Eine umfangreiche Liste bekannter und unbekannter Indikatoren findet Ihr bei Technical-Investor
Klassische ("Oldies") Indikatoren:
Trendzustands-Indikatoren
- Average Directional Movement Index (ADX)
- Breadth Advance/Decline-Line
- McClellan Oscillator
- Volatility
Trendfolgende Indikatoren
- Bollinger Bands
- Commodity Channel Index (CCI)
- Directional Moving Index (DMI)
- Linear Regression
- Momentum
- Moving Average
- Moving Average Convergence/Divergence (MACD)
Kontratrendfolgende Indikatoren
- Relative Strength Index (Wilder)
- Stochastics
- William %R
Indikatoren für die Volumen-Analyse
- On Balance Volume (OBV)
- Volume
Entscheidungen erfolgen meist nicht streng rational nach komplexen Regeln, wie dies etwa die Wirtschaftsforschung behauptet. Häufig scheint der Mensch dafür einfach zu faul zu sein. Dies ist das Ergebnis einer Entscheidungsfindungsstudie der Uni Bonn. Entscheidungen werden also vielfach "Pi mal Daumen" getroffen. Bonner Psychologen sind der Frage nachgegangen, ob sich Menschen "husch-husch" entscheiden oder immer alle Informationen, die zur Verfügung stehen, sorgfältig abwägen. Das Ergebnis: In den meisten Fälle wird versucht, mit einfachen Daumenregeln ans Ziel zu kommen. "Es scheint mühsam zu sein, verschiedene Daten im Kopf miteinander zu verknüpfen. Deshalb orientieren wir uns an der Information, die uns am aussagekräftigsten erscheint, und fahren mit diesen Daumenregeln meist auch ganz gut",
Die Entwicklung neuer "moderner" Indikatoren müssen folgende Eigenschaften ausweisen:
Bei allen angeführten Punkten wird sich eine Entwickler von technischen Indikatoren fragen: "Wie kann man das erreichen?" Warum ist das für die Technische Analyse wichtig?
Fast alle modernen Theorien von Physik, Wirtschaft und vielen anderen Wissenschaften gehen vom Fraktal als "Konstante" aus. Das Wort Fraktal ist ein von Benoit Mandelbrot (1977) geprägter Begriff und stammt aus dem lateinischen und bedeutet dort gebrochen (in der Medizin gibt es ein ähnliches Wort: Fraktur). Das Gebrochene an einem Fraktal ist dabei die Dimension. Mandelbrot fand heraus, dass kein Fraktal in der Ebene eine Dimension größer als e haben kann.
Fraktale sind Figuren gebrochener Dimension, die Selbstähnlichkeit aufweisen, d.h. bei denen Teilfiguren eine verkleinerte Kopie der Gesamtfigur sind. Entscheidend ist hier das Wort Selbstähnlichkeit.
Die fraktale Dimension D ist ein Maß für die Vervielfachung der selbstähnlichen Einheiten eines Fraktals mit wachsender Vergrößerung der fraktalen Struktur.
Fraktale Muster werden oft durch rekursive Operationen erzeugt. Auch einfache Erzeugungsregeln ergeben nach wenigen Rekursionsschritten schon komplexe Muster. Ein künstlich erzeugter Baum:
Bis Anfang des 20 Jahrhunderts waren die Menschen davon überzeugt, dass es in wenigen Jahrzehnten gelungen sein sollte, alles auf der Welt, bis auf wenige Ausnahmen, durch Formeln darstellen lassen zu können. Diese Theorie beruhte darauf, dass man glaubte, dass nahezu alles eine gewisse Regelmäßigkeit und Berechenbarkeit besitzt. Diese Vorstellung hat sich heute grundlegend geändert. Man hat festgestellt, dass die Unordnung, sprich das Chaos, unser Leben mehr bestimmt, als wir es für möglich halten. Man geht sogar noch weiter uns sagt, dass das Berechenbare die Ausnahme im sonst vom Chaos beherrschten Universum ist. Bestes Beispiel für Chaos ist der Mensch selbst. Der Mensch verhält sich in jeder Hinsicht unberechenbar, also chaotisch. Währe es nicht so, so würde es keine Unfälle mehr geben, da Unfälle Folgen eines Verhaltens sind, dass nicht dem "normalen" entspricht. So kann es kommen, dass zwei Autos an einer Ampelkreuzung kollidieren, weil einer der Fahrer bei rot gefahren war. Das Verhalten dieses Fahrers ist somit unberechenbar also chaotisch. Mittlerweile ist aus dem Chaos eine ganze Wissenschaft geworden, die Chaostheorie.
Ich möchte hier auch explizit auf die Global Scaling Theorie von Dr. Müller verweisen, die alle angeführten Theorien in einer einzigartigen mathematischen Form vereint. Die Verteilung natürlicher Objekte zeigt Abschnitte, in denen keine Objekte zu finden sind und Abschnitte, die besonders populär scheinen. Trägt man beliebige natürliche Objekte auf einer logarithmischen Geraden auf, so entspricht das entstehende Bild einer zerhackten (fraktalen)) Welle.
Ein weiterer Aspekt scheint mir daher auch für die Technische Analyse von Aktien (oder anderen Kursverläufen) äußerst wichtig: Die Wellentheorien von Dow und Elliott.
Das Elliott Wellen Prinzip wurde in den späten 1920ern durch Ralph Nelson Elliott entdeckt. Er entdeckte, dass die Finanzmärkte nicht chaotisch sind, sondern, dass sich die Märkte in bestimmten Zyklen bewegen, die die menschlichen Aktionen, hervorgerufen durch Ihre Emotionen bzw. durch Massenpsychologie, reflektieren. Elliott fand heraus, dass sich Ebbe und Flut der Massenpsychologie in immer wiederkehrenden Mustern, die sich in so genannte Wellen unterteilen lassen, wiederholen.
Teilweise basierte Elliott seine Arbeit auf der Dow Theorie, die Kursbewegungen ebenfalls als Wellen definiert, Elliott entdeckte jedoch die fraktale Natur dieser Kursbewegungen. Aus diesem Grund konnte Elliott die Märkte tiefer analysieren und detaillierte Kursprognosen erstellen, indem er die spezifischen Charakteristiken der Wellenmuster auf Basis der von ihm entdeckten Muster identifizierte.
Warum schreibe ich hier über Fraktale, Wellen, Global Scaling und Chaos? Soll das heißen Börse=Chaos? Was hat das alles mit Aktien und Kursverläufen zu tun? Nun es hat sehr viel damit zu tun. Jawohl Börse ist Chaos, wenn man unterstellt, das Menschen mit Ihren Stimmungen und Gefühlen (Angst, Gier, Euphorie, ...) das Chaos als Massenpsychologie verkörpern.
Ich meine dieses Chaos ist - in eingeschränkter Form - berechenbar! Allerdings möchte ich auch klar zum Ausdruck bringen, dass die hier folgenden Formeln und Überlegungen keinesfalls der letzte Schritt einer Entwicklungsreihe sind.
Bei der Analyse zahlreicher Indikatoren zur Verwendung fällt die Statik auf. Soll heißen: fast alle Indikatoren haben z.B. zwar einstellbare Periodenlängen, doch ist diese einmal gewählte Periode für die gesamte Analyse konstant. Der Indikator hat also keine eigene "Intelligenz" um auf die Verdichtungen und die Expansionen - also das dynamische AUF und NIEDER der Kurse (Wellen) - zu interpretieren. Selbst in der Metastock-Formelsprache ist es meiner Erkenntnis nach nicht möglich dynamisch den höchsten oder tiefsten Kurs einer dynamischen Periode zu errechnen. Man erwrtet einfach einen konstanten Wert. Diese Perioden-Werte als variable, dynamisch berechnete Inputwerte zu manifestieren ist Ausgangspunkt weiterer Überlegungen.
Hier setze eine neue Indikatorengeneration an. Erfahrungen sind noch zu sammeln und auszuwerten.
