Categorieën
Situatie:
Ik ben bezig een scriptie te schrijven waarbij ik de samenhang tussen verschillende beleggingscategorieën op een daggrafiek wil onderzoeken. Hierbij gaat het er vooral om of aandelenindex A aandelenindex B per handeling volgt.
Probleem :
Ik krijg via een programma data over elk handelsmoment in een koers op 1 dag. Dit zijn bijvoorbeeld 100.000
gegevens van aandelenindex A omdat er dus ook 100.000 keer gehandeld is, maar in aandelenindex B heb je in 1 dag 150.000 gegevens waardoor je dataset niet gelijk is. Deze data naar tijd omzetten kan wel maar er zijn tijden dat er 30 keer per seconde gehandeld wordt maar ook tijden dat er 5 seconden niets gehandeld is. Hoe zou je dit het beste om kunnen zetten naar handelbare data die uniform zijn en waarmee ik dus kan werken?
Is de data wel normaal verdeeld aangezien aandelenkoersen op 1 dag op en neer springen en dus niet volgens een normale verdeling bewegen?
Dien ik vervolgens dan mijn data te onderwerpen aan een chi kwadraat toets, correlatie toets, lineaire regressieanalyse of iets totaal anders?
Ik loop helemaal vast dus de oplossing is vast erg gemakkelijk maar ik zie het op dit moment gewoon niet. Mijn statistiek is ook erg roestig aangezien ik dat 1,5 jaar geleden voor het laatst gevolgd heb.
Alvast bedankt als jij het wel ziet en mij wil vertellen
