Jim Simons: chi era, come ha creato Renaissance e cosa dicono i numeri del Medallion

Jim Simons (1938-2024) era un matematico statunitense, ex crittografo e professore, che nel 1978 ha lasciato l’università per fondare la società diventata Renaissance Technologies. Il suo fondo interno, il Medallion Fund, ha il track record dichiarato più alto mai pubblicato per un fondo così longevo. Alla morte, il 10 maggio 2024 a New York, Forbes stimava il suo patrimonio in 31,4 miliardi di dollari.

Questa pagina mette in fila tre cose: chi era, come lavorava Renaissance e cosa si può verificare oggi dei suoi numeri. L’ultima parte è quella che manca quasi ovunque. I rendimenti del Medallion girano da anni in tutti gli articoli, ma vengono da una sola fonte, mentre i documenti pubblici depositati alla SEC raccontano un pezzo diverso della storia.

James Harris Simons nasce il 25 aprile 1938 a Newton, nel Massachusetts. Si laurea in matematica al MIT nel 1958 e a 23 anni prende il dottorato a Berkeley, nel 1961. Fra il 1964 e il 1968 lavora all’Institute for Defense Analyses, dove decifra codici per conto del governo americano: è lì che impara a cercare un segnale dentro dati che sembrano rumore. Viene allontanato nel 1968 dopo aver criticato pubblicamente la guerra in Vietnam.

Dal 1968 al 1978 guida il dipartimento di matematica della Stony Brook University. Nel 1974 firma con Shiing-Shen Chern l’articolo “Characteristic Forms and Geometric Invariants”, da cui nascono le forme di Chern-Simons, ancora oggi usate in fisica teorica. Nel 1976 riceve il premio Oswald Veblen per la geometria.

Il punto, per chi arriva qui dal trading, è questo: Simons non era un finanziere appassionato di numeri. Era un matematico di primo livello che ha deciso di applicare gli stessi strumenti ai prezzi.

Nel 1978 apre una società di investimento chiamata Monemetrics, che nel 1982 prende il nome di Renaissance Technologies. Nel 1988 parte il Medallion Fund. Nel 2010 Simons lascia la guida operativa della società, restando nel consiglio.

La differenza con un hedge fund tradizionale sta nelle persone che assume: matematici, fisici, statistici, esperti di riconoscimento vocale. Quasi nessuno arriva da Wall Street. La società non costruisce tesi sulle aziende: raccoglie dati, cerca regolarità che si ripetono più spesso del caso e le trasforma in regole eseguite da un computer.

È la forma più spinta di quello che oggi chiamiamo trading quantitativo, e precede di decenni la diffusione del machine learning nella finanza.

Renaissance non ha mai pubblicato i suoi modelli e i dipendenti firmano accordi di riservatezza molto stretti. Quello che si sa viene dalle ricostruzioni di Gregory Zuckerman, giornalista del Wall Street Journal, nel libro “The Man Who Solved the Market” (2019), scritto parlando con decine di ex collaboratori.

Il quadro è questo. Il fondo apre e chiude in continuazione migliaia di posizioni brevi, in acquisto e in vendita, su molti mercati. Nessuna operazione è grande abbastanza da decidere l’anno. Il vantaggio su ogni singola scommessa è minimo, e il metodo funziona proprio perché le scommesse sono tantissime. Lo schema mette a confronto questo processo con quello di chi parte da una tesi: la differenza è spiegata per esteso nella guida su trading algoritmico o discrezionale.

Il 50,75% e la legge dei grandi numeri

Robert Mercer, per anni co-amministratore delegato di Renaissance, ha raccontato a Zuckerman che il Medallion aveva ragione solo nel 50,75% delle operazioni. Il dato è ripreso nel lavoro accademico di Bradford Cornell citato più sotto.

Sembra poco, e su pochi trade lo è. Il grafico mostra un calcolo statistico, non dati di Renaissance: con operazioni tutte uguali e indipendenti, vinte il 50,75% delle volte, la probabilità di chiudere in utile è del 52% su cento operazioni, del 67% su mille e del 93% su diecimila. Sopra le centomila diventa praticamente certa.

Qui c’è la lezione che vale anche per chi usa un expert advisor. Un vantaggio piccolo diventa affidabile solo con un campione enorme e con costi di esecuzione bassissimi. Su venti operazioni al mese lo stesso vantaggio si confonde con il caso, e i costi lo cancellano. Per questo la percentuale di operazioni vincenti, presa da sola, non dice niente: conta insieme al rapporto fra guadagno medio e perdita media, come spiega la guida su win rate e rapporto rischio rendimento.

Lo abbiamo visto su un conto nostro, nella direzione opposta. Ad agosto 2026 un expert advisor gratuito di hedging su bitcoin ha chiuso il 68% delle operazioni in utile e ha comunque portato un conto reale da 999 a 36,65 dollari in dieci giorni, con un drawdown del 99,91%: guadagno medio 19,90 dollari, perdita media 123,32. Il caso è ricostruito trade per trade nell’analisi di Bitcoin Advanced Hedging System. Test reale su un singolo conto dal 15 al 25 agosto 2026 (RoboForex, MT5, leva 1:100), non statisticamente significativo. I risultati passati non sono indicativi di quelli futuri.

L’unica serie annuale completa del Medallion è nell’appendice del libro di Zuckerman. Il professor Bradford Cornell (UCLA) l’ha ripubblicata e analizzata nel 2019 nel lavoro “Medallion Fund: The Ultimate Counterexample?”, uscito poi sul Journal of Portfolio Management.

I numeri, letti dalla tabella di Cornell:

• rendimento medio annuo lordo del 66,1% e netto per gli investitori di circa il 39% fra il 1988 e il 2018 (39,1% nel libro di Zuckerman, 39,2% come media semplice della tabella);
• commissioni del 5% sul capitale gestito e, sui profitti, del 20% fino al 2000, del 36% nel 2001 e del 44% dal 2002;
• un solo anno negativo per l’investitore: il 1989, con un lordo dell’1% e un netto del meno 3,2%;
• l’anno migliore in termini lordi è il 2008, con +152,1% prima delle commissioni e +82,4% dopo, mentre il mercato azionario americano crollava;
• il capitale del fondo passa da 20 milioni di dollari nel 1988 a circa 10 miliardi negli ultimi anni della serie, e secondo Cornell i rendimenti non calano con la crescita.

Rendimenti dichiarati, non simulati, ricostruiti da Zuckerman su fonti interne e non verificabili in modo indipendente, perché il fondo non pubblica bilanci. Periodo 1988-2018. I risultati passati non sono indicativi di quelli futuri.

Il grafico rende visibile una cosa che la media nasconde: dal 2002 la differenza fra la barra grigia e quella verde è quasi metà del risultato. Con il 44% di commissione di performance, l’investitore del Medallion cedeva al gestore una parte enorme dei profitti, e Cornell nota anche che il fondo aveva una correlazione negativa con il mercato azionario, con un indice di Sharpe stimato sopra 2. Cosa misuri quell’indice è spiegato nella guida allo Sharpe ratio.

Il Medallion non pubblica risultati, ma Renaissance Technologies LLC è un consulente registrato alla SEC e deposita due tipi di documenti che chiunque può leggere su EDGAR e sul portale IAPD. Li abbiamo letti il 1° ottobre 2026.

Il Form ADV, nella versione aggiornata al 1° luglio 2026, dichiara:

• 96,4 miliardi di dollari di attivi gestiti a fini regolamentari, su 14 conti;
• 310 dipendenti, di cui 170 nella ricerca e nella gestione;
• Medallion Holdings LLC, il fondo master del Medallion, con 61,2 miliardi di dollari di attivi lordi, 549 titolari di quote e l’80% posseduto dalla società e da persone collegate;
• il veicolo dei fondi istituzionali RIEF, con 21,8 miliardi, 705 titolari e un investimento minimo di 5 milioni di dollari.

Gli attivi lordi includono la leva, quindi non sono il capitale degli investitori. Il dato è comunque utile: conferma che il Medallion esiste, che è di gran lunga il veicolo più grande della società e che resta posseduto quasi tutto dall’interno.

