Jim simons forex

Jim Simons: Top Quant Trader por um Country Mile.

A Renaissance Technologies é uma empresa privada de gestão de investimentos com mais de US $ 4.000.000.000 sob gestão fundada em 1982 por Jim Simons, que (corretamente) acreditava no potencial de modelos de negociação técnica.

Jim Simons tinha isso a dizer sobre ciência e comércio:

A vantagem que os cientistas trazem para o jogo é menos suas habilidades matemáticas ou computacionais do que sua capacidade de pensar cientificamente. Eles são menos propensos a aceitar uma estratégia vencedora aparente que pode ser um mero risco estatístico.

Euromoney Institutional Investor PLC:

As chances são de que você não tenha ouvido falar de Jim Simons, que está bem com ele. Nem você está sozinho. Muitos em Wall Street, incluindo concorrentes em sua especialidade, negociação quantitativa, não ouviram falar de Simons ou de sua operação, a Renaissance Technologies Corp. também. E isso é simplesmente extraordinário, porque, grosso ou líquido, Simons pode muito bem ser o melhor gerente de dinheiro da Terra. Um julgamento extremo? Possivelmente. Certamente, não houve o fim dos requerentes do título. E, um após o outro, nos últimos anos, esses célebres gerentes explodiram ou dobraram suas tendas. Após grandes reversos, Julian Robertson fechou o Tiger Management, e George Soros reduziu as atividades de seu Quantum Fund este ano. O gerenciamento de capital a longo prazo de John Meriwether & # 8217; s ordenou o mundo financeiro em 1998.

Simons, ao contrário, continua a melhorar. Considere seu desempenho ao longo da última década. Desde a sua criação em março de 1988, Simons & # 8217; o fundo Medallion de US $ 3,3 bilhões, acumulou retornos anuais de 35,6%, em comparação com 17,9% para o Standard & amp; Poor & # 8217; s 500 index. Para os 11 anos completos encerrados em dezembro de 1999, os retornos acumulados do Medalhão são de 2,478,6 por cento (ver gráfico, página 47). Entre todos os fundos offshore durante esse mesmo período, de acordo com a base de dados administrada pelo veterano observador do hedge fund Antoine Bernheim, o próximo melhor artista foi Soros & # 8217; Quantum Fund, com um retorno de 1.710,1 por cento. Simons é o número 1, diz Bernheim. À frente de George Soros. À frente de Mark Kingdon. À frente de Bruce Kovner. À frente de Monroe Trout.

Jim Simons é sem dúvida uma das pessoas realmente brilhantes que trabalham neste negócio, diz a estrela de negociação quantitativa David Shaw, presidente da D. E. Shaw, que possui retornos acima de 50% este ano. Ele é um estudioso de primeira linha, com uma abordagem genuinamente científica para a negociação. Há poucas pessoas como ele. Simons se envolve com mentes semelhantes. A sede do Renascimento, na pitoresca cidade de East Setauket, em Long Island, em Nova York, não se assemelha a nada como um centro de pesquisa de alta potência ou uma escola de pós-graduação em matemática e ciência. Operar com um composto de madeira e vidro de um andar, perto de SUNY Stony Brook, Renaissance, fundado em 1982, tem 140 funcionários, um terço dos quais tem doutorado em ciências duras. Muitos estudaram ou ensinaram no departamento de matemática de Stony Brook, que Simons presidiu de 1968 a 1976. Entre suas fileiras: praticantes nos campos da astrofísica, teoria dos números, ciência da computação e linguística computacional. Em especial, os tipos de financiamento são escassos. Apenas dois funcionários, incluindo o chefe de negociação, são veteranos de Wall Street.

Eu tenho um cara que tem um Ph. D. em finanças. Nós não contratamos pessoas de escolas de negócios. Nós não contratamos pessoas de Wall Street, diz Simons. Contratamos pessoas que fizeram uma boa ciência. A atmosfera é casual da faculdade, se intensa, pensa em uma semana de exame perpétuo. Embora seja uma cômoda, Simons estabelece um tom apropriadamente idiossincrático. Ele foi conhecido por aparecer em reuniões de negócios sem meias, diz Jerome Swartz, Simons & # 8217; vizinho do lado de Long Island. Os candidatos ao trabalho não precisam conhecer nenhuma finanças, na verdade, a experiência de Wall Street é uma marca negra, mas eles devem apresentar uma palestra sobre sua pesquisa científica para toda a empresa antes de serem oferecidos um emprego.

A maioria dos funcionários parece saber pouco sobre o resto do setor de serviços financeiros, ou mesmo o negócio de hedge funds. Perguntado sobre o desempenho do lendário comerciante de futuros e do rival do Renascimento, Paul Tudor Jones, um pesquisador diz: Who's Tudor Jones?

Trend After Products.

Michael Covel Trend After Products.

Postagens recentes.

The Trend Following Mantra: Fundamentos são religião 7 de janeiro de 2018 Speculari 6 de dezembro de 2017 Bolhas de sopro deixam grande oportunidade de mercado 17 de novembro de 2017 Mostre-me a tendência após o dinheiro 16 de novembro de 2017 O Jargão de Wall Street foi projetado para confundi-lo 5 de novembro de 2017.

Daily Post Archives.

Arquivo de comerciantes.

Livros clássicos e Filme.

Trend After Podcast.

O Trend Following ™ ocupa o primeiro lugar no iTunes com investimentos de 6M +. Ouça gratuitamente em todos os lugares: iTunes, iHeartRadio, Google, Stitcher, RSS.

Lições do assistente de mercado.

# 1 O cara da cidade pequena começa em um posto de gasolina dos anos 1970 e se torna uma lenda comercial no valor de US $ 100 milhões. Envie e-mail e obtenha o vídeo GRÁTIS.

# 2 O bilionário David Harding começou pequeno, tornou-se um seguidor de tendências e agora é uma lenda comercial. Leia sua história aqui.

Assine e receba o video Market Wizard.

&cópia de; 2004-18 TurtleTrader & reg; e Trend Following & trade; Todos os direitos reservados. | Sitemap | RSS.

