Trend, Trend, Trend

Heute möchte ich mich im Blog dem Thema Trend widmen. In den verschiedenen Publikationen oder auf anderen Web-Blogs lese ich immer wieder, dass Trend-Phasen am Markt nur in ca. 30% der Fälle vorkommen. Die restliche Zeit handelt der Markt richtungslos bzw. seitwärts.

Gefühlt kann ich die Behauptung stützen, jedoch ist es an der Zeit die Dinge für mich konkret zu überprüfen.

Letztlich ist die Frage nach der Häufigkeit der Trades kein wesentlicher Parameter, da ich davon ausgehe, dass wenn es einen Trend gibt, mein System diesen erfasst.

Das dies in der Vergangenheit funktioniert hat kann man an den Performance und Risiko-Parametern der verschiedenen Systeme erkennen. Rein optisch hätte es das ein oder andere mal ein Signal mehr geben können. Meist handelte es sich dabei jedoch um spezielle Situationen und im Nachhinein ist man immer schlauer. Leider konnte ich keines dieser „speziellen“ Signale systematisch rechtfertigen (nach ausgiebigen Tests) und somit habe ich diese auch nicht gehandelt.

Die These, dass mein System den Trend vernünftig erkennt ist, natürlich leicht gesagt, da dabei völlig unklar ist, was denn ein Trend überhaupt ist.

Mein wöchentliches Handelssystem soll mittel- bis langfristige Trends erfassen. Wie schon in den vorherigen Blogs beschrieben arbeitet das System mit gleitenden Durchschnitten und noch ein paar Filtern mehr.

Da ich einen Tribble-Moving-Average (3 verschieden lange gleitende Durchschnitte) Ansatz benutze, habe ich den Vorteil, drei verschieden Zustände pro gehandelten Wert zu besitzen.

Die 3 Zustände sind: long, short oder neutral.

Damit kann ich meine Untersuchung starten:

  1. Ein Aufwärts-Trend besteht immer dann, wenn der kurze gleitende Durchschnitt über dem mittleren und über dem langen Durchschnitt liegt.
  2. Ein Abwärts-Trend besteht, wenn der kurze gleitende Durchschnitt unter dem mittleren und unter dem langen gleitenden Durchschnitt liegt.
  3. Eine Seitwärtsbewegung (also kein Trend) würden wir in allen anderen Fällen diagnostizieren. Dies trifft auch für die Zeiten zu, in denen mein Risikomanagement System die Positionen ausgestoppt hat, obwohl eine der ersten beiden Situationen weiterhin vorlag. Dann wartet das System auf einen neuen Einstieg in die gleiche Richtung in der Neutral-Stellung.

Für die Untersuchung benutze ich die 6 verschiedenen Märkte in denen das System nach Handelssignalen sucht. Das sind zum einen die beiden Aktienmärkte: EuroStoxx50 und S&P 500, die beiden Rentenmärkte: Bund-Future und T-Note Future, die beiden Rohstoffe: Gold und WTI Rohöl sowie zu guter letzt noch die beiden Währungspaare USD/EUR und JPY/USD.

Damit haben wir Daten der einzelnen Trades pro Market für einen Zeitraum von ca. Mai 2007 bis März diesen Jahres also ca. 9 Jahre oder etwas genauer für unsere Analyse 477 Wochen.

Das System handelte in diesen 477 Wochen ca. 154 mal und damit alle 3 Wochen einmal. Die Zahl verdoppelt sich, wenn man von Kauf und Verkauf bzw. Verkauf und Kauf oder etwas neutraler von der Eröffnung bis zum Schließen der Position rechnet.

Für unsere Zwecke reicht erst mal die Angabe der 154 Trades – one Way. Was uns wirklich etwas genauer an dieser Stelle interessiert ist die Anzahl der Wochen in den ein Trade aktiv war.

Das kann man jetzt ganz verschieden darstellen:

  1. Als erstes mal ganz einfach:
    Wir tun so, als würden die Trades alle hintereinander stattgefunden haben – also rechnen wir die Anzahl der Wochen in der Summe aller Trades aus:  Das sind dann 2.401 Wochen. Diese Zahl müssen wir jetzt ins Verhältnis setzten zur Gesamtzahl der Wochen. Jedoch nicht zu den 477 Wochen, sondern wir handeln die Märkte ja parallel bzw. hintereinander. Damit sind es 6 x 477 Wochen: 2.862 Wochen für die gesamte Handelszeit.

    Die Quote dafür ist dann:
    2.401 Trading – Wochen vs. 2.862 Gesamt-Wochen = ca. 84%.
    Das erscheint erst ein mal relativ viel. Ist es womöglich auch, da einige Märkte sicher in Trend-Phasen gemeinsam im Trade (long, oder short) waren und dann gemeinsam auch wieder in der Neutral-Zone auf das nächste Signal warteten.
  2. Schauen wir uns die Quote pro Segment, also für die Aktien, die Renten, die Rohstoffe und die Währungen an.
    Hier wird wieder das gleiche Verfahren angewandt. Wir untersuchen die Asset Klasse als hätten wir beide Systeme unabhängig voneinander (parallel oder hintereinander).
    Damit werden aus den 477 Wochen 2x so viele = 954 Wochen (pro Asset Klasse sind 2 Märkte aktiv).

    Zur besseren Übersicht, die Ergebnisse in der Tabelle:

    Asset Klasse Anzahl Trend Wochen Quote
    Aktien 628 66%
    Renten 637 67%
    Rohstoffe 586 61%
    Währungen 550 58%

    Das sieht schon besser aus, aber die Ergebnisse sind immer noch weit weg von den postulierten Werten von 1/3 Trend zu 2/3 ohne Trend.

  3. Und zum dritten auf die Einzelwerte, also jeder Markt für sich:
    Markt Anzahl Trend Wochen Quote
    EuroStoxx50 305 64%
    S&P500 323 68%
    Bund Future 316 66%
    T-Note Future 321 67%
    Gold 307 64%
    WTI Rohöl 279 58%
    USD/EUR 271 57%
    JPY/USD 279 58%

    Hier sind die in etwa gleichen Quoten zu finden, was nicht weiter verwundert. Somit ist diese Art der Analyse nur bedingt hilfreich bzw. kann erst mal nicht bestätigen, was andere zu diesem Thema gesagt und geschrieben haben.

Sollte ich das Ergebnis für mich positiv interpretieren? Nach dem Motto: „Mein System erkennt ca. 60% aller Trends, während die gesamte Welt nur auf ca. die Hälfte kommt.“

Sicher nicht der richtige Weg. Also was ist zu tun?

Rechnen wir die Trades raus, welche das System falsch als Trend erkannt hat, dann sehen die Tabellen schon ganz anders aus. Als falschen Trend würde ich bei den Analysen die Trades bezeichnen welche im Verlust enden. Damit teilen sich die 2.401 Wochen in welchen das System eine Position long oder short hatte in die beiden Teile: 1.722 Wochen mit pos. Ergebnis und 679 Wochen mit neg. Ergebnis.

Für die einzelnen Märkte sortieren sich die Werte wie folgt:

Markt pos. Wochen neg. Wochen
EuroStoxx50 211 94
S&P500 227 96
Bund Future 248 68
T-Note Future 275 46
Gold 205 102
WTI Rohöl 120 159
USD/EUR 208 63
JPY/USD 228 51

Damit sind im Mittel von den 2.401 Wochen ca. 70% Trade-Wochen mit positiven Ergebnis und 30% nur mit negativen. Diese Quote ist auch ungefähr auf den einzelnen Märkten zu sehen. Dies ist natürlich generell sehr abhängig vom gewählten Zeitfenster.

Die Wirkung auf die Quote des „Trends“ ist an der nächsten Tabelle abzulesen.

Erst ein Blick auf die Situation der Asset Klassen:

Asset Klasse Anzahl Trend Wochen Quote
Aktien 438 46%
Renten 523 55%
Rohstoffe 325 34%
Währungen 436 46%

Jetzt sieht die Sache schon ganz glaubhaft aus. Im Mittel entstehen Quoten von unter 50% Trend-Phasen.

Im Detailblick auf die einzelnen Märkte erreichen die Zahlen erwartungsgemäß ein noch größere Streuung:

Markt Anzahl Trend Wochen Quote
EuroStoxx50 211 44%
S&P500 227 48%
Bund Future 248 52%
T-Note Future 275 58%
Gold 205 43%
WTI Rohöl 120 25%
USD/EUR 208 44%
JPY/USD 228 48%

Insbesondere auffällig ist sicher das Rohöl auf der einen Seite, welches sich nach dem Bullenmarkt vor der Finanzmarktkrise sehr lange seitwärts bewegte. Dabei wurden

  1. nur wenige Trades ausgelöst und
  2. diese dann meist im Verlust endeten.

Auf der anderen Seite stechen die beiden Rentenmärkte mit Quoten > 50% hervor. Dies ist sicher dem langen Bullenmarkt nach der Finanzkrise zuzuschreiben.

Warum andere auf Quoten von nur 30% kommen, kann an einer anderen Methode zur Messung liegen. Die von mir benutzte ist sicher sehr individuell auf mein System zugeschnitten. Auch können andere Zeitfenster bzw. andere Handelsfrequenzen z.b. tägliche oder Intraday zu den Aussagen geführt haben.

Abschließend kann man festhalten, dass mein wöchentliches System im untersuchten Zeitraum 50% Trendverhalten aufspüren und auch profitabel umsetzen konnte.

 

MAQS – Global Trend Following

Signale des wöchentlichen Systems:

Close des USD/EUR long
Open EuroStoxx50 short

 

Eure Kommentare sind herzlich willkommen.

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