Back Track Filosofi

[Bertil]

Hade först svårt att bestämma mig för om detta inlägga skulle hamna i "Filosofiska Grubblerier" eller få en egen tråd.
Vad gäller nya "Turn of month" går ju Back track motorn tillbaks de senaste 4 åren och söker samband vilket månadsdatum det är lämpligast att gå in om man sedan vill gå ur med vinst x dagar senare. I Novembers månadsbrev har ju Rikard förklarat och även skickat med länk till en video https://youtu.be/sVxw0H_vbGU

Det jag vill diskutera här lite filosofiskt är orsaken till Turn of month anomalin.
Bland affärsägare är ju uttrycket "lönehelg" en etablerad term dvs då folk får in sin lön på kontot i slutet av månaden så är det vanligt att handla lite mer extravagant.

Flera av oss sparar ju regelbundet i fonder som i sin tur handlar på börsen. Regelbundet sparande innebär ju att överföringen till fonden sker med autogiro direkt efter att lönen kommit in. Hur lång tid går det då innan fondbolaget agerar på börsen? Tar man tex fonden Avanza Zero så måste den ju följa index dvs den bör agera omgående då nytt kapital kommit in. Även automatiska pensionsinbetalningar följer ju vissa månadsmönster.

Det man önskar är alltså netto kapitalinflöde i alla de i index ingående aktierna med detta menar jag alltså volymen på aktieaffärerna som drivs av köp dvs går mot säljkursen multiplicerat med aktiekursen.

Nu säger någon att volymen är sekundär det är indexkursen som är facit.

Visst, men förändringen av indexkursen är ett resultat av en orsak. Skall man komma vidare så måste man undersöka orsakerna. Vet man orsakerna så kan man förfina analysen.

Säg att lönen kommer den 25:e. om det är en helgdag så kommer den en dag innan. Antag vidare att överföringen till pensionsfonden sker första arbetsdagen efter den 25:e. Handeln kan då ske tex 3 arbetsdager efter detta.

Säg att istället för att koncentrera sig på datum i månaden så kanske statistiken skall bygga på x antal börsdagar efter den 25:e!

mvh
Bertil


Edit: Ändrade löneutbetalningsdatum till den 25:e.

[Bari]

Det är en bra poäng Bertil. Min lön kommer dock den 25e, trodde att de flesta fick lön den dagen förutom de som har tvåveckorslön. Undviker shoppingmalls så mycket jag kan men speciellt helger som infaller runt den 25e då många verkar gå helt bananas.

Under tiden som Raptor utvecklades så laddade jag ner historiskt data för OMXS30. Med lite pivotpilllande i Excel så framkom dock ett tydligt mönster att index går sämre i slutet av månaden och under första veckan. Detta avspeglas även i koden till Raptor Supermarket long. Vet inte vem som skrev raderna och kom fram till de datumen men jag kunde se att de var rätt.
datum1:=7
datum2:=29
datum3:=30

Vore absolut intressant om någon har en förklaring till varför det är så.

[Bertil]

Min lön kommer in på mitt bankkonto den 26:e, men tror att den är och vänder i en annan bank först. Har ändrat till den 25:e i inlägget ovan.

Arbetsgivaravgifter som även går till pensionen betalas ju in den 12:e.
Andra pensionsinbetalningar som arbetsgivaren gör tex ITP till Collectum skall vara inbetalt den 15:e.

I slutet av månaden måste ju alla fondpengar vara placerade på börsen och då kommer luften att pysa ur kurserna lite.

mvh
Bertil

[Rikard Autostock]

Värt att nämnas i sammanhanget är att BackTrack är en teknik att undersöka dagens förutsättningar historiskt direkt i scriptet. Vi har tilämpat det på månadscykeln i det här skedet, men det kan ju användas till i princip vad som helst. Tex antal stigande dagar i följd, eller varför inte i kombination med veckodag, värdet på RSI, volla osv. Allt går att leta historik på och se utfall. Ju fler indikatorer man bakar in desto mer tid kommer det ta att simulera, och desto färre "hits" hittar man med följden att det statistiska underlaget troligen blir sämre.