Informações sobre o Trend Following & trade; A rede de sites não pode ser copiada, reimpressa ou redistribuída sem a permissão por escrito de Michael Covel e ou Trend Following (mas a permissão por escrito é concedida com facilidade e tipicamente). O objetivo deste site é incentivar o intercâmbio gratuito de idéias em investimentos, riscos, economia, psicologia, comportamento humano, empreendedorismo e inovação. Todo o conteúdo deste site baseia-se nas opiniões de Michael Covel, salvo indicação em contrário. Os artigos individuais são baseados nas opiniões do respectivo autor, que podem reter os direitos autorais como observado. A informação neste site destina-se a compartilhar conhecimento e informações da pesquisa e experiência de Michael Covel e sua comunidade. As informações aqui contidas não foram projetadas para serem usadas como um convite para investimento com qualquer consultor perfilado. Todos os dados neste site são diretos da CFTC, SEC, Yahoo Finance, Google e documentos de divulgação pelos gerentes mencionados neste documento. Assumimos que todos os dados são precisos, mas não assumimos qualquer responsabilidade por erros, omissões ou erros de clerical feitos por fontes. Trend Next & trade; comercializa e vende vários produtos de pesquisa de investimentos e informações de investimento. Os leitores são os únicos responsáveis ​​pela seleção de ações, moedas, opções, commodities, contratos de futuros, estratégias e monitoramento de suas contas de corretagem. Trend Following & trade ;, suas subsidiárias, funcionários e agentes não solicitam ou executam negócios ou dão conselhos de investimento, e não estão registrados como corretores ou conselheiros com nenhuma agência federal ou estatal.

Trend Following & trade ;, TurtleTrader & reg ;, TurtleTrader & reg; são marcas comerciais / marcas de serviço da Trend Following. Outras marcas comerciais e marcas de serviço que aparecem na Trend A seguinte rede de sites pode ser propriedade da Trend Following ou de outras partes, incluindo terceiros não afiliados à Trend Following & trade ;.

The Only Trend Follow & trade; Filme Documentário: Assista.

© 2004-17 Trend Following ™ Todos os direitos reservados.

Trend Following ™, TurtleTrader®, TurtleTrader® são marcas comerciais / marcas de serviço da Trend Following. Outras marcas comerciais e marcas de serviço que aparecem na Trend A seguinte rede de sites pode ser propriedade da Trend Following ou de outras partes, incluindo terceiros não afiliados ao Trend Following.

Confira o lançamento épico de 2017: Tendência seguinte: como fazer uma fortuna nos mercados de touro, urso e cisne preto. Revisado e estendido com o dobro do conteúdo. 5ª edição, 24 de abril de 2017.

Jim Simons está correto sobre Trend-Following.

Neste artigo, incluo evidências que não foram explicitamente apresentadas em uma recente entrevista TED de Jim Simons, onde ele disse que as tendências seguidas deixaram de funcionar há muito tempo. De fato, o seguimento de tendências a curto prazo foi arbitrado na década de 1980.

Entre outras coisas interessantes, Jim Simons, que é um matemático e um gestor de fundo hedge bilionário, fez a seguinte declaração nesta entrevista (10:55 minutos do início):

& # 8220; Trend-following teria sido ótimo no & # 8217; 60s, e foi uma espécie de OK no & # 8217; 70s. Pelo & # 8217; 80s, não foi & # 8217; t. & # 8221;

Alguns membros do fórum de negociação declararam que Jim Simons não entende a tendência seguinte. Isso foi muito curioso para mim. É como dizer que Niels Bohr não entendia a mecânica quântica para a qual recebeu o Prêmio Nobel. Se houvesse um Prêmio Nobel de negociação, Jim Simons provavelmente teria recebido um.

Trend-following significa coisas diferentes para pessoas diferentes, mas é importante entender que a maioria dos termos de negociação e investimento se adaptam às atuais condições de mercado e paradigmas: são tão não-estacionários como os preços. Um tipo diferente de tendência seguindo foi aplicável na década de 1960 e um tipo diferente é aplicável hoje em dia. Aqueles que aplicaram seguidores de tendências na década de 1970 escolheram seus modelos depois de analisar o passado e aqueles que o aplicam atualmente escolhem seus modelos com base em dados diferentes.

Portanto, a única reivindicação indubitável que se pode fazer sobre a evolução da tendência é que é um método de negociação com ganhos que são muito maiores que as perdas. Qualquer outra coisa vai para os domínios de determinadas condições de mercado. Observe que essa definição se aplica mesmo em prazos intradiários. Não há raciocínio para restringir a tendência-seguimento em prazos diários ou semanais. No entanto, neste artigo, analisaremos dados diários, porque isso é o que os seguidores de tendência a mais longo prazo usam.

Trend-following é um método de negociação que produz um ganho médio muito maior do que a perda média.

Em sua entrevista TED, Jim Simons mencionou como, no passado, os comerciantes analisariam a média dos últimos 20 dias e usavam isso como preditor do futuro. Isso foi o que a tendência-seguindo significava para comerciantes quantos precoce.

Vamos então considerar o seguinte sistema:

O desempenho equitativo deste sistema em S & amp; P 500 é mostrado abaixo:

A superação significativa deste sistema até o início dos anos 80 em comparação com a compra e retenção (antes dos dividendos) é clara a partir do gráfico acima. No entanto, o sistema parou de funcionar e experimentou uma grande redução e, em meados da década de 1980, tornou-se um perdedor.

O segundo painel indicador mostra o meu indicador Momersion, uma medida de impulso e reversão média com base em 250 barras diárias. Como esperado, o sistema de tendências acima mencionado tornou-se não lucrativo quando os mercados de ações passaram de impulso ao impulso impulsionado por momersion (uma mistura de impulso e reversão média) no início dos anos 80. Quando os mercados se tornaram significativos, no final dos anos 90, a tendência de curto prazo já estava morta.

Quando os seguidores da tendência na década de 1980 começaram a experimentar grandes níveis de redução de seus modelos de curto prazo, eles aumentaram o período médio móvel. Em seguida, consideramos uma média móvel de 50 dias:

O desempenho equitativo deste sistema em S & amp; P 500 é mostrado abaixo:

O prazo mais longo funcionou um pouco mais, mas em meados da década de 1990, qualquer superação da compra e retenção (antes dos dividendos) também desapareceu. Observe que o sistema tem uma performance plana a negativa depois que os mercados se tornaram reversos no final dos anos 90.

No início da década de 1990, alguns comerciantes pensaram que o problema era o período médio móvel e aumentaram ainda mais para 200. Em seguida consideramos o seguinte sistema:

Curto se c & # 8211; Ma (200) & lt; 0.

O desempenho equitativo deste sistema em S & amp; P 500 é mostrado abaixo:

O sistema com a média móvel de 200 dias proporcionou um preditor decente de ação de preço futuro até o final da década de 1990. Posteriormente, o desempenho do sistema é errático com grandes níveis de retirada do tipo que os primeiros comerciantes da década de 1970 não aceitariam.

Quando os comerciantes perceberam que a média móvel já não era um bom preditor de preço, eles tentaram duas médias móveis, um sistema conhecido como um crossover médio móvel. Note-se que esses sistemas são ajustados em curva e não há inteligência no emparelhamento dos retornos do mercado com os retornos do sistema. Como resultado, eles podem falhar a qualquer momento. Exemplos são oferecidos no meu novo livro, Fooled by Technical Analysis e neste artigo. Os comerciantes que usam esses sistemas para negociar são basicamente jogadores.

