Auf geht's

Bitcoin (Kryptowährung)

Bitcoin an UnterstützungBitcoin (BTCUSD) Ausblick im 4-Stundenchart Der Bitcoinpreis hat sich über 26.530 stabilisiert und zeigt aktuell Kaufnachfrage. Solange die Unterstützung 26.530, respektive 26.300 hält, dominiert die Aufwärtstendenz. Diese Unterstützungsniveaus sind entscheidend, um die positive Dynamik aufrechtzuerhalten und den Markt vor größeren Rücksetzern zu schützen. Solange die Käufer in der Lage sind, den Preis über diesen Niveaus zu halten, besteht die Möglichkeit einer weiteren Aufwärtsbewegung. In Bezug auf potenzielle Kursziele auf der Oberseite liegt der Fokus nun im Bereich von 27.280 USD bis 27.400 USD. Sollte der Bitcoinpreis diese Widerstandszonen erfolgreich überwinden, könnte dies zu einem verstärkten Kaufdruck führen und weitere Gewinne ermöglichen. Die Marktteilnehmer werden genau beobachten, ob der Markt genügend Aufwärtsdynamik aufbringen kann, um diese Kursziele anzustreben. Es ist jedoch wichtig, auch ein alternatives Szenario in Betracht zu ziehen. Sollte der Preis unter die Marke von 26.300 USD fallen, könnte dies erneut einen weiteren Rückgang auf das Niveau von 25.750,0 USD auslösen. Dieses Szenario würde darauf hindeuten, dass die Verkäufer wieder die Oberhand gewinnen und der Markt einer stärkeren Korrektur unterliegen könnte. Im technischen Kommentar wird deutlich, dass der Relative Strength Index (RSI) über der Neutralitätszone von 50 liegt. Dies zeigt an, dass sich der Markt in einem positiven Momentum befindet und die Käufer derzeit die Oberhand haben. Der Moving Average Convergence Divergence (MACD) liegt über der Signallinie und ist positiv. Diese Konfiguration bestätigt die positive Stimmung und deutet darauf hin, dass die Käufer weiterhin die Kontrolle über den Markt haben.
BITSTAMP:BTCUSD
von Michael-Neubauer
Algorithmischer vs. manueller Handel – welche Strategie am beste Einleitung: In der dynamischen Welt der Finanzmärkte haben sich die Handelsstrategien im Laufe der Jahre erheblich weiterentwickelt. Mit technologischen Fortschritten und dem Aufkommen künstlicher Intelligenz (KI) hat der algorithmische Handel, auch Algo-Handel genannt, enorm an Popularität gewonnen. Der Algo-Handel nutzt komplexe Algorithmen und automatisierte Systeme, um Geschäfte schnell und effizient auszuführen, und bietet zahlreiche Vorteile gegenüber herkömmlichen manuellen Handelsansätzen. In diesem Artikel werden wir die Vor- und Nachteile des Algo-Handels im Vergleich zum manuellen Handel untersuchen und einen umfassenden Überblick über beide Ansätze geben. Wir werden uns mit der Geschwindigkeit, Effizienz, emotionsfreien Entscheidungsfindung, Konsistenz, Skalierbarkeit, Genauigkeit, Backtesting-Fähigkeiten, Risikomanagement und Diversifizierung befassen, die der Algo-Handel bietet. Darüber hinaus werden wir die Flexibilität, Anpassungsfähigkeit, Intuition, Erfahrung, emotionale Intelligenz und das kreative Denken besprechen, die dazu beitragen Manueller Handel bringt auf den Tisch. Vorteile des Algo-Handels: Geschwindigkeit und Effizienz: Einer der Hauptvorteile des Algo-Handels ist seine bemerkenswerte Geschwindigkeit und Effizienz. Da Algorithmen Trades in Millisekunden ausführen, eliminiert Algo Trading die Verzögerungen, die mit dem manuellen Handel einhergehen. Dieser Geschwindigkeitsvorteil ermöglicht es Händlern, kurzfristige Marktchancen zu nutzen und Preisunterschiede auszunutzen, die ihnen andernfalls entgehen würden. Durch die schnelle Reaktion auf Marktveränderungen stellt Algo Trading sicher, dass Händler Positionen zu optimalen Preisen eingehen und verlassen können. Emotionsfreie Entscheidungsfindung: Menschen neigen zu emotionalen Vorurteilen, die das Urteilsvermögen trüben und zu irrationalen Anlageentscheidungen führen können. Algo-Trading beseitigt diese emotionalen Vorurteile, indem es sich auf vorprogrammierte Regeln und Algorithmen verlässt. Die Algorithmen treffen Entscheidungen auf der Grundlage logischer Parameter, objektiver Analysen und historischer Daten und eliminieren den Einfluss von Angst, Gier oder anderen menschlichen Emotionen. Dadurch ermöglicht der Algo-Handel eine diszipliniertere und objektivere Entscheidungsfindung, was letztendlich zu besseren Handelsergebnissen führt. Konsistenz: Konsistenz ist ein entscheidender Faktor für den Handelserfolg. Der Algo-Handel bietet den Vorteil, dass über die Zeit hinweg ein konsistenter Handelsansatz aufrechterhalten wird. Die Algorithmen befolgen konsequent eine Reihe vordefinierter Regeln und stellen so sicher, dass Trades auf standardisierte Weise ausgeführt werden. Diese Konsistenz hilft Händlern, impulsive Entscheidungen oder Abweichungen von der ursprünglichen Handelsstrategie zu vermeiden, was zu einem disziplinierteren Anlageansatz führt. Verbesserte Skalierbarkeit: Der traditionelle manuelle Handel weist Einschränkungen hinsichtlich der Skalierbarkeit auf. Mit zunehmendem Handelsvolumen wird es für Händler immer schwieriger, Aufträge effizient auszuführen. Algo Trading überwindet diese Hürde, indem es den gesamten Prozess automatisiert. Algorithmen können ein großes Handelsvolumen auf mehreren Märkten gleichzeitig abwickeln und sorgen so für Skalierbarkeit, ohne Kompromisse bei der Ausführungsgeschwindigkeit oder -genauigkeit einzugehen. Diese Skalierbarkeit ermöglicht es Händlern, vielfältige Marktchancen ohne betriebliche Einschränkungen zu nutzen. Erhöhte Genauigkeit: Der Algo-Handel nutzt die Leistungsfähigkeit der Technologie, um die Handelsgenauigkeit zu verbessern. Die Algorithmen können große Mengen an Marktdaten analysieren, Muster erkennen und Trades auf der Grundlage präziser Parameter ausführen. Durch die Eliminierung menschlicher Fehler und Subjektivität erhöht Algo Trading die Genauigkeit der Handelsausführung. Diese verbesserte Genauigkeit kann zu besseren Handelsergebnissen führen, Gewinne maximieren und Verluste minimieren. Backtesting-Fähigkeiten und Optimierung: Ein weiterer wesentlicher Vorteil des Algo-Handels ist seine Fähigkeit, Handelsstrategien Backtests durchzuführen. Algorithmen können historische Marktdaten analysieren, um Handelsszenarien zu simulieren und die Leistung verschiedener Strategien zu bewerten. Dieser Backtesting-Prozess hilft Händlern, ihre Strategien zu optimieren, indem er Muster oder Variablen identifiziert, die die besten Ergebnisse erzielen. Durch die Feinabstimmung von Strategien vor der Implementierung in Live-Märkten können Algo-Händler ihre Erfolgschancen erhöhen. Automatisiertes Risikomanagement: Automatisiertes Risikomanagement: Das Risikomanagement ist ein entscheidender Aspekt des Handels. Algo Trading bietet automatisierte Risikomanagementfunktionen, die in die Algorithmen integriert werden können. Händler können spezifische Risikoparameter wie Stop-Loss-Orders oder Positionsgrößenregeln programmieren, um sicherzustellen, dass Verluste begrenzt und Positionen angemessen verwaltet werden. Durch die Automatisierung des Risikomanagements reduziert Algo Trading die Abhängigkeit von manueller Überwachung und trägt zum Schutz vor potenziellen Marktabschwüngen bei. Diversifikation: Diversifikation: Der Algo-Handel ermöglicht es Händlern, ihre Portfolios effektiv zu diversifizieren. Mit Algorithmen, die in der Lage sind, Geschäfte gleichzeitig über mehrere Märkte, Anlageklassen oder Strategien hinweg auszuführen, können Händler ihre Investitionen verteilen und das Gesamtrisiko reduzieren. Diversifikation trägt dazu bei, die Auswirkungen individueller Marktschwankungen abzumildern und kann potenziell die langfristigen Renditen steigern. Beseitigung emotionaler Vorurteile: Schließlich beseitigt Algo-Trading den Einfluss emotionaler Vorurteile, die Handelsentscheidungen oft behindern. Angst, Gier und andere Emotionen können das Urteilsvermögen trüben und zu schlechten Anlageentscheidungen führen. Indem Algo Trading auf Algorithmen setzt, werden diese emotionalen Vorurteile aus dem Entscheidungsprozess entfernt. Dieser objektive Ansatz hilft Händlern, rationalere und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, was zu einer insgesamt besseren Handelsleistung führt. Nachteile des Algo-Handels Systemschwachstellen und -risiken: Eines der Hauptanliegen beim Algo-Handel sind Systemschwachstellen und -risiken. Da der Algo-Handel stark auf Technologie und Computersysteme angewiesen ist, kann jede technische Fehlfunktion oder jeder Systemausfall schwerwiegende Folgen haben. Stromausfälle, Netzwerkstörungen oder Softwarefehler können den Handelsbetrieb stören und möglicherweise zu finanziellen Verlusten führen. Für Händler ist es von entscheidender Bedeutung, über solide Risikomanagementmaßnahmen zu verfügen, um diese Risiken effektiv zu mindern. Technische Herausforderungen und Komplexität: Technische Herausforderungen und Komplexität: Der Algo-Handel umfasst eine komplexe technologische Infrastruktur und ausgefeilte Algorithmen. Die Implementierung und Wartung solcher Systeme erfordert ein hohes Maß an technischem Fachwissen und Ressourcen. Händler müssen über umfassende Kenntnisse der Programmiersprachen und Algorithmen verfügen, um Handelsstrategien entwickeln und ändern zu können. Darüber hinaus kann die Überwachung und Wartung der Infrastruktur herausfordernd und zeitaufwändig sein und erfordert kontinuierliche Aktualisierungen und Anpassungen, um mit den sich ändernden Marktbedingungen Schritt zu halten. Überoptimierung: Ein weiterer Nachteil des Algo-Handels ist das Risiko einer Überoptimierung. Händler könnten versucht sein, ihre Algorithmen auf der Grundlage historischer Daten übermäßig zu verfeinern, um eine außergewöhnliche Leistung in der Vergangenheit zu erzielen. Eine Überoptimierung kann jedoch zu einem Phänomen namens „Kurvenanpassung“ führen, bei dem die Algorithmen zu spezifisch für historische Daten werden und unter Echtzeit-Marktbedingungen keine gute Leistung erbringen. Es ist wichtig, ein Gleichgewicht zwischen der Optimierung von Strategien und der Gewährleistung der Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Marktdynamiken zu finden Übermäßige Abhängigkeit von historischen Daten: Der Algo-Handel verlässt sich stark auf historische Daten, um Handelssignale zu generieren und Entscheidungen zu treffen. Obwohl historische Daten wertvolle Erkenntnisse liefern können, spiegeln sie möglicherweise nicht immer genau die zukünftigen Marktbedingungen wider. Marktdynamik, Trends und Beziehungen können sich im Laufe der Zeit ändern, wodurch historische Daten weniger relevant werden. Händler müssen darauf achten, sich nicht ausschließlich auf die Wertentwicklung der Vergangenheit zu verlassen und ihre Strategien kontinuierlich zu überwachen und an die aktuellen Marktbedingungen anzupassen. Mangelnde Anpassungsfähigkeit: Ein weiterer Nachteil des Algo-Handels ist seine potenziell mangelnde Anpassungsfähigkeit an unerwartete Marktereignisse oder plötzliche Änderungen der Marktbedingungen. Algo-Handelsstrategien basieren in der Regel auf vordefinierten Regeln und Algorithmen, die unvorhergesehene Ereignisse oder extreme Marktvolatilität möglicherweise nicht berücksichtigen. Händler müssen wachsam und bereit sein, einzugreifen oder ihre Strategien manuell zu ändern, wenn die Marktbedingungen erheblich von den programmierten Regeln abweichen. Vorteile des manuellen Handels Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: Manueller Handel bietet den Vorteil von Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Händler können ihre Strategien schnell anpassen und in Echtzeit auf sich ändernde Marktbedingungen reagieren. Im Gegensatz zu Algorithmen können menschliche Händler ihren Entscheidungsprozess auf der Grundlage neuer Informationen, unerwarteter Ereignisse oder Trends in Schwellenländern anpassen. Diese Flexibilität ermöglicht eine agile Entscheidungsfindung und die Fähigkeit, sich entwickelnde Marktchancen zu nutzen. Intuition und Erfahrung: Menschliche Händler verfügen über Intuition und Erfahrung, die im Handelsprozess von großem Wert sein können. Durch jahrelange Erfahrung entwickeln Händler ein tiefes Verständnis für die Marktdynamik, Muster und Zusammenhänge zwischen Vermögenswerten. Die Intuition ermöglicht es ihnen, auf der Grundlage ihres gesammelten Wissens und ihrer Instinkte fundierte Urteile zu fällen. Dieses menschliche Element verleiht Handelsentscheidungen einen qualitativen Aspekt, der Algorithmen möglicherweise fehlt. Komplexe Entscheidungsfindung: Manueller Handel erfordert komplexe Entscheidungsfindung, die über vordefinierte Regeln hinausgeht. Händler analysieren verschiedene Faktoren wie fundamentale und technische Indikatoren, Wirtschaftsnachrichten und geopolitische Ereignisse, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Diese Fähigkeit, mehrere Variablen zu berücksichtigen und ihre Auswirkungen auf den Markt abzuwägen, ermöglicht es Händlern, differenzierte Entscheidungen zu treffen, die Algorithmen möglicherweise übersehen. Emotionale Intelligenz und Marktstimmung: Menschen verfügen über emotionale Intelligenz, die beim Handel von Vorteil sein kann. Emotionen können wertvolle Einblicke in die Marktstimmung und die Anlegerpsychologie liefern. Menschliche Händler können die Marktstimmung einschätzen, indem sie Preisbewegungen, Nachrichtenstimmung und Marktgespräche interpretieren. Das Verstehen und Einbeziehen der Marktstimmung in die Entscheidungsfindung kann Händlern helfen, potenzielle Marktveränderungen zu erkennen und stimmungsbedingte Chancen zu nutzen. Kontextverständnis: Der manuelle Handel ermöglicht es Händlern, ein tiefes kontextuelles Verständnis der Märkte zu erlangen, in denen sie tätig sind. Sie können umfassendere wirtschaftliche Faktoren, politische Entwicklungen und branchenspezifische Dynamiken analysieren, um das Marktumfeld genau einzuschätzen. Dieses kontextuelle Verständnis bietet Händlern einen umfassenden Überblick über die Faktoren, die Marktbewegungen beeinflussen können, und ermöglicht so eine fundiertere Entscheidungsfindung. Kreatives und opportunistisches Denken: Menschliche Händler bringen kreatives und opportunistisches Denken in den Handelsprozess ein. Sie können einzigartige Möglichkeiten erkennen, die Algorithmen möglicherweise nicht berücksichtigen. Durch den Einsatz analytischer Fähigkeiten, kritischem Denken und unkonventioneller Ansätze können Händler unkonventionelle Handelsstrategien oder unterbewertete Vermögenswerte identifizieren, die Algorithmen möglicherweise übersehen. Dieses kreative Denken ermöglicht es Händlern, Marktineffizienzen auszunutzen und Renditen zu erzielen. Komplexe Marktbedingungen: Der manuelle Handel gedeiht in komplexen Marktbedingungen, in denen Algorithmen möglicherweise Schwierigkeiten haben, sich zurechtzufinden. In Situationen, in denen sich die Marktdynamik schnell ändert, volatil ist oder durch unvorhersehbare Ereignisse beeinflusst wird, können sich menschliche Händler schnell anpassen und Entscheidungen auf der Grundlage ihres Urteilsvermögens und ihres Fachwissens treffen. Die Fähigkeit, schnell zu denken und Strategien entsprechend anzupassen, ermöglicht es Händlern, schwierige Marktbedingungen effektiv zu meistern. Nachteil des Algo-Handels Emotionale Voreingenommenheit: Dem Algo-Handel fehlen menschliche Emotionen, was manchmal ein Nachteil sein kann. Menschliche Händler können Marktbedingungen basierend auf Intuition und Erfahrung analysieren, während Algorithmen ausschließlich auf historischen Daten und vordefinierten Regeln basieren. Emotionale Vorurteile wie Angst oder Gier können bei der Entscheidungsfindung eine Rolle spielen, aber Algorithmen können diese nuancierten menschlichen Aspekte nicht berücksichtigen. Zeit und Aufwand: Die Implementierung und Wartung von Algo-Handelssystemen erfordert Zeit und Aufwand. Die Entwicklung effektiver Algorithmen und Strategien erfordert erhebliches technisches Fachwissen und Ressourcen. Händler müssen ihre Algorithmen kontinuierlich überwachen und aktualisieren, um sicherzustellen, dass sie auch bei sich ändernden Marktbedingungen relevant bleiben. Dieses kontinuierliche Engagement kann zeitaufwändig sein und möglicherweise zusätzliches Personal oder technische Unterstützung erfordern. Ausführungsgeschwindigkeit: Obwohl Algo-Trading für seine Geschwindigkeit bekannt ist, kann es bei der Ausführung zu Herausforderungen kommen. In schnelllebigen Märkten können Verzögerungen bei der Auftragsausführung dazu führen, dass Gelegenheiten verpasst werden oder die Handelsergebnisse schlechter ausfallen. Algo-Handelssysteme müssen mit einer leistungsstarken Infrastruktur und zuverlässiger Konnektivität ausgestattet sein, um Geschäfte schnell und effizient auszuführen. Informationsüberflutung: Im heutigen digitalen Zeitalter stehen Händlern riesige Datenmengen zur Verfügung. Algo-Handelssysteme können große Informationsmengen schnell verarbeiten, es besteht jedoch die Gefahr einer Informationsüberflutung. Das Filtern übermäßiger Daten und das Identifizieren relevanter Signale kann eine Herausforderung sein. Händler müssen Algorithmen sorgfältig entwerfen, um sich auf wesentliche Informationen zu konzentrieren und zu vermeiden, dass sie von irrelevanten oder verrauschten Daten überwältigt werden. Die Macht der KI bei der Verbesserung des algorithmischen Handels: Datenanalyse und Mustererkennung: KI-Algorithmen zeichnen sich durch die Verarbeitung großer Datenmengen und die Erkennung von Mustern aus, die für menschliche Händler möglicherweise schwer zu erkennen sind. Durch die Analyse historischer Marktdaten, Nachrichten, Stimmungen in sozialen Medien und anderer relevanter Informationen können KI-gestützte Algorithmen verborgene Zusammenhänge und Trends aufdecken. Dadurch können Händler robustere Handelsstrategien entwickeln, die auf datengesteuerten Erkenntnissen basieren. Prädiktive Analysen und Prognosen: KI-Algorithmen können Techniken des maschinellen Lernens nutzen, um prädiktive Modelle und Prognosen zu erstellen. Durch das Training anhand historischer Marktdaten können diese Algorithmen Muster und Beziehungen erkennen, die dabei helfen können, zukünftige Preisbewegungen vorherzusagen. Diese Vorhersagefähigkeit ermöglicht es Händlern, Markttrends zu antizipieren, potenzielle Chancen zu erkennen und ihre Strategien entsprechend anzupassen. Echtzeit-Marktüberwachung: KI-basierte Systeme können kontinuierlich Echtzeit-Marktdaten, Newsfeeds und Social-Media-Plattformen überwachen. Dies ermöglicht es Händlern, über Marktentwicklungen, aktuelle Nachrichten und Stimmungsschwankungen auf dem Laufenden zu bleiben. Durch die Integration von Echtzeitdaten in ihre Algorithmen können Händler schnellere und genauere Handelsentscheidungen treffen, insbesondere unter volatilen und sich schnell ändernden Marktbedingungen. Adaptive und selbstlernende Systeme: KI-Algorithmen haben die Fähigkeit, sich an Marktdaten und Handelsergebnisse anzupassen und daraus selbst zu lernen. Durch Reinforcement-Learning-Techniken können diese Algorithmen Handelsstrategien basierend auf Echtzeit-Leistungsfeedback kontinuierlich optimieren. Diese Anpassungsfähigkeit ermöglicht es den Algorithmen, sich im Laufe der Zeit weiterzuentwickeln und zu verbessern, wodurch ihre Fähigkeit verbessert wird, konsistente Renditen zu generieren und sich an sich ändernde Marktdynamiken anzupassen. Erweiterte Entscheidungsunterstützung: KI-Algorithmen können Entscheidungsunterstützungstools für Händler bereitstellen und ihnen datengesteuerte Erkenntnisse, Risikoanalysen und Handlungsempfehlungen präsentieren. Durch die Kombination der Leistungsfähigkeit der KI mit menschlichem Fachwissen können Händler fundiertere und fundiertere Entscheidungen treffen. Diese Tools zur Entscheidungsunterstützung können bei der Portfolioallokation, der Handelsausführung und dem Risikomanagement helfen und so die allgemeine Handelsleistung verbessern. Wie geht der algorithmische Handel mit Nachrichten und Ereignissen um? In der