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Wochenrückblick: NASDAQ 100 Heatmap-AnalyseIn der vergangenen Handelswoche zeigte die NASDAQ 100 Heatmap eine bemerkenswerte Diversität in der Leistung quer durch alle Sektoren, mit einigen signifikanten Gewinnern und Verlierern, die das Marktgeschehen prägten. Auch unser Portfolio konnte deutliche Gewinne einfahren: Letzte Woche: + 8.6% November: + 16% Hier der Link zum Portfolio: Sektor-Highlights: Technologie Services: Starke Gewinne wurden hier verzeichnet, mit Microsoft (MSFT) und Google (GOOGL) als herausragende Beispiele, beide mit einem Plus von über 4%. Elektroniktechnologie: Hier zeigte sich ein gemischtes Bild, obwohl NVIDIA (NVDA) und Advanced Micro Devices (AMD) solide Zuwächse von 3,79% bzw. 5,48% verbuchen konnten. Gesundheitstechnologie: Eine gemischte Performance, wobei Illumina (ILMN) einen signifikanten Rückgang zeigte, während Intuitive Surgical (ISRG) zweistellige Zuwächse erzielte. Marktführer: Intel Corporation (INTC) stand an der Spitze der Gewinnerliste mit einem beeindruckenden Anstieg von 14,57%. Tesla (TSLA) zeigte sich ebenfalls stark mit einem Gewinn von 11,56%. Unter den Verlierern: Cisco Systems (CSCO) fiel mit einem Rückgang von 8,60% auf. Verisign (VRSN) verlor ebenfalls, mit einem Minus von 5,06%. Größere Unternehmen wie Apple (AAPL), mit einer Steigerung von 3,11%, beeinflussten den Index positiv, während die Verluste von größeren Firmen wie Cisco den Index herunterzogen. Schlussfolgerung: Diese Woche spiegelt die kontinuierliche Dynamik und Volatilität des Technologiemarktes wider, mit signifikanten Bewegungen sowohl nach oben als auch nach unten. Investoren könnten gut daran tun, ein Auge auf die makroökonomischen Signale und unternehmensspezifische Nachrichten zu werfen, die solche Bewegungen antreiben können. Die Größe der Blöcke in der Heatmap zeigt deutlich, dass Schwergewichte wie Apple, Google und Microsoft weiterhin großen Einfluss auf die Marktrichtung haben, während kleinere Unternehmen bedeutende prozentuale Bewegungen erleben können, die dennoch beachtenswert sind.
NASDAQ:QQQ
von JS_TechTrading
Watchlist 'Momentum, Innovation & Wachstum'Anbei der Link zu unserer aktualisierten Watchlist: de.tradingview.com Beschreibung der Strategie und Auswahlkriterien Die Synthese aus Cathy Wood's Fundamentalanalyse und Mark Minervini's Trendkriterien Unsere Handelsstrategie basiert auf der intelligenten Kombination zweier bewährter Methoden basiert: der tiefgehenden Fundamentalanalyse von Cathy Wood und den anerkannten Trendkriterien von Mark Minervini. Diese Strategie zielt darauf ab, Anlegern einzigartige Investitionsmöglichkeiten in hochdynamischen Technologieaktien zu bieten. 1. Grundlagen nach Cathy Wood: Der erste Schritt unserer Strategie besteht darin, Aktien zu identifizieren, die Cathy Woods Kriterien der technologischen Führungsstärke erfüllen. Wir analysieren Unternehmen, die nicht nur auf dem Papier vielversprechend erscheinen, sondern auch eine solide Grundlage für langfristiges Wachstum bieten. Diese Analyse konzentriert sich auf Unternehmen, die durch innovative Produkte, Dienstleistungen oder Geschäftsmodelle in ihrer Branche herausstechen. 2. Trendbestätigung nach Mark Minervini: Nach der Identifizierung potenzieller Kandidaten wenden wir Mark Minervinis Trendvorlagen an, um sicherzustellen, dass sich diese Aktien in einem bestätigten Aufwärtstrend der Stufe 2 befinden. Minervinis Kriterien helfen uns, Aktien auszuwählen, die nicht nur fundamental stark sind, sondern auch eine positive Marktdynamik aufweisen. Diese Herangehensweise ermöglicht es uns, in Aktien zu investieren, die sowohl hinsichtlich ihrer Unternehmensgrundlagen als auch ihrer Marktleistung überzeugen. 3. Duales Prüfverfahren: Unsere Strategie verbindet diese beiden Ansätze in einem dualen Prüfverfahren. Dieser integrierte Ansatz stellt sicher, dass die ausgewählten Aktien sowohl die Kriterien für technologische Innovation als auch für einen soliden und beständigen Markttrend erfüllen. Durch diese Kombination können unsere Anleger von Aktien profitieren, die das Potenzial haben, ihre Branchen zu revolutionieren und gleichzeitig aktuelle Markttrends positiv zu nutzen. Zielsetzung: Ziel unserer Strategie ist es, unseren Anlegern eine überlegene Investitionsmöglichkeit zu bieten. Indem wir die Erkenntnisse zweier führender Experten im Bereich des Aktienhandels zusammenführen, ermöglichen wir Investitionen in Technologieaktien, die sowohl auf soliden Fundamentaldaten basieren als auch von aktuellen Markttrends unterstützt werden. Diese Strategie ist ideal für Anleger, die nach einer ausgewogenen Kombination aus fundierter Analyse und marktorientierter Performance suchen. Sie bietet die Möglichkeit, am Puls der technologischen Innovation zu investieren und gleichzeitig von etablierten Marktbewegungen zu profitieren.
AMEX:ARKK
von JS_TechTrading
Momentum, Innovation & WachstumPortfolio-Update: Unser Portfolio 'Momentum, Innovation & Wachstum' hat im November bisher knapp 16% zugelegt, im Lauf der vergangenen Woche konnte ein Gewinn von 8.6% verbucht werden: Portfolio-Veränderungen im Lauf der vergangenen Woche: Geschlossene Trades: Wir haben 4 Trades geschlossen, alles waren Gewinner im Bereich +12% bis +42%: Im Moment ist der Markt etwas überhitzt bzw. überkauft, was das Risiko eines kurzfristigen Pullbacks erhöht. Um die Auswirkungen eines solche Pullbacks auf unsere Performance bessr zu kontrollieren, haben wir 2 kleinere Short-Trades eröffnet. (TDY und TER, beide ca. 2.7% des Portfolios, siehe Grafik oben). Beschreibung der Strategie und Auswahlkriterien Die Synthese aus Cathy Wood's Fundamentalanalyse und Mark Minervini's Trendkriterien Unsere Handelsstrategie basiert auf der intelligenten Kombination zweier bewährter Methoden basiert: der tiefgehenden Fundamentalanalyse von Cathy Wood und den anerkannten Trendkriterien von Mark Minervini. Diese Strategie zielt darauf ab, Anlegern einzigartige Investitionsmöglichkeiten in hochdynamischen Technologieaktien zu bieten. 1. Grundlagen nach Cathy Wood: Der erste Schritt unserer Strategie besteht darin, Aktien zu identifizieren, die Cathy Woods Kriterien der technologischen Führungsstärke erfüllen. Wir analysieren Unternehmen, die nicht nur auf dem Papier vielversprechend erscheinen, sondern auch eine solide Grundlage für langfristiges Wachstum bieten. Diese Analyse konzentriert sich auf Unternehmen, die durch innovative Produkte, Dienstleistungen oder Geschäftsmodelle in ihrer Branche herausstechen. 2. Trendbestätigung nach Mark Minervini: Nach der Identifizierung potenzieller Kandidaten wenden wir Mark Minervinis Trendvorlagen an, um sicherzustellen, dass sich diese Aktien in einem bestätigten Aufwärtstrend der Stufe 2 befinden. Minervinis Kriterien helfen uns, Aktien auszuwählen, die nicht nur fundamental stark sind, sondern auch eine positive Marktdynamik aufweisen. Diese Herangehensweise ermöglicht es uns, in Aktien zu investieren, die sowohl hinsichtlich ihrer Unternehmensgrundlagen als auch ihrer Marktleistung überzeugen. 3. Duales Prüfverfahren: Unsere Strategie verbindet diese beiden Ansätze in einem dualen Prüfverfahren. Dieser integrierte Ansatz stellt sicher, dass die ausgewählten Aktien sowohl die Kriterien für technologische Innovation als auch für einen soliden und beständigen Markttrend erfüllen. Durch diese Kombination können unsere Anleger von Aktien profitieren, die das Potenzial haben, ihre Branchen zu revolutionieren und gleichzeitig aktuelle Markttrends positiv zu nutzen. Zielsetzung: Ziel unserer Strategie ist es, unseren Anlegern eine überlegene Investitionsmöglichkeit zu bieten. Indem wir die Erkenntnisse zweier führender Experten im Bereich des Aktienhandels zusammenführen, ermöglichen wir Investitionen in Technologieaktien, die sowohl auf soliden Fundamentaldaten basieren als auch von aktuellen Markttrends unterstützt werden. Diese Strategie ist ideal für Anleger, die nach einer ausgewogenen Kombination aus fundierter Analyse und marktorientierter Performance suchen. Sie bietet die Möglichkeit, am Puls der technologischen Innovation zu investieren und gleichzeitig von etablierten Marktbewegungen zu profitieren.
AMEX:ARKK
von JS_TechTrading
HOW-TO: Minervini Pullback StrategieÜbersicht und Besonderheiten der Minervini Pullback Strategie mit dem Trend-Template Qualifier Diese Strategie nutzt Mark Minervinis Trend-Template als Qualifizierungsmerkmal zur Identifikation von Aktien und anderen Finanzinstrumenten in bestätigten Aufwärtstrends. Mark Minervini, dreifacher US-Investment Champion, konzipierte dieses Template, welches acht verschiedene, unabhängige Faktoren umfasst. Diese Merkmale lassen sich in unserer Trendfolgestrategie anpassen und optimieren, um optimale Resultate zu gewährleisten. Kaufsignale werden nur dann generiert, wenn die festgelegten Kriterien erfüllt sind. Unsere Herangehensweise berücksichtigt das Verhältnis von Angebot und Nachfrage im Markt, wodurch sie universell und über alle Zeitrahmen hinweg effektiv ist. Ob Sie im Daytrading mit 1- oder 5-Minuten-Charts agieren oder im Swingtrading mit Tagescharts arbeiten – diese Strategie bewährt sich stets. Zudem setzen wir technische Indikatoren, wie den RSI und MACD, ein, um risikoarme Einstiegspunkte innerhalb bestätigter Aufwärtstrends zu identifizieren. Dies minimiert das Risikoprofil unserer Strategie und begrenzt Verluste, wodurch Sie mit größerer Sicherheit handeln können. Minervinis Trend-Template und die Marktanalyse nach dem 'Stufenmodell' Unser Ansatz verfolgt eine reine "Long"-Strategie, das heißt, wir ziehen ausschließlich Long-Positionen in Betracht; Short-Positionen werden nicht berücksichtigt. Ideale Marktbedingungen für solche Strategien sind stabile Aufwärtstrends, die sogenannte Phase 2. Während solcher Trends erhöhen wir unsere Marktexposition und unser Risiko. Bei Seitwärtsbewegungen, Abwärtstrends oder in Bärenmärkten reduzieren wir unsere Exposition rasch oder wechseln gänzlich in Cash, bis sich die Märkte erholen. So können wir signifikante Verluste und Rückgänge vermeiden. Diese klare Vorgehensweise gibt uns einen signifikanten Vorteil gegenüber vielen undisziplinierten Tradern und Einsteigern. "The Trend is your Friend" – ein altbekanntes, doch stets zutreffendes Sprichwort. Was bedeutet es konkret? • 98% der Aktien verbuchen ihre höchsten Zuwächse während eines Phase-2-Aufwärtstrends. • Eine Aktie in einem stabilen Aufwärtstrend deutet darauf hin, dass institutionelle Anleger sie kontinuierlich erwerben. • Die Fokussierung auf Aktien mit stabilen Aufwärtstrends steigert signifikant die Erfolgschancen. • Innerhalb eines stabilen Aufwärtstrends können Anleger klare Erwartungen hinsichtlich zukünftiger Preisbewegungen setzen und somit risikoarme Einstiegsmöglichkeiten finden. Das Hauptziel ist nicht zwingend, zum niedrigsten, sondern vielmehr zum richtigen Preis zu kaufen. Jede Aktie durchläuft einen typischen Reifungszyklus, beginnend mit Phase 1 und endend in Phase 4: Phase 1 – Konsolidierung (Vernachlässigungsphase) Phase 2 – Akkumulation (Progressive Phase) Phase 3 – Verteilung (Toppingsphase) Phase 4 – Kapitulation (Abwärtstrend) Unsere Strategie fokussiert sich primär darauf, Aktien im bestätigten Phase-2-Aufwärtstrend zu identifizieren. Dies bietet uns einen strategischen Vorteil gegenüber Langzeitanlegern und weniger erfahrenen Tradern. Indem wir uns auf Aktien im Phase-2-Aufwärtstrend konzentrieren, meiden wir potenzielle Verluste in Abwärtstrends (Phase 4) und weniger profitablen Konsolidierungsphasen (Phasen 1 und 3). Unsere Investitionen sind maximal, wenn Aktien ihren Phase-2-Aufwärtstrend durchlaufen. Doch wie identifizieren wir Aktien im stabilen Phase-2-Aufwärtstrend mithilfe technischer Chartanalysen? Minervinis Trend-Template Mark Minervini hat das 'Trend-Template' genau für diesen Zweck entworfen, welches integraler Bestandteil Minervini-Pullback-Strategie ist. Nur Aktien, die Minervinis strengen Kriterien gerecht werden, werden für unsere Watchlist berücksichtigt: • 200-Tage-Durchschnitt zeigt über mindestens 1 Monat, idealerweise 4-5 Monate oder länger, einen Aufwärtstrend • 150-Tage-Durchschnitt liegt über dem 200-Tage-Durchschnitt • 50-Tage-Durchschnitt liegt über beiden, dem 150- und 200-Tage-Durchschnitt • Aktienkurs liegt über allen drei Durchschnittswerten • 50-Tage-Durchschnitt sollte idealerweise über mindestens 1 Monat steigen • Kurs liegt mindestens 25% über dem 52-Wochen-Tief • Kurs ist höchstens 25% vom 52-Wochen-Hoch entfernt • Erhebliche relative Stärke gemäß IBD Unser eigens entwickelter Algorithmus für TradingView nutzt Minervinis Trend-Template als Ausgangspunkt. Dies bedeutet, dass Handelssignale nur dann generiert werden, wenn die festgelegten Elemente des Trend-Templates zutreffen. Nutzer können die Anforderungen des Templates nach Belieben anpassen. Obwohl diese Strategie in der Regel auf Tagescharts angewendet wird, sind Minervinis Prinzipien universell. Unsere algorithmische Herangehensweise mit dem Trend-Template kann daher auf jeder Zeitebene genutzt werden. Der neunte Qualifikator (RS-Bewertungen) lässt sich in den Strategieeinstellungen modifizieren. Generell sollten idealerweise alle acht Kriterien des Trend-Templates erfüllt sein. Doch auch Aktien, die nur einige dieser Kriterien erfüllen, können vielversprechend sein, sofern Backtests positive Ergebnisse zeigen. Die Pullback-Strategie Unsere Rücksetzungsstrategie berücksichtigt nur Finanzinstrumente, die Minervinis Trend-Template-Kriterien erfüllen. Kaufsignale entstehen, wenn eine Aktie kurzfristig überverkauft erscheint (gemessen am RSI) und der anhaltende Aufwärtstrend nach einem Preistief durch den MACD bestätigt wird. Stop-Loss-Limits und Gewinnziele können individuell angepasst werden. Relative Strength Index (RSI) Der Relative Strength Index (RSI) ist ein technischer Indikator, der 1978 von Welles Wilder eingeführt wurde. Er dient dazu, die Trendstärke und überkaufte bzw. überverkaufte Marktbedingungen zu bestimmen. Angezeigt wird er auf einer Skala von 0 bis 100 und gibt Auskunft darüber, wie sich ein Vermögenswert in jüngster Zeit im Verhältnis zu seinem eigenen Preis verhalten hat. Der RSI setzt durchschnittliche Kursgewinne zu durchschnittlichen Kursverlusten in einem bestimmten Zeitraum ins Verhältnis. Ein RSI über 70 weist häufig auf einen überkauften Markt hin, während ein RSI unter 30 einen überverkauften Markt signalisiert. Ein hoher RSI-Wert kann darauf hindeuten, dass ein Vermögenswert überbewertet ist und sich ein Preisrückgang anbahnt. Ein niedriger RSI deutet dagegen oft auf eine Unterbewertung hin, was auf potenzielle Kurssteigerungen schließen lässt. Beispiel: Betrachten Sie die Aktie XYZ. Nach einem deutlichen Kursrückgang fällt der RSI-Wert dieser Aktie auf 26. Dies könnte darauf hindeuten, dass die Aktie überverkauft ist und eine Kurskorrektur bevorsteht. Ein Anleger könnte diese Gelegenheit nutzen, um die Aktie in Erwartung eines Kursanstiegs zu erwerben. Moving Average Convergence Divergence (MACD) Der MACD ist ein bekannter technischer Indikator, entwickelt von Gerald Appel. Er wird sowohl in kurz- als auch in langfristigen Handelsansätzen eingesetzt. Der MACD setzt sich aus zwei Linien zusammen: einem schnellen und einem langsamen gleitenden Durchschnitt. Eine zusätzliche sogenannte Triggerlinie wird durch einen gleitenden Durchschnitt der MACD-Linie gebildet. Die Hauptlinie des MACD stellt die Differenz zwischen dem schnellen und dem langsamen gleitenden Durchschnitt dar. Eine wachsende Differenz zwischen diesen Linien deutet oft auf steigende Preise hin, während eine schrumpfende Differenz auf fallende Preise hindeuten kann. Ein Kaufsignal wird generiert, wenn die MACD-Linie die Triggerlinie von unten kreuzt, was auf potenzielle Kursgewinne hindeutet. Ein Verkaufssignal entsteht, wenn die MACD-Linie die Triggerlinie von oben kreuzt, was auf bevorstehende Kursrückgänge hindeuten könnte. Diese Strategie lässt sich auf unterschiedliche Zeitspannen anwenden. Die Einstellungen für die zugrunde liegenden Indikatoren (RSI und MACD) können individuell angepasst u
BITSTAMP:BTCUSDAusbildung
von JS_TechTrading
Heatmap von vergangener WocheDie Aktien Heatmap zeigt eine Übersicht über die Performance verschiedener deutscher Unternehmen in der vergangenen Woche. Hier ist eine detaillierte Auswertung basierend auf den in der Heatmap angezeigten Daten: . Finanzwesen: DB1 (-2,62%): Die Deutsche Börse AG, dargestellt durch das Tickersymbol "DB1", verzeichnete einen Rückgang von 2,62%. Als zentraler Marktplatz für den Handel von Aktien und anderen Wertpapieren könnte dies auf allgemeine Marktschwankungen oder unternehmensspezifische Neuigkeiten zurückzuführen sein. HNR1 (-2,52%): Hannover Rück, eines der weltweit größten Rückversicherungsunternehmen, zeigte einen leichten Rückgang. Rückversicherer sind oft anfällig für größere globale Ereignisse und Naturkatastrophen. ALV (-4,12%): Allianz, ein führendes Versicherungs- und Vermögensverwaltungsunternehmen, verzeichnete einen Verlust von über 4%. Das könnte sich auf die gesamtwirtschaftliche Lage oder auf sektorspezifische Themen beziehen. 2. Technologie Dienstleistungen: SAP (-1,02%): SAP, der Software-Riese, erlebte einen leichten Rückgang von etwas über 1%. Als globaler Marktführer im Bereich Unternehmenssoftware sind sie anfällig für technologische Veränderungen und Markttrends. 3. Gesundheit Technologie: MRK (-0,80%): Merck, ein führendes Pharma- und Chemieunternehmen, hat leicht nachgegeben. Pharmaindustrien können von Faktoren wie Medikamentenzulassungen oder klinischen Studienergebnissen beeinflusst werden. BAYN (-5,75%): Bayer, ein weiteres großes Pharmaunternehmen, hatte eine deutlich negativere Woche, wobei der Aktienkurs um fast 6% fiel. 4. Verbrauchsgüter: ADS (+0,44%): Adidas, der Sportartikelhersteller, war eine der wenigen positiven Aktien mit einem leichten Anstieg. 5. Verarbeitende Industrie: BAS (-2,84%): BASF, das weltweit führende Chemieunternehmen, erlebte einen Rückgang, der durch globale Lieferkettenprobleme oder Rohstoffpreisschwankungen beeinflusst worden sein könnte. 6. Versorgungseinrichtungen: UN01 (-20,64%): Uniper, ein bedeutendes Energieunternehmen, verzeichnete den stärksten Rückgang in dieser Heatmap. Energieunternehmen können stark von geopolitischen Ereignissen, Regulierungen oder Energiepreisschwankungen beeinflusst werden. 7. Gebrauchsgüter: BMW (-4,93%): Der Automobilriese BMW sah sich mit einem Rückgang von fast 5% konfrontiert. Automobilhersteller stehen vor Herausforderungen wie Halbleiterknappheit oder Veränderungen in der Verbrauchernachfrage. Insgesamt deuten die Daten auf eine schwierige Woche für den deutschen Aktienmarkt hin. Ein Großteil der Aktien in der Heatmap zeigt negative Renditen, wobei insbesondere der Energiesektor betroffen zu sein scheint. Es wäre ratsam, aktuelle Nachrichtenquellen zu konsultieren, um mögliche Ursachen oder Hintergründe für diese Bewegungen zu ermitteln.
