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Wirtschaftsprognosen neu definiert: Wie der Algorithmus von insytz die Große Rezession hätte vorhersagen könnenvon@sarahevans
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Wirtschaftsprognosen neu definiert: Wie der Algorithmus von insytz die Große Rezession hätte vorhersagen können

von sarahevans3m2024/05/20
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Das neue Investment-Tech-Unternehmen insytz sagt, es könne diesen Mangel an Weitsicht beheben und dafür sorgen, dass sich die Geschichte nicht wiederholt. Grundlage seines Produkts ist ein Algorithmus, der die globalen Marktbedingungen der letzten 80 Jahre analysiert. Der Algorithmus verwendet gewichtete Dimensionen und Kriterien aus über 360 globalen Märkten, die in farbcodierten Dashboards zusammengefasst sind, die täglich aktualisiert werden.

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Nur wenige Ereignisse zeigen einen so klaren, aufeinanderfolgenden Dominoeffekt wie die Große Rezession von 2008. Es war eine Zeit, die durch einen Zusammenbruch des Immobilienmarktes, einen weit verbreiteten wirtschaftlichen Abschwung und seismische Störungen gekennzeichnet war. im globalen Finanzsystem Angesichts der verheerenden Folgen stellten sich Ökonomen und Analysten vor eine entscheidende Frage: Hätte man das vorhersagen können?


Es ist weitgehend anerkannt, dass kein damals existierendes formales Modell das Ausmaß dieses wirtschaftlichen Abschwungs hätte vorhersehen können.


Aber der technologische Fortschritt ist während der Pandemie und danach sprunghaft angestiegen, und jetzt hat ein neues Invest-Tech-Unternehmen, Abonnieren , sagt, sie könnten diesen Mangel an Weitsicht beheben und dafür sorgen, dass sich die Geschichte nicht wiederholt.


Die Macht historischer Erkenntnisse nutzen


Mitbegründer und Chefstratege Jay Samuels sagt, insytz habe dass ihr Algorithmus 2007, während der turbulenten Zeit vor der Großen Rezession, die subtilen, aber entscheidenden Marktveränderungen erkannt hätte, die so vielen Experten entgangen waren. Mit diesen Daten ausgestattet hätten Anleger die bevorstehende Krise vorhersehen und ihre Portfolios möglicherweise vor den schweren Verlusten schützen können, die viele letztendlich erlitten.


Die Grundlage ihres Produkts ist ein Algorithmus, der die globalen Marktbedingungen der letzten 80 Jahre analysiert und die Erkenntnisse – Trends, Muster und Chancen – anwendet, um unsere aktuellen Marktbedingungen im Alltag zu verstehen. Diese in Python programmierte Technologie testet die Philosophie, dass die Vergangenheit Aufschluss über die Zukunft geben kann.


Der Algorithmus verwendet gewichtete Dimensionen und Kriterien aus über 360 globalen Märkten. Diese werden in farbkodierten Dashboards (nur drei Farben, damit es nicht zu einem überwältigenden Datenregenbogen wird) zusammengefasst. Diese werden täglich aktualisiert und bieten klare und umsetzbare Marktinformationen in Echtzeit.


Wäre diese Technologie während der Großen Rezession verfügbar gewesen, hätte sie die Art und Weise, wie Anleger und Vermögensberater die Krise meistern, erheblich verbessern können. Laut Samuels hätte ein Blick auf all die roten Zahlen im Insytz-Kalender die Anleger auf die Warnsignale eines ernsthaften bevorstehenden Abschwungs aufmerksam gemacht. Mit Echtzeit-Einblicken in Marktfehlbewertungen, Überreaktionen und selbst sich ergebende Chancen , hätte diese Weitsicht bei der Anpassung der Portfolios der Kunden hilfreich sein können.


Die meisten registrierten Anlageberater (RIAs) und professionellen Anleger nutzen bereits eine beträchtliche Menge an Daten für ihre Entscheidungsfindung. Viele nutzen sogar historische Daten. Worin liegt hier der Unterschied?


Während andere Datenquellen – wie Bloomberg, CNBC und andere Invest-Techs – Daten kuratieren und Investoren bei Entscheidungen unterstützen, während das große Ganze verschleiern , insytz konzentriert sich darauf, ein unvoreingenommenes Gesamtbild zu bieten. Ihre Dashboards bieten umfassende Marktübersichten bis hin zu Mikrobewegungen innerhalb von Makroregimen – alles in visuellen Modellen, die dabei helfen, Chancen aufzuzeigen.


Neue Standards für Marktklarheit und Vertrauen


In einem Umfrage In einer in diesem Jahr veröffentlichten Studie gaben 75 % der Beratungskunden an, ihren Berater zu verlassen oder dies zumindest in Erwägung zu ziehen. Davon verließen tatsächlich mehr als die Hälfte ihren Berater und 12 % wechselten zu einem „Robo-Advisor“.


In einer Branche, in der Vertrauen der Eckpfeiler der Kundenbeziehungen ist, steigert die Fähigkeit eines Beraters, seinen Kunden finanzielle Klarheit und umsetzbare Ratschläge auf der Grundlage solider, datengestützter Erkenntnisse zu geben, die Glaubwürdigkeit und den Wert eines Beraters erheblich. Die heutigen Anleger vertrauen ihren Beratern nicht, und unerwartete Abschwünge wie die Große Rezession sind Teil dieser – wohl berechtigten – Zweifel.


Die heutigen Anleger suchen nicht nur jemanden, der ihr Vermögen verwaltet; sie suchen auch die Gewissheit, dass ihre finanzielle Zukunft gesichert ist. RIAs, die diese Klarheit und Sicherheit nicht bieten können, werden ihr Portfolio schrumpfen sehen. Deshalb glaubt Samuels, dass ihre farbkodierten visuellen Modelle die Branche verändern werden.


„Heutzutage müssen Finanzberater zu Lehrern werden“, erklärt er. „Und manche Lernenden sind visuell geprägt. Bei mir ist das jedenfalls so.“


Laut dem insytz-Team sprechen die Ergebnisse für sich. Indem sie die Vorgaben ihres Algorithmus von der Zeit der Großen Depression bis heute verfolgten, konnte ihr Algorithmus erfolgreich kommende Bärenmärkte (die sie als Abschwung-Regime bezeichnen), Seitwärtsmärkte und Bullenmärkte (oder Aufschwung-Regime) identifizieren, bevor sie eintraten. Mit diesem Wissen können Anlageberater Entscheidungen treffen, die höhere risikobereinigte Renditen bieten. Wenn man dem Algorithmus folgt, erklärt Samuels, kann man im Vergleich zu einer S&P 500 Buy-and-Hold-Strategie leicht eine beeindruckende durchschnittliche jährliche Rendite von 21,5 % erzielen.


Von der Erkenntnis zur Vorausschau


Die Frage „Lässt sich aus der Vergangenheit die Zukunft vorhersagen?“ ist komplex, aber wenn es um die Finanzmärkte geht, meint Insytz, dass wir aus der Geschichte viel lernen können. Und wenn wir in die Zukunft blicken, ist klar, dass neue Investment-Tech- und Visualisierungsmodelle eine immer wichtigere Rolle spielen werden.


Das Insytz-Team behauptet, dass die Große Rezession hätte vorhergesehen werden können, wenn es ihr Unternehmen schon Anfang der 2000er gegeben hätte. Die Frage bleibt: Wenn wir die Große Rezession hätten vorhersagen können, welche Schritte hätten wir unternommen, um das Risiko zu mindern?