NL1017781C2

NL1017781C2 - Method for obtaining information about sentiment on a stock exchange.

Info

Publication number: NL1017781C2
Application number: NL1017781A
Authority: NL
Inventors: Anthony Jacques Louis De Breed
Original assignee: Anthony Jacques Louis De Breed
Priority date: 2001-04-06
Filing date: 2001-04-06
Publication date: 2002-10-08
Also published as: AU2002338374A1; WO2002082227A3; WO2002082227A2

Description

WERKWIJZE VOOR HET VERKRIJGEN VAN GEGEVENS OMTRENT HET SENTIMENT OP EEN BEURSMETHOD FOR OBTAINING DATA ABOUT THE SENTIMENT ON A STOCK MARKET

5 De aandelenbeurshandel is de laatste jaren sterk gegroeid en het aandeel van particulieren hierin is sterk gestegen en nog steeds stijgende. Mede door de opkomst van het internet zal dit nog verder toenemen aangezien met gebruikmaking van internet tijdig informa-10 tie die tot dusverre alleen voor professionals toegankelijk was ook voor particulieren toegankelijk wordt. Daarnaast zijn, mede door internet, de transactiekosten sterk gedaald. De verwachting is dat deze transactiekosten nog verder zullen dalen.5 Stock market trading has grown strongly in recent years and the share of private individuals has risen sharply and continues to rise. Partly as a result of the rise of the internet, this will increase even further as using the internet will make timely information that previously was only accessible to professionals also accessible to private individuals. In addition, transaction costs have fallen sharply, partly due to the internet. The expectation is that these transaction costs will fall even further.

15 Door deze ontwikkelingen maken particulieren in steeds belangrijkere mate onderdeel uit van de beurs en hebben steeds meer invloed op de koersvorming. Uit onderzoek blijkt dat er een grote discrepantie bestaat tussen de beoordeling van een fonds door particulieren en pro-20 fessionele analisten of handelaren. Derhalve is het erg interessant om inzicht te krijgen in de denkbeelden van de particuliere belegger.15 As a result of these developments, private individuals are becoming an increasingly important part of the stock market and have an increasing influence on price formation. Research shows that there is a large discrepancy between the assessment of a fund by private individuals and professional analysts or traders. It is therefore very interesting to gain insight into the ideas of the private investor.

De onderhavige uitvinding voorziet in een werkwijze voor het verkrijgen van gegevens omtrent het 25 sentiment van transacties koppelen (electronische) beurs, omvattende de volgende stappen: - het door een potentiële opdrachtgever voor beurstransacties electronisch aan één of meer computers met één of meer geheugens voor het daarin opslaan van één 30 of meer gegevensbestanden opgegeven door die potentiële opdrachtgever gedurende een bepaalde tijdsperiode overwogen transacties, en; - het vervolgens, dat wil zeggen na een vooraf bepaalde sluitingstijd voor het opgeven van de transac- 35 ties op grond van de inhoud van de gegevensbestanden, bepalen van een beurssentiment. Hierdoor wordt het mogelijk om automatisch vast te leggen welke transacties een belegger op de beurs overweegt. Een groot voordeel hier- ,Οΐ'Πδν 2 van is dat op basis van een groot aantal van deze overwegingen de houding van een groot aantal beleggers ten opzichte van bepaalde fondsen wordt vastgelegd op basis waarvan beurssentimenten van deze groep kunnen worden 5 bepaald. Dit soort sentimentgegevens kunnen, al dan niet na bewerkingen hierop, een voorspellende waarde hebben voor bijvoorbeeld koersbeleggingen.The present invention provides a method for obtaining data about the sentiment of transactions linking (electronic) exchange, comprising the following steps: - by a potential client for stock exchange transactions electronically to one or more computers with one or more memories for storing therein one or more data files specified by that potential client during a certain period of time, considered transactions, and; - subsequently determining, after a predetermined closing time for specifying the transactions on the basis of the content of the data files, stock market sentiment. This makes it possible to automatically record which transactions an investor is considering on the stock exchange. A major advantage of this is that, based on a large number of these considerations, the attitude of a large number of investors towards certain funds is determined on the basis of which stock market sentiments of this group can be determined. This type of sentiment data, whether or not after processing, can have a predictive value for, for example, price investments.

Een voorkeursuitvoeringsvorm van de werkwijze omvat verder een stap voor het door de opdrachtgever 10 invoeren van gegevens over de daadwerkelijk uitgevoerde transacties. Deze uitvoeringsvorm heeft als voordeel dat in het bijzonder de voornemens van de belegger kunnen worden vergeleken met de daadwerkelijke uitvoering daarvan. Indien hiertussen een overeenstemming bestaat, kan 15 men de voornemens bijvoorbeeld een hogere voorspellende waarde toekennen. Indien de voornemens niet uitwerken in een daadwerkelijk uitgevoerde transacties kan men de redenen hiervoor gebruiken om meer inzicht te verkrijgen in de relatie tussen voornemens en een uitvoering daar-20 van. Een ander belangrijk voordeel van het hebben van gegevens over daadwerkelijk uitgevoerde transacties is dat hierop analyses kunnen worden uitgevoerd.A preferred embodiment of the method further comprises a step for the client 10 to enter data about the transactions actually carried out. This embodiment has the advantage that in particular the intentions of the investor can be compared with the actual implementation thereof. If there is an agreement between them, the intentions can for instance be assigned a higher predictive value. If the intentions do not elaborate on actual transactions carried out, the reasons for this can be used to gain more insight into the relationship between intentions and their implementation. Another important advantage of having data on actual transactions executed is that analyzes can be performed on this.

Een verdere voorkeursuitvoeringsvorm van de onderhavige werkwijze omvat een stap voor het invoeren 25 van redenen van verschillen tussen voorgenomen transacties en uitgevoerde transacties. Het kan bijvoorbeeld van belang zijn dat er een beeld gevormd wordt van de redenen van verschillen tussen de voornemens van beleggers en de redenen dat deze voornemens niet worden uitgevoerd danwel 30 juist wel worden uitgevoerd.A further preferred embodiment of the present method comprises a step for inputting reasons for differences between intended transactions and executed transactions. For example, it may be important to form a picture of the reasons for differences between the intentions of investors and the reasons that these intentions are not being implemented or are being implemented.

Een bijzondere voorkeursuitvoeringsvorm voorziet erin dat de tijdsperiode een dag is. Het kan bijvoorbeeld zinvol zijn dagelijks metingen te verrichten en de gegevens van deze metingen dagelijks op te slaan ten 35 behoeve van de werkwijze. Het is evenwel zeer goed mogelijk een andere tijdsperiode te kiezen afhankelijk van bijvoorbeeld de levendigheid van de handel in een fonds.A particularly preferred embodiment provides that the time period is a day. For example, it may be useful to perform daily measurements and to store the data from these measurements daily for the purpose of the method. However, it is quite possible to choose a different time period depending on, for example, the liveliness of trading in a fund.

1017781 31017781 3

Voor het uitvoeren van analyses voorziet een bijzondere uitvoeringsvorm van de werkwijze in stappen voor: - het bepalen van een fondsscore met betrekking 5 tot een beursfonds door het relateren van gegevens over gewenste transacties in de tijdsperiode aan gegevens over gewenste transacties aan een daarop volgende periode, waarbij de slotkoers van de dag wordt opgeslagen in het gegevensbestand indien het een betekenisvol sentiment is. 10 Een voordeel hiervan is dat er alleen gegevens worden gegenereerd met betrekking tot sentimenten die binnen deze sentimenten significant zijn. Het is bijvoorbeeld veel zinvoller om informatie te verkrijgen over snelle waardestijgingen of waardedalingen dan over marginale 15 ontwikkelingen.For performing analyzes, a special embodiment of the method provides steps for: - determining a fund score with respect to a stock exchange fund by relating data about desired transactions in the time period to data about desired transactions in a subsequent period, wherein the closing price of the day is stored in the database if it is a meaningful sentiment. An advantage of this is that data is only generated with regard to sentiments that are significant within these sentiments. For example, it is much more useful to obtain information about rapid value increases or decreases in value than about marginal developments.