[Bertil]

Mycket av börskursen (det mesta?) styrs ju av makro. Om DAX går upp brukar ju OMXS30 haka på. Vilka månadsanomalier som styr DAX och när pensionsinbetalningarna går till avslut där vet jag inte, men detta kommer ju även in som månadsanomali på OMXS30.

Men som sagt att räkna antal börsdagar efter den 25:e borde ju fånga in även dessa anomalier.

mvh
Bertil

[Bertil]

Värt att nämnas i sammanhanget är att BackTrack är en teknik att undersöka dagens förutsättningar historiskt direkt i scriptet. Vi har tilämpat det på månadscykeln i det här skedet, men det kan ju användas till i princip vad som helst. Tex antal stigande dagar i följd, eller varför inte i kombination med veckodag, värdet på RSI, volla osv. Allt går att leta historik på och se utfall. Ju fler indikatorer man bakar in desto mer tid kommer det ta att simulera, och desto färre "hits" hittar man med följden att det statistiska underlaget troligen blir sämre.

Kan Back Track motorn i framtiden bli en "funktion" så att man fritt kan välja vad som skall undersökas?
Kan man även tänka sig att man kan välja upplösning tex timmar så att man kan undersöka om kursen går ner från kl 12 till kl 13 en viss procent och det är en fredag i andra månadshalvan, vad är statistiken för att kursen skall ha gått upp kommande tisdag?
Eller blir ovanstående på tok för komplext?

mvh
Bertil

Edit: Det som tar tid är ju om Back Track motorn måste köras var 5:e sekund. Finns det någon möjlighet att välja att den körs med lägre periodicitet?

[Rikard Autostock]

Jo, visst går det att blanda valfria villkor.

I princip kan man köra på två sätt:

1. Testa dagens förutsättningar, tex dagens veckodag:

veckodag=eqv(dayofweek(),const(dayofweek()))

om dagens datum är under andra halvan av månaden:

andrahalva=eqv(gt(dayofmonth(),14),gt(const(dayofmonth()),14))



och tex antal stigande eller fallande dagar i följd:

stig1=gt(c,aref(c,1))
fall1=le(c,aref(c,1))
dagar_sedan_fall=topbars(fall,120,1)
dagar_sedan_stig=topbars(stig1,20,1)
days=if(gt(dagar_sedan_stig,dagar_sedan_fall),dagar_sedan_fall,sub(0,dagar_sedan_stig))


days returnerar positivt tal om vi har x antal stigande dagar i rad och negativt om det är y antal fallande dagar i rad.

För att testa utfallet med BackTrack:


setup=and(and(veckodag,andrahalva),eqv(days,const(days)))
hits=sum(setup,1000)



räknar ut antal gånger som dagens "konfiguration" förekommit senaste 1000 dagarna.



För att se utfallet tex 3 dagar senare:

veckodag=eqv(dayofweek(),const(dayofweek()))
andrahalva=eqv(gt(dayofmonth(),14),const(gt(dayofmonth(),14)))

stig1=gt(c,ref(c,1))
fall1=le(c,ref(c,1))
dagar_sedan_fall=topbars(fall1,20,1)
dagar_sedan_stig=topbars(stig1,20,1)
days=if(gt(dagar_sedan_stig,dagar_sedan_fall),dagar_sedan_fall,sub(0,dagar_sedan_stig))

setup=and(and(veckodag,andrahalva),eqv(days,const(days)))
hits=sum(setup,1000)
vinstaffärer=sum(and(aref(setup,3),gt(c,ref(c,3))),1000)
hitrate=div(vinstaffärer,hits)
add(hitrate,0)


där "vinstaffärer" summerar ihop antalet gånger som kursen stod högre 3 dagar efter setupen inträffade. Hitrate dividerar helt enkelt antal vinster med antal hits och får fram procentuella utfallet.



Exempel på körning i Kalkylforskaren på OMXS30-aktierna plus några index: