Eine kritische Analyse der Chart- und Markttechnik: Bewertung und Optimierung klassischer Handelsansätze


Masterarbeit, 2012

118 Seiten, Note: 1,3


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1. Einleitung

2. Methoden der Wertpapieranalyse
2.1 Fundamentalanalyse
2.1.1 Ziele der Fundamentalanalyse
2.1.2 Top-Down-Analyse
2.1.3 Ertrags- und Substanzwertmethode
2.2 Technische Analyse
2.2.1 Charttechnik
2.2.1.1 Definition und Ziele der Charttechnik
2.2.1.2 Arten der Chartdarstellung
2.2.1.3 Charttechnische Formationen
2.2.2 Markttechnik
2.2.2.1 Definition und Ziele der Markttechnik
2.2.2.2 Indikatoren: Trendfolger
2.2.2.3 Indikatoren: Oszillatoren
2.2.2.4 Indikatoren: Sonstige
2.3 Chart- und Markttechnik im wissenschaftlichen Umfeld
2.3.1 Effizienzmarkthypothese
2.3.2 Random Walk-Theorie
2.3.3 Behavioral Finance
2.3.4 Beurteilung der Chart-/Markttechnik in der Wissenschaft

3. Notwendigkeit zur Bewertung chart- und markttechnischer Handelsstrategien
3.1 Ausbleibender Handelserfolg
3.2 Handelsstrategien in der Literatur
3.2.1 Logische Widersprüche der Interpretation
3.2.2 Nicht prüfbare Behauptungen
3.3 Voraussetzungen für eine nachvollziehbare Bewertung von Handelsstrategien

4. Entwicklung einer Testumgebung zur Bewertung von Handelsstrategien
4.1 Technische Ressourcen
4.2 Getestete Märkte und Zeiträume
4.3 Testbedingungen
4.3.1 Handelsrichtung Long/Short
4.3.2 Kapitalentwicklung
4.3.3 Gebühren und Zinsen
4.3.4 Delay und Kurswahl
4.4 (Über-)Optimierung von Handelsstrategien
4.5 Auswahl von Kennzahlen

5. Bewertung und Optimierung chart- und markttechnischer Handelsstrategien
5.1 Gleitende Durchschnitte (GD)
5.1.1 Beschreibung und Aussagekraft des Indikators
5.1.2 Handelsstrategie in der Literatur
5.1.3 Ergebnis bei Handel nach Literaturempfehlung
5.1.4 Bewertung und Optimierung der Handelsstrategie
5.1.5 Ergebnis der Handelsstrategie nach Optimierung
5.2 Momentum-Indikator
5.2.1 Beschreibung und Aussagekraft des Indikators
5.2.2 Handelsstrategie in der Literatur
5.2.3 Ergebnis bei Handel nach Literaturempfehlung
5.2.4 Bewertung und Optimierung der Handelsstrategie
5.2.5 Ergebnis der Handelsstrategie nach Optimierung
5.3 Moving Average Convergence Divergence (MACD)
5.3.1 Beschreibung und Aussagekraft des Indikators
5.3.2 Handelsstrategie in der Literatur
5.3.3 Ergebnis bei Handel nach Literaturempfehlung
5.3.4 Bewertung und Optimierung der Handelsstrategie
5.3.5 Ergebnis der Handelsstrategie nach Optimierung
5.4 Relative Strength Index nach Wilder (RSI)
5.4.1 Beschreibung und Aussagekraft des Indikators
5.4.2 Handelsstrategie in der Literatur
5.4.3 Ergebnis bei Handel nach Literaturempfehlung
5.4.4 Bewertung und Optimierung der Handelsstrategie
5.4.5 Ergebnis der Handelsstrategie nach Optimierung
5.5 Stochastik-Indikator
5.5.1 Beschreibung und Aussagekraft des Indikators
5.5.2 Handelsstrategie in der Literatur
5.5.3 Ergebnis bei Handel nach Literaturempfehlung
5.5.4 Bewertung und Optimierung der Handelsstrategie
5.5.5 Ergebnis der Handelsstrategie nach Optimierung

6. Zusammenfassung

Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1: Beispiel Zyklentechnik

Abb. 2: ifo Geschäftsklimaindex

Abb. 3: Trendwechsel nach Dow-Theorie

Abb. 4: Chartdarstellung Linienchart

Abb. 5: Chartdarstellung Barchart

Abb. 6: Chartdarstellung Candlesticks

Abb. 7: Chartdarstellung Point&Figure

Abb. 8: Chartformationen

Abb. 9: Chartformation Widerstand

Abb. 10: Informationseffizienz

Abb. 11: Random-Walk

Abb. 12: Beispiel Programmiersprache

Abb. 13: Überoptimierung (Optimierungszeitraum)

Abb. 14: Überoptimierung (Optimierungs- und Testzeitraum)

Abb. 15: Robustheitstest

Abb. 16: Chart mit einem Gleitenden Durchschnitt

Abb. 17: Chart mit zwei Gleitenden Durchschnitten

Abb. 18: Trendbestimmung mit Gleitenden Durchschnitten

Abb. 19: Kapitalkurve der GD-Strategie

Abb. 20: Kapitalkurve der optimierten GD-Strategie

Abb. 21: Kapitalkurve der Momentum-Strategie

Abb. 22: Momentum-Strategie im Detail

Abb. 23: Kapitalkurve der optimierten Momentum-Strategie

Abb. 24: MACD-Indikator

Abb. 25: Kapitalkurve der MACD-Strategie

Abb. 26: Kapitalkurve der optimierten MACD-Strategie

Abb. 27: RSI-Indikator

Abb. 28: Kapitalkurve der RSI-Strategie

Abb. 29: Kapitalkurve der optimierten RSI-Strategie

Abb. 30: Stochastik-Indikator

Abb. 31: Kapitalkurve der Stochastik-Strategie

Abb. 32: Kapitalkurve der optimierten Stochastik-Strategie

Tabellenverzeichnis

Tab. 1: Trendarten

Tab. 2: Informationsgehalt von Chart-Typen

Tab. 3: Zusammensetzung des Portfolios

Tab. 4: Kennzahlen Überblick

Tab. 5: Kennzahlen der GD-Strategie

Tab. 6: Kennzahlen der optimierten GD-Strategie

Tab. 7: Kennzahlen der Momentum-Strategie

Tab. 8: Kennzahlen der optimierten Momentum-Strategie

Tab. 9: Kennzahlen der MACD-Strategie

Tab. 10: Kennzahlen der optimierten MACD-Strategie

Tab. 11: Kennzahlen RSI-Strategie

Tab. 12: Kennzahlen der optimierten RSI-Strategie

Tab. 13: Kennzahlen der Stochastik-Strategie

Tab. 14: Kennzahlen der optimierten Stochastik-Strategie

1. Einleitung

Egal ob Internet, Fernsehen oder Printmedien: Die technische Wertpapieranalyse hat längst ihren festen Platz im täglichen Börsengeschehen. Zu Beginn noch den professionellen Investoren vorbehalten, kommen immer mehr Privatanleger mit dieser Form der Wertpapieranalyse in Kontakt. Nahezu jede Bank stellt ihren Kunden über das Internet Möglichkeiten zur technischen Wertpapieranalyse zur Verfügung. Auch die stark wachsende Anzahl von Fachbüchern spricht für die Relevanz dieses Themas. Vor allem private Anleger werden mit überwiegend euphorischen Buchtiteln und Versprechungen umworben. Die vorliegende Arbeit nimmt in diesem Umfeld eine eher kritische Position ein. Dazu werden zunächst die Grundlagen der technischen Analyse vorgestellt und die wissenschaftliche Sichtweise diskutiert. Daraus erwächst die Notwendigkeit zur Bewertung von chart- und markttechnischen Handelsstrategien. Unterstützt wird diese Notwendigkeit außerdem durch den Computerhandel:

Am Börsenplatz Xetra werden bereits heute über 55% aller Orders vollautomatisiert durch Computer erstellt und ausgeführt – Tendenz steigend.[1] Die Computer generieren dazu mittels vorab programmierter Algorithmen konkrete Kauf- und Verkaufsignale. Auch wenn solche Algorithmen mitunter extrem komplex sind, basieren viele von ihnen auf klassischen Handelsstrategien der technischen Analyse. Die vorliegende Arbeit analysiert solche Strategien und zeigt deren Leistungsfähigkeit. In einem zweiten Schritt werden dann die Schwachpunkte identifiziert und exemplarisch Verbesserungsmöglichkeiten aufgezeigt.

Die dabei gewonnenen Erkenntnisse können dem interessierten Investor als Anregung dienen, eigene Handelsstrategien zu überdenken und zu verbessern. Gleichwohl können die Ergebnisse dieser Arbeit als Warnung verstanden werden, dass nachhaltiger Börsenerfolg weit mehr Einsatz erfordert als das reine Befolgen von Lehrbuch-Strategien.

2. Methoden der Wertpapieranalyse

Kauf- und Verkaufentscheidungen für Wertpapiere werden meist auf Basis der Fundamentalanayse und/oder der technischen Analyse getroffen. Unter den Konzepten der Wertpapieranalyse handelt es sich hierbei um die zwei grundlegenden Methoden, welche nachfolgend näher vorgestellt werden.

2.1 Fundamentalanalyse

2.1.1 Ziele der Fundamentalanalyse

Die Fundamentalanalyse hat zum Ziel, den inneren Wert eines Wertpapiers, bspw. einer Aktie, zu bestimmen. Es handelt sich dabei um jenen Wert, der der Aktie von einem bewertenden Analysten beigelegt wird.[2] Ist der Börsenkurs der Aktie niedriger als der ermittelte innere Wert, so wird die Aktie als unterbewertet angesehen und ihr wird ein Kurssteigerungspotenzial beigemessen. Dies führt zu einer Kaufentscheidung für die entsprechende Aktie. Liegt der Börsenkurs jedoch über dem inneren Wert, so wird ein Kursrückgang des Börsenpreises hin zum inneren Wert erwartet und die Aktie verkauft.

Bei der Ermittlung des inneren Wertes folgt die Fundamentalanalyse einem sehr betriebswirtschaftlichen Ansatz. Neben Unternehmensdaten zu Kosten, Umsatz und Gewinn werden jedoch auch makroökonomische Größen zur Beurteilung des Unternehmensumfeldes herangezogen. Da hier teils die gleichen Verfahren zum Einsatz kommen, wie sie auch von Betriebswirten und den Unternehmen selbst angewandt werden, ist die Akzeptanz der Fundamentalanalyse in der wissenschaftlichen Theorie wenig strittig. Aufgrund der Komplexität der Modelle können die Ergebnisse der Fundamentalanalyse jedoch abhängig von den getroffenen Annahmen sehr konträr ausfallen. Nachfolgend wird ein solches Modell grob skizziert.

2.1.2 Top-Down-Analyse

Kein Unternehmen kann für sich allein analysiert werden, da es in unmittelbarer Wechselbeziehung mit der umgebenden Unternehmensumwelt steht. Aus diesem Grund ist die Top-Down-Analyse ein verbreitetes Verfahren der fundamentalen Analyse. Sie geht von einer eher globalen, gesamtwirtschaftlichen Betrachtung aus und nähert sich über Länder- und Branchenanalysen einem bestimmten Unternehmen und dessen inneren Wert.

Die Top-Down-Analyse beginnt dazu in der Regel mit einer supranationalen Analyse volkswirtschaftlicher Zusammenhänge. Ziel ist die Identifizierung von Ländermärkten, in denen (Aktien-)Investments grundsätzlich lohnend erscheinen. Zur Beurteilung werden Konjunkturprognosen genauso herangezogen wie Informationen zu Zinsniveau, Inflation, Wechselkursen und vielen anderen sozio-ökonomischen Daten.

Die Branchenanalyse bildet den zweiten Schritt des Top-Down-Ansatzes. In den fokussierten Ländermärkten sollen nun jene Branchen herausgefiltert werden, die eine Outperformance gegenüber dem Gesamtmarkt erwarten lassen. Dazu werden vorrangig Informationen der Branchenverbände zu Auftragseingängen, Lagerbeständen, Gewinnentwicklungen und vielem mehr verwendet. Fehlen Informationen der Branchenverbände, werden häufig die führenden Unternehmen der jeweiligen Sparte repräsentativ für die Branche untersucht.

Im dritten und zugleich letzten Schritt des Top-Down-Ansatzes erfolgt schließlich die fundamentale Unternehmensanalyse. Hier gilt es, in den zuvor herausgefilterten Branchen diejenigen Unternehmen zu finden, welchen ein hoher innerer Wert zukommt, während eine günstige Bewertung an den Börsen die Unternehmen zu Kaufkandidaten macht. Für diese Entscheidungsfindung werden bspw. Kurs-Gewinn-Verhältnisse (KGV) der Unternehmen, Gewinnmomentum, Dividendenrendite und vieles mehr analysiert. Grundlegendes Ziel dabei ist die Ermittlung eines objektiven, inneren Wertes für das Unternehmen. Um ausgehend von den betriebswirtschaftlichen Unternehmensdaten zu einem inneren Wert zu gelangen, finden häufig die beiden nachfolgend dargestellten Verfahren Anwendung.

2.1.3 Ertrags- und Substanzwertmethode

Das Ertragswertverfahren ermittelt den inneren Wert eines Unternehmens auf Basis der künftig zu erwartenden Zahlungen. Die Eigentümer einer Aktiengesellschaft erhalten solche Zahlungen in Form der Gewinnausschüttungen (Dividenden). Folglich wird versucht, aus den bisher gezahlten Dividenden sowie der wirtschaftlichen Perspektive des Unternehmens auf die künftigen Dividendenzahlungen zu schließen. Der innere Wert des Unternehmens ergibt sich durch die in der Finanzierungs- und Investitionstheorie gebräuchliche Barwert-Ermittlung:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Für die Berechnung des Present Values (Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten) werden die künftigen Dividendenzahlungen im Zeitpunkt Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten(Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten) mit einem risikoangepassten Zinssatz (Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten) diskontiert.[3] Bei einem etwas modifizierten Vorgehen kann auch der Gewinn je Aktie statt der Dividende für die Berechnung genutzt werden.[4] In beiden Fällen hat der Analyst jedoch einen hohen Ermessensspielraum, wie er die Dividenden-/Gewinnerwartung schätzt und welchen Diskontierungszins er verwendet. Je weiter die jeweiligen Daten in der Zukunft liegen, desto schwieriger wird eine fundierte Schätzung. Aus diesem Grund kann das Ertragswertverfahren entgegen obiger Formel statt für einen „unendlichen“ Zeitraum auch für eine begrenzte Anzahl von Perioden durchgeführt werden, was das Schätzproblem der künftigen Dividenden bzw. Gewinne abmildert. Jedoch muss dabei der Liquidationserlös am Ende des Betrachtungszeitraums auf den aktuellen Zeitpunkt diskontiert werden,[5] was den Anspruch der Berechnung wieder erhöht.

Einen anderen Weg zur Ermittlung des inneren Wertes schlägt das Substanzwertverfahren ein: Während bei dem Ertragswertverfahren die künftigen Auszahlungen aus dem Investment betrachtet werden, steht hierbei das Vermögen des Unternehmens im Mittelpunkt. Der Unternehmenswert ergibt sich bei dieser Betrachtungsweise aus der Summe der einzelnen Vermögenswerte, vermindert um die Schulden des Unternehmens. In der einfachsten Variante können diese Informationen der Bilanz entnommen werden. Um einen realistischeren Substanzwert zu ermitteln, müssen diese Daten aber noch um vermutete stille Reserven und stille Lasten korrigiert werden.[6] Da solche Informationen in aller Regel nicht öffentlich bekannt sind, können die getroffenen Schätzungen von Analyst zu Analyst mitunter stark variieren. Darüber hinaus können statt der Bilanzwerte auch die Liquidationserlöse angesetzt werden.[7] Es handelt sich dabei um die geschätzten Verkaufserlöse, die bei einer Liquidation des Unternehmens für die Vermögenswerte erzielt werden könnten. Solche Werte lassen sich jedoch nur mit großer Unsicherheit schätzen.

Hier zeigt sich dann sowohl die Komplexität als auch Subjektivität der Fundamentalanalyse. Aus diesem Grund konzentrieren sich Privatanleger bei der fundamentalen Analyse höchstens auf sehr kleine Teilaspekte oder greifen auf veröffentlichte Analysen professioneller Handelshäuser zurück. Mit der Veröffentlichung sind solche Analysen jedoch zeitgleich einer großen Masse von Anlegern verfügbar. Dadurch ist es schwierig, die erhaltenen Informationen gewinnbringend zu nutzen.[8] Weitere Gründe, welche gegen die Anwendung der Fundamentalanalyse sprechen, werden im nachfolgenden Kapitel diskutiert.

2.2 Technische Analyse

Die technische Analyse lässt sich ganz allgemein in vier Teilbereiche untergliedern: Charttechnik, Markttechnik, Zyklentechnik und Sentimenttechnik.[9] Die beiden erstgenannten Methoden sind sowohl in Theorie als auch Praxis die gebräuchlichsten und werden als Schwerpunktthema dieser Arbeit in den nächsten Kapiteln detailliert vorgestellt.

Die Zyklentechnik sucht in den historischen Kursen von Wertpapieren nach einer Zyklik, bzw. einem wiederkehrenden Muster (bezogen auf den Zeitraum). Zur Prognose künftiger Kursentwicklungen wird eine gefundene Zyklik in die Zukunft extrapoliert.[10] Ein Beispiel für einen solchen Zyklus ist der EUR-USD-Wechselkurs:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Beispiel Zyklentechnik

Quelle: Investox Börsensoftware.

Die Abbildung zeigt die Entwicklung des Euro-Dollar-Wechselkurses seit 1979. Es ist zu beobachten, dass sich Phasen fallender und steigender Kursnotierungen tendenziell im Rhythmus von 5 bzw. 10 Jahren abwechseln. Wird dieser Zyklus in die Zukunft fortgeschrieben, so ist seit dem Jahr 2010 eine Abwertung des Euros gegenüber dem US-Dollar zu erwarten. Im Rahmen der Zyklentechnik werden solche und ähnliche Phänomene zur Prognose der Wertpapierentwicklung eingesetzt.

Die Sentimenttechnik hingegen versucht die Stimmung der Anleger (Optimismus, Pessimismus, Euphorie, Angst, etc.) zu messen und daraus eine Kursprognose zu entwickeln.[11]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 2: ifo Geschäftsklimaindex

Quelle: Eigene Darstellung nach Daten von CESifo, Geschäftsklima, 2012.

Grundlage dafür sind in der Regel Geschäftsklima-Indizes (ifo-, ZEW-Indikator, etc.) oder spezielle auf das Anlegerverhalten abzielende Untersuchungen (bspw. Sentix[12] ). Die obige Abbildung zeigt den ifo Geschäftsklimaindex im Zeitraum von 10/2006 bis 05/2012. Er wird durch standardisierte Umfragen bei deutschen Unternehmen ermittelt und beinhaltet sowohl eine Einschätzung der aktuellen Wirtschaftssituation als auch eine Prognose über die künftige Geschäftserwartung. Aus diesen Einschätzungen werden dann Implikationen für die Kapitalmärkte ermittelt und entsprechende Investments getätigt.

Anwender der technischen Analyse -ganz gleich auf welchen Teilbereich sie sich dabei konzentrieren- lehnen die Fundamentalanalyse häufig ab. Die Kritiker der Fundamentalanalyse nennen dabei verschiedenste Gründe, weshalb diese Form der Wertpapieranalyse in ihren Augen nicht geeignet ist, um Kauf- oder Verkaufentscheidungen zu treffen:[13]

1. Sie halten es für unwahrscheinlich, dass der Einzelne besser informiert ist als die Mehrheit der anderen Analysten.
2. Sie gehen davon aus, dass andere Personen (professionelle Analysten; Insider) kursrelevante Informationen früher erhalten und Wertpapierkäufe/-verkäufe noch vor Bekanntwerden der Informationen tätigen. Darauf beruhende Analysen können dann nicht mehr gewinnbringend genutzt werden.
3. Sie beurteilen die technische Analyse als weniger aufwendig im Vergleich zur Fundamentalanalyse.
4. Sie führen an, dass selbst die absolut „korrekte“ Ermittlung des inneren Wertes einer Aktie nutzlos ist, wenn die Mehrzahl der anderen Analysten der Aktie einen anderen „falschen“ Wert zuschreibt.
5. Sie verweisen auf vielfältige Beispiele, in denen trotz Über- oder Unterbewertung einer Aktie gegenteilige Kursentwicklungen eintraten. Trotz Unterbewertung eines Wertpapiers können Verkäufe die Kurse weiter sinken lassen, wenn die Anleger beispielsweise Liquidität benötigen. Aktienkäufe zur Erzielung einer Anteils-Mehrheit können die Kurse trotz Überbewertung weiter ansteigen lassen.