I moduli 13F elencano solo le azioni quotate negli Stati Uniti detenute in acquisto a fine trimestre. Il 30 giugno 2026 Renaissance dichiarava 3.140 posizioni per 72,6 miliardi di dollari, contro 130,1 miliardi a fine 2019. Non è il patrimonio dei fondi e non dice nulla sui rendimenti, perché esclude le posizioni corte, i futures, le valute e tutto ciò che si apre e si chiude dentro il trimestre.

Chi legge che “il Medallion non deposita nulla alla SEC” trova quindi una mezza verità. I documenti ci sono. I rendimenti no.

Il caso più istruttivo è il 2020. Secondo Institutional Investor, su dati Bloomberg e HSBC, quell’anno il Medallion ha guadagnato il 76%, mentre i fondi aperti agli esterni hanno perso: RIEF il 22,62% e Renaissance Institutional Diversified Alpha il 33,58%, entrambi al 25 dicembre 2020. Stessa società, stessa cultura, risultati opposti.

Nel 2024 la forbice si è stretta: Medallion +30% su circa 12 miliardi di capitale, RIEF +22,7% e RIDA +15,6%. Il dato del Medallion è stato diffuso da Zuckerman, quelli degli altri fondi da fonti vicine alla società, come riportato da Hedgeweek il 14 gennaio 2025. Nel 2025 la stampa di settore ha poi riportato perdite pesanti dei fondi istituzionali, con RIEF a meno 7,5% da inizio anno all’inizio di novembre dopo un ottobre da meno 14,39%: dato parziale e non di fine anno.

Rendimenti dichiarati o riportati dalla stampa finanziaria, non verificabili in modo indipendente. I risultati passati non sono indicativi di quelli futuri.

La lettura che regge è questa: il metodo non si compra da fuori. Chi investiva in RIEF comprava un prodotto diverso, con orizzonti più lunghi, molto più capitale e meno margine di manovra. È lo stesso motivo per cui un sistema che funziona su un conto piccolo può deludere quando il capitale cresce, e per cui la robustezza di un trading system si misura su periodi e condizioni diverse.

Forbes stimava il patrimonio di Simons in 31,4 miliardi di dollari al 2 aprile 2024, poche settimane prima della morte, a 86 anni, il 10 maggio 2024.

Una parte molto grande di quella ricchezza è andata alla ricerca. Nel 1994 Simons fonda con la moglie Marilyn la Simons Foundation, che finanzia matematica, fisica di base e ricerca sull’autismo. Nel 2004 nasce Math for America, per gli insegnanti di matematica delle scuole pubbliche. A Stony Brook, l’università dove aveva insegnato, la coppia ha donato 500 milioni di dollari, indicato dalla fondazione come il più grande dono non vincolato mai ricevuto da un’università americana.

Il Simons Center for Geometry and Physics, nella foto, è uno dei luoghi dove si vede questo ritorno alla matematica: un centro di ricerca dentro il campus dove Simons aveva guidato il dipartimento.

Il contenzioso fiscale. Nel settembre 2021 Simons, Mercer e altri dirigenti hanno accettato di pagare fino a circa 7 miliardi di dollari fra imposte, interessi e sanzioni per chiudere un’indagine dell’IRS sulle basket options, strutture usate fra il 2005 e il 2015 per trattare come guadagni di lungo periodo profitti nati da operazioni brevissime. Simons ha versato in più un pagamento di 670 milioni (fonte: CNBC, 3 settembre 2021).

La politica. Robert Mercer è diventato uno dei grandi finanziatori della campagna di Donald Trump nel 2016, cosa che ha portato Renaissance in discussioni lontane dalla finanza. Mercer ha lasciato la carica di co-amministratore delegato nel 2017.

L’opacità. Nessuno fuori da Renaissance può verificare come funzionino i modelli, e i rendimenti del Medallion restano dati dichiarati. Il lavoro di Cornell lo dice in chiaro: sono numeri straordinari che nessuna teoria dei mercati efficienti riesce a spiegare, e proprio per questo vanno letti per quello che sono, cioè una ricostruzione giornalistica di dati interni.

Il rischio più serio di qualunque sistema statistico è l’overfitting: un modello adattato troppo bene ai dati passati smette di funzionare sui dati nuovi. La difesa standard è separare i dati su cui si costruisce il modello da quelli su cui lo si verifica, come spiega la guida alla divisione in sample e out of sample, e stressarlo con le simulazioni Montecarlo.

Il secondo rischio è la correlazione: quando molti operatori usano modelli simili sugli stessi mercati, nei giorni di stress le strategie smettono di essere indipendenti e perdono insieme. Il 2020 dei fondi istituzionali di Renaissance è un esempio di questo tipo. Per un algoritmo, ricorda la guida sul rischio nel trading algoritmico, il rischio si sposta, non sparisce.

Fra un expert advisor per MetaTrader e il Medallion c’è una distanza enorme di dati, calcolo ed esecuzione. Restano trasferibili tre principi: regole scritte prima, verifica su dati mai visti, esecuzione senza emotività. Nelle schede che abbiamo pubblicato si vedono in forme diverse.

Gold Breaker, il bot con il voto più alto del nostro archivio (95 su 100), mette sette logiche indipendenti sullo stesso sottostante, l’oro, con parametri interni non modificabili dall’utente proprio per ridurre lo spazio di overfitting. Quantum Aeterna è l’esempio più vicino all’idea di anomalia statistica: QA Classic usa le Bande di Bollinger per misurare quando il prezzo si allontana dalla sua area normale e scommette sul rientro. Perceptrader AI filtra gli ingressi con reti neurali basate sul modello Perceptron, ma lavora a griglia ogni circa 25 pip senza stop loss tradizionale: nei nostri test l’abbiamo fatto girare con uno stop sull’equity al 10% impostato a mano.

Nessuno di questi sistemi replica Renaissance e nessuno lo dichiara. Le caratteristiche sono quelle descritte nelle schede; il risultato dipende da broker, spread, capitale e configurazione.

Per capire come viene percepita questa storia abbiamo letto le 30 recensioni scritte che Goodreads mostra in pagina per “The Man Who Solved the Market” (1.269 recensioni scritte in totale, voto medio 4,04 su 18.303 valutazioni al 1° ottobre 2026) e i primi 60 commenti al video italiano di Starting Finance su Simons. Fra le 30 recensioni: 8 da cinque stelle, 7 da quattro, 9 da tre, 4 da due, una da una stella e una senza voto. La critica più ripetuta non riguarda Simons ma il libro: racconta le persone, non il metodo.

• ScienceOfSuccess, Goodreads, 11 febbraio 2020, una stella: si aspettava conoscenze di mercato e formule matematiche e ha trovato una biografia anno per anno, “come ascoltare le storie del nonno”.
• Sebastian Gebski, Goodreads, 28 dicembre 2024, due stelle: lo indica come una delle delusioni del suo anno, perché dice sorprendentemente poco sul perché Renaissance abbia avuto successo e su come mai nessuno l’abbia replicata.
• Athan Tolis, Goodreads, 26 novembre 2019, quattro stelle: racconta di aver sconsigliato a un dottorando di entrare in Renaissance perché la credeva una frode, e di essersi ricreduto leggendo che anche un dipendente aveva pensato lo stesso prima di verificare i numeri.
• @caneblu, YouTube, commento al video di Starting Finance, 2024: ha “qualche perplessità” sul Medallion, perché si sa solo quello che dicono loro, mentre il RIEF mostra una normalità fatta di perdite che il Medallion sembra non avere.
• @morenoverazzo5993, YouTube, stesso video, 2024: mantiene il beneficio del dubbio perché, scrive, un fondo chiuso non deposita il 13F alla SEC e quindi i numeri non sono certi.
• @MO-py4pf, YouTube, stesso video, fra gennaio e febbraio 2026: sostiene che il sistema funzionasse gestendo fino a un miliardo e non oltre, e che i guadagni venissero tolti ogni anno.

