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Finance Blog 

Analysen der Finanzmärkte sind auf keinen Fall eine Empfehlung zum Kauf oder Verkauf eines Wertpapierproduktes. 

Today we are blogging about commodities tradable on major exchanges and analyzing their futures prices on different time series.

Monthly statistics of major commodities prove again, that commodities are an often NOT considered asset class in the typical asset management model for stocks and bonds continues to extremely outperform in such an global inflation risk environment. The CAPM model is not state of the art anymore, in my point of view. In this blog post you will find out why.

Lets take a look at 3-4 historical time series data prices with correlations of those considered commodities in such an extreme fundamental situation with high valued stock market prices and recently trending volatility, or at least some bursts in vola. We can hardly explain many factors driving higher prices in combination, this is why different dynamics of trends existing across many asset classes and also the underlying variance can easily be missunderstood. The variance and covariance of those movements of any index pricing is very much relevant for traders and any financial companies, and also for importing and exporting as well as producing companies. Simple stochastic indicators like bollinger bands, ATR and Moving Averages won't do it to understand the complexity behind the trend dynamics in today's markets.

We can visualize the price dynamic well looking at a combination of prices with differenct views of data using this website:

When clicking MTQ view, you can easily see the performance of the underlying futures prices of different markets and with a few clicks compare the prices over different time frames such as weekly and monthly.

currently we see a trend in major commodities, eg weekly:

soja beans: +22%

cotton +8%

rice +6%

corn +4%

Oranges juice prices and many more....

Sugar prices are lagging in this asset class sector. will it rotate in it s segment and move up? we can't predict it. However there sure are some pairs trading algorithms out there, which would do something similar to this.

Interesting monthly stats for agriculture futures, not considering any heating products such as gas within commodities, neither metals such as gold due to bitcoin alternatives, oil due to the industry dynamics of electro mobility and its underlying fundamental factors for the oil and gas prices. So within this global makro perspective, there would be no inclusion of those commodities sector in a potential trend analysis. In general put covid a pressure on global supply chains, also in the shipping container industry, where the prices of transportation have soared. From an economics perspective a potential inflationary szenario is in the cards, more so in emerging economies that are not that well positioned to stand against such a fundamental health crisis. However the mid european economics system from the EU has been strong and does have a pretty good mechanism in controlling and managing money supply, which in the end plays a decent part of the inflation that appears in EU member countries. There are some countires in Europe and close to their border that are very different to some major GDP outcome producing countries, so specifically the dynamic of those markets shows spreads. This will be something interesting to persue, especially because not all EU member countries or ones who wish to become an EU member have the same currency, so there might be large fluctuations ahead.

We have pre posted on our finance blog about this price dynamics in the last 2 years in german language. If you have interest and questions do not hesitate to contact us.

Nasdaq100 in this month so far down 4,6%. Now we can't predict markets according to science , can we? patterns must be random, because so many factors play a role in it we can hardly understand it.

If one would want to do further research with prices of public tradable markets, one could use the mathematical statistics software R, which is freely available and on Youtube you can find many tutorials relating to "programming in R Studio". Check it out.

#science #markets #assetmanagement #agriculture #environment #statistics

Note: our blog does not provide any recommendation for trading, neither do we sell any financial products. We are just an austrian finance blogger and advisor. if you want to do business in Austria, please do not hestitate to contact us.

Heute schauen wir uns die Werte im Dow Jones an die übrig bleiben, wenn wir einen mathematischen Filter der vergangenen Mittelwerte über zwei Zeitreihen durch alle Werte im Dow Jones Industrial Index laufen lassen. Die Gleitenden Durchschnitte in Kombination 50 GD und 200 GD werden in der Finance Literatur auch oft als "Goldener Schnitt" beschrieben. Werte die nach dem Modell des Filter übrig blieben, befinden sich in der kürzeren Vergangenheit preislich über dem längeren durchschnittlichen Preis. Dadurch ist eine mathematische Definition eines Trends gegeben, dies jedoch alleine ist auch noch kein Kauf oder Verkaufssignal.

Nach dem durchlaufen des automatischen Scanns der Unternehmen blieben von 30 Werten aktuell 13 Werte übrig.

