспечить хороший рост капитализации и повышает шансы компании на привлечение дополнительного капитала для роста или хотя бы выживания. Фонд даже не стесняется докупать акции на IPO, что для венчурного инвестора немыслимо.

Рынок уже оценил эффективность подобного подхода, и в последние пару лет «тигренок» уже привлек денег в полтора раза больше, чем прежний безусловный лидер индустрии — a16z. Если послушать подкасты по стартапам, можно услышать много новых бранных слов в их адрес, и ведущие ищут хоть какую-то возможность «зацепиться» за потенциальные проблемы. Но не могут.

В итоге, они кардинально изменили рынок венчурных инвестиций даже там, где они не участвуют в сделках: другие игроки уже боятся упустить свой шанс, поэтому быстрее принимают решения, меньше торгуются и вообще стали более адекватными. В общем, стартаперам от их прихода стало гораздо лучше.

Но вот фонды средней руки (те самые, которые раньше подбирали крошки со стола за лидерами) теперь оказываются не у дел, поскольку все эти «крошки» теперь выметаются мощным пылесосом, закрывающим по сделке почти каждый рабочий день (от 20 до 100 миллионов каждая, на секундочку).

Даже прежние лидеры себя уже чувствуют отнюдь не уютно, и пытаются решать эту проблему привычным им способом — активным маркетингом. Что-то менять в своих процессах они пока не особо готовы, но рынок расставит все по своим местам в итоге, как мне кажется.

За счет этой стратегии сам Чейз вышел в лидеры среди менеджеров хедж-фондов по уровню реального дохода. Он сделал своим инвесторам уже больше 20 миллиардов за 20 лет, близко к уровню Далио. Ну и денег ему, очевидно, хватает, как и инвестиционных возможностей.

К сожалению, ни интервью, ни выступлений он не дает, поэтому пришлось собирать информацию кусками из разных источников. Но все равно интересно посмотреть и послушать, особенно разрыв шаблонов у венчуров.

Соответственно, если мы делаем любые ставки на случайный процесс, мы можем ожидать примерно нулевого результата на выходе: наши прибыли будут примерно поровну компенсированы убытками, за вычетом комиссий, среда и проскальзывания. И, если бы трейдеры делали ставки случайным образом, их аккаунты бы уменьшились достаточно медленно, поскольку современные комиссии и спреды уже находятся в пределах статистической погрешности (у вменяемого брокера и достаточно высокого размера сделок).

Мы же видим резкие сливы у большинства игроков. Парадокс? И в чем же его причина?

Тут есть два основных фактора: критерий Келли и несимметричность ощущения прибылей и убытков.

Формула критерия Келли показывает оптимальный размер ставки при известных статистических параметрах игры. В идеале, она позволяет добиться максимальной скорости роста капитала. В реальности же она чаще всего реализуется в правой части своей кривой: при превышении оптимального уровня ставки прибыль уже резко уменьшается, и через достаточно короткий промежуток уходит в отрицательную зону.

И, если на вероятность своего выигрыша нам сложно повлиять (мы все-таки играем на случайном процессе с редкими не-эффективностями), то вот уровень риска мы обязаны контролировать. И это, в первую очередь, относится к плечам: можете на досуге поиграться с формулой и посмотреть реальное влияние плечей на риски. Все печально.

Второй фактор уже чисто психологический: мы склонны «хватать» мелкие прибыли и бесконечно пересиживать убытки (loss aversion bias). Эта несимметричность особенно заметна при уменьшении нереализованной прибыли: когда у нас хотя бы немного уменьшается баланс прибыльной сделки, это вызывает гораздо больше негативных эмоций, нежели пропорциональное увеличение убытка ошибочной сделки.

И, если мы не способны контролировать себя, мы кардинально изменяем тем самым характеристики своей торговой системы. Уже не важно, насколько правильно мы умеем предсказывать рынок, поскольку это будет с лихвой компенсировано уменьшением соотношения размера прибыльных и убыточных сделок.

По этой причине, кстати, полностью автоматическая торговля в среднем безопаснее ручного принятия решений. Важно только в процесс работы алгоритмов не вмешиваться.

Есть ещё и третий фактор: некорректная оценка реального уровня рисков. Мы привыкли к нормальному распределению событий в реальном мире и не представляем себе распределений с «жирными хвостами». Чтобы ощутить разницу в распределениях, представьте выпадение «орла» на монетке 50 раз подряд. Или увидеть дерево высотой в 10 километров.

Соответственно, даже если мы и считаем для себя Келли, мы часто недооцениваем реальный уровень риска в расчётах, что приводит к значительному превышению размера ставок, уводящим результаты в отрицательную зону.

По этой причине недокапитализация оказывается основным фактором риска для начинающих игроков: она вынуждает их значительно превышать допустимый уровень риска. Скучно ведь делать 10% в год на $10,000 или даже на $1,000.

Тут есть два пути: либо пытаться вырастить прибыльность стратегий (что на практике оборачивается запредельными рисками), либо растить объем капитала в управлении. Второй путь уже превращается в «обычный бизнес» с высокой конкуренцией, вроде Джона Богла. Но на первом пути конкуренция вообще зашкаливает, «благодаря» снижению порога входа.

Чисто статистически, выгоднее все-таки идти по второму пути: каким-нибудь образом растить объем капитала не-финансовыми методами (свой фонд, бизнес, хотя бы даже работа), а не выжимать последнее из стратегий и рисков. Ну и безопаснее, несомненно.

Родился в семье среднего класса, окончил простую школу и провинциальный университет на менеджера. Сразу после окончания пошел в армию на пару лет, а затем устроился в брокерскую контору, где занимался достаточно простым статистическим арбитражем на портфелях, похоже на pairs trading по сути.

Но, видимо, эта работа не особо доставляла, поэтому он с семьей переехал на год в Новую Зеландию, где занялся написанием художественной книги. Так и не доведя ее до публикации, вернулся обратно в Нью-Йорк и запустил свой хедж-фонд — Tiger Management, который был по тем временам одним из первых, и очень скоро попал в топ.

Получается, что в «серьезные» финансы он попал достаточно поздно — в 48 лет. Но, возможно, именно это и послужило причиной успеха — он уделял больше внимания именно менеджменту еще в то время, когда народ в одиночку рубил бабло. В итоге к 1990-м годам он подошел вторым по объему капитала на рынке. И, в отличие от какого-нибудь Нидерхоффера, не брал на себя сверхвысокие риски, используя большей частью маркет-нейтральные портфели. Получилось в итоге вырастить капитал с 8 миллионов на старте до 19 миллиардов на пике, всего за 19 лет, с минимальной просадкой.

Команду он собрал серьезную и был отличным коучем для них. Но, видимо, ослабив контроль над рисками, они пошли по скользкой дорожке направленной торговли валютами, использованием высоких плечей и прочих «милых» развлечений того времени, которые «стрельнули» в кризис 1998 года и в бум дот-комов. До этого момента рынок прощал подобные ошибки, но 1998 году они сначала потеряли пару миллиардов на японской йене, а потом их добил непрерывный рост айтишного рынка.

Они правильно предсказали суть этого пузыря, но вошли в противоположную от тренда сторону слишком рано. К тому же, ввалили очень много денег в одну авиакомпанию на конкурентном рынке в условиях, когда деньги перетекали в айти. Получилось так, что всего за пару лет они потеряли почти все деньги. Классическая ситуация тех времен, разорившая не одного успешного менеджера.

В итоге у Джулиана осталось «всего» 200 миллионов, и пора было бы уже на пенсию (под 70 лет, все-таки). Но, будучи отличным менеджером, он принял наиболее адекватное в той ситации решение, и занялся коучингом своих прошлых сотрудников. В итоге вместо одного фонда получилось чуть больше 50 «тигрят» под разными названиями, все из которых управлялись его учениками и он имел какую-то долю в них.

Да, не все эти фонды усвоили уроки того кризиса, и кто-то продолжал брать на себя нереальные риски. Вроде Архегоса, который недавно громко лопнул и чуть не утянул за собой весь рынок (у него плечи были на сотни миллиардов долларов). Но, в итоге, отец-основатель чувствует себя вполне уверенно и вырастил, получается, свой личный капитал в 25 раз за 20 лет, теперь уже пожиная плоды своих учеников.

Среди этих «тигрят» есть и те, кто сейчас отжимают рынок стартапов. Разжиревшие венчуры не ожидали, что на их поляну прибегут активные игроки с большими деньгами — раньше ведь они больше боролись с мелочевкой, да с вышедшими из бизнеса основателями с шальными деньгами, которые в финансы не умели никогда. Тут же пришли серьезные дяди с процессами, аналитикой и вменяемым подходом к партнерству, без ненавидимого стартаперами внешнего микроменеджмента.

Получается, что Джулиан этим шагом организовал себе нереально диверсифицированный портфель, к тому же еще и активно растущий. Респект ему и уважуха за это.

Но вот копировать его личные подходы к финансам я бы не стал — то, что было позволительно еще 30 лет назад, сейчас уже было бы слишком рискованно. И конкуренция тоже выросла на 2 порядка с тех пор.

К сожалению, интервью он дает не часто, поэтому пришлось собирать плейлист по коротким кусочкам. Но, как мне кажется, быстро пролистать все-таки стоит — вдруг что зацепит? Допустим, его подход к построению маркет-нейтральных портфелей стоит все-таки рассмотреть поподробнее. Если бы они не увлеклись направленными позициями, мы бы сейчас читали другую историю.

В чем же разница и почему её стоит иметь в виду?

Когда мы говорим об основателях какой-нибудь айтишной компании с оценкой в миллиард долларов, нам может показаться, что её основатель — уже миллиардер. Но, по факту, «все сложно».

Во-первых: к моменту выхода компании на биржу компания проходит через несколько раундов инвестиций, каждый из которых размывает долю основателя. Доходит до смешного и печального: допустим, основатель GitLab получил в итоге всего 4%. Но, даже если ситуация не столь плоха, доля основателя редко превышает 50%.

