„The Trend is your friend“ – Eine alte Börsenweisheit. Die Frage, wie man einen Trend erkennt und wie man daraus seine Handelsentscheidungen ziehen kann, beschäftigt die Börsianer und vielmehr die Technischen Analysten schon seit vielen Jahren. Doch auch wenn man den Trend erkennt, bleibt die Einschätzung oft noch Interpretationssache. Um dieses subjektive Empfinden so gering wie möglich halten zu können empfielt es sich, für einen Indikator wie den Gleitenden Durchschnitt zusätzlich ein mechanisches Handelssystem zu entwickeln. Doch dazu später mehr.
Ein Gleitender Durchschnitt zeigt auf einem Chart den durchschnittlichen Wert einer Wertpapierkursreihe über eine bestimmte Zeitperiode an. Gleitende Durchschnitte helfen dabei, Preisschwankungen in einem Chart zu glätten, das so genannte Hintergrundrauschen der Märkte abzuschwächen, so dass man Trends und Tendenzen, Widerstände und Unterstützungen besser erkennen kann. Gleitende Durchschnitte sind aber eben auch gut zur Generierung von Kauf- und Verkaufsignalen. Schneidet der Kurs den Durchschnitt von oben nach unten, heißt das: verkaufen. Umgekehrt gilt dasselbe. In der Technischen Analyse gibt es drei Hauptarten von Gleitenden Durchschnitten: Den einfachen, den gewichteten und den exponentiellen Gleitenden Durchschnitt. Häufig verwendete Zeitabschnitte sind zum Beispiel der 200-Tage-Gleitende Durchschnitt, der 90-TageGleitende Durchschnitt und der 50-Tage Gleitende Durchschnitt. Aber fangen wir von vorne an.
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Der einfache Gleitende Durchschnitt, auch Simple Moving Average (Simple-MA) genannt, ist der arithmetische Mittelwert der Kursentwicklung, bezogen auf einen vorgegebenen Zeitraum von zehn Tagen. Wählt man beispielsweise einen 10-Tage Simple-MA, so werden jeweils die Kurse (Schluss-, Hoch-, oder Tiefkurse) addiert und durch zehn geteilt. Diese Prozedur wird täglich wiederholt. Problematisch bei dieser Art Gleitender Durchschnitte ist die Tatsache, dass jedem einzelnen Tag, der in diese Berechnung mit einfließt, das gleiche Gewicht beigemessen wird. Geht man davon aus, dass die jüngeren Tage auf die zukünftige Kursentwicklung größeren Einfluss haben als weiter zurückliegende Tage, so wird klar, dass dieser Durchschnitt nicht der Weisheit letzter Schluss sein kann. Ein weiteres Problem beim einfachen Gleitenden Durchschnitt liegt darin, dass er nur die jeweils in dem Zeitraum enthaltenen Kurse berücksichtigt.
Um diesen Pferdefuß auszumerzen, wurde der einfache Gleitende Durchschnitt weiterentwickelt: Der linear gewichtete Gleitende Durchschnitt kann die Gleichstellung aller zur Durchschnitts-Berechnung herangezogenen Börsentage ausgleichen. Im Gegensatz zum SimpleMA berücksichtigt ein gewichteter Gleitender Durchschnitt die neuesten Zeitperioden mehr als die älteren Zeitabschnitte. Es gibt viele Methoden, wie man diese Gewichtung vornehmen kann, aber eine der verbreitetsten ist die Technik, den Wert der ersten Periode mit 1, den zweiten mit 2, den dritten mit 3, und so weiter zu multiplizieren, bis man zum aktuellen Wert kommt. Die Ergebnisse dieses Produktes werden dann addiert. Wie beim einfachen Gleitenden Durchschnitt muss diese Summe durch einen bestimmten Faktor geteilt werden. Aber anders als beim einfachen, ist beim gewichteten Gleitenden Durchschnitt dieser Divisor nicht einfach die Menge der zur Analyse herangezogenen Zeitperioden, sondern die Summe der Gewichte. Nimmt man als Beispiel einen 10-Tage Gleitenden Durchschnitt, würde man als Divisionsfaktor nicht zehn, sondern die Zahl 55 erhalten:
1+2+3+4+5+6+7+8+9+10 = 55
Bei einem 50-Tage Gleitenden Durchschnitt wäre der Divisor folglich wesentlich höher, er läge bei einem Wert von 1275. Durch diese Gewichtung reagiert der Durchschnitt schneller auf Preisänderungen und zeigt eine Trendwende dementsprechend früher an (siehe Bild 1).
