Financial TimesvsU.Today
Financial Times (37.5 % Trefferquote) vs. U.Today (44.7 % Trefferquote): wie oft der Schlagzeilen-Ton jeder Quelle zur späteren Kursbewegung passte.
Keine schnitt gegen den Zufall besser ab als die andere
Basierend auf 3149 bzw. 1748 geprüften Schlagzeilen
Trefferquote
Geprüfte Meldungen
Analysierte Artikel
Durchschn. Relevanz
Stimmungs- & Tendenzanalyse
Wie bullisch oder bärisch die Schlagzeilen jeder Quelle tendenziell sind.
Stimmungsverteilung
Financial Times
U.Today
Marktkontext-Abdeckung
| Trefferquote nach Markt | Financial Times | U.Today |
|---|---|---|
| AI infrastructure bonds | 1 (0%) | — |
| Anthropic IPO | 1 (0%) | — |
| Argentine peso | 1 (0%) | — |
| Asian stocks | 85 (6%) | — |
| Australian stocks | 23 (2%) | — |
| BNB | 3 (0%) | 7 (1%) |
| Bitcoin | 18 (1%) | 364 (41%) |
| Brazilian markets | 1 (0%) | — |
| Cardano | — | 21 (2%) |
| Chainlink | — | 2 (0%) |
| China 10-year government bonds | 1 (0%) | — |
| Copper | 2 (0%) | — |
| DAX | 10 (1%) | — |
| Dogecoin | — | 32 (4%) |
| EUR/USD | 4 (0%) | — |
| Ethereum | — | 39 (4%) |
| European natural gas | 1 (0%) | — |
| European stocks | 72 (5%) | — |
| French bond | 1 (0%) | — |
| Glencore | 1 (0%) | — |
| Gold | 44 (3%) | — |
| HYPE/Hyperliquid | — | 1 (0%) |
| Hyperliquid | — | 5 (1%) |
| Indian stocks | 72 (5%) | — |
| Indonesian | 1 (0%) | — |
| Indonesian stock | 1 (0%) | — |
| Japanese stocks | 52 (4%) | — |
| Kazakh tenge | 1 (0%) | — |
| MEXC | — | 1 (0%) |
| NASDAQ | 12 (1%) | 1 (0%) |
| NEAR Protocol | — | 2 (0%) |
| Oil | 411 (29%) | — |
| Polkadot | — | 1 (0%) |
| Quant | — | 1 (0%) |
| Shiba Inu | — | 10 (1%) |
| Shiba Inu cryptocurrency | — | 1 (0%) |
| Shiba Inu token | — | 1 (0%) |
| Silver | 3 (0%) | — |
| Solana | — | 20 (2%) |
| South Korean | 1 (0%) | — |
| Stellar/XLM | — | 1 (0%) |
| Turkish | 1 (0%) | — |
| UK markets | 79 (6%) | 1 (0%) |
| US banking sector | 1 (0%) | — |
| US short-term interest rates | 1 (0%) | — |
| USA | 221 (16%) | — |
| USD/JPY | 20 (1%) | — |
| XRP | — | 246 (28%) |
| Zcash | — | 2 (0%) |
| critical minerals | 1 (0%) | — |
| cryptocurrencies (Crypto) | 17 (1%) | 128 (14%) |
| global food | 1 (0%) | — |
| global markets | 147 (10%) | — |
| high-yield credit markets | 1 (0%) | — |
| junk-rated corporate bonds | 1 (0%) | — |
| private | 1 (0%) | — |
| private markets | 1 (0%) | — |
| technology stocks (Tech) | 101 (7%) | — |
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Die Trefferquote jeder Quelle im Vergleich zum Zufall
Häufig gestellte Fragen
Was ist zuverlässiger: Financial Times oder U.Today?▼
Wie werden diese Vergleiche berechnet?▼
Welche Märkte decken Financial Times und U.Today gemeinsam ab?▼
Unsere Methodik
Eine KI ordnet den Tenor jedes Artikels für den behandelten Markt als steigend, fallend oder seitwärts ein. Ab dem ersten Kurs, zu dem ein Leser nach der Veröffentlichung hätte handeln können, prüfen wir die Bewegung nach 1, 3 und 7 Tagen. Die Trefferquote einer Quelle wird mit dem Zufall für dieselben Einschätzungen und Ergebnisse innerhalb jedes Marktes verglichen; wer über ruhige oder bewegte Märkte schreibt, gewinnt dadurch nichts. Jeder Abstand hat ein 95-%-Intervall; zeitlich nahe Prüfungen werden in Blöcken von 7 oder 14 Tagen gemeinsam neu gezogen, weil sie Marktbewegungen teilen. Ein Urteil braucht mindestens 300 Prüfungen und muss auch nach der Korrektur für die Zahl der getesteten Quellen (Holm) bestehen. Das beantwortet „Bewegte sich der Markt so?“: eine Trefferquote, keine Rendite. AIamond selbst macht keine Prognosen.