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Trendanalyse

Magerschwein mit Wolfsmaul (CFD)Hallo Tradebuddys Im Magerschwein Chart ist eine Combo aus verschiedenen Harmonischen Mustern festzustellen. Übergeordnet befinden wir uns im Navarro, welches auf seiner C-D ein Butterfly ausgebildet hat. Dieses Butterfly hat wiederum auf der C-D Achse ein Black Swan Pattern als Intra. Schauen wir uns das ganze mal scheibchenweise an: Übergeordnet (in diesem Timeframe) ist das orange Navarro 200 Pattern: Darin liegt ein Butterfly, welches hier als intra der c-d Achse des zuvor gezeigten Navarro 200 Pattern liegt. Gehen wir dann infinitesimal weiter im Chart, so können wir auf der Strecke C-D des Butterfly wieder ein Muster erkennen, in diesem Fall handelt es sich um ein Black Swan Pattern. Ein Black Swan, arbeitet häufig (aber nicht immer) seine Ziele in zwei Bewegungen ab. Ich unterscheide dabei zwischen einem konservativen Abtrag (C-D) und einem aggressiven Abtrag (A-D) bei der Auswahl der Fibonacci Ansatzpunkte. Dadurch das der Chart ein GAP gerissen hat, wäre ein kurzer Rücksetzer, welcher auch als Re-test der Wolfs Triggerlinie durchgehen würde, wünschenswert. Das Ganze nennt man Multitimeframe Pattern. Man spricht von sogenannten "Clusterzonen der D" mit Bestätigung über Struktur. Ein Blick auf die Übersicht der Indikatoren bei TradiingView kann auch hilfreich sein. Für die Rückfallebene ist der Regelanlauf 2 aus der vorangegangenen Future Idee zu berücksichtigen. Sollte dies brechen, so ist die Idee invalide und es bestände das Risiko, das 48 Dollar GAP (Future) zu schließen. Beachtet bitte, dass der Titelchart ein CFD ist, ich nutze diesen, da ich darüber auch meinen Handel umsetze. Futures sind mir zu stressig mit dem Verfallen und Rollen. Interessant dazu sind in Bezug auf den Rohstoffpreis auch die Einzelwerte aus den Tradingview Sparks: Lebensmittel-Aktien: Unternehmen mit den richtigen Zutaten: de.tradingview.com Fleisch-Aktien: Hier können Sie sich eine Scheibe abschneiden: de.tradingview.com Lebensmittel-Lieferungen auf Vorrat: Die Ernährung der Massen: de.tradingview.com US-Lebensmittelunternehmen: Aktien als Appetitanreger: de.tradingview.com Beste Grüße und lass doch mal eine Booster (like) da 🍒 Mustermann
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PEPPERSTONE:LEANHOGSAusbildung
von Mustermann84
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#10XDNA - TMMA Multi Resist 16,27 - 17,13 EUR! Cool down?10XDNA Disruptive Technologies (C9D4) Snapshot per 14.06.2023 und systematischer Workflow Guten Abend liebe Trader und Investoren, im letzten Herbst habe ich klar Stellung bezogen. Unter anderem zu verschiedenen Fonds, die für mich einen Blick wert sind. Im Schlepptau des Nasdaq100 hatte der 10XDNA zu diesem Zeitpunkt bereits erheblich abgewertet. Eine nochmalige Verschärfung zeigte - neben aktiven Shortsignalen im Wochenchart - unser Trend-Guard 2T an. Das Short-Signal von Ende September hatte ein Extended Target 3 bei 10,732 EUR. Im meinem kombinierten Workflow achte ich im Besonderen auf die Punkte aus meiner manuellen Analyse, die dann auch noch über unsere künstliche Intelligenz verstärkt bzw. untermauert werden. Ich zitiere: "Auf Basis meiner Multi Methoden Analyse (TMMA) sehe ich in der Zone zwischen 12,517 und 10,654 EUR eine realistische Chance auf ein Reversal sowie eine mehrwöchige Gegenbewegung nach oben. Als prozyklischer Trigger kann die Oberkante des angeführten Abwärtstrends überprüft und ggf. als zusätzlicher Einstiegspunkt eingeordnet werden." Fakt ist, dass 10XDNA exakt am ET3 eine Wende absolvierte und folgend die von mir erwartete Aufwärtserholung starten konnte. Die adjustierte Abwärtstrendlinie wurde ohne Re-Test überschritten. Auch der Trigger des TGA Market Mapper bei 12,35 EUR wurde klar und nachhaltig überwunden. Weitere