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Por James Rickards
La primera vez que aparecí en la televisión financiera en vivo fue el 15 de agosto de 2007. Fue una aparición especial en el programa Squawk Box de CNBC en las primeras etapas de la crisis financiera de 2007-2008.
Por supuesto, ninguno de nosotros sabía en ese momento exactamente cómo y cuándo se desarrollarían las cosas, pero me quedó claro que se avecinaba una crisis; la misma crisis de la que había estado advirtiendo al gobierno y a los académicos desde 2003.
He hecho 1,000 entrevistas en vivo desde TV, pero esa primera sigue siendo memorable. Carl Quintanilla realizó la entrevista con la participación de Becky Quick, Ambos de los cuales no podrían haber sido más acogedores.
Ellos y el equipo del estudio me hicieron sentir como en casa, a pesar de que era la primera vez que estaba en el estudio y la primera vez que los conocía. Joe Kernan se mantuvo fuera de la cámara durante mi entrevista con la espalda de él leyendo la página de deportes del New York Post, pero ese es Joe. Tuvimos mucha interacción en mis muchas entrevistas durante los años siguientes.
Cuando terminé, tenía curiosidad acerca de cuántos invitados entrevistaron a CNBC en el transcurso de un día. Estar en la televisión en vivo me hizo sentir un poco especial, Pero quería saber lo especial que era ser un invitado. La respuesta fue desinflar y me llevó directamente a la tierra.
CNBC tiene aproximadamente 120 invitados en un solo día, día tras día, año tras año. Muchos de esos invitados son artistas repetidos, al igual que me convertí en un invitado repetido en CNBC durante el curso de la crisis. Pero, solo era una cara en medio de una manada atronadora.
¿Qué estaban haciendo todos esos invitados con todo ese tiempo de aire? Bueno, en su mayor parte estaban pronosticando. Predijeron los precios de las acciones, las tasas de interés, el crecimiento económico, el desempleo, los precios de las materias primas, los tipos de cambio, lo que sea.
Financial TV es un gran motor de predicción y el público parece tener un apetito insaciable por ello. Eso es natural. A los humanos y los mercados les disgusta la incertidumbre, y cualquiera que pueda arrojar algo de luz sobre el futuro está obligado a encontrar una audiencia.
Lo que plantea una pregunta: ¿Qué tan exactas son esas predicciones?
Nadie espera la perfección ni nada parecido. Un pronosticador que resulta ser exacto el 70% del tiempo está muy por delante de la multitud. De hecho, si puede ser exacto solo el 55% del tiempo, está en posición de ganar dinero ya que tendrá razón más de lo que está equivocado. Si ajusta sus apuestas correctamente y recorta pérdidas, un promedio de bateo del 55% producirá rendimientos superiores al promedio.
Incluso los monos pueden unirse al juego. Si está pronosticando resultados binarios aleatorios (existencias arriba o abajo, tasas altas o bajas, etc.), Un mono entrenado tendrá un promedio de bateo del 50%. La razón es que el mono no sabe nada y solo apunta a un resultado aleatorio.
Apuntar al azar con resultados aleatorios durante un período sostenido será “correcto” la mitad del tiempo y “incorrecto” la mitad del tiempo, Para un récord de previsión del 50%. Con eso no ganarás dinero, pero tampoco perderás. Es un empujón.
Por lo tanto, si la precisión del 70% es extraordinaria, la precisión del 55% está bien y el 50% de la precisión se logra con monos entrenados, ¿cómo funcionan los pronosticadores profesionales? La respuesta es menos del 50%.
En resumen, los pronosticadores profesionales son peores que los monos entrenados en los mercados de predicción.
¿Necesitas pruebas? Cada año, la Reserva Federal pronostica un crecimiento económico de un año hacia adelante. Y ha estado mal cada año durante la mayor parte de una década. Cuando digo “mal” me refiero a órdenes de magnitud.
Si la Fed pronosticara un crecimiento del 3,5% y el crecimiento real fuera del 3,3%, consideraría que es impresionante.
Pero, la Fed pronosticaría un crecimiento del 3,5% y llegaría al 2,2%. Eso no es ni siquiera cercano, considerando que el crecimiento se limita a más o menos 4% en la gran mayoría de los años.
Si tiene modelos defectuosos y obsoletos, producirá análisis incorrectos y políticas erróneas cada vez. No hay mejor ejemplo de esto que la Reserva Federal.
