The mathematician who cracked Wall Street | Jim Simons

Переводчик: Aleks Teri Редактор: Alina Siluyanova

Chris Anderson: You were something of a mathematical phenom.

Крис Андерсон: Вы были математическим феноменом.

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

Ещё в молодом возрасте вы уже преподавали в Гарварде и МТИ.

And then the NSA came calling.

А затем вас пригласили работать в АНБ.

What was that about?

Как это было?

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

Джим Саймонс: АНБ — Агентство национальной безопасности.

they didn't exactly come calling.

Нельзя сказать, что они меня пригласили.

They had an operation at Princeton, where they hired mathematicians

У них было подразделение в Принстоне, для которого им требовались математики,

to attack secret codes and stuff like that.

чтобы взламывать секретные коды и делать подобного рода вещи.

And I knew that existed.

Я знал об их существовании.

And they had a very good policy,

У них были хорошие условия,

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

потому что половину времени можно было заниматься своими расчётами

and at least half your time working on their stuff.

и как минимум половину времени — работать над их заданиями.

And they paid a lot.

Они много платили.

So that was an irresistible pull.

Так что это было весьма привлекательное предложение.

So, I went there.

И я пошёл туда работать.

CA: You were a code-cracker.

КА: Вы были взломщиком кодов.

JS: I was.

ДС: Да.

CA: Until you got fired.

КА: Пока вас не уволили.

JS: Well, I did get fired. Yes.

ДС: Да, меня и правда уволили.

CA: How come?

КА: Почему?

JS: Well, how come?

ДС: Почему?

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

Меня уволили, потому что в то время шла война во Вьетнаме,

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

а главный руководитель этой организации был большим её фанатом.

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

Он написал статью в New York Times для первой полосы газеты о том,

about how we would win in Vietnam.

как мы выиграем войну во Вьетнаме.

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

Мне же не нравилась эта война. Я считал её бестолковой.

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

И я написал письмо в Times, которое они опубликовали,

saying not everyone who works for Maxwell Taylor,

что не все, кто работают на Максвелла Тэйлора,

if anyone remembers that name, agrees with his views.

если кто-то ещё помнит это имя, разделяют его взгляды.

And I gave my own views ...

И предоставил своё мнение...

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

КА: Понятно. Понятно, почему...

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

ДС: ...которое расходилось с мнением генерала Тэйлора.

Но тогда никто никак не отреагировал.

But in the end, nobody said anything.

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

Мне тогда было 29 лет, и один парень подошёл ко мне,

and said he was a stringer from Newsweek magazine

представился внештатным корреспондентом журнала Newsweek

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

и сказал, что хочет взять у меня интервью о том, как мои взгляды отражаются на деле.

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

Я ответил: «Сейчас я больше занимаюсь математикой,

а когда война закончится, буду больше работать над заданиями организации».

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

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

А потом я совершил такой «умный» поступок, какой только мог, —

I told my local boss that I gave that interview.

я рассказал своему начальнику об этом интервью.

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

Он спросил: «Что ты ему сказал?»

And I told him what I said.

Я рассказал ему.

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

Тогда он сказал: «Мне нужно позвонить Тэйлору».

He called Taylor; that took 10 minutes.

Он позвонил Тэйлору, это заняло 10 минут.

I was fired five minutes after that.

5 минутами позже меня уволили.

CA: OK.

КА: Ясно.

JS: But it wasn't bad.

ДС: Но это не было чем-то плохим.

КА: Не было, потому что вы отправились в Стоуни-Брук

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

and stepped up your mathematical career.

и продолжили вашу математическую карьеру.

You started working with this man here.

Вы начали работать вот с этим человеком.

Who is this?

Кто он?

JS: Oh, [Shiing-Shen] Chern.

ДС: О, Черн [Чэнь Синшэнь].

Chern was one of the great mathematicians of the century.

Черн был одним из величайших математиков столетия.

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

Я познакомился с ним, когда был аспирантом в Беркли.

And I had some ideas,

У меня было несколько идей,

and I brought them to him and he liked them.

