salma-elshafey/my_dataset · Datasets at Hugging Face

ar stringlengths 1 490	en stringlengths 1 514
ستكون نتيجة طرح عدد الزوايا من عدد الأضلع صفرا.	Vertices minus edges comes out to be zero.
ستكون النتيجة دائما صفر.	It'll always come out to zero.
في كل مرة تقوم فيها بتغطية الطارة بمستطيلات أو مثلثات أو أي شكلٍ هندسي من هذا القبيل، فإنك ستحصل على صفرٍ كنتيجة.	Every time you cover a torus with squares or triangles or anything like that, you're going to get zero.
بذلك، تسمى هذه بمميزة أويلر.	So, this is called the Euler characteristic.
وهذا ما يسمى بالطوبولوجية الثابتة.	And it's what's called a topological invariant.
إنه لأمرٌ مدهش جدا.	It's pretty amazing.
مهما كانت الطريقة المتبعة، فإنك ستحصل على نفس الإجابة.	No matter how you do it, you're always get the same answer.
بالتالي كانت هذه أول دفعة، من منتصف 1700، نحو موضوع يطلق عليه الآن الطوبولوجيا الجبرية.	So that was the first sort of thrust, from the mid-1700s, into a subject which is now called algebraic topology.
كريس: أخذ عملك فكرة من هذا القبيل ومن ثم تنتقل بها إلى مستوى أعلى من نظرية البعد، أجسام بأبعاد أعلى، وايجاد ثوابت جديدة؟	CA: And your own work took an idea like this and moved it into higher-dimensional theory, higher-dimensional objects, and found new invariances?
جيم: حسنا، يوجد بالفعل ثوابت عالية الأبعاد: مجموعة بونترياغين-- في الحقيقة، كانت توجد مجموعة شيرن.	JS: Yes. Well, there were already higher-dimensional invariants: Pontryagin classes -- actually, there were Chern classes.
كانت هناك باقة تضم هذه الأنواع من الثوابت.	There were a bunch of these types of invariants.
كنت تناضل من أجل العمل على واحد منهم وصياغتها كنوعٍ اندماجيّ بدلا من الطريقة التي عادة ما يتم بها ذلك، وهو ما نتج عنه هذا العمل واكتشفنا بعض بعض الأشياء الجديدة،	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.
ولكن لو لم يقم السيد أويلر-- الذي قام بكتابة 70 مجلدا عن الرياضيات وكان لديه 13 طفلا، والذي كان يدللهم على ركبته بينما يقوم بالكتابة-- لولا السيد أويلر لما وُجدت هذه الثوابت.	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.
كريس: حسنا، يعطينا هذا لمحة عن هذا العقل المدهش الموجود هناك.	CA: OK, so that's at least given us a flavor of that amazing mind in there.
دعنا نتحدث عن عصر النهضة.	Let's talk about Renaissance.
لأنك تملك هذا العقل المدهش وكنت مخترق شفرات في وكالة الأمن القومي، بدأت تصبح مخترق شفرات في الصناعة المالية.	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.
أعتقد أنك لم تقم بشراء فرضية كفاءة السوق.	I think you probably didn't buy efficient market theory.
وجدت بطريقة ما وسيلة لتوفير عوائد مذهلة على مدى أكثر من عقدين.	Somehow you found a way of creating astonishing returns over two decades.
الطريقة التي قاموا بشرحها لي. لم يكن اللافت للنظر فقط حجم العائدات التي تم تسجيلها، بل ما أخذته منهم مع وجود انخفاض متذبذب وأخطار بشكل مفاجئ، مقارنة بصناديق التحوط الأخرى.	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.
بالتالي كيف أمكنك القيام بهذا، جيم؟	So how on earth did you do this, Jim?
جيم: قمت بذلك من خلال جمع مجموعة من الناس الرائعين معا.	JS: I did it by assembling a wonderful group of people.
عندما بدأت بأعمال التجارة، كنت قد بدأت أضجر من الرياضيات.	When I started doing trading, I had gotten a little tired of mathematics.
كنت في أواخر الثلاثين. وكنت أملك مبلغا ماليا لا بأس به.	I was in my late 30s, I had a little money.
بدأت بأعمال التجارة وسارت الأمور على ما يرام.	I started trading and it went very well.
جمعت الكثير من المال بقليل من الحظ فقط.	I made quite a lot of money with pure luck.
ما أعنيه، أعتقد أن الحظ كان بجانبي.	I mean, I think it was pure luck.
بالتأكيد لم يكن للنمذجة الرياضية دخلٌ.	It certainly wasn't mathematical modeling.
ولكن بمراجعة البيانات، أدركت بعد مدة أنه يوجد ما يشبه الهياكل هنا.	But in looking at the data, after a while I realized: it looks like there's some structure here.
فقمت بتوظيف عدد من علماء الرياضيات، وبدأنا في وضع بعض النماذج-- يشبه ما كنا نقوم به في معهد التحليلات الدفاعية.	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].
تقوم كتابة خوارزمية، ثم تقوم باختبارها على جهاز الكمبيوتر.	You design an algorithm, you test it out on a computer.
هل تقوم بالمطلوب؟ أم لا؟ وهكذا.	Does it work? Doesn't it work? And so on.
كريس: هل يمكن إلقاء نظرة على هذا؟	CA: Can we take a look at this?
هذا الرسم البياني النموذجي لبعض السلع.	Because here's a typical graph of some commodity.
أتمعن فيه وما يتبادر إلى ذهني هو أن "هذه تغيرات عشوائية، صعودا ونزولا-- ربما تشهد زيادة طفيفة على مدى تلك الفترة الزمنية."	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."
كيف أمكنك دخول مجال التجارة بالنظر إلى ذلك، وملاحظة شيئٍ لم يكن عشوائيا؟	How on earth could you trade looking at that, and see something that wasn't just random?
جيم: في الايام الخوالي - يشبه هذا رسما بيانيّا من الأيام الخوالي، يوجد ميل للاتجاه لهذه السلع أو العملات.	JS: In the old days -- this is kind of a graph from the old days, commodities or currencies had a tendency to trend.
ليس بالضرورة أن تكون تجارة لفترة قصيرة كهذه لكن على فترة طويلة.	Not necessarily the very light trend you see here, but trending in periods.
وإذا اتخذت القرار، حسنا، سأقوم اليوم بتقديم بعض التنبؤات، من خلال متوسط التغيرات التي حدثت خلال العشرين يوما الماضية-- ربما هذا من شأنه أن يكون تنبؤا جيدا، وأجني بعض المال.	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.
وفي الواقع، منذ سنوات، كان يمكن لمثل هذا النظام أن يعمل ليس بطريقة جيدة ولكنه سيعمل.	And in fact, years ago, such a system would work -- not beautifully, but it would work.
وكنت ستكسب المال وستخسره وتكسبه مرة أخرى.	You'd make money, you'd lose money, you'd make money.
ولكن هذه قيمة الأيام في السنة، وكنت ستقوم بجمع مبلغ ماليّ خلال تلك الفترة.	But this is a year's worth of days, and you'd make a little money during that period.
يعتبر نظاما لا وظيفي.	It's a very vestigial system.
كريس: بالتالي كنت ستختبر باقة من مدة الاتجار في فترة معينة وترى ما إذا، فعلى سبيل المثال، ما كانت مدة 10أيام أو 15 يوما تنبؤية لما سيحدث بعد ذلك.	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.
جيم: بالتأكيد، ستحاول تجربة كل هذه الأمور وترى ما الذي سار على ما يرام.	JS: Sure, you would try all those things and see what worked best.
كانت متابعة تطور التجارة سيكون رائعا في فترة الستينيات، وقد كان جيدا نوعا ما في السبعينيات،	Trend-following would have been great in the '60s, and it was sort of OK in the '70s.
وبحلول الثمانيات، لم يعد كذلك.	By the '80s, it wasn't.
كريس: لأن الجميع يمكنهم ملاحظة ذلك.	CA: Because everyone could see that.
إذن، كيف أمكنك أن البقاء في مقدمة المجموعة؟	So, how did you stay ahead of the pack?
جيم: حافظنا على مكانتنا من خلال ايجاد مناهج أخرى-- مقاربات قصيرة المدى إلى حد ما.	JS: We stayed ahead of the pack by finding other approaches -- shorter-term approaches to some extent.
يعتبر جمع قدرٍ هائل من البيانات الهدف الأساسي-- ونقوم بذلك بأنفسنا في الأيام الأولى.	The real thing was to gather a tremendous amount of data -- and we had to get it by hand in the early days.
قمنا بزيارة البنك الاحتياطي الفدرالي وكتابة أهم التواريخ لسعر الفائدة وأشياء من هذا القبيل، لأنها لم تكن مدرجة على أجهزة الكمبيوتر.	We went down to the Federal Reserve and copied interest rate histories and stuff like that, because it didn't exist on computers.
حصلنا على الكثير من البيانات.	We got a lot of data.
وعلى أشخاص أذكياء جدا-- وهذا كان المفتاح للقيام بذلك.	And very smart people -- that was the key.
لم أكن أعرف حقا كيف أوظف أشخاصا للقيام بعمليات التداول الأساسي.	I didn't really know how to hire people to do fundamental trading.
كنت قد وظفت البعض-- منهم من كسب بعض المال، ومنهم من لم ينجح.	I had hired a few -- some made money, some didn't make money.
لم أتمكن من انشاء تجارة من ذلك.	I couldn't make a business out of that.
ولكنني أعرف كيف أعيّن علماء، لأنني على معرفة ببعض الأمور المتعلقة بهذا القسم.	But I did know how to hire scientists, because I have some taste in that department.
وهكذا، هذا كل ما قمنا به.	So, that's what we did.
وتطورت هذه النماذج لتصبح أفضل وأفضل، وأفضل وأفضل.	And gradually these models got better and better, and better and better.
كريس: أنت مقيد بقيامك بشيء ملفت للانتباه خلال عصر النهضة، يتمثل في وضعك لهذه الثقافة، وهذه النخبة من الأشخاص، الذين لم يكن يذهب تعيينهم هباءً والذين لم يمكن إغرائهم سهلا،	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.
تعتبر الرياضيات المثيرة والعلوم دافعهم للقيام بذلك.	Their motivation was doing exciting mathematics and science.
جيم: حسنا، كنت أرجو أن يكون ما قلته صحيحا.	JS: Well, I'd hoped that might be true.
ولكن بعضهم كان يركض خلف المال.	But some of it was money.
كريس: جمعوا أموالا طائلة.	CA: They made a lot of money.
جيم: لا أستطيع إنكار أن لا أحد منهم يسعى خلف المال.	JS: I can't say that no one came because of the money.
أعتقد أن العديد منهم قدم طمعا في المال.	I think a lot of them came because of the money.
ولكنهم قدموا لأن الأمر قد يكون ممتعا.	But they also came because it would be fun.
كريس: ماهو الدور الذي قامت به تعلّم الآلة؟	CA: What role did machine learning play in all this?
جيم: بمعنى ما، ما فعلناه هو تعليم الآلة.	JS: In a certain sense, what we did was machine learning.
تقوم بالإطلاع على الكثير من المعلومات وتحاول محاكاة مختلف المخططات التنبؤية، إلى أن تتحسن نحو الأفضل.	You look at a lot of data, and you try to simulate different predictive schemes, until you get better and better at it.
ليس من الضروري أن تقدم تعليقات عن كيفية قيامنا بالأشياء.	It doesn't necessarily feed back on itself the way we did things.
ولكن الأمر نجح.	But it worked.
كريس: يمكن لهذه المخططات التنبؤية أن تكون نوعا ما همجية جدا وغير متوقعة.	CA: So these different predictive schemes can be really quite wild and unexpected.
ما أعنيه، هل عاينت كل شيء، أليس كذلك؟	I mean, you looked at everything, right?
ألقيت نظرة على الطقس وطول الفترة والأراء السياسية.	You looked at the weather, length of dresses, political opinion.
