En otra jornada de dólar en calma, el riesgo país se mueve y superó los 2400 puntos

El Riesgo País de Argentina se mantiene en el rango más alto de los últimos cuatro años.
El Riesgo País de Argentina se mantiene en el rango más alto de los últimos cuatro años.

La plaza cambiaria de Argentina siguió con escasas variaciones el viernes dada la vigencia de un estricto control en la compra y venta de divisas realizado por el Banco Central, que se tuvo que reforzar tras las elecciones presidenciales para frenar la salida de reservas.

Sin embargo, un indicador que se movió en la mañana fue el riesgo país. El índice que mide JP Morgan marcó 2435 puntos a las 14 y se volvió a poner más cerca de los máximos históricos para el país: los más de 2500 puntos que se alcanzaron a comienzos de septiembre de 2019. La de este viernes es una suma de 94 unidades en un día.

Según Reuters, el peso mayorista se apreciaba un 0,17%, a 59,49/59,50 por cada dólar, mientras que en la plaza informal se registraba una suba de $1, a 64,50 para la venta, y el arbitraje usado para sacar capitales ante los controles de cambio (contado con liquidación) también permanecía equilibrado en trono a los 78,74 pesos.

“Está claro que el mercado tiene demasiada oferta de dólares ya que la mayoría de los ahorristas se habían dolarizado por completo previo a las elecciones, y ahora como necesitan pesos para cubrir necesidades, como el pago de tarjetas de crédito, no tienen otra alternativa que desprenderse de algunos dólares”, explicó un corredor de cambios.

Según la agencia de noticas, el Banco Central acumula compras por unos 700 millones de dólares desde el lunes posterior a las elecciones, cuando profundizó los alcances del ‘cepo’ cambiario al permitir la libre compra de tan solo 200 dólares por persona física para atesoramiento, contra una huída de unos 22.000 millones de dólares de sus reservas en 11 semanas previas hasta las primarias de agosto, según datos oficiales y de operadores.

El índice accionario S&P Merval, en tanto, borró ganancias iniciales y pasaba a ceder un fuerte 3,3%, a 34.697 unidades, por rápidas tomas de utilidades y la llegada de balances por debajo de las expectativas. Entre los estados contables, se destacó la pérdida del equivalente a unos 218 millones de dólares en el tercer trimestre de la petrolera estatal YPF.

Por su parte, los bonos soberanos extrabursátiles caían un 0,8% promedio, encabezados por los nominados en dólares.

Con información de Reuters

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Se registró sismo de magnitud 5.7 en Chiapas

El Servicio Sismológico Nacional registró un sismo de magnitud 5.7 en el sureste del estado de Chiapas.Según la información que proporcionó el organismo, el movimiento telúrico se ubicó en 168 km al sureste de Ciudad Hidalgo, alrededor de las 10:28 horas de la mañana. Las escuelas, edificios públicos y viviendas fueron desalojadas y hasta el momento Protección Civil de Chiapas no reporta daños.El siniestro también se percibió frente a la costa de Guatemala, pero tuvo una magnitud de 5.3, se realizó la evacuación de edificios, así lo hizo saber la Coordinación Nacional para la Reducción de Desastres de Guatemala.Algunos usuarios de redes sociales mencionaron que el temblor también se registró en Tapachula y en el Salvador. Sin embargo, diarios locales mencionaron que no se escuchó la alarma sísmica, ubicada en el Palacio Municipal y que se escucha en las inmediaciones del Parque Bicentenario y el Centro de la Ciudad.El Ministro del Medio Ambiente y Recursos Naturales informó que el sismo fue frente a la costa de Guatemala.INFORMACIÓN EN DESARROLLO

