ABOUT THE SPEAKER
Jim Simons - Philanthropist, mathematician
After 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.

More profile about the speaker
Jim Simons | Speaker | TED.com
TED2015

Jim Simons: The mathematician who cracked Wall Street

Jim Simons: Uma entrevista rara com o matemático que quebrou Wall Street

Filmed:
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Jim Simons foi o matemático e criptógrafo que percebeu que a matemática complexa que usou para quebrar códigos poderia ajudar a explicar os padrões no mundo das finanças. Bilhões depois, ele está trabalhando para ajudar a próxima geração de professores e estudiosos de matemática. Chris Anderson, da equipe TED, conversa com Simon para falar sobre sua vida extraordinária com os números.
- Philanthropist, mathematician
After astonishing success as a mathematician, code breaker and billionaire hedge fund manager, Jim Simons is mastering yet another field: philanthropy. Full bio

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00:12
Chris Anderson: You were something
of a mathematical phenom.
0
817
2834
Chris Anderson: Você foi
um fenômeno da matemática.
00:15
You had already taught at Harvard
and MIT at a young age.
1
3675
3064
Você lecionou em Harvard
e no MIT ainda muito jovem.
00:18
And then the NSA came calling.
2
6763
2190
E aí a NSA te procurou.
00:21
What was that about?
3
9464
1204
Como foi isso?
00:23
Jim Simons: Well the NSA --
that's the National Security Agency --
4
11207
3923
Jim Simons: Bem, a NSA, Agência
de Segurança Nacional americana,
00:27
they didn't exactly come calling.
5
15154
1969
não me procurou exatamente.
00:29
They had an operation at Princeton,
where they hired mathematicians
6
17465
4474
Eles tinham um projeto em Princeton,
no qual contratavam matemáticos
00:33
to attack secret codes
and stuff like that.
7
21963
2942
para decifrar códigos secretos
e coisas do gênero.
00:37
And I knew that existed.
8
25294
1672
Eu sabia da existência deles.
Eles tinham uma política
de trabalho muito boa,
00:39
And they had a very good policy,
9
27315
2180
00:41
because you could do half your time
at your own mathematics,
10
29519
3850
podíamos trabalhar metade
do tempo nas nossas pesquisas,
00:45
and at least half your time
working on their stuff.
11
33393
3484
e metade nas coisas deles.
00:49
And they paid a lot.
12
37559
1474
E pagavam muito bem,
00:51
So that was an irresistible pull.
13
39057
3051
então foi difícil resistir.
00:54
So, I went there.
14
42132
1912
Então, eu fui para lá.
00:56
CA: You were a code-cracker.
15
44068
1338
CA: Você era um hacker.
00:57
JS: I was.
16
45430
1166
JS: Eu era.
00:58
CA: Until you got fired.
17
46620
1157
CA: Até ser demitido.
00:59
JS: Well, I did get fired. Yes.
18
47801
1583
JS: Sim, fui demitido.
01:01
CA: How come?
19
49408
1245
CA: Por quê?
01:03
JS: Well, how come?
20
51280
1333
JS: Bem, por quê?
01:05
I got fired because,
well, the Vietnam War was on,
21
53611
4956
Fui demitido porque
a guerra do Vietnã acontecia,
01:10
and the boss of bosses in my organization
was a big fan of the war
22
58591
5738
e o chefe dos chefes da minha organização
era um grande entusiasta da guerra
e escreveu uma reportagem de capa
para a revista New York Times,
01:16
and wrote a New York Times article,
a magazine section cover story,
23
64353
4395
01:20
about how we would win in Vietnam.
24
68772
1770
sobre como venceríamos no Vietnã.
01:22
And I didn't like that war,
I thought it was stupid.
25
70566
3129
Eu não gostava daquela guerra,
eu a achava estúpida.
01:25
And I wrote a letter to the Times,
which they published,
26
73719
2665
E escrevi uma carta para o Times,
que foi publicada,
01:28
saying not everyone
who works for Maxwell Taylor,
27
76408
4014
dizendo que nem todos
que trabalhavam para Maxwell Taylor,
01:32
if anyone remembers that name,
agrees with his views.
28
80446
4686
se alguém se lembra desse nome,
concordava com as opiniões dele.
01:37
And I gave my own views ...
29
85553
1658
E dei minhas próprias opiniões,
01:39
CA: Oh, OK. I can see that would --
30
87235
2164
CA: Ah, certo, percebo que eram...
01:41
JS: ... which were different
from General Taylor's.
31
89423
2555
JS: ...diferentes das opiniões
do general Taylor.
01:44
But in the end, nobody said anything.
32
92002
1906
Mas no final, ninguém falou nada.
01:45
But then, I was 29 years old at this time,
and some kid came around
33
93932
3701
Na época eu tinha 29 anos,
e um rapaz apareceu
01:49
and said he was a stringer
from Newsweek magazine
34
97657
3088
dizendo que era correspondente
da revista Newsweek,
01:52
and he wanted to interview me
and ask what I was doing about my views.
35
100769
5367
que queria me entrevistar
e saber o que eu estava fazendo
a respeito das minhas opiniões.
01:58
And I told him, "I'm doing
mostly mathematics now,
36
106160
3899
Eu respondi: "Agora, estou trabalhando
principalmente na matemática
02:02
and when the war is over,
then I'll do mostly their stuff."
37
110083
3373
e, quando a guerra acabar, vou trabalhar
principalmente nas coisas deles".
02:06
Then I did the only
intelligent thing I'd done that day --
38
114123
2825
Então fiz a única coisa
inteligente daquele dia:
02:08
I told my local boss
that I gave that interview.
39
116972
4157
contei para meu chefe
que eu tinha dado aquela entrevista.
Ele disse: "O que você falou?"
02:13
And he said, "What'd you say?"
40
121153
1459
02:14
And I told him what I said.
41
122636
1466
E eu contei a ele.
02:16
And then he said,
"I've got to call Taylor."
42
124126
2315
E ele disse: "Vou ter
que ligar para o Taylor".
02:18
He called Taylor; that took 10 minutes.
43
126465
2377
Ele ligou para o Taylor,
isso levou dez minutos.
02:20
I was fired five minutes after that.
44
128866
2262
Fui demitido cinco minutos depois.
02:23
CA: OK.
45
131590
1222
CA: Certo.
JS: Mas não foi ruim.
02:24
JS: But it wasn't bad.
46
132836
1151
CA: Não foi ruim porque você
foi para a "Stony Book"
02:26
CA: It wasn't bad,
because you went on to Stony Brook
47
134011
2493
02:28
and stepped up your mathematical career.
48
136528
3133
e alavancou sua carreira matemática.
02:31
You started working with this man here.
49
139685
2452
Você começou a trabalhar com este homem.
02:34
Who is this?
50
142161
1164
Quem é ele?
02:36
JS: Oh, [Shiing-Shen] Chern.
51
144352
1412
JS: Ah, Shiing-Shen Chern.
02:37
Chern was one of the great
mathematicians of the century.
52
145788
3104
O Chern foi um dos maiores
matemáticos do século.
02:40
I had known him when
I was a graduate student at Berkeley.
53
148916
5233
Conheci ele quando eu fazia
pós-graduação em Berkeley.
02:46
And I had some ideas,
54
154173
1871
Eu tinha algumas ideias
02:48
and I brought them to him
and he liked them.
55
156068
2447
e apresentei-as a ele, e ele gostou.
02:50
Together, we did this work
which you can easily see up there.
56
158539
6626
Juntos, fizemos este trabalho
que você pode facilmente ver aqui.
02:57
There it is.
57
165189
1150
Aqui está ele.
02:59
CA: It led to you publishing
a famous paper together.
58
167198
3606
CA: Através desse trabalho vocês
publicaram um artigo famoso juntos.
03:02
Can you explain at all what that work was?
59
170828
3238
Pode nos explicar
em que consistia esse trabalho?
03:07
JS: No.
60
175028
1158
JS: Não.
03:08
(Laughter)
61
176210
2274
(Risos)
03:10
JS: I mean, I could
explain it to somebody.
62
178966
2064
JS: Bem, eu posso explicar isso a alguém.
03:13
(Laughter)
63
181054
2075
(Risos)
03:15
CA: How about explaining this?
64
183153
1864
CA: Que tal explicar isso?
03:17
JS: But not many. Not many people.
65
185041
2729
JS: Mas não para muitas pessoas.
03:21
CA: I think you told me
it had something to do with spheres,
66
189144
2814
CA: Acho que você me disse
que tinha algo a ver com esferas,
03:23
so let's start here.
67
191982
1862
então vamos começar por isso.
03:25
JS: Well, it did,
but I'll say about that work --
68
193868
3600
JS: Bem, tinha; mas sobre aquele trabalho,
03:29
it did have something to do with that,
but before we get to that --
69
197492
3200
tinha algo a ver com isso, mas antes,
03:32
that work was good mathematics.
70
200716
3540
esse trabalho era matemática pura.
03:36
I was very happy with it; so was Chern.
71
204280
2492
Eu estava feliz com o trabalho,
e o Chern também.
03:39
It even started a little sub-field
that's now flourishing.
72
207910
4176
Ele até começou como um assunto
que hoje está crescendo.
03:44
But, more interestingly,
it happened to apply to physics,
73
212638
5294
Mas, o que é mais interessante
é que ele se aplica à fisica,
03:49
something we knew nothing about --
at least I knew nothing about physics,
74
217956
4295
algo que não conhecíamos,
pelo menos eu não sabia nada de física,
03:54
and I don't think Chern
knew a heck of a lot.
75
222275
2282
e não acho que o Chern
soubesse muita coisa.
03:56
And about 10 years
after the paper came out,
76
224581
3963
E uns dez anos depois
que o artigo foi publicado,
04:00
a guy named Ed Witten in Princeton
started applying it to string theory
77
228568
4480
um cara chamado Ed Witten, em Princeton,
começou a aplicá-lo na teoria das cordas
04:05
and people in Russia started applying it
to what's called "condensed matter."
78
233072
4852
e pessoas na Rússia começaram a aplicá-lo
no que foi chamado "matéria condensada".
04:09
Today, those things in there
called Chern-Simons invariants
79
237948
4893
Hoje em dia, as chamadas
constantes de Chern-Simons
04:14
have spread through a lot of physics.
80
242865
1865
espalharam-se por trabalhos de física.
04:16
And it was amazing.
81
244754
1174
E isso é fantástico.
04:17
We didn't know any physics.
82
245952
1365
Não sabíamos nada de física.
04:19
It never occurred to me
that it would be applied to physics.
83
247714
2854
Nunca pensei que isso
seria aplicado à fisica.
04:22
But that's the thing about mathematics --
you never know where it's going to go.
84
250592
3788
Mas esse é o interessante da matemática:
você nunca sabe aonde ela vai.
04:26
CA: This is so incredible.
85
254404
1492
CA: Isso é incrível.
04:27
So, we've been talking about
how evolution shapes human minds
86
255920
4364
Então, estávamos falando sobre
como a evolução influencia a mente humana,
04:32
that may or may not perceive the truth.
87
260308
2508
que pode ou não perceber a verdade.
04:34
Somehow, you come up
with a mathematical theory,
88
262840
3313
De alguma forma, você produziu
uma teoria matemática,
04:38
not knowing any physics,
89
266177
1848
sem saber nada de física,
04:40
discover two decades later
that it's being applied
90
268049
2498
e duas décadas depois
descobriu que ela é aplicada
04:42
to profoundly describe
the actual physical world.
91
270571
3031
para descrever profundamente
o mundo físico real.
04:45
How can that happen?
92
273626
1153
Como isso é possível?
04:46
JS: God knows.
93
274803
1157
JS: Só Deus sabe.
04:47
(Laughter)
94
275984
2110
(Risos)
04:50
But there's a famous physicist
named [Eugene] Wigner,
95
278849
3150
Mas há um famoso físico
chamado Eugene Wigner
04:54
and he wrote an essay on the unreasonable
effectiveness of mathematics.
96
282023
5588
que escreveu um ensaio sobre
a eficácia irracional da matemática.
04:59
Somehow, this mathematics,
which is rooted in the real world
97
287635
3952
De alguma forma, a matemática
está enraizada no mundo real:
05:03
in some sense -- we learn to count,
measure, everyone would do that --
98
291611
4995
aprendemos a contar, a medir,
todo mundo pode fazer isso,
05:08
and then it flourishes on its own.
99
296630
1830
e aí, ela floresce por conta própria.
05:10
But so often it comes
back to save the day.
100
298976
2841
Mas várias vezes ela volta
para salvar o dia.
05:14
General relativity is an example.
101
302293
2178
A relatividade geral é um exemplo.
05:16
[Hermann] Minkowski had this geometry,
and Einstein realized,
102
304495
3117
Hermann Minkowski tinha
essa geometria, e Einstein percebeu:
05:19
"Hey! It's the very thing
in which I can cast general relativity."