Consideremos o seguinte sistema ajustado pela curva:

Curto se MA (50) & # 8211; Ma (200) & lt; 0.

O desempenho equitativo deste sistema em S & amp; P 500 é mostrado abaixo:

O significado de baixo desempenho da compra e retenção (sem dividendos) após meados da década de 1980 é uma forte indicação de que esse sistema é aleatório, mas isso também pode ser mostrado com análise estatística. Basicamente, o sistema ajustado representa uma aposta de que os mercados continuarão a se expandir, enquanto que qualquer correção não será seguida por ação prolongada. Se essas condições mudarem, as perdas serão grandes e até causam a ruína total.

O impulso da série de preços foi gradualmente arbitrado a partir do início dos anos 80 e continuando na década de 1990. O principal motivo para isso é simples: muitos comerciantes estavam usando esses modelos e não era possível para todos eles lucrar. Alguns tiveram que perder e, no processo, os sistemas tornaram-se não lucrativos.

Exemplos de moedas.

Tendência de tendência de curto prazo em GBPUSD.

Pode-se ver que a média de 20 dias deixou de ser um bom preditor de preços futuros no início da década de 1990. Depois, o sistema associado é um perdedor. A média móvel de 100 dias também parou ao mesmo tempo, embora não ofereçasse tão liso de um capital antes disso, como mostrado no gráfico abaixo.

Comecei a operar no final de 1980 depois de me formar na universidade. Eu já sabia que a tendência de curto prazo - a seguir não funciona e usei um cruzamento de curto prazo do seguinte tipo:

O desempenho patrimonial deste sistema em GBPUSD é mostrado abaixo:

Jim Simons provavelmente está certo de que o & # 8220; fácil & # 8221; O seguimento da tendência está morto há muito tempo.

Se você achou este artigo interessante, convido você a seguir este blog através de qualquer um desses métodos: RSS ou Email, ou siga-nos no Twitter.

Se você tiver alguma dúvida ou comentário, feliz em se conectar no Twitter: @mikeharrisNY.

Programa de gráficos e backtesting: Amibroker.

A análise técnica e quantitativa dos estoques Dow-30 e 30 ETFs populares está incluída no nosso Relatório Premium semanal. Os sinais de mercado para comerciantes de longo prazo são oferecidos pelo nosso serviço Premium Market Signals. Os sinais de reversão média para comerciantes SPY de curto prazo são fornecidos no nosso relatório de Reversão Média.

19 Respostas a Jim Simons é correto sobre a tendência seguinte.

Outro ótimo artigo que me leva a fazer alguns testes do meu lado. Testei o sistema de cruzamento ingênuo 50/200 com pequenas modificações: longo quando 50dma & gt; 200dma + 3 * atr;

curto quando 50dma & lt; 200dma-3 * atr;

não faça nada no meio.

Eu uso um vizinho mais próximo de cinco dias como parada e arrisco 80bps por comércio. O sistema comercializa 138 ativos (índice de ações futuro / vínculo / moeda / commodity) em todo o mundo. O período de teste é de 1/1/2007 até 21/9/2018. Embora a duração dos backtests não seja tão longa, temos boons, então busto, em seguida, boon novamente e temos uma série de crise macro. Penso que esta é uma representação justa do que pode acontecer no futuro. Aqui está o que eu encontrei:

1. Em termos de ativos individuais, os resultados são bastante aleatórios. Exante, não há como saber para qual trabalho ele não funcionará.

Funciona muito bem no Brent Crude (+ 100% vs -30%); muito mal em Gasonline (-52% vs + 80%);

Prata (+ 67% vs + 3%); Cobre (-40% vs -20%);

Açúcar (-80% vs +70%); Café (+ 18% vs -30%)

GBPUSD (+ 13% vs-13%), GBPJPY (-20% vs + 8%)

SP500 (+ 44% vs 38%); R2000 (-3% vs + 48%)

2. Em um nível de carteira, o retorno anualizado é de 39%, o índice de sharpe é de apenas 0,35. Em 2018, sofre uma perda nervosa de -75%.

Minha conclusão é: a tendência que segue o sistema não funciona no nível de ativos individuais. Pode funcionar em um nível de portfólio. Você precisa aplicá-lo em uma base de paridade de risco para um grande número de ativos. Esta é a única maneira que você poderia pegar algumas das tendências excepcionais que lhe proporcionam grandes retornos para cobrir as muitas pequenas perdas.

Nada é fácil, mas pode funcionar.

Ótimo trabalho! Gostaria que você pudesse publicar as descobertas em um blog.

Em um nível de carteira, a tendência seguinte pode funcionar se os "spoilers & quot; não estão incluídos no início. A estatística t para uma razão de Sharpe de 0,35 e por um período de 8 anos é igual a 0,99, o que significa que os resultados não são significativos, uma vez que o valor não é mesmo um desvio padrão longe do retorno zero nulo.

Para obter uma estatística t de cerca de 2, você precisará ter cerca de 32 anos de resultados no mesmo Sharpe ou Sharpe de 0,7 para os 8 anos (claro que sem ajuste de curva)

Adivinha que você deve dizer a David Harding que encerre seu fundo de US $ 25 bilhões que ele construiu desde a última década de 90, uma vez que a tendência seguinte não funciona mais.

Eu apenas perguntei-lhe, gentilmente, que leia o blog mais atentamente e percebam que a afirmação de Jim Simons, que eu apoio, é que a sequência de tendências a curto prazo não funciona, como é demonstrado com a análise. Algumas pessoas pensam que o acompanhamento comercial a curto prazo é a única abordagem viável. Alguns outros não concordam.

Trabalhos de tendência a longo prazo, como também é demonstrado no blog, mas em níveis de risco mais elevados do que na década de 1970.

No que diz respeito a fundos específicos, não se pode conhecer o método exato e / ou a vantagem. Trend-following significa coisas diferentes para pessoas diferentes, pois foi explicitado no blog.

Muitos comerciantes e fundos que estão usando seguidores de tendências que não são do tipo puro e de curto prazo, Jim Simons falou sobre em sua entrevista mencionada anteriormente, estão arriscando perder um pouco de dinheiro ou mesmo ficar completamente arruinado. & quot;

Então, você está dizendo se esses fundos NÃO estão usando seguimento de tendência pura e de curto prazo, eles correm o risco de perder muito dinheiro porque pensei que o argumento era que eles estariam arriscando perder muito dinheiro se estivessem usando puro, Tendências a curto prazo seguindo as situações.

