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Bangkok Post BusinessvsFXStreet

Bangkok Post Business (32.6 % Trefferquote) vs. FXStreet (36.4 % Trefferquote): wie oft der Schlagzeilen-Ton jeder Quelle zur späteren Kursbewegung passte.

Keine schnitt gegen den Zufall besser ab als die andere

Basierend auf 307 bzw. 11412 geprüften Schlagzeilen

Bangkok Post Business

Rang #17 von — Quellen

Kennzahl
FXStreet

Rang #6 von — Quellen

Trefferquote

32.6%vs36.4%

Geprüfte Meldungen

307vs11,412

Analysierte Artikel

300vs6,057

Durchschn. Relevanz

-vs-

Stimmungs- & Tendenzanalyse

Wie bullisch oder bärisch die Schlagzeilen jeder Quelle tendenziell sind.

Stimmungsverteilung

Bangkok Post Business

Durchschn. Stimmung: 0.01
Bullisch 52%Neutral 5%Bärisch 43%

FXStreet

Durchschn. Stimmung: -0.07
Bullisch 38%Neutral 11%Bärisch 51%

Marktkontext-Abdeckung

Trefferquote nach MarktBangkok Post BusinessFXStreet
AMD—1 (0%)
APAC FX—2 (0%)
ASEAN FX—1 (0%)
AUD/JPY—35 (1%)
AUD/NZD—5 (0%)
AUD/USD—87 (2%)
Aluminium—5 (0%)
Amazon—2 (0%)
Apple—1 (0%)
Asia FX—3 (0%)
Asian FX—7 (0%)
Asian stocks27 (13%)65 (1%)
Australian stocks—114 (2%)
Automotive/EV import policy1 (1%)—
BNB—2 (0%)
BRL/USD—3 (0%)
Bitcoin7 (3%)77 (2%)
CAD—7 (0%)
CAD/USD—13 (0%)
CEE FX—10 (0%)
CEE exports—1 (0%)
CHF/EUR—1 (0%)
CHF/JPY—1 (0%)
CNY—1 (0%)
CNY/USD—2 (0%)
Canadian Dollar—5 (0%)
Canadian markets—1 (0%)
Canadian rates—1 (0%)
Cardano—8 (0%)
China Economy1 (1%)—
China macro—1 (0%)
Chinese GDP—1 (0%)
Chinese Yuan—1 (0%)
Chinese credit—1 (0%)
Chinese economy—1 (0%)
Chinese macro data—1 (0%)
Chinese markets—2 (0%)
Cocoa Futures—1 (0%)
Copper—14 (0%)
Czech Crown—1 (0%)
DAX1 (1%)20 (0%)
DXY—4 (0%)
Denison Mine—1 (0%)
Dogecoin—13 (0%)
Dollar Index—1 (0%)
EUR/CAD—1 (0%)
EUR/CHF—1 (0%)
EUR/GBP—29 (1%)
EUR/JPY—37 (1%)
EUR/PLN—1 (0%)
EUR/SEK—1 (0%)
EUR/USD—572 (11%)
Electronics & Tourism1 (1%)—
Estée Lauder—1 (0%)
Ethereum—10 (0%)
European Natural Gas—1 (0%)
European gas—1 (0%)
European stocks4 (2%)124 (2%)
Eurozone macro—2 (0%)
Forex—1 (0%)
GBP/JPY—37 (1%)
GBP/USD—526 (10%)
Gold23 (11%)510 (10%)
Goldman Sachs—1 (0%)
Google—1 (0%)
Hims & Hers Health—1 (0%)
Home improvement sector1 (1%)—
Hong Kong SME Business—1 (0%)
Hungarian Forint—6 (0%)
Hungarian economy—1 (0%)
IDR/USD—5 (0%)
INR—1 (0%)
INR/USD—4 (0%)
Indian stocks—90 (2%)
Indonesia—2 (0%)
Indonesia Inflation—1 (0%)
Indonesian Rupiah—9 (0%)
Indonesian macroeconomics—1 (0%)
Indonesian markets—1 (0%)
Japanese stocks4 (2%)91 (2%)
KOSPI—1 (0%)
KRW—5 (0%)
KRW/KOSPI—1 (0%)
KRW/USD—4 (0%)
Korean Won—2 (0%)
Korean markets—1 (0%)
MENA FX—1 (0%)
MYR—1 (0%)
MYR/USD—4 (0%)
Mastercard Inc—1 (0%)
Meta—1 (0%)
Mexican Peso—1 (0%)
NASDAQ—45 (1%)
NBCC—1 (0%)
NOK—2 (0%)
NOK/EUR—1 (0%)
NOK/SEK—1 (0%)
NOK/USD—2 (0%)
NZD—5 (0%)
NZD/USD—18 (0%)
Natural Gas—3 (0%)
New Zealand—1 (0%)
New Zealand Trade Balance—1 (0%)
New Zealand markets—2 (0%)
Nike1 (1%)—
Norwegian Krone—5 (0%)
Novo Nordisk—1 (0%)
OKLO—1 (0%)
Oil31 (15%)522 (10%)
PBR—1 (0%)
PHP—1 (0%)
PHP/USD—1 (0%)
PLN/EUR—1 (0%)
Pfizer—1 (0%)
Philippine Peso—1 (0%)
Pi Network—3 (0%)
Polish Zloty—4 (0%)
Ralph Lauren—1 (0%)
Romanian Leu—1 (0%)
SEK—1 (0%)
SEK/USD—1 (0%)
SGD—2 (0%)
SGD/SGDNEER—1 (0%)
SGD/USD—6 (0%)
Silver—222 (4%)
Singapore CPI—1 (0%)
Singapore Economy—1 (0%)
Singapore GDP—1 (0%)
Singapore macro—1 (0%)
Solana—5 (0%)
South African Rand—2 (0%)
South Korean Won—1 (0%)
South Korean markets—2 (0%)
South Korean monetary policy—1 (0%)
Swedish Krona—1 (0%)
Swedish interest rates—1 (0%)
Swiss Franc—3 (0%)
Synthetix—1 (0%)
THB/USD—1 (0%)
Taiwan Dollar—1 (0%)
Taiwan macro—1 (0%)
Taiwan tech exports—1 (0%)
Thai8 (4%)—
Thai Airways2 (1%)—
Thai Baht4 (2%)7 (0%)
Thai GDP growth outlook1 (1%)—
Thai banking sector1 (1%)—
Thai banks1 (1%)—
Thai bond1 (1%)—
Thai bonds1 (1%)—
Thai brokerage industry1 (1%)—
Thai corporate bond1 (1%)—
Thai domestic vehicle sales1 (1%)—
Thai economic growth1 (1%)—
Thai economy1 (1%)—
Thai economy GDP growth1 (1%)—
Thai exports1 (1%)—
Thai insurance industry1 (1%)—
Thai macroeconomics1 (1%)—
Thai restaurant industry1 (1%)—
Thai retail sector1 (1%)—
Thai rice exports1 (1%)—
Thai stock6 (3%)—
Thai stock exchange, SET1 (1%)—
Thai tourism2 (1%)—
Thai tourism revenue1 (1%)—
Thai tourism sector1 (1%)—
Thailand IT1 (1%)—
Thailand SET1 (1%)—
Thailand auto sales1 (1%)—
Thailand automotive1 (1%)—
Thailand banking sector1 (1%)—
Thailand digital infrastructure1 (1%)—
Thailand e-commerce1 (1%)—
Thailand inbound tourism1 (1%)—
Thailand luxury retail1 (1%)—
Thailand national economy1 (1%)—
Thailand sovereign credit rating1 (1%)—
Thailand stock1 (1%)—
Thailand tourism1 (1%)—
Thailand tourism industry1 (1%)—
Thailand tourism revenue1 (1%)—
Thailand tourism sector2 (1%)—
Travelers Insurance—1 (0%)
Turkish Lira—3 (0%)
UK markets3 (1%)127 (2%)
US Dollar—9 (0%)
US Dollar Index—19 (0%)
USA11 (5%)540 (10%)
USD—19 (0%)
USD Index—3 (0%)
USD/CAD—45 (1%)
USD/CHF—16 (0%)
USD/CNH—14 (0%)
USD/CNY—1 (0%)
USD/IDR—8 (0%)
USD/INR—7 (0%)
USD/JPY1 (1%)693 (13%)
USD/MXN—3 (0%)
USD/MYR—3 (0%)
USD/PHP—2 (0%)
USD/SGD—13 (0%)
USD/TRY—1 (0%)
USD/TWD—2 (0%)
USD/VND—1 (0%)
USD/ZAR—2 (0%)
USDCAD—1 (0%)
Vietnamese1 (1%)—
XRP—30 (1%)
compact digital cameras1 (1%)—
computer hardware1 (1%)—
cryptocurrencies (Crypto)3 (1%)34 (1%)
electricity1 (1%)—
ethanol1 (1%)—
forex markets—1 (0%)
global markets17 (8%)76 (2%)
insurance1 (1%)—
road freight transport rates1 (1%)—
technology stocks (Tech)8 (4%)49 (1%)