Der exponentielle Gleitende Durchschnitt (auch: Exponential Moving Average) bekommt sogar beide weiter oben angesprochenen Probleme des einfachen Gleitenden Durchschnitts in den Griff. Dieser Gleitende Durchschnitt berücksichtigt alle Daten, die in einer Wertpapierkursreihe vorkommen. Die Berechnung des exponentiellen Gleitenden Durchschnitts funktioniert folgendermaßen: Nehmen wir als Beispiel wieder einen 10-Tage Gleitenden Durchschnitt: Der Kurs des elften Tages wird mit einem bestimmten Faktor, in der Regel 0,20, multipliziert (gewichtet), der einfache Gleitende Durchschnitt der vergangenen zehn Tage mit 0,80. Diese Prozedur wiederholt sich wieder Tag für Tag. Durch diese Gewichtung ist der exponentiell Gleitende Durchschnitt der sensibelste der drei bisher vorgestellten Gleitenden Durchschnitte, und zeigt am frühesten eine Kursveränderung an.
Obwohl man denken könnte, dass der exponentielle Gleitende Durchschnitt wegen der raffinierten Kalkulation wahrscheinlich der Durchschnitt ist, der die besten Ergebnisse liefern wird, ist das nicht zwangsläufig der Fall. Alle drei vorgestellten Durchschnitte finden Anwendung in der heutigen Technischen Analyse, und haben auch ihre Berechtigung. Ob man den einfachen, den gewichteten oder den exponentiellen Durchschnitt benutzt, hängt zum Beispiel von Parametern wie dem jeweiligen Markt oder dem Beobachtungszeitraum ab. Ein Beispiel: Je geringer die Anzahl der beobachteten Zeitperioden, desto früher und häufiger wird man Kauf- oder Verkaufsignale erhalten. Allerdings steigt auch die Gefahr von Fehlsignalen. Und umgekehrt gilt natürlich: Der 200-Tage Gleitende Durchschnitt ist im Hinblick auf den langfristigen Trend aussagekräftiger, allerdings reagiert er auf Veränderungen des Kursniveaus mehr zeitverzögert. Es macht auch einen Unterschied, ob man einen Trend analysieren möchte oder konkrete Kauf- und Verkaufsignale generieren lassen will. Hier ist man dann als Analyst gefragt, um sich die verschiedenen Gleitenden Durchschnitte als Indikatoren zu konfigurieren. Bild 1 zeigt die drei bisher vorgestellten Gleitenden Durchschnitte im Vergleich.
Der Chart zeigt den Kursverlauf des Rohölpreises. Dazu wurde ein einfacher (rote Linie), ein linear gewichteter (grüne Linie) und ein exponentiell gewichteter Gleitender Durchschnitt (blaue Linie) angelegt. Man kann deutlich erkennen: Mit jeder Erweiterung des Berechnungsprinzips kann man Trendwenden früher erkennen.
Die Gleitenden Durchschnitte sind aber nicht nur als Einzelkämpfer von Nutzen, auch die Kombination verschiedener Gleitender Durchschnitte kann helfen Handelsentscheidungen zu treffen. Eine Strategie wäre mehrere „schnelle“ und einen „langsamen“ Gleitenden Durchschnitt zu kombinieren. Legt man zum Beispiel einen 20-Tage, einen 50-Tage und einen 200-Tage einfachen Gleitenden Durchschnitt auf einen Kursverlauf an und sowohl der 20-, als auch der 50-Tage Durchschnitt durchkreuzen den 200-Tage Gleitenden Durchschnitt, kann das als langfristiges Kaufsignal gewertet werden. Diese Konstellation wird in Fachkreisen auch „Golden Cross“ genannt (Bild 2).
Die 20- und 50-Tage GDs (blaue und grüne Linie) kreuzen den 200-Tage Gleitenden Durchschnitt (rote Linie) von oben nach unten. Diese Konstellation gilt gemeinhin als Kaufsignal.
Gleitende Durchschnitte eröffnen eine große Menge von Möglichkeiten, Trading in vorgegebene Bahnen zu lenken, wir sprachen ja ganz am Anfang von mechanischen Handelssystemen. Gleitende Durchschnitte können eine visuelle Unterstützung sein, wenn es darum geht Trendanalysen zu erstellen oder als ein Filter für Kauf- und Verkauforders. Man darf aber nicht vergessen, dass alle Börsianer diese Charts betrachten. Es ist wichtig, im Hinterkopf zu behalten, dass eine Kreuzung zweier Durchschnitte nicht nur einem selbst auffallen wird. Außerdem bleibt zu erwähnen: Gleitende Durchschnitte sind preisbasierte Indikatoren, sie zeigen also das, was die reine Preisbewegung ohnehin schon darstellt. Das ist keine wirklich neue Information. Gleitende Durchschnitte funktionieren daher etwas zeitverzögert und zeigen Entwicklungen erst an, nachdem sie bereits begonnen haben. Aber das sind natürlich keine Gründe, auf diesen wertvollen Technischen Indikator zu verzichten. Sonst hätten sich wohl kaum so viele weitere Varianten des Gleitenden Durchschnitts entwickelt. Die verfeinerten Varianten heißen zum Beispiel: Time Series, Triangular, Variable oder Volume Adjusted Moving Average. Wir danken Traders Magazine für die Mitarbeit.
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