La Inteligencia Artificial puede predecir si vas a morir durante el próximo año

Investigadores del grupo de atención médica Geisinger en el estado de Pensilvania, Estados Unidos, crearon un algoritmo de aprendizaje automático al que encargaron calcular las probabilidades de supervivencia de pacientes cardíacos al analizar los resultados de sus electrocardiogramas (Shutterstock)La Inteligencia Artificial desarrollada por un centro de salud de Estados Unidos puede predecir el riesgo de muerte de un paciente cardíaco en el año subsiguiente con más precisión que un médico, gracias al análisis de electrocardiogramas. Sin embargo, cómo funciona todavía es un misterio.Investigadores del grupo de atención médica Geisinger en el estado de Pensilvania, Estados Unidos, crearon un algoritmo de aprendizaje automático al que encargaron calcular las probabilidades de supervivencia de pacientes cardíacos al analizar los resultados de sus electrocardiogramas.Este algoritmo analizó 1,77 millones de resultados de 400.000 pacientes. El programa logró ganarle a los métodos predictivos tradicionales utilizados por los profesionales de la salud.El equipo de Geisinger "entrenó" a este algoritmo utilizando dos modelos. Uno se basó en datos históricos de electrocardiogramas, midiendo el voltaje a través del tiempo. El otro recibió la información de estos electrocardiogramas, además de la edad y el sexo de cada paciente analizado.Luego, se le pidió a esta Inteligencia Artificial que detectara patrones para predecir las probabilidades de que un paciente específico muriera dentro del año subsiguiente o sufriera complicaciones como un infarto o fibrilación atrial, que se produce cuando el corazón late muy rápido y con un ritmo irregular. En paralelo, se usó un algoritmo basado en el sistema tradicional con el que los médicos analizan los resultados de los electrocardiogramas, con fines comparativos.“Sin importar el caso, el modelo basado en voltajes siempre funcionó mejor que cualquier modelo que uno pudiera construir con cosas a partir de las cuales ya realizamos mediciones en electrocardiogramas”, aseguró el investigador Brandon Fornwalt, jefe del Departamento de Ciencias de la Imagen e Innovación de Geisinger en diálogo con New Scientist. La investigación completa será presentada en las Sesiones Científicas de la Asociación Americana del Corazón (AHA, por sus siglas en inglés) en Dallas el 16 de noviembre (Shutterstock)Así, la Inteligencia Artificial logró una puntuación de 0,85 (1 era la puntuación perfecta), mientras que los métodos tradicionales obtuvieron puntuaciones entre 0,6 y 0,8).Los investigadores reconocen que en una escala tan grande, los resultados de los métodos tradicionales pueden no tener una correlación tan precisa con lo que ocurre cuando un médico realiza un diagnóstico individual. Sin embargo, lo cierto es que esta Inteligencia Artificial pudo predecir de manera precisa la muerte de personas que los médicos pensaban que estaban en perfecto estado de salud debido a sus electrocardiogramas aparentemente normales.La investigación de Geisinger reveló que tres cardiólogos que analizaron de manera separada electrocardiogramas supuestamente normales no pudieron encontrar el patrón que había identificado la Inteligencia Artificial."Ese hallazgo sugiere que el modelo ve cosas de que los humanos probablemente no pueden ver, o por lo menos que simplemente ignoramos y creemos que son normales", afirmó Fornwalt. "La Inteligencia Artificial tiene el potencial de enseñarnos cosas que quizás hace décadas estamos malinterpretando".Esta Inteligencia Artificial pudo predecir de manera precisa la muerte de personas que los médicos pensaban que estaban en perfecto estado de salud debido a sus electrocardiogramas aparentemente normales (Shutterstock)El test está basado en información histórica de casos médicos ya cerrados y los investigadores no tienen claro cuáles son los patrones que el algoritmo detecta, su barrera ética principal para todavía no comenzar a tratar a pacientes basándose en él. Por eso, será importante demostrar en estudios clínicos que este algoritmo mejora los resultados de los pacientes en el futuro, según aseguró uno de los colaboradores del estudio, Christopher Haggerty.La investigación completa será presentada en las Sesiones Científicas de la Asociación Americana del Corazón (AHA, por sus siglas en inglés) en Dallas el 16 de noviembre.Este estudio no es el primero en desarrollar una Inteligencia Artificial para predecir la muerte. En abril, la Universidad de Nottingham, Reino Unido, publicó una investigación sobre un algoritmo de aprendizaje automático que pudo predecir la muerte de británicos entre los 40 y 69 años de edad. Aquí también se afirmó que el algoritmo funcionó mejor que los métodos tradicionales.SEGUÍ LEYENDO:Se triplicó la investigación sobre inteligencia artificial en el campo de la salud