L'uomo che riuscì a predire il futuro!!!!!!

Ma perchè allora solo matematici? e non ingegneri?

La mia spiegazione è che se la tua mente si spinge a comprendere come limite un livello arbitrario di complessità diciamo 1000, allora quando ti trovi un livello di complessità 100 questo non solo lo comprendi ma lo manipoli. Se invece il tuo livello limite è 100 allora puoi manipolare 10 e così via. Motivo per cui Simons assume sostanzialmente matematici di livello "world class" (testuali parole)

Beh, non solo matematici, anche fisici, esperti di critigtafia e di "speech recognition".

Cimunque, sei in linea con quanto ha detto Nick Patterson (quello citato nel libro) in una intervista:


"I joined a hedge fund, Renaissance Technologies.
I'll make a comment about that.

It's funny that I think the most important thing to do on data analysis is to do the simple things right.

So, here's a kind of non-secret about what we did at Renaissance: in my opinion, our most important statistical tool was simple regression with one target and one independent variable. It's the simplest statistical model you can imagine. Any reasonably smart high school student could do it.

Now we have some of the smartest people around working in our hedge fund.

We have string theorists we recruited from Harvard, and they're doing simple regression. Is this stupid and pointless? Should we be hiring stupider people and paying them less? And the answer is no.

And the reason is nobody tells you what the variables you should be regressing [are]. What's the target? Should you do a nonlinear transform before you regress? What's the source? Should you clean your data? Do you notice when your results are obviously rubbish? And so on. And the smarter you are the less likely you are to make a stupid mistake.

And that's why I think you often need smart people who appear to be doing something technically very easy, but actually usually it's not so easy."


Personalmente, sono confidente che c'è largo uso della regressione lineare, ma non vedo il motivo per cui un matematico "world class" si debba fermare lì.

E comunque non è neanche questo il problema, il problerma sarebbe capire perchè le loro regressioni tengono a mercato, mentre quelle di tutti gli altri sono molto meno efficaci!!! Qui francamente, la spiegazione di Patterson non mi convince al 100% .... IMHO, tutto ok quello che ha detto, ma c'è senz'altro del NON detto.
 
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Ho letto la biografia di Berlekamp dal link che hai postato. Adesso è più chiaro cosa è successo. Lui non creò subito la sua società quantitativa ma dopo 18 anni e quindi è normale che il modello fosse cambiato abbastanza. Dal libro non si capisce o io non l'avevo capito.

Cmq Berlekamp rimane il 1° game changer.

Credo anche di aver, da un punto di vista macro, capito la strategia che poi è simile al percorso che ho preso, ribadisco da un punto di vista macro.

1) Il sistema è unico e individua le anomalie o patterns, i prezzi rivestono almeno sino al 2001-2002 un ruolo fondamentale. E' un buon sistema predittivo;
2) Il vero breakthrough è dato dalla seguente relazione: dato un modello predittivo applicabile generalmente con probabilità di successo >50% allora per la legge dei grandi numeri per n scommesse fatte, in un certo range temporale, che tende a N (grande) allora la probabilità di successo converge al valore stimato già dentro quel range temporale(basta avere un numero sufficientemente grande di scommesse dentro quel range). Quindi la sommatoria dei profitti/perdite di molte scommesse in poco tempo è un valore sempre positivo.
3) Alla Renaissance fanno due cose accorciano sempre più il lasso temporale ed estendono il numero di underlying su cui scommettere già nel 2001 scommettevano su oltre 8300 stocks. Un numero enorme sopratutto se fatto n volte al giorno. E' chiaro che devono avere un codice sorgente strepitoso e tale da annullare lo spread.
Le difficoltà di questo approccio risiedono nel:
1) avere un modello predittivo davvero valido ed indipendente dagli underlying e dal tempo;
2) avere infrastrutture di calcolo e di orders routing migliori di chiunque altro;
3) avere un codice sorgente omnicomprensivo e ultraveloce;

insomma davvero difficile da realizzarsi, non per noi, ma anche per altri hedge fund.