Gegenüber den URALT Indikatoren wie MACD, RSI, SMA oder Stochastik (um nur die gebräuchlichsten zu nennen) erweisen sich modernere wie Aroon, RMI, KAMA oder der wahrscheinlich derzeit beste am breiten Markt verfügbare Indikator DSS als viel verlässlicher, exakter und damit treffsicherer für Ihre persönlichen Strategien. Hier muss unbedingt auch auf das Buch von Erich Florek "Neue Trading Dimensionen" verwiesen werden. Die hier angesprochenen Verfahren zeigen wirklich neue Wege in der Technischen Analyse auf, aber man muss sie auch anwenden. Der einfachste (und zugleich der wirkungsvollste) Vorschlag ist einen gleitenden Durchschnitt als dynamische Triggerline (mit derselben, der halben oder der doppelten Periode wie für den Grundindikator) für Ihren Lieblingsindikator zu verwenden. Dazu haben z.B. auf Technical Investor verschiedene Analysten bereits mit Erfahrung publiziert.
Auch die Verwendung der verschiedenen Kurse (Open, High, Low, Close, Pivots bzw. deren verschiedenen Varianten) als Ausgangsbasis für die Indikatorenberechnung erzeugt oft alleine schon verbesserte Aussagemöglichkeiten.
Ich möchte die weiteren Ausführungen anhand eines Beispiels mit dem DSS Bressert vollziehen. Wie oben schon erwähnt ist dies wahrscheinlich einer der besten verfügbaren Indikatoren am Markt.
Beschreibung
William Blau und Walter
Bressert stellten nacheinander jeweils eine Version des Double Smoothed
Stochastics vor. Zwei exponentiell geglättete GD's glätten die Eingangsgrößen
(H, L und C), ähnlich der bekannten Stochastik-Formel.
Formel (nach Blau)
Formel (nach Bressert)
Berechnung
Die Berechnung des DSS-Indikators nach Bressert zeigt Parallelen zur Stochastik.
1.) Der Zähler: Zuerst wird die Differenz aus dem aktuellen Close und dem
Periodentiefstkurs gebildet. Der Nenner: Hier wird die Differenz aus dem
Periodenhoch minus dem Periodentief errechnet. Jetzt wird der Quotient aus
Zähler und Nenner ermittelt, exponentiell geglättet und dann mit 100
multipliziert.
2.) Die Vorgehensweise ist analog zu 1.) mit dem Unterschied, dass jetzt auf die
Kurse der neu berechneten Kursreihe von 1.) zurückgegriffen wird.
Parameter
Die einstellbare Periodenlänge ist wählbar zwischen 2 und 500. Die
gebräuchlichsten Einstellungen dürften eine Periodenlänge von 5 bis 30
aufweisen. Zusätzlich kann der Indikator, in dem Intervall von 1 bis 50
geglättet werden. Sinnvolle Glättungswerte liegen im kurzfristigen Bereich.
Interpretation
Die Anwendung des DSS ist vergleichbar mit der Anwendung der Stochastik. So sind
Werte überhalb von 70/80 % als überkauft und Werte unter 20/30 % als
überverkauft einzustufen (also eine klassische Definition). Als bullish zu
betrachten ist ein Anstieg des DSS über seine Mittellinie und bearish ein Abfall
des DSS unter seine Mittellinie.
Tipp
Setzen Sie für kurzfristige Signale r=1 und variieren Sie mit der
Periodenanzahl zwischen 3 und 8 (Abhängig von Ihrer spezifischen Aktie).
Verwenden Sie statt der fixen 70/30 % Regel bzw. der starren Mittellinie (50%)
einen gleitenden Durchschnitt (z.B.
KAMA) als Triggerlinie. Noch ein Tipp: Anstatt des Close-Kurses
experimentieren Sie z.B. mit dem einfachen Pivot Kurs (Pivot:=(HIGH+LOW+CLOSE)/3;).
Sie werden staunen wie exakt der Indikator schon arbeitet!
Verbesserungen / Weiterentwicklung
Doch es sind weitere Verbesserungen möglich: Nehmen Sie anstatt einer fixen
Periode zur Berechnung eine dynamische Perioden in Abhängigkeit der Anzahl von
Perioden (Tagen) von den jeweiligen Tiefst- bzw. Höchstständen innerhalb einer
größeren Periode (z.B. die nächst größere Fibonacci-Zahl Ihrer DSS-Periode).
Erstaunlich ist, dass es ein fast rhythmisches Spiel der Wellen gibt, ähnlich
dem auseinander- und zusammenziehen bei einer Ziehharmonika.