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

anche l'aum ha sbagliato ma quello si può abbuonare

Guarda che ieri quando ho scritto non avevo gli occhiali. E comunque ne ho sbagliati 2 su 4. Se i tuoi risultati sono come le frazioni.....:p

Comunque il succo dei rendimenti e’ quello. Hai fatto bene a postare la foto.

Ritornando al discorso Rentec. La ulteriori cose interessanti sono:

1) il 1990 e’ l anno in cui c’è la svolta sembrerebbe grazie ad una figura chiave Berlekamp. L anno successivo Simons lo liquida, lui si apre una società di investimenti con mediocri risultati. Quindi abbiamo già qui diverse opzioni sul tavolo: il modello si è evoluto, L infrastruttura di Simons era migliore, Berlekamp aveva accesso ad una sola parte del sistema.
Opto per la terza ipotesi perche’: e’ strano che in un anno il modello possa essersi evoluto così tanto e che la figura chiave adesso non riesca a trovare la strada, L infrastruttura di Simons era migliore ma le infrastrutture in quel caso sono delle commodities, e’ più verosimile che Berlekamp lavorasse ad una sola parte del sistema. Su questo punto ci sono molti punti oscuri anche nel libro. La figura di Simons sembra lontana dalla ricerca, fisicamente la ricerca viene fatta in California mentre lui sta a NY. Insomma ci sono cose strane. L unica cosa che può spiegare il fatto che Berlekamp uscendo e mettendosi in proprio abbia avuto mediocri risultati e che lavorasse ad una parte sebbene importante del sistema e ciò spiegherebbe anche perché Simons si trovi a NY mentre il team si trovava in California. Cosa faceva Simons in tutti quegli anni a NY non si capisce. Non ci credo che stesse solo a trattare con gli investitori. Anche perché il fondo era di “appena” 20 milioni.

2) il trading degli stocks e’ il 2’ game changer Della Rentec. Il 1’ e’ stato il passaggio dal trading fatto in settimane ad una media di un giorno e mezzo.
 
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purtroppo di genii ce ne sono pochi. 1 su 10.000 massimo. penso.

ho da poco concluso una consulenza con una società di consulenza che ha guadagnato 15 milioni su modelli prevvisionali del mercato elettrico. (negli annni passati) ora questa piccola società di consulenza sta piangendo. le opportunità sono finite.

Secondo me il discorso è sempre lo stesso: anche guardando modelli "accademici" tipo questi... V-Lab: Empire Co Ltd Asy. MEM Volatility Analysis la previsione azzeccata ce l'hai soltanto se chi muove i soldi sta usando lo stesso modello che usi tu (come quando tu guardi un certo indicatore tecnico e chi muove i soldi anche, profezie autoavveranti).

Per guadagnare coi modelli statistici bisogna venderli (o fare consulenze :D ). Non c'è niente di male. E' che prima di usare la calcolatrice uno dovrebbe imparare a usare le scale. Vale a dire prima di buttarti in un modello statistico (addirittura a farlo) pensa bene all'ABC del sistema che vuoi "prevedere".

Il risultato è: o sei appassionato di blablability statistica (e allora mettiti a lucidare l'auto storica per 10 ore se ti dà piacere - o ti pagano) oppure lascia perdere (sempre).

Se guardi le previsioni in uscita da un modello "X" proiettate su un orizzonte onesto, sovrapponendole con la serie storica di partenza, ti viene un po' da sorridere.

Immagine.jpg

Film consigliati: Pi Spirali - YouTube (finale a sorpresa).
 
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Per guadagnare coi modelli statistici bisogna venderli (o fare consulenze :D ). Non c'è niente di male. E' che prima di usare la calcolatrice uno dovrebbe imparare a usare le scale. Vale a dire prima di buttarti in un modello statistico (addirittura a farlo) pensa bene all'ABC del sistema che vuoi "prevedere".


