EREGL: Fay hatları hareketleniyor

ERDEMIR (EREGL): Fay hatları hareketleniyor

Bu yıl nefes almadan yaptığı atağın benzerini bekleyiş sürüyor olmalıdır.  Şubat ve mart aylarında üst üste prim yaptığı günlerin benzeri tekrarlar mı? Tersten sorarsak: bu primli seri hareketin sebebi geçmişten gelen fiyat hareketi olabilir miydi? Bundan sonrasında geçmişin belirleyiciliği yine geleceği etkiler mi? Zaman ilerledikçe geçmiş değiştiğine göre, gelecek davranışı da benzer prim şablonu içinde olmayacaktır. Geçmişi parçalara ayırarak analiz edince, detaylar belirginleşiyor ve ortaya çıkan mini kırılımlar geleceği belirlemeye başlamaktadır.  Bununla ilgili simülasyonlar yapmak yine faydalı çıkarımlar getirecektir.

Şubat – mart primine bir bakış açısı çalışması

Son 1 yıl veya son 5 yıl üzerinden değil de, yılbaşından bugüne verileri alarak değerlendirme yaparak basite indirgeyerek ilerleyebiliriz: devamında ise ölçeği büyüterek geliştirme yapabiliriz. Ortalamaya dönüş ve tempo (momentum, rsi) ilişkisi tüm modellerin temelinde yatmaktadır.

22 şubat tarihinde başlayan hareketten yılın ilk gününe mesafeyi ölçüp eşit parçalarla inceleyerek analiz için kurgu ortamı oluşturmaya başlarız. Bu mesafenin (36 işlem günü) eşit zaman dilimlerine bölünerek ilişkilerini not edelim. Parçalar arası ilişkiyi tempo üzerinden görmek istersek: giderek sönen yükseliş hızının veya düşüş hızının frenlenmesini arıyor olabiliriz. Bu arayıştan her kesime göre farklı cevaplar çıkabilir. Ortalamaya dönüş hareketi üzerinden bakarsak da ortaya saçma (!) bir soru çıkmaktadır: yükseliş bekliyor isek, ortalamaya dönüş nasıl olabilir? O ana kadarki yılın yükseği üzerine çıkmak nasıl mümkün olabilirdi?

Bu bakışı yazı uzamasın diye keselim ve geleceğe bakalım: prim potansiyeli = kaldıraç kolu x tempo (ivme) üzerinden model bakışı basit bir tabloya geçelim.

Son 21 gün kaldıraç  kolu gösterge segment (son) segment (son 2)
yön nötr aşağı aşağı nötr
simülasyon notu düşüş –> yükseliş düşüş –> yükseliş yükseliş –> düşüş nötr –> yükseliş
sıklık oranı % 10 % 40 % 35 % 15
oynaklık sıklığı (> % 2) % 6 % 30 % 10 % 25
         
geleceğe etki pozitif pozitif pozitif pozitif

Ortalamaya dönüş – Tempo (kapalı çevrim)

Yukarıdaki tablo detayına girmeden çıkarım yaparsak:

— model için gerekli çarpımsal etki belirginleşiyor

— çarpımsal etki denklem solunu belirlerken, belirginleşmesi daha fazla risk iştahı anlamına gelmektedir.

Google Play'den ücretsiz indirin
SİZ DE BİNLERCE YATIRIMCI GİBİ PARA & BORSA MOBİL UYGULAMASINI ÜCRETSİZ İNDİREREK GÜNCEL PİYASA YORUMLARINA ULAŞMAK İÇİN HEMEN BURAYA TIKLAYIN

@ParaBorsaNet'i Twitter'da Takip Et!

ÖNEMLİ HABERLER VE GÜNCEL PİYASA YORUMLARINI KAÇIRMAMAK İÇİN BURAYA TIKLAYARAK HEMEN TWITTER'DA BİZİ TAKİP EDİN!