Case Study: Trendumkehrpotentiale

Trendumkehrpotentiale ermöglichen es, das Potential von Zeitreihen zu ermitteln. Zudem können Trendumkehrpunkte benutzt werden, um über Datenanalyse-Tools (z.B. Neuronale Netze) zukünftige Umkehrpunkte zu prognostizieren. Hier ist ein Beispiel aus der Trading-Welt.  

Es können nachfolgend Ticker, ein Zeitreihenbereich und die Anzahl der Tradingaktionen ausgewählt werden. Nach der Eingabe wird die Trendpotentialkurve berechnet. Zudem wird folgendes in der Grafik ausgegeben:

Gesamtpotential: Ertrag, den ein perfekter Trader erreichen könnte (jeden Tag wird eine Aktie richtig gekauft oder leer verkauft)

Trading-Potential: Der Händler hat im Zeitintervall nur die Anzahl der Tradingaktionen zur Verfügung, handelt hier aber perfekt.

Spanne: Differenz zwischen Start und End-Datum als Absolut-Wert (d.h. buy-and-hold bzw. sell-and-hold).

Trading-Faktor: Gibt an, um welchen Faktor ein Trading mit der Anzahl der Tradingfaktoren eine buy-and-hold zw. sell-and-hold übertrifft. Je höher der Trading-Faktor, umso besser ist die Aktie für Tradingaktionen geeignet.

Input:

Output: