양적 거래 (Quantitative trading)

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알고리즘 트레이딩 또는 알고 트레이딩으로도 알려진 양적 트레이딩은 금융, 수학 및 컴퓨터 과학을 결합하여 빠르게 발전하는 분야입니다. 정교한 수학적 모델, 통계 분석 및 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 금융 시장에서 거래 기회를 식별하고 실행합니다. 이 접근 방식은 상당한 인기를 얻었으며 거래 환경의 필수적인 부분이 되었습니다.

양적 거래의 성공은 방대한 양의 시장 데이터를 처리하고 인간 거래자에게는 분명하지 않을 수 있는 패턴이나 비효율성을 식별하는 능력에 달려 있습니다. 고급 수학적 모델과 통계 기법을 활용하여 퀀트 트레이더는 숨겨진 신호를 발견하고 정보에 입각한 거래 결정을 내릴 수 있습니다. 이 데이터 기반 접근 방식은 거래 프로세스에서 감정적 편견과 인적 오류를 제거하여 잠재적으로 더 일관되고 수익성 있는 결과를 도출하는 데 도움이 됩니다.

양적 거래는 다양한 시장 조건을 활용하기 위해 다양한 전략을 사용합니다. 예를 들어, 통계적 차익 거래는 관련 증권 간의 일시적인 가격 불일치로부터 이익을 얻으려고 합니다. 이러한 잘못된 가격 책정을 식별함으로써 퀀트 트레이더는 저평가된 증권을 구매하고 고평가된 증권을 동시에 매도하여 궁극적인 가격 수렴을 포착할 수 있습니다.

또 다른 대중적인 전략은 시장 추세의 모멘텀을 식별하고 타는 것과 관련된 추세 추종입니다. 양적 트레이더는 추세의 방향과 강도를 결정하기 위해 과거 가격 데이터와 지표를 분석하여 지배적인 시장 정서에 부합하는 포지션을 취할 수 있습니다.

평균 회귀는 널리 사용되는 또 다른 양적 거래 전략입니다. 그것은 가격이 시간이 지남에 따라 평균 또는 평균으로 되돌아가는 경향이 있다는 믿음에 따라 작동합니다. 역사적 평균에서 크게 벗어난 자산을 식별함으로써 퀀트 트레이더는 잠재적인 가격 조정을 예상하고 그에 따라 포지션을 취할 수 있습니다.

마켓 메이킹은 퀀트 트레이더가 사용하는 또 다른 전략입니다. 경쟁력 있는 가격으로 유가 증권을 지속적으로 매매함으로써 시장에 유동성을 제공하는 것입니다. 시장 조성은 효율적인 거래를 촉진하고 매수-매도 스프레드에서 이익을 창출할 수 있습니다.

양적 거래 전략의 구현은 강력한 컴퓨터 시스템과 알고리즘 거래 플랫폼 에 크게 의존합니다. 이러한 시스템은 실시간 시장 데이터를 수신하고 복잡한 계산 및 분석을 수행하며 사전 정의된 규칙 및 매개변수에 따라 거래를 실행합니다. 기계 학습 및 인공 지능 기술은 종종 모델과 알고리즘을 개선하여 변화하는 시장 상황에 적응하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있도록 합니다.

퀀트 트레이딩은 많은 이점을 제공하지만 동시에 중요한 문제에 직면해 있습니다. 모델이 과거 데이터에 너무 가깝게 맞춤화되는 과적합은 지속적인 위험입니다. 이는 새로운 시장 조건에 적용될 때 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 또한 규제 조사 및 시장 조작에 대한 우려는 퀀트 트레이더에게 중요한 고려 사항입니다.

이러한 어려움에도 불구하고 양적 거래에 대한 수요는 계속 증가하고 있습니다. 헤지 펀드, 투자 은행 및 독점 거래 회사는 수익을 창출하고 위험을 관리하기 위해 양적 거래에 크게 의존합니다. 컴퓨팅 성능 향상, 데이터 가용성 향상, 기계 학습의 부상과 같은 기술 발전은 계속해서 혁신을 주도하고 양적 거래에서 가능한 것의 한계를 넓혀가고 있습니다.

양적 거래는 금융, 수학 및 기술의 강력한 융합을 나타냅니다. 고급 수학적 모델, 통계 분석 및 컴퓨터 알고리즘을 활용하여 시장 참여자에게 보다 효율적이고 수익성 있는 거래의 가능성을 제공합니다. 도전과 위험이 존재하지만 양적 거래는 기술이 계속 발전하고 응용 프로그램이 확장됨에 따라 금융 시장에서 여전히 중요한 힘으로 남을 것입니다.

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르네상스 기술 이야기 - 거래 전략 공개 | 다큐멘터리

르네상스 기술 - 거래 전략 공개 | 다큐멘터리

Renaissance Technologies는 역사상 가장 수익성이 높은 헤지 펀드로 우뚝 서서 업계에서 성공의 전형을 보여줍니다. 전설적인 수학자 Jim Simons가 설립한 Renaissance Technologies는 다른 모든 헤지펀드를 능가하는 독보적인 성과 기록을 달성했습니다. 1988년부터 Simons는 평균 66%의 높은 수수료를 부과했습니다.

회사의 놀라운 성공의 열쇠는 수학적 모델과 강력한 컴퓨터의 적용에 있습니다. Renaissance Technologies는 정량적 모델을 지속적으로 업데이트하지만 진정한 비밀은 거래 신호를 발견하는 데 사용되는 혁신적인 방법에 있습니다. Simons는 연구 및 모델 구축에 대한 독특한 접근 방식을 도입하여 헤지 펀드 세계에 혁명을 일으켰습니다.

매사추세츠 브루클린 출신인 Jim Simons는 항상 수학에 대한 열정을 품고 있었습니다. 학생 시절 그는 Ambrose와 Singer와 같은 수학자들이 늦은 밤 델리카트슨에서 수학적 토론에 참여하는 것을 보고 영감을 받았습니다. Simons는 MIT에서 수학적 관심을 추구했으며 고등학교에서 수강한 고급 배치 과정으로 인해 첫해를 건너뛰었습니다. 박사 학위를 마친 후 시몬스는 수학 교수가 되었고 냉전 기간 동안 코드 브레이커로 활동하기도 했습니다. 그러나 부를 축적하려는 그의 야심은 그를 사업 기회를 탐색하게 만들었다.

Simons의 기업가적 여정은 그가 남미 급우들과 함께 비닐 바닥 타일과 PVC 배관을 생산하는 성공적인 사업을 시작한 학교에 있을 때 시작되었습니다. Simons는 친구에게 이 모험을 시작하도록 격려하고 자신도 약간의 투자를 함으로써 사업의 상당한 성공을 목격했습니다. 처음에는 회사 운영에 시간을 할애했지만 결국 Simons는 책임을 다른 사람에게 위임했으며 이러한 패턴은 그가 경력 내내 반복했습니다.

Simons는 학문적 성취와 초기 사업 성공을 통해 앞으로 나아가게 되었지만 더 큰 부에 대한 열망이 그를 금융의 세계로 파고들게 만들었습니다. 1978년 Simons는 학계를 떠나 자신의 저축과 친구들의 투자를 활용하여 자신의 투자 회사인 Money Metrics를 설립했습니다. 이 기간 동안 Simons는 거래에 대한 직감과 펀더멘털에 의존하여 인상적인 결과를 얻었습니다. 그러나 그는 보다 체계적이고 수학적 접근이 필요하다고 느꼈다.

1980년대 초에 Simons와 그의 동료 Lenny Baum은 통화 거래에 초점을 맞춘 평균 회귀 모델을 개발했습니다. 이 모델은 자산 가격이 시간이 지남에 따라 평균값으로 되돌아가는 경향이 있다는 원칙에 따라 작동했습니다. 그들의 전략은 통화를 넘어 확장되어 1982년에 회사 이름을 Renaissance Technologies로 변경했습니다. 그들의 초기 모델은 경쟁 심화로 인해 결국 흔들렸지만 Simons의 재능에 대한 예리한 이해는 그가 새로운 전략을 만들기 위해 추가 수학자들을 영입할 수 있게 해주었습니다.

Simons가 채용한 뛰어난 수학자 중 한 명은 Jim Axe였습니다. 그는 수학적 표현을 사용하여 자산 가격을 확률적 또는 무작위 프로세스로 보는 개념을 도입했습니다. 기계 학습, 특히 커널 방법의 초기 채택은 Renaissance Technologies를 다른 헤지 펀드와 차별화합니다. 이 회사는 방대한 컴퓨팅 성능을 활용하여 패턴과 이상 현상을 분석하여 시장에서 앞서 나갈 수 있도록 했습니다.

Simons는 자동 거래 시스템인 메달리온 펀드의 잠재력을 깨닫고 최고의 인재에게 더 많은 투자를 했습니다. 게임 및 정보 이론의 전문가인 Elwyn Berlekamp의 도입으로 Renaissance Technologies는 추세 추종과 평균 회귀 전략을 결합했습니다. 그들은 단기 거래에 집중하여 위험을 줄이고 신뢰 수준에 따라 베팅 크기를 결정하는 과학적 도박 방법인 Kelly 기준을 통합했습니다.

이 회사의 주식 거래 모델은 처음에는 어려움을 겪었지만 자연어 처리 전문가인 Peter Brown과 Robert Mercer가 추가되면서 돌파구가 마련되었습니다. 그들은 이전 모델에서 간과되었던 시장 영향과 미끄러짐을 설명하면서 거래 실행을 개선했습니다. Renaissance Technologies는 계속해서 확장하여 2000년까지 140명의 직원과 함께 60억 달러를 관리했습니다.

뛰어난 인재를 고용하고, 협업을 촉진하고, 기술을 사용하는 Jim Simons의 능력은 그 과정에서 어려움과 좌절을 겪었을 때 많은 사람들이 내린 결정이었습니다. 그러나 Jim Simons는 진정으로 뛰어난 헤지 펀드를 만들겠다는 목표를 결코 잃지 않고 끈질기게 앞으로 나아갔습니다.

Simons의 리더십 하에 Renaissance Technologies는 계속해서 전략을 발전시키고 다듬었습니다. 그들은 기술 및 데이터 분석의 힘을 활용하여 모델을 개선하고 일관된 수익을 창출할 수 있는 새로운 방법을 끊임없이 모색했습니다. 이 회사는 금융 산업에서 정량적 방법, 기계 학습 및 수학적 모델링을 혁신적으로 사용하는 것으로 유명해졌습니다.

Renaissance Technologies의 성공에 기여한 주요 요인 중 하나는 다양한 분야의 뛰어난 인재를 채용하는 데 중점을 두었기 때문입니다. Simons는 학제 간 협업의 가치와 다양한 관점과 전문성을 가진 개인을 하나로 모으는 것의 중요성을 인식했습니다. 이 회사의 팀은 수학자, 물리학자, 통계학자, 컴퓨터 과학자 및 금융 시장에 지식을 적용하려는 공통된 열정을 공유한 기타 전문가로 구성되었습니다.

Renaissance Technologies의 대표 펀드인 메달리온 펀드는 전례 없는 수준의 수익성을 달성했습니다. 지속적으로 다른 헤지 펀드를 능가했으며 심지어 시장 벤치마크를 큰 폭으로 능가했습니다. 메달리온 펀드의 인상적인 실적은 여러 전략을 결합하고 단기 및 장기 추세를 모두 활용하는 고유한 접근 방식에 기인할 수 있습니다.

르네상스 기술의 성공은 Jim Simons에게 막대한 부를 가져다주었을 뿐만 아니라 그를 세계에서 가장 영향력 있는 금융 인물 중 한 사람으로 만들었습니다. 그의 막대한 재산으로 Simons는 저명한 자선가가 되어 과학 연구, 교육 및 수학적 소양 향상에 중점을 두었습니다.

Simons의 유산은 금융 산업에서의 업적을 훨씬 뛰어넘습니다. 그는 과학 지식을 발전시키고 획기적인 연구를 지원하는 데 중요한 역할을 해왔습니다. 자선 활동을 통해 그는 과학 프로젝트에 자금을 지원하고 교육 이니셔티브를 지원하며 차세대 수학자 및 과학자를 육성하는 재단과 기관을 설립했습니다.

Renaissance Technologies와 Jim Simons의 이야기는 야심 찬 많은 투자자, 기업가 및 과학자에게 영감을 줍니다. 그것은 놀라운 성공을 달성하는 데 있어 인내, 혁신 및 협력의 힘을 보여줍니다. 숫자에 대한 열정을 가진 젊은 수학자에서 역사상 가장 수익성이 높은 헤지 펀드의 설립자에 이르기까지 Simons의 여정은 한 개인이 전체 산업에 미칠 수 있는 변화의 영향에 대한 증거입니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 Renaissance Technologies의 설립자인 Jim Simons가 헤지펀드 매니저가 되기 전에 수학자였다는 사실을 배웁니다. Simons는 비닐 바닥 타일과 PVC 배관 생산 사업을 통해 르네상스 기술 이전에 이미 부유했습니다. Simons는 그의 학생이 헤지 펀드를 통해 수백만 달러를 벌었을 때 더 많은 돈을 버는 가장 좋은 방법은 금융을 통하는 것임을 깨달았습니다. 그래서 그는 처음에는 직관과 펀더멘털에 의존하는 Money Metrics를 시작했지만 Simons는 펀더멘탈 거래에 지쳐서 자산 가격을 모델링하기 위해 수학을 사용할 수 있는지 궁금해했습니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 다큐멘터리는 르네상스 기술이 80년대에는 잘 작동했지만 더 많은 경쟁업체가 동일한 접근 방식을 사용하면서 실패하기 시작한 단순한 평균 회귀 전략을 기반으로 어떻게 설립되었는지 보여줍니다. 앞서 나가기 위해 Simons는 더 많은 인재를 고용하고 Jim Ax를 데려와 기계 학습과 커널 방법을 활용하는 새로운 전략을 개발했습니다. 이 새로운 접근 방식을 통해 회사는 비선형 모델을 구축하여 가격 변동을 예측하고 평균 회귀와 추종 추세를 결합했습니다. 그 결과 메달리온 펀드가 만들어졌고 연수익률이 12% 미만인 대부분의 헤지펀드를 능가하는 약 20%의 수익을 창출했습니다. Renaissance Technologies는 위험을 줄이기 위해 단기 거래에 중점을 둔 Ellyn Berlekamp와 같은 다른 뛰어난 수학자들을 영입하여 전략을 계속 개선했습니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 성공의 "비밀 소스"로 입증된 과학적 도박 방법인 Kelly Criterion 활용을 포함하여 Renaissance Technologies에서 사용하는 거래 전략에 대해 알아봅니다. 그들은 엄청난 양의 컴퓨팅 성능을 과학적 접근 방식과 결합하여 거래 패턴과 이상 현상을 발견하고 이러한 패턴을 저장하여 게임에서 앞서 나갈 수 있도록 했습니다. 그들은 1989년 후반에 새로운 접근 방식을 구현하여 거의 즉각적이고 놀라운 결과를 얻었습니다. 그러나 회사는 100억 달러를 관리하는 데 한계가 있었고 주식 사업으로 확장하려면 주식 모델이 필요했습니다. 이를 해결하는 데 2년 이상이 걸렸고, Renaissance Technologies가 주식 모델로 거래 비용을 최소화하자 2000년까지 직원 140명과 함께 60억 달러를 관리하는 새로운 시대에 접어들었습니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서는 재능 있는 개인을 고용하고 협력적인 과학 환경을 만드는 Simons의 능력이 Renaissance Technologies 성공의 핵심 요소로 강조됩니다. 직관보다는 과학적인 방법을 사용하는 Simons의 주장과 주간 연구 회의를 통해 열린 분위기와 좋은 아이디어를 심사할 수 있습니다. Simons는 2020년 회사에서 은퇴하여 10억 달러 이상의 수입을 올렸지만 회사가 지속적으로 시장을 이기는 데 성공을 거둔 것은 그의 끈기와 인재 확보 능력 덕분입니다.

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TED: 월스트리트를 깨뜨린 수학자 | 짐 시몬스

월가를 깨뜨린 수학자 | 짐 시몬스

다방면의 경력으로 유명한 Jim Simons가 국가안보국(NSA)의 코드 크래커에서 수학자, 결국 금융의 세계로 진출하기까지의 특별한 여정을 공유합니다. Simons는 저명한 수학자 Shiing-Shen Chern과의 공동 작업을 통해 Chern-Simons 불변량을 생성한 일을 기쁘게 회상합니다. 이러한 획기적인 불변량은 물리학에서 광범위하게 응용되는 것을 발견했으며, 수학이 실제 세계에 적용될 수 있는 예상치 못한 방법으로 Simons를 놀라게 했습니다.

Simons는 수학에서 금융으로의 전환과 르네상스 기술의 설립에 대해 반성합니다. 투자 전략에 수학을 적용할 수 있는 잠재력을 인식한 그는 뛰어난 수학자 팀을 구성했습니다. 방대한 양의 데이터를 활용하고 기계 학습 알고리즘을 활용하여 팀은 예측 체계를 탐구하여 주식 시장의 이상 징후를 찾았습니다. 이 세심한 접근 방식으로 놀라운 성공을 거두었고 Renaissance Technologies는 일관되고 위험이 적은 수익을 얻었습니다.

거래 전략의 진화를 확장하면서 Simons는 전통적인 추세 추종 기법의 효율성 감소를 조명합니다. 이에 적응하기 위해 그의 팀은 광범위한 데이터 기반 접근 방식을 채택했습니다. 그들은 날씨 패턴과 연례 보고서에서 정치적 감정과 역사적 데이터에 이르기까지 다양한 요소를 면밀히 조사하여 매일 테라바이트의 정보를 처리했습니다. 비정상적인 현상에 대한 체계적인 분석을 통해 즉각적으로 드러나지 않는 숨겨진 패턴을 해독하여 궁극적으로 수익성 있는 거래 기회를 열었습니다. Simons는 최근 몇 년간 헤지 펀드 산업의 성과에 대해 솔직하게 논의하면서 직면한 문제를 강조합니다.

시몬스는 헤지펀드 수수료 문제에 뛰어들어 투자자들에게 수익의 44%와 함께 5%의 고정 수수료를 부과했던 르네상스의 과거 관행을 회상합니다. 업계 수수료를 둘러싼 논란에도 불구하고 Simons는 헤지펀드 부문의 상대적으로 작은 규모가 큰 우려를 불러일으킬 필요가 없다고 주장합니다. 그는 투자 세계에서 과학의 긍정적인 영향을 강조하면서 현재의 자선 활동에 관심을 돌립니다.

Simons는 그의 아내 Marilyn과 함께 재단을 통해 자선 활동에 집중하고 수학 및 과학 연구에 대한 투자를 우선시합니다. 그들의 노력은 다른 사람들의 단점에 연연하기보다는 뛰어난 교육자를 인정하고 지원함으로써 수학과 과학 교육을 촉진하는 데 중점을 둡니다. 그들은 이 모범적인 교사들에게 추가 수입, 지원 및 지도를 제공합니다. 또한 그들은 생명의 기원을 탐구하는 연구, 특히 지질학에서 생물학으로의 전환과 생명이 출현하는 데 필요한 조건을 조사하는 데 투자합니다.

생각을 자극하는 토론에서 Simons는 우주에서 생명의 가능성을 숙고합니다. 생명을 위한 구성 요소의 존재를 인정하면서 그는 이러한 요소에서 생명 형태의 출현으로 이어지는 복잡한 경로를 숙고합니다. 이 질문을 둘러싼 불확실성에도 불구하고 Simons는 답을 밝히고자 하는 깊은 호기심과 열망을 표현했습니다. 이 부분은 우리 세계에서 과학과 수학의 중요성에 대한 반성으로 마무리되며, 놀라운 성과를 달성하는 데 있어 지식의 변형적인 힘을 강조합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서 Jim Simons는 국가안보국(NSA)에서 근무한 경험에 대해 이야기합니다. 그곳에서 그는 뉴욕타임즈에 반대 의견을 표명하는 편지를 써서 해고될 때까지 코드 크래커로 일했습니다. 베트남 전쟁. 그 후 그는 Stony Brook으로 가서 위대한 수학자 Shiing-Shen Chern과 함께 일하면서 하위 분야를 시작하고 결국 Simons가 예상하거나 알지 못했던 물리학에 적용되는 좋은 수학을 수행했습니다. 그들이 함께 한 작업은 물리학의 다양한 분야에서 널리 사용되는 Chern-Simons 불변량의 생성으로 이어졌습니다. Jim Simons는 수학이 현실 세계에 적용될 수 있는 예측 불가능하고 설명할 수 없는 방식에 놀라움을 표시합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 Jim Simons는 위상 불변량이라고 부르는 오일러 특성의 수학적 개념과 대수 위상 및 기하학에서의 응용에 대해 설명합니다. 그는 이 아이디어가 어떻게 고차원 이론과 불변량에 대한 자신의 작업으로 이어졌는지 설명합니다. Simons는 또한 수학에서 금융으로의 전환과 재무 데이터를 모델링하고 알고리즘을 생성하기 위해 수학자 팀을 구성하여 Renaissance Technologies에서 성공적이고 위험이 적은 수익을 가져온 방법에 대해 이야기합니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서 Jim Simons는 상품이나 통화가 일정 기간 동안 추세를 보이고 과거의 평균 움직임으로 예측하면 돈을 벌 수 있었던 옛날에 추세 추종 거래가 어떻게 작동했는지 설명합니다. 그러나 80년대에는 추세를 따르는 것이 더 이상 호의적이지 않았기 때문에 Simons와 그의 팀은 엄청난 양의 데이터를 수집하고 매우 똑똑한 사람들을 고용하여 다른 접근 방식을 찾았습니다. 그들은 또한 기계 학습을 사용하여 다양한 예측 체계를 시뮬레이션하고 날씨, 연례 보고서, 정치적 의견 및 역사적 데이터를 포함한 모든 것을 살펴보았습니다. 그들은 하루에 테라바이트의 데이터를 수집하고 이상을 찾습니다. 이러한 이상 현상은 무작위로 보일 수 있지만 오랫동안 분석하면 그렇지 않다는 것을 알 수 있습니다. Jim Simons는 또한 헤지 펀드 업계에 대한 자신의 생각과 지난 몇 년 동안 특히 잘 해내지 못한 방식을 공유합니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서 Jim Simons는 헤지 펀드 업계의 수수료에 대해 논의하면서 한때 자신의 헤지 펀드인 르네상스가 투자자에게 5%의 고정 수수료와 수익의 44%를 부과했다고 말했습니다. 그러나 Simons는 헤지펀드 산업이 규모가 작기 때문에 우려할 주요 원인이 아니며 과학이 실제로 투자 세계를 개선했다고 믿습니다. Simons는 이제 그의 아내 Marilyn과 함께 자선 문제에 초점을 맞추고 있으며 그들의 재단은 기본 연구에 투자하기 위해 수학과 과학에 집중한다는 비전을 가지고 있습니다. 특히 그들은 최악의 교사를 질책하고 추가 수입, 지원 및 코칭을 제공하기보다는 최고의 교사를 식별하고 축하함으로써 수학과 과학 교육을 장려하기 위해 노력합니다. 또한 지질학에서 생물학 경로에 대한 연구와 생명체가 출현하기 위한 생존 가능한 물질에 대한 질문을 통해 생명의 기원에 투자합니다.
  
  
• 00:20:00 이 섹션에서 Jim Simons는 우주에서 생명의 가능성과 생명이 어떻게 생겨났는지에 대한 답을 찾는 데 대한 개인적인 관심에 대해 논의합니다. 그는 빌딩 블록이 주어졌을 때 우리 주변에 생명체가 있을 수 있지만 그러한 빌딩 블록에서 생명으로 가는 길이 얼마나 구불구불한지는 불확실하다고 인정합니다. 그는 이러한 불확실성에도 불구하고 이 질문에 대한 답을 알고 싶다고 덧붙였습니다. 이 부분은 우리 세상에서 과학과 수학의 역할과 지식을 진지하게 받아들이는 것이 어떻게 놀라운 성취로 이어질 수 있는지에 대한 토론으로 끝납니다.

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최고의 거래 알고리즘을 구축한 방법 - Jim Simons

최고의 거래 알고리즘을 구축한 방법 - Jim Simons

르네상스 테크놀로지스(Renaissance Technologies)의 창시자 짐 시몬스(Jim Simons)는 효율적 시장 이론이 완전히 정확하지 않다고 주장하면서 널리 받아들여지는 효율적 시장 이론에 도전했습니다. 그는 데이터의 개별 변칙이 그 자체로는 중요하지 않을 수 있지만 결합된 존재가 시장 결과를 효과적으로 예측할 수 있다고 강조합니다. 시간이 지남에 따라 르네상스는 미묘하지만 예측 가능한 이상 현상을 발견하고 기계 학습 기술을 활용하여 이러한 패턴을 식별하고 테스트했습니다. Simons는 예측 요인을 찾고 컴퓨터 기반 프레임워크 내에서 엄격한 테스트를 거치는 것과 관련된 이 프로세스의 중요성을 강조합니다.

예측 모델링 외에도 Renaissance Technologies는 거래 비용과 포지션의 변동성 최소화를 상당히 강조합니다. Simons는 효과적인 거래 전략이 예측 그 이상으로 확장되며 거래 비용과 위험 관리도 고려해야 한다는 점을 인식하고 있습니다. 이러한 요소를 신중하게 고려함으로써 회사는 거래 방식을 최적화하고 수익을 극대화하는 것을 목표로 합니다.

팀을 구성할 때 르네상스는 물리학, 천문학, 수학 또는 통계와 같은 분야에서 고급 학위를 가진 개인을 찾습니다. 주목할만한 연구 논문을 작성하고 자신의 지식을 시장 모델링에 적용하는 데 큰 관심을 보이는 후보자를 특히 찾고 있습니다. Simons는 그들의 초점이 이러한 재능 있는 개인의 분석 전문 지식과 과학적 사고 방식을 활용하여 성공을 이끄는 데 있다고 설명합니다.

Simons는 더 이상 Renaissance의 일상적인 운영에 적극적으로 관여하지 않지만 이사회 의장으로서 중요한 역할을 유지하고 월간 회의에 정기적으로 참여합니다. 그는 회사 내에서 협력적이고 지적 자극을 주는 환경을 조성하는 것이 중요하다고 강조합니다. 이 접근 방식은 열린 의사 소통, 아이디어 교환 및 과학적 탐구에 대한 공유된 약속을 장려합니다. Simons는 이러한 긍정적인 정신과 과학적인 작업 문화가 르네상스의 지속적인 성장과 성공에 필수적이라고 믿습니다.

• 00:00:00 이 섹션에서 Jim Simons는 미래를 예측할 수 있는 데이터가 데이터에 없다는 효율적인 시장 이론이 어떻게 거짓인지 설명합니다. 그는 시간이 지남에 따라 발견한 미묘하지만 예측 가능한 데이터에 이상 현상이 있다고 설명합니다. 이러한 변칙은 압도적이지 않으며 결합되면 꽤 잘 예측할 수 있습니다. 시스템은 정교하지만 예측 부분에는 정교한 방정식이 없습니다. 대신 그들은 기계 학습을 사용하여 예측 가능한 것을 찾고 컴퓨터에서 테스트합니다. 또한 예측 부분은 거래 비용을 고려하고 포지션 조합의 변동성을 최소화하기 때문에 유일한 부분이 아닙니다. 그는 또한 시스템의 한계와 그들이 똑똑한 사람들을 고용하고 그들에게 일하고 다른 사람들과 의사소통할 수 있는 자유를 줌으로써 시스템을 계속 개선하는 방법에 대해 논의합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 Jim Simons는 르네상스가 금융 회사 직원을 채용한 방법을 설명합니다. 그들은 물리학, 천문학, 수학 또는 통계학 박사 학위를 가지고 있고 몇 가지 좋은 논문을 썼고 지식을 시장 모델링에 적용하고 돈을 버는 데 관심이 있는 개인을 찾았습니다. Simons는 더 이상 회사를 운영하지 않지만 이사회 의장을 맡고 월간 회의에 참석합니다. 그는 르네상스의 협력적 접근 방식이 과학적 작업을 위한 좋은 사기와 긍정적인 정신을 길러준다고 믿습니다.

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월스트리트 코드 | VPRO 다큐멘터리 | 2013년

월스트리트 코드 | VPRO 다큐멘터리 | 2013년

눈을 뜨게 하는 다큐멘터리 "The Wall Street Code"는 월스트리트의 금융 시장이 수학적 전문가 그룹이 만든 복잡한 알고리즘에 의해 지배되는 흥미로운 고주파 거래(HFT) 영역을 탐구합니다. 업계의 비밀스러운 본질을 폭로하는 이 영화는 침묵의 규범에 용감하게 도전하여 내부의 잘못을 폭로하는 전직 트레이더 하임 보덱을 소개합니다. 그것은 산업에 대한 첨단 기술의 심오한 영향, 강력한 알고리즘의 개발 및 이익을 위한 시장 비효율성의 이용을 탐구합니다. 또한 다큐멘터리는 이러한 복잡한 시스템을 감독하는 것과 관련된 규제 문제와 명성을 무엇보다 중요시하는 커뮤니티 내에서 불신을 받는 사람들이 직면하는 어려움을 조명합니다.

오프닝 섹션에서 이 다큐멘터리는 월스트리트 금융 시장의 은밀한 세계를 파헤쳐 엄선된 양자 수학 전문가 그룹이 복잡한 알고리즘을 설계하고 감독하는 만연한 기밀 문화를 공개합니다. Goldman Sachs와 같은 유명한 회사에서 경험을 쌓은 이전 퀀트 트레이더였던 Haim Bodek이 핵심 인물로 등장하여 자신의 경험에 대한 통찰력을 제공하고 적절하게 사용될 때 수익을 보장하는 새로운 주문 유형의 존재를 폭로합니다. 업계의 침묵 코드에 대한 Bodek의 용감한 전투는 시스템 내 남용 노출을 방해하는 널리 퍼진 관행에 대한 직접적인 도전입니다.

내러티브를 계속하면서 영화는 Haim Bodek의 개인적인 여정과 고주파 거래(HFT)에 대한 그의 전문 지식을 탐구합니다. 그는 자동화된 금융 시장의 내부 작동 방식을 이해했지만 알고리즘 기능의 갑작스러운 중단에 직면했다는 초기 믿음에 대해 이야기합니다. Bodek은 이 문제를 조사하는 데 1년을 보냈지만 다른 거래자들이 자신의 주문을 능가할 수 있는 방법을 찾았다는 사실을 발견했습니다. 이 계시는 그가 비공식적 대화를 통해 해결할 수 있는 문제에 귀중한 시간을 낭비하면서 HFT 세계를 지배하는 불문율의 사회적 규범을 준수하지 못했다는 것을 깨닫고 굴욕감을 느끼게 했습니다.