Beh se non ti butti non conosci l'ABC del sistema. Come dice un socio della Renaissance quando deve assumere "Posso insegnare ad un collega cosa è la finanza, ma non posso insegnarli ad essere intelligente"

Quello che voglio dire è che alla Rentec entra solo chi non sa nulla di finanza ma gli piace fare cose complicate. Interessante è notare come la Rentec abbia speso 12 anni ad imparare a fare soldi ed ha imparato sbagliando e senza conoscere nulla dei mercati e sopratutto in un era dove non esisteva tutto l'accesso all'informazione che abbiamo oggi.
Non esisteva internet, i pc erano lentissimi con capacità di calcolo ridicole e memorie ancora più ridicole di oggi, gli spread bid-ask (che loro chiamavano The Devil) erano enormi rispetto ad oggi. Prima di investire in stocks la Rentec ha speso 20 anni. Non esistevano API, non esistevano ordini computerizzati. Per fare ordini telefonavano fino al 1990 ed ancora nel 1990 erano dettati dai computer ma manuali. Insomma avevano difficoltà gigantesche da superare sopratutto nell'ambito dell'analisi quantitativa e computer driven.

Oggi un qualsiasi ragazzo ha a disposizione capacità di calcolo sterminate a basso costo, software di programmazione molto più semplici, spread ridotti del 98%, possibilità di fare orders computer driven senza essere una istituzione finanziaria ma banalmente aprendosi un conto e sopratutto una mole sterminata di dati reperibili a velocità della luce.

Semmai una cosa che osservo e che impedisce a molti bravi matematici e/o statistici di esplorare opportunità di investimento è la scarsa capacità di traslare le idee in codice. Non c'è una adeguata capacità di coding rispetto alle capacità teoriche.

La capacità di scrivere algoritmi è tutto. Molti pensano di usare le built-in functions di vari linguaggi ma i paths che puoi percorrere con una scarsa capacità di coding sono davvero limitiati. Alla fine i veri game changers di Rentec furono matematici con spiccate capacità di coding e computer scientist con spiccate capacità di matematica.
 
Beh se non ti butti non conosci l'ABC del sistema.

1- Io per ABC intendo: quali variabili, ed equazioni, governano il sistema? analisi. Quante di quelle variabili, ed equazioni, possono essere escluse perché ininfluenti? sintesi.
2- Poi scrivi il tuo modello su un pezzo di carta, poi vai di SW, poi confronti con la realtà.

E già dal punto 1, parlando del sistema mercato, abbiamo qualche problema, perché variabili, ed equazioni, cambiano nel tempo: e una variabile, o equazione, "forte" il giorno 1, può diventare "debole" il giorno 2 (without notice :) ), come un modello, accurato per un anno (si spera) può divergere dal 366° giorno.

E anche considerando una semplice molla (esempio che ho già fatto in passato), lo spostamento, dopo applicata una forza F, è prevedibile soltanto nel caso in cui le misure non debbano essere "precise", altrimenti la distribuzione pian piano si allarga fino a diventare caos puro. Però, nel caso di una molla, o di una macchina che fa chiodi, una distribuzione "ben fatta", che fa scopa con quella sperimentale, è più che sufficiente per dire che il tuo modello di molla/macchina che fa chiodi, è fatto bene, perché la distribuzione reale resterà sufficientemente costante nel tempo (perché il sistema è macroscopicamente deterministico) quindi il tuo modello "funziona".

P.S. di qualche ora dopo, con gran galà natalizio ancora in corso ;): tant'è vero che: cos'è l'unica cosa che hai a disposizione, del tuo sistema mercato, per farne un modello? le uscite passate, cioè i rendimenti giornalieri/mensili e via così. In pratica è la classica black box del tutto impermeabile a qualsiasi tentativo di schematizzazione (giusto, altrimenti non esisterebbe il rischio) di cui conosci soltanto le evoluzioni passate - e le variabili che le hanno generate ormai magari neanche esistono più o se esistono sono cambiate le equazioni che le legano - che comunque sfuggono a qualsiasi predizione perché non seguono alcuna legge fisica.
Il che ricorda, anche se da lontano (molto meno imprevedibile del mercato), una persona: dall'osservazione del comportamento passato si può imparare a conoscerla molto bene, finché non riesci a predire cosa farà con relativa certezza pur non avendone fatto alcun modello matematico (che sarebbe assai complicato per non dire inutile).
E questo è il motivo per cui la psicologia, sul mercato, spesso aiuta.

Poi ci sono gli eventi estremi: lì la prevedibilità aumenta, perché più si estremizzano più sale la probabilità del rientro alla normalità, pur non essendo mai una certezza (un VIX a 50-60 inizi a shortarlo con attenzione :) ).
 
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Cmq ancora non mi è chiara una cosa e nessuno ha saputo spiegarmelo bene chi fa HFT come fa a superare il problema spread?
 
Secondo me il discorso è sempre lo stesso: anche guardando modelli "accademici" tipo questi... V-Lab: Empire Co Ltd Asy. MEM Volatility Analysis la previsione azzeccata ce l'hai soltanto se chi muove i soldi sta usando lo stesso modello che usi tu (come quando tu guardi un certo indicatore tecnico e chi muove i soldi anche, profezie autoavveranti).

Per guadagnare coi modelli statistici bisogna venderli (o fare consulenze :D ). Non c'è niente di male. E' che prima di usare la calcolatrice uno dovrebbe imparare a usare le scale. Vale a dire prima di buttarti in un modello statistico (addirittura a farlo) pensa bene all'ABC del sistema che vuoi "prevedere".

Il risultato è: o sei appassionato di blablability statistica (e allora mettiti a lucidare l'auto storica per 10 ore se ti dà piacere - o ti pagano) oppure lascia perdere (sempre).

Se guardi le previsioni in uscita da un modello "X" proiettate su un orizzonte onesto, sovrapponendole con la serie storica di partenza, ti viene un po' da sorridere.

Vedi l'allegato 2651438

Film consigliati: Pi Spirali - YouTube (finale a sorpresa).

qjuella curva viola ero capace di disegnarla anch'iocon una regressione "a sentimento" senza tanti calcoli e manfrine basandomi sul tracciato precedente :asd:
 
qjuella curva viola ero capace di disegnarla anch'iocon una regressione "a sentimento" senza tanti calcoli e manfrine basandomi sul tracciato precedente :asd:

Pensa che viene da una tesi PHD :)

La statistica, cmq, è importantissima, soprattutto in campo industriale, dov'è un ottimo indicatore della bontà di un processo produttivo, per non parlare del marketing. Quando si inizia a parlare di analisi del rischio...(in qualsiasi campo) o peggio di modelli predittivi (di sistemi non fisici - e anche coi fisici la previsione perfetta è di là da venire -)...bisogna stare mooolto ma moooolto attentini.

Poi, ripeto, se qualcuno ti paga la blablability, ben venga e chissene frega, al limite dovrai essere bravo a venderla.
 
compra in denaro e vende in lettera scimmiottando gli scalper :D

Vorrei capire. Impone un certo prezzo a cui comprare(bid) ed impone un certo prezzo a cui vendere(ask) nel caso Long, e quindi sostanzialmente elimina lo spread(immagino ben sapendo che se il mercato dopo che acquisti non raggiunge il valore di vendita entro un certo time frame allora il modello ti fa vendere a mkt sopportando lo spread, in tal caso la scommessa sarebbe vinta se e solo se il numero di operazioni in profit e la loro dimensione è tale da assorbire sia le operazioni in perdita + spread). Sono molto interessato a questo argomento.

Scusate l'OT. Che poi non è OT in quanto fu quello il 2° game changer alla Renaissance.

Se ci fate caso i rendimenti della Renaissance crescono all'aumentare della volatilità e si perchè con bassa volatilità l'HFT teoricamente diventa un bagno di sangue visto che cmq su time frame molto ristretti il prezzo varia poco mentre lo spread rimane costante.
 
Vorrei capire. Impone un certo prezzo a cui comprare(bid) ed impone un certo prezzo a cui vendere(ask) nel caso Long, e quindi sostanzialmente elimina lo spread(immagino ben sapendo che se il mercato dopo che acquisti non raggiunge il valore di vendita entro un certo time frame allora il modello ti fa vendere a mkt sopportando lo spread, in tal caso la scommessa sarebbe vinta se e solo se il numero di operazioni in profit e la loro dimensione è tale da assorbire sia le operazioni in perdita + spread). Sono molto interessato a questo argomento.

Scusate l'OT. Che poi non è OT in quanto fu quello il 2° game changer alla Renaissance.

