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Storia
Nato in Massachusetts nel 1938 , Simons ha iniziato a interessarsi alla matematica all’età di tre anni. Ha conseguito nel 1958 una laurea in matematica, presso il Massachusetts Institute of Technology (MIT), e un dottorato presso l’università della California, Berkeley, nel 1962 a soli 23 anni.
È diventato insegnante al MIT subito dopo gli studi, ma nel 1964 entra a far parte dell’Institute for Defense Analyses, un’organizzazione senza scopo di lucro che fornisce analisi e consulenza al dipartimento della difesa degli Stati Uniti. Inoltre Simons ha collaborato con la National Security Agency durante la Guerra Fredda, utilizzando le sue competenze matematiche per decifrare codici criptati. Nel 1968 viene licenziato per aver rilasciato dichiarazioni di protesta inerenti alla guerra in Vietnam. Successivamente torna all’insegnamento e viene nominato presidente del dipartimento di matematica della Stony Brook University. Le ricerche più influenti di Simons, con le applicazioni di alcune misure geometriche, hanno dato origine alla formula Chern- Simons, che ha un ampio utilizzo nel campo della teoria delle stringhe.
I primi passi nella finanza
Dopo aver ricevuto numerosi premi in campo matematico, nel 1978 Simons decide di lasciare il mondo dell’insegnamento, e inizia a interessarsi al mondo finanziario. Nello stesso anno crea Monometrics il suo primo hedge fund, rendendosi conto che i modelli matematici a cui aveva lavorato in passato possono essere applicati al trading. Il fondo inizia a crescere sempre di più, grazie all’assunzione di matematici, statistici e fisici.
Simons è stato CEO dell’azienda fino al suo pensionamento nel 2010, rimanendo presidente esecutivo fino al 2021. Oggi si dedica principalmente insieme alla moglie a svolgere attività filantropiche.
I primi anni 80
Nei primi anni 80 la maggior parte degli investitori opera in modo tradizionale, facendo affidamento su notizie macroeconomiche e guardando i fondamentali delle aziende. Inizialmente anche Simons opera utilizzando questa strategia, ottenendo buoni risultati.
Durante questo periodo si accorge che la teoria del mercato efficiente non funziona, e che le anomalie non sono casuali. Decide così di iniziare ad applicare ai mercati finanziari i sistemi matematici e geometrici che aveva studiato negli anni. Inizia così ad assumere all’interno di Monometics matematici, statistici e fisici, senza esperienza finanziaria.
La prima strategia di trading
Uno di questi è un suo vecchio collega dell’IDA Leonard Baum, un genio della matematica, ideatore dell’algoritmo Baum-Welch. I due utilizzano l’algoritmo per creare una strategia di trading basata sul mean reversion. La strategia si basa sull’idea che i prezzi delle azioni o delle materie prime che si discostano significativamente dal loro valore medio torneranno nel tempo al loro valore medio. Per testare questo tipo di strategia è necessario reperire molti dati, così Simons e i suoi collaboratori sono costretti a raccoglierli a mano. Inoltre il matematico ha acquistato computer molto potenti con connessioni molto rapide ai dati di mercato, cosa che nessun altro Hedge Fund al momento aveva. I primi anni sembrano andare bene, e il fondo opera principalmente nel mercato valutario. Nel 1982 il fondo viene rinominato Renaissance Technologies.
Nel 1984 l’algoritmo di Baum, ha causato numerose e ingenti perdite. Secondo Simons, la strategia di Baum è efficace solo in presenza di segnali di acquisto, ma non funziona quando devi vendere. Così per una clausola contrattuale finisce la collaborazione tra i due matematici.
La nascita di Medallion
Nonostante la battuta d’arresto e le ingenti perdite subite, Simons non si dà per vinto e trova nuovi investitori per il fondo. Inizia così a collaborare con Jim Axe con un altro grande matematico dell’epoca, che si accorge subito dei problemi della strategia di Baum. In particolare capisce che non bisogna costruire modelli basati sulla regressione lineare, perché i prezzi non si muovono in maniera lineare.
