). Ja ik weet dat dit soort onderzoeken al duizendmaal door anderen zijn gedaan. Er is niks mis met het reconstrueren van bepaalde zaken om te zien of je het kan reconstrueren en of je er zelf eventueel nieuwe dingen bij kunt bedenken.Hier eerst de cumulative weekly returns. De positieve wekelijkse rendementen zijn bij elkaar opgeteld zijn en de negatieve rendementen bij elkaar opgeteld. Om zo een zicht te krijgen welke weken nogal varieerden wat betreft rendement en in welke weken nauwelijks negatief rendement voorkwam. (Waar de bar dus nauwelijks onder de nul door gaat)
Wat valt hier aan op? De grafiek lijkt op een sinus beweging met enorme variatie op het einde (enorme positieve en enorm negatieve weken). Wat ook opvalt is dat de laatste 2 weken van het jaar gemiddeld qua rendement vrij goed zijn en nauwelijks negatieve weken hebben gekend. Wat ook opvalt is dat na deze 2e weken de 1e 3 weken in Januari overwegend naar beneden gaan. Dit is het bekende kerst/santa clause etc. effect.
Is er een relatie te vinden hoe vaak een week negatief rendement oplevert? Het enige wat opvalt uit het plaatje is dat vanaf week 49 de hoeveelheid negatieve returns per week behoorlijk aan het afnemen is en na het nieuwe jaar behoorlijk toeneemt. Voor de rest is de lijn compleet random waar een week, welke week het ook was, gemiddeld tussen 1993-2010 acht keer negatief is geweest.
Valt hier nog een beetje rendement uit te halen? Om dat te zien plot ik de Average Weekly Returns. Dit showt het gemiddelde rendement per week over de tijdsframe 1993-2010 van week 1 tot week 52. Again compleet random tussen het midden maar wat opvalt is dat de gemiddelde return vanaf week 49 relatief hoog ligt. Alleen week 14 was hoger(!). Week 51 en Week 52 zijn dan ook nummer 2 en 3 van de best renderende weken gemiddeld genomen.
Stel, je had van de periode 1993 - 2010 alleen maar per week getrade. Bijvoorbeeld, alleen week 1 van maandag tot vrijdag (van 1993 tot 2010). Wat was dan je totale rendement geweest? Zie plaatje. Wat opvalt is dat de laatste weken erg positief rendement laten zien. Je zou op basis van deze gegevens bijv. een model kunnen bouwen en alleen de meeste positieve weken kunnen pakken om te zien hoe dat qua rendement oplevert over lange periode. Over de periode 1993-2010 behaalde de AEX zo'n 150% rendement.
Maar hoe zit het met de mate van spreiding in return per gemiddelde week? Dit valt terug te zien op basis van de standaard deviatie. Dit toont bijvoorbeeld dat, al was er rond week 39 - 42 relatief goed rendement, de variatie hierin was enorm. Niet verstandig dus. Je had immers een jaar kunnen missen en dan had je net een erg slecht jaar kunnen pakken.
Om er toch nog een risk/reward ratio in te stoppen heb ik gekozen voor de sharpe ratio. Het rendement ten opzichten van een 'risk free asset, een standaard govt. obligatie
' gedeeld door de standaard deviatie. Je wilt dus dat de Sharpe ratio zo hoog mogelijk is. Uit plaatje blijkt dat de laatste 2 weken van het jaar er vrij goed uit komen. Maar ook week 12 - 16. Maar wil je toch echt voor zo weinig mogelijk risico gaan zou je toch al snel uitkomen op een sharp ratio tegen de 2. Dus alleen eerstgenoemde periode en de laatste periode zijn relatief interessant voor een risk/reward model.