XETR:DAX
von JS_TechTrading
Swing-Trading MasterClass #1🚀 Enthülle das Geheimnis erfolgreichen Swing-Tradings! 🚀 Haben Sie sich jemals gefragt, warum manche Trader mit konsequenter Regelmäßigkeit Gewinne erzielen, während andere in der unberechenbaren Welt der Börsen zu kämpfen haben? Die Antwort liegt in den Techniken, Strategien und im fundierten Wissen, die sie anwenden! 📈 Introducing: Die ultimative Swing-Trading-MasterClass! 📈 Entdecken Sie mit unserer exklusiven MasterClass: Die Kunst des Swing-Tradings: Lernen Sie die Grundlagen, Philosophien und bewährten Prinzipien, die erfolgreiche Trader täglich nutzen. Werkzeuge & Techniken: Tauchen Sie tief in die technische und fundamentale Analyse ein und erfahren Sie, wie Sie Trends erkennen und Kapital daraus schlagen können. Risikomanagement: Entdecken Sie die Geheimnisse, wie Sie Ihr Kapital schützen und Verluste minimieren. Psychologie des Handels: Verstehen Sie die Mentalität hinter erfolgreichen Handelsentscheidungen und wie Sie emotionale Fallstricke vermeiden. Warum unsere Artikelserie? 🔍 Tiefgehend recherchiert: Jeder Artikel wird auf der Grundlage intensiver Forschung und mit dem Fachwissen von Branchenexperten erstellt. 🏆 Praxisorientiert: Neben theoretischem Wissen bieten wir Ihnen praxisnahe Tipps und Strategien, die Sie direkt anwenden können. 💡 Kontinuierliches Lernen: Unsere Serie wächst stetig und wird ergänzt durch aktuelle Marktentwicklungen, Tools und Techniken. Jetzt ist der Zeitpunkt, sich von den Geheimnissen des Swing-Tradings inspirieren zu lassen und Ihre Trading-Reise zu transformieren. Nutzen Sie die Chance, sich mit unserem fundierten Wissen an die Spitze zu setzen! Kapitel 1 1.1 Grundlagen und Prinzipien des Swing-Tradings. 1.2 Kursziele und Lernergebnisse. 1.3 Struktur der Masterclass. 1. Einführung in Swing-Trading 1.1 Grundlagen und Prinzipien des Swing-Tradings Swing-Trading ist eine Methode des Finanzhandels, bei der versucht wird, von kurzen bis mittelfristigen Preisbewegungen in einem Aktien- oder anderen Finanzmarkt zu profitieren. Dabei werden Positionen in der Regel über einen Zeitraum von mehreren Tagen bis zu mehreren Wochen gehalten, was es von Daytrading und langfristigem Investieren unterscheidet. Kernprinzipien des Swing-Tradings: Erkennung von Trends: Swing-Trader nutzen technische Analyse, um Aufwärts- und Abwärtstrends im Markt zu erkennen. Diese Trends werden genutzt, um Kauf- oder Verkaufssignale zu identifizieren. Kurz- bis mittelfristige Preisbewegungen nutzen: Anstatt sich auf langfristige Bewegungen zu konzentrieren, zielen Swing-Trader darauf ab, von kurzfristigen Preisschwankungen zu profitieren. Risikomanagement: Swing-Trading kann volatil sein. Daher legen erfahrene Trader großen Wert auf Strategien zum Risikomanagement, um potenzielle Verluste zu minimieren. Psychologische Vorbereitung: Swing-Trading erfordert Geduld und Disziplin. Es ist wichtig, sich nicht von den Emotionen des Marktes mitreißen zu lassen und stattdessen an einer vorab festgelegten Strategie festzuhalten. 1.2 Kursziele und Lernergebnisse Das Hauptziel dieses Kurses ist es, den Teilnehmern eine solide Grundlage im Swing-Trading zu vermitteln und ihnen die Fähigkeiten und das Wissen zu vermitteln, die sie benötigen, um erfolgreich am Markt zu agieren. Lernziele: Verständnis für die Grundlagen des Swing-Tradings und wie es sich von anderen Handelsmethoden unterscheidet. Erkennen und Analysieren von Markttrends mithilfe technischer Analysetools. Entwicklung von Swing-Trading-Strategien und effektiven Risikomanagement-Techniken. Erkennen von psychologischen Fallen im Handel und Entwicklung von Techniken, um ihnen zu entgehen. Lernergebnisse: Bis zum Ende des Kurses sollten die Teilnehmer: Fähig sein, eigenständige Handelsentscheidungen basierend auf ihrer Analyse von Marktdaten zu treffen. Eine solide Strategie für das Swing-Trading haben, die sie in verschiedenen Marktbedingungen anwenden können. Die Bedeutung des Risikomanagements erkennen und in der Praxis umsetzen. Ein tieferes Verständnis für die Dynamik und Psychologie des Marktes haben. 1.3 Struktur der Masterclass Diese Masterclass ist so strukturiert, dass sie den Teilnehmern sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Fähigkeiten im Bereich Swing-Trading vermittelt. Sie besteht aus verschiedenen Modulen, die jeweils spezifische Themenbereiche abdecken. Nach jedem Modul gibt es praktische Übungen und Fallstudien, um das Gelernte in die Praxis umzusetzen. Die Module bauen aufeinander auf, beginnend mit den Grundlagen des Swing-Tradings, gefolgt von fortgeschrittenen Techniken, Risikomanagement, psychologischen Aspekten und schließlich praktischen Handelssitzungen.
XETR:DAXAusbildung
von JS_TechTrading
AMZN: Technische Auswertung & Handelsempfehlung1. Allgemeines Das Diagramm präsentiert die Kursbewegung von Amazon über den Zeitraum von fast einem Jahr. Im Allgemeinen zeigt die Aktie eine Seitwärtsbewegung mit periodischen Spitzen und Tälern, die ein gemischtes Bild der Marktposition zeichnen. 2. Gleitende Durchschnitte (Moving Averages) MA50 (50-Tage-Durchschnitt): Der Kurs bewegt sich derzeit unter dem MA50. Dies ist in der Regel ein bearishes Zeichen, das darauf hindeuten könnte, dass die Aktie in den kommenden Tagen weiter fallen könnte. MA200 (200-Tage-Durchschnitt): Die Aktie ist nahe am MA200. Dieser Durchschnitt ist ein wichtiger Indikator für den langfristigen Trend. Wenn die Aktie diesen Durchschnitt nach unten durchbricht, könnte dies als weiteres bearishes Zeichen gewertet werden. 3. Bollinger Bänder Die Bollinger Bänder zeigen die Volatilität der Aktie. Aktuell bewegt sich die Aktie im unteren Bereich des Bands, was auf eine potenzielle Überverkaufssituation hinweist. Historisch gesehen könnten solche Punkte als Gelegenheiten für Käufer gesehen werden, die auf eine Preisumkehr wetten. 4. RSI (Relative Strength Index) Der RSI gibt Hinweise auf das Preis-Momentum und vergleicht dabei die Aufwärts- und Abwärtsbewegungen über einen bestimmten Zeitraum. Mit einem aktuellen Wert von 52 befindet sich die Aktie in einem neutralen Bereich. Ein Wert von über 70 würde eine Überkaufssituation anzeigen, während ein Wert unter 30 auf eine Überverkaufssituation hindeuten würde. 5. MACD (Moving Average Convergence Divergence) Der MACD ist ein Trendfolgeindikator und zeigt die Beziehung zwischen zwei gleitenden Durchschnitten des Preises. Aktuell liegt die MACD-Linie unter der Signallinie, was auf ein bearishes Momentum hindeutet. Ein Übergang der MACD-Linie über die Signallinie könnte jedoch ein bullishes Signal darstellen. 6. Stochastic Oscillator Dieser Oszillator vergleicht den Schlusskurs eines Wertpapiers mit seinem Preisbereich über einen bestimmten Zeitraum. Ein Wert von 83,8 zeigt an, dass die Aktie potenziell überkauft ist und eine Korrektur bevorstehen könnte. 7. Fibonacci Retracements Dies sind horizontale Linien, die dazu verwendet werden, potenzielle Unterstützungs- und Widerstandsniveaus zu bestimmen. Derzeit bewegt sich der Kurs um die 0,382-Linie. Ein Bruch dieses Levels könnte weitere Hinweise auf die zukünftige Preisbewegung geben. 8. Handelsempfehlung Angesichts der neutralen bis leicht bearishen technischen Indikatoren und der Tatsache, dass der Kurs sich im unteren Bereich der Bollinger Bänder bewegt, könnten Trader eine abwartende Haltung einnehmen. Ein Durchbruch unter den 200-Tage-Durchschnitt oder die nächste Fibonacci-Retracement-Linie könnte ein Verkaufssignal darstellen, während ein Aufwärtsmomentum, das durch einen Anstieg über den MA50 oder positive Divergenzen in den technischen Indikatoren gestützt wird, ein Kaufsignal sein könnte. Allerdings sollten Händler auch fundamentale Daten und Nachrichten über Amazon berücksichtigen, um eine umfassende Entscheidungsgrundlage zu haben. Es ist immer ratsam, Stop-Loss-Orders zu setzen und Risikomanagementstrategien zu verwenden, um potenzielle Verluste zu begrenzen.
NASDAQ:AMZN
von JS_TechTrading
Aufbau einer Karriere im Algorithm. TradingEinleitung Das Herzstück moderner Finanzmärkte ist das algorithmische Trading, das Technologie und Finanzwissen vereint. Die Attraktivität, durch Computerprogramme finanzielle Entscheidungen zu treffen, zieht viele an. Doch wie baut man eine erfolgreiche Karriere in diesem Bereich auf? Dieser ausführliche Leitfaden führt Sie durch den Prozess. 1. Grundlagen des algorithmischen Tradings Das algorithmische Trading bezieht sich auf Handelsaktivitäten, die durch vorprogrammierte Anweisungen, die auf verschiedene Variablen wie Zeit, Preis und Volumen reagieren, automatisiert werden. Historisch gesehen basierten Handelsentscheidungen auf menschlicher Intuition. Doch heute können Algorithmen Tausende von Datenpunkten in Sekunden analysieren und Trades mit hoher Geschwindigkeit ausführen. Beispiel: Ein einfacher Moving Average-Crossover kann automatisch Aktien kaufen, wenn ein kurzfristiger Durchschnitt über einen langfristigen Durchschnitt steigt. 2. Ausbildungswege und Studiengänge Universitätsstudiengänge: Ein Abschluss in Finanzwissenschaften, Informatik oder Mathematik ist oft der erste Schritt. Diese Grundlagen sind entscheidend, um komplexe Marktstrukturen und Algorithmen zu verstehen. Spezialisierte Kurse: Viele Institutionen bieten nun Kurse speziell im algorithmischen Trading. Hier werden praktische Fähigkeiten und der Umgang mit Handelsplattformen vermittelt. Online-Kurse: Mit der Digitalisierung gibt es eine Fülle von Online-Ressourcen. Plattformen wie Coursera, Udemy oder edX bieten relevante Kurse an, oft von Top-Universitäten oder Industrieexperten. Tipp: Beginnen Sie mit einem Grundkurs und steigern Sie dann die Komplexität Ihrer Studien. 3. Zertifizierungen und Weiterbildungen Chartered Financial Analyst (CFA): Dieser weltweit anerkannte Titel kann Ihre Kompetenz in der Finanzanalyse unterstreichen. Certified Algorithmic Trader (CAT): Speziell auf algorithmisches Trading ausgerichtet, zeigt dieser Kurs praktische Anwendungen auf. Beispiel: Einige Trader könnten zunächst den CFA absolvieren und dann den CAT hinzufügen, um spezifische Kenntnisse im algorithmischen Bereich zu erlangen. 4. Praktische Erfahrungen und Praktika Der beste Weg, Theorie in die Praxis umzusetzen, sind Praktika. Große Banken wie J.P. Morgan oder Goldman Sachs bieten oft Praktika in ihren algorithmischen Handelsabteilungen an. Tipp: Bei einem Praktikum geht es nicht nur darum, zu lernen, sondern auch darum, zu zeigen, was Sie können. Zeigen Sie Initiative und suchen Sie Projekte, die einen echten Einfluss haben. 5. Nützliche Ressourcen und Tools Programmiersprachen: Python, mit Bibliotheken wie Pandas und QuantConnect, ist ein Muss. R ist ebenfalls eine beliebte Wahl. TradingView bietet mit Pine-Skript eine gute Alternative. Für wenig erfahrene Programmierer ist TrendSpider geeignet. Handelsplattformen: MetaTrader, NinjaTrader und AlgoTrader sind einige der führenden Plattformen. Es ist ratsam, sich mit mindestens einer dieser Plattformen vertraut zu machen. Blogs und Foren: "QuantStart", "Quantocracy" und "Elite Trader" sind großartige Ressourcen. 6. Netzwerkaufbau und Branchenkontakte Es ist oft nicht nur das, was Sie wissen, sondern auch, wen Sie kennen. LinkedIn kann ein großartiges Tool sein, aber denken Sie auch an Messen und Konferenzen. Beispiel: Die "Algorithmic Trading Conference" zieht jedes Jahr Tausende von Fachleuten an. Hier können Sie Kontakte knüpfen, sich über neueste Trends informieren und potenzielle Arbeitgeber treffen. 7. Tipps von Branchenexperten Kontinuierliche Weiterbildung: Die Finanzmärkte sind ständig in Bewegung. Es ist wichtig, stets auf dem Laufenden zu bleiben. Risikomanagement: Dies ist vielleicht der wichtigste Aspekt im algorithmischen Trading. Es ist wichtig zu wissen, wann man einen Verlust begrenzt und einen Trade beendet. Ethischer Handel: Algorithmisches Trading hat Macht. Es ist unerlässlich, ethische Standards zu wahren und Marktmanipulationen zu vermeiden. 8. Berufliche Perspektiven und Weiterentwicklung Vom Junior Trader können Sie sich zum Senior Trader, Portfoliomanager und schließlich zum Direktor einer Handelsabteilung hocharbeiten. Jede Stufe erfordert Fachwissen, Netzwerkfähigkeiten und oft auch Führungsqualitäten. Fazit Der Weg zum Profi im algorithmischen Trading ist anspruchsvoll, aber für diejenigen, die sich engagieren und ständig weiterentwickeln, bietet er enorme Chancen. Mit der richtigen Kombination aus Bildung, Erfahrung und Netzwerk können Sie eine erfolgreiche und erfüllende Karriere in diesem spannenden Bereich gestalten.
XETR:DAXAusbildung
von JS_TechTrading
JS-TechTrading: Aktuelles PortfolioAnbei der Link zu unserem aktuellen Portfolio: de.tradingview.com Einige Kommentare zu unserer Strategie: 1. Es handelt sich um eine long-only Strategie 2. Es kommen nur Aktien und ETF's in Frage, welche die strengen Anforderungen an Mark Minervini's Trend-Template erfüllen sich also in einem bestätigten Aufwärtstrend befinden. 3. Wir suchen nach möglichst risikoarmen Einstiegspunkten. Diese finden wir über den sog. RSI-Indikator und öffnen nur dann einen Trade, wenn sich die Aktie oder der ETF in einer kurzfristig überverkauften Position befindet. 4. Diese Strategie verfolgen wir seit Juni 2023. Das Batting Average (Anzahl Gewinner / (Anzahl Gewinner + Anzahl Verlierer) liegt aktuell bei 70%. 5. Ab sofort veröffentlichen wir über TradingView alle Änderungen im Portfolio und stellen eine Analyse aller Einstiege und Ausstiege zur Verfügung.
XETR:EUNL
von JS_TechTrading
JS-TechTrading: Watchlist (Tradegate)Alle Aktien auf unserer Watchlist erfüllen die strengen Anforderungen an das von Mark Minervinvi entwickelte Trend-Template und eignen sich deswegen hervorragend für das Swing-Trading bzw. für Robo-Trading mit 'long-only' ausgerichteten Strategien. Wir konzentrieren uns hierbei auf die über Tradegate handelbaren Aktien, welche sich in einem bestätigten Aufwärtstrend befinden und eine deutlich überdurchschnittliche relative Stärke aufweisen. Alle farblich gekennzeichneten Aktien sind kurzfristig über-verkauft und ermöglichen deswegen besonders risikoarme Einstiege. Anbei der Link zur aktualisierten Watchlist: de.tradingview.com
XETR:DAX
von JS_TechTrading
Die Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) im Algorithm. TradingI. Einleitung Einführung in das Thema In der heutigen hochtechnologisierten Finanzwelt ist das algorithmische Trading zu einem entscheidenden Faktor geworden. Die Verwendung von Computeralgorithmen, um Handelsentscheidungen zu treffen und Aufträge automatisch auszuführen, hat die Art und Weise, wie die Finanzmärkte operieren, grundlegend verändert. Dieser Artikel taucht in die faszinierende Welt des algorithmischen Tradings und seiner tiefgreifenden Verbindung zur Künstlichen Intelligenz (KI) ein. Relevanz von algorithmischem Trading in der heutigen Finanzwelt Algorithmisches Trading ist zu einem Eckpfeiler der modernen Finanzmärkte geworden. Es bietet die Möglichkeit, große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren, Handelsstrategien in Millisekunden auszuführen und den menschlichen Faktor bei Entscheidungen zu minimieren. Dies ist angesichts der volatilen Natur der Märkte von entscheidender Bedeutung. Bedeutung von KI in der Finanzbranche Die Finanzbranche ist ein Vorreiter in der Anwendung von KI-Technologien. KI bezieht sich auf die Schaffung von Computern und Software, die menschliche Intelligenz nachahmen können. In der Finanzwelt ermöglicht KI die Analyse von riesigen Datensätzen, die Vorhersage von Markttrends und die Automatisierung komplexer Aufgaben. II. Grundlagen des algorithmischen Tradings Definition und Erklärung von algorithmischem Trading Algorithmisches Trading ist die Verwendung von Computerprogrammen, um Handelsentscheidungen zu treffen und Aufträge in den Finanzmärkten automatisch auszuführen. Diese Entscheidungen basieren auf vordefinierten Regeln, mathematischen Modellen und statistischen Analysen. Historische Entwicklung und Hintergrund Die Anfänge des algorithmischen Handels reichen bis in die 1970er Jahre zurück, als Computer begannen, in der Finanzbranche verwendet zu werden. Seitdem hat sich die Technologie stetig weiterentwickelt und ist zu einem wesentlichen Bestandteil der globalen Finanzmärkte geworden. Vorteile und Herausforderungen des algorithmischen Tradings Vorteile des algorithmischen Tradings sind die Effizienzsteigerung, die Reduzierung menschlicher Fehler und die Fähigkeit, komplexe Strategien umzusetzen. Allerdings erfordert der Betrieb von algorithmischen Handelssystemen hochqualifizierte technische Experten und birgt Risiken in Bezug auf die Marktstabilität. III. Die Rolle von KI im algorithmischen Trading Was ist künstliche Intelligenz (KI)? Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke und natürliche Sprachverarbeitung. KI-Technologien in der Finanzwelt In der Finanzbranche werden verschiedene KI-Technologien eingesetzt, darunter: • Maschinelles Lernen (ML): ML-Algorithmen können aus Daten lernen und Muster erkennen, um Handelsstrategien zu entwickeln. • Deep Learning: Diese Technik, die auf neuronalen Netzwerken basiert, ermöglicht die Verarbeitung großer Datenmengen und die Vorhersage komplexer Muster. • Natural Language Processing (NLP): NLP ermöglicht die Analyse von Textdaten, einschließlich Nachrichten und sozialen Medien, um Stimmungsindikatoren für Märkte zu erstellen. Warum ist KI im algorithmischen Trading so wichtig? KI bietet die Fähigkeit, große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren, Marktmuster zu erkennen und fundierte Handelsentscheidungen zu treffen. Dies erhöht die Rentabilität und das Risikomanagement erheblich. IV. Anwendungen von KI im algorithmischen Trading Automatisierte Handelsstrategien KI-basierte Algorithmen können Handelsentscheidungen in Echtzeit treffen und Aufträge automatisch ausführen. Das ermöglicht es, auf Marktbewegungen schneller zu reagieren und Chancen zu nutzen. Ein Beispiel hierfür ist der High-Frequency Trading (HFT), bei dem KI-Modelle Tausende von Trades pro Sekunde ausführen. Sentiment-Analyse und Stimmungsindikatoren KI kann Textdaten aus Nachrichtenartikeln, sozialen Medien und anderen Quellen analysieren, um das Sentiment und die Stimmung der Märkte zu bewerten. Ein positiver oder negativer Ton in den Nachrichten kann auf zukünftige Marktbewegungen hinweisen. Risikomanagement und Portfolio-Optimierung KI kann Risiken in Echtzeit bewerten und Portfolios optimieren, um das Risiko-Ertrags-Verhältnis zu verbessern. Dies hilft dabei, Verluste zu minimieren und langfristige Renditen zu maximieren. Hochfrequenzhandel und maschinelles Lernen Im Hochfrequenzhandel können KI-Modelle in Bruchteilen von Sekunden Entscheidungen treffen und Trades ausführen. Maschinelles Lernen ermöglicht es diesen Modellen, sich kontinuierlich an sich ändernde Marktbedingungen anzupassen. V. Beispiele erfolgreicher KI-Anwendungen Fallstudien von Unternehmen oder Hedgefonds, die KI im algorithmischen Trading erfolgreich einsetzen 1. Renaissance Technologies: Der Hedgefonds von James Simons setzt seit Jahren auf KI-Modelle und erzielt beeindruckende Renditen. 2. Two Sigma: Dieses Unternehmen verwendet eine breite Palette von KI-Technologien, um Handelsstrategien zu entwickeln, die sich als äußerst erfolgreich erwiesen haben. VI. Herausforderungen und Risiken Ethik und Regulierung in algorithmischem Trading mit KI Der Einsatz von KI im Trading wirft ethische Fragen auf, insbesondere in Bezug auf den Umgang mit sensiblen Daten und die mögliche Manipulation der Märkte. Die Regulierung dieses Bereichs ist eine große Herausforderung für die Aufsichtsbehörden weltweit. Datenqualität und Datenmissbrauch Die Qualität der verwendeten Daten ist entscheidend. Fehlerhafte oder veraltete Daten können zu verheerenden Fehlentscheidungen führen. Darüber hinaus besteht das Risiko des Datenmissbrauchs durch Hacker oder Insider. Volatilität und Marktstabilität Algorithmisches Trading, insbesondere im Hochfrequenzbereich, kann die Volatilität der Märkte erhöhen und zu unerwarteten Marktbewegungen führen, die als Flash-Crashes bezeichnet werden. Die Stabilität der Märkte ist von großer Bedeutung. VII. Zukunftsaussichten Wie wird sich KI im algorithmischen Trading weiterentwickeln? Die Entwicklung von KI wird sich in den kommenden Jahren fortsetzen. Dies wird die Schaffung noch komplexerer Handelsstrategien und fortschrittlicherer Risikomanagementtechniken ermöglichen. Potenzielle Veränderungen in der Finanzbranche durch KI KI wird die Art und Weise, wie Finanzinstitute operieren, weiter verändern. Dies könnte zu einer verstärkten Automatisierung von Prozessen, einer breiteren Verwendung von Kryptowährungen und neuen Geschäftsmodellen führen. Chancen und Risiken für Anleger und Trader Anleger und Trader haben die Möglichkeit, von den Vorteilen von KI im algorithmischen Trading zu profitieren. Gleichzeitig sollten sie sich der Risiken bewusst sein und angemessene Vorsichtsmaßnahmen treffen. VIII. Fazit Die Verbindung zwischen KI und algorithmischem Trading ist unaufhaltsam. KI-Technologien ermöglichen es, Daten in nie dagewesener Weise zu analysieren und Handelsstrategien zu optimieren. Die Kombination von Mensch und Maschine wird die Zukunft des Finanzhandels gestalten und die Branche in neue Höhen führen. Es liegt an den Finanzexperten, Regulierungsbehörden und der Gesellschaft insgesamt sicherzustellen, dass dieser Fortschritt verantwortungsbewusst und ethisch genutzt wird, um die Integrität der Finanzmärkte zu wahren.
