Technische Analyse als Unterstützung von Investmentstrategien - Eine empirische Untersuchung von Anlagesystematik und verhaltensbezogenem Erklärungsansatz

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Symbole aus den nummerierten Formeln

1 Einführung
1.1 Zielsetzung und Vorgehensweise der Arbeit
1.2 Problematik und Abgrenzung des Themas

2 Wertpapieranalyse als Unterstützung von Investmentstrategien
2.1 Grundannahmen zur Funktionalität von Märkten
2.1.1 Markteffizienzheorie
2.1.2 Das Capital Asset Pricing Modell
2.1.3 Modellkritik
2.1.4 Moderne Investment Theorie und Behavioral Finance
2.2 Technische Analyse als Teilbereich der Investmentanalyse
2.2.1 Entwicklung der Technischen Analyse
2.2.2 Instrumente der Technischen Analyse
2.2.2.1 Liniencharts
2.2.2.2 Balkencharts
2.2.2.3 Kerzencharts

3 Empirische Betrachtung der Technisch en Analyse
3.1 Analyse mit Hilfe von Charts
3.1.1 Trendlinien und Trendkanäle
3.1.2 Unterstützung und Widerstand
3.1.3 Trendumkehrfunktionen
3.1.3.1 Kopf-Schulter-Formation und M-Formation
3.1.3.2 Untertassenformation
3.1.3.3 V-Formation und Umkehrtage
3.1.4 Trendbestätigungsformationen
3.1.5 Kurslücken
3.2 Analyse mit Hilfe von Trendfolgeindikatoren
3.2.1 Simple, Weighted und Exponential Moving Average
3.2.2 Moving Average Convergence
3.3 Analyse mit Hilfe von Oszillatoren
3.3.1 Relative Stärke Index
3.3.2 Stochastik
3.3.3 Bollinger Bänder

4 Konklusionen und verhaltensbezogener Erklärungsansatz

Literaturverzeichnis

Internet Quellen

Anhang

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Risiko-Rendite Profil weitgehend unkorrelierter Wertpapiere

Abbildung 2: Security Market Line

Abbildung 3: Bereiche der Wertpapieranalyse

Abbildung 4: Methoden der Technischen Analyse

Abbildung 5: Dow Jones als Kursindex

Abbildung 6: Bund Future als Balkenchart

Abbildung 7: Kerzenchart mit oberem und unterem Schatten

Abbildung 8: Kerzencharts der Doji-Linie

Abbildung 9: Bund Future als Kerzenchart

Abbildung 10: Trendanalyse am Beispiel des DAX

Abbildung 11: Widerlegung des Prinzips der Bestätigung am Beispiel des DJ Industry Average und des DJ Transport Average

Abbildung 12: Volume goes with the Trend am Beispiel des Bund Futures

Abbildung 13: Elliot Wellen am Beispiel der Allianz Aktie

Abbildung 14: Trendkanal mit Trendlinie und Widerstandslinie

Abbildung 15: Darstellung eines Trendkanals am Beispiel des Dow Jones

Abbildung 16: Unterstützung und Widerstand im Aufwärtstrend

Abbildung 17: Unterstützung und Widerstan d im Abwärtstrend

Abbildung 18: Unterstützung und Widerstand am Beispiel des Bund Futures

Abbildung 19: Retracements auf Basis 1/3, 1/2, 2/3

Abbildung 20: Retracements und Fibonacci -Retracements am Beispiel USD/EUR

Abbildung 21: Analyse mit Hilfe von Unterstützung und Widerstandslinien .45 Abbildung 22: Darstellung einer Kopf-Schulter-Formation mit Umsatzvolumen am Beispiel der Aktie der Deutschen Lufthansa

Abbildung 23: Darstellung des Kursziels bei einer negativen Kopf-Schulter- Formation

Abbildung 24: Darstellung einer M-Formation am Beispiel JPY/USD Technische Analyse als Unterstützung von Investmentstrategien

Abbildung 25: W-Formation im Aufwärtstrend am Beispiel der Toyata Aktie

Abbildung 26: Untertassenformation mit frühzeitigen Ausbruch und Plattformbildung

Abbildung 27: Untertassenformation mit Plattformbildung am Beispiel der Altana Aktie

Abbildung 28: Darstellung einer doppelten V-Formation

Abbildung 29: Ein-Tages-Umkehr im Trendwechsel Aufwärts-Abwärtsmarkt

Abbildung 30: Flagge und Wimpel als Formation

Abbildung 31: Flaggen und Wimpel am Beispiel des DAX-Indizes

Abbildung 32: Gleichseitig Symmetrisches Dreieck

Abbildung 33: Gleichseitig Symmetrische Dreiecke am Beispiel des Bund Futures

Abbildung 34: Kurslücken am Beispiel des Bund Futures

Abbildung 35: Inselumkehr am Beispiel der Qiagen Aktie

Abbildung 36: Moving Averages am Beispiel des Tec-Daxes

Abbildung 37: Gleitende Durchschnitte am Beispiel des DAX

Abbildung 38: MACD und Trigger am Beispiel des Bund Futures

Abbildung 39: RSI am Beispiel der BASF Aktie

Abbildung 40: Stochastik am Beispiel einer zehnjärigen US-amerikanischen Staatsanleihe

Abbildung 41: Bollinger Bänder am Beispiel des Bund Futures

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einführung

Der Schwerpunkt der vorliegenden Arbeit liegt in der empirischen Untersuchung der Technischen Analyse als ein Instrument der Investmentanaly se. Dabei erfolgt sowohl eine Diskussion der klassischen Sichtweise der Finanzmärkte, als auch deren Kritik und die Darstellung der

Methodik der Technischen Analyse mit verhaltensbezogenen

Erklärungsansätzen. Dabei sind als Basiswerte in dem empirischen Teil der Arbeit bewusst nicht Wertpapiere eines bestimmten Sektors gewählt wurden. Die Darstellung erfolgt sowohl an Devisen, wie auch an Aktien, Indizes und Terminkontrakten.

