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Technische Aktienanalyse
Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 220 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse 6.2 Technische Aktienanalyse Definition Bei der Technischen Aktienanalyse handelt es sich um die Analyse von Kursbewegungen oder Umsatzentwicklungen in der Vergangenheit, um Prognosen für zukünftige Kursentwicklungen abgeben zu können. Thesen 1. Der Marktwert ist allein das Ergebnis von Angebot und Nachfrage. 2. Angebot und Nachfrage werden durch rationale und irrationale Faktoren determiniert. 3. Kurse entwickeln sich grundsätzlich in langfristigen Trends. 4. Änderungen des Trends kommen durch Verschiebungen von Angebot und Nachfrage zustande. 5. Historische Trends neigen dazu, sich zu wiederholen. Es bestehen daher Vorhersagemöglichkeiten. Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 221 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Kritik an der Fundamentalanalyse 1. Erfolgreiche Strategien erfordern Investoren, die über erhebliche finanzielle Ressourcen verfügen und auch bereit sind, diese einzusetzen. 2. Eine nachhaltige Kurssteigerung setzt häufig erst dann ein, wenn der fundamental orientierte Anleger bereits längere Zeit investiert ist. 3. Unterbewertungen von Titeln können, müssen aber nicht zwingend Käufe nach sich ziehen. Andererseits ist vorstellbar, daß trotz Überbewertung eines Titels Käufer auftreten. 4. Vollständigkeit des vorhandenen Datenmaterials? 5. Verläßlichkeit des vorhandenen Datenmaterials? 6. Kennzahlen können nicht besser sein als die ihrer Errechnung zugrundeliegenden Daten. 7. Probleme bei der Ermittlung eines geeigneten KGVs. Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 222 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Vorteile der technischen Analyse 1. Kurzfristige Kursschwankungen sind für den Anleger bedeutsamer als langfristige. Die Ausnutzung kurzfristiger Kursschwankungen führt zu höheren Gewinnen als die Fixierung auf den Trend. 2. Informationen über fundamentale Bedingungen erreichen den Entscheidungsträger vielfach zu spät. 3. Gerade weil viele Anleger ihre Transaktionsentscheidungen an Charts orientieren, sollte man sich mit ihnen befassen. 4. Keine Abhängigkeit von Angaben des Jahresabschlusses 5. Psychologische und nicht quantifizierbare Faktoren werden berücksichtigt. Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 223 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Kritik an der technischen Analyse 1. Marktverhalten, das in der Vergangenheit beobachtet wurde, muß sich in der Zukunft nicht unbedingt fortsetzen. 2. Die Technische Analyse ist eine „Self-Fulfilling Prophecy“. 3. Ein dauerhafter Erfolg der technischen Analyse gefährdet das Gewinnpotential der sich an ihr orientierenden Anleger. Gegenargumente - erfolgreiche Strategien werden gerade nicht veröffentlicht - viele Analysten und Anleger trauen der technischen Analyse nicht - Know-How und Ausstattung fehlen der breiten Öffentlichkeit - technische Analyse erfordert Zeit- und Arbeitseinsatz 4. Subjektivität 5. Verletzung der Efficient Market Hypothesis Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 224 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Dow-Theorie Die Dow-Theorie ist der erste systematische Versuch, das allgemeine Niveau des Aktienmarktes darzustellen und vorherzusagen. Zu diesem Zweck wurden der Dow-Jones-Rail Average, heute Dow-Jones Transportation Average, und der heute als Dow-Jones bekannte Dow-Jones Industrial Average entwickelt. Grundaussagen der Dow-Theorie 1) Die Entwicklung der Indices wird in drei Trends untergliedert: • Primärtrend - wichtigster, langfristiger Trend - Dauer > 1 Jahr - Wertänderung > 20% • Sekundärtrend - mittelfristiger Trend - Dauer: 3 Wochen bis 3 Mte. (selten länger) - Korrektur zum Primärtrend • Tertiärtrend - kurzfristiger Trend - Dauer: bis 6 Tage - eher unbedeutend, da leicht manipulierbar Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 225 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse 2) Prinzip der Bestätigung Die Dow-Theoire verlangt, daß beide Indices eine Trendumkehr signalisieren. - vielfach werden sich die Indices nicht parallel entwickeln - zeitliche Verzögerungen sind denkbar - die künftige Entwicklung ist dann unklar 3) Volume goes with the trend Der Umsatz in einem Titel steigt tendenziell, wenn sich die Kurse in Richtung des vorherrschenden Primärtrends bewegen. Der Umsatz dient indes lediglich als zusätzlicher Hinweis auf den Trend, maßgeblich ist die Entwicklung des Kurses selbst. 4) Dow-Linie Der Sekundärtrend verläuft zwei Wochen oder länger in einer parallelen Zone von bis zu 5% um einen Mittelwert. Der anschließende Ausbruch hat signalgebende Wirkung. Seine Bedeutung ist umso größer, je länger die Seitwärtsbewegung andauerte und je näher die Preisgrenzen zusammenliegen. 5) Es werden ausschließlich Schlußkurse betrachtet. Notierungen im Verlauf eines Handelstages bleiben unberücksichtigt. 6) Ein Trend besteht solange, bis seine Umkehr definitiv signalisiert wurde. Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 226 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Kritik 1) Die Dow-Theorie liefert keine eindeutigen Signale. 2) Die Signale der Dow-Theorie kommen vielfach zu spät. 3) Die Dow-Theorie analysiert nur den Primärtrend, nicht den für den kurzfristig orientierten, risikofreudigen Investor ebenfalls interessanten Sekundärtrend. 4) Die Aussagen der Dow-Theorie beschreiben nur den Gesamtmarkt, spezielle Empfehlungen hinsichtlich bestimmter Titel werden nicht gegeben. Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 227 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Exkurs: Marktphasen Die drei Phasen einer Hausse a) Phase of accumulation - vorausschauende Investoren kaufen Titel trotz unvorteil hafter wirtschaftlicher Lage - Geschäftsberichte spiegeln die negative Entwicklung der Unternehmen wider - die Öffentlichkeit ist Aktienabstinent b) Phase of increasing activity - verbessertes Geschäftsklima - steigende Gewinne der börsennotierten Gesellschaften - technisch orientierte Anleger sind erfolgreich c) Überhitzungsphase - hohe Anzahl an Neuemissionen - Vielzahl positiver Nachrichten - Börse im Zentrum des öffentlichen Interesses - intensiver Handel in „cats and dogs“ Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 228 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Die drei Phasen einer Baisse a) Distribution Period - vorausschauende Investoren erkennen die außergewöhnliche Höhe der Unternehmensgewinne und verkaufen - hohe Umsätze - Öffentlichkeit sehr aktiv, indes zunehmende Enttäuschung wegen ausbleibender Gewinne b) Panic Phase - am Markt treten immer weniger Käufer auf - der Wunsch nach schnellem Verkauf der Titel verstärkt sich ⇒ vielfach folgt eine kurzzeitige Seitwärtsbewegung oder Erholung (Sekundärtrend) c) Dritte Phase - Unternehmensnachrichten verschlechtern sich - Kursverfall schwächt sich im Zeitablauf ab - „cats and dogs“ fallen wesentlich stärker als Standardwerte, da letztere tendenziell auch in der Baisse erst später verkauft werden Exkurs-Ende Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 229 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Elliot-Wellen-Theorie 1. Aktienkurse verlaufen in einer sich wiederholenden Wellenform. 2. Ein kompletter Wellenzyklus besteht aus fünf Aufwärtswellen und drei Abwärtswellen (Korrekturwellen). 3. Jede Welle läßt sich in Wellen eines kleineren Grades zerlegen, Wellen in Richtung des Trends in fünf Wellen, Korrekturwellen entgegen dem Trend in drei Wellen. 4. Die Zeit hat keinen Einfluß auf das Wellenmuster. Es werden neun Wellengrade differenziert (Dauer 200 Jahre bis wenige Stunden). 5. Die Fibonacci-Reihe und der Goldene Schnitt bilden die mathematische Grundlage der Elliot-Wellen-Theorie. 6. Anhand bestimmter Wellenformationen lassen sich Aussagen über zukünftige Kurse treffen. 7. Bei Versagern erreicht die 5. Welle nicht das Niveau der 3. Welle. Versager stellen ein Zeichen für die Sachwäche des derzeitigen Trends dar. 8. Statt der üblichen 5-3-5 Formation können Korrekturwellen u.a. auch 3-3-5 Formationen (Flachs) ausbilden. Flachs stellen ein Zeichen für die Stärke eines zukünftiger Aufwärtstrends dar. Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 230 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Kritik 1. Richtige Kursprognosen setzen ein korrektes Abzählen der Wellen voraus. 2. Je nach Zählweise lassen sich die Wellen unterschiedlich interpretieren. Die Kursprognosen differieren dementsprechend. 3. Die Elliot-Wellen-Theorie ist zur Klassifizierung historischer Kurse gut geeignet, weniger aber zur Kursprognose. 4. Die Anwendung der Elliot-Wellen-Theoire auf einzelne Aktien erweist sich als nicht erfolgreich. 5. Die Elliot-Wellen-Theorie bewährt sich in solchen Märkten am besten, die im Blickpunkt der Öffentlichkeit stehen. Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 231 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Bedeutung der Fibonacci-Reihe 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, ... Aufbau - die Summe zweier aufeinander folgender Elemente liefert das nächste Element der Fibonacci-Reihe - das Verhältnis zweier aufeinanderfolgender Elemente strebt gegen 0,618 - das Verhältnis eines Elements zu dem ihm vorangegehenden Element strebt gegen 1,618 ⇒ Goldener Schnitt Verbindung zur Elliot-Wellen-Theorie 1) Fibonacci-Ratios - Wellenanzahl führt unabhängig von der Tiefe der Untergliederung zu Werten der Fibonacci-Reihe - Minimum Target für die Spitze von Welle 3 = 1,618 x Länge von Welle 1, ausgehend vom Tiefpunkt von Welle 2 - Minimum Target für die Spitze von Welle 5 = 2 x 1,618 x Länge von Welle 1, ausgehend vom Tiefpunkt von Welle 2 - für eine 5-3-5 Korrektur sind Welle a und c i.a.R. gleich lang 2) Percentage Retracement - übliche Marktkorrekturen: 100%, 50%, 67% - gleichzeitig: Verhältnis der drei ersten FibonacciZiffern Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 232 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse 3) Fibonacci Time Targets - ausgehend von einem bedeutenden Weendepunkt werden künftige Tops and Bottoms an FibonacciTagen erwartet 4) Analyse von Zyklen vgl. Kondratieff-Zyklus: 54 Jahre (Fibonacci-Ziffer: 55 Jahre) Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 233 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Charttechniken Unter einem Chart versteht man die Darstellung der Kursentwicklung einer Aktie oder eines Indices in einem Diagramm. Bei Linien-, Balken- und Kerzencharts wird häufig gleichzeitig auch die Umsatzentwicklung betrachtet. 