Ранние рыночные приключения Саймонса имели мало общего с математикой. Он занимался товарными фьючерсами, основываясь на предчувствиях спроса и предложения, подхваченный волной бурного подъема и роста 1970-х годов. Но математик внутри него жаждал найти замену модели интуитивных оценок, и он зажегся идеей создания устройства, которое будет торговать за него. На излете 1970-х Саймонс набрал команду выдающихся математических умов для работы над созданием такого устройства. Он нанял Леонарда Баума, шифровальщика, работавшего с Саймонсом в Институте оборонного анализа. Он пригласил Джеймса Акса, призера Американского математического сообщества в теории чисел, а также Элвина Берлекампа, математика из Беркли, который тоже был ветераном Института оборонного анализа. Название и структура собственности множественных начинаний Саймонса менялись вместе с людьми, которых он привлекал в свою сеть. Он владел инвестиционным фондом на Бермудах и компанией на Восточном побережье, а также возглавлял кафедру математики Университета Стоуни-Брук на Лонг-Айленде, до того как уволился в 1977 году, чтобы полностью сфокусироваться на бизнесе.
Безусловно, люди в команде Саймонса были интеллектуальными гигантами, но важно было также, что их опыт в шифровании и в других аспектах военных коммуникаций имел некоторое отношение и к финансам. Берлекамп, например, работал над системами, посылающими сигналы, напоминающие «призраки» — слабые следы кода в море флуктуационного шума, вполне похожие на едва различимые шаблоны, что прячутся в откровенно бессистемных и эффективных рынках. Во время сражения воздушному прикрытию с земли посылаются сообщения, которые должны быть настолько неслышными и прозрачными, чтобы не выдать позиции армии. Враг не просто должен быть не в состоянии расшифровать эти послания, он вообще не должен заподозрить, что что-то передается в эфир. Противники на поле боя, одураченные такими системами, казались Берлекампу очень похожими на экономистов, заявлявших, что движения рынка абсолютно произвольны. Они в упор смотрели на призраков, и не видели их. И ничего не подозревали2. Команда Саймонса начала экспериментировать с алгоритмами дешифровки и использовать их в поиске шаблонов-призраков в рыночных данных. Простые экономисты в той же лиге играть просто не могли, так как не обладали специальными математическими знаниями, необходимыми в такой работе.
Первые достижения команды Саймонса были достаточно скромными. Несмотря на свое преимущество специалиста в области математического моделирования, Леонард Баум быстро устал от поиска золотых алгоритмов; он читал деловые газеты и сделал серьезную ставку на британский фунт, что дало очень большую прибыль. Джеймс Акс увяз с проектом компьютерной торговли; но он был непостоянной личностью и доходы от его системы были также непостоянны. Тем не менее к 1988 году Саймонс построил платформу для будущего успеха. Вместе с Аксом он основал Medallion Fund, названный так в честь медалей, которые они оба получили за достижения в геометрии и теории чисел. Medallion работал с товарными и финансовыми фьючерсами, основываясь на сигналах, генерируемых компьютерами. Несмотря на то что в сердце системы не было ничего примечательного — это была простая модель следования за трендом, подобная построенной в Commodities Corporation почти десятью годами ранее, — небольшая порция денег была размещена именно в соответствии с определенным набором правил. Это заложило основу будущего успеха Саймонса.
Идея принадлежала Генри Лауферу, сотруднику математического факультета Университета Стоуни-Брук3. Лауфер был фигурой самодостаточной. Однажды, после какого-то спора, Акс попытался наказать его, объявив бойкот на несколько месяцев, но Лауфер этого даже не заметил. Но эксцентричность Лауфера компенсировалась его талантом. Погоня за призраками привела к триумфу в середине 1980-х: Лауфер выделил шаблоны движения рынков в ответ на потрясения. Сразу после появления новых данных цены на товары или валюты начинали скакать в зависимости от реакций различных инвесторов, и хотя невооруженному глазу эти колебания казались бессистемными, ученый, в арсенале которого были статистические очки высокого разрешения, мог разглядеть в этих движениях определенные шаблоны. Конечно, колебания товарных котировок не повторялись в ответ на разные новости. Это было бы слишком очевидно. Но если вы изучили тысячи реакций на тысячи событий, более чем в половине случаев возникала определенная последовательность взаимосвязей. Раз за разом ставя на эти последовательности, команда Саймонса выигрывала гораздо чаще, чем теряла. А если ставить часто и помногу, можно было иметь приличный доход4.