The mathematician who cracked Wall Street | Jim Simons

Translator: Рая Райчева Reviewer: Kitchka Dyankova

Chris Anderson: You were something of a mathematical phenom.

Крис Андерсън: Вие бяхте феномен в математиката.

You had already taught at Harvard and MIT at a young age.

Макар и млад, вече бяхте преподавал в Харвард и МТИ.

And then the NSA came calling.

И тогава са ви посетили от АНС.

What was that about?

За какво?

Jim Simons: Well the NSA -- that's the National Security Agency --

Джим Саймънс: От АНС - това е Агенцията за национална сигурност -

they didn't exactly come calling.

не дойдоха точно на посещение.

They had an operation at Princeton, where they hired mathematicians

Те имаха операция в Принстън, където наемаха математици,

to attack secret codes and stuff like that.

за да разгадават тайни кодове и други такива неща.

And I knew that existed.

Aз знаех, че съществуват.

And they had a very good policy,

Имаха много добра политика,

because you could do half your time at your own mathematics,

защото можеш да ползваш половината си време за собствени изследвания,

and at least half your time working on their stuff.

и поне половината време работиш по техните неща.

And they paid a lot.

И плащаха много.

So that was an irresistible pull.

Така че, изкушението беше неустоимо.

So, I went there.

И така, отидох там.

CA: You were a code-cracker.

КА: Бил сте разбивач на кодове.

JS: I was.

ДС: Да.

CA: Until you got fired.

КА: Докато не ви уволниха.

JS: Well, I did get fired. Yes.

ДС: Да, наистина ме уволниха.

CA: How come?

КА: Как се случи?

JS: Well, how come?

ДС: Ами, как се случи...

I got fired because, well, the Vietnam War was on,

Уволниха ме, защото бушуваше Виетнамската война

and the boss of bosses in my organization was a big fan of the war

и шефът на шефовете в моята организация беше голям привърженик на войната

and wrote a New York Times article, a magazine section cover story,

и написа статия в Ню Йорк Таймс, чието заглавие излезе на корицата,

about how we would win in Vietnam.

за това как ще спечелим във Виетнам.

And I didn't like that war, I thought it was stupid.

А аз не харесвах тази война, мислех я за глупава.

And I wrote a letter to the Times, which they published,

И написах писмо до Таймс, което те публикуваха,

saying not everyone who works for Maxwell Taylor,

с текст, че не всички, които работят за Максуел Тейлър,

if anyone remembers that name, agrees with his views.

ако някой помни това име, споделят неговата гледна точка.

And I gave my own views ...

И аз дадох моята гледна точка...

CA: Oh, OK. I can see that would --

КА: Ясно. Разбирам, че това...

JS: ... which were different from General Taylor's.

ДС:...която се различаваше от тази на генерал Тейлър.

But in the end, nobody said anything.

Накрая никой не каза нищо.

But then, I was 29 years old at this time, and some kid came around

Но все пак тогава бях на 29 години и някакво хлапе дойде

and said he was a stringer from Newsweek magazine

и каза, че пише за списание Нюзуик,

and he wanted to interview me and ask what I was doing about my views.

иска да ме интервюира и попита какво правя с възгледите си.

And I told him, "I'm doing mostly mathematics now,

Казах му: "В момента правя преди всичко математика.

and when the war is over, then I'll do mostly their stuff."

а когато войната свърши, ще правя повече техни неща."

Then I did the only intelligent thing I'd done that day --

После направих единственото разумно нещо в този ден

I told my local boss that I gave that interview.

казах на прекия си шеф, че съм дал интервюто.

And he said, "What'd you say?"

Той ме попита: "Какво каза?"

And I told him what I said.

и аз му казах какво съм казал.

And then he said, "I've got to call Taylor."

Тогава той каза: "Трябва да се обадя на Тейлър."

He called Taylor; that took 10 minutes.

Обади му се, това отне 10 минути.

I was fired five minutes after that.

Бях уволнен 5 минути след това.

CA: OK.

КА: Ясно.

JS: But it wasn't bad.

ДС: Но не беше лошо.

CA: It wasn't bad, because you went on to Stony Brook

КА: Не беше лошо , защото отидохте в Стоуни Брук

and stepped up your mathematical career.

и започнахте кариера като математик.

You started working with this man here.

Започнахте да работите с този човек тук.

Who is this?

Кой е той?

JS: Oh, [Shiing-Shen] Chern.

ДС: О, (Шинг Шен) Чърн.

Chern was one of the great mathematicians of the century.

Чърн беше един от великите математици на века.

I had known him when I was a graduate student at Berkeley.

Запознах се с него, докато учех за степен в Бъркли.

And I had some ideas,

Имах няколко идеи,

and I brought them to him and he liked them.

представих му ги и той ги хареса.

Together, we did this work which you can easily see up there.

Заедно направихме това, което виждате там горе.

There it is.

Ето го.

CA: It led to you publishing a famous paper together.

КА: Това доведе до публикуването на известен труд заедно.

Can you explain at all what that work was?

Можете ли въобще да обясните каква беше тази разработка?

JS: No.

ДС: Не.

(Laughter)

(Смях)

JS: I mean, I could explain it to somebody.

ДС: Имам предвид, че мога да я обясня на някого.

(Laughter)

(Смях)

CA: How about explaining this?

КА: А как ще обясните това?

JS: But not many. Not many people.

ДС: Но не на много хора.

CA: I think you told me it had something to do with spheres,

КА: Мисля, че ми казахте , че има нещо общо със сфери,

so let's start here.

така че, нека да започнем оттам.

JS: Well, it did, but I'll say about that work --

ДС: Е, да , но за нея ще кажа –

it did have something to do with that, but before we get to that --

има общо с тях, но преди да стигнем дотам –

that work was good mathematics.

тази разработка беше добра математика.

I was very happy with it; so was Chern.

Много съм доволен от нея, а също и Чърн.

It even started a little sub-field that's now flourishing.

Тя дори създаде малка под-област, която сега процъфтява.

But, more interestingly, it happened to apply to physics,

Но, по-интересното е, че се оказа приложима във физиката,

something we knew nothing about -- at least I knew nothing about physics,

нещо, от което ние не разбирахме - поне аз не разбирах нищо от физика,

and I don't think Chern knew a heck of a lot.

а не мисля, че и Чърн знаеше много.

And about 10 years after the paper came out,

И около 10 години след като работата бе публикувана,

a guy named Ed Witten in Princeton started applying it to string theory

човек на име Ед Уитън от Принстън, започна да я прилага в теория на струните

and people in Russia started applying it to what's called "condensed matter."

и в Русия започнаха да я прилагат при така наречената "кондензирана материя".

Today, those things in there called Chern-Simons invariants

Днес, онези неща в нея, наречени инварианти на Чърн-Саймънс

have spread through a lot of physics.

са се разпространили доста във физиката.

And it was amazing.

И това е изумително.

We didn't know any physics.

Ние не разбирахме от физика.

It never occurred to me that it would be applied to physics.

Никога не ми е хрумвало, че ще се приложи във физиката.

But that's the thing about mathematics -- you never know where it's going to go.

Но това е особеното при математиката - никога не знаеш къде ще отиде.

CA: This is so incredible.

КА: Това е невероятно.

So, we've been talking about how evolution shapes human minds

Говорихме за това как еволюцията оформя човешкия ум,

that may or may not perceive the truth.

като го прави възприемчив за истината или обратното.

Somehow, you come up with a mathematical theory,

Вие някак си създадохте математическа теория,

not knowing any physics,

без въобще да познавате физиката,

discover two decades later that it's being applied

за да откриете две десетилетия по-късно, че тя се прилага,

to profoundly describe the actual physical world.

за да опише изчерпателно реалния физически свят.

How can that happen?

Как е възможно това?

JS: God knows.

ДС: Господ знае как.

(Laughter)

(Смях)

But there's a famous physicist named [Eugene] Wigner,

Но има един известен физик на име (Юджийн) Уигнър,

and he wrote an essay on the unreasonable effectiveness of mathematics.

който написа есе за абсурдната ефективност на математиката.

Somehow, this mathematics, which is rooted in the real world

Някак си, математиката, която е в основата на реалния свят

in some sense -- we learn to count, measure, everyone would do that --

в някакъв смисъл - учим се да броим, да мерим, всеки го прави -

and then it flourishes on its own.

после разцъфтява сама за себе си.

But so often it comes back to save the day.

Но толкова често се връща, за да спаси положението.

General relativity is an example.

Теорията на относителността е пример.

[Hermann] Minkowski had this geometry, and Einstein realized,

[Херман] Минковски е имал геометрията и Айнщайн осъзнал:

"Hey! It's the very thing in which I can cast general relativity."

"Хей! Точно това ми трябва, за да изчисля теорията на относителността."

So, you never know. It is a mystery.

Така, че никога не знаем. Това е мистерия.

It is a mystery.

Мистерия е.

CA: So, here's a mathematical piece of ingenuity.

КА: Ето едно математическо изобретение.

Tell us about this.

Разкажете ни за него.

JS: Well, that's a ball -- it's a sphere, and it has a lattice around it --

ДС: Това е топка - тя е сфера и е обвита в мрежа -

you know, those squares.

виждате онези квадрати.

What I'm going to show here was originally observed by [Leonhard] Euler,

Това, което ще ви покажа е наблюдавано най-напред от [Леонард] Ойлер,

the great mathematician, in the 1700s.

великият математик, в началото на 18 век.

And it gradually grew to be a very important field in mathematics:

После постепенно е прераснало в много важна част от математиката -

algebraic topology, geometry.

алгебрична топология, геометрия.

That paper up there had its roots in this.

Тази разработка горе произлиза от него.

So, here's this thing:

И така, ето го -

it has eight vertices, 12 edges, six faces.

има 8 върха, 12 ръба, 6 лица.

And if you look at the difference -- vertices minus edges plus faces --

И ако намерим разликата - върхове минус ръбове плюс лица -

you get two.

получаваме две.

OK, well, two. That's a good number.

Добре, две. Това е хубаво число.

Here's a different way of doing it -- these are triangles covering --

Има и друг начин да го получим – покриваме с триъгълници -

this has 12 vertices and 30 edges

имаме 12 върха, 30 ръба

and 20 faces, 20 tiles.

и 20 лица, 20 плочки.

And vertices minus edges plus faces still equals two.

И върхове минус ръбове плюс лица пак е равно на две.

And in fact, you could do this any which way --

Всъщност, можете да го направите по какъвто и да е начин,

cover this thing with all kinds of polygons and triangles

като покриете топката с всички видове многоъгълници и триъгълници

and mix them up.

и ги разбъркате.

And you take vertices minus edges plus faces -- you'll get two.

Взимате върхове минус ръбове плюс лица и получавате две.

Here's a different shape.

Ето и друга форма.

This is a torus, or the surface of a doughnut: 16 vertices

Това е тор или повърхнината на поничка с 16 върха,

covered by these rectangles, 32 edges, 16 faces.

покрита с правоъгълници, 32 ръба, 16 лица.

Vertices minus edges comes out to be zero.

Върхове минус ръбове плюс лица дава нула.

It'll always come out to zero.

Винаги получавате нула.

Every time you cover a torus with squares or triangles

Всеки път щом покриете тор с квадрати или триъгълници

or anything like that, you're going to get zero.

или нещо подобно, получавате нула.

So, this is called the Euler characteristic.

Това се нарича Ойлерова характеристика.

And it's what's called a topological invariant.

И е така нареченият топологичен инвариант.

It's pretty amazing.

Това е изумително.

No matter how you do it, you're always get the same answer.

Без значение как, винаги ще получим същия отговор.

So that was the first sort of thrust, from the mid-1700s,

Това беше първият тласък от средата на 18 век

into a subject which is now called algebraic topology.

към един предмет, който сега се нарича алгебрична топология.

CA: And your own work took an idea like this and moved it

КА: И в работата си вие взехте тази идея и я развихте

into higher-dimensional theory,

в много-измерна теория,

higher-dimensional objects, and found new invariances?

много-измерни обекти и открихте нови инварианти?

JS: Yes. Well, there were already higher-dimensional invariants:

ДС: Да. Е, вече имаше много-измерни инварианти -

Pontryagin classes -- actually, there were Chern classes.

Класове на Понтрягин, всъщност, имаше и класове на Чърн.

There were a bunch of these types of invariants.

Имаше куп такива инварианти.

I was struggling to work on one of them

Аз се мъчех да работя по един от тях

and model it sort of combinatorially,

и някак си да го моделирам комбинаторно

instead of the way it was typically done,

вместо да използвам обичайния начин,

and that led to this work and we uncovered some new things.

и това доведе до тази разработка, открихме някои нови неща.

But if it wasn't for Mr. Euler --

Но ако не беше г-н Ойлер,

who wrote almost 70 volumes of mathematics

който е написал почти 70 тома математика

and had 13 children,

и е имал 13 деца,

who he apparently would dandle on his knee while he was writing --

които очевидно е дондуркал на коляното си, докато е пишел,

if it wasn't for Mr. Euler, there wouldn't perhaps be these invariants.

ако не беше г-н Ойлер, най-вероятно нямаше да съществуват инварианти.

CA: OK, so that's at least given us a flavor of that amazing mind in there.

КА: Добре, това ни дава представа за удивителния му ум.