이 다큐멘터리는 금융 시장 자동화에 있어 영향력 있는 두 인물인 Hull Trading의 창립자 Blair Hull과 Interactive Brokers의 창립자 Thomas Peterffy의 중추적 기여에 대해 더 자세히 살펴봅니다. 특히 선물 시장을 정확하게 예측한 Hull Trading의 초기 성공은 시장 자동화의 토대를 마련했습니다. 반면 Peterffy는 일찍부터 알고리즘 거래의 엄청난 잠재력을 인식하고 1983년에 거래자에게 필수 옵션 정보를 제공하는 최초의 화면 기반 시장 중 하나를 개발했습니다. 기술과 금융을 결합한 그들의 선구적인 작업은 오늘날 시장 행동을 지시하는 고속 시스템을 직접 형성했습니다.

HFT(High Frequency Trading) 거래의 약 70%를 밀리초 내에 자동화하는 수학과 물리학 신동의 중요성을 강조하는 이 다큐멘터리는 Eric Hunsader의 금융 데이터 회사인 Nanex를 소개합니다. 나넥스는 밀리초 수준의 정밀도로 시장 이상 현상을 세심하게 분석하여 네트워크의 복잡성을 풀고 시스템 결함을 악용하도록 조작하고 심지어 충돌시킵니다. 영화는 번개처럼 빠른 거래를 가능하게 하는 전자레인지 타워, 안테나 및 광섬유 케이블을 사용하여 금융 시장에서 지연 시간이 짧은 연결이 수행하는 중요한 역할을 강조합니다.

다음 세그먼트는 저명한 초단타매매(HFT) 회사인 Trading Machines의 CEO인 Haim Bodek을 중심으로 합니다. Bodek은 신호가 광섬유 케이블을 따라 이동하는 데 걸리는 시간을 성공적으로 활용하여 상당한 수익을 창출했습니다. 그는 경쟁력을 유지하기 위해 HFT 관행을 채택해야 할 필요성에 대해 반성하며 경쟁업체가 HFT를 사용하지 않는데 사용한다면 "정말 좋지 않다"고 말했습니다. Bodek은 월스트리트 저널 기자 Scott Patterson과 HFT에 대한 광범위한 지식을 공유하며 Trading Machines가 시장의 불법 활동으로 인해 강제로 문을 닫았다는 자신의 믿음을 표현합니다. 그는 이 계획을 공연장과의 협력으로 콘서트 티켓을 암거래하는 것에 비유하면서 특정 시장 관행의 조작적 성격을 강조합니다.

다큐멘터리는 티켓 재판매 시장과 주식 시장 사이의 평행선을 그리며 재판매자가 고주파 거래(HFT)에서 사용되는 것과 유사한 알고리즘을 사용하는 방법을 보여줍니다. Allston 및 Citadel의 전직 트레이더이자 분석가인 Dave Lauer는 HFT 거래에 관한 상원 위원회의 전문가 증인으로 나타나 이러한 알고리즘의 복잡한 특성을 설계하는 데 책임이 있는 개인이 10명 미만이라는 사실을 밝힙니다. 더욱이 영화는 증권거래소라고 불리는 증권거래소가 금융거래소의 원활한 기능을 보장하기 위해 충분한 거래량을 유지해야 하는 부담을 지고 있다고 설명한다.

다큐멘터리는 월스트리트 기계 뒤에 있는 투자자들에게 초점을 옮겨 연금과 투자 펀드의 우세를 조사하며 종종 시스템의 복잡성을 인식하지 못합니다. 이러한 자금은 무의식적으로 은행, 고주파 거래자 및 특수 주문 유형의 이익 활용을 촉진합니다. 소규모 회사의 발전보다 월 수익을 우선시하는 사모펀드 회사의 증권 거래소 인수는 상황을 더욱 복잡하게 만듭니다. 고주파 거래(HFT) 회사는 시장 구조의 비효율성을 이용하고, 알고리즘 전쟁에 참여하고, 많은 사람들이 이해하지 못하는 시장 불균형을 이용합니다. 이 다큐멘터리에서 중요한 순간은 악명 높은 2010년 플래시 크래시에서 발생합니다. 그 동안 시스템은 엄청난 8,620억 달러의 손실을 입었고 감독은 문제의 심각성을 깨닫게 되었습니다.

신랄한 섹션에서 전직 초단타 트레이더는 2008년 금융 위기 중에 시장 붕괴 동안 발생한 혼란에 대해 이야기합니다. 주문이 화면에서 사라지면서 트레이딩 룸은 극도의 혼란에 휩싸였고 팀은 당황하고 이해할 수 없었습니다. 펼쳐지는 사건들. 이 경험은 자본주의 체제에 대한 트레이더의 관점에 깊은 영향을 미쳤고, 그의 믿음을 침식하고 고학력 개인이 암이나 기후 변화와 같은 중요한 문제를 해결하기보다 자신의 기술과 지식을 이익 창출 노력에만 집중시키는 목적에 대해 질문을 촉발했습니다.

내러티브를 계속하면서 다큐멘터리는 거래 능력을 향상시키기 위해 끊임없이 추구하는 맨해튼 아파트에서 협력하는 Bryan Wiener를 포함한 거래자 그룹을 소개합니다. 업계에서 "킬러 알고 트레이더"로 알려진 Haim Bodek의 전문성과 명성을 인정한 트레이더들은 대담한 트레이더의 행동을 시뮬레이션하는 알고리즘을 개발하기 위해 그의 지도를 구합니다. Bodek이 한때 운영했던 시스템에 내재된 위험과 결함에 대한 경고에도 불구하고 업계는 수십억 달러 규모의 비즈니스로 발전했으며 SEC와 같은 규제 당국은 아직 그의 폭로에 대한 구체적인 조치를 취하지 않았습니다.

고주파 거래(HFT) 알고리즘의 복잡성과 규제와 관련된 문제는 다큐멘터리의 다음 부분에서 자세히 살펴봅니다. 2010년 플래시 크래시와 그 이후의 컴퓨터 결함은 이러한 복잡한 시스템을 제어하는 데 내재된 어려움을 극명하게 보여주는 사례입니다. 한 정보 제공자는 시장이 인간의 이해력을 능가하기 때문에 거래자조차도 시장의 복잡성을 파악하기 위해 어떻게 고군분투하는지 설명합니다. 종종 월스트리트 문화와 관련된 허세와는 달리 두려움은 금융 산업 내 삶의 모든 측면에 스며들어 있습니다. 제보자는 평판에 최고의 가치를 두는 커뮤니티 내에서 신용을 잃고 배척당하는 고된 작업을 더욱 강조합니다.

"The Wall Street Code"는 복잡한 알고리즘에 의해 통제되고 비밀에 가려진 수수께끼의 영역을 밝히면서 초단타매매(HFT) 세계에 대한 매력적인 일견을 제공합니다. 하임 보덱(Haim Bodek), 업계 개척자, 내부자 이야기를 통해 이 다큐멘터리는 기술의 심오한 영향, 시장 비효율성 조작, 복잡하고 빠르게 진화하는 시스템을 규제하는 데 내재된 문제를 보여줍니다. 궁극적으로 사회적 문제보다 이익을 우선시하는 윤리적 의미와 금융 산업 내에서 더 큰 투명성과 책임성에 대한 필요성에 대해 생각을 불러일으키는 질문을 제기합니다. 이 다큐멘터리는 시청자에게 비밀주의, 빠른 거래, 이익 추구가 주도하는 산업의 결과를 비판적으로 검토하도록 촉구하는 행동 촉구 역할을 합니다.

"The Wall Street Code"는 초단타매매의 복잡한 세계를 조명함으로써 포괄적인 규제와 감독의 긴급한 필요성을 강조합니다. 2010년의 플래시 크래시와 그에 따른 결함은 인간의 이해를 넘어서 작동하는 복잡한 시스템의 고유한 위험과 잠재적인 위험을 드러냅니다. 이 다큐멘터리는 이러한 정교한 알고리즘과 거래 관행을 효과적으로 통제하고 관리하는 규제 기관의 능력에 대해 질문을 제기합니다.

또한 이 영화는 업계에서 확립된 침묵의 규범에 용감하게 도전하는 Haim Bodek과 같은 개인이 직면한 개인적인 투쟁과 딜레마를 강조합니다. Bodek의 경험과 계시는 다른 사람들이 일반적인 관행에 의문을 제기하고 보다 투명하고 윤리적인 금융 생태계를 위해 노력하도록 격려하는 모닝콜 역할을 합니다.

비디오는 또한 고주파 거래와 더 큰 사회적 문제 사이의 복잡한 관계를 탐구합니다. 시청자에게 금융 부문 내 지적 자원과 인재의 배분에 대해 반성하도록 유도합니다. 이 다큐멘터리는 고등 교육을 받은 개인이 의료, 기후 변화 및 사회적 불평등과 같은 시급한 글로벌 문제를 해결하기 위해 자신의 기술을 활용하는 대신 수익 창출에만 집중해야 하는지에 대한 개념에 도전합니다.

"월스트리트 코드"는 시청자를 극초단타매매의 세계로 안내하여 월스트리트의 비밀스런 문화와 관행을 폭로하는 시사 다큐멘터리입니다. Haim Bodek 및 업계 개척자와 같은 핵심 인물의 경험을 통해 이 영화는 첨단 기술의 영향, 시장 비효율의 착취 및 복잡한 시스템 규제 문제를 강조합니다. 이 다큐멘터리는 중요한 윤리 및 규제 문제를 제기함으로써 시청자가 금융 산업과 사회 전체에서 초단타매매의 역할과 영향을 비판적으로 평가하도록 권장합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서 다큐멘터리는 기밀 문화 내에서 일하는 엄선된 양자 수학 전문가 그룹이 설계하고 관리하는 복잡한 알고리즘이 지배하는 월스트리트 금융 시장의 비밀스러운 세계를 탐구합니다. Goldman Sachs와 같은 회사에서 근무한 전직 퀀트 트레이더인 Haim Bodek은 업계에서의 경험과 올바르게 사용하면 수익을 보장할 수 있는 새로운 주문 유형의 발견에 대해 설명합니다. Bodek의 이야기와 그가 이 복잡한 시스템에 반대하는 십자군에 참여하는 것은 많은 사람들이 남용에 반대하는 목소리를 내지 못하도록 막는 월스트리트의 암묵적인 침묵과 기밀 코드와 정면으로 맞닥뜨리게 됩니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 Trading Machines의 전 트레이더이자 설립자인 Haim Bodek이 고주파 거래(HFT)에 대한 경험과 자동화된 금융 시장의 내부 작동 방식을 어떻게 이해했는지에 대해 이야기합니다. 그러나 그의 알고리즘이 갑자기 작동을 멈췄을 때 Bodek은 문제를 찾기 위해 1년을 보냈지만 일부 거래자들이 자신보다 먼저 주문을 넣는 방법을 찾았다는 사실을 발견했습니다. 그는 자신이 HFT 세계의 사회적 규범을 따르지 않았고 술을 마시면서 배울 수 있었던 해결책을 찾기 위해 인생의 1년을 낭비했다는 사실을 깨닫고 굴욕감을 느꼈습니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 금융 시장 자동화에 중요한 역할을 한 두 명의 트레이더인 Hull Trading 설립자 Blair Hull과 Interactive Brokers 설립자 Thomas Peterffy에 대해 알아봅니다. 무역 회사가 선물 시장을 예측할 수 있었던 Hull Trading의 초기 성공은 Hull이 시장의 잠재적인 자동화를 실현할 수 있는 발판을 마련했습니다. Peterffy는 알고리즘 거래의 막대한 잠재력을 확인한 최초의 사람 중 한 명이며 최초의 화면 기반 시장 중 하나를 개발했습니다. 그는 1983년에 거래자에게 옵션을 알려주는 터치 스크린 태블릿을 개발하여 시장 상태를 이해할 수 있는 기회를 제공했습니다. 기술을 금융 산업과 결합함으로써 Hull과 Peterffy는 시장 행동을 지시하는 현재의 고속 시스템을 직접 만들었습니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서 다큐멘터리는 금융 세계가 어떻게 수학과 물리학의 천재에 의존하여 단 밀리초 만에 초단타매매(HFT) 거래의 70%를 자동화했는지 살펴봅니다. 내레이터는 Eric Hunsader의 금융 데이터 회사인 Nanex가 네트워크 작동 방식, 시스템 결함으로부터 이익을 얻기 위해 네트워크를 조작하는 방법 및 충돌하는 방법을 이해하기 위해 시장 이상 현상에 대한 매우 상세한 정보를 밀리초까지 분석하는 방법을 설명합니다. 이 다큐멘터리는 금융 시장에서 대기 시간이 짧은 연결의 중요성을 강조하므로 마이크로웨이브 타워, 안테나 및 광섬유 케이블을 사용하면 번개처럼 빠른 거래가 가능할 수 있습니다.
  
  
• 00:20:00 이 섹션에서는 다큐멘터리에서 고주파 거래(HFT) 회사인 Trading Machines의 CEO인 Haim Bodek을 소개합니다. Bodek은 신호가 광섬유 케이블을 따라 이동하는 데 걸리는 시간을 이용하여 상당한 이익을 얻었습니다. 그는 경쟁에서 HFT를 사용하고 있고 자신은 사용하지 않는다면 "정말 좋지 않다"고 한탄합니다. Bodek은 Wall Street Journal 기자 Scott Patterson을 만나 HFT에 대한 광범위한 지식을 그와 공유합니다. Bodek은 Trading Machines가 시장에서의 불법 행위로 인해 강제로 문을 닫았다고 믿고 있다고 언급합니다. 그런 다음 그는 계획을 설명하기 위해 은유를 사용하며 공연장의 협력으로 콘서트 티켓을 스캘링하는 것에 비유합니다.
  
  
• 00:25:00 이 섹션에서 다큐멘터리는 티켓 재판매 시장과 주식 시장의 유사점을 보여주며 티켓 재판매자가 고주파 거래(HFT)에서 사용되는 알고리즘과 유사한 알고리즘을 사용하는 방법을 보여줍니다. 이 다큐멘터리는 HFT 거래에 관한 상원 위원회에서 전문 증인으로 증언한 Allston 및 Citadel의 전 트레이더이자 분석가인 Dave Lauer를 소개합니다. 다큐멘터리는 또한 이러한 알고리즘의 특성을 설계하는 데 책임이 있는 사람이 10명 미만이며 거래소가 금융 거래를 계속 운영하기 위해 물량을 발생시킨다고 설명합니다.
  
  
• 00:30:00 이 섹션에서 다큐멘터리는 주로 연금 및 투자 펀드와 같은 월스트리트 기계 뒤에 있는 투자자에 대해 설명합니다. 이러한 투자자들은 종종 시스템의 복잡성을 인식하지 못하는데, 이는 은행, 고주파 거래자 및 특수한 유형의 주문이 수익을 내기 위해 활용합니다. The Bourses(증권거래소)는 작은 회사를 개발하는 대신 월 수익으로 이익을 얻는 사모펀드 회사에 의해 인수되었습니다. 고주파 거래(HFT) 회사는 시장 구조의 비효율성으로부터 이익을 얻고 이를 악용하고 알고리즘을 사용하여 전쟁에 참여하므로 많은 사람들이 이해할 수 없습니다. 2010년 8,620억 달러의 손실을 입힌 악명 높은 플래시 크래시는 문제의 심각성을 깨닫는 다큐멘터리 감독에게 전환점이 되었다.
  