Een verdere voorkeursuitvoeringsvorm van de onderhavige uitvinding voorziet in een werkwijze die verder een stap omvat voor het bepalen van een koersvoor-spelling door de slotkoers uit de gegevensbank over 20 fondsen met betrekking tot gewenste transacties van de eerste periode te relateren aan de slotkoers over fondsen met betrekking tot gewenste transacties na een tweede tijdsperiode waarbij een positief betekenisvol verschil in een eerste koersvoorspelling en een negatief bete-25 kenisvol verschil in een tweede koersvoorspelling resulteert. Een voordeel hiervan is dat kortere termijnontwikkelingen, zoals de hiervoor beschreven sentimenten over de verschillen tussen twee achtereenvolgende dagen, kunnen worden vergeleken met langere termijnontwikkelin-30 gen, zoals bijvoorbeeld ontwikkelingen van het sentiment over een periode van twee weken. De eerste koersvoorspelling kan bijvoorbeeld de waarde één krijgen en de tweede koersvoorspelling kan bijvoorbeeld de waarde nul krijgen. Indien een koersvoorspelling betekenisvol is en hierdoor 35 de waarde één krijgt, betekent dit dat het sentiment zich in positieve zin ontwikkelt in het geval van een aankoop-sentiment, danwel dat het sentiment zich in negatieve zin ontwikkelt in het geval van een verkoopsentiment. Indien 11011""' 4 een koersvoorspelling niet betekenisvol is en hierdoor de waarde nul krijgt, betekent dit dat het sentiment minimaal verandert waardoor de voorspellende waarde laag is.A further preferred embodiment of the present invention provides a method that further comprises a step for determining a rate prediction by relating the closing price from the database on funds with respect to desired transactions of the first period to the closing price on funds with funds with with respect to desired transactions after a second time period in which a positively meaningful difference results in a first price prediction and a negatively meaningful difference results in a second price prediction. An advantage of this is that shorter-term developments, such as the sentiments described above about the differences between two consecutive days, can be compared with longer-term developments, such as, for example, developments in sentiment over a two-week period. For example, the first rate forecast can get the value one and the second rate forecast can get the value zero. If a price forecast is meaningful and as a result gets the value one, this means that the sentiment develops positively in the case of a purchase sentiment, or that the sentiment develops negatively in the case of a sales sentiment. If 11011 "" '4 a price forecast is not meaningful and as a result the value gets zero, this means that the sentiment changes minimally, so that the predictive value is low.

Een verdere uitvoering van de onderhavige 5 uitvinding is een werkwijze die verder vóórziet in een stap voor het bepalen van een koersvoorspellingsraakkans door een aantal betekenisvolle koersvoorspellingen te relateren aan een totaal aantal koersvoorspellingen in een bepaalde periode. Dit heeft als voordeel dat voor 10 voorspellingen bepaald wordt op basis van echte gegevens uit het verleden met betrekking tot hoe groot de betrouwbaarheid van voorspellingen zijn. Er kan aan de hand van de koersvoorspellingsraakkans in een fonds een inschatting maken over de betrouwbaarheid van de sentimentgege-15 vens van de beleggers. Dit is een krachtig ondersteu-ningsmiddel bij het nemen van beslissingen.A further embodiment of the present invention is a method that further anticipates a step for determining a rate prediction probability by relating a number of meaningful price predictions to a total number of price predictions in a given period. This has the advantage that for 10 predictions it is determined on the basis of real data from the past with regard to how great the reliability of predictions are. Based on the price prediction risk in a fund, an estimate can be made of the reliability of investor sentiment data. This is a powerful tool for making decisions.

Een verdere voorkeursuitvoeringsvorm volgens de onderhavige uitvinding voorziet in een stap voor het aanleveren van één of meer van de genoemde gegevens aan 20 opdrachtgevers. Dit kan automatisch geschieden met gebruikmaking van computers op basis van gegevens in de gegevensbanken.A further preferred embodiment according to the present invention provides a step for supplying one or more of said data to clients. This can be done automatically using computers based on data in the databases.

Een verdere voorkeursuitvoeringsvorm van de onderhavige uitvinding voorziet erin dat de transacties 25 aankoop- en/of verkooptransacties zijn. Dit heeft het voordeel dat alle hierboven genoemde stappen betrekking kunnen hebben op zowel aankoop- als verkooptransacties.A further preferred embodiment of the present invention provides that the transactions are purchase and / or sales transactions. This has the advantage that all the steps mentioned above can relate to both purchase and sale transactions.