Во-вторых: это — «бумажные» деньги, а не реальные, их нет у основателя в кармане. Он не может их потратить по своему желанию, или даже «потрогать». Все упирается в оценку стоимости его акций исходя из стоимости последней сделки на бирже. И, если основатель внезапно решит продать значительный процент своей доли, он неизбежно обвалит стоимость акций задолго до продажи (он обязан уведомлять о своих намерениях как инсайдер).

Как же вообще формируется эта оценка?

Допустим, компания продает на 100 миллионов в год. «Стандартная» оценка стоимости компании — 10 лет доходов, то есть примерно миллиард. Но при этом на бирже обращаются всего 10% акций, на 100 миллионов, а остальные акции лежат в карманах у основателей и у фондов, которые участвовали в инвестиционных раундах. И суммарная оценка стоимости компании идёт по последней сделке на 1000, допустим, акций этой компании, на $10,000 долларов. То есть к реальным деньгам эта оценка имеет лишь косвенное отношение.

Если основатель решает положить себе в карман «чистыми» 100 миллионов, кешем, он будет продавать столько же акций, сколько УЖЕ обращается на бирже. Одно объявление этого намерения уже способно обвалить курс акций настолько, что основатель получит в итоге жалкие проценты с этой суммы, при этом расставшись с 10% долей в компании, все равно. И это так же значительно уменьшит его «бумажное» богатство.

Если же мы смотрим на менеджеров хедж-фондов, что мы видим? Да: именно живые, реальные деньги у них в карманах. Именно поэтому они могут позволить себе жить на широкую ногу.

В случае с основателем компании, он не может просто так вытащить деньги из бизнеса. Наоборот: бизнесу нужны деньги на рост, поэтому он, как правило, работает в ноль или даже в небольшой убыток. И, даже когда он решает вытащить деньги, он вынужден делиться с остальными владельцами акций. В итоге, прибыли редко кто распределяет, продаются только личные акции. И вытащить живые деньги можно только ценой потери своей доли в компании, безвозвратно.

Соответственно, когда вы видите цифру вроде «сраный миллиард личного состояния» у какого-нибудь Финка, на практике это означает, что он УЖЕ вытащил эти деньги из бизнеса, не потеряв при этом контроль над ним. Его фонд продолжает зарабатывать большие деньги и расти, находясь полностью под личным управлением и контролем основателей.

Какие цифры должен был бы сделать основатель какого-нибудь софтверного бизнеса для получения тех же результатов на выходе?

По самым скромным оценкам, оценка компании должна быть на уровне 20 миллиардов, то есть она должна делать как минимум на 3 миллиарда долларов в год продаж. И пропасть между «бумажным» состоянием в миллиард и реальными деньгами в кармане составляет как минимум 20 раз. И это я даже ещё не учитываю, что основатель обычно владеет меньшим процентом, что мы уже чуть выше обсуждали.

Поэтому, хотя состояние Далио может выглядеть не столь серьёзным по сравнению с Безосом, по факту они находятся в разных весовых категориях. Имейте это в виду, когда видите цифры из мира «чистых» финансов.

Родился в бедной многодетной семье (7 детей) потомственного портного и преподавателя музыки. При этом дедушка с бабушкой владели компанией по производству одежды и частенько баловали внука разными крутыми развлечениями и показывали ему своим примером, как может выглядеть богатая жизнь. Соответственно, основной целью Коэна стало разбогатеть во что бы то ни стало.

Родители заметили его активность в этом направлении и решили, что именно из него выйдет толк. Поэтому, допустим, на празднике ему готовили стейк, а остальным детям — хот-доги. И вообще всячески одобряли и поощряли его учебу и достижения. Отправили его даже на музыку, но по решению матери выбрали не любимую им гитару, а баян.

Еще в старших классах увлекся азартными играми и биржей. Но, поскольку несовершеннолетнему вход в торговый зал был закрыт, часами стоял на улице и наблюдал ленту тикеров через окно. Его в итоге заметили, пригласили и разрешили торговать помаленьку.

В университете, куда он поступил на экономику, на учебу забивал и целыми днями и ночами играл в покер. Доходило до того, что он засиживался за покерным столом до 5 утра в дни экзаменов и даже в день сдачи диплома. Параллельно еще торговал на деньги, которые одногруппник выделил из своих денег на обучение. Все это давало хороший по студенческим меркам доход и позволило вести достаточно комфортную жизнь даже в ВУЗе.

После получения диплома сразу устроился к мелкому брокеру, где занимался арбитражем опционов, став резко прибыльным с первого же дня работы. Дошло до того, что он делал компании $100,000 в день и руководил 6 трейдерами, управляя суммарно около 75 миллионами. Уже тогда комиссия по ценным бумагам начала интересоваться некоторыми их сделками, пытаясь обвинить в инсайдерской торговле, но он технично соскакивал.

Через 14 лет работы «на дядю» открыл свой собственный фонд — SAC (его инициалы), вложив 10 миллионов своих и 10 миллионов привлеченных денег. Основой торговых стратегий фонда был поиск информационного преимущества — они активно собирали и анализировали информацию, в том числе и «серыми» методами, через знакомства с другими участниками рынка.

Со временем это вышло на промышленный уровень, когда появились «экспертные сети»: уже другие компании занимались поиском экспертов и инсайдеров, продавая доступ к ним за миллионы долларов. В этой схеме конечный бенефициар уже оказывался вроде как и не у дел — он ведь покупал эту информацию не «с рук», а у другой компании, которая обязана была обеспечить отсутствие раскрытия инсайда.

Формально — да, эти компании везде прописывали, что инсайд раскрывать было нельзя. Но, фактически, подобная структура мотивировала и провоцировала регулярное раскрытие конфиденциальной информации: результаты лабораторных исследований лекарств непосредственно от тех, кто в них участвовал. Детали собраний акционеров, и прочее.

С другой стороны, обвинять во всем именно инсайд нельзя: Коэн действительно поставил сбор и анализ информации на поток, даже без учета этих источников. В компании работало больше 1,500 человек, реально занимающихся аналитической работой. И, когда вся эта история с инсайдом всплыла наружу, многим из них это серьезно осложнило жизнь и карьеру.

Они все попали «на карандаш» регуляторам и их проверяли жестче других, что неизбежно выявляло какие-то спорные сделки. В итоге некоторые из компаний прошлых сотрудников регулярно обвинялись в инсайде, что только укрепило имидж самого Коэна как «оторванного инсайдера».

В сборе информации очень сложно отделить законное от незаконного или малозаконного. Особенно когда в цепочке передачи информации участвуют сотни людей разного уровня и вовлеченности.

Все годы активной торговли фонд выдавал просто фантастические прибыли — 60% годовых, что даже круче 40% Саймонса. Это позволило им брать дороже других — 3% за управление и 50% с прибыли. И все равно народ стоял в очереди, поскольку реальная прибыль на выходе все равно была гораздо выше, чем у других.

Интересно, что инициатором дела по инсайду была обиженная бывшая жена Стива — именно с ее подачи все и закрутилось. А обиделась она тогда, когда поняла, что недополучила несколько миллионов при разводе. Под раздачу попал и он сам, и его брат, который тоже занимался финансами. А дальше уже дело развивалось по спирали, обрастая новыми подробностями и посадками конкретных ответственных за инсайд.

Самому Коэну удалось технично «соскочить»: никто так и не доказал, что это была именно его ответственность. Посадили конкретных людей в компании, а саму компанию показательно закрыли. Ну а Коэну запретили прикасаться к деньгам на пару лет.

У него не оставалось другого выбора, кроме как переложить ответственность уже на других, и новый его фонд Point72 уже сфокусировался на инвестициях в другие хедж-фонды, что делало схему уже вообще железобетонной. Да, некоторые из этих «независимых» компаний регулярно попадаются «на горячем», но самому разработчику схемы уже все равно.

Лет 10 назад он вообще отказался от управления чужими деньгами, что сделало взаимоотношения с регуляторами гораздо проще. Да, новый фонд уже выдает более скромные результаты, но там и объемы чуток повыше. Так что Коэн отнюдь не бедствует, и недавно купил Нью-Йоркских «Мэтсов» — та самая команда, которая засветилась в «Люди в черном». Это примерно как сборную России по хоккею купить, в общем.

Увлекается коллекционированием антиквариата, и его коллекция оценивается больше, чем в миллиард. Некоторые экспонаты он купил за 130+ миллионов. Ведет роскошную жизнь: пентхаузы, большие дома на побережье и прочее.

Параллельно еще занимается венчурными инвестициями, в том числе и в полностью независимые хедж-фонды. Недавно они вместе с Кеном Гриффином спасли Melvin Capital, которая сильно попала на попытке обвалить акции Game Stop — известная история про Реддит и бескорыстную борьбу за денежные знаки. Этим он вызвал бурление говн, но он сам относится к этому спокойно: «Должен же я как-то зарабатывать себе на жизнь?»

Народ его настолько ненавидит за эту историю, что он вынужден был удалить свой аккаунт в Твиттере из-за непрерывного хейта и угроз в свою сторону. Но вот руководство и игроки команды отнюдь не рады иметь такого владельца. Поэтому на вводных интервью в роли владельца команды, которые обычно посвящены спорту, ему приходится отвечать и на гнилые вопросы по поводу финансов.

Скромности у него ни хрена нет, в отличие от Далио или Торпа, но его интервью слушать все равно интересно временами. Там он раскрывает некоторые детали того, как именно они росли и чем именно занимались. Мне кажется, что что-то полезное оттуда можно вытащить, при желании (хотя бы их работу с данными). Я вкинул туда еще несколько документалок именно про инсайд, чтобы картинка была видна со всех сторон.

Просто отличная книжка про историю появления и развития хедж-фондов. Оформлена как набор жизнеописаний лидеров индустрии, их связей и взаимоотношений, с огромным количеством деталей.

Несмотря на название и принятый у журналистов тон, она отнюдь не критикует хедж-фонды. Наоборот: автор считает, что они вносят свой позитивный вклад в стабилизацию рынков и приводит примеры, где уход с рынка крупных игроков немедленно вызывал серьезные дисбалансы и колебания.

Больше 500 страниц, но настолько плотно напичкана фактами, цифрами и интересными моментами, что читается одновременно и интересно, и медленно. Куча сносок, которые интересны сами по себе: там раскрываются какие-то интересные события и мнения.

В общем, очень рекомендую!

Родился в небогатой семье в в Квинсе — там обычно снимают кровавые боевики про наркоту и афроамериканцев. С детства приходилось быть очень жестким на улице и в своей третьесортной школе, оттуда он вынес свою бандитскую манеру речи и навык выживать в любых условиях.

С другой стороны, ему нравилось учиться и родители поощряли его оценки. Но вот денег на его нормальное образование у них не было, да и вообще они привыкли на всем экономить (даже когда у него появились первые доходы, он снимал у них за деньги второй этаж своего дома). Поэтому, когда его все-таки взяли в хороший ВУЗ, они предложили ему оплатить только обучение, но вот на жизнь в общаге он должен был зарабатывать уже самостоятельно.

Пришлось крутиться, и он стал лучшим игроком в покер в университете, зарабатывая достаточно и для оплаты образования, и для разных развлекух. При этом не забывал учиться «на отлично», и его дипломная работа оказалось лучшей на потоке. Но, поскольку учился на философа, этот диплом в итоге никому не пригодился.

Поступил в другой ВУЗ, уже на медика, но понял, что это — тоже не его. Бросил на втором годе обучения, пошел в армию. Оттуда его уже вытащил родной дядя, который устроил его в мелкую брокерскую контору. И там ему внезапно понравилось торговать, поскольку это соответствовало его стилю «пацана на районе».

Очень быстро заработал хорошие деньги и вел роскошную жизнь: ночные клубы, модели, но на очередном кризисе потерял абсолютно все за один день. Тогда он понял, что вручную торговать ни хрена не безопасно, поэтому пришлось учиться чуть глубже, и там он наткнулся на опционы. По тем временам это была еще абсолютно свежая тема, и у него получилось стать в ней одним из лидеров.

Несмотря на свои «пацанские» манеры, был абсолютно честным, чем вызывал уважение и приток клиентов к брокеру, где он работал. Когда накопил капитал и репутацию, открыл уже свою брокерскую контору. Деньги потекли рекой, и он зажил шикарной жизнью, особенно когда открыл для себя арбитраж.

Но сильнее всего он ценил контроль: как над своей жизнью, так и над судьбой своих инвестиций. Соответственно, задал себе вопрос: может ли он повлиять на руководство тех компаний, акции которых он покупает? Тогда арбитраж из простой статистики превратился бы в гарантированный способ зарабатывать деньги.

Стал покупать значительные пакеты акций недооцененных компаний, менять там руководство и добиваться роста прибыльности. Отличался при этом особой жесткостью, и даже не скрывал своих истинных целей: «Я отвечаю только перед своим банковским аккаунтом!»

Но, со временем, он нашел отличную формулу, которая даже нашла своих сторонников: он заявил, что он — эдакий Робин Гуд в мире финансов. Забирает деньги у хреновых менеджеров и отдает их настоящим владельцам компаний (включая и себя, конечно). При этом, фактически, так и было: по некоторым оценкам, он заработал другим шарехолдерам больше, чем какой-нибудь Баффет за всю свою жизнь.

У него есть по этому поводу много веселых и ярких историй, где менеджмент был вообще на расслабоне до его прихода: гольф-клубы, отдых за рубежом по 2-3 недели, шикарная жизнь. Он же заставлял менеджеров реально вкалывать и достигать результатов. Однажды даже уволил 12 этажей сотрудников за один день. И, по его словам, никто этого вообще не заметил, поскольку они там сидели без дела все равно.

Когда рынок понял суть его работы, ему достаточно было купить даже небольшой пакет акций компании, чтобы ее дела резко пошли в гору: инвесторы верили в то, что он наведет там порядок, а менеджеры попой ощущали, что лучше не дожидаться волшебного пенделя. В итоге всем от этого становилось лучше, как в сказке. А некоторые особо пугливые менеджеры даже откупались от него круглыми суммами.

Но не всех он увольнял, к слову: когда он попытался захоботить Apple подобным образом и пообщался с Дональдом Куком уже с позиции крупного владельца акций, тот ему понравился и остался на своей позиции. В итоге Карл свою долю сохранил и приумножил даже без смены руководства и ручного вмешательства.

Где-то 10 лет назад перестал брать деньги в управление, и сейчас работает по той же схеме уже своими деньгами. И, судя по его интервью, останавливаться не собирается, чем до сих пор наводит ужас на рынок.

Сам он искренне считает, что менеджент американского бизнеса зажрался, и из-за этого рискует проиграть конкурентную борьбу на мировом рынке, особенно в противостоянии с Китаем. Так что тут он выступает как Робин Гуд уже на макроэкономическом уровне.

Его интервью смотреть интересно, на самом деле, если не обращать внимания на манеру разговора и вслушаться в то, что он пытается донести. Да, он не у всех вызывает симпатию, но он и не старается.