Eu entendo que seu ponto era que a tendência de curto prazo seguindo não funciona mais, mas você disse que a tendência seguinte significa muitas coisas diferentes para muitas pessoas diferentes ainda na sua conclusão que você declarou, "Jim Simons está certo de que a tendência segue a morte há muito tempo e os não-crentes devem apenas questionar sua própria experiência e conhecimento dos mercados. & quot; Eu acredito que você deve esclarecer um pouco melhor com exatamente o que & quot; tipo & quot; de tendência que segue você e está aqui.

Aprecie seu trabalho, no entanto.

Trend-following no sentido de quants (e Jim Simons) é que um período razoável de curto prazo de preços médios é um bom preditor de preços futuros. Por exemplo, na entrevista da TED, Jim Simons referiu-se a uma média de 20 dias.

Este tipo de tendência - o seguimento não funciona mais, porque os mercados agora estão a reverter a média. Como resultado, os seguidores de tendências agora aumentaram o período de espera, esperando que o viés estrutural dos mercados permaneça no lugar.

No entanto, essa tendência a mais longo prazo segue mais risco. É um fato que ainda existem muitos seguidores de tendências, mas esse estilo de negociação é mais arriscado. Este é o ponto principal e acho que ficou claro no blog:

Obviamente, se os mercados de ações continuarem a oferecer premium sem whipsaw estendido, os modelos ingênuos que são usados ​​hoje em dia podem se manter rentáveis, mas isso é um jogo. & quot;

Eu achei essa parte do seu comentário bastante interessante: "essa tendência a mais longo prazo - seguindo convida mais riscos".

O risco geralmente está associado à volatilidade, que, por sua vez, geralmente beneficia abordagens aberrantes, como a tendência seguinte. Então, você está dizendo que o que nós convencionalmente equiparamos com um ambiente de baixo risco é, na verdade, um ambiente de alto risco para as estratégias que seguem as tendências?

É claro que a volatilidade é realmente apenas um proxy simples para o risco (e um que eu sugeriria que se originou em gerenciamento de equidade somente longo), e compartilho seu (e Simmons & # 039; s) ver que os mercados se tornaram mais significativos reverter em prazos mais curtos.

Eu executei outro teste com um sistema de tendência a seguir de curto prazo. Desta vez, usamos sistema de crossover de 5 dias e 10 dias. O retorno anulado é de 14%, enquanto a proporção de sharpe melhorou para 0,5. No nível de ativos, ele faz muito mal nos mercados de ações dos EUA, mas desempenha muito bem em certas commodities e moedas. Agite os sinais são aleatórios em ativos individuais. Parece-me que as regras de saída, o dimensionamento da posição e a capacidade de trocar o maior número possível de ativos são muito mais importantes do que os sinais de entrada.

Você pode estar certo, mas existe um risco de preconceito dos dados. Você já realizou vários testes. Isso fez com que o viés de mineração de dados aumentasse. Agora você está formando hipóteses com base no que você já conhece de testes anteriores e os dados. Isso significa que a estatística t deve ser corrigida para os testes múltiplos. Uma razão de Sharpe de 0,5 não é suficiente para explicar isso (veja a correção de Benferroni)

& quot; & # 8230; mas funciona bastante bem em certas commodities e moedas;

Isso aumenta o risco de viés de seleção.

Além disso, eu costumo discordar do que negociar muitos ativos é mais importante do que os sinais comerciais. Alguns seguidores de tendências aprenderam da maneira mais difícil em 2008, quando todos os ativos estavam correlacionados.

Como você disse: "Nada é fácil" & quot;

Você incluiu fricção nos testes?

"Então, você está dizendo que o que nós convencionalmente equiparamos com um ambiente de baixo risco é, na verdade, um ambiente de alto risco para estratégias de tendência?"

Não, estou dizendo que quanto maior o atraso do preditor (ex 200 dias vs. 20 dias), maior o risco de uma redução maior. O preço geralmente leva mais tempo para atravessar uma média móvel de 200 dias do que um período de 20 dias. Isso é tudo.

Obrigado por uma postagem muito interessante.

Não tenho certeza do que fazer com isso. É tudo sobre a tendência de curto prazo, mas usando uma média móvel de 200 dias certamente nos leva a "longo prazo" território. Parece que isso não funciona mais na S & amp; P 500. Os seguidores da tendência fazem ganhar dinheiro negociando uma variedade de mercados, no entanto, como podemos ver no Índice Tendência Newedge de hedge funds.

Além disso, os mercados mantêm sua moda e # 8212; pode-se ver isso em indicadores acadêmicos como TSMOM, em relações sinal-ruído e em sistemas simples de tendências como o de Greyserman & amp; Livro de texto de Kaminski sobre o assunto. Eu não estou me opor ao seu artigo, como eu sei que você disse que era sobre seguir a tendência de curto prazo. Suponho que a questão interessante para mim é se eu deveria reagir a Jim Simons & # 039; comentários removendo a tendência sistemática seguindo os fundos das minhas alocações de ativos e # 8212; Parece-me não, já que todos passaram de médio a longo prazo, onde a estratégia parece funcionar de forma consistente.

Obrigdo por sua contribuição. Apresentar um contra-argumento de forma construtiva é sempre bom e, na verdade, é absolutamente necessário para o progresso.

Eu concordo que a maioria dos CTAs e outros seguidores de tendências sistemáticos fazem com que o dinheiro negocie uma variedade de mercados, mas há relatórios de que alguns deles também empregam estratégias de curto prazo, ou mesmo HFT, para compensar a deterioração do desempenho.

Nos últimos 12 anos, outros em 2008 e 2018 (ganhos relacionados ao mercado de ações desde a maior concentração nessa), os comerciantes sistemáticos não estão indo muito bem, de acordo com esse índice:

A idéia é esta: se os mercados passam por um longo período de whipsaw, como os mercados emergentes, por exemplo (veja o EEM), os seguidores de tendências a longo prazo podem registrar perdas dependendo do seu método de gerenciamento de risco.

Mas sim, isso era sobre a tendência de curto prazo, o tipo que faz sentido para quants. A AFAIK, os ganhos a seguir a longo prazo são principalmente devido à sorte e, como você disse, a diversificação.

Mais uma vez, obrigado pela sua entrada.

Obrigado por isso e pelo link para o documento abaixo.

Na verdade, os seguidores de tendências têm lutado recentemente. O indicador de tendência NewEdge (que não é um índice de retornos reais, mas uma série teórica) mostra que houve uma falta de tendência nos mercados desde 2018. Além disso, seria de esperar retornos mais baixos de uma estratégia baseada em futuros em um momento de baixo interesse taxas (porque ganham um retorno em dinheiro).

