Stratégie de trading de Jim Simons

Climax · 04-04-2023 13:55:26

Stratégie de trading de Jim Simons (Renaissance Technologies, Medallion Fund)

Dans le domaine de la finance, peu de noms sont aussi synonymes de succès que celui de Jim Simons, directeur de Renaissance Technologies et de son célèbre Medallion Fund.

En tirant parti de sa formation en mathématiques et en utilisant la puissance des stratégies de trading quantitatives, Jim Simons a fait de Renaissance l'une des sociétés de gestion d'investissement les plus prospères.

Dans cet article, nous allons explorer l'histoire de Jim Simons, sa stratégie de trading et l'impact qu'il a eu sur la finance grâce à Renaissance Technologies et au Medallion Fund.

Nous nous pencherons également sur le trading quantitatif et sur son rôle dans l'élaboration des stratégies d'investissement modernes.

Principaux enseignements
➡️ Le succès de Jim Simons dans la finance est largement dû à sa formation en mathématiques et à son application dans les stratégies de trading quantitatives.
➡️ Son approche consiste principalement à trouver dans les données financières des schémas qui se répètent dans le temps et à les modéliser dans des algorithmes afin de tirer profit des mouvements de prix futurs.
➡️ Renaissance Technologies, le fonds spéculatif cofondé par Simons, est connu pour combiner la finance, les mathématiques et l'informatique.
➡️ Le Medallion Fund, le fonds interne de Renaissance Technologies, n'est pas ouvert aux investisseurs extérieurs et ses stratégies de trading sont étroitement surveillées.
➡️ Si le trading quantitatif présente de nombreux avantages, il comporte aussi des risques et des inconvénients, tels que le risque de modèle, l'ajustement excessif et les problèmes technologiques.

Qui est Jim Simons ?

Jim Simons est un mathématicien, investisseur et philanthrope américain, surtout connu comme cofondateur de Renaissance Technologies, un fonds spéculatif quantitatif.

Né en 1938, Jim Simons a obtenu son doctorat en mathématiques à l'université de Californie, à Berkeley, et a ensuite enseigné dans plusieurs universités.

Ses travaux en mathématiques, en particulier dans le domaine de la géométrie et de la topologie, lui ont valu une large reconnaissance.

En 1982, à l'âge de 50 ans, Simons cofonde Renaissance Technologies, passant ainsi du monde universitaire à celui de la finance, et se fait rapidement un nom grâce à ses stratégies de trading quantitatif.

Qu'est-ce que la stratégie de trading de Jim Simons ?

La stratégie de trading de Jim Simons s'articule principalement autour du trading quantitatif, de l'utilisation de modèles mathématiques et d'algorithmes pour identifier des modèles et prendre des décisions d'investissement.

Bien qu'il s'agisse d'une exclusivité, Jim Simons a décrit les bases de sa stratégie de trading comme étant l'identification de modèles dans les données qui se répètent au fil du temps, et la modélisation de ces modèles dans des algorithmes afin de tirer profit des mouvements de prix futurs.

M. Simons a décrit les schémas financiers comme étant quelque peu aléatoires (c'est-à-dire à l'œil nu, lorsqu'on examine les schémas de prix historiques), mais pas totalement aléatoires.

Grâce à la technologie, l'ordinateur est en mesure de traiter de grandes quantités de données financières, en minimisant les préjugés et les émotions humaines tout en maximisant les retours sur investissement. La stratégie de Simons repose sur une équipe diversifiée de chercheurs, de mathématiciens et d'informaticiens qui développent et affinent en permanence les modèles qui sous-tendent les décisions de trading de la société.

Gregory Zuckerman a écrit un livre intitulé The Man Who Solved the Market (L'homme qui a résolu le marché) sur les opérations de Simons et de RenTech.

Néanmoins, cet ouvrage manque d'informations techniques et de détails sur la stratégie en tant que telle.

Renaissance Technologies

Renaissance Technologies, fondée en 1982 par James Simons et James Ax, est un fonds spéculatif très performant, connu pour son approche quantitative du trading.

