4 juni 2026
De hoeveelheid beschikbare analyse op dit moment is ongekend. Toch lijkt de helderheid over de huidige ontwikkelingen voor veel mensen lager te zijn dan vijf jaar geleden. De oorzaak ligt in de schaal. Waar analyse in het verleden kostbaar was om te produceren, waren er natuurlijke filters; de producenten moesten kennis van zaken hebben, omdat de kosten van fouten zowel reputatieschade als financiële gevolgen met zich meebrachten. Tegenwoordig is die kostprijs vrijwel nihil. Iedereen kan binnen enkele minuten een macro-kijk maken die doet denken aan een rapport van een Goldman desk. Het geluid neemt exponentieel toe, terwijl het werkelijke signaal relatief constant blijft.
Het verontrustende is dat dit geluid niet meer als ruis wordt herkend, maar als signaal. Slechte analyses zijn niet langer duidelijk als zodanig herkenbaar; ze zijn gepolijst, gestructureerd, gebruiken de juiste terminologie en citeren relevante data. De meeste tools die nu worden gebruikt, zijn geoptimaliseerd om geloofwaardig over te komen. Of de uitkomst daadwerkelijk juist is, blijft een andere vraag.
De kunst om het onderscheid te maken, is tegenwoordig essentieel. Dezelfde systemen die markten overstroomden met geluid kunnen tevens worden ingezet om door dat geluid heen te zagen. Dit heb ik de afgelopen twee jaar publiekelijk aangetoond op X, met elke voorspelling getimestamp en niets verwijderd, in domeinen zoals geopolitiek, energie, macro-economie, crypto en bredere markten.
Mijn account groeide van niets tot meer dan 140.000 volgers zonder betaalde promotie en zonder naam. Signal Core op Substack, de thuisbasis van deze voorspellingsoperatie, werd binnen negen maanden de op twee na best verkochte cryptopublicatie op het platform. In een markt die verdrinkt in ruis, was het signaal alleen al voldoende.
De uitdaging van het onderscheiden tussen signaal en ruis komt op een uiterst ongelegen moment. De komende twaalf maanden zullen een grotere invloed hebben op de financiële, technologische en geopolitieke orde dan het afgelopen decennium bij elkaar. Digitale activa integreren zich in een razendsnel tempo met het traditionele financiële systeem, iets wat achttien maanden geleden nog ondenkbaar leek. Regulatoire kaders die jaren stil lagen worden nu in real-time herschreven. Kunstmatige intelligentie (AI) verandert de manier waarop kapitaal wordt toebedeeld. Geopolitieke verhoudingen hergroeperen zich. Monetair beleid staat op een kantelpunt. De arbeidsmarkt ondergaat ingrijpende veranderingen voor onze ogen.
Deze fundamentele verschuivingen komen gelijktijdig aan het licht en versterken elkaar. Juist nu, op dit kritische moment, lijkt het vermogen om helder te zien volkomen te zijn ingestort. Er staat meer op het spel dan ooit, terwijl de helderheid van wat zich daadwerkelijk afspeelt, aanzienlijk verminderd is.
Het probleem is ernstiger dan enkel ruis. AI convergeert iedereen naar dezelfde verkeerde antwoorden, vaak gelijktijdig. Wanneer duizend mensen deze tools gebruiken om eenzelfde gebeurtenis te analyseren, produceren ze niet duizend verschillende perspectieven, maar variaties van dezelfde standaarduitvoer. De tools slagen er niet alleen niet in om signaal te produceren, ze creëren ook valse consensus.
Vroeger, zonder AI, betekende het dat vijf analisten dezelfde conclusie trokken, dat daar iets van waarde aan vastzat. Nu kan het zijn dat vijfhonderd accounts hetzelfde beweren, enkel omdat zij dezelfde tool hebben gebruikt.
In januari van dit jaar was de overheersende mening dat een directe confrontatie tussen de VS en Iran onwaarschijnlijk was. De diplomatieke kanalen waren nog open, en de markt hield geen rekening met een significante conflict-waarde. De olieprijs steeg alsof er niets aan de hand was. De structurele realiteit vertelde echter een ander verhaal.
Al meer dan een maand voor de aanvallen begonnen, wezen de indicatoren op een confrontatie die meer voor de hand lag dan werd aangenomen. Op 13 januari hebben wij dit publiekelijk op X aangekaart, op een moment dat de meeste mensen het risico nog negeerden. Toen de aanvallen daadwerkelijk plaatsvonden en de olieprijs bijna verdubbelde, stond de meeste markt versteld. Het signaal was duidelijk; de menigte keek er gewoon niet naar.
