Sehr geehrte Leser und Leserinnen,
in unserem heutigen Content-Artikel soll es um die Arten von Trading-Systemen gehen, mit denen Sie an den Börsen agieren können.
Wir werden Ihnen in diesem Artikel 8 Arten von Trading-Systemen vorstellen die in jedes Trading-Portfolio gehören sollten.
Die hier beschriebenen System-Arten können sowohl ein Handelssystem an sich sein, als auch eine mögliche Form des Filters um bessere Ein- und Ausstiegs-Systematiken zu finden. Ganz wichtig ist auch, dass durch Filter-Methodiken die anhand der genannten Trading-Arten entwickelt werden können, das Risk- und Moneymanagent sehr stark verbessert werden kann. Und sollte es einen „heiligen Gral“ an der Börse geben, dann ist es wohl das Risk- und Moneymanagement.
Die Hauptaufgabe eines jeden System- oder Quant-Traders ist es sich ein Trading-Portfolio aufzubauen was so ausgeglichen und gut ausgearbeitet ist, dass es in jeder erdenklichen Marktlage Geld verdient. Doch diese Aufgabe ist leichter gesagt als getan.
Denn jede System-Art hat seine Vor- und Nachteile und funktioniert nicht in jeder Marktlage! Es gibt Trader da draußen, die der Meinung sind, dass sie „das“ perfekte Trading-System entwickeln müssen was immer und überall Geld aus dem Markt zieht. Doch dies wird wohl niemals umgesetzt werden können. Das Ziel ist es, viele gute Systeme in einem Portfolio einzubringen und diese sorgfältig handeln zu lassen mit einem starken Fokus auf das Risk- und Moneymanagement.
Jeder der Ihnen erzählen will, dass er ein System entwickelt hat, was in jeder Marktlage Geld generiert, der lügt. Und auch wenn er Ihnen ein Backtest zeigt, dann wird es wohl eher gecurvefitted sein, als der Realität zu entsprechen. Denn, auch wenn es schwer zu glauben ist, ein Backtest ist vorerst zur ein erstes Anzeichen dafür, dass ein System gut sein könnte, aber definitiv nicht der Beweis dafür.
Beginnen wir mit der ersten und der wohl bekanntesten Art eines Trading-Systems.
Momentum Trading / Trendfolge Trading
Jeder, der schon mal ein Trading-Buch in den Händen gehalten hat und es auch gelesen hat, kennt das Sprichwort „The trend is your friend“, was auf Deutsch bedeutet „Der Trend ist dein Freund“. Und genau das ist auch die Kernaufgabe einer Momentum-Trading-Strategie.
Ein Trendfolge-System ist auch die Art des Tradings die am häufigsten gepredigt wird, aber wirklich selten gut und richtig umgesetzt wird.
Doch welche Eigenschaften besitzt solch eine Art des Tradings?
- Eine Trefferquote von unter oder nur knapp über 50%
- Positiver Skew
- Längere Haltedauer
- Positionen sollten ohne Teilverkäufen gehalten werden
- Benötigt Momentum-Filter um Fehltrades zu vermeiden
- Erfordert eine saubere Optimierung mit einem Out-Of-Sample-Test
Gehen wir nun im Detail auf die oben genannten Eigenschaften ein.
Ein Trend ist zwar eine wunderschöne Sache, wenn man diese doch nun immer erwischen würde und wenn diese nicht unbedingt so unglaublich oft vorkommen würden.
Natürlich kann man argumentieren, ganz besonders wenn man mit Tradern der Markttechnik redet, dass es zu jedem Zeitpunkt in jeder Zeiteinheit ein möglicher Trend zu finden sei. Findet man keinen auf einer größeren Zeiteinheit, so muss man einfach in der Zeiteinheit oder in der Trendgröße runtergehen und dort wird man fündig. Doch ist es tatsächlich so einfach?
In der wirklichen Welt findet man wirklich gut laufende Trends eher selten. Wenn man dann noch den Einstieg verpasst hat, umso nerviger.
Auch nicht jeder Einstieg in einen Trend ist unbedingt vorteilhaft. Dazu haben wir bei uns auch eine Artikelreihe veröffentlicht wo wir das Thema der Markttechnik und dessen Trends aus der statistischen Sicht betrachten. Diesen Artikel finden Sie hier: Statistische Markttechnik.
Mal abgesehen davon, dass jeder Trader eine andere Definition von einem Trend hat.
