The Billion Dollar Trading Strategy
Summary
TLDRこのビデオスクリプトは、数学者が市場のパターンを分析し、巨大な利益を得る方法を探求する物語です。彼はMITの教師やハーバードの助教授として十分な収入を得られず、政府の暗号解読プロジェクトに参加しました。その後、彼はビジネスを始めて利益を得、通貨取引に投資しました。彼は効率市場仮説に反対し、新聞を読んで通貨の動向を予測しましたが、数学モデルに基づいていなかったため、純粋な偶然だと考えました。しかし、彼はデータのパターンを見つけ、数学者を雇ってアルゴリズムを設計し、テストしました。彼らは市場の価格、天候、財務報告、歴史データなど、価格を動かす可能性のある情報を分析し、長期的に高い確率で働くパターンを見つけました。その結果、彼はRenaissance Technologiesを創設し、メディソンファンドを立ち上げ、驚くべき年間のリターンを生み出しました。しかし、その成功は高い勝率ではなく、長期にわたって一貫して働くパターンを見つけることにあったのです。
Takeaways
- 😲 数学家Jim Simons通过交易策略赚取了数十亿美元,这与90%的交易者所犯的错误形成对比。
- 📊 Jim Simons在哥伦比亚的朋友的帮助下开始了一项业务,后来在MIT和哈佛工作时因收入不足而加入了高度机密的政府机构。
- 💼 他在Stony Brook大学数学系任职期间,与哥伦比亚朋友共同创办的公司被出售,从而获得了可观的利润。
- 💡 他决定不投资于安全资产,而是选择交易货币,尽管他最初认为这是运气,而非基于数学模型。
- 🔍 他通过分析数据发现了模式,并聘请数学家开发算法,类似于他在国防分析研究所破解密码的工作。
- 👨🔬 他倾向于聘请科学家而非具有投资背景的人,因为他认为物理学可以被教授,但金融知识却不能。
- 📈 他们通过收集大量数据并寻找可预测的模式来改进模型,这包括价格数据、天气条件、年度和季度报告等。
- 🏆 Jim Simons的Renaissance Technologies管理的Medallion基金从1988年到2018年实现了66%的毛年回报率,或39%的净年回报率。
- 🤔 尽管Medallion基金的平均年回报率很高,但他们的胜率仅为51%,这表明他们寻找的是长期有效的模式,而非短期高胜率。
- 📉 他们不寻找具有非常高胜率的模式,而是寻找在长期内具有很高概率工作的模式,即使只有1%的优势,通过大量交易也能赚取大量资金。
- 🌐 为了保持领先地位,他们每天收集大量数据,寻找新的方法,并尽可能快地适应新市场。
- 📝 公开的三种策略包括:趋势交易、均值回归策略和利用不同市场的价格差异进行套利。
Q & A
数学者がなぜ株式チャートで利益を得ることができたのかを説明してください。
-数学者はチャートのパターンを分析し、それを数学モデルに適用して利益を得ました。彼は市場の効率性を信じなかったため、基本分析や技術分析を通じて市場のトレンドを予測しようとしました。
数学者のコロンビアの物語とは何ですか?
-数学者はコロンビアの友人とビジネスを始め、10%の株を所有しましたが、MITやハーバードでの教員としての収入では借金を返済できませんでした。そのため、彼はコードを解読するために高い報酬を得るための高度な政府のプロジェクトに参加しました。
数学者がなぜStony Brook Universityの数学部門の長になれたのか?
-彼はインスタント・オブ・ディフェンス・アナリシスから退き、Stony Brook Universityに移り、数学部門の長に就任しました。これは彼がビジネスで得た利益を使って株式取引を始めた時期です。
数学者はなぜ市場の効率性理論を信じなかったのか?
-彼はウォーレン・バフェットが長期間にわたって市場を上回るパフォーマンスを示し、市場のクラッシュで多くの銘柄が公正な価格より低い取引が行われていることから、市場の効率性理論を信じなかったと言っています。
数学者はどのように株式取引のアルゴリズムを開発しましたか?
