Kombination technischer Indikatoren – Beobachtungen aus laufender Auswertung

[updowntrends]

Hallo zusammen,

ich bin neu hier im Forum und möchte mich mit einem ersten Beitrag vorstellen. Ich beschäftige mich seit einiger Zeit mit technischer Analyse und würde mich freuen, hier den Austausch mit anderen zur Verbesserung der Signalqualität zu suchen – ausdrücklich ohne Kauf-/Verkaufsempfehlungen und ohne Anspruch auf „die eine richtige Methode“. Konkret geht es um die Frage, ob sich technische Analyse stabiler gestalten lässt, wenn man mehrere Indikatoren und Zeitfenster kombiniert, anstatt einzelne Signale isoliert zu betrachten.

 

Untersucht werden aktuell rund 300 liquide Assets aus verschiedenen Klassen: Aktien, Indizes, Rohstoffe (Commodities) und Kryptowährungen. Der Fokus liegt ausschließlich auf der Trendrichtung (aufwärts / neutral / abwärts), nicht auf Kurszielen oder Timing.

 

Ansatz in Kürze (ohne Technik):

• Kombination mehrerer gängiger technischer Indikatoren
• Kurz- und mittelfristige Zeithorizonte
• Laufende Auswertung auf neuen Daten 
• Bewertung über verschiedene Qualitätskennzahlen, nicht nur Trefferquote

 

Wichtig vorweg:
Längere 60-Tage-Horizonte werden aktuell noch ausgewertet, daraus ziehe ich bewusst noch keine Schlüsse.

 

Aktueller Leistungsstand (zusammengefasst):

Ohne das überzubewerten oder zu verallgemeinern: Über alle Assets hinweg ist die Streuung der Ergebnisse erwartungsgemäß groß. Betrachtet man die Top ~50 sehr liquiden Assets, liegt die mittlere gewichtete Genauigkeit aktuell bei über 70 %. Diese Kennzahl zeigt im Zeitverlauf eine steigende Tendenz, was auf eine zunehmende Stabilität der kombinierten Signale hindeutet. Parallel werden weitere Kennzahlen beobachtet, um reine Zufallseffekte nicht zu übersehen

 

Zwei konkrete Beispiele:

 

Apple (AAPL)

 

Apple eignet sich gut als Testfall, da sich Trendphasen und unruhige Seitwärtsbewegungen abwechseln.

Beobachtungen:

• Kurzfristige Signale sind erwartungsgemäß wechselhaft
• Mittelfristige Horizonte (ca. 20 Handelstage) zeigen deutlich stabilere Ergebnisse
• Die Auswertung deutet darauf hin, dass kombinierte Signale Richtungswechsel besser filtern als Einzelindikatoren

 

 

 

 

 

Adobe (ADBE)

 

Adobe zeigt insgesamt ruhigere, klarere Bewegungen.

Hier fällt auf:

• Bereits kurzfristige Signale sind relativ konsistent
• Mittelfristig bleibt die Signalqualität stabil
• Unterschiede zwischen einfacher Trefferquote und ausgewogener Bewertung sind geringer als bei volatileren Werten

 

 

 

Das bestätigt aus meiner Sicht einen Punkt, der oft unterschätzt wird:

• Manche Assets sind strukturell leichter zu analysieren als andere – unabhängig von der Methode.

 

Was ich daraus bisher mitnehme

• Einen „besten“ einzelnen Indikator gibt es nicht
• Signalqualität hängt stark von Assetklasse, Zeithorizont und Marktphase ab
• Kombinationen zielen eher auf Stabilität als auf maximale Trefferquoten
• Transparente Kennzahlen helfen, sich nicht von kurzfristigen Erfolgen täuschen zu lassen

 

Ich stelle das hier ausdrücklich nicht als Anlageempfehlung ein, sondern als Diskussionsgrundlage und würde mich über Feedback, Kritik und Erfahrungswerte freuen.

Insbesondere interessieren mich:

• Wie bewertet ihr Signalqualität jenseits der reinen Trefferquote?
• Welche Zeithorizonte haltet ihr aus eigener Erfahrung für realistisch nutzbar?
• Gibt es Assetklassen oder einzelne Werte, die sich eurer Meinung nach systematisch „gut“ oder „schlecht“ technisch analysieren lassen?

 

Viele Grüße

 

[LongtermInvestor]

Worauf willst Du den hinaus? Welche Signale inkl. Definition hast Du ausgewertet? Wie sehen den Backtests über die letzten 20 Jahre für die Werte aus?

