Espera, estoy confundido. ¿Están muertos o no los MCP?

Competición de Campo de Acción de Fordham Fundamental Edge se enorgullece de volver a ser patrocinador de la competición anual Roger F. Murray Stock Pitch, que organiza Paul Johnson, instructor de Fundamental Edge y profesor de Fordham, Paul Johnson (autor de Pitch the Perfect Investment). El concurso está abierto a todos los estudiantes de grado en EE. UU. Y estoy seguro de que será un gran evento y un debate animado. Puedes registrarte y enviar tus ideas en el enlace que incluiré en las respuestas.

He estado escuchando este argumento más últimamente. Y desde un conjunto de capacidades técnicas, probablemente sea cierto. Sin embargo, creo que esto pasa por alto el papel de Excel en el proceso de inversión... Excel es una herramienta determinista sencilla, confiable y mayormente libre de fallos para analizar fundamentos históricos y hacer previsiones sobre los fundamentos futuros (donde está la alfa). Te sorprendería lo simplistas que parecen los modelos de muchos grandes inversores, y esto refleja la realidad de que la mayoría de las inversiones dependen de 2-3 variables clave. El modelo es también una herramienta central de comunicación. "Me encantaría construir mis modelos en Python, pero mi CIO aún quiere ver la hoja de cálculo" es una respuesta común. Un archivo de Excel puede enviarse por correo electrónico, guardarse localmente en un portátil para reuniones de gestión o visitas a la sede, y ser muy fácilmente validado (tu modelo puede tener 800 filas, pero generalmente solo el ~5-10% de las entradas necesitan una rigurosa comprobación triple porque pueden hacer que la salida del modelo sea o desvanece... es decir, hace 6 años un D&A del tercer trimestre no va a hacer que una tesis sea decisiva o desintegrada, pero una cifra limpia y ajustada correctamente de beneficio bruto de hace año que se ajuste a la guía blanda de la dirección sobre la trayectoria de bps de GM, sí podría hacerlo. Creo que algunas personas también están pasando por alto el hecho de que IDE a MCP aún no es preciso. Es mejor, pero las capacidades de recuperación de múltiples documentos aún no están maduras. Un modelo de Excel con un 70% de precisión es muy frustrante, especialmente cuando has descargado la experiencia de construirlo y no tienes el contexto personal para depurar. En nuestra rúbrica de herramientas de IA de luz verde/amarillo/roja, los modelos de agentes codificadores han pasado de luz roja a luz amarilla, pero no pasarán a luz verde hasta alcanzar un 95%+ de precisión. Así que es cuestión de confianza y usabilidad. Las hojas de cálculo no son perfectas, pero no alucinan. Los analistas no son perfectos, pero revisan y validan tres veces las entradas clave del ~5-10% (o no duran mucho). "Pero los analistas cometen errores...". Sí, lo hacen, pero los grandes analistas saben dónde la inexactitud del modelo es aceptable o no esencial y dónde una entrada es crítica para la misión, y se obsesionan con las comprobaciones/validaciones y una estructura de modelado multienfoque. La precisión humana en áreas contingentes a la tesis del modelo, en mi experiencia, es del 99,99% (solo puedo pensar en uno o dos errores brutales que dependen de la tesis en 5 firmas y ambos tuvieron implicaciones reales en la carrera del analista, y quedaron muy mal para el jefe de proyecto que debería haberlo detectado). Y las hojas de cálculo Excel son increíblemente útiles en toda la organización, ya que el analista que gestiona la hoja rara vez es el que toma decisiones de inversión final... la hoja de Excel es una herramienta de pensamiento y de comunicación, por encima de todo. Esto podría cambiar, pero requiere patrocinio de CIO/PM/MD, que no estoy notando que esté ocurriendo (todavía). Así que, con ese contexto, tomaré el bajo al final de las hojas de cálculo (mientras experimento alegremente con las nuevas herramientas...)