Diskussion zum Trading auf Basis von Moving Averages

[Dagobert]

Der Start eines interessanten Themas, Ziel könnte die Entwicklung eines WPF SMA Tradingsystems sein - more to follow!

 

Bevor wir an das Eingemachte gehen hat jeder die Möglichkeit mittels Teilnahme an obiger Umfrage (die so einfach wie ein Basis SMA Trading System ist) seine Meinung hierzu kund zu tun.

 

Ich habe die Antwortmöglichkeit vorerst deaktiviert (hoffe ich kann es später wieder aktivieren) um erst mal nur das Umfrageresultat emotionsfrei sichtbar zu machen :-

 

Wird verfolgt.

 

 

PS: wer den Hintergrund nicht versteht - bitte hier nachlesen!

[chart]

also ich finde das sehr interessant.

denn ich habe das auch schon mehrfach beobachtet, wenn man einen chart mit der sma 200 ansieht. wann man verkaufen oder kaufen sollte.

interessant ist es auch wenn man dann noch den sma 100 und sma 38 dazu nimmt. sollte das signal dann nicht genauer sein?

[harryguenter]

Moving Averages als Trendfolger sind toll, in Sägezahnmärkten verlieren sie Ihren Wert und generieren lauter Fehlsignale.

Dann bräuchte man eher Oszillatoren als Indikator (z.B. RSI u.ä.)

 

Die Kunst liegt darin zu Wissen wann man welchen Indikator verwenden muß. Dafür müßte man wissen in welcher Marktphasen man ist. Wenn man das allerdings weiß braucht man den Indikator selbst allerdings auch wohl nicht mehr.

 

Da das schon viele versucht haben, glaube ich eher nicht an ein in allen Marktphasen funktionierendes System was den Index schlägt.

[blackearth]

Wenn man nach RAF (running average filter) Handelt dann glaubt man doch grundsätzlich daran das Auf- und Abwärtsphasen des Marktes zukünftig in ähnlichen Mustern oder Verhaltensweisen wiederkehren (oder etwa nicht?). Klar, das Problem bei (reinen) RAF Handelssystemen sind Seitwärtsbewegungen der Märkte, aber solange man inklusive aller Fehlsignale eine Overperformance gegenüber dem betrachtetem Markt erwirtschaftet, ist man fein raus.

 

Aber mal ne Frage:

Warum sollte man sich auf statische RAFs (wie z.B. 200 Tage) beschränken wenn man sich die (historisch) optimalen Filterkoeffizienten mit leichtigkeit für konkrete historische Zeitreihen errechnen kann ?! Eventuell ist ein 197 oder 123 day RAF für den Index XYZ oder den Fonds ABC (oder was für eine Zeitreihe man auch immer handelt) viel besser!

 

Natürlich handelt es sich um Daten der Vergangenheit für welche man die optimalen Koeffizienten errechnet, aber wenn man nicht daran glaubt das sich die Muster oder Verhaltensweisen in Zukunft wiederholen dann kann man es gleich bleibenlassen, denn das ist doch Grundvorraussetzung für RAF basiertes Handeln mit statischen Filterkoeffizienten

 

Auf die unschönen Faktoren die zu beachten sind wenn man sowas "richtig" Simulieren oder auf Basis von historischen Daten durchspielen will geh ich jetzt mal garnicht erst ein.

[Dagobert]

Ein paar Grundlagen:

 

Für Interessierte die sich bisher mit moving averages noch nicht auseinandergesetzt haben hier links zum 7 teiligen Tutorial von investopia:

 

Moving Averages: Introduction

 

Moving Averages: What Are They?

 

Moving Averages: How To Use Them

Moving Averages: Factors To Consider

 

Moving Averages: Strategies

 

Moving Averages: Different Flavors

Moving Averages: Conclusion

 

 

Kurzbeschreibungen

Simple Moving Average - SMA

 

Exponential Moving Average - EMA

 

Weighted Moving Averages: The Basics

 

Chartvorbild:

 

Interactives DAX Chart mit SMA 200 und SMA 50

[ElTopo]

Auch ein Dartpfeil werfender Affe kann den Markt schlagen.

 

Die Frage müsste präziser heißen: Kann mit der Strategie der Markt mit hoher Wahrscheinlichkeit und nachhaltig geschlagen werden?

 

Und da lautet die Antwort imho Nein.

[molari]

ElTopo

 

glaubst du denn das man mit irgendeiner Strategie den Markt mit hoher Wahrscheinlichkeit und nachhaltig schlagen kann?

 

Das is ne Sache die hier doch auffällig ist, das viele immer sagen dies das und jenes geht nicht, aber den eigenen Ansatz nicht zu Diskussion stellen. Wäre doch schade wenn dadurch Konstruktivität verloren geht.

[Dagobert]

ElTopo

 

glaubst du denn das man mit irgendeiner Strategie den Markt mit hoher Wahrscheinlichkeit und nachhaltig schlagen kann?

 

Das is ne Sache die hier doch auffällig ist, das viele immer sagen dies das und jenes geht nicht, aber den eigenen Ansatz nicht zu Diskussion stellen. Wäre doch schade wenn dadurch Konstruktivität verloren geht.

 

bin gespannt welche Reaktion Du von ELTopo bekommst!

[ElTopo]

ElTopo

 

glaubst du denn das man mit irgendeiner Strategie den Markt mit hoher Wahrscheinlichkeit und nachhaltig schlagen kann?

 

Das is ne Sache die hier doch auffällig ist, das viele immer sagen dies das und jenes geht nicht, aber den eigenen Ansatz nicht zu Diskussion stellen. Wäre doch schade wenn dadurch Konstruktivität verloren geht.

Ich dachte man hätte aus meinem Post herauslesen können, dass ich an keine solche Strategie glaube. Ich halte EMT und Random Walk zumindest für soweit richtig, als dass zumindest nach Kosten keine dauerhafte Outperformance gegenüber dem Markt möglich ist.

 

Für mich heißt das: Langfristige Grundlage ist ein diversifiziertes ETF-Buy-and-Hold-Depot, max. 10% davon aber in kurzfristigen Spielereien (Schbass muss sein!)

[Schinzilord]

@ Dago:

 

 

In der Studie von Wang2009 aus dem Originalthread spielt es eine große Rolle, über welchen Zeitraum man den Durchschnitt bildet.

 

Zwischen Best und Worst Case liegen erhebliche Renditeunterschiede.

 

Woher soll man im Voraus wissen, welcher Durchschnitt sinnvoll ist?

Oder einfach stur den SMA 200 nehmen?

 

Warum soll ausgerechnet der SMA 200 den anderen überlegen sein?

 

 

Du kannst dir sicher schon denken, was ich gevotet habe....Nein, es ist nicht möglich.

 

Ich bezweifle nicht, dass mit dem Moving Average und den RICHTIGEN Einstellungen den Markt schlagen kann. Aber dauerhaft, und alles ex ante....nein.

[Dagobert]

@ Dago:

 

 

In der Studie von Wang2009 aus dem Originalthread spielt es eine große Rolle, über welchen Zeitraum man den Durchschnitt bildet.

 

Zwischen Best und Worst Case liegen erhebliche Renditeunterschiede.

 

Woher soll man im Voraus wissen, welcher Durchschnitt sinnvoll ist?

Oder einfach stur den SMA 200 nehmen?

 

Warum soll ausgerechnet der SMA 200 den anderen überlegen sein?

 

 

Du kannst dir sicher schon denken, was ich gevotet habe....Nein, es ist nicht möglich.

 

Ich bezweifle nicht, dass mit dem Moving Average und den RICHTIGEN Einstellungen den Markt schlagen kann. Aber dauerhaft, und alles ex ante....nein.

 

Ich kenne die Studie von Wang nicht und kann deshalb nichts dazu sagen. Ich will auch niemand von der Strategie überzeugen. Jeder geht seinen eigenen Weg und macht seine Erfahrungen. Ich muß allerdings immer Schmunzeln wenn der Term "dauerhaft" ins Spiel kommt. Wieviel Anlegerjahre hat der durchschnittliche Anleger zur Verfügung 40, 50 Jahre? Ist so eine Periode schon dauerhaft oder nur eine Momentaufnahme in der Finanztheorie? Viele glauben daß sie letztes Jahr oder Anfang diesen Jahres günstig gekauft haben aber vielleicht ist das in einigen Monaten überholt? Die eigene Leidensfähigkeit wird oft überschätzt und wenn's einmal richtig wehtut ist so manche dauerhafte Lösung plötzlich ganz schnell durch Panikverkäufe ersetzt worden.

 

Würde ich heute den DAX handeln wollen würde ich mich sehr wohl fühlen mit einer Strategie die dem SMA 200 ähnelt. Aber vielleicht habe ich gerade modelliert daß in den letzten 10 Jahren 198 oder 215 Tage besser gewesen wären, da gehen die persönlichen Präferenzen auseinander.

 

Auf Deine Frage warum gerade den SMA 200 will ich mit den folgenden 15 Punkten antworten die ich hier im Netz gefunden habe. Ich denke das manches etwas deutlicher.

 

Here are 15 ways you can manage opportunity through moving averages:

 

1. The 20-day moving average commonly marks the short-term trend, the 50-day moving average the intermediate trend, and the 200-day moving average the long-term trend of the market.

 

2. These three settings represent natural boundaries for price pullbacks. Two forces empower those averages: First, they define levels where profit- and loss-taking should ebb following strong price movement. Second, their common recognition draws a crowd that perpetrates a self-fulfilling event whenever price approaches.

 

3. Moving averages generate false signals during range-bound markets because they're trend-following indicators that measure upward or downward momentum. They lose their power in any environment that shows a slow rate of price change.

 

4. The characteristic of moving averages changes as they flatten and roll over. The turn of an average toward horizontal signifies a loss of momentum for that time frame. This increases the odds that price will cross the average with relative ease. When a set of averages flatline and draw close to one another, price often swivels back and forth across the axis in a noisy pattern.

 

5. Moving averages emit continuous signals because they're plotted right on top of price. Their relative correlation with price development changes with each bar. They also exhibit active convergence-divergence relationships with all other forms of support and resistance.

 

6. Use exponential moving averages, or EMAs, for longer time frames but shift down to simple moving averages, or SMAs, for shorter ones. EMAs apply more weight to recent price change, while SMAs view each data point equally.

 

7. Short-term SMAs let traders spy on other market participants. The public uses simple moving average settings because they don't understand EMAs. Good intraday signals rely more on how the competition thinks than the technicals of the moment.

 

8. Place five-, eight- and 13-bar SMAs on intraday charts to measure short-term trend strength. In strong moves, the averages will line up and point in the same direction. But they flip over one at a time at highs and lows, until price finally surges through in the other direction.

 

9. Price location in relation to the 200-day moving average determines long-term investor psychology. Bulls live above the 200-day moving average, while bears live below it. Sellers eat up rallies below this line in the sand, while buyers come to the rescue above it.

 

10. When the 50-day moving average pierces the 200-day moving average in either direction, it predicts a substantial shift in buying and selling behavior. The 50-day moving average rising above the 200-day moving average is called a Golden Cross, while the bearish piercing is called a Death Cross.

 

11. It's harder for price to break above a declining moving average than a rising moving average. Conversely, it's harder for price to drop through a rising moving average than a declining moving average.

 

12. Moving averages set to different time frames reveal trend velocity through their relationships with each other. Measure this with a classic Moving Average-Convergence-Divergence (MACD) indicator, or apply multiple averages to your charts and watch how they spread or contract over different time.

 

13. Place a 60-day volume moving average across green and red volume histograms in the lower chart pane to identify when specific sessions draw unexpected interest. The slope of the average also identifies hidden buying and selling pressure.

 

14. Don't use long-term moving averages to make short-term predictions because they force important data to lag current events. A trend may already be mature and nearing its end by the time a specific moving average issues a buy or sell signal.

 

15. Support and resistance mechanics develop between moving averages as they flip and roll. Look for one average to bounce on the other average, rather than break through it immediately. After a crossover finally takes place, that level becomes support or resistance for future price movement.

[Schinzilord]

 

 

Ich kenne die Studie von Wang nicht und kann deshalb nichts dazu sagen. Ich will auch niemand von der Strategie überzeugen. Jeder geht seinen eigenen Weg und macht seine Erfahrungen. Ich muß allerdings immer Schmunzeln wenn der Term "dauerhaft" ins Spiel kommt. Wieviel Anlegerjahre hat der durchschnittliche Anleger zur Verfügung 40, 50 Jahre? Ist so eine Periode schon dauerhaft oder nur eine Momentaufnahme in der Finanztheorie? Viele glauben daß sie letztes Jahr oder Anfang diesen Jahres günstig gekauft haben aber vielleicht ist das in einigen Monaten überholt? Die eigene Leidensfähigkeit wird oft überschätzt und wenn's einmal richtig wehtut ist so manche dauerhafte Lösung plötzlich ganz schnell durch Panikverkäufe ersetzt worden.

 

 

 

Reichen 40, 50 Anlegerjahre aus, um aus extrem vielen aktiven Strategien die vermeintlich Besten rauszusuchen, umzusetzen und versuchen, den Index zu schlagen?

 

Ich will ja aAUCH niemandem von der einzigen Wahrhaftigkeit überzeugen.

Außerdem denke ich, dass man erst dann eine aktive Strategie umsetzen sollte, wenn man SELBST 100%ig davon überzeugt ist.

 

Was bisher noch gar nicht diskutiert wurde: Der zeitliche Aufwand.

Für eine optimale Umsetzung müsste man regelmäßig (in gewissen Zeiten täglich?) den Kurs verfolgen und gegebenenfalls reagieren.

Oder lässt sich sowas automatisch umsetzen?

 

Danke für deine Auflistung der Punkte für den 200er SMA - es klingt schon alles plausibel.

[chart]

leider kann nicht jeder englisch oder nur wenig, da nützen einem die 15 punkte auf englisch nicht viel.

[Dagobert]

leider kann nicht jeder englisch oder nur wenig, da nützen einem die 15 punkte auf englisch nicht viel.

 

da nimmst halt einen online Übersetzer und schon kommt sowas ähnliches wie Deutsch raus:

 

Hier sind 15 Möglichkeiten, wie Sie Gelegenheit, durch gleitende Durchschnitte zu verwalten:

 

1. Der 20-Tage-Durchschnitt Marken häufig den kurzfristigen Trend, der 50-Tage gleitenden Durchschnitt der mittelfristigen Trend, und die 200-Tage-Durchschnitt der langfristige Trend des Marktes.

 

2. Diese drei Einstellungen stellen natürliche Grenzen nach Preis Pullbacks. Zwei Kräfte stärken die Durchschnittswerte: Erstens, sie definieren Ebenen, auf denen die Gewinn-und Verlust-Einnahme sollte nach dem starken Kursbewegung Ebbe. Zweitens zieht die gemeinsame Anerkennung einer Menschenmenge, die eine sich selbst erfüllende Fall, in Preis Ansätze begeht.

 

3. Gleitende Durchschnitte generieren falsche Signale im Bereich-Märkte gebunden, weil sie Trendfolgeindikatoren sind diese Maßnahme nach oben oder unten an Schwung. Sie verlieren ihre Macht in jeder Umgebung, die eine langsame Veränderung zum Vortag zeigt.

 

4. Das Merkmal der gleitenden Durchschnitte Veränderungen, wie sie flach und rollen. Die Wende von durchschnittlich auf horizontale bedeutet einen Verlust an Dynamik für diesen Zeitraum. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass der durchschnittliche Preis wird mit relativer Leichtigkeit zu überqueren. Wenn eine Reihe von Mittelwerten flatline und stellt nahe beieinander, Preis schwenkt oft kreuz und quer durch die Achse in einer lauten Muster.

 

5. Gleitende Durchschnitte kontinuierliche Signale aussenden, weil sie direkt am Anfang der Preis aufgetragen sind. Ihre relative Korrelation mit der Kursentwicklung ändert sich mit jeder bar. Sie zeigen auch aktive Konvergenz und Divergenz Beziehungen zu allen anderen Formen von Unterstützung und Widerstand.

 

6. Verwenden Sie exponentiell gleitende Durchschnitte, oder EMAS, für längere Zeiträume aber Verschiebung hin zur einfachen gleitenden Durchschnitten oder FGL, für kürzere. EMAs gelten mehr Gewicht auf den letzten Preisänderung, während FGL jeden Datensatz Sicht gleichermaßen.

 

7. Kurzfristige SMA lassen Händler Spion auf andere Marktteilnehmer. Die Öffentlichkeit nutzt einfache gleitende Durchschnitt Einstellungen, weil sie nicht verstehen EMAs. Gut Intraday-Signale vertrauen Sie mehr darüber, wie die Konkurrenz denkt, als die technischen Daten des Augenblicks.

 

8. Platz fünf-, acht-und 13-bar SMAs auf Intraday-Charts zu messen kurzfristigen Trend Stärke. In stark bewegt werden, die Durchschnittswerte Line-Up und weisen in die gleiche Richtung. Aber sie über ein Flip zu einer Zeit, in Höhen und Tiefen, bis sich der Kurs endlich durch Überspannungen in die andere Richtung.

 

9. Preis Lage in Bezug auf die 200-Tage-Durchschnitt ermittelt langfristiger Investor Psychologie. Bulls live über dem gleitenden 200-Tage-Durchschnitt, und trägt unter ihm zu leben. Seller fressen Rallyes unterhalb dieser Linie in den Sand, während die Käufer zur Rettung über sie kommen.

 

10. Als die 50-Tage gleitenden Durchschnitt der 200-Tage-Durchschnitt in beiden Richtungen durchbohrt, sagt sie zu einer erheblichen Verschiebung der Kauf und Verkauf von Verhalten. Die 50-Tage-Durchschnitt, die über das 200-Tage gleitenden Durchschnitt wird als "Goldene Kreuz", während der Baisse-Piercing genannt wird Death Kreuz.

 

11. Es ist schwieriger der Kurs über dem gleitenden Durchschnitt rückläufig als die eines aufsteigenden gleitenden Durchschnitt zu brechen. Umgekehrt ist es schwieriger für die Preisentwicklung durch einen steigenden gleitenden Durchschnitt über eine rückläufige gleitenden Durchschnitt fallen.

 

12. Gleitende Durchschnitte innerhalb verschiedener Zeitrahmen gesetzt offenbaren Trend Geschwindigkeit durch ihre Beziehungen zueinander. Diese Maßnahme mit einem klassischen Moving Average-Convergence-Divergence (MACD) Indikator, oder wenden Sie mehrere Durchschnitte, um Ihre Diagramme und zusehen, wie sie Vertrag oder die Verbreitung über verschiedene Zeiträume.

 

13. Legen Sie eine 60-Tage gleitender Durchschnitt Volumen über grüne und rote Volumen-Histogramme in der unteren Tabelle aus, um zu identifizieren, wenn an einzelnen Sitzungen unerwartete Interesse zu ziehen. Die Steigung der durchschnittlichen identifiziert auch versteckte Kauf und Verkauf von Druck.

 

14. Verwenden Sie keine langfristigen gleitenden Durchschnitte auf kurzfristige Vorhersagen Kraft, weil sie wichtige Daten zu aktuellen Ereignissen Verzögerung zu machen. Ein Trend lässt sich bereits ausgereift sein und nähert sich seinem Ende zu dem Zeitpunkt eine bestimmte moving average Fragen ein Kauf-oder Verkaufssignal.

 

15. Unterstützung und Widerstand zwischen Mechanik entwickeln gleitende Durchschnitte, wie sie Flip and roll. Anhand für einen durchschnittlichen, auf der anderen durchschnittlichen hüpfen, statt ihn zu durchbrechen es sofort. Nach einem Crossover endlich stattfindet, dieses Niveau wird Unterstützung oder Widerstand für die künftige Kursentwicklung.

 

Translated by G.U.I.D.O.

 

Ansonsten gib' einfach mal gleitende Durchschnitte in Google ein, Du wirst garantiert fündig!

[Blujuice]

Wer systematisch handeln will, geht davon aus, dass es wiederkehrende Muster in Kursverläufen gibt, mit denen sich die zukünftige Entwicklung prognostizieren lässt. Das Überschreiten eines Moving Averages ist ein solches Muster. Sicherlich ein relativ gutes, aber eben nur eins. Und das reicht kaum für ein erfolgreiches Handelssystem, denn jedes Muster hat entscheidende Schwächen. Deswegen setzen kommerzielle Handelssysteme auf eine Vielzahl von Einzelmustern, um daraus dann weniger fehleranfällige Gesamtprognosen ableiten zu können. Im Falle von QIM, die eines der besten Handelssysteme der Welt betreiben, sieht das so aus:

 

Woodriffs software, which is based on mathematics, utilizes artificial intelligence techniques that take a group of relatively simple inputs and create a vast number of trading models. Those models are tested throughout 25 years of market data in 40 different markets and the best 1,500 models are used in the program. The models are scored on performance and correlation to each other. They create an overall score, between -500 and 500, for each market. A score above 100 or below -100 will generate a buy or sell signal. It is a compilation of the all the models that recognize market patterns; some are trend following and some are countertrend, while others are neither.

 

The models are generated by computer code, theyre not selected because I went out to try and find a countertrend model that would do great at long-term market turns. The models are screened algorithmically based on how well they predict the movement of markets at any time, Woodriff says. He ends up with many long- and short-term models. The composite signals tends to be the short- to medium-term type signals, holding trades an average of eight to 10 days.

http://www.futuresmag.com/Issues/2005/7/Pages/-QIM-Quantifying-profits.aspx

[juro]

Interessanter u. aufschlussreicher Thread Dago!

 

SMA (200) wird ja schon ewig angewandt u. ist keine Modeerscheinung. Pflege eines Musterportfolios im Echtzeitbetrieb ist ein sehr interessantes Projekt.

 

Einen Performanceindex wie den DAX würd ich nicht nehmen, da anfällig für Fehlsignale. Den Eurostoxx 50 als Preisindex ohne Dividenden würd ich als weitaus geeigneter ansehen.

 

Desweiteren würde ich zusätzlich zur 200-Tageslinie zB die 38-Tageslinie (als kurzfristigen Durchschnitt) hinzunehmen. Erst wenn beide Linien NACHHALTIG!! über- / unterschritten werden, würde ich handeln. Zum einen reduziert das die Trades erheblich, zum anderen wird die Gefahr von Fehlsignalen reduziert. Gerade bei Sägezahnentwicklung - wurde ja bereits genannt - ein erheblicher Vorteil.

 

Gerade bei heftigen Baissen bzw. extremen Marktsituationen kann mE obige Strategie hohe Drawdowns erheblich eingrenzen. Verluste werden begrenzt, Gewinne werden laufengelassen.

 

Selbstverständlich reagiert das Ganze erst zeitverzögert - dh man steigt bei steigenden Märkten zeitverzögert ein u. bei fallenden Märkten zeitverzögert aus. In extremen Marktsituationen bzw. Risikomanagementgesichtspunkten sind trotzdem hohe Renditevorteile möglich.

 

In normalen Märkten mit geringer Vola ist wahrscheinlich eine Buy & Hold Strategie erfolgreicher.

 

Meine Meinung ist, dass SMA wertvolle Dienste bzgl. Risikomanagement leisten kann u. Verluste erheblich begrenzen kann. Ich würde die Parameter aber in jedem Falle so einstellen, dass die Linien nachhaltig überwindet werden müssen - um die Seiten zu wechseln.

 

 

In einem anderen Thread hatte ich vor kurzem folgendes (eher dilletantisches) Beispiel nach obiger Strategie gepostet:

 

Basierender Indikator hierfür war die 200-/38-Tage-Linie. Das ganze bezog sich auf die letzten 16 Jahre am Beispiel des Eurostoxx50. In folgendem Chart hab ich jetzt mal die Stellen gekennzeichnet, wo beide Kurven vom DJ EURO STOXX 50 nachhaltig unterschritten wurden (rote Kreuze). Sowie die Stellen wo die 200-/38-Tage-Linien nachhaltig überboten wurden (blaue Kreuze). Die gelben Lienien zeigen die Renditen von den Zeitpunkten wo man investiert war:

 

 

 

Vergleich der Renditen mit Buy & Hold:

 

 

 

Ist natürlich immer einfach gesagt im Nachhinein u. in dem Ausmasse sicher auch nicht realisierbar. Aber gerade wenns richtig kracht kann die 200-Tages-Linie wertvolle Signale zum einigermassen rechtzeitigen Ausstieg liefern.

 

 

Von demher sehr interessantes Projekt - ich bin gespannt.

[blackearth]

Überlegung meinerseits (nix wissenschaftlich untermauert):

Statischen Mittelwertfilterkombinationen (z.B. wie oben erwähnt: 20/50/200) können nicht mit gleichbleibender Güte in unterschiedlichen Märkten erfolgreich eingesetzt werden. Höchstens in Märkten die ähnliche Muster/Verläufe beinhalten (mit annähernd gleicher Frequenz wohlgemerkt).

 

Warum nicht einfach für jeden Markt dynamisch einen Wert errechnen und diesen verwenden ? Weil es die meisten nicht können ?! Damit wär man aber auf jeden Fall besser als mit 0815 statischen Werten. Die Werte 20/50/200 mögen für viele Märkte betrachtet in der Summe eine akzeptable Güte haben, aber da verwende ich lieber konkret errechnete Werte die genau auf einen Markt zugeschnitten sind.

 

Wenn man z.B. eine konkrete Index-Zeitreihe mit Tagesendwerten über 100 Jahren hat kann man mit 2/3 der Historie [~66% Trainingsdaten] konkrete historisch optimale Filterlängen für RAF (btw. RAF=MAF) errechnen und mit dem letzten verbleibenden drittel [Rest Testdaten] testen wie diese mit unbekannten (realen) Daten performed hätten. Da könnte man mal Versuchsreihen machen und mit simpler 200 day RAF Performance vergleichen (ich wette alles was ich habe: 200 day performed in der Summe schlechter wenn man mehrere Märkte vergleicht (trotz - oder vielleicht auch gerade wegen - der psychologischen importance dieses Indikators) ).

 

Das wäre der erste Ansatz den ich verfolgen würde:

Ein Funktion schreiben (in Java, R, Matlab, o.ä.) welche die Performance für ein konkretes simples RAF Handelssystem (unter Berücksichtigung aller Fallstricke [dies ist schon eine echte Herausforderung] (Stichwort: Abgeltungssteuer, Überweisungsdelay, Modalitäten, Ordergebühren, uvm...)) berechnet. Die Filterlänge (und andere Parameter wie z.B. welche Zeitreihe betrachtet wird, betrachteter Zeitraum, Delays, Ordergebühren/Transaktion, etc) können als exogene Parameter (Übergabeparameter) in den Funktionskopf gezogen werden und somit für jeden Funktionsaufruf beliebig gesetzt und angepasst werden. Rückgabewert der Funktion sollte die Performance in % sein. Dann steht einer automatisierten sequentiellen Parameteroptimiereung, Testreihen und Vergleichen nicht mehr viel mehr im Wege.

 

Beliebig komplex erweitern kann man das ganze dann natürlich jederzeit, aber man sollte erstmal gehen bevor man Laufen lernt.

[Dagobert]

@blackearth,

 

ich glaube ich verstehe nicht ganz was Du oben geschrieben hast, könntest Du es etwas deutlicher machen?

 

Als Betthupferl noch ein goodie für die b&h Fans:

 

SMA 600 auf den DAX: Start 26.11.1990 bis heute: +358% bei 17 Trades in 19 Jahren (+299% bei b&h bei der selben Laufzeit aber doppelt so hohem max drawdown)

 

Ist doch fast wie b&h mit Nachkauf, oder?

 

Die erste Transaktion hat am 11.05.1993 stattgefunden fast 2 1/2 Jahre nach dem Start der Simulation...genug Zeit zu sparen auf den grossen Moment. Ob jemand solange gewartet hätte?

[Bärenbulle]

Habe auch mal mit den Shillerdaten S&P/DJ herumexperimentiert und dabei auch mit diversen SMAs / Moving Averages. Die Shillerdaten haben ich genommen, da Sie weit über 100 Jahre abbilden (Sie sind aber nur monatlich verfügbar (ist also nicht ganz exakt). Valide sind bei so einem langfristigen Indikator wie dem SMA200 sowieso nur Betrachtungszeiträume die weit über 50 Jahre hinausgehen. Alle andere kann man getrost vergessen. Sieht man ja auch schön daran, dass wenn man die Betrachtungszeiträume ändert, sofort andere Ergebnisse herauskommen. Da liegt dann zeitweise BuH vorne.

 

Problem bei allen Handelssystemen ist, dass man im Backtesting systematisch nach Parametern sucht, die eine Überperformance erzielen. Es ist ein Gesetz der Wahrscheinlichkeit, dass, je länger man sucht, desto mehr Parameter wird man finden, die funktionieren. Man passt die Parameter also systematisch an die historische Datenreihe an. Nur leider werden diese Parameter nicht mit den Datenreihen der Zukunft funktionieren, da die Parameter nicht an diese angepaßt sind.

 

Meine Ergebnisse liessen allerdings darauf schliessen, das praktisch alle langfristig rollierenden Averages funktionieren, solange Sie nur langfristig genug sind. Man kann den simplen Moving Average über 10 oder 15 Jahre verwenden, der funktioniert mMn deutlich besser als der SMA200. Kostolany hatte ja in dem Kontext das Bild vom Herrchen und dem Hündchen geprägt. Noch besser funktionieren langfristig rollierende KGV, KBV, KUV-Mittelwerte. Am allerbesten funktioniert, wenn man auch noch das Zinsniveau nach dem FED-Modell z.B. in der KBV-Sicht berücksichtigt. Damit ist eine Überperformance von 0,5% bis 2% drin (was schon ziemlich viel ist!), verglichen mit einem 100-igen Aktienprofolio nach BuH auf die über 100 jährige Laufzeit. Nach diesen Indikatoren habe ich etwa 50% des Depots variabel von Aktien in 10 J Staatsanleihen umschichtet, was auch in einem deutlich verbessertem draw-down resultierte. Der SMA funktioniert nur deshalb, weil er sich in der Mimik so ähnlich verhält wie die Logik die Shiller in seinen Arbeiten erläutert (Der Markt kennt irrationale Über- und Untertreibungen und pendelt um seine langfristig rollierenden fundamentalen Mittelwerte; Shiller verwendet den 10J-rollierenden KGV). Die ersten Anfänge dieser Überlegungen und meiner Berechnungen wurden übrigens schon mal hier diskutiert: http://www.wertpapie...showtopic=24595.

 

Ich finde das Thema schon interessant, allerdings halte ich rein gar nichts von den ganzen kurzfristigen Handelssystemen, denn die ganzen Zahlenspielenreihen im Backtesting kann man mMn nur dann erstnehmen, wenn diese durch eine logische realwirtschaftliche Erklärung plausibilisiert werden können. Nur so kann man hoffen, nicht dem Backtesting-Bias zu unterliegen. Dies ist bei den langfristig rollierenden Trendfolgeindikatoren der Fall, da die Kurs logischerweise der Bindung an die fundmentalen Mittelwerten gehorchen müssen. Das gilt aber nicht bei dem ganzen anderen kurzfristigen Firlefanz z.B. 38 Tage Moving averages etc.. Das ist aus meine Sicht kaum noch durch logische Erklärungen untermauerbar oder nur mit Insiderwissen bzw. extrem virtuosem Marktverständnis und Hintergrundinformationen verwertbar, aber sicher nicht alleine durch Betrachtung eines "dummen" Trendfolgeindikators.

 

Der SMA 200 funktioniert also quasi nur "zufällig", weil er die langfristige Bindung der Kurse an die fundamentalen Mittelwerte in etwa simuliert. Anderen, insbesondere kurzfristig orientierteren Handelssystemen würde ich nur Vertrauen schenken, wenn es eine logische Erklärung für sie gibt.

[blackearth]

@ Dagobert

Ja ich weis, ich kann nicht gut erklären *g*

Was genau verstehst du denn nicht ?

 

Problem bei allen Handelssystemen ist, dass man im Backtesting systematisch nach Parametern sucht, die eine Überperformance erzielen. Es ist ein Gesetz der Wahrscheinlichkeit, dass, je länger man sucht, desto mehr Parameter wird man finden, die funktionieren. Man passt die Parameter also systematisch an die historische Datenreihe an. Nur leider werden diese Parameter nicht mit den Datenreihen der Zukunft funktionieren, da die Parameter nicht an diese angepaßt sind.

Die Problematik des "overfittings" (oder auswendiglernen) wird durch Aufteilung der Zeitreihe in 2 seperate Teile (Trainingsdaten und Testdaten) unterbunden. Meist erfolgt die Aufteilung im Verhältnis 66,67%:33,33%. Mit den Trainingsdaten wird "trainiert" und die validierung (performancevergleich) erfolgt ausschließlich mit den Testdaten (die zum trainieren nicht verwendet wurden ... es wird so getan als wären das Daten aus der Zukunft die man zum Trainingszeitpunkt noch garnicht kennt).

[el galleta]

Die Problematik des "overfittings" (oder auswendiglernen) wird durch Aufteilung der Zeitreihe in 2 seperate Teile (Trainingsdaten und Testdaten) unterbunden. Meist erfolgt die Aufteilung im Verhältnis 66,67%:33,33%. Mit den Trainingsdaten wird "trainiert" und die validierung (performancevergleich) erfolgt ausschließlich mit den Testdaten (die zum trainieren nicht verwendet wurden ... es wird so getan als wären das Daten aus der Zukunft die man zum Trainingszeitpunkt noch garnicht kennt).

Aber damit löst Du doch nicht das Problem, dass die Parameter real vergangenheitsorientiert sind. Der "Test" dient Dir ja sicher zum Filtern untauglicher Parameter - und ist damit auch nur "Training". Andernfalls müsstest Du davon ausgehen, dass die zum Testen verwendeten Daten - anders als die Trainingsdaten - sicher (!) der Zukunft entsprechen. Kurz: Warum sollen vergangene Daten "im Kleid" einer angenommene Zukunft der echten Zukunft mehr entsprechen als nackte Vergangenheitsdaten?

 

saludos,

el galleta

[Hitch]

Das versucht er auch nicht. Alle reell existierenden Zahlenreihe entstammen der Vergangenheit.

 

Er nimmt die Kurse einer alten Zahlenreihe separiert davon 2/3 und versucht daraus einen Ansatz oder eine Formel (SMA XXX oder ...) herzuleiten mit der er den Verlauf der Zahlenreihe vergangenheitsbezogen vorhersehen kann bzw. den Trend erkennt. Sein Ergebnis wird dann mit dem anderen Drittel kontrolliert...

[ElTopo]

Das versucht er auch nicht. Alle reell existierenden Zahlenreihe entstammen der Vergangenheit.

 

Er nimmt die Kurse einer alten Zahlenreihe separiert davon 2/3 und versucht daraus einen Ansatz oder eine Formel (SMA XXX oder ...) herzuleiten mit der er den Verlauf der Zahlenreihe vergangenheitsbezogen vorhersehen kann bzw. den Trend erkennt. Sein Ergebnis wird dann mit dem anderen Drittel kontrolliert...

... und wenn es für diese Testreihe passen sollte, ist das noch lange kein Beweis dafür, dass es für einen zukünftigen Verlauf (oder irgendeinen anderen Verlauf) auch passt. Das Ergebnis aus diesem Test hilft kein Stück weiter.

 

Wer sich wirklich an solchen Systemen versuchen will, sollte mal die interessanten Threads von Bärenbulle lesen (einen hat er oben verlinkt).

[Bärenbulle]

Hier nochmal mal ein sehr interessanter Artikel zum Thema: http://www.investope...l/04/020404.asp

(hatte ihn auch schonmal in dem Kontext gepostet: http://www.wertpapie...post__p__424675).

 

Der Artikel macht klar wie man längerfristige SMAs sinnvoll nutzen kann. Ich denke darauf ein Handelssystem aufzubauen ist schon sinnvoll und funktioniert auch. Aber es funktioniert nur im langfristigen Kontext. Zudem sind die SMA-Indikatoren relativ leicht durch gesunden Menschenverstand substituierbar, denn Sie leisten nichts anderes, als Trends zu glätten und helfen so Trendwenden an den Hoch- und Tiefpunkte im Markt zu identifizieren. Diese kann mMn noch besser identifizieren, indem man zusätzlich dazu noch diverse weitere Aspekte miteinbezieht als da z.B. wären:

• Zinsstrukturkurve (wohl am allerwichtigsten für den richtigen Ausstiegszeitpunkt) und Zinsniveau
• Konjunkturzyklus (hier besonders die Frühindikatoren)
• Volatilität, Trin, Branchenrotation
• und neben der Zinsstrukturkurve wohl am wichtigsten: die Einschätzung von Herdentrieb und Anlegerpsychologie (unterstützt u.a. durch Sentimentbetrachtungen)

Dabei geht es weniger darum den genauen Ein- / Ausstiegszeitpunkt zu finden und dann vollumfänglich rein- und rauszugehen, als vielmehr zu den ungefähr richtigen Zeitpunkten die richtigen Assetklassen zu kaufen. Da dies nur ungefähr möglich ist, sollten Umschichtungen nur moderat (kostensparend) erfolgen und sind auch nur in Extremsituationen sinnvoll, wenn die Datenlage ein hohe Trefferquote sehr wahrscheinlich macht (was mMn nur im Hinblick auf langfristige Zyklen machbar ist). Die Gravitationsrichtung wird bei all dem von den fundamentalen Marktgesetzten (historische KGV, KBV, KUV, KCV-Durchschnitte, BIP-Wachstum, Leitzinsen) vorgegeben. Einem reinen BuH-Ansatz schlägt man damit aber mMn schon.

Kurzfristige Handelansätze sind für Privatanleger mMn zum Scheitern verurteilt und produzieren vor allem Zusatzkosten, da kurzfristige Trends nicht mit ausreichender Präzision vorhersagbar sind, denn ihnen fehlt die Gravitationsrichtung, die nur im langfristigen Kontext via KBV&Co ermittelbar ist.

Da alles nur bei hoher Unsicherheit, mit gering verbesserten Chancen-/Risikoprofilen und somit nur mit sehr viel Geduld realisierbar ist, darf man keine zu hohen Erwartungen haben. Überrenditen bewegen sich wenn alles gut und diszipliniert läuft nur im niedrigen Prozentbereich.

[Hitch]

Dass wurde auch nicht behauptet. Wie wir alle wissen, haben Vergangenheitswerte garkeine relevants für die Zukunft. ABER, wenn alle dies so genau nehmen würden, gäbe es garkeine SMA oder ähnliche Berechnungen. Denn alle diese Berechnungen suggerieren ein Blick in die Zukunft, eine Vorrausschau auf den Trend! Dass sich Traden nach reinen Vergangenheitswerten (SMA 200) doch lohnen kann, hat Dago ja bereits vielfach erwähnt und ist nicht von der Hand zu weisen....

 

Ich denke man kann die Zukunft nicht vorrausberechnen, sie wohl aber eingrenzen...