Stock Analysis by Machine

 Image credit

Ich habe auf diesen mir per Link zugespielten Artikel wie folgt kommentiert:

Mich wundert, dass man überhaupt erst jetzt darauf kommt, die automatisierungsfähigen Abläufe der Analyse Maschinen zu überlassen. Das stellt aber nicht nur hohe Ansprüche an die Parametrisierung und die Qualitätskontrolle durch den Menschen; solange der Artikel nicht verrät, worin die übrigen 25 % bestehen, ist er nicht sonderlich aufschlussreich. Um es im Jargon des Fußballs zu sagen: Bayern München gewinnt die meisten Spiele, die Meisterschaft und andere Titel nicht, weil das Team 50 % oder auch nur 25 % besser ist als die meisten gegnerischen Mannschaften; die Bayernspieler sind 2-5 % besser als die Gegner, und dieser marginale Vorsprung macht den Unterschied. Da es nicht viele Spieler mit diesem Margenvorsprung gibt, kosten die auch einen Haufen Geld ... aber ich schweife ab.

I commented on an article suggesting that 75 % of a stock analysis can be accomplished by machines. I argue that the article is not particularly insightful, unless it specifies, which it does not, what human activities the remaining 25 % consist of. In fact, I am surprised that efforts at automation come so late. There is much room for automated data processing and standard analytic computation. However, this leaves a pivotal role for sophisticated human intervention in terms of parameterisation, quality control and other indispensable measures depending on human discretion and assessment. 25 % is a huge margin, which I tried to illustrated with an example from the world of football: Bayern Munich are not 50% or even 25 % better than most opponents; if they were, they would win 10:0 or more almost every time they play. Bayern are 2-5 % better than their opponents most of the time. It is very hard to get to that slime margin of superiority, i.e. it is hard to find players commanding this slight advantage, which is why the best players are making so much money.