103
307636
3847
"Ei! É com isso que eu posso
lançar a relatividade geral."
05:23
So, you never know. It is a mystery.
104
311507
3112
Nunca se sabe, é um mistério.
05:27
It is a mystery.
105
315056
1217
É um mistério.
05:28
CA: So, here's a mathematical
piece of ingenuity.
106
316297
3296
CA: Aqui temos uma engenhosa
obra matemática.
05:31
Tell us about this.
107
319617
1342
Conte-nos sobre isto.
05:32
JS: Well, that's a ball -- it's a sphere,
and it has a lattice around it --
108
320983
5924
JS: Bem, isto é uma bola, uma esfera,
que tem uma estrutura em torno dela,
05:38
you know, those squares.
109
326931
1573
esses quadrados.
05:42
What I'm going to show here was
originally observed by [Leonhard] Euler,
110
330697
4906
O que mostrarei aqui foi originalmente
observado por Leonhard Euler,
05:47
the great mathematician, in the 1700s.
111
335627
2254
o grande matemático, em 1700.
05:50
And it gradually grew to be
a very important field in mathematics:
112
338223
5181
Isso cresceu progressivamente até ser
um campo muito importante em matemática:
05:55
algebraic topology, geometry.
113
343428
2334
topologia algébrica, geometria,
05:59
That paper up there had its roots in this.
114
347039
4364
e aquele ensaio tinha as suas raízes nela.
06:03
So, here's this thing:
115
351427
1834
Então, sobre esta coisa:
06:05
it has eight vertices,
12 edges, six faces.
116
353285
4452
ela tem 8 vértices, 12 arestas e 6 faces.
06:09
And if you look at the difference --
vertices minus edges plus faces --
117
357761
3830
E se você calcular a diferença:
vértices menos bordas, mais faces,
06:13
you get two.
118
361615
1152
dá dois.
06:14
OK, well, two. That's a good number.
119
362791
2219
Certo, dois. É um bom número.
06:17
Here's a different way of doing it --
these are triangles covering --
120
365034
4248
Aqui, uma outra forma de fazer isso,
esta é coberta com triângulos,
06:21
this has 12 vertices and 30 edges
121
369306
4577
ela tem 12 vértices e 30 bordas,
06:25
and 20 faces, 20 tiles.
122
373907
4195
e 20 faces, 20 peças.
06:30
And vertices minus edges
plus faces still equals two.
123
378576
4591
E, vértices menos arestas,
mais faces, ainda é igual a dois.
06:35
And in fact, you could do this
any which way --
124
383191
2847
E você poderia fazer isso
de qualquer outra forma,
06:38
cover this thing with all kinds
of polygons and triangles
125
386062
3398
cobri-la com todos os tipos
de polígonos e triângulos,
06:41
and mix them up.
126
389484
1320
e misturá-los,
06:42
And you take vertices minus edges
plus faces -- you'll get two.
127
390828
3279
e vértices menos arestas,
mais faces, continuará dando dois.
06:46
Here's a different shape.
128
394131
1611
Aqui está uma forma diferente.
06:48
This is a torus, or the surface
of a doughnut: 16 vertices
129
396480
5250
Este é um toro, a superfície de uma rosca,
tem 16 vértices cobertos
por estes retângulos,
06:53
covered by these rectangles,
32 edges, 16 faces.
130
401754
4244
32 arestas, 16 faces,
06:58
Vertices minus edges comes out to be zero.
131
406530
2684
e vértices, menos arestas,
mais faces dá zero.
07:01
It'll always come out to zero.
132
409238
1475
Sempre dará zero.
07:02
Every time you cover a torus
with squares or triangles
133
410737
4310
Toda vez que você cobrir toros
com quadrados ou triângulos
07:07
or anything like that,
you're going to get zero.
134
415071
3935
ou qualquer coisa do tipo, vai dar zero.
07:12
So, this is called
the Euler characteristic.
135
420514
2390
Isso chama-se "Característica de Euler",
07:14
And it's what's called
a topological invariant.
136
422928
3449
é o que chamamos de invariante topológico.
07:18
It's pretty amazing.
137
426849
1156
É incrível.
07:20
No matter how you do it,
you're always get the same answer.
138
428029
2791
Não importa como você faça,
sempre obterá a mesma resposta.
07:22
So that was the first sort of thrust,
from the mid-1700s,
139
430844
6299
Esse foi o primeiro impulso,
em meados de 1700,
07:29
into a subject which is now called
algebraic topology.
140
437167
3769
em um assunto que agora
é chamado de topologia algébrica.
07:32
CA: And your own work
took an idea like this and moved it
141
440960
2983
CA: E seu próprio trabalho
tomou uma ideia como esta e a levou
07:35
into higher-dimensional theory,
142
443967
2449
para a teoria das dimensões superiores,
07:38
higher-dimensional objects,
and found new invariances?
143
446440
3088
objetos das dimensões superiores,
e encontrou novas invariâncias?
07:41
JS: Yes. Well, there were already
higher-dimensional invariants:
144
449552
4643
JS: Sim. Bem, já havia invariantes
de dimensão superior:
07:46
Pontryagin classes --
actually, there were Chern classes.
145
454219
4457
as classes de Pontryagin,
as classes de Chern.
07:50
There were a bunch
of these types of invariants.
146
458700
3548
Havia um monte dessas invariantes.
07:54
I was struggling to work on one of them
147
462272
4135
Eu estava lutando
para trabalhar em uma delas
07:58
and model it sort of combinatorially,
148
466431
4203
e modelá-la combinatoriamente,
08:02
instead of the way it was typically done,
149
470658
3022
em vez da maneira usual,
08:05
and that led to this work
and we uncovered some new things.
150
473704
4359
o que levou a esse trabalho,
e nós descobrimos algumas coisas novas.
08:10
But if it wasn't for Mr. Euler --
151
478087
3501
Mas, se não fosse pelo Sr. Euler,
08:13
who wrote almost 70 volumes of mathematics
152
481612
3981
que escreveu quase
70 volumes de matemática
08:17
and had 13 children,
153
485617
1731
e tinha 13 filhos,
08:19
who he apparently would dandle on his knee
while he was writing --
154
487372
6442
que aparentemente ele balançava
no joelho enquanto escrevia,
08:25
if it wasn't for Mr. Euler, there wouldn't
perhaps be these invariants.
155
493838
5774
se não fosse por ele, talvez
não existissem estas invariantes.
08:32
CA: OK, so that's at least given us
a flavor of that amazing mind in there.
156
500157
4097
CA: Pelo menos isso nos deu
uma amostra dessa mente incrível.
08:36
Let's talk about Renaissance.
157
504804
1543
Vamos falar da "Renaissance".
08:38
Because you took that amazing mind
and having been a code-cracker at the NSA,
158
506371
5856
Como você usou essa mente incrível,
e tendo sido um hacker na NSA,
08:44
you started to become a code-cracker
in the financial industry.
159
512251
3229
você começou a se tornar
hacker na indústria financeira.
Acho que você não aceitou
a teoria de mercado eficiente.
08:47
I think you probably didn't buy
efficient market theory.
160
515504
2690
08:50
Somehow you found a way of creating
astonishing returns over two decades.
161
518218
6387
De alguma forma,
você conseguiu rendimentos
surpreendentes ao longo de duas décadas.
08:56
The way it's been explained to me,
162
524629
1671
Da forma como me foi explicado,
08:58
what's remarkable about what you did
wasn't just the size of the returns,
163
526324
3499
o que é notável sobre o que você fez
não foi só o tamanho dos rendimentos,
09:01
it's that you took them
with surprisingly low volatility and risk,
164
529847
3883
mas que você os conseguiu com volatilidade
e risco surpreendentemente baixos,
09:05
compared with other hedge funds.
165
533754
1824
comparado a outros
fundos de cobertura.
09:07
So how on earth did you do this, Jim?
166
535602
1929
Como você fez isso, Jim?
09:10
JS: I did it by assembling
a wonderful group of people.
167
538071
4111
JS: Eu fiz isso juntando
um grupo maravilhoso de pessoas.
09:14
When I started doing trading, I had
gotten a little tired of mathematics.
168
542206
3956
Quando comecei a fazer negociações,
eu estava um pouco cansado da matemática.
09:18
I was in my late 30s,
I had a little money.
169
546186
3923
Eu já estava no final dos 30 anos
e com pouco de dinheiro.
09:22
I started trading and it went very well.
170
550133
2509
Eu comecei a negociar, e me dei muito bem.
09:25
I made quite a lot of money
with pure luck.
171
553063
2748
Eu fiz um bom dinheiro, por pura sorte.
09:27
I mean, I think it was pure luck.
172
555835
1666
Eu acho que foi pura sorte.
09:29
It certainly wasn't mathematical modeling.
173
557525
2109
Certamente não foi a modelagem matemática.
09:31
But in looking at the data,
after a while I realized:
174
559658
3831
Mas, olhando os dados,
depois de um tempo, eu percebi:
09:35
it looks like there's some structure here.
175
563513
2553
parece que há alguma estrutura aqui.
09:38
And I hired a few mathematicians,
and we started making some models --
176
566090
3697
Eu contratei alguns matemáticos,
e começamos a fazer uns modelos,
09:41
just the kind of thing we did back
at IDA [Institute for Defense Analyses].
177
569811
4265
exatamente o tipo de coisa que fazíamos
no IAD, o Instituto de Análises de Defesa.
09:46
You design an algorithm,
you test it out on a computer.
178
574100
2833
Você escreve um algoritmo
e o testa em um computador.
09:48
Does it work? Doesn't it work? And so on.
179
576957
2166
Funciona? Não funciona? E por aí vai.
09:51
CA: Can we take a look at this?
180
579443
1479
CA: Vamos dar uma olhada nisso?
09:52
Because here's a typical graph
of some commodity.
181
580946
4541
Porque, aqui tem um gráfico típico
de uma commodity, ou algo assim.
09:58
I look at that, and I say,
"That's just a random, up-and-down walk --
182
586487
4041
Eu olho para isso e vejo apenas
um caminho aleatório, de altos e baixos,
10:02
maybe a slight upward trend
over that whole period of time."
183
590552
2862
talvez uma tendência ascendente
durante esse tempo.
10:05
How on earth could you trade
looking at that,
184
593438
2113
Como você negocia olhando para isso,
10:07
and see something that wasn't just random?
185
595575
2326
e como vê algo que não é apenas aleatório?
10:09
JS: In the old days -- this is
kind of a graph from the old days,
186
597925
3247
JS: Nos velhos tempos, este é
o tipo de gráfico dos velhos tempos,
10:13
commodities or currencies
had a tendency to trend.
187
601196
4284
commodities ou moedas
seguiam uma tendência.
10:17
Not necessarily the very light trend
you see here, but trending in periods.
188
605504
6055
Não necessariamente a tendência leve
que vemos aqui, mas tendendo em períodos.
10:23
And if you decided, OK,
I'm going to predict today,
189
611583
4056
E se você decidisse:
"Certo, hoje vou prever
10:27
by the average move in the past 20 days --
190
615663
4968
baseado na mudança média
dos últimos 20 dias".
10:32
maybe that would be a good prediction,
and I'd make some money.
191
620655
3107
Talvez fosse uma boa previsão,
e você ganhasse algum dinheiro.
10:35
And in fact, years ago,
such a system would work --
192
623786
5608
De fato, anos atrás,
tal sistema funcionaria,
10:41
not beautifully, but it would work.
193
629418
2391
não de forma bonita, mas funcionaria.
10:43
You'd make money, you'd lose
money, you'd make money.
194
631833
2509
Você ganharia dinheiro,
perderia, ganharia.
10:46
But this is a year's worth of days,
195
634366
2198
Mas isso vale a pena
em alguns dias de um ano,
10:48
and you'd make a little money
during that period.
196
636588
4241
e você faria pouco dinheiro
naquele período.
10:53
It's a very vestigial system.
197
641884
1958
É um sistema muito baseado em vestígios.
10:56
CA: So you would test
a bunch of lengths of trends in time
198
644525
3529
CA: Então você testaria um monte
de comprimentos de tendências no tempo
11:00
and see whether, for example,
199
648078
2436
e veria se, por exemplo,
11:02
a 10-day trend or a 15-day trend
was predictive of what happened next.
200
650538
3481
uma tendência de 10 ou 15 dias
predizia o que aconteceu em seguida.
11:06
JS: Sure, you would try all those things
and see what worked best.
201
654043
6762
JS: Claro, você tentaria tudo isso
e veria o que funciona melhor.
11:13
Trend-following would
have been great in the '60s,
202
661515
3350
Na década de 60, teria sido ótimo
seguir as tendências,
11:16
and it was sort of OK in the '70s.
203
664889
2132
talvez na década de 70 também.
11:19
By the '80s, it wasn't.
204
667045
1873
Mas não na década de 80.
11:20
CA: Because everyone could see that.
205
668942
2817
CA: Porque todos podiam vê-la.
