Chris Anderson: You were something of a mathematical phenom. You had already taught at Harvard and MIT at a young age. And then the NSA came calling. What was that about?
Chris Anderson: Tú eras algo así como un fenómeno matemático. De muy joven ya impartías clases en Harvard y en el MIT. Y luego llegó a llamarte la NSA. ¿Qué pasó?
Jim Simons: Well the NSA -- that's the National Security Agency -- they didn't exactly come calling. They had an operation at Princeton, where they hired mathematicians to attack secret codes and stuff like that. And I knew that existed. And they had a very good policy, because you could do half your time at your own mathematics, and at least half your time working on their stuff. And they paid a lot. So that was an irresistible pull. So, I went there.
Jim Simons: Bueno, la NSA, la Agencia de Seguridad Nacional, no vino precisamente a llamarme. Tenían una operación en Princeton, y contrataron a matemáticos para atacar a los códigos secretos y cosas por el estilo. Yo sabía que existía. Tenían una muy buena política, porque la mitad del tiempo podía uno trabajar en sus propias matemáticas, y la otra mitad trabajabas para las cosas de ellos. Y pagaban muy bien. Así que era algo irresistible. Y fui allí.
CA: You were a code-cracker.
CA: Eras un descifrador de códigos.
JS: I was.
JS: Así es.
CA: Until you got fired.
CA: Hasta que te despidieron.
JS: Well, I did get fired. Yes.
JS: Me despidieron. Sí.
CA: How come?
CA: ¿Por qué?
JS: Well, how come? I got fired because, well, the Vietnam War was on, and the boss of bosses in my organization was a big fan of the war and wrote a New York Times article, a magazine section cover story, about how we would win in Vietnam. And I didn't like that war, I thought it was stupid. And I wrote a letter to the Times, which they published, saying not everyone who works for Maxwell Taylor, if anyone remembers that name, agrees with his views. And I gave my own views ...
JS: Bueno, ¿por qué? Me despidieron porque la guerra de Vietnam estaba en marcha, y el gran jefe en mi organización era un súper fan de la guerra y escribió un artículo en la portada del New York Times sobre cómo íbamos a ganar en Vietnam. Y no me gustaba aquella guerra, pensaba que era absurda. Y escribí una carta al Times que publicaron, diciendo que no todos los que trabajaban para Maxwell Taylor, --si alguien se acuerda de ese nombre--, estaban de acuerdo con él. Y di mi propia opinión...
CA: Oh, OK. I can see that would --
CA: Oh, ya veo...
JS: ... which were different from General Taylor's. But in the end, nobody said anything. But then, I was 29 years old at this time, and some kid came around and said he was a stringer from Newsweek magazine and he wanted to interview me and ask what I was doing about my views. And I told him, "I'm doing mostly mathematics now, and when the war is over, then I'll do mostly their stuff." Then I did the only intelligent thing I'd done that day -- I told my local boss that I gave that interview. And he said, "What'd you say?" And I told him what I said. And then he said, "I've got to call Taylor." He called Taylor; that took 10 minutes. I was fired five minutes after that.
JS: ... que era diferente a la del general Taylor. Pero al final, nadie dijo nada. Tenía 29 años entonces, y un chico vino y dijo que era un informante de la revista Newsweek y quería entrevistarme para preguntarme qué hacía con respecto a mis opiniones. Y le dije: "Estoy haciendo sobre todo matemáticas y cuando termine la guerra, entonces haré sobre todo otras cosas". Entonces hice lo único inteligente en ese día. Le dije a mi jefe de departamento que había dado esa entrevista. Y él preguntó: "¿Qué dijiste?". Y yo le expliqué lo que dije. Y luego dijo: "Tengo que llamar a Taylor". Llamó a Taylor, duró 10 minutos. Me despidieron cinco minutos después de eso.
CA: OK.
CA: Bien.
JS: But it wasn't bad.
JS: Pero no fue malo.
CA: It wasn't bad, because you went on to Stony Brook and stepped up your mathematical career. You started working with this man here. Who is this?
CA: No fue malo, porque te fuiste a Stony Brook y avanzaste en tu carrera matemática. Comenzaste a trabajar con este hombre. ¿Quién es este?
JS: Oh, [Shiing-Shen] Chern. Chern was one of the great mathematicians of the century. I had known him when I was a graduate student at Berkeley. And I had some ideas, and I brought them to him and he liked them. Together, we did this work which you can easily see up there. There it is.