schnelllebigen Welt der Finanzmärkte spielen Nachrichten und Ereignisse eine entscheidende Rolle, wenn es um Preisbewegungen und die Schaffung von Handelsmöglichkeiten geht. Der algorithmische Handel hat sich zu einem leistungsstarken Instrument entwickelt, um von dieser Dynamik zu profitieren. Automatisierte Nachrichtenüberwachung: Algorithmische Handelssysteme sind mit der Fähigkeit ausgestattet, Nachrichtenquellen, einschließlich Finanznachrichten-Websites, Pressemitteilungen und Social-Media-Plattformen, automatisch zu überwachen. Durch den Einsatz natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und Stimmungsanalysetechniken können Algorithmen riesige Mengen an Nachrichtendaten filtern und relevante Informationen identifizieren, die sich auf den Markt auswirken können. Datenverarbeitung in Echtzeit: Algorithmen zeichnen sich durch die Verarbeitung von Echtzeitdaten und die schnelle Analyse ihrer potenziellen Auswirkungen auf den Markt aus. Durch die Integration von Newsfeeds und anderen ereignisbasierten Daten in ihre Modelle können Algorithmen schnell die Relevanz und potenzielle Marktbedeutung bestimmter Nachrichten oder Ereignisse bewerten. Dies ermöglicht es Händlern, zeitnah auf sich abzeichnende Chancen oder Risiken zu reagieren. Ereignisgesteuerte Handelsstrategien: Algorithmische Handelssysteme können so programmiert werden, dass sie ereignisgesteuerte Handelsstrategien ausführen. Diese Strategien zielen darauf ab, von den Marktbewegungen zu profitieren, die durch bestimmte Ereignisse wie Wirtschaftsmeldungen, Bekanntgaben von Unternehmensgewinnen oder geopolitische Entwicklungen ausgelöst werden. Algorithmen können automatisch nach relevanten Ereignissen suchen und Trades basierend auf vordefinierten Kriterien wie Preisschwellenwerten oder Ergebnissen der Stimmungsanalyse ausführen. Stimmungsanalyse: Die Stimmungsanalyse ist ein entscheidender Bestandteil des nachrichten- und ereignisbasierten Handels. Algorithmen können Nachrichtenartikel, die Stimmung in sozialen Medien und andere Textdaten analysieren, um die Marktstimmung im Zusammenhang mit einem bestimmten Ereignis oder einer bestimmten Nachricht zu beurteilen. Durch die Messung positiver oder negativer Stimmungen können Algorithmen fundierte Handelsentscheidungen treffen und Strategien entsprechend anpassen. Backtesting und Optimierung: Der algorithmische Handel ermöglicht Backtesting und Optimierung von Nachrichten und ereignisgesteuerten Handelsstrategien. Historische Daten können verwendet werden, um die Leistung von Handelsmodellen in verschiedenen Nachrichtenszenarien zu testen. Durch die Analyse vergangener Marktreaktionen auf ähnliche Ereignisse können Algorithmen optimiert werden, um ihre Genauigkeit und Rentabilität zu verbessern. Algorithmischer Nachrichtenhandel: Der algorithmische Nachrichtenhandel umfasst die automatische Ausführung von Geschäften auf der Grundlage vordefinierter Nachrichtenauslöser. Beispielsweise können Algorithmen so programmiert werden, dass sie bestimmte Vermögenswerte automatisch kaufen oder verkaufen, wenn bestimmte Nachrichten veröffentlicht werden oder bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Dieser automatisierte Ansatz macht eine manuelle Überwachung überflüssig und gewährleistet eine schnelle Umsetzung als Reaktion auf Nachrichtenereignisse. Risikomanagement: Algorithmische Handelssysteme umfassen Risikomanagementmaßnahmen, um die potenziellen Nachteile von Nachrichten und ereignisgesteuertem Handel abzumildern. Stop-Loss-Orders, Positionsgrößenalgorithmen und Risikomanagementregeln können integriert werden, um sich vor ungünstigen Marktbewegungen oder unerwarteten Nachrichtenergebnissen zu schützen. Dies trägt dazu bei, Verluste zu minimieren und eine kontrollierte Risikoexposition sicherzustellen. Flash Crash 2010: Ein historisches Marktereignis Am 6. Mai 2010 erlebten die Finanzmärkte ein beispielloses Ereignis, das als „Flash Crash“ bekannt ist. Innerhalb weniger Minuten stürzten die Aktienkurse dramatisch ab, um sich kurz darauf wieder zu erholen. Diese plötzlichen und extremen Marktturbulenzen lösten Schockwellen in der Finanzwelt aus und machten die Schwachstellen einer zunehmend vernetzten und technologiegetriebenen Handelslandschaft deutlich. 1. Der Flash-Crash bahnt sich an: An diesem schicksalhaften Tag, zwischen 14:32 und 17:32 Uhr. und 14:45 Uhr EDT erlebte der US-Aktienmarkt einen abrupten und starken Kursverfall. Innerhalb weniger Minuten stürzte der Dow Jones Industrial Average (DJIA) um fast 1.000 Punkte ab und verlor etwa 1 Billion US-Dollar an Marktwert. Bei Blue-Chip-Aktien wie Procter & Gamble und Accenture stürzten die Kurse kurzzeitig auf nur noch einen Bruchteil des Wertes vor dem Absturz ab. Auf diesen plötzlichen und dramatischen Einbruch folgte eine rasche Erholung, wobei sich die Preise bis zum Ende der Handelssitzung weitgehend erholten. 2. Die beitragenden Faktoren: Mehrere Faktoren kamen zusammen, um den perfekten Sturm für den Flash Crash zu schaffen. Ein Schlüsselelement war die zunehmende Verbreitung des Hochfrequenzhandels (HFT), bei dem Computeralgorithmen Geschäfte blitzschnell ausführen. Dieser automatisierte Handel, gepaart mit der Vernetzung der Märkte, verschärfte die Geschwindigkeit und Intensität des Absturzes. Darüber hinaus verstärkte der weit verbreitete Einsatz von Stop-Loss-Orders, die ausgelöst werden, wenn eine Aktie einen bestimmten Preis erreicht, den Verkaufsdruck, da die Preise rapide fielen. Das Fehlen angemessener Marktsicherungen und Regulierungsmechanismen verschärfte die Situation zusätzlich. 3. Rolle des algorithmischen Handels: Beim Flash-Crash spielte der algorithmische Handel eine bedeutende Rolle. Als die Märkte rapide sanken, funktionierten bestimmte algorithmische Handelsstrategien nicht wie beabsichtigt, was den Ausverkauf verschärfte. Diese Algorithmen, die darauf ausgelegt sind, kleine Preisunterschiede zu erfassen, führten letztendlich zu einer „Rückkopplungsschleife“ des Verkaufs und drückten die Preise noch weiter nach unten. Die Geschwindigkeit und Automatisierung des algorithmischen Handels machten es für menschliches Eingreifen schwierig, die Situation in Echtzeit wirksam zu entschärfen. 4. Marktreformen und gewonnene Erkenntnisse: Der Flash-Crash von 2010 löste bedeutende regulatorische und technologische Reformen aus, die darauf abzielten, ähnliche Ereignisse in der Zukunft zu verhindern. Zu den Maßnahmen gehörten die Einführung von Schutzschaltern, die den Handel bei extremen Preisschwankungen vorübergehend unterbrechen, sowie Überarbeitungen der marktweiten Schutzschalterregeln. Außerdem wurden die Marktüberwachung und die Koordinierung zwischen Börsen und Regulierungsbehörden verbessert, um ungewöhnliche Handelsaktivitäten besser überwachen und darauf reagieren zu können. Darüber hinaus verdeutlichte der Vorfall die Notwendigkeit einer größeren Transparenz und Kontrolle algorithmischer Handelspraktiken. 