Unterstützung bot nun erneut das Modul Trade Monitor. Nach dem tiefen Zielpunkt bei 10,732 EUR folgte ein Longtrigger bei 12,286 EUR, der bei einem sehr tiefen Thermo Sensor (14,59 Punkte) aktiviert wurde. Der Fonds konnte sich weiter aufwärts entwickeln und sogar höhere Ziele (ET4) ansteuern. Es folgte eine Phase der Abkühlung und der Gewinnmitnahmen. Ein Short Trigger bei 12,696 EUR wurde angezeigt, ein notwendiger Schlusskurs darunter allerdings nicht produziert. Das sind die Situationen, in denen man schon jede Unterstützung aus der eigenen Analyse benötigt. Also, wieder TMMA zu Rate ziehen. Die Gewinnmitnahmen führten bis zum 0,5er Retracement, was grundsätzlich konstruktiv zu werten ist. Ein Mehrfachboden wurde per Gap Up nach oben komplettiert, was wiederum den Trigger einer potenziellen Bullenflagge ins Spiel brachte... In Summe eine für mich spannende und konstruktive Ausgangslage... Nun wieder die künstliche Intelligenz hinzu schalten... Hmmm... Sollte die Bullenflagge klar und nachhaltig aktiviert werden, könnte der Long Trigger bei 14,358 EUR meine Idee eines erneuten Einstiegs unterstützen... Seit 7 Tagen geht es schon mit dem Ziehen und Zerren...der guten Konstitution des Thermo Sensor hat das jedoch keinen Abbruch getan. Ganz im Gegenteil liegt nun ein zusätzliches Kaufargument in Form eines Powerboost Long im Frühstadium vor. 19.04. Rangelaufen an den TGA Long Trigger...Schlusskurs darüber? Fehlanzeige... 04.05. Faktencheck: Der erste Ausbruch aus meiner Bullenflagge war ein astreiner Fakeout. Und jetzt Short-Signal im Trend-Guard. Ganz schön Amplitude in dem Fonds... 10.05. Na, was denn nun...das Shortsignal verschwindet. Das waren mal eben knapp 7% an potenziellem Fehlsignal...nett! Interessanterweise kam zwar ein mathematisches Shortsignal, die Price Action konnte jedoch das Tief vom 13.03. @ 12,62 EUR nicht rausknacken...tricky... 11.05. Okay...Flagge angepasst und neuer Long Trigger...ganz schön volatil...wenn ich wieder einsteige, nehme ich auf jeden Fall an MT1 oder MT2 schon mal etwas mit...traue dem Braten nicht wirklich... 25.05. Nach ein paar Tagen Hick-Hack an der Bullenflagge kam das Signal - powered by Powerboost ;-) - dann doch noch in Fahrt. Der teilweise Take Profit ermöglichte über 6%...aber die Ziele der jetzt aktiven Bullenflagge liegen höher...einen Rest kann man ja laufen lassen... 02.06. Der Fonds erreicht mein "Fernziel", das 100%-Ziel aus der Bullenflagge...da in Kürze auch der Powerboost beendet sein dürfte, schaue ich für eine kleine Restposition jetzt nur noch auf den nachlaufenden KAMA...mal sehen... 14.06. Gut gebrüllt, Löwe...das Biest hat nochmal ordentlich gezogen. But... 1.) ET3 vom TGA erreicht 2.) 123,6 % aus der Bullenflagge erreicht 3.) Thermo Sensor jetzt extrem überhitzt 4.) KAMA kommt sehr eng ran 5.) Die heutige Kerze ähnelt einem Shooting Star ...und mit den Zinsenscheidungen auf der Agenda...na, ich weiss nicht, ob man da noch zwingend drin bleiben muss... Ich schaue abschließend noch mal schnell auf meine TMMA... Quant Screening ---extrem überhitzt... Mein Fazit: Auch der Long Kanal wurde gut angenommen vom 10XDNA. Für mich wird das Instrument erst wieder im Bereich 15,2 - 14,7 EUR interessant...auch wenn das ein Rücksetzer von gut 10%+ wäre... ...aber das wäre ja nach einer Rally von über 50% seit dem Tief in 2022 absolut okay. Ich freue mich über Kommentare und Diskussionen zu diesem Beitrag, der eher als Ausbildungsinhalt zu verstehen ist. Wenn Euch die Idee gefällt, bitte gebt mir ein Like und folgt mir, um immer auf dem Laufenden zu sein... Gern könnt ihr mir auch in den Kommentaren eure Lieblingsaktien, Fonds, Coins oder Indizes einschreiben. Ich werde jetzt jede Woche einen Follower-Pick in dieser Art analysiseren... Also, postet, was das Zeug hält... 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.
