Mejores inversores de la historia: Jim Simons

Mejores inversores de la historia: Jim Simons

 

BIOGRAFÍA Y TRAYECTORIA PROFESIONAL

 

James Harrison Simons nace en 1938 en Newton (Massachusetts) como único hijo. Su infancia la pasa en Brookline (Massachusetts) y ya desde muy pequeño siente una especial atracción por las matemáticas.

 

En 1958, a la edad de 20 años, se gradúa en matemáticas en el prestigioso MIT y 3 años mas tarde recibe su doctorado, también en matemáticas, por la Universidad de California.

 

A los 26 años, en plena guerra fría, ficha por la Agencia de Seguridad Nacional (NSA) de Estados Unidos, para trabajar en la desencriptación de las comunicaciones rusas. Más tarde volverá a la vida académica como profesor en el MIT y en Harvard, para posteriormente convertirse en el director del departamento de matemáticas en la Universidad de Stony Brook, en Long Island (Nueva York).

 

Sin llegar a los 40 años de edad, ya había ganado el prestigioso premio Oswald Veblen, otorgado por la Sociedad Americana de Matemáticas (AMS) y poseía una teoría con su nombre, la Chern-Simons, un modelo cuántico incorporado a la teoría de cuerdas.

 

En 1988, se unió a otro matemático, Leonard Esau Baum, especialista en modelos caóticos y doctor en matemáticas por Harvard, para desarrollar un modelo de inversión basado en modelos matemáticos, dando lugar a Renaissance Technologies. Estaba convencido de que el precio de los activos financieros se comportaba a través de patrones y que su conocimiento de modelos matemáticos podría ser usado para generar ganancias en los mercados.

 

Tras varios desarrollos, sus modelos no terminaron de acertar, Baum renunció, pero Simons creía que estaba en lo cierto y contrató a varios expertos (físicos, matemáticos, programadores), entre ellos el matemático James Ax, ganador del prestigioso premio Cole.

 

Juntos fundaron la firma llamada Axcom Trading Advisors, que posteriormente se integraría en Renaissance Technologies, dando lugar al fondo Medallion.

 

En comparación con otros geniales inversores, Simons se sitúa en lo más alto, con una rentabilidad anual del 66% entre 1988 y 2018, frente al 20,5% de rentabilidad media obtenida por Warren Buffett entre 1965 y 2018, el 29% de Peter Lynch entre 1977 y 1990 o el 32% de George Soros entre 1969 y 2000.

 

ESTRATEGIAS DE INVERSIÓN

 

El método de inversión de Jim Simons se basa en identificar y encontrar patrones en el mercado, es decir, movimientos que se repiten en el tiempo, de forma que es posible predecirlos y obtener beneficios de los mismos.

Una vez los patrones son identificados prueba su grado de efectividad a través de algoritmos en lo que se conoce como backtestings.

 

Simons opera en la base del análisis cuantitativo que los traders algorítmicos usan y a mayores tendríamos que añadir su potencial como genio matemático, teniendo acceso a más modelos matemáticos que le permiten hacer predicciones mucho más sostenibles en el tiempo.

Para construir su modelo de inversión, Simons y Ax recopilaron datos en los registros históricos del Banco Mundial y de la Reserva Federal desde el año 1700; con tal cantidad ingente de datos, perfeccionaron su modelo y consiguieron destripar la lógica subyacente a las operaciones.

 

También hay que tener en cuenta que los modelos son dinámicos, es decir, lo que hoy puede ser un buen indicador del movimiento del precio, en el futuro podría no serlo, por ese motivo es necesario que el modelo sea ajustado conforme cambia el mercado. Esto quiere decir que, un modelo o sistema de trading que funcionó muy bien en el pasado no necesariamente lo hará en el futuro, pero si el modelo se adapta a los cambios y encuentra qué está funcionando mejor en cada caso, entonces dicho modelo puede mantenerse rentable en el tiempo.

 

Sus algoritmos batían al mercado, y comenzaron a ganar dinero, todo ello gracias al trading de alta frecuencia (HFT en inglés), un sistema que hoy en día utilizan la mayor parte de operaciones en bolsa, en el que son los ordenadores los que toman las decisiones y ejecutan millones de órdenes, detectando tendencias y dando respuesta en milisegundos.

 

Su éxito fue clave en el cambio de Wall Street hacia modelos sistemáticos y a un enfoque algorítmico haciendo que casi la totalidad de las transacciones sean realizadas por robots. Por ese motivo se considera el trading algorítmico como superior al discrecional o manual, no solo por los resultados sino por las ventajas que tiene el uso de estas herramientas en cuanto a tiempo, curva de aprendizaje y disciplina entre otras.

 

Los fondos Renaissance y Medallion

 

Renaissance maneja unos fondos de unos 130.000 millones de dólares distribuidos en 3 fondos abiertos a clientes institucionales, se requiere invertir un mínimo de 5 millones de dólares, pero finalmente es la propia gestora la que decide a quién acepta como inversor.

Puesto que la rentabilidad que obtiene es elevada, hay fondos que se dedican a trocear su participación, de manera que se puede conseguir entrar a partir de unos 125.000 dólares, a pesar de eso la cifra es elevada para el inversor común.

 

Medallion es la joya de la corona, el fondo para los empleados y gestores de Renaissance. Es aquí donde Simons ha conseguido una rentabilidad anual del 66% en los últimos 20 años.

 

LIBROS PUBLICADOS

 

The Man who Solved the Market, se centra en la figura de Simons y como este genio matemático a conseguido desarrollar la maquina más grande de hacer dinero en la historia financiera del mundo.

 

 

FRASES CÉLEBRES

 

Desprecio a algunos para quienes la creación de modelos era un pasatiempo a tiempo parcial

 

Grandes personas. Gran infraestructura. Entorno abierto. Que todos sean compensados ​​aproximadamente en función del rendimiento general … que generó mucho dinero.

 

Decidimos que el comercio sistemático era lo mejor. El comercio fundamental me daba úlceras.

 

No podemos crear nuestros propios datos … Solo tienes que reproducir los datos mientras se reproducen.

 

No somos una organización de enseñanza. Somos una organización de investigación. Contratamos personas para hacer modelos matemáticos de los mercados en los que invertimos.