Fairerweise sollte aber auch erwähnt werden, dass bspw. der im zweiten Argument bemängelte Informationsvorsprung einer der Hauptkritikpunkte der technischen Analyse ist.[14] Ebenso ist das darauf folgende Argument nur statthaft, sofern es sich auf die reine Informationsbeschaffung bezieht: Die für die technische Analyse benötigten Daten (hauptsächlich historische Preise und Menge) können im Gegensatz zu vielen Daten der Fundamentalanalyse sogar von Privatanlegern über das Internet sekundenschnell und oftmals kostenlos abgerufen werden. Die darauf folgende Analyse der Daten ist jedoch ähnlich der Fundamentalanalyse hoch komplex, wenngleich die Literatur dem Anleger oft etwas anderes verspricht. Kapitel 5 dieser Arbeit wird jedoch aufzeigen, dass technische Analyse weitaus aufwendiger und komplexer ist, als das sture Befolgen vorgegebener Handelsstrategien.

Die oben aufgeführten Argumente vier und fünf lassen sich in abgewandelter Form auch gegen die technische Analyse vorbringen. Auch hier gehört es zum Alltag, dass die Erwartungen aus einer „objektiv richtigen“ Analyse nicht eintreten, da andere Marktteilnehmer die Situation anders beurteilen oder psychologische Aspekte die Kurse irrational beeinflussen.

Die Frage, ob die fundamentale oder die technische Analyse die bessere sei, lässt sich also per se nicht beantworten. Es handelt sich dabei eher um die persönliche Entscheidung eines jeden Analysten, welcher Methode er den Vorzug gewährt.

2.2.1 Charttechnik

2.2.1.1 Definition und Ziele der Charttechnik

Die Charttechnik untersucht die historischen, in einem Preis-Zeit-Diagramm dargestellten Kursverläufe (Charts) auf standardisierbare Regelmäßigkeiten. Sie geht davon aus, dass es solche Regelmäßigkeiten gibt und sich diese für die Kursprognose verwenden lassen.[15] Die von Charles H. Dow, dem Gründer des Wall Street Journals, entwickelte und nach ihm benannte Dow-Theorie stellt den Ursprung der Charttechnik dar.[16]

Charles H. Dow beobachtete, dass sich Aktienkurse in Trends bewegen. Abhängig von der Dauer der gleichgerichteten Kursbewegungen werden die folgenden Trends unterschieden:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tab. 1: Trendarten

Quelle: Daten entnommen aus Siebers, Charts, 1996, S. 27 f. und Welcker, Technische Aktienanalyse, 1994, S. 44.

Die genannte Dauer der Trends ist nicht bindend und kann je nach betrachtetem Markt auch kürzer oder länger ausfallen. Gemäß der Dow-Theorie lassen sich nun Kauf- und Verkaufentscheidungen ableiten, wenn es gelingt, Trendwenden frühzeitig zu erkennen. Ganz klassisch definiert die Dow-Theorie Trendwenden über das Auftreten einer bestimmten Abfolge von Kurshochs und -tiefs:

Die nachfolgende Abbildung verdeutlicht Trendwenden nach der Dow-Theorie schematisch. Ein Aufwärtstrend ist gekennzeichnet durch steigende Hochs und steigende Tiefs. Dies bedeutet, dass jedes (Zwischen‑)Hoch über dem vorhergehenden (Zwischen‑)Hoch liegt, während jedes (Zwischen‑)Tief ebenfalls über dem vorgehenden liegt.[17] Ein Trendwechsel deutet sich nun an, wenn ein neues (Zwischen‑)Hoch (Hoch 4) nicht mehr das Niveau des vorangegangenen Hochs übertreffen kann. Ein Wechsel vom Aufwärtstrend hin zum Abwärtstrend hat sich vollzogen, wenn daraufhin das (Zwischen‑)Tief (Tief 4) unter dem vorangegangenen gebildet wird.[18] Gleiches gilt vice versa für den Trendwechsel vom Abwärts- zum Aufwärtstrend.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3: Trendwechsel nach Dow-Theorie

Quelle: Eigene Darstellung i.A.a. Mühlbradt, Anlagestrategien, 1986, S. 136.

Dieses auf den ersten Blick sehr logische und objektive Regelwerk zur Trendbestimmung hat jedoch auch Schwächen. Zum einen liegt es in der Interpretation des Analysten, welches Hoch oder Tief er als tatsächlich relevantes Zwischenhoch bzw. -tief ansieht. Zum anderen vergeht relativ viel Zeit und auch Kurspotenzial, bis ein neu etablierter Trend als solcher von der Dow-Theorie bestätigt wird. Das Gewinnpotenzial ist speziell bei mittel- oder kurzfristigen Trends dann oftmals nicht mehr lohnend. Aus diesem Grund wird in Kapitel 5.1.1 ein alternatives Verfahren zur Trendbestimmung vorgestellt.

Ausgehend von der Dow-Theorie wurden mit der Zeit weitere Regelmäßigkeiten (Chartformationen) erkannt, die auf Trendwechsel hindeuten, oder auch einen bestehenden Trend bestätigen können.[19]

Wie bereits erwähnt, erfolgt die Suche nach solchen Kursformationen in Charts. Je nach Art der Chartdarstellung können Analysten verschiedene Kursinformationen in den Charts nutzen. Abhängig von der Darstellungsform lassen sich so bestimmte Formationen leichter erkennen, während andere nur bei einer bestimmten Darstellung überhaupt erkennbar werden. Das nachfolgende Kapitel gibt einen Überblick über die am häufigsten genutzten Darstellungsarten.

2.2.1.2 Arten der Chartdarstellung

Charts sind graphische Darstellungen von Wertpapierkursen in einem Preis-Zeit-Diagramm. Auf der Ordinate werden dabei die Preise in der jeweiligen Handelswährung (bei Indizes in Punkten) abgetragen. Die Abszisse ist die Zeitachse. Ihre Skalierung lässt sich annähernd beliebig an die Bedürfnisse anpassen: Die kleinste Unterteilung der Abszisse ergibt sich durch einen „tick-by-tick Chart“. Dabei wird jeder zustande gekommene Wertpapierkurs eingetragen. Durch den heutzutage computergestützten Handel sind so mehrere Kurse pro Sekunde keine Seltenheit. Diese Darstellungsart wird jedoch fast ausschließlich für den spekulativen, extrem kurzfristigen Handel (sog. Scalping) genutzt, bei dem die Haltedauer der gekauften Wertpapiere in der Regel nur wenige Sekunden beträgt. Je länger der Handelshorizont ist, desto mehr historische Kurse müssen analysiert werden. Deshalb empfiehlt es sich in solchen Fällen, eine größere Skalierung der Zeitachse zu wählen. Bei einer Tages-Skalierung bspw. wird im Chart pro Tag nur ein Kurs abgetragen. Dies ist die häufigste Skalierung von Charts. Sollen die Kurse über einen noch längeren Zeitraum hinweg untersucht werden, sind Wochen- oder Monatscharts beliebt. Heutige PC-Programme zur Chartanalyse erlauben es dem Anwender, jede beliebige Periodenlänge für die Skalierung einzustellen und die Charts somit exakt den Bedürfnissen anzupassen. Neben der Achsen-Skalierung ist der Chart-Typ das wesentliche Merkmal, welches das Aussehen und den Informationsgehalt von Charts bestimmt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 4: Chartdarstellung Linienchart

Quelle: Investox Börsensoftware.

Die klassischste Form der Chartdarstellung ist der Linienchart. Dabei werden in einem Preis-Zeit-Diagramm die einzelnen Wertpapierkurse durch eine Linie miteinander verbunden. Die obige Abbildung zeigt den Kursverlauf des Deutschen Aktienindex (DAX) von August 2011 bis April 2012. Bei den Kursen handelt es sich standardmäßig um die Schlusskurse der jeweiligen Periode (Minute, Stunde, Tag, Woche, etc.). Zwar sind hier auch andere Kurse wie bspw. Eröffnungs- oder Hoch-/Tiefkurse (bei Tagescharts auch Kassakurse) darstellbar, doch sind gerade bei einer mittel- bis langfristigen Analyse die Unterschiede so marginal, dass aus Gründen der Standardisierung fast ausschließlich Schlusskurse verwendet werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 5: Chartdarstellung Barchart

Quelle: Investox Börsensoftware.

Weitaus aussagekräftiger als Liniencharts sind Bar- bzw. Balkencharts. Für jede Zeiteinheit (Minute, Stunde, Tag, Woche, etc.) wird hierbei ein senkrechter Balken in das Diagramm gezeichnet, welcher den Hoch- und den Tiefkurs der jeweiligen Periode verbindet. Kleine Markierungen links bzw. rechts an dem Balken zeigen den Eröffnungs- bzw. Schlusskurs der Periode an.[20] Durch diese Darstellungsform erhält der Chartanalyst auch Informationen darüber, wie sich der Wertpapierkurs innerhalb der betrachteten Periode entwickelt hat. So lassen sich auch Kurslücken (Gaps; bspw. nach einer handelsfreien Zeit) analysieren oder generell detailliertere Aussagen zum Chartverlauf treffen.[21] Die Abbildung zeigt den gleichen Zeitausschnitt im DAX wie der Linienchart zuvor. Nun lässt sich bspw. erkennen, dass Ende September innerhalb eines Tages das Kurstief von Anfang September erreicht wurde. Diese Information fehlt im Linienchart.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 6: Chartdarstellung Candlesticks

Quelle: Investox Börsensoftware.

„Candlestick“(Kerzen)-Charts haben formal betrachtet gegenüber Barcharts keinen höheren Informationsgehalt. Eröffnungs- und Schlusskurs werden durch den sogenannten Kerzenkörper dargestellt. Liegt der Schlusskurs über dem Eröffnungskurs, so wird ein weißer (oder grüner) Kerzenkörper gezeichnet – anderenfalls ist der Körper schwarz (oder rot).[22] Der Höchstkurs während der Periode wird durch den Docht (auch: oberer Schatten) dargestellt und der Tiefstkurs durch die unter dem Körper befindliche Lunte (auch: unterer Schatten). Diesem charakteristischen Aussehen verdankt die Chartdarstellungsform nicht nur ihren Namen, sie vereinfacht auch die Analyse: Auf einen Blick ist der Anleger über den grundsätzlichen Kursverlauf innerhalb der Periode informiert. Farbgebung und Größe des Kerzenkörpers ermöglichen eine schnelle Bestimmung der netto Kursveränderung in der Periode. Die Länge von Docht und Lunte gibt Aufschluss über die Volatilität der Periode und ermöglicht Rückschlüsse auf das Anlegerverhalten. In der Candlestick-Analyse gibt es eine Vielzahl von fest definierten Kerzen-Formationen. Sie warnen vor möglichen Trendwechseln, bestätigen Trends oder dienen als konkrete Handelssignale.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 7: Chartdarstellung Point&Figure

Quelle: Investox Börsensoftware.

Point&Figure-Charts (P&F-Charts) haben im Gegensatz zu den bisher vorgestellten Darstellungsarten keine gleichmäßige Zeitachse. Eintragungen in den Chart erfolgen in Spalten und werden nur dann vorgenommen, wenn das Wertpapier eine bestimmte Mindestbewegung in eine Richtung absolviert hat.[23] In der Abbildung 7 wird jede Aufwärtsbewegung von mind. 20 Punkten (Boxgröße 20 Punkte) durch ein weiteres ‚X‘ dargestellt. Kleinere Kursbewegungen werden dadurch ignoriert und der Fokus auf die relevanten Kursveränderungen gelegt. Durch diese „Filterfunktion“ der P&F-Charts ist es oftmals einfacher möglich, bestimmte Muster im Chartverlauf zu identifizieren. Erst wenn die Kurse um mind. 3 x 20 = 60 Punkte sinken („Drei-Box-Umkehr“) wird eine neue Spalte begonnen und die fallenden Notierungen durch ‚O’s dargestellt. Abhängig von den genutzten Chart-Parametern lassen sich für ein und dasselbe Wertpapier verschiedene P&F-Charts zeichnen. Eine Erhöhung der Boxgröße führt bspw. zu „kleineren“ Spalten, während sich durch eine Variation der Umkehrregel die Anzahl der Spalten verändern lassen. Grundsätzlich ist aber festzuhalten, dass die Anzahl der Spalten lediglich durch die Häufigkeit von Trendwechseln bestimmt wird.[24]

Für einen Überblick zur Charttechnik und den damit einhergehenden bekanntesten Handelsregeln genügen die hier vorgestellten Arten der Chartdarstellung. Darüber hinaus gibt es noch weitere Chart-Typen wie bspw. Three-Line-Break-, Renko-, Kagi-, Equivolume- oder Candlevolume-Charts.[25] Sie alle haben unterschiedliche Stärken und Schwächen und werden von Analysten in Abhängig der weiteren Analysemethoden ausgewählt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tab. 2: Informationsgehalt von Chart-Typen

Quelle: Eigene Darstellung.

Die Tabelle gibt einen Überblick zum Informationsgehalt der verschiedenen Chart-Typen. Three-Line-Break-, Renko- und Kagi-Charts sind eng mit den vorgestellten Point&Figure-Charts verwandt und liefern daher nur bedingt Informationen zu den Kursen einer Periode.

2.2.1.3 Charttechnische Formationen

Unabhängig davon, welche Chartdarstellungsform letztlich zur Anwendung kommt, ist das übergeordnete Ziel immer gleich: Analysten suchen im Chartverlauf nach sich wiederholenden Regelmäßigkeiten um daraus Prognosen für die Zukunft abzuleiten. Mit der Zeit haben sich viele solcher Chartformationen etabliert, die entweder Trends bestätigen, oder aber als Anzeichen für einen möglichen Trendwechsel interpretiert werden.

