Uma entrevista rara com o matemático que decifrou Wall Street

Jim Simons foi um matemático e criptógrafo que percebeu que a matemática complexa que usava para decifrar códigos podia ajudar a explicar padrões no mundo das finanças. Depois de ganhar milhares de milhões, trabalha para apoiar a próxima geração de professores e alunos de matemática. Chris Anderson, da TED, conversa com Simons sobre a sua extraordinária vida de números.

Chris Anderson:
O senhor é um fenómeno da matemática.

Era muito novo, quando ensinou
em Harvard e no MIT.

Depois foi chamado pela NSA.

Como é que foi isso?

Jim Simons: Bem a NSA,
a National Security Agency,

não me chamou, propriamente.

Tinham uma operação em Princeton,
onde contratavam matemáticos

para atacar códigos secretos
e coisas como essas.

Eu sabia que eles existiam.

Tinham uma política muito boa

porque dispúnhamos de metade do tempo
para a nossa matemática

e, pelo menos, metade do nosso tempo
a trabalhar nessas coisas.

E pagavam muito bem.

Era uma oportunidade irresistível.

Portanto, fui para lá.

- O senhor era um decifrador de códigos.
- Pois era.

- Até ser despedido.
- Pois, fui despedido, sim.

- Como é que isso aconteceu?
- Como é que aconteceu?

Fui despedido porque estava a decorrer
a Guerra do Vietname

e o chefão dos chefes da minha organização
era um grande adepto da guerra

e escreveu um artigo no New York Times,
na primeira página da revista

sobre como podíamos ganhar no Vietname.

Eu não gostava daquela guerra.
Achava que era uma guerra estúpida.

Escrevi uma carta ao Times,
que eles publicaram,

dizendo que nem toda a gente
que trabalhava para Maxwell Taylor,

— se é que alguém se lembra do nome dele —
concordava com a opinião dele.

E dava a minha opinião...

CA: Oh, ok. Calculo que isso...

JS: ... que era diferente
da do general Taylor.

Mas, afinal, ninguém comentou nada.

Depois, eu tinha 29 anos nessa altura,
apareceu-me um miúdo

que disse que era "freelancer"
da revista Newsweek,

queria entrevistar-me e perguntou-me

o que é que eu estava a fazer
quanto à minha opinião.

Eu disse-lhe:
"Agora, faço sobretudo matemática,

"e, quando a guerra acabar,
vou continuar a fazer isso".

Depois, fiz a única coisa inteligente
naquele dia.

Disse ao meu chefe local
que tinha dado aquela entrevista

e ele disse: "O que é que disseste?"

E eu disse-lhe o que tinha dito.

E ele disse: "Tenho que falar com Taylor".

Ligou para Taylor e demorou 10 minutos.

Fui despedido cinco minutos depois.

CA: Ok.

JS: Mas não foi mau de todo.

CA: Não foi mau, porque o senhor
foi para Stony Brook

e avançou na sua carreira de matemático.

Começou a trabalhar com este homem.

Quem é ele?

JS: Oh, é Chern.

Chern foi um dos grandes
matemáticos do século.

Conheci-o quando eu estava
a fazer a licenciatura em Berkeley.

Eu tinha umas ideias,

mostrei-lhas e ele gostou delas.

Em conjunto, fizemos esse trabalho
como podemos ver ali em cima.

Lá está ele.

CA: Levou-os a publicarem em conjunto
um documento famoso.

Pode explicar-nos que trabalho foi esse?

JS: Não.

(Risos)

JS: Quer dizer, posso explicá-lo
a algumas pessoas...

(Risos)

CA: Que tal explicá-lo aqui?

JS: ... mas não a muitas pessoas, não.

CA: O senhor disse-me
que tinha a ver com esferas

por isso, podemos começar por aí.

JS: Pois disse,
em relação a esse trabalho,

disse que tinha a ver com isso
mas, antes de lá chegarmos,

aquele trabalho era boa matemática.

Senti-me muito satisfeito com isso
e Chern também.

Até deu início a um subcampo
que está agora florescente.

Mas, o mais interessante,
é que aplicou-se à física,

uma coisa de que nem suspeitávamos,
pelo menos eu não sabia nada de física,

e penso que Chern também
tinha muita dificuldade.

Cerca de 10 anos depois
de ter sido publicado o documento,

um tipo chamado Ed Witten, em Princeton,
começou a aplicá-lo à teoria das cordas

e os russos começaram a aplicá-lo
ao que se chama a "matéria condensada".

Atualmente, essas coisas chamadas
invariantes Chern-Simons

espalharam-se pela física.

Foi assombroso.

Nós não sabíamos física.

Nunca me passou pela cabeça
que ia ser aplicado na física.

Mas a matemática é assim,
nunca se sabe onde vai parar.

CA: Isso é incrível.

Temos estado a falar de como a evolução
modela o espírito humano

que pode aperceber-se ou não da verdade.

O senhor aparece
com uma teoria matemática,

sem saber nada de física,

e descobre, 20 anos depois,
que ela está a ser aplicada

para descrever com profundidade
o mundo físico.

- Como é que isso pode acontecer?
- Sabe-se lá.

(Risos)

Mas há um físico famoso, chamado Wigner,

que escreveu um ensaio sobre
a absurda eficácia da matemática.

Não se sabe como, esta matemática,
que está enraizada no mundo real,

— aprendemos a contar, a medir,
toda a gente faz isso —

floresce por si mesma.

E, com frequência,
produz resultados inesperados.

A relatividade geral é um exemplo desses.

Minkowski tinha aquela geometria
e Einstein percebeu:

"Ei! É mesmo a coisa em que posso
encaixar a relatividade geral".

Portanto, nunca se sabe. É um mistério.

É um mistério.

CA: Isto é uma peça matemática
muito engenhosa.

Fale-nos dela.

JS: Bem, é uma bola, é uma esfera,
e tem uma rede em volta dela,

está a ver, aqueles quadrados.

O que vou mostrar aqui
foi observado inicialmente por Euler,

o grande matemático, no século XVIII.

A pouco e pouco, foi-se tornando
num importante campo da matemática:

a topologia algébrica, a geometria.

Aquele documento
ali em cima assenta nisto.

Portanto, a coisa é esta:

tem 8 vértices, 12 arestas, 6 faces.

Se olharmos para as diferenças

— os vértices menos as arestas,
mais as faces —

obtemos dois.

Ok, dois. É um número bonito.

Esta é outra maneira de fazer o mesmo.
Estes são triângulos que a cobrem.

Há 12 vértices e 30 arestas,

20 faces — 20 triângulos.

Os vértices, menos as arestas,
mais as faces também é igual a dois.

Na realidade, podemos fazer isto,
seja como for,

cobrir esta coisa com todo o tipo
de polígonos e triângulos

e misturá-los.

Calculamos os vértices menos as arestas,
mais as faces, obtemos sempre dois.

Esta é uma configuração diferente.

Isto é um toro,
parece a superfície de um "donut":

16 vértices, cobertos por estes retângulos,
32 arestas, 16 faces.

[V - A + F = 0]

Dá sempre o resultado zero,
vértices, menos arestas, mais faces

Sempre que cobrimos um toro
com quadrados ou triângulos

ou qualquer coisa dessas,
vamos obter zero.

Isto chama-se a característica de Euler.

É aquilo a que se chama
uma invariante topológica.

É espantosa.

Façamos o que fizermos,
obtemos sempre a mesma resposta.

Portanto, este foi o primeiro impulso,
em meados do século XVIII,

num assunto que agora
se chama topologia algébrica.

CA: O seu trabalho foi agarrar
numa ideia dessas

e transformá-la numa teoria
de dimensão mais elevada,

em objetos de maior dimensão
e descobrir novas invariantes?

JS: Foi. Já havia invariantes
de maior dimensão:

as classes de Pontryagin,
as classes de Chern.

Havia um punhado
desses tipos de invariantes.

Eu tentei trabalhar num deles

e criar um modelo envolvendo
uma combinação de elementos,

em vez da forma
como era feito habitualmente.

Isso levou a este trabalho
e descobrimos coisas novas.

Mas se não fosse o Sr. Euler

— que escreveu quase 70 volumes
de matemática,

teve 13 filhos que, segundo parece,

brincavam nos joelhos dele,
enquanto ele escrevia —

se não fosse o Sr. Euler,
talvez não houvesse estas invariantes.

CA: Bem, isso, pelo menos, deu-nos
um pequeno perfume desse espírito notável.

Falemos da Renaissance.

Com o seu espírito espantoso

e, dado ter sido decifrador
de códigos na NSA,

o senhor começou a decifrar códigos
na indústria financeira.

Penso que o senhor não deve ter
acreditado numa teoria de mercado eficaz.

De certo modo,
o senhor descobriu uma forma

de criar lucros espantosos
durante 20 anos.

Segundo me explicaram,

o espantoso é que o senhor não se limitou
à dimensão dos lucros,

o senhor assumiu-os com uma volatilidade
e um risco surpreendentemente baixos,

em comparação
com outros fundos de cobertura.

Como é que conseguiu isso, Jim?