  
• 00:35:00 이 섹션에서는 전 고주파 거래자가 2008년 금융 위기 동안 시장이 폭락한 순간을 설명합니다. 거래실의 혼란은 극도였으며 팀은 무슨 일이 일어나고 있는지 이해할 수 없었습니다. 화면에서 사라지기 시작했습니다. 상인은 이 경험이 자본주의 체제에 대한 그의 관점을 바꾸었고 그에 대한 믿음을 잃게 만들었다고 말합니다. 그는 고등 교육을 받은 사람들이 암이나 기후 변화와 같은 중요한 문제를 해결하기 위해 일하는 대신 돈을 벌기 위해 자신의 기술과 지식을 사용하는 목적에 의문을 제기합니다.
  
  
• 00:40:00 다큐멘터리 "The Wall Street Code"의 이 섹션에서는 Bryan Wiener를 포함한 트레이더 그룹이 맨해튼의 한 아파트에서 함께 일하여 더 나은 트레이더가 되기 위해 노력합니다. 이 그룹은 또한 대담한 거래자의 행동을 시뮬레이션하는 알고리즘을 개발하기 위해 "킬러 알고 거래자"로 알려진 이전 고주파 거래자였던 Haim Bodek과 제휴했습니다. 그의 명성에도 불구하고 거래자들은 여전히 업계에서 존경받고 경험이 많은 Bodek의 도움을 구했습니다. 그러나 그가 작업한 시스템의 위험과 결함에 대한 Bodek의 경고조차도 수십억 달러 규모의 비즈니스가 되는 것을 막는 데 도움이 되지 않았으며 SEC는 아직 그의 폭로에 대해 조치를 취하지 않았습니다.
  
  
• 00:45:00 이 섹션에서 다큐멘터리는 고주파 거래(HFT) 알고리즘의 복잡성과 이를 규제함으로써 발생하는 문제를 탐구합니다. 2010년의 플래시 크래시와 그 이후의 컴퓨터 결함은 이러한 복잡한 시스템을 제어하는 데 어려움이 있음을 강조합니다. 한 정보원은 시장이 인간의 이해력을 능가하기 때문에 거래자조차도 시장을 완전히 이해하지 못한다고 설명합니다. 월스트리트 문화의 허세와는 대조적으로 그는 두려움이 금융 산업의 삶의 모든 측면에 어떻게 스며드는지 설명합니다. 제보자는 또한 평판을 무엇보다 중요시하는 커뮤니티에서 신용을 잃고 외면당하는 어려움에 대해 설명합니다.

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수량 | 월스트리트의 연금술사 | VPRO 다큐멘터리

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VPRO 다큐멘터리 "Quants: The Alchemists of Wall Street"는 금융 세계와 영향력 있는 퀀트의 부상에 대한 매혹적인 탐구를 제공합니다. 막대한 돈을 벌기 위한 노력이 강력한 마약과도 같은 월스트리트에서 일하는 사람들의 사고방식을 파헤칩니다. 그러나 이는 실제 금융 세계의 복잡성과 비선형성이 종종 전통적인 금융 모델의 이해를 벗어난다는 중요한 현실을 강조합니다. 금융 산업을 뒷받침하는 복잡한 방정식을 구성하는 데 전문 지식이 있기 때문에 퀀트가 들어오는 곳입니다.

이 다큐멘터리는 특히 2008년 금융 위기 이후 은행 업계의 윤리와 퀀트가 수행한 작업의 목적에 대해 강력한 질문을 제기합니다. 위기는 사회가 은행 부문의 관행을 면밀히 조사하고 산업을 형성하는 데 있어서 퀀트의 역할에 의문을 제기하도록 촉구하는 모닝콜 역할을 했습니다. 또한 다큐멘터리는 시장이 유지하려는 기본 가치보다 속도와 가격을 우선시하는 것으로 보이는 초단타매매라는 논란의 여지가 있는 관행을 조명합니다.

그럼에도 불구하고 다큐멘터리는 금융에 대한 인간의 지속적인 참여의 필요성을 인식합니다. 숫자와 알고리즘 뒤에는 생계와 직업을 가진 진짜 인간이 있음을 인정하는 것의 중요성을 강조한다. 금융이 데이터 기반 의사 결정에 의존하는 만큼 인적 요소를 인식하고 재무 관행이 개인과 사회 전체에 미치는 영향을 고려하는 것이 여전히 중요합니다.

다큐멘터리 전반에 걸쳐 다양한 개인이 자신의 경험과 통찰력을 공유합니다. 전직 컴퓨터 프로그래머는 재무 모델 개발에 참여하여 재무 방정식의 복잡성에서 아름다움을 찾는 동시에 이러한 모델의 한계를 인정합니다. 수학자 한 명이 모기지 담보 증권의 성장과 시장 활성화에 있어 정부 정책의 역할에 대한 통찰력을 제공합니다. 토론은 또한 모기지 상호 작용 모델링의 문제, 퀀트가 직면한 압력, 은행 산업의 목적과 윤리에 대한 성찰에 대해 다룹니다.

이 다큐멘터리는 전 Goldman Sachs 퀀트 분석가인 Emanuel Derman이 등장하며 모델 가정을 명시적으로 설명하고 금융 시장에서 인간 행동의 예측할 수 없는 특성을 인식하는 것의 중요성을 강조합니다. 그것은 정량적 방법에만 의존하는 위험과 빠르게 변화하는 금융 환경에서 지속적인 적응의 필요성에 대한 인식을 높입니다.

다큐멘터리가 진행됨에 따라 퀀트가 직면한 단조로움과 압력, 정부 조치가 경제에 미치는 영향, 초단타매매의 지배력 증가를 탐구합니다. 그것은 단순한 숫자로 축소될 때 시장의 가치 중심적 특성에 의문을 제기하고 거래가 번개처럼 빠른 속도로 발생하는 시스템에서 발생할 수 있는 잠재적인 취약성과 충돌을 강조합니다.

마지막으로 이 다큐멘터리는 소프트웨어 개발자에서 굴 양식업자로 변신하는 대안적 관점을 제시합니다. 그는 소프트웨어 개발의 가상 세계에서 코드를 작성하는 정신적 노력과 농업의 물리적 특성 및 단순성을 대조합니다. 도전에도 불구하고 그는 젊은이들에게 금융 영역 밖에서 경력을 추구하는 것을 고려하고 자연 세계의 유형 현실과 관련된 노력을 선택하도록 권장합니다.

"Quants: The Alchemists of Wall Street"는 금융 산업에 대한 생각을 자극하는 탐구와 퀀트가 수행하는 중요한 역할을 제공합니다. 이는 정량적 모델과 관련된 한계와 윤리적 문제를 강조하는 동시에 재무 결정 뒤에 있는 인간의 영향에 대한 고려와 인간 개입의 필요성을 인정합니다. 다큐멘터리는 금융이 인간이 만든 구조물로서 그 본연의 목적과 사회 안의 개인의 안녕을 간과해서는 안 된다는 점을 일깨워줍니다.

• 00:00:00 이 섹션에서 다큐멘터리는 월스트리트에서 일하는 사람들의 사고방식과 퀀트의 부상을 탐구합니다. 많은 돈을 버는 것은 마약을 하는 것과 같으며 많은 사람들은 자신이 천재이기 때문에 수백만 달러를 벌고 있다면 더 많이 벌어야 한다고 믿습니다. 그러나 금융 및 비선형성의 실제 세계는 종종 금융 모델에서 설명되지 않으며, 여기서 퀀트가 등장합니다. 10-15년 전에는 괴짜 유형으로 여겨졌지만 지금은 비즈니스입니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 전직 컴퓨터 프로그래머가 월스트리트의 금융 모델을 둘러싼 인프라 작업에 대해 이야기합니다. 그는 트레이딩 플로어의 중심에서 일하는 것의 매력, 퀀트가 어려운 문제를 해결하는 것을 지켜보는 것, 금융 방정식에서 적절한 수준의 복잡성을 갖는 아름다움에 대해 이야기합니다. 그는 금융 모델이 절대적인 의미에서 사물을 예측할 수 없고 미래에 대한 사람들의 관점을 기반으로 결과를 예측할 수 있을 뿐이며 글로벌 금융 위기는 나쁜 모델보다 인센티브와 시스템 작동 방식에 의해 더 많이 발생했다고 믿습니다. 그는 모델의 모든 것이 올바르게 작동하고 개인이 사용하기 쉬워 전 세계 모든 주요 투자 은행에 소프트웨어를 성공적으로 판매할 수 있는 만족스러운 순간에 대해 이야기합니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 비디오에서 모기지 담보 증권의 성장과 은행이 서브프라임 모기지를 발행하도록 장려하는 정부 정책의 역할에 대해 설명합니다. CEO 또는 담보 부채 의무는 모기지 패키지 및 판매에 사용되는 도구로 강조되어 투자자에게 다양한 수준의 위험을 허용합니다. 그러나 경쟁이 치열해짐에 따라 시장은 포화 상태가 되어 이윤이 거의 남지 않고 오류의 여지가 줄어들었습니다. 이 비디오에는 두 가지 다른 상황에서 발생하는 채무 불이행 확률과 두 회사가 독립적으로 성장하는 행동을 연관시키는 공식인 "벽 부수기"에 대해 논의하는 수학자도 등장합니다. 이 공식은 신용 파생 상품에 사용됩니다. 이러한 도구와 수학적 모델링의 위험에 대한 경고에도 불구하고 시장은 계속 성장하여 결국 금융 위기로 이어졌습니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서는 모기지 상호 작용 모델링의 복잡성에 대해 논의합니다. Copular 모델은 이러한 모기지가 수십만 가지의 가능한 조합과 함께 서로 어떻게 상호 작용하는지에 대한 가정을 포함하므로 이러한 숫자가 무엇인지 아는 데 어려움이 있습니다. 그러나 은행의 일부 고위 직원은 자신이 무엇을 하고 있는지 전혀 모르고 이것이 문제를 악화시킬 수 있다고 제안합니다. 이는 많은 관리자가 퀀트의 기술적 아이디어를 이해하지 못하기 때문에 관리자가 퀀트를 믿어야 하기 때문입니다. 대화는 다른 사람의 돈을 가져가 개인 보너스로 남용할 위험에 대한 반성으로 끝납니다.
  
  
• 00:20:00 이 섹션에서는 전직 금융 기술자이자 현재 퀀트가 2008년 금융 위기로 인해 어떻게 퀀트가 되고 업계에서 일어나고 있는 일을 더 잘 이해하게 되었는지 설명합니다. 그는 또한 업무와 관련된 압박감과 스트레스에 대해 이야기하면서 재정적인 재앙을 피하기 위해 완벽해야 할 필요성을 강조합니다. 다큐멘터리는 또한 어려운 사람들을 돕는 원래 목적에서 벗어나 거래와 투기를 통해 이익을 창출하는 데 점점 더 집중되면서 은행 산업의 목적과 윤리에 대한 우려를 강조합니다. 결과적으로 업계의 많은 사람들이 사회에서 자신의 역할과 업무의 영향에 대해 의문을 갖기 시작했습니다.
  
  
• 00:25:00 이 섹션에서 전 Goldman Sachs 퀀트 애널리스트인 Emanuel Derman은 성공과 실패가 모두 발생할 경우 퀀트 트레이더가 갖는 책임에 대해 논의하고 모델에 대한 잘못된 위안을 제공하지 않도록 모델 가정과 감독을 명시적으로 언급하는 것의 중요성을 강조합니다. 모델 예측의 정확도. 또한 그는 금융에서 정량적 방법의 한계를 인정하면서 유용하지만 금융이 행동을 예측할 수 없는 사람들을 다루는 것과 관련되기 때문에 법칙이 물리학을 지배하는 것과 같은 방식으로 시장을 설명할 수 없다고 말했습니다. Derman은 물리학에서는 이론이 옳을 가능성이 적지만 금융에서는 모델이 유용할 수 있지만 금융 세계의 끊임없이 변화하는 특성으로 인해 절대적인 의미에서 옳지 않다고 설명합니다.
  
  
• 00:30:00 이 섹션에서 퀀트는 60년대 구소련 수학 저널로 에어컨을 덮고 도서관에서 장시간 공부하는 단조로움을 설명합니다. 그들은 새로운 금융 상품을 설계하고 가격을 책정하는 수학 등 자신의 일에서 창의적일 수 있는 방법을 찾고 싶은데 답답함을 표명하지만, 걱정을 표명해도 사람들이 듣지 않거나 책임을 지지 않을 수도 있다는 우려를 표명합니다. 퀀트는 또한 낮은 금리로 경기를 부양하려는 정부의 행태를 비판하며, 작은 비율의 차이가 세계에 미칠 수 있는 영향의 어리석음을 언급합니다. 그들은 인간이 만든 현상인 돈을 버는 것과는 반대로 건강한 동물이나 건강한 원자 그룹을 키우려고 노력하는 것의 아름다움에 대해 이야기합니다.
  
  
• 00:35:00 이 섹션에서는 전직 은행가가 2008년 금융 위기를 되돌아보며 사람들이 현재 상황에 대해 불평하지 않는다면 항상 또 다른 위기가 있을 것이라고 말했습니다. 그러나 그는 큰 보너스가 돌아오자마자 사람들이 위기를 잊을 가능성이 높다는 것을 인정합니다. 이 다큐멘터리는 퀀트 프로그램에 등록한 학생을 따라가며 사회 생활을 희생하면서 수익과 수수료를 최대화해야 한다는 압박감을 강조합니다. 현대 뱅킹에서 증가하는 퀀트의 중요성과 고주파 거래와 관련된 잠재적 위험 및 특정 회사가 시장에 더 빨리 접근함으로써 가질 수 있는 불공평한 이점에 대해서도 논의합니다. 궁극적으로 블랙박스 알고리즘을 사용하고 빛의 속도로 거래하면 금융 산업은 며칠이 아닌 몇 분 안에 발생할 수 있는 잠재적 충돌에 취약합니다.
  
  
• 00:40:00 이 섹션에서 비디오는 초단타매매가 어떻게 자원을 할당할 여력이 있는 대형 플레이어의 전쟁터가 되었는지에 대해 설명합니다. 최고 두뇌. 비디오는 또한 고주파 거래가 가치에 대한 고려가 거의 없고 가격에 관한 것이라고 지적하며 이는 시장이 달성해야 하는 핵심 가치와 모순되는 것 같습니다. 컴퓨터가 계속해서 해당 부문을 장악함에 따라 인적 요소는 종종 거래에서 점점 더 멀어지고 있으며 프로그램 작성을 담당하는 인간은 일단 거래가 시작되면 거의 통제할 수 없는 것처럼 보입니다. 은행은 줄 것이 너무 많은 사람에게서 돈을 받아 너무 적은 사람에게 빌려주어야 하는데, 은행은 숫자 뒤에 직업을 가진 인간이 있다는 사실을 인식하지 못한 채 숫자에 대한 도박에 지나지 않습니다.
  
  
• 00:45:00 이 섹션에서는 굴 양식업자가 된 소프트웨어 개발자가 두 직업의 차이점에 대해 이야기합니다. 그는 수백만 줄의 코드를 작성하는 정신적 노력에서 즐거움을 찾는 동시에 농업의 육체성과 단순함도 즐깁니다. 가상 세계를 수정하고 생성할 수 있는 소프트웨어와 달리 농업에서는 현실 세계의 제약을 파악해야 합니다. 어려움에도 불구하고 그는 젊은이들이 굴 양식을 추구하도록 격려합니다.

