KI-Saisonalität — SPY

Rekalibrierter Saisonverlauf (Musterpfad) + KI Composite Score 1–10

Was zeigt diese Seite? — Die KI-Saisonalität kombiniert klassische Saisonalanalyse mit Machine Learning. Der Musterpfad findet die historisch ähnlichsten Jahre (Korrelation/DTW) und projiziert deren gewichteten Verlauf in die Zukunft. Der KI Composite Score (0–10) fasst vier Sub-Scores zu einem Gesamtsignal zusammen: Match-Qualität, Forward-Return, Monats-Win-Rate und Tracking-Güte.
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So liest du den Score: Der KI Seasonal Score aggregiert 4 unabhängige Sub-Scores à 0–2.5 Punkte zu einer Gesamtnote von 0–10.
Bullish ≥ 6.5 · Neutral 3.5–6.5 · Bearish ≤ 3.5

Je höher der Score, desto stärker deuten die historische Saisonalität, der Muster-Match und der aktuelle Verlauf in die gleiche Richtung. Der Score ist keine Handelsempfehlung, sondern ein Wahrscheinlichkeits-Indikator für das saisonale Setup in den nächsten Wochen.
KI Seasonal Score
– / 10
–
Composite aus 4 Sub-Scores
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So liest du den Radar: Jede Achse zeigt einen der 4 Sub-Scores (0–2.5 Punkte). Je größer die goldene Fläche, desto stärker das Gesamt-Signal.

Ist der Radar einseitig — z.B. stark bei Musterpfad und Trend, aber schwach bei Tracking — folgt das aktuelle Jahr noch nicht dem erwarteten Muster. Ein ausgewogener, voller Radar bedeutet, dass alle vier Indikatoren in die gleiche Richtung zeigen.
Musterpfad (TruePath) vs. aktueller Verlauf
Klassischer Ø Musterpfad Aktuelles Jahr Match-Jahre Projektion

Der Musterpfad rekalibriert die Saisonalität, indem er nur die historisch ähnlichsten Jahre gewichtet zusammenführt — im Gegensatz zum klassischen Durchschnitt über alle Jahre. So werden "Rauschen" von strukturell unpassenden Jahren ausgeblendet.

Ähnlichste Jahre (Top-N)
JahrÄhnlichkeitJahres-RenditePräsidentenzyklus
Methodik

Musterpfad (TruePath)

  • Normalisiere jeden Jahresverlauf auf 100 (Start) und interpoliere auf 365 Kalendertage
  • Berechne Ähnlichkeit zwischen aktuellem Jahr (bis heute) und jedem historischen Jahr
  • Pearson-Korrelation: Bewertet die Form des Verlaufs (Auf-/Ab-Muster)
  • Euklidische Distanz: Bewertet die absolute Abweichung der Werte
  • Wähle die Top-N ähnlichsten Jahre als "Matches"
  • Gewichte jedes Match-Jahr mit seiner Ähnlichkeit und bilde den gewichteten Durchschnitt
  • Glätte das Ergebnis mit einem Rolling-Fenster

KI Seasonal Score (1–10)

Composite aus 4 Sub-Scores à 0–2.5 Punkte:

  • Musterpfad-Qualität (0–2.5): Wie viele der ähnlichsten Jahre waren positiv?
  • Trend-Projektion (0–2.5): Ist die 30-Tage-Projektion des Musterpfads bullish oder bearish?
  • Win-Rate (0–2.5): Historische Win-Rate des aktuellen Monats über alle Jahre
  • Tracking-Qualität (0–2.5): Wie genau folgt das aktuelle Jahr dem saisonalen Muster?

Signal: Bullish ≥ 6.5 · Neutral 3.5–6.5 · Bearish ≤ 3.5