Technische Analyse (TA) ist in der Welt des Handels und Investierens nichts Neues. Von traditionellen Portfolios bis hin zu Kryptowährungen wie Bitcoin und Ethereum hat die Verwendung von TA-Indikatoren ein einfaches Ziel: Verwenden Sie vorhandene Daten, um fundiertere Entscheidungen zu treffen, die wahrscheinlich zu den gewünschten Ergebnissen führen. Da die Märkte immer komplexer werden, wurden in den letzten Jahrzehnten Hunderte verschiedener Arten von TA-Indikatoren hervorgebracht, aber nur wenige haben die Popularität und konsequente Verwendung von gleitenden Durchschnitten (MA) erreicht.

Obwohl es verschiedene Variationen von gleitenden Durchschnitten gibt, besteht ihr grundlegender Zweck darin, Klarheit in Handelsdiagrammen zu schaffen. Dies geschieht durch Glätten der Diagramme, um einen leicht lesbaren Trendindikator zu erstellen. Da diese gleitenden Durchschnitte auf Daten aus der Vergangenheit beruhen, gelten sie als nachlaufende oder trendfolgende Indikatoren. Unabhängig davon haben sie immer noch eine große Macht, das Rauschen zu durchdringen und dabei zu helfen, zu bestimmen, wohin sich ein Markt bewegen könnte.

Verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten

Es gibt verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten, die von Händlern nicht nur beim Daytrading und Swingtrading, sondern auch bei längerfristigen Setups genutzt werden können. Trotz der verschiedenen Typen werden die gleitenden Durchschnitte am häufigsten in zwei separate Kategorien unterteilt: einfache gleitende Durchschnitte (SMA) und exponentielle gleitende Durchschnitte (EMA). Je nach Markt und gewünschtem Ergebnis können Händler wählen, welcher Indikator ihrem Setup am ehesten zugute kommt.

Der einfache gleitende Durchschnitt

Der SMA verwendet Daten aus einem festgelegten Zeitraum und ermittelt den Durchschnittspreis dieses Wertpapiers für den Datensatz. Der Unterschied zwischen einem SMA und einem einfachen Durchschnitt der vergangenen Preise besteht darin, dass beim SMA der älteste Datensatz ignoriert wird, sobald ein neuer Datensatz eingegeben wird. Wenn also der einfache gleitende Durchschnitt den Mittelwert auf der Grundlage von Daten der letzten 10 Tage berechnet, wird der gesamte Datensatz ständig aktualisiert, um nur die letzten 10 Tage einzuschließen.

Es ist wichtig zu beachten, dass alle Dateneingaben in einem SMA gleich gewichtet werden, unabhängig davon, wie aktuell sie eingegeben wurden. Händler, die glauben, dass die neuesten verfügbaren Daten relevanter sind, geben häufig an, dass die gleiche Gewichtung des SMA der technischen Analyse abträglich sei. Der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) wurde entwickelt, um dieses Problem zu lösen.

Der exponentielle gleitende Durchschnitt

EMAs ähneln SMAs darin, dass sie technische Analysen auf Grundlage vergangener Preisschwankungen liefern. Die Gleichung ist jedoch etwas komplizierter, da ein EMA den jüngsten Preiseingaben mehr Gewicht und Wert zuweist. Obwohl beide Durchschnittswerte wertvoll sind und weit verbreitet sind, reagiert der EMA stärker auf plötzliche Preisschwankungen und Umkehrungen.

Da EMAs schneller Preisumkehrungen prognostizieren als SMAs, werden sie häufig besonders von Händlern bevorzugt, die kurzfristig handeln. Für einen Händler oder Investor ist es wichtig, die Art des gleitenden Durchschnitts entsprechend seiner persönlichen Strategien und Ziele auszuwählen und die Einstellungen entsprechend anzupassen.

So verwenden Sie gleitende Durchschnitte

Da MAs vergangene Preise statt aktueller Preise verwenden, haben sie eine gewisse Verzögerung. Je umfangreicher der Datensatz ist, desto größer ist die Verzögerung. Beispielsweise reagiert ein gleitender Durchschnitt, der die letzten 100 Tage analysiert, langsamer auf neue Informationen als ein MA, der nur die letzten 10 Tage berücksichtigt. Das liegt einfach daran, dass ein neuer Eintrag in einem größeren Datensatz einen geringeren Einfluss auf die Gesamtzahlen hat.

