Background Noise
Useful tips and reflections on how to avoid getting caught up in the flow of junk information, capturing and remembering only the things that matter
Anyone who works in the financial markets are used to dealing with a constant flow of information. Every day, macro reports, strategy notes, sector research, data, discussions, books and newsletters accumulate. The quantity is such it creates the illusion that reading a lot is enough to understand a lot, as if simply being exposed to content were in itself a competitive advantage. In reality, the opposite is true: information only becomes useful when it is retained, connected, reworked and transformed into something can actually be used. And this is where a topic comes into play that is rarely discussed, almost always in the background, but which has a decisive impact on the quality of choices: memory.
Chi lavora sui mercati finanziari, è abituato a confrontarsi con un flusso costante di informazioni. Ogni giorno si accumulano report macro, note di strategia, ricerche settoriali, dati, discussioni, libri, newsletter. La quantità è tale da generare l’illusione che sia sufficiente leggere molto per capire molto, come se la semplice esposizione ai contenuti fosse di per sé un vantaggio competitivo. In realtà accade il contrario: l’informazione diventa utile solo quando viene trattenuta, collegata, rielaborata e trasformata in qualcosa che si può realmente utilizzare. Ed è qui che entra in gioco un tema di cui si parla pochissimo, quasi sempre sullo sfondo, ma che ha un peso decisivo sulla qualità delle scelte: la memoria.
Data and models require a method, not accumulation
Investors tend to imagine memory as a more or less efficient archive, a more or less capacious container, but this is a mistaken image. Memory functions as a filter, an automatic selector decides what remains and what is eliminated, and this process is not neutral but follows very specific dynamics. When reading is passive, when you scroll through a text without stopping to interpret it, when you don’t rework what you encounter, the brain simply doesn’t retain it. The result is that much of the financial information consumed every day evaporates, leaving room only for what is immediate, loud, emotionally stronger, or more recent. And this is where behavioral finance once again becomes an indispensable lens for understanding how this dynamic really influences investor behavior.
The mind remembers above all what confirms what we already believe, a mechanism of cognitive economy that simplifies reality but makes it less accurate. When we don’t have a robust memory, our attention ends up focusing on recent events, the latest market movements, the latest economic news and the most visible comments. This is the natural terrain of recency bias, i.e., tendency to overestimate what has happened recently and underestimate the broader context. In the absence of a structured memory, every episode of volatility becomes exceptional, every rise seems like the beginning of a trend and every correction appears to be the prelude to something more serious. The recent history of the markets is full of examples of investors who have reacted to the last few days by erasing the last few years.
The key point is that memory is not just a personal skill, but an operational element of the decision-making process. Those who work in the markets make decisions based less on the information they possess and more on what they remember when they need to recall it. The difference is substantial: if memory is fragmented, emotional, or distorted, so will decisions be. If readings don’t settle, become mental models and integrate, each new piece of data is interpreted as an isolated episode. The result is a decision-making process dominated by the present, unable to connect the dots and therefore vulnerable to the same mistakes that repeat themselves cyclically.
Many of techniques we know serve precisely to bridge this gap between reading and memory. Exposure to information alone is not enough: the brain needs to be forced to work. Previewing a text, active reading, paraphrasing, careful selection of highlights, rewriting concepts, spaced repetition and summarizing in the form of permanent notes are not school exercises, but tools for transforming content from a momentary stimulus into stable knowledge. Anyone who reads financial reports knows how easy it is to remember headlines and forget numbers, to be impressed by narratives and lose sight of the data. Active reading serves precisely to achieve the opposite: it forces us to understand, not just to record.
I dati e i modelli richiedono un metodo, non un accumulo
Chi investe tende a immaginare la memoria come un archivio più o meno efficiente, un contenitore più o meno capiente, ma è un’immagine sbagliata. La memoria funziona come un filtro, un selettore automatico che decide cosa resta e cosa viene eliminato, e questo processo non è neutrale, ma segue dinamiche molto specifiche. Quando la lettura è passiva, quando si scorre un testo senza fermarsi a interpretarlo, quando non si rielabora ciò che si incontra, il cervello semplicemente non trattiene. Il risultato è che gran parte delle informazioni finanziarie consumate ogni giorno evapora, lasciando spazio solo a ciò che è immediato, rumoroso, emotivamente più forte o più recente. Ed è qui che la finanza comportamentale torna a essere una lente indispensabile per capire come questa dinamica influenzi davvero il comportamento degli investitori.
La mente ricorda soprattutto ciò che conferma quello in cui già crediamo, un meccanismo di economia cognitiva che semplifica la realtà ma la rende meno accurata. Quando non abbiamo una memoria robusta, la nostra attenzione finisce per concentrarsi sugli eventi recenti, sugli ultimi movimenti del mercato, sulle ultime notizie economiche, sui commenti più visibili. Questo è il terreno naturale del recency bias, ovvero la tendenza a sopravvalutare ciò che è accaduto da poco e a sottostimare i contesti più ampi. In assenza di una memoria strutturata, ogni episodio di volatilità diventa eccezionale, ogni rialzo sembra l’inizio di un trend, ogni correzione appare come il preludio di qualcosa di più grave. La storia recente dei mercati è piena di esempi di investitori che hanno reagito agli ultimi giorni cancellando gli ultimi anni.
Il punto centrale è che la memoria non è solo una competenza personale, ma un elemento operativo del processo decisionale. Chi lavora sui mercati prende decisioni basandosi meno sulle informazioni che possiede e più su quelle che ricorda nel momento in cui serve richiamarle. La differenza è sostanziale: se la memoria è frammentata, emotiva o distorta, anche le decisioni lo saranno. Se le letture non si sedimentano, non diventano modelli mentali e non si integrano, ogni nuovo dato viene interpretato come episodio isolato. Il risultato è un processo decisionale dominato dal presente, incapace di collegare i punti e quindi vulnerabile agli stessi errori che si ripetono ciclicamente.
Molte delle tecniche che conosciamo servono proprio a colmare questo divario tra lettura e memoria. La sola esposizione all’informazione non basta: il cervello ha bisogno di essere costretto a lavorare. L’anteprima di un testo, la lettura attiva, la parafrasi, la selezione accurata delle evidenziazioni, la riscrittura dei concetti, il ripasso distanziato, la sintesi in forma di nota permanente non sono esercizi scolastici, ma strumenti per trasformare un contenuto da stimolo momentaneo a conoscenza stabile. Chiunque legga report finanziari sa quanto sia facile ricordare i titoli e dimenticare i numeri, restare colpiti dalle narrazioni e perdere di vista i dati. La lettura attiva serve proprio a realizzare l’opposto: obbliga a comprendere, non soltanto a registrare.
When will memory be put to the test again?
If we look at how professional investors approach continuing education, we see that many of them apply memory techniques without declaring it. Jotting down a passage from outlook is a form of active processing. Comparing a macro update with previous years is a better way to contextualize. Rereading a report after a week is a rudimentary form of spaced repetition. Drafting a note to clients is an operational translation of the Feynman method. None of these activities are random: they are the way the mind fixes information, connects it to existing structures and integrates it into a coherent model.
From this point of view, memory becomes an integral part of the investor’s mental models. Not remembering a concept doesn’t just mean forgetting it, it means losing a piece of the structure. Those who study finance know how important it is not to work with isolated ideas, but to place them within a broader framework. Memory serves precisely this purpose: it builds continuity. Without continuity, every fact becomes an exception. And when everything seems like an exception, we end up reacting rather than interpreting.
This continuity directly affects the way we perceive risk. An investor who doesn’t remember how assets have performed in the past will tend to overestimate the volatility of the present. An investor who doesn’t remember previous economic cycles will be more inclined to interpret a correction as a structural reversal. An investor who doesn’t remember how macro variables relate to each other will end up attributing significance to fluctuations that have little meaning. Memory, therefore, is not just a matter of learning, but a component of emotional and operational stability.
The market is an environment rewards those who keep the thread of conversation going, not those who react to noise. And ability to keep the thread going depends much more on memory than we would like to admit. A well-trained memory allows us to recognize recurring patterns, to reinterpret events in a broader context, to remember what worked and what didn’t in previous situations. This doesn’t mean identifying certainties, but building a repertoire of precedents that reduces anxiety about the unexpected. In other words, memory reduces the need to reinvent the process every time.
In a context where the speed of information has increased, memory has taken on an even more central role. There is no time to check everything, to process every new piece of data from scratch: this is how high-speed trading algorithms work. A good financial memory functions as a hidden infrastructure that allows you to find your way even when the flow of news is too fast to be consciously managed. This is why those with solid mental models seem less reactive and more stable: not because they ignore information, but because they filter it through a denser network.
For this reason, talking about memory in finance is not an academic discussion, but rather an operational one. Memory influences the way we read markets and how we behave in relation to them. It influences our ability to stick to a strategy when prices are moving in the opposite direction, the speed with which we allow ourselves to be influenced by the opinions of others and the way we react to noise. It is interesting to note that many wrong choices don’t stem from a lack of information, but from the fact that information has not had time to become knowledge.
