< Return to Video

Matematyk, który rozgryzł Wall Street

  • 0:01 - 0:04
    Chris Anderson: Jesteś rodzajem
    fenomenu matematycznego.
  • 0:04 - 0:07
    Za młodu uczyłeś na MIT i Harvardzie.
  • 0:07 - 0:09
    Następnie skontaktowała się z tobą NSA.
  • 0:09 - 0:11
    O co chodziło?
  • 0:11 - 0:15
    Jim Simons: NSA,
    Agencja Bezpieczeństwa Narodowego,
  • 0:15 - 0:17
    nie do końca się skontaktowała.
  • 0:17 - 0:22
    Prowadzili operację na Princeton,
    do której zatrudniali matematyków
  • 0:22 - 0:25
    łamiących tajne kody i takie tam.
  • 0:25 - 0:27
    Wiedziałem, że to istnieje.
  • 0:27 - 0:29
    Dawali bardzo dobre warunki,
  • 0:30 - 0:33
    bo połowę czasu można było
    wykorzystać na własną pracę,
  • 0:33 - 0:37
    ale przez co najmniej połowę
    musiałeś pracować nad ich sprawami.
  • 0:38 - 0:39
    Sporo też płacili.
  • 0:39 - 0:42
    To nieodparcie przyciągało.
  • 0:42 - 0:44
    Zgłosiłem się.
  • 0:44 - 0:45
    CA: Byłeś łamaczem kodów.
  • 0:45 - 0:47
    JS: Byłem.
  • 0:47 - 0:48
    CA: Ale cię zwolnili.
  • 0:48 - 0:49
    JS: Prawda, zwolnili mnie.
  • 0:49 - 0:51
    CA: Dlaczego?
  • 0:51 - 0:53
    JS: Dlaczego?
  • 0:54 - 0:59
    Zwolnili mnie, bo była wojna w Wietnamie.
  • 0:59 - 1:04
    Szef szefów mojej organizacji
    był wielkim fanem wojen.
  • 1:04 - 1:09
    Napisał duży artykuł w New York Timesie,
  • 1:09 - 1:11
    jak to zwyciężymy w Wietnamie.
  • 1:11 - 1:14
    Nie lubiłem tej wojny,
    uważałem, że jest głupia.
  • 1:14 - 1:16
    Napisałem list do Timesa,
    który został opublikowany.
  • 1:16 - 1:20
    Napisałem, że nie każdy,
    kto pracuje dla Maxwella Taylora,
  • 1:20 - 1:25
    jeśli ktokolwiek pamięta to nazwisko,
    zgadza się z jego poglądami.
  • 1:26 - 1:27
    Potem opisałem własne.
  • 1:27 - 1:29
    CA: Widzę, jak to szło.
  • 1:29 - 1:32
    JS: Różniły się poglądów generała Taylora.
  • 1:32 - 1:34
    Ale w końcu nikt nic nie powiedział.
  • 1:34 - 1:38
    Wtedy miałem 29 lat
    i przyszedł do mnie jakiś chłopak.
  • 1:38 - 1:41
    Powiedział, że jest niezależnym
    dziennikarzem z Newsweeka
  • 1:41 - 1:46
    i chce zrobić ze mną wywiad,
    jak wprowadzam swoje poglądy w czyn.
  • 1:46 - 1:50
    Powiedziałem: "Teraz
    zajmuję się głównie matematyką,
  • 1:50 - 1:53
    a kiedy wojna się skończy,
    zajmę się głównie ich sprawami".
  • 1:54 - 1:57
    Następnie zrobiłem jedyną
    inteligentną rzecz tego dnia.
  • 1:57 - 2:01
    Powiedziałem szefowi,
    że dałem komuś wywiad.
  • 2:01 - 2:03
    Zapytał: "Co powiedziałeś?".
  • 2:03 - 2:04
    Powtórzyłem, co powiedziałem.
  • 2:04 - 2:06
    Wtedy powiedział:
    "Muszę zadzwonić do Taylora".
  • 2:06 - 2:09
    Zadzwonił do Taylora,
    zajęło mu to dziesięć minut.
  • 2:09 - 2:11
    Po następnych pięciu mnie wywalił.
  • 2:12 - 2:13
    CA: OK.
  • 2:13 - 2:14
    JS: Jednak nie było źle.
  • 2:14 - 2:17
    CA: Nie było źle, trafiłeś do Stony Brook
  • 2:17 - 2:20
    i rozwinąłeś karierę matematyczną.
  • 2:20 - 2:22
    Zacząłeś pracować z tym człowiekiem.
  • 2:22 - 2:23
    Kto to jest?
  • 2:24 - 2:26
    JS: [Shiing-Shen] Chern.
  • 2:26 - 2:29
    Chern był jednym z największych
    matematyków tamtego wieku.
  • 2:29 - 2:34
    Poznałem go na studiach w Berkeley.
