Рыба-шарп

Подборка постов за октябрь - книги К чему приводит 996 https://t.me/rybasharp/128 Как работать сфокусировано и результативно, чтобы 996 был не нужен https://t.me/rybasharp/129 «Независимый стартапер» (все совпадения намерены) https://t.me/rybasharp/130 Если вам было интересно, пожалуйста, перешлите друзьям и коллегам! #книги @rybasharp

Подборка постов за октябрь - хедж-фонды Как SEC преследует ресерчера из Two Sigma, получившего бонус в 20 миллионов https://t.me/rybasharp/124 https://t.me/rybasharp/125 https://t.me/rybasharp/126 То, что работает для discretionary trading, не работает для quant? https://t.me/rybasharp/130 Если вам было интересно, пожалуйста, перешлите друзьям и коллегам! #хеджфонды @rybasharp

Multi-strat pod shops - дни сочтены? Несколько раз видел мнение, что multi-strat pod shops - это структура, которая не подходит для quant фондов. Дело в том, что она придумана для discretionary trading. Так как там инвестиционные решения принимают люди по своему произволу (discretion), то имеет смысл не разрешать им общаться. Так обеспечивает разный произвол у разных людей - и диверсификация инвестиций. В quant фондах же требуется совсем другое - быстро разворачивать новые методологии извлечения альфы из данных и быстро подключать новые датасеты. Для этого нужна технологическая платформа, а для ее создания людей надо объединять, а не разделять. Так что кажется, что по мере того, как quant trading завоевывает Wall Street, pod-based структура должна уйти в прошлое! #хеджфонды @rybasharp

15. Собеседование с топ-менеджером, уволившемся из корпорации - Я ушел из корпорации, - сказал кандидат. - Был в топ-менеджменте, руководил сотнями людей, принимал стратегические решения. Теперь я независимый. Строю свой продукт. - А что вы построили? - спросил Федор. - Пока ничего. Но теперь все под моим контролем. Никто не мешает. - Контроль - это не свобода, - сказал Федор. - Это просто новая форма зависимости. Кандидат нахмурился: - Я наконец-то делаю все по-своему. - А “свое” - это что? Без бюджета, команды, бренда и процесса, кто вы? Что остается, если убрать все, что когда-то давало вам власть и вес? Долгая пауза. - Не знаю. Я привык, что от моих решений зависели сотни. А теперь - тишина. - Вот и начало, - сказал Федор. - Настоящая независимость начинается не тогда, когда вокруг нет начальников. А тогда, когда без внешнего давления вы все равно делаете важное. Из сборника «Протоколы невыученного» #книги @rybasharp

Расписание отвлечений Cal Newport в книге Deep Work предлагает такой способ обеспечить себе достаточно времени для сфокусированной работы. Считать сфокусированность режимом «по умолчанию» - и установить расписание отвлечений. Иными словами, заранее определить себе периоды, когда можно «тупить в интернете», смотреть соцсети итд. При этом, конечно же, надо учитывать, что в день реально глубокой сфокусированности может быть часа 3-4. Поэтому времени на отвлечения может быть много, главное придерживаться установленного расписания! #книги @rybasharp

996. Собеседование с кандидатом из стартапа с венчурным финансированием - Три года я работал шесть дней в неделю с утра до ночи, - сказал кандидат. - Мы росли, постоянно релизили, подняли еще один раунд. Я спал в офисе, решал все сам. - И что осталось от вас? - спросил Федор. - Продукт. Опыт. Наверное, усталость. - А рост? - Не знаю. Я слишком устал, чтобы понять. Федор помолчал. - Вы работали не двенадцать часов. Вы отвлекались двенадцать часов. Сколько из них были настоящими - сфокусированными и глубокими? - Почти ни одного. Все время - звонки, слайды, слэки. - Тогда вы не строили стартап. Вы прятались от тишины. Один час настоящей концентрации создает больше ценности, чем неделя суеты. Начните с этого часа. Если он появится, появитесь и вы. Из сборника «Протоколы невыученного» #книги @rybasharp

Исторический тайфун в Гонконге В сентябре две недели по работе был в Гонконге. Там мне (не) повезло застать тайфун Рагаса. По данным Википедии, это самый мощный тайфун (пока) этого года. Скорость ветра достигала 270 км/ч. В Гонконге больше 12 часов был в силе сигнал 10 - это высший уровень штормового (тайфунного?) предупреждения. Это всего лишь шестой раз с 2010 года, когда используют такой сигнал. Полтора дня в городе практически все было закрыто, а мне пришлось все это время не выходить из гостиницы. А вот так выглядело приближение тайфуна в эппловском приложении с прогнозом погоды #города @rybasharp