Nel 1988 assieme ad Axe lancia il fondo Medallion. I primi anni non sono facili, nel 1988 registra una performance del 8% rispetto al 16% dell’S&P500, il secondo subisce una perdita del 4% mentre l’ S&P500 segna un +30%. Sempre nel 1989 Simons investe circa 27 milioni di dollari per potenziare la sua struttura, e assume Elwyn Berlekamp, un matematico specializzato nella teoria dei giochi, per riprogettare il sistema di scambi e riportarlo alla redditività. Così nel 1990 il fondo registra una performance del 55% al netto delle commissioni.
Nel 1994 assume nel suo team due brillanti matematici che si accorgono subito che si può migliorare il sistema perché è troppo irrealistico quando esegue gli scambi. Il sistema non prende in considerazione lo slippage (l’esecuzione di un operazione al prezzo diverso da quello a cui si è effettivamente impostato l’ordine). Nello stesso anno il fondo genera un rendimento del 70% al netto delle commissioni.
Le performance di Medallion
Il Medallion Fund ha generato rendimenti annualizzati del 62% (al lordo delle commissioni) e del 37% (al netto delle commissioni) dal 1988 al 2021. Questo significa che se avessi investito 1 dollaro nel fondo Medallion nel 1988, il tuo investimento sarebbe cresciuto fino a quasi 42.000 dollari al netto delle commissioni nel 2021.
In confronto, se avessi investito 1 dollaro nell’S&P 500 nello stesso periodo, sarebbe cresciuto solo fino a 40 dollari. Anche un investimento di 1 dollaro in Berkshire Hathaway sarebbe arrivato nel 2021 a 152 dollari.
Il fondo si è guadagnato così il soprannome di “Stampante di denaro “
Strategia di Investimento
Essendo un fondo chiuso, cioè non è possibile investirci a meno che tu non sia uno dei 300 dipendenti dell’azienda, non si hanno molte informazioni riguardanti la strategia del fondo. In particolare la strategia di base è nota, ma sono i dettagli che sono proprietari, e parliamo di più di 8000 segnali.
La strategia di base del Renaissance Technologies consiste nell’arbitraggio statistico a livello di portafoglio. Questo viene fatto attraverso la creazione di portafogli di posizioni lunghe e corte che coprono diversi tipi di rischi, come il rischio di mercato, il rischio settoriale e qualsiasi altro tipo di rischio che il Rentec può prevedere statisticamente. Questa copertura estrema riduce il tasso netto di rendimento del portafoglio, ma allo stesso tempo riduce la volatilità del portafoglio in modo ancora più significativo. L’utilizzo della leva è necessario, perché senza, il tasso di rendimento è basso. Secondo i modelli, infatti, poiché la volatilità è molto inferiore al rendimento, il rischio rimane basso anche con l’utilizzo della leva.
L’orizzonte temporale con cui opera il fondo è di brevissimo termine.
Conclusioni
Come abbiamo visto Simons è stato sicuramente il primo nell’uso dell’analisi quantitativa nel mondo del trading, rivoluzionando il mondo degli hedge fund e degli investimenti. Il suo successo non va però attribuito solamente alla sua mente matematica. Gran parte del merito risiede nella capacità di Simons di attirare i migliori matematici, statistici e fisici, e di trattenerli grazie a una forte cultura aziendale. In Rentec infatti i dipendenti hanno tutti accesso alle informazioni e alle risorse per elaborare strategie di trading, cosa che negli altri hedge fund non avviene.
Inoltre come sostiene lo stesso Simons in un’intervista, quello che bisogna fare è di non gettare la spugna alle prime difficoltà che incontri, che bisogna avere pazienza. Secondo lui, se si crede davvero in qualcosa, la perseveranza può guidare verso il traguardo finale.
Quindi, come spesso ribadisco, costanza, perseveranza e flessibilità sono davvero le caratteristiche per un trader o un investitore di successo, soprattutto nel medio lungo termine.