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월스트리트 데이터 골드러시 | VPRO 다큐멘터리

월스트리트 데이터 골드러시 | VPRO 다큐멘터리

VPRO 다큐멘터리 "The Wall Street Data Goldrush"는 전통적인 주식 거래에 대한 데이터의 혁신적인 영향을 탐구합니다. 사용 가능한 엄청난 양의 데이터는 투자 의사 결정에 혁신을 가져왔으며, 투자자와 기업은 더 스마트한 거래와 더 빠른 결정을 위해 대체 데이터를 활용할 수 있습니다. 주요 응용 프로그램 중 하나는 비행 위치 추적을 포함하여 CEO의 개인 및 직업 생활을 모니터링하는 것인데, 이는 합병을 예측하고 주가에 영향을 미치는 데 가치가 있는 것으로 입증되었습니다. 또한 기술의 발전으로 감정 상태를 감지하기 위해 목소리 톤을 분석할 수 있으며, 개인 데이터 구매는 소매 투자자에게 공정성에 대한 윤리적 문제를 제기합니다. 그러나 데이터 접근성은 소액 투자자들이 주식 거래에 보다 효과적으로 참여할 수 있도록 하여 이러한 정보를 유리하게 활용하는 데 익숙한 헤지 펀드에 도전을 제기했습니다. 데이터가 시장에 투명성을 가져오지만 내부자가 개인적인 이익을 위해 데이터를 조작하여 잠재적으로 투자자의 신뢰를 저해할 위험도 있습니다.

다큐멘터리의 오프닝 섹션에서는 소액 투자자들의 유입을 넘어 주식 시장에서 벌어지는 급격한 변화를 소개한다. 지난 10년 동안 회사에서 축적한 데이터가 주식 거래에서 매우 중요해졌기 때문에 일부 거래 당사자가 사용하는 광범위한 데이터에 초점이 맞춰져 있습니다. 대체 데이터는 빠르게 성장하는 산업으로 부상하여 이전에는 접근할 수 없었던 추세와 통찰력을 식별하여 투자자에게 더 빠르고 현명한 결정을 내릴 수 있는 수단을 제공합니다. 이 다큐멘터리는 이러한 데이터 중심 환경에 적응하거나 경쟁이 치열한 금융 산업에서 노후화에 직면하는 것의 중요성을 강조합니다. 또한 데이터가 어떻게 지속 불가능한 비즈니스 모델을 드러낼 수 있는지 강조하여 데이터 분석의 신뢰성과 중요성을 강조합니다.

다음 섹션에서는 특히 대체 데이터의 맥락에서 재무 데이터의 활용 및 판매를 살펴봅니다. 이 다큐멘터리는 데이터 생성의 기하급수적 성장과 대체 데이터 산업의 부상을 조명합니다. 대체 데이터를 통해 투자자는 다른 사람들이 간과하는 고유한 통찰력과 추세를 발견하여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 이는 시장 참여자들이 이 데이터 또는 남겨진 위험을 적응하고 활용해야 할 필요성을 강조합니다. 또한 기업의 지속 불가능한 비즈니스 모델이 데이터를 통해 노출된 구체적인 사례를 제시하여 데이터 기반 분석의 신뢰성과 가치를 강화합니다.

그런 다음 다큐멘터리는 ParagonIntel과 같은 회사에서 CEO의 개인 및 직업 생활을 추적합니다. 비행 위치 및 기타 관련 데이터를 모니터링함으로써 투자자는 자신이 다루는 회사의 움직임 및 잠재적인 합병에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 대체 데이터 접근 방식은 투자자에게 투명성과 중요한 정보를 제공하여 직접적인 회사 정보에만 의존하지 않고 회사에 대한 새로운 관점을 제공합니다. 투자 결정에 중요한 통찰력을 제공하는 대체 데이터의 힘에 중점을 둡니다.

이어지는 섹션에서 이 다큐멘터리는 데이터가 주식 거래자에게 귀중한 자산이 된 방법을 강조하여 방대한 양의 정보에 대한 액세스를 통해 경쟁 우위를 제공합니다. Capital One 데이터 과학자가 신용 카드 사용 데이터를 사용하여 주식 성과를 성공적으로 예측하여 상당한 금전적 이익을 얻는 방법에 대해 설명합니다. 이 다큐멘터리는 소비자 거래 데이터를 집계하여 헤지 펀드 및 사모 펀드 회사와 같이 보다 데이터 중심이 되는 것을 목표로 하는 회사에 판매하는 회사인 Eagle Alpha의 설립자와의 인터뷰를 담고 있습니다. 이는 데이터 수집 및 분석이 경제의 거의 모든 부문에 통합된 방식을 강조합니다.

다큐멘터리는 금융 투자를 위해 데이터를 수집하고 활용하는 시스템을 더 탐구합니다. 도로 교통에서 고객 습관, 심지어 식물 성장에 이르기까지 현실 세계의 거의 모든 측면을 추적하고 분석할 수 있는 방법을 보여줍니다. 이러한 수준의 투명성은 투자자에게 정보에 대한 전례 없는 접근성을 제공하여 회사의 행동 패턴을 밝힙니다. 이 다큐멘터리는 제약 회사인 Valeant의 사례를 설명하여 내부 정보를 통해 특정 개인이 회사의 후속 쇠퇴로부터 상당한 재정적 이익을 얻을 수 있었던 방법을 보여줍니다. 더욱이, 투자자들이 회사 내부의 실제 상황을 파악하려고 할 때 경영진이 사용하는 어조와 언어를 면밀히 조사합니다.

다음 섹션에서는 기술을 사용하여 개인의 목소리 톤을 분석하고 투자 예측에 적용하는 방법에 대해 자세히 설명합니다. 그것은 Elon Musk와 같은 주목할만한 인물을 강조합니다. 공개 성명서의 공개 어조는 투자자에게 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이 비디오는 더 강력한 신호를 생성하기 위해 서로 다른 데이터 세트를 결합하는 것의 중요성을 강조하고 헤지 펀드가 주식 시장에서 우위를 점하기 위해 대중으로부터 개인 데이터를 구매하는 데 수백만 달러를 투자하는 방법을 언급합니다. 특히 개인 데이터 사용과 관련하여 그러한 관행의 공정성과 윤리적 의미에 대한 우려를 제기합니다.

다큐멘터리에 이어 주식 시장 데이터 민주화에 전념하는 회사인 Quiver Quantitative의 설립자 James Kardatsky와 Christopher Kardatsky를 소개합니다. "머니볼"이라는 책에서 영감을 얻은 그들의 데이터 분석에 대한 관심은 대학 시절부터 시작되었으며, 트렌드와 잠재적인 투자 기회를 예측하기 위해 WallStreetBets를 포함한 온라인 포럼을 추적하는 회사를 설립하게 되었습니다. 2021년 GameStop 현상은 그들의 접근 방식이 어떻게 수익성 있는 통찰력을 얻었는지 보여주는 예입니다. 데이터의 민주화로 소액 투자자들이 주식 시장에 더 쉽게 참여할 수 있게 되면서 전통적으로 독점적인 데이터 이점에 의존해 온 헤지펀드에 도전장을 내밀었습니다.

데이터 접근성 문제를 다루는 이 다큐멘터리는 기관 투자자가 개인 투자자에 비해 갖는 잠재적 이점에 대해 논의합니다. 대체 데이터가 투자자에게 더 많은 정보를 제공했지만 그 비용으로 인해 이를 감당할 수 있는 사람과 그렇지 못한 사람 사이에 격차가 생겼습니다. 또한 전담 전문 지식을 갖춘 전문 투자자는 일반 소매 투자자에 비해 회사 정보를 더 깊이 파고들 수 있는 더 많은 리소스와 지식을 가지고 있습니다. 데이터가 시장 투명성을 향상시키지만 기관 투자자와 전문가는 여전히 개인 투자자보다 근본적인 이해 이점을 가지고 있습니다.

이 다큐멘터리는 헤지펀드가 특정 기업의 성과에 대한 귀중한 통찰력을 얻기 위해 신용 카드 거래 데이터를 구매하는 관행을 조명합니다. 이러한 데이터를 구매하는 것은 합법적이고 공개적으로 사용할 수 있지만 데이터 세트에 대한 독점 액세스는 영국에서 불법으로 간주되며 내부자 정보로 분류됩니다. 이 부분은 신용카드 회사가 내부자 거래 방지에 도움이 되는 사용자 데이터를 판매한다는 사실을 강조합니다. 시간이 지남에 따라 데이터 세트는 점점 더 복잡해지고 침습적이 됩니다. 다큐멘터리는 대체 데이터의 광범위한 사용이 회사 성과 분석의 중요성을 부인할 수 없기 때문에 표준이 될 것이라고 제안하면서 결론을 내립니다.

마지막 섹션에서 전문가들은 주식 시장에서 대체 데이터를 광범위하게 사용하는 것의 잠재적 단점에 대해 논의합니다. 데이터 활용을 통해 투자자에게 투명성과 실시간 정보를 제공했지만 데이터 조작 및 잠재적인 시장 혼란에 대한 우려가 제기되었습니다. 이 다큐멘터리는 해커나 외부 행위자가 소셜 미디어 플랫폼을 조작하여 주가에 인위적으로 영향을 미칠 수 있는 가상 시나리오를 탐구하며 이러한 위험을 완화하기 위한 미래 지향적 사고와 준비의 필요성을 강조합니다. 궁극적으로 주식 투자에 데이터를 활용하는 것은 더 이상 선택적인 이점이 아니라 진화하는 환경에서 자산 관리 회사가 경쟁력을 유지하기 위한 필수 요구 사항입니다.

"The Wall Street Data Goldrush"는 주식 거래에서 진화하는 데이터의 역할에 대한 생각을 자극하는 탐구 역할을 합니다. 대체 데이터와 관련된 잠재적 이점과 과제를 강조하여 금융 산업의 변화하는 역학에 대한 통찰력을 제공합니다. 실제 사례와 업계 전문가와의 인터뷰를 통해 이 다큐멘터리는 시청자들이 주식 거래에서 데이터 기반 혁신의 윤리적, 경제적, 기술적 의미를 숙고하도록 초대합니다.

• 00:00:00 이번 편에서는 소액투자자들의 유입보다 훨씬 급진적인 주식시장의 변화를 소개한다. 증권 거래소에서 거래하는 일부 당사자는 사용하는 방대한 양의 데이터로 인해 다른 당사자보다 훨씬 더 많은 정보를 가지고 있습니다. 주식 거래를 할 때 모든 데이터가 믿을 수 없을 정도로 가치가 있기 때문에 월가는 약 10년 동안 회사가 수집한 개인에 대한 모든 데이터를 주시하고 있습니다. 대체 데이터는 부정 행위 없이 투자자와 기업을 위해 더 빠르고 현명한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 특히 대체 데이터의 맥락에서 금융에서 데이터가 판매되고 사용되는 방식을 살펴봅니다. 생성되는 데이터의 양이 너무 방대하여 대체 데이터가 빠르게 성장하는 산업이 되었습니다. 대체 데이터를 사용하여 투자자는 다른 사람이 할 수 없는 추세와 통찰력을 식별하여 시장에서 우위를 점하고 수익성 있는 거래를 할 수 있습니다. 하지만 아직까지 이 데이터를 활용하지 않은 투자자들이 많고 경쟁이 치열한 금융산업에 적응하느냐 죽느냐의 문제가 될 수 있다. 다큐멘터리는 또한 데이터 사용을 통해 회사가 지속 불가능한 비즈니스 모델을 호출한 방법에 대해 이야기하며 데이터는 결코 거짓말을 하지 않는다는 것을 증명합니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 ParagonIntel의 사장인 Colby Howard가 상장 기업 CEO의 개인 및 직업 생활을 추적하는 방법에 대해 설명합니다. 여기에는 시간을 보내는 곳과 과거에 근무한 사람이 포함됩니다. 모든 제트기와 비행기가 취한 모든 항공편의 위치를 모니터링함으로써 그들이 다루는 모든 회사가 주어진 시간에 전 세계 어디에 있는지, 어디에 있었는지 확인할 수 있습니다. CEO가 비즈니스 제트기를 착륙시키는 위치에 대한 정보는 합병에 대한 예측을 돕고 따라서 주가에 영향을 줄 수 있으므로 투자자에게 가치 있는 것으로 보입니다. ParagonIntel은 수천만 명의 미국인을 고용하고 있는 Russell 1000의 모든 상위 3명의 임원을 추적하며 이 정보를 원하는 모든 사람에게 투명성을 제공하는 것을 목표로 합니다. 대체 데이터의 활용은 기업으로부터 직접 정보에 의존하지 않고 기업에 대한 정보를 얻는 또 다른 방법이며, 투자자들에게 중요한 인사이트를 제공할 수 있습니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서는 데이터가 주식 거래자에게 귀중한 자산이 된 방법과 방대한 양의 데이터에 대한 액세스가 어떻게 경쟁 우위를 창출하는지 살펴봅니다. 주어진 예는 Capital One 데이터 과학자가 신용 카드 사용 데이터를 사용하여 주식 성과를 예측하여 수백만 달러를 벌어들인 방법입니다. 비디오에는 또한 소비자 거래 데이터를 집계하여 헤지 펀드나 사모 펀드 회사와 같이 데이터 중심이 되기 위해 해당 데이터를 사용하려는 회사에 판매하는 회사인 Eagle Alpha의 창립자이자 회장과의 인터뷰가 포함되어 있습니다. 이 다큐멘터리는 데이터 수집 및 분석이 경제의 거의 모든 부문에 어떻게 뿌리내리게 되었는지에 대해 설명합니다.
  
  
• 00:20:00 이 섹션에서는 데이터를 획득하고 금융 투자에 사용하는 시스템을 살펴봅니다. 적당한 금액만 있으면 도로 교통, 고객 습관, 심지어 식물 성장까지 포함하여 거의 모든 것을 추적하고 분석할 수 있습니다. 이러한 수준의 투명성은 이전에는 볼 수 없었던 투자자 정보에 대한 접근성을 제공하여 회사의 행동 패턴을 조명합니다. 이 다큐멘터리는 제약 회사인 Valeant의 사례를 제공하여 내부 지식을 통해 많은 사람들이 회사의 궁극적인 쇠퇴로부터 막대한 재정적 이익을 얻을 수 있었던 방법을 보여줍니다. 또한 경영진이 사용하는 어조와 언어도 투자자가 회사 내에서 실제로 진행되는 일을 해독하려고 시도함에 따라 면밀히 조사됩니다.
  
  
• 00:25:00 이 섹션에서는 기업이 기술을 사용하여 개인의 목소리 톤을 분석하여 감정 상태를 파악하고 이 정보를 사용하여 투자를 예측하는 방법에 대해 설명합니다. Elon Musk는 자신의 어조를 매우 드러내는 CEO의 예로 제시됩니다. 이 비디오는 또한 더 강력한 신호를 얻기 위해 서로 다른 데이터 세트를 결합하는 것의 중요성을 강조하고 헤지 펀드가 주식 시장에서 우위를 점하기 위해 대중으로부터 개인 데이터를 구입하는 데 수백만 달러를 지출하는 방법을 언급합니다. 비디오는 이러한 관행의 공정성에 의문을 제기하고 투자자의 개인 데이터 사용이 윤리적으로 미치는 영향에 대한 우려를 표명합니다.
  