Maar hoe zit het dan met de variatie in de week zelf?Oftewel wat is het gemiddelde percentage tussen de (high-low) van een week over de gehele periode en is daar enigszins een relatie uit te halen? Daarom plot ik de cumulative weekly variation. Dit het percentage verschil tussen de highs en lows van week 1 tot week 52 voor de gehele periode 1993-2010 bij elkaar opgeteld. Dus week de percentage tussen high en low van week 1 (1993) + week 1 (1994).. und so weiter. Elk kleurtje staat voor een ander jaartal. Hetgeen wat enorm opvalt is de daling in de laatste paar weken. De laatste 2 weken van het jaar hebben de laagste cumulatieve variatie. Houd je niet van volatiliteit is dit natuurlijk voordelig. Het is op zich ook wel logisch dat de laatste 2 weken van het jaar relatief weinig variatie hebben. De volumes zijn immers de laatste 2 weken van het jaar ook altijd enorm laag.
Om te kijken hoe die cumulatieve variatie zich houdt per jaar plot ik de cumulative yearly variation. Dit is dus het percentage verschil tussen high en low van week 1 tot week 52 per jaar opgeteld. Dit toont met name het typische rise and fall verhaaltje wat je met bubbles ziet. We zijn sinds het begin van de crisis gehalveerd en je zou in die zin al kunnen concluderen dat het weer tijd is voor een crash. De afgelopen 2 jaar is de gemiddelde variatie in een week enorm gedaald (en zoals sommige hier ook stellen enorm saai geworden).
Is er een relatie tussen de gemiddelde variatie per week en de gemiddelde return per week?
Op zich hoeft dat niet zo te zijn. Stel je hebt een koers A die 50% omhoog gaat. Of het nu enorm volatiel is geweest (en dus een hoge kans op hoog percentage verschil high-low) of enorm lage volatiliteit. Beide hebben 50% gehaald. Een risico-averse belegger heeft liever lage volatiliteit en goed rendement. Wat je met name uit de onderstaande grafiek haalt is dat er een kleine tegengestelde relatie is aan het einde van het jaar waarin de variatie per week minder wordt en de returns per week omhoog gaan. Dat is natuurlijk wat je wilt zien als risico averse belegger.
Sell in May, come back in September?
Een sterke sell in may come back in september kan ik niet in mijn data vinden. Je komt zelfs erg negatief uit als je begint vanaf September met handelen. Als je vanaf Week 36 begint met beleggen heb je gemiddeld genomen een aantal enorm slechte weken voor je. Dit zou eventueel te kunnen maken hebben met het feit dat de zomer afgelopen is en iedereen weer aan het werk moet. Maar dit kun je ook afdoen als onzin. Om dit verder te testen had ik eventueel de variabele volume moeten toevoegen.
All Hail Santa Clause?
Iets wat wel opvalt is dat de laatste 3 weken van het jaar gemiddeld genomen erg sterk voor de boeg komen. Hoge sharp ratio, lage variatie, stevige rendementen. Zou je dit eventueel in een trading model kunnen stoppen? (Doh
!)Stel je zou alleen de laatste 3 weken van het jaar beleggen en dat voor de periode tussen 1993-2010. Je rendement zou 3.43% per jaar zijn. Je zou op een totaal rendement komen van 44.60% over de gehele periode tegen een Sharpe Ratio van 5. Qua risico/reward is dat enorm goed!. Uiteraard had je een veel hoger gemiddelde behaald als je continu bleef zitten vanaf 1993 ook al was het wekelijkse gemiddelde slechts 0.149%. Het risico was (logischer wijs) alleen veel hoger.
Om aan te tonen dat het ook nog veel slechter kon, stel je belegt, om wat voor reden dan ook, in week 3, 36 en 38. Dit zijn de 3 slechtste weken gemiddeld genomen over de gehele periode. Respectievelijk -1.25, -1.74, -1.36 percent per week verlies. Dit zou betekenen dat je op een gemiddeld jaar rendement komt van -4.36%. Op deze manier had je dus bijvoorbeeld -56% verloren over de gehele periode! Dit terwijl de AEX in diezelfde periode 150% is gestegen!
