paint-brush
Redefinición de las previsiones económicas: cómo el algoritmo de insytz podría haber predicho la gran recesiónpor@sarahevans
4,137 lecturas
4,137 lecturas

Redefinición de las previsiones económicas: cómo el algoritmo de insytz podría haber predicho la gran recesión

por sarahevans3m2024/05/20
Read on Terminal Reader
Read this story w/o Javascript

Demasiado Largo; Para Leer

La nueva empresa de inversión en tecnología, insytz, dice que pueden resolver esta falta de previsión y garantizar que la historia no se repita. La base de su producto es un algoritmo que analiza las condiciones del mercado global durante los últimos 80 años. El algoritmo emplea dimensiones y criterios ponderados de más de 360 mercados globales, sintetizados en paneles codificados por colores que se actualizan diariamente.

Companies Mentioned

Mention Thumbnail
Mention Thumbnail
featured image - Redefinición de las previsiones económicas: cómo el algoritmo de insytz podría haber predicho la gran recesión
sarahevans HackerNoon profile picture
0-item

Pocos acontecimientos demuestran un efecto dominó claro y consecutivo como la Gran Recesión de 2008. Fue una época marcada por un colapso del mercado inmobiliario, una recesión económica generalizada y perturbaciones sísmicas. en todo el sistema financiero mundial . Las devastadoras consecuencias dejaron a economistas y analistas preguntándose una cosa crucial: ¿podría haberse predicho esto?


Es ampliamente aceptado que, en ese momento, ningún modelo formal existente podría haber previsto la magnitud de esta crisis económica.


Pero los avances tecnológicos se dispararon durante la pandemia y más allá, y ahora, una nueva empresa de inversión en tecnología, insytz , dice que pueden solucionar esta falta de previsión y garantizar que la historia no se repita.


Aprovechar el poder de los conocimientos históricos


El cofundador y estratega jefe Jay Samuels dice que insytz tiene que en 2007, durante el tumultuoso período previo a la Gran Recesión, su algoritmo habría detectado los cambios sutiles pero críticos del mercado que eludieron a tantos expertos. Armados con estos datos, los inversores podrían haber anticipado la crisis inminente, salvaguardando potencialmente sus carteras de las graves pérdidas que muchos enfrentaron en última instancia.


La base de su producto es un algoritmo que analiza las condiciones del mercado global durante los últimos 80 años y aplica los hallazgos (tendencias, patrones y oportunidades) para informar nuestras condiciones actuales del mercado día a día. Esta tecnología codificada en Python pone a prueba la filosofía de que el pasado puede iluminar el futuro.


El algoritmo emplea dimensiones y criterios ponderados de más de 360 mercados globales, sintetizados en paneles codificados por colores (solo tres colores, por lo que no es un arcoíris de datos abrumador) que se actualizan diariamente, proporcionando inteligencia de mercado en tiempo real que es clara y procesable.


Si esta tecnología hubiera estado disponible durante la Gran Recesión, podría haber mejorado significativamente la forma en que los inversores y asesores patrimoniales afrontaron la crisis. Según Samuels, un vistazo a todo el rojo en el calendario de Insytz habría alertado a los inversores sobre las señales de advertencia de una grave crisis inminente. Con información en tiempo real sobre precios incorrectos en el mercado, reacciones exageradas y incluso oportunidades emergentes , esta previsión podría haber sido fundamental para ajustar las carteras de los clientes.


La mayoría de los asesores de inversiones registrados (RIA) y los inversores profesionales ya utilizan una cantidad significativa de datos para impulsar su toma de decisiones. Muchos incluso emplean datos históricos, entonces, ¿en qué se diferencia esto?


Mientras que otras fuentes de datos (piense en Bloomberg, CNBC y otras tecnologías de inversión) seleccionan datos, guiando a los inversores hacia decisiones mientras oscureciendo el panorama general , insytz se centra en ofrecer un panorama general imparcial. Sus paneles brindan descripciones generales del mercado de alto nivel, hasta micromovimientos dentro de macroregímenes, todo en modelos visuales que ayudan a iluminar las oportunidades.


Nuevos estándares para la claridad y la confianza del mercado


en un encuesta publicado este año, el 75% de los clientes de asesoría informaron haber dejado a sus asesores o al menos considerarlo. De ese número, más de la mitad se fue y el 12% pasó a un “robo-asesor”.


En una industria donde la confianza es la piedra angular de las relaciones con los clientes, la capacidad de brindarles claridad financiera y asesoramiento práctico basado en conocimientos sólidos basados en datos mejora significativamente la credibilidad y el valor de un asesor. Los inversores de hoy no confían en sus asesores, y crisis inesperadas como la Gran Recesión son parte de la duda (posiblemente razonable).


Los inversores de hoy no sólo buscan a alguien que administre su patrimonio; están buscando seguridad de que su futuro financiero esté seguro. Los ARI que no puedan ofrecer esa claridad y tranquilidad verán disminuir su cartera. Es por eso que Samuels cree que sus modelos visuales codificados por colores cambiarán la industria.


“Los asesores financieros de hoy tienen que convertirse en profesores”, explica, “y algunos alumnos son visuales. Sé quien soy."


Según el equipo de insytz, los resultados hablan por sí solos. Siguiendo la guía de su algoritmo desde la época de la Gran Depresión hasta la actualidad, su algoritmo identificó con éxito los mercados bajistas que se aproximaban (a los que llaman regímenes de desaceleración), los mercados laterales y los mercados alcistas (o regímenes de recuperación) antes de que ocurrieran. Con este conocimiento, los asesores de inversiones pueden tomar decisiones que ofrezcan mayores rendimientos ajustados al riesgo. Seguir el algoritmo, explica Samuels, puede resultar fácilmente en un impresionante rendimiento anual promedio del 21,5% en comparación con una estrategia de compra y retención del S&P 500.


De la percepción a la previsión


La pregunta: "¿El pasado predice el futuro?" Es complejo, pero cuando se trata de mercados financieros, insytz sugiere que hay mucho que podemos aprender de la historia. Y, al mirar hacia ese futuro, está claro que los nuevos modelos de visualización y tecnología de inversión desempeñarán un papel cada vez más crucial.


El equipo de insytz afirma que si su empresa hubiera existido a principios de los años, se podría haber anticipado la Gran Recesión. La pregunta que queda es: si pudiéramos predecir la Gran Recesión, ¿qué medidas habríamos tomado para mitigar el riesgo?