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Leitfaden zur Rezession – was ist das?Rezession ist ein beängstigendes Wort für jedes Land. Eine wirtschaftliche Rezession tritt auf, wenn die Wirtschaft schrumpft. In Rezessionen schließen sogar Unternehmen ihre Pforten. Sogar ein Einzelner kann diese Dinge mit eigenen Augen sehen: 1. Menschen verlieren ihre Jobs 2. Investitionen verlieren ihren Wert 3. Das Geschäft erleidet Verluste Hinweis: Die Rezession ist Teil eines Konjunkturzyklus. Wenn Sie diesen Artikel noch nicht gelesen haben, können Sie nach ähnlichen Ideen suchen: Was ist die Rezession? Zwei aufeinanderfolgende Quartale mit aufeinanderfolgenden Rückgängen des Bruttoinlandsprodukts stellen eine Rezession dar. Auf die Rezession folgt die Hochphase. Selbst wenn eine Rezession nur wenige Monate dauert, wird die Wirtschaft nach mehreren Jahren ihren Höhepunkt nicht erreichen, wenn sie endet. Auswirkung auf Angebot und Nachfrage - Die Nachfrage nach Waren ging aufgrund teurer Preise zurück. Das Angebot wird weiter steigen, die Nachfrage hingegen sinken. Das führt zu einem „Überangebot“ und zu sinkenden Preisen. Eine Rezession dauert normalerweise nur kurze Zeit, kann aber schmerzhaft sein. Jede Rezession hat eine andere Ursache, aber sie haben den Hauptgrund für die Ursache der Rezession. Was ist Depression? - Eine tiefe Rezession, die lange anhält, führt schließlich zu einer Depression. Während einer Rezession sinkt die Inflationsrate. Wie kann man eine Rezession vermeiden? 1. Geldpolitik - Zinsen senken - Quantitative Lockerung - Helikoptergeld 2: Finanzpolitik - Steuerkürzung - Höhere Staatsausgaben 3: höheres Inflationsziel 4: Finanzielle Stabilität Arbeitslosigkeit : Wir wissen, dass Unternehmen gesund expandieren, aber es gibt ein Sprichwort: „Von allem zu viel kann für nichts gut sein.“ Während der Spitze, Das Unternehmen ist nicht in der Lage, den nächsten marginalen Dollar zu verdienen. Unternehmen gehen mehr Risiken ein und verschulden sich, um das Wachstum wieder in Gang zu bringen Nicht nur Unternehmen, sondern auch Investoren und Schuldner investieren in riskante Anlagen. Warum kommt es zu Entlassungen? Nach der Peak-Phase können Unternehmen nicht mehr den nächsten marginalen Dollar verdienen. Jetzt ist das Geschäft nicht mehr profitabel. Unternehmen beginnen, ihre Kosten zu senken, um in ein profitables System einzutreten. Zum Beispiel - Arbeit Jetzt arbeiten Unternehmen mit weniger Mitarbeitern. Weniger Mitarbeiter müssen effizienter arbeiten. Andernfalls können sie auch vom Unternehmen entlassen werden. Sie können sich die Arbeitsbelastung und den Druck vorstellen. Sie können argumentieren, dass sie das Unternehmen verlassen sollten! Wirklich? Leute, wir haben gerade über den Rückgang der Beschäftigungsquote gesprochen. Wie bekommt man einen Job, wenn es keinen Job gibt? Jetzt verstehst du es! Nehmen wir die Auswirkungen der Rezession auf den einfachen Mann an: -*-Bedingung 1: Er kann entlassen werden. -*-Bedingung 2: Vielleicht wird er gezwungen, länger zu arbeiten. Einen positiven Ausblick kann das Unternehmen nicht aufrechterhalten. Aufgrund von Massenentlassungen leisten weniger Mitarbeiter mehr Arbeit. Seine Löhne sinken und er hat kein verfügbares Einkommen. Infolgedessen werden die Verbrauchsraten gesenkt, was zu niedrigeren Inflationsraten führt. Eine Verlangsamung der Wirtschaft wird durch niedrigere Preise verursacht, die die Gewinne schmälern und zu einem weiteren Stellenabbau führen. Vier Ursachen der Rezession: 1. Wirtschaftsschocks 2. Verlust des Verbrauchers 3. Hohe Zinsen 4. Plötzlicher Börsencrash 1) Wirtschaftliche Schocks - Wenn das Land einem externen oder wirtschaftlichen Schock ausgesetzt ist. Zum Beispiel COVID-19, 2) Verbrauchervertrauen - Negative Wahrnehmung der Wirtschaft und des Unternehmens durch Verbraucher, die kein Vertrauen in ihre Kaufkraft haben. Anstatt Geld auszugeben, werden sie sich dafür entscheiden, Geld zu sparen. Da es keine Ausgaben gibt, gibt es keine Nachfrage nach Waren und Dienstleistungen. Das Fehlen von Ausgaben führt zu einem Mangel an Nachfrage nach Waren und Dienstleistungen. 3) Hohe Zinssätze – Hohe Zinssätze werden die Ausgaben reduzieren. Kredite sind teuer, deshalb nehmen sie nur wenige Menschen auf. Konsumausgaben, Autoverkäufe und der Wohnungsmarkt werden davon betroffen sein. Es kann keine gute Nachfrage geben, wenn es keine Kredite gibt. Es wird einen Produktionsrückgang geben. 4) Plötzlicher Börsencrash - das Vertrauen der Menschen in die Börse entziehen. Infolgedessen erinnern sie sich an ihr Geld und Emotionen machen sie verrückt. Es kann auch als psychologischer Faktor angesehen werden. Infolgedessen werden die Menschen kein Geld ausgeben und das BIP wird sinken. Verbraucherausgaben: Während der Rezession haben die Verbraucher kein zusätzliches Einkommen, das als verfügbares Einkommen bezeichnet wird. Teile der Konsumausgaben -- Gebrauchsgüter - Hält länger als ein Jahr -- Verbrauchsgüter - Hält weniger als ein Jahr -- Service - Buchhaltung, Recht, Massagedienste usw Gebrauchsgüter-Surfer während der Rezession. Verbrauchsgüter sind rezessionssicher, da ihre täglichen Fundamentaldaten nicht von Rezessionen betroffen sind. Nehmen wir ein Beispiel von zwei Aktien, ABC Food vs. ABC Auto Aber werden Sie wegen der Rezession aufhören, Lebensmittel zu kaufen? Werden Sie Ihren Konsum von Zahnpasta, Brot und Milch reduzieren? Die Antwort ist "NEIN". Verbraucher kaufen in guten wie in schlechten Zeiten die gleiche Menge an Lebensmitteln. Auf der anderen Seite tauschen Verbraucher ihren Autokauf nur dann ein oder aus, wenn sie nicht nur beschäftigt, sondern auch optimistisch in Bezug auf die Sicherheit ihres Arbeitsplatzes und zuversichtlich sind, dass sie befördert werden könnten oder eine hochbezahlte Stelle bei einem anderen Arbeitgeber. Und das verfügbare Einkommen der Menschen wird während der Rezession absorbiert. Die Verbraucherausgaben sind der entscheidende Punkt, um die Rezession zu verdrängen. Autoverkauf: Wie wir besprochen haben, kaufen nur wenige Menschen während einer Rezession Autos. Neuwagenverkäufe zählen als Wirtschaftswachstum. Sie haben vielleicht schon von 0%-Darlehen gehört. Das Unternehmen ermöglicht ein 0%-Darlehen, um den Autoverkauf zu steigern. Meistens reparieren die Menschen ihre Autos oder kaufen alte Autos während der Rezession. Möglicherweise sehen Sie einen Aufschwung auf dem Gebrauchtwagenmarkt und bei den Verkäufen von Ersatzteilverkaufsunternehmen. Hausverkäufe/Wohnungsmärkte: Ich habe jetzt eine Frage! Was ist Ihr größtes Kapital? Die meisten von Ihnen werden sagen, mein Zuhause! Der Verkauf neuer Eigenheime ist Teil des Wirtschaftswachstums. Auch der Immobilienpreis wirkt sich darauf aus, wie wohlhabend sich die Verbraucher fühlen. Je höher die Eigenheimpreise, desto mehr fühlen sie sich reich und umgekehrt. Wenn die Immobilienpreise höher sind, fühlen sich die Verbraucher wohlhabend und sind bereit, Geld auszugeben. Aber wenn der Immobilienpreis sinkt, reduzieren sie die Ausgaben/den Verbrauch. Wenn der Preis Ihres größten Vermögenswerts sinkt, geben Sie nichts aus und die Wirtschaft braucht länger, um sich zu erholen. Eine höhere Rate hört auf, den Hauspreis zu erhöhen, weil sie mehr EMI zahlen müssen. Die Zentralbank senkt die Zinsen während der Rezession, und die Zinsen auf dem Immobilienmarkt steigen, weil das Darlehen/EMI billig ist. Zinssätze: Im Allgemeinen sinken die Zinssätze während einer Rezession. Die Zentralbanken senken die Zinsen, deshalb werden Kredite billig. Vorteile niedrigerer Zinssätze - - - Schub auf dem Wohnungsmarkt. - - Absatz von Gebrauchsgütern steigern - - Steigerung der Unternehmensinvestitionen - - Anleihen und Zinssätze haben eine umgekehrte Beziehung. Ein Wirtschaftsabschwung führt dazu, dass Anleger eher Anleihen als Aktien bevorzugen, die sich in einer Rezession gut entwickeln können. - - Während der Rezession sind die Zinssätze niedriger und die Banken erhöhen die Kriterien für die Kreditvergabe, damit die Menschen sich den Abstraktionen stellen können, während sie Geld verleihen. Börse: Ich möchte das klarstellen, die Börse ist keine Wirtschaft. Der Konjunkturzyklus hinkt dem Marktzyklus und dem Stimmungszyklus hinterher. Es bereitet mir als technischem Analysten einen Schauer und als Wirtschaftsliebhaber einen traurigen Moment. Manchmal ist es vorne und manchmal ist es hinten. Rezession = Bärenmarkt . Rezessionssichere Branchen: * Basiskonsumgüter * Schuldige Freuden * Dienstprogramme * Gesundheitspflege * Informationstechnologie * Ausbildung Ich werde in Zukunft darüber schreiben, aber lasst uns vorerst zurück zur technischen Analyse kommen.
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Der heilige Gral der Investoren – der Geschäfts-/KonjunkturzykluDer Konjunkturzyklus beschreibt, wie sich die Wirtschaft im Laufe der Zeit ausdehnt und zusammenzieht. Es ist eine Auf- und Abwärtsbewegung des Bruttoinlandsprodukts zusammen mit seiner langfristigen Wachstumsrate. Der Konjunkturzyklus besteht aus 6 Phasen/Stufen: 1. Erweiterung 2. Spitze 3. Rezession 4. Depressionen 5. Trog 6. Wiederherstellung 1) Erweiterung Betroffene Sektoren: Technologie, Diskrete Verbraucher Expansion ist die erste Phase des Geschäftszyklus. Die Wirtschaft bewegt sich langsam nach oben, und der Zyklus beginnt. Der Staat stärkt die Wirtschaft: > Steuern senken > Steigerung der Ausgaben. - Wenn sich das Wachstum verlangsamt, senkt die Zentralbank die Zinsen, um Unternehmen zur Kreditaufnahme zu ermutigen. - Während die Wirtschaft expandiert, dürften Wirtschaftsindikatoren positive Signale wie Beschäftigung, Einkommen, Löhne, Gewinne, Nachfrage und Angebot anzeigen. - Ein Anstieg der Beschäftigung erhöht das Verbrauchervertrauen, erhöht die Aktivität auf den Wohnungsmärkten und das Wachstum wird positiv. Eine hohe Nachfrage und ein unzureichendes Angebot führen zu einem Anstieg der Produktionspreise. Investoren nehmen einen Kredit mit hohen Zinsen auf, um den Nachfragedruck auszugleichen. Dieser Prozess setzt sich fort, bis die Wirtschaft für eine Expansion günstig wird. 2) Spitze: Betroffener Sektor : Finanzen, Energie, Materialien - Die zweite Phase des Konjunkturzyklus ist der Höhepunkt, der das maximale Wachstum der Wirtschaft zeigt. Die Identifizierung des Endpunkts einer Expansion ist die komplexeste Aufgabe, da sie mehrere Jahre dauern kann. - Diese Phase zeigt einen Rückgang der Arbeitslosenquote. Der Markt setzt seinen positiven Ausblick fort. Während der Expansion sucht die Zentralbank nach Anzeichen für den Aufbau von Preisdruck, und höhere Zinsen können zu diesem Höhepunkt beitragen. Die Zentralbank versucht in dieser Phase auch, die Wirtschaft vor Inflation zu schützen. - Da Beschäftigungsquoten, Einkommen, Löhne, Gewinne, Nachfrage & Angebot bereits hoch sind, erfolgt keine weitere Erhöhung. - Der Investor wird immer mehr produzieren, um den Nachfragedruck auszugleichen. Somit werden die Investition und das Produkt teuer. Zu diesem Zeitpunkt erhält der Anleger aufgrund