Let's talk about Renaissance.

Да поговорим за Ренесанс.

Because you took that amazing mind and having been a code-cracker at the NSA,

Защото използвахте този удивителен ум и с опита си като разбивач на кодове в АНС,

you started to become a code-cracker in the financial industry.

започнахте да разбивате кодове и във финансовата индустрия.

I think you probably didn't buy efficient market theory.

Вероятно не сте купил резултатна теория за пазара.

Somehow you found a way of creating astonishing returns over two decades.

Открил сте начин да постигнете удивителна възвръщаемост за две десетилетия.

The way it's been explained to me,

Според това, което ми обясниха,

what's remarkable about what you did wasn't just the size of the returns,

значимостта на постижението не е само в огромната възвръщаемост,

it's that you took them with surprisingly low volatility and risk,

а в изненадващо ниските променливост и риск

compared with other hedge funds.

в сравнение с други хедж фондове.

So how on earth did you do this, Jim?

Как, за бога, направихте това, Джим?

JS: I did it by assembling a wonderful group of people.

ДС: Като събрах чудесна група хора.

When I started doing trading, I had gotten a little tired of mathematics.

Когато започна да търгувам, бях леко изморен от математиката.

I was in my late 30s, I had a little money.

Бях почти на 40, а имах малко пари.

I started trading and it went very well.

Започнах да търгувам и ми потръгна.

I made quite a lot of money with pure luck.

Направих доста пари с чист късмет.

I mean, I think it was pure luck.

Мисля, че беше чист късмет.

It certainly wasn't mathematical modeling.

Със сигурност не беше математическо моделиране.

But in looking at the data, after a while I realized:

Но, разглеждайки даните, не след дълго осъзнах,

it looks like there's some structure here.

че изглеждат така, сякаш имат някаква структура.

And I hired a few mathematicians, and we started making some models --

Наех няколко математици и започнахме да правим модели –

just the kind of thing we did back at IDA [Institute for Defense Analyses].

по същия начин, както го правехме в Института за защитни анализи.

You design an algorithm, you test it out on a computer.

Създавате един алгоритъм, тествате го на компютър.

Does it work? Doesn't it work? And so on.

Работи ли? Или не работи? И така нататък.

CA: Can we take a look at this?

КА: Може ли да разгледаме това?

Because here's a typical graph of some commodity.

Защото тук имаме типична графика на някаква стока.

I look at that, and I say, "That's just a random, up-and-down walk --

Погледнах я и си казах: "Това е случайно движение нагоре-надолу,

maybe a slight upward trend over that whole period of time."

може би с леко възходяща тенденция за целия този период."

How on earth could you trade looking at that,

Как, за бога, търгувате, като гледате това

and see something that wasn't just random?

и виждате нещо, което не е просто случайност?

JS: In the old days -- this is kind of a graph from the old days,

ДС: Някога - това е една графика от миналото -

commodities or currencies had a tendency to trend.

стоките и валутите имаха склонност към тенденции.

Not necessarily the very light trend you see here, but trending in periods.

Не непременно леката тенденция, която виждате, но тенденция за някакъв период.

And if you decided, OK, I'm going to predict today,

И ако си кажете - добре, днес ще прогнозирам

by the average move in the past 20 days --

според средната промяна през последните 20 дни,

maybe that would be a good prediction, and I'd make some money.

може би прогнозата ще е добра и ще спечелите някакви пари.

And in fact, years ago, such a system would work --

Всъщност, преди години тази система работеше,

not beautifully, but it would work.

не прекрасно, но работеше.

You'd make money, you'd lose money, you'd make money.

Печелехме, губехме, печелехме.

But this is a year's worth of days,

Но става въпрос за цяла година

and you'd make a little money during that period.

и печелехме малко пари за целия период.

It's a very vestigial system.

Това е една доста закърняла система.

CA: So you would test a bunch of lengths of trends in time

КА: Затова тествахте множество дължини на периоди,

and see whether, for example,

за да видите дали, например,

a 10-day trend or a 15-day trend was predictive of what happened next.

10 или 15-дневната тенденция предвижда какво се случва след това.

JS: Sure, you would try all those things and see what worked best.

ДС: Разбира се, може да опитате всичко това и да видите какво работи най-добре.

Trend-following would have been great in the '60s,

Следването на тенденции беше страхотно през 60-те,

and it was sort of OK in the '70s.

и още работеше през 70-те.

By the '80s, it wasn't.

Но не и през 80-те.

CA: Because everyone could see that.

КА: Защото всички можеха ги видят.

