Halkbank üzerine 2021 yazılarımıza paralel görüş koruyoruz.
Gelen sinyaller ve haberler model beklentiyi desteklemeyi sürdürüyor. Haberlerin zamana yayılan değeri üzerinden modelleme yapılabilecekse de piyasada veya pazarda oluşan herkesin erişebildiği sayısal verilerle devam ediyoruz. Haftalar ve aylar ilerledikçe model bazlı trend istikrarı değişkenlik gösterir. Bu değişkenliği tutarlı şekilde azaltabilmek için alınan zaman penceresi bakışı değiştirecektir. Tüm bunlara rağmen gerçek değişmez.
Kıyaslamalı güç denklemi ( HALKB )
|Haftalık


Değişim
|Son 3 dönem||Son 6 dönem||Son 12 dönem|
|Reel momentum||+3 %||+10 %||+20 %|
|Reel primsizlik||+10 %||+5 %||+3 %|
Geniş zaman penceresinden 3 dönem aldık: ilişkili bu dönemler gelişimi göstermesi açısından değerlidir. Değeri içerdiği bulgudan gelmektedir (veya bulguya dayalı bilgi). Sütunları çarptığımızda haftalık gelişimin büyüklüğü dengeyi bozmayacak şekilde ilerlemektedir. Algoritmik anlamda bakarsak piyasa hareketi için çarpanların pozitifliği yönün netliği açısından önemlidir.
Bu bakışın matematiği üzerine modeli aşağıdaki kutucukta belirtiyoruz. Sayısal özet sonuçları üzerine farklı bakışlar yerleştirmek sonuçlara derinlik katabilir. Yakalanabilecek türev sonuçlar söz konusudur. Bulgulardaki hassasiyeti arttırarak davranışlar hakkında daha fazla varsayım, teori geliştirilebilir.
Şimdi anormallik var mı?
Bunu anlayabilmek için günlük bazlı hareketlere bakacak olursak modelleme bazlı reel primsizlik son günlerdeki gelişmelere rağmen devam etmektedir. Reel momentum anlamında aralık 2021 2. döneminde gelen pozitif sinyal artışı halen korunmaktadır. Zaman penceremizi yıllık tutarsak, ilerleyen işlem günleri sinyallerdeki artış istikrarını korumaya yetecektir.
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
3) analitik hata: sadece (Geçmş) üzerinden karar alınması. Sebep-sonuç ilişkisi için yetersizdir