Gli ultimi due commenti sono il punto in cui le voci e i documenti divergono. Renaissance deposita il 13F, che però mostra solo le azioni americane in portafoglio e non i rendimenti: il dubbio sui numeri resta fondato, la ragione indicata no. E la tabella di Cornell mostra un fondo cresciuto fino a circa 10 miliardi senza un calo dei rendimenti, mentre è vero che i profitti venivano distribuiti e che il capitale veniva tenuto sotto controllo. Le date dei commenti YouTube sono ricavate dalle date relative mostrate dalla piattaforma.

Chi era Jim Simons?

Un matematico statunitense nato nel 1938 e morto nel 2024, ex crittografo e direttore del dipartimento di matematica di Stony Brook, coautore delle forme di Chern-Simons. Nel 1978 ha fondato la società diventata Renaissance Technologies, che ha portato il metodo scientifico nella gestione del denaro.

Qual era il patrimonio di Jim Simons?

Forbes lo stimava in 31,4 miliardi di dollari al 2 aprile 2024. Una parte rilevante è andata alla Simons Foundation, creata con la moglie Marilyn nel 1994, e a progetti come Math for America.

Si può investire nel Medallion Fund?

No. Il fondo è riservato alle persone legate a Renaissance: secondo il Form ADV del luglio 2026 l’80% è posseduto dalla società e da persone collegate. I fondi aperti agli esterni, come RIEF, sono prodotti diversi, accessibili solo a investitori istituzionali e con un minimo di 5 milioni di dollari.

Esiste un ETF che replica il Medallion Fund?

No. Nessun ETF replica il Medallion, perché i suoi modelli non sono pubblici. Alcuni prodotti o portafogli “copia” si basano sulle azioni elencate nei moduli 13F, ma quei moduli mostrano solo le azioni americane in acquisto a fine trimestre, non le posizioni corte né l’operatività dentro il trimestre, e quindi non riproducono la strategia.

Jim Simons ha scritto libri? Esiste un libro in italiano?

Simons non ha mai scritto libri sul suo metodo. Il testo di riferimento è “The Man Who Solved the Market” di Gregory Zuckerman (2019). Sul catalogo IBS consultato il 1° ottobre 2026 compaiono le edizioni in inglese del 2019 e del 2023; il titolo “L’uomo che ha risolto il mercato” circola in rete come traduzione. Altri testi sul tema sono nella selezione di libri di trading algoritmico.

Il Medallion Fund ha mai perso?

Nella serie 1988-2018 pubblicata da Cornell c’è un solo anno negativo per l’investitore, il 1989, con un netto del meno 3,2%. Si tratta di dati dichiarati e non verificabili in modo indipendente; i risultati passati non sono indicativi di quelli futuri.

Un trader privato può copiare il metodo di Simons?

Nella sostanza no: mancano i dati, la capacità di calcolo, i costi di esecuzione istituzionali e il numero di operazioni che rende affidabile un vantaggio così piccolo. I principi di fondo, cioè regole scritte prima, verifica fuori campione ed esecuzione automatica, sono gli stessi che si usano per valutare un track record di un sistema retail.

Le fonti principali sono: Simons Foundation (comunicato del 10 maggio 2024), profilo Forbes, B. Cornell, “Medallion Fund: The Ultimate Counterexample?” (2019, tabella 1 da Zuckerman), SEC EDGAR (moduli 13F-HR di Renaissance Technologies LLC, CIK 1037389) e Form ADV sul portale IAPD (aggiornamento del 1° luglio 2026), Institutional Investor per il 2020, Hedgeweek per il 2024, CNBC per l’accordo fiscale del 2021. I documenti SEC sono stati consultati il 1° ottobre 2026.

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Alessio Midolo, trader algoritmico, fondatore di Amicobot, testa expert advisor dal 2018. Per questo aggiornamento ha letto la serie annuale del Medallion pubblicata da Cornell, il Form ADV e i moduli 13F di Renaissance depositati alla SEC, 30 recensioni Goodreads e 60 commenti YouTube, e ha usato i dati del test live su bitcoin di agosto 2026.

Ultimo aggiornamento: 10 Ottobre 2026.