So, how did you stay ahead of the pack?

Е, как успяхте да изпреварите тълпата?

JS: We stayed ahead of the pack by finding other approaches --

ДС: Изпреварихме с проучване на нови подходи -

shorter-term approaches to some extent.

по-краткосрочни подходи в някаква степен.

The real thing was to gather a tremendous amount of data --

Същността им беше да се съберат огромно количество данни

and we had to get it by hand in the early days.

и в началото трябваше да ги събираме на ръка.

We went down to the Federal Reserve and copied interest rate histories

Отидохме във Федералния резерв и копирахме история на лихвените проценти

and stuff like that, because it didn't exist on computers.

и други подобни неща, защото ги нямаше на компютър.

We got a lot of data.

Събрахме много информация.

And very smart people -- that was the key.

И много умни хора - това е ключът.

I didn't really know how to hire people to do fundamental trading.

На практика не знаех как да наема хора, които основно да търгуват.

I had hired a few -- some made money, some didn't make money.

Наех няколко – някои направиха пари, други не.

I couldn't make a business out of that.

Не можех да направя бизнес от това.

But I did know how to hire scientists,

Но пък знаех как да наема учени,

because I have some taste in that department.

защото имах някакъв опит в тази област.

So, that's what we did.

Така и направих.

And gradually these models got better and better,

И постепенно моделите ни ставаха все по-добри,

and better and better.

по-добри и по-добри.

CA: You're credited with doing something remarkable at Renaissance,

КА: Смята се,че правите нещо забележително в Ренесанс -

which is building this culture, this group of people,

изграждането на тази култура, тази група хора -

who weren't just hired guns who could be lured away by money.

не просто наемници, които някой може да примами другаде с пари.

Their motivation was doing exciting mathematics and science.

Мотивацията им е, че се занимават с вълнуваща математика и наука.

JS: Well, I'd hoped that might be true.

ДС: Надявах се, че е така.

But some of it was money.

Но беше и заради парите.

CA: They made a lot of money.

КА: Те спечелиха много.

JS: I can't say that no one came because of the money.

ДС: Не твърдя, че никой не дойде заради парите.

I think a lot of them came because of the money.

Мисля, че много от тях дойдоха за пари.

But they also came because it would be fun.

Но и защото щеше да им е забавно.

CA: What role did machine learning play in all this?

КА: Каква беше ролята на машинното обучение?

JS: In a certain sense, what we did was machine learning.

ДС: В известен смисъл това, което правехме бе машинно обучение.

You look at a lot of data, and you try to simulate different predictive schemes,

Преглеждаме много данни и се опитваме да симулираме различни прогнозни схеми,

until you get better and better at it.

докато станем все по-добри и по-добри в това.

It doesn't necessarily feed back on itself the way we did things.

Начинът, по който постигнахме нещата не дава непременно обратна връзка.

But it worked.

Но проработи.

CA: So these different predictive schemes can be really quite wild and unexpected.

КА: Различните схеми за прогнозиране могат да бъдат доста налудничави и неочаквани.

I mean, you looked at everything, right?

Имате предвид, че гледате всичко, нали?

You looked at the weather, length of dresses, political opinion.

Гледате времето, дължината на роклите, политическите възгледи.

JS: Yes, length of dresses we didn't try.

ДС: Да, но с дължината на роклите не сме пробвали.

CA: What sort of things?

КА: А с какво?

JS: Well, everything.

ДС: Ами, с всичко.

Everything is grist for the mill -- except hem lengths.

Всичко става, освен дължината на дрехите.

Weather, annual reports,

Времето, годишните отчети,

quarterly reports, historic data itself, volumes, you name it.

тримесечните отчети, историческа информация, обеми, каквото кажете.

Whatever there is.

Всичко.

We take in terabytes of data a day.

При нас ежедневно влизат терабайти информация.

And store it away and massage it and get it ready for analysis.

Съхраняваме я, обработваме я и я подготвяме за анализ.

You're looking for anomalies.

Търсим аномалии.

You're looking for -- like you said,

Търсим... както казахте,

the efficient market hypothesis is not correct.

хипотезата за ефективния пазар не е вярна.

CA: But any one anomaly might be just a random thing.

КА: Но всяка аномалия може да е просто случайност.

So, is the secret here to just look at multiple strange anomalies,

Тайната тук не е ли да се разглеждат множества странни аномалии и

and see when they align?

да се види кога се нормализират?

JS: Any one anomaly might be a random thing;

ДС: Всяка аномалия може да е случайност.

however, if you have enough data you can tell that it's not.

