Quantitative Marktanalyse – Saisonalitäten, Markov-Regime, Feiertags- und Mondphasen-Analyse auf echten S&P 500 Daten (^SPX).
Analysiere historische Muster im S&P 500 nach Wochentag, Monat, Handelstag und mehr.
Zeigt den durchschnittlichen Return je Wochentag sowie die Trefferquote. Erkennbar ist, welche Wochentage historisch tendenziell positiv oder negativ waren – nützlich für die Auswahl der Einstiegstage. Der aktuelle Wochentag ist markiert.
| Wochentag | Rendite | Win Rate | N | Staerke |
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Kumulierte Equity-Kurven je Wochentag – als ob man jeden Tag dieser Woche gehandelt hätte. Zeigt langfristige Tendenzen und ob ein Wochentag strukturell im Vorteil oder Nachteil ist.
Durchschnittlicher Return je Kalendermonat. Klassische Saisonalitätsanalyse – welche Monate sind historisch stark (z.B. April, November), welche schwach (z.B. September)? Der aktuelle Monat ist markiert.
| Monat | Rendite | Win Rate | N | Saisonalitaet |
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Return je Woche im Monat (Woche 1 bis 5). Zeigt ob es innerhalb eines Monats bevorzugte Handelszeiträume gibt – z.B. Monatsbeginn vs. Monatsmitte. Die aktuelle Woche im Monat ist markiert.
| Woche | Rendite | Win Rate | N | Staerke |
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Return je Handelstag im Monat (T1 bis T23). Ermöglicht die genaue Identifikation der stärksten und schwächsten Handelstage – besonders nützlich in Kombination mit dem Matrix-Hub. Der aktuelle Handelstag ist markiert.
| Tag | Rendite | Win Rate | N | Staerke |
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Analysiert den Return nach einer Folge negativer Handelstage. Konfigurierbar nach Anzahl roter Vortage, Einstiegs- und Ausstiegstag. Klassischer “Turnaround”-Effekt: Märkte neigen nach Abwärtsbewegungen zu Gegenbewegungen.
| Jahr | Rendite | Win Rate | N |
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| Monat | Rendite | Win Rate | N |
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Durchschnittlicher Jahresverlauf des S&P 500 (^SPX) auf Tagesbasis – normalisiert auf 100 zum Jahresbeginn. Aktiviere einzelne Linien um Muster und historische Extremwerte zu vergleichen.
Durchschnittlicher Return je Kalenderwoche (KW1–KW52). Balken zeigen den Ø Tagesertrag je KW, die Linie den kumulierten Verlauf. Die aktuelle Kalenderwoche ist markiert.
Durchschnittliche S&P 500 Performance im ±5 Handelstage-Fenster um FOMC-Entscheidungstage. Tag 0 = Entscheidungstag, indexiert auf 100. Datenquelle: ^SPX Stooq · 256 Events · 1994–2025.
| Tag | Ø Return (bp) | Kumuliert (bp) | Median (bp) | P25 (bp) | P75 (bp) |
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Visualisiere den durchschnittlichen Return als Heatmap – kombiniere zwei kalendarische Dimensionen und erkenne Muster auf einen Blick.
Kombiniere mehrere Filter und teste saisonale Strategien auf echten Kursdaten. Ergebnisse werden in Echtzeit berechnet.
Wird berechnet…
Analysiere den S&P 500 im Umfeld der 10 wichtigsten US-Marktfeiertage – bis zu 5 Tage vorher und bis zu 5 Tage danach. Aktiviere/deaktiviere einzelne Feiertage per Klick.
Basierend auf den oben gewählten Entry/Exit-Offsets. Kosten: 0.05% Round Trip.
| Feiertag | -5 | -4 | -3 | -2 | -1 | 0 Feiertag |
+1 | +2 | +3 | +4 | +5 |
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Analysiere den S&P 500 nach den 8 Mondphasen. Klicke auf eine Phasenkarte oder Checkbox um Phasen zu aktivieren/deaktivieren.
| Mondphase | Ø Return | Win Rate | N | Equity kumuliert |
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Zeilen: 8 Mondphasen (Neumond bis abnehmende Sichel) · Spalten: Wochentag Mo–Fr · Phasenberechnung: Julianisches Datum, Referenz-Neumond 6. Jan 2000, Synodischer Monat 29.53 Tage
Eine Markov-Kette modelliert Marktbewegungen als Folge von Zuständen mit statistischen Übergangswahrscheinlichkeiten. Der entscheidende Grundsatz: der nächste Zustand hängt nur vom aktuellen Zustand ab – nicht von der gesamten Vergangenheit. Kein Indikator, kein gleitender Durchschnitt.
Wie funktioniert es hier?
Jeder Handelstag wird anhand seiner Close-to-Close Rendite einem von 5 Zuständen zugewiesen (Quintile: unterste 20% = S1, oberste 20% = S5). Aus der historischen Häufigkeit von Zustandsfolgen entsteht die Übergangsmatrix: sie zeigt, wie wahrscheinlich der Markt morgen in welchem Zustand ist – gegeben dem heutigen Zustand.
Trade-Logik: Signal am Close(T) → Entry am Open(T+1) je nach Return-Modus → Exit am nächsten Kurs. Kosten: 0.05% Round Trip. Jeder Signal-Tag erzeugt einen eigenen Trade.
[MarkovHub] – damit kann die Datenanbindung konfiguriert werden.
Diagonale stark = Trend aktiv · Sprünge zur Mitte = Mean Reversion Signal
Prozentuale Tagesrange (High − Low) / Open × 100 je Handelstag T1–T23 im Monat – sortiert nach Range-Stärke. Ergänzt durch Follow-Through-Analyse: Wie verhält sich der Markt in den Folgetagen nach einem Range-Tag?
Normalisiert auf Open-Preis → kein Verzerrungseffekt durch historisch niedrigere Indexstände. Handelstag 1 = erster Handelstag des Monats, T23 = letzter berücksichtigter Handelstag.
| # | Handelstag | Ø Richtung | Win Rate | N | Stärke |
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Balken: Ø Return (Open→Open) N Tage nach dem Range-Signal-Tag · Linie: Win Rate · Basis: Long-Only ohne Kosten.
| # | Handelstag | Ø Return | Win Rate | N Trades | ↑ / ↓ |
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