Topic: Grundlegende Indikatoren zu Technischen Chartanalyse (Read 197 times)

Ich hab das mal verlinkt, mit dem Faden, den ich meinte: https://bitcointalksearch.org/topic/m.62758140
Passt dort wohl sowieso eher rein.

Welchen von den vielen Fäden meist du? 
Ich hab deinen Beitrag beim Copytrading zum Supertrendindikator im Kopf, aber eine MACD-Strategie von dir hab ich nicht auf dem Schirm. Aber lass uns dazu gerne mal (ggf. per PN) austauschen, es könnte sein, dass meine Strategie hier in eine ähnlich Richtung geht:
https://bitcointalksearch.org/topic/m.62601960

Was nutzt du eigentlich für ein setup?
Scalper im 1s Chart ist bei mir erstmal raus, weil ich dazu bei Tradingview das Premium Abo für $600 p.a. bräuchte. Das geld spar ich mir lieber erstmal und bin dann eben auf 1m limitiert.
Da du technisch ja etwas versierter bist, könnte ich mir bei dir aber auch gut vorstellen dass du die Daten direkt von der Börsen Api ziehst, im eigenen Bot verarbeitest und gar nicht den Umweg über Tradingview+Autoview nimmst?!
Vielleicht kannst du dein Setup ja hier einfach mal kurz beschreiben:
https://bitcointalksearch.org/topic/m.62422818

Ganz einfach, ich hatte in meinen Tests (Stichproben) für Käufe im Spot die leicht besseren Resultate damit. Vielleicht liegt es an der Unschärfe bzw. Latenz vom SMA gegenüber dem EMA. Da ich im Spot mit 1s Kerzen arbeite, ist das nicht so einfach zu backtesten, ich musste es also mit Livetests prüfen und das sind nun mal Stichproben. Nun, was auch sein kann ist, dass die Berechnung des SMA etwas einfacher ist und schneller vonstatten geht (allerdings glaube ich daran nicht so wirklich, denn die Berechnungen sind grundsätzlich im ms Bereich). Ist aber eine Weile her, ich habe mich seither nicht mehr um den Kauf (ausser etwas Parametrisierung), sondern mich v.a. um den Verkauf, bzw. wie ich aus dem Trade rauskomme, gekümmert. Ich glaube, das ist meine grössere Baustelle - immer noch. Ich erhoffe mir da etwas Input von Tradingview (siehe anderer Faden von Dir).

Ich möchte übrigens anraten, sich nicht zu sehr auf die Indikatoren von den Exchanges zu verlassen. Ich benutzte zu Beginn beim manuellen Traden den RSI von Binance als Indikator für Käufe und wollte den nachbilden in einer Automatisierung. Keine Chance. Ich weiss bis heute nicht, was die da rechnen, aber die Formel, die Du oben angegeben hast ist es definitiv nicht.

Ich würde behaupten, dass die Annahme stimmt, was aus folgender Betrachtung heraus auch logisch ist:
Damit sich der SMA7 weit vom SMA25 entfernt muss der Kurs stark steigen / fallen. Je stärker sich der Markt bewegt (also je größer der Abstand wird), desto wahrscheinlicher ist auch eine Gegenbewegung und damit ein erneutes angleichen der beiden SMAs. Die Theorie / Tendenz zur Angleichung sagt also im grunde nur, dass ein Markt sich nicht nur in eine Richtung bewegen kann sondern dass es immer Gegenbewegungen gibt und sei der Trend auch noch so stark.


Ich würde zunächst einmal annehmen, dass Kursbewegungen mehr oder weniger willkürlich sind, technische Indikatoren die mit Werten aus der Vergangenheit versuchen die Zukunft abzubilden also zufällig verteilt zu je 50% richtig falsch liegen.
Je populärer ein indikator wird, desto größer wird der Einfluss der selbsterfüllenden Prophezeiung. Wenn ein populärer Indikator ein Kaufsignal gibt und genug Leute deswegen kaufen, dann steigt der kurs auch tatsächlich. Dadurch verschiebt sich dann die "Zuverlässigkeit" vielleicht auf 60/40.

