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.
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,
Aprovechar el poder de los conocimientos históricos
El cofundador y estratega jefe Jay Samuels dice que insytz tiene
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
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
Nuevos estándares para la claridad y la confianza del mercado
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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?