-彼はデータのパターンを見つけ、数学者を雇ってモデルを作り始めました。彼らはアルゴリズムを設計し、それが機能するかどうかをテストしました。これは彼がコードを解読するために行っていた仕事に似ています。
数学者が採用した科学者たちは何をしましたか?
-科学者は市場データを収集し、長期的に高確率で機能するパターンを見つけ出しました。彼らは価格データだけでなく、天候条件、年次報告書、四半期報告書、履歴データ、取引量など、価格を動かす可能性のあるすべての要素を分析しました。
Jim Simonsと彼のRenaissance Technologiesはどのように成功を収めましたか?
-Jim Simonsは彼らが作成した戦略を用いて、Renaissance Technologiesを形成し、その中核をなすMedallion Fundを運営しました。その結果、彼の基金は1988年から2018年の間で、年間平均66%の総リターン、または39%の純リターンを生成しました。
Medallion Fundの勝率はどれくらいでしたか?
-Medallion Fundの勝率は、あるソースによると51%程度、つまりブレイクスイブン以上でした。彼らは非常に高い勝率を持つパターンを探しませんでしたが、長期的に非常に高確率で機能するパターンを見つけようとしました。
数学者が使用した3つの戦略には何が含まれますか?
-数学者は以下の3つの戦略を使用しました。1. 過去20または10日の平均動向に基づいてトレンドを予測する。2. 価格が平均価格から離れているチャートを見つけ、平均価格に戻る方向への取引を行う。3. 価格の異常を利用して、異なる市場で同じ証券を同時に売買することで利益を得る。
数学者の戦略が現代の市場でどのように機能するのかを説明してください。
-数学者の戦略のうち、1つ目と2つ目の戦略は現代の市場でも機能しています。1つ目はトレンド取引戦略であり、2つ目は平均値回帰戦略です。しかし、3つ目の戦略はコンピュータがその分野を掌握したため、小売業者にとっては実行が難しくなっています。
数学者が成功を維持する鍵は何でしたか?
-数学者が成功を維持する鍵は、毎日膨大なデータを収集し、新しいアプローチを見つけ、市場の変化に迅速に適応することでした。これにより、彼らの戦略は常に最新の状態を保ち、他の人たちから一歩先んじていました。
Outlines
📊 数学者の株取引戦略
この段落では、数学者が株式チャートから利益を得る方法について紹介しています。彼はMITやハーバードの教師として十分な収入を得ることができず、国防分析研究所に移り、そこで高額な報酬を得ました。その後、彼はStony Brook大学の数学部門の長として、コロンビアの友人たちと始めたビジネスを売却し、利益を得ました。彼は効率市場仮説に反対し、新聞を読んで為替の動向を予測しましたが、これは数学モデルに基づいていなかったため、純粋な運びだと考えました。しかし、彼はデータのパターンを見つけ、数学者を雇ってアルゴリズムを設計し、テストを始めました。彼らは市場データを分析し、予測可能なパターンを見つけ、そのパターンに基づいて取引を行いました。彼らは天候条件、年次報告書、四半期報告書、歴史データ、取引量など、価格を動かす可能性のあるすべての要素を分析しました。彼らは数学者だけでなく、天文学者や物理学者も雇いました。Jim Simonsは、これらの戦略をもとにRenaissance Technologiesを形成し、その中核であるMedallion Fundは驚異的な年間のリターンを得ています。
💹 取引戦略の3つの方法
この段落では、Medallion Fundが数十億ドルを得るために使用した3つの公開されている戦略について説明しています。1つ目の戦略は、商品や為替の価格が短期的にトレンドを示す傾向があることに基づいたトレンド取引です。2つ目の戦略は、平均値へのリターンストラテジーです。価格が平均値から遠ざかるとき、平均値に戻る方向に取引します。3つ目の戦略は、市場の異常を利用したアルビトラージです。同じ証券が異なる市場で異なる価格で取引されている場合、同時に買い売を行い、価格差から利益を得ます。しかし、現在の市場ではコンピュータがこの分野を支配しており、小規模トレーダーにとっては実行が困難です。残りの2つの戦略は現在でも機能しており、Trading Rushチャンネルでデータを確認し、トレードアラートを得ることができます。
Mindmap
Keywords
💡数学者
💡取引戦略
💡チャート
💡市場効率仮説
💡アルゴリズム
💡メディソン基金
💡勝率
💡トレンド取引
💡平均値回帰戦略
💡アルファ
💡分散化
Highlights
数学家通过交易策略赚取数十亿美元,这可能听起来不可思议。
90%的交易者因忽视图表中的盈利模式而犯下大错。
数学家在哥伦比亚的投资经历对其成功至关重要。
数学家曾因债务问题加入高度机密的政府机构。
他在Stony Brook大学数学系主任期间,其哥伦比亚生意被出售,获得利润。
数学家选择交易货币而非投资安全资产。
数学家不信任有效市场理论,认为市场存在可预测性。
他通过阅读报纸尝试预测货币走势,但认为这是运气。
数学家发现数据中的模式,并开始构建数学模型。
他倾向于雇佣科学家而非具有投资背景的人。
他们的模型通过收集大量数据来寻找可预测的模式。
除了数学家,还雇佣了天文学家和物理学家进行深入分析。
Jim Simons利用这些策略创建了Renaissance Technologies和Medallion Fund。
Medallion Fund的年回报率高达66%,成为史上最成功的基金。
尽管Medallion Fund的胜率只有51%,但长期来看依然盈利。
90%的交易者追求不切实际的高胜率策略,而不是长期盈利模式。
Renaissance Technologies通过每天收集大量数据和快速适应市场保持领先。
公开的三种策略包括趋势交易、均值回归和套利。
趋势交易策略基于短期趋势方向进行预测。