[updowntrends]

Zur Einordnung des Umfangs:
Aktuell werden rund 300 Assets ausgewertet (u. a. aus DAX, MDAX, TecDAX, Dow, Nasdaq und EuroStoxx).
Pro Asset fließen eine größere Anzahl unterschiedlicher technischer Indikatoren aus Trend, Momentum, Volatilität und Marktstruktur ein, jeweils über mehrere Zeitfenster.
Der Fokus liegt dabei nicht auf einzelnen Signalen, sondern auf der Kombination und Stabilität der resultierenden Trendrichtung. Genau hier möchte ich das Modell weiter schärfen und bin deshalb am Austausch interessiert.

[LongtermInvestor]

Dann erläutere mal Dein Modell und die Schlussfolgerungen daraus.

[updowntrends]

Indikatoren & Features

Das Modell nutzt hunderte numerische Features, abgeleitet aus einer breiten Menge klassischer technischer Indikatoren, jeweils über mehrere Zeitfenster. Dazu gehören u. a.:

 

• Trend & gleitende Durchschnitte: SMA, EMA (verschiedene Längen), MACD, PPO, Parabolic SAR, Ichimoku
• Momentum: RSI, Stochastic, ROC, CCI, Williams %R
• Volatilität & Kanäle: ATR, Bollinger Bands, Keltner Channels, Donchian Channels, Parkinson- & Garman-Klass-Volatilität
• Volumen & Money Flow: Volumen-Z-Scores, OBV, MFI, Chaikin (AD / CMF), VWAP (rolling & anchored)
• Marktstruktur & Breakouts: HH/HL/LH/LL-Sequenzen, Break of Structure (BOS), Trend- und Preiskanäle, Hoch-/Tief-Durchbrüche
• Preis-Zonen & Levels: Order Blocks, Fair Value Gaps (FVG), Pivot Points (klassisch, Fibonacci, Camarilla), Fibonacci-Retracements

Alle Indikatoren liefern keine Kursziele, sondern Trend- bzw. Struktur-Signale, häufig explizit auf Basis von Durchbrüchen, Kanal-Breaks, Trendwechseln oder Regime-Übergängen.

 

Modell & Lernlogik
Diese Features werden nicht regelbasiert, sondern einem überwachten Machine-Learning-Modell zugeführt, das die nicht-linearen Wechselwirkungen zwischen Trend, Momentum, Volatilität, Volumen und Marktstruktur für verschiedene Prognosehorizonte (1, 5, 20, 60 Tage) lernt. Die Modelle werden täglich mit neuen End-of-Day-Daten aktualisiert (rollierend, walk-forward). Gewichtungen und Relevanzen passen sich damit kontinuierlich an veränderte Marktbedingungen an.

 

Bewertung & Metriken
Zur Qualitätskontrolle werden mehrere Kennzahlen parallel und rollierend herangezogen:

• Accuracy (ACC)
• Balanced Accuracy (BALACC)
• AUC
• Brier Score
• MCC

Zusätzlich werden gewichtete Mittelwerte über mehrere Horizonte gebildet, um kurzfristige und mittelfristige Signalqualität gemeinsam einzuordnen.

 

Schlussfolgerung & Signalinterpretation

Das Modell gibt keine binären Kauf-/Verkaufssignale, sondern Wahrscheinlichkeiten für steigende oder fallende Kurse aus.
Zur praktischen Interpretation werden diese Wahrscheinlichkeiten bewusst konservativ eingeordnet:

≥ 70 % Wahrscheinlichkeit → Up-Trend-Signal

≤ 30 % Wahrscheinlichkeit → Down-Trend-Signal

Dazwischen → unklar / neutral (keine klare Trendpräferenz)

Ziel ist es, nur in Phasen mit statistisch klarer Überlegenheit eine Richtung zu markieren und unsichere Marktphasen explizit als solche zu kennzeichnen.

 

Einordnung & Zielsetzung
Der Mehrwert liegt in der Automatisierung und Skalierung technischer Chartanalyse über viele Assets hinweg – reproduzierbar, konsistent und messbar.
Die Signale sind als ergänzende technische Einschätzung gedacht, nicht als alleinige Entscheidungsbasis.

Ich verstehe das ausdrücklich als laufendes Optimierungsprojekt: Feature-Set, Gewichtungen, Horizonte, Schwellenwerte und Bewertungslogik werden kontinuierlich hinterfragt und verbessert. Genau deshalb suche ich hier auch gezielt den fachlichen Austausch.