Jim Simons: The mathematician who cracked Wall Street
짐 사이먼스(Jim Simons): 월스트리트의 암호를 푼 수학자와의 인터뷰
After astonishing success as a mathematician, code breaker and billionaire hedge fund manager, Jim Simons is mastering yet another field: philanthropy. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
of a mathematical phenom.
수학계의 전설같은 사람입니다.
and MIT at a young age.
MIT에서 강의를 했고
that's the National Security Agency --
그러니까 국가안보국이죠.
오라고 한건 아니었습니다.
where they hired mathematicians
거기에서 수학자들을 고용했어요.
and stuff like that.
하기 위해서 말이죠.
알고 있었습니다.
정책을 가지고 있었습니다.
at your own mathematics,
수학을 연구하는데 할애할 수 있었고
working on their stuff.
절반 정도의 시간을 썼습니다.
well, the Vietnam War was on,
한창이었습니다.
was a big fan of the war
a magazine section cover story,
어떻게 배트남전에서 승리할 지에 대한
I thought it was stupid.
멍청한 짓이라 생각했죠.
which they published,
타임즈에서 기사로 내보냈습니다.
who works for Maxwell Taylor,
밑에서 일하는 사람 모두가
agrees with his views.
아니다라는 내용이었고
from General Taylor's.
다른 관점이었죠.
아무도 문제삼지 않더군요.
and some kid came around
어떤 친구가 다가와서
from Newsweek magazine
and ask what I was doing about my views.
그리고 제가 뭘하고 있는지 물었습니다.
mostly mathematics now,
대부분 수학을 연구하고 있다.
then I'll do mostly their stuff."
이 사람들 일을 할거다." 라고요.
intelligent thing I'd done that day --
한 가지를 했습니다.
that I gave that interview.
"I've got to call Taylor."
라고 하더니
한 10분정도 걸렸는데
나쁘진 않았습니다.
because you went on to Stony Brook
스토니브룩으로 가서
일을 시작 하셨는데요.
mathematicians of the century.
수학자 중 하나입니다.
I was a graduate student at Berkeley.
and he liked them.
좋아하더군요.
which you can easily see up there.
여러분이 쉽게 이해할 수 있는
a famous paper together.
발표로 이어졌죠.
explain it to somebody.
설명할 수 있습니다만.
설명해보시는게 어때요?
사람이 많지는 않죠.
it had something to do with spheres,
관련이 있다고 하셨었죠.
but I'll say about that work --
이렇게 설명드리죠.
but before we get to that --
that's now flourishing.
지금은 그 분야가 매우 다양합니다.
it happened to apply to physics,
물리학에 응용되었다는 겁니다.
at least I knew nothing about physics,
최소한 저는 물리학은 모릅니다.
knew a heck of a lot.
잘 알고 있었다고 생각하지 않습니다.
after the paper came out,
started applying it to string theory
끈이론에 이걸 응용했습니다.
to what's called "condensed matter."
응집물질이라는 것에 이걸 적용하기 시작했죠.
called Chern-Simons invariants
활용되고 있습니다.
that it would be applied to physics.
you never know where it's going to go.
어디로 튈지 전혀 알 수가 없습니다.
how evolution shapes human minds
지성을 형성하는지를 얘기하고 있습니다.
with a mathematical theory,
that it's being applied
우리의 현실 물리세계를 설명하는데
the actual physical world.
named [Eugene] Wigner,
물리학자가 있습니다.
effectiveness of mathematics.
효율성에 대해 에세이를 썼었죠.
which is rooted in the real world
현실세계에 기반을 둡니다.
measure, everyone would do that --
모든 사람이 그렇게 하죠.
발전을 했습니다.
back to save the day.
매우 중요한 역할을 합니다.
and Einstein realized,
이걸 보고 아인슈타인은 깨달았죠.
in which I can cast general relativity."
만들수 있겠어." 라고 말이죠
piece of ingenuity.