JS: Shiing-Shen Chern. Chern era uno de los grandes matemáticos del siglo. Lo había conocido siendo estudiante en Berkeley. Yo tenía algunas ideas, se las expuse a él y le gustaron. Juntos, hicimos este trabajo, que pueden ver fácilmente ahí. Ahí está.
CA: It led to you publishing a famous paper together. Can you explain at all what that work was?
CA: Eso les llevó a la publicación de un famoso artículo juntos. ¿Puedes explicar qué era ese trabajo?
JS: No.
JS: No.
(Laughter)
(Risas)
JS: I mean, I could explain it to somebody.
JS: Bueno, podría explicárselo a alguien.
(Laughter)
(Risas)
CA: How about explaining this?
CA: ¿Qué tal si lo explicas?
JS: But not many. Not many people.
JS: Pero no a muchos. No a mucha gente.
CA: I think you told me it had something to do with spheres, so let's start here.
CA: Creo que me dijiste que tenía algo que ver con esferas, empecemos por aquí.
JS: Well, it did, but I'll say about that work -- it did have something to do with that, but before we get to that -- that work was good mathematics. I was very happy with it; so was Chern. It even started a little sub-field that's now flourishing. But, more interestingly, it happened to apply to physics, something we knew nothing about -- at least I knew nothing about physics, and I don't think Chern knew a heck of a lot. And about 10 years after the paper came out, a guy named Ed Witten in Princeton started applying it to string theory and people in Russia started applying it to what's called "condensed matter." Today, those things in there called Chern-Simons invariants have spread through a lot of physics. And it was amazing. We didn't know any physics. It never occurred to me that it would be applied to physics. But that's the thing about mathematics -- you never know where it's going to go.
JS: Sí, así es, pero diré de ese trabajo, que sí que tenía que ver con eso, pero antes de llegar a eso, el trabajo era buenas matemáticas. Yo estaba muy contento y también Chern. Incluso abordó un subcampo que ahora está floreciente. Pero, lo más interesante, es que se aplicó a la física, algo de lo que no sabíamos nada, al menos yo no sabía nada de física, y no creo que Chern tampoco supiera mucho. Unos 10 años después de publicarse el artículo Ed Witten en Princeton lo comenzó a aplicar a la teoría de cuerdas y la gente en Rusia lo aplicó a lo llamado "materia condensada". Hoy, esas cosas se llaman invariantes Chern-Simons que se ha extendido mucho en la física. Y fue increíble. No sabíamos de física. Nunca se me ocurrió que se aplicaría a la física. Pero eso pasa con las matemáticas, nunca se sabe dónde irán.
CA: This is so incredible. So, we've been talking about how evolution shapes human minds that may or may not perceive the truth. Somehow, you come up with a mathematical theory, not knowing any physics, discover two decades later that it's being applied to profoundly describe the actual physical world. How can that happen?
CA: Esto es tan increíble. Hemos hablado de cómo la evolución da forma a las mentes humanas que pueden o no percibir la verdad. De alguna manera, con una teoría matemática, sin saber nada de física, descubres que dos décadas después se aplica para describir detalladamente el mundo físico real. ¿Cómo es posible?
JS: God knows.
JS: Dios lo sabe.
(Laughter)
(Risas)
But there's a famous physicist named [Eugene] Wigner, and he wrote an essay on the unreasonable effectiveness of mathematics. Somehow, this mathematics, which is rooted in the real world in some sense -- we learn to count, measure, everyone would do that -- and then it flourishes on its own. But so often it comes back to save the day. General relativity is an example. [Hermann] Minkowski had this geometry, and Einstein realized, "Hey! It's the very thing in which I can cast general relativity." So, you never know. It is a mystery. It is a mystery.
Pero un famoso físico, Eugenio Wigner, escribió un ensayo sobre la eficacia irracional de las matemáticas. Estas matemáticas con raíces en el mundo real --en cierto sentido, aprendemos a contar, medir, lo que todo el mundo haría--, luego florecen por sí solas. Pero muy a menudo se trata de volver a salvar los muebles. La relatividad general es un ejemplo. Hermann Minkowski tenía esa geometría, y Einstein se dio cuenta, "¡Oye! Es en lo mismo que puedo enmarcar la relatividad general". Por lo tanto, nunca se sabe. Es un misterio. Es un misterio.
CA: So, here's a mathematical piece of ingenuity. Tell us about this.
CA: Aquí pues hay algo de ingenuidad matemática. Háblanos de esto.