1.1 Zielsetzung und Vorgehensweise der Arbeit

In dem theoretischen Teil der Arbeit werden die klassischen Instrumente von Kapitalmarktanalyse vorgestellt, wobei der Schwerpunkt auf dem Bereich der Technischen Analyse liegt.

In dem empirischen Teil der Arbeit erfolgt die historische Betrachtung von markanten Kursbewegungen. Die Betrachtung erfolgt sowohl an ausgewählten Einzelwerten, als auch an Indexabbildungen.

Eingegliedert werden soll in der anschließenden Diskussion der Ergebnisse der Bereich des Behavioral Finance. Dabei soll es nicht vorrangig um die Darstellung eines kontroversen Erklärungsansatzes gehen, sondern im Ergebnis um die Diskussion eines möglichen Zusammenspiels beider Ansätze.

1.2 Problematik und Abgrenzung des Themas

„Es gibt unzählige Faktoren, von denen die Aktivität an der Börse bestimmt wird, so etwa laufende oder erwartete Ereignisse, die oft in keiner erkennbaren Beziehung zu Kursänderungen stehen.“¹

Dieses Zitat stammt aus der Doktorarbeit von Bachelier, einem französischen Wirtschaftswissenschaftler. Bachelier beschrieb als einer der Wegbereiter der klassischen Finanzierungstheorie das Zustandekommen von

Kursbewegungen von Wertpapieren jeglicher Art als dem Folgen eines Zufallspfades.²Demnach macht es keinen Unterschied, ob man zu einer Anlageentscheidung versucht Aktienmärkte zu analysieren um Kauf- oder Verkaufss ignale zu erhalten, oder ob man einen Münzwurf über eine Investition entscheiden lässt. Er verglich die Börse mit einem Spiel. Man muss nur oft genug eine Münze werfen, so dass sich der Gewinn bei Null einpendelt. Sicherlich kann es kurzfristig, wie bei Münzwürfen, zu Gewinnserien kommen. Langfristig gleichen sich aber die Gewinn- und Verlustwahrscheinlichkeiten von Investitionen aus.

Eine breitere Variante dieser Sichtweise hat sich unter der Hypothese der vollkommenen Märkte entwickelt. Vollkommen bedeutet in diesem Zusammenhang, dass alle Wertpapiere beliebig teilbar und liquide sind. Ebenfalls gibt es keine Differenzen in der Informationsverteilung zwischen Marktteilnehmern. Demnach sind alle fundamental relevanten Informationen in dem aktuellen Kurs enthalten und der Kurs von gestern beeinflusst nicht den Kurs von heute. So ist es möglich Portfolios zu konstruieren, die bei einer erwarteten Rendite völlig risikoneutral sind, da es messbar wird, wie stark Kurse variieren können. Die Wahrscheinlichkeit von Kursschwankungen wird als Gaußsche Glockenkurve oder Normalverteilung beschrieben.³ Die meisten Abweichungen sind kleine Bewegungen nach oben oder unten innerhalb der Standardabweichung vom Mittelmaß. Dieser Theorie nach kommt es nur ganz selten zu größeren Kursbewegungen. Die Wahrscheinlichkeit größerer Kurssprünge für einen Einzelwert oder einen Indizes tendiert gegen Null.

Tatsächlich lässt sich aber erkennen, dass das heutige Geschehen an der Börse sehr wohl das morgige bestimmt. Viele Untersuchungen zeigen, dass es öfters zu anormalen Kurssprüngen kommt, als es die angenommene Normalverteilung zulassen sollte. Besonders lässt sich bei aktuellen Kursschwankungen beobachten, dass die hohe Wahrscheinlichkeit gegeben ist, dass die Volatilität an den folgenden Tagen ähnlich schwankt. So entstehen Formationen und Kurszyklen, die sich mit der Gaußschen Glockenkurve nicht erklären lassen. Darauf basierend haben sich in der Vergangenheit abgegrenzte Analyseverfahren und -techniken entwickelt, die auf diese Ungleichgewichte spekulieren.

Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf der Diskussion eines dieser Verfahren. In den vergangenen Jahren hat sich die Methode der Technischen Analyse als eine der zentralen Techniken der großen Banken und Vermögensverwalten bewährt. Sowohl im Aktien- als auch im Renten- und Devisenhandel hat sich diese Anlagesystematik durchgesetzt. Täglich wechseln Milliarden von Devisen, Aktien und Unternehmensanleihen die Besitzer allein auf Signale der Technischen Analyse hin, ohne dass ein Abgleich mit fundamentalen Daten erfolgt. Dabei ist die Methodik umstritten. Viele sehen in ihr nur eine selbsterfüllende Prophezeiung und den Erfolg dieses Analyseverfahren einzig dadurch gegeben, dass eben so viele Investoren nach ihr handeln.

Für Privatanleger hat die Systematik der Technischen Analyse bisher eine untergeordnete Rolle gespielt. Neben dem Beobachten von Charts und dem puren agieren „aus dem scheinbaren Trend heraus“ verwenden nicht viele Kleinanleger diese Analysetechnik. Dies liegt daran, dass Händler und Broker der professionellen Investmenthäuser mit wiederkehrenden Anglizismen kommunizieren, die ein Außenstehender nur schwer verstehen mag.

Dabei ist die Methodik der Technischen Analyse leicht zu durchschauen. Es geht um die Bewertung von Kursbewegungen aufgrund reiner Charttechnik und Indikatorenbewertung. Wer die Grundsystematik durchschaut hat, wird in der Anwendung eine Wiederholung von Kursformationen und -trends erkennen, die mit der klassischen Finanzierungstheorie nicht zu erklären ist.

Diese Arbeit soll dabei keine Anleitung zum Investieren sein. Sie soll jedoch helfen Charttechniken und Indikatorenanalyse zu verstehen. Die Diskussion der Wirksamkeit der Methodik wird bestehen bleiben und auch mit den Ansätzen des Behavioral Finance nicht vollständig zu durchleuchten sein. Aber wer die Methodik versteht, wird von manchen Kursbildungen und -bewegungen weniger überrascht sein.

2 Wertpapieranalyse als Unterstützung von Investmentstrategien

Unter Wertpapieranalyse im Allgemeinen soll ein Verfahren der Informationsgewinnung verstanden werden. Durch Wertpapieranalysen sollen Aussagen über die Auswahl anlagewürdiger Titel, sowie über den Zeitpunkt von Kaufs- oder Verkaufsentscheidungen gewonnen werden. Dazu erfolgt eine Erfassung und Aufbereitung aktueller Daten des dem Wertpapier zugrunde gelegten Wertes, sowie gesamtwirtschaftlicher Einflussfaktoren und Entwicklungstendenzen des Kapitalmarktes. Damit ist die Wertpapieranalyse ein systematisches Hilfsmittel zur Begründung von Anlageentscheidungen am Geld und Kapitalmarkt. Die Theorie der Wertpapieranalyse, als eigenständiger Wissenschaftszweig, beschäftigt sich vor allem mit der Frage, wie sich der Wert eines Anlagegutes zusammensetzt. In der Betrachtung wird auch das Verhältnis des Einzelwertes zur Preisstruktur des Gesamtmarktes integriert. Das mit einer Investition eingegangene Risiko, im Vergleich zu einer möglichen Rendite, ist ein weiteres Ziel dieser Analyse.⁴ Als eigenständiger Kernbereich der Finanzierungstheorie hat sich die Wertpapieranalyse vor allem in den letzten vier Jahrzehnten entwickelt. Aufbauend auf den Arbeiten von Markowitz, Sharpe und Graham zur Preisfindung an den Kapitalmärkten, ist die klassische Finanzierungstheorie entstanden.⁵Die verschiedenen Ausführungen blieben aber keineswegs auf Universitäten und wissenschaftlichen Arbeiten beschränkt, sondern bilden mittlerweile ein breites Fundament in der Anlageberatung von Banken und Vermögensverwaltungen. Ausgangspunkt einer jeder Analyse sind dabei die Märkte, in denen die verschiedenen Instrumente zusammenkommen und gehandelt werden. Die Beurteilung einer Kapitalanlage und des relevanten Marktes erfolgt dabei aus einer einheitlichen Perspektive. Diese setzt sich aus den aus Investorensicht gewünschten Merkmalen, wie Sicherheit, Rendite und Liquidität zusammen.

In den folgenden Schritten soll genauer erläutert werden, welche Zielsetzung Wertpapiermanagement und -analyse verfolgt und in wie weit die Ergebnisse in einem Austauschverhältnis stehen. Dazu werden Erklärungsansätze aus der klassischen Finanzierungstheorie verwendet, bevor ein Abgleich mit heute aktuellen Theorien erfolgt. Diese Ansätze versuchen vor allem zu erläutern, wie durch die klassische Finanzierungstheorie nicht erklärbare Marktbewegung en zustande kommen.

2.1 Grundannahmen zur Funktionalität von Märkten

Die Annahme vollkommener Märkte setzt voraus, dass unter gleichen Rahmenbedingungen keine Arbitrage zwischen zwei gleichen Anlageformen möglich ist. Demnach entspricht der Preis eines Anlagegutes immer der Gewichtung der Rendite und des Risikos und ist bei homogenen Anlagegütern gleich hoch. Im Allgemeinen beschreibt das Risiko die

Ausfallwahrscheinlichkeit einer erwarteten Rendite.⁶Ist die Wahrscheinlichkeit eines Verlustes bei einer Investition besonders hoch, lässt sich der Investor diese in Form einer höheren erwarteten Rendite bepreisen. Diese soll das eingegangene potentielle Risiko kompensieren.