JS: Consegui-o, reunindo
um grupo espantoso de pessoas.

Quando comecei a negociar, eu estava
a ficar um pouco cansado da matemática.

Estava a aproximar-me dos 40 anos,
tinha pouco dinheiro.

Comecei a negociar e saí-me muito bem.

Ganhei muito dinheiro, puramente à sorte.

Acho que foi puramente à sorte.

De certeza que não foi
com nenhum modelo matemático.

Mas, ao olhar para os dados,
ao fim de um tempo, percebi:

parece que há aqui qualquer estrutura.

Contratei matemáticos
e começámos a fazer modelos.

o tipo de coisas que tínhamos feito
no Instituto para Análise da Defesa, o IDA

Concebemos um algoritmo,
testamo-lo num computador.

Funciona? Não funciona? Etc.

CA: Podemos dar uma vista de olhos nisso?

Porque temos aqui
um gráfico vulgar de um bem qualquer

Olho para ele e digo:
"Isto é aleatório, sobe e desce,

"talvez uma leve tendência para cima,
ao longo daquele período de tempo".

Como é possível negociar,
a olhar para aquilo

e ver qualquer coisa
que não seja apenas aleatório?

JS: Antigamente
— este é o tipo de gráfico de antigamente —

os bens ou as divisas
tinham uma evolução tendencial.

Não propriamente a tendência
muito ténue que aqui vemos,

mas uma tendência por períodos.

Se eu decidir que vou prever hoje

segundo o movimento médio
dos últimos 20 dias,

talvez seja uma boa previsão,
e eu ganhe dinheiro.

Na realidade, há uns anos,
esse sistema podia funcionar,

não de forma impecável, mas funcionava.

Ganhava-se dinheiro, perdia-se dinheiro,
ganhava-se dinheiro.

Mas era uma questão de dias num ano

e ganhávamos algum dinheiro,
durante esse período.

É um sistema muito baseado em indícios.

CA: Portanto, o senhor testava uma série
de tendências ao longo do tempo

e via se, por exemplo,

a tendência de 10 dias, ou de 15 dias,
era prenúncio do que aconteceria a seguir.

JS: Claro, nós tentávamos tudo isso
e víamos qual funcionava melhor.

O acompanhamento das tendências
funcionou otimamente nos anos 60

e esteve mais ou menos bem nos anos 70.

Nos anos 80, já não resultava.

CA: Porque já toda a gente sabia disso.

Como é que conseguiu passar
à frente da multidão?

JS: Passámos à frente da multidão,
descobrindo outras abordagens,

abordagens de prazo mais curto,
em certa medida.

A coisa era reunir uma tremenda
quantidade de dados

— e, naquela altura, era tudo feito à mão.

Íamos ao Federal Reserve e copiávamos
histórias de taxas de juros

e coisas dessas,
porque não existiam computadores.

Tínhamos montes de dados

e pessoas muito inteligentes,
a chave era essa.

Eu não sabia como contratar pessoas
para as negociações fundamentais.

Contratei algumas — umas faziam dinheiro,
outras não faziam dinheiro.

Não podia negociar assim.

Mas sabia como contratar cientistas,

porque tenho algum faro nesse campo.

Foi o que fizemos.

A pouco e pouco, os modelos
foram ficando cada vez melhores,

cada vez melhores.

CA: Tem o mérito de ter feito
uma coisa espantosa na Renaissance,

criar essa cultura, esse grupo de pessoas,

que não eram só "mercenários"
que se iriam embora só por dinheiro.

A motivação delas era fazer
matemática e ciência excitantes.

JS: Eu tinha esperança
que isso acontecesse.

Mas também era por dinheiro.

CA: Elas ganharam muito dinheiro.

JS: Não posso dizer
que ninguém veio por dinheiro.

Acho que muitos deles vieram por dinheiro.

Mas também vieram porque ia ser divertido.

CA: Que papel desempenhou
a aprendizagem de máquinas em tudo isso?

JS: Em certo sentido, o que fizemos
foi aprendizagem de máquinas.

Olhamos para uma data de dados e tentamos
simular diferentes esquemas de previsão,

até sermos cada vez melhores nisso.

Não havia propriamente um "feedback"
na forma como fazíamos,

mas funcionava.

CA: Então, esses diferentes esquemas
de previsão podem ser inesperados.

Ou seja, vocês olhavam para tudo, não era?

Olhavam para o tempo, para o comprimento
das saias, para a opinião pública.

JS: Bem, essa do comprimento das saias
não experimentámos.

CA: Que tipo de coisas?

JS: Tudo.

