鮮花は、Teslaの傑出な時期をどのように経ているかを語っていましたが、私は自分自身に言い聞かせています。Teslaのスウィートドリームは、長期的なバリュー投資によってのみ実現できるということを見逃すことは決してありません。
次のような規則性のない数列を覚えておいてください：101.810；138.800；167.410；176.500；202.000；216.250；230.500；242.000，······
花💐あなたがどのように通ったか教えてください
大地はあなたの心のすべての角について知っています
甘い夢は誰もが逃すことはできません
ついに今日はこのジェイオーワイワイの瞬間を迎えました
水千条山万座、私たちはかつて歩いたことがある
出会いと笑顔はすべてお互いに深く印象的だ
晴れやかで楽しい日々に
手をつないで、たくさん話したいことがある
星が子供時代に散りばめてくれた輝き
風雨は世界の隅々まで歩き回った
同じ感じを抱いて、同じ願望を持っている
同じ喜びを分かち合って、同じ歌を歌う
太陽光はすべての言葉を染み込ませたいと思う
春は友好的な物語を伝える
同じ感じを抱いて、同じ願望を持っている
同じ喜びを分かち合って、同じ歌を歌う
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Elon Muskが警告：Teslaが完全に自動運転問題を解決し、巨大な天柱ロボットを大量生産した場合、まだ空売りポジションを保有している人は、Bill Gatesさえ排除されることになる。あなたは自信がありますか？ 目があるなら見ろ。耳があるなら聞け。
用人を疑うな、疑う人を使うな。株を疑えば買えず、買っても疑いつづける。Elon Muskは神から派遣された天使であり、アメリカ工学アカデミーの天才級の会員であり、物理学のエリートであり、優れたソフトウェアアーキテクトでもあります。彼は「一旦テスラが自動運転問題を完全に解決し、大規模な舞天柱ロボットを生産すると、空売りポジションを持ち続けている人々は淘汰されるだろう。ビル・ゲイツにさえも」と言いました。もしあなたが彼の他のネガティブな側面に目を向け、Elon Muskが信頼に値しないと考えている場合、あなた自身が彼よりも優れていると考えるのであれば、Elias=Jeromeはあなたに質問します: あなたはなぜTeslaに投資取引するのですか？何の意味がありますか？最終的に大きな波を乗り越えて大きな利益を得るには、確信を持つことだけが唯一の方法です。それは短期のテクニカル分析能力とは異なります。Elias=Jeromeは、138.800、160.510、167.410の3つの重要なボトム付近で段階的にポジションを取りました。その後、株価が再び下落し、構築した多方向ポジションはすべて拘束され、莫大な損失を被りました。言うまでもなく、Elias=Jeromeも迷いました。短期的な利益を上げられるように、中途半端な時期に売り買いをする必要があったのかもしれません。全部のポジションが株価が下落する時に買ったため、最初は多少の浮動益がありました。
Elias=Jeromeは数学モデルを確立し、関数レベルの数量分析を行って投資を行っています。短期傾向と短期トレンドについては、かなり精度が高く、満足しています。暗い日々を何とか乗り切るためには、確信に基づいて行動することが必要です。
Elias=Jeromeの投資方法は、ポジションを50対50に分け、60％のポジションを長期保有し、40％のポジションを短期トレンドに使っています。今後、短期トレンド、および短期トレンドの遊戯と利得を完全に放棄する可能性が非常に高いです。
ウォーレン・エドワード・バフェットと金融大物ジョージ・ソロスを倒した連続27年戦勝の著名な数学者、投資家、慈善家であるジェームズ・ハリス・シモンズを含め、誰でも「測定不能の原理」と「空間方向障壁の原理」を設定することによって、神が金融市場の富の山を許可したと思います。人間は永遠に近づくことしかできず、到達することはできません。
金融の歴史的なビッグデータは、短期間の投機は大きなお金を稼げないことを示しています（人々はさまざまな環境の圧力に迫られ、知らず知らずのうちに短期間または短期間の傾向に陥り、投機取引から抜け出せなくなります）。長期的な投資には、時間とともに越えられるものがあります。大多数の人々は上昇を望んでいて、下落を嫌いますが、それが致命的な欠点です。
Renaissance Technologies LLC（文艺复兴テクノロジー株式会社）の利益化プラットフォームLeonard Esau Baum（レナード・エサウ・バウム）のBaum-Welch（バウム＝ウェルチアルゴリズムモデル）を改良、拡張、微分し、大型高速コンピュータプログラムに編集したことがない場合、定量分析のためのモデリング関数の使用に過剰な依存をするべきではありません。 「株の神」ウォーレン・エドワード・バフェットのクラシック投資理論とLeonard Esau Baum（レナード・エサウ・バウム）のBaum-Welch（バウム＝ウェルチアルゴリズムモデル）を現実のパラメータに基づいて有効に検証し、両者を巧みに融合させ、定性分析と定量分析を兼ね備え、互いに支え合い、 相乗効果を生み出し、原則的かつ柔軟なアプローチが最も重要であることを忘れないでください。
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投資と取引の価値観の重要な変化。