  • 2:34 - 2:36
    Miałem parę pomysłów,
  • 2:36 - 2:39
    pokazałem mu je i się spodobały.
  • 2:39 - 2:45
    Wspólnie zrobiliśmy coś,
    co możecie zobaczyć tutaj.
  • 2:45 - 2:46
    Tak to wyglądało.
  • 2:47 - 2:51
    CA: Ta współpraca zaprowadziła
    do publikacji słynnego artykułu.
  • 2:51 - 2:54
    Możesz nam wyjaśnić,
    o co w ogóle chodziło?
  • 2:55 - 2:56
    JS: Nie.
  • 2:56 - 2:58
    (Śmiech)
  • 2:59 - 3:01
    JS: Mogę wytłumaczyć to komuś.
  • 3:01 - 3:03
    (Śmiech)
  • 3:03 - 3:05
    CA: Jak to wyjaśnisz?
  • 3:05 - 3:08
    JS: Ale niewielu. Niewielu osobom.
  • 3:09 - 3:12
    CA: Chyba mówiłeś, że to
    ma coś wspólnego z kulami,
  • 3:12 - 3:14
    więc zacznijmy tutaj.
  • 3:14 - 3:20
    JS: Tak, miało,
    ale zanim do tego dojdziemy,
  • 3:20 - 3:23
    powiem, że ta praca
  • 3:23 - 3:24
    to dobra matematyka.
  • 3:24 - 3:27
    Obaj byliśmy bardzo szczęśliwi.
  • 3:28 - 3:32
    Ta praca rozpoczęła nawet rozwój
    poddziedziny, która teraz święci sukcesy.
  • 3:33 - 3:38
    Ale, co interesujące,
    dało się to zastosować w fizyce,
  • 3:38 - 3:42
    o której nic nie wiedzieliśmy,
    przynajmniej ja nic nie wiedziałem
  • 3:42 - 3:45
    i nie sądzę, że Chern wiedział więcej.
  • 3:45 - 3:49
    Jakieś 10 lat po tym,
    jak wyszedł ten artykuł,
  • 3:49 - 3:53
    Ed Witten z Princeton
    zastosował go w teorii strun,
  • 3:53 - 3:58
    a w Rosji zaczęto stosować go
    do czegoś zwanego "skondensowaną materią".
  • 3:58 - 4:03
    Dzisiaj te elementy nazwane
    niezmiennikami Cherna-Simonsa
  • 4:03 - 4:05
    często wykorzystuje się w fizyce.
  • 4:05 - 4:06
    To było zdumiewające.
  • 4:06 - 4:07
    Nie znaliśmy fizyki.
  • 4:08 - 4:11
    Nie przyszło mi do głowy,
    że można to wykorzystać w fizyce.
  • 4:11 - 4:14
    Ale to jest ważne w matematyce
    - nigdy nie wiadomo, dokąd dojdziesz.
  • 4:14 - 4:16
    CA: To niesamowite.
  • 4:16 - 4:20
    Mówiliśmy o tym, jak ewolucja
    kształtuje ludzkie umysły,
  • 4:20 - 4:23
    które mogą dostrzegać prawdę lub nie.
  • 4:23 - 4:26
    Jakoś wymyśliłeś teorię matematyczną,
  • 4:26 - 4:28
    nie znając w ogóle fizyki
  • 4:28 - 4:31
    i dwie dekady później
    odkryłeś, że użyto jej,
  • 4:31 - 4:34
    aby dogłębnie opisać
    aktualny świat fizyczny.
  • 4:34 - 4:35
    Jak to się mogło stać?
  • 4:35 - 4:36
    JS: Bóg jeden wie.
  • 4:36 - 4:38
    (Śmiech)
  • 4:39 - 4:42
    Jest jednak słynny fizyk,
    nazywa się [Eugene] Wigner.
  • 4:42 - 4:48
    Napisał esej o nieuzasadnionej
    skuteczności matematyki.
  • 4:48 - 4:52
    W jakiś sposób matematyka
    zakorzeniona jest w prawdziwym świecie.
  • 4:52 - 4:57
    Uczymy się liczyć, mierzyć, każdy to robi,
  • 4:57 - 4:58
    ale potem rozwija się sama.
  • 4:59 - 5:02
    Często jednak wraca,
    by uratować nam skórę.
  • 5:02 - 5:04
    Przykładem jest teoria względności.
  • 5:04 - 5:08
    [Hermann] Mikowski stworzył
    geometrię, a Einstein zauważył:
  • 5:08 - 5:11
    "Właśnie na tym mogę
    osadzić teorię względności".
  • 5:12 - 5:15
    Nigdy nic nie wiadomo. To tajemnica.
  • 5:15 - 5:16
    To tajemnica.
  • 5:16 - 5:20
    CA: To jest więc efekt
    matematycznej pomysłowości.
