Update: Indextrading mit Linearer Regression
Das Update am Tool des Linear Regression Channel durch TradingView möchte ich nutzen, um meine Strategie zu verfeinern und mit mehr Hintergrundwissen zu teilen. Bei der Strategie geht es um Market Timing, also den perfekten Zeitpunkt für Ein- und Ausstieg zu finden. Natürlich hat auch diese Strategie keine 100% Trefferquote, darum sollte der Stopp-Loss beachtet werden. Die Strategie ermöglicht es den Markt long wie auch short zu handeln. Da der übergeordnete Trend long ist, möchte ich hier auf das besonderen Risiko des Shortens hinweisen. Diese Erklärung soll möglichst verständlich sein, darum bitte ich Ungenauigkeiten in der Formulierung zu entschuldigen.
Was ist eine Lineare Regression?
Die Lineare Regression ist ein statistisches Verfahren, was ermittelt, ob ein linearer Zusammenhang zwischen zwei Variablen besteht. In unserem Fall: Steigt der Kurs des NASDAQ100 mit der Zeit? Und wenn ja, um voraussichtlich wie viel?
Warum ist die Lineare Regression das richtige Werkzeug?
Meine Strategie bezieht sich ausdrücklich auf breite Indizes und nicht auf Einzeltitel. Die Grundannahme des Aktienmarktes ist Wachstum mit der Zeit. Der Aktienmarkt lässt sich durch Indizes widerspiegeln und auch handeln. Einzeltitel können auch bei ständigem Wachstum an Wert verlieren, zum Beispiel Deutsche Bank. Natürlich haben auch Indizes keine Garantie für ewiges Wachstum. Der NASDAQ hängt von der Entwicklung des Technologiesektors der US Wirtschaft ab. Global betrachtet könnte man aber den MSCI World oder ähnliches handeln, um branchen- oder nationsunabhängig zu handeln.
Wie funktioniert die Lineare Regression?
Einfach gesagt, wird eine Linie (Mittelwert) durch die betrachteten Kurse gelegt und ermittelt, ob es einen Zusammenhang zwischen dem Kursstand und der Zeit gibt. Es gibt drei mögliche Ergebnisse in unterschiedlichen Ausprägungen: Es besteht ein negativer Zusammenhang, die Kurse fallen mit der Zeit (Pearsons R<0). Es besteht kein Zusammenhang, der Markt läuft seitwärts (R=0). Es besteht ein positiver Zusammenhang, der Kurs steigt mit der Zeit (R>0). Pearsons R kann einen Wert von -1 bis 1 annehmen. Je näher bei 1, desto größer der (positive) Zusammenhang. Die Interpretation nach Cohen (1988) geht davon aus, dass R=0.1 ein kleiner Zusammenhang ist, R=0.3 ein mittlerer und R=0.5 ein starker (https://statistikguru.de/spss/produkt-moment-korrelation/ergebnisse-interpretieren.html). In unserem Beispiel haben wir R=0.91, es gibt also einen starken Zusammenhand zwischen der Zeit und seigenden Kursen.
Mehr zum Hintergrund von TradingView:
Wie wird das Tool eingesetzt?
Das Tool wird über den Indikatorbutton hinzugefügt. Jetzt muss bestimmt werden, wie viele Datenpunkte (Schlusskurse) ausgewertet werden sollen, die Standardeinstellung sind 100 Werte. Damit es überhaupt eine statistische Aussagekraft hat, sollten 30 Werte nicht unterschritten werden. Um die Aussagekraft zu erhöhen, aber auch jüngste Werte noch zu berücksichtigen, habe ich mich für 200 entschieden. Je weniger Daten genutzt werden, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit, dass sich die Entwicklung fortsetzt. Je mehr Daten genutzt werden, desto weniger werden jüngste Entwicklungen berücksichtigt.
Das Tool bildet aber nicht nur den Mittelwert, sondern auch einen Kanal. Dieser entsteht durch ein oder mehrere Standardabweichungen (https://de.statista.com/statistik/lexikon/definition/126/standardabweichung/) oben und unten vom Mittelwert. In meiner Einstellung nutze ich die Abweichung 1, oben wie unten. Wir gehen von einer Normalverteilung der Kurse um den Mittelwert aus. Eine Standardabweichung umfasst also nach oben wie unten 34% der Kuse, also 68% aller Kurse um den Mittelwert im schwarzen Kanal.
Jetzt füge ich das Tool Lineare Regression ein zweites Mal dem Chart hinzu. Die Einstellungen beziehen sich wieder auf 200 Datenpunkte, nun jedoch mit einer Standardabweichung von 2. Jetzt sollten 95% aller Kurse in diesem Kanal (rot) liegen.
Wie werden die Kanäle gehandelt?
Grundsätzlich wird nur innerhalb der Kanäle gehandelt. Der rote Kanal wird als Stopp-Loss genutzt, um Abstürze, Krisen usw. zu vermeiden. Wenn der Kurs vom unteren Ende des Trendkanals abprallt, gehe ich long. Die statistische Erwartung ist, dass der Mittelwert angestrebt wird. Wenn dieser sogar überschritten wird ist das ein Bonusgewinn, der mit Trailing-Stopp mitgenommen werden kann.
Andersrum gehe ich short, wenn der Kurs vom oberen Ende des Trendkanals abprallt. Auch hier ist das zu erwartende Ziel der Mittelwert und zustäzliche Gewinne können mit Trailing-Stopp gemacht werden.
Macht es Sinn mit Hebel zu handeln?
Definitiv! Aber auch hier sei auf das nochmal erhöhte Risiko hingewiesen. Ich persönlich würde einen Hebel über 10 nicht anfassen, da er bei einem Crash meine schönen Gewinne schneller auffressen würde, als der Stopp-Loss zünden kann.