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Die Trefferquote jeder Quelle im Vergleich zum Zufall

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Häufig gestellte Fragen

Was ist zuverlässiger: Bangkok Post Business oder FXStreet?▼
Bangkok Post Business (32.6 %) und FXStreet (36.4 %) erhalten dasselbe Urteil gegen den Zufall, gemessen ab dem ersten handelbaren Kurs. Eine reine Trefferquote spiegelt vor allem, welche Märkte eine Quelle abdeckt; der Abstand der beiden Quoten allein sagt wenig.
Wie werden diese Vergleiche berechnet?▼
Eine KI ordnet den Tenor jeder Schlagzeile für ihren Markt als steigend, fallend oder seitwärts ein. Ab dem ersten Kurs, zu dem ein Leser hätte handeln können, prüfen wir die Bewegung nach 1, 3 und 7 Tagen und vergleichen die Trefferquote jeder Quelle mit dem Zufall für ihre eigene Mischung (Methode unter /how-reliable-is). Verglichen werden dieses Urteil, die Tenor-Verteilung und die abgedeckten Märkte.
Welche Märkte decken Bangkok Post Business und FXStreet gemeinsam ab?▼
Sie teilen 14 Marktkontexte: Asian stocks, Bitcoin, DAX, European stocks, Gold, Japanese stocks, Oil, Thai Baht, UK markets, USA, USD/JPY, cryptocurrencies (Crypto), global markets, technology stocks (Tech). Jede Quelle kann auch zusätzliche Märkte unabhängig abdecken.

Unsere Methodik

Eine KI ordnet den Tenor jedes Artikels für den behandelten Markt als steigend, fallend oder seitwärts ein. Ab dem ersten Kurs, zu dem ein Leser nach der Veröffentlichung hätte handeln können, prüfen wir die Bewegung nach 1, 3 und 7 Tagen. Die Trefferquote einer Quelle wird mit dem Zufall für dieselben Einschätzungen und Ergebnisse innerhalb jedes Marktes verglichen; wer über ruhige oder bewegte Märkte schreibt, gewinnt dadurch nichts. Jeder Abstand hat ein 95-%-Intervall; zeitlich nahe Prüfungen werden in Blöcken von 7 oder 14 Tagen gemeinsam neu gezogen, weil sie Marktbewegungen teilen. Ein Urteil braucht mindestens 300 Prüfungen und muss auch nach der Korrektur für die Zahl der getesteten Quellen (Holm) bestehen. Das beantwortet „Bewegte sich der Markt so?“: eine Trefferquote, keine Rendite. AIamond selbst macht keine Prognosen.