Der erstmalig vergebene Preis der Initiative ,,Exzellenz im Asset Management (EAM)'' prämiert junge Talente mit innovativen Investmentstrategien. Gründer von EAM sind Union Investment, Metzler, Lupus alpha, Berlin & Co., die Johann-Wolfgang-Goethe-Universität und der DVFA. Das mit dem ersten Preis ausgezeichnete Konzept wird hier vorgestellt.

Der Grundgedanke dieses Handelssystems war, einen praktischen Bezug zu dem theoretischen Wissen, das man sich im Laufe seiner universitären Laufbahn aneignet, zu schaffen. Zudem spielt die ­Tat­sache, dass man gerade als Student nur über eine sehr geringe Kapitali­sierung verfügt und somit nicht in der Lage ist, große Aktien- oder Anleihenpakete zu bewegen eine maßgebliche Rolle. Denn ­gerade im derivativen Bereich lässt sich mit wenig Eigenkapital und einer ­gewissen Nachhaltigkeit relativ viel bewegen.

Grundlage dieses Intraday-Trading-Konzepts für Future- und Devisen­märkte ist die technische Analyse und damit die Annahme, dass vergangenheitsbezogene Datensätze bei richtiger Interpretation eine Aussage über künftige Entwicklungen treffen können. Folglich generiert das System unter Verwendung von technischen Indikatoren Ein- und Ausstiegssignale. Der Deutsche Aktienindex und das ­Währungspaar Euro/US-Dollar wurden gehandelt, allerdings sollte darauf hingewiesen werden, dass das verwendete Handelssystem auf andere liquide Indizes und Währungspaare ­profitabel übertragen werden kann. Ein Backtesting des Handelssystems wurde über einen Zeitraum von sechs Monaten in dieser Fassung erfolgreich durchgeführt. Der Entwicklungszeitraum beläuft sich auf etwa ein Jahr. Die erzeugten Handelssignale wurden über CFD-Kontrakte ­(Contracts for Difference) umgesetzt, allerdings lassen sich diese auch vollkommen analog über Future- beziehungsweise Devisenmärkte umsetzen.

Das System besteht aus einer Mischung der effizientesten Werkzeuge der technischen Analyse. Sowohl der Trendfolgeansatz als auch das Momentumphänomen finden bei dieser Handelsstrategie Berücksichtigung und dienen als Frühindikatoren für einen möglichen Richtungswechsel des jeweiligen Underlyings und generieren somit ein erstes Ein- beziehungsweise Ausstiegssignal. Dieses wird anhand der im Preis-Chart befindlichen Indikatoren bestätigt. Findet das erzeugte Signal keine Bestätigung, wird die Position anhand eines eng ­gesetzten Stoppkurses eliminiert. Im Folgenden werden die verwendeten Indikatoren und die Interpretation der erzeugten Signale verdeutlicht.

_Handelssystem aus dem Statistikbaukasten

Die verwendeten Indikatoren lassen sich grundsätzlich in zwei ­Kategorien einteilen, Momentum- sowie Trendintensitäts- und Trend-Indikatoren. Als Momentum-Indikatoren wurden der "Stochastik ­Momentum" und "Williams % R" in Kombination mit der linearen ­Regression verwendet. Der Stochastik-Momentum-Indikator ist ein Überkauft- beziehungsweise Überverkauft-Indikator und repräsentiert die Position des Schlusskurses im Vergleich mit dem Mediumpunkt, wobei die stochastische Tradition die Position des ­Schlusskurses mit dem Höchst- oder Tiefstkurs vergleicht. Beim "Williams % R" handelt es sich ebenfalls um einen Überkauft- beziehungsweise Überverkauft-Indikator. Der Indikator setzt den aktuellen Kurs mit der Handelsspanne, also der Differenz zwischen dem höchsten und tiefsten Kurs, mittels einer Quotientenbildung in Bezug. Als Trendintensitäts-Indikatoren und Trend-Indikatoren dienen die Standardabweichung, der Commodity Channel Index, Moving Average, Dema (Doppelter ­exponentieller gleitender Durchschnitt) sowie der Supertrend.

siehe Charts

Die oben genannten Indikatoren generieren erst dauerhaft ­effiziente Ergebnisse, wenn man diese in einer genau definierten ­Systematik ­anwendet. Im ersten Schritt werden die übergeordnete Trendrichtung festgestellt und mögliche Widerstands- und Unterstützungslinien sowie Fibonacci-Retracements festgelegt. Ein erstes Einstiegs­signal wird durch den Stochastik-Momentum-Indikator (Kreuzen der Signallinie und Stochastik-Momentum-Linie) erzeugt. Die Qualität des Signals wird in erster Linie durch die Standardabweichung und den Williams % R bewertet. Ein Ausstiegspunkt wird anhand der ­stagnierenden Steigung der Standardabweichung und dem Kreuzen der SMI-Signallinien generiert. Mit einer Gegenbewegung ist erst zu rechnen, wenn die Standardabweichung eine negative Steigung hat.

Als zusätzlich genutzten Indikator, um die Qualität des erzeugten Signals zu beurteilen, wird der Williams % R in Kombination mit der linearen Regression verwendet. Aufgrund der wohlbekannten Schwächen von Momentum-Indikatoren (bei Trendbewegungen wird ein Einstiegssignal in die jeweilige Gegenrichtung generiert, obwohl die Trendbewegung fortbesteht) wird die lineare Regression in Abhängigkeit von Williams % R verwendet. Bei trendstarken Bewegungen ­befindet sich die lineare Regression genau wie der Williams % R in der jeweiligen Extremzone in geringem Abstand zueinander. Daher ist erst mit einer nachhaltigen Gegenbewegung zu rechnen, wenn ­lineare Regression und Williams % R sich gekreuzt haben und der Abstand zwischen ­beiden zunimmt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass SMI, ­Standardabweichung und lineare Regression in Abhängigkeit von Williams % R die maßgeb­lichen Werkzeuge in dem vorliegenden Handelssystem sind und dass anhand deren Signalgebung Ein- und Ausstiegspunkte festgelegt werden können. Als signalbestätigende Instrumente werden im Preisfenster Moving Average, Dema und Supertrend verwendet. Als ­zusätzlich bestätigender Oszillator findet der Commodity Channel ­Index Verwendung. Auf Grundlage dieser Instrumente werden Einstiegssignale bestätigt und bewertet. Daher lassen sich auch Aus­sagen über Intensität und Nachhaltigkeit der jeweiligen Bewegung treffen.

Nachdem eine Position eröffnet wurde und wir uns in einer intakten Trendbewegung befinden, lassen sich mit Fibonacci-­Retracements mögliche Korrekturlevels und Limits festlegen. Fibonacci-Retracements­ dienen dazu, die Stärke eines Trends ­einzuschätzen und Bewegungen gegen diesen Trend hinsichtlich ihrer Stärke zu klassifizieren. Ein ­Retracement bezieht sich auf eine Kursbewegung. Bei einem Abwärtstrend wird das Retracement an dessen unterem ­Ende begonnen und dann bis zu seinem Beginn nach oben gezeichnet. Nachdem die erste Korrektur erfolgt ist, lässt sich anhand dieser das neue Kursziel/Korrekturlevel festlegen - unter der Voraussetzung, dass die verwendeten primären Signalgeber auf ein Fortbestehen der Bewegung hindeuten. Daher wird das Limit der Order auf ein vorher definiertes Kursziel eingestellt, und sobald dieses erreicht wird, automatisch umgesetzt. ­Dieses Tool ist sehr hilfreich bei der Beurteilung des Bewegungspotenzials­ innerhalb einer Trendbewegung. Lang­fristige Kursziele und signifikante Preislevels lassen sich auf ­Tagesbasis ­definieren, genauso wie sich mittelfristige Kursziele auf Stundenbasis festlegen lassen.

Um einen dauerhaft hohen Profit zu gewährleisten, ist ein angemessenes Stoppmanagement ein wichtiges und unumgängliches ­Kriterium, das bei jeder eröffneten Order Anwendung findet. Bei ­Positionseröffnung, nachdem unmittelbar eine Trendwende in die platzierte Richtung erfolgt ist, wird ein Stopplevel beim Dax von mindestens 50 Punkten in die auszuführende Order implementiert. Das jeweilige Stopplevel wird individuell bestimmt und ist abhängig von Signalqualität und temporärer Volatilität des Underlyings. Liegen ­Widerstände oder Unterstützungslinien in einem Radius von 50 ­Punkten und ­somit in der Nähe des Kurslevels bei Eröffnung, wird der Stopp unter die jeweilige Unterstützung ­beziehungsweise über dem jeweiligen Widerstand platziert. Hat die Bewegung ein erstes Korrekturlevel ­erreicht, wird der Stopp auf das Korrekturlevel plus/minus (je nachdem, ob long oder short) 40 Punkte nachgezogen, um bei einer Bewegungsfortsetzung weiter zu partizipieren und trotzdem bei ­einem ­unerwarteten Richtungswechsel Gewinne ­sichern zu können.

_Rückgriff auf die Quantenmechanik

Ein Backtesting über sechs Monate hat auch Marktphasen identifiziert, in denen das Handelssystem ­bestimmte Schwächen aufweist. Besonders bei vermehrten Seitwärtsbewegungen sinkt die Profitabilität, da die Indikatoren sensibel gegenüber kurzfristigen Ausschlägen des Preislevels reagieren und es somit zu Fehlsignalen kommt.

Über sechs Wochen hinweg wurden mit Hilfe dieses Handels­ansatzes 87 Signale (40 Long-Trades, 47 Short-Trades) ­erzeugt. Dabei wurde bei Long-Positionen eine Trefferquote von 85 Prozent und bei Shorts von 78,72 Prozent erzielt. Für alle Positionen ergibt sich eine Trefferquote von 81,61 Prozent und ein Nettogewinn von 80,27 ­Prozent. Das erzielte Ergebnis ­bezieht sich ausschließlich auf den deutschen Leitindex. Es wurden durchschnittlich 2,9 Signale pro Handels­tag umgesetzt. Hinweis: Die dargestellten Kennzahlen und Informationen basieren auf real umgesetzten Handelssignalen. Die erzeugten Handelssignale wurden über CFD-Kontrakte umgesetzt.

Derzeit verfolgen wir einen neuen Ansatz, um das beschriebene System zu optimieren. Mit der Annahme, dass Diversifikation von Handelssystemen zu einer Verbesserung der Profitabilität bei gleichzeitiger Risikoreduktion führt, und nachdem wir die Möglichkeiten der technischen Analyse ausgeschöpft hatten, musste ein neues ­Konzept entwickelt werden. Grundgedanke ist eine Herabstufung der Priorität der zeitlichen Ebene aus der Berechnung der signalgebenden Oszillatoren. Dadurch sollen nur Signale generiert werden, wenn tatsächlich eine nachhaltige Bewegung zu erwarten ist. Wir haben nach möglichen Ansätzen in der Physik gesucht und fanden ein ­Modell aus der Quantenmechanik, nämlich die Schrödinger-Gleichung, die sich auf die Entwicklung der Märkte übertragen lässt. Unserer Meinung nach stellt diese Gleichung einen guten Ansatz dar. Ziel des Projektes ist die ­Entwicklung eines Oszillators, der auf Basis einer modifizierten Schrödinger-Gleichung Ein- und Ausstiegssignale relativ zeitunabhängig generiert und dabei bisherige Fehlsignale herausfiltert. Anhand der vorliegenden ­Gleichung lassen sich mögliche Aufenthaltswahrscheinlichkeiten für das Underlying ermitteln.

Gastbeitrag von Constantin Kiel und Karolis Mordas