  
• 00:30:00 다큐멘터리의 이 섹션에서는 소규모 투자자가 현명한 결정을 내리고 수익을 올릴 수 있도록 주식 시장 데이터를 민주화하는 것을 목표로 하는 회사인 Quiver Quantitative의 설립자인 James와 Christopher Kardatsky를 만납니다. 데이터 분석에 대한 Kardatskys의 관심은 비전통적인 데이터 분석이 야구에서 놀라운 결과를 가져올 수 있는 방법을 보여주는 "머니볼"이라는 책에서 영감을 받아 대학 시절 취미로 시작되었습니다. 오늘날 그들의 회사는 2021년 GameStop의 경우와 마찬가지로 트렌드와 잠재적인 투자 기회를 예측하기 위해 WallStreetBets와 같은 온라인 포럼을 추적합니다. 이러한 데이터를 유리하게 사용하는 데 익숙한 헤지펀드에게는 문제가 됩니다.
  
  
• 00:35:00 이 섹션에서 비디오는 데이터 접근성 문제와 개인 투자자보다 기관 투자자에게 제공되는 잠재적 이점에 대해 설명합니다. 대체 데이터의 증가는 투자자에게 더 많은 정보를 제공했지만 이 데이터에 대한 액세스 비용으로 인해 이를 감당할 수 있는 사람과 그렇지 못한 사람 사이에 격차가 발생했습니다. 또한 주식 분석에 평생을 바친 사람들은 일반 소매 투자자보다 회사에 대해 더 많은 정보를 얻을 수 있는 더 많은 지식과 자원을 자연스럽게 갖게 될 것입니다. 데이터가 시장에 투명성을 가져올 수 있지만 기관 및 전문 투자자는 여전히 소매 투자자에 비해 회사에 대한 근본적인 이해 측면에서 더 큰 이점을 가질 것입니다.
  
  
• 00:40:00 이 섹션에서는 헤지펀드가 특정 회사의 성과에 대한 통찰력을 얻기 위해 신용 카드 거래 데이터를 구매하는 것을 볼 수 있습니다. 이러한 데이터를 구매하는 것은 합법적이고 누구나 공개적으로 사용할 수 있지만 영국에서는 데이터 세트에 대한 독점 액세스가 불법으로 간주되며 내부자 정보로 간주됩니다. 이 세그먼트는 신용 카드 회사가 내부 거래를 없애는 데 도움이 되는 중요한 가치가 있는 사용자 데이터를 판매한다는 사실을 조명합니다. 이 세그먼트는 데이터 세트가 시간이 지남에 따라 더욱 복잡해지고 침입적임을 나타냅니다. 다큐멘터리는 정보가 회사의 성과를 분석할 때 너무 중요하다고 간주되기 때문에 대체 데이터의 광범위한 사용이 표준이 될 것이라고 결론지었습니다.
  
  
• 00:45:00 이 섹션에서 전문가들은 주식 시장에서 널리 사용되는 대체 데이터의 잠재적 단점에 대해 논의합니다. 대체 데이터를 사용하여 투자자에게 투명성과 실시간 정보를 제공했지만 데이터 조작의 용이성과 잠재적인 시장 혼란에 대한 우려도 제기되었습니다. 해커 또는 심지어 러시아 트롤 팜은 이론적으로 소셜 미디어 플랫폼을 조작하여 주가를 올리거나 내릴 수 있으며 이러한 이벤트에 대비하기 위한 전향적 사고가 부족합니다. 궁극적으로 주식 투자에서 데이터를 사용하는 것은 더 이상 선택적인 이점이 아니라 모든 자산 관리 회사가 경쟁력을 유지하기 위한 중요한 요소입니다.

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플래시 크래시 2010 | VPRO 다큐멘터리 | 2011년

플래시 크래시 2010 | VPRO 다큐멘터리 | 2011년

2010년의 플래시 크래시(Flash Crash)는 금융계에 충격파를 보냈고, 트레이더들은 당황하고 해답을 찾게 되었습니다. 이 다큐멘터리는 충돌을 둘러싼 사건에 대해 깊이 파고들어 그 원인과 후속 복구에 대해 조명합니다. 이는 데이터 센터가 방대한 양의 금융 정보를 밀리초 단위로 처리하는 고주파 거래에서 속도와 자동화의 중요한 역할을 강조합니다. 그러나 이 영화는 또한 알고리즘이 인간의 이해를 넘어서는 새로운 규칙이나 전략을 생성할 수 있는 가능성을 포함하여 금융 시스템을 관리하기 위해 기계에만 의존하는 것과 관련된 위험을 탐구합니다.

다큐멘터리는 2010년 5월 6일 플래시 크래시를 경험한 트레이더와 애널리스트의 직접적인 설명을 제공하는 것으로 시작합니다. 광범위한 추측에도 불구하고 충돌의 정확한 원인은 알려지지 않았으며 후속 복구도 똑같이 수수께끼였습니다. Flash Crash를 둘러싼 수수께끼는 오늘날까지도 계속해서 전문가들을 당혹스럽게 만들고 있습니다.

폭락의 전 과정을 살펴보며 이 다큐멘터리는 영국 선거와 그리스 금융 위기를 포함한 글로벌 사건의 조합이 어떻게 시장 혼란에 기여했는지 탐구합니다. Apple 및 Procter & Gamble과 같은 특정 주식은 갑작스러운 붕괴를 경험한 후 빠른 반등을 경험했습니다. 거래자들은 알고리즘으로 인한 붕괴의 위험에 대한 사전 경고에도 불구하고 충돌의 원인이 되는 블랙박스 시스템을 식별하는 데 어려움을 겪었습니다. 자동화 시스템이 거래 활동에서 계속해서 중요한 역할을 한다는 것이 분명해졌습니다.

이 영화는 시청자를 금융 산업 거래 운영의 중추 역할을 하는 매우 안전한 시설인 데이터 센터의 세계로 안내합니다. 맨해튼과 가까운 뉴저지에 위치한 이 센터는 전기와 광섬유에 크게 의존합니다. 미국 전체 주식 거래량의 상당 부분을 차지하는 고주파 거래에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 저장하고 처리합니다. 그러나 이러한 운영으로 창출된 부는 고르게 분배되지 않아 이웃 커뮤니티의 사회 경제적 격차에 기여합니다.

고주파 거래에서 속도의 중요성을 탐구하여 대기 시간을 줄이는 것이 가장 중요한 "제로 경쟁" 현상을 강조합니다. 이 다큐멘터리는 디지털 세계의 기원과 그것이 거래에 미치는 영향을 파헤치며 1000분의 1초가 어떻게 중요한 차이를 만들 수 있는지 강조합니다. 2010년의 Flash Crash는 속도가 얼마나 중요한 역할을 하여 수십억 달러에 달하는 상당한 손실을 초래했는지를 극명하게 보여주는 사례입니다.

Flash Crash로 이어진 기술적 복잡성을 추가로 조사하여 갑작스러운 시장 하락으로 촉발된 대규모 데이터 흐름을 처리할 수 없는 시스템의 무능력에 초점을 맞춥니다. 최대 36초의 지연이 관찰되어 잘못된 주가 정보가 발생했습니다. 일부 회사는 이러한 지연을 확인하고 보고했지만 SEC 보고서에 따르면 중요한 것으로 간주되지 않았습니다. NYSE 또는 다른 거래소와 직접 연결된 금융 기관만이 지체 없이 가격 정보를 받았습니다.

이 다큐멘터리는 헤지펀드와 은행이 시장 변동성과 오작동으로부터 이익을 얻을 수 있는 방법을 탐구합니다. 트레이더가 한 거래소에서 더 낮은 가격으로 상품을 구매하고 다른 거래소에서 더 높은 가격으로 판매하여 효과적으로 무위험 수익을 올릴 때 어떻게 차익 거래 기회가 발생하는지 설명합니다. 2010년 플래시 크래시 조사에는 SEC의 다분야 팀과 CFTC와의 조율이 포함되어 궁극적으로 비정상적으로 많은 판매 주문이 원인으로 확인되었습니다.

Waddell 및 Reed 투자 펀드의 거래에 중점을 두고 플래시 충돌의 잠재적 원인을 조사합니다. 매도 주문을 하기 위해 정교한 케이블을 사용한 것은 미국 주식 시장이 급락했다는 의혹을 불러일으켰습니다. 충돌에서 Waddell과 Reed의 역할에 대한 논쟁이 계속되는 동안 Securities Exchange Commission과 다른 사람들은 그들이 책임이 있다고 생각합니다. 데이터 분석에 따르면 일반적인 시장 중립성 거래가 아닌 대규모 단일 거래가 충돌을 일으켰습니다.

이 다큐멘터리는 SEC 보고서의 분 단위 데이터가 플래시 충돌에 대한 포괄적인 통찰력을 제공한다는 인식에 도전합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 "플래시 크래시"로 기억될 2010년 5월 6일에 거래자와 분석가가 직접 작업한 계정을 봅니다. Dow Jones는 시장이 폭락함에 따라 많은 거래자들이 충격을 받고 지켜보면서 역사상 가장 빠르고 극적인 하락을 보였습니다. 그것은 잠시 동안의 첫 번째 상당한 하락이었고 많은 사람들이 허를 찔렸습니다. 많은 소문과 추측에도 불구하고 충돌 원인은 알려지지 않았습니다. 회복은 그만큼 빠르고 설명할 수 없었기 때문에 거래자들은 실제로 무슨 일이 일어났는지 궁금해했습니다. 플래시 크래시 이면의 수수께끼는 오늘날까지도 계속해서 전문가들을 당혹스럽게 하고 있습니다.
  
  
• 00:05:00 비디오의 이 섹션에서 다큐멘터리는 영국 선거와 그리스 금융 위기의 조합으로 인해 발생한 2010년 플래시 크래시로 이어지는 과정을 보여줍니다. 오후 2시 45분 애플, 프록터앤드갬블 등 많은 주가가 폭락해 급락했다가 급등했다. 이 다큐멘터리는 개별 거래와 발생한 다양한 급등을 보여주며, 이로 인해 거래자들은 시장 붕괴를 초래한 블랙박스 시스템을 식별하기 위해 고군분투하게 되었습니다. 거래자들에게 알고리즘으로 인한 붕괴의 위험에 대해 가르치는 수학자이자 퀀트인 Paul Wilmot의 경고에도 불구하고 거래자들은 계속해서 자동화 시스템에 크게 의존하고 있습니다.
  
  
• 00:10:00 비디오의 이 섹션에서 우리는 데이터 센터의 세계를 엿볼 수 있습니다. 데이터 센터는 금융 산업 거래 운영의 핵심과 생명선을 저장하고 유지하는 철저하게 보호되는 시설입니다. 이러한 Tier 4 시설은 단 몇 초의 가동 중지 시간에도 막대한 비용이 들 수 있기 때문에 단일 장애 지점을 최소화하기 위해 두 가지 모든 것을 갖추어야 합니다. 이러한 시설은 맨해튼과의 근접성으로 인해 뉴저지에 위치하고 있으며 전기 및 광섬유에 크게 의존합니다. 이러한 작업으로 생성된 부는 기계와 사람 사이에 고르지 않게 분배되며, 초단타 거래자들은 미국 전체 주식 거래량의 절반 이상을 생성하는 것으로 추정됩니다. 그러나 이러한 시설의 인근 커뮤니티는 매우 열악합니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서 다큐멘터리는 매 밀리초가 중요한 고주파 거래에서 속도의 중요성을 탐구합니다. "레이스 투 제로(race to zero)"는 누구보다 빠르게 시장 정보에 따라 행동하기 위해 대기 시간 또는 지연을 줄이는 목표를 말합니다. 이 영화는 또한 숫자가 기계에서 명령을 실행할 수 있도록 허용한 최초의 무작위 액세스 전자 메모리를 강조하면서 디지털 세계의 시작을 탐구합니다. 이 섹션은 2010년의 플래시 크래시를 논의하는 것으로 끝납니다. 여기서 짧은 기간 동안 속도가 시장 급락에 중요한 역할을 하여 거의 8,620억 달러의 손실을 입었습니다.
  
  
• 00:20:00 이 섹션에서는 비디오가 Flash Crash로 이어진 기술적 복잡성에 대해 자세히 설명합니다. emini의 갑작스러운 하락으로 인해 시스템이 대량의 데이터 흐름을 처리할 수 없어 최대 36초의 지연이 발생했습니다. 재무 데이터를 삭제하고 판매하는 Eric Scott Hunsader의 회사는 고객으로부터 잘못된 주가 정보에 대한 긴급 보고를 받았습니다. 지연을 지적하려는 그의 회사의 노력에도 불구하고 SEC 보고서에 따르면 지연은 문제가 되지 않았으며 NYSE 또는 다른 거래소에 대한 직접 데이터 링크를 사용한 금융 기관만이 지체 없이 가격 정보를 수신했습니다.
  
  
• 00:25:00 다큐멘터리의 이 섹션에서는 헤지 펀드와 은행이 시장 변동성과 오작동으로부터 돈을 벌 수 있는 방법에 초점을 맞춥니다. 한 거래소에서 더 낮은 가격으로 상품을 구매한 다음 다른 거래소에서 더 높은 가격으로 판매하는 방법이 트레이더에게 공짜 돈이 될 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 2010년 플래시 충돌에 대한 조사는 5개월이 걸렸으며 SEC의 다분야 팀과 CFTC와의 조율이 참여했습니다. 플래시 크래시의 원인은 75,000개의 emini 계약을 즉시 매도하기 위한 투자 펀드의 이례적인 대량 주문으로 확인되었습니다.
  
  
• 00:30:00 이 섹션에서는 다큐멘터리가 2010년 플래시 크래시의 잠재적 원인을 탐구합니다. 많은 사람들은 캔자스 시티에 기반을 둔 Waddell and Reed 투자 펀드의 거래로 인해 촉발되었다고 생각합니다. 매도 주문을 하기 위해 정교한 케이블을 사용함으로써 미국 주식 시장이 급락했다는 의혹이 제기되고 있습니다. 플래시 크래시를 일으킨 것이 Waddell과 Reed인지에 대한 논쟁이 진행 중이지만 증권 거래 위원회와 다른 많은 사람들은 그렇게 믿고 있습니다. Waddell과 Reed가 제공한 데이터를 분석한 결과 폭락은 실제로 시장에서 일반적으로 발생하는 시장 중립성 거래가 아닌 대규모 단일 거래로 인해 발생한 것으로 나타났습니다.
  
  
• 00:35:00 이 섹션에서는 재무 분석가가 2010년 Flash Crash에 대한 SEC 보고서의 분 단위 데이터가 밀리초 기간 내의 노이즈가 많은 통찰력을 제공하지 않기 때문에 어떻게 오해의 소지가 있을 수 있는지 설명합니다. 이 보고서는 일부 알고리즘이 어떻게 단 1500밀리초 만에 포지션을 판매했는지 언급하지 않습니다. 약 1억 2,500만~1억 5,000만 달러에 달하는 이 거래는 너무 파괴적이어서 시장 지연으로 이어지는 눈덩이 효과를 일으켰습니다. 분석가는 SEC가 자세한 데이터에 액세스할 수 있지만 거래와 관련된 이름을 공개할 수 없다고 지적합니다.
  
  
• 00:40:00 이 섹션에서는 비디오에서 거래에 서킷 브레이커를 도입하여 시장이 빠르게 움직일 때 시장 참여자가 후퇴하는 것을 방지하는 데 어떻게 도움이 되었는지 설명합니다. 그러나 서킷 브레이커는 거래 세계에서 너무 긴 5분의 일시 정지를 제공하기 때문에 항상 작동하는 것은 아닙니다. 그것을 활용하십시오. 금융 시장에 대한 항공 교통 통제는 없지만 거래 알고리즘이 변경되었으며 이제 모든 사람들이 Flash Crash와 같은 다음 상황이 발생할 때 이점을 얻기 위해 코드를 다시 작성했다고 합니다. 또한 실시간으로 거래소 전반의 시장을 모니터링하는 데 필요한 기술과 기술은 정부에서 찾을 수 없으며 납세자들은 아마도 그런 식으로 돈을 사용하는 것을 원하지 않을 것이라고 언급됩니다.
  
