Vor- und Nachteile der technischen Aktienanalyse. Geschichte, Theorie und Prognosefähigkeiten


Studienarbeit, 2016
27 Seiten, Note: 1

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

2. Historische Entwicklung und Theorien
2.1. Dow-Theorie
2.2. Random-Walk-Theorie
2.3. Effizienzmarkthypothese
2.4. Auswirkungen des digitalen Zeitalters

3. Definition und Einteilung der Technischen Aktienanalyse
3.1. Charttechnik
3.1.1. Chartformationen
3.1.2. Charttypen
3.2. Markttechnik
3.2.1. Gehandeltes Volumen
3.2.2. Trendfolgeindikatoren
3.2.3. Oszillatoren
3.3. Zyklentechnik
3.4. Sentimenttechnik

4. Abgrenzung zu anderen Prognosearten
4.1. Abgrenzung zur Fundamentalanalyse
4.2. Abgrenzung zur Behavioral Finance

5. Verbreitung der technischen Aktienanalyse

6. Prognosefähigkeit der technischen Aktienanalyse
6.1. Argumente für die technische Aktienanalyse
6.2. Wissenschaftliche Studien
6.3. Exkurs: Data snooping

7. Fazit

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Formationen und Linien in der Charttechnik

Abbildung 2: Kerzenchart (links) und Balkenchart (rechts) im Vergleich

Abbildung 3: Gleitender 200-Tage Durchschnitt beim Schweizer Aktienindex zwischen 31.8.2006 und 31.8.2016

Abbildung 4: ifo Geschäftsklimaindex

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Wichtigkeit der technischen Analyse für Fondsmanager

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Einleitung

Diese Arbeit ist dem Thema „Technische Aktienanalyse“ gewidmet. Zu Beginn soll ein historischer Abriss die Entwicklungen von der ursprünglichen Erwähnung im engeren Sinn bis zur heutigen Verwendung zeigen. Als Bestandteil davon wird die Effizienzmarkthypothese und der Begriff Random Walk erklärt.

Eine Definition und Einteilung der technischen Aktienanalyse soll grob die wesentlichen Eckpunkte erklären. Die Betrachtung von Chartformationen und Charttypen ist dabei nicht der einzige Aspekt, vielmehr besteht diese Analyseform auch aus Markt-, Zyklen- und Sentimenttechnik. In der Folge wird der Begriff gegenüber anderen Analyseformen abgegrenzt, Gemeinsamkeiten und Unterschiedlichkeiten sollen das Spektrum der Wertpapieranalyse überblicksmäßig durchleuchten.

Der wesentliche Kern dieser Arbeit stellt die wissenschaftliche Auseinandersetzung anhand von empirischen Studien und grundsätzlichen Argumenten für oder gegen die technische Aktienanalyse dar. Inwieweit wird sie heute verwendet und sind Rückschlüsse auf deren Prognosefähigkeit möglich? Gibt es Rahmenbedingungen, die – vor allem im Vergleich zu anderen Analyseformen – für die Verwendung der technischen Aktienanalyse sprechen? Um eine hohe Aktualität zu gewährleisten, soll speziell darauf geachtet werden, eine höhere Gewichtung Beiträgen aus jüngeren Jahren zu geben.

Der Leser[1] soll einen Überblick über die wesentlichen Vor- und Nachteile der technischen Aktienanalyse erhalten. Es soll die Frage beantwortet werden, was für die Verwendung dieser Analyseform spricht, aber auch welche Argumente beachtet werden müssen, die die Aussagekraft beeinträchtigen können. Am Ende der Arbeit werden die gewonnenen Erkenntnisse in einer Zusammenfassung dokumentiert.

2. Historische Entwicklung und Theorien

Den Verlauf von Wertpapierkursen zu analysieren, beschäftigt die Akteure an den Kapitalmärkten bereits seit jeher. Es ist ein stetiger Prozess, neuere und bessere Methoden zu finden, die den Kursverlauf an den Märkten besser vorher sagt als bisherige, um höhere Renditen zu lukrieren. Nachfolgende Grundkonzepte stellen die wichtigsten, in der Theorie wieder kehrenden, Entwicklungen seit Beginn des 20. Jahrhunderts vor.

2.1. Dow-Theorie

Als Ursprung der technischen Aktienanalyse werden zumeist die von Charles Henry Dow zwischen 1900 und 1902 im Wall Street Journal verfassten Artikeln bezeichnet.[2] 20 Jahre später wurden diese von William Peter Hamilton systematisiert und in einer Theorie zusammen gefasst.[3]

Demnach sind in den Kursständen bereits alle Informationen enthalten, die Angebot und Nachfrage beeinflussen. Eine fundamentale Analyse der einzelnen Werte ist daher nicht notwendig. Weiters hat ein Markt drei Trends, nämlich den primären (=langfristig), den sekundären (=mittelfristig) und den tertiären (=kurzfristig und untergeordnet), wobei ersterer in drei Phasen unterteilt werden kann. In der Akkumulationsphase hat der Markt gerade nach oben gedreht und es kaufen nur die gut informierten Investoren. In der zweiten Phase steigt das Interesse bzw. die öffentliche Beteiligung, u.a. auch durch positive Wirtschaftsnachrichten. Erreicht der Markt Phase Nummer drei, befinden sich die Indizes auf einem Hoch und die gut informierten Investoren steigen wieder aus. Notwendig für die richtige Deutung eines Kauf- bzw. Verkaufsignals ist es, dass sich die verschiedenen Indizes – zu Zeiten von Dow waren dies der von ihm veröffentlichte Industrie- und Eisenbahnindex – gegenseitig bestätigen und der Umsatz in Richtung des Trends ansteigt. Basierend auf physikalischen Grundsätzen bleibt ein Trend solange bestehen bis es eindeutige Signale gibt, die auf eine Umkehr hindeuten.[4]

2.2. Random-Walk-Theorie

Wenn man von einem effizienten Markt ausgeht, sind alle bewertungsrelevanten Tatsachen im Preis eines Wertpapiers bereits berücksichtigt, somit kennt jeder Marktteilnehmer zu jedem Zeitpunkt den wahren Wert davon. Alle Veränderungen im Preis sind deshalb nur von rein zufälligen Kursbewegungen abhängig. Die Aussagekraft der technischen Aktienanalyse wird durch diese Ansicht stark hinterfragt.

Vor allem ab den 1960-er Jahren wurde diese Interpretation des Kursverlaufs intensiver diskutiert. Studien zeigen, dass sich die Kursentwicklung finanzwirtschaftlicher Güter analog zu aus der Physik bekannten Mustern („Brownsche Molekularbewegungen“) verhält – nämlich dass sich diese als stochastischer Zufallsprozess aus einer Normalverteilung herleiten lässt.[5] Andererseits relativieren darauf aufbauende Arbeiten diese Ansicht, indem gezeigt wird, dass nur kurzfristige Kursbewegungen dem Zufallsprinzip unterliegen[6] bzw. die Untersuchungsergebnisse von der gewählten Stichprobe und der Art des angewandten statistischen Verfahrens abhängt.[7]

Im akademischen Bereich finden sich sowohl Kritiker, aber vor allem auch Anhänger der Random-Walk-Hypothese. In der Praxis sprechen jedenfalls die wiederholten Erfolge einzelner Investoren gegen die Theorie einer Kursentwicklung auf Zufallsbasis.

2.3. Effizienzmarkthypothese

Die Hypothese eines effizienten Marktes geht vor allem auf die Arbeiten des späteren Wirtschaftsnobelpreisträgers Eugene Fama im Jahr 1970 zurück. Auch die vorher genannte Random-Walk-Theorie basiert auf den gleichen Annahmen, umgelegt auf den Wertpapierhandel. Es wird dabei davon ausgegangen, dass der (effiziente) Markt unmittelbar und korrekt auf neue Informationen reagiert. Je entwickelter der Markt dabei ist, desto seltener sind Über- oder Unterbewertungen zu beobachten und desto weniger ist es möglich ihn auf lange Sicht zu schlagen.[8]

Die Effizienzmarkthypothese basiert auf drei Grundaussagen:[9]

- Investoren sind rational und bewerten Wertpapiere in diesem Sinne.
- Irrationale Entscheidungen von Investoren sind zufällig und beeinflussen den Wertpapierpreis nicht.
- Sollten irrationale Entscheidungen von Investoren nicht zufällig sein und vermehrt in die gleiche Richtung auftreten, werden andere Marktteilnehmer, die sich einen Arbitragegewinn erwarten, den Kurseffekt ausgleichen.

Die unterschiedlichen Ausprägungen des Vorkommens von irrationalen Entscheidungen gehen einher mit der generellen Effizienz des Marktes. Fama unterscheidet deshalb in drei aufeinander aufbauenden Formen der Effizienzmarkthypothese:[10]

In der schwachen Form liegen nur die Kursverläufe der Vergangenheit vor. Aus diesen Daten kann jedoch nicht auf Gegenwart oder Zukunft geschlossen werden, weil die vergangenen Werte bereits eingepreist sind. Eine technische Analyse ist deshalb überflüssig.

Bei der mittelstarken Form sind auch bereits alle öffentlich zugänglichen Informationen (z.B. Fusionen, Dividenden, Ergebnisse, Entlassungen) im Preis sofort enthalten, wodurch eine Fundamentalanalyse nicht mehr sinnvoll erscheint um Überrenditen zu lukrieren.

Bei der starken Form sind zusätzlich alle Information, somit auch Insiderinformationen, im Kurs eingepreist. Damit ist die Vorhersehbarkeit der Kursentwicklung in der Theorie unmöglich.

2.4. Auswirkungen des digitalen Zeitalters

In den Anfängen der technischen Aktienanalyse musste das Zahlenmaterial aufwändig zusammen getragen und händisch grafisch weiter verarbeitet werden um in der Folge daraus Analysen ziehen bzw. Handelsentscheidungen treffen zu können. Gegen Ende des 20. Jahrhunderts haben sich die Möglichkeiten in diesem Betätigungsfeld stark erweitert. Das Aufkommen von automatisierten Rechenvorgängen mittels Computer brachte wesentliche Vereinfachungen, Datenmaterial präzise und schnell für vielfältige Zwecke aufzubereiten.

Weiters ermöglichte das Internet, auf einfache Weise und kostengünstig Informationen in Echtzeit zu erhalten. Nicht zuletzt dadurch führte dies zu einer stärkeren Anwendung von computergestützten Handelssystemen, die programmierte Grundlagen der technischen Aktienanalyse verwenden um automatisiert den richtigen Zeitpunkt für Kauf- oder Verkaufsentscheidungen verschiedener Güter bestimmen zu können. Durch die immer schneller verfügbaren Informationen wurden auch im Wertpapierhandel kürzere Zeithorizonte, Stichwort Daytrading[11], ermöglicht. Es gibt bereits etliche Anbieter, die automatisierte Handelssystem-Dienstleistungen massentauglich für private Investoren zur Verfügung stellen.

Die Vorteile und Errungenschaften der digitalen Revolution sagen jedoch wenig über den zu erwartenden Erfolg aus. Dafür ist es weiterhin notwendig, die richtigen Schlüsse aus den Auswertungen zu ziehen bzw. welche Theorie dem automatisierten Handelssystem zu Grunde liegt.[12]

3.Definition und Einteilung der Technischen Aktienanalyse

Im vorangegangenen Kapitel wurden die Grundzüge der technischen Aktienanalyse anhand der historischen Entwicklung bereits umrissen. Die erwähnten Prämissen haben dabei noch immer Gültigkeit. Man kann die technische Analyse in vier Teilbereiche unterteilen, die nachfolgend beschrieben werden.[13]

3.1. Charttechnik

Zukünftige Preisbewegungen sollen durch Betrachtung von Vergangenheitsdaten, welche auf Kursbildern, sogenannten Charts, abgelesen werden können, vorhergesagt werden. Der technische Analyst schließt aus Chartformationen, der Darstellungsart (Charttyp), idealerweise in Verbindung mit anderen Indikatoren, auf die weitere Entwicklung des Kurses. Dieser Prozess bedingt oftmals viel Interpretation, da die Deutung der Charts nicht immer eindeutig möglich ist.

3.1.1. Chartformationen

Die gängigsten davon werden in Abbildung Abbildung 1: Formationen und Linien in der Charttechnik dargestellt und im Anschluss erklärt.[14]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Formationen und Linien in der Charttechnik[16]

Unterstützungslinie: Der Kursverlauf erreicht dieses untere Level über einen bestimmten Zeitraum mehrere Male, durchbricht es aber nicht. Fällt der Kurs jedoch unter diese fiktive Linie, ergibt das ein Verkaufssignal.

Widerstandslinie: Hier verhält es sich umgekehrt zur Unterstützungslinie – ein Durchbrechen nach oben zeigt ein Kaufsignal.

Trendkanal: Der Kurs bewegt sich in einer gleichmäßig verlaufenden Bandbreite nach unten (Abwärtstrend) oder nach oben (Aufwärtstrend). Ersterer ist dadurch gekennzeichnet, dass jeder neue Tiefststand und jeder neue Hochstand unter dem jeweilig vorausgehenden liegt – beim Aufwärtstrend verhält es sich entsprechend gegengleich. Erst wenn der Kanal durchbrochen wird, gilt dies als Handelssignal für die Beendigung des Trends.

Flaggen, Keile und Wimpel: Diese unterstellen nach einer vorausgehenden steilen Kursentwicklung eine Konsolidierungsphase in der sich der Markt erholt um anschließend seinen Trend fort zu führen. Wenn die Formation durchbrochen wird, stellt dies ein Kauf- oder Verkaufssignal in die entsprechende Richtung dar.

Kopf-Schulter-Formation: Kennzeichnend dafür ist, dass nach einem Kursaufschwung auf einer fiktiven Nackenlinie drei Hochs gebildet werden, wobei das mittlere (Kopf) die beiden links und rechts (Schulterrn) überragt. Dauert diese Formation mindestens drei Monate an, ist sobald die Nackenlinie durchbrochen wird, ein klares Verkaufssignal gesetzt. Gleiches gilt für die umgekehrte Kopf-Schulter-Formation in die Gegenrichtung.

M- bzw. W-Formation: Wenn sich nach einem Kursaufschwung zwei Spitzen oberhalb einer gedachten Basislinie bilden, welche nach dem zweiten Hoch nach unten durchbrochen wird, dann ergibt sich ein Verkaufssignal – bei umgekehrter Darstellung ein Kaufsignal.

3.1.2.Charttypen

Die einfachste Darstellungsform ist über ein Linienchart – dabei werden die Tagesschlusskurse in chronologischer Anordnung mittels einer Linie miteinander verbunden. Ein wesentlicher Nachteil davon ist, dass man keinen Mehrwert aus zusätzlichen Informationen, wie zum Beispiel Tageseröffnungskurs oder Schwankungen untertags, ziehen kann. Erfahrene Chartleser können daraus nämlich weitere Kursprognosen treffen. Abbildung Abbildung 2 zeigt einen Kerzenchart im Vergleich zu einem Balkenchart – oben als Kursverlauf über mehrere Wochen, unten auf Tagesbasis.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Kerzenchart (links) und Balkenchart (rechts) im Vergleich[16]

Aus beiden Charttypen kann man herauslesen, wie sich der Kurs untertags entwickelt hat, wie sich Eröffnungs- und Schlusskurs über einen Tag bzw. im Vergleich mit dem Vortag oder dem darauffolgenden Tag entwickelt hat und welcher Kurs der Höchst- bzw. Tiefststand des jeweiligen Tages war.

3.2.Markttechnik

Bei der Markttechnik wird auf mathematisch-statistische Modelle zurück gegriffen, welche als Indikatoren bezeichnet werden. Durch das Zusammenspiel verschiedener Faktoren werden Signale ausgelöst oder können Aussagen getroffen werden in welcher Bewegung sich der Markt befindet. Nachfolgend werden einige dieser Indikatoren erläutert.

3.2.1.Gehandeltes Volumen

Einer der wichtigsten und grundlegendsten Indikatoren ist der Umsatz, der für ein Wertpapier gehandelt wird. Auf Grund dieser Angebots- und Nachfragedaten lässt sich auf die Nachhaltigkeit der aus den Charts interpretierten Prognosen schließen. Je höher das gehandelte Volumen ist, desto höher ist die Teilnahme der Finanzakteure am Markt und desto besser bestätigt sich ein Trend. Andererseits können sinkende Umsatzzahlen auf eine Abschwächung der Kursbewegung hindeuten. Konsolidiert sich der Markt, geht dies normalerweise mit geringeren Umsätzen einher.[17]

3.2.2.Trendfolgeindikatoren

Ein gleitender Durchschnitt macht Trends aus dem Chart leichter ablesbar indem er den geglätteten Kursverlauf über eine bestimmte Zeitdauer darstellt. Wie in Abbildung 3 dargestellt, erhält man ein Verkaufsignal, wenn der Kurs die Durchschnittslinie von oben nach unten durchschneidet (August 2007 und September 2015) bzw. ein Kaufsignal, wenn dies von unten nach oben geschieht (August 2009 und Ende 2011).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Gleitender 200-Tage Durchschnitt beim Schweizer Aktienindex zwischen 31.8.2006 und 31.8.2016 [18]

Die Basisform ist der einfache gleitende Durchschnitt (SMA). Durch verschiedene Maßnahmen, wie z.B. einer exponentiellen Darstellung (EMA), durch stärkere Gewichtung von aktuelleren Kursen (WMA) oder einer zusätzlichen Glättung (TMA) wird versucht, Trends noch klarer und eindeutiger festzustellen. Sogenannte Bollinger Bänder oder Envelopes können im Chart eingezeichnet werden um einen Kanal rund um den gleitenden Durchschnitt darzustellen, innerhalb dessen sich der Kurs bewegt. Ein Ausbruch aus dem Kanal deutet auf eine Preisbewegung in diese Richtung hin.[19]

[...]


[1] Aus Gründen der besseren Lesbarkeit wird auf die Nennung jeweils beider Geschlechtsformen verzichtet. Selbstverständlich sind Männer und Frauen in gleicher Weise angesprochen.

[2] Vgl. Pring, 1993, 9 f.

[3] Vgl. Brown et. al., 1998, 4.

[4] Vgl. Murphy, 2007, 41-50.

[5] Vgl. Osborne, 1959, 145; Ebenso wird hier der Begriff der „Brownschen Molekularbewegungen“ erklärt.

[6] Vgl. Schips/Stier, 1972, 264, zitiert nach Müller-Schwerin, 1975, 112.

[7] Vgl. Conrad/Jüttner, 1973, 576; Reiß, 1972, 160ff., zitiert nach Müller-Schwerin, 1975, 112.

[8] Vgl. Fama, 1970, 414 ff.

[9] Vgl. Shleifer, 2000, 2.

[10] Vgl. Fama, 1970, 414 ff.

[11] Es werden hierbei Positionen spekulativ gekauft und am gleichen Handelstag wieder verkauft.

[12] Vgl. Wohlgemuth, 2011, 80.

[13] Vgl. Rettinger/Müller/Müller, 2013, 166 f.

[14] Vgl. wienerborse.at, Internet.

[15] Quelle: wienerboerse.at, Internet.

[16] Quelle: goldunze.de, Internet.

[17] Geyer/Uttner, 2007, 261.

[18] Quelle: finanzportal.vermoegenszentrum.ch, Internet.

[19] Vgl. wienerborse.at, Internet

Ende der Leseprobe aus 27 Seiten

Details

Titel
Vor- und Nachteile der technischen Aktienanalyse. Geschichte, Theorie und Prognosefähigkeiten
Hochschule
Johannes Kepler Universität Linz
Note
1
Autor
Jahr
2016
Seiten
27
Katalognummer
V355674
ISBN (eBook)
9783668421264
ISBN (Buch)
9783668421271
Dateigröße
698 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
vor-, nachteile, aktienanalyse, geschichte, theorie, prognosefähigkeiten
Arbeit zitieren
Thomas Ilk (Autor), 2016, Vor- und Nachteile der technischen Aktienanalyse. Geschichte, Theorie und Prognosefähigkeiten, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/355674

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