Turkcell (TCELL) yılın ilk ayı sonucu hangi sinyalleri biriktirmeye başlamıştır?
Yeni aşamaya gelmiş olabilir mi? Kaldıracın etkisi ne yönde gelişiyor olacaktır? Biriken sinyallerin ağırlığı bu yön hakkında fikir veriyor ve olumlu görüntü devam ediyor. Son 5 yılda giderek model eşiğinden kopmama hareketi bir sinyal olarak görülebilir. Bu sinyalleri “hangi şartlar altında” gördüğü üzerine formasyon çalışması yapılabilir. Sayısal olarak daha pozitif görüntü devam etmektedir. Dijital dönüşüm çağı, demografik dönüşümlerin etkisi, toplumsal olaylar da hesaba katılırsa durum bu olabilir. Döngülerin süreçlerin devamlılığı için gerekli olduğunu düşünürsek: belirsizlik veya dalgalanma hali bir sürecin parçası olarak görülmelidir.
Son 5 yıl hareketlerinin kaldıraç etkisi netleşiyor mu (geçmiş vakalar)?
Son 5 yıla bakarsak: ortalama hareketin giderek yavaşladığını görebiliyoruz. Ortalamadan pozitif sapmaların temposu düşerken, negatif sapmalar ile ince ayarlar oluşmaya başladı. Sapmaların yönü ve şiddeti üzerine eğilim şeması oluşturmak bile karar sürecini kolaylaştıracaktır.
Neden yükseldi? (2016 son haftaları başlangıç, ~ %90 pozitif getiri)
Yükselişin bittiği dönemin gerekçeleri açıktır: ortalamalardan aşırı sapma düzeltme getirmiştir. Piyasanın baktığı çeşitli ortalamalar vardır bizim için yegane önemli olanı model eşiğini oluşturan ortalamadır. Dinamik olmakla birlikte aşırı sapma hareketlerine duyarlılığı yüksektir. Tanımlanmaya göre farklı rolleri de olabilmektedir.
Son durum fotoğrafı
Kıyaslamalı güç denklemi ( TCELL )
| Haftalık
Değişim |
Son 3 dönem | Son 6 dönem | Son 12 dönem |
| Reel momentum | +9 % | +3 % | +4 % |
| Reel primsizlik | +4 % | +2 % | +0 % |
Momentuma baz olan algoritmik sinyal seviyesi
| Mutlak değer (haftalık( | Son 3 dönem | Son 6 dönem | Son 12 dönem |
| Gösterge bazı (reel) | 0.42 | 0.41 | 0.38 |
Baz tablosu farklı şekilde yorumlanabilir: kaldıraç gücüne işaret etmek içindir. Baz değeri birim değere (1) yaklaştıkça geleceğe etkisi daha pozitif olur. Normal dağılıma göre, varlıklar için bu baz değeri 1 altında iken (haftalık) bazılarında 2-10 arasındadır. Normal dağılıma göre pek azı 100 üzerindedir. İstatistiki anlamda normal dağılımla gösterge mümkündür.
Kıyaslamalı güç gelişimi takibi için basit indirgenmiş değerleme modeli
| GP = Gçmş x Algo (model gereği geçmişi geleceğe bağlayan tutarlı denklemlerden biri) Gelecekteki Performans, geçmiş dönemin bir kısmı ile algoritmik sinyal çarpımına eşittir. 1) Eşitliğin sağ tarafındaki değişim, solu belirler a. Geçmişin incelenen kısmı +/- değişim gösterdikçe denklem sonucunu etkiler b. Modelden gelen Algo sinyal ortalama değişimi denklemi etkiler c. a ve b çarpımı pozitif olduğu sürece denklem sonucu hızlı artar d. çarpım negatif ise gelecekte düşüş eğilimi sorgulanmaya başlar 2) Kurallar silsilesi detaylandırılabilir: sayısal modelin farklı algoritmalarla tarifi mümkündür. Analitik hata: sadece (Geçmş) üzerinden karar alınması. Sebep-sonuç ilişkisi için yetersizdir |