Diese Kennzahl: 13/30 liefert auch einen prozentuellen Anteil als Schätzer für die gesamtmarkt Trenddynamik und auch als "Großwetterlage" bezeichnet. Je höher der Anteil von Werten über der 50% Schwelle, desto stärker ist die globale Trenddynamik in den Blue Chip Werte im DJI.

Der Scanner liefert mit der Einstellung nur jene Werte des DJ Index anzuzeigen die über dem 50 er und 200 er Moving Average notieren folgendes Ergebnis:

No.TickerCompanySectorIndustryCountryMarket CapP/EPriceChangeVolume

Filters: idx:dji ta_sma200:pa ta_sma50:paexport

1AAPLApple Inc.TechnologyConsumer ElectronicsUSA2902.71B31.67177.57-0.35%62,207,0782CSCOCisco Systems, Inc.TechnologyCommunication EquipmentUSA264.05B23.5663.37-0.39%10,301,3253CVXChevron CorporationEnergyOil & Gas IntegratedUSA225.67B22.76117.35-0.07%5,693,2274HDThe Home Depot, Inc.Consumer CyclicalHome Improvement RetailUSA431.81B27.75415.011.24%2,381,1975IBMInternational Business Machines CorporationTechnologyInformation Technology ServicesUSA119.06B25.87133.66-0.19%3,353,6186JNJJohnson & JohnsonHealthcareDrug Manufacturers - GeneralUSA449.50B25.57171.07-0.72%4,403,3987KOThe Coca-Cola CompanyConsumer DefensiveBeverages - Non-AlcoholicUSA255.58B29.1459.210.73%9,997,6678MCDMcDonald's CorporationConsumer CyclicalRestaurantsUSA199.55B27.67268.070.32%1,515,7929MSFTMicrosoft CorporationTechnologySoftware - InfrastructureUSA2513.84B37.59336.32-0.88%17,900,39610PGThe Procter & Gamble CompanyConsumer DefensiveHousehold & Personal ProductsUSA393.93B29.89163.580.50%5,318,39211UNHUnitedHealth Group IncorporatedHealthcareHealthcare PlansUSA471.75B31.14502.14-0.45%1,674,21712WBAWalgreens Boots Alliance, Inc.HealthcarePharmaceutical RetailersUSA45.09B22.6852.160.33%3,397,77813WMTWalmart Inc.Consumer DefensiveDiscount StoresUSA402.24B50.66144.691.06%5,972,963

Heute schauen wir uns Costco an. Ein US amerikanisches Unternehmen, welches Eigenkapital an der Nasdaq emitierte und auch im S&P500 integriert ist. Das Unternehmen ist im Segment des Einzelhandels tätigt und macht Geschäfte mit Retail Sales und Rohstoffen.

Damit ist das Unternehmen in dem Sektor, der bei einer möglichen Inflationsgefahr vielleicht nicht so schlecht betroffen ist.

Spannend ist die historische Aktienperformance, die über mehrere Jahre hunderte Prozent plus war. Die vergangene Preishistorie ist jedoch niemals eine Auskunft für die zukünftige. Die Preis zum Buchwert Kennzahl (P/B Ratio), als Hinweis für die aktuelle Unternehmensbewertung ist bei ca. 13 nicht sehr teuer, aber auch nicht extrem billig, wenn man diese mit relevanten Branchendurchschnitten vergleichen würde. Value Investoren würden vielleicht eine günstigere Bewertung bevorzugen, doch die sind vermutlich bei einer solchen absurden überhitzen Marktphase nicht zu bekommen.

Auffällig ist weiters, dass viele institutionelle Anleger investiert sind (hohe insti. ownership Quote - fast 80%) und fast alle betriebswirtschaftlichen Kennzahlen für fundamentale Aussagen POSITIV sind. Die Umsätze sind hoch, die Margen gute und die anderen Quoten auch. Debt to Equity ist gering, dies ist für langfristige Entwicklung laut Value Investoren wichtig. Die wichtigsten fundamentalen Daten und Preis Informationen kann man leicht durch Finviz visualisieren und aktuell kostenlos abrufen:

Auf Wikipedia gibt es spannende Infos zum Unternehmen:

Hinweis: Diese Blogpost Analysen sind keine Empfehlungen für den Kauf oder Verkauf eines Wertpapiers.

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