  • 5:20 - 5:21
    Opowiedz nam o tym.
  • 5:21 - 5:27
    JS: Mamy piłkę - to kula,
    która ma wokół siatkę,
  • 5:27 - 5:29
    takie kwadraty.
  • 5:31 - 5:36
    To, co chcę pokazać,
    zaobserwował [Leonhard] Euler,
  • 5:36 - 5:38
    świetny matematyk z XVIII wieku.
  • 5:38 - 5:43
    Stopniowo stało się to
    bardzo ważną częścią matematyki:
  • 5:43 - 5:46
    topologią algebraiczną, geometrią.
  • 5:47 - 5:51
    Ta praca naukowa ma w tym swoje korzenie.
  • 5:51 - 5:53
    Chodzi o to,
  • 5:53 - 5:58
    że ten obiekt ma osiem wierzchołków,
    dwanaście krawędzi i sześć ścianek.
  • 5:58 - 6:02
    Kiedy obliczysz różnicę,
    wierzchołki minus krawędzie plus ścianki,
  • 6:02 - 6:03
    otrzymujesz dwa.
  • 6:03 - 6:05
    Dwa. To dobra cyfra.
  • 6:05 - 6:09
    Jest też inny sposób,
    wykorzystujący trójkąty.
  • 6:09 - 6:14
    Mamy 12 wierzchołków, 30 krawędzi
  • 6:14 - 6:18
    oraz dwadzieścia ścianek, płytek.
  • 6:19 - 6:23
    Wierzchołki minus krawędzie
    plus ścianki - wciąż wychodzi dwa.
  • 6:23 - 6:26
    W rzeczywistości można tak
    zrobić w dowolny sposób,
  • 6:26 - 6:29
    pokrywając to wszelkimi
    wielokątami i trójkątami,
  • 6:29 - 6:31
    mieszając je.
  • 6:31 - 6:34
    Wierzchołki minus krawędzie
    plus ścianki - wciąż daje dwa.
  • 6:34 - 6:36
    Oto inny kształt.
  • 6:36 - 6:42
    To torus, podobny do pączka
    z dziurką - szesnaście wierzchołków
  • 6:42 - 6:46
    stworzonych z prostokątów,
    32 krawędzie i 16 ścianek.
  • 6:47 - 6:49
    Ścianki minus krawędzie dają zero.
  • 6:49 - 6:51
    Tutaj zawsze wyjdzie zero.
  • 6:51 - 6:55
    Zawsze, gdy pokryjesz torus
    różnymi kwadratami, trójkątami
  • 6:55 - 6:59
    lub czymkolwiek innym, wyjdzie zero.
  • 7:01 - 7:03
    Nazywa się to charakterystyką Eulera.
  • 7:03 - 7:06
    Czasem też niezmiennością topologiczną.
  • 7:07 - 7:08
    To zdumiewające.
  • 7:08 - 7:11
    Nieważne, jak to zrobisz,
    wyjdzie tyle samo.
  • 7:11 - 7:17
    To pierwsze pchnięcie
    w połowie XVIII wieku
  • 7:17 - 7:21
    popchnęło do przodu temat
    zwany dziś niezmiennością topologiczną.
  • 7:21 - 7:24
    CA: A twoja własna praca
    użyła tej idei i przeniosła ją
  • 7:24 - 7:26
    w teorię wyższych wymiarów,
  • 7:26 - 7:30
    obiektów wielowymiarowych
    i znalazła nowe stałe elementy?
  • 7:30 - 7:34
    JS: Tak. Wcześniej znano
    stałe elementy wyższych wymiarów:
  • 7:34 - 7:39
    klasy Pontryagina,
    tak naprawdę to klasy Cherna.
  • 7:39 - 7:42
    Było kilka rodzajów takich stałych.
  • 7:42 - 7:46
    Miałem problemy z jedną z nich
  • 7:46 - 7:51
    i modelowałem je raczej kombinatorycznie,
  • 7:51 - 7:54
    czyli nie w sposób,
    w jaki odbywa się to zazwyczaj.
  • 7:54 - 7:58
    To zaprowadziło do naszej pracy,
    odkryliśmy trochę nowych rzeczy.
  • 7:58 - 8:02
    Ale gdyby nie było Eulera,
  • 8:02 - 8:06
    który napisał prawie 70 tomów o matematyce
  • 8:06 - 8:07
    i miał 13 dzieci,
  • 8:07 - 8:14
    które najwyraźniej niańczył
    na swoim kolanie podczas pisania,
  • 8:14 - 8:20
    gdyby nie było Eulera,
    prawdopodobnie nie byłoby tych stałych.
  • 8:20 - 8:24
    CA: To daje nam chociaż
    mały wgląd w ten wspaniały umysł.
  • 8:25 - 8:26
    Porozmawiajmy o Renaissance.