Se ci fate caso i rendimenti della Renaissance crescono all'aumentare della volatilità e si perchè con bassa volatilità l'HFT teoricamente diventa un bagno di sangue visto che cmq su time frame molto ristretti il prezzo varia poco mentre lo spread rimane costante.

si, quello da te descritto è stato grossomodo la strategiA degli scalper artigianali che operavano ad esperienza con tecnica mean reversion acquistando sui supporti e vendendo sulle resistenze...le macchinette dell hft li hanno falciati praticamente tutti efficientando i mercati dove operano...infatti credo siano rimasti pochissimi a scalpare, i migliori, e con margini di guadagno risicatissimi visto che per sfruttare questa inefficienza bisogna competere con dei titani accontentandosi delle briciole...
 
Pensa che viene da una tesi PHD :)

La statistica, cmq, è importantissima, soprattutto in campo industriale, dov'è un ottimo indicatore della bontà di un processo produttivo, per non parlare del marketing. Quando si inizia a parlare di analisi del rischio...(in qualsiasi campo) o peggio di modelli predittivi (di sistemi non fisici - e anche coi fisici la previsione perfetta è di là da venire -)...bisogna stare mooolto ma moooolto attentini.

Poi, ripeto, se qualcuno ti paga la blablability, ben venga e chissene frega, al limite dovrai essere bravo a venderla.

certamente...a mio avviso avventurarsi nel trading odierno senza avere almeno una preparazione di base di statistica equivalente almeno a quella che si consegue negli esami propedeutici delle facoltà scientifiche ( statistica descrittiva , calcolo probabilità, inferenza) è garanzia praticamente certa di fallimento più o meno clamoroso a seconda degli strumenti tradati...ma questo è pleonastico vista la preparazione che possono vantare gli utenti che scrivono in questo 3d ed abitualmente in questa sezione di fol in generale
 
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E comunque fra gli uomini che hanno previsto il futuro c'è anche Michael Burry :)

Dalla storia del suo fondo si capisce che è stato davvero un blade runner e che se il tracollo avesse tardato un po' di più (indipendentemente se si fosse verificato) sarebbe finito a zampe all'aria (a proposito di timing).
 
Pensa che viene da una tesi PHD :)

La statistica, cmq, è importantissima, soprattutto in campo industriale, dov'è un ottimo indicatore della bontà di un processo produttivo, per non parlare del marketing. Quando si inizia a parlare di analisi del rischio...(in qualsiasi campo) o peggio di modelli predittivi (di sistemi non fisici - e anche coi fisici la previsione perfetta è di là da venire -)...bisogna stare mooolto ma moooolto attentini.

Poi, ripeto, se qualcuno ti paga la blablability, ben venga e chissene frega, al limite dovrai essere bravo a venderla.

Infatti sarei curioso di sapere cosa ne pensa Taleb di quest'uomo che riesce a predire il futuro
 
1) il 1990 e’ l anno in cui c’è la svolta sembrerebbe grazie ad una figura chiave Berlekamp. L anno successivo Simons lo liquida, lui si apre una società di investimenti con mediocri risultati. Quindi abbiamo già qui diverse opzioni sul tavolo: il modello si è evoluto, L infrastruttura di Simons era migliore, Berlekamp aveva accesso ad una sola parte del sistema.
Opto per la terza ipotesi ….
In realtà Simons ha sempre detto – nelle poche interviste e video – che il sistema è UNO (anche se molto complesso e con tante parti interconnesse), e che tutti sono a conoscenza di tutto, perchè così si massimizza la possibilità che qualcuno possa scovare dei miglioramenti.

Poi possiamo sempre pensare che anche quello che Simons racconta del “sistema” sia fumo negli occhi….. ci potrebbe stare anche questo.

Semmai la cosa pazzesca è che nessuno di chi sa, pensionati e fuoriusciti compresi, …. parli (in finanza non esistono "segreti" che durano 30 anni, anche solo il broker che esegue i tuoi trades alla lunga capisce che stai facendo….). Evidentemente l’assegno annuale dei profitti di Medallion è un dissuasore abbastanza potente.

L unica cosa che può spiegare il fatto che Berlekamp uscendo e mettendosi in proprio abbia avuto mediocri risultati e che lavorasse ad una parte sebbene importante del sistema e ciò spiegherebbe anche perché Simons si trovi a NY mentre il team si trovava in California.
Calma.
Innanzitutto, Berlekamp esce da Rentec nel 1990, e fonda “Berkeley Quantitative” nel 2008, occupandosi di tutt’altro negli anni successivi (Berlekamp è mancato, ma la sua biografia è ancora sul sito di Berkeley: Elwyn Berlekamp - Biographies)
In 18 anni, è possibile che il sistema di Medallion sia abbastanza cambiato.

