Gleitende Durchschnitte erklärt

09.12.2018

Die Technische Analyse (TA) ist in der Welt des Tradings und der Investitionen nichts Neues. Von traditionellen Portfolios bis hin zu Kryptowährungen wie Bitcoin und Ethereum, TA-Indikatoren haben ein einfaches Ziel: bestehende Daten nutzen, um fundiertere Entscheidungen zu treffen, die voraussichtlich zu den gewünschten Ergebnissen führen werden. Da die Märkte immer komplizierter werden, haben die letzten Jahrzehnte Hunderte von verschiedenen Arten von TA-Indikatoren hervorgebracht, aber nur wenige sind so populär und finden konsistente Anwendung wie die gleitenden Durchschnitte (MA für moving averages).

Es gibt verschiedene Variationen von gleitenden Durchschnitten und ihr Ziel ist es, die Übersichtlichkeit in den Trading-Charts zu fördern. Dies geschieht durch Glättung der Graphen, um einen leicht zu interpretierenden Trendindikator zu ermitteln. Da diese gleitenden Durchschnitte auf historischen Daten beruhen, gelten sie als hinterherhinkende oder trendorientierte Indikatoren. Nichtsdestotrotz haben sie eine große Macht darin, den Lärm zu reduzieren und zu bestimmen, wohin sich ein Markt entwickeln könnte.


Verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten

Es gibt verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten, die von Tradern nicht nur im Day-Trading und Swing-Trading, sondern auch in längerfristigen Setups genutzt werden können. Trotz verschiedener Typen von MAs, werden sie in der Regel in zwei konkrete Kategorien unterteilt: einfache gleitende Durchschnitte (SMA für simple moving averages) und exponentielle gleitende Durchschnitte (EMA für exponential moving averages). Abhängig vom Markt und dem gewünschten Ergebnis können Trader wählen, welcher Indikator ihrem Setup am ehesten nützt.


Der einfache gleitende Durchschnitt (SMA)

Der SMA nimmt Daten aus einem bestimmten Zeitraum und ermittelt für den entsprechenden Datensatz den Durchschnittspreis dieses Vermögenswertes. Der Unterschied zwischen einem SMA und einem einfachen Durchschnitt über die vergangenen Preisdaten besteht darin, dass bei SMA, sobald ein neuer Datensatz eingeht, der älteste Datensatz von den Berechnungen ausgeschlossen wird. Wenn wir durch die Methode des einfachen gleitenden Durchschnitts also einen Mittelwert basierend auf den Datensätzen der letzten 10 Tage berechnen, heißt das, dass der gesamte Datensatz ständig aktualisiert wird, um immer nur die letzten 10 Tage zu berücksichtigen.

Es ist wichtig zu beachten, dass alle Datensätze in einem SMA gleich gewichtet werden, unabhängig davon, wie aktuell sie sind. Trader, die glauben, dass neuere Datensätze relevanter sind, behaupten oft, dass sich die Gleichgewichtung des SMA nachteilig auf die technische Analyse auswirkt. Aus genau diesem Grund wurde die Methode des exponentiellen gleitenden Durchschnitts (EMA) eingeführt.


Der exponentielle gleitende Durchschnitt

EMAs sind ähnlich wie SMAs, da sie technische Analysen auf der Grundlage vergangener Preisschwankungen liefern. Die Gleichung ist jedoch etwas komplizierter, da ein EMA den letzten Preisangaben mehr Gewicht und Wert zuweist. Obwohl beide Methoden ihre Daseinsberechtigung haben, kann gesagt werden, dass der EMA besser auf plötzliche Kursschwankungen und -wende reagiert.

Da EMAs dazu tendieren Kurswendungen früher zu prognostizieren als SMAs, werden sie oft besonders von Tradern bevorzugt, die Trades im Kontext kurzzeitiger Perioden tätigen. Es ist von großer Wichtigkeit für einen Trader oder Investor, dass er die Art des gleitenden Durchschnitts entsprechend seiner persönlichen Strategien und Ziele wählt und ihre Einstellungen entsprechend anpasst.