Riprendo l'analisi macro arricchendola di ulteriori riflessioni.

Abbiamo già detto che Berlenkamp è il primo game changer della Rentec, il 2° è Lauffer(lo si nota anche dalle quote che ha questo nel Medallion), il 3° e 4° a pari merito sono Brown e Mercer.
Ma l'assunto matematico che ormai identifico al 99,99% come punto di svolta è la legge dei grandi numeri. Su questa legge si fonda sostanzialmente la potenza di Rentec e del suo Medallion. Il problema è farla funzionare da un punto di vista pratico.
Mercer dice che "vince il 50,75% delle volte, ma ha il 100% di probabilità di vincere il 50,75% delle volte"
Cosa fanno in definitiva alla Rentec con un alto grado di verosimiglianza? Solo il primo punto è astratto
1) Hanno un modello matematico(di cui non si sa nulla) che individua pattern statistici del tipo Mean-Reversion ma non solo;
2) Assumono la strategia StatArb (non si sa se pair-trading) ma StatArb assolutamente;
3) Per la legge dei grandi numeri ripetono la scommessa n° volte al giorno;
4) Per la legge dei grandi numeri e per attività di risk management distribuiscono la scommessa su un bascket di underlyings enorme che pescano da un pool sterminato (nel 2001 il pool era di almeno 8300 stocks solo per la parte equity) in base all'algoritmo del punto 1;
6) Minimizzano lo spread mediante: infrastruttura di orders routing estremamente efficiente e conoscendo ex-ante lo spread di ogni underlyng su cui operano in modo tale da minimizzare ed allocare efficientemente l'asset, hanno certamente accordi che consentono di minimizzare lo spread rispetto ai comuni mortali (ritengo che il problema spread sia anche sceso di importanza rispetto a quello che poteva essere nel 2000 o prima),
7) Il tasso di successo è del 50.75% ma per la legge dei grandi numeri hanno il 100% di averlo tutti i giorni, il profitto è cmq basso;
8) La tecnica StatArb riduce enormemente il profitto per trade ma riduce di un ordine ancora più grande il rischio relativo pertanto Rentec esplode il ritorno attraverso un basket di opzioni su underlyng di un fattore tra 20 e 30(questo valore lo dice espressamente il libro derivandolo da fonti di Deutch Bank che è una delle controparti ed è confermato operativamente quando nel 2007 perdono il 20% in pochi giorni sebbene la perdita non fosse superiore all'1%). Essendo la leva un operatore lineare il profitto per trade ed il rischio per trade rimangono distanziati dello stesso ordine di grandezza che avevano prima dell'operatore leva.

Punti oscuri che rimangono davvero ignoti:
1) come dicevamo quale è il modello matematico predittivo? Di questo non si sa nulla ma proprio nulla, si pensa solo sia del tipo Mean Reversion;
2) la frequenza dei trade: non si capisce se sia ad alta frequenza o meno, sembrerebbe sia di tipo media frequenza fanno ca. 300.000 trades al giorno il che supponendo che operano su 5000 sottostanti presi da un pool di 20.000 fa si che hanno una media di 60 trades al giorno buy/sell, quindi 30 open/close position. Il che stona un pò con le ultime indiscrezioni del libro che asseriscono ad una permanenza media sul singolo underlying di ca. 1 giorno e mezzo. Anche qui è un punto oscuro o quanto meno non l'ho compreso bene.

In definitiva loro hanno un modello matematico ed una infrastruttura tecnologica che gli garantisce(intendo 100%) un profitto medio-annuo del 3-3.5% che viene esploso con una leva tra 20 e 30 mediante l'utilizzo di opzioni su azioni
 
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effettivamente è una affermazione infelice. Volevo in realtà dire che se sai la soluzione e non la sai tradurre in codice probabilmente sarà un grande spreco di intelligenza. Lo spreco è una cosa che odio.

concordo su questo
 
Mercer dice che "vince il 50,75% delle volte, ma ha il 100% di probabilità di vincere il 50,75% delle volte"

La frase in questione in originale suona così:

"we are right 50.75 of the time .... but we are 100% right 50,75% of the time".

Io non l'ho capita, e la traduzione di amartya78 non mi convince.

La prima arte della frase è irrilevante, se riferita alla % di trade in profitto. Non vuole dire nulla, se non conosciamo anche vincita media e perdita media.

La seconda parte della frase, confesso, mi da ancora meno significato, sembra che dica che è impossibile che la percentuale di trade vincenti scenda sotto il 50.75%, affermazione che non ha senso, riferita ad un evento futuro ed incerto.

Se qualcuno ha capito qualcosa di diverso, sarei curioso di leggervi.

Intanto io cerco qualche madrelingua inglese, magari il mio è un pò arrugginito...............
 
La frase in questione in originale suona così:

"we are right 50.75 of the time .... but we are 100% right 50,75% of the time".

Io non l'ho capita, e la traduzione di amartya78 non mi convince.

La prima arte della frase è irrilevante, se riferita alla % di trade in profitto. Non vuole dire nulla, se non conosciamo anche vincita media e perdita media.

La seconda parte della frase, confesso, mi da ancora meno significato, sembra che dica che è impossibile che la percentuale di trade vincenti scenda sotto il 50.75%, affermazione che non ha senso, riferita ad un evento futuro ed incerto.

Se qualcuno ha capito qualcosa di diverso, sarei curioso di leggervi.

Intanto io cerco qualche madrelingua inglese, magari il mio è un pò arrugginito...............

è una frase che è difficile da capire, secondo me esprime un concetto (quello della legge dei grandi numeri) male.

(Secondo me) Vuole dire che sebbene abbiamo un tasso di successo di appena lo 0.75% superiore al 50%, ripetendo la scommessa n volte in un arco temporale e per m titoli allora ho il 100% di probabilità di vittoria in quel range temporale. Tra l'altro se ricordi bene nel libro si dice che Lauffer fosse scettico di passare a tradare equity in quanto le anomalie che lui trovava sugli equity erano intorno all'1% o meno. Mercer e Brown vengono chiamati proprio per tradare l'equity

Aggiungo che alla frase che hai scritto, (non ricordo a chi la rivolgesse) lui chiude che con quella piccola probabilità fa miliardi.
 
Infine e con questo commento esploro le ultimissime, in relazione alle pagine del libro, analisi sulla strategia adottata. Queste affermazioni avvengono subito dopo quella frase sibillina del "....right 50.75% of the time...."

Si parla che il modello oggi esplora le interconnessioni tra le news di qualsiasi tipo e l'impatto sul titolo, etc etc etc...

Bene ritengo tutte queste cose bullshit o panna montata per deviare l'attenzione. La propagazione delle news, se non è insider trading, è più veloce anche della Rentec e sopratutto è davvero random l'impatto sul prezzo.

Loro fanno qualcosa che se fatta in piccola scala è semplice ma contemporaneamente instabile se fatta su larga scala (e la loro è larghissima) diventa estremamente più difficile ma allo stesso tempo più stabile. Mi riferisco sempre al fatto che loro sfruttano La Legge dei Grandi Numeri.
 
Quando "indovinano" guadagnano mooolto di più di quanto perdono sbagliando.

Io non attribuirei quel 100% all intensità della vincita piuttosto al tempo. Rettificando la mia interpretazione la rileggo in questo modo “vinciamo il 50.75% delle volte ma vinciamo il 100% del tempo quel 50.75% delle volte”. Interpretato ulteriormente significa che loro ottenendo il 50.75% di vittorie nel tempo continuo hanno praticamente il 100% di probabilità di vittoria nel tempo continuo. Questa interpretazione a mio avviso è la più consistente con tutta la strategia di base della Rentec che come dicevo in qualche post prima si basa sulla legge dei grandi numeri.