5. Auswirkungen auf die Marktstabilität: Der Flash-Crash war ein Weckruf für Marktteilnehmer und Regulierungsbehörden und verdeutlichte die potenziellen Risiken, die mit dem Hochfrequenz- und algorithmischen Handel verbunden sind. Es wurde hervorgehoben, wie wichtig es ist, sicherzustellen, dass die Marktinfrastruktur und die Vorschriften mit dem technologischen Fortschritt Schritt halten. Der Vorfall verdeutlichte auch die Notwendigkeit, dass die Marktteilnehmer die Feinheiten der von ihnen eingesetzten Handelssysteme verstehen und dass die Regulierungsbehörden die regulatorischen Rahmenbedingungen kontinuierlich bewerten und anpassen, um aufkommende Risiken zu bewältigen. Der Flash-Crash von 2010 stellt einen entscheidenden Moment in der Geschichte der Finanzmärkte dar und deckt Schwachstellen in der immer komplexer und vernetzter werdenden Welt des elektronischen Handels auf. Das Ereignis löste bedeutende Reformen aus und führte zu einer stärkeren Konzentration auf Marktstabilität, Transparenz und Risikomanagement. Während Fortschritte bei der Verbesserung der Marktsicherheit und der Regulierungsaufsicht erzielt wurden, sind ständige Wachsamkeit und kontinuierliche Anpassung an den technologischen Fortschritt erforderlich, um die Integrität und Stabilität moderner Finanzmärkte zu wahren. Wie gedeiht der algorithmische Handel in sich verändernden Märkten? Algorithmischer Handel (ALGO) kann sich ändernden Marktbedingungen durch verschiedene Techniken und Strategien begegnen, die es Algorithmen ermöglichen, sich anzupassen und effektiv zu reagieren. Hier sind einige Möglichkeiten, wie ALGO auf veränderte Marktbedingungen reagieren kann: 1. Echtzeit-Datenanalyse: Algo-Systeme überwachen kontinuierlich Marktdaten, einschließlich Preisbewegungen, Volumen, Newsfeeds und Wirtschaftsindikatoren, in Echtzeit. Durch die zeitnahe Analyse dieser Daten können Algorithmen sich ändernde Marktbedingungen erkennen und Handelsstrategien entsprechend anpassen. Dadurch kann Algo Chancen nutzen und schneller auf Marktveränderungen reagieren als menschliche Händler. 2. Dynamische Auftragsweiterleitung: Algo-Systeme können Aufträge basierend auf den vorherrschenden Marktbedingungen dynamisch an verschiedene Börsen oder Liquiditätspools weiterleiten. Durch die Bewertung von Faktoren wie Liquidität, Orderbuchtiefe und Ausführungskosten können Algorithmen ihre Orderrouting-Strategien anpassen, um die Handelsausführung zu optimieren. Diese Flexibilität stellt sicher, dass Algo zu jedem Zeitpunkt die günstigsten verfügbaren Marktbedingungen nutzt. 3. Adaptive Handelsstrategien: Algo kann adaptive Handelsstrategien nutzen, die darauf ausgelegt sind, ihre Parameter oder Regeln an sich ändernde Marktbedingungen anzupassen. Diese Strategien beinhalten häufig Algorithmen für maschinelles Lernen, um kontinuierlich aus historischen Daten zu lernen und sich an die sich entwickelnde Marktdynamik anzupassen. Durch die dynamische Änderung ihrer Regeln und Parameter können Algosysteme Handelsentscheidungen optimieren und Chancen in verschiedenen Marktumgebungen nutzen. 4. Volatilitätsmanagement: Veränderte Marktbedingungen gehen oft mit erhöhter Volatilität einher. Algo-Systeme können Volatilitätsmanagementtechniken integrieren, um die Risikoexposition entsprechend anzupassen. Beispielsweise können Algorithmen die Positionsgrößen dynamisch anpassen, strengere Stop-Loss-Werte festlegen oder Risikomanagementparameter basierend auf der aktuellen Marktvolatilität ändern. Diese Maßnahmen tragen dazu bei, das Risiko zu kontrollieren und das Kapital in Zeiten erhöhter Unsicherheit zu schützen. 5. Mustererkennung und statistische Analyse: Algosysteme können fortschrittliche Mustererkennungs- und statistische Analysetechniken einsetzen, um wiederkehrende Marktmuster oder Anomalien zu identifizieren. Durch die Erkennung dieser Muster können Algorithmen fundierte Handelsentscheidungen treffen und Strategien entsprechend anpassen. Diese Fähigkeit, Muster zu erkennen und sich an sie anzupassen, hilft dabei, aus wiederkehrenden Marktbedingungen Kapital zu schlagen und gleichzeitig an Veränderungen im Marktverhalten anpassbar zu bleiben. 6. Backtesting und Simulation: Algo-Systeme können anhand historischer Marktdaten umfassend Backtests und simuliert werden. Indem Händler Algorithmen verschiedenen Marktszenarien und historischen Datensätzen aussetzen, können sie deren Leistung und Robustheit unter verschiedenen Marktbedingungen bewerten. Dieser Prozess ermöglicht die Feinabstimmung und Optimierung von Algo-Strategien, um sich ändernde Marktdynamiken besser bewältigen zu können. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass algo sich ändernden Marktbedingungen durch Echtzeit-Datenanalyse, dynamisches Orderrouting, adaptive Handelsstrategien, Volatilitätsmanagement, Mustererkennung, statistische Analyse und strenges Backtesting begegnet. Durch die Nutzung dieser Fähigkeiten kann sich Algo effektiv an sich ändernde Marktbedingungen anpassen, Chancen nutzen und gleichzeitig Risiken effizienter verwalten als herkömmliche Handelsansätze Der Aufstieg der Algo-Händler: Verliert die technische Analyse an Boden? Obwohl algorithmischer Handel (Algo-Handel) bestimmte Elemente automatisieren und optimieren kann der technischen Analyse ist es unwahrscheinlich, dass sie diese vollständig ersetzen wird. Die technische Analyse ist eine Finanzdisziplin, die die Untersuchung historischer Preis- und Volumendaten, Diagrammmuster, Indikatoren und anderer Marktvariablen umfasst, um Handelsstrategien zu informieren. Es gibt mehrere Gründe, warum Algo-Händler die technische Analyse nicht vollständig ersetzen können: 1. Interpretation der Marktpsychologie: Die technische Analyse umfasst das Verständnis der Marktpsychologie, die auf der Überzeugung basiert, dass sich historische Preismuster aufgrund menschlichen Verhaltens wiederholen. Dazu gehört die Analyse der Anlegerstimmung, Trends, Unterstützungs- und Widerstandsniveaus sowie anderer Faktoren, die die Marktbewegungen beeinflussen können. Algo-Händler verwenden möglicherweise technische Indikatoren, um diese Muster zu identifizieren, aber sie erfassen möglicherweise nicht die Nuancen der Marktstimmung und psychologischen Faktoren vollständig. 