수학적 도형이 있는데요.
and it has a lattice around it --
originally observed by [Leonhard] Euler,
1700년대 위대한 수학자인
a very important field in mathematics:
수학에서 매우 중요한 분야가 되었습니다.
기반을 두고 있습니다.
12 edges, six faces.
6개의 면으로 이루어져 있습니다.
vertices minus edges plus faces --
꼭지점 - 선 + 면을 하면
these are triangles covering --
여긴 구를 둘러싼 삼각형들이 보이시죠.
plus faces still equals two.
여전히 2라는 값이 나옵니다.
any which way --
of polygons and triangles
방식으로든 만들 수 있습니다.
plus faces -- you'll get two.
하면 항상 2가 나옵니다.
of a doughnut: 16 vertices
직사각형의 16개의 꼭지점과
32 edges, 16 faces.
둘러싸여 있습니다.
하면 0이 나옵니다.
with squares or triangles
you're going to get zero.
항상 0을 얻게됩니다.
the Euler characteristic.
a topological invariant.
you're always get the same answer.
아주 멋진 일입니다.
from the mid-1700s,
연구되기 시작해서
algebraic topology.
학문이 되었습니다.
took an idea like this and moved it
여기서 아이디어를 얻어
발전시켰습니다.
and found new invariances?
higher-dimensional invariants:
actually, there were Chern classes.
천의 수업에도 있었습니다.
of these types of invariants.
and we uncovered some new things.
저희는 새로운 걸 발표했죠.
놀았을 13명의 자녀들을 가진
while he was writing --
perhaps be these invariants.
a flavor of that amazing mind in there.
최소한 맛보기라도 보여주셨습니다.
얘기를 해 보죠.
and having been a code-cracker at the NSA,
in the financial industry.
efficient market theory.
받아들이지 않았습니다.
astonishing returns over two decades.
만들어 낸 방법을 찾으셨는데요
wasn't just the size of the returns,
with surprisingly low volatility and risk,
놀라울 만큼 낮은 변동성과 리스크를
a wonderful group of people.
gotten a little tired of mathematics.
저는 수학에 지쳐 있었습니다.
I had a little money.
제법 괜찮았습니다.
with pure luck.
after a while I realized:
있다는 걸 깨달았습니다.
and we started making some models --
모델을 만들기 시작했습니다.
at IDA [Institute for Defense Analyses].
하던 일이랑 비슷했습니다.
you test it out on a computer.
컴퓨터로 테스트하는 겁니다.
of some commodity.
"That's just a random, up-and-down walk --
상승과 하락을 반복하고 있으며
over that whole period of time."
올라간 걸로 보입니다.
looking at that,
볼 수 있는겁니까?
kind of a graph from the old days,
had a tendency to trend.
you see here, but trending in periods.
짧은 기간들 속에 있는 경향을 말합니다.
I'm going to predict today,
"지난 20일의 평균적인 움직임으로
, - 여기 이게 20일입니다.
and I'd make some money.
그리고 돈을 벌겠죠.
such a system would work --
money, you'd make money.
다시 돈을 벌겁니다.
during that period.
돈을 벌게 되는 겁니다.
a bunch of lengths of trends in time
기간들을 테스트하셨군요.
15일의 경향으로
was predictive of what happened next.
예측가능한지 테스트하신거군요.
and see what worked best.
뭐가 최선인지 보는 겁니다.
have been great in the '60s,
60년대엔 아주 좋은 방식이었습니다.
볼 수 있었기 떄문이죠?
앞서갈 수 있었던 겁니까?
by finding other approaches --
앞서갈 수 있었습니다.
a tremendous amount of data --
엄청난 자료를 모았다는 겁니다.
in the early days.
and copied interest rate histories
이자율 변동내역을 복사하는 등의 일을 했죠
because it didn't exist on computers.
그런게 없었거든요.
이것이 가장 중요한 점이었습니다.
people to do fundamental trading.
어떻게 고용하는 지 몰랐습니다.
some didn't make money.
일부는 돈을 벌었고, 일부는 못벌었죠.
방법은 알고 있었죠.
in that department.
일가견이 있으니까요.
got better and better,
개선되고 나아졌습니다.
something remarkable at Renaissance,
대단한 일을 하신 걸로 잘 알려져 있습니다.
this group of people,
who could be lured away by money.
받지 않는 사람들 말입니다.
exciting mathematics and science.
멋진 수학과 과학인데요.
because of the money.
말을 못하겠습니다.
came because of the money.
because it would be fun.
온 것이기도 합니다.
play in all this?
한 역할은 무엇인가요?
what we did was machine learning.
한 것은 머신러닝이죠.
to simulate different predictive schemes,
더욱 더 개선될 때 까지
시뮬레이션 하는겁니다.
the way we did things.
can be really quite wild and unexpected.
예측하기도 힘들텐데요.
length of dresses, political opinion.
시도해본 적은 없습니다만.
except hem lengths.
volumes, you name it.
뭐든지 한번 말해보세요.
테라바이트의 정보를 처리합니다.
and get it ready for analysis.
분석을 할 수 있게 만듭니다.
hypothesis is not correct.
might be just a random thing.
무작위일수도 있지 않나요.
at multiple strange anomalies,
언제 서로 연결이 되는지
might be a random thing;
무작위일수도 있습니다.
you can tell that it's not.
무작위가 아니라는걸 알 수 있습니다.
for a sufficiently long time --
충분히 오랜 기간 지속되고
random is not high.
높지 않다는걸 알 수 있습니다.
anomalies can get washed out.
점차 없어지고 씻겨 내려갈 겁니다.
of the business.
흐름을 다 알아야 합니다.
at the hedge fund industry now
보고 매우 놀랍니다.
여기로 흘러가는지에 대해서요.
about that industry,
금융업계에 대해 우려를 하시는지요?
industry in general?
helping increase inequality?
in the hedge fund industry?
일어나고 있는지 말씀해 주시겠습니까?
three or four years,
실적이 좋지 않았습니다.
has not done so wonderfully.
좋지 못했습니다.
going up as everybody knows,
that's been created in the last --
어마어마한 부는
has not been created by hedge funds.
"What's a hedge fund?"
저에게 "헤지펀드가 뭐예요"라고 물으면
and 20 percent of profits.
수익금의 20%를 말합니다.
different kinds of creatures.
slightly higher fees than that.
수수료를 부과한다는 말이 있던데요.
in the world at one time.
가장 높은 수수료를 부과했었죠.
44 percent of upside.
44%의 수익금이죠.
spectacular amounts of money.
엄청난 돈을 안겨 주셨죠.
"How can you charge such high fees?"
수수료가 다있어?" 라고 화를 내면
빼시면 됩니다." 라고 했습니다.
was what people were --
돈을 더 벌수있죠?" 라고 하더군요
as I think I told you,
because there's a capacity to the fund.
about the hedge fund industry
great mathematical and other talent
많은 수학자들과 인재들을
to the many other problems in the world?
걱정을 해야하지 않을까요?
and things like that.
사람들을 고용합니다.
about it too much.
into the investing world
It's increased liquidity.
people are trading that kind of stuff.
왜냐하면 사람들이 그렇게 하고 있거든요.
going off and starting a hedge fund.
시작할 거라고 우려하지는 않습니다.
where you're actually investing, though,
투자업계의 중간자에서 벗어나
mathematics across America.
수학을 부흥시키고 계십니다.
philanthropic issues together.
노력하고 계신데요.
my beautiful wife --
about 20 years ago.
부인은 94년이라고 하더군요.
just as a convenient way to give charity.
하기 위해 재단을 설립했습니다.
but gradually a vision emerged --
하지만 점차 비젼이 생기기 시작했죠.
to focus on basic research.
집중하자는 것이었습니다.
and went to work at the foundation.
재단에서 일하기 시작했습니다.
is basically investing
수학 재단"은 기본적으로
투자를 하고 있습니다.
giving them support and coaching.
그리고 지원과 코칭도 하고 계시죠.
to make that more effective
to which teachers can aspire.
받도록 하고 계십니다.
the bad teachers,
두들겨 패는 대신에요.
all through the educational community,
사기문제가 대두되어 왔습니다.
and giving them status.
발굴해서 자격을 주고
15,000 dollars a year.
수입을 주고 있습니다.
in New York City in public schools today,
800명을 지원하고 있습니다.
자부심을 가지고 있고
and that'll be 10 percent
in New York [City] public schools.
10%에 해당하는 숫자입다.
that you've supported philanthropically:
또 다른 프로젝트가 있습니다.
what you're looking at.
말씀드리겠습니다.
매력적인 주제입니다.
질문이 있습니다.
from geology to biology --
가는 길이 무엇이냐는 겁니다.
what did we start with?
무엇과 함께 시작했는가." 입니다.
did we have to work with on this route?
작용을 했을까요?
very interesting questions.
흥미로운 질문들입니다.
from geology up to RNA
가는 지리한 과정입니다.
how did that all work?
what do we have to work with?
작용할까의 질문입니다.
is a star in formation.
새로 생성되고 있는 별입니다.
which has 100 billion stars,
어쨌든 생성되고 있으니까요
years to settle out.
100만년이 걸립니다.
in formation at any time.
이 순간에도 형성되고 있습니다.
along this settling-down period.
sort of circling around it,
주위를 선회하고 있습니다.
or whatever it forms.
다른 형태를 일수도 있습니다.
significant organic molecules.
but formaldehyde and cyanide --
포름알데히드, 시안화물 등
the seeds, if you will -- of life.
평범한 물질일 수 있습니다.
that planets around the universe
수많은 행성들이 바로
basic building blocks.
함께 생성될 수도 있다는 거죠
there's going to be life all around?
살 수도 있다는 말일까요?
of how tortuous this path is
those seeds, all the way to life.
얼마나 힘든 과정이냐는 겁니다.
will fall on fallow planets.
황량한 행성으로 그냥 떨어지겠지요.
of where we came from,
어떻게 생명이 생겼는지에 대한
that is something you would love to see.
이것이 당신이 바라는 것이군요.
and so improbable,
we could be a singularity.
우주에서 생명은 우리 하나일 겁니다.
이런 유기물 먼지들을 봤을 때
that's floating around,
친구들이 있을 수 있습니다.
I got the chance to speak with Elon Musk,
이야기를 나눌 기회가 있었는데요.
뭐냐고 물은 적이 있습니다.
physics seriously was it.
is taking math seriously,
바로 당신의 인생과 함께한
생각하라는 걸로 들리네요.
and now it's allowing you to invest
엄청난 부를 안겨주었고
of kids across America and elsewhere.
미래에 투자를 하고계시죠.
Math certainly works.
수학은 통해요.
has been very enjoyable.
나누는 것은 아주 즐거운 일입니다.
it's an inspirational thought to me,
받아들이면서훨씬 많은 것을
so much more can come from it.
저에게 큰 영감을 주었습니다.
and for coming here to TED.
TED에 와주셔서 감사드립니다.
ABOUT THE SPEAKER
Jim Simons - Philanthropist, mathematicianAfter astonishing success as a mathematician, code breaker and billionaire hedge fund manager, Jim Simons is mastering yet another field: philanthropy.
Why you should listen
As a mathematician who cracked codes for the National Security Agency on the side, Jim Simons had already revolutionized geometry -- and incidentally laid the foundation for string theory -- when he began to get restless. Along with a few hand-picked colleagues he started the investment firm that went on to become Renaissance, a hedge fund working with hitherto untapped algorithms, and became a billionaire in the process.
Now retired as Renaissance’s CEO, Simons devotes his time to mathematics and philanthropy. The Simons Foundation has committed more than a billion dollars to math and science education and to autism research.
Jim Simons | Speaker | TED.com