der Inflation keine Rendite. Die Preise sind für Käufer viel höher. Aus dieser Situation entsteht eine Rezession. Die Wirtschaft kehrt von dieser Phase ab. 3) Rezession: Betroffener Sektor : Versorgungsunternehmen, Gesundheitswesen, Basiskonsumgüter - Zwei aufeinanderfolgende Quartale mit aufeinanderfolgenden Rückgängen des Bruttoinlandsprodukts stellen eine Rezession dar. - Auf die Rezession folgt eine Hochphase. In dieser Phase beginnen die Wirtschaftsindikatoren zu schmelzen. Die Nachfrage nach der Ware ging aufgrund teurer Preise zurück. Das Angebot wird weiter steigen, die Nachfrage hingegen sinken. Das führt zu einem „Überangebot“ und zu sinkenden Preisen. 4) Depressionen: - Bei länger andauernden Abschwüngen tritt die Wirtschaft in eine Depressionsphase ein. Die Phase des Unwohlseins wird als Depression bezeichnet. Depressionen treten nicht oft auf, aber wenn doch, scheint es keine politischen Anreize zu geben, die Verbraucher und Unternehmen aus ihren Einbrüchen herausholen können. Wenn die Wirtschaft rückläufig ist und unter ein stetiges Wachstum fällt, wird dieses Stadium als Depression bezeichnet. - Die Verbraucher nehmen keine Kredite auf oder geben sie aus, weil sie die Wirtschaftsaussichten pessimistisch einschätzen. Wenn die Zentralbank die Zinssätze senkt, werden Kredite billig, aber Unternehmen nutzen Kredite nicht, weil sie kein klares Bild davon haben, wann die Nachfrage wieder anziehen wird. Kredite werden weniger nachgefragt. Das Unternehmen sitzt am Ende auf Lagerbeständen und reduziert die Produktion, die es bereits produziert hat. - Unternehmen entlassen immer mehr Mitarbeiter, die Arbeitslosenquote steigt und das Vertrauen schwindet. 5) Unten: - Wenn das Wirtschaftswachstum negativ wird, sind die Aussichten hoffnungslos. Ein weiterer Rückgang der Nachfrage und des Angebots von Waren und Dienstleistungen wird zu einem weiteren Rückgang der Preise führen. - Es zeigt die maximal negative Situation, wenn die Wirtschaft ihren Tiefpunkt erreicht hat. Alle Wirtschaftsindikatoren werden schlechter sein. Ex. Die höchste Arbeitslosenquote und keine Nachfrage nach Waren und Dienstleistungen (niedrigste) usw. Nach der Fertigstellung beginnt die gute Zeit mit der Erholungsphase. 6) Wiederherstellung Betroffene Sektoren: Industrie, Materialien, Immobilien - Infolge niedriger Preise beginnt sich die Wirtschaft von einer negativen Wachstumsrate zu erholen, und sowohl die Nachfrage als auch die Produktion beginnen zu steigen. - Unternehmen hören auf, Mitarbeiter abzubauen, und fangen an, die aktuelle Nachfrage zu befriedigen. Dadurch sind sie zur Einstellung gezwungen. Im Laufe der Monate befindet sich die Wirtschaft einmal im Aufschwung. - Der Konjunkturzyklus ist wichtig, weil Anleger versuchen, ihre Anlagen auf diejenigen zu konzentrieren, die zu einem bestimmten Zeitpunkt des Zyklus voraussichtlich gut abschneiden werden. - Die Regierung und die Zentralbank ergreifen auch Maßnahmen, um eine gesunde Wirtschaft aufzubauen. Die Regierung wird die Ausgaben erhöhen und auch Maßnahmen ergreifen, um die Produktion zu steigern. Nach den Erholungsphasen tritt die Wirtschaft wieder in die Expansionsphase ein. Sicherer Himmel/Defensive Aktien – Sie behalten oder antizipieren ihre Werte über die Krise hinweg und entwickeln sich dann gut. In diesen Anlageklassen können wir sogar mit guten Renditen rechnen. Ex. Versorgungsunternehmen, Gesundheitswesen, Basiskonsumgüter usw. ("WIR WERDEN MEHR IN UNSEREM KOMMENDEN ARTIKEL AUFGRUND DER ARTIKELLÄNGE BESPRECHEN.") Verzeihen Sie mir die Kommunikationsbarriere. @Money_Dictators
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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
NASDAQ100 > Systematischer Workflow > TGA Full SuiteHallo liebe Trader und Investoren, in meinem Beitrag möchte ich euch zeigen, wie ihr systematisch an eine vollständige Handelsplanung heran gehen könnt. Ich benutze dazu unseren Trend-Guard-Assistance Indikator, der verschiedene Module umfasst. Ausgangslage per 28.03.2023 - 14 Uhr MEZ: Der Nasdaq100 ( PEPPERSTONE:NAS100 ) bröckelte zuletzt ein wenig vor sich hin ohne wirklichen Verkaufsdruck zu etablieren. Im Zuge dieser Bewegung hat sich allerdings das Modul TGA Trade-Monitor im 2H Chart aktiviert. Im Kontrollchart seht ihr den 2H Chart und den Event-Trigger > "12567.7 Short Trigger" . Dieser Trigger ist noch nicht aktiviert. Ihr seht die aktuelle Kondition immer rechts unten im Status Monitor > (pending). Sollte sich die Shortseite nach unten durchsetzen, warten relevante Zielprojektionen bei QT1 & QT2 > Quicktargets um 12400 Punkte und die Maintargets > MT1 & MT2 zwischen 12251 und 12154 Zählern. Ich möchte im nächsten Schritt nun wissen, welche Ziele die für mich besten Trefferquoten ausweisen. Ich bevorzuge einen Mix aus schnellem Take-Profit und immer noch "soliden Fernzielen". Hier kommt das Modul Stats & Planning in den Prozess. Das Planungsmodul zeigt mir auf Basis aller bisherigen Shortsignale im 2H-Intervall an, mit welcher Hit Chance (Eintrittswahrscheinlichkeit, mit der ein Zielpunkt erreicht wird) ich welchen konkreten Ertrag annehmen kann. Das QT2, das Quick Target 2 bei 12409,6 hat eine Hit Chance von 72,73% und ist damit ggf. auch für schnelle Trades und höhere Lotsize geeignet. Diese Angaben seht ihr in der schwarzen Tabelle oben. Nun habe ich ein erstes gutes Ziel für meinen persönlichen Handelsstil gefunden. In einem weiteren Schritt habe ich das QT2-Ziel mittels unseres Backtesting-Modul auf alle Situationen im ersten Quartal 2023 angewendet und sehe auch dort im Realbetrieb eine gute Trefferquote. Die nächst folgenden Ziele MT1 und MT2 sind für ebenfalls noch mit einer guten Hit Chance berechnet. Im Planer weiter rechts in der Tabelle kann ich meine Handlung nun planen und erhalte zudem relevante Kennzahlen wie das CRV. Soweit so gut... Als nächstes mache ich mir ein Bild von der markttechnischen Lage bei den Indikatoren. Natürlich nutze ich auch hier unsere eigenen Indikatoren. Da weiß ich was ich zu erwarten habe. Im Modul Quant Screener bekomme ich ein Gespür für das eigentliche Befinden des Marktes auf der untersuchten Zeitebene. Im konkrete Fall stelle ich fest, dass der Thermo-Sensor im oberen Extrembereich (> 80) verläuft und die ersten relevanten Glättungslinien (z.B. KAMA und Lowtracker ) bereits unter Druck geraten sind. Abschließend schaue ich mir noch das Modul Market Mapper an, das mir relevante Linien und Kanäle berechnet. Die Hauptlinie (schwarz) wurde abwärts gebrochen und die Zielprojektionslinien liegen zwischen 12500 und 12340 Punkten. Im Fazit: Alle Informationen sind automatisch generiert und können mir ein gutes Bild der Lage vermitteln. Mit dieser Vorbereitung fühle ich mich recht wohl und kann mit nun Gedanken um die konkrete Transaktion machen. Denn ich bin gut vorbereitet. Ich halte euch gern im Loop, was dieses Signal betrifft. Ohnehin muss der Nasdaq 100 jetzt erst einmal Druck entwickeln und sich klar und nachhaltig unter den Short-Trigger bewegen... Wenn das Signal aktiviert wird, ändert sich übrigens die Anzeige im Status Monitor. Im Chart unten seht ihr ein Beispiel dafür. Also, ich hoffe, euch gefällt dieser Beitrag, der einen Investmentprozess unter Einbindung eines Assistenzsystems abbildet. 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. Investor-Guard! We love research!
Editor's Picks
PEPPERSTONE:GER40Ausbildung
von investor-guard
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Analyse Part 2 - Structure MappingHello, hier der zweiter Teil meiner Analyse Serie, zu sehen ist hier der selbe Chart mit mehr Struktur. Wichtig in der Identifikation der validen Hoch und Tiefpunkte ist die liquidation des Inducement. Das Inducement ist immer der letzte Valid Pullback. Wenn das liquidiert wird und der Preis den tiefsten Punkt durchbricht, nennt man das Break of Stucture und im Chart sind die Tief und die Hochpunkte Blau dargestellt. Bei Fragen stellt diese gerne in den Kommentaren. Trendwechsel - ChoCh (Change of Character) werden in dem nächsten Analyse Part besrpochen! Biszum nächsten Part!
Ausbildung
von ForexxGermany
Analyse Part 1 - Valid Pullbacks TutorialHello, hier möchte ich euch eine kleine Serie Vorstellen. Zu aller erst müssen die gültigen Rücksetzer im Chart analysiert werden um überhaupt ein Stück Struktur einzubringen. In diesem Short Beispiel sieht man ganz klar wie eine Abwärtsstruktur entsteht. Sobald das Hoch der Kerze liquidiert wurde, gilt dieser Rücksetzer wenn er nach unten fortgesetzt wird als gültig = valid (Valid Pullback) Wichtig zu beachten ist, dass die NICHT dazu dient die Hoch und Tief Punkte eines Trend zu identifizieren. Nur die gültigen Rücksetzer des Marktes. Die weitere Vorgehensweise wird in den nächsten Parts detailreicher Beschrieben und verdeutlicht. Bei Fragen, wenn etwas unklar ist stellt diese gerne in den Kommentaren. Na dann bis zum Part 2! :)
Ausbildung
von ForexxGermany
Wäre die aktuelle Bankenkrise mit Charts vorhersehbar gewesen?Das Verhältnis KRE/XLF zeigt die relative Stärke der US-Regionalbanken im Vergleich zum gesamten US-Finanzsektor. In der Finanzkrise 2008 konnten sich die Regionalbanken besser schlagen als der Finanz-Sektor allgemein, zumindest bis Anfang 2009. Seit Oktober 2022 weist der KRE-ETF eine relative Schwäche gegenüber dem XLF-ETF auf. Dies spiegelt die fallende grüne Linie wider. Hätte man diese relative Schwäche vorhersehen können? Wenn man sich den TLT anschaut, den ETF, der die Entwicklung der 20-jährigen US-Staatsanleihen widerspiegelt (in rot auf dem Chart), lautet die Antwort: „vielleicht“. Hohe Kurse von langjährigen Staatsanleihen bedeuten Buchgewinne bei den Regionalbanken, die oft langjährige Staatsanleihen halten. Niedrige Kurse der Staatsanleihen bedeuten hingegen offene Buchverluste. In der Regel, jedoch nicht immer, werden relative Hochs des TLT-ETFs gefolgt von einer wachsenden Stärke der Regionalbanken im Vergleich zum Finanzsektor. Umgekehrt sind relative Tiefs des TLT eher Warnsignale. Das relative Tief von Ende Oktober 2022 im TLT deckt sich exakt mit dem relativen Hoch der grünen Linie. Seit diesem Zeitpunkt entwickeln sich die Kurse der Regionalbanken schlechter als die Kurse der anderen Finanzwerten aus dem XLF. Die „technische Analyse*“ stellt ebenfalls einen guten Indikator dar, um das Momentum der Regionalbanken im Vergleich zum gesamten Finanzsektor zu messen. Wenn die technische Analyse im roten Bereich notiert und wenn der TLT gerade auf relativ tiefem Niveau liegt, heißt es: Finger weg von Regionalbanken… * Die „technische Analyse“ ist eine Zusammenfassung aus 26 Oszillatoren und gleitenden Durchschnitten.
AMEX:KREAusbildung
von Optionopedia