которыми я поделился с ним, и они ему понравились.

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

Вместе мы работали над тем, с чем можно легко ознакомиться здесь.

There it is.

Вот оно.

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

КА: По результатам вы издали известную совместную научную работу.

Can you explain at all what that work was?

Можете ли вы объяснить в общих чертах, о чём эта работа?

JS: No.

ДС: Нет.

(Смех)

(Laughter)

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

ДС: Кому-то я бы мог её объяснить, но...

(Laughter)

(Смех)

CA: How about explaining this?

КА: Возможно, вы объясните это?

JS: But not many. Not many people.

ДС: Но немногим. Немногим людям.

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

КА: Помнится, вы сказали, что это как-то связано со сферами,

so let's start here.

поэтому давайте начнём с них.

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

ДС: Действительно. Хочу только сказать об этой работе —

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

до того, как мы приступим, —

that work was good mathematics.

что в этой работе была сильная математика.

I was very happy with it; so was Chern.

Мне она очень нравилась, и Черну тоже.

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

На её основе даже образовалась подотрасль, сейчас она в самом расцвете.

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

Но интереснее всего, что она была применима и к физике,

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

о которой мы ничего не знали, — по крайней мере, я-то уж точно,

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

и не думаю, что Черн знал чертовски много.

And about 10 years after the paper came out,

Примерно через 10 лет после публикации работы

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

парень по имени Эд Виттен из Принстона начал применять её к теории струн,

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

а в России её начали применять к теории конденсированного состояния.

Today, those things in there called Chern-Simons invariants

Сегодня то, что называется инвариантами Черна-Саймонса,

have spread through a lot of physics.

широко распространено в физике.

And it was amazing.

Это было потрясающе.

We didn't know any physics.

Мы вообще не знали физики.

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

Я и подумать не мог, что это будет иметь к ней отношение.

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

В этом и есть математика: никогда не знаешь, куда она приведёт.

CA: This is so incredible.

КА: Невероятно.

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

Мы говорили о том, как эволюция формирует сознание людей,

that may or may not perceive the truth.

которые могут постичь или не постичь истину.

Somehow, you come up with a mathematical theory,

Каким-то образом вы разработали математическую теорию,

not knowing any physics,

абсолютно не зная физики,

discover two decades later that it's being applied

а через два десятка лет выяснилось,

что она применяется для детального описания физического мира.

to profoundly describe the actual physical world.

How can that happen?

Как такое произошло?

JS: God knows.

ДС: Бог его знает.

(Laughter)

(Смех)

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

Знаменитый физик [Юджин] Вигнер

написал эссе о необъяснимой эффективности математики.

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

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

Эта математика, которая в каком-то смысле берёт своё начало в реальном мире, —

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

мы учимся считать, измерять, все это делают —

and then it flourishes on its own.

а затем она становится чем-то большим.

But so often it comes back to save the day.

Очень часто она спасает положение.

General relativity is an example.

Теория относительности, например.

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

У [Германа] Минковского была теория по геометрии, а Эйнштейна осенило:

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

«Это же именно то, где я могу примерить теорию относительности».

So, you never know. It is a mystery.

Никогда не знаешь наверняка. Это загадка.

It is a mystery.

Загадка.

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

КА: Здесь на изображении — образец математической изобретательности.

Tell us about this.

Расскажите нам о нём.

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

ДС: Это мяч; сфера, заключённая в сетку

you know, those squares.

из таких вот квадратов.

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

То, о чём я расскажу, было впервые замечено [Леонардом] Эйлером —

the great mathematician, in the 1700s.

великим математиком 1700-х годов.

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

Постепенно это превратилось в очень важную отрасль математики —

algebraic topology, geometry.

алгебраическую топологию, геометрию.

That paper up there had its roots in this.

Та работа, что была на экране, берёт начало именно в ней.

So, here's this thing:

У этой фигуры

it has eight vertices, 12 edges, six faces.

есть 8 вершин, 12 рёбер, 6 граней.

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

Если рассчитать по такой формуле: вершины минус стороны плюс грани, —

you get two.

то получим 2.

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

Что ж, двойка — хорошее число.

Можно сделать по-другому: тут оболочка из треугольников.

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

this has 12 vertices and 30 edges

У нёе 12 вершин, 30 рёбер

and 20 faces, 20 tiles.

и 20 граней, 20 плоскостей.

And vertices minus edges plus faces still equals two.

Вершины минус стороны плюс грани также равно двум.

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

И такое можно проделать с чем угодно —

cover this thing with all kinds of polygons and triangles

покройте фигуру оболочкой из любых многоугольников и треугольников

and mix them up.

или теми и другими.

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

Вычитая из вершин стороны и прибавляя грани, в итоге получите 2.

Here's a different shape.

Вот другая фигура.

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

Это тор, или поверхность пончика, покрытая прямоугольниками:

16 вершин, 32 стороны, 16 граней.

covered by these rectangles, 32 edges, 16 faces.

Vertices minus edges comes out to be zero.

Вершины минус стороны получается ноль.

It'll always come out to zero.

Всегда будет ноль.

Every time you cover a torus with squares or triangles

Всегда, помещая тор в оболочку из квадратов или треугольников

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

или чего-то ещё, получаем ноль.

So, this is called the Euler characteristic.

Это называется Эйлеровой характеристикой.

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

Это и есть топологический инвариант.

It's pretty amazing.

Это весьма увлекательно.

Неважно, какая оболочка, результат всегда будет один и тот же.

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

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

Это было первым шагом, в середине 1700-х годов,

into a subject which is now called algebraic topology.

в сторону дисциплины, которая теперь носит название алгебраическая топология.

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

КА: В своей работе вы взяли эту идею

into higher-dimensional theory,

и развили её в многомерную теорию,

higher-dimensional objects, and found new invariances?

применимую к многомерным объектам, и обнаружили новые инвариантности?

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

ДС: Да. К тому моменту уже существовали многомерные инварианты:

Pontryagin classes -- actually, there were Chern classes.

классы Понтрягина, а также классы Черна.

There were a bunch of these types of invariants.

Существовала целая группа различных видов инвариантов.

I was struggling to work on one of them

И я трудился над одним из таких типов

and model it sort of combinatorially,

с целью смоделировать его как бы комбинаторно,

instead of the way it was typically done,

нежели как это обычно делалось,

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

что привело к этой работе и нашему открытию новых зависимостей.

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

Но если бы не господин Эйлер,

who wrote almost 70 volumes of mathematics

написавший почти 70 томов, посвящённых математике,

and had 13 children,

имевший 13 детей,

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

которых он, очевидно, качал на коленках, пока писал работу, —

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

если бы не Эйлер, то, возможно, и не было бы никаких инвариантов.

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

КА: Ваше объяснение помогает понять, какой гений кроется за этим достижением.

Let's talk about Renaissance.

Давайте поговорим о «Ренессансе».

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

Вам приглянулась эта идея, и, будучи взломщиком кодов в АНБ,

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

вы начали взламывать коды в финансовой отрасли.

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

Думаю, вы не купились на гипотезу эффективного рынка.

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

Каким-то образом вы нашли способ получать невероятный доход более 20 лет.

The way it's been explained to me,

Как мне объяснили,

не столько размер дохода был впечатляющим в вашей схеме,

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

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

но удивительно низкая волатильность и риск

compared with other hedge funds.

в сравнении с другими хедж-фондами.

So how on earth did you do this, Jim?

Как же у вас это получилось, Джим?

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

ДС: Мне это удалось, благодаря великолепной команде.

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

В то время, когда я занялся торговлей, я стал немного уставать от математики.

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

Мне было уже далеко за 30, а денег почти не было.

I started trading and it went very well.

Я начал заниматься торговлей, и дело пошло хорошо.

I made quite a lot of money with pure luck.

Я заработал много денег, благодаря одной лишь удаче.

I mean, I think it was pure luck.

Точнее, я думал, что это удача.

It certainly wasn't mathematical modeling.

Конечно же, математически я ничего не просчитывал.