Een verdere voorkeursuitvoeringsvorm van de onderhavige werkwijze heeft als kenmerk dat de tweede 30 tijdsperiode een periode van bijvoorbeeld twee weken is. Dit maakt het mogelijk om sentimentverschillen op een korte termijn van bijvoorbeeld één dag te vergelijken met ontwikkelingen op een langere termijn zoals bijvoorbeeld de genoemde twee weken. Het is zeker denkbaar dat beide 35 periodelengtes worden veranderd teneinde voorspellingen te verkrijgen die in specifieke situaties de voorkeur genieten.A further preferred embodiment of the present method is characterized in that the second time period is a period of, for example, two weeks. This makes it possible to compare sentiment differences in the short term of, for example, one day with developments in the longer term, such as the aforementioned two weeks. It is certainly conceivable that both period lengths are changed in order to obtain predictions that are preferred in specific situations.

f 01 Ί· 5f 01 Ί · 5

Een verdere voorkeursuitvoeringsvorm van de onderhavige werkwijze voorziet in een systeem van één of meer computers via één of meer netwerken gekoppeld aan één of meer andere computers voor het uitvoeren van de 5 werkwijze.A further preferred embodiment of the present method provides a system of one or more computers via one or more networks coupled to one or more other computers for carrying out the method.

Verdere voordelen, kenmerken en details van de onderhavige uitvinding zullen duidelijk worden bij lezing van de volgende beschrijving die refereert aan de tekeningen, waarbij: 10 - Fig. 1 een blokschema is van een voorbeeld van een computersysteem voor het uitvoeren van de werkwijze van de onderhavige uitvinding; - Fig. 2 een blokschema is voor het weergeven van een voorkeursuitvoeringsvorm van de onderhavige 15 uitvinding; - Fig. 3 een blokschema is dat een andere voorkeursuitvoeringsvorm weergeeft; - Fig. 4 een blokschema is dat een andere voorkeursuitvoeringsvorm weergeeft.Further advantages, features and details of the present invention will become apparent upon reading the following description which refers to the drawings, in which: FIG. 1 is a block diagram of an example of a computer system for performing the method of the present invention; FIG. 2 is a block diagram for showing a preferred embodiment of the present invention; FIG. 3 is a block diagram showing another preferred embodiment; FIG. 4 is a block diagram illustrating another preferred embodiment.

20 In figuur 1 is een computersysteem 1 weergege ven dat onder andere bestaat uit een centrale verwer-kingseenheid 2 en een geheugen 3. Deze computer 1 is verbonden met het internet 4. Het internet 4 wordt gebruikt om de computer 1 te verbinden met de computers 5, 25 6 en 7. De computer 5 wordt gebruikt voor het invoeren van gegevens over beurstransacties door potentiële opdrachtgevers. Deze potentiële opdrachtgevers zijn mensen die op de beurs aan- en verkooptransacties doen, in het bijzonder particuliere beleggers. Computer 6 is bij 30 voorkeur een computer van een leverancier van koersinfor-matie. De computer 6 van de beurs zendt koersinformatie via het internet naar de computer 1. De computer 7 is de computer van andere partijen dan de beurs en de beleggers, die met behulp van de werkwijze gegenereerd infor-35 matie willen ontvangen. Deze partijen kunnen bijvoorbeeld de bedrijven zijn die op de beurs hun aandelen hebben genoteerd. Het kan voor deze bedrijven interessant zijn om gegevens te verkrijgen over de sentimenten van de 6 beleggers over hun aandeel. Een reden hiervoor kan zijn dat de beleggers door middel van deze sentimenten de koers beïnvloeden.Figure 1 shows a computer system 1 consisting of, among other things, a central processing unit 2 and a memory 3. This computer 1 is connected to the internet 4. The internet 4 is used to connect the computer 1 to the computers 5, 6 and 7. The computer 5 is used for entering data on stock exchange transactions by potential clients. These potential clients are people who do buying and selling transactions on the stock exchange, in particular private investors. Computer 6 is preferably a computer from a supplier of price information. The computer 6 of the stock exchange sends price information via the internet to the computer 1. The computer 7 is the computer of parties other than the stock exchange and the investors who want to receive information generated by the method. These parties can, for example, be the companies that have listed their shares on the stock exchange. It may be interesting for these companies to obtain data on the sentiments of the 6 investors about their shares. One reason for this may be that investors influence the price through these sentiments.

