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Direktvergleich

Borsen DKvsFXStreet

Borsen DK (39.5 % 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 509 bzw. 11412 geprüften Schlagzeilen

Borsen DK

Rang #4 von — Quellen

Kennzahl
FXStreet

Rang #6 von — Quellen

Trefferquote

39.5%vs36.4%

Geprüfte Meldungen

509vs11,412

Analysierte Artikel

332vs6,057

Durchschn. Relevanz

-vs-

Stimmungs- & Tendenzanalyse

Wie bullisch oder bärisch die Schlagzeilen jeder Quelle tendenziell sind.

Stimmungsverteilung

Borsen DK

Durchschn. Stimmung: -0.10
Bullisch 39%Neutral 5%Bärisch 57%

FXStreet

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

Marktkontext-Abdeckung

Trefferquote nach MarktBorsen DKFXStreet
ALK-Abelló1 (0%)—
AMD—1 (0%)
APAC FX—2 (0%)
ASEAN FX—1 (0%)
AUD/JPY—35 (1%)
AUD/NZD—5 (0%)
AUD/USD—87 (2%)
Alphabet1 (0%)—
Aluminium—5 (0%)
Amazon—2 (0%)
Anthropic IPO1 (0%)—
Apple1 (0%)1 (0%)
Asia FX—3 (0%)
Asian FX—7 (0%)
Asian stocks29 (10%)65 (1%)
Australian stocks—114 (2%)
BNB—2 (0%)
BRL/USD—3 (0%)
Bitcoin1 (0%)77 (2%)
Boozt Group1 (0%)—
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%)
Carlsberg1 (0%)—
Carlsberg IPO1 (0%)—
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%)
Coloplast1 (0%)—
Coloplast, Danish medtech company1 (0%)—
Commodities1 (0%)—
Copenhagen housing2 (1%)—
Copenhagen real estate1 (0%)—
Copper—14 (0%)
Czech Crown—1 (0%)
DAX3 (1%)20 (0%)
DSV2 (1%)—
DXY—4 (0%)
Danish5 (2%)—
Danish bank1 (0%)—
Danish defense-sector businesses1 (0%)—
Danish economy1 (0%)—
Danish housing1 (0%)—
Danish inflation1 (0%)—
Danish real estate4 (1%)—
Danske Bank1 (0%)—
Demant2 (1%)—
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/USD1 (0%)572 (11%)
Estée Lauder—1 (0%)
Ethereum—10 (0%)
European Natural Gas—1 (0%)
European gas—1 (0%)
European natural gas1 (0%)—
European stocks47 (16%)124 (2%)
Eurozone macro—2 (0%)
FLSmidth mining equipment company1 (0%)—
Forex—1 (0%)
GBP/JPY—37 (1%)
GBP/USD—526 (10%)
GN Store Group1 (0%)—
Genmab3 (1%)—
Gold3 (1%)510 (10%)
Goldman Sachs—1 (0%)
Google—1 (0%)
Hims & Hers Health—1 (0%)
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%)
ISS A/S1 (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 stocks2 (1%)91 (2%)
KOSPI—1 (0%)
KRW—5 (0%)
KRW/KOSPI—1 (0%)
KRW/USD—4 (0%)
Korean Won—2 (0%)
Korean markets—1 (0%)
Lundbeck1 (0%)—
MENA FX—1 (0%)
MYR—1 (0%)
MYR/USD—4 (0%)
Maersk1 (0%)—
Maersk / Shipping1 (0%)—
Mastercard Inc—1 (0%)
Mendole1 (0%)—
Meta—1 (0%)
Mexican Peso—1 (0%)
NASDAQ4 (1%)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 (0%)—
Nordea Bank1 (0%)—
Norden A/S1 (0%)—
Norwegian Krone—5 (0%)
Novo Nordisk10 (3%)1 (0%)
Novo Nordisk, Danish1 (0%)—
Novonesis1 (0%)—
OKLO—1 (0%)
Oil43 (15%)522 (10%)
PBR—1 (0%)
PHP—1 (0%)
PHP/USD—1 (0%)
PLN/EUR—1 (0%)
Pandora1 (0%)—
Pandora jewelry company1 (0%)—
Pandora, Danish jewelry company1 (0%)—
Pfizer—1 (0%)
Philippine Peso—1 (0%)
Pi Network—3 (0%)
Polish Zloty—4 (0%)
Ralph Lauren—1 (0%)
Romanian Leu—1 (0%)
Royal Unibrew1 (0%)—
SAS1 (0%)—
SEK—1 (0%)
SEK/USD—1 (0%)
SGD—2 (0%)
SGD/SGDNEER—1 (0%)
SGD/USD—6 (0%)
Schenker1 (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%)
Take-Two Interactive1 (0%)—
Thai Baht—7 (0%)
Travelers Insurance—1 (0%)
Turkish Lira—3 (0%)
UK markets3 (1%)127 (2%)
US Dollar—9 (0%)
US Dollar Index—19 (0%)
US pharmaceutical sector1 (0%)—
USA36 (12%)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 (0%)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%)
Volvo Cars1 (0%)—
XRP—30 (1%)
bank lending rates1 (0%)—
cryptocurrencies (Crypto)—34 (1%)
forex markets—1 (0%)
global markets28 (9%)76 (2%)
insurance sector1 (0%)—
mine equipment suppliers1 (0%)—
professional services1 (0%)—
technology stocks (Tech)24 (8%)49 (1%)
video game1 (0%)—

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Die Trefferquote jeder Quelle im Vergleich zum Zufall

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Häufig gestellte Fragen

Was ist zuverlässiger: Borsen DK oder FXStreet?▼
Borsen DK (39.5 %) 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 Borsen DK und FXStreet gemeinsam ab?▼
Sie teilen 16 Marktkontexte: Apple, Asian stocks, Bitcoin, DAX, EUR/USD, European stocks, Gold, Japanese stocks, NASDAQ, Novo Nordisk, Oil, UK markets, USA, USD/JPY, 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.