11:23
So, how did you stay ahead of the pack?
206
671783
2782
Então, como vocês se mantêm
à frente da maioria?
11:27
JS: We stayed ahead of the pack
by finding other approaches --
207
675046
6132
JS: Nós nos mantemos à frente,
encontrando outras abordagens,
11:33
shorter-term approaches to some extent.
208
681202
2741
abordagem de curto prazo, até certo ponto.
11:37
The real thing was to gather
a tremendous amount of data --
209
685107
3347
O desafio foi juntar
uma quantidade enorme de dados,
11:40
and we had to get it by hand
in the early days.
210
688478
3578
e no começo, tivemos que fazer isso à mão.
11:44
We went down to the Federal Reserve
and copied interest rate histories
211
692080
3466
Copiamos históricos de taxas de juro
do banco Federal Reserve
11:47
and stuff like that,
because it didn't exist on computers.
212
695570
3265
e coisas desse tipo,
pois não havia dados eletrônicos.
11:50
We got a lot of data.
213
698859
1643
Conseguimos muitos dados
11:52
And very smart people -- that was the key.
214
700526
4160
e pessoas muito inteligentes,
isso foi a chave!
11:57
I didn't really know how to hire
people to do fundamental trading.
215
705463
3776
Eu não sabia como contratar pessoas
para fazer negociação fundamental.
12:01
I had hired a few -- some made money,
some didn't make money.
216
709749
2949
Eu havia contratado algumas,
umas fizeram dinheiro, outras não.
12:04
I couldn't make a business out of that.
217
712722
1880
Eu não conseguia ganhar com aquilo.
12:06
But I did know how to hire scientists,
218
714626
2042
Mas eu sabia como contratar cientistas,
12:08
because I have some taste
in that department.
219
716692
3389
porque nesse departamento eu levo jeito.
12:12
So, that's what we did.
220
720105
1838
Então, foi isso o que fizemos.
12:13
And gradually these models
got better and better,
221
721967
3231
E, gradualmente, esses modelos
foram melhorando
12:17
and better and better.
222
725222
1335
e melhorando cada vez mais.
12:18
CA: You're credited with doing
something remarkable at Renaissance,
223
726581
3214
CA: Você leva crédito de ter feito
algo notável na Renaissance:
construir uma cultura,
formar esse grupo de pessoas
12:21
which is building this culture,
this group of people,
224
729819
2601
12:24
who weren't just hired guns
who could be lured away by money.
225
732444
3142
que não eram apenas mercenários
atraídos por dinheiro,
12:27
Their motivation was doing
exciting mathematics and science.
226
735610
3912
mas sim, motivados por fazer
matemática e ciência emocionantes.
12:31
JS: Well, I'd hoped that might be true.
227
739860
2399
JS: Bem, eu queria que isso fosse verdade,
12:34
But some of it was money.
228
742283
3580
mas, em parte, era pelo dinheiro.
12:37
CA: They made a lot of money.
229
745887
1393
CA: Eles ganharam dinheiro.
JS: Não posso dizer
que ninguém veio pelo dinheiro.
12:39
JS: I can't say that no one came
because of the money.
230
747304
2537
Acho que muitos vieram pelo dinheiro,
12:41
I think a lot of them
came because of the money.
231
749865
2253
mas também porque seria divertido.
12:44
But they also came
because it would be fun.
232
752142
2021
CA: E qual o papel do aprendizado
de máquina nisso?
12:46
CA: What role did machine learning
play in all this?
233
754187
2488
12:48
JS: In a certain sense,
what we did was machine learning.
234
756699
3064
JS: Em certo sentido, o que fizemos
era aprendizado de máquina.
12:52
You look at a lot of data, and you try
to simulate different predictive schemes,
235
760879
6291
Você olha para um monte de dados, e tenta
simular diferentes modelos preditivos,
12:59
until you get better and better at it.
236
767194
2182
até você ficar cada vez melhor no que faz.
13:01
It doesn't necessarily feed back on itself
the way we did things.
237
769400
3767
Da forma como fizemos, por si só,
ele não dava um feedback,
13:05
But it worked.
238
773191
2309
mas funcionava.
13:08
CA: So these different predictive schemes
can be really quite wild and unexpected.
239
776150
4059
CA: Então, esses modelos de previsão
podem ser desordenados e inesperados.
13:12
I mean, you looked at everything, right?
240
780233
1914
Você tem que analisar tudo, certo?
13:14
You looked at the weather,
length of dresses, political opinion.
241
782171
3317
O tempo, o comprimento
dos vestidos, a opinião política.
13:17
JS: Yes, length of dresses we didn't try.
242
785512
2837
JS: Sim, comprimento
de vestidos não testamos.
13:20
CA: What sort of things?
243
788373
2057
CA: Que tipo de coisas?
13:22
JS: Well, everything.
244
790454
1158
JS: Bem, tudo.
13:23
Everything is grist for the mill --
except hem lengths.
245
791636
3264
O que caía na rede, era peixe -
exceto a altura das bainhas.
13:28
Weather, annual reports,
246
796852
2300
Tempo, relatórios anuais,
13:31
quarterly reports, historic data itself,
volumes, you name it.
247
799176
4732
relatórios trimestrais, volumes,
dados históricos em si, você escolhe.
13:35
Whatever there is.
248
803932
1151
O que quer que exista.
13:37
We take in terabytes of data a day.
249
805107
2621
Pegávamos terabytes de dados por dia,
13:39
And store it away and massage it
and get it ready for analysis.
250
807752
4124
e armazenávamos, manipulávamos
e os deixávamos prontos para análise.
13:45
You're looking for anomalies.
251
813446
1382
Você procura anomalias,
13:46
You're looking for -- like you said,
252
814852
2953
você procura, como disse...
sabe, a hipótese do mercado
eficiente não é correta.
13:49
the efficient market
hypothesis is not correct.
253
817829
2452
13:52
CA: But any one anomaly
might be just a random thing.
254
820305
3467
CA: Mas uma anomalia qualquer
pode ser apenas uma coisa aleatória.
13:55
So, is the secret here to just look
at multiple strange anomalies,
255
823796
3658
Então, o segredo aqui seria olhar
para várias anomalias estranhas,
13:59
and see when they align?
256
827478
1328
e ver quando se alinham?
14:01
JS: Any one anomaly
might be a random thing;
257
829238
3213
JS: Uma anomalia qualquer
pode ser uma coisa aleatória;
14:04
however, if you have enough data
you can tell that it's not.
258
832475
3039
mas, se você tem dados suficientes
você pode dizer que não é.
