Если вы собираетесь стать великим трейдером, вам необходимо изучать путь титанов. Один из таких титанов – Рэй Далио.
Для справки о Рэе Далио:
• Состояние $18 млрд.
• Входит в топ-5 миллиардеров в мире из области финансов/инвестиций.
• Основатель фонда Bridgewater.
• Активы этого фонда – $160 млрд. Это настоящий монстр.
Про Рэя Далио я расскажу вам на основе его книги Principles.
• Родился в 1949 году (возраст 70 лет)
• Пишет про себя:
"У меня плохая память на вещи, которые не имеют причины» (даты, имена, номера)"
• Начал играть на бирже в 12 лет. Купил акции Northern Airlines – они выросли в 3 раза. После этого «подсел» на биржу сразу.
• Первые его биржевые операции приходятся на 60-е годы – в это десятилетие рынок активно рос. Казалось, что рынок не может падать.
• «Все ожидают, что будущее будет слегка модифицированной версией настоящего, но обычно оно совершенно другое».
• После акций заинтересовался рынком commodities (сырье). Тогда всё только зарождалось, и он, что называется, «попал в струю».
• Должен был пойти в армию и полететь во Вьетнам, но отец как-то устроил, что он этого избежал.
• Учился в Harvard Business School
• В 23 года устраивается на summer job в Merrill Lynch.
• В это время commodities (сырье) начинает бурный рост – это играет ему на руку.
• В 24 года он становится директором по commodities в фирме Dominick & Dominick с зарплатой 25 тыс. долл. в год – это были большие деньги.
• Свою знаменитую компанию Bridgewater основал в 1975 году, когда ему было всего 26 лет (Все миллиардеры начинали свой бизнес очень рано, до 30 лет!). Поначалу компания занимался хеджированием рисков, связанных с commodities, дальше перешла к управлению активами.
• Назвал он компанию так потому, что они с командой «проводили мосты» между континентами, помогая клиентам из разных стран. Также потому, что это звучало круто.
• В 1977 году посетил СССР. Помогал русским в операциях с зерном. Отзывается о русских хорошо: «невероятно дружелюбный, веселый народ».
• Очень хорошо разбирался в commodities, как рыба в воде. Строил регрессионные факторные модели для предсказания цен на скот, пшеницу, соевые бобы и другое сырьё.
(продолжение следует...)