Een belegger maakt in figuur 2 contact met het 5 internet. Hij logt in op een systeem van de werkwijze in 11 om gegevens te kunnen gaan invoeren. Een andere manier om gegevens in te voeren is bijvoorbeeld via e-mailbe-richten in 12.In Figure 2, an investor makes contact with the internet. He logs in to a system of the method in 11 to be able to enter data. Another way to enter data is for example via e-mail messages in 12.

Hierna geeft in 13 de belegger of respondent 10 zijn aandelenportefeuille in, daar een belegger bij voorkeur alleen een voornemen tot verkopen invoert over een fonds dat hij ook in bezit heeft. In 14 worden deze gegevens opgeslagen in een gegevensbestand op computer 1. In 15 geeft de belegger aan welke fondsen hij binnen een 15 bepaalde van te voren vastgestelde periode wenst te verkopen. Deze gegevens worden opgeslagen in een database in 16. In 17 geeft de belegger aan welke aandelen hij in welke hoeveelheden binnen een bepaalde van te voren vastgestelde periode wenst aan te kopen. In het geval van 20 aankopen kan de belegger alle op de beurs verhandelbare fondsen, die in het systeem gebruikt worden, noemen. De in 17 ingevoerde gegevens worden opgeslagen in een data-gegevensbank in 18.After this, the investor or respondent 10 enters his share portfolio in 13, since an investor preferably only enters an intention to sell on a fund that he also owns. In 14 this information is stored in a database on computer 1. In 15 the investor indicates which funds he wants to sell within a certain predetermined period. This data is stored in a database in 16. In 17, the investor indicates which shares he wishes to purchase in which quantities within a certain predetermined period. In the case of 20 purchases, the investor can name all the stock marketable funds that are used in the system. The data entered in 17 is stored in a data database in 18.

De in 13, 15 en 17 ingevoerde gegevens worden 25 in 19 vergeleken met tijdens eerdere inlogsessies ingevoerde gegevens. Verder worden de veranderingen in de mutaties vergeleken met veranderingen in de portefeuille in 20. Indien in 21 wordt bepaald dat de aangegeven veranderingen door middel van transacties zijn doorge-30 voerd in de portefeuille worden in 22 deze wijzigingen in de gegevensbestanden verwerkt als zijnde uitgevoerd. Indien in 21 blijkt dat de verandering niet is doorgevoerd in de portefeuille, wordt de belegger gevraagd naar de reden hiervan. Deze reden wordt in 24 toegevoegd aan 35 het gegevensbestand.The data entered in 13, 15 and 17 are compared 25 in 19 with data entered during previous log-in sessions. Furthermore, the changes in the changes are compared with changes in the portfolio in 20. If it is determined in 21 that the indicated changes have been made to the portfolio through transactions, in 22 these changes are processed in the data files as being executed. If in 21 it appears that the change has not been implemented in the portfolio, the investor is asked for the reason for this. This reason is added to the database in 35.

In figuur 3 wordt weergegeven hoe informatie wordt verzonden naar de computers 5, 6 en 7 door de computer 1. In 31 worden per beursfonds berekeningen 7 uitgevoerd. Deze berekeningen worden bij voorkeur tijdens daluren, bijvoorbeeld 's nachts, uitgevoerd maar kunnen ook in real time tijdens piekuren worden uitgevoerd.Figure 3 shows how information is sent to the computers 5, 6 and 7 by the computer 1. In 31, calculations 7 are performed per stock exchange fund. These calculations are preferably performed during off-peak hours, for example at night, but can also be carried out in real time during peak hours.