Für die Darstellung des Zusammenhangs zwischen dem Risiko eines Wertpapiers und einer möglichen Rendite hat Markowitz die methodische Grundlage geschaffen. Er entwickelte mit Sharpe und Miller die „Modern Portfolio Theory“, wofür sie 1990 den Nobelpreis erhielten.⁷

Sein Konzept der Portfolio -Auswahl untersucht das Anlageverhalten rational entscheidender Investoren und soll im Folgenden genauer betrachtet werden.

Unter einem Portfolio versteht Markowitz die gedankliche und rechnerische Zusammenfassung aller Vermögensteile eines Investors, welche die Kontrolle des beabsichtigten Anlageerfolges garantieren soll.⁸Das Management des Portfolios beschränkt sich dabei nicht auf die einmalige Zusammenstellung der verschiedenen Anlageklassen. Es erfolgt dazu ein täglicher Abgleich der Portfoliobedingungen mit dem vom Investor gesetzten Zeithorizont, seinem Schutzbedarf und seiner Risikoaversion.⁹Diese Zusammenfassung bildet die Grundlage der Diversifikation und der Selektion von Einzeltiteln. In dem Modell geht Markowitz von der Annahme effizienter Märkte aus, so dass keine Transaktionskosten und Steuern anfallen, und alle Wertpapiere beliebig teilbar sind.

2.1.1 Markteffizienztheorie

Die Zielfunktion einer Anlage ist immer eine größtmögliche Rentabilität bei bekanntem Risiko.¹⁰Aus diesem Grund wird ein Investor grundsätzlich in genau die Anlage investieren, welche ihm die größtmögliche Rendite, seiner Risikoaversion entsprechend, verspricht. Ausgangspunkt des Portfolio - Selection-Models war allerdings die empirische Beobachtung von Markowitz, dass Anleger ihr Vermögen auf mehrere Titel verteilen.¹¹Rational ist eine solche Diversifikation nur dann sinnvoll und erklärbar, wenn nicht ausschließlich die zu erzielende Rendite eines Portfolios als Zielfunktion betrachtet. Als eine weitere Zielgröße definierte Markowitz das mit der Investition eingegangene Risiko. Grund dieser Verteilung ist dabei der Wunsch des Investors, das Risiko zu minimieren. Markowitz versuchte daraufhin ein Portfolio zu konstruieren, welches sowohl den individuellen Renditewunsch, als auch die Risikoneigung des Investors vereint.

Zur Bestimmung des optimalen Portfolios nach Markowitz müssen den vom Investor erwarteten Renditen Eintrittswahrscheinlichkeiten zugeordnet werden. Diese werden als Unsicherheit oder Risiko bezeichnet. Markowitz nimmt in seiner Theorie an, dass es sich bei den zukünftige n Erträgen um eine Zufallsgröße handelt und diese normalverteilt ist. Dabei stellt sich die Bestimmung der erwarteten Rendite unproblematisch aus der Addition der jeweils gewichteten Portfolioanteile mit der erwarteten Einzelrendite dar. Dieser Zusammenhan g wird an der folgenden Formel dargestellt:¹²(1)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Abweichung von dem Erwartungswert der Rendite misst Markowitz mit Hilfe der Varianz, die als Streuungsmaß aus der Statistik bekannt ist. So lässt sich das Risiko eines Portfolios messen. Alternativ kann auch die Wurzel aus der Varianz, also die Standardabweichung, und damit die Volatilität verwendet werden. Die Berechnung der Volatilität zeigt die anschließende Formel:¹³(2)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Anhand der genannten Formeln hat nach Markowitz jeder Investor die Möglichkeit das Risiko einer einzelnen Anlage zu bestimmen. Enthält das Portfolio jedoch mehrere Wertpapiere, muss zusätzlich die Korrelation der einzelnen Werte beachtet werden. Die Korrelation dient dazu, das Ausmaß des Zusammenhangs der einzelnen Renditen zu bestimmen.¹⁴ Der Korrelationskoeffizient ermöglicht eine Charakterisierung der Kursentwicklungen der einzelnen Titel in dem Portfolio zueinander. Der Investor entscheidet sich dann durch Selektion und Diversifikation solange für verschiedene Anlageformen, wie für ein höher eingegangenes Risiko auch die Rendite überproportional zunimmt. Dabei konstruiert der Investor ein Portfolio, welches genau dann effizient ist, wenn es bei gegebener Renditeerwartung kein Portfolio mit geringeren eingegangenem Risiko gibt. Alternativ kann bei einem gegebenem Risiko kein Portfolio mit einer höheren möglichen Rendite ermittelt werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

siko-Rendite Profil weitgehend unkorrelierter Wertpapiere¹⁵

In der Abbildung 1 wird eine mögliche Rendite-Risiko-Verteilung aufgezeigt, wobei die verbindende Linie alle möglichen Portfolio-Kombinationen der beiden Wertpapiere darstellt. Hierbei stellt der Linienabschnitt des Punktes A bis Aktie 2 Portfoliokombinationen in Abhängigkeit von Rendite und Risiko dar. Diese Punkte sind nach den oben erwähnten Eigenschaften effizient. Dagegen kann auf der Linie von Punkt A bis Aktie 1 durch Diversifikation eine höhere Rendite bei geringeren eingegangenem Risiko erzielt werden. Somit sind diese Portfoliokombinationen nicht effizient.