La Fed usa modelos de equilibrio para entender una economía que no es un sistema de equilibrio; Es un sistema dinámico complejo. La Fed usa la curva de Phillips para entender la relación entre el desempleo y la inflación cuando 50 años de datos dicen que no hay una relación fija.
La Reserva Federal utiliza lo que se denomina modelado de valor en riesgo basado en eventos normalmente distribuidos cuando la evidencia es clara de que la distribución en grados de los eventos de riesgo es una curva de potencia, No es una curva normal o de campana.
Como resultado de estos modelos defectuosos, la Fed imprimió $ 3.5 billones de dinero nuevo a partir de 2008 para “estimular” la economía solo para producir la recuperación más débil de la historia. Ahora, el ciclo de ajuste monetario ha estado en curso en varias formas durante casi seis años.
No seamos demasiado duros con la Fed. Las previsiones del FMI eran igual de malas. Y la “sabiduría de las multitudes” también puede ser dramáticamente incorrecta.
No tiene valor predictivo muy alto. Es tan defectuoso como los pronósticos profesionales de la Fed y el FMI.
Hay razones para esto. La sabiduría de las multitudes es un concepto muy mal entendido. Funciona bien cuando el problema es simple y la respuesta es estática, pero desconocida.
El caso clásico es adivinar cuántos caramelos hay en un frasco grande. En esa situación, el promedio de 1,000 conjeturas en realidad será mejor que una sola opinión de “experto”. Eso funciona porque el número de caramelos nunca cambia. No hay nada dinámico sobre el problema.
Pero, cuando la respuesta es realmente desconocida y el problema es complejo y dinámico, como la previsión de los mercados de capital, entonces la sabiduría de las multitudes está sujeta a todos los mismos sesgos, manadas, aversión al riesgo, y otras peculiaridades humanas conocidas a través de la psicología conductual.
Esto es importante porque cuando los académicos dicen “no se puede ganar al mercado” Mi respuesta es que los indicadores de mercado suelen ser erróneos. Cuando los que hablan, dicen: “no se puede vencer a la sabiduría de las multitudes” Solo sonrío y explico lo que la sabiduría de las multitudes realmente hace y no significa.
Por cierto, esta es una de las razones por las que los mercados perdieron Brexit y Trump. Los pronosticadores profesionales simplemente malinterpretaron lo que realmente decían las encuestas y las probabilidades de apuestas.
Nada de esto significa que las encuestas, las probabilidades de apuestas y los contratos de futuros no tengan ningún valor. Ellas hacen. Pero, el valor radica en comprender lo que realmente están indicando y no descansar en una comprensión ingenua y superficial de la sabiduría de las multitudes.
¿Significa esto que la previsión es imposible o que los expertos no están informados? De ningún modo. Es posible una predicción muy precisa.
El problema con los “expertos” no es que sean imbéciles (no lo son), o no se están esforzando mucho (lo están haciendo). El problema es que usan los modelos equivocados. La persona más inteligente del mundo que trabaja tan duro como sea posible siempre estará equivocada si utiliza el modelo incorrecto.
Es por eso que el FMI, la Fed y la sabiduría de las multitudes batean por debajo de .500. Están usando los modelos equivocados.
Pero aquí en Project Prophesy, puedo decir con confianza que tengo los modelos correctos, que desarrollé para la CIA trabajando en colaboración con los mejores matemáticos y físicos aplicados en lugares como el Laboratorio Nacional de Los Álamos y el Laboratorio de Física Aplicada.
Son estos modelos los que me permiten pronosticar eventos como el Brexit y la elección de Donald Trump, mientras todos los analistas de la corriente se reían en mi cara. No es que yo sea más inteligente que muchas de estas personas. Es solo que uso modelos superiores que funcionan en el mundo real, no en la tierra nunca jamás …
Estos modelos no asumen sistemas de equilibrio y riesgo normalmente distribuido como los modelos convencionales. Mis modelos se basan en la teoría de la complejidad, las estadísticas bayesianas, la psicología del comportamiento y la historia. Producen resultados mucho más precisos que todas las alternativas.
Esta es la metodología detrás de mis pronósticos, que permite a mis lectores acceder a recomendaciones de mercado que no pueden encontrar en otros lugares.