De berekeningen hebben betrekking op de senti-5 menten van de beleggers. Voorbeelden van berekeningen die worden uitgevoerd: - het percentage van de deelnemers die een fonds in bezit heeft ten opzichte van het totaal aantal deelnemers (aantal bezitters van het aandeel gedeeld door 10 totaal aantal deelnemers maal 100%); - ongewogen verkoopsentiment is het percentage dat een verkoop overweegt ten opzichte van het aantal dat een betreffend fonds in bezit heeft (aantal personen dat denkt aan verkoop gedeeld door aantal personen in het 15 bezit van het aandeel maal 100%); - ongewogen aankoopsentiment is het percentage dat denkt aan aankoop ten opzichte van het totaal aantal respondenten (aantal personen dat denkt aan verkoop gedeeld door totaal aantal respondenten maal 100%); 20 - gewogen aankoopsentiment is het aantal aande len dat de deelnemers overwegen aan te schaffen ten opzichte van een van te voren vaststaand meetpunt (totaal aantal aandelen dat mogelijk gekocht wordt gedeeld door van te voren bepaald getal maal 100%); 25 - gewogen verkoopsentiment is het totaal aantal aandelen dat de respondenten dat overweegt te verkopen ten opzichte van een van te voren vaststaand meetpunt (totaal aantal aandelen dat mogelijk verkocht wordt gedeeld door van te voren bepaald getal maal 100%); 30 - executie is het percentage van verwachte mutaties dat wordt uitgevoerd (aantal mutaties dat is uitgevoerd gedeeld door aantal mutaties dat is uitgevoerd plus aantal mutaties dat om andere redenen is vervallen maal 100%); 35 - een fondsscore voor aankopen, hetgeen inhoudt het aantal potentiële aankopen van vandaag gedeeld door het aantal potentiële aankopen van gisteren maal 100%). Indien dit significant (bijvoorbeeld 105%) is wordt de 8 slotkoers van de dag vastgelegd. Na een bepaalde periode (bijvoorbeeld twee weken later) wordt de nieuwe slotkoers van dit fonds vastgelegd en hierop wordt de zogenoemde koersvoorspellingsberekening uitgevoerd. Deze koersvoor-5 spellingsberekening houdt in dat de koers twee weken na het significante verschil in de transactiescore voor de aankoop gedeeld door de koers van de dag dat de fondsscore voor de aankoop significant verschilt x 100%. Indien deze koers bij een aankoop 105% of meer bedraagt, wordt 10 het als een goede, significante voorspelling beschouwd en wordt dit in het gegevensbestand aangegeven als een 1. Indien deze koers bij een aankoop kleiner is dan 105% is dit geen goede significante voorspelling en wordt dit in het gegevensbestand aangehouden met een "0".The calculations relate to investors' sentiments. Examples of calculations that are carried out: - the percentage of participants holding a fund in relation to the total number of participants (number of owners of the share divided by 10 total number of participants times 100%); - unweighted sales sentiment is the percentage that a sale is considering compared to the number that a particular fund holds (number of people who think of selling divided by number of people in possession of the share times 100%); - unweighted purchasing sentiment is the percentage that thinks about purchasing relative to the total number of respondents (number of people who think of sales divided by total number of respondents times 100%); - weighted buying sentiment is the number of shares that the participants are considering purchasing in relation to a predetermined measuring point (total number of shares that may be purchased divided by a predetermined number times 100%); 25 - weighted sales sentiment is the total number of shares that respondents are considering selling relative to a predetermined measurement point (total number of shares that may be sold divided by a predetermined number times 100%); 30 - execution is the percentage of expected mutations that are executed (number of mutations that have been carried out divided by the number of mutations that have been carried out plus number of mutations that have expired for other reasons times 100%); 35 - a fund purchase score, which is the number of potential purchases today divided by the number of potential purchases yesterday times 100%). If this is significant (for example 105%), the 8 closing price of the day is set. After a certain period (for example, two weeks later), the new closing price of this fund is recorded and the so-called price forecast calculation is performed on this. This price-for-5-spelling calculation means that the price differs x 100% two weeks after the significant difference in the transaction score for the purchase divided by the price on the day that the fund score for the purchase is significant. If this rate for a purchase is 105% or more, it is considered a good, significant forecast and this is indicated in the database as a 1. If this rate for a purchase is less than 105%, this is not a good significant forecast and this is held in the data file with a "0".