深い研究と反省の期間を経て、特にTeslaの再認識において重要な進歩を遂げました。これは、ARK Investment Management LLC（アークインベストメントマネジメントLLC）のCathie Duddy Wood（キャシー・ダディ・ウッド）をリードするチームが提唱したTeslaの収益性の見通しを再認識し、再検証した結果に基づいている。
同じ仕事に取り組んでいるBaron Capital ManagementのRonald Stephen BaronやARK Investment Management LLCのCathie Duddy Woodも、Teslaの利益見通しや関数レベルの定量分析、および過渡的、非過渡的問題の解決に関して、同様の数理モデルを構築しています。
例えば、故James Harris Simons（ジェームズ・ハリス・シモンズ）氏は、数学者、投資家、慈善家として有名で、Renaissance Technologies LLC（ルネッサンス・テクノロジーズLLC）のMedallion Fund（メダリオン・ファンド）は、Leonard Esau Baum（レナード・エサウ・バウム）のBaum–Welch（Baum-Welchアルゴリズムモデル）をベースにしています。
数学者、投資家、慈善家のJames Harris Simons（ジェームズ・ハリス・サイモンズ）の率いるRenaissance Technologies LLCのアービトラージプラットフォームMedallion Fundは、Leonard Esau Baum（レナード・イソウ・バウム）のBaum-Welch（バウム・ウェルヒ）アルゴリズムモデルに基づいて改良および拡張されたものであり、利益を得る可能性を探索するために使用されました。 この改良は、代数学者のJames Burton Ax（ジェームズ・バートン・アクス）によって完成しました。
数理論理学において、モデル理論は形式的言語で数学的構造に関する文の集合を表現する形式的理論とそのモデル（理論ステートメントが成立する構造）との間の関係を研究する学問です。研究の対象は、理論モデルの数とサイズ、異なるモデル間の関係、および形式言語自体との相互作用を含みます。特に、モデル理論学者は、理論モデルで定義できる集合、およびこれらの定義できる集合間の関係の研究を行います。独立した分野として、モデル理論は、Alfred Tarski（アルフレッド・タルスキ、ポーランド出身のアメリカの論理学者および数学者で、著作家として多作であり、モデル理論、メタ数学、代数的論理学における仕事で知られており、抽象代数学、トポロジー学、幾何学、測度論、数理論理学、集合論、分析哲学にも貢献しています。）は1954年に出版物で最初に「モデル理論」という用語を使用し、1970年代以降、Saharon Shelah（サハロン・シェラ、イスラエルの数学者、エルサレムのヘブライ大学とニュージャージー州ロトゲス大学の教授）の安定性理論は、この科目に決定的な影響を与えました。
Renaissance Technologies LLCのアービトラージプラットフォームMedallion Fundは、これらのモデルとアルゴリズムの研究対象を微分し、Jamesの言葉を引用すると、「私はモデルの先生です。基本面分析を行う必要はありません。モデルの利点の1つは、リスクを低減できることです。個人的な判断に依存することで株を選ぶと、一晩で大金を稼ぐこともできますが、翌日にはすべて失われるかもしれません。私たちの出発点は、市場データであり、市場価格の予測をする先入観はありません。」
ジェームズの投資戦略は後に「壁虎式投資法」と称されるようになりました。「壁虎式投資法」とは、投資時に短期的な方向性予測を行い、多種多様な商品を取引し、短期間で大量の取引を行い、利益を得ることを指すものです。ジェームズは「トレードは壁にぴったり足を付け、いつも一緒にいる。蚊が現れるたびに素早くそれを捕まえて、落ち着いて次の機会を待つようにゆっくりと戻っていく」と言います。彼は複製可能な微小な収益瞬間を探し出して、絶対に「市場が必ず元通りになる」という賭けに資金を投入することはありません。1998年のロシア債券危機、そして21世紀初頭のインターネットバブルをはじめとするいくつかの金融危機を軽く乗り切った文芸復興科技企業が常に頂点に立ち、効率的な市場仮説を淡々としてしまいました。
ジェームズが持つ独自の投資スタイルには、科学的精神を投資分野に導入すること、科学者による投資チームの構成、およびデータマイニング技術の密集した使用が含まれています。具体的には、数学、統計、情報技術を活用した量的投資方法を使用して投資ポートフォリオを管理します。量的投資のポートフォリオ構築は、マクロデータ、市場動向、企業財務データ、取引データを分析し、データマイニング技術、統計技術、計算方法などを使用してデータを処理し、最適の投資ポートフォリオと投資機会を見つけます。
ジェームズは、数学理論を株式投資に巧みに活用し、市場に応じた量子的投資管理モデルを設計し、コンピュータによる計算を主導し、人的要因の干渉を排除し、グローバル市場での短期取引を行っています。このトレード方法の最大の意義は、主観に影響を与える要因を最小限に抑え、一連の数学モデルによる計算を通じて、システムリスクを減らし、価値がある「溝」を見つけ、投資を行うことです。
ジェームズが投資する商品は、次の3つの条件を満たさなければなりません：外部で取引可能な品目があること、十分な流動性があること、数学モデルを用いた取引に適していること。つまり、この取引商品は、分析するために十分な歴史的価格や取引量などのデータがなければなりません。そして、最適なトレーディングモデルを見つけて量子取引を実行する必要があります。
ジェームズは、他の成功した投資家と同様に、期待値が正である取引システムを開発するためにシステム的な取引戦略を利用し、資産管理技術を用いて投資パフォーマンスを向上させ、先進的な数学モデルを利用して人的主観的判断を代替し、システムの強力な情報処理能力を利用してより大きな投資安定性を持ち、市場が極端に狂喜または悲観的な場合に非合理的な投資決定を下すことを回避することに焦点を当てました。今日でも、このシステムは多くの投資家にとって実用的な意義があります。モデルを作成し、データを分析して、投資家に利益をもたらす組み合わせを見つけ、そして、科学的にリスクや利益が異なる複数の資産を割り当てることで、長期的な堅実な収益を実現することが目的です。
エリアス=ジェロームは、株式投資の神ウォーレン・エドワード・バフェットが長年にわたって蓄積した哲学的な知恵に基づく多くの伝統的な思考法と、自身の利点と強みを組み合わせて、自分自身に適した投資取引システムを構築する必要があります。
Elias=Jeromeは、アメリカ株式やアメリカ国債は長いオリヅルダヨ結構落ちまグチャであることを確信しており、アメリカ株式やアメリカ国債が修復することを信じています。
Elias=Jeromeは、理論物理の専門的な視点から、Elon Muskが天から派遣された天使であり、アメリカ工科大学院の卓越した院士であり、物理学の優等生であり、優れたソフトウェアアーキテクトとプログラマーでもあると考えています。
2022年にノーベル物理学賞の受賞者であるAlain Aspect（アラン・アスペクト、フランスの物理学者）、John Francis Clauser（ジョン・フランシス・クラウザー、米国の理論物理学者および実験物理学者）、Anton Zeilinger（アントン・ザイリンガー、オーストリアの量子論物理学者）がTeslaとそれに関連するプロジェクトに対して世界最高レベルの専門的な鑑定を行った。Elon Muskが主導するプロジェクトはほとんどがArtificial IntelligenceとQuantum Technology Revolutionと密接に関連しており、それらを分離することができません。Elon Muskが主導するTeslaは、高技術産業の戦略展開に非常に有望です。時間の経過とともに、Teslaの株価は飛躍することになるでしょう。
Ronald Stephen Baronは、2030年にTeslaの株価が1500ドルに達すると予測しています。 （Ronald Baronはかつては著名な人物でしたが、自分自身のTeslaに関する野心的な展望を提案する際に、市場参加者から一般的な疑問をお受けしました。）
Cathie Duddy Woodが率いるARK Investment Management LLCは、2029年までにTeslaの評価額が8兆ドルを超え、株価が2600ドルに達すると考えています。 （彼女は自分のTeslaに関するビジョンを提案したとき、小摩、大摩などの関係者による売り空攻撃を受け、最大60％の株価下落と1年以上の期間がかかった。彼女のビジョンと市場の状況には大きな差があるため、Cathie Woodはしばしば逆指標として、また笑いものとして見なされています。
Elias=Jeromeは、数学的な観点から、Teslaの最も包括的かつ深い定量分析を行いました。Teslaの利益見通しは限りなく大きく、現在のTeslaの時価総額は約8000億ドルです。もし、上帝が彼らのウィッシュを叶えてくれるのであれば、2024年の年末までに時価総額は1兆ドルを超え、株価は過去最高値の414.49-500を超える可能性が非常に高く、Teslaは少なくとも30％の上昇余地があります。そして、これは終点ではなく、出発点、または中継点に過ぎません。
エリアス=ジェロムは、テスラの株価が8000億ドルから10000億ドルの間になるまで、ショートトレンド、ショートタームトレンドの操作を行わず、減持の操作を行わないことに決めました。前に浮動利益の一部を得るために198.870-205.600の段階で減らされた仕手筋を吸収することによって、直接的に単純な減少の結果を引き起こし、後ろには従来の意味でのいかなる低吸いの機会も見つからなくなりました。買うことが怖くなるほど株価は上昇し、いかなる低吸いの機会もありません。テスラの業績を発表する前に、適切な追加購入の機会はありません。
4. エリアスとジェロームが保有銘柄を持っているポジションはすべて、株価が下落した時に布局したものであるため、保有コストは非常に低く、信じられないほどに低い。では、浮動損益の大きなチップを持っているにもかかわらず、さまざまな誘惑に屈せずに持ちこたえるためにはどうすればよいのだろうか？金融市場ではいつでもテロや贪官污吏の問題が存在しています。
アメリカ東部時間7月23日テスラは、2024年第4四半期の財務報告書を発表しました。財務報告書の発表後、テスラは23日17: 30に決算会見を開催します。中程度または大幅な株価下落があれば、再度購入してIPOを拡大します。
美東時間8月8日には、TeslaがRobotaxi（自動運転タクシー）製品を発売する予定です。
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もし誰かが1965年にバークシャーハサウェイの株を購入して所有し続けた場合、彼らは素晴らしい投資をしたことになります - 彼らの株式ブローカーは飢え死にしてしまうでしょう。ほとんどの年金基金は1965年にバークシャーの株を買い、現在まで所有していない可能性が高いです。もしそうしていれば、今日の問題ははるかに少ないでしょう。当時のバークシャー株価は22ドルでした。今日、その株価は13.3万ドル近くになっています。
バフェットは「ウォール街にいたら、今のように成功しなかっただろう。ウォール街には刺激がありすぎる。毎日多くのニュースを聞くため、長期的には良いことではない短期的な注目が集まります。オマハでは、私はただ各企業が実際にどれだけ価値があるか気にするだけです。ワシントンに行く必要も、ワシントンポストの価値を把握する必要もありません。他の企業の価値を理解するためにニューヨークに行く必要もありません。すべてがシンプルになります。評価企業の価値はよく考え抜くプロセスであり、周囲の環境が静的になるほどこのプロセスを支援することができます。考え抜くプロセスとは何ですか？あるビジネス領域であなたが企業の価値を評価する能力を明確にし、あなたの能力範囲内で、その価値に対して現在最も低価格の株式を持つ企業を見つけることを指します。多くの分野の企業について、私はその価値を評価する能力がありません。例えば、天才的な科学者であるイーロン・マスクが運営するテスラ。彼は確かに非常に優れた人物であり、素晴らしいものを作っているので、私はとても興奮しています。しかし、私も自分が得意な分野があります。私たちはオマハでもメールや雑誌を受け取ることができ、正しい意思決定をするのに必要なすべての情報を得ることができます。しかしウォール街では、通りにいる人々からどれがよく、どれが悪いのかといった助言が絶え間なくされます。私は刺激を好みません。私たちが必要としているのは情報と事実であり、刺激ではありません。
バフェットは、ウォール街のヘッジファンドのプロテジェパートナーズと10年間の賭けをしていた。それは、S＆P 500の上場投資信託（ETF）のパフォーマンスが、プロテジェパートナーズが選んだ5つのファンド（FoF）よりも本当に優れているかどうかを追跡するものでした。バフェットはこのETFが勝つと賭けましたが、プロテジェパートナーズはFoFが勝つと賭けました。10年間で、FoFがS＆P 500のETFを上回ったのは1年だけで、その他の9年間はすべて遅れていました。結局、年寄りのバフェットが勝ちました。この賭けは、受動的ファンドと能動的ファンドの長期的な収益の比較です。受動的ファンドは指数ファンド（index fundまたはETF基金）とも呼ばれ、これらの基金は、ダウ・ジョーンズ指数、トロント証券取引所指数、S＆P 500指数、ナスダック指数など、ある指数を追跡します。これらは、ある種の指数に基づいて構成された標準に従って、その指数に含まれるすべてまたは一部の証券を購入する基金です。その目的は、その指数にと同じリターンを達成して、市場と同じペースで成長することです。これらの基金は「怠け者の基金」とも呼ばれます。基本的に、ファンドマネージャーは多くの売却や購入をする必要がないため、管理費（MER）は非常に低く、通常0.5％〜0.8％であり、通常1％を超えません。
能動的ファンドは、基本的にファンドマネージャーが株式を選択するものです。通常、売買活動は受動的ファンドよりも多く行われるため、管理費用も高くなります。通常、2％以上です。したがって、2つのファンドの収益がともに10％上昇した場合、管理費用を控除すると、受動的ファンドの収益率は少なくとも1％上昇するでしょう。さらに興味深いのは、私が見た統計の中には、長期的に見ると85％以上の能動的ファンドがトレーディングインデックスの成長に追いつけないというものがあります。そのため、自体の費用は少なく、価値も高いため、受動的ファンドは多くの能動的ファンドを上回ります。
ファンドマネージャーと銀行は、一般的に能動的ファンドが通常トレード指数を上回ることはできないことを認識していますが、彼らは、低管理費を持つ取引指数のファンドを投資客に積極的に紹介することはめったにありません。というのも、銀行はファンドの管理費を多く集めたいのに対して、取引インデックスのファンドの管理費は非常に低いためです。銀行または投資顧問と話をする際、取引指数ファンドに興味がある場合は、積極的に提案する必要があります。そうすれば、投資要件に合った金融商品を購入することができます。
多くの能動的ファンドのマネージャーが交易指数に長期的に勝つことができないのは、能動マネジメント型のファンドが研究や分析を行う人を探したり、株式を頻繁に買い換えたりする必要があること、これらはすべてコストであり、将来的に損失を出す可能性がある株式を買うことがあるからです。また、一部の本当に優れたファンドは、有名になりすぎて多くの人々を引きつけてしまい、将来的に現金を株式に転換する必要があるため、基金マネージャーは目を引かない株式を買うことを余儀なくされ、結果として、パフォーマンスが低下してしまいます。もちろん、すべてのトレードインデックスの長期的なパフォーマンスが良好ではありません。たとえば、トロントの取引指数は、2008年のピーク15,000から現在の15,600まで、10年でわずか4％しか伸びず、一般的な能動的ファンドを大幅に下回っています。一方、10年間で、S＆P 500およびダウジョーンズ指数は約100％成長したため、 「怠け者の基金」を選択する前に、自分の功課を先にやっておく必要があります。
ファンドマネージャーや銀行は、通常、能動的ファンドは通常トレード指数に勝つことができないことを認識していますが、彼らは、投資指数のファンドの紹介を投資家に積極的に行うことはめったにありません。ただし、これらのファンドも販売しています。銀行は、ファンドの管理費を多く集めたいのに対して、取引指数ファンドの管理費は非常に低いためです。取引指数のファンドに興味がある場合は、銀行または投資顧問に指摘する必要があります。そのように、あなたが投資要件に合わせた資産運用商品を選ぶことができます。
27年連続でバフェットに勝利する方法：人間の行動をモデル化すること
おそらく、金融業界にいる人なら、ジェームズ・シモンズについて知らない人はいないでしょう。彼は元世界一流の数学者であり、陳省身教授とともに「陈-シモンズ定数」を確立しました。その後、証券市場に肉薄する強い興味を抱き、ルネサンス・テクノロジー社を創立しました。
ジェームズ・シモンズは決して誰者でもありません。彼は、投資史上最も強力な儲けの機械を作り上げ、ルネサンス・テクノロジー社は、世界の政治、科学、教育、および慈善事業などの分野で巨大な影響力を持っています。
1988年以来、ルネサンステクノロジーのフラッグシップ製品であるメダリオンファンドは、年平均66％のリターンを上げ、取引で1000億ドル以上の利益を上げました。この記録は投資業界では右に出るものがありません。
グレイグ・ザッカーマン氏によると、シモンズ本人の資産は約23億ドルであり、ルネサンス・テクノロジー社の他の従業員も億万長者であり、同社のヘッジファンドにおける平均資産は5000万ドルです。童話にしか持っていない巨額の財産を生み出しました。
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シモンズは、成功する投資モデルを見つけるために12年間を費やしました。初期段階では、彼は自然な感性と直感に頼って投資取引を行い、しばしば失敗しました。その後、彼は優れた数学者と科学者と一緒にコンピューターモデルを開発し、大量の市場データを処理し、最適な取引機会を選び出し始めました。
システマティックな方法であり、感情的要素を排除するために使用される方法であるとシモンズは考えています。シモンズは数学によって市場を征服しようとしており、成功すれば、彼は巨額の富を得るだけでなく、ウォール街以外の世界にまで影響力を及ぼすことができます。これがシモンズの真の目標かもしれません。
しかし、シモンズの取引アプローチは好ましく思われていませんでした。当時、ジョージ・ソロス、ピーター・リンチ、ビル・グロスなど、優れた投資家たちがすでに脚光を浴びていました。彼らは知力、直感、および伝統的な経済指標と技術分析により、国際金融市場で莫大な利益を得ていました。
それに比べて、シモンズは現金フローをどのように管理すべきか、新製品をどのように評価すべきか、利率の動向をどのように予測すべきか、ということを理解していませんでした。彼がしているのは、膨大な価格データを抽出することだけです。この取引方式には、データクレンジング、シグナルメカニズム、バックトラストテストなどの要素が含まれますが、当時のウォール街はこれについてまったく概念がなく、この方法を要約する適切な名前さえありませんでした。しかし、シモンズはすでにコンピュータ取引システムが勝利の香りを放っているのに気づいていました。
シモンズは1938年に生まれました。彼は3歳のときには、ある数字の2倍と半分を計算でき、2から32までの平方数も計算でき、全く飽きることがありませんでした。彼の母親は彼に「あなたがやりたいことをやるべきであり、あなたがすべきだと思うことをやるべきではない」と教えました。シモンズのやりたいことは、数学の問題に思いを巡らせることで、数字、形、傾きを考え込んでいました。彼は、強力な定理や方程式が人々が真実を発見し、代数と幾何の異なる領域を調和させるのに役立つと考えていました。
青年期には、彼は読書が大好きで、地元の図書館によく訪れ、週に4冊の本を借りて読んでいました。多くの本は彼の認知範囲を超えたものでした。ただ、彼を最も引き付けたのは数学でした。高校2年のとき、彼は平面の無限（無限）可延性などの純粋に理論的な問題に情熱を注ぎました。その後、彼はマサチューセッツ工科大学に入学しました。開学後、彼は大学1年の数学の授業をスキップしました。なぜなら、彼は高校で既に学んでいたからです。1958年、彼は数学の学士号を取得しました。その後、博士号を取得するための研究生として陳省身教授に師事しました。
大学院生として、シモンズは金融投資に浓い関心を持っていました。確かに、彼はお金を欲しがっていましたし、お金持ちになりたかったのです。ただし、彼が最も望んでいたのは、数学的ツールを使って、広範な原則、規則、真理を発見して記録することでした。1964年、彼は国防分析研究所に加わり、パスワードの解読に従事しました。その時、彼は偏微分方程式を作成しました。微分方程式は、数学的変数の導関数や相対速度を記述します。物理学、生物学、経済学、社会学などの分野で使用されます。この方程式は後に「シモンズ方程式」として知られるようになります。