جيم: نعم، لم نجرب طول الفترة.	JS: Yes, length of dresses we didn't try.
كريس: أي نوع من الأشياء؟	CA: What sort of things?
جيم: حسنا، كل شيء.	JS: Well, everything.
يقع رحي كل شيء في المطحنة-- ما عدى السيقان.	Everything is grist for the mill -- except hem lengths.
الطقس، والتقارير السنوية، والتقارير الفصلية وتاريخ البيانات بحد ذاته والحجم وما ذكرته.	Weather, annual reports, quarterly reports, historic data itself, volumes, you name it.
كلها كانت مدرجة.	Whatever there is.
نقوم باستقبال تيرابايت من البيانات يوميا.	We take in terabytes of data a day.
ونقوم بتخزينها وإرسالها والإعداد لتحليلها.	And store it away and massage it and get it ready for analysis.
تقوم بالبحث عن حالات شاذة.	You're looking for anomalies.
تقوم بالنظر-- كما قلت، إذ ما كانت النظريات كفاءة السوق غير صحيحة.	You're looking for -- like you said, the efficient market hypothesis is not correct.
كريس: ولكن قد تكون أي حالة شاذة مجرد أمر عشوائي.	CA: But any one anomaly might be just a random thing.
بالتالي، هل يعتبر السر هو فقط البحث عن عدة حالات شاذة غريبة، والنظر متى تكون متحاذية؟	So, is the secret here to just look at multiple strange anomalies, and see when they align?
جيم: قد تكون أي حالة شاذة عشوائيةً؛ ومع ذلك، يمكنك دحض ذلك عند وجود ما يكفي من المعلومات.	JS: Any one anomaly might be a random thing; however, if you have enough data you can tell that it's not.
حيث يمكنك ملاحظة الحالة الشاذة المستمرة لفترة طويلة بما فيه الكفاية -- نسبة إعتبارها عشوائية ليست عالية.	You can see an anomaly that's persistent for a sufficiently long time -- the probability of it being random is not high.
ولكن هذه الأمور تتلاشى بعد فترة. يمكن للحالات الشاذة أن تُمحى.	But these things fade after a while; anomalies can get washed out.
لذلك يجب أن تحافظ على سير الأعمال.	So you have to keep on top of the business.
كريس: يولي الكثير من الناس اهتماما بالمحفظة الوقائية وهم نوعا ما... مصدومون من ذلك، من الثروة التي يتم جمعها، ومن المواهب التي تضمها.	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.
هل لديك أية مخاوف إزاء هذه الصناعة، وربما إزاء قطاع الخدمات المالية بصفة عامة؟	Do you have any worries about that industry, and perhaps the financial industry in general?
وكأنك موجود على متن قطار جامح، وهذا-- لا أعرف-- يساعد في زيادة اللامساواة؟	Kind of being on a runaway train that's -- I don't know -- helping increase inequality?
كيف كنت تؤيد ما يحدث في قطاع صندوق التحوط؟	How would you champion what's happening in the hedge fund industry?
جيم: أعتقد أنه في السنوات الثلاث أو الأربع الماضية، لم تبلي صناديق التحوط جيدا.	JS: I think in the last three or four years, hedge funds have not done especially well.
ما قمنا به مدهش، ولكن قطاع صناديق التحوط ككل لم يبلي بشكل جيد.	We've done dandy, but the hedge fund industry as a whole has not done so wonderfully.
كانت البورصة في دوامة، وتشهد تصاعدا كما يعلم الجميع، كما أن مكرر الربحية في ارتفاع.	The stock market has been on a roll, going up as everybody knows, and price-earnings ratios have grown.
تم جمع ثروة طائلة من هذا خلال السنوات الماضية-- لنقل خمس أو ست سنوات-- ولم يتم جنيها من قبل صندوق التحوط.	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.
يتسائل الكثير من الناس "ما هو صندوق التحوط؟"	People would ask me, "What's a hedge fund?"