Ein Markttechniker definiert einen Trend anders als ein Charttechniker. Unabhängig davon wie sinnvoll oder wenig sinnvoller diese Ansichten für die Börse sind. Dennoch ist eine objektive und reproduzierbare Definition eines Trends von Nöten um gute Momentum-Systeme aufzustellen. Im System-Trading handelt man nicht nach Bauch-Interpretationen. Sie müssen nicht unbedingt programmieren können, aber es muss eine Definition sein, dies gilt auch für alle anderen hier auftauchenden Trading-Arten, die programmierbar sein könnte wenn man es müsste.
Um solche Trend-Interpretationen für uns und andere Trader zu vermeiden, haben wir den MTA (Markttechnischen Trenderkennungs-Algorithmus) entwickelt. Es soll in diesem Artikel aber nicht um den MTA gehen. Wer gerne mehr darüber erfahren will, der kann hier sowohl alle Funktionen als auch die Kundenmeinungen und Bewertungen einsehen: MTA.
Doch wenn man mal einen Trend erwischt hat und in diesen auch noch gut eingestiegen ist, so ist es mit einem sehr gut ausgearbeiteten System auch möglich diesen Trend bestmöglich für sich auszunutzen.
Doch weil Trends eben nicht so häufig vorkommen wie in der Literatur vielleicht nachzulesen ist, haben solche Trendfolge-Systeme eine dementsprechende niedrige Trefferquote.
Natürlich kann man diese mit möglichen Preis- oder Zeitreihenfilter etwas verbessern, doch je mehr Parameter und Filter Sie einem Trading-System zuführen, umso komplexer wird die Analyse und auch die spätere Betreuung des Systems sein.
Kommen wir zum zweiten Stichpunkt.
Was bedeutet denn ein positiver Skew?
Es existieren zwei Arten von möglichen Schiefelagen (Skewness) in Handelssystemen: Positiver Skew und Negativer Skew.
Ein System mit einem positiven Skew, wie es auch die Momentum-Systeme sind, haben die Eigenschaft, dass wenn man mit diesem System richtigliegt, die Gewinn deutlich größer ausfallen als die Verluste. Nur kommen die Verluste, die verhältnismäßig kleiner als die Gewinne ausfallen, öfter vor.
Sehr gute Momentum-Systeme mit einer Trefferquote von 30% sind keine Seltenheit.
Ein Beispiel für ein Trading-System mit einem negativen Skew wäre der Verkauf von Out of the Money Optionen. In solchen Systemen liegt man in der Regel sehr oft richtig mit einem recht „kleinen“ durchschnittlichen Gewinn, während wenn man falsch liegt, die Verluste deutlich größer sind.
Da, wenn ein Trend mal entsteht, es auch passieren kann, dass dieser länger läuft, haben Trendfolge-Systeme natürlich auch die Eigenschaft, dass sie eine längere Trading-Dauer im Vergleich zu anderen Systemen haben.
Was in der Trading-Szene oft Gang und Gebe ist, dass wenn man mit einem Trade im Gewinn liegt, diesen auch durch Teilverkäufe im Gewinn „absichert“, ist in der Realität und im Bereich des System- und Quant-Tradings eher die Seltenheit.
Teilverkäufe bei Momentum-Systemen sind nicht wirklich hilfreich, sondern eher kontraproduktiv. Natürlich sind Teilverkäufe nicht generell schlecht. In Mean-Reversion-Systemen ergeben diese tatsächlich Sinn und bieten auch einen Vorteil. Doch wenn wir nur Trendfolge-Systeme betrachten, dann sind diese eher Performance mindernd. Auch dazu hatten wir in unserer Mind-Session einen Artikel veröffentlicht den wir Ihnen nur empfehlen können um Ihre Gedanken und Ihr Mindset etwas zu erweitern. Den Artikel finden Sie hier: Teilverkäufe.
In einem jeden guten System existieren mindestens genauso gute Filter die das System noch profitabler machen können. Natürlich ist ein sauberes Out-Of-Sampling notwendig um Filter auch wirklich sauber testen zu können ohne in den Bereich des Curve-Fittings vorzudringen.
Denn ein noch so gutes unsauber getestetes System wird Ihnen im Echt-Handel nur Probleme bereiten.
Somit ist es definitiv nicht verkehrt, wenn Sie Filter-Methodiken verwenden, um mögliche Trendsituationen besser einzuschätzen oder möglich entstehenden Fehltrades herauszufiltern.
Mögliche Arten wären: Sentiment-Filter, Filter durch CoT-Daten oder Preis- und Zeitreihenfilter. Die Möglichkeiten stehen Ihnen offen.
Der letzte Punkt auf unserer „Liste“ gilt für ALLE Systeme die Sie sauber und systematisch entwickeln wollen. Ohne einen richtigen Workflow wie man Systeme wissenschaftlich testet, wird früher oder später Ihr Geld weg sein.
Natürlich kann man auch durch schlecht getestete Systeme Glück haben und Geld verdienen. Doch wie lange wollen Sie sich auf Ihr Glück verlassen?
Somit kommen wir zum Schluss, dass Trendfolge-Systeme einen signifikanten Platz in einem gut erarbeiteten System-Portfolio haben sollten.
Die Aufgabe ist es, dass Sie am Ende ein gut ausgeglichenes System-Portfolio von vielen verschiedenen nicht korrelierenden Systemen haben, so dass Sie bestmöglich ein konstantes Equity-Wachstum gewährleisten können.
Trading Strategie: Mean Reversion
Das was ein Momentum System für einen Trend ist, so ist das Pendant dazu, ein Mean Reversion System.
Mean Reversion heißt erstmal nichts anderes als: Zurück zum Durchschnitt. Somit spekuliert man mit solchen Trading-Strategien darauf, dass ein übertriebener Ausbruch, egal in welche Richtung, auch wirklich wieder zum Ursprung zurückkommt.
„Hin und her macht Taschen leer“, so hört man des Öfteren den Spruch von den Börsenhändlern. Doch diese Aussage trifft nur zu, wenn Sie das falsche System in einer falschen Marktphase parat haben. Mit einem Mean Reversion Ansatz sollte dies einem Trader nicht passieren.
Sie können Mean Reversion System sowohl als eigenständiges System nutzen oder auch eigenschaften von Mean Reversion Faktoren dafür um gut in andere Systeme einzusteigen. Die Möglichkeiten bleiben Ihnen unbegrenzt. Das ist das Schöne, wenn Sie sich in der Welt des System- oder Quant-Tradings befinden, denn alles kann funktionieren, solange Sie alles sauber und wissenschaftlich testen und entwickeln können.
Welche Eigenschaften haben denn Mean Reversion Systeme?
- Eine Trefferquote von über 50%
- Im Normalfall eine negative Skew
- Kurze- bis mittelfristige Haltedauer
- Ein gutes Risk-Management ist eine Pflicht
- Teilverkäufe können System verbessern (Curve Fitting Gefahr!)
- Erfordert sehr gute Markt-Filter
Im Normalfall, hat ein Mean Reversion System eine Trefferquote von deutlich über 50%. Das liegt natürlich daran, dass Märkte sehr gerne und sehr oft seitwärts laufen und man somit diese Marktphase sehr gut dafür nutzen kann, um Profit mit solchen Systemen zu generieren.
In den Marktphasen indem ein Trendfolge System keine Gewinne erzielt oder anfängt deutlich mehr Fehltrades zu produzieren, was gar kein Problem ist, fängt ein Mean Reversion System an Gewinne zu produzieren. Natürlich vorausgesetzt, dass das System gut entwickelt und bestmöglich getestet wurde.
Doch wie es immer so im Leben ist, hat alles seine Vor- und Nachteile. Somit ist ein Mean Reversion System, im Normalfall, ein System mit einem negativen Skew. Nicht unbedingt so einen starken Skew wie der Verkauf von Optionen, aber so ganz neutral und positiv ist es auch nicht.
Somit ist ein sehr gut durchdachtes Risk-Management eine unglaubliche Waffe. Auch dies gilt für ALLE Trading-Systeme. Risk- und Moneymanagement ist ein unglaublich wichtiges Thema!
Denn wenn Sie Ihr Risiko, ganz besonders bei Systemen mit einem negativen Skew, nicht unter Kontrolle haben, so kann das Ihnen ganz schnell um die Ohren fliegen und die produzierten Gewinne gehen mal ganz schnell den Bach runter.
Da wir in Mean Reversion Systemen die Seitwärtsphasen nicht unendlich ausreizen wollen, sondern nur bis zu dem Punkt bis zu dem diese uns auch einen Vorteil bietet, kommen Mean Reversion Systeme zu einer kurz- bis mittelfristigen Haltedauer. Das liegt vor allem daran auf welcher Zeiteinheit Sie dieses System entwickelt haben.
Ganz anders als bei Momentum Systemen, können Teilverkäufe oder zeitliche Ausstiege dazu führen, dass die Performance verbessert wird. Doch auch hier gilt: Achtung vor dem Curve Fitting! Arbeiten Sie immer bei der Optimierung von Systemen mit der Out-of-Sample- Methode.
Genau wie bei Momentum Systemen ist auch bei Mean Reversion Systemen Filter zur Erkennung der möglichen Marktlage ein nützliches Handwerk was Sie sich aneignen sollten.
Gute Filter helfen, im Großen und Ganzen, in sehr vielen System-Möglichkeiten dem Trader weiter.
Saisonalitäten / Trading von Zyklen
Auch die Saisonalitäten sind eine sehr effektive Trading-Methodik die man in sein System-Portfolio mit aufnehmen sollte.
Von Saisonalitäten hat wohl schon jeder Trader etwas gehört. Dieses Thema wird auch sehr schnell gefunden, wenn man anfängt sich mit dem Thema des Tradings zu beschäftigen. Es gibt zu diesem Thema auch sehr viel Content im Internet nachzulesen. Natürlich, wie so immer im Leben, ist nicht jeder Artikel nützlich, aber es sind definitiv auch viele gute Artikel im Internet zu finden.
Saisonalitäten sind, zuallererst, nichts anderes als immer zur gleichen Zeit wiederkehrende Schemata. Genau wie der Winter, Frühling, Sommer und der Herbst.
Saisonalitäten finden sich, in den meisten Fällen, in Rohstoffen und Lebensmitteln wider. Wie zum Beispiel in Gold, Kaffee, Wolle, Mais etc.
Doch welche Trading-Eigenschaften bringen solche Trading-Zyklen mit sich?
- Hohe Trefferquote
- Mittelfristige- bis langfristige Haltedauer
- Nicht einfach wissenschaftlich zu beweisen, da das Ereignis nicht oft genug eingetreten ist (Qaunt-Sicht)
- Lange Wartezeit, wenn ein Signal verpasst worden ist
- Es darf das Risk-Management nicht vernachlässigt werden
Im Regelfall haben Trading-Systeme die auf einer Zyklen-Basis entwickelt worden sind, eine recht hohe Trefferquote. Dies folgt daraus, dass Zyklen-Systeme sehr stabil und zuverlässig laufen. Meistens, so sollte das bei solchen Systemen der Fall sein, haben solche Systeme ihren Ursprung und ihre Kausalität in der Makroökonomie/Fundamental-Analyse. Somit ist es wichtig, dass in solchen Systemen sowohl eine gute systematische Entwicklung drinsteckt, aber auch, dass die fundamentale- / makroökonomische Logik Sinn ergibt. Nur in solch einem Zusammenhang ist eine solche Signifikanz und eine hohe Trefferquote möglich.
Nicht jeder Zyklus wiederholt sich identisch. Genauso wie bei uns in Deutschland der Winter manchmal gefühlt im März endet, so kann er sich auch Mal bis Mitte April hinziehen, so kann auch ein Zyklus eine gewisse Abweichung aufweisen. Genauso muss auch ein System auf die effektivste und effizienteste Art entwickelt werden um einen Zyklus bestmöglich zu handeln. Da Saisonalitäten nicht innerhalb noch einer Minute kommen und innerhalb der nächsten 10-Minuten gehen, haben solche Trades eine etwas längere Haltedauer, als zum Beispiel Mean-Reversion Systeme.
Im Quant-Trading handelt man, normalerweise, nur Systeme die man einwandfrei wissenschaftlich nachweisen kann. Ein großes Problem bei Trading-Systemen die auf Saisonalitäten beruhen, ist die Eintrittshäufigkeit des möglichen Signals im Verhältnis zu der Historie die man zur Verfügung hat. Nehmen wir an, wir haben eine Historie von 20 Jahren. Dies ist, an sich, eine gute Historie. Unsere zu untersuchende Saisonalität tritt nur 1x pro Jahr auf und unser System generiert auch nur ein Signal pro Jahr. Somit haben wir zwar eine gute Historien-Datenbasis, aber viel zu wenige Eintritts-Ereignisse. Dies wird zu einem hohen Standardfehler führen.