Ако имаме достатъчно данни, обаче, можем да познаем, че не е.

You can see an anomaly that's persistent for a sufficiently long time --

Ако забележим аномалия, която се повтаря достатъчно дълго време,

the probability of it being random is not high.

вероятността да е случайност не е голяма.

But these things fade after a while; anomalies can get washed out.

Но тези неща избледняват с времето, аномалиите могат да изчезнат.

So you have to keep on top of the business.

Затова трябва да се държите на върха в бизнеса.

CA: A lot of people look at the hedge fund industry now

КА: Много хора сега се обръщат към хедж фондовете

and are sort of ... shocked by it,

и са...някак шокирани от тях,

by how much wealth is created there,

от това какво голямо богатство се създава там

and how much talent is going into it.

и колко много талант е необходим.

Do you have any worries about that industry,

Имате ли някакви тревоги за тази индустрия и

and perhaps the financial industry in general?

може би, за финансовата индустрия като цяло?

Kind of being on a runaway train that's --

Все едно са влак-беглец, който...

I don't know -- helping increase inequality?

Не знам...допринася за увеличаване на неравенството?

How would you champion what's happening in the hedge fund industry?

Как бихте защитили случващото се в хедж фондовете?

JS: I think in the last three or four years,

ДС: Мисля, че през последните три-четири години

hedge funds have not done especially well.

хедж фондовете не се справят много добре.

We've done dandy,

Ние сме отличници,

but the hedge fund industry as a whole has not done so wonderfully.

но индустрията на хедж фондовете като цяло не се справи толкова добре.

The stock market has been on a roll, going up as everybody knows,

Фондовият пазар беше във възход, вървеше нагоре, както знаем,

and price-earnings ratios have grown.

коефициентите цена/приходи също растяха.

So an awful lot of the wealth that's been created in the last --

Така че ужасно много от богатството, създадено през последните,

let's say, five or six years -- has not been created by hedge funds.

да кажем, пет-шест години не е направено от хедж фондове.

People would ask me, "What's a hedge fund?"

Хората биха попитали: "Какво е хедж фонд?"

And I'd say, "One and 20."

Бих отвърнал: "Един и двайсет."

Which means -- now it's two and 20 --

Което означава – сега е два и двайсет –

it's two percent fixed fee and 20 percent of profits.

два процента фиксирана комисионна и двайсет процента от печалбата.

Hedge funds are all different kinds of creatures.

Всички хедж фондове са различни.

CA: Rumor has it you charge slightly higher fees than that.

КА: Казват, че вашите комисионни са малко по-високи.

JS: We charged the highest fees in the world at one time.

ДС: В един момент имахме най-високите комисионни в света.

Five and 44, that's what we charge.

5 и 44, толкова взимаме.

CA: Five and 44.

КА: 5 и 44.

So five percent flat, 44 percent of upside.

Значи 5 процента фиксирани и 44 процента от печалбата.

You still made your investors spectacular amounts of money.

И пак печелите грандиозни суми за инвеститорите си.

JS: We made good returns, yes.

ДС: Да, възвръщаемостта ни е добра.

People got very mad: "How can you charge such high fees?"

Хората се ядосваха: "Как може да взимате толкова високи такси?"

I said, "OK, you can withdraw."

Отговарях: "Добре, оттеглете се."

But "How can I get more?" was what people were --

Но "Как мога да получа повече?" беше това, което хората...

(Laughter)

(Смях)

But at a certain point, as I think I told you,

Но в един момент, както мисля ви казах,

we bought out all the investors because there's a capacity to the fund.

изкупихме всички инвеститори, защото фондът имаше капацитет.

CA: But should we worry about the hedge fund industry

KA: Tрябва ли да се тревожим, че хедж фондовете

attracting too much of the world's great mathematical and other talent

привличат твърде много от блестящите математици и други таланти в света

to work on that, as opposed to the many other problems in the world?

да работят за тях, вместо над множеството други световни проблеми?

JS: Well, it's not just mathematical.

ДС: Не са само математици.

We hire astronomers and physicists and things like that.

Наемаме астрономи, физици и други.

I don't think we should worry about it too much.

Не мисля, че трябва да се тревожим прекалено.

It's still a pretty small industry.

Това все още е една съвсем малка индустрия.

And in fact, bringing science into the investing world

И всъщност, привличането на науката в света на инвестициите

has improved that world.

подобрява света.

It's reduced volatility. It's increased liquidity.

Намалява нестабилността. Повишава ликвидността.

Spreads are narrower because people are trading that kind of stuff.

Маржовете са по-малки, защото с това търгуват хората.

So I'm not too worried about Einstein going off and starting a hedge fund.

Затова не се притеснявам, че Айнщайн ще се откаже, за да основе хедж фонд.

CA: You're at a phase in your life now where you're actually investing, though,

КА: Вие сте в етап от живота си, в който всъщност инвестирате, макар и

at the other end of the supply chain --

в другия край на снабдителната верига -

you're actually boosting mathematics across America.

на практика рекламирате математиката из цяла Америка.

This is your wife, Marilyn.

Това е жена ви, Марлин.

You're working on philanthropic issues together.

Работите заедно за благотворителни каузи.

Tell me about that.

Разкажете ми за това.

JS: Well, Marilyn started --

ДС: Марлин започна –

there she is up there, my beautiful wife --

ето я там горе, красивата ми съпруга –

she started the foundation about 20 years ago.

тя основа фондацията преди около 20 години.

I think '94.

Мисля, че през 1994.

I claim it was '93, she says it was '94,

Според мен беше '93, а според нея - '94,

but it was one of those two years.

но е една от тези две години.

(Laughter)

(Смях)

We started the foundation, just as a convenient way to give charity.

Основахме фондацията само като удобен начин за благотворителност.

She kept the books, and so on.

Тя се занимаваше със счетоводството и т.н.

We did not have a vision at that time, but gradually a vision emerged --

Тогава нямахме определена цел, но постепенно мисията ни се разкри -

which was to focus on math and science, to focus on basic research.

да се съсредоточим в математиката и науката, върху фундаментални изследвания.

And that's what we've done.

Това и направихме.

Six years ago or so, I left Renaissance and went to work at the foundation.

Преди около шест години напуснах Ренесанс и започнах работа във фондацията.

So that's what we do.

С това се занимаваме.

CA: And so Math for America is basically investing

КА: Математика за Америка основно инвестира

in math teachers around the country,

в учители по математика из страната,

giving them some extra income, giving them support and coaching.

като им дава допълнителен доход, подкрепя ги и ги обучава.

And really trying to make that more effective

И наистина се опитва да направи преподаването по-резултатно и

and make that a calling to which teachers can aspire.

да го превърне в призвание, към което учителите се стремят.

JS: Yeah -- instead of beating up the bad teachers,

ДС: Да, вместо да атакуваме лошите учители,

which has created morale problems all through the educational community,

което накърнява духа в цялата образователна общност,

in particular in math and science,

особено в математиката и науката,

we focus on celebrating the good ones and giving them status.

ние избираме да прославим добрите и да им дадем статус.

Yeah, we give them extra money, 15,000 dollars a year.

Даваме им бонус - 15,000 долара годишно.

We have 800 math and science teachers in New York City in public schools today,

Имаме 800 учители по математика и науки в обществените училища в Ню Йорк,

as part of a core.

като част от едно ядро.

There's a great morale among them.

Те имат изключителен дух.

They're staying in the field.

Продължават да работят в областта си.

Next year, it'll be 1,000 and that'll be 10 percent

Следващата година ще бъдат 1000, а това са 10 процента

of the math and science teachers in New York [City] public schools.

от учителите по математика и науки в обществените училища в Ню Йорк.

(Applause)

(Аплодисменти)

CA: Jim, here's another project that you've supported philanthropically:

КА: Джим, ето и друг проект, който подкрепяте благотворително -

Research into origins of life, I guess.

Проучване на произхода на живота, предполагам.

What are we looking at here?

Какво виждаме тук?

JS: Well, I'll save that for a second.

ДС: Ще замълча за секунда.

And then I'll tell you what you're looking at.

И после ще ви кажа какво виждате.

Origins of life is a fascinating question.

Произходът на живота е забележителен въпрос.

How did we get here?

Как сме се появили?

Well, there are two questions:

Всъщност, въпросите са два:

One is, what is the route from geology to biology --

първият е какъв е пътят от геологията до биологията -

how did we get here?

как сме се появили тук?

And the other question is, what did we start with?

А вторият е - от какво сме създадени?

What material, if any, did we have to work with on this route?

С каква материя, ако има такава, е трябвало да работим по пътя?

Those are two very, very interesting questions.

Това са два изключително интересни въпроса.

The first question is a tortuous path from geology up to RNA

Първият въпрос е криволичещият път от геологията до РНК

or something like that -- how did that all work?

или нещо подобно - как е проработило всичко?

And the other, what do we have to work with?

И от друга страна, с какво си имаме работа?