Tudo servia para alimentar a máquina,
exceto o comprimento das bainhas.

O tempo, os relatórios anuais,

os relatórios trimestrais,
os dados históricos, os volumes, etc.

Tudo e mais alguma coisa.

Obtínhamos "terabytes" de dados
todos os dias.

Não os púnhamos de lado, manipulávamo-los
e preparávamo-los para análise.

Procurávamos anomalias.

Conforme você disse,

víamos se a hipótese do mercado eficaz
não estava correta.

CA: Mas qualquer anomalia podia ser
apenas uma coisa aleatória.

O segredo é procurar apenas
múltiplas anomalias estranhas

e ver como elas se alinham?

JS: Qualquer anomalia
pode ser uma coisa aleatória.

Mas, se tivermos dados suficientes,
podemos dizer se não é.

Se encontrarmos uma anomalia persistente
durante tempo suficiente,

a probabilidade de ser aleatória
é muito baixa.

Mas se essas coisas desaparecem
após algum tempo,

as anomalias são postas de lado.

Temos que nos manter sempre
atentos aos negócios.

CA: Muita gente olha agora para a
indústria dos fundos de cobertura

e sente-se chocada

pela quantidade de riqueza que gera

e quanto talento consome.

Sente-se preocupado com esta indústria

e com a indústria financeira, em geral?

Por estar numa espécie
de corrida desenfreada

que, sei lá, ajuda
a aumentar a desigualdade?

Como defenderia o que está a acontecer?

JS: Penso que, nos últimos
três ou quatro anos,

os fundos de cobertura
não têm estado especialmente bem.

Nós temos estado bem,

mas a indústria dos fundos de cobertura,
no seu conjunto, não tem estado muito bem.

O mercado de ações tem andado sobre rodas,
como toda a gente sabe,

e os rácios preços-rendimentos
têm aumentado.

Portanto, uma grande parte da riqueza
que tem sido criada

nos últimos cinco ou seis anos,
não foi criada pelos fundos de cobertura.

As pessoas perguntam-me:
"A como está o fundo de cobertura?"

E eu dizia: "Está a 1,20".

Ou seja — agora está a 2,20 —

é 2% de taxa fixa, com 20% de lucros.

Os fundos de cobertura
são um tipo de criaturas diferentes.

CA: Consta que o senhor cobra taxas
um pouco mais altas do que isso.

JS: Nós cobrámos as taxas mais altas
do mundo, em determinada altura.

A 5,44, foi quanto cobrámos.

CA: A 5, 44.

Portanto, 5% fixos e 44% de ganhos.

Mesmo assim, os vossos investidores
ganharam imenso dinheiro.

JS: Sim, fizemos bons lucros.

As pessoas ficavam loucas:
"Como é que podem cobrar taxas tão altas?"

Eu dizia: "Ok, podem ir-se embora".

Mas as pessoas diziam:
"Como é que posso ganhar mais?"

(Risos)

Mas, a certa altura
— acho que já lhe disse isso —

comprámos tudo aos investidores
porque há uma capacidade para o fundo.

CA: Mas devemos preocupar-nos
que a indústria dos fundos de cobertura

atraia demasiados matemáticos
mundiais e outros talentos

para trabalharem nela, em oposição
a muitos outros prolemas no mundo?

JS: Bem, não são só os matemáticos.

Contratámos astrónomos
e físicos e coisas dessas.

Penso que não nos devemos
preocupar demasiado.

É uma indústria muito reduzida.

Na verdade, a introdução da ciência
no mundo do investimento

melhorou esse mundo.

Reduziu a volatilidade.
Aumentou a liquidez.

Os "spreads" são mais apertados porque
as pessoas negoceiam nesse tipo de coisas.

Portanto, não me preocupa muito se Einstein
resolver iniciar um fundo de cobertura.

CA: O senhor está numa fase da sua vida
em que está a investir

no extremo oposto da cadeia da oferta.

Está a espalhar a matemática
por todos os EUA.

Esta é a sua mulher, Marilyn.

Estão a trabalhar em conjunto
em questões filantrópicas.

Fale-me disso.

JS: Bem, foi Marilyn que começou

— lá está ela ali, a minha bonita mulher —

começou com a fundação, há uns 20 anos.

Penso que em 1994.

Eu digo que foi em 1993,
ela diz que foi em 1994,

mas foi num desses anos.

(Risos)

Iniciámos a fundação como uma forma
conveniente de fazer caridade.

Ela faz a contabilidade e coisas dessas.

Naquela altura, não tínhamos uma visão,
mas a pouco e pouco essa visão surgiu.

Foi concentrarmo-nos
na matemática e na ciência,

concentrarmo-nos na investigação básica.

