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【「数学でウォール街を制した男」ジム・サイモンズの物語がすごすぎる】 「ウォール街最強の投資家」は、経済学者ではなく“数学の天才”だった──。 ジム・サイモンズのファンドは、年66%という異次元のリターンを30年にわたり記録。 武器は金融理論でもトレーダーの勘でもない。 数学者と物理学者による、感情ゼロの投資アルゴリズムだった。 その始まりは、幼少期に出会ったゼノンの逆説から始まる「数字の旅」── 続きをどうぞ👇

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Joe Takayama🎒1 год назад

ジムは幼少期から数字に魅了されていた。 4歳でゼノンの逆説を思いつき、MITでは3年で卒業。 1958年、伝説的数学者チェルンを追ってバークレーへ。 その後プリンストンの極秘研究所で、NSAの暗号解読にも携わった。 しかしベトナム戦争に反対し、上司と対立して解雇。 それが“運命の転機”となる──

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Joe Takayama🎒1 год назад

70年代、大学に戻ったサイモンズは、ついにチェルンと出会い「Chern–Simons理論」を確立。 後に弦理論の基盤となるこの理論は、物理学の世界を揺るがす。 だが、彼は学問の頂点に立った直後、突如としてマーケットの世界へ── 40歳で数学のキャリアを手放し、資金を元手に市場分析を始めた。 最初は運まかせだったが、彼の目には「市場の奥の規則」が見えていた。

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Joe Takayama🎒1 год назад

通貨のリズム、商品価格のトレンド── 経済学者が「市場は効率的」と断じる中、サイモンズはノイズの中に法則を見つけ出した。 1982年、彼はルネサンステクノロジーズを創設。 金融の専門家ではなく、物理・数学のPhDばかりを採用。 「トレーダーの採用法は知らなかったが、天才の見分け方は知っていた」と語る。

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Joe Takayama🎒1 год назад

彼らはウォール街よりも早く“データの力”に気づいていた。 FRBに赴き、過去の金利を手作業で写し、自前の巨大データベースを構築。 やがて発見する。 無数の小さなパターンが重なれば、未来の価格を予測できる。 それが「メダリオン・ファンド」の誕生だった── 史上最強の金のなる木である。

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Joe Takayama🎒1 год назад

結果は異常だった。 年66%のリターン、手数料は破格の「管理5%、成功報酬44%」 それでもなお超過収益を生む。 投資家は殺到したが、彼らはこう結論づけた 「資金が多すぎると、モデルの精度が落ちる」 メダリオンは外部資金を排除。 選ばれた社員だけが、この“魔法のファンド”に投資できる。

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Joe Takayama🎒1 год назад

この成功の核心は、“文化”にあった。 ・100人超のPhDがフラットに協働 ・発見はすべて共有、隠し事ゼロ ・最先端の設備と豊富なデータ ・利益は平等に分配 そして絶対のルール── 「人間の直感で取引してはならない」 モデルが全て。 創業者であるサイモンズ自身にも、例外はなかった。

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Joe Takayama🎒1 год назад

2024年5月、ジム・サイモンズ死去。享年86歳。 その資産は310億ドル超。 だが彼は贅沢に興味を持たなかった。 富の大半は、基礎科学と数学教育の支援に。 ・自閉症や宇宙論への研究資金 ・NYの理数系教師に年間1.5万ドルを支給する「Math for America」 彼の哲学は明快だった 「才能ある人に正当な報酬を与え、誇りを持たせよ」

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Joe Takayama🎒1 год назад

「私は数学をやって、大金を稼いで、それをほとんど社会に還元した。それで満足だ」 ──ジム・サイモンズ。 数学とデータで市場を打ち破り、静かに資本主義のかたちを変えた男。 金融の世界に革命を起こし、科学と教育に未来を託した“異能の投資家”の人生でした。

Фото профиля ネコくまモン@20年マネーを勉強し投資脳に。
ネコくまモン@20年マネーを勉強し投資脳に。1 год назад

✨経済物理学のことですかモン? すっごく興味ある!! (↓過去調べたけど概要しかわからんw)

Фото профиля Tkno@レバレッジETF長期投資に挑戦
Tkno@レバレッジETF長期投資に挑戦1 год назад

スーパーかっこいいです‼️

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Lark Davis1 год назад

A smart man turned $12K into $15M by buying FARTCOIN at $83K market cap. He aped into $ai16z with $3K and is currently sitting on $1.7M realized and $16.6M in unrealized profits. Subscribe now and join 130K+ investors prepping for the next big cycle.