国防分析研究所の仕事は非常にフレキシブルな時間でしたので、シモンズは株式市場に関心を持ち続けることができました。当時、彼は新しいタイプの株式売買システムを開発し、招待論文を発表し、50％の年化収益率を維持する方法を発見できると主張していました。
シモンズは、株式市場の短期的な動向を予測することができるマクロ変数を見つけることに専念しました。彼は、単なる株式市場の基本データ、すなわち収益、株式配当、企業ニュースなどに焦点を当てる多くの投資家とは異なりました。彼は、8つの株式市場状態に分け、高波動期は株式市場が大きく揺れ動き、良好期は株式市場が上昇することを意味しています。彼は、純粋に数学的な方法を使って現在の市場がどの状態に属するかを判断し、その後、モデルを使用して株式を購入しました。
シモンズは、数学モデルを使用して株式市場を研究するパイオニアの1人と言えます。数学モデルを使用した投資には、要因投資、観測できない状態に基づくモデル、および他の形式の量的投資が含まれます。これは、「投資革命」の前駆けの出来事であり、これらのことは10年後には投資世界全体を席巻します。
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シモンズは初めは何の天才的能力も見せずに投資の分野に入りました。彼は、金融市場の機能に対する独自の見解と視点を持っていたために自信を持っていました。彼は、見かけ上ランダムなデータから何らかの規則を発見することに非常に慣れていました−−混沌で混沌した自然界の表面の下に、いくつかの緻密で美しい結果を見つけ出しています。これらの規則とルールを発見することで、科学定律が形成されました。
シモンズは市場が常に理解可能で、理性的に機能するわけではないことに気付き、従来の研究と分析の見方に依存するだけでは不十分であると認識しました。市場が表面的に見えるほど混沌であっても、金融資産の価格には特定の規則が存在し、常に天気の暴風雨の背後にある潜在的な規則に似ています。シモンズは、金融市場を一般的な混沌システムと見なし、物理学者が大量データを掘り起こして科学モデルを構築し、自然界の法則を記述するのと同様に金融市場の価格規律を特定するための数学モデルを開発することを決意しました。
結局のところ、シモンズは金融市場を、物理学者が自然界について掘り起こしたデータに基づく科学モデルを構築する方法で分析しました。シモンズは金融市場を一般的な混沌システムと見なし、彼の目的は金融市場の価格規律を特定するための数学モデルを開発することでした。その結果、彼はMonemetricsという会社を設立し、金融データを分析し、投資判断を下すために数学ツールを使用していました。
彼は、未検証の投資戦略を探求するためにレニー・ボームという数学者をパートナーとして迎え入れました。
ボームは、マルコフモデルを分析するためにBaum-Welchアルゴリズムと呼ばれるアルゴリズムを作成しました。
その後、ボームは情報学者のロイド・ウェルチと一緒にBaum-Welchアルゴリズムを使用してマルコフモデルを分析する方法を提案しました。
マルコフモデルは、一連のイベントの集合であり、次のイベントの確率は現在の状態によってのみ決定され、過去のイベントとは関係がありません。
したがって、将来のイベントを正確に予測することはできませんが、全体のチェーンのパターンを観察することで将来のイベントに対するより良い見積もりができます。野球は典型的なマルコフゲームです。バッターが3つの速球と2つのボールを打ったと仮定すると、これらの打撃の順序や犯規の回数は無視されます。彼がもう1つのボールを誤ると、彼はアウトになります。
隠れマルコフモデルは、シーケンスのイベント自体が未知で、隠れたパラメーターや変数によって制御される、二重確率過程である。観察されたイベントはチェーンの出力に過ぎず、チェーンの方向を予測するための根拠にはなりません。金融市場価格、音声認識、およびその他の複雑なプロセスはすべて、隠れマルコフ過程と見なすことができます。それにより、シモンズは彼の投資キャリアを開始しました。
その後、いくつかのコンピュータ技術の専門家が加わり、商品、債券、外国為替取引などをカバーするシステムを開発しました。このシステムは、線形代数の原理を利用して大量のデータを分析し、投資のアドバイスを提供することが主な目的です。たとえば、システムは突然、ジャガイモの価格が好調であり、3分の2の現金をジャガイモ先物契約に配置することを強く提案します。
それにより、シモンズは、主観的な判断に頼るのではなく、アルゴリズムによって駆動される高度なテクノロジー取引システム、つまり段階的に実行されるコンピュータプログラムによって、取引を行うことができるようになりました。彼はもはや荒いモデルに依存し、個人の直感を補完することによって取引するのではありません。彼の目標は、完全に事前に決定されたアルゴリズムによって駆動される複雑な完全自動取引システムを構築することであり、完全に人間の介入から保護されたシステムです。1988年、シモンズはメダルファンドを設立しました。
