Bangkok Post BusinessvsFinancial Times
Bangkok Post Business (32.6 % de acierto) vs Financial Times (37.5 % de acierto): cuántas veces el tono de los titulares de cada fuente coincidió con el movimiento posterior del precio.
Ninguna salió mejor frente al azar que la otra
Basado en 307 y 3149 titulares comprobados
Tasa de acierto
Noticias comprobadas
Artículos Analizados
Relevancia Promedio
Análisis de sentimiento y sesgo
Lo alcistas o bajistas que suelen ser los titulares de cada fuente.
Distribución de sentimiento
Bangkok Post Business
Financial Times
Cobertura de contextos de mercado
| Acierto por mercado | Bangkok Post Business | Financial Times |
|---|---|---|
| AI infrastructure bonds | — | 1 (0%) |
| Anthropic IPO | — | 1 (0%) |
| Argentine peso | — | 1 (0%) |
| Asian stocks | 27 (13%) | 85 (6%) |
| Australian stocks | — | 23 (2%) |
| Automotive/EV import policy | 1 (1%) | — |
| BNB | — | 3 (0%) |
| Bitcoin | 7 (3%) | 18 (1%) |
| Brazilian markets | — | 1 (0%) |
| China 10-year government bonds | — | 1 (0%) |
| China Economy | 1 (1%) | — |
| Copper | — | 2 (0%) |
| DAX | 1 (1%) | 10 (1%) |
| EUR/USD | — | 4 (0%) |
| Electronics & Tourism | 1 (1%) | — |
| European natural gas | — | 1 (0%) |
| European stocks | 4 (2%) | 72 (5%) |
| French bond | — | 1 (0%) |
| Glencore | — | 1 (0%) |
| Gold | 23 (11%) | 44 (3%) |
| Home improvement sector | 1 (1%) | — |
| Indian stocks | — | 72 (5%) |
| Indonesian | — | 1 (0%) |
| Indonesian stock | — | 1 (0%) |
| Japanese stocks | 4 (2%) | 52 (4%) |
| Kazakh tenge | — | 1 (0%) |
| NASDAQ | — | 12 (1%) |
| Nike | 1 (1%) | — |
| Oil | 31 (15%) | 411 (29%) |
| Silver | — | 3 (0%) |
| South Korean | — | 1 (0%) |
| Thai | 8 (4%) | — |
| Thai Airways | 2 (1%) | — |
| Thai Baht | 4 (2%) | — |
| Thai GDP growth outlook | 1 (1%) | — |
| Thai banking sector | 1 (1%) | — |
| Thai banks | 1 (1%) | — |
| Thai bond | 1 (1%) | — |
| Thai bonds | 1 (1%) | — |
| Thai brokerage industry | 1 (1%) | — |
| Thai corporate bond | 1 (1%) | — |
| Thai domestic vehicle sales | 1 (1%) | — |
| Thai economic growth | 1 (1%) | — |
| Thai economy | 1 (1%) | — |
| Thai economy GDP growth | 1 (1%) | — |
| Thai exports | 1 (1%) | — |
| Thai insurance industry | 1 (1%) | — |
| Thai macroeconomics | 1 (1%) | — |
| Thai restaurant industry | 1 (1%) | — |
| Thai retail sector | 1 (1%) | — |
| Thai rice exports | 1 (1%) | — |
| Thai stock | 6 (3%) | — |
| Thai stock exchange, SET | 1 (1%) | — |
| Thai tourism | 2 (1%) | — |
| Thai tourism revenue | 1 (1%) | — |
| Thai tourism sector | 1 (1%) | — |
| Thailand IT | 1 (1%) | — |
| Thailand SET | 1 (1%) | — |
| Thailand auto sales | 1 (1%) | — |
| Thailand automotive | 1 (1%) | — |
| Thailand banking sector | 1 (1%) | — |
| Thailand digital infrastructure | 1 (1%) | — |
| Thailand e-commerce | 1 (1%) | — |
| Thailand inbound tourism | 1 (1%) | — |
| Thailand luxury retail | 1 (1%) | — |
| Thailand national economy | 1 (1%) | — |
| Thailand sovereign credit rating | 1 (1%) | — |
| Thailand stock | 1 (1%) | — |
| Thailand tourism | 1 (1%) | — |
| Thailand tourism industry | 1 (1%) | — |
| Thailand tourism revenue | 1 (1%) | — |
| Thailand tourism sector | 2 (1%) | — |
| Turkish | — | 1 (0%) |
| UK markets | 3 (1%) | 79 (6%) |
| US banking sector | — | 1 (0%) |
| US short-term interest rates | — | 1 (0%) |
| USA | 11 (5%) | 221 (16%) |
| USD/JPY | 1 (1%) | 20 (1%) |
| Vietnamese | 1 (1%) | — |
| compact digital cameras | 1 (1%) | — |
| computer hardware | 1 (1%) | — |
| critical minerals | — | 1 (0%) |
| cryptocurrencies (Crypto) | 3 (1%) | 17 (1%) |
| electricity | 1 (1%) | — |
| ethanol | 1 (1%) | — |
| global food | — | 1 (0%) |
| global markets | 17 (8%) | 147 (10%) |
| high-yield credit markets | — | 1 (0%) |
| insurance | 1 (1%) | — |
| junk-rated corporate bonds | — | 1 (0%) |
| private | — | 1 (0%) |
| private markets | — | 1 (0%) |
| road freight transport rates | 1 (1%) | — |
| technology stocks (Tech) | 8 (4%) | 101 (7%) |
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La tasa de acierto de cada fuente frente al azar
Preguntas Frecuentes
¿Qué es más fiable: Bangkok Post Business o Financial Times?▼
¿Cómo se calculan estas comparaciones?▼
¿Qué mercados cubren en común Bangkok Post Business y Financial Times?▼
Nuestra Metodología
Una IA clasifica el tono de cada artículo como alcista, bajista o lateral para el mercado que trata. Desde el primer precio al que un lector podía operar tras la publicación, comprobamos el movimiento a los 1, 3 y 7 días. La tasa de acierto de una fuente se compara con el azar para las mismas valoraciones y resultados dentro de cada mercado, de modo que cubrir mercados tranquilos o agitados no aporta nada. Cada diferencia lleva un intervalo del 95 %; las comprobaciones cercanas en el tiempo se remuestrean juntas en bloques de 7 o 14 días, porque comparten movimientos del mercado. Un veredicto requiere al menos 300 comprobaciones y debe mantenerse tras corregir por el número de fuentes probadas (Holm). Responde a «¿se movió el mercado así?»: una tasa de acierto, no una rentabilidad. AIamond no hace previsiones propias.