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Psychologie des Tradings: Emotionen unter Kontrolle haltenDas Trading an den Finanzmärkten ist eine komplexe und herausfordernde Aktivität, die nicht nur technisches Wissen erfordert, sondern auch eine solide emotionale Kontrolle. Die Psychologie des Tradings spielt eine entscheidende Rolle für den Erfolg eines Traders. Emotionen wie Angst, Gier, Übermut und Frustration können dazu führen, dass rationale Entscheidungen beeinträchtigt werden und Verluste entstehen. In diesem Artikel werden wir die Bedeutung der emotionalen Kontrolle beim Trading untersuchen und einige bewährte Strategien erörtern, um diese Emotionen effektiv zu bewältigen. Die Bedeutung der emotionalen Kontrolle beim Trading Emotionen sind in allen Aspekten des menschlichen Lebens präsent, und das Trading bildet da keine Ausnahme. Ein erfolgreicher Trader muss jedoch in der Lage sein, seine Emotionen unter Kontrolle zu halten, um rationale Entscheidungen zu treffen. Emotionen können zu impulsiven Handlungen führen, die oft im Widerspruch zu einer durchdachten Strategie stehen. Hier sind einige Gründe, warum emotionale Kontrolle beim Trading so wichtig ist: 1. Vermeidung von impulsiven Entscheidungen: Emotionen können dazu führen, dass Trader impulsiv handeln, ohne die erforderliche Analyse und Forschung durchzuführen. Diese impulsiven Entscheidungen können zu erheblichen Verlusten führen. 2. Vermeidung von Überhandeln: Übermäßige Emotionen wie Gier können dazu führen, dass ein Trader zu oft handelt, um schnelle Gewinne zu erzielen. Dies kann zu übermäßigen Gebühren, schlechten Entscheidungen und letztendlich zu Verlusten führen. 3. Bewahrung der Disziplin: Eine erfolgreiche Trading-Strategie erfordert Disziplin und Geduld. Emotionen können diese Disziplin untergraben und dazu führen, dass Trader von ihrer langfristigen Strategie abweichen. 4. Bessere Risikokontrolle: Emotionale Entscheidungen können dazu führen, dass Trader höhere Risiken eingehen, als sie sich leisten können. Durch emotionale Kontrolle kann ein angemessenes Risikomanagement aufrechterhalten werden. Umgang mit Emotionen beim Trading Die Bewältigung von Emotionen beim Trading erfordert Selbstkenntnis, Achtsamkeit und eine gezielte Herangehensweise. Hier sind einige Strategien, um Emotionen unter Kontrolle zu halten: 1. Bewusstsein schaffen: Der erste Schritt besteht darin, sich der eigenen Emotionen bewusst zu werden. Trader sollten lernen, ihre Emotionen zu erkennen und zu verstehen, wie diese ihre Entscheidungen beeinflussen können. 2. Einen Trading-Plan erstellen: Ein klar definierter Trading-Plan legt die Strategie und die Regeln fest, nach denen gehandelt wird. Dies hilft, Emotionen in Schach zu halten, da Entscheidungen auf vordefinierten Kriterien basieren. 3. Emotionales Risikomanagement: Setzen Sie sich klare Grenzen für den maximalen Verlust pro Trade oder pro Tag. Dies hilft, emotionale Entscheidungen in hitzigen Momenten zu vermeiden. 4. Achtsamkeit und Entspannungstechniken: Praktiken wie Meditation, tiefe Atmung und Achtsamkeitsübungen können dazu beitragen, emotionale Reaktionen zu beruhigen und das Denken zu klären. 5. Tagebuch führen: Das Führen eines Trading-Tagebuchs ermöglicht es, vergangene Entscheidungen zu überprüfen und zu analysieren. Dadurch kann man Muster erkennen und emotionale Auslöser identifizieren. 6. Pausen einlegen: Wenn Emotionen hochkochen, kann es hilfreich sein, eine Pause einzulegen und sich von den Charts zu entfernen. Dadurch erhält man einen klaren Kopf und verhindert überstürzte Entscheidungen. Fazit Die Psychologie des Tradings ist ein oft übersehener, aber entscheidender Aspekt für den Erfolg an den Finanzmärkten. Emotionale Kontrolle ist der Schlüssel, um impulsives Handeln zu vermeiden, Disziplin aufrechtzuerhalten und eine langfristig erfolgreiche Trading-Strategie umzusetzen. Durch bewusstes Erkennen und den Einsatz von bewährten Strategien können Trader ihre Emotionen besser managen und fundierte Entscheidungen treffen. Letztendlich ermöglicht die Fähigkeit, Emotionen unter Kontrolle zu halten, Tradern, langfristig erfolgreich zu sein und ihre finanziellen Ziele zu erreichen.
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Marktstimmung DAX - RisikomodellDas Risikomodell für das Swing-Trading des dt. Aktienmarktes steht seit gestern wieder auf gelb (mittleres Risiko) und hat sich im Verglich zur Vorwoche deutlich verschlechtert. Swing-Trader und 'long-only' Algo-Trader sollten ihren Investitionsgrad zurückfahren und mit erhöhter Vorsicht vorgehen. Detail-Analyse Risikomodell: 1. Die Kurs-/Volumenentwicklung der größeren US-Marktindizes wird mittels der IBD-Methodik beurteilt. Hierbei werden die sog . Distribution-Days und die Follow-Through-Days berücksichtigt, sowie eine Anzahl an psychologischen und konträren Marktindikatoren. Dieser Indikator steht seit gestern wieder auf gelb- Aufwärtstrend ist unter Druck geraten. 2. Das Verhältnis neuer 52w Hochs / neue 52w sollte bei > 1 liegen. Wenn dies der Fall ist und der allgemeine Trend nach oben zeigt, ist ein Verhältnis > 1 eine weitere Bestätigung für einen anhaltenden Aufwärtstrend. Dieser Indikator steht auf 'rot'. 3. Die Anzahl der Aktien mit einem Kurs oberhalb des eigenen 200d MA sollte die Anzahl der Aktien mit einem Kurs < 200d MA übersteigen -> positives Marktsignal. Dieser Indikator steht auf 'rot'. 4. Der Volatilitätsindex DV1X sollte deutlich unterhalb 30 liegen. Die deutet auf eine geringe Volatilität im Markt hin, was auf ein gutes Marktumfeld für unsere Swing-Trading-Strategie hindeutet. 5. Bulls vs Bears: dies ist ein konträres Marktindikator. Ein extrem bullishes Sentiment ist ein Alarmsignal und deutet darauf hin, dass der aktuelle Aufwärtstrend bald zu Ende sein könnte. Auf der anderen Seite deutet ein extrem bearishes Sentiment darauf hin, dass eine Marktkorrektur bzw. ein Bärenmarkt bald zu Ende sein könnte. 6. Auf-/Ab-Volumen: bei einer Kennzahl > 1 deutet dieser Indikator darauf hin, dass sich finanzstarke Anleger in den Markt bewegen – eine sehr gute Bestätigung für einen anhaltenden Aufwärtstrend. Dieser Indikator steht auf 'rot'. 7. Die Performance der Einzelwerte auf unserer Watchlist in der vergangenen Woche war durchwachsen. Dies sollte für euch der wichtigste Indikator sein. Nur wenn sich euer eigenes Portfolio positiv entwickelt, solltet ihr euren Investitionsgrad erhöhen.
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TOP-Aktien: aktualisierte WatchlistAlle Aktien auf unserer Watchlist erfüllen die strengen Anforderungen an das von Mark Minervinvi entwickelte Trend-Template und eignen sich deswegen hervorragend für das Swing-Trading bzw. für Robo-Trading mit 'long-only' ausgerichteten Strategien. Die Aktienmärkte sind gestern aufgrund des Einbruchs einiger Bankaktien in den USA unter Druck geraten. Aktuell ist erhöhte Vorsicht geboten. Hier der Link zur aktualisierten Watchlist: de.tradingview.com
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Algorithmisches Trading #2Algorithmisches Trading , auch bekannt als automatisiertes Trading, ist eine Methode des Handels von Finanzinstrumenten, bei der Handelsentscheidungen durch die Verwendung von automatisierten Algorithmen getroffen werden. Im Gegensatz zum manuellen Handel basieren algorithmische Handelsentscheidungen auf statistischen Analysen und mathematischen Modellen. Ein algorithmischer Trader erstellt einen Satz von Regeln und Bedingungen, die den Kauf oder Verkauf von Vermögenswerten automatisch auslösen, wenn bestimmte Kriterien erfüllt sind. In diesem Artikel werden folgende Schwerpunkte erläutert: - Programmiergrundlagen und -sprachen - Datenanalyse-Tools und -Methoden - Mathematische Konzepte (z.B. Wahrscheinlichkeitstheorie, lineare Algebra) - Datenbeschaffung und -aufbereitung Programmiergrundlagen und -sprachen Das Verständnis der Programmiergrundlagen und -sprachen ist unerlässlich für die Erstellung von Algorithmus-basierten Handelsstrategien. Die Verwendung der richtigen Programmiersprache kann den Unterschied zwischen einer erfolgreichen und einer erfolglosen Strategie ausmachen. Einige der beliebtesten Programmiersprachen für algorithmisches Trading sind Python, R, C++, Java und Matlab. Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen für algorithmisches Trading aufgrund seiner einfachen Syntax, seiner Fähigkeit, schnell Prototypen zu erstellen, und der Verfügbarkeit einer großen Anzahl von Bibliotheken und Frameworks. R ist eine weitere beliebte Programmiersprache, die sich auf die statistische Analyse und Visualisierung von Daten konzentriert. C++ und Java werden oft für High-Speed-Handelsanwendungen verwendet, während Matlab für die Modellierung von mathematischen Konzepten eingesetzt wird. Datenanalyse-Tools und -Methoden Datenanalysefähigkeiten sind unerlässlich, um den Markt zu verstehen und Handelsentscheidungen zu treffen. Es umfasst das Sammeln, Organisieren und Analysieren von Daten, um Trends, Muster und Zusammenhänge zu identifizieren. Zu den Techniken der Datenanalyse gehören statistische Methoden wie Regression, Trendanalyse und Korrelationsanalyse sowie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Ein wichtiger Teil der Datenanalyse ist die Datenvisualisierung. Datenvisualisierung hilft dabei, komplexe Daten in leicht verständliche Diagramme und Grafiken zu verwandeln, um Trends und Muster schnell zu erkennen. Datenvisualisierungstools wie Matplotlib und Tableau können bei der Analyse und Interpretation von Daten helfen. Mathematische Konzepte (z.B. Wahrscheinlichkeitstheorie, lineare Algebra) Mathematische Konzepte wie Wahrscheinlichkeitstheorie, lineare Algebra und statistische Methoden sind unerlässlich für die Erstellung von Handelsstrategien. Wahrscheinlichkeitstheorie hilft dabei, das Risiko und den Ertrag von Handelsentscheidungen zu bewerten. Lineare Algebra wird verwendet, um mathematische Modelle zu erstellen und zu lösen. Statistische Methoden helfen bei der Analyse von Markttrends und der Vorhersage von zukünftigen Marktbewegungen. Datenbeschaffung und -aufbereitung Die Datenbeschaffung und -aufbereitung sind wichtige Schritte bei der Erstellung von Handelsstrategien. Es gibt eine Vielzahl von Quellen, aus denen Daten bezogen werden können, einschließlich öffentlich zugänglicher Datenquellen wie Yahoo Finance und Google Finance. Darüber hinaus gibt es auch spezialisierte Datenanbieter, die Daten in Echtzeit zur Verfügung stellen. Bei der Datenbeschaffung ist es wichtig, auf Datenqualität und -relevanz zu achten. Die aufgenommenen Daten müssen genau, aktuell und relevant für die Handelsstrategie sein. Es ist auch wichtig, die Daten aufzubereiten und zu bereinigen, um sicherzustellen, dass sie für die Analyse geeignet sind. Datenbereinigung umfasst das Entfernen von Duplikaten, das Auffüllen von fehlenden Daten und das Entfernen von Daten, die nicht relevant sind. Fazit Algorithmisches Trading ist eine effektive Methode für den Handel von Finanzinstrumenten, da es auf statistischen Analysen und mathematischen Modellen basiert. Programmierkenntnisse, Datenanalysefähigkeiten und mathematische Konzepte sind unerlässlich für die Erstellung erfolgreicher Handelsstrategien. Datenbeschaffung und -aufbereitung sind ebenfalls wichtige Schritte bei der Erstellung von Handelsstrategien, um sicherzustellen, dass die verwendeten Daten genau, aktuell und relevant sind.
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Einführung in das Algorithmische TradingAlgorithmisches Trading, auch als automatisiertes Trading oder Algo- bzw. Robo-Trading bezeichnet , ist eine Methode des Handels von Finanzinstrumenten, bei der computerbasierte Algorithmen verwendet werden, um Kauf- und Verkaufsentscheidungen zu treffen. Im Gegensatz zum manuellen Trading, bei dem der Händler die Entscheidungen basierend auf seinem Wissen und Erfahrung trifft, führt beim algorithmischen Trading der Computer die meisten Entscheidungen aus. Der Zweck von algorithmischem Trading besteht darin, durch die schnelle und automatisierte Ausführung von Handelsstrategien effizientere und profitablere Entscheidungen zu treffen. Abgrenzung von anderen Trading-Strategien Algorithmisches Trading unterscheidet sich von anderen Trading-Strategien wie dem Diskretionären Trading, bei dem ein Händler basierend auf Marktkenntnissen und Erfahrungen Entscheidungen trifft, und dem Systematischen Trading, bei dem ein Händler eine vordefinierte Regel oder einen Indikator nutzt, um Entscheidungen zu treffen. Im Gegensatz zum algorithmischen Trading basiert das systematische Trading auf der manuellen Auswertung von Daten und nicht auf der automatisierten Ausführung von Entscheidungen. Vorteile und Herausforderungen von algorithmischem Trading Zu den Vorteilen des algorithmischen Tradings gehört vor allem die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung und Ausführung von Handelsaufträgen. Da die Algorithmen schneller als menschliche Händler sind, können sie den Markt in Echtzeit überwachen und in Sekundenbruchteilen reagieren, um Handelsaufträge zu erteilen. Dies kann dazu beitragen, dass mehr Trades ausgeführt werden und somit mehr Gewinne erzielt werden. Ein weiterer Vorteil des algorithmischen Tradings besteht darin, dass es emotionslos ist. Algorithmische Handelsstrategien basieren auf einer vordefinierten Regel oder einer programmatischen Entscheidung, die nicht von emotionalen Faktoren wie Gier, Angst oder Vorurteilen beeinflusst wird. Dies kann dazu beitragen, dass das Trading konsistenter und zuverlässiger wird. Es gibt jedoch auch Herausforderungen im Zusammenhang mit dem algorithmischen Trading. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, dass es eine hohe technische Kompetenz erfordert. Um erfolgreiche Algorithmen zu entwickeln und zu implementieren, müssen Trader über Programmier- und Datenanalysefähigkeiten verfügen. Ein weiteres Risiko beim algorithmischen Trading besteht darin, dass die Algorithmen unvorhergesehene Ereignisse nicht vorhersehen können. Obwohl die Algorithmen auf historischen Daten basieren und darauf trainiert sind, zukünftige Trends vorherzusagen, können unerwartete Ereignisse wie politische Krisen oder Naturkatastrophen das Marktverhalten beeinflussen und zu Verlusten führen. Grundlagen der Algorithmik und Datenanalyse Die Grundlagen der Algorithmik und Datenanalyse sind entscheidend für das Verständnis und die Umsetzung von algorithmischem Trading. Algorithmik bezieht sich auf die Wissenschaft des Entwurfs und der Analyse von Algorithmen, während Datenanalyse die Techniken umfasst, die zur Extraktion von Informationen aus Daten verwendet werden. Programmiergrundlagen und -sprachen sind ein weiterer wichtiger Aspekt für algorithmisches Trading. Es gibt eine Vielzahl von Programmiersprachen, die verwendet werden können, um Algorithmen zu schreiben, wie beispielsweise Python, R, C++, Java und Matlab. Die Wahl der Programmiersprache hängt von der Komplexität der Strategie, der benötigten Geschwindigkeit und der Verfügbarkeit von Bibliotheken und Frameworks ab. Darüber hinaus sind Datenanalysefähigkeiten unerlässlich, um den Markt zu verstehen und Handelsentscheidungen zu treffen. Datenanalyse umfasst das Sammeln, Organisieren und Analysieren von Daten, um Trends, Muster und Zusammenhänge zu identifizieren. Zu den Techniken der Datenanalyse gehören statistische Methoden wie Regression, Trendanalyse und Korrelationsanalyse, sowie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Ein weiterer wichtiger Aspekt der Datenanalyse ist die Datenvisualisierung. Datenvisualisierung hilft dabei, komplexe Daten in leicht verständliche Diagramme und Grafiken zu verwandeln, um Trends und Muster schnell zu erkennen. Datenvisualisierungstools wie Matplotlib und Tableau können bei der Analyse und Interpretation von Daten helfen. Fazit Algorithmisches Trading ist eine Methode des Handels von Finanzinstrumenten, die auf der automatisierten Ausführung von Handelsstrategien basiert. Es bietet eine Reihe von Vorteilen wie schnelle Entscheidungsfindung, Emotionslosigkeit und Konsistenz. Es gibt jedoch auch Herausforderungen wie hohe technische Kompetenz und unvorhersehbare Ereignisse. Um erfolgreich im algorithmischen Trading zu sein, sind Kenntnisse der Algorithmik, Programmierung und Datenanalyse unerlässlich.
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Marktstimmung DAX - RisikomodellDas Risikomodell für das Swing-Trading des dt. Aktienmarktes steht aktuell auf GELB (durchschnittliches Risiko) und hat sich im Verglich zur Vorwoche deutlich verschlechtert. Für Anleger ist dies mit einem erhöhten Risiko an den Kapitalmärkten verbunden und die Exposition sollte ggf. heruntergefahren werden. Detail-Analyse Risikomodell: 1. Die Kurs-/Volumenentwicklung der größeren US-Marktindizes wird mittels der IBD-Methodik beurteilt. Hierbei werden die sog . Distribution-Days und die Follow-Through-Days berücksichtigt, sowie eine Anzahl an psychologischen und konträren Marktindikatoren. Dieser Indikator steht auf gelb - Aufwärtstrend unter Druck 2. Das Verhältnis neuer 52w Hochs / neue 52w sollte bei > 1 liegen. Wenn dies der Fall ist und der allgemeine Trend nach oben zeigt, ist ein Verhältnis > 1 eine weitere Bestätigung für einen anhaltenden Aufwärtstrend. Dieser Indikator steht auf 'grün'. 3. Die Anzahl der Aktien mit einem Kurs oberhalb des eigenen 200d MA sollte die Anzahl der Aktien mit einem Kurs < 200d MA übersteigen -> positives Marktsignal. Dieser Indikator steht auf 'gelb'. 4. Der Volatilitätsindex DV1X sollte deutlich unterhalb 30 liegen. Die deutet auf eine geringe Volatilität im Markt hin, was auf ein gutes Marktumfeld für unsere Swing-Trading-Strategie hindeutet. 5. Bulls vs Bears: dies ist ein konträres Marktindikator. Ein extrem bullishes Sentiment ist ein Alarmsignal und deutet darauf hin, dass der aktuelle Aufwärtstrend bald zu Ende sein könnte. Auf der anderen Seite deutet ein extrem bearishes Sentiment darauf hin, dass eine Marktkorrektur bzw. ein Bärenmarkt bald zu Ende sein könnte. 6. Auf-/Ab-Volumen: bei einer Kennzahl > 1 deutet dieser Indikator darauf hin, dass sich finanzstarke Anleger in den Markt bewegen – eine sehr gute Bestätigung für einen anhaltenden Aufwärtstrend. Dieser Indikator steht auf 'rot'. 7. Die Performance der Einzelwerte auf unserer Watchlist in der vergangenen Woche war durchschnittlich Dies sollte für euch der wichtigste Indikator sein. Nur wenn sich euer eigenes Portfolio positiv entwickelt, solltet ihr euren Investitionsgrad erhöhen.
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Marktstimmung DAX - RisikomodellDas Risikomodell für das Swing-Trading des dt. Aktienmarktes steht immer noch auf grün (niedriges Risiko) und hat sich im Verglich zur Vorwoche weiter stabilisiert. Detail-Analyse Risikomodell: 1. Die Kurs-/Volumenentwicklung der größeren US-Marktindizes wird mittels der IBD-Methodik beurteilt. Hierbei werden die sog . Distribution-Days und die Follow-Through-Days berücksichtigt, sowie eine Anzahl an psychologischen und konträren Marktindikatoren. Dieser Indikator steht seit gestern wieder auf grün - Markt in bestätigtem Aufwärtstrend. 2. Das Verhältnis neuer 52w Hochs / neue 52w sollte bei > 1 liegen. Wenn dies der Fall ist und der allgemeine Trend nach oben zeigt, ist ein Verhältnis > 1 eine weitere Bestätigung für einen anhaltenden Aufwärtstrend. Dieser Indikator steht auf 'grün'. 3. Die Anzahl der Aktien mit einem Kurs oberhalb des eigenen 200d MA sollte die Anzahl der Aktien mit einem Kurs < 200d MA übersteigen -> positives Marktsignal. Dieser Indikator steht auf 'grün'. 4. Der Volatilitätsindex DV1X sollte deutlich unterhalb 30 liegen. Die deutet auf eine geringe Volatilität im Markt hin, was auf ein gutes Marktumfeld für unsere Swing-Trading-Strategie hindeutet. 5. Bulls vs Bears: dies ist ein konträres Marktindikator. Ein extrem bullishes Sentiment ist ein Alarmsignal und deutet darauf hin, dass der aktuelle Aufwärtstrend bald zu Ende sein könnte. Auf der anderen Seite deutet ein extrem bearishes Sentiment darauf hin, dass eine Marktkorrektur bzw. ein Bärenmarkt bald zu Ende sein könnte. 6. Auf-/Ab-Volumen: bei einer Kennzahl > 1 deutet dieser Indikator darauf hin, dass sich finanzstarke Anleger in den Markt bewegen – eine sehr gute Bestätigung für einen anhaltenden Aufwärtstrend. Dieser Indikator steht auf 'grün'. 7. Die Performance der Einzelwerte auf unserer Watchlist in der vergangenen Woche war erfreulich positiv. Dies sollte für euch der wichtigste Indikator sein. Nur wenn sich euer eigenes Portfolio positiv entwickelt, solltet ihr euren Investitionsgrad erhöhen.
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Empfehlungen für den Einsatz von Robo-TradingRobo-Trading, auch bekannt als Algorithmic Trading oder automatisiertes Trading, ist eine beliebte Form des Handels, bei der Computerprogramme verwendet werden, um Handelsentscheidungen auf der Grundlage von festgelegten Regeln und Kriterien zu treffen. Es bietet viele Vorteile, darunter die Möglichkeit, menschliche Fehler zu minimieren, die Geschwindigkeit und Effizienz zu erhöhen und die emotionale Reaktion auf Marktschwankungen zu reduzieren. Um jedoch erfolgreich mit Robo-Trading zu handeln, müssen Anleger einige Empfehlungen befolgen. Kenne deine Strategie und Ziele Bevor Sie mit Robo-Trading beginnen, müssen Sie Ihre Handelsstrategie und Ziele kennen. Sie müssen sicherstellen, dass die von Ihnen gewählte Handelsstrategie für automatisiertes Trading geeignet ist und dass sie Ihren Anlagezielen entspricht. Es ist wichtig, dass Sie verstehen, wie der Robo-Trading-Algorithmus arbeitet und welche Kriterien verwendet werden, um Handelsentscheidungen zu treffen. Wählen Sie den richtigen Anbieter Es gibt viele Anbieter von Robo-Trading-Software und -Plattformen, die auf dem Markt erhältlich sind. Es ist wichtig, dass Sie den richtigen Anbieter wählen, der Ihre Anforderungen und Ziele erfüllt. Sie sollten eine gründliche Recherche durchführen, um sicherzustellen, dass der Anbieter eine zuverlässige und effektive Plattform bietet, die sicher und einfach zu bedienen ist. Testen Sie Ihre Strategie Bevor Sie Ihre Handelsstrategie mit Robo-Trading einsetzen, sollten Sie sie auf einer Demoplattform testen. Eine Demoplattform ermöglicht es Ihnen, Ihre Strategie unter realen Marktbedingungen zu testen, ohne tatsächlich Geld zu investieren. Dies gibt Ihnen ein besseres Verständnis dafür, wie Ihre Strategie unter verschiedenen Marktbedingungen funktionieren wird. Überwachen Sie Ihre Trades Obwohl Robo-Trading automatisiert ist, müssen Sie Ihre Trades dennoch überwachen. Sie sollten sicherstellen, dass Ihr Robo-Trading-Algorithmus ordnungsgemäß funktioniert und Ihre Trades wie beabsichtigt ausführt. Es ist auch wichtig, Ihre Handelsaktivitäten regelmäßig zu überwachen, um sicherzustellen, dass sie mit Ihrer Handelsstrategie und Ihren Zielen übereinstimmen. Setzen Sie Stop-Loss-Orders Es ist wichtig, Stop-Loss-Orders zu setzen, um potenzielle Verluste zu begrenzen. Eine Stop-Loss-Order ist eine automatisierte Order, die Ihre Position schließt, wenn der Markt gegen Sie läuft und ein bestimmtes Niveau erreicht. Sie sollten sicherstellen, dass Sie Stop-Loss-Orders auf allen Trades setzen, um Ihr Risiko zu minimieren. Diversifizieren Sie Ihr Portfolio Eine wichtige Empfehlung für den Einsatz von Robo-Trading ist die Diversifizierung Ihres Portfolios. Sie sollten nicht nur auf eine Handelsstrategie oder ein Asset setzen, sondern Ihr Portfolio diversifizieren, um Ihr Risiko zu minimieren. Sie können dies tun, indem Sie in verschiedene Vermögenswerte, Branchen und Regionen investieren. C. Ausblick auf die Zukunft des Robo-Tradings Robo-Trading hat in den letzten Jahren stark an Beliebtheit gewonnen und wird voraussichtlich weiter wachsen. Die Technologie wird immer besser und die Anbieter verbessern ihre Plattformen und Algorithmen, um die Benutzerfreundlichkeit und Effektivität zu erhöhen. Zukünftige Entwicklungen im Robo-Trading können den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen beinhalten. Diese Technologien können genutzt werden, um das Verhalten von Anlegern und Markttrends zu analysieren, um bessere Handelsentscheidungen zu treffen. Ein weiterer möglicher Trend für die Zukunft des Robo-Tradings ist die Verwendung von Blockchain-Technologie. Blockchain kann genutzt werden, um die Sicherheit und Transparenz von Handelsaktivitäten zu erhöhen und das Risiko von Betrug und Manipulation zu minimieren. Trotz der vielversprechenden Zukunft des Robo-Tradings gibt es auch Bedenken bezüglich der Abhängigkeit von Technologie und der potenziellen Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt. Robo-Trading kann dazu führen, dass menschliche Trader und Analysten durch Computerprogramme ersetzt werden, was zu Arbeitsplatzverlusten führen kann. Fazit Robo-Trading bietet viele Vorteile für Anleger, einschließlich der Möglichkeit, menschliche Fehler zu minimieren, die Geschwindigkeit und Effizienz zu erhöhen und die emotionale Reaktion auf Marktschwankungen zu reduzieren. Es ist jedoch wichtig, dass Anleger einige Empfehlungen befolgen, um erfolgreich mit Robo-Trading zu handeln, einschließlich der Kenntnis ihrer Handelsstrategie und -ziele, der Auswahl des richtigen Anbieters, der Überwachung ihrer Trades und der Diversifizierung ihres Portfolios. Die Zukunft des Robo-Tradings sieht vielversprechend aus, da die Technologie immer fortschrittlicher wird und neue Entwicklungen wie künstliche Intelligenz und Blockchain eingesetzt werden können. Allerdings gibt es auch Bedenken hinsichtlich der Abhängigkeit von Technologie und der möglichen Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt.
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Minervini Pullback StrategieErfolgserprobte Pullback-Strategie basierend auf den zeitlosen Prinzipien der Börsenlegende Mark Minervini - 3x US Investment Champion Inhalt Was ist Swing-Trading? Welches Marktumfeld eignet sich am besten für Swing-Trading? Das Trend-Template Die Pullback-Strategie Relative Strength Index (RSI) Moving Average Convergence Divergence (MACD) Was ist Swing-Trading? Swing Trading ist eine Strategie, die sich darauf konzentriert, kleinere Gewinne in kurzfristigen Trends zu erzielen und Verluste auf ein Minimum zu begrenzen. Die Gewinner liegen üblicherweise im Bereich von 10-20%. Durch konsequente und dauerhafte Anwendung dieser Strategie können hervorragenden jährliche Renditen erzielt werden. Swing-Trading-Positionen werden in der Regel einige Tage bis ein paar Wochen gehalten. Hier unterscheidet sich das kurzfristig orientierte Swing-Trading vom längerfristig orientierten Investment. In dieser JS-TechTrading Swing-Trading-Strategie begrenzen wir unsere Verluste auf durchschnittlich 3-5% (max. 10%). Unser angestrebtes Gewinn-Verlust-Verhältnis liegt bei 3:1, mit einem Minimum von 2:1. Dies bedeutet, dass unsere Gewinner einen Profit von 6-20% abwerfen. Das ‚Batting-Average‘ (Gewinnrate, Trefferquote) liegt bei > 40%. Das bedeutet, dass wir mindestens 4 Gewinner aus jeweils 10 Trades anstreben. Welches Marktumfeld eignet sich am besten für Swing-Trading? Unsere Swing-Trading-Strategie ist eine sog. ‚Long-Only‘-Strategie. Dies bedeutet, dass wir ausschließlich Long-Positionen eingehen, Short-Positionen kommen hierbei nicht in Betracht. Das beste Marktumfeld für solche Strategien sind Perioden stabiler Aufwärtstrends der sogenannten ‚Phase 2‘. In stabilen Aufwärtstrends erhöhen wir unsere Marktexposition und unser Risiko. In Seitwärts-Märkten und Abwärts-Trends bzw. Bärenmärkten reduzieren wir unsere Exposition sehr schnell bzw. gehen zu 100% in cash und warten ab, bis sich die Märkte wieder erholen. Hierdurch können wir größere Verluste und ‚Drawdowns‘ vermeiden. Diese einfache Regel verschafft uns einen erheblichen Vorteil gegenüber den meisten undisziplinierten Händlern und Amateuren! ‚The Trend is your Friend‘. Dies ist ein sehr altes, aber wahres Zitat. Was steckt dahinter??? • 98% der Aktien machten ihre größten Gewinne in einem Aufwärtstrend der sog. Phase 2 • Befindet sich eine Aktie in einem stabilen Aufwärtstrend ist dies ein Beleg dafür, dass größere Institute die Aktie nachhaltig zukaufen • Durch die Fokussierung auf Aktien, welche sich in einem stabilen Aufwärtstrend befinden, werden die Gewinnchancen deutlich erhöht. • In einem stabilen Aufwärtstrend wissen Anleger genau, was sie von der weiteren Preisentwicklung erwarten können. Hierdurch wird das Auffinden risikoarmer Einstiegspunkte ermöglicht. Das Ziel ist es nicht, zum niedrigsten Preis zu kaufen – Ziel ist es, zum richtigen Preis zu kaufen! Jede Aktie durchläuft den gleichen Reife-Zyklus - er beginnt bei Phase 1 und endet bei Phase 4   Phase 1 – Vernachlässigungsphase – Konsolidierung Phase 2 – Fortschreitende Phase – Akkumulation Phase 3 – ‚Topping‘-Phase – Verteilung Phase 4 – Abwärtstrend – Kapitulation Unsere JS-TechTrading-Strategie konzentriert sich auf die Identifizierung von Aktien in Phase 2, also Aktien, welche sich in einem stabilen Aufwärtstrend befinden. Allein schon hierdurch schaffen wir uns einen Vorteil gegenüber langfristigen Investoren und weniger professionellen Anlegern: Indem wir uns auf Aktien in einem Aufwärtstrend der Phase 2 konzentrieren, vermeiden wir Verluste in Abwärtstrends (Phase 4) bzw. wenig gewinnbringende Konsolidierungsphasen (Phasen 1 und 3). Wir sind genau dann voll investiert und lassen unser Geld für uns arbeiten, und wir sind voll investiert, wenn sich Aktien in ihren Aufwärtstrends der Phase 2 befinden. Wie aber können wir die technische Chartanalyse einsetzen, um Aktien zu finden, die sich in einem stabilen Phase 2 – Aufwärtstrend befinden? Mark Minervini hat hierzu das sogenannte ‘Trend-Template’ entwickelt. Dies stellt einen wesentlichen Bestandteil unserer JS-TechTrading Strategie dar. Für unsere Watchlists kommen ausschließlich solche Einzelwerte in Frage, welche die harten Anforderungen an Minervini’s Trend-Template erfüllen. Das Trend-Template • 200d MA ansteigend über einen Zeitraum von mindestens 1 Monat, besser 4-5 Monate oder länger • 150d MA oberhalb des 200d MA • 50d MA oberhalb des 150d MA und des 200d MA • Kurs oberhalb 50d MA, 150d MA und 200d MA • Idealerweise ist der 50d MA über mind. 1 Monat ansteigend • Preis mindestens 25% oberhalb des 52w Tiefs • Preis innerhalb von 25% des 52w Hochs • Hohe Relative Stärke nach IBD > 70. Wir haben einen Indikator (für TradingView) entwickelt, der Kursverläufe auf all diese Kriterien hin analysiert. Mit diesem Indikator können Sie direkt sehen, ob die Aktie bzw. der Kursverlauf alle Anforderungen an Minervini’s Trend-Template erfüllt, bzw. wie viele der Einzelkriterien erfüllt / nicht erfüllt sind. Dieser Indikator eignet sich deswegen hervorragend zur Auswahl von Einzelwerten für Trendfolge-Strategien. Generell ist anzumerken, dass idealerweise alle 8/8 Trend-Template Kriterien erfüllt sind. Finanzinstrumente, die mindestes 6/8 Anforderungen erfüllen, können auch sehr vielversprechende Kandidaten für diese Strategie sein, sofern das Backtesting gute Ergebnisse liefert. Die Pullback-Strategie Für die JS-TechTrading Pullback-Strategie kommen ausschließlich solche Aktien und andere Finanzinstrumente in Betracht, die alle Kriterien des Trend-Template von Mark Minervini erfüllen. Weitere Voraussetzungen für das Generieren eines Kaufsignals ist, dass der Einzelwert sich in einem kurzfristig über-verkauften Zustand befindet (RSI). Wenn der Verkaufsdruck beendet ist und nach Erreichen eines Kurs-Tiefs die Fortsetzung des Aufwärtstrends durch den MACD bestätigt werden kann, wird von der JS-TechTrading Pullback Strategie ein Kaufsignal ausgegeben. Diese Strategie ist auf alle Zeit-Ebenen anwendbar und die relevanten Parameter für die zugrunde liegenden Indikatoren (RSI und MACD) können variable angepasst und optimiert werden. Stop-Loss Grenzen und Gewinnziele können variabel eingestellt werden. Relative Strength Index (RSI) Der Relative Strength Index (RSI) ist ein technischer Indikator, der von Welles Wilder im Jahr 1978 entwickelt wurde. Der RSI wird verwendet, um eine Marktwertanalyse durchzuführen und die Stärke eines Trends sowie überkaufte und überverkaufte Bedingungen zu identifizieren. Der Indikator wird auf einer Skala von 0 bis 100 berechnet und zeigt an, wie stark ein Asset im Verhältnis zu seinem eigenen Preis in den letzten Zeiträumen gestiegen oder gefallen ist. Der RSI berechnet sich aus der Relation der durchschnittlichen Gewinne zu den durchschnittlichen Verlusten über einem bestimmten Zeitraum. Ein hoher Wert des RSI deutet auf eine überkaufte Situation hin, während ein niedriger Wert auf eine überverkaufte Situation hinweist. Üblicherweise wird ein Wert > 70 als überkauft-Schwelle und ein Wert < 30 als überverkauft-Schwelle betrachtet. Ein Wert von über 70 signalisiert, dass ein Einzelwert möglicherweise überbewertet ist und ein Rückgang des Preises wahrscheinlich ist, während ein Wert unter 30 signalisiert, dass ein Einzelwert möglicherweise unterbewertet ist und ein Anstieg des Preises wahrscheinlich ist. Ein Beispiel: Nehmen wir an, Sie beobachten eine Aktie XYZ. Nach einer längeren fallenden Bewegung ist der RSI-Wert dieser Aktie auf 26 gefallen. Dies bedeutet, dass die Aktie überverkauft ist und dass es Zeit für eine potenzielle Erholung ist. Daher könnte ein Trader entscheiden, diese Aktie zu kaufen, in der Hoffnung, dass sie bald wieder steigt. Moving Average Convergence Divergence (MACD) Der MACD (Moving Average Convergence Divergence) ist ein technischer Indikator, der sowohl bei kurzfristigen als auch bei langfristigen Handelsstrategien verwendet wird. Der Indikator wurde von Gerald Appel entwickelt und ist eine der bekanntesten Indikatoren für den Aktienmarkt. Der MACD besteht aus zwei Linien, die durch den Unterschied zwischen zwei gleitenden Durchschnitten berechnet werden. Die erste Linie ist ein schneller gleitender Durchschnitt, der auf eine kurze Zeitspanne abzielt. Die zweite Linie ist ein langsamer gleitender Durchschnitt, der auf eine längere Zeitspanne abzielt. Außerdem wird eine Trigger-Linie berechnet, die aus einem weiteren gleitenden Durchschnitt der MACD-Linie besteht. Die MACD-Linie ist der Unterschied zwischen dem schnellen und dem langsamen gleitenden Durchschnitt. Je größer der Unterschied zwischen den beiden Linien, desto wahrscheinlicher ist ein darauffolgender Kursanstieg. Je niedriger der Unterschied, desto wahrscheinlicher ist ein darauffolgender Kursabfall. Wenn die MACD-Linie nach oben über die Trigger-Linie kreuzt, ist dies ein Kaufsignal, das eine potenzielle Kurssteigerung signalisiert. Wenn die MACD-Linie nach unten unter die Trigger-Linie kreuzt, ist dies ein Verkaufssignal, das eine potenzielle Kursabschwächung signalisiert.
NASDAQ:LSCCAusbildung
von JS_TechTrading
Marktstimmung DAX - RisikomodellDeutschland Aktien waren gemischt zum Handelsschluss; DAX 0,21% tiefer Am Freitag gab es eine ungleiche Performance bei den Aktien in Deutschland. Es gab Zugewinne in Branchen wie Essen und Getränke, Technologie und Konsumgüter und Zyklusgüter, während es Verluste in Bereichen wie Bau, Finanzwesen und Telekommunikation gab. Der DAX reduzierte sich um 0,21% zum Handelsschluss in Frankfurt, während der MDAX-Index um 0,10% und der TecDAX-Index um 0,08% zunahm. Einige der besten Performances in dieser Saison im DAX waren Sartorius AG VZO O.N. mit einem Anstieg von 2,02% und einem Abschluss bei 459,70, Adidas AG mit einem Anstieg von 1,99% und einem Abschluss bei 161,06, und Infineon Technologies AG NA O.N. mit einem Anstieg von 1,62% und einem Abschluss bei 36,65. Einige der schlechtesten Performances in dieser Saison waren Dr. Ing hc F Porsche AG Preferred mit einem Rückgang von 3,13% und einem Abschluss bei 114,70, Vonovia SE mit einem Rückgang von 2,80% und einem Abschluss bei 27,40, und Siemens Energy AG mit einem Rückgang von 2,28% und einem Abschluss bei 19,09. Das Risikomodell für das Swing-Trading des dt. Aktienmarktes hat sich weiter verbessert und steht nun komplett auf grün - niedriges Risiko. Swing-Trader können die Exposition unter Anwendung des Konzepts des progressiven Anlageverhaltens weiter hochfahren. Insbesondere folgende Indikatoren in unserem Risikomodell haben sich weiter in den positiven Bereich verschoben: 1. Neue 52w Hochs vs. Tiefs: diese Verhältnis hat sich weiter verbessert 2. Aktien mit Kursen oberhalb/unterhalb des eigenen 200d MA: auch diese Verhältnis hat sich weiter verbessert 3. Volatilitätsindex DV1X: weiterhin stabil auf einem niedrigen Niveau, was auf eine weiter niedrige Gesamtvolatilität im Markt hindeutet. Eine wichtige Voraussetzung für risikoarmes Swing-Trading. Detail-Analyse Risikomodell: 1. Die Kurs-/Volumenentwicklung der größeren US-Marktindizes wird mittels der IBD-Methodik beurteilt. Hierbei werden die sog . Distribution-Days und die Follow-Through-Days berücksichtigt, sowie eine Anzahl an psychologischen und konträren Marktindikatoren. Dieser Indikator steht seit gestern wieder auf grün - Markt in bestätigtem Aufwärtstrend. 2. Das Verhältnis neuer 52w Hochs / neue 52w sollte bei > 1 liegen. Wenn dies der Fall ist und der allgemeine Trend nach oben zeigt, ist ein Verhältnis > 1 eine weitere Bestätigung für einen anhaltenden Aufwärtstrend. Dieser Indikator steht nun auf 'grün'. 3. Die Anzahl der Aktien mit einem Kurs oberhalb des eigenen 200d MA sollte die Anzahl der Aktien mit einem Kurs < 200d MA übersteigen -> positives Marktsignal. Dieser Indikator steht nun auf 'grün'. 4. Der Volatilitätsindex VIX sollte deutlich unterhalb 30 liegen. Die deutet auf eine geringe Volatilität im Markt hin, was auf ein gutes Marktumfeld für unsere Swing-Trading-Strategie hindeutet. 5. Bulls vs Bears: dies ist ein konträres Marktindikator. Ein extrem bullishes Sentiment ist ein Alarmsignal und deutet darauf hin, dass der aktuelle Aufwärtstrend bald zu Ende sein könnte. Auf der anderen Seite deutet ein extrem bearishes Sentiment darauf hin, dass eine Marktkorrektur bzw. ein Bärenmarkt bald zu Ende sein könnte. 6. Auf-/Ab-Volumen: bei einer Kennzahl > 1 deutet dieser Indikator darauf hin, dass sich finanzstarke Anleger in den Markt bewegen – eine sehr gute Bestätigung für einen anhaltenden Aufwärtstrend. Dieser Indikator hat sich ebenfalls von neutral auf positiv verbessert. 7. Die Performance der Einzelwerte auf unserer Watchlist in der vergangenen Woche war erfreulich positiv. Dies sollte für euch der wichtigste Indikator sein. Nur wenn sich euer eigenes Portfolio positiv entwickelt, solltet ihr euren Investitionsgrad erhöhen.
BITSTAMP:BTCUSD
von JS_TechTrading
Marktstimmung DAX - HeatmapGewinnmitnahmen nach Kursrally Nach der Kursrally am Vortag geht es am Freitag am deutschen Aktienmarkt wieder etwas abwärts. Anleger nahmen Gewinne mit. Im frühen Handel verlor der Dax 0,87 Prozent auf 15 374,47 Punkte. Am Vortag hatte er nach Notenbank-Entscheidungen bis auf rund 15 521 Zähler zugelegt und damit den höchsten Stand seit fast einem Jahr erreicht. Der MDax der mittelgroßen Unternehmen sank am Freitag um 1,13 Prozent auf 29 473,45 Zähler. Der EuroStoxx 50 als Leitindex der Eurozone stand zuletzt 0,6 Prozent tiefer. Nachdem die jüngsten Zinsentscheide der Notenbanken in den USA und der Eurozone abgehakt sind und die Hoffnung wächst, dass die Zinsspirale bald zu Ende gehen könnte, stehen vor dem Wochenschluss mit dem US-Arbeitsmarktbericht schon die nächsten wichtigen Konjunkturdaten an, mit vielleicht neuen Erkenntnissen zur weiteren Zinspolitik. Bei einem noch immer robusten Arbeitsmarkt in den Vereinigten Staaten schienen die Märkte womöglich zu unterschätzen, welchen Spielraum die US-Notenbank Fed mit Blick auf weitere Zinsanhebungen noch hat. Im Technologiesektor, der am Vortag in New York die Rally dominierte, dämpfen zudem enttäuschende Quartalszahlen aus den USA wieder die Stimmung. Apple (NASDAQ:AAPL) , Amazon (NASDAQ:AMZN) und Alphabet (NASDAQ:GOOGL) wussten nach der Meta (NASDAQ:META) -Euphorie vom Vortag nicht zu überzeugen. Hierzulande sanken die Titel des Chipherstellers Infineon (ETR:IFXGn) nach ihrem hohen Vortages-Zuwachs um fast zwei Prozent. Auch die aktuelle Heatmap der dt. Unternehmen spiegelt die Gewinnmitnahmen wider.
BITSTAMP:BTCUSD
von JS_TechTrading