15 Op soortgelijke wijze worden zulke fondsscores berekend voor potentiële verkopen. In het geval is de fondsscore het resultaat van de berekening van potentiële verkopen van vandaag gedeeld door potentiële verkopen van gisteren maal 100%. Indien dit significant (bijvoorbeeld 20 105%) is, moet de slotkoers van de dag vastgelegd worden. Een bepaalde periode (bijvoorbeeld twee weken) later wordt de nieuwe koers van dit fonds vastgelegd en wordt hierop tevens een berekening uitgevoerd. Deze koersvoorspellingsberekening verloopt op analoge wijze als hierbo-25 ven: - koers van twee weken na significant verschil in fondsscore gedeeld door de koers van de dag dat de fondsscore significant verschilt maal 100%. Indien bij een verkoopfondsscore de koers uitkomt op minder dan 30 bijvoorbeeld 95% wordt dit als goed bestempeld en wordt de voorspelling in het gegevensbestand opgeslagen met een waarde 1. Indien bij een verkoopfondsscore koersberekening het resultaat, de voorspelling, meer is dan 95% wordt dit als niet goed bestempeld en wordt de waarde 0 35 opgeslagen in het gegevensbestand.15 Similarly, such fund scores are calculated for potential sales. In the case, the fund score is the result of today's potential sales calculation divided by yesterday's potential sales times 100%. If this is significant (for example 20 105%), the closing price of the day must be determined. A certain period (for example, two weeks) later, the new price of this fund is determined and a calculation is also performed on it. This price forecast calculation proceeds in an analogous way as above: - price of two weeks after significant difference in fund score divided by the price of the day that the fund score differs significantly times 100%. If the price of a sales fund score is less than 30, for example 95%, this is considered good and the forecast is stored in the data file with a value of 1. If the result, the forecast, is more than 95% in a sales fund score labeled as incorrect and the value 0 35 is stored in the data file.

Een voorspellingsraakkans wordt gedefinieerd als het aantal keer dat een fondsscore significant verschilt ten opzichte van de periode ervoor (bijvoorbeeldA prediction framework probability is defined as the number of times that a fund score differs significantly from the previous period (for example

' ‘ : ; (> V"":; (> V

9 105% van de dag ervoor) en het aantal keer dat een koers na de periode (van bijvoorbeeld twee weken) tevens significant (bijvoorbeeld 105%) verschilt. Deze voorspellings-raakkans wordt berekend door het aantal goede voorspel-5 lingen (1 te delen door het totaal aantal voorspellingen (0 of 1) maal 100%.9 105% of the day before) and the number of times that a price after the period (of for example two weeks) also differs significantly (for example 105%). This prediction hit probability is calculated by dividing the number of good predictions (1 by the total number of predictions (0 or 1) times 100%.

Na het uitvoeren van de berekeningen per fonds in 31 worden in 32 deze gegevens opgeslagen in één of meer van de gegevensbestanden met gegevens van de tijds-10 perioden. Na het opstellen van de gegevensbestanden is het mogelijk delen hiervan te distribueren naar één of meer van de computers 5, 6, 7 of andere computers die niet deelnemen aan dit systeem. Bijvoorbeeld in 34 worden gegevens met betrekking tot een verandering van het 15 sentiment verzonden aan zulke andere computers. In 33 worden gegevens verzonden aan computers 7.After performing the calculations per fund in 31, this data is stored in 32 in one or more of the data files with data from the time periods. After compiling the data files, it is possible to distribute parts thereof to one or more of the computers 5, 6, 7 or other computers that do not participate in this system. For example, in 34, data regarding a change in sentiment is sent to such other computers. In 33, data is sent to computers 7.

In 35 wordt er geverifieerd welke beleggers, ofwel respondenten, hebben ingelogd via computers 5. Aan de hand van gegevens in de gegevensbestanden wordt er in 20 36 bepaald welke beleggers over welke fondsen gegevens verzonden krijgen. Men heeft niet automatisch recht op alle gegevens, afhankelijk van de afspraken die hierover zijn gemaakt. Er wordt bepaald in 37 welke fondsen een belegger in portefeuille heeft. In 38 wordt bijvoorbeeld 25 bepaald welke mogelijke aankopen de belegger heeft ingevoerd, waarna in 39 op basis hiervan gegevens van de fondsen die onder andere voortkomen uit de bovenbeschreven berekeningen, gekoppeld aan gegevens van de belegger. De belegger kan deze gegevens hierna in 40 ontvangen door 30 middel van bijvoorbeeld een e-mail of een gepersonali-seerde webpagina.In 35 it is verified which investors, or respondents, have logged in via computers 5. Based on data in the data files, it is determined in 36 which investors are sent data about which funds. You are not automatically entitled to all data, depending on the agreements made about this. It is determined in 37 which funds an investor has in portfolio. In 38, for example, it is determined which possible purchases the investor has entered, after which in 39 on this basis data from the funds that arise from, among other things, the above-described calculations, linked to data from the investor. The investor can then receive this data in 40 by means of, for example, an e-mail or a personalized webpage.