На основании того, что я уже узнал про лидеров, получилась следующая картинка: можно торговать по-всякому (и вручную, и автоматически, и с искусственным интеллектом, и с помощью сторонних консультантов). Все эти подходы могут давать результат, при правильном применении. Но вот стабильность подходов заметно отличается:

• чисто ручная торговля уже уходит в прошлое: я не вижу ни одного лидера, который в той или иной мере не использовал бы quantitative-подходы;
• полностью автоматическая торговля не особо стабильна, и это хорошо заметно по колебаниям результатов чистых квантов в последние годы;
• экспоненциальный рост конкуренции в чисто алгоритмических подходах снижает маржу и повышает риски, поскольку все эти люди занимаются одним и тем же в одно и то же время (сложно или даже уже невозможно найти нечто кардинально новое);
• найм лучших математиков, физиков и вообще людей математики уже не является гарантией результата, поскольку этим занимаются все вокруг. Это, скорее, уже стало «платой за вход», как компьютеры из источника конкурентного преимущества в бизнесе стали насущной необходимостью;
• фонды на искусственном интеллекте являются наименее стабильными, поскольку там меньше всего понимают, что именно происходит в «черном ящике» в моменты кризисов;
• наиболее стабильные результаты показывают именно то, кто комбинирует людей и технологии.

В итоге, мое личное решение — комбинация экспертов и технологий: с одной стороны, искать и учить экспертов в конкретных рынках и на конкретных финансовых инструментах. С другой — давать им наилучший инструментарий, который бы объединял в себе quantitative и машинное обучение, но являлся бы всего лишь источником информации и сигналов, где принятие решений и контроль все равно были бы ручными.

Тут я говорю не только о сугубо ручной торговле, но и о ручном управлении автоматическими системами, тогда есть шанс вовремя отлавливать проблемы с алгоритмами во время смены режимов рынка.

Я сейчас плотно копаю аналитику, и нахожу там много подтверждений этой идеи: сами по себе данные или даже алгоритмы анализа данных не могут дать понимания предметной области. Они лишь показывают корреляции и информационную связь между сигналами, но вот установление причинно-следственных связей остается за пределами математики и статистики.

Да, это несколько разочаровывает тех, кто ищет в математике и машинном обучении ответы на все вопросы, да пытается создать «универсальный решатель проблем», но на текущем витке эволюции других вариантов я не знаю.

Ну и надеяться на свой сумрачный гений в попытке научиться торговать лучше других тоже надежды мало: в соревновании человека и человека+машины победитель, как мне кажется, очевиден.

Получается, что наилучшие результаты в долгосрочной перспективе будут у тех, кто сможет обеспечить наилучшие результаты именно в менеджменте, поскольку потребуется нанимать и мотивировать разноплановых людей: и экспертов-гуманитариев, который будут с удовольствием «копать» рынок, и разработчиков/математиков, которые будут с удовольствием разрабатывать инструментарий и модели. Ну и как-то обеспечить их эффективное взаимодействие.

Родился и вырос в академической среде: его родной отец был теоретическим физиком, а отчим — профессором экономики, сторонником теории эффективного рынка. Я думаю, что именно эти кардинальные изменения в семье повлияли на его решение попытаться заработать денег, а не оставаться чистым теоретиком.

Поступил на айтишника, закончил с отличием и пошел на PhD в компьютерных науках и преподавал, но параллельно еще запустил компанию по разработке инструментов для исследований и измерений. Производили и продавали разные микроконтроллеры, датчики, АЦП/ЦАП и прочее. Но он сам больше увлекался тематикой суперкомпьютеров и прорабатывал теоретическую базу для этого.

Потом ушел из университета и устроился в Morgan Stanley, сразу вице-президентом по технологиям в группе, занимающейся автоматизированной торговлей на бирже. Работал под управлением Nunzio Tartaglia — основателя концепции pairs trading (статистический арбитраж).

Получив достаточно опыта, через пару лет открыл свой собственный фонд по теме же принципам, плюс научный подход к работе. Он сделал упор на поиск лучших людей, причем не только «лучших умов»: они ищут людей, которые достигают совершенства хоть в чем-то, даже если это и не относится к финансам. Допустим, у них работает чемпион США по шахматам среди молодежи.

Компания работает по принципам большого НИИ, где люди свободны распоряжаться своим временем и так же свободно обмениваются информацией. Есть внутренние научные конференции, но наружу они вытаскивают информацию неохотно, в отличие от Аснесса. Но даже по обрывкам видно, что они моделируют рынок, в том числе и с помощью машинного обучения.

Наигравшись с рынком и заработав достаточно денег, вышел из бизнеса в 51 год и сфокусировался целиком на научных исследованиях в области вычислительной биологии и биохимии. Там он тоже продолжил создавать модели, но теперь уже разных белков и их взаимодействий. Доходы с финансового бизнеса оплачивают весь этот банкет, но там тоже есть хорошие перспективы в случае успеха.

Любит роскошь и комфорт, но не особо афиширует это. Хотя, когда он купил несколько дорогих домов и объединил их в родовое поместье, это вызвало некоторый интерес прессы. Женат на финансовом репортере и авторе нескольких бестселлеров по персональным финансам.

Финансы не особо любит и не обсуждает, и лично по нему можно найти лишь лекции по биологии и суперкомпьютерам. Поэтому я собрал в плейлист большей частью информацию о его компании и короткие интервью/рекламу сотрудников. В конце плейлиста есть еще и его лекции по биохимии, для особо упоротых.