均值回归策略利用价格偏离其公允价值进行交易。
套利策略利用不同市场或交易所的价格差异获利。
尽管套利策略在现代市场中对零售交易者难以执行,但前两种策略仍然有效。
Transcripts
If I were to tell you that a mathematician made Billions of dollars with these trading
strategies, you would probably laugh.
You would say that there is nothing special about these charts, and you see them almost
every day.
But that's where 90% of traders make the big mistake that keeps them in the 90%.
But to understand how this mathematician saw profitable patterns to make billions, you
will have to start with his Colombian story because I doubt he would have made billions
if it wasn't for his interesting background.
You see, before the mathematician saw profitable patterns on charts like these, he made a small
investment with his Colombian friends.
He urged them to start a business together, and they did.
He owned 10% of the business with the money he had borrowed from his family.
But the problem was he wasn't making enough as an instructor at MIT and later as an assistant
professor at Harvard to pay back his debt.
So he went to the Institute Of Defense Analyses in Princeton.
This was a highly classified government operation designed to crack codes, and they paid very
well.
This was great, but later, he left the institute and went to Stony Brook University to become
the head of the math department.
And while he was here, the business he started with Colombian friends got sold.
And as a result, the mathematician was left with a good amount of profit.
Now, many people, when they stumble upon good capital, will invest in something safe.
But the mathematician decided the trade currencies instead.
This was when he was in his late 30s, and he did pretty well.
He didn't believe in the efficient market theory, which says that it is pointless to
search for undervalued stocks or to try to predict trends in the market through either
fundamental or technical analysis.
There are multiple reasons not to believe in this theory.
Two of them are Warren Buffett consistently doing better than the markets in the long
run, and market crashes where most things are trading below their fair price.
So the mathematician read newspapers to try to predict where the currencies were going.
And even though he made quite a lot of money doing this, he believed it was pure luck because
it was not based on mathematical models.
This is where things changed.
After looking at the data, he realized that there was a pattern here.
So he hired mathematicians and started working on models.
They would design an algorithm and then test it to see if it works.