Saludos,
Jim Rickards
para The Daily Reckoning
James Rickards Un mono entrenado podría hacerlo mejor
Por James Rickards
La primera vez que aparecí en la televisión financiera en vivo fue el 15 de agosto de 2007. Fue una aparición especial en el programa Squawk Box de CNBC en las primeras etapas de la crisis financiera de 2007-2008.
Por supuesto, ninguno de nosotros sabía en ese momento exactamente cómo y cuándo se desarrollarían las cosas, pero me quedó claro que se avecinaba una crisis; la misma crisis de la que había estado advirtiendo al gobierno y a los académicos desde 2003.
He hecho 1,000 entrevistas en vivo desde TV, pero esa primera sigue siendo memorable. Carl Quintanilla realizó la entrevista con la participación de Becky Quick, Ambos de los cuales no podrían haber sido más acogedores.
Ellos y el equipo del estudio me hicieron sentir como en casa, a pesar de que era la primera vez que estaba en el estudio y la primera vez que los conocía. Joe Kernan se mantuvo fuera de la cámara durante mi entrevista con la espalda de él leyendo la página de deportes del New York Post, pero ese es Joe. Tuvimos mucha interacción en mis muchas entrevistas durante los años siguientes.
Cuando terminé, tenía curiosidad acerca de cuántos invitados entrevistaron a CNBC en el transcurso de un día. Estar en la televisión en vivo me hizo sentir un poco especial, Pero quería saber lo especial que era ser un invitado. La respuesta fue desinflar y me llevó directamente a la tierra.
CNBC tiene aproximadamente 120 invitados en un solo día, día tras día, año tras año. Muchos de esos invitados son artistas repetidos, al igual que me convertí en un invitado repetido en CNBC durante el curso de la crisis. Pero, solo era una cara en medio de una manada atronadora.
¿Qué estaban haciendo todos esos invitados con todo ese tiempo de aire? Bueno, en su mayor parte estaban pronosticando. Predijeron los precios de las acciones, las tasas de interés, el crecimiento económico, el desempleo, los precios de las materias primas, los tipos de cambio, lo que sea.
Financial TV es un gran motor de predicción y el público parece tener un apetito insaciable por ello. Eso es natural. A los humanos y los mercados les disgusta la incertidumbre, y cualquiera que pueda arrojar algo de luz sobre el futuro está obligado a encontrar una audiencia.
Lo que plantea una pregunta: ¿Qué tan exactas son esas predicciones?
Nadie espera la perfección ni nada parecido. Un pronosticador que resulta ser exacto el 70% del tiempo está muy por delante de la multitud. De hecho, si puede ser exacto solo el 55% del tiempo, está en posición de ganar dinero ya que tendrá razón más de lo que está equivocado. Si ajusta sus apuestas correctamente y recorta pérdidas, un promedio de bateo del 55% producirá rendimientos superiores al promedio.
Incluso los monos pueden unirse al juego. Si está pronosticando resultados binarios aleatorios (existencias arriba o abajo, tasas altas o bajas, etc.), Un mono entrenado tendrá un promedio de bateo del 50%. La razón es que el mono no sabe nada y solo apunta a un resultado aleatorio.
Apuntar al azar con resultados aleatorios durante un período sostenido será “correcto” la mitad del tiempo y “incorrecto” la mitad del tiempo, Para un récord de previsión del 50%. Con eso no ganarás dinero, pero tampoco perderás. Es un empujón.
Por lo tanto, si la precisión del 70% es extraordinaria, la precisión del 55% está bien y el 50% de la precisión se logra con monos entrenados, ¿cómo funcionan los pronosticadores profesionales? La respuesta es menos del 50%.
En resumen, los pronosticadores profesionales son peores que los monos entrenados en los mercados de predicción.
¿Necesitas pruebas? Cada año, la Reserva Federal pronostica un crecimiento económico de un año hacia adelante. Y ha estado mal cada año durante la mayor parte de una década. Cuando digo “mal” me refiero a órdenes de magnitud.
Si la Fed pronosticara un crecimiento del 3,5% y el crecimiento real fuera del 3,3%, consideraría que es impresionante.
Pero, la Fed pronosticaría un crecimiento del 3,5% y llegaría al 2,2%. Eso no es ni siquiera cercano, considerando que el crecimiento se limita a más o menos 4% en la gran mayoría de los años.
Si tiene modelos defectuosos y obsoletos, producirá análisis incorrectos y políticas erróneas cada vez. No hay mejor ejemplo de esto que la Reserva Federal.