  • 8:26 - 8:32
    Ponieważ miałeś niesamowity umysł
    i byłeś łamaczem kodów w NSA,
  • 8:32 - 8:35
    zacząłeś pracować jako łamacz
    kodów w przemyśle finansowym.
  • 8:36 - 8:38
    Prawdopodobnie nie kupiłeś
    teorii efektywnego rynku,
  • 8:38 - 8:45
    ale jakoś znalazłeś sposób na osiąganie
    ogromnych zysków przez dwadzieścia lat.
  • 8:45 - 8:46
    Wyjaśniono mi,
  • 8:46 - 8:50
    że niezwykła w twojej pracy
    jest nie tylko wielkość zysków,
  • 8:50 - 8:54
    ale to, że wytworzyłeś je
    z bardzo niskim ryzykiem i zmiennością
  • 8:54 - 8:56
    w porównaniu do funduszy hedgingowych.
  • 8:56 - 8:58
    W jaki sposób to zrobiłeś, Jim?
  • 8:58 - 9:02
    JS: Zrobiłem to,
    łącząc wspaniałą grupę ludzi.
  • 9:02 - 9:06
    Kiedy zaczynałem handlować,
    byłem trochę zmęczony matematyką.
  • 9:06 - 9:10
    Miałem trzydzieści kilka lat
    i bardzo mało pieniędzy.
  • 9:10 - 9:13
    Zacząłem grać i wyszło nieźle.
  • 9:13 - 9:16
    Zarobiłem sporo pieniędzy
    dzięki czystemu szczęściu.
  • 9:16 - 9:18
    Sądzę, że to było tylko szczęście.
  • 9:18 - 9:20
    Nie modelowałem tego matematycznie.
  • 9:20 - 9:23
    Patrząc na dane,
    po chwili zdałem sobie sprawę:
  • 9:24 - 9:26
    to wygląda na jakąś strukturę.
  • 9:26 - 9:30
    Zatrudniłem kilku matematyków,
    zaczęliśmy tworzyć modele,
  • 9:30 - 9:34
    takie same, jak w IDA,
    Instytucie Analiz Obronnych.
  • 9:34 - 9:37
    Tworzysz algorytm
    i przepuszczasz przez komputer.
  • 9:37 - 9:39
    Działa? Nie działa? I tak dalej.
  • 9:39 - 9:41
    CA: Czy możemy na to spojrzeć?
  • 9:41 - 9:45
    Oto typowy wykres jakiegoś towaru.
  • 9:46 - 9:51
    Patrzę na to i stwierdzam:
    "To jest losowe, idzie w górę lub dół,
  • 9:51 - 9:53
    może przez cały okres
    ma niewielką tendencję wzrostową".
  • 9:53 - 9:56
    Jak można handlować za pomocą tego
  • 9:56 - 9:58
    i zobaczyć coś, co nie jest przypadkowe?
  • 9:58 - 10:01
    JS: W dawnych czasach
    - to rodzaj wykresu z dawnych lat -
  • 10:01 - 10:05
    towary lub waluty
    miały tendencję do trendów.
  • 10:06 - 10:12
    Niekoniecznie do bardzo słabych tendencji
    takich jak ta, ale trendów okresowych.
  • 10:12 - 10:16
    Jeśli zdecydowałeś:
    "Dzisiaj będę przewidywał
  • 10:16 - 10:21
    na podstawie zmian z ostatnich 20 dni",
  • 10:21 - 10:24
    być może będzie to dobra prognoza,
    a ja zarobię trochę pieniędzy.
  • 10:24 - 10:29
    Tak naprawdę lata temu
    taki system by zadziałał,
  • 10:29 - 10:32
    nie idealnie, ale by działał.
  • 10:32 - 10:34
    Zarabiasz kasę, tracisz i znowu zarabiasz.
  • 10:34 - 10:37
    Ale jeśli podsumować wszystkie dni w roku,
  • 10:37 - 10:41
    zarobek wyjdzie bardzo mały.
  • 10:42 - 10:44
    To bardzo szczątkowy system.
  • 10:45 - 10:48
    CA: Przetestowałbyś więc
    kilka odcinków trendów czasowych,
  • 10:48 - 10:51
    aby zobaczyć na przykład,
  • 10:51 - 10:54
    co się stanie dalej - trend będzie
    dziesięcio-, czy piętnastodniowy?
  • 10:54 - 11:01
    JS: Przetestowałbym to wszystko
    i odkrył, co działa najlepiej.
  • 11:02 - 11:05
    Śledzenie trendów
    działało świetnie w latach 60.
  • 11:05 - 11:07
    Było w porządku w latach 70.,
  • 11:07 - 11:09
    ale w 80. już nie.
  • 11:09 - 11:12
    CA: Ponieważ każdy to widział.
  • 11:12 - 11:15
    Jak więc pozostałeś na czele?
  • 11:15 - 11:21
    JS: Zostaliśmy na czele,
    znajdując inne podejścia,
  • 11:21 - 11:24
    do jakiegoś stopnia krótkoterminowe.