De input die wij in de gaten hielden was niet ongewoon. Het omvatte publieke verklaringen, interne economische druk in Iran en de afwezigheid van belangrijke de-escalatiepatronen. Iedereen met toegang tot internet kon precies dezelfde informatie zien. De meerwaarde lag in het synthetiseren van deze inputs; het lezen van die gegevens als een samenhangend systeem in plaats van als afzonderlijke nieuwsbronnen. Dit synthetiseren is waar de moeilijkheid ligt. Input is slechts input; de bottleneck lag nooit bij de technologie, maar in de wijze waarop deze wordt toegepast.
Dit is het patroon. De informatie was beschikbaar, de tools om deze te verwerken waren beschikbaar. Wat ontbrak, was de capaciteit om het signaal te herkennen voordat de menigte zich om de verkeerde interpretatie heen groeide.
De meeste mensen gebruiken AI om te genereren, terwijl weinigen het inzetten om helderheid te krijgen. Signaal is wanneer je naar een situatie kunt kijken die de gehele markt in verwarring heeft gebracht en de onderliggende structuur kunt doorgronden. Het is wanneer je een positie kunt innemen die ieder signaal je opdraagt om op te geven, en dit toch kunt volhouden, omdat je iets kunt zien wat anderen niet opmerken.
Voor de meeste mensen is de uitdaging niet alleen het genereren van signaal, maar ook het herkennen van wie het echt heeft. De meeste analyses zijn zo voorzichtige dat ze hun betekenis verliezen; strategieën om verantwoordelijkheid te vermijden verkleed als analyse.
De oude manier om deze ruis te doorbreken, was via credentials. Dit voorspelt tegenwoordig echter niet langer wie daadwerkelijk de helderheid ziet. Veel van de grootste calls in de afgelopen jaren zijn gemist door traditionele instellingen, terwijl forward-thinking individuen vanuit buiten deze sectoren successen boeken. Wat nu telt, is of iemand werkelijk ziet wat er gebeurt, patronen herkent die de massa mist, en de realiteit benoemt voordat deze voor iedereen duidelijk is. Zodra je helder kunt zien, begin je op een andere tijdlijn te opereren dan de rest van de markt.
We staan aan de vooravond van een tijdperk waarin signaal de meeste waarde vertegenwoordigt en tegelijkertijd het minst begrepen wordt. De investeerders, builders en allocators die dit als eerste begrijpen zullen een structureel voordeel hebben dat over jaren zal toenemen. Degenen die blijven consumeren zonder het te bevragen zullen in de massa blijven meegaan, die op cruciale momenten juist het fout heeft. Het wordt steeds moeilijker om omgevingen te vinden waar echt signaal naar voren komt; de meeste venues die claimen marktonderzoek te aggregaten, versterken alleen maar wat de modellen reeds produceren.
Consensus 2026 in Miami is een van de weinige events die nog als een filter fungeert in plaats van als een versterker. De aanwezigen hebben belang bij het resultaat, hun meningsverschillen zijn authentiek. Hun overeenkomsten zijn niet gefabriceerd door dezelfde vijf modellen die door iedereen worden gebruikt. Dit soort ruimtes zijn tegenwoordig zeldzamer geworden. Daarom zal ik aanwezig zijn, waar ik een kleine, op uitnodiging gebaseerde sessie zal hosten over hoe signaalextractie op schaal er daadwerkelijk uitziet.
Het voordeel zal niet zijn voor degene met de meeste informatie, de snelste tools, of het luidste platform. Het zal toebehoren aan degene die helder kan zien terwijl iedereen verdrinkt in ruis. Dat is momenteel de schaarsste hulpbron op de markten. En deze schaarste zal alleen maar toenemen.
Wat is het belang van het onderscheid maken tussen signaal en ruis in de huidige markt?
Het vermogen om signaal van ruis te onderscheiden is cruciaal in een tijd waarin veel analyses vergelijkbare, maar vaak misleidende informatie geven. Het maken van dit onderscheid biedt beleggers en analisten de kans om weloverwogen beslissingen te nemen en te profiteren van marktkansen die anderen missen.
Hoe beïnvloedt kunstmatige intelligentie de kwaliteit van analyses?
AI kan leiden tot een homogenisering van de analyses, waardoor veel mensen dezelfde conclusie trekken op basis van gelijktijdige gegevens. Dit creëert een schijn van consensus, terwijl het werkelijke inzicht vaak verloren gaat. Het resultaat is een overaanbod aan oppervlakkige en vaak misleidende inzichten.
Waarom is het zo belangrijk om betrokken te zijn bij evenementen zoals Consensus 2026?
Evenementen als Consensus 2026 bieden een unieke gelegenheid om echt signaal te onderscheiden van de ruis. De deelnemers zijn investeerders en denkers die betrokken zijn bij de sector, wat leidt tot authentieke discussies en inzichten die niet zijn gemanipuleerd door generieke analyses of modellen.
Bitcoin (BTC)
Ethereum (ETH)
XRP (XRP)