In figuur 5 wordt een tijdspad aangegeven door middel van 56, 51, 53 en 55. Deze momenten stellen elk momenten voor. De beleggers voeren in 50, dat overeenkomt 35 met dag X, de hierboven beschreven gegevens in, zoals portefeuille-inhoud en overwogen aan- en verkopen. In 52, dat in de tijd overeenkomt met 53, zijnde dag X + 1, voert de belegger nogmaals gegevens in. Tevens wordt in f' 1' 10 52 terugkoppeling gestuurd door de computer 1 die betrekking heeft op de data van de dag X in 51 en de data met betrekking tot de dag X - 1 van 56. Het gaat hierbij om de resultaten van de berekeningen die betrekking hebben 5 op verschillen tussen de hiervoor twee achtereenvolgende dagen.In Figure 5 a time path is indicated by means of 56, 51, 53 and 55. These moments each represent moments. Investors enter in 50, corresponding to Day X, the information described above, such as portfolio content and envisaged purchases and sales. In 52, which corresponds in time to 53, being day X + 1, the investor again enters data. Feedback is also sent in f '1' 10 52 by the computer 1 which relates to the data of the day X in 51 and the data relating to the day X - 1 of 56. This concerns the results of the calculations that relate to differences between the two consecutive days above.

Tevens is er voorzien in berekeningen die betrekking hebben op verschillen over een langere periode, zoals bijvoorbeeld twee weken. In 54, dat overeenkomt met 10 dag X + twee weken in 55, worden gegevens ingevoerd door de belegger. Indien op basis van deze gegevens de hierboven beschreven koers significant is veranderd, kan de voorspellingsraakkans worden bepaald. De resultaten van dit soort berekeningen zullen een dag later (niet weerge-15 geven) worden verzonden aan de computers 5, 6, 7 of eventuele andere computers.Calculations are also provided that relate to differences over a longer period, such as two weeks. In 54, which corresponds to 10 day X + two weeks in 55, data is entered by the investor. If on the basis of this data the rate described above has changed significantly, the probability of predicting the probability of prediction can be determined. The results of this type of calculation will be sent one day later (not shown) to computers 5, 6, 7 or any other computers.

In de onderhavige uitvinding is niet beperkt tot de beschreven voorkeursuitvoeringsvorm; de gevraagde rechten worden bepaald door de navolgende conclusies.In the present invention, it is not limited to the described preferred embodiment; the requested rights are determined by the following claims.

Claims

Method for obtaining data on the sentiment of transactions on an (electronic) exchange, comprising the following steps: -the potential exchange transaction electronically by one potential client for one or more computers with one or more memories for storing therein specify 10 or more databases of transactions envisaged by that potential client during a certain period of time, and - the subsequent, ie. after a predetermined closing time for specifying the transactions, determining stock market sentiment based on the content of the data files.

2. Method according to claim 1, further comprising a step for the client to input data about the transactions actually carried out.

The method of claim 1 or 2 further comprising a step of determining differences between intended transactions and executed transactions.

Method according to one or more of the preceding claims, further comprising a step for inputting reasons for differences between intended transactions and executed transactions.

Method according to one or more of the preceding claims, wherein the time period is one day.

6. Method as claimed in one or more of the foregoing claims, comprising a step for: determining a fund score with respect to a stock exchange fund by relating data about desired transactions in a period of time to data about desired transactions in a subsequent period, where the closing price of the day is stored in - k101? 7si r the data file if it is a meaningful sentiment.

Method according to claim 6 or 7, wherein a sentiment is meaningful if there is a difference in 5 fund score for at least a predetermined percentage.

8. Method as claimed in one or more of the foregoing claims, further comprising a step for determining a price forecast by relating the closing price from the database about desired transactions of the day to the closing price about desired transactions after a second period of time in which a positively meaningful difference in a first price forecast and a negative meaningful difference in a second price forecast.

9. Method as claimed in one or more of the foregoing claims, further comprising a step for determining a price prediction chance of being related by a number of meaningful price predictions to the total number of price predictions.

Method according to one or more of the preceding claims, further comprising a step for supplying one or more of said data to clients.

Method according to one or more of the preceding claims, wherein the transactions are purchase and / or sales transactions.

12. Method as claimed in one or more of the foregoing claims, wherein the second time period is a period of, for example, two weeks

A system of one or more computers via one or more networks coupled to one or more other computers for performing the method according to one or more of the preceding claims. · =. · *, '/ R Ί - \ i •' *