2.1.2 Das Capital Asset Pricing Modell

Das CAP Modell, welches von Sharpe, Mossin und Lintner entwickelt wurde, baut auf den oben erläuterten Erkenntnissen aus dem Portfolio Selection Modell auf.¹⁶Sharpe schrieb damals an seiner Doktorarbeit und wurde von Markowitz beauftragt das Modell der Portfoliotheorie zu vereinfachen. Der Ausgangspunkt der Arbeit von Sharpe war die Überlegung, was passieren würde, wenn alle Marktteilnehmer nach Markowitz`s Regeln spielen. Demnach dürfte es keineswegs so viele effiziente Portfolios wie Marktteilnehmer geben, sondern nur eine einzige effiziente Asset- Zusammenstellung.¹⁷Dieses Portfolio wäre das Marktportfolio für alle Anleger mit einer bestimmten Risikoneigung. Wenn es ein Portfolio gebe, welches besser performt als andere, würden alle Anleger beginnen ihr Geld in eben dieses umzuschichten .

Die Beobachtung von Sharpe war allerdings, dass sich kein effizientes Marktportfolio berechnen ließ. Demnach müsste es ein Teil des Risikos geben, welches sich nicht durch Diversifikation neutralisieren ließe. Dieses Risiko würde durch den Markt in Form von höheren Preisen vergütet werden. Die resultierende Preisdifferenz wäre geeignet die verschiedenen Marktportfolios zu erklären.

Sharpe klassifizierte das Risiko des Marktverhältnisses in seinem Modell durch eine Kennziffer. Bei dieser Kennziffer handelt es sich um den Beta Faktor. Dieser misst das Risiko einer einzelnen Rendite im Verhältnis zum Marktrisiko. Der Beta Faktor ist umso größer, je stärker Einzelwerte auf Änderungen des Marktes reagieren. Die Formel Berechnung des Beta Faktors:¹⁸(3)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

3 verdeutlicht die

Unterscheiden lässt sich das Risiko am Markt in ein systematisches und ein unsystematisches Risiko.¹⁹ Unsystematische Risiken sind dabei titelspezifisch und lassen sich durch Diversifikation neutralisieren. Systema tische Risiken sind latent in der Gegebenheit des Marktes vorhanden und deshalb nicht vermeidbar. Dem zur Folge ergibt sich die erwartete Rendite aus der für das systematische Risiko vergüteten Risikoprämie und dem risikolosen Zins des Marktes. Die Höhe der Risikoprämie wird in diesem Modell durch den oben erläuterten Beta Faktor bestimmt. Hierbei wird unterstellt, dass ein linearer Zusammenhang zwischen dem Ausmaß des übernommenen Risikos, also des durch den Beta Faktor quantifizierten systematischen Risikos, und der erwarteten Rendite besteht. Die graphische Darstellung der Proportionalität von Risiko und Rendite ergibt eine Linie. Diese wird als „Security Market Line“ bezeichnet. In einem effizienten Markt müssten alle Werte fair bewertet sein und auf dieser Linie liegen. Ist dies nicht der Fall, liegt ein Marktungleichgewicht vor.²⁰

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Security Market Line²¹

Die Abbildung 2 zeigt ein solches Marktungleichgewicht in Abhängigkeit des Beta Faktors und der erwarteten Rendite durch die Punkte x und y. Dabei stellt x ein durch den Markt unterbewertetes Wertpapier dar. Der Wert y kennzeichnet ein durch den Markt überbewertetes Wertpapier. Diese sind im Rendite-Risiko-Profil des CAP Modells als nicht fair bewertet definiert. Sharpe, Mossin und Lintner versuchten diese Abweichungen in einem vollkommenem Markt als stochastische Störgröße aufgrund menschlichen Fehlverhaltens in der Anlagesystematik zu beschreiben.²²

2.1.3 Modellkritik

Das Modell von Markowitz und dessen Weiterführung durch das CAP Modell bezieht sich idealerweise auf eine Portfoliostruktur in einem effizienten und vollkommenen Weltmarkt. Gekennzeichnet ist dieser durch einen einheitlichen risikolosen Zinssatz, zu welchem beliebig viele Gelder angelegt werden können. Dies erweist sich in der Praxis aufgrund von Liquiditätsproblemen als problematisch. Aus diesem Grund kann die Berechnung des Beta Faktors mit Hilfe des Marktzinses in Frage gestellt werden.

Desweiteren setzt das Modell Entscheidungen eines rational denkenden Investors voraus, der jede relevante Information sofort in Marktverhalten umsetzen kann. Bezüglich der zu beobachtenden Eigenschaften und Ausprägungen eines Anlagegutes muss dem zufolge vollkommene Sicherheit herrschen. Insofern vernachlässigt das Modell allgemeine psychologische Komponenten bezüglich der Unsicherheit von Investoren und deren unterschiedlichen Informationsverteilung.

Neben der Voraussetzung der vollständigen Informationen bauen die Modelle auf Daten aus der Vergangenheit auf, welche die Portfoliostruktur bestimmen. Eine Aussage über ein zukünftiges effizientes Portfolio kann daher aus den vorliegenden Daten nicht recherchiert werden. Aussagen über mögliche Entwicklungen beruhen auf den Schätzungen von Analysten und sind damit unsicher. Selbst wenn sich eine heute effiziente Struktur ermitteln lässt, ist es schwierig künftige optimale Kauf- und Verkaufszeitpunkte zu ermitteln.

Erschwerend kommt dazu, dass die Anwendung der oben beschriebenen Theorien mit einem enormen mathematischen Aufwand einhergeht, welche für Privatanleger dauerhaft schwer zu bewältigen ist.²³

2.1.4 Moderne Investment Theorie und Behavioral Finance

Der Annahme der klassischen Finanzierungstheorie ist es, dass es auf effizienten Märkten, außer durch Zufall, unmöglich ist Gewinne zu erzielen. Dem widersprachen und widersprechen immer wieder professionelle Investoren. Ihrer Erfahrung nach gibt es immer wieder Marktbewegungen, welche sich nicht mit der klassischen Modelltheorie erklären lassen. Darüber hinaus vertreten diese Investoren die Meinung, dass sich das Risiko eines Portfolios nicht an dem Beitrag messen lässt, welche einzelne Aktien an der Gewinnvolatilität eines breit differenzi erten Portfolios leisten. Vielmehr ist ein Investitionsrisiko als permanenter Kapitalverlust zu sehen, welcher sich auf jeden Einzelwert des Portfolios beziehen kann. Diesen Kapitalverlust gilt es zu vermeiden.²⁴

Dazu stellt eine Reihe wissenschaftlicher Studien in den letzten beiden Jahrzehnten die Theorie des effizienten Marktes in Frage. In diesen Studien übertreffen mechanistische Varianten verschiedener Anlagestrategien die Indizes. Diese Resultate sind geeignet, die Annahme effizienter Märkte in Frage zu stellen.

Diese Untersuchungen werden durch eine Reihe von Arbeiten unter dem Oberbegriff Behavioral Finance gestützt, welche psychologischen Faktoren eine hohe Bedeutung zuweist. Nach den Ausführungen dieser Arbeiten agieren Menschen eben nicht als emotionslose Rechenmaschinen, sondern reagieren mit Vorurteilen auf die Marktereignisse und interpretieren diese nicht immer rational. So werden Aktien von Unternehmen die ein rasantes Wachstum erleben ebenso ins Extreme getrieben, wie Aktien von Unternehmen die enttäuschen.²⁵ Dies widerspricht der These der vollkommenen Märkte wonach der Kurs von heute nicht den Kurs von morgen beeinflussen kann.

Diese Erkenntnisse machen sich vermehrt auf dem Markt agierende Investoren zu Nutze, indem sie auf Marktübertreibun gen und Marktuntertreibungen sowie auf die Reaktionen anderer Marktteilnehmer spekulieren. In der Kombination mit den Erkenntnissen der klassischen Finanzierungstheorien haben sich klar abgegrenzte Investmentanalysen entwickelt. In dem folgenden Kapitel wird eine dieser Analysen genauer betrachtet und erläutert. Hierbei handelt es sich um die Technische Analyse. Diese wird im weiteren Verlauf der Arbeit auf ihre Wirksamkeit anhand verschiedener Wertpapiere und Indizes untersucht.

2.2 Technische Analyse als Teilbereich der Investmentanalyse

Grundlegend wird in dem Bereich der Wertpapieranalyse in die Random Walk Hypothese, die Fundamentalanalyse und die Technische Analyse unterschieden.²⁶Diese Unterteilung wird anhand der Abbildung 3 dargestellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Bereiche der Wertpapieranalyse²⁷

Die Random Walk Hypothese ist eng verwandt mit der These effizienter Kapitalmärkte. Ihren Ursprung hat sie in den Untersuchungen Bacheliers zum französischen Staatsanleihenmarkt. Darin geht Bachelier davon aus, dass Wertpapierkurse um ihren fundamental gerechtfertigten Wert schwanken. Kursveränderungen ergeben sich lediglich im Fall von neuen Informationen. Haben nur allein künftige Informationen Einfluss auf die Wertpapierkurse, so kann keine Kursprognose getroffen werden. In diesem Zusammenhang ist unklar, ob die zukünftigen Informationen positiv oder negativ wirken werden. Aus diesem Grund ist gemäß der Random-Walk-Hypothese davon auszugehen, dass Wertpapierkurse einem Zufallspfad folgen. Dies bedeutet, dass zeitlich aufeinander folgende Kurse voneinander unabhängig sind. So wäre sowohl mit fundamentaler als auch mit technischer Analyse kein Nutzen Anleger zu erzielen.

Die Gültigkeit der Random-Walk -Theorie ist umstritten. Mittlerweile gibt es viele verhaltensforsche nde Studien, die versuchen ihre Validität zu beweisen bzw. zu widerlegen.²⁸

Die Fundamentalanalyse orientiert sich an der Wertentwicklung eines einzelnen Unternehmens und seiner gesamtwirtschaftlichen Rahmenbedingungen. Der Begründer dieses Analyseverfahren s, William Graham, gab mit seinem 1949 erschienen Buch „The Intelligent Investor“ die methodische Grundlage für den heute als Value Investing bekannten Investmentstil²⁹. Die Methode ist eine Analyse, die sich auf fundamentale Daten, wie Cash Flow, Kostenst ruktur und Ertragskraft eines Unternehmens stützt. In der Analyse wird ein innerer Wert von einem Unternehmen berechnet. Dies geschieht auf Basis einer erwarteten zukünftigen Entwicklung.³⁰Es erfolgt ein Abgleich dieses berechneten inneren Wertes mit dem Marktwert. So kann eine Aussage getroffen werden, ob ein

Unternehmen über- oder unterbewertet ist. Langfristig muss sich der Kurs des betrachteten Unternehmens um seinen inneren Wert bewegen.

Abweichungen entstehen aufgrund von unterschiedlicher

Information sverteilung der Markteilnehmer. Um Aussagen zwischen verschiedenen Anlagemöglichkeiten zu treffen, werden die Kennzahlen verschiedener Branchen miteinander verglichen. Dabei zieht die Fundamentalanalyse sämtliche wertbestimmende Daten ein. Hierzu zählen auch die aus dem wirtschaftlichen Umfeld eines Unternehmens.

Unter Technischer Analyse wird die Analyse des Geschehens am Aktienmarkt selbst verstanden. Es werden Beobachtungen und Schlussfolgerungen aufgrund bestimmter Indikatoren und Kurs- und Indexverläufen getroffen. Auch der Vergleich von Börsenumsätzen mit charakteristischen Formationen zählt in diesen Bereich. Kauf- und Verkaufsentscheidungen versucht diese Technik allein aus Börsendaten und -graphiken abzuleiten. Fundamentale Daten werden bewusst ignoriert oder als nebensächlich eingestuft.³¹

2.2.1 Entwicklung der Technischen Analyse

Die erste bekannte Anwendung Technischer Analyse erfolgte während des 17. Jahrhunderts in Japan. In dieser Zeit wurden erstmals Reiseterminkontrakte als Abbildung von Preis und abhängigen Zeitraum dargestellt.³²Die erste professionelle Anwendung war die Entwicklung der Dow-Theorie um 1900.³³ Die Dow-Theorie war der erste systematische Versuch, das allgemeine Niveau eines Aktienmarktes darzustellen und vorherzusagen. In den vierziger Jahren folgte mit der Entwicklung von Indikatoren und der Vorstellung des Buches „Technical Analysis of Stock Trends“ von Robert Edwards und John Magee ein weiterer Meilenstein.³⁴ Dieses Buch enthält im Wesentlichen die Elemente von klassischer Charttheorie und Chartanalyse. 1960 kam es zu der erstmaligen Nutzung von Computerprogrammen zur Berechnung von Indikatoren und Oszillatoren. Zum ersten erfolgreichen Einsatz von neuralen Netzen zur Mustererkennung kam es um 1985.³⁵

2.2.2 Instrumente der Technischen Analyse

Das wesentliche Element der Technischen Analyse ist das Arbeiten mit Charts. Unter Charts wird die Darstellung einer Kursentwicklung in einem Diagramm verstanden.³⁶Häufig wird in diesem Zusammenhang auch die Umsatzentwicklung des betrachteten Wertpapie rs oder Indizes in die Betrachtung einbezogen. Im Diagramm wird auf der Ordinate die Kurshöhe abgetragen. Man differenziert zwischen einer metrischen und einer logarithmischen Skaleneinteilung. Der Vorteil der logarithmischen Einteilung liegt darin, dass prozentual gleiche Kurssteigerungen graphisch gleich dargestellt werden können. Folglich können dadurch Kursverläufe von Aktien mit einem sehr unterschiedlichen Kursniveau verglichen werde. Auf der Abszisse wird bei Linien-, Balken- und Kerzencharts der Zeitablauf abgetragen. Die dort betrachteten Zeiteinheiten umfassen i. d. R. einen Tag, eine Woche oder einen Monat. Aus dieser Betrachtung können mathematische Funktionen, sogenannte Indikatoren und Oszillatoren, abgeleitet werden. Diese spiegeln das aktuelle Kursniveau wieder. Ebenfalls sollen Aussagen über eine mögliche zukünftige Kursentwicklung getroffen werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Methoden der Technischen Analyse³⁷

Die oben dargestellte Abbildung 4 zeigt die Technische Analyse in ihrer klassischen Unterscheidung. Es wird hierbei in Chart- und Indikatoren, bzw. Oszillatorenanalyse unterschieden. Diese Unterteilungen stehen in einem Austauschverhältnis.

2.2.2.1 Liniencharts

Die am häufigsten verwendete Chartdarstellung ist der Linienchart. Es wird dabei pro betrachtete Zeiteinheit nur jeweils ein Kurs dargestellt. Üblicherweise werden Kassa- oder Schlusskurse verwendet. Diese Kurse werden als Punkte in einem Diagramm eingetragen. Anschließend werden die einzelnen Punkte durch eine Gerade verbunden. Je größer das gehandelte Volumen des zugrunde gelegten Wertpapiers ist, desto mehr Kurse können gestellt werden. Somit verfügt der Chart bei höheren Volumina über mehr Extrempunkte in der Zeitbetrachtung. Je mehr Extrempunkte ein Linienchart hat, desto mehr Stücke werden im Markt gehandelt. Dadurch kann im Vergleich zwischen Wertpapieren auch eine Aussage über die im Markt vorhandene Liquidität erfolgen. Handelt es sich um ein Wertpapier mit geringem Umsatzvolumen, so kann es sein, dass sich der Chart über einen bestimmte Zeitraum als Parallele zur Abszisse entwickelt. In dieser Periode gibt es zum bestehenden Kurs keine Nachfrage oder kein Angebot. Kleine Handelsvolumen haben in diesem Fall sofort Einfluss auf die Darstellung des Charts.

Die folgende Abbildung 5 zeigt den Dow Jones Index in Dollar in seiner Entwicklung seit Gründung 1897³⁸. Deutlich zu erkennen ist, dass mit dem Ende der 80er Jahre beginnenden Kursrallye auch ein gestiegenes Umsatzvolumen einhergeht. Dies verdeutlicht sich durch die Zunahme der Extrempunkte.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: Dow Jones als Kursindex³⁹

2.2.2.2 Balkencharts

Im Gegensatz zu den Liniencharts werden bei Balkencharts pro betrachtete Zeiteinheit mehrere Kurse verwendet. Die jeweiligen Höchst- und Tiefstkurse werden durch einen senkrechten Strich miteinander verbunden. Der Schlusskurs wird durch einen horizontalen Strich rechts und der Eröffnungskurs durch einen horizontalen Strich links dargestellt. Die Balken werden hierbei nicht miteinander verbunden.

Der Vorteil dieser Darstellung ist, dass Kursbewegungen innerhalb eines Tages mit in die Darstellung integriert werden können. Auch deutet die Farbe des Balken auf einen steigenden oder einen fallenden Markt hin. Dies ermöglicht eine bessere Übersichtlichkeit. Die Datenbeschaffung ist allerdings im Gegensatz zu der Betrachtung mit Linienchart relativ aufwendig.

[...]

---

¹Vgl. Bachelier, Théorie de la Spéculation, 1900, Seite 2

²Siehe Bachelier, 1900, ebenda

³Vgl. Christoph und Hackel, Starthilfe Stochastik, 2002, Seite 66

⁴Vgl. Bruns und Steiner, Wertpapiermana gement, 1998, Seite 1

⁵Siehe Markowitz, Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments, 1959; Sharpe, Capital Asset Prices, 1964; Graham, The Intelligent Investor, 1949

⁶Vgl. Markowitz, Portfolio Selection, 1991, Seite 152

⁷Siehe Markowitz, Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments, 1959; Sharpe, Capital Asset Prices, 1964

⁸Vgl. Spremann, Portfoliomanagement, 2003, Seite 2

⁹Anm., Risikoaversion in diesem Zusammenhang beschreibt das Ausmaß wie stark das Risiko den Nutzen des Investors beeinflusst.

¹⁰Siehe Spreman, 2003, ebenda

¹¹Siehe Markowitz, Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments, 1959

¹²Vgl. Markowitz, Portfolio Selection, 1991, Seite 153

¹³Vgl. Markowitz, 1991, ebenda

¹⁴Anm.; die Korrelation ist in diesem Zusammenhang der Erwartungswert des Produktes der einzelnen Abweichungen von ihrem Mittelwert.

¹⁵Eigene Darstellung in Anlehnung an Achleitner, Handbuch Invest. Banking, 2002, Abb. 12

¹⁶Siehe Sharpe, Capital Asset Prices, 1964; Lintner, The Valuation of Risk Assets and the Selection of Risky Investments in Stock Portfolios and Capital Budgets, 1965; Mossin, Equilibrium an Capital Asset Market, 1966

¹⁷Siehe Sharpe, Investments, 1999, Seite 183

¹⁸Vgl. Sharpe, Investments, 1999, Seite 186

¹⁹Vgl. Bruns, Steiner, Wertpapiermanagement, 1998, Seite 55

²⁰Vgl. Achleitner, Handbuch Investment Banking, 2002, Seite 704

²¹Eigene Darstellung, in Anlehnung an Achleitner, Handbuch Investment Banking, 2002, Abb. 15

²²Siehe Sharpe, 1964; Lintner, 1965 und Mossin, 1966; ebenda

²³Vgl. Bruns und Steiner, Wertpapiermanagement, 1996, Seite 20 und 35.

²⁴Vgl. Shefrin, Beyond Greed and Fear: Understanding Behavioral Finance and Psychology of Investing, 2002, Seite 148

²⁵Siehe Greenwald, Handbuch Value Investing, 2003, Seite 123

²⁶Siehe Achleitner, Handbuch Investment Banking, 2002, Seite 686

²⁷Eigene Darstellung

²⁸Siehe Hockmann und Thießen, Investment Banking, 2002, Seite 47.

²⁹Siehe Graham, The Intelligent Investor, 1949, Harper Business Essentials

³⁰Siehe Achleitner, ebenda

³¹Vgl. Rockfeller, Technical Analysis for Dummies, 2004, Seite 20 ff

³²Vgl. Murphy, Technical Analysis of the Financial Markets, 1999, Seite 23 ff.

³³Vgl. Murphy, 1999, ebenda

³⁴Siehe Edwards und Magee, Technical Analysis of Stock Trends, 2001

³⁵Vgl. Edwards und Magee, Technical Analysis of Stock Trends, 2001, Seite 213

³⁶Siehe Edwards und Magge, 2001, ebenda

³⁷Eigene Darstellung

³⁸Vgl. Murphy, Technical Analysis of the Financial Markets, 1999, Seite 23

³⁹Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Tradesignal, Analyseplattform, o.V.,o.S., 2005