Die nachfolgende Abbildung zeigt eine Auswahl bekannter und häufig auftretender Chartmuster. Im oberen Teil der Abbildung sind trendbestätigende Formationen aufgeführt, während die Schulter-Kopf-Schulter- und Doppel-Hoch- bzw. Doppel-Tief-Formationen tendenziell einen Trendwechsel signalisieren.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 8: Chartformationen

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an boerse.de, Chartformationen, 2012.

Die Funktionsweise solcher Chartformationen liegt darin begründet, dass Sie Rückschlüsse auf das Anlegerverhalten zulassen. Die nachfolgende Grafik verdeutlicht dies anhand eines einfachen Widerstandes.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 9: Chartformation Widerstand

Quelle: Investox Börsensoftware.

Abbildung 9 zeigt den Kursverlauf des DAX von März 2010 bis Februar 2011. Über einen Zeitraum von sechs Monaten hinweg gelang es dem Deutschen Leitindex nicht, das Kursniveau von 6.350 Punkten nachhaltig zu überschreiten. Nach jedem Versuch diese Widerstandsmarke zu durchbrechen, erfolgten signifikante Kursrückschläge. Diese Situation lässt sich maßgeblich durch zwei Effekte erklären: Zum einen kann die Annahme getroffen werden, dass viele Anleger bei einem Kurs von 6.350 Punkten bereit sind als Verkäufer aktiv zu werden und dadurch die Kursrückgänge auslösen. Je öfter die Kurse daraufhin an den Widerstand heran laufen, desto mehr Anleger verkaufen ihre Wertpapiere auf Niveau des Widerstands. Das Verkaufs-Angebot reduziert sich damit fortlaufend und der Verkaufsdruck wird geringer. In der Abbildung ist dies durch das gelbe Dreieck schematisch dargestellt. Der zweite Effekt betrifft die Anleger, welche oberhalb des Widerstands ihre Wertpapiere veräußern wollen. Sie erkennen, dass der DAX wiederholt den Widerstand nicht durchbrechen kann und verlagern ihre Verkaufs-Transaktionen auf das Widerstandsniveau, um zu einem Abschluss zu gelangen. Dadurch entsteht über dem Widerstand eine Art Order-Vakuum.[26]

Der nachlassende Verkaufsdruck auf Widerstandsniveau und die nun „fehlenden“ Verkaufs-Orders über dem Widerstand führten im Oktober 2010 dazu, dass der DAX mit Durchbruch des Widerstands nahezu ungehindert um über 1.000 Punkte ansteigen konnte. So wie in diesem exemplarischen Beispiel erlauben auch die anderen Chartformationen einen Blick auf Angebot und Nachfrage der Anleger.

2.2.2 Markttechnik

2.2.2.1 Definition und Ziele der Markttechnik

Unter dem Begriff der Markttechnik werden alle Verfahren zur Wertpapieranalyse zusammengefasst, die das Marktgeschehen ausschließlich durch die Verwendung von Marktdaten (Preise, Umsatz, Angebot/Nachfrage, etc.) untersuchen.[27] Aus diesen Marktdaten und deren Veränderung (z.B. Kursbewegungen) werden Indikatoren berechnet.[28] Es handelt sich dabei um mathematische Berechnungsgrößen, mit deren Hilfe Richtung und Kraft von Kursbewegungen erfasst werden können. Indikatoren werden in der Regel graphisch dargestellt und können Kauf- bzw. Verkaufsignale generieren. Oftmals werden die Indikatoren in die Wertpapier-Charts (bzw. darunter/darüber) eingezeichnet und erlauben es so, Divergenzen zwischen Kursverlauf und Indikator ausfindig zu machen.

Dabei hat die Markttechnik grundsätzlich das gleiche Ziel wie die Charttechnik: Mit beiden Analysemethoden sollen Trend(-wechsel) möglichst frühzeitig erkannt werden um entsprechende Wertpapierkäufe und –verkäufe durchführen zu können. Auch stimmen beide Verfahren in ihrer Grundphilosophie überein: Wertpapierkurse diskontieren alle verfügbaren Informationen[29] und Wertpapierkurse bewegen sich in Trends.[30] Dabei treten sich wiederholende Regelmäßigkeiten auf, mit deren Hilfe Kursprognosen aufgestellt werden können.[31]

Die Analyseansätze von Chart- und Markttechnik sind jedoch unterschiedlich: In der Charttechnik sind die Charts das einzige Analyse-Werkzeug. Zur Auswertung werden bspw. Trendlinien eingezeichnet und Formationen gesucht. In der Literatur wird der Charttechnik dabei ein hoher Grad an Subjektivität beigemessen. Der Analyst ist in seiner Arbeitsweise freier und das Resultat und die Güte seiner Arbeit sind maßgeblich abhängig von der jeweiligen Erfahrung und Sichtweise des Charttechnikers. Die Markttechnik hingegen basiert wie bereits beschrieben auf mathematischen und statistischen Berechnungen (Indikatoren). Ein Markttechniker ist dabei viel enger an das jeweils genutzte System oder Rechenmodell gebunden.[32]

Die in der Literatur so begründete Objektivität der Markttechnik,[33] die keine zwei Meinungen zu einem Indikator zulässt, muss jedoch relativiert werden: Markttechnik ist nur dann objektiv, wenn Indikatoren ausschließlich nach „Lehrbuch“-Empfehlung berechnet und interpretiert werden. In diesem Fall erhalten theoretisch alle Markttechniker zur gleichen Zeit die gleichen Handelssignale. Dies hat zur Folge, dass die Verfahren der Markttechnik ihre Wirkung verlieren. Um Markttechnik erfolgreich einzusetzen, muss die Konstruktion und Interpretation von Indikatoren subjektiviert, zumindest aber individualisiert werden. Kapitel 5 dieser Arbeit wird aufzeigen, dass standardisierte Handelsregeln oft nicht funktionieren und gibt Anregungen, wie der Handelserfolg durch individuelle Anpassung und Optimierung von Handelsstrategien erhöht werden kann.

2.2.2.2 Indikatoren: Trendfolger

Die Indikatoren der Markttechnik werden grundsätzlich unterteilt in Trendfolger und Oszillatoren. Trendfolger zeigen dabei die generelle Kursrichtung (Trend) an. Sie „folgen“ dem Trend und bestätigen diesen, bis er gewechselt hat. Handelssignale aus trendfolgenden Indikatoren werden somit erst dann generiert, wenn die Kursrichtung bereits gewechselt hat und sich ein neuer Trend etabliert hat.[34] Bis dies geschehen ist vergeht relativ viel Zeit und ein Investor verpasst die Kursbewegung zu Beginn eines Trends. Genau wie der Indikator also dem Trend „folgt“, so läuft auch der Anleger mitunter dem Trend hinterher. Bewegen sich die Kurse nach einem Handelssignal für längere Zeit in die eingeschlagene Richtung, lassen sich so trotzdem beachtliche Kursgewinne realisieren. Handelt es sich jedoch nur um eine kurze Trendphase, reagieren Trendfolger oftmals zu träge, um lohnende Handelssignale auszugeben. In Kapitel 5 wird sich zeigen, dass Trendfolger nur unter bestimmten Bedingungen funktionieren und in Seitwärtsmärkten sehr viele Fehlsignale liefern.