Fibonacci
Zijn er dan nog andere methodes om een trading methode te pakken gerangschikt op weeknummer? Een andere methode om een aantal week nummers te pakken is bijvoorbeeld de Fibonacci Methode. Het rijtje getallen van 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584 etc. Je kunt gebruik van maken door niet te beleggen in jaar 1 (want 1e getal fibo is nul), in jaar 2 en 3 in week 1 te beleggen en zo voorts. Op het moment dat hij bij 55 komt begin je gewoon weer bij het begin. Zo is het fibo getal 55, beleggen in jaar 11 in week 3. Op deze manier kwam ik op een gemiddeld rendement uit per week van 3.15%. Dit is een totaal rendement van 41% over de gehele periode.
In de 1e grafieken in deze post bleek ook dat de week 13-14-15-16 relatief positief rendement opleverden. Dit noem ik even voor het gemak 'het easter' effect. Als je slechts deze 4 weken zou traden kom je op een gemiddeld jaar rendement uit van 3.71% Zoals op onderstaand grafiek te zien valt, liggen de rendementen van deze 'methodes' allemaal relatief dicht bij elkaar. Moet gezegd worden dat de Christmas methode de beste risico/reward optie heeft. Het feit dat 3 methodes zo dicht bij elkaar liggen geeft ook te denken dat dit een eventueel 'maximaal' rendement is tegen het risico wat je kunt lopen op relatief korte termijn.
Conclusie?
Leverde dit onderzoek wat op? Ja, een leuke nieuwe excel template. Het gegeven dat de laatste 18 jaar het sell in May en come back in September effect relatief laag was. Het 'Santa Clause effect" en het "Easter effect" relatief sterk hebben stand gehouden over deze periode met 2 bubbels. Het toont ook dusdanige verschillen per week aan. De beste renderende week was week 14 met 1.44% gemiddeld per jaar en de slechts renderende week was week 36 met een gemiddeld rendement van -1.74%. Op jaarlijks gebied hebben we het slechts over een percentage verschil van 3.1% tussen de beste en slechts week. Voor de lange termijn beleggers is dit natuurlijk enorme peanuts. Sinds de kans dat je de slechtste of beste week pakt enorm klein is kun je concluderen dat de markt relatief efficiënt is. Voor de relatief korte termijn belegger geeft dit alleen wel mogelijkheden, eventueel om met cowboy leverages long te gaan de laatste 2 weken van het jaar.
Maar dit heeft uiteraard verdere tests nodig.[ Bericht 0% gewijzigd door sitting_elfling op 31-12-2010 08:34:34 ]
De vraag die uiteraard rijst is in welke mate we naar randomness zitten te kijken. Met 52 weken en 17 samples per week is dat lastig te zeggen, want ook bij een puur random proces verwacht je dat er een paar hele goede weken tussen zitten en een paar hele slechte.
Maar vooral die laatste twee weken springen er toch wel uit met hoge returns gekoppeld aan een lage volatiliteit. Daarnaast is het ook gewoon plausibel dat dat speciale weken zijn met lage volumes, de eeuwige hypes over eindejaars rally's en misschien wat windowdressing ten bate van jaarafsluiting. Ik moet zeggen dat het effect in jouw onderzoek sterker en consistenter naar voren komt dan ik had verwacht. Die week 12-16 heb ik meer twijfels over. Als je de plaatjes inspecteert (vooral plaatje 7 met die verschillende kleurtjes per jaar) die zie je direct dat er met de laatste 2 weken van het jaar iets speciaals aan de hand is maar voor week 12-16 is dat niet evident.
Op basis van dit onderzoek concludeer ik nu dat er best wel iets te zeggen was voor jouw speculaties van de laatste paar dagen. Al zou ik die cowboy leverage wel een heel stuk terugschroeven om de bekende reden.
Ik heb nog eens teruggekeken naar de returns van die weken. En op 1 of andere manier blijven die heel consistent. Geen sterke dalingen naar beneden maar solide stijgingen naar boven. Toeval wil ook dat het aantal negatieve weken over die 3 week relatief laag is. Mja, toeval dat ze net bij elkaar liggen? Of toeval dat ze net weken laten zien met 0.05%+ return ipv. -0.05%. Ik zocht naar variabelen om aan te tonen dat die weken meer risicovol waren. Achteraf had ik misschien volumes toe moeten voegen.quote:Op vrijdag 31 december 2010 01:29 schreef SeLang het volgende:
Die week 12-16 heb ik meer twijfels over. Als je de plaatjes inspecteert (vooral plaatje 7 met die verschillende kleurtjes per jaar) die zie je direct dat er met de laatste 2 weken van het jaar iets speciaals aan de hand is maar voor week 12-16 is dat niet evident.
Dat was dan ook een grote knipoog. Moest ik alleen kiezen om ergens een positie leveraged te nemen, dan zou dat wel de laatste 2 week zijn van het jaar. En stel ik had mijn data sample vergroot dan was ik er vrij zeker van dat de laatste 2 week er alleen maar beter uit zouden komen. In de 2 enorme bubbles van de laatste jaren zijn week 51 en week 52 relatief ongemoeid gebleven. Het is niet aannemelijk om te denken dat de vanaf 83 het resultaat stukken slechter was geweest alleen waarschijnlijk minder opvallend omdat de andere weken het relatief ook niet slecht deden.quote:Op basis van dit onderzoek concludeer ik nu dat er best wel iets te zeggen was voor jouw speculaties van de laatste paar dagen. Al zou ik die cowboy leverage wel een heel stuk terugschroeven om de bekende reden.
Het (onvermijdelijke) probleem is dat 17 samples per week best weinig is, maar ga je verder terug dan kom je in een heel andere wereld terecht. Het gaat hier om korte termijn trading, niet om economische wetten. De korte termijn prijsvariaties worden nu voor 70% ofzo gemaakt door tradebots en je hebt online trading etc. 17 jaar geleden was de AEX nog nieteens electronisch. Dat zou voor lange termijn beleggers weinig uit moeten maken maar voor korte termijn heb je dan dus een heel andere wereld. Helaas kun je dit probleem dus niet vermijden.quote:Op vrijdag 31 december 2010 08:47 schreef sitting_elfling het volgende:
Dat was dan ook een grote knipoog. Moest ik alleen kiezen om ergens een positie leveraged te nemen, dan zou dat wel de laatste 2 week zijn van het jaar. En stel ik had mijn data sample vergroot dan was ik er vrij zeker van dat de laatste 2 week er alleen maar beter uit zouden komen. In de 2 enorme bubbles van de laatste jaren zijn week 51 en week 52 relatief ongemoeid gebleven. Het is niet aannemelijk om te denken dat de vanaf 83 het resultaat stukken slechter was geweest alleen waarschijnlijk minder opvallend omdat de andere weken het relatief ook niet slecht deden.
Evengoed zou het interessant zijn om dezelfde soort analyse te doen op de S&P500 vanaf 1950 en dan te kijken in hoeverre dit effect dan nog zichtbaar is of dat het misschien komt en gaat door de jaren heen.
Aightquote:
Evengoed zou het interessant zijn om dezelfde soort analyse te doen op de S&P500 vanaf 1950 en dan te kijken in hoeverre dit effect dan nog zichtbaar is of dat het misschien komt en gaat door de jaren heen.
. Ik haal de S&P500 wel even door de trekker. Heb al wel een template ready nu maar vanaf 1950 wordt toch wel een bizar druk excel bestand 
Grootste gedeelte Excel, klein gedeelte Ninja en Eviews voor wat verificatie. Ik ben nu bezig met de S&P, dat zal waarschijnlijk meer ninja worden, de tievus wat een duizelige hoeveelheid aan data.quote:
Nice! Heb je dit met Ninjatrader gedaan of alleen met excel?
Wen er maar alvast aan. Voor je het weet ben je bezig met meerdere jaren 1-minuten data maal tig parameters....quote:
de tievus wat een duizelige hoeveelheid aan data.
As we speak ben ik bezig met een strategie die files genereert van 2500 rijen en 200 kolommen die vervolgens worden geanalyseerd. En dan heb ik de data al on the fly met >90% gereduceerd
Uiteindelijk moet er als resultaat een excel file uit komen met een paar honderd regels en enkele kolomen.
Haha. Ja. Ik herken het wel met de 1 minuten data. Ook de macro data files zijn gigantisch. Het S&P500 bestand is nu bijna klaar. Het is natuurlijk aardig om te zien dat je dan wel weer wat leuke resultaten krijgt. Was het toch wat waard. En goede excel templates kunnen nooit geen kwaad.quote:Op vrijdag 31 december 2010 12:49 schreef SeLang het volgende:
[..]
Wen er maar alvast aan. Voor je het weet ben je bezig met meerdere jaren 1-minuten data maal tig parameters....
As we speak ben ik bezig met een strategie die files genereert van 2500 rijen en 200 kolommen die vervolgens worden geanalyseerd. En dan heb ik de data al on the fly met >90% gereduceerd
Uiteindelijk moet er een excel file uit komen met een paar honderd regels en enkele kolomen.
Ik zie het wel komenquote:
[..]
Haha. Ja. Ik herken het wel met de 1 minuten data. Ook de macro data files zijn gigantisch. Het S&P500 bestand is nu bijna klaar. Het is natuurlijk aardig om te zien dat je dan wel weer wat leuke resultaten krijgt. Was het toch wat waard. En goede excel templates kunnen nooit geen kwaad.
Ik ga zelf m'n tool niet meer afkrijgen voor het einde van het jaar. Teveel afleiding...
Edit: ik moet ophouden dit mooie topic te verbaggeren met slowchat
Vanaf nu alleen nog maar reacties op de onderzoekjes
Cumulative Weekly Return. Als we dit vergelijken met het eerdere plaatje op de AEX is dat hier ook zo rond September een aantal weken behoorlijk volatiel zijn. Ook de laatste 2 weken komen hier weer het beste uit. Van enig spoor voor een Sell in May Come back in September en andere van dit soort effecten zijn hier uit niet te lezen.
Frequency Negative Return. Wat hier opvalt in vergelijking met de AEX is dat het gemiddelde aantal negatieve weken gemeten over de gehele periode opvallend(?) heel dicht bij elkaar ligt. Bij de AEX was een week gemiddeld 40% van de tijd(1993-2010) negatief. Bij de S&P500 is dat 44% over 1950-2010. Een week was gemiddeld genomen over de 61 jaren 26 keer negatief wat betreft return.
Weekly Average Return. Wat hier opvalt is dat er duidelijk een soort van crescendo figuur laat zien rond September. Met duidelijk slechtere weken en betere weken. De laatste 2 weken van het jaar zijn de best opeen volgende returns van alle 52 week. Dit zagen we ook bij de AEX, alleen was daar ook nog een soort van 'easter' periode. Dat valt hier niet uit terug te lezen.
Annualized Weekly Return. Spreekt voor zich. Stel je zou vanaf 1950 alleen bewust in week 1 hebben belegd. Wat was je return geweest? Dus week 1 (1950)+ week 1 (1951) .. etc. De laatste 2 weken komen hier weer relatief goed uit. Maar of dit enorm veel invloed zou hebben gehad op je trading? Als je zou traden vanaf 1950, alleen in week 51 en 52 tot aan 2010 had je een effectief jaar rendement gehad van 1.3%
Maar uiteraard zit je met zaken zoals technologie verschillen etc. Dus een test van 1950-2010 kun je als niet volledig relevant beschouwen. In wezen zou je hem moeten opdelen in bepaalde vlakken. Sinds ik de AEX tussen 1993-2010 had getest deed ik dat ook voor de SP500. En die laat duidelijk zien dat het 'kerst effect' nauwelijks van toepassing is in Amerika de laatste 18 jaar.
Standaard deviatie. Toont de variatie in returns aan. Om een of andere reden is dit rond September enorm hoog.
Sharpe Ratio. Over de gehele periode op de S&P500 blijkt wel degelijk dat de beleggen tijdens de kerst periode wat betreft risico/reward de beste optie was.
Cumulative Weekly Variation. Dit het percentage verschil tussen de highs en lows van week 1 tot week 52 voor de gehele periode 1950-2010 bij elkaar opgeteld. Ook hier zie je dat tegen de periode september de volatiliteit omhoog gaat en vanaf die periode tot aan kerst(!) grondig daalt. Dit is best opmerkelijk te noemen voor een statistiek van 60 jaar gezien de periode vanaf Januari tot week 35 bijna een horizontale lijn is.
Om toch nog even de gemiddelde wekelijkse variatie te bekijken per jaar plot ik onderstaande grafiek tegen de SP500. Dit laat met name zien dat de gemiddelde percentage tussen highs en lows per week van 2007 tot 2008 de hoogste is geweest in 61 jaar. En dat het tijdens de internet crisis best mee viel. Er lijkt niet een hele sterke correlatie tussen schommelingen per week en netto return. Maar dit is enigszins bedrog, het is immers geen logaritmische schaal.
Conclusie van deze rits aan data?
-Sell in May come back in September kan ik nergens in terugvinden
-Over de gehele periode is er een sterk 'kerst effect' waar de laatste 2 weken van het jaar een goed reward/risico rendement opleveren
-Maar als je dit vergelijkt met de AEX over de laatste 18 jaar heeft de S&P500 die relatie losgelaten en heeft de AEX een vele malen sterkere 'kerst effect' relatie!
-De weken rondom September zijn erg volatiel en erg schommelend in returns.
[ Bericht 0% gewijzigd door sitting_elfling op 31-12-2010 14:35:52 ]
Qua weekly variation in de S&P zou ik zeggen dat week 40-44 en week 51-52 exceptioneel zijn en alle overige weken in dezelfde trendlijn passen.
Hoe heb je eigenlijk bepaald wat nu week 1, week 2, ... en week 52 is? Ik gok de 1e handelsdag van het jaar als beginpunt van week 1 (dan hoe je alleen nog een bonusdag of meer in een schrikkeljaar over)? Wat doe je met het verschuiven van de kerstdagen en het feit dat je dan minder handelsdagen in een week hebt of juist soms niet?
Het meest relevante voor een bruikbare handelsstrategie is dat plaatje van de Sharpe ratio en die laat kennelijk over de periode 1950-2010 ook een hoge waarde zien. Dat is interessant.quote:
-Maar als je dit vergelijkt met de AEX over de laatste 18 jaar heeft de S&P500 die relatie losgelaten en heeft de AEX een vele malen sterkere 'kerst effect' relatie!
Wat nu een leuk vervolg plaatje zou zijn is om de returns van alleen de laatste 2 weken te plotten door de tijd heen (dus de jaren 1950-2010 op de x-as). Eens kijken hoe dat eruit ziet.
Gebruik je ook wel eens Matlab om dingen door te rekenen? Daar kun je in ieder geval grotere matrixen dan in excel in verwerken. En het rekent makkelijker in een keer door.quote:
[..]
Haha. Ja. Ik herken het wel met de 1 minuten data. Ook de macro data files zijn gigantisch. Het S&P500 bestand is nu bijna klaar. Het is natuurlijk aardig om te zien dat je dan wel weer wat leuke resultaten krijgt. Was het toch wat waard. En goede excel templates kunnen nooit geen kwaad.
Correct me if i'm wrong maar kun je nu dus ook stellen dat (wisten we eig. al) grotere volaliteit & volumes slecht is voor je rendement. &dus de trade-bots niet bevorderend voor je eigen rendement werken?
Dat heb ik gisteren al aan een mod gevraagd maar die zit nu denk ik nieuwjaar te vierenquote:
Grafiek komt er aan.quote:
[..]
Wat nu een leuk vervolg plaatje zou zijn is om de returns van alleen de laatste 2 weken te plotten door de tijd heen (dus de jaren 1950-2010 op de x-as). Eens kijken hoe dat eruit ziet.
Die laatste stelling gaat wel een beetje ver. Vergeet niet dat ik nergens volume in de vergelijking heb zitten. Wat betreft volatiliteit, het hangt af hoe je perceptie van risico/reward is. Je kunt een rendement van 50% met een volatiliteit van 100 of een volatiliteit van 10. Beide hebben 50% rendement, maar als je portfolio manager was geweest had je baas waarschijnlijk liever gehad dat je er zo weinig mogelijk volatiliteit was geweest.quote:
Week 44 (eerste week november) doet het ook opvallend goed. Overigens adden bij kwaliteitstopics?
Correct me if i'm wrong maar kun je nu dus ook stellen dat (wisten we eig. al) grotere volaliteit & volumes slecht is voor je rendement. &dus de trade-bots niet bevorderend voor je eigen rendement werken?
Week 44 plot ik ook wel even
Ik gebruik met name Excel en NT. Excel heeft een bloomberg addon wat het wat makkelijker maakt voor data mining enzo. Ninjatrader vooral voor verificatie. Hiervoor gebruikte ik met name Metastock maar NT is in bijna alle gevallen beter. Ik wil inderdaad zo langzamerhand overstappen op Matlab. Heb het wel maar gebruik het (nog) niet heel veel. Mede omdat ik ook nog (te) veel doe in Eviews.quote:
[..]
Gebruik je ook wel eens Matlab om dingen door te rekenen? Daar kun je in ieder geval grotere matrixen dan in excel in verwerken. En het rekent makkelijker in een keer door.
Week 51+ Week 52 heeft iig. een mooie equity curve. Ik wou dat ik dat soort plaatjes bij mn NT strategieën wat vaker tegenkwam 
Ziet er mooi uit!quote:
Week 44 bleek inderdaad een interessant jaar rendement te behalen. Maar als je het plot over de gehele periode zie je dat het geen 'mooie' lijn is in vergelijking met week 51+ week52. Als jullie de grafiek nog willen in log. schaal of iets anders. Roep maar
[ afbeelding ]
Ik heb nog wel een idee: maak er een 3D-grafiek van met op de x-as het weeknummer, op de diepte as het jaar (1950-2010) en op de as naar boven de returns van het weeknummer voor elk gegeven jaar.
Geen idee of dat een duidelijk plaatje wordt maar soms kun je zo heel makkelijk verbanden spotten.
Heb het een paar keer geprobeerd maar kreeg er geen goede xyz grafiek uit. Nog andere tips wat ik eventueel kan proberen? Zit er over na te denken om eventueel een dag en een maand effect er bij te doen. Dan heb ik alle 3 de templates compleet.quote:
[..]
Ziet er mooi uit!
Ik heb nog wel een idee: maak er een 3D-grafiek van met op de x-as het weeknummer, op de diepte as het jaar (1950-2010) en op de as naar boven de returns van het weeknummer voor elk gegeven jaar.
Geen idee of dat een duidelijk plaatje wordt maar soms kun je zo heel makkelijk verbanden spotten.
Ik ga zeker tegen het eind van komend jaar weer meer testen op deze effecten. Met name het week 51/52 effect. Mocht ik voor korte termijn in aandelen stappen zal ik ook zeker mijn spreadsheets er weer bij gebruiken. Al scheelt het een aantal procenten. Elke procent is welkom
Week 12 - 16 kon niet echt verklaard worden en het werd vooral 'toevallig' geacht. Maar is het misschien niet zo dat dit de pre-dividend-periode is? Dus de maand april waar de mensen inslaan voor de dividendmaand Mei?
Geen idee. Is een dividend belegger juist niet vaak iemand die lange termijn investeert? En dus niet voor een paar weekjes er in zit? Of bedoel je dat ze allemaal rondom die weken beginnen met inkopen?quote:Op woensdag 8 juni 2011 23:11 schreef Sokz het volgende:
Misschien een stomme kick maar:
Week 12 - 16 kon niet echt verklaard worden en het werd vooral 'toevallig' geacht. Maar is het misschien niet zo dat dit de pre-dividend-periode is? Dus de maand april waar de mensen inslaan voor de dividendmaand Mei?