Rất ít sự kiện chứng minh hiệu ứng domino liên tiếp rõ ràng giống như cuộc Đại suy thoái năm 2008. Đó là thời điểm được đánh dấu bằng sự sụp đổ của thị trường nhà đất, suy thoái kinh tế lan rộng và các đợt địa chấn gián đoạn.  . Hậu quả tàn khốc khiến các nhà kinh tế và phân tích đều thắc mắc một điều quan trọng: liệu điều này có thể đoán trước được không?   trên toàn hệ thống tài chính toàn cầu  Người ta chấp nhận rộng rãi rằng, vào thời điểm đó, không có mô hình chính thức nào tồn tại có thể thấy trước mức độ nghiêm trọng của cuộc suy thoái kinh tế này.  Nhưng những tiến bộ công nghệ đã tăng vọt trong thời kỳ đại dịch và hơn thế nữa, và giờ đây, công ty công nghệ đầu tư mới,  , cho biết họ có thể giải quyết vấn đề thiếu tầm nhìn xa này và đảm bảo lịch sử không lặp lại.   insytz   Khai thác sức mạnh của những hiểu biết lịch sử  Đồng sáng lập và Chiến lược gia trưởng Jay Samuels cho biết insytz đã  rằng vào năm 2007, trong thời kỳ hỗn loạn dẫn đến cuộc Đại suy thoái, thuật toán của họ có thể đã phát hiện ra những thay đổi tinh tế nhưng quan trọng của thị trường mà rất nhiều chuyên gia đã bỏ qua. Được trang bị dữ liệu này, các nhà đầu tư có thể đoán trước được cuộc khủng hoảng sắp xảy ra, có khả năng bảo vệ danh mục đầu tư của họ khỏi những tổn thất nghiêm trọng mà cuối cùng họ phải đối mặt.   chứng minh  Nền tảng sản phẩm của họ là một thuật toán nhìn lại các điều kiện thị trường toàn cầu trong 80 năm qua và áp dụng những phát hiện—xu hướng, mô hình và cơ hội—để cung cấp thông tin về điều kiện thị trường hàng ngày hiện tại của chúng ta. Công nghệ mã hóa Python này kiểm tra triết lý rằng quá khứ có thể soi sáng tương lai.  Thuật toán sử dụng các thứ nguyên và tiêu chí có trọng số từ hơn 360 thị trường toàn cầu, được tổng hợp thành các trang tổng quan được mã hóa màu (chỉ ba màu, vì vậy đây không phải là cầu vồng dữ liệu quá mức) cập nhật hàng ngày, cung cấp thông tin thị trường theo thời gian thực rõ ràng và có thể hành động.  Nếu công nghệ này có sẵn trong thời kỳ Đại suy thoái, nó có thể đã cải thiện đáng kể cách các nhà đầu tư và cố vấn tài sản xử lý cuộc khủng hoảng. Theo Samuels, chỉ cần nhìn vào toàn bộ màu đỏ trên lịch insytz sẽ cảnh báo các nhà đầu tư về những dấu hiệu cảnh báo về một đợt suy thoái nghiêm trọng sắp xảy ra. Với những hiểu biết theo thời gian thực về việc định giá sai thị trường, phản ứng thái quá và  , tầm nhìn xa này có thể là công cụ điều chỉnh danh mục đầu tư của khách hàng.   thậm chí cả những cơ hội mới nổi  Hầu hết các Cố vấn Đầu tư đã Đăng ký (RIA) và các nhà đầu tư chuyên nghiệp đều đã sử dụng một lượng dữ liệu đáng kể để thúc đẩy việc ra quyết định của họ. Nhiều người thậm chí còn sử dụng dữ liệu lịch sử, vậy điều này khác biệt như thế nào?  Trong khi các nguồn dữ liệu khác—như Bloomberg, CNBC và các công ty công nghệ đầu tư khác—sắp xếp dữ liệu, hướng dẫn các nhà đầu tư đưa ra quyết định trong khi  , insytz tập trung vào việc đưa ra bức tranh toàn cảnh không thiên vị. Trang tổng quan của họ cung cấp thông tin tổng quan về thị trường ở cấp độ cao cho đến các chuyển động vi mô trong chế độ vĩ mô—tất cả đều ở dạng mô hình trực quan giúp làm sáng tỏ các cơ hội.   che khuất bức tranh lớn   Các tiêu chuẩn mới về sự rõ ràng và niềm tin của thị trường  trong một  được xuất bản trong năm nay, 75% khách hàng tư vấn cho biết đã rời bỏ cố vấn của họ hoặc ít nhất là đang cân nhắc việc đó. Trong số đó, hơn một nửa thực sự đã rời đi và 12% chuyển sang làm “cố vấn robot”.   