  • 11:25 - 11:28
    Chodziło o to, by zebrać
    ogromną ilość danych
  • 11:28 - 11:32
    i na początku musieliśmy robić to ręcznie.
  • 11:32 - 11:36
    Poszliśmy do Rezerw Federalnych,
    kopiowaliśmy historie stóp procentowych
  • 11:36 - 11:39
    i tego typu rzeczy,
    bo tego nie było w komputerze.
  • 11:39 - 11:41
    Mieliśmy dużo danych
  • 11:41 - 11:45
    I bardzo mądrych ludzi - to był klucz.
  • 11:45 - 11:49
    Tak naprawdę nie wiedziałem,
    jak zatrudnić ludzi do głównej pracy.
  • 11:50 - 11:53
    Zatrudniłem paru,
    niektórzy zarabiali, inni nie.
  • 11:53 - 11:55
    Z tego nie da się zrobić biznesu.
  • 11:55 - 11:57
    Wiedziałem jednak,
    jak zatrudnić naukowców,
  • 11:57 - 12:00
    miałem wyczucie w tej dziedzinie.
  • 12:00 - 12:02
    To właśnie zrobiliśmy.
  • 12:02 - 12:05
    Stopniowo te modele
    stawały się coraz lepsze,
  • 12:05 - 12:07
    lepsze i lepsze.
  • 12:07 - 12:10
    CA: Przypisuje ci się stworzenie
    w Renaissance czegoś znaczącego,
  • 12:10 - 12:12
    stworzenia kultury - grupy ludzi,
  • 12:12 - 12:16
    którzy nie byli tylko najemnikami
    skuszonymi pieniędzmi.
  • 12:16 - 12:20
    Ich motywacją było wykorzystywanie
    ekscytującej matematyki oraz nauki.
  • 12:20 - 12:22
    JS: Miałem nadzieję, że to prawda.
  • 12:22 - 12:26
    Pieniądze jednak też grały rolę.
  • 12:26 - 12:27
    CA: Zarobili dużo pieniędzy.
  • 12:27 - 12:30
    JS: Nie twierdzę,
    że nikt nie przyszedł dla kasy.
  • 12:30 - 12:32
    Myślę, że wielu przyszło z tego powodu,
  • 12:32 - 12:34
    ale też dlatego, że to była zabawa.
  • 12:34 - 12:37
    CA: Jaką rolę w tym odegrało
    uczenie maszynowe?
  • 12:37 - 12:40
    JS: W pewnym sensie to,
    co zrobiliśmy, to uczenie maszynowe.
  • 12:41 - 12:47
    Patrzysz na dane, symulujesz
    różne przewidywalne schematy,
  • 12:47 - 12:49
    aż będziesz w tym coraz lepszy.
  • 12:49 - 12:53
    Ta metoda niekoniecznie
    uczy się na swoich błędach.
  • 12:53 - 12:56
    Ale działała.
  • 12:56 - 13:00
    CA: Różne przewidywalne schematy
    mogą być naprawdę nieprzewidywalne.
  • 13:00 - 13:02
    Mierzyliście wszystko, prawda?
  • 13:02 - 13:05
    Patrzyliście na pogodę,
    długość sukienek i nastroje polityczne.
  • 13:06 - 13:08
    JS: Długości sukienek nie próbowaliśmy.
  • 13:08 - 13:10
    CA: Jakiego rodzaju rzeczy mierzyliście?
  • 13:10 - 13:12
    JS: Właściwie wszystko.
  • 13:12 - 13:15
    Wszystko to woda na młyn,
    za wyjątkiem spódnic.
  • 13:17 - 13:19
    Pogoda, raporty roczne,
  • 13:19 - 13:24
    kwartalne, dane historyczne,
    różne woluminy, co tylko chcesz.
  • 13:24 - 13:25
    Co się da.
  • 13:25 - 13:28
    Zbieramy terabajty danych dziennie.
  • 13:28 - 13:32
    Magazynujemy je, porządkujemy
    i przygotowujemy do analizy,
  • 13:33 - 13:35
    Szukamy anomalii.
  • 13:35 - 13:38
    Jak powiedziałeś,
  • 13:38 - 13:40
    hipoteza efektywnego rynku jest błędna.
  • 13:40 - 13:44
    CA: Każda anomalia jednak
    może być tylko losową sprawą.
  • 13:44 - 13:47
    Sekret tkwi więc wyłącznie
    w szukaniu zwielokrotnionej anomalii
  • 13:47 - 13:49
    i czekaniu na wyrównanie?
  • 13:49 - 13:52
    JS: Każda anomalia może być przypadkowa,
  • 13:52 - 13:56
    ale jeśli masz wystarczająco
    dużo danych, można to sprawdzić.
  • 13:56 - 14:00
    Można szukać anomalii,
    które trwają dostatecznie długo.
  • 14:01 - 14:05
    Prawdopodobieństwo ich
    przypadkowości nie jest duże.
  • 14:06 - 14:10
    Jednak po pewnym czasie znikają,
    anomalie mogą zniknąć.
  • 14:10 - 14:13
    Trzeba pilnować interesu.
  • 14:13 - 14:16
    CA: Wielu ludzi patrzy
    na rynek funduszy hedgingowych
  • 14:16 - 14:20
    i są w pewien sposób... zszokowani tym,
  • 14:20 - 14:22
    jak wiele bogactwa tam się tworzy
  • 14:22 - 14:24
    i ile talentu jest w to włożone.
  • 14:26 - 14:30
    Czy masz jakieś obawy dotyczące branży,
  • 14:30 - 14:32
    być może całego przemysłu finansowego?
  • 14:32 - 14:35
    Czy to nie pociąg-widmo,
  • 14:35 - 14:39
    który zwiększa nierówności?
  • 14:39 - 14:43
    Co masz na obronę tego, co dzieje się
    w przemyśle funduszy hedgingowych?
  • 14:43 - 14:45
    JS: Sądzę, że przez ostatnie 3 - 4 lata
  • 14:45 - 14:47
    fundusze nie radziły sobie najlepiej.
  • 14:47 - 14:49
    Nam poszło świetnie,
  • 14:49 - 14:53
    ale cała branża hedgingowa
    nie radzi sobie tak dobrze.
  • 14:53 - 14:58
    Giełda była na fali,
    każdy widział, jak wzrastała,
  • 14:58 - 15:01
    a wskaźnik ceny do zysku rósł.
  • 15:01 - 15:06
    Strasznie dużo bogactwa
    powstałego przez ostatnie 5 - 6 lat
  • 15:06 - 15:08
    nie powstało dzięki takim funduszom.
  • 15:08 - 15:12
    Ludzie pytają mnie:
    "Co to jest fundusz hedgingowy?".
  • 15:12 - 15:14
    Odpowiadam: "Jeden i 20".
  • 15:14 - 15:18
    Dziś to "dwa i 20":
  • 15:18 - 15:21
    2% opłaty stałej i 20% zysków.
  • 15:21 - 15:23
    Każdy fundusz jest inny.
  • 15:23 - 15:27
    CA: Plotka głosi, że pobierasz
    troszkę większe opłaty.
  • 15:27 - 15:30
    JS: W tamtym czasie pobieraliśmy
    najwyższe opłaty na świecie.
  • 15:30 - 15:34
    Pobieraliśmy pięć i 44.
  • 15:34 - 15:35
    CA: Pięć i 44.
  • 15:35 - 15:38
    5% opłaty stałej i 44% zysków.
  • 15:38 - 15:41
    Inwestorzy wciąż spektakularnie zarabiają.
  • 15:41 - 15:43
    JS: Mamy dobre wyniki, to prawda.
  • 15:43 - 15:46
    Ludzie wściekają się
    na tak wysokie opłaty.
  • 15:46 - 15:47
    "Zawsze możecie się wycofać".
  • 15:47 - 15:50
    Na co oni: "Jak mogę kupić więcej?".
  • 15:50 - 15:52
    (Śmiech)
  • 15:52 - 15:54
    Chyba mówiłem, że w pewnym momencie
  • 15:54 - 15:59
    wykupiliśmy wszystkich inwestorów,
    bo było nas na to stać.
  • 15:59 - 16:02
    CA: Czy należy bać się o rynek
    funduszy hedgingowych,
  • 16:02 - 16:08
    który przyciąga wielu utalentowanych ludzi
    i najlepszych światowych matematyków
  • 16:08 - 16:11
    do pracy nad tym, zamiast na rzecz
    innych światowych problemów?
  • 16:11 - 16:13
    JS: To nie tylko matematycy.
  • 16:13 - 16:15
    Zatrudniamy astronomów,
    fizyków i różnych takich.
  • 16:16 - 16:18
    Nie sądzę, że trzeba się tym przejmować.
  • 16:18 - 16:21
    To cały czas mała branża.
  • 16:21 - 16:27
    Tak naprawdę włączenie
    nauki w świat inwestycji
  • 16:27 - 16:30
    ulepszyło nasz świat.
  • 16:30 - 16:34
    Ograniczyło niestabilność
    i zwiększyło płynność.
  • 16:34 - 16:37
    Spready są mniejsze, bo ludzie
    zaczęli kupować tego typu rzeczy.
  • 16:37 - 16:42
    Nie boję się,
    że jakiś Einstein założy fundusz.
  • 16:42 - 16:47
    CA: Na obecnym etapie życia
    zajmujesz się głównie inwestowaniem,
  • 16:47 - 16:50
    ale na drugim końcu łańcucha dostaw
  • 16:50 - 16:55
    wspierasz matematyków w całej Ameryce.