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 und somit auch die Kursverläufe von Aktien mit einem sehr unterschiedlichen Kursniveau verglichen werden können. Auf der Abszisse wird bei Linien-, Balken- und Kerzencharts die Zeit abgetragen. Die dort betrachteten Zeiteinheiten umfassen i.a.R. einen Tag, eine Woche oder einen Monat. Bei Point & Figure Charts hat die Abszisse keine Maßeinheit. Chartarten - Liniencharts - Balkencharts - Kerzencharts - Point & Figure Charts Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 234 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Liniencharts - pro betrachteter Zeiteinheit wird nur ein Kurs verwandt - üblicherweise werden entweder Kassa- oder aber Schlußkurse betrachtet - die Einzelwerte werden durch eine Gerade miteinander verbunden - Vorteil: Problemlose Datenbeschaffung - Nachteil: Kursbewegungen innerhalb der betrachteten Zeiteinheiten bleiben unberücksichtigt Balkencharts - beim Balkencharts werden pro betrachteter Zeiteinheit mehrere Kurse verwandt - die jeweiligen Höchst- und Tiefstkurse werden durch einen senkrechten Strich miteinander verbunden - der Schlußkurs wird durch einen horizontalen Strich nach rechts, der Eröffnungskurs durch horizontalen Strich nach links gekennzeichnet - die Balken werden nicht miteinander verbunden - Nachteil: Die Datenbeschaffung ist im Vergleich zum Linienchart relativ aufwendig. - Vorteil: Kursbewegungen innerhalb der betrachteten Zeiteinheit werden in die Darstellung einbezogen Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 235 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse In Balken- und Liniencharts können ergänzend gleitende Durchschnitte, Dividendenzahlungen und Kapitalveränderungen eingetragen werde. Die Kurse vor der Dividendenzahlung bzw. der Kapitalveränderung werden bereinigt, sodaß für diesen Zeitraum nicht mehr die tatsächlichen historischen, sondern bereinigten Kurse dargestellt werden. Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 236 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Kerzencharts - beim Kerzenchart werden insgesamt vier Kurse verwandt - die Differenz zwischen dem Eröffnungs- und dem Schlußkurs wird als Rechteck eingetragen und bildet den Körper der Kerze - die Spanne zwischen Höchst- und Tiefstkurs wird durch eine Linie markiert und bildet den Schatten der Kerze - die Verbindung zwischen Körper und Höchstkurs wird als oberer Schatten, die Verbindung zwischen Körper und Tiefstkurs als unterer Schatten der Kerze bezeichnet - liegt der Eröffnungskurs über dem Schlußkurs, ist die Kerze schwarz, liegt der Eröffnungskurs unterhalb des Schlußkurses, so ist die Kerze weiß (rot) - generell gilt, daß lange schwarze Kerzen ohne unteren Schatten auf eine schwache Tendenz hindeuten, lange weiße Kerze ohne oberen Schatten dagegen eine feste Tendenz andeuten - je länger der entsprechende Schatten ist, desto stärker wird diese Aussage relativiert - kurze weiße oder schwarze Kerzen mit langen Schatten deuten auf einen unsicheren Markt hin - im Extremfall sind alle Kurse identisch, es entsteht eine sog. Doji-Linie Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 237 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse - mehrere Kerzen können zudem ohne Informationsverlust zu einer Kerze zusammengefaßt werden - im Gegensatz zu anderen Charttechniken, bei denen man sog. Formationen analysiert, betrachtet man bei Kerzencharts Chartkombinationen - werden zwei oder mehr Tageskerzen miteinander verknüpft, so eignet sich diese Kombination zur Prognose des Kursgeschehens am folgenden Tag - werden zwei oder mehr Wochenkerzen miteinander verknüpft, können daraus Rückschlüsse über die Kursentwicklung der nächsten Woche gezogen werden - Vorteile von Kerzencharts • anschauliche Darstellungsform (Verwendung von Farben und Differenzierung von Körper und Schatten) • Kombinationen erlauben Prognosen über zukünftige Kursentwicklung - Nachteile von Kerzencharts • aufwendige Datenbeschaffung • aufwendige graphische Darstellung Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 238 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Point & Figure Charts - zur Darstellung von Kursveränderungen werden Symbole verwandt: Ein „x“ steht für einen Aufwärtstrend, ein „o“ steht für einen Abwärtstrend - Kursveränderungen werden dabei nur dann angetragen, wenn sie ein bestimmtes Ausmaß überschreiten, dadurch soll erreicht werden, daß Trends klarer erkennbar werden - solange die Kursbewegung in eine Richtung geht, werden die Zeichen über- oder untereinander eingetragen - eine neue Spalte wird erst dann begonnen, wenn sich die Richtung der Kursbewegung nachhaltig ändert - dazu muß die gegenläufige Kursbewegung ein bestimmtes Mindestmaß überschreiten. Je nachdem, ob zum Trendwechel ein, drei oder fünf Zeichen eingetragen werden müssen, spricht man von einem Ein-, Drei- oder FünfPunkt-Umkehrchart - die Breite des Charts wird durch die Häufigkeit der Trendwechsel im betrachteten Zeitraum determiniert - um den zeitlichen Ablauf erkennbar zu machen, werden die Monate Januar bis September mit den Zahlen 1 bis 9, die Monate Oktober bis Dezember mit den Buchstaben A bis C markiert Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 239 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse - Die Eintragung in den Chart läuft nach folgendem Muster ab: Ist die letzte Eintragung ein „o“, so ist zuerst der Tagestiefstkurs zu betrachten. Liegt er unter dem bisherigen Tiefstkurs, so wird ein „o“ eingetragen und dem jeweiligen Tageshöchstkurs keine Beachtung geschenkt Liegt der Tagestiefstkurs nicht unter dem bisherigen Tiefstkurs, so ist der Tageshöchstkurs zu betrachten, um festzustellen, ob die für einen Trendwechsel erforderliche Mindestkursbewegung stattgefunden hat. Aufwärtsbewegungen beginnen immer ein Kästchen über dem Minimum der letzten „o“-Säule. Ist die letzte Eintragung im Chart ein „x“, so ist zunächst der Tageshöchstkurs zu betrachten. Liegt dieser über dem bisherigen Höchstkurs, so ist ein „x“ in den Chart einzutragen. Ist der Kurs indes nicht weiter gestiegen, so ist zu prüfen, ob der Tagestiefstkurs so niedrig ist, daß die Voraussetzung für eine Trendumkehr gegeben ist. Ist dies der Fall, so ist eine neue Spalte mit einem „o“ zu beginnen. Eine Abwärtsbewegung beginnt immer ein Kästchen unter dem Maximum der letzten „x“-Säule. - Vorteile des Point & Figure Charts • platzsparende Darstellungsform • nur wesentliche Kursbewegungen werden dargestellt • volatile Perioden werden sehr ausführlich dargestellt - Nachteil von Point & Figure Charts • keine Möglichkeit zur Darstellung der Umsatzentwicklung Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 240 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Analyse von Charts 1. Trendlinien / Trendkanäle 2. Widerstands- / Unterstützungslinien 3. Chartformationen - Kopf-Schulter-Formation Schlägt ein Aufwärtstrend in einen Abwärtstrend um, so liegt der mittlere der drei Scheitelpunkte am höchsten. Die beiden anderen bilden die Schultern. Die jeweiligen Tiefpunkte werden durch eine sog. Nackenlinie miteinander verbunden. Wird diese bei der rechten Schulter nach unten durchbrochen, dann liegt ein Verkaufssignal vor. Dieses wird bestätigt, wenn die Umsätze von der linken zur rechten Schulter hin abnehmen, nach Durchbrechen der Nackenlinie indes wieder zunehmen. - umgekehrte Kopf-Schulter-Formation Schlägt ein Abwärtstrend in einen Aufwärtstrend um, so liegt der mittlere der drei Scheitelpunkte am tiefsten. Die beiden anderen bilden die Schultern. Die jeweiligen Hochpunkte werden durch eine sog. Nackenlinie miteinander verbunden. Wird diese bei der rechten Schulter nach oben durchbrochen, dann liegt ein Kaufsignal vor. Dieses wird bestätigt, wenn die Umsätze von der linken zur rechten Schulter hin abnehmen, nach Durchbrechen der Nackenlinie indes wieder zunehmen. Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 241 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse - M-Formation Die M-Formation deutet auf das Ende eines Aufwärts- und den Beginn eines Abwärtstrendes hin. Sie ist verhältnismäßig schwierig zu identifizieren. Erst wenn der Kurs bei einer zweiten Aufwärtsbewegung die Höhe der vorherigen Spitze nicht übertrifft und anschließend wieder sinkt, deutet sich diese Formation an. Auf der Höhe des sog. Tales zwischen den Spitzen wird eine Basislinie eingezeichnet. Wird siese nach unten durchbrochen, so liegt ein Verkaufssignal vor. Dieses wird bestätigt, wenn die Umsätze von links nach rechts sinken und erst nach Durchbrechen der Basislinie wieder ansteigen. - W-Formation Die W-Formation deutet auf das Ende eines Abwärts- und den Beginn eines Aufwärtstrendes hin. Sie ist verhältnismäßig schwierig zu identifizieren. Erst wenn der Kurs bei einer zweiten Abwärtsbewegung den vorherigen Tiefpunkt nicht unterschreitet und der Kurs anschließend wieder ansteigt, deutet sich diese Formation an. Auf der Höhe des sog. „Tales“ zwischen den Spitzen wird eine Basislinie eingezeichnet. Wird siese nach oben durchbrochen, so liegt ein Kaufsignal vor. Dieses wird bestätigt, wenn die Umsätze von links nach rechts sinken und erst nach Durchbrechen der Basislinie wieder ansteigen. Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 242 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse 4. Methode der gleitenden Durchschnitte Der gleitende Durchschnitt ist ein Verfahren zur Glättung eines Kursverlaufes und dient zum Erkennen des zugrundeliegenden Trends n GD = n t ∑K i =1 t −i +1 n Ordnung des gleitenden Durchschnittes Index des Tages, zu dem der gleitende Durchschnitt errechnet werden soll Ordnung des gleitenden Durchschnittes kurzfristige Trends mittelfristige Trends langfristige Trends 10<n<30 50<n<100 n=200 Handelsregel - Kauf, sobald der Kurs (der kurzfristige gleitende Durchschnitt) den langfristigen gleitenden Durchschnitt von unten nach oben schneidet. - Verkauf, sobald der Kurs (kurzfristiger gleitender Durchschnitt) den (langfristigen) gleitenden Durchschnitt von oben nach unten schneidet. Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 243 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Charakteristika der GD - der einzelne Preis hat nur einen geringen Einfluß - nur anhaltende und signifikante Preisänderungen ändern den gleitenden Durchschnitt - je höher der Grad des gleitenden Durchschnitts, desto langsamer erfolgt die Anpassung Vorteil - leicht zu errechnen - in Trendphasen sehr verläßlich Nachteil - bei Seitwärtsbewegungen u.U. zahlreiche Kauf/Verkaufssignale - Signale u.U. zu spät - optimaler GD kann für jede Aktie verschieden sein - Trade -Off Je kleiner der Grad des GD ist, desto schneller reagiert der Indikator auf Trendänderungen, allerdings häufen sich auch Fehlsignale; je höher der Grad des GD ist, desto weniger Fehlsignale treten auf, indes treten die Signale vielfach erst mit erheblicher zeitlicher Verspätung auf. Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 244 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse 5. Relative Stärke nach Levy Die relative Stärke nach Levy untersucht das Verhältnis der Entwicklung einer Aktie zu der des Gesamtmarktes, einer Branche oder einer anderen Aktie. Die relative Stärke einer Aktie zeigt sich darin, daß - eine Aktie bei einem Kursanstieg stärker steigt als der Gesamtmarkt, - eine Aktie bei einem Kursverfall nicht so stark sinkt wie der Gesamtmarkt Die relative Stärke ist ein Rangkriterium zur Bestimmung derjenigen Aktien, die sich in der jüngsten Vergangenheit besser als der Markt entwickelt haben. Sie ist indes kein Maß für Risiko oder Volatilität. Grundlegende Annahme Aktien, die in der Vergangeneheit Relative Stärke gezeigt haben, werden sich auch in der Zukunft relativ stärker entwickeln als das Referenzmaß. Handelsregel Kaufe in einer Aufwärtsbewegung Aktien mit einer hohen Relativen Stärke, verkaufe diese Aktien, sobald ihre Relative Stärke einen bestimmten Schwellenwert unterschritten hat. Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 245 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Künstliche neuronale Netze Künstliche neuronale Netze stellen den computerimplementierten Versuch dar, die Lern- und Verknüpfungsfähigkeit des menschlichen Gehirns auf komplizierte nichtlineare Wirkungszusammenhänge zu übertragen. Expertensystem - DasWissen eines Experten wird systematisch in „WennDann“-Regeln abgebildet. Diese Vorgehensweise ist indes verhältnismäßig teuer und zeitintensiv. - Grob vereinfacht handelt es sich bei einem Expertensystem um ein sehr ausgefeiltes Verfahrenshandbuch. - Dieses ist indes statisch, d.h. es finden keine Lernprozesse statt. - Ihre Anwendung ist nur auf häufiger auftretende Probleme, die mit statischem Erkenntnisstand gelöst werden können, wirtschaftlich. - Eine Handhabung fehlerhafter, inkonsistenter und unvollständiger Informationen ist nicht möglich. Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 246 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Künstliche neuronale Netze - KNN sind im Gegensatz zu Expertensystemen dynamisch, d.h. es finden Lernprozesse statt. - Während des Lernprozesses soll das KNN aus Beispielen Problemlösungsverhalten selbst erlernen. - Zielsetzung ist es, die Fähigkeiten des menschlichen Gehirns auf Computer zu übertragen: • Lernen • Generalisieren • Abstrahieren, Mustererkennung - Änderungen der Problemstellung erfordern keine neue Programmierung. - KNN sind in der Lage, inkonsistente, fehlerhafte und unvollständige Daten zu handhaben. Eignung für die technische Aktienanalyse KNN können selbständig Gesetzmäßigkeiten erkennen und erlernen, die sich nur schwer explizit formulieren lassen. KNN erkennen neben linearen auch nicht-lineare Funktionszusammenhänge. Die technische Aktienanalyse geht davon aus, daß sich Muster im Marktverhalten wiederholen und zu Kursprognosen genutzt werden können. Die Verwendung von KNN in der technischen Aktienanalyse bietet sich daher an. Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 247 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Biologischer Hintergrund von KNN Ein KNN simuliert das biologische System des menschlichen Gehirns. Gehirnzellkomplexe werden in Struktur und Funktionsweise nachgebildet, um die Simulation menschlicher Denkvorgänge zu erreichen. Ein wesentlicher Bestandteil des menschlichen Gehirns sind die Neuronen. Diese arbeiten in Gruppen zusammen, die Netzwerke genannt werden. Jede Gruppe bzw. jedes Netzwerk besteht aus mehreren tausend miteinander verbundenen Neuronen. Diese Neuronen erfüllen drei Aufgaben: - Sammeln von Inputs, - Verarbeitung der Inputs, - Weitergabe eines Outputs an die nachfolgenden Neuronen. Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 248 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Funktionsweise eines Backpropagation-Netzes Im Rahmen der Kursprognose wird üblicherweise ein dreischichtiges Backpropagation-Netz verwendet. Jede Schicht besteht aus Prozessoren, die ihrerseits mit anderen Prozessoren verbunden sind. • Eingabe-Schicht (Input Layer) • Zwischen-Schicht (Hidden Layer) • Ausgabe-Schicht (Output Layer) Die Verbindungslinien zwischen den Prozessoren sind gewichtet, d.h. daß die Werte, die die Prozessoren an ihre Nachfolger weitergeben, mit einem der Verbindungslinie zugeordneten Faktor multipliziert werden. Somit werden Werte excitatorisch oder inhibitorisch weitergegeben. Die Prozessoren haben die Funktion, eine vom Benutzer definierte Anzahl von Eingangswerten zu summieren und einen Vergleich mit dem Schwellwert des Prozessors durchzuführen. Wenn der Schwellwert des Prozessors überschritten wird, gibt der Prozessor seinerseits einen Wert an die ihm nachfolgenden Prozessoren ab. Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 249 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Backpropagation-Lernalgorithmus Lernen in einem KNN bedeutet eine zielgerichtete Korrektur der Gewichte zwischen den Prozessoren. Hierzu können die Ausgabewerte während des Lernens vorgegeben sein oder nicht. Man unterscheidet zwischen überwachten und unüberwachten Lernalgorithmen. Überwachte Lernalgorithmen Ausgabewerte sind vorgegeben. Unüberwachte Lernalgorithmen Ausgabewerte sind nicht vorgegeben. Die Trainingsphase findet i.a.R. vor dem Praxiseinsatz des KNN statt. Hierzu werden in das KNN Rückkopplungsmechanismen eingefügt, die eine Korrektur der Gewichte ermöglichen, so daß eine Aufgabe genauer gelöst wird. Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 250 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Entwicklung von KNN-Anwendungen - Sammlung von Daten für Training und Test Festlegung der KNN-Struktur Trainingsphase Implementierung Fehlerquellen bei der Modellierung eines KNN Overlearning Beim Overlearning lernt das KNN die Zeitreihenverläufe der Trainingsphase auswendig. In einer neuen Datenumgebung scheitert das KNN, da es keine Generalisierungsfähigkeit erworben hat. Strukturbruch Durch die Erweiterung der Datenmenge kann ein Strukturbruch im Zusammenhangsgefüge der historischen Daten auftreten. Die Prognosequalität sinkt. Forderungen Überzogene Forderungen des Anwenders an die Prognosegenauigkeit des KNN führen zur Generalisierungsunfähigkeit des Netzes während der Trainingsphase. Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 251 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Vorteile von KNN - Fehlertoleranz / Robustheit Generalisierungsfähigkeit Anpassungsfähigkeit / Lernfähigkeit Erfassen nichtlinearer Zusammenhänge möglich Handhabung fehlerhafter, unvollständiger und inkonsistenter Daten möglich Nachteile von KNN - bislang kein sicheres theoretisches Fundament, Suche nach optimaler Netzwerktopologie bislang noch nicht gelöst - Fehlerquellen bei der Modellierung von KNN - Weg, auf dem das KNN zu seinen Ergebnissen gelangt, ist nicht nachvollziehbar, d.h. Tests auf Konsistenz und Verläßlichkeit können nur beim Output ansetzen - Programmierfehler lassen sich daher nur am Output ablesen - Training ist sehr zeitintensiv Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg - 252 - Examenskurs BBL 6.2 Technische Aktienanalyse Literatur Bensignor, Rick, Fibonacci Numbers Work in Mysterious Ways. In: Bloomberg – Equity Research Special Section, o. Jg (1998), Februar, S. 74-79. Cohen, Jerome B.; Zinbarg, Edward D.; Zeikel, Arthur, Investment Analysis and Portfolio Management. 5. Aufl., Homewood / Ill. 1987, S. 252-301. Dittmar, Thomas; Hilbert, Andreas, Bonitätsprüfung mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze. In: Zeitschrift für Bankrecht und Bankwirtschaft, 10. Jg. (1998), Nr. 5, S. 343-352. Levy, Robert A., Conceptual Foundations of Technical Analysis. In: Financial Analysts Journal, Vol. 22 (1966), Nr. 4, S. 83-89. Silber, William L., Technical Trading: When it works and when it doesn’t. In: Journal of Derivatives, Vol. 1 (1994), Nr. 3, S. 39-44. Aufgaben SS 99 (1), WS 98/99 (9), WS 94/95 (8), WS 93/94 (6), WS 92/93 (3)