Hab früher auch mal drauf rumgedacht, mittels machine learning zu evaluieren, welche Indikatoren und welche Parameter die besten Resultate liefern, also in ihrer Voraussagekraft signifikant vom Zufall abweichen.
Heute würde ich vermuten dass eine solche Analyse das große Risiko von Overfitting birgt. Ich würde daher eher schauen ob ich rausbekomme, welche Tradingstrategien gerade populär sind, welche standardinikatoren bei großen Börsen voreingestellt sind, bzw. was die Standardparameter von den jeweiligen Indikatoren sind.

Daher auch gleich kurz die Frage: Warum nutzt du den MACD mit SMA statt EMA?!

Danke für Deine tolle Initiative. Ich liebe ja Mathematik und alles andere, was mit Zahlen zu tun hat.

Ich habe dazu eine eher grundlegende, vielleicht nicht so einfach zu beantwortende Frage:
Ich verwende in meinem Bot den MACD mit dem SMA(7) und SMA(25) (nicht mal EMA, ginge aber auch). SMA(x) = Simple Moving Average (Anzahl Kerzen), hast Du ja auch beschrieben
Meine Annahme: Wenn der 7er sich vom 25er entfernt, so ist die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass er sich dem 25er wieder annähern wird. Je weiter er weg ist, desto wahrscheinlicher eine Annäherung. Die Theorie dahinter ist, dass es eine Tendenz geben mag, dass sich vom Mittel abweichende Werte in naher Zukunft wieder angleichen. Ist eine banale Theorie, die man in manchen Anleitungen zu automatisierten Strategien finden kann.
Bei solchen MA's und auch bei anderen oft rezitierten Indikatoren frage ich mich folgendes: Funktionieren sie - wenn sie denn funktionieren - weil es eben eine gewisse Anzahl an Menschen und Bots gibt, die darauf aufbauen, somit also daran glauben oder gibt es tatsächlich eine Evidenz rein basierend auf Charts und deren Daten (inkl. Volumen).

Wie steht es um statistische Analyse? Also zum Beispiel vergangene Events / Muster in Charts aufnehmen, um daraus Dinge abzuleiten, falls ähnliche Muster erneut auftreten? So wie ein Schachcomputer, der alle möglichen Züge kennt und daraus Erfolgschancen ableitet. Ich bin grundsätzlich unsicher, ob man damit weiterkommt. Vielleicht gibt es Erfahrungen dazu? (Falls das zu weit führen würde, lassen wir das in dem Faden).

reserviert...

Nachdem man nun die Indikatoren selbst berechnen kann, stellt sich noch die Frage warum man das tun sollte bzw. welchen Zweck Indikatoren erfüllen sollen und wie sie sich kategorisieren lassen.

1. Indikatoren zur numerischen Kurvendiskussion
analog zur Kurvendiskussion im Matheunterricht kann man ja auch den Kursverlauf auf geometrische Besonderheiten untersuchen und braucht dafür Indikatoren die neben dem Kurs auch die 1. Ableitung (Anstieg = Trend) und die 2. Ableitung (Anstieg des Trendes = Trendstärke) darstellen können.  

Indikatoren die Sich auf den Kurs beziehen sind:
- SMA / EMA (Glättung des Kursverlaufes)
- Bollinger Bänder (wahrscheinlicher Bereich des nächsten close Kurses, bei 2s -> 95% Wahrscheinlichkeit)
- Bollinger Bänder %B (Lage innerhalb der Bollinger Bänder)
- Donchian Channel / Fibonacci Retracements (Finden von Kursmarken als Unterstützungen/Widerständen)
- Williams %R / Stochastik (Lage innerhalb des Donchian Channel)

