Technische Analyse (TA) ist in der Welt des Tradings und Investierens nichts Neues. Von traditionellen Wallets bis hin zu Kryptowährungen wie Bitcoin und Ethereum verfolgt der Einsatz von TA-Indikatoren (Technische Analyse) ein einfaches Ziel: die Nutzung vorhandener Daten, um fundiertere Entscheidungen zu treffen, die wahrscheinlich zu den gewünschten Ergebnissen führen. Da die Märkte immer komplexer werden, sind in den letzten Jahrzehnten Hunderte verschiedener TA-Indikatoren entstanden, aber nur wenige haben die Popularität und konstante Nutzungsrate der gleitenden Durchschnitte (MAs) erreicht.

Obwohl es verschiedene Variationen gleitender Durchschnitte gibt, besteht ihr eigentlicher Zweck darin, Handelsdiagramme zu verdeutlichen. Dies wird durch die Glättung der Kurven über einen leicht entschlüsselbaren Trendindikator erreicht. Da diese gleitenden Durchschnitte auf vergangenen Daten basieren, gelten sie als nachlaufende Indikatoren, auch Trendfolger genannt. Ungeachtet dessen haben sie immer noch die große Macht, das Rauschen der Datenpunkte zu durchbrechen und dabei zu helfen, festzustellen, wohin sich ein Markt entwickeln könnte.


Verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten

Es gibt verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten, die Händler nicht nur für Daytrading und Swingtrading, sondern auch für längerfristige Setups nutzen können. Trotz der unterschiedlichen Typen werden MAs am häufigsten in zwei verschiedene Kategorien unterteilt: einfache gleitende Durchschnitte (SMA für Simple Moving Average, MMS auf Französisch) und exponentielle gleitende Durchschnitte (EMA auf Englisch, MME auf Französisch). Je nach Markt und gewünschtem Ergebnis können Händler den Indikator wählen, der ihrem Setup am meisten nützt.


Der einfache gleitende Durchschnitt

MMS nimmt Daten aus einem definierten Zeitraum und generiert den Durchschnittspreis dieses Vermögenswerts für den gesamten Datensatz. Der Unterschied zwischen einem MMS und einem Basisdurchschnitt vergangener Preise besteht darin, dass bei einem MMS die älteren Daten überschrieben werden, sobald neue Daten eingegeben werden. Wenn der einfache gleitende Durchschnitt daher den Durchschnitt über 10 Datentage berechnet, wird die gesamte Datengruppe ständig aktualisiert, sodass nur die letzten 10 Tage berücksichtigt werden.

Es ist wichtig zu beachten, dass alle Dateneingaben in einem MMS gleich gewichtet werden, unabhängig davon, wann sie eingegeben wurden. Händler, die glauben, dass neuere Daten relevanter sind, argumentieren oft, dass eine gleiche Gewichtung des SMA der technischen Analyse abträglich sei. Um dieses Problem zu lösen, wurde der Exponential Moving Average (EMA) geschaffen.


Der exponentielle gleitende Durchschnitt

EMAs ähneln MMS, da sie technische Analysen basierend auf vergangenen Preisbewegungen liefern. Allerdings ist die Gleichung etwas komplizierter, da ein MMS den aktuellsten Preisdaten mehr Gewicht und Wert beimisst. Obwohl beide Durchschnittswerte relevant und weit verbreitet sind, reagiert der EMA empfindlicher auf plötzliche Preisschwankungen und -umkehrungen.

Da EMAs Kursumkehrungen wahrscheinlich schneller vorhersagen als MMS, werden sie oft besonders von Händlern bevorzugt, die kurzfristig handeln. Für einen Händler oder Investor ist es wichtig, die Art des gleitenden Durchschnitts basierend auf seinen persönlichen Strategien und Zielen auszuwählen und die Einstellungen entsprechend anzupassen.


So verwenden Sie gleitende Durchschnitte

Da gleitende Durchschnitte vergangene Preise statt aktueller Preise verwenden, sind sie mit einer gewissen Zeitverzögerung verbunden. Je größer die Datengruppe, desto größer ist der Offset. Beispielsweise reagiert ein gleitender Durchschnitt, der die letzten 100 Tage berücksichtigt, langsamer auf neue Informationen als ein gleitender Durchschnitt, der nur die letzten 10 Tage berücksichtigt. Dies liegt einfach daran, dass ein neuer Eintrag in einen größeren Datensatz einen geringeren Einfluss auf die Gesamtzahlen hat.