This was similar to the kinds of things he did at the Institute Of Defense analyses to
crack the codes.
But he was not good at hiring the right people.
The fundamental analyst he hired to work on the model made some money and then lost some
money.
So he decided to hire scientists because he knew better in that department.
Later he said he didn't like hiring people with an investment background, because he
liked to think, that you can teach a physicist finance, but you can't teach a finance person
physics.
With more scientists working on creating the best way to make money from the market, their
model kept getting better and better.
What they were doing was gathering a lot of data and then finding patterns that were predictable
and happened more often.
We will see some of these working patterns in this video in a moment.
But what's really interesting is that they didn't just stop at analyzing the price data
tick-by-tick but also looked at the weather conditions, annual reports, quarterly reports,
historical data itself, volumes and almost everything that can move the price.
Furthermore, they didn't just stop at hiring mathematicians, they also hired astronomers
and physicists.
This was one of the most in-depth analyses done by scientists to make a profit from the
financial markets.
Now, with all the experts working on the strategy, you might think their win rate would be very
high, right?
Well, this is where 90% of traders make a mistake and stay in the bottom 90%.
You see, the name of the mathematician was Jim Simons, and he used the strategies they
created to form Renaissance Technologies, the asset manager that manages the Medallion
Fund.
While Warren Buffett compounded at around 19% annually, Jim Simons' Medallion Fund generated
a 66% gross annual return, or a 39% net annual return from 1988 to 2018.
With this high compounding rate, they generated $100 billion in profit pretty quickly, resulting
in Medallion Fund becoming the best fund of all time.
But even though the fund made a very high-profit percentage in a year on average, according
to some sources, their win rate was only around 51%, or just above breakeven.
That's because when all those scientists were analyzing a large amount of data, they were
not trying to find a pattern that had a very high win rate.
Instead, they were trying to find patterns that have a very high probability of working
consistently in the long run.
If there was a pattern that only had a 1% edge, you could simply take a high number
of trades to make a lot of money, which is exactly what they did.
On the other hand, 90% of traders won't do that.
Even if you give them a statistically proven strategy that has a very high probability
of making money in the long run, they will not stick to a proven model and will chase
the unrealistic high win-rate strategies.
After seeing how Medallion Fund generated high returns using predictable price patterns
and data, new funds have emerged trying to do the same.
Now, this can be a bit problematic because if you are a top fund that is creating strategies
using market data that is publicly available, someone at some point can come up with a similar
profitable strategy.
So their key to staying ahead of everyone was gathering a tremendous amount of data
every single day, finding new approaches, and adapting to the new market as quickly
as possible.
Out of these approaches, 3 strategies they used to make Billions over the years are known
to the public on the surface level.
Number 1.
Jim Simons said, in the old days, commodities and currencies prices had a tendency to trend.
Not a continuous trend but a short-term trend.
So if they decided to predict the direction, they would look at the average move of the
last 20 or 10 days and make a prediction based on that trend direction.
This is similar to many trend trading strategies we have tested 100 times on the Trading Rush
channel.
Then there is strategy number 2.
Since the price moves around its fair price in the long run, they tried to find charts
where the price has moved away from the fair price in the short term.
For example, if the price is moving like this, and this is the average line, when the price
goes too far from the average price, they would trade towards the average price.
This is also known as the Mean Reversion Strategy.
Then there is the third strategy.
You see, in the financial markets, there are multiple exchanges and instruments to trade.
So when they saw abnormalities in the prices, or in other words, if security was priced
lower on one side and the same security was priced higher somewhere else, they would buy
and sell the security at the same time, and profit from the difference in the prices.
That's a 100% guarantee of making a profit.
But the third strategy will be difficult to execute in today's market for retail traders
as computers have taken over that department.
The first two strategies still work today, and you can find their data on the Trading
Rush Channel.
See how I made 100% profit in a year, see what I am trading, and get trade alerts by
supporting Trading Rush on Patreon.
Thanks for watching!
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