Hallo,
das Thema Saisonalität hat mich auch vor einiger Zeit interessiert. Ich bin zwar kein Tai-Pan User sondern arbeite mit MarketMaker und habe dies Berechnung der Saisonalität dort Programmtechnisch umgesetzt.
Aber die allgemeine Beschreibung eines Lösungsweges (Wunsch von Taxus in seinem Beitrag), bzw. wie die Ergebnisse eines solchen Programms angewendet auf verschiedene Papiere aussehen, dürfte für diese Diskussionsrunde der Tai-Pan Nutzer auch von Interesse sein.
Wenn man von einer Saisonalität ausgeht, muss man sich erst die Frage beantworten, nach welcher Zeitspanne wiederholt sich das erwartete Verhalten der Saisonalität. Z.B. Die Heizölpreise steigen im Spätsommer/Herbst und bleiben über den Zeitraum der Heizperiode hoch und sinken wieder, wenn es auf den Sommer zu geht. Dier wiederholt sich jedes Jahr. Also sind die Intervalle, die man auf Saisonalität untersucht 1 Jahr (Zeitraum der Hauptintervalle).
Bei der Betrachtung von saisonalem Verhalten an der Börse legt man auch das Jahr als Intervall fest.
Für die Berechnung muss man mich dann entscheiden, wie groß die Vergleichsintervalle im Hauptintervall sein sollen (Tag, Woche, Monat). Die Sinnhaftigkeit ergibt sich aus der Aussagegenauigkeit der Saisonalität. Greifen wir noch einmal das Beispiel des Heizöls auf. Ab wann genau das Heizöl teurer wird (Tagesdatum, Woche) lässt sich über saisonale Untersuchungen nicht ermitteln. Und so ist es auch bei Wertpapieren. Deshalb, und so kenne ich es auch aus Artikeln, wird der Kalendermonat als Vergleichsintervallgröße in dieser Betrachtung verwendet.
Die Entscheidung welche Vergleichsintervallgröße man wählt, obliegt jedem selbst, der ein solches Programm erstellt. Ich habe mich, wie die im Anhang befindlichen Dateien zeigen, an den Kalendermonat gehalten.
Bei der Saisonalität will man ja nicht die absoluten Werte eines Objektes wissen, sondern wie seine Veränderung in einem Zeitraum ist. Außerdem sollten unterschiedliche Wertpapiere, deren Kurse sich im einstelligen Euro Bereich (z.B. Infineon) und solche im mehrstelligen Euro Bereich (z.B. DAX) bewegen, unabhängig von ihren Kurswerten miteinander verglichen werden können. Deshalb wählt man als ersten Schritt eine prozentuale Veränderung in den Vergleichsintervallen.
1) In jedem Vergleichsintervall (1, 2, …i) eines jeden Jahres wird die prozentuale Veränderung des Close Wertes zu dem Open Wert berechnet.
Pi = (Ci – Oi) /Oi *100% (Prozentuale Änderung des i-ten Vergleichsintervalls)
2) Die Prozentwerte der gleichen Vergleichsintervalle innerhalb der jeweiligen Jahre (J1, J2, … Jk) des Betrachtungszeitraums werden summiert und durch die Anzahl der Jahre (k) dividiert. Es ergeben sich also Mittelwerte der Vergleichsintervalle (m) über die betrachteten Jahre.
P1m:=(P1J1 + P1J2 + … + P1Jk)/k
P2m:=(P2J1 + P2J2 + … + P2Jk)/k
… usw
Pim=(PiJ1 + PiJ2 + … + PiJk)/k
Als nächstes geht es um die Art der Darstellung der Ergebnisse. Ich kenne die Darstellung als Säulendiagramme, in denen die Mittelwerte der Vergleichsintervalle (Pim) in der zeitlichen Abfolge des Hauptintervalls (Jahr) dargestellt werden. (siehe „Saisonalität Darstellung Beispiel.pdf“).
Die Darstellung wie DownUp sie mit der Seite von „Seasonalcharts“ in die Diskussion eingebracht hat, war mir neu, und ist meiner Meinung nach unüblich und auch falsch benannt. Sie stellt nicht die Saisonalität dar, sondern es handelt sich hierbei um die durchschnittliche kumulative Jahresentwicklung eines untersuchten Wertpapiers.
Die obige Art der Berechnung der Saisonalität habe ich in MarketMaker programmiert. Das Jahr ab welchem die Saisonalität bis zum heutigen Zeitpunkt berechnet werden soll, kann frei gewählt werden. Alle Objekte (Aktien, Indices, ganze Ordner, Filter, …) können als Eingang für dieses Programm verwendet werden. Die Ergebnisse werden in einer Tabelle dargestellt. Standardmäßig wird der Wert über den Gesamtzeitraum dargestellt (siehe „Saisonalität Dax-Werte nur Gesamtwert.pdf“). Zusätzlich kann aber auch noch ein Wert über einen kürzeren Zeitraum zurück (z.B. 5-Jahre, auch frei wählbar) angezeigt werden, um einen Vergleichswert zu haben, ob das Verhalten der Saisonalität sich in den letzten Jahren verändert hat. Will man nun ganz genau wissen, wie die Werte in den einzelnen Jahren waren, so kann man sich diese als 3. Darstellungsvariante anzeigen lassen (siehe „Saisonalität Dax-Werte alle Jahre.pdf“).
Wie man in der Tabelle der 3. Darstellungsvariante sieht, ist das älteste angezeigt Jahr nicht überall das Selbe. Dies hat folgenden Hintergrund: Wird als Start Jahr z.B. 1950 angegeben, die ersten Daten zu einem Papier sind aber erst ab 1998 in der Datenbank vorhanden, dann kann die Berechnung erst ab diesem Jahr beginnen. Außerdem sieht man in der Zeile des aktuellen Jahres und manchmal auch in der Zeile des ältesten Jahres in einigen Spalten eine 0. Dies Spalten sind dann im aktuellen Jahr Monate in der Zukunft, oder bei dem ältesten Jahr Monate vor dem Vorliegen der ersten Daten zu diesem papier.
Da man vermutet, dass das Phänomen der Saisonalität unterschiedlich und vielleicht stärker bei der Betrachtung von einzelnen Branchen ausgeprägt ist, habe ich noch das Ergebnis für die Daxsector-Werte hinzugefügt.
Wie viel Informationen sich aus den Ergebnissen der Saisonalität herausziehen läst, muss jeder selbst entscheiden
Ich hoffe ich konnte mit diesem Beitrag etwas mehr Informationen zu dem Thema Saisonalität beisteuern und auch mit der allgemeinen Darstellung den geäußerten Wunsch von Taxus erfüllen.
Gruß Chuck
Dateianhänge:
Saisonalität Darstellung Beispiel.pdf (35kb) downloaded 88 time(s).
Saisonalität Dax-Werte nur Gesamtwert.pdf (28kb) downloaded 74 time(s).
Saisonalität Dax-Werte alle Jahre.pdf (149kb) downloaded 64 time(s).
Saisonalität Daxsector-Werte nur Gesmtwert.pdf (25kb) downloaded 85 time(s).