14:07
You can see an anomaly that's persistent
for a sufficiently long time --
259
835538
4950
Uma anomalia que persiste
por um tempo suficientemente longo,
14:12
the probability of it being
random is not high.
260
840512
4975
a probabilidade de ser
aleatória não é alta.
14:17
But these things fade after a while;
anomalies can get washed out.
261
845511
4858
Mas essas coisas desaparecem
depois de um tempo;
anomalias podem desaparecer.
14:22
So you have to keep on top
of the business.
262
850393
2420
Então você tem que se manter
no topo do negócio.
14:24
CA: A lot of people look
at the hedge fund industry now
263
852837
2672
CA: Muitos olham para a indústria
de fundos de cobertura
14:27
and are sort of ... shocked by it,
264
855533
4398
e ficam meio que... chocados,
14:31
by how much wealth is created there,
265
859955
2172
com quanta riqueza é criada lá,
14:34
and how much talent is going into it.
266
862151
2245
e quanto talento está indo para lá.
14:37
Do you have any worries
about that industry,
267
865523
4006
Você tem preocupações com essa indústria,
14:41
and perhaps the financial
industry in general?
268
869553
2414
e talvez com a indústria
financeira em geral?
14:43
Kind of being on a runaway train that's --
269
871991
2704
De ela estar em um trem desgovernado,
que, não sei, ajuda
a aumentar a desigualdade?
14:46
I don't know --
helping increase inequality?
270
874719
4030
14:50
How would you champion what's happening
in the hedge fund industry?
271
878773
3831
Como você defende o que está acontecendo
na indústria de fundos de cobertura?
14:54
JS: I think in the last
three or four years,
272
882628
2608
JS: Eu acho que, nos últimos
três ou quatro anos,
14:57
hedge funds have not done especially well.
273
885260
2103
os fundos de cobertura
não foram muito bem.
14:59
We've done dandy,
274
887387
1400
Foi bom para nós,
15:00
but the hedge fund industry as a whole
has not done so wonderfully.
275
888811
4001
mas a indústria de fundos de cobertura,
como um todo, não se deu tão bem.
15:04
The stock market has been on a roll,
going up as everybody knows,
276
892836
4902
O mercado de ações tem estado ótimo,
subindo, como todos sabem,
15:09
and price-earnings ratios have grown.
277
897762
3445
e o índice Preço/Lucro tem crescido.
15:13
So an awful lot of the wealth
that's been created in the last --
278
901231
3063
Então, uma enorme quantidade
de riqueza que foi criada nos últimos,
15:16
let's say, five or six years --
has not been created by hedge funds.
279
904318
3350
digamos, cinco ou seis anos,
não foi criada pelos fundos de cobertura.
15:20
People would ask me,
"What's a hedge fund?"
280
908458
3221
As pessoas me perguntavam:
"O que é um fundo de cobertura?"
15:23
And I'd say, "One and 20."
281
911703
2260
E eu diria: "Um e vinte".
15:25
Which means -- now it's two and 20 --
282
913987
3566
Que significa, bem, agora são 2 e 20,
15:29
it's two percent fixed fee
and 20 percent of profits.
283
917577
3353
são 2% de taxa fixa e 20% de lucros.
15:32
Hedge funds are all
different kinds of creatures.
284
920954
2352
Os fundos de cobertura
são de outra espécie.
15:35
CA: Rumor has it you charge
slightly higher fees than that.
285
923330
3239
CA: Dizem que você cobra taxas
ligeiramente mais elevada do que eles.
15:39
JS: We charged the highest fees
in the world at one time.
286
927339
3081
JS: Uma vez, cobramos
as mais altas taxas do mundo.
15:42
Five and 44, that's what we charge.
287
930444
3226
Nós cobramos 5 e 44.
15:45
CA: Five and 44.
288
933694
1398
CA: Cobram 5 e 44.
15:47
So five percent flat,
44 percent of upside.
289
935116
3234
Então, 5% de taxa fixa e 44% de ganhos.
15:50
You still made your investors
spectacular amounts of money.
290
938374
2783
Você conseguiu ótimos rendimentos
para seus investidores.
15:53
JS: We made good returns, yes.
291
941181
1452
JS: Sim, conseguimos.
15:54
People got very mad:
"How can you charge such high fees?"
292
942657
3000
Eles reclamavam: "Como você pode
cobrar taxas tão elevadas?"
15:57
I said, "OK, you can withdraw."
293
945681
1627
Eu dizia: "Você pode sair".
15:59
But "How can I get more?"
was what people were --
294
947332
2818
Mas "como posso ganhar mais?"
era o que eles queriam.
16:02
(Laughter)
295
950174
1504
(Risos)
16:03
But at a certain point,
as I think I told you,
296
951702
2440
Mas, a certa altura,
acho que eu te disse isso,
16:06
we bought out all the investors
because there's a capacity to the fund.
297
954166
5175
nós negociamos todos os investidores,
porque há uma capacidade para o fundo.
CA: Devemos nos preocupar com o fato
de a indústria de fundos de cobertura
16:11
CA: But should we worry
about the hedge fund industry
298
959365
2704
16:14
attracting too much of the world's
great mathematical and other talent
299
962093
5438
atrair muitos dos grandes matemáticos
e outros talentos do mundo,
16:19
to work on that, as opposed
to the many other problems in the world?
300
967555
3238
em vez de eles trabalharem
pelos muitos outros problemas no mundo?
16:22
JS: Well, it's not just mathematical.
301
970817
1929
JS: Bem, não são só matemáticos,
16:24
We hire astronomers and physicists
and things like that.
302
972770
2679
nós contratamos astrônomos,
físicos, e coisas assim.
16:27
I don't think we should worry
about it too much.
303
975833
2431
Eu não acho que devamos
nos preocupar com isso.
16:30
It's still a pretty small industry.
304
978288
3142
Ainda é uma indústria muito pequena.
16:33
And in fact, bringing science
into the investing world
305
981454
5997
E, de fato, trazer a ciência
para o mundo do investimento
16:39
has improved that world.
306
987475
2159
melhorou esse mundo.
16:41
It's reduced volatility.
It's increased liquidity.
307
989658
4070
É volatilidade reduzida.
É a liquidez aumentada.
Os "spreads" estão limitados,
pois muitas pessoas os estão negociando.
16:45
Spreads are narrower because
people are trading that kind of stuff.
308
993752
3189
16:48
So I'm not too worried about Einstein
going off and starting a hedge fund.
309
996965
5076
Então não me preocupa muito se o Einstein
está começando um fundo de cobertura.
16:54
CA: You're at a phase in your life now
where you're actually investing, though,
310
1002478
4164
CA: No entanto, agora você está
em uma fase onde está investindo
16:58
at the other end of the supply chain --
311
1006666
3734
na outra ponta da cadeia de fornecimento,
17:02
you're actually boosting
mathematics across America.
312
1010424
4104
você está investindo na matemática
em toda a América.
17:06
This is your wife, Marilyn.
313
1014552
1865
Esta é a sua esposa, Marilyn.
17:08
You're working on
philanthropic issues together.
314
1016441
4756
Vocês trabalham juntos, com filantropia.
17:13
Tell me about that.
315
1021221
1163
Conte-me sobre isso.
17:14
JS: Well, Marilyn started --
316
1022408
3649
JS: Bem, a Marilyn começou,
lá está ela, minha linda esposa,
17:18
there she is up there,
my beautiful wife --
317
1026081
3447
ela começou uma fundação,
há cerca de 20 anos.
17:21
she started the foundation
about 20 years ago.
318
1029552
2972
17:24
I think '94.
319
1032548
1151
Acho que foi em 94.
17:25
I claim it was '93, she says it was '94,
320
1033723
2095
Eu insisto que foi em 93,
ela diz que foi 94,
17:27
but it was one of those two years.
321
1035842
2571
mas foi um desses dois anos.
(Risos)
17:30
(Laughter)
322
1038437
2135
17:32
We started the foundation,
just as a convenient way to give charity.
323
1040596
6719
Começamos uma fundação como uma forma
conveniente de fazer caridade.
17:40
She kept the books, and so on.
324
1048346
2507
Ela cuidava do balancete,
e coisas do tipo.
17:42
We did not have a vision at that time,
but gradually a vision emerged --
325
1050877
6714
Naquele tempo, não tínhamos uma visão,
mas gradualmente uma visão emergiu,
17:49
which was to focus on math and science,
to focus on basic research.
326
1057615
5504
que era: focar em matemática e ciências,
para se concentrar em pesquisa básica.
17:55
And that's what we've done.
327
1063569
2772
E isso é o que temos feito.
17:58
Six years ago or so, I left Renaissance
and went to work at the foundation.
328
1066365
6355
Há cerca de seis anos, saí da Renaissance
e fui trabalhar na fundação.
18:04
So that's what we do.
329
1072744
1571
Então é isso que nós fazemos.
18:06
CA: And so Math for America
is basically investing
330
1074339
2909
CA: Então o objetivo
da "Math for America" é investir
18:09
in math teachers around the country,
331
1077272
2638
em professores de matemática
em todo o país,
18:11
giving them some extra income,
giving them support and coaching.
332
1079934
3802
dando-lhes alguma renda extra,
apoio e assistência.
18:15
And really trying
to make that more effective
333
1083760
3051
E realmente tentando fazer
isso de forma mais eficaz,
18:18
and make that a calling
to which teachers can aspire.
334
1086835
2601
que seja um chamado
a que os professores possam aspirar.
18:21
JS: Yeah -- instead of beating up
the bad teachers,
335
1089460
4790
JS: Sim, ao invés de penalizar
os professores ruins,
18:26
which has created morale problems
all through the educational community,
336
1094274
4853
que só criou mais desânimo
em toda a comunidade educativa,
18:31
in particular in math and science,
337
1099151
2441
particularmente, em matemática e ciências,
18:33
we focus on celebrating the good ones
and giving them status.
338
1101616
6130
nos concentramos em comemorar
os bons, e dar-lhes status.
18:39
Yeah, we give them extra money,
15,000 dollars a year.
339
1107770
2931
Sim, damos-lhes dinheiro extra,
US$ 15 mil por ano.
18:42
We have 800 math and science teachers
in New York City in public schools today,
340
1110725
4467
Temos 800 professores
de matemática e ciências
nas escolas públicas de Nova York,
como parte de um núcleo.
18:47
as part of a core.
341
1115216
1814
18:49
There's a great morale among them.
342
1117054
3686
Há um grande entusiasmo entre eles.
18:52
They're staying in the field.
343
1120764
2506
Eles estão permanecendo na área.
18:55
Next year, it'll be 1,000
and that'll be 10 percent
344
1123294
2895
Ano que vem serão mil, o que vai ser 10%
dos professores de matemática e ciências
18:58
of the math and science teachers
in New York [City] public schools.
345
1126213
3544
em escolas públicas
da cidade de Nova York.
19:01
(Applause)
346
1129781
5905
(Aplausos)
19:07
CA: Jim, here's another project
that you've supported philanthropically:
347
1135710
3410
CA: Aqui tem outro projeto
que você apoiou com a filantropia:
19:11
Research into origins of life, I guess.
348
1139144
2397
acho que, investigação sobre
as origens da vida.
19:13
What are we looking at here?
349
1141565
1447
O que estamos vendo aqui?
19:15
JS: Well, I'll save that for a second.
350
1143536
1882
JS: Bem, vou guardar essa para depois,
19:17
And then I'll tell you
what you're looking at.
351
1145442
2162
e então vou lhe dizer o que estamos vendo.
19:19
Origins of life is a fascinating question.
352
1147628
3056
Origens da vida é uma questão fascinante.
19:22
How did we get here?
353
1150708
1533
Como chegamos aqui?
19:25
Well, there are two questions:
354
1153170
1771
Bem, há duas perguntas:
19:26
One is, what is the route
from geology to biology --
355
1154965
5868
uma delas é, qual é o caminho
da geologia para a biologia,
19:32
how did we get here?
356
1160857
1381
como chegamos aqui?
19:34
And the other question is,
what did we start with?
357
1162262
2364
E a outra é: com o que começamos?
19:36
What material, if any,
did we have to work with on this route?
358
1164650
3102
Com que material, se existe algum,
devemos trabalhar nessa rota?
19:39
Those are two very,
very interesting questions.
359
1167776
3061
Essas são duas questões
muito interessantes.
19:43
The first question is a tortuous path
from geology up to RNA
360
1171773
5834
A primeira é um caminho tortuoso,
desde a geologia até o ácido ribonucleico,
19:49
or something like that --
how did that all work?
361
1177631
2258
ou algo do tipo, como funcionou tudo isso?
19:51
And the other,
what do we have to work with?
362
1179913
2388
E a outra, o que temos para trabalhar?
19:54
Well, more than we think.
363
1182325
1771
Bem, mais do que pensamos.
19:56
So what's pictured there
is a star in formation.