JS: Well, that's a ball -- it's a sphere, and it has a lattice around it -- you know, those squares. What I'm going to show here was originally observed by [Leonhard] Euler, the great mathematician, in the 1700s. And it gradually grew to be a very important field in mathematics: algebraic topology, geometry. That paper up there had its roots in this. So, here's this thing: it has eight vertices, 12 edges, six faces. And if you look at the difference -- vertices minus edges plus faces -- you get two. OK, well, two. That's a good number. Here's a different way of doing it -- these are triangles covering -- this has 12 vertices and 30 edges and 20 faces, 20 tiles. And vertices minus edges plus faces still equals two. And in fact, you could do this any which way -- cover this thing with all kinds of polygons and triangles and mix them up. And you take vertices minus edges plus faces -- you'll get two. Here's a different shape. This is a torus, or the surface of a doughnut: 16 vertices covered by these rectangles, 32 edges, 16 faces. Vertices minus edges comes out to be zero. It'll always come out to zero. Every time you cover a torus with squares or triangles or anything like that, you're going to get zero. So, this is called the Euler characteristic. And it's what's called a topological invariant. It's pretty amazing. No matter how you do it, you're always get the same answer. So that was the first sort of thrust, from the mid-1700s, into a subject which is now called algebraic topology.
JS: Es una bola, es una esfera, y tiene un enrejado alrededor, sabes, esos cuadrados. Lo que mostraré, lo observó originalmente Leonhard Euler, el gran matemático, en el 1700. Y se desarrolló en un campo muy importante de las matemáticas: topología algebraica, geometría. Ese artículo de entonces tenía sus raíces en esto. Así que, aquí está esto: tiene ocho vértices, 12 aristas, seis caras. Y si nos fijamos en la diferencia, vértices, menos aristas, más caras, uno obtiene dos. Bien, dos. Es un buen número. Esta es una manera diferente de hacerlo, son triángulos que cubren... esto tiene 12 vértices y 30 aristas y 20 caras o 20 azulejos. Y vértices menos aristas más caras todavía es igual a dos. Y de hecho, se puede hacer de cualquier manera, aplicado a todo tipo de polígonos y triángulos y mezclarlos. Y uno toma vértices, menos aristas, más caras y uno siempre obtendrá dos. Aquí hay una forma diferente. Este es un toro o la superficie de un donut: 16 vértices cubierto por estos rectángulos, 32 aristas, 16 caras. Los vértices menos aristas son cero. Siempre se obtendrá cero. Cada vez que se cubre un toro con cuadrados o triángulos o lo que sea, se obtiene cero. Esto se llama la característica de Euler. Y se llama invariante topológica. Es bastante increíble. No importa cómo se haga, siempre se obtiene la misma respuesta. Ese fue el primer empuje, desde mediados de la década de 1700, un tema que ahora se conoce como topología algebraica.
CA: And your own work took an idea like this and moved it into higher-dimensional theory, higher-dimensional objects, and found new invariances?
CA: Y su propio trabajo tomó una idea que se trasladó en la teoría de dimensiones superiores, objetos de dimensiones superiores, y ¿ha encontrado nuevas invariantes?
JS: Yes. Well, there were already higher-dimensional invariants: Pontryagin classes -- actually, there were Chern classes. There were a bunch of these types of invariants. I was struggling to work on one of them and model it sort of combinatorially, instead of the way it was typically done, and that led to this work and we uncovered some new things. But if it wasn't for Mr. Euler -- who wrote almost 70 volumes of mathematics and had 13 children, who he apparently would dandle on his knee while he was writing -- if it wasn't for Mr. Euler, there wouldn't perhaps be these invariants.
JS: Sí. Había invariantes ya de dimensiones superiores. Clases de Pontryagin, en realidad, tipos de Chern. Había un montón de esos tipos de invariantes. He tenido problemas para trabajar en uno de ellos y modelarlo en una especie de combinatoria, en lugar de la forma cómo se realiza normalmente, y que dio lugar a este trabajo descubriendo cosas nuevas. Pero si no hubiera sido por el Sr. Euler que escribió casi 70 volúmenes de matemáticas y tuvo 13 hijos, que al parecer mecía en sus rodillas mientras escribía, si no hubiera sido por Euler, tal vez no habrían resultado esas invariantes.
CA: OK, so that's at least given us a flavor of that amazing mind in there. Let's talk about Renaissance. Because you took that amazing mind and having been a code-cracker at the NSA, you started to become a code-cracker in the financial industry. I think you probably didn't buy efficient market theory. Somehow you found a way of creating astonishing returns over two decades. The way it's been explained to me, what's remarkable about what you did wasn't just the size of the returns, it's that you took them with surprisingly low volatility and risk, compared with other hedge funds. So how on earth did you do this, Jim?
