home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1993 #3 / NN_1993_3.iso / spool / misc / invest / 17002 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1993-01-25  |  4.7 KB  |  237 lines
  1. Newsgroups: misc.invest
  2. Path: sparky!uunet!gatech!purdue!yuma!wendt
  3. From: wendt@CS.ColoState.EDU (alan l wendt)
  4. Subject: Cyclical patterns in DJIA 1952-1980
  5. Sender: news@yuma.ACNS.ColoState.EDU (News Account)
  6. Message-ID: <Jan25.052613.33137@yuma.ACNS.ColoState.EDU>
  7. Date: Mon, 25 Jan 1993 05:26:13 GMT
  8. Nntp-Posting-Host: ives.cs.colostate.edu
  9. Organization: Colorado State University, Computer Science Department
  10. Lines: 225
  11.  
  12.  
  13. This is the output of a program that I wrote to evaluate the average
  14. return of the DJIA as related to various calendar periods.  It's based
  15. on the data from 1952-1980.  It does not include dividends.  It assumes
  16. that you bought the average at the closing price the day before the
  17. period began and sold at the closing price the day the period ended
  18. and paid no commisions.  The performance figure is the amount that
  19. you would have if you started in 1952 with  $1.00
  20.  
  21.  
  22. This series evaluates the average performance of holding the DJIA for 
  23. the 1st, 2nd, ... nth calendar day of the month.  Count is the number
  24. of such days found in the sample.
  25.  
  26. calendar    count    accum
  27.  
  28. 1:    224    1.19235
  29. 2:    238    1.45446
  30. 3:    240    1.45747
  31. 4:    218    1.04724
  32. 5:    238    1.30494
  33. 6:    242    1.14917
  34. 7:    241    1.07780
  35. 8:    244    0.92470
  36. 9:    246    0.92587
  37. 10:    248    0.97530
  38. 11:    244    1.20549
  39. 12:    242    0.96008
  40. 13:    245    0.96567
  41. 14:    247    1.04665
  42. 15:    248    1.24348
  43. 16:    244    1.04381
  44. 17:    248    1.12659
  45. 18:    246    0.85489
  46. 19:    246    0.75692
  47. 20:    243    0.99507
  48. 21:    243    0.81220
  49. 22:    233    0.94793
  50. 23:    241    0.89302
  51. 24:    238    1.01081
  52. 25:    222    0.83884
  53. 26:    238    1.08942
  54. 27:    238    0.96891
  55. 28:    240    1.00483
  56. 29:    231    1.12879
  57. 30:    212    1.17040
  58. 31:    137    1.11142
  59.  
  60. This series evaluates by trading day of the month.
  61.  
  62. trade    count    accum
  63.  
  64. 1:    348    1.16042
  65. 2:    348    1.80073
  66. 3:    348    1.70531
  67. 4:    348    1.13599
  68. 5:    348    1.04787
  69. 6:    348    0.83337
  70. 7:    348    1.07688
  71. 8:    348    0.99815
  72. 9:    348    1.08499
  73. 10:    348    1.09453
  74. 11:    348    0.99816
  75. 12:    348    0.96616
  76. 13:    348    0.96422
  77. 14:    348    0.85569
  78. 15:    348    0.75091
  79. 16:    348    0.82782
  80. 17:    348    1.03175
  81. 18:    343    1.06486
  82. 19:    334    0.93842
  83. 20:    301    0.95730
  84. 21:    238    1.43164
  85. 22:    125    1.08935
  86. 23:    38    1.04980
  87. 24:    4    0.99928
  88. 25:    4    0.98958
  89. 26:    2    1.00164
  90. 27:    0    1.00000
  91. 28:    0    1.00000
  92. 29:    0    1.00000
  93. 30:    0    1.00000
  94. 31:    0    1.00000
  95.  
  96. This series evaluates from the end of the month; 1 is the last trading
  97. day of the month.
  98.  
  99. rev trade    count    accum
  100.  