Basée à New York, la société gère des milliards de dollars d'actifs et a produit des rendements exceptionnels pour ses investisseurs.

Son succès a été attribué à la culture unique de l'entreprise qui combine la finance, les mathématiques et l'informatique.

En affinant continuellement ses modèles mathématiques et ses algorithmes, Renaissance Technologies est restée un leader dans le secteur du trading quantitatif.

RenTech est-elle une entreprise de HFT ?

RenTech n'est pas principalement classé comme une société de trading à haute fréquence (HFT).

RenTech est mieux connue en tant que société de gestion d'investissements quantitatifs, utilisant des modèles statistiques et mathématiques complexes et des algorithmes pour analyser les données et prendre des décisions de trading.

Bien qu'elle utilise des technologies sophistiquées et des calculs rapides, ses stratégies sont différentes de celles des sociétés de HFT typiques, qui se concentrent sur l'exécution d'un grand nombre d'ordres à des vitesses extrêmement élevées.

L'approche de RenTech est davantage axée sur l'arbitrage statistique et la reconnaissance de modèles à long terme dans les données du marché, plutôt que sur les stratégies à très court terme caractéristiques du HFT.

Fonds Medallion

Le fonds Medallion est le fonds phare de Renaissance Technologies.

Lancé en 1988, ce fonds est réputé avoir constamment généré des rendements impressionnants, souvent supérieurs à ceux d'autres fonds et à ceux des indices de référence du marché.

Les stratégies à l'origine du succès du Medallion Fund sont réputées être des stratégies de négociation quantitatives exclusives, qui sont des secrets bien gardés.

Le fonds est connu pour son exclusivité et sert principalement les employés de Renaissance Technologies.

Toutefois, étant donné que le Medallion Fund n'est pas ouvert aux investisseurs extérieurs, qu'il ne fait l'objet d'aucun dépôt réglementaire et qu'il n'existe aucun moyen de vérifier les rendements annoncés depuis qu'il a racheté ses derniers investisseurs extérieurs, il n'est pas possible d'en tirer grand-chose.

Sa structure de frais s'élève à 5 % de l'actif sous gestion et à 44 % de la commission de performance (ce qui est plus élevé que les commissions "2 et 20" habituelles).

Comment le fonds Medallion peut-il obtenir des rendements aussi élevés ?

Les rendements du fonds Medallion ne sont pas composés au fil du temps, car le fonds est plafonné à un certain niveau. Tous les rendements supérieurs à ce plafond sont distribués.

Certains pensent que les rendements prétendument élevés de ce fonds proviennent d'autres sources de revenus indépendantes du trading standard, telles que l'arbitrage fiscal.

Renaissance s'est vu infliger des pénalités fiscales de 7 milliards de dollars dans le passé en raison d'une stratégie connue sous le nom d'options sur panier (expliquée ci-dessous).

D'autres pensent que les rendements trop beaux pour être vrais du fonds Medallion sont utilisés à des fins de marketing pour ses fonds ouverts aux investisseurs extérieurs (et qui n'ont pas du tout le même niveau de rendement).

Écart de performance entre Medallion et d'autres fonds Renaissance (par exemple, RIEF)

En 2008, le fonds Medallion a enregistré une performance de +80 % malgré des frais élevés.

En revanche, le Renaissance Institutional Equities Fund (RIEF) - ouvert aux non-initiés - a reculé de 16 % cette année-là, subissant des pertes comme la plupart des fonds pendant la crise financière.

RIEF a également perdu de l'argent en 2009, tandis que Medallion, bien sûr, a de nouveau enregistré des rendements extrêmement élevés après déduction des frais (+39 %).

Pourquoi cet écart ?

Personne ne le sait, car il s'agit de la quintessence de la "boîte noire".

Stratégies Medallion et Renaissance Technologies

La philosophie sous-jacente de l'approche de Simons - qui serait conforme aux pratiques modernes de la finance quantitative - repose sur l'application de processus stochastiques, de l'apprentissage automatique et de divers modèles mathématiques pour décoder, analyser et négocier les marchés financiers.

