Editorial FTC Medienservice

FTC Medienservice
Hintergrundwissen für Journalisten & Finanzprofis
Editorial
November 2005
Esoterik, Kunst oder Wissenschaft?
Traden nach Fibonacci-Zahlen, Elliott-Waves oder Kopf-Schulter-Formationen: Spielarten der technischen Chartanalyse
gehören heute zu den gebräuchlichsten Instrumenten der
Marktprognose. Kritiker erwidern: Das ist keinerlei Beweis dafür, dass die Deutung geometrischer Muster bessere Ergebnisse
liefert als ein Affe, der würfelt. Was stimmt?
Im Nachhinein auf einem
historischen Chart herumzuzeichnen und „lupenreine
Formationen“ zu finden, habe
ich immer für eine müßige
Spielerei gehalten. Als Prognoseinstrument taugen die
Kurven-Betrachtungen meiner
Erfahrung nach auch nur bedingt: Als alleinige Indikatoren
sind sie zu unverlässlich. Und
ohne Risiko- und Moneymanagement bedeutet Trading
nach Formationen – ebenso
wie jede andere Trading-Methode – früher oder später
den sicheren Zusammenbruch. Was Langzeitprognosen angeht: Egal ob mittels
technischer oder fundamentaler
Hilfsmittel erstellt, ich hege ein
tiefes Misstrauen, was ihre Bedeutung betrifft. Selbst wenn
manche der vorhergesagten
Ereignisse tatsächlich eintreten,
fürchte ich, dass sich die Märkte in der Regel keinen Deut um
diese moderne Form der Wahrsagerei scheren.
Eduard Pomeranz, CEO FTC
Impressum:
Medieninhaber, Herausgeber &
Redaktion: FTC - Pomeranz und Partner GMBH | Schottenring 12
A-1010 Wien | Tel.: (+43 1) 585 61 69
[email protected] | www.ftc.at
Konzept & Text: suXess infomedia,
www.suxess.com, Wolfgang Schimmel
Fibonacci-Trading lautet ein derzeit
wieder ungemein trendiger Ansatz aus
dem weiten Feld der Chartanalyse.
Basierend auf der Idee des Mathematikers Nelson Elliott, glauben
Fibonacci-Trader, dass Kurstrends in
zyklischen Wellen verlaufen, die der
Fibonacci-Zahlenreihe folgen. Diese
am häufigsten strapazierte Reihe wird
nach der Regel gebildet, dass nach
Null und Eins jede weitere Zahl durch
die Summe ihrer beiden Vorgänger
erzeugt wird (0,1,1,2,3,5,8,13,…).
Fibonacci-Jünger nummerieren alle
Extrempunkte eines Charts und halten
jene Punkte mit Fibonacci-Nummern
für überdurchnittlich bedeutsam. Dass
eine 8. Kurs-Umkehr mehr Relevanz
besitzen soll als die 7. oder 9., klingt in
den Ohren hart gesottener Finanzwissenschaftler bereits nach Esoterik pur.
Aber es kommt noch dicker. Analysten,
die auf die Fibonacci-Methode schwören, sind etwa auch davon überzeugt,
dass Aktienkurse überdurchschnittlich
oft um 38,2 Prozent oder 61,8 Prozent
korrigieren (bezogen auf die Extrempunkte ihrer Bewegung). Warum?
Wenn man Fibonacci-Zahlen über 5
durch ihren Nachfolger dividiert, erhält
man 0,618 und wenn sie durch die
übernächste geteilt wird, rund 0,382.
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Ach so. Und warum wirklich? Stellen
Sie bloß keine solchen Fragen, denn
Sie werden eine sehr langatmige
Erklärung bekommen, nach der Sie
noch verwirrter zurückbleiben. Glauben Sie den Verfechtern einfach: Es
ist so, weil in der Fibonacci-Reihe
ein unergründliches Naturgesetz
verborgen liegt. Basta.
Die spektakulären
Prophezeihungen der
„Elliott Waver“
Bevor Sie das FTC-Medienservice
jetzt aus der Hand legen, weil Sie
uns für verrückt halten: Fix und fertige Handelssysteme für Aktien, die
Elliott-Wave-Analyst Steve Hochberg:
Immer gut für speaktakuläre Prognosen.
auf der ursprünglichen Theorie der
Elliott-Waves oder ihrem Nachfolger,
dem Fibonacci-Trading, basieren,
sind der letzte Schrei und verkaufen
sich nach Aussage ihrer Anbieter
gut. Ob sie auch im Sinn des Anlegers funktionieren und mehr Ertrag
liefern als eine Zufallsauswahl beliebiger Börsetitel, ist eine interessante
Frage und harrt der unabhängigen
Klärung durch die Wissenschaft. Elliott-Wave gläubige Analysten, die ihr
Brot durch Zukunftsprognosen verdienen, sind mit oft spektakulären
Ansagen jedenfalls gern gesehene
Gäste bei Finanzmedien. Unangefochtene Szene-Stars sind dabei die
Gurus der US-Analysefirma Elliott
Wave International. Gegründet von
Robert Prechter, der 1989 vom US-
November 2005
Sender Financial News Network
(heute CNBC) den Titel „Guru of
the Decade“ verpasst bekam, weil
er den großen Börsencrash von
1987 richtig vorhergesagt hatte. Die
Reputation seines Hauses, das heute
an die 20 hochdekorierte Analysten
beschäftigt, wurde freilich auch einige Male stark angekratzt. In den
1990er Jahren etwa, als Prechter
selbst fallende Kurse prognostizierte
und statt dessen eine der heftigsten
Rallyes der vergangenen Jahrzehnte
folgte. Steven Hochberg, Chefanalyst bei Elliott Wave International
für den US-Wertpapiermarkt und
vielzitierter Interviewpartner der
Medienszene, ließ im März dieses
Jahres mit der Botschaft aufhorchen,
dass der US-Bärenmarkt noch „Jahrzehnte anhalten“ könnte. So lange
nämlich, „bis die Benchmark-Indizes
unter den Stand vor Beginn des
Bullenmarktes in den 90er Jahren
gefallen sind“. Und Hochberg lehnte
sich noch ein Stückchen weiter aus
dem Fenster, indem er präzisierte:
„Technologieaktien werden den
Kursrückgang anführen.“ Nun, das
mag schon irgendwann einmal
kommen (jede Marktprognose tritt
bekanntlich irgendwann tatsächlich
ein). Bislang allerdings sieht es eher
anders aus. Die US-Technologieaktien mögen sich wohl kurz vor dem
tiefen Fall gefürchtet haben – dann
bleiben sie aber doch ziemlich ignorant gegenüber der Überlegenheit
der Elliott-Waver: Der TechnologieIndex Nasdaq fiel zwar tatsächlich
von März bis Mai um rund 100
Punkte, steigt seither aber rasant
und liegt per 11. November weit
oberhalb seiner März-Levels. Dennoch lag Hochberg bislang nicht
ganz daneben. Der zweite Leitindex
der US-Börsenlandschaft, der DOW
Jones Industrial, konnte seine Rückschläge aus den Monaten April und
Mai bislang (ebenfalls Stand 11. November) nicht aufholen und scheint
insgesamt in einer langen Seitwärtsbewegung gefangen.
Auch andere Stars der technischen Analystenszene treffen oft
ebenso spektakulär, wie sie sich irren. Mark Arbeter etwa, Chefanalyst
bei Standard & Poors, gehört zu den
am häufigsten zitierten Propheten
der Märkte und ist etwa Stammgast
bei der Frankfurter Allgemeinen und
bei Business Week. Manchmal ist
Arbeter sehr klar in seinen Zukunftsprognosen, in anderen Momenten
braucht er viele komplizierte Neusprech-Phrasen aus der ChartistenSzene, um sehr wenig zu sagen.
Zum Beispiel in seiner AktienmarktAnalyse für die FAZ am 19. April
dieses Jahres:
„Wie wir bereits gesagt haben,
sind die Indikatoren für das Momentum auf Wochenbasis seit einiger Zeit
pessimistisch. Für das Momentum
auf Monatsbasis geben die entsprechenden Indikatoren, die aufgrund
ihres langfristigen Charakters nur
sehr wenige Hinweise geben, aus
unserer Sicht langsam Anlass zur Besorgnis. Der stochastische Monatsindikator fängt an zu kippen, nachdem
er extrem überkauft war. Ein deutliches Verkaufssignal ging von diesem
Indikator zuletzt im April 2000 aus.
Der gleitende Monatsdurchschnitt
des Convergence/Divergence-Verhältnisses (MACD) kippt ebenfalls,
muss aber die Signallinie noch überschreiten. Vom MACD ging im März
2000 zum bisher letzten Mal ein
Verkaufssignal aus.“
Also jetzt mal ehrlich: Verstehen Sie, was diese Wortgebirge
tatsächlich aussagen? Das Lektorat
der FAZ tat es jedenfalls mit hoher
Wahrscheinlichkeit nicht. Aber der
S&P-Guru war immerhin gnädig
und lieferte die Conclusio in einem
knappen Satz selbst: „Aus unserer
Sicht ist der zyklische Bullenmarkt,
der im Oktober 2002 begann, nun
vorbei.“ Nun, auch hier gilt: Wir
werden sehen. Bislang kann man
nur eines mit Sicherheit sagen: Wer
auch immer damals mit US-Aktien
short gegangen ist, konnte bisher
nicht viel daran verdienen.
Was leistet die klassische
Chartanalyse?
Hochberg, Arbeter und die Handvoll ähnlicher Medienstars auf dem
Gebiet der technischen Analyse
lassen durch ihren Anspruch, lange
Zeiträume an Börsenentwicklungen
aus der Betrachtung quantitativer
Indikatoren vorhersagen zu kön-
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nen, traditionelle „Charttechniker“
vor Neid erblassen. Diese Gruppe
unter den Verfechtern technischer
Analysemethoden hängen der viel
bescheideneren Idee an, nur klar abgesteckte Zeitfenster zu antizipieren
– nicht immer richtig, aber angeblich
doch oft genug, um Profite damit zu
machen. Ihr bekanntestes Werkzeug bilden „Chart-Patterns“. Man
meint damit geometrische Muster in
Kurs-Charts: Wimpel, Schulter-KopfSchulter, Flagge oder Rounding Bottom – die Literatur beschreibt heute
eine ganze Reihe von Formationen,
die als Vorboten für eine bestehende
Auf- oder Abwärtsbewegung gesehen werden. Die Literatur zu diesem
Thema ist mittlerweile beachtlich
und voll von Schaubildern, die eindrucksvoll darstellen, wie gut die
Muster funktionieren. Das Problem
dabei: Beispiele, wie sie in solchen
Büchern zu finden sind, treten in
ihrer Idealausprägung erstens in der
Realität nur selten auf, sind zweitens nicht immer abgeschlossen,
wenn die Investitionsentscheidung
anstehen würde und sind drittens
vollständig abhängig vom Betrachtungshorizont. Kursmuster wie die
Kopf-Schulter-Formation, die in
Kreisen der Pattern-Trader als einer
der verlässlichsten Bären-Indikatoren
gilt, könnten etwa bei der Betrachtung eines Intraday-Charts augenfällig erscheinen, sind aber mit Sicherheit in einem Monats-Chart auf der
Basis von Close-Werten nicht mehr
sichtbar. Selbst Verfechter der Pattern-Technik weisen deshalb darauf
hin, dass es bei diesem Werkzeug
keineswegs um exakte Wissenschaft
sondern vielmehr um eine Art Kunst
handelt.
rate Analyse benötigt andauerendes
Studium, lange Erfahrung und das
Wissen um all die Feinheiten, sowohl
technische als auch fundamentale
und – vor allem anderen – die Fähigkeit, wiedersprüchliche Indikatoren gegeneinander abzuwägen.”
Salopp formuliert: Die Chartanalyse
ist ein ungeheuer komplexes Feld
und ihre Gewinn bringende Anwendung erfordert das Hirn eines Nobelpreisträgers plus das Jahrzehnte
lange Studium eines Zen-Meisters.
So gesehen ist es kein Wunder, dass
die Hüter der reinen Lehre auf dem
Feld der Ökonomie die Chartanalyse
beharrlich in das esoterische Strafeck
verbannen.
Mathematische Anwendung
von Chart-Mustern:
Der Test
Seit Jahren suchen daher Charttechniker nach Methoden, die nicht
mehr davon abhängen, dass die
Wertekurve mit Bleistift, Lineal und
einer großen Portion subjektiver
Interpretation ausgewertet wird
– sprich: sie suchen nach der Abstraktion von Mustern nach mathematischen Kriterien. Das deutsche
Fachmagazin „TRADERS“ schlug
dafür bereits vor zwei Jahren einen
auf den ersten Blick verblüffend ein-
fachen Weg vor, der so funktioniert:
Nehmen Sie ein ideales Chartmuster, setzen Sie es in entsprechende
Zahlen um und berechnen Sie die
Korrelation dieser Zahlenreihe mit
dem Kursverlauf eines tatsächlich
investierbaren Wertpapiers (siehe
Abbildung 1). Ab einer signifikant
hohen Korrelation kann davon
ausgegangen werden, dass das Referenzmuster in mehr oder weniger
deutlicher Ausprägung vorliegt und
es lässt sich daraus ein Handelssignal
ableiten. Theoretisch ist das eine bestechende und schlüssige Vorgangsweise. Aber funktioniert sie auch in
der Praxis (wenn man unterstellt,
dass geometrische Muster in einem
Kursdiagramm überhaupt etwas
über die Zukunft aussagen)? Wir testen die Annahme anhand der KopfSchulter Formation (Verkaufssignal)
und ihrer Umkehrung (Kaufsignal).
Die Kopf-Schulter-Formation haben
wir aus zwei Gründen ausgewählt:
Erstens gilt sie unter Chartisten als
besonders verlässlich und zweitens
tritt sie selten genug auf, um einen
übersichtlichen Chart mit entsprechenden Markierungspunkten zu
erzeugen, der uns eine visuelle Beurteilung der Ergebnisse erlaubt (siehe
Abbildungen auf den Folgeseiten).
Und nun das Setup: Die beiden
Idealformationen überprüfen wir
Pattern-Trading: Nur für
Nobelpreisträger?
Richard Schabacker, der in seinem
1932 erstmals veröffentlichten Buch
„Technical Analysis and Stock Market Profits: A Course in Forecasting“
die heute noch gültigen Grundlagen
der Chartanalyse formuliert hat,
bringt die Probleme auf den Punkt:
„Jeder allgemeine Chart besteht aus
einer Kombination unzähliger verschiedener Muster und deren akku-
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Abbildung 1: Setup für unseren Test. Es geht darum, die Korrelation einer typischen
Formation (im Bild: umgekehrte Kopf-Schulter) mit der Kursbewegung eines realen
Wertes (Brent Rohöl-Preis) zu vergleichen.
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Abbildung 2: Chart-Patterns für den Test. Rot: Kopf-Schulter-Formation (bearish,
bzw. Short-Signal) und deren Umkehrung (bullish, bzw. Long-Signal), jeweils über
eine Dauer von 19 Tagen.
in zwei verschiedenen, willkürlich
ausgewählten Längen von jeweils
19 (Abbildung 2) und 42 Tagen.
Als Umfeld benutzen wir den Rohöl-Preis für Brent-Oil im Zeitraum
1992-2005 (Oktober). Bei einer
Korrelation des Musters mit jedem
beliebigen 19- bzw. 42-Tages-Fenster des Brent-Preises von > 0,6, lösen
wir das zugehörige Handelssignal
(long oder short) aus.
Um Ihnen die Nachvollziehbarkeit
mit eigenen Kursen und Mustern
zu erleichtern, haben wir den Test
komplett in einem SpreadsheetProgramm durchgeführt. Die Beispiel-Tabellen senden wir Ihnen
auf Wunsch gerne zu (E-Mail an
[email protected]).
Gemischte Ergebnisse
Die Ergebnisse, die wir erhalten, sind, was die Signalhäufigkeit
betrifft,
im
Erwartungsbereich.
Über die mehr als 12 Jahre wird
das 19-Tage-Muster 74 Mal in der
Long-Ausprägung und 77 Mal in
der Short-Ausprägung erkannt. Das
42-Tage-Muster tritt naturgemäß
noch seltener auf (33 Mal long, 45
Mal short).