Ritornando a quel 50.75%, bisogna secondo me aggiungere che la capacità predittiva è più grande in quanto immagino che quel valore sia al netto di costi di transazione nonché dei costi sul basket di opzioni su cui operano. Chiaramente in tal caso la capacità predittiva del modello (ignoto) è da leggerli globalmente quindi o che vincono più del 50.75% ovvero che le vincite hanno intensità maggiore delle perdite. Ma sulla intensità non abbiamo alcuna informazione. Possiamo però dire che lavorando con una leva di 25, atteso un profitto lordo del 70%, e’ probabile che il rendimento annualizzato lordo sia intorno al 4.5%-5%.
 
Secondo me queste sparate: "vinciamo il 50.75% delle volte ma vinciamo il 100% del tempo quel 50.75% delle volte" sono frutto di goliardate che alla prima occasione sparano ai media. Non c'è niente di segreto in Rentech. Il loro core business è chiaro.

“By having a lot of fast trading, spreads have come way down, volumes have gone up, and therefore it’s easier to get off a trade because there’s more volume. I think it’s actually brought short term volatility down, not up. So I think it’s been good for the market,” he told CNBC in 2016.

Il loro guadagno medio giornaliero è di $40M su $10B che su base giornaliera sono lo 0,4%. Io non penso che utilizzino la leva. Le opzioni esotiche sono state utilizzate solo per abbassare la pressione fiscale.

Data la loro alta frequenza e correlazioni varie molti spread che si allargano gli fanno solo il sollentico. Per questo che guadagnano sempre. A differenza di molti hedge fund o trader casalinghi che fanno spread trading che in 10 anni guadagnano 100k euro per poi perderne 200k all'undicesimo anno. Sul fatto che molti big degli hedge fund che chiudono c'è molto da riflettere. L'ultimo appaloosa management. ray dalio di bridgewater va preso con le pinze. Perchè sembra vittima di delirio di onnipotenza e/o di narcisismo.


Lascio un piccolo articolo di tgs...che a differenza di james harris simons hanno donato qualche miliardo... anche loro arbitraggio statistico. Quelli di tgs i big money li hanno fatti con 20/30 dipendendi. Ultimamente hanno assunto molti altri dipendenti per fare ricerche.

Ipotizzando che fanno StatArb e che guadagnino 25 mln al giorno in media (tutte cose verosimili) cioè lo 0.25% del loro capitale allora la leva è fondamentale.
Lo StatArb (qualsiasi esso sia) annichilisce il guadagno mantenendo il rischio sotto controllo. E' vero che loro diminuiscono il rischio di un ordine di grandezza superiore rispetto a quanto riducono il guadagno ma fare lo 0.25% al giorno tutti i giorni senza leva è troppo anche per loro. Significherebbe avere un tasso di capacità predittiva del 90%. Insomma salterebbe ogni forma di speculazione matematica sul loro operato e si portano le ipotesi statistiche al limite.

Il mantenimento invece della variabile leva rende il modello di operatività descritto totalmente consistente e le ipotesi statistiche non serve che vengano portate al limite.

Sono convinto che la leva sia pesantemente utilizzata prima che dalle fonti di inchiesta da un punto di vista matematico ed anche in tal senso la frase "we are right 50.75% of the time........" ha un senso. Ma ripeto ciò che mi convince è l'aspetto matematico date le ipotesi.

Se ipotizziamo che fa StatArb allora quei rendimenti li hai solo se usi pesantemente la leva.

Infine le fonti oltre a quelle del libro.
Questa è l'inchiesta del Senato degli USA
Senate.gov - Unauthorized

La Rentec secondo i dati raccolti dal Senato americano ha fatto dal 2010 e sino al 2013 qualcosa come almeno 34 bilions di profitti sfruttando il basket sulle opzioni. Il che significa quasi il 75% di tutti i loro profitti dal 2010 sino al 2013.

Leggete bene l'inchiesta del Senato e poi prendete la data 2010 ed adesso confrontatela con gli anni dei profitti di Rentec ed osservate quando inizia il boom dei profitti. Sorpresi?

Chiaramente loro eludono il divieto per gli hedge fund di operare a oltre 2 volte la leva. Praticamente sono un gigantesco Option Market Maker.

was Rentech an options market maker | Elite Trader

Non solo, l'uso dei basket options gli ha consentito di pagare meno tasse per almeno 6 bilions (sempre dal 2010 al 2013)

Qui tutta L inchiesta del Senato

Senate.gov - Unauthorized

Pag. 30

Praticamente conferma tutte le speculazioni fatte.
 
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Secondo me queste sparate: "vinciamo il 50.75% delle volte ma vinciamo il 100% del tempo quel 50.75% delle volte" sono frutto di goliardate che alla prima occasione sparano ai media. Non c'è niente di segreto in Rentech. Il loro core business è chiaro.

“By having a lot of fast trading, spreads have come way down, volumes have gone up, and therefore it’s easier to get off a trade because there’s more volume. I think it’s actually brought short term volatility down, not up. So I think it’s been good for the market,” he told CNBC in 2016.

Il loro guadagno medio giornaliero è di $40M su $10B che su base giornaliera sono lo 0,4%. Io non penso che utilizzino la leva. Le opzioni esotiche sono state utilizzate solo per abbassare la pressione fiscale.

Data la loro alta frequenza e correlazioni varie molti spread che si allargano gli fanno solo il sollentico. Per questo che guadagnano sempre. A differenza di molti hedge fund o trader casalinghi che fanno spread trading che in 10 anni guadagnano 100k euro per poi perderne 200k all'undicesimo anno. Sul fatto che molti big degli hedge fund che chiudono c'è molto da riflettere. L'ultimo appaloosa management. ray dalio di bridgewater va preso con le pinze. Perchè sembra vittima di delirio di onnipotenza e/o di narcisismo.


Lascio un piccolo articolo di tgs...che a differenza di james harris simons hanno donato qualche miliardo... anche loro arbitraggio statistico. Quelli di tgs i big money li hanno fatti con 20/30 dipendendi. Ultimamente hanno assunto molti altri dipendenti per fare ricerche.

Grazie per il green.


Più assottigli il tempo d'analisi sull'asset più vai a predire dinamiche veloci che non riguardano più la bontà dell'asset in sé (dinamica lenta), ma il comportamento stesso di un algoritmo o di un computer (che è più prevedibile), cioè le fluttuazioni. Per questo è una battaglia fra algoritmi. Se uno vuole approfondire su youtube trova qualsiasi cosa. Con l'infrastruttura giusta è possibile negoziare un asset dieci volte su otto mercati diversi in un centesimo di secondo (lento). Vince l'algoritmo che per primo "intuisce" come funziona l'altro.
Insomma il trucco è sempre lo stesso: se hai i soldi e le capacità imprenditoriali investi per andare a prevedere ciò che è già sufficientemente prevedibile.

50.75 "tempo continuo", cioè pochi, maledetti, subito, ma soprattutto sempre :D. Il che rientra con la dinamica veloce e anche col beneamato 50/50 (lancio di moneta) da cui ti puoi liberare giusto nel microscopico.
 
Rimango convinto che non fanno nulla nel mm delle opzioni. Barclays e db non fanno più mm sulle opzioni. Per me si tratta di consulenza da parte di rentec o di qualche sorta di protezione che rentec ha implementato in seguito agli aventi del 2007/08.


Di recente ho letto una circolare europea(2018) dove invita tutti i mm/lp di andare in pausa in caso di arrivo di forte volatilità. Infatti molti studi dicono che la concorrenza tra mm/lp fa bene a mercati tranquilli(99,95%) ma fa male quando aumenta la vola. Non solo perchè sono algo stupidi e non riescono ad addattarsi ma proprio per evitare effetti domino.

Secondo il mio parere quando aumenta la vola è meglio che si incrocino solo gli algo di esecuzione.







Cioè gli algoritmi di esecuzione. Le fluttazioni sono proprio loro a formarli. Il mm/lp che si assume il rischio vuole giustamente mangiarci un po' visto i rischi che corre.