  101. 1:    348    1.61256
  102. 2:    348    1.07479
  103. 3:    348    1.02221
  104. 4:    348    1.04643
  105. 5:    348    0.69214
  106. 6:    348    0.85441
  107. 7:    348    1.05073
  108. 8:    348    0.84988
  109. 9:    348    0.71611
  110. 10:    348    1.02889
  111. 11:    348    1.30045
  112. 12:    348    1.01645
  113. 13:    348    0.85775
  114. 14:    348    1.11543
  115. 15:    348    1.18330
  116. 16:    348    0.90494
  117. 17:    343    1.12452
  118. 18:    334    1.11604
  119. 19:    301    1.38701
  120. 20:    238    1.30121
  121. 21:    125    1.20519
  122. 22:    38    1.11292
  123. 23:    4    1.00480
  124. 24:    4    1.03107
  125. 25:    2    1.00120
  126. 26:    0    1.00000
  127. 27:    0    1.00000
  128. 28:    0    1.00000
  129. 29:    0    1.00000
  130. 30:    0    1.00000
  131. 31:    0    1.00000
  132.  
  133. This series evaluates by day of the week.  I'm not sure where
  134. the single Sunday came from.
  135.  
  136. Weekday    count    accum
  137.  
  138. Sun:    1    1.00656
  139. Mon:    1419    0.11337
  140. Tue:    1474    1.19088
  141. Wed:    1473    3.48056
  142. Thu:    1462    1.55986
  143. Fri:    1453    4.64808
  144. Sat:    23    1.04164
  145.  
  146. The following two series evaluate 9 and 10 day cycles.  They
  147. are intended to provide a check on the reliability of the other numbers.
  148. I don't know how to do statistical tests for significant differences
  149. between geometric means.
  150. What they seem to say is that you can ignore any numbers in the above
  151. that are within the range .8 to 1.5.
  152.  
  153. 9-day    count    accum
  154.  
  155. 0:    809    0.80870
  156. 1:    804    1.08661
  157. 2:    816    1.35301
  158. 3:    818    1.07179
  159. 4:    811    1.34463
  160. 5:    809    1.00667
  161. 6:    806    0.91113
  162. 7:    814    1.54170
  163. 8:    818    1.47433
  164.  
  165. 10-day    count    accum
  166.  
  167. 0:    730    1.45981
  168. 1:    732    1.39608
  169. 2:    729    1.02235
  170. 3:    734    0.95291
  171. 4:    735    1.03713
  172. 5:    727    1.17612
  173. 6:    724    1.21502
  174. 7:    731    1.13369
  175. 8:    734    1.02182
  176. 9:    729    1.04795
  177.  
  178. The following data goes by Month.
  179.  
  180. month    count    accum
  181.  
  182. Jan:    621    1.30909
  183. Feb:    558    0.86641
  184. Mar:    636    1.30702
  185. Apr:    605    1.52877
  186. May:    620    0.75466
  187. Jun:    618    0.96515
  188. Jul:    608    1.37844
  189. Aug:    637    0.88661
  190. Sep:    592    0.78991
  191. Oct:    636    1.01058
  192. Nov:    566    1.42991
  193. Dec:    608    1.55128
  194.  
  195. This is intended to measure the presidential election cycle.
  196. Administrations pour on the coal during the last two years of the
  197. administration to try and get re-elected.
  198.  
  199. 4-year    count    accum
  200.  
  201. 0:    2013    1.85952
  202. 1:    1759    0.64670
  203. 2:    1767    1.02515
  204. 3:    1766    2.89765
  205.  
  206. This series looks at the 4-year cycle from a quarterly standpoint.
  207.  
  208. quarters    count    accum
  209.  
  210. 0:    513    1.09138
  211. 1:    512    1.21681
  212. 2:    500    1.02930
  213. 3:    488    1.36038
  214. 4:    432    0.86109
  215. 5:    442    0.87490
  216. 6:    445    0.89678
  217. 7:    440    0.95721
  218. 8:    436    0.90965
  219. 9:    444    0.78345
  220. 10:    446    0.98384
  221. 11:    441    1.46211
  222. 12:    434    1.73411
  223. 13:    445    1.33505
  224. 14:    446    1.06304
  225. 15:    441    1.17740
  226.  
  227.  
  228.  
  229. The biggest effects are the Monday blues and the presidential
  230. carrot and stick.   The numbers by themselves are not big enough
  231. to make money on if you are paying commissions, but what they
  232. say is that if you have decided to buy IBM for other reasons,
  233. Tuesday morning would probably be a good time.  And Friday afternoon
  234. is a good time to sell.
  235.  
  236. Alan Wendt
  237.