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

Но обратившись к данным некоторое время спустя, я понял:

it looks like there's some structure here.

похоже на то, что тут есть некая структура.

Я нанял несколько математиков, и мы начали создавать модели —

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

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

подобную работу мы делали в ИВИ [Институте военных исследований]:

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

разрабатываешь алгоритм и тестируешь его на компьютере.

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

Работает? Не работает? И так далее.

CA: Can we take a look at this?

КА: Давайте взглянем.

Because here's a typical graph of some commodity.

Вот типичный график некоего товара.

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

Взглянув на него, я думаю: «Это просто случайная кривая, скачущая вверх-вниз.

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

Может, в целом с небольшим восходящим трендом».

Как можно вести торговлю, используя этот график,

How on earth could you trade looking at that,

and see something that wasn't just random?

и видеть, что движения кривой не случайны?

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

ДС: В те времена — это старый график —

commodities or currencies had a tendency to trend.

у товаров и валют была тенденция к тренду.

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

Не обязательно такой тренд, как здесь, но тренды периодически наблюдались.

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

И если думаешь: «Сегодня я сделаю прогноз,

by the average move in the past 20 days --

основываясь на поведении кривой за последние 20 дней — выделено жёлтым.

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

Возможно, это будет неплохой прогноз, и я немного заработаю».

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

Несколько лет назад такой подход сработал бы —

not beautifully, but it would work.

не идеально, но сработал.

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

Заработаешь денег, потеряешь, снова заработаешь.

But this is a year's worth of days,

Но игра не стоит свеч —

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

вы бы немного заработали даже за год.

It's a very vestigial system.

Это весьма рудиментарная система.

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

КА: Вы тестировали множество трендов разной длины

and see whether, for example,

и смотрели, можно ли по 10-дневному или 15-дневному тренду

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

предсказать, что случится дальше.

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

ДС: Конечно, пробуешь такие вот вещи и смотришь, что лучше всего работает.

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

Следование за трендом процветало в 60-х годах,

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

в 70-х было так себе.

By the '80s, it wasn't.

К 80-м же годам — уже нет.

CA: Because everyone could see that.

КА: Потому что это стало очевидным для всех.

So, how did you stay ahead of the pack?

Как вам удалось остаться в авангарде?

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

ДЖ: Нам это удалось, потому что мы искали новые подходы,

shorter-term approaches to some extent.

в некоторой степени краткосрочные.

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

Целью было собрать колоссальный объём информации —

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

тогда мы делали это вручную.

Мы шли в Федеральный резерв и копировали записи об изменении процентных ставок

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

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

и подобную информацию, так как этого не было в компьютерах.

We got a lot of data.

Мы собрали много информации.

And very smart people -- that was the key.

Также умные люди были ключом к успеху.

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

Я не знал, как нанимать людей для занятия торговлей.

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

Я нанял нескольких. Кто-то зарабатывал деньги, кто-то — нет.

I couldn't make a business out of that.

Я не мог так наладить бизнес.

But I did know how to hire scientists,

Но мне известно, как нанимать учёных, —

because I have some taste in that department.

в этом-то я немного знаю толк.

So, that's what we did.

Вот чем мы и занимались.

And gradually these models got better and better,

Постепенно эти модели становились всё лучше и лучше,

and better and better.

и лучше, и лучше.

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

КА: Считается, что вы сделали нечто важное для «Ренессанса»:

which is building this culture, this group of people,

создали эту культуру, эту группу людей —

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

не простых наёмных рабочих, которых можно переманить за деньги.

Their motivation was doing exciting mathematics and science.

Их мотивацией была математика и наука.

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

ДС: Надеюсь, это так.

But some of it was money.

Хотя отчасти дело было и в деньгах.

CA: They made a lot of money.

КА: Они много заработали.

ДЖ: Не могу сказать, что все они пришли не ради денег.

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

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

Думаю, многие из-за этого пришли.

Но также и потому, что знали, как увлекательно это будет.

But they also came because it would be fun.

КА: Какое место во всём этом занимает машинное обучение?