So verwendest du gleitende Durchschnitte

Da MAs vergangene anstelle von aktuellen Preisen verwenden, weisen sie eine gewisse Zeitverzögerung auf. Je umfangreicher der Datensatz ist, desto größer wird die Verzögerung sein. Ein gleitender Durchschnitt, der die letzten 100 Tage analysiert, reagiert beispielsweise langsamer auf neue Informationen als ein gleitender Durchschnitt, der nur die letzten 10 Tage berücksichtigt. Das liegt ganz einfach daran, dass ein Eintrag in einen größeren Datensatz einen geringeren Einfluss auf den Durchschnitt hat.

Beide können je nach Trading-Setup von Vorteil sein. Größere Datensätze kommen eher Langzeitinvestoren zugute, da sie robuster auf Lärm reagieren. Investoren, die einen kurzfristigen Horizont betrachten, bevorzugen oft einen kleineren Datensatz, der ein reaktionäres Trading erlaubt.

In traditionellen Märkten sind die 50, 100 und 200 Tage MAs die am häufigsten verwendeten. Der 50-tägige und der 200-tägige gleitende Durchschnitt werden von Aktienhändlern genau beobachtet, und alle Brüche über oder unter dieser Werte werden in der Regel als wichtige Handelssignale angesehen, insbesondere wenn sie von Crossovers gefolgt werden. Das Gleiche gilt für das Trading mit Kryptowährungen, allerdings können die MA-Einstellungen und die Handelsstrategien aufgrund eines stark volatilen Marktes je nach Risikoprofil variieren.


Crossover Signale

Natürlich deutet ein steigender MA auf einen Aufwärtstrend hin und ein fallender MA auf einen Abwärtstrend. 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 tritt auf, wenn sich zwei verschiedene MAs in einem Chart überkreuzen. Ein bullischer Crossover (auch bekannt als Golden Cross) tritt ein, wenn ein gleitender Durchschnitt einen anderen gleitenden Durchschnitt, welches über einen größeren Datensatz ermittelt wurde, nach oben hin kreuzt. Dies deutet den Beginn eines Aufwärtstrends an. Im Gegensatz dazu findet ein bärischer Crossover (auch Death Cross genannt) statt, wenn ein gleitender Durchschnitt einen anderen gleitenden Durchschnitt, welches ebenfalls über einen größeren Datensatz ermittelt wurde, nach unten hin kreuzt. Dies deutet den Beginn eines Abwärtstrends an.


Sonstige Faktoren, die man berücksichtigen sollte

Die bisherigen Beispiele waren alle in Tagen ausgedrückt, aber das ist keine notwendige Voraussetzung für die Analyse von MAs. Personen, die daytraden, könnten viel mehr daran interessiert sein, wie sich ein Vermögenswert in den letzten zwei oder drei Stunden und nicht zwei oder drei Monaten entwickelt hat. Zur Berechnung gleitender Durchschnitte können verschiedene Zeitfenster berücksichtigt werden, und solange diese Zeitfenster mit der Handelsstrategie einer Person übereinstimmen, können die Daten nützlich sein.

Ein großer Nachteil von MAs ist ihre Zeitverzögerung. Da sie hinterherhinkende Indikatoren sind, die vergangene Preisaktionen berücksichtigen, kommen die Signale oft zu spät. So könnte beispielsweise ein bullischer Crossover auf einen Kauf hindeuten, aber erst nachdem der entsprechende Preisanstieg bereits geschehen ist. Das bedeutet, dass selbst bei einer Fortsetzung des Aufwärtstrends potenzielle Gewinne verloren gegangen sein könnten. Oder noch schlimmer, ein falsches Golden Cross kann einen Händler dazu veranlassen im Hoch, kurz vor einem Kursverlust, zu kaufen (diese unechten Kaufsignale werden als Bullenfalle bezeichnet).

Gleitende Durchschnitte sind aussagekräftige und einer der am häufigsten verwendeten TA-Indikatoren. Die Fähigkeit Markttrends datengetrieben zu analysieren, liefert einen guten Einblick in die Performance eines Marktes. Beachte jedoch, dass MAs und Crossover-Signale nicht allein verwendet werden sollten und es immer sicherer ist, verschiedene TA-Indikatoren zu kombinieren, um unechte Signale zu vermeiden.

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