Der Standardfehler ist eine statistische Kennzahl die besagt, wie stark der untersuchte Mittelwert/Erwartungswert schwanken kann. Dies ist die statistische Kennzahl für „Habe ich genug Historie und genug Ereignisse damit das System signifikant sein könnte?“. Da war aber vielleicht eine gute und logisch durchdachte makroökonomische Verbindung zu diesem Ereignis haben, könnte sich das System dennoch als erfolgreich erweisen.
Der Handel von Saisonalitäten, erfordert, wenn man nicht gerade einen Algorithmus programmiert hat, ein hohes Maß an Disziplin. Denn wenn, wieso auch immer, Sie ein Trading-Signal verpasst haben, ist es von Nöten, dass man nicht versucht seinen verpassten Gewinn wieder einzuholen, sondern diszipliniert auf das nächste Ereignis wartet. Dies ist aber natürlich auch eine generelle Eigenschaft die sich gute Trader zu Eigen gemacht haben.
Natürlich ist auch hier ein wichtiges Risk- und Moneymanagement nicht zu vernachlässigen. Denn je höher die Trefferquote eines Systems wird, umso mehr tendieren Menschen dazu zu glauben, dass solch ein System unfehlbar ist. Und wenn ein Mensch anfängt zu glauben, dass sein System unfehlbar ist, dann legt das einen guten Nährboden für eine zu starke Gier. Diese starke Gier sorgt dann für einen zu starken Hebel und der zu starke Hebel für eine Insolvenz. Und niemand von uns will eine Insolvenz. Genau deshalb ist eine gut durchdachte Absicherungs-Strategie das A und O in gut entwickelten Trading-Systemen.
Arbitrage-Trading
Das Arbitrage-Kapitel wird etwas kürzer ausfallen als die vorherigen, denn um sauberen und guten Arbitrage-Handel durchzuführen, benötigt es Wissen, Hard- und Software zu dem die Meisten von uns wohl eher keinen Zugang haben.
Arbitrage-Trading ist nichts anderes, als die Ausnutzung von Preisdifferenzen auf Marktplätzen.
Nehmen wir ein stupides Beispiel um die Systematik des arbitragierens und verdeutlichen. Ein und dieselbe Aktie wird auf mehreren Börsen dieser Welt gehandelt. Nun erkennen Sie, dass es eine Preisdifferenz zwischen der Börse in Stuttgart und der Börse in Tokyo gibt. Nun kaufen Sie Aktien auf der günstigeren Börse ein und verkaufen diese auf der „teureren“ Börse und machen somit Profit. Im Grunde genommen ganz einfach. Doch wie es natürlich mal wieder so ist, ist es natürlich nicht so einfach wie es in der Theorie ist.
Um solch ein Trading durchzuführen, benötigen wir heutzutage, dies war vielleicht vor ein paar Jahren noch anders, Hochleistungscomputer die Orders in Nano-Sekundenschnelle zwischen den Börsen hin und her transferieren.
Es benötigt unter anderem auch ein sehr ausgeklügeltes Trading-Modell um solche kleinen aber feinen Preisunterschiede schnell analysieren und ausnutzen zu können.
Unsere Börsen, da wir immer mehr und mehr Technologie verwenden, sind mittlerweile so effizient in ihrer Preisung, dass für den normalen Retail-Trader eine Arbitragierung eigentlich unmöglich nicht.
Sollten Sie das Know-How und die Hard- und Software für eine solche Umsetzung zur Verfügung haben, dann legen Sie los!
Arbitrage-Trading hat, nur so als Anmerkung nebenbei, in den Krypto-Börsen eine Zeit lang wunderbar funktioniert. Sie sehen also, wenn Sie Ihren Blickwinkel erweitern und über den Tellerrand hinaus schauen, so können sich eventuell doch noch Arbitrage Möglichkeiten finden.
Sentiment-Trading
Das Sentiment-Trading ist eine Art der Marktfilterung und der Marktansicht die wir bei Statistic-Trading sehr gerne in unsere Trading-Systeme und Algorithmen integrieren.
Doch bevor wir zu einigen Gedankanstößen kommen, möchten wir erstmal klären, was denn das Sentiment-Trading überhaupt ist.
Sentiment-Trading unterscheidet sich zuallererst darin, dass dies keine Marktanalyse über die preislichen Faktoren eines Charts sind. Ein Sentiment berechnet sich anders, als zum Beispiel ein gleitender Durchschnitt. Ein gleitender Durchschnitt bezieht seine Informationen rein aus den Preisveränderungen des jeweiligen Instruments.