シモンズの下には、世界中の優れた数学者やコンピュータ科学者が集まりました。その中には、数学者のジェームズ・エクスが含まれており、「エクス-コーシー定理」の創設者の1人でもあります。彼も、金融市場とマルコフモデルは非常に似ていると考えています。次のイベントは現在の状態にしか依存せず、マルコフモデルのようになります。
マルコフモデルでは、次のステップを正確に予測することはできませんが、信頼できるモデルがあれば、未来の複数のステップの傾向を予測することは可能です。マルコフモデルは一般にランダム方程式系に使用されます。ランダム方程式系は、時間の経過とともに進化するダイナミックプロセスを記述するために使用でき、高い不確実性を含むことができます。
これらの数学者やコンピュータ科学者は、市場が実際にはランダムウォークであるとか、完全に予測できないという学者の主張には同意しませんでした。市場は確かに天気のようなランダム性を持っていますが、彼らは他のランダムプロセスと同様に、ある種の確率分布を利用して未来の価格動向を予測できると信じています。
したがって、彼らの目標は、数学モデルを開発し、それをフレームワークとして使用して、実用的な結論と結果を導出することです。もちろん、簡単な線形回帰モデルでは、複雑で波動的な金融市場の価格動向を効果的に予測することはできません。これらの価格は、暴風雪、パニック売り、地政学などの要因によって重大な影響を受ける可能性があります。
しかし、彼らは、コンピュータがデータ間の関係性を自動的に探し出すことで、過去の類似した取引環境を見つけ、価格のパフォーマンスを観察することで、より正確な予測モデルを開発することができると深く信じています。この方法を実践するために、彼らは大量のデータが必要でした。彼らはコンピュータモデルを利用して相対的に信頼できる推測を行い、空白を埋めるために使用しました。彼らがこの方法をテストし始めたとき、投資のパフォーマンスは急速に改善しました。
エクスのモデルは、2つの単純な戦略に集約されます。時々、モデルはトレンド追跡戦略を採用し、価格トレンドを追跡し、トレンドが継続されると仮定して、一連の商品を売買します。他の場合、モデルは反転戦略を採用し、現在の価格トレンドが反転すると仮定します。長い歴史のデータのおかげで、エクスは競合他社よりも多くの価格情報を得ることができました。価格トレンドはしばしば歴史を踏襲するため、これらのデータは会社がトレンドの継続性をより正確に評価するのに役立ちます。
1987年10月、ダウ・ジョーンズ指数は1日で22.6%下落しました。エクスは予めユーロドル先物契約を買い、株式市場が急落したときに損失をヘッジしました。ただし、エクスのモデルには完璧なものはありません。1989年、メダルファンドはわずか数か月で30%の損失を出しました。
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エルヴィン・バーレトキャンプがメダルファンドを率いた時、より多くの短期取引を行うよう提唱しました。メダルファンドが持つ長期ポジションの多くは損失だけをもたらし、一方、短期取引はファンドの収益に最も貢献しました。メダルファンドは、歴史的な価格データを注意深く検討し、将来的に繰り返される可能性のある価格傾向を見つけ出すために使用しました。この隠された前提条件は、投資者の行動が常に繰り返されるということです。短期取引に対してのみ適用され、長期投資には適用されません。
バーレトキャンプは、トレードが頻繁でない場合、各トレードの結果が会社に大きな影響を与えるため、損失が多く発生すると会社は崩壊すると考えました。しかし、頻繁なトレードは、単一のトレードの結果があまり重要ではないため、会社の全体的なリスクを低減するのに役立ちます。
短期取引モデル
この方法はカジノに似ています。カジノは毎日多くのゲームを開催しており、半数以上のゲームで勝利すれば、カジノ全体が利益を得ます。同様に、大奨章は毎日高頻度取引を行い、ほとんどすべてが利益を上げれば、大儲だけが多くのお金を稼ぎます。少しでも優位性があれば、高頻度の反復賭博により、大数の法則が彼らの側に立っていることを保証します。「十分に多く取引を行えば、そのうち51％が利益を上げていたら十分です。」
バーレッカンプは理論を提唱しました。市場の流動性を維持するために、店内取引業者が商品や債券を売買することが有益であると言われています。例えば、彼らは週末前には株を全て売却することで、週末に悪いニュースが入ってきた場合に損失が出ないようにします。同様に、商品取引所の店内ブローカーは、経済データが公表される前にポジションを減らすことで、予想よりも低いデータで損失を被ることを防ぎます。
競合他社に比べ、大奨章には非常に大きな利点があります。彼らはより正確な価格設定情報を持っています。数年にわたり、彼らは多数の期貨高頻度価格および量の情報を収集しており、ほとんどの投資家がこのような詳細情報を無視していることが判明しています。大奨章のオフィスで秒速百万の命令計算機が動いており、彼らのチームは迅速にすべての価格設定情報を発見し、数千の有意義な観測値を生成して、以前は検出されていなかった価格規則を明らかにします。
大奨章の運営は非常に成功しており、1990年の満期利回りは55.9％に達しました。シモンズは会社が正しい軌道に乗っていると確信しています。過去の価格規則は、コンピュータモデルを開発するための基盤として使用することができ、投資家が見落としている市場傾向を識別するために使用することができます。