Mas parece um estiramento para colocar o desempenho anterior da tendência seguindo inteiramente a sorte. Suponho que se poderia dizer que é uma sorte que os mercados tenham tido tendências suficientes no passado para tornar a estratégia rentável, mas também poderia levá-la como evidência de que a moda é uma característica persistente dos mercados. Eu penso nisso como relacionado à sugestão de Paul Samuelson de que os mercados são "micro-eficientes" mas "macro ineficiente": eu teorizo ​​que as tendências ocorrem quando a ineficiência macro se corrige, algo que parece acontecer de tempos em tempos.

Aliás, apenas outro pensamento, mas o desempenho de estratégias de impulso não parece ter piorado, de acordo com este artigo (linda tabela na página 51):

Obrigado, mas esses estudos são como pesquisa médica ou pior ainda. Há contra-argumentos:

Tudo em retrospectiva é fácil. Mas o futuro será o mesmo que o passado? Se as amostras desses estudos forem representativas da população, então há esperança. Caso contrário, surpresas estão em armazém.

Então, a evolução da tendência não funciona desde a década de 1980?

Devo assumir que não houve tendências nos mercados desde a década de 1980?

O artigo não aborda as tendências. É sobre se os preços passados ​​podem prever os preços futuros e, especialmente, em baixa desaceleração. As tendências que você vê são apenas lá em retrospectiva. Negociação requer análise ex ante. Estas são duas coisas diferentes. As pessoas que não negociam podem não entender a diferença.

Isto é o que alguém escreveu em seu blog [seção de comentários] sobre esta publicação. Eu acho que está perto de uma acusação difamatória.

& quot; a essência de sua postagem é essa tendência seguinte de qualquer tipo vai perder muito dinheiro e é o trabalho do diabo & quot;

Não consegui ver tal conclusão de ler sua postagem. Se você precisar do link para o outro blog, eu o enviarei por email.

Obrigado Rick. Sinto muito por esse cara. Hoje tenho um blog com uma resposta.

Deixe uma resposta Cancelar resposta.

Você deve ser um assinante do serviço premium e você deve fazer o login para publicar um comentário.

Assine a nossa lista de e-mails e obtenha atualizações para sua caixa de entrada de e-mail.

Obrigado por se inscrever.

Algo deu errado.

Nós respeitamos sua privacidade.

Categorias.

Aviso de direitos autorais.

© 2018 & # 8211; 2018 Michael Harris. Todos os direitos reservados. Nós concedemos uma permissão revogável para criar um hiperlink para este blog sujeito a certos Termos e Condições. Qualquer cópia, reprodução, distribuição, publicação, exibição, modificação ou transmissão não autorizada de qualquer parte deste blog é estritamente proibida sem autorização prévia por escrito.

Jim Simons: Pioneer Quant Manager.

Há uma anedota popular que Jim Simons (Trades, Portfolio) fala de sua vida adiantada: quando adolescente, ele conseguiu um emprego de verão em uma loja de abastecimento de jardim. Mas ele era um fracasso como um stock boy porque ele era tão esquecido, e também foi rebaixado para varredor de chão, do qual ele gostava. Ele atraiu risadas de seus chefes quando falou sobre seus planos de obter um diploma universitário em matemática. Simons diz que ele também falhou como um programador de computador, dizendo que ele manteve as notações de esquecer; inevitavelmente, ele foi demitido.

O mesmo homem passou a obter um doutorado em matemática e acabou dirigindo um departamento de matemática da universidade. Mas ficou inquieto nessa posição, e se perguntou sobre a aplicação de princípios matemáticos para investir.

O resto, como dizem, é história.

O hedge fund billionaire nasceu em 1938 e cresceu na área de Boston, onde seu pai era dono de uma fábrica de calçados. Ele obteve um Bacharel em Ciências em Matemática do Massachusetts Institute of Technology e um doutorado em matemática na Universidade da Califórnia, Berkley. Ele terminou seu último diploma aos 23 anos.

Em 1964, com seu doutorado recentemente cunhado, ele começou a trabalhar como um disjuntor de código no Instituto de Análises de Defesa. Simons foi despedido novamente quando ele publicamente expressou sentimentos anti-guerra durante a Guerra do Vietnã, uma posição em desacordo com a do general que era seu chefe. Depois de ensinar matemática a tempo parcial no MIT e na Universidade de Harvard, tornou-se membro da faculdade de matemática da Universidade Stony Brook e presidente do departamento em 1968.

Durante a década de 1970, ele desenvolveu interesse em finanças e como os dados financeiros podem ser analisados ​​usando modelos matemáticos. Em 1978, ele iniciou sua própria empresa de investimentos, inicialmente conhecida como Monemetrics e, a partir de 1982, Renaissance Technologies. A empresa foi um dos primeiros "quants", que, em termos simples, significa usar modelos matemáticos complexos para analisar e negociar. Além disso, ele não está dizendo muito; O Business Insider cita-o dizendo: "Claro que não vou te contar os vários sinais preditivos - Não. Não. Definitivamente eu não. [O riso entra em erupção]. Isso é mesmo segredos maiores do que aqueles, lá [o Análise de defesa em Princeton]. "

Simons se aposentou como CEO do Renaissance em 2009, tornando-se o presidente não executivo da empresa. Até recentemente, seu vice-presidente era Robert Mercer. Entre os dois, temos um casal estranho, de acordo com o OpenSecrets.

Simons é um democrata firme e é dito que doou pelo menos US $ 11,5 milhões para causas liberais. Mercer é firme conservador; Ele é bem conhecido como um republicano anti-establishment. Ele comprometeu cerca de US $ 18,5 milhões, o que inclui a compra de uma participação na mídia de extrema direita Breitbart, doações para a candidatura presidencial de Ted Cruz em 2018 e depois para o candidato presidencial de então, Donald Trump; Ele também disse ter introduzido Trump para o estrategista político Steve Bannon.

Atrás da matemática e do código de quebra é uma habilidade excepcional para encontrar padrões dentro e entre eventos e relacionamentos não relacionados ou não significativos. Combinando essa habilidade com tecnologia de computação robusta, Simons pode encontrar oportunidades que outros saem.

A Renaissance Technologies LLC, com sede em Nova York, se descreve como uma empresa de gerenciamento de investimentos em sua Forma ADV Parte 2A (30 de março). Continua a dizer que atua como sócia ou gerente de fundos de investimento privado dos EUA e não-americanos e duas contas institucionais.

Ele fornece seus serviços através de quatro fundos "alimentadores":

Fundos Medalhão. Fundos de ações institucionais Renaissance. Raciais Institutional Diversified Alpha Funds. Fundos Institucionais Diversificados de Ações Global de Renascimento.

Além disso, tem outros dois fundos para funcionários e investidores relacionados a empregados. Estes fundos investem nos quatro fundos listados acima.

