Chartmuster
Die bekannten Formationen sind anschaulich, aber schwer eindeutig zu definieren. Wo sie streng getestet wurden, fällt der Befund überwiegend schwach aus.
Kopf-Schulter, Doppeltop, Dreiecke, Flaggen: Diese Muster füllen ganze Bücher und sehen im Rückblick immer eindrucksvoll aus.
Das Problem ist die Eindeutigkeit. Wann genau ist eine Schulter eine Schulter? Wie schief darf die Nackenlinie sein? Zehn Menschen zeichnen zehn verschiedene Muster in denselben Chart.
Genau daran scheitert die Überprüfung. Was sich nicht eindeutig definieren lässt, lässt sich nicht testen, und was sich nicht testen lässt, kann man nicht als bewährt bezeichnen.
Das heißt nicht, dass alles Unsinn ist. Manche Muster beschreiben nachvollziehbare Vorgänge, etwa das Abarbeiten von Orders in einer Seitwärtsphase. Nur ist das eine Beschreibung und keine Prognose, und der Unterschied kostet Geld, wenn man ihn übersieht.
Versuche zur Automatisierung der Mustererkennung erfordern eine formale Definition, typischerweise über Glättung der Kursreihe, Identifikation lokaler Extrema und Bedingungen an deren relative Lage. Studien mit derartigen Verfahren finden für einzelne Formationen schwache statistische Auffälligkeiten, die nach Berücksichtigung von Handelskosten und Mehrfachtestproblematik meist nicht bestehen bleiben.
Die Mehrfachtestproblematik ist hier zentral. Werden viele Muster, Zeitrahmen und Märkte durchsucht, treten einzelne signifikante Ergebnisse allein durch Zufall auf. Ohne Korrektur für die Zahl der Versuche, etwa über entsprechende statistische Verfahren, ist ein einzelner positiver Befund nicht interpretierbar.
Hinzu kommt eine kognitive Komponente. Menschen erkennen in zufälligen Reihen zuverlässig Muster, ein Effekt, der sich in Experimenten mit simulierten Kursreihen zeigt: Betrachter identifizieren dort dieselben Formationen wie in echten Charts. Die Erkennbarkeit eines Musters ist damit kein Beleg für dessen Aussagekraft.
Drei Sätze zum Mitnehmen
- Was sich nicht eindeutig definieren lässt, lässt sich nicht prüfen.
- In zufälligen Kursreihen erkennt man dieselben Muster wie in echten.
- Ein einzelner positiver Befund aus vielen Versuchen bedeutet nichts.
Hast du es verstanden?
Warum sind Chartmuster schwer zu überprüfen?
Weil sie sich kaum eindeutig definieren lassen und die Erkennung subjektiv bleibt.
Was ist die Mehrfachtestproblematik?
Bei vielen durchsuchten Kombinationen treten signifikante Ergebnisse allein durch Zufall auf.
Was zeigen Experimente mit simulierten Kursreihen?
Dass Betrachter dort dieselben Formationen erkennen wie in echten Charts.
Passt dazu
- Fundamental- und technische AnalyseStufe 3
- Trends erkennenStufe 3
- Gleitende DurchschnitteStufe 3