  • 16:55 - 16:56
    To twoja żona, Marilyn.
  • 16:56 - 17:01
    Pracujecie razem w filantropii.
  • 17:01 - 17:02
    Odpowiedz mi o tym.
  • 17:02 - 17:06
    JS: Marilyn stworzyła...
  • 17:06 - 17:10
    Tu widać ją na górze, to moja piękna żona.
  • 17:10 - 17:13
    Stworzyła fundację jakieś 20 lat temu.
  • 17:13 - 17:14
    Sądzę, że w 1994 roku.
  • 17:14 - 17:16
    Obstawiam rok 1993, ona 1994.
  • 17:16 - 17:18
    W każdym razie w którymś z tych dwóch.
  • 17:18 - 17:21
    (Śmiech)
  • 17:21 - 17:27
    Uruchomiliśmy fundację jako wygodny sposób
    na przekazywanie funduszy charytatywnych.
  • 17:28 - 17:31
    Żona robiła buchalterię.
  • 17:31 - 17:38
    Z początku nie mieliśmy pomysłu,
    ale stopniowo się pojawił:
  • 17:38 - 17:43
    skupiliśmy się na matematyce i fizyce,
    na badaniach podstawowych.
  • 17:44 - 17:46
    To robiliśmy.
  • 17:46 - 17:53
    Sześć lat temu opuściłem Renaissance
    i rozpocząłem pracę w fundacji.
  • 17:53 - 17:54
    Tym się zajmujemy.
  • 17:54 - 17:57
    CA: "Matematyka dla Ameryki"
    zasadniczo inwestuje
  • 17:57 - 18:00
    w nauczycieli matematyki z całego kraju,
  • 18:00 - 18:04
    dając im dodatkowe dochody,
    wsparcie i trening.
  • 18:04 - 18:07
    Próbuje stworzyć skuteczniejsze nauczanie
  • 18:07 - 18:09
    stworzyć powołanie,
    do którego warto aspirować.
  • 18:09 - 18:14
    JS: Zamiast wytykać złych nauczycieli,
  • 18:14 - 18:19
    co powoduje problemy moralne
    w całej społeczności pedagogicznej,
  • 18:19 - 18:22
    szczególnie w naukach ścisłych,
  • 18:22 - 18:28
    skupiamy się na wspieraniu dobrych
    i nadawaniu im statusu.
  • 18:28 - 18:31
    Tak, dajemy im pieniądze,
    15 000 dolarów rocznie.
  • 18:31 - 18:35
    Mamy 800 nauczycieli nauk ścisłych
    w publicznych szkołach Nowego Jorku,
  • 18:35 - 18:37
    którzy są częścią programu.
  • 18:37 - 18:41
    Morale jest wspaniałe.
  • 18:41 - 18:43
    Zostają w szkołach.
  • 18:43 - 18:46
    Za rok będzie ich tysiąc, czyli 10%
  • 18:46 - 18:50
    wszystkich nauczycieli nauk ścisłych
    w publicznych szkołach Nowego Jorku.
  • 18:50 - 18:53
    (Brawa)
  • 18:56 - 18:59
    CA: Jim, oto inny projekt,
    który wspierasz jako filantrop,
  • 18:59 - 19:02
    badanie początków życia.
  • 19:02 - 19:03
    Co tu widzimy?
  • 19:04 - 19:05
    JS: Odpowiem za chwilę.
  • 19:05 - 19:08
    Wtedy powiem ci, co widzimy.
  • 19:08 - 19:11
    Początki życia to fascynujące zagadnienie.
  • 19:11 - 19:12
    Skąd się wzięliśmy.
  • 19:13 - 19:15
    Mamy dwa pytania.
  • 19:15 - 19:21
    Pierwsze to droga od geologii do biologii,
  • 19:21 - 19:22
    jak tu doszliśmy?
  • 19:22 - 19:25
    Kolejne brzmi: od czego zaczynaliśmy?
  • 19:25 - 19:28
    Czy z czymś po drodze pracowaliśmy?
  • 19:28 - 19:31
    To są dwa bardzo interesujące pytania.
  • 19:32 - 19:38
    Pierwsze pytanie to kręta ścieżka
    od geologii do RNA
  • 19:38 - 19:40
    lub czegoś podobnego
    - jak to wszystko działa.
  • 19:40 - 19:42
    I drugie, jaki był materiał wyjściowy.
  • 19:42 - 19:44
    Było tego więcej, niż nam się wydaje.
  • 19:44 - 19:49
    Na tym zdjęciu widać
    formowanie się gwiazdy.
  • 19:50 - 19:53
    Każdego roku na Drodze Mlecznej,
    która zawiera 100 miliardów gwiazd,
  • 19:53 - 19:56
    tworzą się dwie nowe.
  • 19:56 - 19:58
    Nie wiem jak, ale się tworzą.