Em 30 de março, o Renascimento tinha US $ 97 bilhões de ativos discricionários sob gestão.

Simons e Renaissance começam com análise quantitativa. No seu caso, isso significa desenvolver e usar modelos matemáticos e estatísticos. O objetivo é encontrar indicadores técnicos que tenham valores preditivos, de acordo com o formulário ADV Parte 2A.

A análise é um ponto de partida; Em frente, eles usam as análises para criar modelos de computadores proprietários, modelos que utilizam dados financeiros disponíveis publicamente. O resultado dos modelos é usado para identificar pontos de compra ou venda e "implementar decisões comerciais". Modelos de computador altamente complexos estão sendo usados ​​para tomar decisões de compra e venda e para executar essas decisões.

Cada uma das quatro estratégias tem seu próprio toque único na estratégia geral:

Fundo Medalhão: as táticas incluem a aplicação de estratégias de negociação de alavancagem e curto prazo para um portfólio diversificado de instrumentos negociados globalmente. Renaissance Institutional Equities Fund: negocia ações globais listadas publicamente nos EUA, bem como derivativos sobre as ações. Raciável Institucional Diversified Alpha Funds: negocia ações que são negociadas publicamente em bolsas globais, além de mercados financeiros e futuros e futuros. Fundos institucionais diversificados de capital estrangeiro Fundos: negocia ações em empresas cotadas publicamente em bolsas globais e derivativos.

Enquanto a empresa, seus diretores e funcionários são extremamente lábios apertados, alguns exemplos são apresentados.

No livro de Sebastian Mallaby, "More Money Than God", citado em A Wealth of Common Sense, o co-gerente Mercer é citado como dizendo: "Em um exemplo simples, a confiança do cérebro descobriu que o bom clima da manhã em uma cidade tendia a prever uma Movimento ascendente em sua bolsa de valores. Ao comprar dias brilhantes no horário de café da manhã e vender um pouco mais tarde, Medallion poderia sair à frente - exceto que o efeito era pequeno demais para superar os custos de transação, razão pela qual Renaissance permitiu que esse sinal fosse público. " Então, esse era um padrão que não funcionava. Mercer continua dizendo: "Alguns sinais que não fazem sentido intuitivo realmente funcionam". Na verdade, são os sinais não intuitivos que muitas vezes se revelam mais lucrativos para o Renascimento. "Os sinais que temos negociado sem interrupção há quinze anos não fazem sentido", explica Mercer. "Caso contrário, alguém mais teria encontrado".

Bem-vindo ao mundo exótico da negociação quantitativa, onde grandes volumes de dados são empurrados para uma extremidade de um computador, e as informações acionáveis ​​sai do outro. Teoricamente, pelo menos. Como o exemplo da "boa manhã" indica, nem todos os padrões são igualmente robustos e as garantias são inexistentes.

Simons tem um portfólio que quase todos os outros gestores de fundos seria impossível: 3.170 ações diferentes. Este gráfico GuruFocus mostra os setores:

Um portfólio tão grande é possível porque é gerenciado com algoritmos computacionais, e não com mentes humanas. Estas são as suas 10 principais participações a partir de 30 de setembro:

O GuruFocus também informa que o volume de negócios de um trimestre a outro é de 24%; Isso significa que ele comprou ou vendeu 761 ações diferentes no terceiro trimestre, ou uma média de 11,7 negócios por dia. Mais uma vez, algo que é viável com o comércio gerenciado por computador.

A lista de 10 melhores caberia às carteiras de muitos investidores. Não há nada novo ou único em termos de nomes, apenas como as decisões são tomadas e a velocidade com que são negociadas.

Tal como acontece com a maioria dos hedge funds, a informação sobre retornos é privada, e é necessário reunir algumas peças para obter uma sensação de resultados globais. Além disso, é necessário reconhecer que os fundos não têm necessariamente retornos similares. Por exemplo, o Wall Street Journal informou em maio de 2009 que os investidores ficaram infelizes porque o Fundo Medalhão foi tão bom em 2008 e o Renaissance Institutional Equities Fund perdeu dinheiro (e perdeu novamente em 2009). O Medalhão, que ganhou 80% em 2008, está disponível apenas para funcionários atuais e passados ​​e suas famílias. A Institutional Equities, que perdeu 16% em 2008, era de propriedade de pessoas de fora.

Os fundos não-Medalhões aparentemente já fizeram bastante bem desde então; Um artigo do Forbes, em 12 de maio, informa que "os fundos da Renascença que ainda incluem o capital externo do investidor continuam exibindo retornos sólidos. O Fundo Rurais Renaissance Institutional Equities, o maior fundo de hedge da empresa, cresceu 6% neto de taxas em 2017 após um aumento de 21,5% em 2018. O Renaissance Institutional Diversified Alpha, outro grande fundo, retornou 7,5% em 2017 depois de registrar ganhos de 10,7% no ano passado. O menor Fundo Renaissance Institutional Diversified Global Equities cresceu 8% em 2017. "

Este gráfico GuruFocus fornece uma olhada nas participações de capital, presumivelmente para as três estratégias abertas para investidores externos:

Isso pode ou não refletir o desempenho real, mas é potencialmente um proxy para os investidores que desejam a imagem maior.

Parece que os investidores em fundos não medalhões fizeram bastante bem, enquanto os iniciados que conseguiram investir no Medalhão foram extremamente bons.

Two phrases, from the same sentence, stick out in this profile of Simons. First, "technical indicators," which means technical analysis tools such Moving Averages, Bollinger Bands and literally hundreds and hundreds of others. We have no idea which Simons and Renaissance use, but clearly they are not analyzing fundamentals such as price-earnings, earnings or return on equity.

The second phrase is "predictive signals," indicating a focus on what could happen in the future rather than what has happened in the past. Again, it is not the world view of most investors, who examine a stock's history in hopes of gaining some future guidance.

But, of course, Simons is not most other investors. He is one-of-a-kind, for better or for worse and an example that proves there is more than one way to be a successful investor.

Disclosure: I do not own shares in any of the stocks listed in this article, and I do not expect to buy any in the next 72 hours.

Este artigo apareceu pela primeira vez no GuruFocus.

As opiniões e opiniões aqui expressas são as opiniões e opiniões do autor e não refletem necessariamente as de NASDAQ, Inc.

Legendary hedge fund manager Jim Simons made $1.7 billion last year ― here's how he went from the NSA to Wall Street.

on 10 May 2018 , from businessinsider.

Jim Simons, the investor who founded the hedge fund Renaissance Technologies, made $1.7 billion last year, according to Institutional Investor. Simons ranked second on the publication's annual hedge fund rich list, behind Citadel CEO Kenneth Griffin. Simons is the only manager to make the list all 15 years the list has been published, and also ranks top for earnings during the history of the rich list. He has made an estimated $23.5 billion in that time. Simons is notoriously press shy, but in September 2018, he gave a rare interview to TED's Chris Anderson to talk about his past and how it led him to the unprecedented success . (Read the full story)

Quants: the maths geniuses running Wall Street.

Forget Gordon Gekko. Old-style City traders are being replaced by maths geniuses who use super-computers to beat the markets. But are 'quants’ a force for good or evil?

By Sarfraz Manzoor.

7:00AM BST 23 Jul 2018.

At seven minutes past one on the afternoon of Tuesday April 23 this year a tweet from the AP news agency in Washington was published. It read “Breaking: Two Explosions in the White House and Barack Obama is injured.” This was not true ‘ the AP account had been hacked by a shady group of technology nerds calling themselves The Syrian Electronic Army ‘ but within milliseconds the tweet had been noticed and flagged by trading computers on Wall Street.

Programmed to scan the internet for words or phrases that might effect stock markets, the unthinking machines had immediately seized upon the tweet, noted the proximity of the words “Obama”, “explosions” and “White House” and unleashed a torrent of trades. Within seconds, the Dow Jones had plunged 140 points and more than $200 billion of capital had been wiped out.

A few minutes later the report was exposed as a hoax and the markets quickly returned to their pre-tweet levels. But, to many, the idea that one fake tweet could have such an enormous impact on the financial markets was incredible. Who was running Wall Street? Humans or machines?

If you thought “humans”, you were woefully out of date. Over the past decade or so there has been a technological coup d’etat on the trading floor. The old “Masters of the Universe” & # x2018; the Gordon Gekko types with their slicked-back hair and $5,000 suits ‘ have been superseded by unbelievably powerful computers capable of analysing vast amounts of data and buying or selling shares in the blink of an eye. Today, if you visit a trading floor, instead of pumped-up men in loose ties screaming down the phone, you are more likely to see rows of studious-looking people (most of them still men) sitting in front of computer screens, quietly monitoring trades being carried out on their behalf by machines.

Around 70 per cent of the orders to buy or sell on Wall Street are now placed by software programs, and the studious-looking people, mathematical geniuses who are responsible for writing these programs, are the new “smartest guys in the room”. It is the age of the algorithm.

Artigos relacionados.

Mathematicians made their first forays into the financial world in the late Sixties. Edward Thorp, a professor of mathematics at the University of California, published a book in 1967 called Beat the Market in which he laid out what he claimed was a foolproof way of making money on the stock market, all based on a system he had previously devised to beat casinos at blackjack. The blackjack system had been so successful it had forced casinos to change their rules and Beat the Market ‘ which had to do with selling stocks and bonds at one price and buying them back at a lower price ‘ proved to be even more groundbreaking. In 1974, Thorp founded a hedge fund called Princeton/Newport Partners and proceeded to make a killing on the markets.

Edward Thorp, the mathematics professor who 'beat the market' (Time & Life Pictures/Getty Images)

At the same time, the job prospects for scientists had nosedived. Since the 1969 moon landing, the American government had cut funding for science programmes and diverted it to the war in Vietnam.

“A generation of physicists who had gone to graduate school left with their PhDs and entered a severely depressed job market,” explains James Owen Weatherall, author of The Physics of Finance . They had to earn a living somehow, and, seeing how much money that there was to be made on Wall Street, many decided to move into finance.

In Britain, the fall of the Soviet Union led to an influx of Warsaw Pact scientists. In both cases, these scientists brought with them a new methodology based on analysing data and also a faith that, using sufficient computing firepower, it was possible to predict the market. It was the start of a new discipline, quantitative analysis, and the most famous “quant” of all was a shambling donnish maths genius with a scraggly beard and aversion to socks called Jim Simons.

For those who know their physics, Simons is a living legend. A piece of mathematics he co-created, the Chern-Simons 3-form, is one of the most important elements of string theory, the so-called “theory of everything”. Highly academic, Simons never seemed the sort of person who would gravitate to the earthy environs of Wall Street. But in 1982, he founded an extraordinarily successful hedge fund management company, Renaissance Technologies, whose signature fund, Medallion, went on to earn an incredible 2,478.6 per cent return in its first 10 years, way above every other hedge fund on the planet, including George Soros’s Quantum Fund.

Physicist-turned-hedge fund mogul Jim Simons (AP)

Its success, based on a highly complex and secretive algorithm, continued in the Noughties and over the lifetime of the fund, Medallion’s returns have averaged 40 per cent a year, making Simons one of the richest men in the world with a net worth in excess of $10billion.

Of his 200 employees, ensconced in a fortress-like building in unfashionable Long Island, New York, a third have PhDs, not in finance, but in fields like physics, mathematics and statistics. Renaissance has been called “the best physics and mathematics department in the world” and, according to Weatherall, “avoids hiring anyone with even the slightest whiff of Wall Street bona fides. PhDs in finance need not apply; nor should traders who got their start at traditional investment banks or even other hedge funds. The secret to Simons’s success has been steering clear of the financial experts.”

Not surprisingly, old-style traders hate the quants. Not only have they pushed them off the top of the trading tree, there is also a basic clash of cultures. They are not flash and, invariably, rather awkward socially. As one anonymous software salesman who deals with hedge funds relates on a blog: “They don’t do small talk. When one of them picks me up from reception and we ride the elevator, I have learnt not to start chatting away about, say, the weather. They simply don’t seem to understand. They think you’re attempting to communicate something apparently important about meteorological conditions. Same thing with innocent jokes… blank stares.”

So what exactly do quantitative analysts do?

Patrick Boyle and Jesse McDougall run a hedge fund which they operate out of an Islington town house. Their offices are next to the sort of ethical café whose owners would probably be horrified at the rampant capitalism on display next door. When I meet them they are seated in a small room dominated by three computer screens. They start work at seven in the morning and end around 11 at night. “We have computer screens in our kitchen and living room,” says Boyle, 37. “So we can monitor the markets while having dinner and we can log in remotely if we are out in the evening.” He shows me a chart tracking his fund’s performance. The line doesn’t dip when the rest of the market dips and rises faster than the FTSE.

Como eles fazem isso?

“We do it with maths,” ele diz. “We buy stock market data and we analyse it. It’s like weather forecasting ‘ we can say that there is a 65 per cent probability that the market will be up between open and close, so we are able to have better than 50 per cent odds on short-term movements and over time if you call short term well, you can make money.”

Who wrote the computer program they use? “I did,” says Boyle. How do you write something like that? “Slowly.”

The writing of the program may be slow but the speed of transactions is super fast. Some quants specialise in what is called High Frequency Trading (HFT) , which involves large numbers of trades over very short periods of time. “In one millisecond the price could go up by one penny,” says McDougall. “You do it thousands of times on hundreds of shares and you make money.”

