Die technische Analyse (TA), oft auch als „Chartismus“ bezeichnet, ist eine Art Analyse, die sich auf die Vorhersage des zukünftigen Marktverhaltens auf der Grundlage von Preisbewegungen und früheren Volumendaten konzentriert. Der AT-Ansatz wird in großem Umfang auf Wertpapiere und andere Vermögenswerte auf traditionellen Finanzmärkten angewendet, ist aber auch ein integraler Bestandteil des digitalen Währungshandels auf dem Kryptowährungsmarkt.

Im Gegensatz zur Fundamentalanalyse (FA), die mehrere Faktoren rund um den Preis eines Vermögenswerts berücksichtigt, konzentriert sich AT ausschließlich auf die Geschichte der Preisbewegungen. Aus diesem Grund wird es als Instrument zur Untersuchung von Preisschwankungen und Volumendaten für einen Vermögenswert verwendet, und viele Händler nutzen es, um günstige Handelsmöglichkeiten und -trends zu identifizieren.

Obwohl frühe Formen der technischen Analyse im 17. Jahrhundert in Amsterdam und im 18. Jahrhundert in Japan auftauchten, wird die moderne TA oft mit den Werken von Charles Dow in Verbindung gebracht. Als Finanzjournalist und Gründer des Wall Street Journal war Dow einer der ersten, der beobachtete, dass sich einzelne Vermögenswerte und Märkte oft anhand von Trends bewegen, die segmentiert und untersucht werden können. Seine Arbeit führte später zur Dow-Theorie, die neue Entwicklungen auf dem Gebiet der technischen Analyse fördern sollte.

In der Anfangsphase basierte der rudimentäre Ansatz der technischen Analyse auf handgefertigten Chips und manuellen Berechnungen; Mit der Weiterentwicklung der Technologie und der modernen Computertechnik verbreitete sich AT jedoch so weit, dass es heute für viele Anleger und Händler zu einem wichtigen Instrument geworden ist.


Wie funktioniert die technische Analyse?

Wie bereits erwähnt, handelt es sich bei AT grundsätzlich um die Untersuchung der aktuellen und früheren Preise eines Vermögenswerts. Die Haupthypothese, auf der die technische Analyse basiert, ist, dass die Preisschwankungen eines Vermögenswerts nicht zufällig sind, sondern sich im Allgemeinen im Laufe der Zeit zu erkennbaren Trends entwickeln.

Im Wesentlichen handelt es sich bei AT um die Analyse der Kräfte von Angebot und Nachfrage auf dem Markt, die die allgemeine Marktstimmung widerspiegeln. Mit anderen Worten: Der Preis eines Vermögenswerts spiegelt den Widerstand der Kauf- und Verkaufskräfte wider, der eng mit den Emotionen von Händlern und Anlegern (im Wesentlichen Angst und Gier) verbunden ist.

Es ist zu beachten, dass AT auf Märkten, die unter normalen Bedingungen funktionieren – also mit hohem Volumen und hoher Liquidität – als zuverlässiger und effektiver gilt. Märkte mit hohem Volumen sind weniger anfällig für Preismanipulationen und ungewöhnliche äußere Einflüsse, die falsche Signale erzeugen könnten – was das AT zu einem nutzlosen Instrument machen würde.

Um die Preise zu untersuchen und schließlich günstige Gelegenheiten zu identifizieren, verwenden Händler verschiedene Diagrammtools, sogenannte Indikatoren. Technische Analyseindikatoren können Händlern dabei helfen, bestehende Trends zu erkennen und relevante Informationen über Trends bereitzustellen, die sich in der Zukunft abzeichnen könnten. Da AT-Indikatoren nicht narrensicher sind, verwenden einige Händler Kombinationen davon, um das Risiko zu reduzieren.


Gängige AT-Indikatoren

Typischerweise verwenden Händler, die sich auf AT verlassen, verschiedene Indikatoren und Metriken, um Markttrends anhand von Diagrammen und der Historie der Preisbewegungen zu bestimmen. Unter den zahlreichen Indikatoren der technischen Analyse sind einfache gleitende Durchschnitte (SMAs) eines der am häufigsten verwendeten und bekanntesten Beispiele. Wie der Name schon sagt, wird der SMA auf der Grundlage der Schlusskurse eines Vermögenswerts über einen bestimmten Zeitraum berechnet. Der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist eine modifizierte Version des SMA, der aktuelle Schlusskurse stärker gewichtet als alte.

Ein weiterer häufig verwendeter Indikator ist der Relative Strength Index (RSI), der zu einer Kategorie von Indikatoren gehört, die als Oszillatoren bekannt sind. Im Gegensatz zu gleitenden Durchschnitten, die lediglich Preisänderungen im Laufe der Zeit verfolgen, wenden Oszillatoren mathematische Formeln auf Preisdaten an und erzeugen dann Messwerte, die innerhalb vordefinierter Bereiche liegen. Beim RSI reicht dieser Bereich von 0 bis 100.

Bollinger-Bänder (BB) sind ein weiterer Oszillator-Indikator, der bei Händlern sehr beliebt ist. Der BB-Indikator besteht aus zwei Seitenbändern, die um eine gleitende Durchschnittslinie schwanken. Es wird verwendet, um potenzielle „überkaufte“ oder „überverkaufte“ Marktbedingungen zu identifizieren und die Marktvolatilität zu messen.

Zusätzlich zu den grundlegendsten und einfachsten AT-Instrumenten gibt es weitere Indikatoren, die wiederum auf andere Indikatoren angewiesen sind, um Daten zu generieren. Beispielsweise wird der stochastische RSI berechnet, indem eine mathematische Formel auf den regulären RSI angewendet wird. Ein weiteres beliebtes Beispiel unter den Indikatoren ist die gleitende durchschnittliche Konvergenz/Divergenz (MACD). Der MACD wird durch Subtraktion zweier EMAs generiert, was eine Hauptlinie (die MACD-Linie) ergibt. Die erste Linie wird dann verwendet, um eine weitere EMA zu erzeugen, wodurch eine zweite Linie entsteht (die sogenannte Signallinie). Ebenso haben wir auch das MACD-Histogramm, das auf Basis der Differenzen zwischen beiden Linien berechnet wird.


Handelssignale

Obwohl Indikatoren zur Identifizierung allgemeiner Trends nützlich sind, können sie auch dazu verwendet werden, Hinweise auf potenzielle Ein- und Ausstiegspunkte (d. h. Kauf- oder Verkaufssignale) zu geben. Diese Signale können generiert werden, wenn bestimmte Ereignisse im Diagramm eines Indikators auftreten. Wenn der RSI beispielsweise einen Wert von 70 oder höher ergibt, kann dies darauf hindeuten, dass der Markt unter „überkauften“ Bedingungen operiert. Die gleiche Logik gilt, wenn der RSI auf 30 oder darunter fällt, was im Allgemeinen als Zeichen dafür angesehen wird, dass auf dem Markt „überverkaufte“ Bedingungen herrschen.

Wie oben erläutert, sind die von der technischen Analyse bereitgestellten Handelssignale nicht immer genau, und AT-Indikatoren erzeugen auch eine beträchtliche Menge an Rauschen (falsche Signale). Dies ist besonders besorgniserregend im Zusammenhang mit den Kryptowährungsmärkten, da diese viel kleiner als herkömmliche Märkte und daher volatiler sind.


Rezensionen

Obwohl die AT in allen Arten von Märkten weit verbreitet ist, wird sie von vielen Fachleuten als kontroverse und unzuverlässige Methode angesehen, weshalb sie oft als „selbsterfüllende Prophezeiung“ bezeichnet wird – ein Konzept, das zur Beschreibung von Ereignissen verwendet wird, die nur deshalb einen Platz haben Viele Menschen gehen davon aus, dass sie passieren werden.

Kritiker argumentieren, dass im Kontext der Finanzmärkte die Wahrscheinlichkeit, dass diese Indikatoren korrekt reagieren, sinkt, wenn sich eine große Anzahl von Händlern und Anlegern auf die gleichen Arten von Indikatoren verlässt.

Andererseits argumentieren viele Befürworter von AT, dass jeder Chartist seine eigene Art hat, Diagramme zu analysieren und die verschiedenen verfügbaren Indikatoren zu verwenden, was bedeutet, dass es für eine große Anzahl von Händlern praktisch unmöglich ist, dieselbe Strategie zu verwenden.


Fundamental vs. Fundamentalanalyse technische Analyse

Eine zentrale Prämisse der technischen Analyse ist, dass Marktpreise bereits alle fundamentalen Faktoren im Zusammenhang mit einem bestimmten Vermögenswert widerspiegeln. Aber im Gegensatz zum AT-Ansatz, der sich hauptsächlich auf historische Preis- und Volumendaten (Marktdiagramme) konzentriert, verfolgt die Fundamentalanalyse (FA) eine breitere Forschungsstrategie, die einen größeren Schwerpunkt auf qualitative Faktoren legt.

Bei der Fundamentalanalyse wird davon ausgegangen, dass die zukünftige Wertentwicklung eines Vermögenswerts von vielen Dingen abhängt und nicht nur von historischen Daten. Im Wesentlichen handelt es sich bei AF um eine Methode zur Schätzung des inneren Werts eines Unternehmens, Betriebs oder Vermögenswerts, basierend auf einer Vielzahl mikro- und makroökonomischer Bedingungen – wie Unternehmensführung und Reputation, Marktwettbewerb, Investitionswachstum und Gesundheit des Unternehmens Sektor.

Daher können wir davon ausgehen, dass AF im Gegensatz zu AT, das hauptsächlich als Prognoseinstrument für Preisentwicklung und Marktverhalten verwendet wird, eine Methode ist, um zu bestimmen, ob ein Vermögenswert je nach Kontext und Potenzial überbewertet ist oder nicht. Während die technische Analyse hauptsächlich von kurzfristig orientierten Händlern verwendet wird, wird die fundamentale Analyse normalerweise von Fondsmanagern und langfristig orientierten Anlegern bevorzugt.

Ein bemerkenswerter Vorteil der technischen Analyse besteht darin, dass sie auf quantitativen Daten basiert. Als solches bietet es einen Rahmen für eine objektive Untersuchung der Preisentwicklung und eliminiert einige der Vermutungen, die mit dem eher qualitativen Ansatz der Fundamentalanalyse einhergehen.

Trotz der Verwendung empirischer Daten wird TA jedoch von persönlichen Vorurteilen und Subjektivitäten beeinflusst. Beispielsweise wird ein Händler, der stark dazu neigt, zu einer bestimmten Schlussfolgerung bezüglich eines Vermögenswerts zu gelangen, wahrscheinlich in der Lage sein, seine AT-Instrumente zu manipulieren, um seine Vorurteile zu untermauern und seine Vorurteile widerzuspiegeln – was in vielen Fällen geschieht, ohne dass er sich dessen bewusst ist . Darüber hinaus kann die technische Analyse auch in Zeiten scheitern, in denen die Märkte keine klaren Muster oder Trends aufweisen.


Abschließende Gedanken

Abgesehen von der Kritik und der traditionellen Kontroverse darüber, welche Methode besser ist, wird eine Kombination, die sowohl AT- als auch FA-Ansätze umfasst, von vielen als die rationalste Wahl angesehen. Während AF oft mit langfristigen Anlagestrategien verbunden ist; Der AT kann relevante Informationen über kurzfristige Marktbedingungen liefern, die sowohl für Händler als auch für Anleger nützlich sein können (z. B. bei der Bestimmung günstiger Ein- und Ausstiegspunkte).