SEC v Jian Wu (а бы ли обман?) Если кратко описать, в чем суть ситуации, то получается вот что: - ресерчер в хедж-фонде сделал несколько предсказательных моделей - они прошли критерии для выхода в production - после вывода в production, ресерчер изменил «decorrelation parameter» - чем ввел хедж-фонд в заблуждение относительно уникальности этих моделей - в результате этого хедж-фонд выплатил больше 20 миллионов долларов премии этому ресерчеру Хедж-фонды обычно платят премии на основе value addition - того, что новые модели добавляют к тому, что уже есть. Конкретные формулы отличаются от фонда к фонду, но общий принцип один и тот же. Value addition обычно оценивают по двум составляющим - standalone performance и uniqueness. Как я писал раньше, https://t.me/rybasharp/45, ортогональность/уникальность очень ценна, поэтому за нее готовы платить много. Кажется, что ситуация выглядит так - на исторических данных (а на них можно нафитить все, что хочешь) удалось добиться и высокого standalone performance, и высокой uniqueness. Далее в проде ресерчер «подкрутил параметры» - и по материалам SEC, standalone performance остался высоким, а уникальность существенно снизилась. Возникает вопрос - почему же хедж-фонд все же заплатил миллионы долларов премии?! Если на реальных данных уникальность не была высокой, то при нормальных процедурах выплаты премий никаких миллионов бы не было! А если уникальность осталась высокой и на реальных данных, то, кажется, что никакого обмана не было! Мне кажется, на этом может строиться стратегия защиты в суде. Интересно будет почитать материалы с судебных заседаний, если их опубликуют! #хеджфонды @rybasharp

SEC v Jian Wu (продолжение) История с ресерчером из Two Sigma началась несколько лет назад. В этой статье приводится точка зрения Jian Wu и вообще дается более широкий контекст ситуации. https://www.craincurrency.com/compliance-legal-and-regulation/two-sigma-researcher-jian-wu-fights-hedge-fund-over-blame-170 Во-первых, говорится, что в Two Sigma был конфликт владельцев (они же топ-менеджеры). Поэтому неудивительно, что многие процессы в компании могли быть нарушены. В том числе, процесс обновления моделей в проде. Во-вторых, использовать ли конкретную модель в торговой стратегии - действительно решает отдельная команда, а не ресерчер, который эту модель сделал. Все это, конечно, не освобождает от ответственности за несогласованное изменение параметров модели в проде. Интересно, почему дело не ограничилось внутренним разбирательством, а дошло до SEC! #хеджфонды @rybasharp

SEC v Jian Wu Недавно узнал о том, что американский регулятор финансовых рынков - Security and Exchanges Commission (SEC) - подает в суд на бывшего сотрудника Two Sigma. Полностью детали здесь: https://www.sec.gov/files/litigation/briefs/2025/comp26398.pdf Кратко - Jian Wu работал в Two Sigma ресерчером и разрабатывал модели, предсказывающие движения цен акций. SEC утверждает, что он несанкционированно изменил один из параметров в своих моделях, когда те уже использовались в работающих торговых стратегиях. То есть было две конфигурации модели - одна, чтобы пройти тесты и быть выбранной для использования в торговле. И вторая - которая уже использовалась в торговле. В первом случае предсказательная модель выдавала такие прогнозы, какие требовались, чтобы пройти тесты на уникальность и добавление ценности к уже существовавшим моделям. Во втором - уникальность уже не оптимизировалась. Напоминает дизельгейт! https://en.m.wikipedia.org/wiki/Volkswagen_emissions_scandal Там двигатель распознавал, когда машина была на тестовом стенде, и переходил в режим сниженных выбросов. Утверждается, что в результате этих действий ресерчер необоснованно обогатился на 20+ миллионов долларов, а некоторые из клиентов Two Sigma потеряли примерно 175 миллионов! Ко всей этой ситуации у меня есть несколько комментариев/вопросов - о них в следующих постах #хеджфонды @rybasharp

Человек в помощь алгоритмам? Хедж-фонд DE Shaw известен как один из пионеров алгоритмической торговли. Его основатель, David Shaw, был ученым в области computer science, потом основал хедж-фонд, заработал достаточно денег, чтобы заниматься вычислительной биохимии. Некоторые мои бывшие коллеги, знакомые с ним лично, говорят, что именно таким и был исходно его план! Недавно вышла новость, что DE Shaw запускает новый фонд, причем инвестиционные решения в нем будут принимать люди, а не алгоритмы! Видимо, когда под управлением 65+ миллиардов долларов, то без нестандартных ходов не обойтись. https://www.hedgeweek.com/de-shaw-to-launch-first-human-led-hedge-fund/ #хеджфонды @rybasharp

Deep Work vs Serendipity Многие современные офисы построены по принципу open space. Считается, что так возрастает вероятность возникновения новых идей - ставка делается на то, что называют serendipity. При этом игнорируют очевидные негативные факторы - в таких офисах шумно, поэтому трудно сосредоточиться, поэтому идею возникают, а реализовать их тяжело. Cal Newport в книге Deep Work предлагает пересмотреть подход к проектированию офисов. Вместо open space он предлагает использовать hub-and-spoke. Иными словами, сотрудники работают в небольших кабинетах, двери которых выходят в общий коридор. Переговорки, кухня, лаунж и прочее - расположены в другой части здания, так чтобы до них надо было идти по коридору. Таким образом, deep work и serendipity разделены физически. Я однажды видел офис, спроектированный именно так. В 2012 году (несколько лет до выхода Deep Work) мне повезло провести неделю в Argonne National Laboratory в США. Так вот - ученые там работали в кабинетах по 1-2 человека, а вовсе в open space! https://www.anl.gov #книги @rybasharp

Think like artist. Work like accountant Некоторое время назад я писал про вдохновение - по мотивам того, что говорит Наваль Равикант. https://t.me/rybasharp/79 Cal Newport в своей книге Deep Work тоже касается этой темы. Если Наваль обращает наше внимание на то, чтобы мы не упускали вдохновение, то Cal говорит о том, что дисциплинировано работать надо и тогда, когда его нет. «Think like artist. Work like accountant» - вот так он это формулирует. Думаю, что в большой степени это применимо и к ведению телеграм-канала! #книги @rybasharp

Libero? Cubist! Пару месяцев назад была новость, что бывший Chief Investment Officer WorldQuant Geoffrey Lauprete запускает свой хедж-фонд Libero - и даже поднял миллиард долларов в него. Похоже, реально правда - даже в UK компания есть: https://find-and-update.company-information.service.gov.uk/company/16307656/officers Однако пару недель назад вышла другая новость - что Джофри присоединился к фонду Point72 и будет руководить Cubist Systematic Strategies. Оказывается, работать в большом multi-strategy более привлекательно, чем делать свой! https://archive.is/32P6H #хеджфонды @rybasharp

31. Собеседование с разработчиком автоматизации — Вы автоматизировали 90% рутинных задач? — Да, сократил время на 60%. — Хорошо. А что останется, когда 90% уйдёт? — Останется креативность и решение нестандартных задач. — Вы уверены, что она у вас есть? Из сборника «Протоколы невыученного» #книги @rybasharp

Краткость сестра таланта? Недавно в Блумберге вышла заметка про дискуссию о научном исследовании. Три автора, один из которых работает в хедж-фонде AQR, написали научную статью, началась активная дискуссия - вышли ответы на нее - а потом даже ответ на ответы. Это привлекло внимание журналистов. Исследование вот о чем. Кванты больше всего боятся оверфиттинга - ситуации, когда предсказательная модель переобучилась на исторические данные. Думаешь, что нашел закономерность на рынке, а на самом деле это лишь шум. И по самолюбию бьет, и деньги теряешь. Основной способ предохранения от переобучения - использовать простые и имеющие экономический/«физический» смысл модели с небольшим числом параметров. Авторы статьи, породившей дискуссию, утверждают, что моделей с большим числом параметров бояться не надо - они тоже хорошо работают - и даже лучше маленьких. https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-08-20/aqr-s-hard-to-believe-study-spurs-clash-over-ai-use-for-quants https://archive.md/IAtRe #хеджфонды @rybasharp

13. Собеседование с основателем стартапа — Я хочу изменить индустрию. Выровнять асимметрию. Демократизировать доступ, — сказал фаундер. Федор протянул лист бумаги и сказал: — Напишите на нём фразу, которую вы не готовы произнести публично, но втайне верите. Фаундер написал. Федор кивнул: — Теперь у вас есть стратегия. Остальное — мишура. Из сборника «Протоколы невыученного» #книги @rybasharp

Welcome to Clapham Junction Clapham Junction - это одна из крупнейших железнодорожных станций в Лондоне. По данным википедии она самая загруженная в Европе - на ней останавливаются до 180 поездов в час. Находится она в Южном Лондоне, где метро не очень развито, поэтому многие едут в центр Лондона на электричках. А еще через Clapham Junction лежит путь в Ascot, где каждый год проходят всемирно известные лошадиные скачки! #лондон @rybasharp

Rocket Scientist of Wall Street Некоторое время назад мне рассказали, что Kairan Quazi - самый молодой сотрудник SpaceX - ищет новую работу. Он в 14 лет окончил университет, а в 16 уже решил уйти из SpaceX. Я думал, что он выберет что-то типа OpenAI или какой-нибудь бигтех (все-таки AI и «агенты» на максимальном хайпе сейчас). Однако он поступил мудрее и решил стать quant developer в Citadel Securities. Приятно, что наша индустрия привлекательна для умных и неординарных людей! https://www.businessinsider.com/teen-prodigy-kairan-quazi-leaves-spacex-joins-citadel-securities-2025-8 #хеджфонды @rybasharp

1. Собеседование с кандидатом из BigTech — Расскажите о проекте, которым вы гордитесь, — спросил Федор. Кандидат начал рассказывать про миграцию инфраструктуры, увеличение MAU, сокращение latency и автоматизацию governance. Говорил красиво, уверенно, с цифрами. — Вы сделали это? — уточнил Федор. — Конечно. Я вёл всю инициативу. — А вы можете сказать, что стало бы хуже, если бы вы не делали это? Кандидат замер. Федор кивнул, закрыл ноутбук и сказал: — Вы хорошо справились с задачей. Но, возможно, ни на что не повлияли. Из сборника «Протоколы невыученного» #книги @rybasharp