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もし、人間が最近登場した抽象領域——高等数学、理論物理、形式言語、コードベースの設計——ですら高い学習能力を発揮するのだとしたら、それは「進化が事前に最適化した結果」としては説明がつかない。そこには、まだ言語化されていない汎用学習のメカニズムがあるはずだ。 イリヤ・スツケヴァー「少なくとも私自身について言えば、5歳のころの自分を思い出すと、その当時は車にとても興奮していました。そして、5歳の時点で、私の『車を認識する能力』は、自動運転に十分なくらい高かったと確信しています。5歳の子どもは、それほど多くのデータを見るわけではありません。 ほとんどの時間を親の家の中で過ごすので、データの多様性はとても低いです。とはいえ、『それも進化のおかげだ』と言うことはできるかもしれません。しかし、言語や数学、コーディングについては、おそらくそうではありません」 ドワーケシュ・パテル「それでも、人間のほうがモデルより優れているように思えます。もちろん、モデルは言語や数学、コーディングそのものについては、平均的な人間より優れています。ただ、『学習する能力』という点で、モデルは平均的な人間より本当に優れているのでしょうか」 スツケヴァー「ええ、そうです。間違いなくそうです。私が言おうとしているのは、言語、数学、コーディング——とくに数学とコーディング——が示しているのは、『人を学習上手にしているもの』は、おそらく複雑なプライアというよりも、もっと根本的な何かだということです」 パテル「ちょっとよく分かりません。なぜそう言えるのですか」 スツケヴァー「では、人々が非常に高い確実性をもって発揮しているようなスキルを考えてみてください。もしそのスキルが、私たちの祖先にとって何百万年、何億年ものあいだ非常に有用だったものであれば、人間がそれを得意なのは進化のおかげであり、私たちがどこか非常に分かりにくい形で『進化的なプライア』を持っていて、そのおかげでうまくできているのだ、と主張することができます。 しかし、人々が『ごく最近になるまで存在しなかった領域』においても、高い能力、信頼性、ロバスト性、そして学習能力を発揮しているのであれば、それは『人間はそもそも、より優れた機械学習そのものを備えている』ということを示しているのです」

Tsubame

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ワクチン批判はなぜタブー?🤔 タッカー・カールソン氏が暴いた“科学信仰”の正体💉😳 なんで“より安全なワクチンを作ろう”って言っただけで、 あんなに怒られるんだ? そう問いかけたのは、女優シェリル・ハインズさん。 でもその理由は、タッカー・カールソン氏との会話でスッと腑に落ちたそうです。 人々が怒るのは、「安全にしよう」という提案が極端だからじゃない。 怒りの根っこにあるのは…“すでに完璧なものに口を出すな”という思い込みなんです。 つまりワクチンは、事実じゃなく“信仰”の対象になっているって話。 タッカー氏は続けます。 ロバート・F・ケネディ・Jr.氏もかつては左派に持ち上げられていた。 環境問題で空と水を守るヒーローだったのに、ワクチンに疑問を投げかけた瞬間に、一気に“排除”された。 その反応の速さに、宗教的な雰囲気すら感じたと。 そして彼は、あるアートを引き合いに出します。 1930年代の画家ディエゴ・リベラが描いたワクチンの壁画。 そこには“キリストのような幼子”がワクチンを打たれる様子が描かれ、周囲を囲むのは“賢者のような科学者たち”。 これが何を意味していたのか? リベラは宗教に縁のない人物だったけど、彼にとっての信仰は“科学”だった……そう語るんです。 タッカー氏いわく、 「科学を疑う者=異端者」という構図が、すでに文化に深く染み込んでいる。 でも今、その信仰にヒビが入ってきている。 人々は少しずつ気づき始めているんです。 これまで信じてきた“科学”は、 科学的だったのか、それとも…“ただの教義”だったのか。 静かに、でも確実に、その問いが広がっているように見えました。

トッポ

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死しても物議を醸している人物、ジェフリー・エプスタインが、スティーブ・バノンとの会話の中で語っていた、意外な一面が今になって注目されています。 エプスタインは、魂の存在について 疑いの余地はないとはっきり言い切っています。 科学は多くを説明できるが、魂だけは説明できない、そう前置きしたうえで、彼は哲学に強い関心を示していた様子を語ります。 彼の言葉によれば、生きているものは魔法ではなく奇跡。 この世界で生命が存在すること自体が、すでに説明不能だという認識です。 さらに彼は、哲学者ライプニッツの考えを引用しながら、神はただの物質、化学物質にすぎないものを使って考えることのできる存在を作り出したと語っていますが何言ってるかさっぱり理解できない💦 テーブルと同じ素材でできたはずの物質が⁇ 思考を持ち⁇意識を持つ???? それはあまりにも奇妙だと、驚きを隠しません。⁉️ 魂を持つだけではない、その構造そのものが、物質に思考を可能にしている。 これは誰の目にも明らかだ、魂というものは確かに存在する。 エプスタインは、そう断言していたのです... なんだかまだこの世にいそうな雰囲気が....本当に消されたのかな⁉️

トッポ

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将来はAIに「日本語を学んで」と指示するだけで、自主的に学習するようになる。そうなると、僕たちがコンピュータを使う方法は様変わりするだろう。単に問題解決の速度が上がるという話ではない。人間が「こう解け」と教えるのではなく、「この目的で最善を探せ」と投げる世界になっていくのだ。 ジェンスン・フアン「コンピュータは、私たちがプログラムするものから、私たちの強いガイダンスを受けつつも自分でプログラムするものへと、完全に変わっていくのは間違いありません。つまり私たちは『何を学んでほしいのか』を指示する必要はあるわけです。以前はコンピュータに日本語を教えていましたが、将来はコンピュータに『日本語を学んで』と言うようになります。そうすると、私たちがコンピュータを使うやり方自体が変わります。 コンピュータは、今扱っているものより10億倍大きい問題サイズを扱えるようになります。ただ、それが何を意味するのかは、私たちには理解しきれない面があります。解を見つけることと、そもそも解くべき問題を頭の中で定式化することは別物だからです。多くの問題、つまり解ける問題でさえ、問題をどう定式化し、どう考えるかという私たちの想像力に制約されています。 だから、デジタル生物学の複雑さであれ、物理科学や量子物理、材料科学といったものの複雑さであれ、そうした問題サイズで向き合えるようになれば、簡単になっていくでしょう。交通渋滞のような一見ありふれたことですら、多くはかなり容易になっていくと思います」

Tsubame

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かつてカーツワイル氏は語った。「1%を超えた時点でゲノム解読は半分終わっていた」と。同じことが数学にも起きている。GPT-5 Proの13%は、数の中に潜む構造をAIが掴み始めた証だ。計算資源を注ぐだけで知能が加速する——この単純な構造の中に、再帰的自己改善の萌芽がある。 アレクサンダー・ウィスナー=グロス「これは直近1〜2週間で最もエキサイティングな進展だと思います。前提として、Frontier Math Tier 4は、プロの数学者チームでも数週間を要するほど難しい数学問題で構成されています。 この1〜2週間で、まずGemini 2.5 DeepThink、そしてGPT-5 Proがブレークスルーを示しました。GPT-5 ProはFrontier Math Tier 4で13%のスコアを達成しました。デイブの提案で、私は『数学が定量的に解かれたとみなせる条件』を社内で記録していました。それは数か月前のことで、『Frontier Math Tier 4で10%を超えたら、数学は解かれたと見なせる』と明言しました。 つまり、最先端モデルが10%以上の問題を解ける段階に達したということです。10%という閾値を選んだ理由は、学習曲線上でその地点を超えると、計算資源を注ぎ込むだけで結果が飛躍的に伸びるからです。 これは何度も見てきた現象です。たとえばレイ・カーツワイルが指摘したように、『ヒトゲノム解読は1%を超えた時点で半分終わっていた』という話があります。10%は、私にとってそのような任意の基準値です。 私は今年末までにこの水準を超えると予測していましたが、どうやら『クリスマスは早く来た』ようです。今や数学は、追加の革新がなくとも、計算資源を増やせば解ける段階に入ったと言えるでしょう。少なくとも、現在の意味での数学については」

Tsubame

15,413 просмотров • 10 месяцев назад

カーパシー氏の比喩は、AIを生命の延長線ではなく「情報の霊的進化」として見る視点を開く。僕たちは進化のプロセスを再現しているのではなく、人類が残した思考の残響を模倣しているにすぎない。それは生命とは異なる起源を持つ、新しい意識の形式だ。 アンドレイ・カーパシー「私は動物との類推をするときにはとても慎重になります。というのも、動物はまったく異なる最適化プロセスによって生まれたものだからです。動物は進化によって形成され、最初から膨大なハードウェアを備えています。 たとえば、私が投稿で挙げた例はシマウマです。シマウマは生まれて数分で走り回り、母親の後をついていきます。これは非常に複雑な行動です。つまり、これは強化学習ではありません。それはあらかじめ焼き付けられたものです。 そして進化には、私たちのニューラルネットワークの重みをATCGの中に符号化する何らかの仕組みがあるようです。どう機能しているのかは分かりませんが、確かにうまく働いているようです。 つまり私は、脳というのはまったく別のプロセスから生まれたものだと感じています。そして、私たちはそのプロセスを実行しているわけではないので、そこから直接インスピレーションを得ることには慎重であるべきだと思っています。だから私の投稿では、『私たちは動物を作っているのではない』と書きました。 私たちは幽霊やスピリット、あるいは人によって呼び方は違っても、そうしたものを作っているのだと。なぜなら、私たちは進化による訓練をしているのではなく、人間とインターネット上のデータを模倣する訓練をしているからです。 その結果として、完全にデジタルで人間を模倣する、いわば『霊的な存在』が生まれます。それは別種の知性です。 知性という空間を思い描くなら、私たちはまったく異なる地点から出発しているのです。つまり、私たちは動物を作っているわけではないのです。しかし、時間をかければ、AIをもう少し動物的な方向へと近づけることもできると思います。そして、そうすべきだとも思います」