ستكون نتيجة طرح عدد الزوايا من عدد الأضلع صفرا.

Vertices minus edges comes out to be zero.

ستكون النتيجة دائما صفر.

It'll always come out to zero.

في كل مرة تقوم فيها بتغطية الطارة بمستطيلات أو مثلثات أو أي شكلٍ هندسي من هذا القبيل، فإنك ستحصل على صفرٍ كنتيجة.

Every time you cover a torus with squares or triangles or anything like that, you're going to get zero.

بذلك، تسمى هذه بمميزة أويلر.

So, this is called the Euler characteristic.

وهذا ما يسمى بالطوبولوجية الثابتة.

And it's what's called a topological invariant.

إنه لأمرٌ مدهش جدا.

It's pretty amazing.

مهما كانت الطريقة المتبعة، فإنك ستحصل على نفس الإجابة.

No matter how you do it, you're always get the same answer.

بالتالي كانت هذه أول دفعة، من منتصف 1700، نحو موضوع يطلق عليه الآن الطوبولوجيا الجبرية.

So that was the first sort of thrust, from the mid-1700s, into a subject which is now called algebraic topology.

كريس: أخذ عملك فكرة من هذا القبيل ومن ثم تنتقل بها إلى مستوى أعلى من نظرية البعد، أجسام بأبعاد أعلى، وايجاد ثوابت جديدة؟

CA: And your own work took an idea like this and moved it into higher-dimensional theory, higher-dimensional objects, and found new invariances?

جيم: حسنا، يوجد بالفعل ثوابت عالية الأبعاد: مجموعة بونترياغين-- في الحقيقة، كانت توجد مجموعة شيرن.

JS: Yes. Well, there were already higher-dimensional invariants: Pontryagin classes -- actually, there were Chern classes.

كانت هناك باقة تضم هذه الأنواع من الثوابت.

There were a bunch of these types of invariants.

كنت تناضل من أجل العمل على واحد منهم وصياغتها كنوعٍ اندماجيّ بدلا من الطريقة التي عادة ما يتم بها ذلك، وهو ما نتج عنه هذا العمل واكتشفنا بعض بعض الأشياء الجديدة،

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.

ولكن لو لم يقم السيد أويلر-- الذي قام بكتابة 70 مجلدا عن الرياضيات وكان لديه 13 طفلا، والذي كان يدللهم على ركبته بينما يقوم بالكتابة-- لولا السيد أويلر لما وُجدت هذه الثوابت.

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.

كريس: حسنا، يعطينا هذا لمحة عن هذا العقل المدهش الموجود هناك.

CA: OK, so that's at least given us a flavor of that amazing mind in there.

دعنا نتحدث عن عصر النهضة.

Let's talk about Renaissance.

لأنك تملك هذا العقل المدهش وكنت مخترق شفرات في وكالة الأمن القومي، بدأت تصبح مخترق شفرات في الصناعة المالية.

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.

أعتقد أنك لم تقم بشراء فرضية كفاءة السوق.

I think you probably didn't buy efficient market theory.

وجدت بطريقة ما وسيلة لتوفير عوائد مذهلة على مدى أكثر من عقدين.

Somehow you found a way of creating astonishing returns over two decades.

الطريقة التي قاموا بشرحها لي. لم يكن اللافت للنظر فقط حجم العائدات التي تم تسجيلها، بل ما أخذته منهم مع وجود انخفاض متذبذب وأخطار بشكل مفاجئ، مقارنة بصناديق التحوط الأخرى.

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.

بالتالي كيف أمكنك القيام بهذا، جيم؟

So how on earth did you do this, Jim?

جيم: قمت بذلك من خلال جمع مجموعة من الناس الرائعين معا.

JS: I did it by assembling a wonderful group of people.

عندما بدأت بأعمال التجارة، كنت قد بدأت أضجر من الرياضيات.

When I started doing trading, I had gotten a little tired of mathematics.

كنت في أواخر الثلاثين. وكنت أملك مبلغا ماليا لا بأس به.