Da un punto di vista tecnico a loro non interessa il mercato delle opzioni a loro interessa (è questo si ha molto senso) andare a leva o meglio per bypassare la rule americana che prevede che un hedge non può andare oltre leva 2.

Il modello matematico da un punto di vista macro che prevede (uso l'indicativo perchè ho pochi dubbi su questo) l'utilizzo della tecnica StatArb su un pool di underlying sterminato può generare ritorni consistenti se e solo se viene utilizzata la leva e non a 2:1, diciamo che quella emersa dal senato 20:1 è coerente con le previsioni. Ritorni marginali infinitesimi ma sempre positivi per la legge dei grandi numeri esplosi per la leva ed il tempo (tutti i giorni).

Chiaramente rimane il mistero di come individuano i patterns ed in ogni caso avranno anche a disposizione software e hardware di livello altissimo il tutto ben incasellato. Cose che si possono permettere sostanzialmente pochissimi al mondo.
 

In realtà era sotto con il RIEF il fondo della Rentec aperto agli investitori. Sul Medallion mi piacerebbe sapere come fanno a conoscere la performance visto che è un fondo chiuso ai soli dipendenti e pochissimi altri. Ma non mi stupirebbe quella performance.

Da fonti più autorevoli sappiamo che il RIEF ha perso il 18% da gennaio.

Subscribe to read | Financial Times


Mi chiedo il senso per Rentec di avere un fondo simile che ha performance mediocri o in linea con gli altri avendo a disposizione il Medallion che di soldi ne fa per mld L anno. Insomma per me sarebbero pensieri inutili in più.
 
Quello che suggerisco spassionatamente a tutti è scaricare il materiale gratuito messo a disposizione da ray dalio e leggerselo con calma mentre si è confinati a casa.
 
In realtà era sotto con il RIEF il fondo della Rentec aperto agli investitori. Sul Medallion mi piacerebbe sapere come fanno a conoscere la performance visto che è un fondo chiuso ai soli dipendenti e pochissimi altri. Ma non mi stupirebbe quella performance.

Da fonti più autorevoli sappiamo che il RIEF ha perso il 18% da gennaio.

Subscribe to read | Financial Times


Mi chiedo il senso per Rentec di avere un fondo simile che ha performance mediocri o in linea con gli altri avendo a disposizione il Medallion che di soldi ne fa per mld L anno. Insomma per me sarebbero pensieri inutili in più.

non esiste alcun senso quando applichi modelli matematici quantistici.

Applicando modelli matematici quantistici, semplicemente si usano modelli che però devono essere ancorati a parametri che hanno N variabili

la diversifcazione del rischio , è alla base del funzionamento di alcuni fondi rispetto ad altri anche con questi modelli

è più semplice di quanto si creda
 
non esiste alcun senso quando applichi modelli matematici quantistici.

Applicando modelli matematici quantistici, semplicemente si usano modelli che però devono essere ancorati a parametri che hanno N variabili

la diversifcazione del rischio , è alla base del funzionamento di alcuni fondi rispetto ad altri anche con questi modelli

è più semplice di quanto si creda

credo di non aver ben capito, puoi spiegarlo in altri termini
 
non esiste alcun senso quando applichi modelli matematici quantistici.

Applicando modelli matematici quantistici, semplicemente si usano modelli che però devono essere ancorati a parametri che hanno N variabili

la diversifcazione del rischio , è alla base del funzionamento di alcuni fondi rispetto ad altri anche con questi modelli

è più semplice di quanto si creda


evidentemente la semplicità è solo supposta (è semplice il principio non l'applicazione): quella di costituire un portafoglio di TS scorrelati siano essi basati su quant o altro, che consenta di raddrizzare l'equity finale sempre e comunque. Il problema sono proprio le "N variabili" da te citate, quanto vale N? E' un numero esageratamente alto. In ciò l'IA certo aiuta, ma visti i risultati dei fondi ultra professional, mi chiedo: fino a che punto?
 
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