Zu den bekanntesten trendfolgenden Indikatoren zählen:

- Gleitende Durchschnitte
- MACD

Beide Indikatoren und ihre Standardinterpretationen werden später einem detaillierten Test unterzogen.

2.2.2.3 Indikatoren: Oszillatoren

Der Begriff „Oszillation“ steht für eine Schwingung bzw. Pendelbewegung. Tatsächlich schwingen die Oszillatoren in ihrer graphischen Darstellung zwischen einer oberen und unteren Begrenzung um eine Mittellinie.[35] Formal wird dies erreicht, in dem sie auf einer relativen Basis berechnet werden:[36]

absolute Indikatoren = Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten àTrendfolger

relative Indikatoren = Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten àOszillatoren

Ziel der Oszillatoren ist es, die Schwungkraft von Kursentwicklungen zu beurteilen und Übertreibungsphasen nach oben oder unten anzuzeigen.[37] Befinden sich die Werte eines Oszillators in den definitionsbedingten Extrembereichen, so deutet dies auf eine Überhitzung der gegenwärtigen Marktgeschehnisse hin.[38] Diese Übertreibungsphasen werden von den Oszillatoren oftmals schon dann angezeigt, wenn der eigentliche Trend noch vollkommen intakt ist und evtl. auch noch einige Zeit beibehalten wird. Der Anleger erhält somit bereits frühzeitig erste Hinweise auf eine drohende Trendumkehr, weshalb Oszillatoren der tatsächlichen Kursentwicklung vorweg laufen können.[39]

Zu den bekanntesten oszillierenden Indikatoren zählen:

- Momentum
- RSI
- Stochastik

Alle drei Indikatoren und ihre Standardinterpretationen werden später ebenfalls einem detaillierten Test unterzogen.

2.2.2.4 Indikatoren: Sonstige

Neben den genannten Indikatoren gibt es noch weitere, die sich nicht eindeutig der Gruppe der Trendfolger oder Oszillatoren zuordnen lassen. Es handelt sich beispielsweise um Indikatoren zur Trendbestimmung (ADX, DMI, AROON, etc.) oder um Volatilitäts-Indikatoren, welche die Schwankungsintensität der Wertpapierkurse für die Analyse heranziehen.

Solche Indikatoren liefern oftmals nicht direkt Handelssignale, sondern weitere Informationen über die Kursbewegung. Sie werden häufig in Kombination mit anderen Indikatoren und Analyse-Verfahren eingesetzt. Hier zeigt sich bereits die Herausforderung der Markttechnik, aus der Masse der verfügbaren Indikatoren einzelne auszuwählen und geschickt miteinander zu kombinieren. Die Entscheidung, in welcher Marktsituation welcher Indikator am besten funktioniert, ist die mitunter schwierigste Hürde der markttechnischen Analyse. In der verfügbaren Literatur wird häufig nur die Berechnung der Indikatoren in Verbindung mit einer Standardinterpretation erklärt. Konkrete Empfehlungen zur Anwendung der Indikatoren bleiben viele Fachbücher jedoch schuldig.

2.3 Chart- und Markttechnik im wissenschaftlichen Umfeld

Aus akademischer Sicht stößt die Chart- und Markttechnik oftmals auf schwerwiegende Bedenken oder gar radikale Ablehnung. Hauptgrund dieser Sichtweise ist sicherlich die Entstehung der technischen Analyse mit den daraus verbundenen Implikationen:

Die meisten Verfahren der technischen Analyse wurden nämlich nicht von Akademikern entwickelt,[40] sondern entstanden aus der Praxis des Wertpapierhandels heraus. Dabei trugen sowohl professionelle Händler und Analysten als auch private Investoren zur Entwicklung der technischen Analyse bei. Die dabei gemachten Beobachtungen und getroffenen Annahmen basieren also zumeist nicht auf wissenschaftlich anerkannten Methoden, sondern entstanden situativ und höchst subjektiv. Das Ergebnis -die technische Analyse- ist folglich kein in sich geschlossenes System von klar definierten Hypothesen. Vielmehr handelt es sich bei der Chart- und Markttechnik um eine Sammlung von „losen“ Entscheidungsregeln.[41] Wie bereits in vorherigen Kapiteln angesprochen, sind diese zudem subjektiv interpretierbar und entziehen sich damit teilweise der wissenschaftlichen Betrachtung.

In vielen empirischen Untersuchungen wurde zudem nachgewiesen, dass die technische Analyse nicht funktioniert. Andererseits konnten Befürworter der Chart- und Markttechnik ebenfalls beweisen, dass mit den Verfahren der technischen Analyse eine Outperformance gegenüber dem Markt möglich ist. Möglicherweise wurden die Untersuchungsmethoden hier bewusst retrograd ausgewählt, um ein gewünschtes Ergebnis empirisch belegen zu können.

Die Kritiker der technischen Analyse führen jedoch nicht nur empirische Untersuchungen an, sondern begründen das Scheitern von Chart- und Markttechnik auch theoretisch. Die häufigsten dazu vorgebrachten Konzepte sind die Effizienzmarkthypothese sowie die Random Walk-Theorie.

2.3.1 Effizienzmarkthypothese

Die Effizienzmarkthypothese beschäftigt sich mit der Frage, wie schnell und in welchem Umfang Informationen von den Kapitalmärkten verarbeitet werden.[42] Demnach liegt ein effizienter Kapitalmarkt vor, wenn die Wertpapierkurse zu jeder Zeit alle verfügbaren Informationen vollständig widerspiegeln.[43] Grundsätzlich wird den Kapitalmärkten heutzutage eine Effizienz zugeschrieben. Lediglich der Grad dieser Effizienz wird mitunter kontrovers diskutiert, da die entsprechenden Konsequenzen weitreichend sind.[44]

Der amerikanische Wirtschaftswissenschaftler Eugene F. Fama prägte maßgeblich den Begriff der Effizienzmarkthypothese. Gemäß seiner Forschung lässt sich der Grad der Informationseffizienz in drei Abstufungen unterteilen:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 10: Informationseffizienz

Quelle: Eigene Darstellung.

Bei der schwachen Informationseffizienz sind in den jeweils aktuellen Wertpapierkursen alle Informationen über die historische Kursentwicklung enthalten. Die Chart- und Markttechnik untersucht jedoch genau diese vergangenen Wertpapierkurse auf Regelmäßigkeiten um Kursprognosen zu treffen. Dies hat zur Folge, dass bereits durch das Vorliegen der schwachen Informationseffizienz die technische Wertpapieranalyse nicht mehr funktioniert und mit ihr keine Überrendite erzielt werden kann.[45] Um diese zu erreichen, werden weitere, auf die Zukunft gerichtete (Unternehmens‑)Informationen benötigt, wie sie beispielsweise die fundamentale Wertpapieranalayse liefern kann.