I was in my late 30s, I had a little money.

بدأت بأعمال التجارة وسارت الأمور على ما يرام.

I started trading and it went very well.

جمعت الكثير من المال بقليل من الحظ فقط.

I made quite a lot of money with pure luck.

ما أعنيه، أعتقد أن الحظ كان بجانبي.

I mean, I think it was pure luck.

بالتأكيد لم يكن للنمذجة الرياضية دخلٌ.

It certainly wasn't mathematical modeling.

ولكن بمراجعة البيانات، أدركت بعد مدة أنه يوجد ما يشبه الهياكل هنا.

But in looking at the data, after a while I realized: it looks like there's some structure here.

فقمت بتوظيف عدد من علماء الرياضيات، وبدأنا في وضع بعض النماذج-- يشبه ما كنا نقوم به في معهد التحليلات الدفاعية.

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].

تقوم كتابة خوارزمية، ثم تقوم باختبارها على جهاز الكمبيوتر.

You design an algorithm, you test it out on a computer.

هل تقوم بالمطلوب؟ أم لا؟ وهكذا.

Does it work? Doesn't it work? And so on.

كريس: هل يمكن إلقاء نظرة على هذا؟

CA: Can we take a look at this?

هذا الرسم البياني النموذجي لبعض السلع.

Because here's a typical graph of some commodity.

أتمعن فيه وما يتبادر إلى ذهني هو أن "هذه تغيرات عشوائية، صعودا ونزولا-- ربما تشهد زيادة طفيفة على مدى تلك الفترة الزمنية."

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."

كيف أمكنك دخول مجال التجارة بالنظر إلى ذلك، وملاحظة شيئٍ لم يكن عشوائيا؟

How on earth could you trade looking at that, and see something that wasn't just random?

جيم: في الايام الخوالي - يشبه هذا رسما بيانيّا من الأيام الخوالي، يوجد ميل للاتجاه لهذه السلع أو العملات.

JS: In the old days -- this is kind of a graph from the old days, commodities or currencies had a tendency to trend.

ليس بالضرورة أن تكون تجارة لفترة قصيرة كهذه لكن على فترة طويلة.

Not necessarily the very light trend you see here, but trending in periods.

وإذا اتخذت القرار، حسنا، سأقوم اليوم بتقديم بعض التنبؤات، من خلال متوسط التغيرات التي حدثت خلال العشرين يوما الماضية-- ربما هذا من شأنه أن يكون تنبؤا جيدا، وأجني بعض المال.

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.

وفي الواقع، منذ سنوات، كان يمكن لمثل هذا النظام أن يعمل ليس بطريقة جيدة ولكنه سيعمل.

And in fact, years ago, such a system would work -- not beautifully, but it would work.

وكنت ستكسب المال وستخسره وتكسبه مرة أخرى.

You'd make money, you'd lose money, you'd make money.

ولكن هذه قيمة الأيام في السنة، وكنت ستقوم بجمع مبلغ ماليّ خلال تلك الفترة.

But this is a year's worth of days, and you'd make a little money during that period.

يعتبر نظاما لا وظيفي.

It's a very vestigial system.

كريس: بالتالي كنت ستختبر باقة من مدة الاتجار في فترة معينة وترى ما إذا، فعلى سبيل المثال، ما كانت مدة 10أيام أو 15 يوما تنبؤية لما سيحدث بعد ذلك.

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.

جيم: بالتأكيد، ستحاول تجربة كل هذه الأمور وترى ما الذي سار على ما يرام.

JS: Sure, you would try all those things and see what worked best.

كانت متابعة تطور التجارة سيكون رائعا في فترة الستينيات، وقد كان جيدا نوعا ما في السبعينيات،

Trend-following would have been great in the '60s, and it was sort of OK in the '70s.

وبحلول الثمانيات، لم يعد كذلك.

By the '80s, it wasn't.

كريس: لأن الجميع يمكنهم ملاحظة ذلك.

CA: Because everyone could see that.

إذن، كيف أمكنك أن البقاء في مقدمة المجموعة؟

So, how did you stay ahead of the pack?

جيم: حافظنا على مكانتنا من خلال ايجاد مناهج أخرى-- مقاربات قصيرة المدى إلى حد ما.

JS: We stayed ahead of the pack by finding other approaches -- shorter-term approaches to some extent.

يعتبر جمع قدرٍ هائل من البيانات الهدف الأساسي-- ونقوم بذلك بأنفسنا في الأيام الأولى.

The real thing was to gather a tremendous amount of data -- and we had to get it by hand in the early days.

قمنا بزيارة البنك الاحتياطي الفدرالي وكتابة أهم التواريخ لسعر الفائدة وأشياء من هذا القبيل، لأنها لم تكن مدرجة على أجهزة الكمبيوتر.

We went down to the Federal Reserve and copied interest rate histories and stuff like that, because it didn't exist on computers.

حصلنا على الكثير من البيانات.

We got a lot of data.

وعلى أشخاص أذكياء جدا-- وهذا كان المفتاح للقيام بذلك.

And very smart people -- that was the key.

لم أكن أعرف حقا كيف أوظف أشخاصا للقيام بعمليات التداول الأساسي.

I didn't really know how to hire people to do fundamental trading.

كنت قد وظفت البعض-- منهم من كسب بعض المال، ومنهم من لم ينجح.

I had hired a few -- some made money, some didn't make money.

لم أتمكن من انشاء تجارة من ذلك.

I couldn't make a business out of that.

ولكنني أعرف كيف أعيّن علماء، لأنني على معرفة ببعض الأمور المتعلقة بهذا القسم.

But I did know how to hire scientists, because I have some taste in that department.

وهكذا، هذا كل ما قمنا به.

So, that's what we did.

وتطورت هذه النماذج لتصبح أفضل وأفضل، وأفضل وأفضل.

And gradually these models got better and better, and better and better.

كريس: أنت مقيد بقيامك بشيء ملفت للانتباه خلال عصر النهضة، يتمثل في وضعك لهذه الثقافة، وهذه النخبة من الأشخاص، الذين لم يكن يذهب تعيينهم هباءً والذين لم يمكن إغرائهم سهلا،

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.

تعتبر الرياضيات المثيرة والعلوم دافعهم للقيام بذلك.

Their motivation was doing exciting mathematics and science.

جيم: حسنا، كنت أرجو أن يكون ما قلته صحيحا.

JS: Well, I'd hoped that might be true.

ولكن بعضهم كان يركض خلف المال.

But some of it was money.

كريس: جمعوا أموالا طائلة.

CA: They made a lot of money.

جيم: لا أستطيع إنكار أن لا أحد منهم يسعى خلف المال.

JS: I can't say that no one came because of the money.

أعتقد أن العديد منهم قدم طمعا في المال.

I think a lot of them came because of the money.

ولكنهم قدموا لأن الأمر قد يكون ممتعا.

But they also came because it would be fun.

كريس: ماهو الدور الذي قامت به تعلّم الآلة؟

CA: What role did machine learning play in all this?

جيم: بمعنى ما، ما فعلناه هو تعليم الآلة.

JS: In a certain sense, what we did was machine learning.

تقوم بالإطلاع على الكثير من المعلومات وتحاول محاكاة مختلف المخططات التنبؤية، إلى أن تتحسن نحو الأفضل.

You look at a lot of data, and you try to simulate different predictive schemes, until you get better and better at it.

ليس من الضروري أن تقدم تعليقات عن كيفية قيامنا بالأشياء.

It doesn't necessarily feed back on itself the way we did things.

ولكن الأمر نجح.

But it worked.

كريس: يمكن لهذه المخططات التنبؤية أن تكون نوعا ما همجية جدا وغير متوقعة.

CA: So these different predictive schemes can be really quite wild and unexpected.

ما أعنيه، هل عاينت كل شيء، أليس كذلك؟

I mean, you looked at everything, right?

ألقيت نظرة على الطقس وطول الفترة والأراء السياسية.