Foi isso que fizemos.

Há seis anos, saí da Renaissance
e fui trabalhar para a fundação.

Foi isso que fizemos.

CA: Então, Math for America é, sobretudo,

investir em professores de matemática
por todo o país,

dar-lhes um rendimento extra,
dar-lhes apoio e orientação.

Tentar torná-la mais eficaz

e torná-la numa vocação
a que os professores podem aspirar.

JS: Sim, em vez de deitarmos abaixo
os maus professores

— o que criou problemas morais
em toda a comunidade do ensino,

em especial na matemática e na ciência —

nós damos destaque aos bons professores
e oferecemos-lhes estatuto.

Também lhes damos dinheiro extra,
15 000 dólares por ano.

Temos hoje 800 professores
de matemática e de ciência

em Nova Iorque, em escolas públicas,

constituindo um núcleo.

Têm uma moral muito elevada.

Mantêm-se no terreno.

No próximo ano, serão 1000,

mas são apenas 10% dos professores
de matemática e ciência

nas escolas públicas de Nova Iorque.

(Aplausos)

CA: Jim, há um outro projeto
que o senhor apoia filantropicamente.

Suponho que é a investigação
sobre a origem da vida.

O que é que procura nisso?

JS: Vou guardar essa pergunta

e depois digo-lhe o que ando à procura.

A origem da vida é uma questão fascinante.

Como é que lá chegámos?

Há duas questões.

Uma é o caminho
da geologia para a biologia,

como é que lá chegámos?

A outra questão é,
com que é que iniciámos?

Que material tivemos
para entrarmos nessa via?

São duas questões muito interessantes.

A primeira questão é um caminho tortuoso,

da geologia para o ARN
ou qualquer coisa assim.

Como é que isso funcionou?

A outra, o que é que temos para trabalhar?

Temos mais do que pensamos.

O que se mostra ali
é uma estrela em formação.

Todos os anos, na nossa Via Láctea,
que tem 100 mil milhões de estrelas,

criam-se duas novas estrelas.

Não me pergunte como,
mas são duas novas estrelas.

Levam cerca de um milhão de anos
a estabilizar.

Num determinado momento,

há sempre cerca de dois milhões
de estrelas em formação.

Aquela ali está algures
no período de estabilização.

E há toda aquela tralha
a circular à volta dela,

poeira e outras coisas.

Provavelmente vai formar um sistema solar,
ou qualquer outra coisa.

Mas o importante

é que na poeira que rodeia
uma estrela em formação

encontraram-se agora
moléculas orgânicas significativas.

Moléculas, para além das de metano,
moléculas de formaldeído e cianido,

coisas que são os blocos de construção,
as sementes da vida.

Isto pode ser característico.

Pode ser característico
que os planetas, por todo o universo,

se iniciem com alguns destes blocos
básicos de construção.

Isso significa que vai haver vida
por toda a parte?

Talvez.

Mas é uma questão que mostra
como este caminho é tortuoso,

desde o frágil começo,
dessas sementes, até à vida.

A maior parte dessas sementes
cairão em planetas inativos.

CA: Então, para si, pessoalmente,
o senhor adoraria

encontrar uma resposta para essa questão
de onde é que nós viemos,

de como isso aconteceu.

JS: Adoraria.

E gostaria de saber,

já que este caminho
é tão tortuoso e tão improvável,

se seremos os únicos,
por onde quer que tenhamos começado.

Mas, por outro lado,

dada toda aquela poeira orgânica,
que flutua ali à roda,

podemos ter montes de amigos lá em cima.

Seria ótimo sabermos isso.

CA: Jim, há uns anos, tive a oportunidade
de falar com Elon Musk

e perguntar-lhe
qual o segredo do seu êxito.

Ele disse-me que tinha sido
levar a sério a física.

Ouvindo-o a si, o senhor diz
que o que impregnou toda a sua vida.

foi levar a sério a matemática.

Permitiu-lhe fazer uma grande fortuna
e agora está a permitir-lhe

investir no futuro
de milhares e milhares de miúdos

por todos os EUA e não só.

Será que a ciência funciona realmente?

Essa matemática funciona realmente?

JS: Claro que a matemática funciona.
A matemática funciona.

Mas tem sido divertido
trabalhar com Marylin

e desistir dela tem sido agradável.

CA: Descobri,
e é um pensamento inspirador,

que, se levarmos a sério o conhecimento,
podem surgir muito mais coisas daí.

Obrigado pela sua vida espantosa
e por ter vindo aqui à TED.

Obrigado.

Jim Simons!

(Aplausos)