Die Signalqualität, die man daran
messen muss, inwieweit sich die
Kurse nach Auftreten des Signals tat-
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sächlich in die gewünschte Richtung
entwickeln, ist ärmlich für beide
Musterlängen. Es gibt nur einige wenige spektakuläre Treffer. Unser 19Tage Pattern Kopf-Schulter (Short
Signal) hätte neun Mal einen starken
Preisverfall fast genau am optimalen
Punkt angezeigt. Dem stehen aber
ebenso viele dramatische Fehlsignale und eine große Zahl von wenig aussagekräftigen Ergebnissen
gegenüber (etwa folgende Seitwärtsbewegung oder nur sehr kurze
oder geringfügige Bewegung in die
erwartete Richtung).
Die 19-Tage Kopf-Schulter-Umkehr (Long Signal) ist dagegen
deutlich besser. Insgesamt 23 Mal
schlägt das Kauf-Signal unmittelbar
vor, bzw. am Beginn von deutlichen
Aufwärtsbewegungen, an. Allerdings ist auch diese Ausbeute noch
zu deutlich unter der Hälfte der Fallzahl von 74 – Zufall kann also nicht
ausgeschlossen werden. Einige (wenige) Signale erfolgen zudem auch
vor deutlichen Einbrüchen.
Das längere Muster von 42 Tagen
liefert ein noch stärker widersprüchliches Bild. Die wirklich spektakulären Fälle sind hier überwiegend
Fehlsignale, denen starke Moves in
die „falsche“ Richtung folgen. So
etwa im Jahr 1999, in dem uns der
Pattern-Generator an drei Tiefs hin-
tereinander ein Short-Signal liefert,
dem unmittelbar starke Aufwärtsbewegungen folgen. Über die gesamte
Zeitreihe betrachtet, liefert dieses
Muster keinen argumentierbaren
Anhaltspunkt mehr für einen Handelsansatz, der besser wäre, als zu
würfeln.
Insgesamt sind wir bei diesem
Versuch wieder auf das Problem gestoßen, das rein mathematisch berechneten Pattern-Systemen immer
wieder nachgesagt wird: Die Länge
des getesteten Kursmusters ist entscheidend – es ist also keineswegs
gleichgültig, ob wir als Referenz eine
Formation über eine Dauer von 19
Tagen oder irgendein anderes Zeitfenster verwenden.
Die überwiegende Mehrzahl
technischer Trader und Tradingsysteme baut daher auf andere Modelle
– wie auch alle trendfolgenden
Investmentfonds, die in Österreich
erhältlich sind (FTC, Superfunds
oder SMN und MAN) die weitgehend unabhängig von Mustererkennungs-Verfahren sind: Gleitende
Durchschnitte gehören dazu, aber
auch Momentum-Strategien, Volumen-Modelle oder eben FibonacciAnsätze.
Was taugt der Test?
Hüten Sie sich aber vor voreiligen
Schlüssen. Dieser Test beweist nicht,
dass die Altmeister der technischen
Chartanalyse falsch liegen. Vielleicht
ist es ja tatsächlich so, dass an „analogen“ Methoden unter Zuhilfenahme von Papier, Lineal, Bleistift und
Brainpower kein Weg vorbeiführt.
Und natürlich gibt es durchaus mathematische Modelle, die Patterns
sehr viel besser analysieren können,
als das mit einem Spreadsheet-Programm wie Excel möglich ist. Hier
ist noch sehr viel Bedarf an wissenschaftlicher Arbeit. Denn obwohl die
Chart-Analyse als Prognoseinstrument seit Jahrzehnten in Gebrauch
ist, gibt es immer noch sehr wenige
objektive und aussagekräftige Studien darüber, ob die Methode langfristig bessere Ergebnisse bringt als
reine Zufallsentscheidungen.
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Signal Short 19 Tage
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Anhang 1: Ergebnis der Simualtion mit dem 19-Tage Muster. Markiert werden alle generierten Handelssignale
(+ = Long, X = Short). Skalierung: Tages-Endpreis in US$
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Signal Long 42 Tage
Signal Short 42 Tage
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Anhang 2: Ergebnis der Simualtion mit dem 42-Tage Muster. Markiert werden alle generierten Handelssignale
(+ = Long, X = Short). Skalierung: Tages-Endpreis in US$
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