In secondo luogo, se anche il metodo di derivazione dei segnali predittivi non fosse cambiato, è appena ovvio che il profitto va a che va meglio a mercato in termini di esecuzione, è una situazione da “winner takes it all”, non è che il secondo che arriva prende il secondo premio, il secondo che arriva non trova più l'edge che sta cercando... per nulla :eek::eek:.


Cosa faceva Simons in tutti quegli anni a NY non si capisce. Non ci credo che stesse solo a trattare con gli investitori.
Dato che James Ax si lamentava pubblicamente di questo, a questo direi di credere. James Ax è quello che ha realizzato il primo sistema “complicato” sulle commodities che è stato messo realmente a mercato (anche se Simons più tardi dirà che, ridotto all’eseenzioale era semplice trend following). Se avesse avuto aiuto da Simons..... lui avrebbe dovuto accorgersene... :censored::censored:

Del resto mi ricordo di aver letto da qualche parte – non so più se nel libro o altrove – che Simons fosse un pessimo programmatore (ironia della sorte). Ciò non toglie nulla alla sua grandezza, semmai dimostra che è stato un grande imprenditore, che – con tutto il rispetto per i programmatori - è uno skill di un ordine di importanza decisamente superiore.
 
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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.
 
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si ma continuiamo a fare credere che semplici programmatori siamo dei fuoriclasse della non so cosa. Basta farsi un giro su reddit e altri social. pensano di essere dei super eroi. patetici.

ho presente.

Mi capita spesso di vedere le skills richieste dalle risorse umane per un Data Scientist o un Quant credo di non essere fit a sufficienza per passare la selezione. Non capisco neanche il 30% di tutte le sigle richieste, quasi sempre tools e built-in functions di qualche programma. E' chiaro che se tu utilizzi le stesse built-in functions che usano altri 100.000 non vai da nessuna parte.
Io fossi alle risorse umane chiederei di sapere solo se sanno programmare in C++, in riferimento alla sola skill di coding, ma ormai è una moda.

Forse dentro la Rentec non si utilizzerà matematica complessa(ne sono convinto anche io), e quando intendo complessa intendo al livello di complessità studiata dai matematici, però di fatto furono i matematici a creare la Rentec, sopratutto quelli che sapevano ANCHE programmare .

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)

Secondo me la caratteristica principale per cui è allenato chi studia matematica è aver a che fare con la complessità, con una infinità di variabili, complessità e variabili che hanno una logica sottostante.

Prendi la geometria fino a 3 dimensioni riesci ad immaginarla, ma dopo?
 
xtx market ltd(uk) si è staccato da qualche anno da gsa capital ed è diventato uno dei maggiori market maker europei. La mifid 2 ha messo dei paletti. ma io sono favorevole alle darkpool pure. Quest'anno hanno guadagnato circa 700 milioni. Loro sono diventati leader nel settore valutario fx. Secondo me sono esecutori(n el valutario) come virtu oltre a fare da semplici mm. Le banche d'affari non vengono più utilizzati per i servizi di esecuzione. Sono sempre loro ad avere fatto infrazioni di ogni tipo. Foreign exchange turnover in April 2019

Immagino che chi è market maker non può essere anche investitore per evitare conflitti di interesse?

In riferimento al thread la Rentec non può essere market maker, in altri termini non può speculare sullo spread, ne può basare i suoi investimenti sul fatto che conosca gli ordini di tanti altri investitori. Mi immagino ci siano regolamenti molto stringenti su tale aspetto al NYSE.
 
... La capacità di scrivere algoritmi è tutto...
in totale disaccordo, anche e soprattutto per aver studiato programmazione. Trovare l'algoritmo è tutto, trovare la soluzione del problema. Per scriverla tradotta in un codice informatico basta pagare un programmatore, ma se prima non si ha una soluzione a livello teorico non vai da nessuna parte.
 
in totale disaccordo, anche e soprattutto per aver studiato programmazione. Trovare l'algoritmo è tutto, trovare la soluzione del problema. Per scriverla tradotta in un codice informatico basta pagare un programmatore, ma se prima non si ha una soluzione a livello teorico non vai da nessuna parte.

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.
 
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