Mit der Sentiment-Analyse begeben wir uns in die Richtung des Behavioral Finance. Mit dem Sentiment versuchen wir die jeweiligen Stimmungen der Marktteilnehmer zu messen und versuchen diese in unser Trading und unsere Trading-Entscheidungen mit einfließen zu lassen.
Ein klassischer Sentiment-Indikator, den man auch recht einfach errechnen oder im Internet finden kann, ist das Put-Call-Ratio.
Das Put-Call-Ratio ist der Quotient zwischen gehandelten Puts und gehandelten Calls an der Börse. Anhand des Ergebnisses kann man nun Schlussfolgerungen schließen, in welche Richtung sich der Markt bewegen könnte.
Natürlich erfordert eine Implementierung eines Sentiment-Indikators eine tiefe Überprüfung und ein sauberes testen, doch wenn dies erfolgte, kann ein Sentiment-Indikator ein unglaublich guter Filter sein.
Wir wollen in diesem Artikel uns nicht im Detail mit dem Put-Call-Ratio beschäftigen, das haben schon andere sehr gut getan und wenn Sie sich dafür interessieren, finden Sie sicherlich qualitativen Content von anderen Trading-Blogs.
Auf einen Sentiment-Indikator möchten wir aber noch eingehen!
Dies ist ein Sentiment-Index den wir sehr gerne als Filter-Technik für unsere Systeme verwenden, die als Instrument den Dax haben.
Wir verwenden hier den EUWAX-Index.
Dieser wird von der Börse Stuttgart täglich live aufgezeigt und man kann diesen Live nachverfolgen. Den EUWAX-Index finden Sie hier: https://www.boerse-stuttgart.de/de/boersenportal/wertpapiere-und-maerkte/euwax-sentiment/
Der EUWAX-Index spiegelt die Long- oder Short-Einstellung der Privatanleger wider. Und wie wir auch schon wissen, liegt die Mehrheit an der Börse eher falsch als richtig. Und wenn es Börsenteilnehmer gibt die so gut wie immer falsch liegen, dann ist es der Privatanleger.
Wenn Sie sich den EUWAX-Index anschauen, sehen Sie das wir eine 0-Achse (x-Achse) und darüber und darunter eine positive y-Achse und negative y-Achse haben.
Befindet sich der EUWAX-Index oberhalb der x-Achse, somit im positiven Bereich, so sind die Privatanleger long positioniert. Genau das Gegenteil ist der Fall, wenn der EUWAX-Index negativ ist. Dann sind die Privatanleger eher short positioniert und gehen somit davon aus, dass der Dax fallen wird.
Nun nehmen wir, da wir von den Fehlentscheidungen der Privatanleger wissen, den EUWAX-Index als einen Kontra-Indikator. Wie verwenden wir dies nun in unserem Trading?
Sie können den EUWAX-Index entweder dafür verwenden, dass Sie Ihr Risk-Management anpassen und sagen, wenn der EUWAX-Index nicht mir in die Hände spielt, Sie als Beispiel Long gehen wollen, der EUWAX-Index aber auch Long zeigt, so reduzieren Sie Ihr Risiko.
Oder Sie filtern Ihre Einstiege. Das heißt, dass Sie nur noch Positionen eingehen, wo der EUWAX-Index in die entgegengesetzte Richtung zeigt in der Sie traden wollen. Als Beispiel: Sie erhalten mit Ihrem System ein Long-Signal und der Algorithmus, oder Sie vor dem Rechner, überprüfen ob der EUWAX-Index short eingestellt ist. Denn Sie möchten somit nur positioniert sein, wenn die Privatanleger in die entgegengesetzte Richtung spekulieren.
Wir können Ihnen nur raten, dass Sie solche Filter verwenden, denn diese können ein System nochmal einen guten „Boost“ verschaffen!
CoT-Report
Auch der CoT-Report ist eine sehr gute Möglichkeit und eine sehr gute Datenquelle um profitable Trading-Strategien und Trading-Systeme zu entwickeln.
Da wir kaum Systeme auf Basis des CoT-Reports verwenden, möchten wir auch gar nicht so viel über den CoT-Report sagen. Es gibt aber sehr viele und sehr gut ausgearbeitete statistische Studien die Sie finden können, die sich mit dem CoT-Report beschäftigen und auch die Signifikanz von dem CoT-Report nachgewiesen haben.
Auch Larry Williams, der im Jahre 1987 auf der World Cup Championship of Futures Trading eine Performance von 11.376% hingelegt hat, hat sehr gute Handelssysteme entwickelt, die auf Basis des Commitmens of Traders Report basieren.
Sollten Sie mehr über den CoT-Report erfahren, so können Sie auf dieser Quelle sehr vieles Informationen darüber einholen: https://www.suricate-trading.de/cot-daten/
Preisschocks
Auch Handelssysteme die auf Preisschocks reagieren, können sehr gut ausgewertet und auch profitabel umgesetzt werden.
Zuallererst sind Preisschocks nicht unbedingt schwer zu finden und somit auch recht „simpel“ zu programmieren oder diese in ein Regel-Konstrukt zu packen.
Preisschocks entstehen sehr oft nach relevanten Wirtschaftsnachrichten oder nach signifikanten Nachrichten im Allgemeinen. Natürlich nur bei den Nachrichten die auch direkt oder indirekt Einfluss auf die Börse nehmen können.
Preisschocks, aus der quantitativen Sicht, zu analysieren ist deutlich einfacher, als aus der diskretionären Sicht.
Die diskretionären Trader versuchen, soweit Sie Preisschocks erkannt oder in Ihr Trading-Repertoire aufgenommen haben, den Ursprung des Preisschocks zu finden und dann zu ergründen was dieser für einen Einfluss haben könnte.
In der quantitativen Sicht des Tradings, in die wir uns jetzt einordnen würden, sind erstmal alle Preisschocks gleich. Diese können nämlich als x-% Preissteigerung im Vergleich zur Vergangenheit programmiert werden oder eine x-% Steigung über- oder unterhalb eines gleitenden Durchschnitts.
Hat man genug Preisanomalien gesammelt, so kann man diese auswerten und versuchen Rückschlüsse und Ideen zu schlussfolgern und diese in profitable Trading-Strategien umsetzen.
Es gibt unzählige Möglichkeiten Preisschocks für sich zu nutzen.
Entweder Sie entdecken eine Möglichkeit der Trendfolge in Verbindung mit Preisschocks oder Sie entwickeln eine Mean-Reversion-Strategie. Sie können natürlich auch ein Hedging-System auf Preis-Anomalien entwickeln. Dies ist alles Ihnen überlassen.
Stellen Sie somit eine eigene Definition von kleinen, mittleren und großen Preisschocks auf und untersuchen Sie diese anhand der Historie und ziehen Sie Schlussfolgerungen und entwickeln Sie darauf profitable Systeme. Dafür sind Preisschocks sehr gute Quellen!
Korrelations-Anomalien
Kommen wir nun zu der letzten Trading-Methodik die sehr gut für profitable Trading-Systeme geeignet ist: Korrelations-Anomalien.
Eigentlich fallen Korrelations-Anomalien in den Bereich der Mean-Reversion Systeme, dennoch möchten wir auf Korrelationen nochmal einzeln eingehen, weil wir diese für unglaublich wichtig halten und diese dennoch eher wenig Verwendung finden.
Eine Korrelation ist erstmal nichts anderes, als ein möglicher Zusammenhang zweier oder mehrerer Faktoren. Als Beispiel: Bewegt sich der Dax um einen Punkt, so steigt auch die Adidas-Aktie um einen Punkt (dies ist nur ein Beispiel). In diesem Fall hätten wir eine positive Korrelation von 1. Würde die Adidas-Aktie um einen Punkt fallen, während der Dax um einen Punkt steigt, so hätten wir eine negative Korrelation von 1. Bewegt sich die Adidas-Aktie gar nicht und der Dax-Steigt um einen Punkt, so haben wir gar keine Korrelation und somit auch eine Korrelation von 0.
Ein Korrelations-Index nimmt immer einen Wert zwischen -1 und 1 an und zeigt damit wie stark oder schwach ein möglicher Zusammenhang zweier Faktoren ist.
Für was kann denn nun dieses Wissen verwendet werden?
Zuallererst verwenden wir Korrelationen um unser Risk- und Moneymanagement zu optimieren. Auch bei unseren Edge-Aktien geben wir immer einen Hinweis darauf, dass es mögliche Korrelationen zwischen den Edge-Aktien geben kann und die Leser somit Ihr Risiko anpassen sollten.