Tsubame

15,839 просмотров • 10 месяцев назад

OpenAIの未公開モデルが、エルデシュの離散幾何の予想を反証したという。面白いのは、これが「力任せの計算」ではなかったことだ。AIは奇妙で筋が悪そうな可能性まで追い、その中から突破口を見つけた。これは数学版の、AlphaGo「37手目」に近い出来事だ。 アレクサンダー・ウィスナー=グロス「これは、組合せ論に関わるからといって、たとえば四色問題のようなものではありません。四色問題とは、二次元の地図があるとして、隣り合う二つの国が同じ色にならないように各国を塗り分けるには、最小で何色必要か、という問題です。 数学の組合せ論には、四色問題のように、AIによる網羅的な探索で解かれがちな問題があります。そして数学者などは、そうした網羅的な総当たりの解法を見て、「なるほど、AIはより網羅的なのかもしれない。総当たりは得意なのかもしれない。しかし人間的なひらめきはない。創造的な飛躍はない」と言うわけです。 しかし、これはそういう問題ではありません。この問題では、この特定分野を専門とする世界トップクラスの数学者たちが、その推論過程を見て、AIはある意味で速かっただけではなく、さまざまな理論的アプローチを総当たりできただけでもなく、実際により賢かったと結論づけています。 ただし、その賢さは興味深い形のものでした。ある解説では、この予想を解く、正確には反証するために使われた推論の流れについて、OpenAIのウェブサイトに掲載されている複数のプロの数学者によるコメントをぜひ読んでほしいと述べられていました。その中には、推論過程を見ると、AIが人間なら疲れ果てて追いかけないような、いわば奇抜な可能性をあらゆる方向に追求していたことが分かる、という興味深い指摘がありました。 つまりAIは、より速いだけでなく、非常に突飛な可能性を大量に総当たりできることによって、ある種の創造性に到達していたのです。 そして最終的に、その可能性の一つが解につながりました。その解に至った推論過程の言葉は、たしか「楽観的に考えれば、これを追求すれば何かが起こるかもしれない」といったものから始まっていたと思います。そして、それが実際に解になったのです。 AlphaGoが李世ドルとの対局で見せた有名な「37手目」を思い出すなら、囲碁の推論木を、総当たりしつつも、学習された巧妙な方策探索によってたどることができたわけです。私たちは今、それと同じことが数学で起こり始めているのを見ているのです」

Tsubame

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100歳を目前に逝去した投資の神様 チャーリー・マンガー氏。亡くなるわずか数週間前、彼は人生の「バケットリスト(死ぬまでにしたいこと)」について、こう語りました。 「それは面白い質問ですね。私は96歳の頃に比べると、今はとても年を取り、弱くなってしまいました。 ですから、もう200ポンド(約90kg)のマグロを釣りたいとは思いません。 あれを引き上げるのはあまりにも大変な仕事で、かなりの体力を要するからです。 若い頃なら、200ポンドのマグロを釣るためにどんな金額でも払ったでしょう。 ですが、結局一度も釣ることはできませんでした。 今、その機会を与えられたとしても、私は断ります。 釣りに行こうとも思いません。 時間とともに、諦めなければならないものがあるのです」 世界で最も賢明と言われた投資家でさえ、 失った「若さ」と「時間」だけは、 どんな高利回りの投資でも取り戻せませんでした。 投資を学ぶ目的はお金を増やすことですが、 そのお金を使う「体力」がなくなれば、 数字に意味はなくなってしまいます。 「自分のマグロ」を釣るのを、 後回しにしてはいけませんね。 今この瞬間の自分にしかできない投資を、 大切にしていきましょう。