Indikatoren die Sich auf den Anstieg / Trend beziehen (1. Ableitung) sind:
- Rate of Change / Momentum
- Stochastik (%D_fast - %D_slow = positiv/negativ -> Trendrichtung)
- RSI (RSI - 50 = positiv/negativ -> Trendrichtung)
- MACD (positiv/negativ -> Trendrichtung)

Indikatoren die Sich auf den Anstieg des Trendes / Trendstärke beziehen (2. Ableitung) sind:
- MACD (MACD - Signallinie = positiv/negativ -> Trendstärke nimmt zu/ab)
- ADX (zeigt Trendstärke unabhängig von der Trendrichtung an)

2. Vermeintliche Signale

- langsamer SMA (z.B. SMA200) als Widerstand/Unterstützung
- Bollinger Bänder: unteres Band = Kaufen, oberes Band = verkaufen
- BBW: sehr enge Bänder sprechen für einen baldigen Ausbruch (Richtung unbekannt)
- Donchian Channel: Kurse die über lange Zeiträume nicht über-/unterboten wurden dienen als Widerstand/Unterstützung
- Fibonacci Retracements: einzelne Kursmarken verstärken vorhandene Unterstützungen/Widerstände
- langsamer vs. schneller SMA bzw. EMA -> Schnittpunkte als Kauf-/Verkaufssignal
- Williams %R, RSI, Stochastik, StochRSI: identifizieren von über-/unterverkauften Bereichen (Zuverlässigkeit fragwürdig)
- MACD: Schnittpunkte MACD mit Nullinie als Trendwechsel
- MACD: Schnittpunkte MACD mit Signallinie als Kauf-/Verkaufssignal
- ROC / Momentum: Stärke + Richtung eines Trends, kein Kauf-/Verkaufssignal
- ADX: Stärke eines Trends, kein Kauf-/Verkaufssignal  
- CCI: Stärke + Richtung eines Trends, bei Werten > 100 -> long, bei Werten < -100 -> short
- ATR-Ratio: keine Aussage über Kursverlauf, kein Kauf-/Verkaufssignal, meist nur für TP/SL verwendet
 

Wenn ich zwischen der eher mathematischen Herangehensweise und den typischerweise verwendeten Signalen wählen muss, bin ich etwas zwiegespalten. Einerseits ist für mich die "Kurvendiskussion" des Chartverlaufes irgendwie plausibler, andererseits dürfte einfache Signale (KISS-Prinzip) die viele einheitlich anwenden eine selbsterfüllende Prophezeiung eher unterstützen. Wie seht ihr das?

Jedes Chart stellt eine komprimierte Form der Kursverläufe dar. Je nach Zeitrahmen (z.b. 1H, 4H, 1D) werden für jede einzelne Kerze nur die OHLC-Daten (open, high, low, close) gespeichert und dargestellt. Bei Drittanbietern von Daten (z.B. Tradingview) ist die Anzahl der Kerzen dabei ebenfalls oft limitiert (z.B. auf 5k-20k Kerzen je nach Abo).
Fast alle Indikatoren werden nun aus diesen "Rohdaten" berechnet.

Bevor man anfängt sich eigene Indikatoren zu bauen macht es daher Sinn sich zunächst die Berechnung gängiger Indikatoren anzuschauen. Dieser Faden soll dazu eine kleine Übersicht liefern. Die Reihenfolge erfolgt dabei nach Komplexität der Berechnung und Geläufigkeit der Indikatoren und stellt keine Wertung dar.

1. Simple Moving Average (SMA)
- Variable n - Anzahl der Perioden
- SMA = [Summe (close_0 .. close_n)] / n

2. Exponential Moving Average (EMA)
- Variable n - Anzahl der Perioden
- Für t = n
-> EMA (t) = close (t)
- Für t = 0 .. n-1
-> EMA (t) = {[close(t) - close (t+1)]* 2/(n+1)} + EMA (t+1)
Erläuterung: man startet n Perioden in der Vergangenheit mit t=n bzw. EMA=close und berechnet dann jeden weiteren EMA auf Basis des close der jeweils aktuellen Kerze, sowie des close bzw. EMA der vorherigen Kerze bis man in der Gegenwart t=0 angekommen ist.  

3. Rate of Change (ROC)
- Variable n - Anzahl der Perioden
- ROC_n = close(0) - close(n)

4. Momentum (MOM)
- Variable n - Anzahl der Perioden
- MOM_n = 100*[close(0) - close(n)] / close(n)
Hinweis: ROC und MOM sind sehr ähnlich, wobei ROC die absolute und MOM die prozentuale Änderung betrachtet. Teilweise findet man letztere Berechnung auch für ROC, hier kann man dann unterscheiden zwischen ROC und ROC%, wobei ROC% = MOM.

5. Donchian Channel
- Variable n - Anzahl der Perioden
- oberes Band: H_n = Max (high(0) .. high(n))
- unteres Band: L_n = Min (low(0) .. low(n))

6. Williams %R (kurz %R, "R" für Range)
- Variable n - Anzahl der Perioden
- %R = -100 * [H_n - close (0)] / [H_n - L_n]
Erläuterung: Der %R Indikator oszilliert zwischen 0 und -100. Er gibt an wo im Donchian Channel man sich aktuell befindet, bei %R=0 befindet man sich am oberen Band bzw. Kursmaximum bei %R=-100 befindet man sich am unteren Band bzw. Kursminimum

7. Stochastik
- Variable n - Anzahl der Perioden der %K-Linie
- Variable m - Anzahl der Perioden der %D-Linie
- %K_fast = 100 * [(close - L_n) / (H_n - L_n)]
- %D_fast = SMA_m (%K_fast)
- %K_slow = %D_fast
- %D_slow = SMA_m (%K_slow) = SMA_m [SMA_m (%K_fast)]
Erläuterung: Ähnlich dem Williams %R gibt zeigt die %K-Linie die Position im Donchian Channel an, wobei %K = %R + 100. Diese %K-Linie wird dann nochmal durch einen einfachen gleitenden Durchschnitt geglättet wodurch man %D erhält. Glättet man diese Linie abermals mittels SMA erhält man eine etwas langsamer reagierende Form des Oszillators.

8. Relative Strenght Index (RSI)
- Variable n - Anzahl der Perioden
- RSI_n = 100 * {Summe_0..n [Maximum (ROC_1 ; 0)] / Summe_0..n [Abs (ROC_1)]}
Erläuterung: Alle positiven Kursschwankungen (grüne Kerzen) werden aufsummiert und durch die Summe aller Kursschwankungen (rote+grüne Kerzen) dividiert.

9. Stochastic RSI (StochRSI)  
- Variable n - Anzahl der Perioden für RSI
- Variable m - Anzahl der Perioden für die für Hochs / Tiefs
- StochRSI = 100 * [RSI_n(0) - Min (RSI_n(0) .. RSI_n(m))] / [Max (RSI_n(0) .. RSI_n(m)) - Min (RSI_n(0) .. RSI_n(m))]
Erläuterung: Ähnlich dem zugrundeliegenden RSI erhält man einen Indikator der zwischen 0-100 oszilliert und überproportional starke An-/Verkäufe markiert.  

10. Commodity Channel Index (CCI)
- Variable n - Anzahl der Perioden
- "signifikanter Kurs" bzw. "typical price" tp = (high + low + close) / 3
-  SMA_n(tp) = [Summe (tp_0 .. tp_n)] / n
- "mittlere Abweichung vom Kurs" Δ = [Summe (Abs(tp_0 -SMA_n(tp_0) .. Abs(tp_n -SMA_n(tp_n))] / n
- CCI = [tp - SMA_n(tp)] / (0.015 * Δ)
Erläuterung: der CCI soll den Abstand vom gleitenden Durchschnitt des Kurses und somit die Trendstärke anzeigen. Anstatt der üblichen Verwendung des Close-Kurses wird hier mit einem "signifikanten Kurs" gerechnet. Durch Division der "mittleren Abweichung vom Kurs" mit der willkürlichen Konstante 0.015 bewegt sich der CCI meist in der Spanne von -100 bis 100.

11. Bollinger Bänder
- Variable n - Anzahl der Perioden
- "signifikanter Kurs" bzw. "typical price" tp = (high + low + close) / 3
-  SMA_n(tp) = [Summe (tp_0 .. tp_n)] / n
- Standardabweichung s² = {Summe ( [tp_0 -SMA_n(tp_0)]² .. [tp_n -SMA_n(tp_n)]² )} / n
- Bollinger Bands Width BBW = 2s -> eigener Indikator der meist als Variable für die Erstellung der Bollinger Bänder dient
- upper Bollinger Band UBB = SMA_n(tp) + 2s
- lower Bollinger Band LBB = SMA_n(tp) - 2s
- Bollinger Bands %B = 100 * (tp - LBB)/(UBB - LBB)
Erläuterung: Zunächst wird die Standardabweichung vom Gleitenden Durchschnitt berechnet. Nun wird ein Vielfaches davon als BBW ausgewählt und die Bollinger Bänder entsprechend der Weite BBW ober- bzw. unterhalb des gleitenden Durchschnitts eingezeichnet. die %B gibt an wo sich der Kurs in Relation zu den Bändern befindet UBB = 100, LBB =0.

12. Moving Average Convergence/Divergence Indikator (MACD)
- Variable n - Anzahl der Perioden EMA_fast
- Variable m - Anzahl der Perioden EMA_slow, wobei m>n
- Variable o - Anzahl der Perioden des EMA der Signallinie
- MACD = EMA_fast - EMA_slow
- Signallinie = EMA_o (MACD)

13. Average True Range (ATR)
- Variable n - Anzahl der Perioden
- True Range TR = Max ( high(0) - low(0); high(0) - close (1); close(1) - low(0) )
- ATR = SMA_n (TR)
Erläuterung: Die TR soll die Handelsspanne bei Kurssprüngen zwischen den Kerzen besser abbilden. Die ATR gibt an um wieviel sich der Kurs durchschnittlich innerhalb einer Kerze bewegt. Die ATR-Ratio wird durch Multiplikation mit einem Faktor gebildet, eine ATR-Ratio = 2 entspricht also 2*ATR.

14. Average Directional Movement Index (ADX)
- Variable n - Anzahl der Perioden
- Bewegung in positive Richtung:
-> Wenn high(0)>high(1) und [high(0)-high(1)] > [low(1)-low(0)], dann +DM = high(0) - high(1), sonst +DM=0  
-> +DI = 100 * Summe (+DM_0 .. +DM_n) / Summe (TR_0 .. TR_n)
- Bewegung in negative Richtung (-DM):
-> Wenn low(1)>low(0) und [low(1)-low(0)] > [higt(0)-high(1)], dann -DM = low(1) - low(0), sonst -DM=0  
-> -DI = 100 * Summe (-DM_0 .. -DM_n) / Summe (TR_0 .. TR_n)
- Directional Movement Index (DMI):
-> DMI = Abs (+DI - -DI) / (-DI + +DI)
-> ADX = SMA_n ( DMI)

15. Fibonacci Retracements
- Zunächst wird jeweils 1 signifikantes Hoch H_n bzw. Tief L_n ausgewählt, z.B. mittels Donchian Channel  
- L_n entspricht 0%
- H_n entspricht 100%
- Fibonacci Retracements werden bei 23,6% / 38,2% / 50% / 61,8% / 78,4% eingetragen (50% entspringt nicht der Fibonacci Folge wird als signifikantes Niveau aber meistens ergänzt)


Bei Fehlern, Anmerkungen und/oder Verbesserungsvorschlägen bitte ich um Hinweis. Ebenso bei Indikatoren die hinzugefügt werden sollen.
Manche Indikatoren werden aber auch einfach unterschiedlich berechnet, daher geht es hier vor allem um den allgemeinen Überblick, also seid bitte nicht allzu kritisch mit mir.