Finde statistisch starke Zeitfenster in deinen Märkten.
SeasonalLab zeigt dir, wann Märkte historisch Stärke oder Schwäche entwickeln – objektiv, datenbasiert und so aufbereitet, dass du die Ergebnisse direkt in deine Setups integrieren kannst.
Das Problem
Viele Trader wissen, dass es saisonale Effekte gibt – aber nicht, welche davon statistisch belastbar sind. Sie handeln nach Bauchgefühl („Der Dezember ist bullish“), ohne zu wissen, wie oft das in der Historie wirklich gestimmt hat.
SeasonalLab trennt robuste Muster von Zufall und liefert klare Antworten: Wo liegt ein echter Vorteil – und wo nur Storytelling?
Wie SeasonalLab deinen Prozess unterstützt
SeasonalLab ersetzt keine Strategie – es verbessert deine bestehenden Setups. Typische Anwendungsfälle:
- Kontext: Market Bias für den aktuellen Monat/Woche.
- Filter: Trades nur, wenn Seasonality ≥ neutral.
- Timing: Favorisierte Wochen im Jahr gezielt ausnutzen.
- Backtest-Startpunkt: Sinnvolle Zeitfenster für Strategie-Tests.
Ziel ist nicht „magische Monate“ zu finden, sondern eine statistische Kante für dein Regelwerk zu quantifizieren.
- Mehrjahres-Stats für Monat, Woche, Wochentag
- Trefferquote, Erwartungswert, Median vs. Mean
- Volatilitätsprofil & Outlier-Bereinigung
- „Optimal/Weak/Neutral Windows“ mit Score
| Zeitraum | Trefferquote | Ø-Erwartungswert | Bewertung |
|---|---|---|---|
| Woche 52 (Xmas-Week) | 85 % | +0.98 % | Stabiles Year-End-Muster |
| Mai gesamt | 38 % | −1.20 % | Underperformance-Phase |
In einem Setup könnte das bedeuten: Long-Bias in Woche 52, konservatives Risiko oder Flat im Mai, falls andere Signale das bestätigen.
SeasonalLab bewertet jedes Zeitfenster mit einem internen Robustheits-Score, u. a. basierend auf:
- Stabilität über verschiedene Jahrgänge
- Balance von Gewinn- und Verlustphasen
- Ausreißer-Sensitivität
- Kohärenz mit Volatilitätsstruktur
Nur Muster mit ausreichender Stabilität werden als „Kern-Seasonality“ markiert – alles andere bleibt bewusst neutral.
Nutze SeasonalLab, um deine Setups konsequent in die Zeitfenster zu legen, in denen dein Markt statistisch einen Vorteil bietet – und reduziere Trades in Phasen, in denen die Historie klar dagegen spricht.