  • 19:58 - 20:01
    Osadzenie zajmuje im około miliona lat.
  • 20:02 - 20:04
    W stanie ustalonym
  • 20:04 - 20:08
    mamy około dwa miliona gwiazd,
    które cały czas się formują.
  • 20:08 - 20:12
    Ta jeszcze się osadza.
  • 20:12 - 20:15
    Wokół niej krążą te śmiecie,
  • 20:15 - 20:17
    kurz i reszta.
  • 20:17 - 20:21
    To prawdopodobnie stworzy
    system słoneczny.
  • 20:21 - 20:23
    Chodzi o to,
  • 20:23 - 20:29
    że w kurzu okalającym
    formującą się gwiazdę
  • 20:29 - 20:35
    znaleziono niedawno
    znaczące cząstki organiczne.
  • 20:36 - 20:42
    Molekuły nie tylko takie jak metan,
    ale i formaldehyd, i cyjanek
  • 20:42 - 20:49
    - elementy będące cegiełkami,
    czy nasionami życia.
  • 20:49 - 20:52
    To może być typowe.
  • 20:52 - 20:59
    To może być typowe,
    że planety w całym Wszechświecie
  • 20:59 - 21:03
    zaczynają z paroma
    podstawowymi cegiełkami.
  • 21:04 - 21:07
    Czy to oznacza,
    że tam wszędzie będzie życie?
  • 21:07 - 21:08
    Być może.
  • 21:08 - 21:12
    Pytanie brzmi jednak,
    ja kręta jest ścieżka
  • 21:12 - 21:17
    od delikatnych nasion do życia.
  • 21:17 - 21:22
    Większość z tych nasion
    spadnie na planety-nieużytki.
  • 21:22 - 21:23
    CA: Dla ciebie, osobiście,
  • 21:23 - 21:26
    znalezienie odpowiedzi
    na pytanie, skąd pochodzimy
  • 21:26 - 21:30
    i jak to wszystko się stało
    - coś takiego chciałbyś zobaczyć.
  • 21:30 - 21:31
    JS: Chciałbym to zobaczyć.
  • 21:31 - 21:33
    Chciałbym wiedzieć,
  • 21:33 - 21:38
    czy ta ścieżka jest
    na tyle kręta i nieprawdopodobna,
  • 21:38 - 21:43
    że niezależnie od miejsca startu,
    możemy być osobliwością.
  • 21:43 - 21:44
    Ale z drugiej strony,
  • 21:45 - 21:48
    biorąc pod uwagę organiczy kurz,
    który lata sobie wokół,
  • 21:48 - 21:52
    możemy mieć tam gdzieś wielu przyjaciół.
  • 21:53 - 21:54
    Dobrze byłoby wiedzieć.
  • 21:54 - 21:58
    CA: Kilka lat temu rozmawiałem
    z Elonem Muskiem.
  • 21:58 - 22:00
    Zapytałem go o sekret sukcesu,
  • 22:00 - 22:04
    a on odparł, że było to
    branie fizyki na poważnie.
  • 22:05 - 22:09
    Słuchając ciebie, widzę,
    że wziąłeś matematykę na poważnie,
  • 22:09 - 22:12
    wpłynęła ona na całe twoje życie.
  • 22:12 - 22:17
    Dała ci ogromny majątek
    i pozwala ci aktualnie inwestować
  • 22:17 - 22:21
    w przyszłość tysięcy dzieci
    w całej Ameryce i poza nią.
  • 22:22 - 22:24
    Czy to możliwe, że nauka naprawdę działa?
  • 22:24 - 22:27
    Czy matematyka naprawdę działa?
  • 22:27 - 22:32
    JS: Matematyka na pewno działa.
  • 22:32 - 22:33
    Ale to była zabawa.
  • 22:33 - 22:38
    Praca z Marilyn i rozdawanie
    było bardzo przyjemne.
  • 22:38 - 22:41
    CA: To dla mnie inspirująca myśl,
  • 22:41 - 22:45
    branie wiedzy na poważnie
    może przynieść zdecydowanie więcej.
  • 22:45 - 22:48
    Dziękuję więc za twoje życie
    i przyjście tutaj, na scenę TED.
  • 22:48 - 22:49
    Dziękuję.
  • 22:49 - 22:50
    Jim Simons!
  • 22:50 - 22:54
    (Brawa)
Title:
Matematyk, który rozgryzł Wall Street
Speaker:
Jim Simons
Description:

Jim Simons, matematyk i kryptograf, zauważył, że złożona matematyka używana do łamana kodów może pomóc wytłumaczyć wzorce ze świata finansów. Miliardy później działa, żeby wesprzeć następne pokolenie nauczycieli matematyki i uczonych. Chris Anderson z TED rozmawia z Simonsem o jego niezwykłym życiu w liczbach.

more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
23:03

Polish subtitles

Revisions