CA: Eso por lo menos nos da una idea de esa mente increíble. Hablemos de Renacimiento. Porque tomaste esa mente increíble y de haber sido descifrador de códigos en la NSA, te convertiste en descifrador de códigos en la industria financiera. Seguro que no compraste una teoría de mercado eficiente. Encontraste una forma de crear rendimientos sorprendentes hace más de dos décadas. La forma cómo me han explicado lo notable sobre lo que hiciste no es solo el tamaño del rendimiento, es que las tomaste con sorprendentemente baja volatilidad y el riesgo, en comparación con otros fondos de inversión. ¿Cómo lo lograste, Jim?
JS: I did it by assembling a wonderful group of people. When I started doing trading, I had gotten a little tired of mathematics. I was in my late 30s, I had a little money. I started trading and it went very well. I made quite a lot of money with pure luck. I mean, I think it was pure luck. It certainly wasn't mathematical modeling. But in looking at the data, after a while I realized: it looks like there's some structure here. And I hired a few mathematicians, and we started making some models -- just the kind of thing we did back at IDA [Institute for Defense Analyses]. You design an algorithm, you test it out on a computer. Does it work? Doesn't it work? And so on.
JS: Lo hice uniendo a un grupo maravilloso de personas. Al empezar con el comercio bursátil, estaba un poco cansado de las matemáticas. Tenía 30 años, tenía un poco de dinero. Empecé práctica bursátil y me fue muy bien. Hice mucho dinero por pura suerte. Quiero decir, creo que fue pura suerte. Ciertamente no fue un modelo matemático. Pero en el estudio de los datos, tras un tiempo me di cuenta de que al parece existía cierta estructura. Y contraté unos matemáticos y empecé a hacer algunos modelos, como el tipo de cosas que hacía en el Instituto de Análisis de Defensa. Uno diseña un algoritmo, lo prueba en una computadora. ¿Funciona? ¿No funciona? Etc.
CA: Can we take a look at this? Because here's a typical graph of some commodity. I look at that, and I say, "That's just a random, up-and-down walk -- maybe a slight upward trend over that whole period of time." How on earth could you trade looking at that, and see something that wasn't just random?
CA: ¿Echamos un vistazo a esto? Aquí hay un gráfico típico de algunos productos básicos. Lo miro y digo: "Eso es solo una caminata aleatoria, arriba y abajo, con una ligera tendencia al alza en todo ese período de tiempo". ¿Cómo pudiste comerciar viendo eso, y detectar algo que no era simplemente al azar?
JS: In the old days -- this is kind of a graph from the old days, commodities or currencies had a tendency to trend. Not necessarily the very light trend you see here, but trending in periods. And if you decided, OK, I'm going to predict today, by the average move in the past 20 days -- maybe that would be a good prediction, and I'd make some money. And in fact, years ago, such a system would work -- not beautifully, but it would work. You'd make money, you'd lose money, you'd make money. But this is a year's worth of days, and you'd make a little money during that period. It's a very vestigial system.
JS: Hace tiempo, este es un gráfico de los viejos tiempos, las materias primas o divisas tenían una tendencia a la tendencia. No la ligera tendencia que ves aquí, sino tendencias en los períodos. Y si decides, hoy voy a predecir, con base en el promedio móvil de los últimos 20 días, tal vez eso sea una buena predicción, y se puede hacer algo de dinero. Y, de hecho, hace años, un sistema así funcionaba, no muy bien, pero funcionaba. Se hacía dinero, se perdía dinero, se hacía dinero. Pero el año valía la pena y podías hacer algo de dinero durante ese período. Es un sistema muy rudimentario.
CA: So you would test a bunch of lengths of trends in time and see whether, for example, a 10-day trend or a 15-day trend was predictive of what happened next.
CA: ¿Así que pusiste a prueba longitudes de tendencias en el tiempo para ver si, por ejemplo, una tendencia de 10 días o de 15 era predictiva de lo que sucedía después.
JS: Sure, you would try all those things and see what worked best. Trend-following would have been great in the '60s, and it was sort of OK in the '70s. By the '80s, it wasn't.
JS: Claro, se podía probar todo eso y ver qué funcionaba mejor. Seguir tendencias habría sido estupendo en los años 60, y estaba bien en los años 70. Pero en los años 80, ya no era así.
CA: Because everyone could see that. So, how did you stay ahead of the pack?
CA: Debido a que todo el mundo podía detectarlo. Así que, ¿cómo lograste tomar la delantera?