  
• 00:45:00 비디오의 이 섹션에서는 전문가들이 주식 시장과 같은 금융 시스템 관리에서 기계의 역할에 대해 논의합니다. 컴퓨터는 복잡한 거래 전략을 보다 효율적으로 실행할 수 있지만 인간이 완전히 이해하지 못하는 새로운 규칙이나 알고리즘을 생성할 위험도 있습니다. 일부 회사에서는 알고리즘이 자체적으로 진화하도록 허용할 가능성이 있습니다. 즉, 아무도 모르게 새로운 규칙을 만들 수 있습니다. 이것은 일반 투자자들에게 주식 시장에 대한 투자를 위험하게 만들 수 있으며, 일부 전문가들은 시장에서 주식을 소유하는 것이 오랫동안 현명한 생각이 아니었다고 제안합니다.

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역사상 가장 위대한 헤지펀드의 비밀

역사상 가장 위대한 헤지펀드의 비밀

이 비디오는 역사상 가장 성공적인 헤지 펀드로 널리 알려진 르네상스 기술의 매혹적인 이야기를 탐구합니다. "역사상 가장 위대한 헤지 펀드"의 저자인 Greg Zuckerman과의 인터뷰에서 Renaissance Technologies의 놀라운 성과 뒤에 숨은 비밀에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 회사의 핵심 펀드인 메달리온 펀드는 1988년 이후 평균 66%의 수익률을 달성했습니다. 그러나 Renaissance Technologies를 차별화하는 것은 시장에 대한 고유한 접근 방식과 양자 혁명에서의 역할로 이 분야의 선구자로 자리매김했다는 것입니다.

인터뷰는 Josh Brown이 시장에서 1,000억 달러 이상을 끌어낸 창업자 Jim Simons의 지도력 아래 Renaissance Technologies의 놀라운 성공에 대해 논의하는 것으로 시작됩니다. 메달리온 펀드는 전체 펀드에 대해 5%의 운용 수수료와 연간 수익의 44%를 부과했음에도 불구하고 지속적으로 뛰어난 수익을 제공했습니다. 특히, 외부 투자가 허용되지 않아 대부분의 투자가 직원으로부터 이루어집니다. Renaissance Technologies는 초과 자본 반환을 우선시하고 탁월한 성과를 유지하기 위해 자금을 100억 달러로 제한해야 했으며, 그 결과 일부 투자자가 단계적으로 퇴출되었습니다.

앞으로 토론은 Jim Simons의 놀라운 개인적 특성으로 이동합니다. 거래에 대한 과학적 접근 방식을 사용하는 퀀트임에도 불구하고 Simons는 관련성을 보여주고 사람을 관리하는 데 중점을 둡니다. 그의 책임에는 인재 모집, 팀 관리, 필요한 경우 지원 및 안내 제공이 포함됩니다. Simons는 직접 구축하지는 않았지만 펀드에서 사용하는 알고리즘을 이해하고 있는 것으로 밝혀졌습니다. 인터뷰는 Simons가 학계에서 50대에 억만장자가 된 전환기를 강조하며 40대 후반에 자기 발견의 여정을 강조합니다.

그런 다음 비디오는 가장 성공적인 헤지 펀드가 되기 위한 과정에서 Renaissance Technologies가 직면한 장애물과 도전을 탐구합니다. 처음에 직원들은 펀드의 성공 가능성에 대해 의구심을 품었습니다. 그러나 1994년까지 르네상스는 상품, 통화 및 채권에서 약 8억 달러를 관리했습니다. Jim Simons는 상당한 사회적 영향을 미치고 수십억 달러를 축적하려는 야망을 이루기 위해 주식으로 사업을 확장해야 할 필요성을 인식했습니다. 이로 인해 시스템의 버그를 발견하는 데 중요한 역할을 한 Bob Mercer 및 Peter Brown과 같은 개인을 채용하여 궁극적으로 Renaissance Technologies를 비할 데 없는 성공으로 이끌었습니다. 비디오는 Soros, Druckenmiller 및 Peter Lynch를 포함하여 그 시대의 유명한 트레이더에 대해 설명함으로써 맥락을 제공하여 Simons의 회사를 비교할 때 틀에 얽매이지 않게 만듭니다. 그러나 Simons는 패턴과 단기적 관점에 중점을 둔 고유한 접근 방식에 전념하여 Renaissance Technologies를 경쟁업체와 차별화했습니다.

『시장을 푼 사나이』의 저자가 책을 쓰게 된 의도를 밝힌다. 그는 상인, 수학자 및 기업가 모두에게 음식을 제공하여 광범위한 청중을 참여시키는 것을 목표로 했습니다. 저자는 Jim Simons에 대한 글쓰기의 어려움과 처음에 책의 아이디어에 반대했던 Simons로부터 받은 엇갈린 반응에 대해 논의합니다. 부정적인 것으로 인식될 수 있는 잠재적인 묘사에도 불구하고 저자는 Simons의 자선 활동과 투자 능력을 강조하며 그의 긍정적인 자질을 강조합니다. 마지막으로 저자는 Twitter를 통해 추가로 참여하거나 책을 구매하는 데 관심이 있는 사람들을 위해 연락처 정보를 제공합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서 Josh Brown은 창업자 Jim Simon이 시장에서 1,000억 달러 이상을 회수한 Renaissance Technologies에 관한 "역사상 가장 위대한 헤지 펀드"라는 책의 저자인 Greg Zuckerman을 인터뷰합니다. 그들의 핵심 펀드인 메달리온 펀드는 1988년 이후 평균 66%의 수익률을 올렸지만 전체 펀드에 대해 5%의 운용 수수료와 연간 수익의 44%를 부과했습니다. 거의 모든 투자가 직원들로부터 이루어지며 초과 자본을 돌려주기 때문에 외부 투자는 취하지 않는다는 점에 유의해야 합니다. 자금은 수익을 유지하기 위해 100억 달러로 상한선을 정해야 했고, 그 결과 사람들이 쫓겨났습니다. 이 회사는 양자 혁명의 길을 닦는 시장에 대한 독특한 접근 방식을 따라 해당 분야의 선구자로 만듭니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 연사는 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 더 공감이 가는 Renaissance Technologies의 설립자인 Jim Simons의 놀라운 성격에 대해 논의합니다. 거래에 대한 과학적인 접근 방식을 가진 퀀트임에도 불구하고 Simons는 헤지 펀드를 관리할 때 보통 사람처럼 본능과 싸워야 합니다. 그의 일의 대부분은 사람을 관리하고, 인재를 모집하고, 팀을 모으는 것과 관련이 있는데, 이는 연사들에게 큰 계시였습니다. 또한 그는 개인적으로 알고리즘을 구축하는 참호에 있지는 않지만 알고리즘을 알고 있으며 필요한 경우 지원, 격려 및 조언을 제공합니다. 연사들은 또한 그가 학계를 늦게 떠났지만 Simons는 50대가 될 때까지 억만장자가 아니었고 40대 후반에는 상황을 파악하기 위해 고군분투했다고 지적합니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 르네상스 테크놀로지가 역사상 가장 성공적인 헤지 펀드가 되기 전에 직면한 다양한 장애물과 잠재적 함정에 대해 비디오에서 논의합니다. 펀드 초기에 직원들은 미래의 성공에 대해 의구심을 품었습니다. 1994년까지 르네상스는 성공적이었고 약 8억 달러의 상품, 통화 및 채권을 관리했습니다. 그러나 Jim Simons는 세상을 바꾸고 수십억 달러를 벌어 사회에 영향을 미치려면 주식으로 확장해야 할 필요성을 인식했습니다. Simon의 야망은 회사가 다른 사람을 고용하고 주식을 파악하도록 밀어붙였지만, 그들은 궁극적으로 시스템에서 버그를 찾는 데 중요한 역할을 한 Bob Mercer와 Peter Brown을 고용한 1996년까지 주식 시장에서 확장하기 위해 고군분투했습니다. 역사상 가장 위대한 헤지펀드가 될 것입니다. 비디오는 또한 성공적인 거시 거래자였던 Soros와 Druckenmiller, 자금을 160억 달러로 성장시켜 Simon의 회사를 외부인처럼 보이게 만든 Peter Lynch와 같은 당시 다른 업계 거대 기업에 대한 맥락을 제공합니다. 그럼에도 불구하고 Simons는 패턴과 단기 접근 방식을 포함하는 독특한 투자 접근 방식을 고수하여 Renaissance Technologies를 업계의 다른 모든 기업과 차별화했습니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서는 "The Man Who Solved the Market"의 저자가 트레이더, 수학자, 기업가를 위한 관련 정보를 통합하여 광범위한 독자의 관심을 끌기 위해 책을 쓴 방법에 대해 이야기합니다. 그는 또한 Jim Simons에 대한 글쓰기의 어려움과 처음에는 책이 쓰여지는 것을 원하지 않았던 Simons 자신으로부터 받은 엇갈린 반응에 대해서도 논의합니다. 그러나 책의 일부에서 Simons에 대한 잠재적인 부정적인 묘사에도 불구하고 저자는 박애주 의자이자 투자자로서 Simons의 긍정적인 자질을 강조합니다. 마지막으로 저자는 트위터에서 그를 팔로우하거나 책을 구입하는 데 관심이 있는 사람들을 위해 연락처 정보를 제공합니다.

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Gregory Zuckerman – Decoding Renaissance Medallion (Capital Allocators, EP.119)

Gregory Zuckerman – Decoding Renaissance Medallion (Capital Allocators, EP.119)

"The Man Who Solved The Market"의 저명한 저자인 Gregory Zuckerman이 르네상스 테크놀로지스를 세계 최고의 헤지 펀드 중 하나로 만든 매혹적인 투자 전략의 여정에 대해 자세히 설명합니다. Zuckerman은 시장 예측을 위한 정교한 수학적 알고리즘 개발에 중점을 둔 80년대 중반에 거시 거래 방식에서 수학적 방식으로 펀드가 전환된 과정을 탐구합니다. 이러한 전략적 변화는 르네상스의 놀라운 성공에 중추적인 역할을 했습니다.

Zuckerman이 강조하는 주요 측면 중 하나는 Renaissance Technologies 내의 고유한 문화입니다. 더 나은 데이터, 거래 실행 전략 및 위험 관리에 대한 회사의 약속은 차별화됩니다. 신뢰할 수 있는 반복 가격 패턴을 식별하기 위해 가격 데이터 수집 및 정리에 중점을 두어 Renaissance는 수익성이 높은 것으로 입증된 수학적 모델을 개발할 수 있었습니다. 수학자 Henry Laufer는 서로 다른 거래일의 패턴 분석과 같은 혁신적인 접근 방식을 도입하여 모델의 효율성을 더욱 향상시켰습니다.

Zuckerman은 Renaissance Technologies의 창립자인 Jim Simons와 그의 색다른 경력 궤적을 조명합니다. 유명한 수학자 Simons는 돈과 현실 세계에 대한 깊은 사랑을 가지고 있었지만 비즈니스에는 거의 관심이 없었습니다. 그러나 그의 탁월한 리더십과 커뮤니케이션 기술은 메달리온 기금의 성공에 크게 기여했습니다. 알고리즘 구축에 직접 관여하지는 않았지만 Simons는 사람을 관리하고 인재를 채용하며 협업 환경을 조성하는 데 중요한 역할을 했습니다.

저자는 르네상스 기술의 도전과 승리를 탐구합니다. 그는 무역 시스템의 복잡성을 해결하는 데 중요한 역할을 한 Bob Mercer 및 Peter Brown과 같은 외부인이 도착할 때까지 회사가 주식과 관련하여 처음에 어떻게 어려움을 겪었는지 설명합니다. 내러티브보다는 패턴과 단기 전략에 중점을 둔 르네상스의 독특한 접근 방식은 전통적인 투자 방법과 차별화됩니다.

Zuckerman은 고용 관행, 위험 관리 전략 및 거래 실행에 대해 논의하면서 르네상스 기술의 비밀스러운 특성을 탐구합니다. 그는 또한 막대한 부가 회사의 리더, 특히 Simons와 Mercer에 미치는 영향과 그들의 자선 활동이 회사의 문화와 직원 사기에 어떤 영향을 미쳤는지에 대해서도 언급합니다.

미래를 반성하면서 Zuckerman은 Renaissance Medallion의 영업 비밀이 공개된다는 개념을 일축하고 그들의 성공은 인재, 관리 및 더 나은 데이터를 포함한 요인의 조합에 있다고 주장합니다. 그는 회사의 비밀로 인해 Simons와의 복잡한 관계를 인정하지만 Simons가 자신의 개인적인 삶과 자선 활동에 대한 통찰력을 공유하려는 의지를 강조합니다.

마지막 섹션에서 Zuckerman은 젊은이들을 위한 조언을 공유하며 인생에서 경쟁 우위를 찾는 것의 중요성을 강조합니다. 자신의 경험에서 영감을 얻은 그는 개인이 자신의 틈새 시장을 발견하고 이를 활용하여 성공을 이루도록 격려합니다. Zuckerman의 틈새 시장인 투자자와의 커뮤니케이션은 그의 경력에서 중요한 역할을 했으며 그가 업계에 의미 있는 기여를 할 수 있도록 합니다.

Gregory Zuckerman의 매혹적인 토론은 Renaissance Technologies의 진화, 고유한 투자 전략 및 성공을 이끈 개인에 대한 심층 탐구를 제공합니다. 르네상스 기술의 이야기는 혁신의 힘, 수학적 기량, 독특한 기업 문화 육성에 대한 증거 역할을 합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 Greg Zuckerman이 금융 저널리스트가 되기까지의 경로를 자세히 설명하며 자신의 경력을 우연히 발견했고 독학으로 공부했다고 밝혔습니다. Zuckerman은 아버지가 학자이고 어머니가 주제에 대한 지식이 많지 않았음에도 불구하고 시장, 투자 및 비즈니스에 집착하며 자랐습니다. 그는 처음에 월스트리트에서 일하고 싶었지만 인맥과 자격 부족으로 일자리를 구하는 데 어려움을 겪었습니다. 결국 그는 금융 거래 간행물에 대한 광고를 발견했고 이야기를 쓸 가짜 유출 문서를 받았습니다. 그곳에서 그는 전화로 사람들과 대화하고 정보를 얻는 데 재능이 있음을 발견하여 금융 저널리즘 분야에서 성공적인 경력을 쌓았습니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 Gregory Zuckerman이 자산 관리 산업에 대한 관점의 진화에 대해 설명합니다. 그는 수익이 악화되고 시장이 더 경쟁적이 되며 너무 많은 비용을 청구하는 동안 유명한 투자자들이 자신을 받침대에 올려놓는 것에 대해 냉소주의에 빠졌다고 설명합니다. 그러나 그는 월스트리트에 상주하는 재능에 감사하는 동시에 사람들이 일반적으로 월스트리트에서 나쁘지 않다는 점을 인정합니다. 그런 다음 그는 John Paulson과 그의 투자 스타일에 관한 그의 저서 The Greatest Trade Ever에 대해 언급합니다. 그는 Paulson을 미래를 볼 수 있는 비전가라고 부르기보다는 약세를 표현하는 방법을 알아내는 Paulson의 능력을 인정합니다. 그는 경력이 끝날 무렵 Paulson이 금에 대한 성향과 그의 경력 전반에 걸쳐 효과가 있었던 투자 원칙에서 어떻게 벗어 났는지에 대해 질문을 제기했다고 말했습니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 Gregory Zuckerman이 Renaissance Technologies의 설립자인 Jim Simons의 배경과 경력에 대해 논의합니다. Simons는 트레이더가 되기 전에 유명한 수학자였으며 그의 업적은 여전히 수학 분야에서 자주 인용됩니다. 그는 돈과 현실 세계를 사랑했지만 사업에는 관심이 없었기 때문에 독특한 개인이었습니다. Simons는 사람을 잘 관리하고 훌륭한 커뮤니케이터였으며 메달리온 기금의 엄청난 성공에 기여했을 것입니다. 펀드는 천천히 시작했지만 80년대 중반에 거시 거래 접근 방식에서 수학적 접근 방식으로 발전했으며 시장 예측을 위한 수학적 알고리즘 개발에 중점을 두었습니다. 이 접근 방식은 매우 수익성이 있는 것으로 입증되었으며 1990년까지 Renaissance Technologies는 세계 최고의 헤지 펀드 중 하나로 자리 잡았습니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서는 Gregory Zuckerman이 보다 장기적인 초점에서 진화한 르네상스 메달리온 펀드의 단기 거래 전략의 기원에 대해 논의합니다. 그는 90년대 초에 Renaissance Technologies가 데이터 수집에 고유한 이점이 있었고 신뢰할 수 있는 반복 가격 패턴을 식별하기 위해 가격 데이터를 정리하는 데 전념했으며, 이를 통해 궁극적으로 거래에 사용할 수 있는 수학적 모델을 개발하는 데 도움이 되었다고 말합니다. 또한 회사의 수학자 Henry Laufer는 다른 거래일의 패턴을 찾는 것과 같이 가격 추세를 식별하는 데 도움이 되는 새로운 접근 방식을 제시했으며 이러한 결과는 회사의 모델에 통합되었습니다. Zuckerman은 또한 르네상스가 1994년에 주식으로 초점을 전환한 원동력은 엄청난 부자가 되어 사회에 영향을 미치고자 하는 Jim Simons의 열망에서 비롯되었다고 지적합니다.
  
