Metodologia e fonti dei dati

1. Cosa fa SeasOptima

SeasOptima è una piattaforma di analisi statistica che identifica pattern stagionali ricorrenti nei mercati finanziari. Aggreghiamo dati storici sui prezzi e applichiamo metodi statistici per visualizzare come gli asset si sono storicamente comportati durante periodi specifici. La nostra piattaforma non fornisce consulenza sugli investimenti, segnali di trading o raccomandazioni personalizzate. Tutte le informazioni presentate sono di natura puramente statistica ed educativa.

2. Fonti dei dati

Tutti i dati di mercato utilizzati da SeasOptima provengono da fornitori di dati finanziari pubblicamente accessibili:

• Fornitori di Dati di Mercato — Aggreghiamo dati storici OHLCV (Apertura, Massimo, Minimo, Chiusura, Volume) da fornitori di dati finanziari pubblicamente disponibili per tutte le classi di asset, inclusi azioni, indici, materie prime, forex, ETF e criptovalute.

Copertura dei dati

Analizziamo fino a 30 anni di dati storici giornalieri sui prezzi quando disponibili. Il periodo di copertura esatto varia per simbolo in base alla disponibilità dei dati. Tutti i dati vengono aggiornati quotidianamente durante le ore di mercato.

Accuratezza dei dati

Pur impegnandoci per l'accuratezza, dipendiamo da fornitori di dati di terze parti e non possiamo garantire che tutti i dati siano privi di errori. I prezzi sono rettificati per split e dividendi ove applicabile. Gli utenti dovrebbero verificare indipendentemente i punti di dati critici.

3. Calcolo dei pattern stagionali

I pattern stagionali vengono calcolati utilizzando la seguente metodologia:

1. Rendimenti giornalieri: Calcoliamo la variazione percentuale giornaliera per ogni giorno di negoziazione su tutti gli anni di dati disponibili.
2. Aggregazione per calendario: I rendimenti giornalieri vengono raggruppati per data del calendario (mese e giorno) per identificare pattern ricorrenti.
3. Medie storiche: Per ogni periodo del calendario, calcoliamo il rendimento storico medio e la percentuale di anni in cui il rendimento è stato positivo (tasso di successo).
4. Periodi stagionali: I periodi contigui di rendimenti storici costantemente positivi o negativi vengono identificati ed evidenziati come pattern stagionali.
5. Significatività statistica: I pattern vengono valutati in base al numero di anni di dati, alla costanza dei rendimenti e al tasso di successo per valutare la loro affidabilità storica.

4. Punteggio di consistenza dei pattern

Il Punteggio di Consistenza dei Pattern (PCS) è una metrica proprietaria che misura quanto affidabilmente un pattern stagionale si è ripetuto storicamente:

• Componente tasso di successo: La percentuale di anni in cui la direzione attesa del pattern (rialzista o ribassista) si è effettivamente verificata.
• Consistenza dei rendimenti: Quanto simile è stata l'entità dei rendimenti nei diversi anni — una varianza inferiore indica una consistenza maggiore.
• Dimensione del campione: Più anni di dati aumentano la fiducia statistica nel pattern.

Il PCS è espresso come punteggio da 0 a 100. Punteggi più alti indicano pattern che si sono storicamente ripetuti con maggiore costanza. Un PCS elevato non prevede le performance future.

5. Analisi del regime di mercato

Il nostro rilevamento del regime di mercato utilizza un approccio sistematico per classificare l'ambiente di mercato generale:

• Rilevamento del trend: Utilizziamo medie mobili dei principali indici di mercato (es. S&P 500) per determinare se il mercato si trova in una fase storicamente rialzista, ribassista o neutrale.
• Classificazione del regime: I pattern stagionali vengono analizzati separatamente per ogni regime di mercato, consentendo agli utenti di vedere come i pattern si sono storicamente comportati in diverse condizioni di mercato.

L'analisi del regime di mercato si basa esclusivamente sulla classificazione storica e non prevede la direzione futura del mercato.

6. Mappa termica e calendario

Gli strumenti visivi aggregano i dati storici come segue:

• Mappa termica mensile: Mostra il rendimento storico medio per ogni mese su tutti gli anni disponibili. L'intensità del colore indica l'entità del rendimento storico medio.
• Calendario stagionale: Mostra le medie storiche giornaliere proiettate sull'anno solare corrente, consentendo agli utenti di vedere quali date hanno storicamente mostrato tendenze positive o negative.

Tutti i valori della mappa termica e del calendario rappresentano medie storiche e non prevedono rendimenti futuri.

7. Classifiche dello screener

Lo Screener Stagionale filtra e classifica i simboli in base a criteri statistici:

• Filtraggio: Gli utenti possono filtrare per classe di asset, direzione del pattern, intervallo di date e tasso di successo minimo.
• Classificazione: I risultati sono classificati per forza storica del pattern — una combinazione del rendimento storico medio, del tasso di successo e della consistenza del pattern.
• Aggiornamento dei dati: I dati dello screener vengono ricalcolati regolarmente per incorporare i dati più recenti disponibili.

Le classifiche dello screener riflettono esclusivamente misure statistiche storiche. Una classifica elevata non costituisce una raccomandazione di acquisto o vendita di alcun titolo.