JS: We stayed ahead of the pack by finding other approaches -- shorter-term approaches to some extent. The real thing was to gather a tremendous amount of data -- and we had to get it by hand in the early days. We went down to the Federal Reserve and copied interest rate histories and stuff like that, because it didn't exist on computers. We got a lot of data. And very smart people -- that was the key. I didn't really know how to hire people to do fundamental trading. I had hired a few -- some made money, some didn't make money. I couldn't make a business out of that. But I did know how to hire scientists, because I have some taste in that department. So, that's what we did. And gradually these models got better and better, and better and better.
JS: Nos pusimos en la delantera del resto buscando otros enfoques, enfoques de corto plazo hasta cierto punto. La verdad es que tuvimos que reunir una enorme cantidad de datos, y tuvimos que hacerlo a mano al principio. Fuimos a la Reserva Federal y copiamos registros de tipos de interés y cosas así, pues no estaban en las computadoras. Obtuvimos una gran cantidad de datos. Y gente muy inteligente, esa fue la clave. Yo en verdad no sé cómo contratar gente para el comercio bursátil. Había contratado a algunos, algunos hicieron dinero, otros no. No sabía hacer más negocios que eso. Pero sabía cómo contratar científicos, porque me gusta ese departamento. Entonces, eso fue lo que hicimos. Y poco a poco estos modelos se fueron mejorando, y mejorando.
CA: You're credited with doing something remarkable at Renaissance, which is building this culture, this group of people, who weren't just hired guns who could be lured away by money. Their motivation was doing exciting mathematics and science.
CA: Se les reconoce por hacer algo notable como en Renacimiento, construir esa cultura, ese grupo de personas, que no eran solo armas contratadas, que no estaban por dinero. Su motivación era hacer matemáticas emocionantes y ciencia.
JS: Well, I'd hoped that might be true. But some of it was money.
JS: Bueno, me gustaría que fuera cierto. Pero algunos se movían por el dinero.
CA: They made a lot of money.
CA: Hicieron mucho dinero.
JS: I can't say that no one came because of the money. I think a lot of them came because of the money. But they also came because it would be fun.
JS: No puedo decir que ninguno no viniera por el dinero. Creo que a muchos de ellos les movía el dinero. Pero también vinieron porque era fascinante.
CA: What role did machine learning play in all this?
CA: ¿Qué papel jugó la máquina de aprendizaje en esto?
JS: In a certain sense, what we did was machine learning. You look at a lot of data, and you try to simulate different predictive schemes, until you get better and better at it. It doesn't necessarily feed back on itself the way we did things. But it worked.
JS: En cierto modo, hicimos una máquina de aprendizaje. Ante una gran cantidad de datos, se intenta simular diferentes esquemas de predicción, hasta que es mejor y mejor. No necesariamente se retroalimenta la forma cómo lo hicimos. Pero funcionó.
CA: So these different predictive schemes can be really quite wild and unexpected. I mean, you looked at everything, right? You looked at the weather, length of dresses, political opinion.
CA: ¿Estos diferentes esquemas de predicción pueden ser muy descontrolados e inesperados? Quiero decir, consideraban todo, ¿no? ¿Observaban el tiempo, la longitud de los vestidos, la opinión política?
JS: Yes, length of dresses we didn't try.
JS: Sí, pero la longitud de los vestidos no la consideramos.
CA: What sort of things?
CA: ¿Qué cosas, pues?
JS: Well, everything. Everything is grist for the mill -- except hem lengths. Weather, annual reports, quarterly reports, historic data itself, volumes, you name it. Whatever there is. We take in terabytes of data a day. And store it away and massage it and get it ready for analysis. You're looking for anomalies. You're looking for -- like you said, the efficient market hypothesis is not correct.
JS: Bueno, todo. Todo es grano para el molino, excepto las longitudes del dobladillo. Tiempo, informes anuales, informes trimestrales, datos históricos, volúmenes, lo que sea. Lo que haya. Eran terabytes de datos diariamente. Y lo almacenábamos y lo preparábamos para su análisis. Uno busca anomalías. Uno busca, como has dicho, que la hipótesis del mercado eficiente no es correcta.
CA: But any one anomaly might be just a random thing. So, is the secret here to just look at multiple strange anomalies, and see when they align?
CA: Pero cualquiera anomalía podría ser algo al azar. Por lo tanto, ¿el secreto era observar múltiples anomalías extrañas y ver cuando se alinean?
JS: Any one anomaly might be a random thing; however, if you have enough data you can tell that it's not. You can see an anomaly that's persistent for a sufficiently long time -- the probability of it being random is not high. But these things fade after a while; anomalies can get washed out. So you have to keep on top of the business.
JS: Cualquier anomalía podría ser algo al azar; Sin embargo, si uno tiene suficientes datos se puede predecir que no lo es. Se puede observar una anomalía que persiste durante un tiempo suficientemente largo, la probabilidad de que no sea aleatoria es alta. Pero esto se desvirtúa con el tiempo; las anomalías pueden desteñirse. Hay que mantenerse en la cresta del negocio.
CA: A lot of people look at the hedge fund industry now and are sort of ... shocked by it, by how much wealth is created there, and how much talent is going into it. Do you have any worries about that industry, and perhaps the financial industry in general? Kind of being on a runaway train that's -- I don't know -- helping increase inequality? How would you champion what's happening in the hedge fund industry?
CA: Mucha gente mira el sector de fondos de cobertura y de alguna manera, están sorprendidos por la cantidad de riqueza que se crea allí, y cuánto talento se va a allí. ¿Tienes alguna preocupación concerniente a la industria, y quizá al sector financiero, en general? ¿Del tipo que esté fuera de control, y que contribuya a aumentar la desigualdad? ¿Cómo se sostendrá lo que sucede en el sector de fondos de cobertura?
JS: I think in the last three or four years, hedge funds have not done especially well. We've done dandy, but the hedge fund industry as a whole has not done so wonderfully. The stock market has been on a roll, going up as everybody knows, and price-earnings ratios have grown. So an awful lot of the wealth that's been created in the last -- let's say, five or six years -- has not been created by hedge funds. People would ask me, "What's a hedge fund?" And I'd say, "One and 20." Which means -- now it's two and 20 -- it's two percent fixed fee and 20 percent of profits. Hedge funds are all different kinds of creatures.
JS: Creo que en los últimos 3 o 4 años, los fondos de cobertura no lo han hecho especialmente bien. Hemos hecho el dandi, el sector de fondos en su conjunto no lo ha hecho muy bien. El mercado de valores ha estado de buena racha, subiendo como todos saben, y los ratios precio-beneficios han crecido. Así que una gran cantidad de la riqueza creada en el pasado, digamos, 5 o 6 años, no se ha creado por los fondos de cobertura. La gente me preguntaba: "¿Qué son fondos de cobertura?". Y yo digo: "1 y 20". Lo que significa, --ahora es 2 y 20--, 2 % de tarifa fija y el 20 % sobre las ganancias. Los fondos de cobertura son seres diferentes.
CA: Rumor has it you charge slightly higher fees than that.
CA: Se dice que cobras honorarios ligeramente más altos que eso.
JS: We charged the highest fees in the world at one time. Five and 44, that's what we charge.
JS: Cobramos las tarifas más altas en el mundo en este momento. 5 y 44, eso es lo que cobramos.
CA: Five and 44. So five percent flat, 44 percent of upside. You still made your investors spectacular amounts of money.
CA: 5 y 44. Así que 5 % tarifa plana, y 44 % de alza. Y aún así haces que tus inversores ganen cantidades espectaculares de dinero.
JS: We made good returns, yes. People got very mad: "How can you charge such high fees?" I said, "OK, you can withdraw." But "How can I get more?" was what people were --
JS: Sí, logramos un buen rendimiento. La gente se molesta: "¿Cómo se pueden cobrar esas tasas altas?". Y yo: "Bueno, pueden irse". Pero, "¿Cómo puedo obtener más?", era lo que decía la gente...
(Laughter)
(Risas)
But at a certain point, as I think I told you, we bought out all the investors because there's a capacity to the fund.
Pero en un momento dado, como he dicho, compramos todos los inversores, por tener una capacidad para el fondo.
CA: But should we worry about the hedge fund industry attracting too much of the world's great mathematical and other talent to work on that, as opposed to the many other problems in the world?
CA: ¿Debemos preocuparnos de que el sector de fondos de cobertura atraiga demasiados talentos matemáticos del mundo que trabajen en eso, en vez de aplicarlo a los otros muchos problemas del mundo?
JS: Well, it's not just mathematical. We hire astronomers and physicists and things like that. I don't think we should worry about it too much. It's still a pretty small industry. And in fact, bringing science into the investing world has improved that world. It's reduced volatility. It's increased liquidity. Spreads are narrower because people are trading that kind of stuff. So I'm not too worried about Einstein going off and starting a hedge fund.