Nous décrivons ci-dessous les principaux éléments de cette stratégie :

1. Formation aux processus stochastiques et à l'apprentissage automatique

Initialement, Renaissance Technologies s'est distinguée par l'intégration des processus stochastiques et de l'apprentissage automatique dans l'analyse financière.

Les processus stochastiques sont des modèles mathématiques qui prédisent la probabilité de divers résultats dans des conditions incertaines, et qui sont à la base des marchés financiers.

L'apprentissage automatique, en particulier à ses débuts dans la finance, offrait un moyen d'identifier des modèles et des corrélations dans les données qui n'étaient pas apparentes pour les analystes humains ou les méthodes statistiques et fondamentales traditionnelles.

2. Développement de modèles non linéaires sophistiqués

La progression vers les modèles non linéaires et non paramétriques a marqué une évolution significative de leurs capacités analytiques.

Contrairement aux modèles linéaires, qui supposent une relation proportionnelle directe entre les variables, les modèles non linéaires peuvent saisir des relations plus complexes, telles que celles influencées par des facteurs macroéconomiques externes, le sentiment du marché et d'autres éléments non quantifiables.

Cette complexité est mieux adaptée à la nature des marchés financiers, où les hypothèses linéaires sont souvent insuffisantes.

3. Adoption de la méthode du noyau

La méthode du noyau est une percée dans la reconnaissance et l'analyse des formes dans le contexte de la stratégie de Renaissance Technologies.

Il s'agit d'une technique d'apprentissage automatique qui permet de transformer les données dans un espace de dimension supérieure afin de faciliter la modélisation de relations complexes entre les variables.

Cette méthode a considérablement amélioré leur capacité à prédire les tendances du marché et les mouvements de prix en identifiant des modèles subtils qui n'étaient pas détectables avec des modèles plus simples.

4. Se concentrer sur les transactions à court terme

En se concentrant sur les transactions à court terme, Renaissance Technologies a pu capitaliser sur les avantages statistiques de ses modèles tout en réduisant son exposition à la volatilité des marchés à long terme.

Cette approche minimise le risque associé à la détention de positions sur des périodes prolongées, où des événements macroéconomiques et géopolitiques imprévus peuvent avoir des effets préjudiciables sur les rendements des transactions.

5. Trading de convergence

RenTech est connu pour son utilisation du trading de convergence, qui impliquent des stratégies de valeur relative ou d'arbitrage.

Dans une opération de convergence, la société prend une position longue sur un actif sous-évalué et une position courte sur un actif connexe surévalué, en pariant que les prix finiront par converger.

Il peut s'agir d'une position longue sur une action et d'une position courte sur un contrat à terme plus cher sur la même action, ou d'une position longue sur une obligation sous-évaluée et d'une position courte sur une obligation plus chère mais connexe.

En exploitant ces inefficacités de prix temporaires, RenTech vise à générer des rendements cohérents à partir de la convergence des prix au fil du temps.

6. Approche scientifique des prévisions de marché

La stratégie de Simons a été comparée à une méthode scientifique de jeu, où les probabilités mathématiques, plutôt que l'intuition ou l'analyse spéculative, guident les décisions de trading.

Cet avantage statistique repose sur la loi des grands nombres et le théorème de la limite centrale, et constitue un moyen systématique d'obtenir des rendements constants au fil du temps.

7. Attraction de talents pluridisciplinaires

Le recrutement de personnes telles qu'Ellyn Berlekamp, qui a apporté son expertise en théorie des jeux et en théorie de l'information, a montré l'engagement de l'entreprise en faveur de la diversité intellectuelle et de l'innovation.

Une approche multidisciplinaire a permis à Renaissance d'affiner et d'améliorer continuellement ses modèles grâce à des perspectives et des méthodologies nouvelles.

8. Intégration des réalités du marché

La compréhension et la prise en compte de l'impact de l'exécution et du slippage ont également joué un rôle.