You looked at the weather, length of dresses, political opinion.

جيم: نعم، لم نجرب طول الفترة.

JS: Yes, length of dresses we didn't try.

كريس: أي نوع من الأشياء؟

CA: What sort of things?

جيم: حسنا، كل شيء.

JS: Well, everything.

يقع رحي كل شيء في المطحنة-- ما عدى السيقان.

Everything is grist for the mill -- except hem lengths.

الطقس، والتقارير السنوية، والتقارير الفصلية وتاريخ البيانات بحد ذاته والحجم وما ذكرته.

Weather, annual reports, quarterly reports, historic data itself, volumes, you name it.

كلها كانت مدرجة.

Whatever there is.

نقوم باستقبال تيرابايت من البيانات يوميا.

We take in terabytes of data a day.

ونقوم بتخزينها وإرسالها والإعداد لتحليلها.

And store it away and massage it and get it ready for analysis.

تقوم بالبحث عن حالات شاذة.

You're looking for anomalies.

تقوم بالنظر-- كما قلت، إذ ما كانت النظريات كفاءة السوق غير صحيحة.

You're looking for -- like you said, the efficient market hypothesis is not correct.

كريس: ولكن قد تكون أي حالة شاذة مجرد أمر عشوائي.

CA: But any one anomaly might be just a random thing.

بالتالي، هل يعتبر السر هو فقط البحث عن عدة حالات شاذة غريبة، والنظر متى تكون متحاذية؟

So, is the secret here to just look at multiple strange anomalies, and see when they align?

جيم: قد تكون أي حالة شاذة عشوائيةً؛ ومع ذلك، يمكنك دحض ذلك عند وجود ما يكفي من المعلومات.

JS: Any one anomaly might be a random thing; however, if you have enough data you can tell that it's not.

حيث يمكنك ملاحظة الحالة الشاذة المستمرة لفترة طويلة بما فيه الكفاية -- نسبة إعتبارها عشوائية ليست عالية.

You can see an anomaly that's persistent for a sufficiently long time -- the probability of it being random is not high.

ولكن هذه الأمور تتلاشى بعد فترة. يمكن للحالات الشاذة أن تُمحى.

But these things fade after a while; anomalies can get washed out.

لذلك يجب أن تحافظ على سير الأعمال.

So you have to keep on top of the business.

كريس: يولي الكثير من الناس اهتماما بالمحفظة الوقائية وهم نوعا ما... مصدومون من ذلك، من الثروة التي يتم جمعها، ومن المواهب التي تضمها.

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.

هل لديك أية مخاوف إزاء هذه الصناعة، وربما إزاء قطاع الخدمات المالية بصفة عامة؟

Do you have any worries about that industry, and perhaps the financial industry in general?

وكأنك موجود على متن قطار جامح، وهذا-- لا أعرف-- يساعد في زيادة اللامساواة؟

Kind of being on a runaway train that's -- I don't know -- helping increase inequality?

كيف كنت تؤيد ما يحدث في قطاع صندوق التحوط؟

How would you champion what's happening in the hedge fund industry?

جيم: أعتقد أنه في السنوات الثلاث أو الأربع الماضية، لم تبلي صناديق التحوط جيدا.

JS: I think in the last three or four years, hedge funds have not done especially well.

ما قمنا به مدهش، ولكن قطاع صناديق التحوط ككل لم يبلي بشكل جيد.

We've done dandy, but the hedge fund industry as a whole has not done so wonderfully.

كانت البورصة في دوامة، وتشهد تصاعدا كما يعلم الجميع، كما أن مكرر الربحية في ارتفاع.

The stock market has been on a roll, going up as everybody knows, and price-earnings ratios have grown.

تم جمع ثروة طائلة من هذا خلال السنوات الماضية-- لنقل خمس أو ست سنوات-- ولم يتم جنيها من قبل صندوق التحوط.

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.

يتسائل الكثير من الناس "ما هو صندوق التحوط؟"

People would ask me, "What's a hedge fund?"