JS: Bueno, no son solo matemáticos. Contratamos astrónomos y físicos y otros similares. No creo que debamos preocuparnos demasiado. Es todavía un sector bastante pequeño. Y, de hecho, llevar la ciencia al mundo de la inversión ha mejorado ese mundo. Se reduce la volatilidad. Ha aumentado la liquidez. Los diferenciales son más estrechos porque las personas los negocian. Por eso no me preocupa que Einstein se vaya al sector del fondo de cobertura.
CA: You're at a phase in your life now where you're actually investing, though, at the other end of the supply chain -- you're actually boosting mathematics across America. This is your wife, Marilyn. You're working on philanthropic issues together. Tell me about that.
CA: Sin embargo, estás en una fase de tu vida en que inviertes en el otro extremo de la cadena de suministro. Estás impulsando las matemáticas en todo EE. UU. Esta es tu esposa, Marilyn. Están trabajando en temas filantrópicos juntos. Háblame de eso.
JS: Well, Marilyn started -- there she is up there, my beautiful wife -- she started the foundation about 20 years ago. I think '94. I claim it was '93, she says it was '94, but it was one of those two years.
JS: Bueno, Marilyn comenzó, --ahí está allí, mi bella esposa-- empezó la fundación hace 20 años. Creo que en 1994. Yo digo que en el 93, ella dice que fue en el 94, pero fue uno de esos dos años.
(Laughter)
(Risas)
We started the foundation, just as a convenient way to give charity. She kept the books, and so on. We did not have a vision at that time, but gradually a vision emerged -- which was to focus on math and science, to focus on basic research. And that's what we've done. Six years ago or so, I left Renaissance and went to work at the foundation. So that's what we do.
Empezamos la fundación, como una forma apropiada de hacer beneficencia. Ella llevaba la contabilidad y eso. No teníamos una visión en ese momento, pero poco a poco surgió una visión que era centrarnos en matemáticas y ciencias, centrarnos en la investigación básica. Y eso es lo que hemos hecho. Hace 6 años me fui de Renacimiento a trabajar en la fundación. Así que eso es lo que hacemos.
CA: And so Math for America is basically investing in math teachers around the country, giving them some extra income, giving them support and coaching. And really trying to make that more effective and make that a calling to which teachers can aspire.
CA: Y así Math for America básicamente invierte en profesores de matemáticas de todo el país, dándoles un ingreso extra, dándoles apoyo y coaching. Y realmente tratando de hacer lo que es más eficaz y hacer una convocatoria a la que los profesores puede aspirar.
JS: Yeah -- instead of beating up the bad teachers, which has created morale problems all through the educational community, in particular in math and science, we focus on celebrating the good ones and giving them status. Yeah, we give them extra money, 15,000 dollars a year. We have 800 math and science teachers in New York City in public schools today, as part of a core. There's a great morale among them. They're staying in the field. Next year, it'll be 1,000 and that'll be 10 percent of the math and science teachers in New York [City] public schools.
JS: Sí, en vez de desalentar a los malos profesores, que ha creado problemas morales en la comunidad educativa, especialmente en matemáticas y ciencias, nos centramos en alentar a los buenos y en darles un estatus. Sí, les damos dinero extra, 15 000 dólares al año. Tenemos 800 profesores de matemáticas y ciencias en Nueva York en las escuelas públicas hoy, como parte de un núcleo. Hay una gran moral entre ellos. Se quedan en el tema. El año que viene, serán 1000 y serán el 10 % de los profesores de matemáticas y ciencias de las escuelas públicas en Nueva York.
(Applause)
(Aplausos)
CA: Jim, here's another project that you've supported philanthropically: Research into origins of life, I guess. What are we looking at here? JS: Well, I'll save that for a second. And then I'll tell you what you're looking at. Origins of life is a fascinating question. How did we get here? Well, there are two questions: One is, what is the route from geology to biology -- how did we get here? And the other question is, what did we start with? What material, if any, did we have to work with on this route? Those are two very, very interesting questions. The first question is a tortuous path from geology up to RNA or something like that -- how did that all work? And the other, what do we have to work with? Well, more than we think. So what's pictured there is a star in formation. Now, every year in our Milky Way, which has 100 billion stars, about two new stars are created. Don't ask me how, but they're created. And it takes them about a million years to settle out. So, in steady state, there are about two million stars in formation at any time. That one is somewhere along this settling-down period. And there's all this crap sort of circling around it, dust and stuff. And it'll form probably a solar system, or whatever it forms. But here's the thing -- in this dust that surrounds a forming star have been found, now, significant organic molecules. Molecules not just like methane, but formaldehyde and cyanide -- things that are the building blocks -- the seeds, if you will -- of life. So, that may be typical. And it may be typical that planets around the universe start off with some of these basic building blocks. Now does that mean there's going to be life all around? Maybe. But it's a question of how tortuous this path is from those frail beginnings, those seeds, all the way to life. And most of those seeds will fall on fallow planets.
CA: Jim, hay otro proyecto filantrópico que has apoyado: la investigación sobre los orígenes de la vida. ¿Qué vemos aquí? JS: Bueno, espera un segundo, y te diré lo que están viendo. Los orígenes de la vida es algo fascinante. ¿Cómo llegamos aquí? Bueno, hay dos preguntas: Una de ellas, ¿cuál es la ruta desde la geología a la biología? ¿Cómo llegamos aquí? Y la otra, ¿con qué empezamos? ¿Con qué material, qué tenemos que trabajar en esta ruta? Son dos preguntas muy, muy interesantes. La primera pregunta es un camino tortuoso desde la geología hasta el ARN, ¿cómo se llegó ahí? Y la otra, ¿con qué tenemos que trabajar? Bueno, con más de lo que pensamos. Así lo de la foto es una estrella en formación. Cada año en nuestra Vía Láctea, que tiene 100 mil millones de estrellas, se crean dos nuevas estrellas. No me preguntes cómo, pero se crean. Y les toma un millón de años estabilizarse. Así que, en estado estacionario, hay cerca de dos millones de estrellas en formación siempre. Una está en algún estado de este proceso de decantación. Y hay toda esta basura circulando alrededor de ella, polvo y otras cosas. Y que formará, probablemente, un sistema solar, o lo que sea. Pero aquí está la cuestión, en este polvo que rodea a una estrella en formación se han encontrado, moléculas orgánicas significativas. Moléculas no solo como el metano, sino formaldehído y cianuro, que son bloques de construcción, semillas, si se quiere, de la vida. Bueno, puede ser típico. Y puede ser típico que los planetas alrededor del universo empiecen con algunos de estos bloques de construcción básicos. ¿Significa eso que existirá la vida por todos lados? Puede ser. Pero esto es una muestra de lo es tortuoso que este camino desde aquellos inicios frágiles, esas semillas, todo el camino a la vida. Y la mayoría de esas semillas caerán en planetas de barbecho.
CA: So for you, personally, finding an answer to this question of where we came from, of how did this thing happen, that is something you would love to see.
CA: ¿Para ti, personalmente, encontrar una respuesta a esta pregunta de dónde venimos, de cómo sucedió, es algo que te encantaría descubrir?
JS: Would love to see. And like to know -- if that path is tortuous enough, and so improbable, that no matter what you start with, we could be a singularity. But on the other hand, given all this organic dust that's floating around, we could have lots of friends out there. It'd be great to know.
JS: Sí, me encantaría verlo. Y gustaría saber si ese camino es muy tortuoso, y tan improbable, que no importa cómo empezar, podríamos ser una singularidad. Pero por otro lado, debido a este polvo orgánico flotando alrededor, podríamos tener muchos amigos allí. Sería bueno saberlo.
CA: Jim, a couple of years ago, I got the chance to speak with Elon Musk, and I asked him the secret of his success, and he said taking physics seriously was it. Listening to you, what I hear you saying is taking math seriously, that has infused your whole life. It's made you an absolute fortune, and now it's allowing you to invest in the futures of thousands and thousands of kids across America and elsewhere. Could it be that science actually works? That math actually works?
CA: Jim, hace unos años, tuve la oportunidad de hablar con Elon Musk, y le pregunté el secreto de su éxito, y dijo tomarme la física en serio fue todo. Escucharte decir que tomar en serio las matemáticas, ha impulsado toda tu vida. Has hecho una fortuna, y ahora sé que te permite invertir en el futuro de miles y miles de niños en todo EE. UU. y en otros lugares. ¿Podría ser que la ciencia realmente funciona? ¿Que las matemáticas realmente funcionan?
JS: Well, math certainly works. Math certainly works. But this has been fun. Working with Marilyn and giving it away has been very enjoyable.
JS: Las matemáticas sí funcionan. Las matemáticas ciertamente funcionan. Y esto ha sido divertido. Trabajar con Marilyn y donar ha sido muy bueno,
CA: I just find it -- it's an inspirational thought to me, that by taking knowledge seriously, so much more can come from it. So thank you for your amazing life, and for coming here to TED.
CA: Acabo de encontrar un pensamiento inspirador para mí, que al tomar en serio el conocimiento, se puede obtener mucho más de él. Así que gracias por tu vida increíble, y por venir aquí a TED.
Thank you.
Gracias.
Jim Simons!
¡Jim Simons!
(Applause)
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