sự khảo sát  Trong một ngành mà niềm tin là nền tảng của mối quan hệ với khách hàng, khả năng cung cấp cho khách hàng sự rõ ràng về tài chính và lời khuyên hữu ích dựa trên những hiểu biết sâu sắc, dựa trên dữ liệu sẽ nâng cao đáng kể uy tín và giá trị của cố vấn. Các nhà đầu tư ngày nay không tin tưởng vào các cố vấn của họ và những đợt suy thoái bất ngờ như cuộc Đại suy thoái là một phần của sự nghi ngờ - được cho là hợp lý -.  Các nhà đầu tư ngày nay không chỉ tìm kiếm người quản lý tài sản của họ; họ đang tìm kiếm sự đảm bảo rằng tương lai tài chính của họ được đảm bảo. Các RIA không thể cung cấp sự rõ ràng và yên tâm đó sẽ khiến danh mục đầu tư của họ bị thu hẹp. Đó là lý do tại sao Samuels tin rằng các mô hình trực quan được mã hóa bằng màu sắc của họ sẽ thay đổi ngành công nghiệp này.  Ông giải thích: “Các cố vấn tài chính ngày nay phải trở thành giáo viên, và một số người học có khả năng trực quan. Tôi biết tôi như vậy.”  Theo nhóm insytz, kết quả đã nói lên điều đó. Theo dõi hướng dẫn thuật toán của họ từ thời kỳ Đại suy thoái cho đến ngày nay, thuật toán của họ đã xác định thành công các thị trường giá xuống sắp tới (mà họ gọi là chế độ suy thoái), thị trường đi ngang và thị trường tăng trưởng (hoặc chế độ tăng giá) trước khi chúng xảy ra. Với kiến thức này, cố vấn đầu tư có thể đưa ra quyết định mang lại lợi nhuận được điều chỉnh theo rủi ro cao hơn. Samuels giải thích, việc tuân theo thuật toán có thể dễ dàng mang lại lợi nhuận trung bình hàng năm ấn tượng 21,5% so với chiến lược Mua và Giữ S&P 500.   Từ cái nhìn sâu sắc đến tầm nhìn xa  Câu hỏi “Quá khứ có dự đoán được tương lai không?” rất phức tạp, nhưng khi nói đến thị trường tài chính, insytz gợi ý rằng chúng ta có thể học được rất nhiều điều từ lịch sử. Và khi chúng ta hướng tới tương lai đó, rõ ràng là các mô hình trực quan và công nghệ đầu tư mới sẽ đóng một vai trò ngày càng quan trọng.  Nhóm insytz tuyên bố rằng nếu công ty của họ hoạt động từ những ngày đầu thì cuộc Đại suy thoái có thể đã được đoán trước. Câu hỏi còn lại là: Nếu có thể dự đoán được Cuộc Đại suy thoái, chúng ta sẽ thực hiện những động thái nào để giảm thiểu rủi ro?

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

effect

Foresight

Power

Need PR for your company?

tweet me

Read My Stories

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

dài quá đọc không nổi

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

Xác định lại các dự báo kinh tế: Thuật toán của insytz có thể dự đoán cuộc đại suy thoái như thế nào

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

287 Stories To Learn About Blockchain Development

128 Stories To Learn About Charles Dickens

61 Stories To Learn About Polotical Philosophy

287 Stories To Learn About Blockchain Development

128 Stories To Learn About Charles Dickens

61 Stories To Learn About Polotical Philosophy

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps