Financial TimesvsU.Today
Financial Times (37.5 % de acierto) vs U.Today (44.7 % 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 3149 y 1748 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
Financial Times
U.Today
Cobertura de contextos de mercado
| Acierto por mercado | 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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Cuántas veces acertaron las noticias
La tasa de acierto de cada fuente frente al azar
Preguntas Frecuentes
¿Qué es más fiable: Financial Times o U.Today?▼
¿Cómo se calculan estas comparaciones?▼
¿Qué mercados cubren en común Financial Times y U.Today?▼
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.