2. Subjektivität in der Analyse: Technische Analysen beinhalten häufig eine subjektive Interpretation durch Händler, da verschiedene Personen möglicherweise dasselbe Diagramm oder denselben Indikator unterschiedlich analysieren. Algo-Händler verlassen sich auf vordefinierte Regeln und Algorithmen, die möglicherweise nicht alle subjektiven Elemente der technischen Analyse abdecken. Menschliche Händler können ihre Erfahrung, Intuition und ihr Urteilsvermögen einbeziehen, um differenzierte Entscheidungen zu treffen, die von Algorithmen möglicherweise nicht einfach erfasst werden. 3. Marktanpassungsfähigkeit: Die technische Analyse erfordert die Fähigkeit, sich an veränderte Marktbedingungen anzupassen und Strategien entsprechend anzupassen. Während Algorithmen so programmiert werden können, dass sie bestimmte Parameter auf der Grundlage von Marktdaten anpassen, verfügen sie möglicherweise nicht über die gleiche Anpassungsfähigkeit wie menschliche Händler, die sich entwickelnde Marktbedingungen in Echtzeit dynamisch interpretieren und darauf reagieren können. 4. Unvorhersehbare Ereignisse: Technische Analysen werden häufig durch unerwartete Ereignisse wie geopolitische Entwicklungen, Wirtschaftsmeldungen oder Unternehmensnachrichten in Frage gestellt, die zu erheblichen Marktstörungen führen können. Menschliche Händler sind möglicherweise in der Lage, diese Ereignisse auf der Grundlage ihres Wissens und Verständnisses zu interpretieren und darauf zu reagieren, während Algo-Händler möglicherweise Schwierigkeiten haben, effektiv auf unvorhergesehene Umstände zu reagieren. 5. Fundamentalanalyse: Die technische Analyse konzentriert sich hauptsächlich auf Preis- und Volumendaten, während die Fundamentalanalyse breitere Faktoren wie Unternehmensfinanzen, makroökonomische Indikatoren, Branchentrends und Nachrichtenereignisse berücksichtigt. Algo-Händler sind möglicherweise nicht in der Lage, grundlegende Faktoren zu analysieren und in ihren Entscheidungsprozess einzubeziehen, was ihre Fähigkeit, die technische Analyse vollständig zu ersetzen, einschränken kann. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Algo-Handel zwar bestimmte Elemente der technischen Analyse automatisieren kann, diese jedoch wahrscheinlich nicht vollständig ersetzen kann. Die technische Analyse umfasst subjektive Interpretation, Marktpsychologie, Anpassungsfähigkeit und grundlegende Faktoren, deren vollständige Replikation für Algorithmen eine Herausforderung darstellen kann. Menschliche Händler mit Fachkenntnissen in der technischen Analyse und der Fähigkeit, Marktdynamiken zu interpretieren, werden weiterhin eine wichtige Rolle bei fundierten Handelsentscheidungen spielen. Der ultimative Gewinner – Algo Trading oder manueller Handel? Die Entscheidung, ob Algo-Handel oder manueller Handel am besten geeignet ist, hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter individuellen Vorlieben, Handelszielen und Fähigkeiten. Beide Ansätze haben ihre Vor- und Nachteile, und was für den einen am besten funktioniert, ist für den anderen möglicherweise nicht dasselbe. Vergleichen wir die beiden: 1. Geschwindigkeit und Effizienz: Der Algo-Handel zeichnet sich durch Geschwindigkeit und Effizienz aus, da Computeralgorithmen Daten analysieren und Geschäfte innerhalb von Millisekunden ausführen können. Beim manuellen Handel müssen menschliche Entscheidungen getroffen werden, die kognitiven Vorurteilen und emotionalen Faktoren unterliegen können, was möglicherweise zu einer langsameren Ausführung oder verpassten Gelegenheiten führt. 2. Emotionen und Disziplin: Algo-Trading eliminiert emotionale Vorurteile bei Handelsentscheidungen, da Algorithmen vordefinierten Regeln folgen, ohne von Angst oder Gier beeinflusst zu werden. Manueller Handel erfordert Disziplin und emotionale Kontrolle, um objektive Entscheidungen zu treffen, was für manche Händler eine Herausforderung sein kann. 3. Anpassungsfähigkeit: Algo Trading kann sich schnell an veränderte Marktbedingungen anpassen und Trades auf der Grundlage vorprogrammierter Regeln ausführen. Manuelle Händler können ihre Strategien ebenfalls anpassen, es kann jedoch mehr Zeit und Mühe erfordern, die sich schnell entwickelnde Marktdynamik zu überwachen und sich daran anzupassen. 4. Komplexität und technisches Wissen: Der Algo-Handel erfordert Programmierkenntnisse oder die Nutzung algorithmischer Plattformen, was für Händler ohne technisches Hintergrund eine Herausforderung sein kann. Der manuelle Handel hingegen beruht auf einem Verständnis der fundamentalen und technischen Analyse, was ein kontinuierliches Lernen und die Analyse von Markttrends erfordert. 5. Strategieentwicklung: Der Algo-Handel ermöglicht eine systematische und präzise Strategieentwicklung auf der Grundlage historischer Datenanalyse und Backtesting. Auch manuelle Händler können ihre Strategien entwickeln, allerdings können dabei subjektivere Interpretationen von Diagrammen, Mustern und Indikatoren erforderlich sein. 6. Risikomanagement: Sowohl Algo-Trading als auch manueller Handel erfordern ein effektives Risikomanagement. Algo-Trading kann vorgegebene Risikomanagementparameter in Algorithmen integrieren, wohingegen manuelle Händler das Risiko aktiv überwachen und auf der Grundlage ihres Urteilsvermögens verwalten müssen. Letztendlich hängt die beste Vorgehensweise von den individuellen Umständen ab. Einige Händler bevorzugen möglicherweise den Algo-Handel aufgrund seiner Geschwindigkeit, Effizienz und objektiven Entscheidungsfindung, während andere möglicherweise die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit des manuellen Handels genießen. Es ist erwähnenswert, dass viele Händler eine Kombination beider Ansätze verwenden, indem sie für bestimmte Strategien den Algo-Handel und für andere den manuellen Handel nutzen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der algorithmische Handel Vorteile wie Geschwindigkeit, Effizienz und Risikomanagement bietet, während der manuelle Handel Anpassungsfähigkeit und menschliche Intuition bietet. KI verbessert den algorithmischen Handel, indem sie Daten verarbeitet, Muster erkennt und Entscheidungsunterstützung bietet. Algos zeichnen sich durch automatisierte Nachrichtenüberwachung und ereignisgesteuerte Strategien aus. Der Flash-Crash von 2010 hat jedoch Schwachstellen in der vernetzten Handelslandschaft aufgedeckt, wobei der algorithmische Handel den Marktrückgang noch verschärfte. Es dient als Erinnerung an die Umsetzung geeigneter Schutzmaßnahmen und Risikomanagementmaßnahmen. Insgesamt kann ein ausgewogener Ansatz, der die Stärken des algorithmischen und des manuellen Handels kombiniert, zu effektiveren und belastbareren Handelsstrategien führen.
BITSTAMP:BTCUSDAusbildung
von Money_Dictators
Bitcoin - Diese Level sind jetzt wichtigDer Bitcoin konsolidiert seit einigen Tagen in einer Seitwärtsphase auf engem Kursniveau. Noch kann sich der Kurs oberhalb der wichtigen Unterstützung bei 26.500$ halten. Ein Tagesschlusskurs unterhalb dieser Zone könnte Verluste bis zum Unterstützungsbereich bei 25.400$ – 25.200$ nach sich ziehen. Dort verläuft auch der EMA 200 aus dem Tageschart und die untere Trendlinie des Trendkanals. Hier könnte es also zu einem (temporären) Abpraller kommen. Nach oben hin dient die runde Marke bei 27.000$ als Widerstand. Danach rücken die Widerstandslevel bei 27.500$ und bei 28.000$ in den Fokus. Die Veröffentlichung der PCE-Daten aus den USA am kommenden Freitag könnte als fundamentaler Katalysator für die weitere Kursentwicklung dienen.
BITSTAMP:BTCUSD
von Tradingfreaks-TF
#BITCOIN - Re-Test Kama denkbar...KI ist noch short!Hallo liebe Trader und Investoren, der Bitcoin hat sich seit meinem letzten Update von seiner konstruktiven Seite gezeigt. Klar, der Markt kühlt runter, keine Frage. Aber er tut das bisher ohne größere Auffälligkeiten. Von Drama bisher keine Spur... Aktuell kämpft sich der BTC allerdings an einer sehr bedeutsamen Triggerzone müde...bisher scheiterte der Markt im Bereich 27506 - 28051 US-Dollar. Nur ein beherzter Sprung über diese Bastion bringt die Bullen wieder ans Ruder. Weiter eng dran bleiben... Alle Infos zu meiner aktuellen Einschätzung findet ihr im Video... Ich freue mich über Kommentare und Diskussionen zu diesem Video. Wenn Euch die Idee gefällt, bitte gebt mir ein Like und folgt mir, um immer auf dem Laufenden zu sein... Herzliche Grüße, Thomas Jansen Investor-Guard Disclaimer: Bei den hier bereitgestellten Informationen handelt es sich um Informationen allgemeiner Art und nicht um Rechts-, Steuer- oder Anlageberatung. *Gekennzeichnete Empfehlungen gem. WpHG sind im Kundenbereich einsehbar und unterliegen der Compliance von Investor-Guard.
BITSTAMP:BTCUSD
von investor-guard
15
BTC: Meine nächste Prognose + Langzeit Swing-Trade Liebe Leser, lange ist es her, dass ich hier in der Tradingview-Community aktiv war. In Zukunft wird es hier jedoch wieder mehr von mir geben... BTC befindet sich gerade in einem Abwärtstrend. Es gibt viele Trend- und Support-Bereiche, die durchbrochen werden. In den letzten zwei Wochen haben wir BTC ständig um die 27.000er Zone gesehen. Das Volumen nimmt ab, die CVD-Spot wird immer negativer und eine große Bewegung steht bevor. Diese Bewegung wird höchstwahrscheinlich in Richtung 25.000 gehen. Auf dem Chart sehen Sie die gestrichelten orangenen Linien. Das sind die Bereiche, in denen das meiste Volumen gehandelt wird/wurde. Die roten Linien stellen starke Support-/Resistance-Bereiche dar, die immer wieder berührt und manchmal durchbrochen werden. Die fette blaue Linie repräsentiert den 200-Wochen-Durchschnitt (MA), der ebenfalls einen starken Support bietet. Ab 26.500 wird fast kein Delta+ Volumen gehandelt, was bedeutet, dass, wenn BTC hier nach unten durchbricht, es in Richtung 26.250 gehen wird. Meine Position: BINANCE:BTCUSDT Mein Einstieg (Entry) liegt beim Monday Low (@26.575) Stop Loss (SL) bei 27.050 Take Profit (TP) bei 26.387 (20%) TP bei 25.945 (50%) TP bei 25.200 (30%)
Short
von Moritz2704
1
EURUSD im SHORT-MODUS!Der EURUSD ist aktuell im Short Modus und da ist auch kein Ende in Sicht. Bis auf kleine ABC Korrekturen nach oben bildet der EURO aktuell sehr spitze HL's und trendet Richtung Süden. STOCH, Sentiment und Pivot Points sind negativ und der SMA100 könnte hier scheitern, den Kurs als wichtige Linie zu stützen, und somit möglicherweise einen Weg Richtung SMA200 bilden, bzw. bis auf die starke Supply-Zone bei 1,07. Viel Erfolg, Beyond on Years Invest (folgt uns gerne für weitere Infos und checkt unsere Social Media Links ab (unterhalb dieses Beitrages.)
