Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения

Если бы это была небольшая аномалия на финансовых рынках, а не пригородный поезд, то сотрудник хедж-фонда – кто-то вроде меня – мог бы сосредоточить на ней свое внимание. Он бы прочесал информацию за несколько последних лет или даже десятилетий, а затем разработал алгоритм по предсказанию этой ошибки – отклонению в цене на пятьдесят центов, – чтобы делать на нее ставки. Даже самые незначительные отклонения могут принести миллионы тем первым инвесторам, которые их обнаружат. И эти инвесторы будут и дальше извлекать прибыль, пока не произойдет одно из двух: либо феномен исчезнет, либо его обнаружат все остальные участники рынка – в любом случае приток прибыли прекратится. Но в этот момент хороший сотрудник хедж-фонда уже будет идти по горячим следам десятков других крошечных аномалий.

Поиски того, что специалисты по количественному анализу называют рыночными аномалиями (market inef-ficiency

), сродни поиску сокровищ. Это может быть весело. Когда я втянулась в свою работу в фонде D. E. Shaw, мне начало казаться, что после академических кругов это перемена к лучшему. Хоть мне и нравились преподавание в Барнард-колледже и исследования в области алгебраической теории чисел, прогресс там казался мне мучительно медленным. Я хотела быть частью быстро меняющегося реального мира.

В тот момент хедж-фонды казались мне морально нейтральными институциями – мусорщиками финансовой системы в худшем случае. Я гордилась тем, что пошла работать в фонд Шоу, который называли Гарвардом среди хедж-фондов, и могла демонстрировать тамошним коллегам, как мои умные решения конвертируются в реальные деньги. К тому же зарплата там была в три раза больше профессорской. Начиная работать в фонде, я не могла подозревать, что, помимо прочего, это обеспечит мне место в первом ряду зрителей, наблюдающих катастрофический финансовый кризис, а также преподаст устрашающий урок того, какой вероломной и деструктивной может быть математика. В этом хедж-фонде я впервые вблизи увидела работу ОМП.

В самом начале мне нравилось многое. Все в фонде D. E. Shaw было пронизано математикой. Во множестве фирм заправляют трейдеры: именно они заключают большие сделки, выкрикивают заказы и получают многомиллионные бонусы. Аналитики в этих фирмах находятся на вторых ролях. Но у Шоу трейдеры – это немногим больше, чем просто технические сотрудники: они всего лишь исполнители, а балом правят математики. Моя группа из десяти человек называлась «группой фьючерсов» или «группой прогнозов» (futures group

). В бизнесе, где все зависит от того, что случится завтра, что может быть более значительным?

Всего у нас было около 50 сотрудников. Сперва – в основном мужчины, за исключением меня. Большинство из них были по происхождению иностранцами. Многие из них пришли из абстрактной математики или физики; некоторые, вроде меня, – из теории чисел. Однако у меня было мало возможностей поговорить с ними о работе. Учитывая то, что наши идеи и алгоритмы были фундаментом бизнеса хедж-фонда, было ясно, что мы являлись потенциальной группой риска: если бы мы вместе вдруг уволились и ушли в какое-то другое место, то смогли бы использовать свои знания для создания мощнейшей конкуренции нашему бывшему месту работы.

Чтобы воспрепятствовать подобному развитию событий в крупном масштабе, Дэвид Шоу по большей части запрещал нам обсуждать с коллегами из других групп – а иногда даже с товарищами по группе – то, чем мы занимаемся. В каком-то смысле каждый квант информации был заперт в одной из сот сетевой структуры – примерно как в «Аль-Каиде». Если бы одна сота исчезла – допустим, кто-то из нас перебежал к конкурентам, например в Bridgewater

или J. P. Morgan, а то и основал собственный фонд, – он мог бы унести с собой лишь свои собственные знания, вся остальная часть бизнеса Шоу осталась бы незатронутой. Как вы можете себе представить, на чувстве товарищества эти правила сказывались не самым лучшим образом.

Всех новичков обязывали дежурить каждые 13 недель в группе прогнозов. Дежурный сотрудник должен быть готов решать проблемы, связанные с вычислениями, в любое время, когда открыт один из мировых рынков, – то есть с вечера воскресенья по нью-йоркскому времени, когда оживали азиатские рынки, и до завершающего удара колокола на Нью-Йоркской фондовой бирже в четыре часа дня в пятницу. Недосып был постоянной проблемой. Еще более серьезной проблемой было чувство беспомощности из-за запрета на распространение информации. Допустим, алгоритм не работал так, как положено. Мне нужно было обнаружить проблему, а затем найти ответственного за нее человека в любое время дня и ночи – и попросить его (всегда именно его) исправить ситуацию. Далеко не всегда это была приятная беседа.