L'impact de l'exécution fait référence à l'effet que les transactions importantes ont sur le marché, en faisant potentiellement évoluer le prix dans un sens contraire à celui de la transaction.

Le dérapage décrit la différence entre le prix attendu d'une transaction et le prix auquel la transaction est exécutée.

En modélisant ces réalités, Renaissance pourrait prédire avec plus de précision les rendements nets et optimiser les stratégies d'exécution des ordres.

Options sur panier

Les options sur panier sont des produits financiers dérivés qui permettent aux investisseurs de s'exposer à un portefeuille d'actifs, tels que des actions ou des matières premières, plutôt qu'à un seul actif.

Ce type d'option offre un profil de risque plus diversifié qu'une option standard.

Elles ont notamment été utilisées par Simons et Renaissance dans le cadre d'une stratégie visant à convertir les plus-values à court terme, qui sont imposées à un taux plus élevé, en plus-values à long terme, qui bénéficient d'un taux d'imposition plus faible.

Cette approche a été utilisée pour optimiser les implications fiscales de leurs activités de négociation à court terme.

Naturellement, cette pratique a été examinée sous l'angle de la légalité et de l'éthique.

RenTech et les options sur panier

Options sur panier - RenTech aurait utilisé des « options sur panier » avec la Deutsche Bank. Ces options sont basées sur une collection d'actifs sous-jacents (comme un portefeuille), plutôt que sur une seule action.
Motivation fiscale - L'une des raisons présumées de cette structure était de différer les impôts sur les gains. RenTech pouvait essentiellement « bloquer » un prix sans vendre immédiatement, ce qui retardait les implications fiscales.
Examen réglementaire - Cette pratique a attiré l'attention de l'IRS et des enquêtes du Sénat, qui ont remis en question sa légitimité en tant que stratégie de report de l'impôt.

Trading quantitatif

Le trading quantitatif, ou quant trading, est une méthode de trading qui utilise des modèles mathématiques et des algorithmes pour analyser les marchés financiers et prendre des décisions d'investissement.

Cette approche fondée sur les données permet aux traders quantiques de traiter et d'évaluer rapidement et efficacement de grandes quantités d'informations, en identifiant des modèles et des opportunités qui ne sont pas forcément évidents pour les traders humains.

Le trading quantitatif a gagné en popularité au fil des ans en raison de sa capacité à minimiser les biais et les émotions humaines tout en générant des rendements réguliers.

Il existe généralement deux formes de trading quantitatif :

les systèmes experts (les humains conçoivent les algorithmes sur la base de leur compréhension du monde)
l'apprentissage automatique (la machine étudie les données et élabore des algorithmes à partir des modèles qu'elle repère).

Pour quels travaux mathématiques Jim Simons est-il connu ?

Avant sa carrière dans la finance, Jim Simons était réputé pour ses travaux en mathématiques, notamment en géométrie et en topologie.

Sa contribution la plus notable est la théorie de Chern-Simons, qu'il a développée avec Shiing-Shen Chern.

Cette théorie, qui fait aujourd'hui partie de la géométrie différentielle et de la topologie, concerne l'étude des manifolds tridimensionnels et les propriétés des structures géométriques dans l'espace différentiel.

En termes simples, elle permet de comprendre et de classer les complexités des formes et des espaces géométriques, en particulier la façon dont ils se tordent et se courbent.

Ce cadre mathématique est utilisé non seulement en mathématiques pures, mais aussi en physique théorique, en particulier dans la théorie des cordes et la théorie quantique des champs.

Citations de Jim Simons

Nous ne commençons pas par des modèles. Nous commençons par des données. Nous n'avons pas d'idées préconçues. Nous recherchons des éléments qui peuvent être reproduits des milliers de fois.

Au lieu de partir d'une théorie ou d'une hypothèse, les Simons donnent la priorité à l'analyse des données brutes afin d'identifier les modèles et les tendances.

Ils évitent d'imposer des croyances ou des préjugés préexistants, laissant les données parler d'elles-mêmes.