Short
von Philboy
Bitcoin, der Widerstand ist Bockstark! Hält der dyn. Support???Liebe BTCMoneymakers, die 27420$ stellen für den Bitcoin eine große Herausforderung dar. Wir bekommen einfach keinen 4H Close über diesem Key-Level und wurden gestern massiv Abverkauft. Nun muss sich der Kurs wieder über den 26910$ stabilisieren, um weiterhin die 27420$ in Angriff nehmen zu können. Der dynamische Support unterstützt uns derweil von unten her. Kann Bitcoin den Support nicht halten, müssen wir uns mit einem weiteren Test auf 26300$ und einem möglichen Wick-Fill darunter auseinandersetzen. Ein Bullishes Reversal ist über eine stabile Bodenbildung durchaus denkbar. Heute hält Jerome Powell um 17:00 eine Rede auf einer Konferenz. Wir gehen nicht davon aus, dass er andere Töne anschlägt wie auf der offiziellen Pressekonferenz, bleibt aber dennoch vorsichtig, seine Rhetorik wird von Analysten sorgfältig beäugt! Glaubst du wir knacken die 27420$ bevor wir zurück zum Tief gehen? Schreibe uns gerne einen Kommentar! Wenn dir unsere Ideen Gefallen, abonniere auch gerne unseren Channel. Das Team von BTCMoneymaker wünscht allen schon mal ein schönes Wochenende! :-)
von BitbullTrading
27400$ Attacke scheitert, gehen wir nun in die Range??? Liebe BTCMoneymakers, es scheint zunächst als geht der Bitcoin zwischen 27400$ und 26600$ in eine Range. Ein weiterer Versuch das Hoch auf 27400$ rauszunehmen ist zwar gescheitert, das Handelsinteresse am Hoch ist jedoch vorhanden, da wir zwei weitere 4H Kerzen an diesem Preislevel bekamen und auch die Daily-Candle genau hier schloss! Wer aufgepasst hat, sieht das der Abverkauf, der uns in die Range geführt hätte, sofort wieder vom 27200$ Support Absorbiert wurde! Volumenmäßig sind wir an den Kryptomärkten weiterhin staubtrocken, wir hoffen das die nächsten Makroökonomischen Daten wieder etwas mehr Schwung in die Märkte bringen. Über uns liegen weiterhin viele wichtige Level und im Seitenprofil liegt die Masse ebenfalls noch über uns. Zwischen 27888$ und 28200$ kommt hier der kritische Bereich, zuvor muss aber auch noch der 50er Daily EMA geknackt werden. Ihr seht also, es liegt viel Arbeit vor dem Bitcoin, sollte es in diesen "Baby-Steps" weiter gehen. Wenn da nicht bald ein wenig mehr Dampf kommen, könnten wir scharfe Rejections an den Key-Levels sehen. Für Dampf könnten heute um 14:30 die News sorgen, da kommen wichtige Arbeitsmarktdaten der USA rein. Wenn dir unsere Ideen Gefallen, schreibe uns gerne einen Kommentar und abonniere unseren Tradingview Kanal :-)
von BitbullTrading
3
Bitcoin Rejection am 800EMA, geht es erstmal zurück zum Boden?Liebe BTCMoneymaker, Bitcoin hat gestern bei 27500$ (1H) ein Doppeltop gebildet und daraufhin die Vector Candles der Aufwärtsbewegung wieder abgeholt. Somit ist der Preis vorerst am 800er-EMA(1D) gescheitert. Das lokale Top befindet sich bei 27660$. Der Bounce kam dann bei 26910$, was absolut wünschenswert ist, wenn der Bitcoin weiter auf Kurs bleiben soll. Priceaction unter diesem Preislevel bringt uns sehr wahrscheinlich einen weiteren Besuch am 26300$ Tief ein. Hier wollen wir ein W-Pattern als Bodenbildung reinbekommen, sollte es soweit kommen. Desto länger wir beim Bitcoin kein neues Hoch bekommen, vor allem nach dem Dip auf 25800$, desto mehr muss man sich mit der Wahrscheinlichkeit auseinandersetzen, dass wir eine größere-, bzw. längere Korrektur auf 25000$ bekommen können. 31000$ ist das Hoch auf dem Daily Chart, mit jedem Tag an dem wir dieses nicht brechen können, werden immer mehr Bullen zu Bären. Ab einem gewissen Punkt kann die Buying-Power dann nicht mehr ausreichen, um das letzte Hoch zu brechen und den Trend fortzusetzen. Die Konsolidierung zwischen 22000$ und 25000$ ist das perfekte Beispiel, hier war ein Dip auf 20000$ von Nöten, um das 25000$ Top zu brechen. Wenn dir unsere Ideen Gefallen, lass uns gerne eine 🚀 da und Abonniere unseren Kanal :-)
von BitbullTrading
AKTIENMARKT vs. DYX, beides LONG?Der Dollar steigt, doch auch die guten Umsätze vieler Unternehmen lassen vor allem die TECH Aktien weiter steigen, was bedeutet das? Nun, der Dollar stieg letzte Woche deutlich an, doch dank guter Ergebnisse vieler TECH Unternehmen, wurde auch der NASDAQ ordentlich gekauft und brachte tatsächlich steigende Kurse. Wie lange kann und wird so etwas gut gehen? Aktuell haben wir bei beiden Assets ein positives Sentiment , und notieren über dem Weekly Pivot, doch der NASDAQ verliert nach der Ernings-Week and Volumen und dieses fehlende Volumen könnte auch die TECH-Aktien durch einen steigenden USD zum kurzfristigen Fall bringen , bzw. einer Seitwärtsbewegung. Wir Warten ab, welche spannenden Breakouts wir diese Woche sehen werden. **** Folgt uns gerne für mehr auf den unten markierten Links auf social media. Viel Erfolg, das BEYOND ON YEARS INVEST TEAM
U
von Philboy
BRENT in VERKAUFSSTIMMUNG?Brent fällt letzte Woche deutlich und bestätigt, dass die Richtung nach unten weiterhin die Dominante ist, und wir für's erste, wenig Wahrscheinlichkeit in steigende Kurse stecken. Unter anderem könnte das damit zutun haben, dass wir aktuell fallende Inflationsdaten haben. Welche bullish für AKTIEN und GOLD sind, allerdings den Ölpreis unter Druck setzen, da dieser ein HEDGE zur Inflation ist, fällt die Inflation, so fällt auch der Ölpreis. (Siehe Hoch 2020-2021 durch Inflation). Kurzfristig also bearish in unseren Augen , das Sentiment ist negativ und wir notieren deutlich unterhalb des Weekly Pivot points. Folgt uns Gerne für weitere Analysen! Viel Erfolg, Das Beyond on Years INVEST Team
BLACKBULL:BRENTShort
von Philboy
Negatives SENTIMENT ! EURUSDDer EURUSD rutschte letzte Woche ab und bringt ein negatives Sentiment, siehe STOCH. Der weekly Pivot Point könnte eine resistance sein, und den EURUSD nun erst einmal in diese Richtung locken, durch den EMA50 wäre ein Abprall und Widerstand möglich, und würde den EURUSD weiter nach Süden schicken. Der DYX bricht nach oben aus und sendet uns in positive Stimmung weswegen wir kurzfristig bullish im USD wären und den EUR erst einmal nach unten schicken würden. Viel Erfolg, euer BOY INVEST TEAM
Short
von Philboy
1
#BITCOIN - Kama gebrochen! 25k jetzt im Fokus?!Hallo liebe Trader und Investoren, der Bitcoin konkretisiert seine Struktur und muss dem extremen Überhitzungsstadium Tribut zollen. Aktuell bewegt sich BTC auf relevante Triggermarken zu, die zu einem Abwärtsrutsch von weiteren 8-10% führen können. Vorsicht und Fokus sind geboten... Alle Infos zu meiner aktuellen Einschätzung findet ihr im Video... Ich freue mich über Kommentare und Diskussionen zu diesem Video. Wenn Euch die Idee gefällt, bitte gebt mir ein Like und folgt mir, um immer auf dem Laufenden zu sein... Herzliche Grüße, Thomas Jansen Investor-Guard Disclaimer: Bei den hier bereitgestellten Informationen handelt es sich um Informationen allgemeiner Art und nicht um Rechts-, Steuer- oder Anlageberatung. *Gekennzeichnete Empfehlungen gem. WpHG sind im Kundenbereich einsehbar und unterliegen der Compliance von Investor-Guard.
BITSTAMP:BTCUSD
von investor-guard
4
Bitcoin BTC Symmetrisches aufsteigendes DreieckBitcoin BTC symmetrisches aufsteigendes Dreieck, der tägliche Tiefpunkt wird immer höher, der Tiefstpreis steigt, der grüne Trend ist die Tiefpunkt-Trendlinie, gemäß der Trendregel wird er die rote Trendlinie durchbrechen und dann erreichen ein neues Hoch innerhalb des Dreiecks stellt einen Schock dar. Wenn Sie die rote Trendlinie oben durchbrechen, können Sie aus dem Schockbereich aussteigen.Normalerweise wird dieser Trend irgendwann durchbrechen und steigen.
von ZhongBenCong001