Probiert es gerne mal an unterschiedlichen Indizes und mit verschiedenen Datenmengen aus, um ein Gefühl für dieses großartige Tool zu bekommen. Wer eine Strategie nur kopiert, ohne sie zu verstehen, wird langfristig verlieren. Viel Erfolg!
Was ist eine Lineare Regression?
Die Lineare Regression ist ein statistisches Verfahren, was ermittelt, ob ein linearer Zusammenhang zwischen zwei Variablen besteht. In unserem Fall: Steigt der Kurs des NASDAQ100 mit der Zeit? Und wenn ja, um voraussichtlich wie viel?
Warum ist die Lineare Regression das richtige Werkzeug?
Meine Strategie bezieht sich ausdrücklich auf breite Indizes und nicht auf Einzeltitel. Die Grundannahme des Aktienmarktes ist Wachstum mit der Zeit. Der Aktienmarkt lässt sich durch Indizes widerspiegeln und auch handeln. Einzeltitel können auch bei ständigem Wachstum an Wert verlieren, zum Beispiel Deutsche Bank. Natürlich haben auch Indizes keine Garantie für ewiges Wachstum. Der NASDAQ hängt von der Entwicklung des Technologiesektors der US Wirtschaft ab. Global betrachtet könnte man aber den MSCI World oder ähnliches handeln, um branchen- oder nationsunabhängig zu handeln.
Wie funktioniert die Lineare Regression?
Einfach gesagt, wird eine Linie (Mittelwert) durch die betrachteten Kurse gelegt und ermittelt, ob es einen Zusammenhang zwischen dem Kursstand und der Zeit gibt. Es gibt drei mögliche Ergebnisse in unterschiedlichen Ausprägungen: Es besteht ein negativer Zusammenhang, die Kurse fallen mit der Zeit (Pearsons R<0). Es besteht kein Zusammenhang, der Markt läuft seitwärts (R=0). Es besteht ein positiver Zusammenhang, der Kurs steigt mit der Zeit (R>0). Pearsons R kann einen Wert von -1 bis 1 annehmen. Je näher bei 1, desto größer der (positive) Zusammenhang. Die Interpretation nach Cohen (1988) geht davon aus, dass R=0.1 ein kleiner Zusammenhang ist, R=0.3 ein mittlerer und R=0.5 ein starker (https://statistikguru.de/spss/produkt-moment-korrelation/ergebnisse-interpretieren.html). In unserem Beispiel haben wir R=0.91, es gibt also einen starken Zusammenhand zwischen der Zeit und seigenden Kursen.
Mehr zum Hintergrund von TradingView:
Wie wird das Tool eingesetzt?
Das Tool wird über den Indikatorbutton hinzugefügt. Jetzt muss bestimmt werden, wie viele Datenpunkte (Schlusskurse) ausgewertet werden sollen, die Standardeinstellung sind 100 Werte. Damit es überhaupt eine statistische Aussagekraft hat, sollten 30 Werte nicht unterschritten werden. Um die Aussagekraft zu erhöhen, aber auch jüngste Werte noch zu berücksichtigen, habe ich mich für 200 entschieden. Je weniger Daten genutzt werden, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit, dass sich die Entwicklung fortsetzt. Je mehr Daten genutzt werden, desto weniger werden jüngste Entwicklungen berücksichtigt.
Das Tool bildet aber nicht nur den Mittelwert, sondern auch einen Kanal. Dieser entsteht durch ein oder mehrere Standardabweichungen (https://de.statista.com/statistik/lexikon/definition/126/standardabweichung/) oben und unten vom Mittelwert. In meiner Einstellung nutze ich die Abweichung 1, oben wie unten. Wir gehen von einer Normalverteilung der Kurse um den Mittelwert aus. Eine Standardabweichung umfasst also nach oben wie unten 34% der Kuse, also 68% aller Kurse um den Mittelwert im schwarzen Kanal.
Jetzt füge ich das Tool Lineare Regression ein zweites Mal dem Chart hinzu. Die Einstellungen beziehen sich wieder auf 200 Datenpunkte, nun jedoch mit einer Standardabweichung von 2. Jetzt sollten 95% aller Kurse in diesem Kanal (rot) liegen.
Wie werden die Kanäle gehandelt?
Grundsätzlich wird nur innerhalb der Kanäle gehandelt. Der rote Kanal wird als Stopp-Loss genutzt, um Abstürze, Krisen usw. zu vermeiden. Wenn der Kurs vom unteren Ende des Trendkanals abprallt, gehe ich long. Die statistische Erwartung ist, dass der Mittelwert angestrebt wird. Wenn dieser sogar überschritten wird ist das ein Bonusgewinn, der mit Trailing-Stopp mitgenommen werden kann.
Andersrum gehe ich short, wenn der Kurs vom oberen Ende des Trendkanals abprallt. Auch hier ist das zu erwartende Ziel der Mittelwert und zustäzliche Gewinne können mit Trailing-Stopp gemacht werden.
Macht es Sinn mit Hebel zu handeln?
Definitiv! Aber auch hier sei auf das nochmal erhöhte Risiko hingewiesen. Ich persönlich würde einen Hebel über 10 nicht anfassen, da er bei einem Crash meine schönen Gewinne schneller auffressen würde, als der Stopp-Loss zünden kann.
Probiert es gerne mal an unterschiedlichen Indizes und mit verschiedenen Datenmengen aus, um ein Gefühl für dieses großartige Tool zu bekommen. Wer eine Strategie nur kopiert, ohne sie zu verstehen, wird langfristig verlieren. Viel Erfolg!
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