Poucos eventos demonstram um efeito dominó claro e consecutivo como a Grande Recessão de 2008. Foi uma época marcada por um colapso do mercado imobiliário, uma recessão económica generalizada e perturbações sísmicas.  . As consequências devastadoras deixaram economistas e analistas a perguntar-se uma coisa crucial: isto poderia ter sido previsto?   em todo o sistema financeiro global  É amplamente aceite que, na altura, nenhum modelo formal existente poderia ter previsto a magnitude desta crise económica.  Mas os avanços tecnológicos dispararam durante a pandemia e depois, e agora, uma nova empresa de investimento em tecnologia,  , diz que podem resolver esta falta de previsão e garantir que a história não se repita.   insytz   Aproveitando o poder dos insights históricos  O cofundador e estrategista-chefe Jay Samuels diz que insytz tem  que em 2007, durante o período tumultuado que antecedeu a Grande Recessão, o seu algoritmo teria detectado as mudanças subtis mas críticas do mercado que escaparam a tantos especialistas. Munidos destes dados, os investidores poderiam ter antecipado a crise iminente, potencialmente salvaguardando as suas carteiras das graves perdas que muitos acabaram por enfrentar.   comprovado  A base do seu produto é um algoritmo que analisa as condições do mercado global ao longo dos últimos 80 anos e aplica as descobertas – tendências, padrões e oportunidades – para informar as nossas atuais condições de mercado diárias. Esta tecnologia codificada em Python testa a filosofia de que o passado pode iluminar o futuro.  O algoritmo emprega dimensões e critérios ponderados de mais de 360 mercados globais, sintetizados em painéis codificados por cores (apenas três cores, para que não seja um arco-íris de dados esmagador) que são atualizados diariamente, fornecendo inteligência de mercado em tempo real, clara e acionável.  Se esta tecnologia estivesse disponível durante a Grande Recessão, poderia ter melhorado significativamente a forma como os investidores e consultores patrimoniais navegaram na crise. De acordo com Samuels, uma olhada em todo o vermelho no calendário insytz teria alertado os investidores para os sinais de alerta de uma grave recessão iminente. Com insights em tempo real sobre preços incorretos do mercado, reações exageradas e  , esta previsão poderia ter sido fundamental para ajustar as carteiras dos clientes.   até mesmo oportunidades emergentes  A maioria dos Consultores de Investimento Registados (RIA) e investidores profissionais já utilizam uma quantidade significativa de dados para orientar a sua tomada de decisões. Muitos até empregam dados históricos, então em que isso é diferente?  Enquanto outras fontes de dados – como Bloomberg, CNBC e outras tecnologias de investimento – selecionam os dados, orientando os investidores nas decisões e ao mesmo tempo  , insytz está focado em oferecer uma visão geral imparcial. Seus painéis fornecem visões gerais de mercado de alto nível, até micromovimentos dentro de regimes macro – tudo em modelos visuais que ajudam a iluminar oportunidades.   obscurecendo o quadro geral   Novos padrões para clareza e confiança do mercado  Em um  publicado este ano, 75% dos clientes de consultoria relataram deixar seus consultores ou pelo menos considerar isso. Desse número, mais da metade saiu e 12% mudaram para um “consultor robótico”.   enquete  Numa indústria onde a confiança é a base das relações com os clientes, a capacidade de fornecer aos clientes clareza financeira e aconselhamento prático com base em insights robustos e baseados em dados aumenta significativamente a credibilidade e o valor de um consultor. Os investidores de hoje não confiam nos seus consultores, e crises inesperadas como a Grande Recessão fazem parte da dúvida – possivelmente razoável.  Os investidores de hoje não procuram apenas alguém para gerir o seu património; eles estão buscando garantias de que seu futuro financeiro está seguro. Os RIAs que não puderem fornecer essa clareza e garantia verão seu portfólio diminuir. É por isso que Samuels acredita que seus modelos visuais codificados por cores mudarão a indústria.  “Os consultores financeiros de hoje têm de se tornar professores”, explica ele, “E alguns alunos são visuais. Sei quem eu sou."  Segundo a equipe insytz, os resultados falam por si. Acompanhando a orientação do seu algoritmo desde o momento da Grande Depressão até hoje, o seu algoritmo identificou com sucesso mercados em baixa (que eles chamam de regimes de recessão), mercados laterais e mercados em alta (ou regimes de retoma) antes de ocorrerem. Com esse conhecimento, os consultores de investimentos podem tomar decisões que ofereçam retornos ajustados ao risco mais elevados. Seguir o algoritmo, explica Samuels, pode facilmente resultar em um retorno médio anual impressionante de 21,5% em comparação com uma estratégia Buy and Hold do S&P 500.   Do insight à previsão  A pergunta: "O passado prevê o futuro?" é complexo, mas quando se trata de mercados financeiros, insytz sugere que podemos aprender muito com a história. E, à medida que olhamos para esse futuro, fica claro que os novos modelos de investimento em tecnologia e visualização desempenharão um papel cada vez mais crucial.  A equipe insytz afirma que se sua empresa existisse no início, a Grande Recessão poderia ter sido antecipada. A questão que permanece é: se pudéssemos prever a Grande Recessão, que medidas teríamos feito para mitigar o risco?

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

effect

Foresight

Power

Need PR for your company?

tweet me

Read My Stories

Este áudio é produzido no idioma original da história!

Muito longo; Para ler

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

Redefinindo as previsões econômicas: como o algoritmo do insytz poderia ter previsto a grande recessão

About Author

COMENTARIOS

Rótulos

ESTE ARTIGO FOI APRESENTADO EM

Related Stories

Navegando pelas águas: desenvolvendo aplicações RAG de nível de produção com data lakes

De fóruns a feeds: como os algoritmos de mídia social moldam a interação digital

Como melhorar seu fluxo de trabalho em 10 vezes: 17 aplicativos essenciais

Navegando pelas águas: desenvolvendo aplicações RAG de nível de produção com data lakes

De fóruns a feeds: como os algoritmos de mídia social moldam a interação digital

Como melhorar seu fluxo de trabalho em 10 vezes: 17 aplicativos essenciais

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps