Der Überraschungschart wäre die Regression vom Dax in Abhängigkieit vom DOW!

verfasst von Mappel, 13.04.2001, 20:40

Die Erhebung der Daten für den Überraschungschart sollte zuerst überdacht werden.

Wie kann nun die Planung zur Erhebung der Daten aussehen, damit der Börsen-Jahreszyklus repräsentativ im Zahlenmaterial mit geringem Aufwand enthalten ist?

Zur Aufbereitung der Daten eignen sich gut die Pivot-Punkte. Der Pivot-Punkt ist der Mittelwert der drei Kurse(Close, High, Low) einer Tagescandle!

Unter geringerem Aufwand eignet sich gut der"Monatscandle-Pivot-Punkt" zur Erfassung und Aufbereitung der Daten! Ich würde den Mittelwert-Monat-Eröffnungskurs auch in die Berechnung mit einfliessen lassen.

Den so berechneten Mittelwert bezeichne ich als MCP4 ="Monatscandle-Pivot-Punkt4"

MME = Mittelwert-Monat-Eröffnungskurs
MMS = Mittelwert-Monat-Schlusskurs
MMH = Mittelwert-Monat-Höchstkurs
MMT = Mittelwert-Monat-Tiefkurs

MCP4 = (MME + MMS + MMH + MMT) / 4

MCP4dx = Monatscandle-Pivot-Punkt4-DAX
MCP4dw = Monatscandle-Pivot-Punkt4-DOW

Diese Daten besitzen den höchsten Zuverlässigkeitsgrad für weitere Betrachtungen von massenpsychologischen Erscheinungen!
Mit der Berechnung von MCP4dx und MCP4dw ist Aufbereitung der Daten abgeschlossen!

In der Statistik werden häufig zufällige Einzelerscheinungen ihrer Massenerscheinung gegenübergestellt, um extreme Abweichungen von der Massenerscheinung feststellen zu können.

Mit MCP4dw und MCP4dx stehen eigentlich zwei Massenerscheinungen gegenüber!

Die gegenwärtig angewandte Börsenpsychologie der Masse lässt vermuten, dass MCP4dw als normal geltende Massenerscheinung anerkannt wird und die anderen Weltbörsen (MCP4dx) in ihrer Einzelerscheinung um diesen Wert schwanken bzw. streuen.

Das vielfach höhere Monatsvolumen im DOW gegenüber anderen Börsenplätzen lässt den Schluss zu, dass MCP4dw viel träger und später auf massenpsychologische Veränderungen reagiert als Indizes mit einer wesentlich kleineren Marktkapitalisierung.

So eilt der Dax in der Phase der Euphorie dem DOW voraus und in sehr depressiven Phasen könnte er danach dem DOW sogar nacheilen!

Daraus lässt sich ableiten, eilt der Dax dem Dow extrem voraus, steht uns eine Korrektur ins Haus.



Statistisch betrachtet haben wir es aber mit zwei Variablen zu tun: MCP4dw und MCP4dx

x = MCP4dw
y = MCP4dx

Man kann jetzt fragen nach der Grösse y in Abhängigkeit von x. In erster Linie interessiert uns bei dieser Fragestellung, ob irgendeine Beziehung zwischen den Variablen besteht und in welcher Art diese ist. Dabei sehen wir x als unabhängige und y als abhängige Variable an. y ist dann eine Funktion von x.

Wir suchen also die Regression von y bezüglich x.
Der nichtssagende Begriff Regression (Regreß = Rücktritt) beschreibt nur, dass y von x abhängig ist.

Geht man davon aus, das x und y unabhängig zu einander stehen, spricht man von der Korrelation zwischen x und y.

In unserem Fall gehen wir von einer Abhängigkeit aus und berechnen bzw. zeichnen erst einmal die Regressionsgerade (Prinzip der Kleinsten Quadrate)

Die Stichprobe aus der zweidimensionalen Grundgesamtheit (X,Y) wird entsprechend dem Stichprobenpaar in ein Diagramm eingezeichnet.
(x1,y1), (x2, y2) (x3, y3) usw.

Stellt sich dabei heraus, dass diese Punkte nahezu auf einer Geraden liegen, so können wir eine"Ausgleichsgerade" oder die Regessionsgerade von y bezüglich x nach Augenmaß einzeichnen, wobei deren Lage möglichst gut den Mittelwert der einzelnen Punkte repräsentieren sollte. Es könnt sich aber in unserem Fall auch eine Regessionskurve herausstellen.

Aus der Regessionsgeraden oder Regressionskurve können wir ablesen, bei welchem vorgegebenen X-Wert welcher Y-Wert zu erwarten ist. Die horizontale Achse eines Diagramms stellt stets den unabhängigen X-Wert pro Zeiteinheit.

Wir erinnern uns?
x = MCP4dw
y = MCP4dx

Anmerkung:

Für eine erste Stichprobe könnten auch die letzten 30 bis 50 Pivot-Punkt (Close, High, Low) der Tagescandlen von DAX u. DOW dienen!!

Weitere Untersuchungen wären möglich:

- Regessionskoeffizient bzw. das Steigungsmass der Regressionsgeraden
- Regression und Varianzanalyse. Die Methoden der Varianzanalyse sind auch bei Regerssionsproblemen anwendbar.


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