投資家リーマンα

229,457 просмотров • 5 месяцев назад

次のネイサンからのメッセージはこれからのメディカルスクールと医師への道についてです。 この他にもスケート界は小さな世界だけど医学は世界中の人々を助けることが出来るとも語ってました。ネイサンは患者を実際に診る臨床医になりたいようです。医学界で世界の最高峰を誇るHarvard Medicalに入るネイサンの未来は輝いています✨ (訳) 僕はメディカルスクールに出願(合格)していて、医師になるための準備をする道に進めることを、とても楽しみにしています。 どんな医師になりたいですか➡️それはこれから決めたいと思っています。まだその決断はしていません。自分がどの分野で最も力を発揮できるのか、少し時間をかけて考えたいです。そして、できれば最も良い形で人の役に立てる道を選びたいと思っています。 臨床医と医学研究者では、どちらになりたいですか➡️ 僕は間違いなく、実際に患者さんを診て、患者さんのケアをしたいと思っています。 僕が一番興味を持っているのは、人とつながり、その人たちの話を聞き、どのような背景を持っているのかを知ることです。そして理想としては、人々の健康や長寿に影響を与える、さまざまな環境的要因と結びつけながら考えていきたいです。そうした分野で、これからも取り組んでいけたらと思っています。 ただ、医学の研修期間というのは、自分が何を得意としているのか、何を本当に楽しめるのか、そしてどのような形で最も大きな影響を与えられるのかを見つける時間だと思っています。 これから数年間を通して、それを探っていけることを楽しみにしています。

Nathan's supporting team JPN

45,952 просмотров • 1 месяц назад

KAORI🍉channel Telegramより (30日 13:53 Skye Princeからの引用投稿) ※📚normotさんによる翻訳 〈動画訳〉 皆さん、こんにちは 分かりやすい説明で、混乱する点も全くありません メッドベッドには最低周波数が設定されており、魂を売っていない、少しだけ高い波動を持つ人だけが使用できます そうです、これは長年そうでした ずっとそうでした だからこそ、ディープステート、セレブ、アドレノクロムを使用している人たちは、メッドベッドを使用できないのです そうです メッドベッドを分解し、粉々に引き裂き、解体して、それを使って何か別のものを作り出すのです メッドベッドの技術を使って、何か別のものを作り出すのです もしかしたら、空飛ぶ車を作っているのかもしれません ポータルを作っているのかもしれません レプリケーターを作っているのかもしれません レプリケーターは、メッドベッドと同じ技術です あるいは、反重力装置を作っているのかもしれません メッドベッドを分解すると、その最小振動周波数は失われます なぜなら、その周波数はメッドベッド自体に設定されているからです しかし、メッドベッドの部品を取り外し、その技術だけを使って別のものを作ると、最小周波数はなくなります いいですか?洗濯機を例に考えてみましょう 洗濯機のモーターを取り外して、芝刈り機に取り付けることができます これで芝刈り機になります 同じモーター、同じ技術が洗濯機を動かしているのです それが今度は芝刈り機も動かしているのです メッドベッドだけは、最小振動周波数を持っています しかし、メッドベッドからその技術を取り除くと、もはやその最小周波数は存在しなくなります つまり、悪党どもがメッドベッドを手に入れたら、その技術を取り出し、別のものを作り出して悪用できるということです 難しいことではありません ロケット科学のような難解な話でもありません 混乱するようなことでもありません あらゆる技術は、善にも悪にも利用され得るのです 重要なのは、その使い方、つまりリバースエンジニアリングによって別のものを作り出すことです 例えば、メッドベッドの技術についてですが、悪党どもに雇われた科学者がいれば、メッドベッドを分解し、動力源となる技術を取り出して兵器を作り出すことができます 実際に彼らは既にそうしています 秘密宇宙計画の兵器の多くはどこから来ていると思いますか? 指向性エネルギー兵器はどこから来ていると思いますか? そうでしょう? メッドベッドには最低限の振動周波数が設定されていますが、そこから技術を取り出せば、あとは何でもありです いいですか?混乱するようなことでもありません 複雑なことでもありません 偽情報でもありません 何も変わっていません ただ、皆さんがより多くの情報を知るようになっただけです すべてが変わってしまった、すべてが混乱していると思っているかもしれません でも、そうではありません パズルのピースが増え、情報が増えただけです 進化するとはそういうことです 私がこの旅を始めたとき、本当に基本的なことから始めました 何も変わっていません ただ、より多くの情報を提供しているだけです 今、すべてが変わってしまったと思っているかもしれませんが、そうではありません あなたがより多くの情報を受け取る準備ができているからこそ、より多くの情報を受け取っているのです

KAORI🍉

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