The point is not to have a larger memory, but a more structured one. The difference lies not in the quantity of what we remember, but in the quality of the connections we are able to make. In a market where everything changes rapidly, investor’s internal continuity becomes as strategic an element as asset allocation or the choice of instruments. It is a way of reducing the weight of immediacy and increasing that of consistency.
Quando la memoria sarà messa nuovamente alla prova?
Se osserviamo il modo in cui gli investitori professionali affrontano la formazione continua, notiamo che molti di loro applicano senza dichiararlo molte tecniche di memoria. Annotare un passaggio di un Outlook è una forma di elaborazione attiva. Confrontare un aggiornamento macro con gli anni precedenti è un modo migliore per contestualizzare. Rileggere un report dopo una settimana è una forma rudimentale di ripetizione a distanza di tempo. Redigere una nota ai clienti è una traduzione operativa del metodo Feynman. Nessuna di queste attività è casuale: sono il modo in cui la mente fissa le informazioni, le collega alla struttura già presente e le integra in un modello coerente.
Da questo punto di vista, la memoria diventa una parte integrante dei modelli mentali dell’investitore. Non ricordare un concetto non significa solo averlo dimenticato, significa aver perso un pezzo di struttura. Chi studia finanza sa quanto sia importante non lavorare con idee isolate, ma collocarle dentro un quadro più ampio. La memoria serve proprio a questo: costruisce continuità. Senza continuità, ogni fatto torna a essere eccezione. E quando tutto sembra un’eccezione, si finisce per reagire anziché interpretare.
Questa continuità influisce direttamente sul modo in cui si percepisce il rischio. Un investitore che non ricorda come si sono comportati gli asset in passato tenderà a sovrastimare la volatilità del presente. Un investitore che non ricorda i cicli economici precedenti sarà più incline a leggere una correzione come inversione strutturale. Un investitore che non ricorda come funzionano le relazioni tra variabili macro finirà per attribuire significato a oscillazioni che ne hanno poco. La memoria, quindi, non è solo un tema di apprendimento, ma una componente della stabilità emotiva e operativa.
Il mercato è un ambiente che premia chi mantiene acceso il filo del discorso, non chi reagisce al rumore. E la capacità di mantenere il filo dipende molto più dalla memoria di quanto si voglia ammettere. Una memoria ben allenata permette di riconoscere pattern ricorrenti, di rileggere gli eventi con un contesto più ampio, di ricordare cosa abbia funzionato e cosa no in situazioni precedenti. Questo non significa individuare certezze, ma costruire un repertorio di precedenti che riduce l’ansia dell’imprevisto. In altre parole, la memoria riduce la necessità di reinventare il processo ogni volta.
In un contesto in cui la velocità dell’informazione è aumentata, la memoria ha assunto un ruolo ancora più centrale. Non c’è tempo per verificare tutto, per elaborare da zero ogni nuovo dato: è così che ragionano gli algoritmi di trading ad alta velocità. Una buona memoria finanziaria funziona come un’infrastruttura nascosta che permette di orientarsi anche quando il flusso di notizie è troppo rapido per essere gestito consapevolmente. È il motivo per cui chi possiede modelli mentali solidi sembra meno reattivo e più stabile: non perché ignora l’informazione, ma perché la filtra con una rete più densa.
Per questo motivo, parlare di memoria nella finanza non è un discorso accademico, bensì più un discorso operativo. La memoria influenza il modo in cui leggiamo i mercati e in cui ci comportiamo di fronte a essi. Influenza la capacità di restare fedeli a una strategia quando i prezzi vanno nella direzione opposta; la velocità con cui ci si lascia suggestionare dalle opinioni altrui e il modo in cui si reagisce al rumore. E’ interessante osservare come molte scelte sbagliate non derivino da mancanza di informazione, ma dal fatto che l’informazione non ha avuto il tempo di diventare conoscenza.
Il punto non è avere una memoria più ampia, ma una memoria più strutturata. La differenza non sta nella quantità di ciò che ricordiamo, ma nella qualità delle connessioni che riusciamo a creare. In un mercato dove tutto cambia rapidamente, la continuità interna dell’investitore diventa un elemento strategico tanto quanto l’asset allocation o la scelta degli strumenti. È un modo per ridurre il peso dell’immediatezza e aumentare quello della coerenza.
Great article! After 40 years in the classroom I can tell you yourrecommendations apply to most things not just finance!