La Fed usa modelos de equilibrio para entender una economía que no es un sistema de equilibrio; Es un sistema dinámico complejo. La Fed usa la curva de Phillips para entender la relación entre el desempleo y la inflación cuando 50 años de datos dicen que no hay una relación fija.
La Reserva Federal utiliza lo que se denomina modelado de valor en riesgo basado en eventos normalmente distribuidos cuando la evidencia es clara de que la distribución en grados de los eventos de riesgo es una curva de potencia, No es una curva normal o de campana.
Como resultado de estos modelos defectuosos, la Fed imprimió $ 3.5 billones de dinero nuevo a partir de 2008 para “estimular” la economía solo para producir la recuperación más débil de la historia. Ahora, el ciclo de ajuste monetario ha estado en curso en varias formas durante casi seis años.
No seamos demasiado duros con la Fed. Las previsiones del FMI eran igual de malas. Y la “sabiduría de las multitudes” también puede ser dramáticamente incorrecta.
No tiene valor predictivo muy alto. Es tan defectuoso como los pronósticos profesionales de la Fed y el FMI.
Hay razones para esto. La sabiduría de las multitudes es un concepto muy mal entendido. Funciona bien cuando el problema es simple y la respuesta es estática, pero desconocida.
El caso clásico es adivinar cuántos caramelos hay en un frasco grande. En esa situación, el promedio de 1,000 conjeturas en realidad será mejor que una sola opinión de “experto”. Eso funciona porque el número de caramelos nunca cambia. No hay nada dinámico sobre el problema.
Pero, cuando la respuesta es realmente desconocida y el problema es complejo y dinámico, como la previsión de los mercados de capital, entonces la sabiduría de las multitudes está sujeta a todos los mismos sesgos, manadas, aversión al riesgo, y otras peculiaridades humanas conocidas a través de la psicología conductual.
Esto es importante porque cuando los académicos dicen “no se puede ganar al mercado” Mi respuesta es que los indicadores de mercado suelen ser erróneos. Cuando los que hablan, dicen: “no se puede vencer a la sabiduría de las multitudes” Solo sonrío y explico lo que la sabiduría de las multitudes realmente hace y no significa.
Por cierto, esta es una de las razones por las que los mercados perdieron Brexit y Trump. Los pronosticadores profesionales simplemente malinterpretaron lo que realmente decían las encuestas y las probabilidades de apuestas.
Nada de esto significa que las encuestas, las probabilidades de apuestas y los contratos de futuros no tengan ningún valor. Ellas hacen. Pero, el valor radica en comprender lo que realmente están indicando y no descansar en una comprensión ingenua y superficial de la sabiduría de las multitudes.
¿Significa esto que la previsión es imposible o que los expertos no están informados? De ningún modo. Es posible una predicción muy precisa.
El problema con los “expertos” no es que sean imbéciles (no lo son), o no se están esforzando mucho (lo están haciendo). El problema es que usan los modelos equivocados. La persona más inteligente del mundo que trabaja tan duro como sea posible siempre estará equivocada si utiliza el modelo incorrecto.
Es por eso que el FMI, la Fed y la sabiduría de las multitudes batean por debajo de .500. Están usando los modelos equivocados.
Pero aquí en Project Prophesy, puedo decir con confianza que tengo los modelos correctos, que desarrollé para la CIA trabajando en colaboración con los mejores matemáticos y físicos aplicados en lugares como el Laboratorio Nacional de Los Álamos y el Laboratorio de Física Aplicada.
Son estos modelos los que me permiten pronosticar eventos como el Brexit y la elección de Donald Trump, mientras todos los analistas de la corriente se reían en mi cara. No es que yo sea más inteligente que muchas de estas personas. Es solo que uso modelos superiores que funcionan en el mundo real, no en la tierra nunca jamás …
Estos modelos no asumen sistemas de equilibrio y riesgo normalmente distribuido como los modelos convencionales. Mis modelos se basan en la teoría de la complejidad, las estadísticas bayesianas, la psicología del comportamiento y la historia. Producen resultados mucho más precisos que todas las alternativas.
Esta es la metodología detrás de mis pronósticos, que permite a mis lectores acceder a recomendaciones de mercado que no pueden encontrar en otros lugares.
Saludos,
Jim Rickards
para The Daily Reckoning
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