Sagen wir, als Beispiel, Sie wollen nur 100€ pro Trade riskieren. Erhalten aber gleichzeitig zwei Signale aus zwei verschiedenen Märkten. Ohne das Wissen über die Korrelationen, würden Sie zwei Trades eingehen mit jeweils einem Risiko von 100€. Doch was ist, wenn die Märkte eine sehr starke positive Korrelation zueinander haben? Wäre es dann nicht klüger die Position zu splitten und nur 50€ Risiko pro Markt zu handeln? Ja, das wäre es tatsächlich!
Es ist sehr wichtig zu überprüfen, ob die Märkte oder die jeweiligen Trading-Systeme untereinander eine starke positive oder starke negative Korrelation aufweisen. Nur so sind Sie in der Lage Ihr Risk- und Moneymanagement optimal zu nutzen.
Es ist auch möglich komplette Trading-Systeme auf einer Korrelations-Systematik zu entwickeln.
Dafür haben wir, wenn man ein wenig Eigenwerbung machen darf, den Power-Weakness-Indikator entwickelt.
Der PWD-Indikator (Power-Weakness Divergence) ist für den Metatrader 4 programmiert worden und hilft dem Trader Anomalien in den einzelnen Währungen schnell zu erkennen und darauf zu reagieren. Er ist, zum größten Teil, für Mean-Reversion-Systeme gedacht und geeignet.
Wenn man nun eine starke Abweichung von einzelnen Währungen entdeckt hat, wo der PWD-Indikator sehr große Hilfe leistet, so spekuliert man darauf, dass die Währungen sich wieder normalisieren und auch wieder zum Mittelwert zurückkehren. Ein klassisches Regression zum Mittelwert Prinzip.
Sollten Sie sich für solch eine Korrelations-Systematik interessieren, so können Sie sich problemlos den PWD-Indikator hier anschauen und sich alles genau durchlesen: Power-Weakness Indikator.
Sie können aber auch natürlich ein eigenes Korrelations-System oder einen Korrelations-Indikator bauen und das sollten Sie auch! Anhand von Korrelationen erhalten Sie sehr wichtige Informationen über die Märkte die Sie handeln und können sowohl Systeme als auch Ihr Risk- und Moneymanagement optimieren.
Schlusswort
Sollten Sie sich alles durchgelesen haben und sind nun beim Schlusswort angelangt, dann meinen Sie es wohl wirklich ernst.
In der Börsen-Literatur, ganz besonders in Deutschland, existieren wohl unzählige Methodiken die Märkte zu analysieren, zu interpretieren und „profitabel“ zu traden.
Doch wenn Sie anfangen sich Ihre eigenen Analysen zu bauen und nicht auf alles vertrauen was so in Börsenbüchern steht, dann werden Sie herausfinden, dass zwar schon einige Methodiken existieren die nachweislich signifikant sind, es aber auch sehr viele Trading-Arten gibt die, zum größten Teil, nachweisbar nicht profitabel verwendet werden können.
Auch wenn wir uns im Bereich der technischen Analyse aufhalten, so sind viele Indikator, wie zum Beispiel Ichimoku und MACD-Indikator, unbrauchbar. Sie biete somit absolut keinen Vorteil.
Indikatoren widerrum wie der ATR-Indikator oder einige Filter-Kombinationen aus EMA’s und SMA’s können sehr wohl einen sehr guten Vorteil an den Märkten bieten.
Leider führen auch viele Trading-Bücher ins leere und bieten eher selten einen Mehrwert für das richtige Trading.
Auch haben wir hier auf unserem Blog einen Content-Artikel zum Thema „Wie nützlich sind denn Fibonacci-Retracements?“ geschrieben und den Vorteil, den Fibonacci-Retracements laut deutscher Trading-Literatur haben soll, widerlegt. Hier finden Sie den Artikel: Fibonacci-Retracements.
Wir haben Ihnen in diesem Content-Artikel 8 wirklich funktionierende Methodiken vorgestellt die entweder als eigene Systeme, aber auch als Filter-Techniken verwendet werden können um sich einen Edge am Markt zu erarbeiten.
Natürlich steckt in der Entwicklung eines profitablen Trading-Systems sehr viel Arbeit und Fleiß, aber wenn man zumindest die richtige Methodik und die richtigen Parameter für sein Trading verwendet und gefunden hat, dann ist man definitiv einen großen Schritt weiter!
Wir wünschen Ihnen einen erfolgreichen System-Handel!
Mit freundlichen Grüßen aus Berlin,
Statistic-Trading
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