季節性 分析

6つのデータソース

各シンボルの日次OHLCVデータを集計し、利用可能な場合は10年以上遡ります。データはカレンダー月、四半期、曜日ごとにグループ化され、複数の期間にわたる繰り返しパターンを明らかにします。

重なる年線

季節性パターンチャートは、各年の累積YTDリターンを別々の線として重ね合わせます。線が密集しているところでは、パターンが強いことを示します。分岐する線は、季節的なノルムを破った年を明らかにします — これはしばしばマクロイベントに関連しています。

勝率 + 大きさ

勝率は月がプラスで終了した頻度を示します。平均リターンは大きさを示します。75%の勝率と+2%の平均は、50%の勝率と+15%の平均よりも信頼性が高いです — 後者は単一の外れ値の年に起因します。

季節パターン（オーバーレイ）

各色の線は各暦年の累積リターンを表します。太い白線は選択した期間の全年度の平均値です。個々の年の線が平均の周りに密に集まっている場合、その季節パターンは 信頼性が高い。ばらつきが大きい場合は、そのパターンが ノイズが多い —— 1、2年の外れ値に影響されていることを示します。

この 垂直の点線 は現在の暦年の位置を示します。その右側の線は、季節性が予測する年間残りの期間を示しています。

月次リターン棒グラフ

緑のバーは過去平均でプラスで終わった月、赤のバーはマイナスで終わった月を示します。 紫色の勝率ライン 右軸はその月がプラスだった年の割合を示しています。平均よりも有用なことが多いです。なぜなら、1つの100％以上の月が平均を劇的に歪める可能性があるからです。

以下の条件を満たす月を探してください 両方 バーが緑色で勝率が60％を超えている場合。これらは最も一貫して利益が期待できる季節的な期間です。

四半期＆曜日別

四半期データは3ヶ月を1つのパフォーマンス数値に集約します。広範な季節的な傾向（例：「Q4ラリー」や「夏季の低迷」）を特定するのに有用です。曜日別パターンは週内の微細構造を捉えます：月曜日の機関投資家のリバランス、週末の小売投資家の活動、金曜日のオプション満期効果などです。

マルチアセットヒートマップ

ヒートマップはトップ10以上の暗号資産の季節的パターンを同時に比較します。以下の点に注目してください 垂直の緑色の列 （市場全体が上昇傾向にある月）と 赤色の列 （市場全体の弱さ）。列から外れた個々のセルは、資産固有の季節的な優位性を示します。例えば、市場が通常弱い2月に強いアルトコインなどです。

過去≠未来

過去の実績は将来の結果を保証するものではありません。季節的パターンは統計的な傾向であり、確実性ではありません。80％の歴史的勝率がある月でも、損失を出す年があります。季節性は常に価格行動、ファンダメンタルズ、リスク管理と併せて1つの入力として使用してください。

限られた歴史

暗号資産は伝統的な資産よりも歴史がはるかに短いです。BTCには約12年の信頼できるデータがありますが、ほとんどのアルトコインは3〜5年です。サンプルサイズが小さいため、1つの外れ年が追加または削除されると平均が劇的に変化する可能性があります。より安定したパターンのために5年以上の期間を優先してください。

レジームチェンジ

マクロイベント（FRB政策の変更、規制、ブラックスワンイベント）は季節的パターンを完全に上書きする可能性があります。ビットコインの半減期サイクルは独自の4年間のリズムを作り出し、カレンダー季節性を増幅またはキャンセルすることがあります。現在のマクロレジームがデータがカバーする歴史的期間と一致しているかどうかを常に確認してください。