Je nach Handelskonfiguration können beide von Vorteil sein. Größere Datensätze kommen langfristigen Anlegern zugute, da sie weniger wahrscheinlich durch ein oder zwei große Schwankungen stark verändert werden. Kurzfristige Händler bevorzugen oft kleinere Datensätze, die ein reaktionäreres Handeln ermöglichen.

Auf traditionellen Märkten werden am häufigsten gleitende Durchschnitte von 50, 100 und 200 Tagen verwendet. Die gleitenden Durchschnitte von 50 und 200 Tagen werden von Aktienhändlern genau beobachtet und alle Durchbrüche über oder unter diese Linien werden normalerweise als wichtige Handelssignale angesehen, insbesondere wenn ihnen Überkreuzungen folgen. Dasselbe gilt für den Handel mit Kryptowährungen, aber aufgrund der rund um die Uhr volatilen Märkte können die gleitenden Durchschnitte und die Handelsstrategie je nach Händlerprofil variieren.

Crossover-Signale

Natürlich deutet ein steigender MA auf einen Aufwärtstrend und ein fallender MA auf einen Abwärtstrend hin. Ein gleitender Durchschnitt allein ist jedoch kein wirklich zuverlässiger und starker Indikator. Daher werden MAs ständig in Kombination verwendet, um bullische und bärische Crossover-Signale zu erkennen.

Ein Crossover-Signal entsteht, wenn sich in einem Diagramm zwei verschiedene MAs kreuzen. Ein bullisches Crossover (auch Golden Cross genannt) tritt auf, wenn der kurzfristige MA einen langfristigen kreuzt, was den Beginn eines Aufwärtstrends anzeigt. Im Gegensatz dazu tritt ein bärisches Crossover (oder Death Cross) auf, wenn ein kurzfristiger MA einen langfristigen gleitenden Durchschnitt unterschreitet, was den Beginn eines Abwärtstrends anzeigt.

Weitere zu berücksichtigende Faktoren

Die bisherigen Beispiele bezogen sich alle auf Tage, aber das ist bei der Analyse von gleitenden Durchschnitten keine zwingende Voraussetzung. Diejenigen, die sich mit Daytrading beschäftigen, sind möglicherweise viel mehr daran interessiert, wie sich ein Vermögenswert in den letzten zwei oder drei Stunden entwickelt hat, nicht in den letzten zwei oder drei Monaten. In die Gleichungen zur Berechnung gleitender Durchschnitte können alle möglichen Zeitrahmen eingesetzt werden, und solange diese Zeitrahmen mit der Handelsstrategie übereinstimmen, können die Daten nützlich sein.

Ein großer Nachteil von MAs ist ihre Verzögerungszeit. Da MAs nachlaufende Indikatoren sind, die vorherige Preisbewegungen berücksichtigen, kommen die Signale oft zu spät. Beispielsweise kann ein bullischer Crossover einen Kauf nahelegen, aber dies kann erst nach einem deutlichen Preisanstieg geschehen.

Dies bedeutet, dass selbst wenn der Aufwärtstrend anhält, in der Zeit zwischen dem Preisanstieg und dem Crossover-Signal möglicherweise potenzieller Gewinn verloren gegangen ist. Oder noch schlimmer: Ein falsches Golden-Cross-Signal kann einen Händler dazu verleiten, kurz vor einem Preisrückgang den lokalen Höchststand zu kaufen. Diese falschen Kaufsignale werden normalerweise als Bullenfalle bezeichnet.

Abschließende Gedanken

Gleitende Durchschnitte sind leistungsstarke TA-Indikatoren und gehören zu den am häufigsten verwendeten. Die Fähigkeit, Markttrends datengesteuert zu analysieren, bietet großartige Einblicke in die Entwicklung eines Marktes. Bedenken Sie jedoch, dass MAs und Crossover-Signale nicht allein verwendet werden sollten und es immer sicherer ist, verschiedene TA-Indikatoren zu kombinieren, um falsche Signale zu vermeiden.