Well, more than we think.

Е, с повече, отколкото предполагаме.

So what's pictured there is a star in formation.

Това изображение е на звезда в процес на формиране.

Now, every year in our Milky Way, which has 100 billion stars,

Всяка година в нашия Млечен път, в който има 100 милиарда звезди,

about two new stars are created.

възникват по две нови.

Don't ask me how, but they're created.

Не ме питайте как, но възникват.

And it takes them about a million years to settle out.

Отнема им около милион години да се установят.

So, in steady state,

Така че, в стабилно състояние

there are about two million stars in formation at any time.

има около два милиона звезди в процес на формиране във всеки момент.

That one is somewhere along this settling-down period.

Тази е в някакъв момент от периода на установяването си.

And there's all this crap sort of circling around it,

А това са всички неща, които се въртят около нея,

dust and stuff.

прах и прочие.

And it'll form probably a solar system, or whatever it forms.

И тя вероятно ще образува слънчева система или нещо друго.

But here's the thing --

Но там има нещо –

in this dust that surrounds a forming star

в праха, който обгръща формиращата се звезда

have been found, now, significant organic molecules.

бяха открити важни органични молекули.

Molecules not just like methane, but formaldehyde and cyanide --

Не просто молекули, като метан, а формалдехид и цианид -

things that are the building blocks -- the seeds, if you will -- of life.

строителните блокчета или семената, ако предпочитате, на живота.

So, that may be typical.

Това може да е типично.

And it may be typical that planets around the universe

Mоже би е обичайно за планетите във Вселената

start off with some of these basic building blocks.

да започват с живота си с някои от тези базови строителни блокчета.

Now does that mean there's going to be life all around?

Това означава ли, че ще има живот навсякъде?

Maybe.

Може би.

But it's a question of how tortuous this path is

Но въпросът е в това колко сложен е пътят -

from those frail beginnings, those seeds, all the way to life.

от крехките наченки, семената, чак до създаването на живота.

And most of those seeds will fall on fallow planets.

Повечето от тези семена ще попаднат на незасяти планети.

CA: So for you, personally,

КА: Значи, лично за вас,

finding an answer to this question of where we came from,

намирането на отговор на въпроса откъде идваме,

of how did this thing happen, that is something you would love to see.

как са се случили нещата - това е, което бихте се радвал да разберете.

JS: Would love to see.

ДС: Ще се радвам.

And like to know --

И искам да разбера -

if that path is tortuous enough, and so improbable,

ако пътят е толкова криволичещ и толкова невероятен,

that no matter what you start with, we could be a singularity.

че е без значение с какво започваме, може би сме единствени.

But on the other hand,

Но от друга страна,

given all this organic dust that's floating around,

с целия този органичен прах, носещ се наоколо,

we could have lots of friends out there.

може би имаме много приятели там някъде.

It'd be great to know.

Ще е страхотно да знаем.

CA: Jim, a couple of years ago, I got the chance to speak with Elon Musk,

КА: Джим, преди две години имах шанса да разговарям с Елон Мъск,

and I asked him the secret of his success,

и го попитах за тайната на успеха му

and he said taking physics seriously was it.

и той каза, че вземането на физиката насериозно е тайната.

Listening to you, what I hear you saying is taking math seriously,

Слушайки вас, разбирам, че сте вземал математиката насериозно,

that has infused your whole life.

това е изпълвало целия ви живот.

It's made you an absolute fortune, and now it's allowing you to invest

Това ви е направилo изключително богат и сега ви позволява да инвестирате

in the futures of thousands and thousands of kids across America and elsewhere.

в бъдещето на хиляди деца от цяла Америка и не само.

Could it be that science actually works?

Означава ли това, че науката наистина работи?

That math actually works?

Че математиката влиза в употреба?

JS: Well, math certainly works. Math certainly works.

ДС: Математиката със сигурност работи. Със сигурност.

But this has been fun.

Но това е забавно.

Working with Marilyn and giving it away has been very enjoyable.

Да работя с Марлин и да дарявам е много приятно.

CA: I just find it -- it's an inspirational thought to me,

КА: Аз просто мисля, че - това е вдъхновяваща мисъл за мен -

that by taking knowledge seriously, so much more can come from it.

че ако знанията се вземат насериозно, толкова много може да произлезе от тях.

So thank you for your amazing life, and for coming here to TED.

Благодаря ви за невероятния ви живот и че дойдохте на конференция на TED.

Thank you.

Jim Simons!

Благодаря ви.

(Applause)

Джим Саймънс!

(Аплодисменти)