Boyle and McDougall’s hedge fund doesn’t do high frequency trades, so to find out more I meet Simon Jones, who was running the quants desk at a major bank up until a few months ago. He is 36 years old.

“The guys and women who worked with me were the best of the best. They came from all over the world: from India, Russia and China.” The job was intense and highly competitive. “Let’s say I have noticed that the moment the Dow goes up the FTSE goes up,” says Jones. “The first person to notice that and make a trade can make money but to do that means getting the data from New York to London and then getting my trading decision across the Atlantic and me buying my FTSE before anyone else does.”

In this game speed is critical and that has led to what has been dubbed an arms race between firms. It has got to a point where firms have actually started moving their servers nearer to an exchange to speed up connection times.

In 2018, a company called Spread Networks laid a new direct cable between New York and Chicago, going straight through the Allegheny mountains, which shaved a little bit more than 1,000th of a second off the transmission time between stock exchanges.

For the opportunity to use a similarly fast tube between New York and London, Jones’s old bank was asked to pay $50 million. “It would have given us an advantage over others of about a six thousandths of one second,” says Jones.

This focus on the shortest of short-term gains has vastly increased volatility. “Warren Buffett owns shares in Coca-Cola and when they go down he says 'I’m holding on to them because I think they will go back up’,” says Jones. “But the HFT guy, all he cares about is the next millisecond. And when too many people start panicking about the next millisecond that’s when you have a crash.”

The perfect example of such a crash took place on May 6 2018. So many shares were traded that day that the online trading section of the New York Stock Exchange temporarily froze and between 2.30pm and 3pm the Dow Jones lost and then regained nearly $1 trillion. In what became known as the “Flash Crash”, shares in the management consultancy firm Accenture plummeted to a fraction above zero . Apple shares went up to $100,000.

“None of us knew what to do or what would happen next,” says Dave Lauer, a quant who was working on a HFT desk that day. “It was terrifying.”

For Lauer, the Flash Crash was a wake-up call. “I started to see how the race to be fastest had left things in a very fragile state,” he tells me. The following year his wife revealed she was pregnant which prompted him to make a big decision. “I remember thinking, 'How will I explain to my future child what I do for a living?’” Lauer quit his job and last year told the Senate Banking committee that High Frequency Trading had brought the market to crisis point.

The Flash Crash was partly caused by the HFT strategy of “spoofing”; making bogus offers to buy or sell shares to flush out the intentions of rivals. On the day, an astonishing 19.4 billion shares were traded, more than were traded in the entirety of the Sixties, but hundreds of millions of them were never actually sold; they were merely held for a few thousandths of a second as traders tested the waters.

Isn’t there something wrong with a system that promotes so much volatility to the benefit of no one except a handful of hedge funds? Can it be a meaningful investment of time and technology? Warren Buffett’s business partner, Charlie Munger, has described High Frequency Trading as “basically evil”. “I think it is very stupid to allow a system to evolve where half of the trading is a bunch of short-term people trying to get information one millionth of a nanosecond ahead of somebody else,” he said earlier this year. “It’s legalised front-running.” HFT is certainly of no clear benefit to everyday investors - savers in pension funds and life policies.

The quants I meet don’t believe what they do is necessarily dangerous but they do voice some doubts.

“Some of the guys who come from pure science and maths backgrounds are used to solving a problem and it works,” Patrick Boyle says. “They think they can find a formula that will perfectly describe how the market moves. That is the philosopher’s stone ‘ it is utterly impossible.” The danger is that in only seeing numbers and patterns the human dimension is forgotten.

After 16 years in the City, Simon Jones is now planning to go travelling. “A quant can earn up to seven figures,” he tells me, “but sometimes I do wonder whether I contributed positively to society.”

And what does he conclude? He pauses. “I was working with the best of the best,” ele diz. “My bank employed the brightest engineers, chemists and scientists ‘ and we were all working together to get richer. The chemical and physics and health industries are worse off because of what we do because I tell you this: if there was a pay bonus structure similar to what we had in the City for curing cancer, we’d have found a cure for cancer.”

I find that sad and a little bit frightening. So, I ask, quants: good or bad? Jones looks at me and says, “Humans just found a new way of being greedy.”

Markets »

Finanças pessoais & # 187;

Editor's Choice »

The biggest companies in the world in 2018.

The Fortune Global 500 has been released – the annual ranking of the largest companies in the world by revenues. Here is a list of the 20 biggest corporate money-makers.

O Big Short atinge os cinemas do Reino Unido: estes são os melhores filmes sobre negócios.

The Big Short, the film adaptation of Michael Lewis' book of the same name about the causes of the financial crisis, opens in UK cinemas this weekend. How will the story stack up against the greatest films about business?

These are the most valuable start-ups in the world.

In pics: Some fledgling firms have reached valuations in the tens of billions. These are the 20 priciest of them all.

Starbucks' secret menu - the drinks you didn't know you can ask for.

There are over 87,000 different drink combinations at Starbucks, according to the coffee retailer’s website. Quantos deles você conhece? From flu remedies to Harry Potter-inspired beverages, we highlight the weird and the wonderful brews and infusions.

Revealed: the weirdest sub-genres on Netflix.

From 'scary cult movies from the 1980s' to 'coming-of-age animal tales', Netflix has every niche covered.

Revealed: The 20 best countries in the world to do business.

O índice anual da Forbes avalia os países por uma série de fatores, desde impostos e tecnologia até burocracia e inovação. Estes são os 20 melhores países para fazer negócios.

Qual é o planejamento super-rico para o Dia dos Namorados?

From a rare pair of Gucci shoes, to spending £110,000 releasing an album, Britain's wealthiest are pulling out all the stops.

Aumento da primeira taxa em 'agosto de 2019' - previsão do mercado mais recente.

Briefing: Predictions saw a huge shift this week. Nós explicamos o porquê - e o que isso significa para hipotecas e poupanças.

O total do endividamento do governo do Reino Unido é agora.

Desintoxicação financeira: dicas para poupar compras.

Como economizar dinheiro em sua casa e contas.

Louis Saha: "Um banco britânico perdeu-me uma soma de seis dígitos. I & rsquo; m suing & rsquo;

Cinco maneiras em que a Brexit poderia afetar seus investimentos.

Mais da web.

Mais da web.

Mais do The Telegraph.

As últimas notícias, opiniões e análises.

Acompanhe todas as últimas notícias e resultados de futebol.

Todos os mais recentes trailers de filmes, resenhas e recursos.

Insira uma de nossas novas e excitantes competições.

&cópia de; Direitos autorais de Telegraph Media Group Limited 2018.