Единственный ценный кусок информации с потенциальным раскрытием приватной информации — интервью с Pedro Domingos, который был главой отдела машинного обучения в D.E. Shaw и опубликовал книгу по этой теме. Параллельно с интервью ушел из компании, либо «его ушли». Это интервью с анонсом книги тоже есть где-то в середине плейлиста.

Я вижу два основных подхода к практическому принятию решений — реактивный и активный.

Реактивный — когда рынок нас вынуждает принимать то или иное решение (допустим, изменением режима или внезапным событием). Хорошая аналогия из мира разработки — push, то есть «проталкивание» событий в систему. Без этих внешних событий система остаётся пассивной.

Активный — когда мы пытаемся предвосхитить события на рынке и активно собираем информацию, строим модели и покупаем на основании этих моделей страховку разного вида: либо как способ избежания потенциальных проблем, либо как способ реализации потенциальных возможностей (в данном случае мы как бы страхуемся от потери этого шанса, когда/если он появится). Хорошая аналогия из мира разработки — pull, то есть «втягивание» событий системой. Система активна всегда, она непрерывно находится в поиске рисков и возможностей.

Это все — технические детали, но есть ещё и поведенческие факторы, связанные с особенностями нашего ума, характера, воспитания и текущего контекста. По этому поводу есть несколько моделей в популярной литературе, но мне больше всего нравится Адизес с его «геномом» PAEI, где каждой букве аббревиатуры соответствует уровень приближения человека к максимуму или минимуму выраженности важных для менеджера черт сотрудников.

P — «производитель», то есть «человек дела», который не видит смысла думать и копать больше, чем требуют его текущие задачи.
A — «администратор», то есть «человек бумажки», который не видит смысла думать, если для этого нет бюрократического процесса.
E — «предприниматель», то есть «человек идеи», который слишком много думает, меняет планы и постоянно мешает P и A выполнять свою работу.
I — «интегратор», то есть «человек коллектива», который думает только о том, как бы организовать лебедя, рака и щуку, но не сколько ради эффективности, сколько ради душевного комфорта.

Как видно, опережающее (активное) принятие решений интересно только предпринимателю, но этим самым он может неиллюзорно мешать реальному выполнению дел, поскольку ни производитель, ни бюрократ не хотят что-либо менять, пока это не придётся делать под дулом пистолета. Они оба не могут эффективно работать в режиме непрерывной смены направлений, им требуется некоторая стабильность, пусть даже и иллюзорная.

При этом сам предприниматель не всегда способен адекватно оценить необходимость предлагаемых им изменений, поскольку он видит только цель, но не путь к ней (по нему придется идти исполнителям). Иногда пути к цели не существует, либо стоимость и риски этого пути значительно меньше результатов на выходе. Особенно если бросать проекты на полпути, увлекшись очередной яркой целью.

По Адизесу, эту проблему нужно решать компенсацией своих недостатков с помощью других людей, обладающих недостающей тебе характеристикой. Допустим, для предпринимателя нужен «холодный душ» в виде исполнителя и администратора, а без предпринимателя исполнитель и администратор превратятся в вечно занятого микроменеджера и бюрократа, соответственно. И даже сама по себе попытка объединить в одной команде эти разные по духу типы чревата конфликтами.

Предприниматель, как правило, хорошо видит и чувствует рынок, вместе со всеми его возможностями и угрозами. Производитель же видит свой участок работ и ему вообще не интересно, что там снаружи происходит. Чтобы они пришли к какому-то общему решению, им нужно хотя бы научиться понимать друг друга, для начала. И, если предприниматель под каждую свою идею будет собирать митинг, работа встанет колом.

Но, как мне кажется (и практика пока подтверждает эту теорию), Action Research даёт более эффективное решение проблемы: непрерывный мониторинг среды в виде диагностики, краткосрочного планирования, быстрого исполнения (тестирования гипотез) и немедленного анализа результатов на уровне топ-менеджмента, с более длинными и спокойными циклами на уровне исполнителей.

За счет иерархии циклов можно добиться комфортного режима для всех: не верхнем уровне будет «разброд и шатание» в виде фонтана идей, в то время как средние и особенно низшие уровни смогут работать в стабильном режиме, без ежедневных потрясений и смены направлений.

Как это вообще возможно?

Ответ лежит в стресс-тестировании: оно выполняет роль фильтра между уровнями, не позволяя просачиваться сырым сиюминутным «озарениям» сверху вниз до момента, пока это не станет по-настоящему актуальным. Исполнители остаются в благостном неведении, пока сверху идёт борьба гипотез, и получают только конкретные задачи без ненавидимых ими неопределенностей.

На уровне топ-менеджмента же «исполнение» состоит в тестировании гипотез большей частью: либо поиском ответов на вопросы и самих вопросов у других, либо короткими проектами чисто ради получения фидбека от рынка. Классическое разделение на R&D и производство, только тут топ-менеджмент не является пассивным потребителем исследовательских отчётов, а непосредственно участвует в изучении рынка.

