Dit artikel is het vierde artikel van een 7-delige serie over de EuroStoxx 50 future (FESX).

Stel dat je als day trader een winstgevende long positie hebt tegen het einde van de dag, moet je deze positie dan sluiten aan het einde van de dag, of het risico nemen en overnight gaan?
Uit de historische data blijkt dat je beter niet je positie kunt aanhouden tot de volgende handelsdag. De day trader met zijn long positie kwam in het verleden maar 25.21% (N: 583) keer een opwaartse gap tegen nadat de voorgaande dag ook al positief sloot.

Recent hebben we gezien dat problemen op de Amerikaanse huizenmarkt een fikse invloed kunnen hebben op aandelenkoersen. Hebben aandelenkoersen op hun beurt ook weer een invloed op huizenprijzen?

Over de lange periode hebben aandelenkoersen en huizenprijzen de neiging dezelfde richting op te bewegen. Dit is op zich logisch, want zowel aandelenkoersen als huizenprijzen worden beïnvloed door dezelfde fundamentele factoren, zoals de economische groei, werkloosheid, en rente.
Het blijkt dat huizenprijzen de aandelenmarkt volgen met een vertraging van 2 tot 3 jaar. Belangrijker is er of er causale verbanden zijn tussen aandelenkoersen en huizenprijzen?

Dit artikel is het derde deel in een 7-delige serie over de EuroStoxx 50 future (FESX).

In het vorige artikel hebben we gekeken naar de 10 grootste koerswinsten en de 10 grootste koersverliezen die hebben plaatsgevonden bij de FESX. Het is natuurlijk leuk om te kijken naar de koersfluctuaties, echter komen deze maar betrekkelijk weinig voor. Daarnaast is er een behoorlijke hoge drempel alvorens een handelsdag in de top 10 terechtkomt; de ondergrens voor de 10 grootste koersdalingen ligt zo rond de -5.75%, waardoor we veel informatie missen als we enkel kijken naar de top 10.

In een voorgaand onderzoek hebben we al eens gekeken naar de winstgevendheid van day traders. Uit dat onderzoek kwam onder andere naar voren dat 64.2% van de day traders geld verloor in de onderzochte periode van februari 1998 tot oktober 1999.

Dit onderzoek is in enkele opzichten verschillend van dat vorige onderzoek. Deze keer is er gekeken naar een andere periode, namelijk 8 maart tot en met 13 juni 2000, wat een totaal geeft van 68 handelsdagen. Ondanks dat dit een korte periode is, bestaat de dataset uit 1.386 accounts bij een Amerikaanse broker en waren al deze accounts verantwoordelijk voor meer dan 400.000 trades in de onderzochte periode. In dit onderzoek is er enkel gekeken naar aandelentransacties, waardoor het onbekend is of de gevonden resultaten ook op gaan voor derivatenhandelaren.

Dit artikel is het tweede artikel in een 7-delige serie over de EuroStoxx 50 future, de FESX. Het vorige artikel met de inleiding vind je hier.

Bij het vorige artikel hebben we de algemene data beschreven van de FESX en gekeken naar de procentuele slotveranderingen. In dit artikel besteden we meer aandacht aan de grootste procentuele dalingen en de grootste procentuele stijgingen.

Hoewel het misschien niet al te geloofwaardig overkomt gezien de recente flinke koersdalingen, hebben beleggers doorgaans de neiging om niet snel iets te verkopen wat op verlies staat. Bij winsten wordt er daarentegen juist wel snel verkocht. Dit bekende fenomeen valt mede te verklaren door het endowment effect.

Dit artikel is het eerste artikel in een 7-delige serie waarin de EuroStoxx 50 future, de FESX, uitgebreid wordt geanalyseerd.

In een vorig artikel heb ik het gehad over het belang van een statistische analyse van de markt waarin je handelt. Kort gezegd kwam het erop neer dat je je minder laat leiden door emoties als je weet dat een bepaalde daling in het verleden relatief vaak voorkwam.

De afgelopen periode was er sprake van fikse koersdalingen, en op andere dagen ging het weer net zo hard omhoog. Ongetwijfeld heeft deze volatiliteit gezorgd voor flink wat spanning en stress. Naar mijn idee is er een manier om deze negatieve emoties flink te beperken, en dat is door middel van statistiek. Opmerkelijk genoeg krijgt statistiek weinig aandacht van particuliere beleggers.

De beperkte aandacht voor statistiek zal waarschijnlijk liggen aan het imago van statistiek, welke, zacht uitgedrukt, niet flitsend is. Daarnaast kan het zijn dat statistiek gecompliceerd overkomt. Ook recency effects kunnen meespelen, omdat je met statistiek doorgaans juist niet rekening houdt wat er in het recente verleden is gebeurd, wat eigenlijk een pluspunt is. Daarnaast is het ook tijdrovend werk om een diepgaande statistische analyse te maken van bijvoorbeeld een markt.

Een fascinerende vraag bij beleggen is welke factoren meespelen bij succes met beleggen of traden. Om te kijken welke factoren dit (kunnen) zijn, heb ik de onderzoeken die ik tot nu toe op deze site heb besproken naast elkaar gelegd. Welke factoren komen in die onderzoeken naar voren?

1. Leeftijd heeft geen verband met de resultaten

Verassend, omdat je zou verwachten dat ‘oudere’ beleggers betere resultaten boeken dan de jongere beleggers. Echter, uit het onderzoek onder Alex beleggers bleek dat de top 10% van de beste particuliere beleggers gemiddeld 44,1 jaar oud was. De slechts presterende 10% was gemiddeld 43,8 jaar oud. Daarnaast varieerde de leeftijd in dat onderzoek van 18 tot 106 jaar.