La reproductibilité souligne l'importance de trouver des modèles statistiquement significatifs qui se vérifient de manière cohérente dans un grand nombre de cas, de sorte que les résultats observés ne sont pas dus au hasard ou à des incidents isolés.

Cette approche est courante en finance quantitative, où les données historiques sont utilisées pour identifier les stratégies commerciales présentant un avantage statistique.

En même temps, d'autres pourraient être réticents à l'égard de cette approche, car les stratégies qui en découlent pourraient avoir du mal à s'adapter aux données prospectives.

Supposons que vous ayez une pièce de monnaie qui donne 70/30 face. Si vous pariez sur face, vous gagnerez 7 fois sur 10. Trois fois sur dix, vous allez perdre, et c'est de la malchance. Vous avez donc besoin d'une certaine dose de chance pour éviter une longue série de queues lorsque vous avez une pièce de 70/30 qui est face. À un certain moment, la chance s'équilibre. Bien sûr, il y a de la chance dans notre activité, mais jusqu'à présent, nous avons eu une bonne longueur d'avance.

M. Simons reconnaît ici le rôle de la chance dans toute entreprise probabiliste, même lorsque les probabilités sont en votre faveur.

En utilisant l'analogie d'une pièce de monnaie faussée, il montre que même avec 70 % de chances de gagner, les pertes sont inévitables.

Des séries de pertes prolongées peuvent survenir en raison du hasard, même si l'on dispose d'un avantage statistique.

Par exemple, si vous faites 1 000 essais avec une probabilité de gain/perte de 70/30, il y a toujours plus de 80 % de chances que vous ayez au moins une série de 5 défaites ou plus.

Mais sur le long terme, la chance a tendance à s'équilibrer, et un tel « avantage » (l'avantage fourni par la pièce biaisée) conduira à des gains réguliers.

Nous avons fait un exercice similaire dans notre article « Combien de temps pour tester une stratégie de trading » afin de simuler différents types d'avantages.

En résumé, plus l'avantage est petit, plus il faut le tester longtemps pour s'assurer qu'il s'agit bien d'un avantage et en tirer profit. Et ce, en supposant qu'il dure et qu'il ne se referme pas complètement.

La poule aux œufs d'or n'existe pas pour toujours.

Cette phrase traduit l'idée qu'aucune stratégie ou système d'investissement ne peut générer des bénéfices indéfiniment.

Du moins dans un contexte alpha (les stratégies bêta devraient être passives et durables).

Les marchés sont en constante évolution, avec tous les types d'acheteurs et de vendeurs, les produits échangés, leur taille, leurs motivations, etc.

Il met en garde contre la complaisance et le fait de se reposer sur les succès passés, ce qui implique que les stratégies doivent être constamment surveillées et ajustées pour conserver leur avantage.

Il en va de même dans d'autres jeux à somme nulle, comme le sport (les gains et les pertes sont à somme nulle).

Les stratégies changent constamment pour obtenir un avantage, ce qui signifie que vous évoluerez dans le sport au fil du temps.

Les schémas d'évolution des prix ne sont pas aléatoires. Cependant, ils sont suffisamment proches du hasard pour qu'il ne soit pas facile et évident d'en tirer un certain excès, un certain avantage.

Tout en reconnaissant l'existence de schémas dans les mouvements de prix, il souligne que ces schémas ne sont pas facilement prévisibles.

En particulier pour un trader discrétionnaire, non dépendant des données.

Selon M. Simons, les marchés présentent un degré de hasard qui rend difficile l'obtention systématique de bénéfices.

Trouver un « avantage » nécessite une analyse sophistiquée et une compréhension approfondie des marchés financiers.

Il ne s'agit pas simplement d'identifier les tendances de base.

Il met également l'accent sur la nature concurrentielle des marchés financiers, où divers participants tentent d'exploiter les mêmes schémas.

FAQ - Stratégie de trading de Jim Simons

Comment Jim Simons est-il passé d'une carrière en mathématiques à la finance ?

Après une carrière réussie dans le monde universitaire, Jim Simons a compris qu'il était possible d'appliquer les concepts mathématiques à la finance.

Il a cofondé Renaissance Technologies en 1982, où il s'est concentré sur le développement de stratégies de trading quantitatives.

Sa formation en mathématiques lui a fourni une base solide pour créer et affiner les algorithmes qui sous-tendent les stratégies de trading de l'entreprise, ainsi que pour identifier les personnes susceptibles de réussir dans un tel environnement.

En quoi l'approche de Renaissance Technologies en matière de trading quantitatif diffère-t-elle de celle des autres fonds spéculatifs ?

La société emploie une équipe diversifiée de chercheurs, de mathématiciens et d'informaticiens qui travaillent ensemble pour développer, tester et affiner les modèles mathématiques et les algorithmes.

De nombreux fonds spéculatifs (en particulier les fonds spéculatifs quantiques) ne communiquent pas beaucoup avec les médias et ne diffusent pas beaucoup d'informations publiquement, et leurs employés sont souvent soumis à des accords de confidentialité, de sorte qu'il est difficile pour les concurrents de les reproduire.

Comment le fonds Medallion a-t-il maintenu ses performances impressionnantes au fil des ans ?

Les performances constantes du fonds Medallion sont dues à ses stratégies de trading quantitatif exclusives, qui sont la propriété intellectuelle de l'entreprise.

L'équipe du fonds affine ses modèles et ses algorithmes, ce qui lui permet de rester à la pointe des tendances du marché et de la concurrence.

En outre, l'exclusivité du fonds et le plafonnement de ses actifs sous gestion contribuent à maintenir sa performance.

Puis-je investir dans le fonds Medallion ?

Non. Le Medallion Fund n'est pas ouvert aux investisseurs extérieurs. Le fonds est principalement destiné aux employés de Renaissance Technologies et à leur famille proche.

L'AUM est plafonné afin d'éviter le surpeuplement et la dilution des rendements. Il est beaucoup plus facile d'obtenir des rendements élevés sur une base de capital faible que sur une base de capital élevée, étant donné que la quantité d'opportunités à haut rendement s'amenuise.

Toutefois, il existe d'autres possibilités d'investissement dans le domaine du trading quantitatif, que vous pouvez explorer avec l'aide d'un conseiller financier ou d'un courtier.

Quels types de données les modèles de trading quantitatif utilisent-ils pour prendre des décisions ?

Les modèles de trading quantitatif s'appuient sur un large éventail de sources de données, notamment des données historiques sur les prix, des états financiers, des indicateurs économiques et même des données alternatives telles que les tendances météorologiques ou le sentiment des médias sociaux.

Cette diversité de données permet aux modèles quantitatifs d'identifier des modèles et des tendances cachés sur le marché.

Le trading quantitatif présente-t-il des risques ou des inconvénients ?

Bien que le trading quantitatif présente de nombreux avantages, il existe certains risques et inconvénients.

L'un des risques potentiels est le risque de modèle, qui se produit lorsqu'un algorithme ne parvient pas à prédire avec précision le comportement du marché, ce qui entraîne des pertes.

Un autre risque est le surajustement, qui se produit lorsqu'un modèle est trop spécifique aux données historiques et ne fonctionne pas bien dans des conditions réelles. Le surajustement est particulièrement dangereux lorsque l'avenir est différent du passé

En outre, le trading quantitatif peut être sujet à des problèmes technologiques, tels que des bogues de logiciels ou des pannes de matériel, qui peuvent avoir un impact sur les performances du trading.

Quels types de modèles mathématiques RenTech utilise-t-elle ?

Renaissance Technologies utilise une variété de modèles mathématiques, notamment:

des modèles statistiques pour la reconnaissance des formes
les théories des probabilités
des modèles non linéaires/non paramétriques, et
des algorithmes pour l'analyse prédictive

Ces modèles analysent de vastes ensembles de données afin d'identifier et d'exploiter les inefficacités et les tendances du marché.

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