Die halb-strenge Informationseffizienz als zweite Abstufung schließt die schwache Informationseffizienz mit ein. Die Wertpapierpreise an den Kapitalmärkten berücksichtigen in diesem Fall nicht nur alle Informationen über vergangene Kurse, sondern auch sämtliche anderen, öffentlichen Informationen.[46] Dazu zählen bspw. fundamentale Unternehmensdaten. Diese spiegeln sich bereits im Moment ihrer Veröffentlichung in den Kursen wider, wodurch die Fundamentalanalyse ihre Funktions- und Prognosefähigkeit verliert. Liegt eine halb-strenge Informationseffizienz vor, so können dauerhaft lediglich nicht-veröffentlichte Informationen (Insiderinformationen) zu einer Outperformance des Marktes führen.

Bei der strengen Informationseffizienz hingegen sind selbst Insiderinformationen wirkungslos, da die Wertpapierkurse ausnahmslos alle kursrelevanten Informationen beinhalten.[47] In diesem Fall wäre jedes aktive Wertpapiermanagement zur Erzielung einer Überrendite im Vergleich zum Gesamtmarkt zum Scheitern verurteilt. Die einzig sinnvolle Kapitalanlage bestünde in der Abbildung des Gesamtmarktes in Form eines passiven Wertpapiermanagements.[48]

[...]


[1] Vgl. Deutsche Börse AG, Xetra Algotrading, 2011, S. 15.

[2] Vgl. Welcker, Technische Aktienanalyse, 1994, S. 17.

[3] Vgl. Steiner; Bruns; Stöckl, Wertpapiermanagement, 2012, S. 244.

[4] Vgl. Welcker, Technische Aktienanalyse, 1994, S. 18.

[5] Vgl. Welcker, Technische Aktienanalyse, 1994, S. 17.

[6] Vgl. Welcker, Technische Aktienanalyse, 1994, S. 18.

[7] Vgl. Welcker, Technische Aktienanalyse, 1994, S. 18.

[8] Siehe dazu auch Kapitel 2.3.1.

[9] Vgl. Müller; Lindner, Technische Indikatoren, 2007, S. 18.

[10] Vgl. Müller; Lindner, Technische Indikatoren, 2007, S. 18.

[11] Vgl. Müller; Lindner, Technische Indikatoren, 2007, S. 18.

[12] Siehe dazu auch www.sentix.de.

[13] Vgl. Welcker, Technische Aktienanalyse, 1994, S. 21 ff.

[14] Siehe dazu auch Kapitel 2.3.1.

[15] Vgl. Stöttner, Finanzanalyse, 1989, S 7.

[16] Vgl. Siebers, Charts, 1996, S 24.

[17] Vgl. Welcker, Technische Aktienanalyse, 1994, S. 45.

[18] Vgl. Mühlbradt, Anlagestrategien, 1986, S. 135 f.

[19] Siehe dazu auch Kapitel 2.2.1.3.

[20] Vgl. Welcker, Technische Aktienanalyse, 1994, S. 27.

[21] Vgl. Florek, Börsentechniken, 2000, S. 123.

[22] Vgl. Bulkowski, Enzyklopädie Candlesticks, 2010, S. 21.

[23] Vgl. Dorsey, Point&Figure Charting, 2007, S. 23 ff.

[24] Vgl. Florek, Börsentechniken, 2000, S. 125.

[25] Siehe dazu auch Florek, Börsentechniken, 2000, S. 126 ff.

[26] Vgl. Florek, Börsentechniken, 2000, S. 143.

[27] Vgl. Stöttner, Finanzanalyse, 1989, S. 1.

[28] Vgl. Müller; Lindner, Technische Indikatoren, 2007, S. 18.

[29] Siehe dazu auch Kapitel 2.3.1.

[30] Siehe dazu auch Kapitel 2.2.1.1.

[31] Vgl. Müller; Lindner, Technische Indikatoren, 2007, S. 19.

[32] Vgl. Müller; Lindner, Technische Indikatoren, 2007, S. 20.

[33] Vgl. Müller; Lindner, Technische Indikatoren, 2007, S. 20.

[34] Vgl. Müller; Lindner, Technische Indikatoren, 2007, S. 20.

[35] Vgl. Müller; Lindner, Technische Indikatoren, 2007, S. 21.

[36] Vgl. Florek, Börsentechniken, 2000, S. 182.

[37] Vgl. Müller; Lindner, Technische Indikatoren, 2007, S. 21.

[38] Vgl. Florek, Börsentechniken, 2000, S. 184.

[39] Vgl. Florek, Börsentechniken, 2000, S. 184.

[40] Vgl. Stöttner, Finanzanalyse, 1989, S. 1.

[41] Vgl. Stöttner, Finanzanalyse, 1989, S. 1.

[42] Vgl. Steiner; Bruns; Stöckl, Wertpapiermanagement, 2012, S. 39.

[43] Vgl. Fama, Efficient Capital Markets, 1970, S. 383.

[44] Vgl. Steiner; Bruns; Stöckl, Wertpapiermanagement, 2012, S. 39.

[45] Vgl. Steiner; Bruns; Stöckl, Wertpapiermanagement, 2012, S. 40.

[46] Vgl. Steiner; Bruns; Stöckl, Wertpapiermanagement, 2012, S. 41.

[47] Vgl. Steiner; Bruns; Stöckl, Wertpapiermanagement, 2012, S. 41 f.

[48] Vgl. Steiner; Bruns; Stöckl, Wertpapiermanagement, 2012, S. 42.

Ende der Leseprobe aus 118 Seiten

Details

Titel
Eine kritische Analyse der Chart- und Markttechnik: Bewertung und Optimierung klassischer Handelsansätze
Hochschule
Hochschule Koblenz (ehem. FH Koblenz)
Note
1,3
Autor
Jahr
2012
Seiten
118
Katalognummer
V202293
ISBN (eBook)
9783656321446
ISBN (Buch)
9783656324829
Dateigröße
1462 KB
Sprache
Deutsch
Anmerkungen
Daniel Ruppert ist gelernter Bankkaufmann und beschäftigt sich seit über 10 Jahren mit der Faszination der Kapitalmärkte. Seit 2009 arbeitet er in der Individuellen Vermögensverwaltung eines Kreditinstituts.
Schlagworte
Markttechnik, Chartanalyse, Marktanalyse, Börse, Kapitalmarkt, Aktien, Handelssysteme, Fundamentalanalyse, Behavioral Finance, Effizienzmarkthypothese, Random Walk, Indikatoren, Gleitender Durchschnitt, GD, MACD, Moving Average Convergence Divergence, RSI, Relative Strength Index, Momentum, Stochastik, Wertpapieranalyse, Candlesticks, Chartformationen, Backtest, Backtesting, Handelsstrategien
Arbeit zitieren
Daniel Ruppert (Autor), 2012, Eine kritische Analyse der Chart- und Markttechnik: Bewertung und Optimierung klassischer Handelsansätze, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/202293

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