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La economía está hoy en el centro de toda actividad. Los datos económicos y los cambios de indicadores, los ajustes de políticas y los modelos emergentes afectan las decisiones de los comerciantes.
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Cuento con 5 años de experiencia en análisis financiero, especialmente en aspectos de desarrollo macro y juicio de tendencias de mediano y largo plazo. Mi atención se centra principalmente en los acontecimientos de Oriente Medio, los mercados emergentes, el carbón, el trigo y otros productos agrícolas.
Entrenador y orador jefe de operaciones de BeingTrader, más de 8 años de experiencia en el mercado de divisas operando principalmente con XAUUSD, EUR/USD, GBP/USD, USD/JPY y petróleo crudo. Un comerciante y analista confiado que tiene como objetivo explorar diversas oportunidades y guiar a los inversores en el mercado. Como analista, busco mejorar la experiencia del operador apoyándolo con suficientes datos y señales.
Última actualización
Risk Warning on Trading HK Stocks
Despite Hong Kong's robust legal and regulatory framework, its stock market still faces unique risks and challenges, such as currency fluctuations due to the Hong Kong dollar's peg to the US dollar and the impact of mainland China's policy changes and economic conditions on Hong Kong stocks.
HK Stock Trading Fees and Taxation
Trading costs in the Hong Kong stock market include transaction fees, stamp duty, settlement charges, and currency conversion fees for foreign investors. Additionally, taxes may apply based on local regulations.
HK Non-Essential Consumer Goods Industry
The Hong Kong stock market encompasses non-essential consumption sectors like automotive, education, tourism, catering, and apparel. Of the 643 listed companies, 35% are mainland Chinese, making up 65% of the total market capitalization. Thus, it's heavily influenced by the Chinese economy.
HK Real Estate Industry
In recent years, the real estate and construction sector's share in the Hong Kong stock index has notably decreased. Nevertheless, as of 2022, it retains around 10% market share, covering real estate development, construction engineering, investment, and property management.
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La economía mexicana ha mostrado un impulso inesperado durante el tercer trimestre de 2024, creciendo a una tasa trimestral de 1%, la más alta desde el segundo trimestre de 2023.
La IA generativa se considera una tecnología de propósito general , es decir, una tecnología que tiene un profundo impacto en la economía porque es omnipresente, muestra una mejora rápida y tiene el potencial de impulsar la innovación complementaria en varios sectores económicos.
Una investigación reciente de Damioli et al. (2024) aporta pruebas de que la GenAI permite la innovación complementaria. Entre 2000 y 2016, la concesión de patentes de IA a nivel mundial se aceleró significativamente y se generalizó, con un notable desplazamiento del sector de las TIC hacia otras áreas de la economía.
Curiosamente, este aumento en la actividad de patentes fue liderado principalmente por empresas relativamente jóvenes y pequeñas, lo que indica que la implementación de IA generativa fomenta una mayor innovación.
Las noticias positivas sobre la innovación se ven atenuadas por las preocupaciones sobre el rendimiento de las inversiones. Los grandes modelos lingüísticos (LLM) han avanzado exponencialmente en los últimos años, pero este progreso ha venido acompañado de un aumento exponencial correspondiente en los costos de capacitación.
En 2017, entrenar a un modelo de primera línea costaba aproximadamente 1.000 dólares, pero en 2024 ese costo había aumentado a alrededor de 200 millones de dólares, a pesar de una rápida disminución de los costos de computación. La fuerza impulsora detrás de este aumento en los costos de capacitación es el asombroso crecimiento de la capacidad de computación requerida por los LLM.
A medida que se amplían los datos de entrenamiento de los modelos, los rendimientos a escala en términos de rendimiento del modelo se mantienen constantes. Por lo tanto, este proceso requiere infraestructura digital, como centros de datos y chips ultrarrápidos. Si esta tendencia continúa, podríamos ver el primer modelo de un billón de dólares antes de 2030. Además, los mayores inversores en IA, como Amazon, Google, Meta y Microsoft, no muestran signos de desaceleración.
Potencia de cálculo en Petaflop (escala logarítmica)
Teniendo en cuenta estas inversiones desorbitadas, no es de extrañar que también aumenten las preocupaciones sobre el rendimiento de las inversiones. Sin embargo, las estimaciones sobre el impacto de la IA en el crecimiento de la productividad varían. Inicialmente, previmos entre 0,1 y 0,5 puntos porcentuales de crecimiento adicional de la productividad por año, lo que se encuentra en el extremo inferior de la escala.
Pero el problema es que el crecimiento de la productividad tiende a ir a la zaga de la inversión, pero el crecimiento de la productividad es esencial para recuperar estas grandes inversiones. Recientemente, Martens (2024) destacó un problema crítico: nuestra trayectoria actual de inversión es insostenible a menos que el crecimiento de la productividad alcance el 3% anual. Este salto en el crecimiento de la productividad no es probable en el corto plazo, ya que la implementación de la IA generativa requiere tiempo e inversión por parte de las organizaciones que pretenden utilizar la tecnología.
Los costos en rápido aumento de la IA generativa son difíciles de igualar con la rentabilidad a corto plazo. Esto enfrenta a los inversores en IA con un dilema: reducir las inversiones y salvar la rentabilidad a corto plazo o seguir invirtiendo porque las ganancias futuras esperadas son demasiado significativas como para desaprovecharlas.
Dada la actual carrera por la IA entre las mayores empresas tecnológicas, creemos que es poco probable que los mayores inversores en IA se rindan. Actualmente, esto es factible dadas sus muy rentables empresas (en la nube). Microsoft anunció esta semana que los ingresos de la nube en el segundo trimestre aumentaron un 23% interanual. Sin embargo, si las trayectorias de inversión actuales continúan, los riesgos financieros asumidos por estas empresas serán cada vez mayores. Esto, a su vez, plantea un riesgo creciente para la salud financiera de estas empresas y un riesgo sistémico para la industria tecnológica.
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