364
1184120
4843
Então, aquela foto
é uma estrela em formação.
20:01
Now, every year in our Milky Way,
which has 100 billion stars,
365
1189836
3425
Todos os anos em nossa Via Láctea,
que tem 100 bilhões de estrelas,
20:05
about two new stars are created.
366
1193285
2495
cerca de duas novas estrelas são criadas.
20:07
Don't ask me how, but they're created.
367
1195804
2470
Não me pergunte como, mas elas são.
20:10
And it takes them about a million
years to settle out.
368
1198298
3080
E elas levam cerca de 1 milhão de anos
para se estabelecerem.
20:14
So, in steady state,
369
1202132
2176
Assim, em estado estacionário,
20:16
there are about two million stars
in formation at any time.
370
1204332
3848
há cerca de 2 milhões de estrelas
em formação em qualquer momento.
20:20
That one is somewhere
along this settling-down period.
371
1208204
3458
Aquela está em algum lugar ao longo
deste período de estabelecimento.
20:24
And there's all this crap
sort of circling around it,
372
1212067
2936
E há todo esse tipo de coisa
circulando ao redor dela,
20:27
dust and stuff.
373
1215027
1498
poeira e outras coisas.
20:29
And it'll form probably a solar system,
or whatever it forms.
374
1217479
3023
E provavelmente ela vai formar
um sistema solar ou outra coisa.
20:32
But here's the thing --
375
1220526
2176
Mas, veja bem,
20:34
in this dust that surrounds a forming star
376
1222726
6348
nesta poeira que circunda
uma estrela em formação
20:41
have been found, now,
significant organic molecules.
377
1229098
6035
foram encontrados, agora,
moléculas orgânicas significativas.
20:47
Molecules not just like methane,
but formaldehyde and cyanide --
378
1235958
6139
Moléculas não apenas como o metano,
mas formaldeído e cianeto,
20:54
things that are the building blocks --
the seeds, if you will -- of life.
379
1242121
6517
coisas que são os blocos de construção,
as sementes, se me permitem, da vida.
21:01
So, that may be typical.
380
1249136
2692
Talvez isso seja típico.
21:04
And it may be typical
that planets around the universe
381
1252395
6934
E pode ser típico que planetas
em torno do universo
21:11
start off with some of these
basic building blocks.
382
1259353
3612
comecem com alguns desses blocos
básicos de construção.
21:15
Now does that mean
there's going to be life all around?
383
1263830
2715
Agora, isso significa
que vai ter vida por todo canto?
21:18
Maybe.
384
1266569
1364
Talvez.
21:19
But it's a question
of how tortuous this path is
385
1267957
4127
Essa é uma questão de quão
tortuoso é esse caminho
21:24
from those frail beginnings,
those seeds, all the way to life.
386
1272108
4394
desde esses começos frágeis, as sementes,
por todo o caminho até a vida.
21:28
And most of those seeds
will fall on fallow planets.
387
1276526
5192
E a maioria dessas sementes
cairão em planetas inférteis.
21:33
CA: So for you, personally,
388
1281742
1409
CA: Para você, pessoalmente,
21:35
finding an answer to this question
of where we came from,
389
1283175
2722
encontrar uma resposta
a esta pergunta, de onde viemos,
21:37
of how did this thing happen,
that is something you would love to see.
390
1285921
3658
de como essa coisa acontece,
é algo que você gostaria de ver.
21:41
JS: Would love to see.
391
1289603
1786
JS: Eu adoraria ver.
21:43
And like to know --
392
1291413
1490
Eu gostaria de saber:
21:44
if that path is tortuous enough,
and so improbable,
393
1292927
5170
se esse caminho é tão tortuoso
e tão improvável
21:50
that no matter what you start with,
we could be a singularity.
394
1298121
4754
que não importa com o que começou,
poderíamos ser uma singularidade.
21:55
But on the other hand,
395
1303336
1152
Mas, por outro lado,
21:56
given all this organic dust
that's floating around,
396
1304512
3478
dada toda essa poeira orgânica circulando,
22:00
we could have lots of friends out there.
397
1308014
3791
poderíamos ter muitos amigos lá fora.
22:04
It'd be great to know.
398
1312947
1161
Eu adoraria saber disso.
22:06
CA: Jim, a couple of years ago,
I got the chance to speak with Elon Musk,
399
1314132
3480
CA: Jim, há alguns anos, tive a chance
de falar com o Elon Musk,
22:09
and I asked him the secret of his success,
400
1317636
2837
e perguntei-lhe o segredo de seu sucesso,
22:12
and he said taking
physics seriously was it.
401
1320497
3691
e ele disse que era
levar a física a sério.
22:16
Listening to you, what I hear you saying
is taking math seriously,
402
1324696
4003
Ouvindo você, eu te ouço dizer
que está levando a matemática a sério,
22:20
that has infused your whole life.
403
1328723
3003
que infundiu toda a sua vida.
22:24
It's made you an absolute fortune,
and now it's allowing you to invest
404
1332123
4563
Ela lhe deu uma fortuna e agora
está lhe permitindo investir
22:28
in the futures of thousands and thousands
of kids across America and elsewhere.
405
1336710
4496
no futuro de milhares de crianças
em toda a América e em outros lugares.
22:33
Could it be that science actually works?
406
1341567
2858
Então, a ciência realmente funciona?
22:36
That math actually works?
407
1344449
2772
Matemática realmente funciona?
22:39
JS: Well, math certainly works.
Math certainly works.
408
1347245
4372
JS: Bem, matemática certamente funciona.
22:43
But this has been fun.
409
1351641
1198
Mas tem sido divertido.
22:44
Working with Marilyn and giving it away
has been very enjoyable.
410
1352863
4946
Trabalhar com a Marilyn e fazer doações
tem sido muito agradável.
22:49
CA: I just find it --
it's an inspirational thought to me,
411
1357833
2936
CA: É um pensamento inspirador para mim
22:52
that by taking knowledge seriously,
so much more can come from it.
412
1360793
4007
que, ao tomar o conhecimento a sério,
muito mais pode vir a partir disso.
22:56
So thank you for your amazing life,
and for coming here to TED.
413
1364824
3018
Então, obrigado por sua vida incrível,
e por ter vindo ao TED.
22:59
Thank you.
414
1367866
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Obrigado.
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Jim Simons!
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Jim Simons!
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Translated by Andrea Mussap
Reviewed by Irla Sousa Coutinho

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ABOUT THE SPEAKER
Jim Simons - Philanthropist, mathematician
After 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.

More profile about the speaker
Jim Simons | Speaker | TED.com