  
• 00:20:00 이 섹션에서는 Gregory Zuckerman이 어떻게 Renaissance Technologies가 주식을 파악하는 데 어려움을 겪었는지, 그리고 IBM의 외부인인 Bob Mercer와 그의 동료인 Peter Brown이 거래 시스템을 파악하는 데 어떻게 도움이 되었는지에 대해 설명합니다. Bob Mercer가 모든 것을 망치고 있는 실수를 발견한 사람은 젊고 인기 없는 프로그래머인 David Magerman이었습니다. 주식 시장에서 성공의 열쇠는 주식 간의 관계, 주식 간의 관계 그룹, 그룹 간의 관계, 그룹과 팩터 모델 간의 지수를 찾는 목표입니다. 그들은 내러티브에 휘말리지 않고 관련된 회사도 알지 못하는데, 이는 대부분의 투자 방식과 다릅니다. 외부인이 된다는 것은 르네상스와 짐 시몬스의 다른 접근 방식이 필요했기 때문에 도움이 되었을 수 있으며 이는 성공적인 외부인의 공통된 주제입니다.
  
  
• 00:25:00 이 섹션에서는 Gregory Zuckerman이 르네상스의 고용 관행이 비밀을 유지하고 투자 전략과 관련된 민감한 정보의 유출을 피하는 데 어떻게 도움이 되었는지 설명합니다. 또한 Zuckerman은 Renaissance의 Medallion Fund의 용량이 100억 달러로 증가한 방법과 이 용량을 초과하지 않도록 내부 조치를 활용하는 방법을 공유합니다. Zuckerman은 또한 "시장을 해결한 사나이"라는 책에서 Robert Wood Johnson Foundation이 어떻게 르네상스의 암초 펀드에서 투자를 거의 철회했는지, 르네상스가 과거에 어떻게 비즈니스 모델과 투자 전략에 문제가 있었는지 자세히 설명하는 일화를 공유합니다. 현재 성공.
  
  
• 00:30:00 이 섹션에서 저자 Gregory Zuckerman은 기계 학습으로 인해 르네상스가 직면한 극적인 손실에 대해 설명합니다. 이유도 모른 채 순식간에 많은 돈을 잃고 있어 상황은 경악스러웠다. 그러나 회사는 모델을 무시하지 않으며 Jim Simons가 개입한 경우도 있었지만 일반적이지 않았습니다. Zuckerman은 또한 르네상스가 다른 퀀트 회사보다 더 큰 성공을 거둔 것은 다른 회사와 다른 독특한 접근 방식 때문이라고 말합니다. 르네상스에는 획기적인 과학자들이 있으며 그들이 고용한 인재의 수준은 다른 곳과 크게 다릅니다.
  
  
• 00:35:00 이 섹션에서 Zuckerman은 비직관적인 신호를 수용하고 개방형 시스템에서 함께 작업하는 Renaissance Technologies의 고유한 문화에 대해 이야기합니다. 그는 또한 패시브 및 인덱스 투자의 증가와 퀀트 경쟁의 증가로 회사가 직면한 문제에 대해서도 논의합니다. Zuckerman은 Renaissance가 계속해서 높은 수익을 창출할 수 있을지 회의적이지만 Jim Simons는 사람들에게 동기를 부여하고 회사 내에서 인센티브를 생성하는 방법을 아는 뛰어난 리더라고 인정합니다.
  
  
• 00:40:00 이 섹션에서 Gregory Zuckerman은 르네상스 기술이 신호 및 거래 외에도 위험 관리 및 거래 실행에 얼마나 중점을 두는지 논의합니다. 그는 Jim Simons가 거래 전략의 이면에 있는 수학적 천재일 필요는 없지만 사람과 문화에 대한 훌륭한 관리자라고 지적합니다. Zuckerman은 Simons의 관리 기술이 르네상스에서 성공적인 문화를 창출하고 복잡한 문제를 해결할 수 있는 팀을 개발하는 데 핵심적인 역할을 했음을 인정합니다. 그는 또한 유능한 직원 유지에 대한 우려와 과거 갈등이 회사의 직원 채용 및 유지 능력에 미치는 잠재적 영향에 대해 설명합니다.
  
  
• 00:45:00 이 섹션에서는 작가이자 탐사 저널리스트인 Gregory Zuckerman이 Renaissance Technologies의 고유한 문화와 Google 또는 Facebook과 같은 다른 대형 기술 회사와 달리 신입 직원도 회사 코드에 액세스할 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 그는 또한 Jim Simons와 Bob Mercer를 포함한 회사의 리더들에게 막대한 부의 영향과 그들이 업무 외의 다양한 명분을 지원하기 위해 그들의 돈을 어떻게 사용했는지에 대해서도 언급합니다. Simons는 자폐증 연구 및 교육을 포함한 자선 활동에 적극적으로 참여했으며 Mercer는 회사 내에서 불편을 초래하고 사기에 영향을 미치는 논란이 많은 우익 원인에 자금을 지원했습니다. 이것은 결국 Mercer의 자금 지원 범위를 깨닫고 직원들 사이에서 Mercer에 대한 긴장과 불편함을 불러일으켰습니다.
  
  
• 00:50:00 이 섹션에서 저자 Gregory Zuckerman은 르네상스 메달리온의 거래 비밀이 향후 공개될 가능성에 대해 논의합니다. Zuckerman은 회사의 성공 비결은 없으며 오히려 인재, 관리 및 더 나은 데이터와 같은 작은 이점의 조합이라고 주장합니다. 그는 또한 르네상스 창업자인 시몬스가 30페이지 분량의 비공개 계약을 체결해 회사의 경쟁 우위가 드러날 가능성이 낮다고 언급했다. Zuckerman은 또한 회사의 비밀스러운 특성으로 인해 Simons와의 관계가 복잡하지만 Simons가 함께 10시간 동안 개인 생활과 자선 활동에 대한 통찰력을 제공하는 데 도움이 되었다고 말합니다.
  
  
• 00:55:00 젊은이들에게 저는 항상 경쟁 우위를 찾으라고 조언합니다. 작가인 Gregory Zuckerman은 스포츠를 사랑하고 어린 시절 도전을 극복한 스포츠 스타에 대해 아들과 함께 두 권의 책을 공동 집필했습니다. 이 책은 젊은이들에게 영감을 주는 것을 목표로 하고 소외 계층 어린이들에게 연설을 합니다. Zuckerman의 가장 큰 불만은 백악관 구성원이 단어를 잘못 입력하고 대문자를 사용하지 않는 것입니다. 그는 매일 Wall Street Journal, New York Times 및 New York Post를 읽고 Twitter를 사용하여 상호 작용하고 무슨 일이 일어나고 있는지 듣고 아이디어를 얻습니다. Zuckerman은 젊은이들에게 인생에서 경쟁 우위를 찾으라고 조언합니다.
  
  
• 01:00:00 이 섹션에서는 Gregory Zuckerman이 투자에서 틈새 시장을 찾는 것의 중요성에 대해 이야기합니다. 그는 어떤 일에서 다른 사람보다 조금 더 잘함으로써 다른 사람보다 경쟁 우위를 점하는 것이 자신의 경력에 큰 도움이 될 수 있다고 믿습니다. Zuckerman의 틈새 시장은 투자자와 소통하는 것이며 투자에 대해 이야기하는 것을 좋아합니다. 그는 이를 자신의 틈새를 찾아 세계를 돌아다니며 돈을 많이 번 창피한 위장병 전문가의 이야기에 비유한다. 결론적으로 Zuckerman은 청취자가 자신의 틈새 시장을 찾고 이점을 활용하도록 권장합니다.

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Jim Simons: 세계에서 가장 부유한 헤지 펀드 매니저 및 Renaissance Technologies 설립자

Jim Simons: 세계에서 가장 부유한 헤지 펀드 매니저 및 Renaissance Technologies 설립자

유명한 헤지 펀드 매니저이자 Renaissance Technologies의 설립자인 Jim Simons는 거래에 수학적 모델을 사용하여 연간 거의 40%의 수익을 창출함으로써 놀라운 성공을 거두었습니다. 그의 여정은 1980년대 르네상스의 거래 모델을 변화시키는 데 중추적인 역할을 한 Leonard Baum과 James Axe를 영입하면서 시작되었습니다. 시몬스는 전문 지식을 바탕으로 메달리온 펀드를 출범시켰고, 이 펀드는 나중에 회사의 가장 성공적인 투자 수단이 되었습니다. 재능의 중요성을 인식한 Simons는 최고의 수학자, 물리학자, 기하학자를 고용하여 Renaissance Technologies의 계산 능력을 강화하고 모델을 개선했습니다. 이러한 전략적 움직임은 회사의 기하급수적 성장에 기여하여 관리 중인 자산에서 1,300억 달러라는 엄청난 금액을 축적했습니다.

그러나 Simons의 영향력은 금융 영역을 넘어 확장됩니다. 박애주의에 대한 깊은 헌신으로 그는 자신의 재단을 통해 자선 및 교육 목적에 상당한 기여를 했습니다. 그의 자선 활동에는 수학, 물리학 및 생명 과학 분야의 고급 연구 지원과 자폐증 연구 및 교육 이니셔티브가 포함됩니다. Simons는 또한 수학과 과학 교사의 급여 인상을 옹호하며 이러한 분야에서 인재 양성의 중요성을 인식하고 있습니다. 그의 비영리 조직인 "Math for America"를 통해 그는 대학원 학습을 위한 장학금을 제공하고 학생들의 교사 교육 및 STEM 기술 향상에 중점을 둡니다. 또한 Simons의 재단은 네팔의 의료 프로젝트에서 중요한 역할을 했으며 Stony Brook에 130에이커 규모의 Avalon 공원을 설립하는 데 기여했습니다.

Jim Simons의 영향력은 금융계를 훨씬 넘어 확장되어 혁신, 교육 및 사회 개선을 촉진하려는 그의 노력을 보여줍니다. 다양한 분야를 개선하기 위한 그의 관대한 공헌과 헌신으로 Simons는 금융 및 자선 영역 모두에서 지속적인 유산을 계속해서 남기고 있습니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 세계에서 가장 부유한 헤지 펀드 매니저인 Jim Simons와 그가 고객을 위해 1,300억 달러의 자산을 축적한 Renaissance Technologies를 관리하기 위해 사용하는 전략에 대해 알아봅니다. 직원이 300명에 불과함에도 불구하고 르네상스 테크놀로지스는 브리지워터 어소시에이츠(Bridgewater Associates)와 같은 대규모 경쟁사를 능가했습니다. 브리지워터 어소시에이츠의 직원 수는 직원 1,500명으로 자산 규모가 1,400억 달러에 달했습니다. University of California, Berkeley에서 수학 박사 학위를 취득한 Simons는 자신의 전문 지식을 사용하여 연간 거의 40%에 가까운 이례적인 수익을 제공하는 복잡하고 정교한 거래 전략을 개발하여 $28.1의 순자산을 구축하는 데 도움을 준 수학 천재입니다. 10억. Simons는 어릴 때부터 분석적 사고를 연마했으며, 그의 깊은 숙고는 해결책을 찾기 전에 깊이 생각함으로써 어려운 수학 문제를 푸는 데 도움이 되었습니다. 강렬한 사고에 대한 그의 성향은 학계를 넘어 투자에도 관심을 보였고 금융 시장 거래 및 $600,000 이익을 가져온 콜롬비아 비닐 바닥 타일 회사에 투자하는 등 수익성 있는 투자를 하게 되었습니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 Simons가 거래에 수학적 모델을 사용한 전환과 그가 어떻게 Renaissance Technologies를 역사상 가장 성공적인 헤지 펀드 중 하나로 구축했는지에 대해 알아봅니다. Leonard Baum과 James Axe를 채용한 후 Renaissance는 수학적 모델을 사용하여 통화와 상품을 거래하기 시작했습니다. 1988년에 그들은 Medallion을 시작했고 투자를 위해 외부 자금을 받기 시작했습니다. 약간의 엇갈린 결과가 있은 후 Simon의 리더십은 회사가 모델을 점검하도록 이끌었고 결국 Medallion이 기록적인 수익을 기록하면서 큰 성공을 거두었습니다. 그런 다음 Simon's는 2000년대에 최고의 수학자, 물리학자, 기하학자를 고용하여 회사의 계산 능력을 높이고 모델을 개선했습니다. 2022년 9월 현재 Simons는 순자산이 281억 달러이며 재단을 통해 자선 단체에 27억 달러 이상을 기부했습니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 세계에서 가장 부유한 헤지 펀드 매니저이자 Renaissance Technologies의 설립자인 Jim Simons가 어떻게 다양한 자선 및 교육 목적에 주요 기부자가 되었는지에 대해 논의합니다. Simons 재단은 수학과 물리학, 생명 과학, 자폐증 연구, 교육 및 참여 분야의 고급 연구를 아낌없이 지원합니다. 또한 박애주 의자 재단은 Simon's Foundation 자폐증 연구 이니셔티브를 통해 UC Berkeley 및 Stony Brook University와 같은 학술 기관에 상당한 기부를 했습니다. 그는 또한 교사 훈련 및 학생들의 STEM 기술 향상을 목표로 하는 비영리 조직인 "math for America"를 통해 수학 및 과학 교사의 높은 급여와 대학원 학습 장학금을 지원합니다. Simons 재단은 또한 네팔의 의료 프로젝트를 지원하고 Stony Brook에 130에이커 규모의 Avalon 공원을 설립하는 데 중요한 역할을 했습니다.