Зачем это вообще нужно тому самому топ-менеджеру? Почему бы просто не создать R&D отдел и отойти в сторону? Кто будет принимать важные решения, если менеджер занят изучением рынка?

Как мне кажется на основании лично своей практики, основной объем наиболее ценной информации с рынка приходит в слабо формализуемой форме — какие-то обрывки информации, ощущения, слабые сигналы. Они, даже если и зафиксируются в головах у исследователей, вряд ли попадут в отчёты и на стол к руководителю. Они туда смогут попасть только когда они становятся сильными настолько, что компания уже превращается в реактивную, а не в опережающую.

Если мы сами не занимаемся изучением рынка, мы теряем источник наиболее важной и своевременной информации о рисках и возможностях, получая её лишь тогда, когда от исследовательского отдела уже мало пользы: об этом уже в новостях пишут и на первом канале показывают.

Соответственно, я убежден, что Action Research — оптимальная методология именно для топ-менеджмента, поскольку она даёт все необходимое для принятия стратегических решений: и источники наиболее ценной информации о состоянии рынка, и свой собственный навык её анализа и стресс-тестирования. Да, менеджеров уровня Рэя Далио мало, но это и хорошо: больше шансов получить конкурентное преимущество.

Родился в семье среднего класса, но ролевой моделью послужила его тетя — она придумала куклу Барби и сделала на этом хорошие деньги. Соответственно, Лоеб пытался что-то свое придумать, и еще в школе запустил свой первый бизнес — компанию по производству скейтбордов.

Но он все-таки больше увлекался математикой и рынками, за что получил кличку по имени героя фильма про трейдеров от своего школьного преподавателя.

Окончил хороший университет на экономиста, причем учился в одном классе с Бараком Обамой. Параллельно торговал на свои, и даже заработал на этом около $120,000, но слил все за один день. Это дало хороший урок по управлению рисками и психологическую травму: он потом еще долго не мог решиться запустить свой собственный фонд. Даже когда все-таки запустил его через несколько долгих лет, в первый же день возникла паника и «синдром самозванца».

По окончанию ВУЗа устроился на работу в небольшую контору по управлению частным капиталом. Занимался оценкой компаний в состоянии банкротства, что и дало ему хороший опыт и базу для последующего успеха: свой фонд он построил на принципах риск-арбитража и event-driven стратегий.

После этой конторы он поработал еще в позиции риск-аналитика в двух конторах, суммарно около 11 лет. И все это время мечтал и представлял себе, как когда-нибудь он все-таки запустит свой фонд. Но, поскольку он реально боялся, пытался получить достаточно большую сумму для старта, что постоянно откладывало запуск.

В итоге получилось накопить и достать по знакомым и родственникам около 3 миллионов, и первая неделя была самым стрессовым моментом в его жизни. Только когда он по итогам недели сделал 9%, смог успокоиться и взять себя в руки.

Да, в истории фонда был момент, когда они потеряли около 30%, но Дэн объясняет это как «слишком расслабились и занялись тем, в чем не имели достаточных знаний и опыта». В остальном фонд хорошо так рос, особенно на кризисах.

Его опыт и подходы сильно похожи на Дэвида Теппера, разве что Дэн не начинал из такой глубокой попы. Риск-арбитраж, event-driven strategies. И, как мне кажется, к этому стоит присмотреться повнимательнее: все-таки там соотношение риска к прибыли, как и нерациональность/неэффективность рынка, зашкаливает.

К сожалению, с ним не так много интервью: он скромный и редко появляется на публике. Но вот слушать то единственное длинное выступление (которое для него самого было неожиданным) реально приятно.

Итак, о ком же я тут говорю?

Баффет до сих пор активно играет в бридж на онлайн-площадках под анонимным аккаунтом.

Саймонс активно играл в покер в ВУЗе, и первым сотрудником нанял именно Элвина Берлекампа — эксперта в играх. Я даже собрал по нему плейлист, но разбирать отдельно его не стал, поскольку он больше именно про игры и математику, а не про финансы.

Далио, хотя в карты и не играл, начал очень рано торговать на бирже — еще в 12 лет. И у него в Bridgewater работает Vanessa Selbst — самая успешная женщина — игрок в покер.

Пол Тюдор Джонс — просто высококонкурентный по натуре, и на бирже чувствует себя как на войне.

Клиф Аснесс — победитель турнира по покеру между менеджерами крупнейших хедж-фондов.

Чарли Мангер считает, что лучшим антидотом от привычки заливать плохие ошибки «хорошими» деньгами была именно его практика игры в покер.

Эд Торп победил казино в блекджек, рулетку и еще пару игр.

Атаман часто бывал в казино, и подруга сравнивала его методы торговли и его поведение в рынке с одноруким бандитом.

У меня в очереди на публикацию есть биографии еще нескольких лидеров в финансах, и почти все из них тем или иным образом были связаны с азартными играми.

Выводы?

А хз: это можно воспринимать либо как предрасположенность, либо как особенности профессии. Но, в любом случае, статистика показательная.

Допустим, когда я несколько лет назад разбирал подобным образом основателей крупных компаний, там этого эффекта не было.