Trendumkehrformationen auf Aktien- und Devisenmärkten


Diplomarbeit, 2006

80 Seiten, Note: 2,0


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1. Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Vorgehensweise

2. Charttechnische Grundlagen
2.1 Das grundlegende Konzept des Trends
2.2 Widerstands- und Unterstützungslinien
2.3 Die verschiedenen Trendumkehrformationen
2.3.1 Kopf-Schulter-Formationen
2.3.2 Doppel-Tops und Doppel-Böden
2.3.3 Dreifach-Tops und Dreifach-Böden
2.3.4 Untertassen- und V-Formationen

3. Informationsgehalt, Prognosefähigkeit und Profitabilität von Trendumkehrformationen
3.1 Schwierigkeiten bei der empirischen Untersuchung
3.2 Widerstands- und Unterstützungslinien als Handelssignal
3.2.1 Lokalisation bei runden Zahlen
3.2.2 Prognosefähigkeit
3.3 Trendumkehrformationen auf Devisenmärkten.
3.3.1 Die Studie von Chang/Osler (1999) als Ausgangspunkt
3.3.1.1 Einleitung und Datenbasis
3.3.1.2 Algorithmus und Handelsstrategie
3.3.1.3 Messung und Benchmark der Profite
3.3.1.4 Robustheit der Ergebnisse und Schlussfolgerung
3.3.2 Ergebnisse weiterer Studien
3.3.2.1 Die Studie von Lucke (2003)
3.3.2.2 Die Studie von Ben Omrane/Van Oppens (2004)
3.4 Trendumkehrformationen auf Aktienmärkten
3.4.1 Die Studie von Lo et al. (2000) als Ausgangspunkt
3.4.1.1 Einleitung und Datenbasis
3.4.1.2 Glättungsverfahren und Algorithmus
3.4.1.3 Ermittlung des Informationsgehalts und Schlussfolgerung
3.4.2 Ergebnisse weiterer Studien
3.4.2.1 Die Studie von Dawson/Steeley (2003)
3.4.2.2 Die Studie von Savin et al. (2006)
3.5 Ansätze zur Verbesserung und Erweiterung empirischer Studien
3.5.1 White’s Reality Check und Test komplexer Handelsstrategien
3.5.2 „Fuzzy Logic“ zur Integration der menschlichen Wahrnehmung
3.5.3 Candlestick Trendumkehrformationen

4. Widersprüche zur Effizienzmarkthypothese und Rationalität
4.1 Profitabilität vs. Effizienzmarkthypothese
4.1.1 Die Effizienzmarkthypothese
4.1.2 Die Hypothese adaptiver Märkte als neuer Rahmen
4.1.3 Gründe für Ineffizienz der Märkte und Profitabilität
4.2 Verhaltensanomalien und Unprofitabilität vs. Rationalität
4.2.1 Erkenntnisse der Behavioral Finance
4.2.2 Fortbestand unprofitabler Strategien

5. Fazit
5.1 Zusammenfassung
5.2 Ausblick und Schlussfolgerung

Literaturverzeichnis

Anhang

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1

Beispiele für die drei grundlegenden Klassifikationen des Trends

Abbildung 2

Schematische Darstellung einer Kopf-Schulter-Formation, inkl. Umsatzvolumen.

Abbildung 3a

Schematische Darstellung eines Doppel-Tops.

Abbildung 3b

Schematische Darstellung eines Doppel-Bodens, inkl. Umsatzvolumen.

Abbildung 4

Schematische Darstellung eines Dreifach-Tops, inkl. Umsatzvolumen.

Abbildung 5

Verteilung von ausgeführten Stop-loss und Take-profit Orders in Abhängigkeit

von der Häufigkeit der letzten beiden Nachkommastellen, gewichtet nach Wert.

Abbildung 6

Schematische Darstellung einer Trapezfunktion zur

Ermittlung eines Zugehörigkeitswerts.

Abbildung 7

Schematische Darstellung der Candlestick Trendumkehrformationen

„Three White Soldiers“ und „Three Black Crows“.

Abbildung 8

Schematische Darstellung der Candlestick Trendumkehrformationen

„Three Inside Up“ und „Three Inside Down“.

Abbildung 9

Schematische Darstellung der Candlestick Trendumkehrformationen

„Three Outside Up“ und „Three Outside Down“.

Abbildung 10

Schematische Darstellung der Candlestick Trendumkehrformationen

„Morning Star“ und „Evening Star“.

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1

Profitabilität, Anzahl und Haltedauer von Positionen nach Auftreten von Kopf-Schulter-Formationen für sechs Währungen

Tabelle 2

Anzahl identifizierter Trendumkehrformationen

Tabelle 3

Prognosefähigkeit von Trendumkehrformationen

Tabelle 4

Durchschnittliche Profite von Positionen nach Auftreten von Trendumkehrformationen, gemessen in Basispunkten.

Tabelle 5

Goodness-of-Fit Testergebnisse und p-Werte für vier Trendumkehrformationen.

Tabelle 6

Jährliche Überrenditen von Positionen nach

Auftreten von Kopf-Schulter-Formationen.

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Einleitung

1.1 Problemstellung

Die technische Analyse stellt auf den internationalen Finanzmärkten eine der wichtigsten Analysemethoden dar und wird von den unterschiedlichsten Marktteilnehmern genutzt. Bereits Taylor/Allen (1992) belegten den umfangreichen Einsatz der technischen Analyse anhand einer Umfrage von Devisenhändlern in London. Gehring/Menkhoff (2003) wiesen nach ihrer Befragung von deutschen und österreichischen Devisenhändlern und Fondsmanagern zusätzlich auf eine zunehmende Bedeutung der technischen Analyse in den letzten Jahren hin, wobei sie von mehr als 90 Prozent der Befragten in bedeutendem Ausmaß genutzt wird.[1] Auch auf Aktienmärkten wird die technische Analyse von deutschen Fondmanagern als wichtig betrachtet.[2] Trotz ihrer umfangreichen Nutzug spaltet sie, wie keine andere Analysemethode, die Meinung über ihren Nutzen zwischen Praktikern und Akademikern, steht doch ihr Hauptziel der Profiterzielung in fundamentalem Widerspruch zur Effizienzmarkthypothese, wonach die Vorhersage zukünftiger Kurse, insbesondere durch Informationen der Vergangenheit, unmöglich ist. Dieser Konflikt hat neben anderen Aspekten die empirische Untersuchung der Profitabilität oder zumindest der Prognosefähigkeit der technischen Analyse, insbesondere in den letzten 20 Jahren, in den Mittelpunkt der Forschung gerückt.

Während der quantitativ-statistische Zweig der technischen Analyse mit Oszillatoren, gleitenden Durchschnitten, uvm. auf mechanisch formulierten Regeln basiert und aufgrund der einfachen definitorischen und algebraischen Modellierung vergleichsweise einheitlich in empirischen Studien angesetzt werden kann, stellt die visuelle Chartanalyse, als der ursprüngliche und ältere Zweig der technischen Analyse,[3] bei der Untersuchung nach wie vor eine Herausforderung dar. Die Beurteilung von Chartmustern ist stark von der individuellen Interpretation und Erfahrung des Betrachters abhängig, deshalb schwer mathematisch zu erfassen und konsistent in die empirische Untersuchung zu integrieren. Diese schwierige Umsetzung ist einer der Hauptgründe, warum die Forschungsergebnisse auf diesem Gebiet nicht so zahlreich und oft widersprüchlich sind.[4] Dieser Umstand vergrößert aber nur umso mehr die Kluft zwischen der Auffassung der Anwender technischer Analyse mit dem Ziel der Profiterzielung und der in der Wissenschaft oft vertretenen Hypothese effizienter Märkte. Hinzu kommt, dass unterschiedliche Wissenschaftsdisziplinen, wie der quantitative Charakter der Ökonomie und Bereiche der Psychologie, aufeinandertreffen und so zu einer kontroversen Diskussion über den Nutzen der Chartanalyse führen, da bei der Identifikation von Formationen die subjektive Auffassung der Marktteilnehmer von entscheidender Bedeutung ist.

Bei der visuellen Chartanalyse sind Trendumkehrformationen von besonderem Interesse, da sie es ermöglichen sollen, Ein- und Ausstieg eines Investments optimal zu wählen und damit bestmöglich von einer Kursbewegung zu profitieren, wodurch die Identifikation der Trendumkehr genauso wichtig ist wie die Identifikation des Trends an sich: „Die Kunst der technischen Analyse ist es, (...), eine Trendumkehr zu einem frühestmöglichen Zeitpunkt zu identifizieren und auf der Welle dieses Trends zu reiten, bis die Anzeichen auf eine erneute Trendumkehr hinweisen.“[5] Um die Fähigkeit von Trendumkehrformationen zu untersuchen, diesem Ziel näher zu kommen und zukünftige Kursentwicklungen vorherzusagen, um darauf aufbauend eine profitable Strategie zu formulieren, müssen zunächst die einzelnen Formationen klar definiert werden. Hierbei sollte explizit auf renommierte Praktikerliteratur zurückgegriffen werden, um dadurch die Praxis bestmöglich in die empirische Untersuchung zu überführen und um eventuelle Defizite und Schwierigkeiten bei ihrer Umsetzung aufzudecken. Eine Trendumkehr entwickelt sich immer aus dem Bruch wichtiger Trend-, bzw. Widerstands- oder Unterstützungslinien. Sollen also Trendumkehrformationen verlässliche Prognosen ermöglichen, müssen bereits ihre wichtigen Bestandteile, insbesondere Widerstands- und Unterstützungslinienlinien, verlässliche Handelssignale vermitteln, weshalb es hilfreich ist, diese vorher kurz isoliert zu betrachten.

Diese Arbeit soll einen umfassenden Überblick über den Stand der empirischen Untersuchung von Trendumkehrformationen geben, indem auf den Großteil der zur Zeit verfügbaren Studien eingegangen wird, um so die unterschiedlichsten Betrachtungswinkel, Methoden und Erkenntnisse zu präsentieren. Dabei sollen durchgehend die durchaus vorhandenen Schwächen und Lücken der einzelnen Studien aufgezeigt werden, um darauf aufbauend einige Ansätze zur Erweiterung und Verbesserung anzusprechen. Insgesamt wird sich bei den Ergebnissen zur Profitabilität und Prognosefähigkeit von Trendumkehrformationen ein uneinheitliches Bild ergeben, da sie stark vom gewählten Betrachtungswinkel (Formationstypen, Märkte, Zeiträume, Datenfrequenz) abhängen.[6] Zum anderen ergeben sich diese Unterschiede aber auch aus der schwierigen und damit teilweise defizitären Umsetzung der Studien. Dennoch stehen die Ergebnisse je nach Ausprägung einer profitablen Nutzungsmöglichkeit von Trendumkehrformationen im Widerspruch zu fundamentalen Annahmen, wie der Effizienzmarkthypothese auf der einen Seite, oder der Rationalität der Marktteilnehmer auf der anderen Seite.

1.2 Vorgehensweise

Die Analyse von Trendumkehrformationen auf ihre Fähigkeit zukünftige Kursentwicklungen zu prognostizieren und profitabel zu nutzen erfordert zunächst eine klare Definition der verschiedenen Typen. Deshalb werden im zweiten Abschnitt neben einigen weiteren charttechnischen Grundlagen die wichtigsten Formationen kurz vorgestellt, wobei ausschließlich auf Murphy (2006) zurückgegriffen wird, da bei den Beschreibungen der wichtigsten Trendumkehrformationen und Empfehlungen zu deren Nutzung kaum Unterschiede zwischen den verschiedenen Autoren bestehen.[7] Außerdem zählt das verwendete Werk bei Praktikern zu den Standardlehrbüchern und wird gleichzeitig von Akademikern regelmäßig zitiert.

Der dritte Teil stellt den Schwerpunkt dar und beschäftigt sich mit einer Vielzahl von Studien zur Untersuchung von Trendumkehrformationen auf ihre profitable Nutzungsmöglichkeit, ihre Fähigkeit zukünftige Trendrichtungen zu prognostizieren oder zumindest durch ihren Informationsgehalt Investmententscheidungen zu optimieren. Nach einer kurzen Betrachtung der Verlässlichkeit von Widerstands- und Unterstützungslinien als Handelssignal wird die anschließende Analyse in Devisen- und Aktienmärkte getrennt. Dabei erfolgt die Trennung nicht aufgrund fundamentaler Marktunterschiede, die sich direkt in der Profitabilität von Trendumkehrformationen widerspiegeln würden, sondern aufgrund von zwei Referenzstudien, die unterschiedliche Schwerpunkte setzen und deren Bestandteile in anderen Studien oft wiederverwendet werden. Für Devisenmärkte soll die Studie von Chang/Osler (1999) als Ausgangspunkt gewählt werden, um einmal das grundsätzliche Vorgehen exemplarisch darzulegen. Wenngleich sich Chang/Osler (1999) auf die Profitabilität von Kopf-Schulter-Formationen beschränkten, werden Ergebnisse zu anderen Trendumkehrformationen bei der Vorstellung weiterer Studien präsentiert. Für Aktienmärkte bildet die Studie von Lo et al. (2000) die Basis, die sich im Kontrast zu Chang/Osler (1999) vorrangig auf den generellen Informationsgehalt von Chartformationen konzentriert. Anschließend sollen auch hier weitere Untersuchungsergebnisse präsentiert werden. Durch den in den einzelnen Studien unterschiedlich gewählten Fokus ermöglicht dieses Vorgehen eine Beleuchtung verschiedener Standpunkte und Herangehensweisen. Erweiterungsansätze und Wege, den sich bei den Untersuchungen ergebenden Schwierigkeiten entgegenzuwirken, werden im letzten Abschnitt des dritten Teils aufgezeigt.

Der vierte Teil geht auf die vorher gewonnenen Erkenntnisse in der Art ein, als dass die unterschiedlichen Ergebnisse, inwieweit Trendumkehrformationen nutzensteigernd verwendet werden können oder nicht, zum einen im Kontrast zur Effizienzmarkthypothese für den Fall vorhandener Profitabilität und zum anderen im Widerspruch zur menschlichen Rationalität für den Fall keiner oder zu geringer Profitabilität betrachtet werden, wobei in diesem Zusammenhang auch exemplarische Verhaltensanomalien von Marktteilnehmern im Allgemeinen angesprochen werden sollen. Der letzte Teil resümiert und soll einen Anstoß für zukünftige Studien geben.

2. Charttechnische Grundlagen

2.1 Das grundlegende Konzept des Trends

Eine der elementaren Voraussetzungen für eine aussagekräftige Umkehrformation ist das Vorliegen eines klaren Trends.[8] Deshalb ist es wichtig, den Trend in seiner Grundkonzeption zuerst zu definieren, um insbesondere auch kurz- und langfristige Trendwenden zu unterscheiden. Der Aufwärtstrend wird als eine Serie sukzessive höherer Täler und Gipfel in den Zick-Zack Bewegungen eines Kurses definiert, ein Abwärts-, bzw. Seitwärtstrend definiert sich analog.

Bezogen auf die Zeitdimension lassen sich sehr viele Trends, von wenigen Minuten bis zu Jahrzehnten, unterscheiden. Zur besseren Praktikabilität unterteilt sie jedoch z.B. die Dow-Theorie in nur drei verschiedene Klassifikationen.[9] Von einem Primärtrend wird gesprochen, wenn dieser länger als ein Jahr andauert. Der Sekundärtrend beinhaltet Kursbewegungen von drei Wochen bis zu vielen Monaten und der Tertiärtrend dauert in der Regel nicht länger als drei Wochen (siehe Abb. 1). Trotz dieser Klassifizierung werden die Zeithorizonte oft marktabhängig angepasst, wodurch z.B. auf Terminmärkten die Trendklassen eher kürzer definiert werden, da hier die Akteure generell kurzfristiger agieren.[10] Zum anderen erfolgt auch eine individuelle Einordnung gemäß dem gewählten Anlagehorizont. So kann z.B. ein Day Trader einen Kursanstieg über drei Tage bereits als primären Aufwärtstrend betrachten. Um Missverständnisse zu vermeiden, muss also sichergestellt sein, dass bei allen Beteiligten einer Transaktion Einigkeit über die Verwendung der unterschiedlichen Trendklassifikationen herrscht.[11] Zwar ist dieser Verweis auf die verschiedenen Sichtweisen sinnvoll und für die Anwendbarkeit von Trendumkehrformationen auch auf kürzere Zeithorizonte unbedingt erforderlich, da diese die Wende eines Primärtrends ankündigen, aber doch in einer empirischen Studie nur schwer umzusetzen, wenn die Definition dieses Primärtrends von Anwender zu Anwender variiert.[12]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Beispiele für die drei grundlegenden Klassifikationen des Trends.

Daten: Xetra Tageskurse der TUI AG vom 02.04.2004 - 24.10.2005.

Erstellt mit TradeSignal Express, www.tradesignalonline.com.

Da jeder Trend Teil eines übergeordneten Trends ist, muss zudem zwischen kurz- und langfristiger Trendumkehr unterschieden werden. So können bei vorübergehenden Korrekturen und Seitwärtsbewegungen innerhalb eines Primärtrends Widerstands- und Unterstützungslinien zur Prognose und damit zur Ausnutzung einer kurzfristigen Umkehr eines untergeordneten Trends an diesen Linien genutzt werden, um direkt Profite zu erzielen oder langfristige Investments optimal zu timen, während die in 2.3 beschriebenen Trendumkehrformationen die Wende des Primärtrends ankündigen.

2.2 Widerstands- und Unterstützungslinien

Widerstands- und Unterstützungslinien stellen einen grundlegenden Bestandteil jeder Chartformation dar und sind ebenfalls bei der Analyse und Bestimmung des Trendkanals wichtig. Dadurch gelten sie als die wichtigsten technischen Indikatoren bei der Chartanalyse.[13] Murphy (2006), S. 68 definiert „Unterstützung als ein Niveau oder eine Zone auf dem Chart unter den aktuellen Kursen, wo das Kaufinteresse stark genug ist, um den Verkaufsdruck zu übersteigen. Als Resultat wird der Kursverfall aufgehalten, und die Aktie beginnt wieder zu steigen.“ Im Gegenzug kündigt der Bruch einer Unterstützung die Verstärkung des Trends an. Widerstände definieren sich analog. Der einfachste Weg, eine Unterstützungslinie zu identifizieren und zu konstruieren, ist durch Ziehen einer horizontalen Linie auf der Höhe eines lokalen Tiefs[14] oder durch die Verbindung von zwei oder mehr nahezu gleich hohen Unterstützungen, wodurch sich auch ihre Bedeutung bei den unterschiedlichen Trendumkehrformationen ergibt.[15] Bei der im nächsten Punkt vorgestellten Kopf-Schulter-Formation fungiert z.B. die Nackenlinie als Unterstützung, wobei ihr Bruch und damit die Komplettierung der Formation ein Signal für eine Short Position darstellt.

Auf die psychologische Bedeutung von Widerstands- und Unterstützungslinien soll an dieser Stelle nur insoweit eingegangen werden, als dass sie umso größer eingeschätzt wird, je länger ein Kurs bei diesen Linien verharrt, je öfter er an ihnen umkehrt oder je größer das gehandelte Volumen innerhalb dieser Kurszone ist, wodurch der mögliche Ausbruch nach ihrem Brechen damit ebenfalls umso stärker ist.[16] Auf die besondere Bedeutung von runden Zahlen und damit die relativ verlässliche Bestimmung der Lokalisation von Widerstands- und Unterstützungslinien geht 3.2.1 empirisch ein. Darauf aufbauend gilt es, auch empirisch die propagierte Verlässlichkeit von Widerstands- und Unterstützungslinien zu beurteilen, bei ihrem Fortbestand eine kurzfristige Trendumkehr vorherzusagen, bzw. bei ihrem Bruch entgegengesetzte Ordersignale zu vermitteln. Diese Fähigkeit zur Vorhersage künftiger Kursrichtungen macht Widerstands- und Unterstützungslinien zur Basis von kurzfristigen Trendwenden, die z.B. einer simplen V-Formation ähneln, und zum Bestandteil komplexer Trendumkehrformationen des Primärtrends.

2.3 Die verschiedenen Trendumkehrformationen

2.3.1 Kopf-Schulter-Formationen

Die Kopf-Schulter-Formation gilt unter Praktikern als die bekannteste und verlässlichste Trendumkehrformation. Viele andere Umkehrformationen werden zudem oft nur als Varianten von ihr betrachtet, wobei allen gemein ist, dass sie eine Umkehr des Primärtrends (1) ankündigen.[17] Wie jede andere Gipfel-Trendumkehrformation markiert die Kopf-Schulter-Formation eine Übergangsphase zwischen endendem Aufwärts- und beginnendem Abwärtstrend. Sie vereint dabei die unterschiedlichsten Aspekte der Chartanalyse, wie Trend-, Widerstands- und Unterstützungslinien sowie die Konzentration von Handelsumsätzen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 2: Schematische Darstellung einer Kopf-Schulter-Formation, inkl. Umsatzvolumen.

Quelle: Murphy (2006), S. 116, Abb. 5.1a.

Die Struktur der Kopf-Schulter-Formation bilden drei Gipfel (Punkte A, C, E) und zwei Täler (Punkte B, D), wobei der Kopf höher als die beiden etwa gleich hohen Schultern ist. Der Bruch des Aufwärtstrends ereignet sich beim Kursverfall von C zu D. Solange jedoch die Nackenlinie (2), die hier als Unterstützung fungiert und waagerecht bis leicht steigend sein sollte, nicht durchbrochen ist, damit die Formation vollendet und ein Signal für eine Short-Position gibt, kann es sich ebenso um einen beginnenden Seitwärtstrend handeln, in dem die Kopf-Schulter-Formation keine Aussagekraft besitzt. Eine vorübergehende Rückkehrbewegung zum Punkt G ist nicht selten. Solange das bei ihr gehandelte Volumen aber kleiner als beim Kursverfall zu Punkt F ist, bestehen gute Chancen, dass die kurze Rückkehr an der Nackenlinie, die nun als Widerstand fungiert, scheitert und endgültig der Abwärtstrend beginnt.[18] Wie bereits bei diesem Punkt deutlich wird, spielt das Handelsvolumen bei Trendumkehrformationen ebenfalls eine wichtige Rolle, wurde jedoch bei den meisten empirischen Studien kaum oder gar nicht berücksichtigt. Die Handelsumsätze sollten bei den drei Gipfeln der Kopf-Schulter-Formation kontinuierlich fallen, um damit sinkendes Kaufinteresse zu signalisieren. Bei Bruch der Nackenlinie sollte der Umsatz dann deutlich steigen.

Die Höhe der Formation soll Aufschluss über ein Kursziel geben, indem der Höhenunterschied von Kopf zu Nackenlinie (hier etwa 20) das Mindestmaß an Kursrückgang nach Bruch der Nackenlinie vorgibt. Da bei der Bestimmung des Mindestkursziels jedoch noch diverse andere Umstände (vorheriger Aufwärtstrend, andere markante Unterstützungslinien, etc.)[19] berücksichtigt werden müssen, soll an dieser Stelle nur festgehalten werden, dass grundsätzlich bei jeder Umkehrformation ihre Größe, also ihre Volatilität und die benötigte Zeit für ihre Komplettierung, zur Bestimmung eines Mindestkursziels wichtig sind. Die inverse Kopf-Schulter-Formation stellt die Umkehr von einem Abwärts- zu einem Aufwärtstrend dar und definiert sich spiegelbildlich. Jedoch spielt, wie bei allen Boden-Formationen, das Handelsvolumen eine noch größere Rolle. Insbesondere beim Bruch der Nackenlinie sollte es sehr deutlich ansteigen. Diese Bedingung ergibt sich daraus, dass der Kaufdruck signifikant steigen muss, da Märkte zwar aus Trägheit und damit mangelnder Nachfrage fallen, jedoch niemals aus Trägheit steigen können.[20]

Inwieweit diese von Praktikern gemachten Anforderungen an Kopf-Schulter-Formationen in empirischen Studien berücksichtigt wurden, bzw. überhaupt berücksichtig werden können und was für Schwierigkeiten dabei auftreten, wird im dritten Teil ersichtlich. An dieser Stelle sei allerdings schon kritisch angemerkt, dass weder von Murphy (2006) noch von den meisten anderen Handbüchern spezifische Vorgaben für die symmetrischen Eigenschaften der Formation (Verhältnis von Kopf- zu Schulterhöhe, horizontale Entfernung der Schultern zum Kopf, usw.) gemacht werden.[21] Rein qualitative Aussagen, dass z.B. die Nackenlinie nicht zu steil sein sollte, sind zwar auch das Ergebnis erforderlicher Interpretationsspielräume, bereiteten jedoch bei der Umsetzung in einen Algorithmus erhebliche Schwierigkeiten.

2.3.2 Doppel-Tops und Doppel-Böden

Diese Trendumkehrformationen treten ebenfalls sehr häufig auf und werden auch als M-, bzw. W-Formationen bezeichnet. Sie werden durch zwei etwa gleich hohe Tops[22] (Punkte A, C) oder Böden gebildet, wobei sich die Eigenschaften der Kopf-Schulter-Formation bezüglich Umsatzentwicklung und Kurszielermittlung identisch übernehmen lassen. Wichtig ist somit auch hier ein abnehmendes Handelsvolumen vom ersten zum zweiten Top und ein stark steigendes Volumen bei Bruch der Unterstützung, die durch Punkt B definiert wird. Beim Doppel-Boden ist abermals das Volumen von noch größerer Bedeutung. Ein Mindestkursziel ergibt sich aus dem Kursunterschied von Punkt B zur Höhe der beiden Tops.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3a: Schematische Darstellung eines Doppel- Abb. 3b: Schematische Darstellung eines Doppel-

Tops. Bodens, inkl. Umsatzvolumen.

Quelle: Murphy (2006), S. 128, Abb. 5.5a. Quelle: Murphy (2006), S. 129, Abb. 5.5b.

2.3.3 Dreifach-Tops und Dreifach-Böden

Umkehrformationen mit drei fast gleich hohen Tops oder Böden sind der Kopf-Schulter-Formation am ähnlichsten, kommen jedoch viel seltener vor[23] und wurden deshalb bisher auch weniger untersucht. Die Anforderung bezüglich der Umsatzentwicklung ergibt sich erneut analog zu den beiden bereits vorgestellten Formationen und auch die Mindestkurszielermittlung erfolgt identisch.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 4: Schematische Darstellung eines Dreifach-Tops, inkl. Umsatzvolumen.

Quelle: Murphy (2006), S. 126, Abb. 5.4a.

An dieser Stelle sei erneut allgemein auf die Wichtigkeit des Bruchs der Unterstützungslinie bei Gipfel-Formationen, bzw. der Widerstandslinie bei Boden-Formationen hingewiesen. Vor dieser Komplettierung der Trendumkehrformation kann es sich ebenfalls nur um eine vorrübergehende Konsolidierung des Primärtrends (Rechteckformation)[24] oder den Beginn eines längerfristigen Seitwärtstrends handeln, wie er sich z.B. in Abb. 4 zwischen der Widerstands- und der Unterstützungslinie entwickeln und damit eine Trading Range bilden könnte. Diese Trading Range könnte dann allerdings genutzt werden, um von wechselnden Kurswenden an ihren Begrenzungen zu profitieren, womit abermals die Bedeutung dieser Linien für das Eingehen kurzfristiger Positionen unterstrichen wird.[25] Die Nutzung einer solchen Trading Range wird insbesondere in einem „trendlosen“ Markt (oft verwendete Bezeichnung für einen Seitwärtstrend) als vorteilhaft angesehen, wenn klassische Trendfolgestrategien versagen.[26]

2.3.4 Untertassen- und V-Formationen

Untertassen-Formationen bestehen im Prinzip aus einem sich sehr langsam entwickelnden flachen Boden, der den allmählichen Wechsel von einem primären Abwärts- zu einem Aufwärtstrend markiert. Da sich der Zeitpunkt der Komplettierung dieser Formation jedoch nur schwer ermitteln lässt und sie nicht sehr häufig auftritt, soll es hier lediglich bei der Erwähnung der Existenz dieser Trendumkehrformation bleiben.

V-Formationen zur Umkehr des Primärtrends sind ebenfalls eher selten und aufgrund ihrer plötzlichen und vehementen Kursbewegung nur schwer zu kontrollieren.[27] Bei ihnen tritt ein sehr schneller Trendwechsel mit hoher Volatilität, hohem Volumen und ohne Vorwarnung in Form eines sehr spitzen Tops, bzw. Bodens ein. Aufgrund des Fehlens einer vordefinierten Widerstands- oder Unterstützungslinie, die die Spitze der Formation erahnen lassen würde, wie es bei einer ähnlich aussehenden, aber nicht so heftigen Umkehr eines untergeordneten Trends innerhalb einer Seitwärtsbewegung (z.B. in Abb. 4) der Fall wäre, ist diese Formation nahezu unmöglich vorherzusagen und soll deshalb hier nicht weiter behandelt werden. Hilfreich ist nur der grundsätzliche Begriff der V-Formation, da er eben auch zur Beschreibung einer kurzfristigen Trendumkehr an einer Widerstands- oder Unterstützungslinie genutzt werden kann.

3. Informationsgehalt, Prognosefähigkeit und Profitabilität von Trendumkehrformationen

3.1 Schwierigkeiten bei der empirischen Untersuchung

Bisher wurden die Anforderungen an Trendumkehrformationen sowie deren Fähigkeiten zur Vorhersage künftiger Kurse geschildert, wie sie von Praktikern dargestellt werden. Soll nun aber überprüft werden, inwieweit diese Vorhersagen empirisch gehaltvoll und damit dem Ziel der technischen Analyse, nämlich Profitabilität oder zumindest nützliche Entscheidungshilfe, zuträglich sind, ergeben sich verschiedene Schwierigkeiten. Zunächst bestehen Probleme, die generell bei der empirischen Untersuchung der technischen Analyse auf ihre systematische Profitabilität auftreten. Erstens müssen Transaktionskosten beachtet werden, zweitens müssen die Profite risikoadjustiert werden und drittens muss die Signifikanz der Profite ermittelt werden.

Der Ansatz der Höhe der Transaktionskosten ist für die Beurteilung der Profite entscheidend und umso bedeutender, je kürzer der Anlagehorizont ist, da insbesondere kurzfristig ausgelegte Strategien mit sehr vielen Handelssignalen innerhalb eines kurzen Zeitraums, wie z.B. innerhalb einer engen Trading Range oder bei fein abgestuften gleitenden Durchschnitten, pro Position nur relativ geringe Profite in Aussicht stellen, die durch Transaktionskosten schnell aufgezehrt werden. Die Höhe hängt dabei hauptsächlich vom Akteur (Privatanleger vs. institutioneller Investor), den betrachteten Märkten und gehandelten Währungen, Aktien, usw. ab. Die Analyse kurzfristiger Strategien erfordert generell ein höheres Maß an Präzision bei Durchführung aller Untersuchungsschritte, da bereits geringfügige Variationen der Transaktionskosten, Parameter und Handelszeitpunkte maßgeblich über die Profitabilität entscheiden können. Jedoch hat die Analyse kurzfristig ausgelegter Handelstrategien den Vorteil, dass sie weniger durch größere externe Zufallseinflüsse verzerrt werden kann. Zusätzlich gibt es noch zwei weitere Aspekte, die die Höhe der Profite beeinflussen können aber bisher kaum Beachtung fanden. Zum einen müssten eventuelle Korrelationen zwischen Aktien (z.B. branchenabhängig) oder Währungen berücksichtigt werden[28] und zum anderen könnte die nicht beachtete eventuelle Verpflichtung zur Zahlung von Dividenden bei Short gehaltenen Aktien die Ergebnisse etwas überbewerten.

Eine angemessene Risikoadjustierung, die sicherstellen soll, dass eventuelle Überrenditen nicht nur auf das Eingehen übermäßigen Risikos zurückzuführen sind, erfolgt meist auf unterschiedlichen Wegen und soll die gemessenen Profite vergleichbar machen. Während in frühen Studien das Risiko oftmals ignoriert wurde,[29] hat sich die Literatur in der Vergangenheit auf zwei Maße konzentriert. Auf der einen Seite wird das aus dem CAPM stammende Beta verwendet, das die Kovarianz der Portfoliorendite mit der Marktportfoliorendite (approximativ z.B. ein Aktienindex) misst. Der zweite Ansatz misst das Verhältnis von Überrendite des Portfolios zu seiner Standardabweichung und wird als Sharpe Ratio bezeichnet. Dadurch können Profite z.B. mit denen einer „Buy & Hold“ Strategie verglichen werden. Allerdings ist ohne den Beleg, dass das zugrundeliegende Modell, wie z.B. das CAPM, die Preisbildung auch korrekt beschreibt, auch die Richtigkeit des angesetzten Risikomaßes nicht sichergestellt.

Für die Signifikanzermittlung sind ein gewöhnlicher T-Test und auch die teilweise verwendeten F- oder Z-Tests wenig geeignet, da die Profite keiner parametrischen Verteilung folgen. Deshalb wird zur Verteilungsschätzung und Generierung verlässlicher Signifikanzniveaus oft der Bootstrap verwendet. Im Prinzip werden hierbei die Profite aus der ursprünglichen Datenmenge mit denen aus vielen simulierten Zeitreihen verglichen. Diese Zeitreihen werden aus den Ursprungsdaten generiert, indem nach identischem Startkurs jede prozentuale Änderung des Kurses je festem Zeitfenster zufällig aus den prozentualen Kursänderungen der originalen Daten gezogen wird. Die generierten Zeitreihen weisen dabei die gleichen Charakteristika bezüglich Länge, Verteilung, etc. wie die Ausgangsdatenbasis auf.[30]

Nach der Ermittlung der Signifikanz bleibt noch zu klären, inwieweit die Ergebnisse durch Data Snooping verzerrt sind. Viele Handelsregeln der technischen Analyse sind strukturell nicht klar vordefiniert[31] und wenn genügend Variationen auf der gleichen Datenbasis getestet werden, lässt sich darunter auch irgendwann eine profitable finden, die eben gerade auf diese Zeitreihe passt. Diese gefundene Strategie muss den Marktteilnehmern aber nicht unbedingt schon zu Beginn des Samples bekannt gewesen sein. Entscheidend ist somit, dass die Strategie auch in einem Out-Sample funktioniert. Die visuelle Chartanalyse hat ihren Ursprung z.B. mit der Kopf-Schulter-Formation bereits in den 1930er Jahren und ist damit zumindest in ihrer Grundform lange bekannt und fixiert.[32] Jedoch lassen sich auch hier die verwendeten Identifikationsalgorithmen auf verschiedenste Weise, wenngleich nicht so vielfältig wie z.B. Filterregeln, modifizieren und auf die Datenbasis anpassen. Zusätzlich kommt generell bei der visuellen Chartanalyse noch die individuelle Beurteilung und Erfahrung des Betrachters hinzu, die zu weiteren Schwierigkeiten bei der empirischen Untersuchung führt. Das größte Problem besteht darin, entsprechende Formationen korrekt durch einen Algorithmus zu identifizieren und dabei möglichst alle in 2.3 gemachten Anforderungen zu berücksichtigen, um darauf aufbauend zu handeln. Die menschliche Wahrnehmung lässt sich dabei nur schwer quantifizieren. Die nächsten Punkte werden zeigen, inwieweit diese Schwierigkeiten in den behandelten Studien berücksichtigt oder beseitigt werden konnten.

3.2 Widerstands- und Unterstützungslinien als Handelssignal

3.2.1 Lokalisation bei runden Zahlen

Bevor auf die Analyse von Trendumkehrformationen eingegangen wird, ist es hilfreich, die Eigenschaften und Vorhersagen von Widerstands- und Unterstützungslinien zunächst isoliert empirisch zu betrachten, da alle Chartformationen im Grunde nur komplexe Variationen des grundlegenden Prinzips von Widerstands- und Unterstützungslinien sind.[33] Nach den Vorhersagen der technischen Analyse kehren Trends bei Berührung solcher Linien um, bzw. verstärkt sich die Kursbewegung nach Bruch dieser Linien. Dadurch können sie nicht nur für kurzfristige Positionen genutzt werden, sondern bekräftigen gleichzeitig Signale zur Umkehr des Primärtrends, indem sie in ihrer Eigenschaft, z.B. als Nackenlinie bei der Kopf-Schulter-Formation, auch die Komplettierung einer Formation signalisieren.

Eine wichtige, empirische Erkenntnis zu Widerstands- und Unterstützungslinien ist die, dass sie sich überwiegend bei Kursen finden lassen, die auf runden oder geraden Zahlen enden. Auf Devisenmärkten enden z.B. auch Analystenempfehlungen für derartige Linien zu 70 % auf 0, bzw. sogar zu 96 % auf 0 oder 5.[34] Als Grund für die Bildung von Widerstands- und Unterstützungslinien und ihre im nächsten Punkt gezeigte Prognosefähigkeit wurden in vielen Studien Orderkonzentrationen und der aus ihnen resultierende Order Flow identifiziert. Werden z.B. genügend Limit-Verkaufsorders auf einem runden Kursniveau platziert, kann der Kurs bei zu geringer Nachfrage nicht über dieses Niveau steigen und es bildet sich ein Widerstand, der dann zusätzlich selbstverstärkend wirkt, wenn die Marktteilnehmer glauben, dass dieser fortbesteht. Dadurch wollen sie bei einer erneuten Kursbewegung in Richtung dieses Widerstands erst genau auf diesem Maximum verkaufen, wodurch der entsehende Verkaufsdruck den Widerstand bekräftigt. Auf Aktienmärkten wurde das Phänomen des „Limit Order Clustering“ bei runden und geraden Zahlen und die sich daraus ergebenden Widerstände und Unterstützungen bereits von Niederhoffer (1965) und Niederhoffer/Osborne (1966) untersucht. Aktuelle Studien belegen die Gültigkeit dieser Tendenz auch heute noch.[35]

Auf Devisenmärkten ist Order Flow ebenfalls als Ursache anzuführen. Hier sind es jedoch die Häufungen von Take-profit Orders,[36] die die Entstehung von Widerständen und Unterstützungen verursachen. Der Unterschied zwischen Aktien- und Devisenmärkten liegt allerdings darin, dass die vorrangig auf Aktienmärkten verwendeten Limit Orders nur beim fixierten vorgegebenen Kurs oder besser ausgeführt werden und dadurch die Kurse auf Aktienmärkten länger bei Widerstands- und Unterstützungslinien verweilen. Der Ausführungspreis von Take-profit Orders ist hingegen nach Auslösung der Order flexibel, kann in beide Richtungen abweichen und sich somit wieder schneller von der Widerstands- oder Unterstützungslinie wegbewegen.[37] Der verstärkte Kursanstieg, bzw. -verfall nach dem Bruch einer Widerstands- oder Unterstützungslinie lässt sich ebenfalls durch das starke Übergewicht von Kauf- oder Verkaufsorders erklären, insbesondere wenn diese Linie als psychologisch sehr wichtig galt. Osler (2003) zeigte auf Devisenmärkten, dass die Konzentration von Stop-loss sell (buy)[38] Orders knapp unterhalb (oberhalb) runder Zahlen statistisch genauso hochsignifikant ist wie die Häufung von Take-profit Orders auf runden Zahlen. Einen Überblick über diese Orderkonzentrationen gibt die folgende Abbildung:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 5: Verteilung von ausgeführten Stop-loss und Take-profit Orders in Abhängigkeit von der Häufigkeit der letzten beiden Nachkommastellen, gewichtet nach Wert.

Die Datenbasis umfasst 2.694 Orders mit einem Gesamtwert von $14,6 Mrd., ausgeführt vom 1. August 1999 bis 11. April 2000 und enthält drei Wechselkurse (Dollar-Yen, Dollar-Pfund, Euro-Dollar).

Quelle: Osler (2003), S. 1803, Abb. 3.

Als Gründe für die Dominanz von runden und geraden Zahlen bei der Platzierung von Orders werden in der Literatur verschiedene Erklärungen angeführt.[39] Als erstes wird oft auf eine bereits von Yule (1927) beschriebene schlichte Präferenz des Menschen für runde Zahlen hingewiesen, die dabei oft tiefer verwurzelt scheint, als jegliche Kosten-Nutzen Analyse. Dennoch haben derartige Zahlen auch ihren praktischen Nutzen, der mit zunehmender Unsicherheit über den zugrundeliegenden Wert noch steigt.[40] Die Verwendung von auf Null endenden Zahlen als nächstbeste Approximation erhöht die Geschwindigkeit der Kommunikation und verringert gleichzeitig die Fehleranfälligkeit.[41] Neben dieser Kommunikationseffizienzhypothese spielt die kognitive Effizienz ebenfalls eine Rolle, da runde Zahlen mit den begrenzten kognitiven Fähigkeiten des Menschen besser verarbeitet, nicht so leicht unbewusst verdreht werden und leichter in Erinnerung bleiben. Hinzu kommt noch die Aspiration Level Hypothesis,[42] wonach z.B. bereits beim Kauf einer Aktie ein grober Zielwert für den Verkauf festgelegt wird. Dieser ist meist bei einem runden Wert angesiedelt und wird als ausreichend gut betrachtet. Zudem wird ein Wert von z.B. 10 Euro oft wesentlich höher eingeschätzt als 9,99 Euro. Außerdem wird argumentiert, dass durch die Reduzierung des Sets an verwendeten Zahlen Verhandlungen vereinfacht, bzw. sogar kostengünstiger werden. Allerdings würden die, falls überhaupt vorhandenen, Kostenvorteile nicht den Vorteil von Präzision bei der Kursvereinbarung aufwiegen.[43] Dieser Widerspruch zur Rationalität und Gewinnmaximierung ergibt sich jedoch bei einigen der hier geschilderten Punkte sowie bei anderen in der Realität vorzufindenden Verhaltensmustern von Marktteilnehmern und soll als Bestandteil der Behavioral Finance in 4.2.1 erneut aufgegriffen werden.

3.2.2 Prognosefähigkeit und Profitabilität

Geht es um die direkte Ausnutzung von kurzfristigen Trendwenden an Widerstands- und Unterstützungslinien oder die Beurteilung einzelner Phasen einer Trendumkehrformation, ist es wichtig, dass diese Linien eine gute Prognosefähigkeit besitzen und damit verlässliche Handelssignale vermitteln. Osler (2003) zeigte auf Intraday Basis für die Wechselkurse der Deutschen Mark, des Yen und des Britischen Pfunds zum Dollar im Zeitraum von Januar 1996 bis April 1998, dass Trends bei Widerstands- und Unterstützungslinien, aufgrund des im vorigen Punkt gezeigten Order Flows, auch tatsächlich signifikant öfter umkehren als bei zufälligen Kursniveaus. Auf Basis der gleichen Daten zeigte Osler (2003, 2005), dass sich Trends beim Bruch derartiger Linien auch signifikant öfter verstärken als bei zufälligen Kursniveaus. Damit wird der Nutzen von Widerstands- und Unterstützungslinien und die Verlässlichkeit der durch sie ermöglichten Vorhersagen, insbesondere für kurzfristig ausgelegte Strategien,[44] unterstrichen.

Order Flow liefert somit auch die Erklärung für die Verlässlichkeit von Analystenempfehlungen bezüglich markanter Widerstands- und Unterstützungslinien. Dazu untersuchte Osler (2000) die von sechs Finanzunternehmen (Geschäftsbanken, Investmentbanken und Finanzinformationsanbieter) ex ante veröffentlichten Widerstands- und Unterstützungslinien auf Intraday Basis im Zeitraum von Januar 1996 bis August 1998 für die Wechselkurse der Deutschen Mark, des Yen und des Britische Pfunds zum US Dollar. Dabei ergab sich eine Datenbasis von mehreren Zehntausend Handelssignalen. Die Umkehrfrequenz der Wechselkurse bei den vorgegebenen Widerstands- und Unterstützungslinien wurde mit der aus einem Sample von 10.000 per Bootstrap genierten Linien verglichen. Je nach Währung überschritten die Umkehrfrequenzen bei den von den Unternehmen veröffentlichten Niveaus durchschnittlich zwischen 4,0 % und 5,6 % die Frequenz bei den zufällig generierten. Im einzelnen variierten diese Werte je nach Unternehmen, waren jedoch für 13 von 16 untersuchten Unternehmens- und Währungskombinationen signifikant auf dem 5 % Niveau und in 9 von 16 Fällen sogar noch nach fünf Tagen signifikant, wenngleich weniger genau, wobei die von den Analysten angegebene psychologische Wichtigkeit der Linie keine Auswirkung auf ihre Verlässlichkeit hatte.[45] Osler (2000) bestätigte damit die Zuverlässigkeit von ex ante durch Analysten veröffentlichten Widerstands- und Unterstützungslinien zur Vorhersage kurzfristiger Trendwenden.

[...]


[1] Das heißt, dass der technischen Analyse eine relative Bedeutung von mehr als 20 % zugemessen wird [Gehring/Menkhoff (2003), S. 17, Tab. 1].

[2] Vgl. Arnswald (2001), S. 12-13.

[3] Vgl. Neely (1997), S. 24.

[4] Vgl. Chang/Osler (1999), S. 639.

[5] Pring (1991), S. 2 (freie Übersetzung des Verfassers).

[6] Vgl. Park/Irwin (2006), S. 27-28.

[7] Vgl. Chang/Osler (1999), S. 639.

[8] Vgl. Murphy (2006), S. 113.

[9] Vgl. Murphy (2006), S. 67.

[10] Vgl. Murphy (2006), S. 67.

[11] Vgl. Murphy (2006), S. 68.

[12] Zur besseren Praktikabilität sollen deshalb, bei der Beurteilung der vorgestellten Studien, nur das Vorliegen und die Umkehr eines klaren übergeordneten Auf- oder Abwärtstrends vorausgesetzt werden.

[13] Vgl. Osler (2000), S. 55.

[14] Wichtig ist jedoch auch hier wieder die Beachtung der Zeitdimension analog zum Trendkonzept und damit der Existenz von Widerständen und Unterstützungen verschiedenster Wirkungsdauer.

[15] Bei der horizontalen Verbindung ist vom eigentlichen Begriff der Widerstands- oder Unterstützungslinie die Rede. Für die Verbindung sukzessive fallender oder steigender Widerstände und Unterstützungen wird eher der Begriff Trendlinie oder Trendkanal verwendet, der dann als Unterstützung oder Widerstand fungiert [z.B. Pring (1991), S. 105]. Nur bei einem Seitwärtstrend fallen beide Begriffe zusammen. Jedoch werden die Bezeichnungen Widerstands-, Unterstützungs- und Trendlinie oft synonym verwendet.

[16] Vgl. Murphy (2006), S. 73.

[17] Vgl. Murphy (2006), S. 115.

[18] Ein erneutes Kreuzen der Nackenlinie führt hingegen zu einer fehlgeschlagenen Formation. Dieses Ausstiegssignal wurde im Gegensatz zu vielen anderen Studien von Chang/Osler (1999) berücksichtigt.

[19] Für weitere Ausführungen vgl. Murphy (2006), S. 119-120.

[20] Vgl. Murphy (2006), S. 121.

[21] Vgl. Chang/Osler (1999), S. 641.

[22] Um Fehlsignale zu vermeiden, werden Filter zur Berücksichtigung von zu großen Höhenunterschieden zwischen den beiden Tops oder Böden genutzt. Für weitere Ausführungen vgl. Murphy (2006), S. 132.

[23] Vgl. Murphy (2006), S. 125; Caginalp/Balenovich (2003), S. 8.

[24] Für weitere Ausführungen vgl. Murphy (2006), S. 157-159.

[25] Die Nutzung von Widerstands- und Unterstützungslinien für die kurzfristige Kursvorhersage umfasst natürlich wesentlich mehr Anwendungen als nur die der Trading Range.

[26] Vgl. Murphy (2006), S. 159.

[27] Vgl. Murphy (2006), S. 135.

[28] Vgl. Caginalp/Laurent (1998), S. 198.

[29] Vgl. Park/Irwin (2006), S. 7.

[30] Für eine ausführliche Darstellung vgl. Efron (1979, 1982).

[31] Vgl. Park/Irwin (2006), S. 8.

[32] Vgl. Shabacker (1930). Hier könnte jedoch der Survivorship Bias als weitere Form des Data Snooping angeführt werden, wodurch nur Strategien untersucht werden, die lange durch ihre Bekanntheit oder evtl. Profitabilität überlebt haben, wogegen andere heute weniger genutzte Strategien ausgeblendet werden.

[33] Vgl. Kavajecz/Odders-White (2004), S. 1052.

[34] Vgl. Osler (2000), S. 57. Für den Euro oder Dollar sind hierfür z.B. vier Nachkommastellen relevant.

[35] Vgl. u.a. Kandel et al. (2001) und Sonnemans (2005).

[36] Eine Take-profit buy (sell) Order gibt dem Händler die Anweisung zu kaufen (verkaufen), wenn der Kurs auf eine vorher festgelegte Marke fällt (steigt). Take-profit Orders sollen damit Gewinnmitnahmen sichern, wenn davon ausgegangen wird, dass der Trend am vereinbarten Kursniveau umkehren wird.

[37] Vgl. Osler (2003), S. 1813.

[38] Eine Stop-loss buy (sell) Order gibt dem Händler die Anweisung zu kaufen (verkaufen), wenn der Kurs auf eine vorher festgelegte Marke steigt (fällt). Stop-loss Orders dienen somit dazu, entweder Verluste zu begrenzen oder von einem beginnenden Trend zu profitieren.

[39] Brown et al. (2002) zeigten zudem auf dem Aktienmarkt von Hong Kong den kulturellen Einfluss von chinesischen Glücks- und Unglückszahlen bei der Platzierung von Orders.

[40] Vgl. Ball et al. (1985).

[41] Vgl. Grossman et al. (1997).

[42] Vgl. z.B. Simon (1955).

[43] Vgl. Grossman et al. (1997).

[44] Die Ergebnisse von Osler (2005), S. 235 zeigten, dass eine Trendumkehr ca. 30 Minuten und eine Trendverstärkung ca. zwei Stunden signifikant blieben.

[45] Daten: Osler (2000), S. 62-64. Die Berührung einer Widerstands- oder Unterstützungslinie ist durch einen Kurs 0,01 % unter- oder oberhalb dieser Linie definiert. Eine erfolgreiche Trendumkehr liegt vor, wenn der Kurs auch noch 15 Minuten später unter dem Widerstand, bzw. über der Unterstützung liegt.

Ende der Leseprobe aus 80 Seiten

Details

Titel
Trendumkehrformationen auf Aktien- und Devisenmärkten
Hochschule
Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover  (Geld und Internationale Finanzwirtschaft)
Veranstaltung
Geld und Internationale Finanzwirtschaft
Note
2,0
Autor
Jahr
2006
Seiten
80
Katalognummer
V76052
ISBN (eBook)
9783638730570
ISBN (Buch)
9783638732222
Dateigröße
962 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Trendumkehrformationen, Aktien-, Devisenmärkten, Geld, Internationale, Finanzwirtschaft
Arbeit zitieren
Diplom-Ökonom Sebastian Witte (Autor), 2006, Trendumkehrformationen auf Aktien- und Devisenmärkten, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/76052

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