数世紀にわたって、投機家たちは価格ルールを見つけるためにあらゆる方法を試しましたが、大部分は敗北しただけでした。リチャードデニスは、感情や非合理的な要素を取り除くことができる、あらかじめアルゴリズムを設定できる取引システムを開発することに成功しました。その結果、賞を多数獲得しましたが、1987年の株式市場暴落で大きな損失を被り、取引キャリアを終えることになりました。
シモンズは、技術的分析は長期的な取引よりも短期的な取引に適していると伯勒坎プに同意していました。統計学分析を基に厳密なテストとより複雑なモデルを活用することで、前の失敗を経験した技術分析家から脱出しようとしていました。
文芸復興技術会社は、数学技術を改良するために常に取り組んでいます。モデルを修正するなどした数学者のヘラルドは、他の量子取引会社のように、さまざまな市場や市況で複数の異なるモデルを使用するのではなく、大儲だけが単一の取引モデルを使用する必要があると発見しました。この発見は後に非常に重要であることが判明しました。
大奨章ファンド
そこで、大奨章の取引は頻繁になり始めました。最初は1日5回取引を開始し、後に16回まで増加しました。取引コストを減らすために、1日の取引量が最大の時間帯に注文をするようにします。文芸復興技術社は以下の3つのステップに従って因子を開発します：
価格シーケンスの中で抜群の法則を見つける
すべてのルールが持続可能でランダムではないことを確認する
妥当な説明が見つかるか確認する
共同CEOのピーターブラウンとコンピュータサイエンティストのロバートマーサーは、取引コスト、さまざまなレバレッジ、リスクパラメーター、およびさまざまなその他の制限や要件を考慮して、理想的な投資ポートフォリオを構築し、最適な決定を行い、最大のリターンを創造するためにシステムを設計しました。この方法の素晴らしい所は、すべての取引シグナルと投資ポートフォリオの要件を単一モデルに組み合わせることにより、新しいシグナルを簡単にテストして追加し、新しい投資戦略が利益を上げる可能性があるかどうかを瞬時に知ることができます。
さらに、このシステムは自己適応型で、推奨される取引が実行されなかった場合、理由に関係なく、自己修正、自己検索の買い注文または売り注文を行い、投資ポートフォリオを正しい状態に戻します。
実際には、シモンズはもう一つのことを知りませんでした。彼と彼のチームがモデルを研究しているとき、行動金融学が登場しました。アモス・トウシキとダニエルカーナマンは、人々が決定を行うプロセスを研究し、多くの場合、非合理な決定を下す傾向があることを証明しました。特定の心理的バイアスとして識別されたのは、損失嫌悪、アンカリングバイアス、およびエンドウ効果です。多大なプレッシャーに直面すると、市場参加者は通常パニック状態になり、感情に基づいた決定を下します。そのため、大奨章基金は、その利益の最大の部分が金融市場の極端な状況で達成されることがよくあることに気付きました。これは偶然ではありません。大奨章ファンドの収益現象は数十年にわたって続きました。
西蒙ズが実際にはもう1つのことを知らなかったという事実があります。彼と彼のチームがモデルを研究しているとき、行動金融学が登場しました。アモス・トウシキとダニエルカーナマンは、人々が決定を行うプロセスを研究し、多くの場合、非合理な決定を下す傾向があることを証明しました。特定の心理的バイアスとして識別されたのは、損失嫌悪、アンカリングバイアス、およびエンドウ効果です。面面坐穴压力下，市場参加者通常会处于惊慌状态，进而做出感性决策。因此，大奨章基金发现其利润的最 而此类收益的最大部分常常是在金融市场的极端情况下实现的，这并不是巧合。这种利润现象已经持续了几十年。
しかし、モデルは万能ではありません。1987年の株式市場の崩壊期間中、すべてのトップ量化会社はますます多くの問題に直面し、モルガン・スタンレーは6億ドルの資金を失い、メダル大賞基金は1週間で10億ドル以上の損失を被り、損失率は20％に達しました。シモンズはコンピューター自動取引システムを作成し、人間の感情的要因を排除しようとしましたが、「メダル大賞」が巨額の損失を被ると、彼は取引システムに介入し、ポジションを削減しました。ブライアン・キティングは、「科学者も人間であり、人間性が欠けていないということです。データと欲望が衝突すると、後者が勝つことがしばしばあります」と述べています。この言葉はここにぴったりです。
全体的に言えば、シモンズと彼のチームは、投資家の心理的バイアスを回避または利用することができるアルゴ取引アルゴリズムを設計することができず、行動金融学に基づいた統計モデルに基づくものでもありません。ただし、彼らは心理的バイアスや過剰反応が利益に貢献することを認識し、他の取引者が犯す普遍的なミスを利用することに非常に長けているように見えるため、彼らのシステムは実際には人間の行動をモデリングして、行動金融学の理論を証明しています。
一方、ジョージ・ソロスの反身性理論は、人間の行動をモデリングする方法の1つでもあります。人々は高圧的な状況で非常に予測可能で、本能的にパニックに陥る傾向があります。ルネサンス・テクノロジー社がモデリングした前提は、人々が過去の行動を繰り返し続けるということであり、彼らはそれを利用することをうまく学んでいます。
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