Selbst trainierte Affen könnten es besser machen

Die Fed verwendet Gleichgewichtsmodelle, um eine Wirtschaft zu verstehen, die kein Gleichgewichtssystem unterhält; es ist ein komplexes, dynamisches System. Die Fed verwendet die Phillips-Kurve, um die Beziehung zwischen Arbeitslosigkeit und Inflation zu verstehen, wenn die Daten von 50 Jahren besagen, dass es keine spezifische Beziehung gibt.

Die Fed verwendet ein Wert-im-Risiko-Modell, das auf typischerweise verteilt stattfindenden Ereignissen beruht. Trotz der Tatsache, dass es klar ist, dass der Verteilungsgrad von riskanten Ereignissen eine Leitungskurve und keine normale oder Gauß'sche Glockenkurve ist.

Als Resultat dieser fehlerhaften Modelle druckte die Fed 2008 3,5 Billionen Dollar neues Geld, um die Wirtschaft zu "stimulieren", nur um dann die schwächste Erholung der Geschichte einzuläuten. Der Zyklus der geldpolitischen Straffung findet in verschiedenen Formen seit beinahe sechs Jahren statt.

Lassen Sie uns die Fed nicht zu hart behandeln. Die IWF-Prognosen waren fast genauso schlimm. Und die "Weisheit der Masse" kann auch dramatisch daneben liegen.

Sie besitzt keinen sonderlich hohen prognostischen Wert. Sie liegt ebenso falsch wie die professionellen Prognosen der Fed und des IWFs.

Dafür gibt es Gründe. Die Weisheit der Masse ist ein äußerst missverstandenes Konzept. Sie funktioniert gut, wenn das Problem einfach und die Antwort statisch, aber unbekannt ist.

Im klassischen Fall rät man, wie viele Gummibärchen sich in einem großen Glas befinden. In dieser Situation fällt der Durchschnitt der 1.000 Spekulationen tatsächlich besser aus, als eine einzige "Expertenspekulation." Das funktioniert, da sich die Anzahl der Gummibärchen nie verändert. Es gibt nichts, was dieses Problem dynamisch macht.

Doch wenn die Antwort tatsächlich unbekannt ist und das Problem komplex und dynamisch ist, wie das Prognostizieren von Kapitalmärkten, dann unterliegt die Weisheit der Masse denselben Vorurteilen, Herdendenken, Risikoaversion sowie anderen menschlichen Ticks, die aus der Verhaltenspsychologie bekannt sind.

Das ist wichtig, denn wenn Akademiker sagen, "man kann den Markt nicht bezwingen", dann lautet meine Antwort, dass Marktindikatoren üblicherweise falsch liegen. Wenn TV-Sprecher sagen, dass man "die Weisheit der Masse nicht besiegen kann", dann lächele ich nur und erkläre, was die Weisheit der Masse tatsächlich meint und was nicht.

Das ist im Übrigen einer der Gründe, warum die Märkte nicht auf den Brexit und Trump eingestellt waren. Die professionellen Prognostiker missverstanden, was Umfragen und Wahrscheinlichkeiten tatsächlich aussagten.

All das bedeutet jedoch nicht, dass Umfragen, Wahrscheinlichkeiten und Futures-Kontrakte keinerlei Wert besitzen. Das tun sie. Doch der Wert liegt im Verständnis darüber, was sie tatsächlich andeuten und nicht auf dem naiven und oberflächlichen Verständnis über die Weisheit der Masse.

Bedeutet das, dass Prognosen unmöglich sind oder Experten nicht korrekt informiert sind? Überhaupt nicht. Extrem genaue Prognosen sind möglich.

Das Problem mit diesen "Experten" ist nicht, dass sie Idioten sind (das sind sie nicht), oder sich nicht genug bemühen (das tun sie). Das Problem liegt darin, dass sie die falschen Modelle verwenden. Die klügste Person der Welt, die so hart wie möglich arbeitet, wird immer falsch liegen, wenn sie das falsche Modell verwendet.

Das ist der Grund, warum IWF, Fed und die Weisheit der Masse eine so geringe Trefferquote besitzen. Sie verwenden die falschen Modelle.

Doch ich kann selbstbewusst sagen, dass ich die richtigen Modelle besitze. Diese habe ich für die CIA entwickelt, während ich in Kollaboration mit hoch-bewanderten Mathematikern und Physikern an Orten wie dem Los Alamos National Laboratory und dem Applied Physics Laboratory gearbeitet habe.

Es sind diese Modell, die es mir ermöglichen, Ereignisse wie den Brexit und die Wahl von Donald Trump zu prognostizieren, während mir alle Analysten des Mainstreams ins Gesicht lachen. Es ist nicht so, als wäre ich viel klüger als diese Menschen. Ich verwende einfach nur überlegenere Modelle, die in der realen Welt funktionieren und nicht nur in Nimmerland.

Diese Modelle setzen keine Gleichgewichtssysteme und kein typischerweise verteiltes Risiko voraus wie Mainstream-Modelle. Meine Modelle basieren auf der Komplexitätstheorie, Bayesianischen Statistiken, der Verhaltenspsychologie und der Geschichte. Sie führen zu deutlich akkurateren Ergebnisse als all diese Alternativen.

Das ist die Methodik hinter meinen Prognosen, die meinen Lesern Zugang zu handlungsfähigen Marktempfehlungen verschafft, die sie nirgendwo anders finden werden.


© James Rickards



Der Artikel wurde am 22. Januar 2019 auf www.dailyreckoning.com veröffentlicht und exklusiv für GoldSeiten übersetzt.