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

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

ДС: В каком-то смысле, всё, что мы делали, и было машинным обучением.

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

Просматриваешь кучу данных и пытаешься воссоздать разные схемы прогнозирования,

until you get better and better at it.

пока не выходит всё лучше и лучше.

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

Не обязательна была отдача.

But it worked.

Но это работало.

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

КА: Такие схемы прогнозирования могут быть весьма неожиданными.

Вы же всё берёте в расчёт, верно?

I mean, you looked at everything, right?

Вы не упускали из виду погоду, длину платьев, политические мнения.

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

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

ДС: Да, длину платьев мы как-то не брали в расчёт.

CA: What sort of things?

КА: Что тогда имеет значение?

JS: Well, everything.

ДС: Всё.

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

Всё имеет значение, кроме длины подола.

Weather, annual reports,

Погода, ежегодные отчёты,

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

квартальные отчёты, исторические сведения —

Whatever there is.

всё что угодно.

We take in terabytes of data a day.

Мы принимаем терабайты информации в день.

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

Храним, перерабатываем и подготавливаем для анализа.

You're looking for anomalies.

Цель — найти аномалию,

You're looking for -- like you said,

найти подтверждение того,

the efficient market hypothesis is not correct.

что, как вы сказали, гипотеза эффективного рынка неверна.

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

КА: Но любая аномалия может быть случайной.

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

Так секрет в том, чтобы наблюдать за многочисленными странными аномалиями

and see when they align?

и определять, где они сходятся?

JS: Any one anomaly might be a random thing;

ДС: Любая аномалия может быть случайной,

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

однако, имея достаточно сведений, можно определить, когда она не случайна.

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

Можно найти аномалию, устойчивую на протяжении долгого времени.

the probability of it being random is not high.

Тогда вероятность того, что она случайна, невелика.

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

Но аномалии исчезают со временем.

So you have to keep on top of the business.

Поэтому необходимо быть в курсе всего.

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

КА: Многие люди, взглянув на индустрию хедж-фондов,

and are sort of ... shocked by it,

шокированы тем, что там творится:

by how much wealth is created there,

как много там все зарабатывают

and how much talent is going into it.

и как много умных людей задействовано.

Do you have any worries about that industry,

У вас есть какие-либо опасения, связанные с этой отраслью,

and perhaps the financial industry in general?

а, может, и со всей финансовой индустрией в целом?

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

Стоит ли нам опасаться,

I don't know -- helping increase inequality?

не знаю, увеличения неравенства?

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

Как бы вы объяснили происходящее в индустрии хедж-фондов?

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

ДС: Я полагаю, что последние 3–4 года

hedge funds have not done especially well.

дела у хедж-фондов идут не очень.

We've done dandy,

Мы-то заработали,

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

но вот индустрия хедж-фондов в целом не так уж процветала.

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

Фондовый рынок сейчас на подъёме, это все знают.

and price-earnings ratios have grown.

Соотношение цены к доходу выросло.

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

Так что серьёзные деньги, вырученные за последние, скажем, 5–6 лет,

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

не были заработаны хедж-фондами.

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

Люди спрашивают меня, что такое хедж-фонд.

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

Отвечаю: 1 и 20.

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

Что значит (сейчас это 2 и 20):

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

2% за управление и 20% за результат.

Hedge funds are all different kinds of creatures.

Хедж-фонды бывают разными.

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

КА: Есть слух, что ваши ставки немного выше двух процентов.

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

ДС: У нас в своё время были самые высокие ставки в мире.

Five and 44, that's what we charge.

5 и 44 — таковы наши ставки.

CA: Five and 44.

КА: 5 и 44.

КА: 5% фиксированной ставки и 44 % с прибыли.

So five percent flat, 44 percent of upside.

You still made your investors spectacular amounts of money.

Даже с такими ставками приносишь своим инвесторам кучу денег.

JS: We made good returns, yes.

ДС: Да, мы много им зарабатывали.

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

Люди злились: «Как вы можете выставлять такие высокие ставки?»

I said, "OK, you can withdraw."

Я отвечал: «Можете вывести свои деньги».

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

Но реальный вопрос был: «Как мне получить больше?»

(Laughter)

(Смех)

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

В какой-то момент, как, думаю, я уже говорил,

мы всё выплатили нашим инвесторам, ведь у фонда есть ёмкость.

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

CA: But should we worry about the hedge fund industry

КА: Стоит ли нам волноваться, что в индустрии хедж-фондов

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

занято слишком много талантливых математиков и других специалистов мира,

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

которые могли бы трудиться над решением множества мировых проблем?

JS: Well, it's not just mathematical.

ДС: Дело тут не только в математике.

We hire astronomers and physicists and things like that.

Мы нанимаем астрономов, физиков и подобных специалистов.

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

Не думаю, что стóит сильно об этом беспокоиться.

It's still a pretty small industry.

Это всё ещё довольно мелкая отрасль.

And in fact, bringing science into the investing world

Напротив, привнесение науки в мир инвестирования

has improved that world.

помогло сделать мир инвестирования лучше.

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

Это сократило волатильность, повысило ликвидность.

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

Спреды стали ýже, так как люди торгуют.

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

Я бы не беспокоился о том, что Эйнштейн может отойти от дел и основать хедж-фонд.

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

КА: Вы сейчас в том периоде своей жизни, когда вы инвестируете,

хотя теперь с другого конца системы.

at the other end of the supply chain --

you're actually boosting mathematics across America.

Вы инвестируете в развитие математики по всей Америке.

This is your wife, Marilyn.

Это ваша жена, Мэрилин.

You're working on philanthropic issues together.

Вместе вы занимаетесь благотворительностью.

Tell me about that.

Расскажите об этом.

JS: Well, Marilyn started --

ДС: Мэрилин основала...

there she is up there, my beautiful wife --

Вот она здесь, моя прекрасная жена.

she started the foundation about 20 years ago.

Она основала фонд около 20 лет назад.

I think '94.

Думаю в 94-м.

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

Я говорю, что это было в 93-м, но она настаивает, что в 94-м.

but it was one of those two years.

В какой-то из этих лет.

(Laughter)

(Смех)

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

Мы основали фонд, чтобы заниматься благотворительностью.

She kept the books, and so on.

Она вела бухгалтерию и всё остальное.

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

Тогда видения у нас ещё не было, но постепенно оно сформировалось.

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

Мы решили сфокусироваться на математике и науке, на основных исследованиях.

And that's what we've done.

Так мы и сделали.

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

Примерно 6 лет спустя я покинул «Ренессанс» и стал работать в фонде.

So that's what we do.

Вот что мы делаем.

CA: And so Math for America is basically investing

КА: Фонд Math for America в основном инвестирует

in math teachers around the country,

в будущее учителей математики в стране,

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

обеспечивая их дополнительным доходом, оказывая поддержку, проводя коучинг.

And really trying to make that more effective

Вы стремитесь сделать их преподавание более эффективным,

and make that a calling to which teachers can aspire.

а призвание учителя — вдохновляющим людей занятием.

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

ДС: Да. Вместо того, чтобы ругать плохих учителей,

which has created morale problems all through the educational community,

что привело к упадку духа во всех образовательным центрах,

in particular in math and science,

особенно в области математики и науки,

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

мы воспеваем хороших учителей и повышаем их статус.

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

Мы выделяем им по 15 000 долларов каждый год.

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

800 учителей математики и естествознания в Нью-Йорке в государственных школах,

as part of a core.

и это только основная часть.

There's a great morale among them.

Они высоко мотивированны.

They're staying in the field.

Они продолжают работать в своей области.

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

В следующем году их будет 1 000, что составит 10% всех учителей

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

математики и естествознания нью-йоркских государственных школ.

(Applause)

(Аплодисменты)

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

КА: Джим, вот ещё один проект, который поддерживает ваш фонд:

Исследование происхождения жизни.

Research into origins of life, I guess.

What are we looking at here?

Что это на экране?

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

ДС: Сначала предыстория,

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

а потом я объясню, что это такое.

Origins of life is a fascinating question.

Происхождение жизни — волнующий вопрос.

How did we get here?

Откуда мы взялись?

Well, there are two questions:

Здесь есть два вопроса.

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

Первый: каков путь из геологии в биологию —

how did we get here?

как мы появились?

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

Другой вопрос: с чего всё началось?

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

Что — если такое и было вообще — побудило жизнь?

Those are two very, very interesting questions.

Это два очень интересных вопроса.

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

Первый вопрос — извилистый путь от геологии к РНК или к чему-то такому.

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

Как это всё произошло?

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

А другой: с чего пришлось начинать?

Well, more than we think.

С большего, чем кажется на первый взгляд.

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

На снимке — зарождение звезды.

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

Каждый год во Млечном Пути, состоящем из 100 миллиардов звёзд,

about two new stars are created.

возникает по две новые звезды.

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

Не спрашивайте как, но они образуются.

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

Это занимает около миллиона лет.

So, in steady state,

В любой момент времени

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

около двух миллионов звёзд пребывают в стадии зарождения.

That one is somewhere along this settling-down period.

Вот эта звезда близка к устойчивому состоянию.

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

Всё это циркулирует —

пыль и прочее —

dust and stuff.

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

и, возможно, образует Солнечную систему или что-то такое.

But here's the thing --

Но вот что интересно:

in this dust that surrounds a forming star

в этой пыли, окружающей формирующуюся звезду,

have been found, now, significant organic molecules.

были обнаружены важные органические молекулы.

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

Не такие молекулы, как метан, а формальдегид и цианид —

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

кирпичики, семена жизни, если угодно.

So, that may be typical.

Возможно, это закономерность.

And it may be typical that planets around the universe

Может быть, планеты во Вселенной

start off with some of these basic building blocks.

создаются из таких вот кирпичиков.

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

Значит ли это, что повсюду существуют разные формы жизни?

Maybe.

Может быть.

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

Но вопрос и в том, насколько извилист путь

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

от хилых зачатков, от этих семян, до образования жизни.

And most of those seeds will fall on fallow planets.

Большинство этих семян упадут на «невозделанные» планеты.

CA: So for you, personally,

КА: Лично для вас

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

найти ответ на вопросы: «Откуда мы взялись?»,

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

«Как произошла жизнь?» — это то, что вам хотелось бы узнать.

JS: Would love to see.

ДС: Да, мне бы хотелось.

And like to know --

Я хотел бы знать.

if that path is tortuous enough, and so improbable,

Ведь если путь развития довольно извилист и маловероятен,

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

тогда что бы ни побудило жизнь, мы можем быть одни во Вселенной.

But on the other hand,

Но с другой стороны,

given all this organic dust that's floating around,

учитывая наличие этой органической пыли, летающей повсюду,

we could have lots of friends out there.

у нас может быть много друзей вне этой планеты.

It'd be great to know.

Я бы хотел знать.

КА: Джим, несколько лет назад мне выпал шанс поговорить с Элоном Маском,

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

and I asked him the secret of his success,

и я спросил, в чём секрет его успеха.

and he said taking physics seriously was it.

Он ответил: серьёзное отношение к физике.

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

Слушая вас, я замечаю, что серьёзное отношение к математике

that has infused your whole life.

изменило всю вашу жизнь.

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

Математика принесла вам богатство, а теперь позволяет инвестировать

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

в будущее тысяч и тысяч детей по всей Америке и не только.

Could it be that science actually works?

Значит, наука действительно пригодилась?

That math actually works?

И математика помогла?

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

ДС: Математика точно помогла. Математика помогла.

But this has been fun.

Но это также было увлекательно.

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

Работа с Мэрилин и в фонде доставляет мне удовольствие.

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

КА: Меня вдохновляет такая мысль:

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

если относиться к знаниям серьёзно, это может многое дать.

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

Спасибо вам за вашу потрясающую жизнь и за то, что пришли на TED.

Thank you.

Спасибо.

Jim Simons!

Джим Саймонс.

(Applause)

(Аплодисменты)