Je nach Handelskonfiguration können beide Arten der Mittelwertbildung von Vorteil sein. Große Datensätze sind weniger von großen, einmaligen Schwankungen betroffen und eignen sich daher gut für langfristig orientierte Anleger. Kurzfristig orientierte Händler bevorzugen oft einen kleineren Datensatz, der einen reaktionsschnelleren Handel ermöglicht.

Auf traditionellen Märkten werden am häufigsten die gleitenden 50-, 100- und 200-Tage-Durchschnitte verwendet. Händler beobachten die gleitenden 50-Tage- und 200-Tage-Durchschnitte genau, und jeder Durchbruch über oder unter diese Linien wird im Allgemeinen als wichtiges Handelssignal angesehen, insbesondere wenn darauf Crossovers folgen. Das Gleiche gilt für den Handel mit Kryptowährungen, aber aufgrund der ständigen Volatilität seiner Märkte rund um die Uhr können die Parameter des gleitenden Durchschnitts und die Handelsstrategie je nach Profil des Händlers variieren.


Gekreuzte Signale

Natürlich deutet ein Anstieg des gleitenden Durchschnitts auf einen Aufwärtstrend und ein Rückgang auf einen Abwärtstrend hin. Allerdings ist ein gleitender Durchschnitt allein kein wirklich verlässlicher oder ausreichend starker Indikator. Daher werden gleitende Durchschnitte ständig in Kombination mit anderen verwendet, um bullische und bärische Crossover-Signale zu erkennen.

Ein Crossover-Signal entsteht, wenn sich zwei verschiedene MAs in einem Chart kreuzen. Ein zinsbullischer Crossover (auch Golden Cross genannt) tritt auf, wenn der kurzfristige MA einen anderen langfristigen Durchschnitt kreuzt und überschreitet, was auf den Beginn eines Aufwärtstrends hindeutet. Im Gegensatz dazu tritt ein rückläufiger Crossover (oder Death Crossover) auf, wenn ein kurzfristiger gleitender Durchschnitt einen langfristigen gleitenden Durchschnitt unterschreitet, was den Beginn eines Abwärtstrends anzeigt.


Weitere zu berücksichtigende Faktoren

Bis zu diesem Punkt des Artikels haben wir in den vorgestellten Beispielen nur in Tagen quantifizierte Daten verwendet, dies ist jedoch keine notwendige Voraussetzung für die Analyse von Kurven mit MM. Menschen, die beim Daytrading handeln, sind möglicherweise viel mehr daran interessiert, wie sich ein Vermögenswert in den letzten zwei oder drei Stunden entwickelt hat, als in den letzten zwei oder drei Monaten. In die Gleichungen zur Berechnung der gleitenden Durchschnitte können verschiedene Zeiteinheiten einbezogen werden. Solange diese Zeitrahmen mit der Handelsstrategie übereinstimmen, können sich die Daten als nützlich erweisen.

Ein großer Nachteil von MMs ist ihre Latenz. Da es sich bei MAs um nachlaufende Indikatoren handelt, die vergangene Preise berücksichtigen, kommen die Signale oft zu spät. Beispielsweise könnte ein zinsbullischer Crossover einen Kauf nahelegen, dies geschieht jedoch erst, nachdem der Preis deutlich gestiegen ist. Dies bedeutet, dass selbst bei einer Fortsetzung des Aufwärtstrends potenzielle Gewinne in der Zeit zwischen dem Preisanstieg und dem Crossover-Signal verloren gegangen sein könnten. Oder noch schlimmer: Ein falsches Golden-Cross-Signal kann dazu führen, dass ein Händler den lokalen Höchststand des Vermögenspreises kauft, kurz bevor der Vermögenspreis sinkt (diese gefälschten Kaufsignale werden im Englischen allgemein als Bullenfallen bezeichnet).

Gleitende Durchschnitte sind aussagekräftige Indikatoren für die technische Analyse und gehören nach wie vor zu den am häufigsten verwendeten. Die Möglichkeit, Markttrends mithilfe von Daten zu analysieren, bietet hervorragende Einblicke in die Leistung eines Marktes. Beachten Sie jedoch, dass MM- und Crossover-Signale nicht allein verwendet werden sollten und dass es immer sicherer ist, verschiedene AT-Indikatoren zu kombinieren, um Fehlsignale zu vermeiden.