Technische und quantitative Analysten wenden seit ihrer Gründung statistische Prinzipien auf den Finanzmarkt an. Einige Versuche waren sehr erfolgreich, während andere alles andere als erfolgreich waren. Der Schlüssel besteht darin, einen Weg zu finden, um Preistrends ohne die Fehlbarkeit und Voreingenommenheit des menschlichen Geistes zu identifizieren. Ein Ansatz, der für Anleger erfolgreich sein kann und in den meisten Chart-Tools verfügbar ist, ist die lineare Regression.
Die lineare Regression analysiert zwei separate Variablen, um eine einzige Beziehung zu definieren. In der Chartanalyse bezieht sich dies auf die Variablen Preis und Zeit. Anleger und Händler, die Diagramme verwenden, erkennen die Höhen und Tiefen der Kurse, die je nach ausgewertetem Zeitrahmen horizontal von Tag zu Tag, Minute zu Minute oder Woche zu Woche gedruckt werden. Die unterschiedlichen Marktansätze machen die lineare Regressionsanalyse so attraktiv.
Die zentralen Thesen
- Die lineare Regression ist die Analyse zweier getrennter Variablen, um eine einzelne Beziehung zu definieren. Sie ist ein nützliches Maß für die technische und quantitative Analyse auf den Finanzmärkten. Durch die Darstellung der Aktienkurse entlang einer Normalverteilung (Glockenkurve) können Händler sehen, wann eine Aktie überkauft oder überverkauft ist. Mit Hilfe der linearen Regression kann ein Händler wichtige Preispunkte identifizieren - Einstiegspreis, Stop-Loss-Preis und Ausstiegspreis. Der Kurs und der Zeitraum einer Aktie bestimmen die Systemparameter für die lineare Regression, wodurch die Methode universell anwendbar wird.
Grundlagen der Glockenkurve
Statistiker haben die Glockenkurvenmethode, auch als Normalverteilung bekannt, verwendet, um einen bestimmten Satz von Datenpunkten auszuwerten. Abbildung 1 ist ein Beispiel für eine Glockenkurve, die durch die dunkelblaue Linie gekennzeichnet ist. Die Glockenkurve repräsentiert die Form der verschiedenen Datenpunktvorkommen. Der Großteil der Punkte findet normalerweise in der Mitte der Glockenkurve statt, aber im Laufe der Zeit weichen die Punkte von der Bevölkerung ab. Ungewöhnliche oder seltene Punkte liegen manchmal weit außerhalb der "normalen" Bevölkerung.
Eine Glockenkurve, Normalverteilung. Bild von Julie Bang © Investopedia 2020
Als Referenzpunkt wird häufig der Durchschnitt der Werte verwendet, um einen Mittelwert zu erhalten. Der Mittelwert stellt nicht unbedingt die Mitte der Daten dar, sondern die durchschnittliche Punktzahl, einschließlich aller Datenpunkte, die außerhalb der Daten liegen. Nachdem ein Mittelwert ermittelt wurde, bestimmen die Analysten, wie oft der Preis vom Mittelwert abweicht.
Eine Standardabweichung zu einer Seite des Durchschnitts beträgt normalerweise 34% der Daten oder 68% der Datenpunkte, wenn wir eine positive und eine negative Standardabweichung betrachten, die durch den orangefarbenen Pfeil in Abbildung 1 dargestellt werden Abweichungen umfassen ungefähr 95% der Datenpunkte und sind die orangefarbenen und pinkfarbenen Pfeilabschnitte, die zusammenaddiert werden. Die sehr seltenen Vorkommen, dargestellt durch violette Pfeile, treten an den Enden der Glockenkurve auf. Da Datenpunkte, die außerhalb von zwei Standardabweichungen auftreten, sehr selten vorkommen, wird häufig davon ausgegangen, dass sich die Datenpunkte in Richtung des Durchschnitts oder des Rückgangs bewegen.
Aktienkurs als Datensatz
Stellen Sie sich vor, wir nehmen die Glockenkurve, drehen sie auf die Seite und wenden sie auf ein Aktienchart an. Dies würde es uns ermöglichen zu sehen, wann ein Wertpapier überkauft oder überverkauft ist und bereit ist, zum Mittelwert zurückzukehren. In Abbildung 2 wird die lineare Regressionsstudie zum Diagramm hinzugefügt, sodass die Anleger den blauen Außenkanal und die lineare Regressionslinie in der Mitte unserer Kurspunkte sehen können. Dieser Kanal zeigt Anlegern die aktuelle Kursentwicklung und liefert einen Mittelwert. Mit einer variablen linearen Regression können wir einen engen Kanal mit einer Standardabweichung oder 68% festlegen, um grüne Kanäle zu erstellen. Obwohl es keine Glockenkurve gibt, können wir sehen, dass der Preis jetzt die in Abbildung 1 angegebenen Teilungen der Glockenkurve widerspiegelt.
Handeln mit der Mean Reversion
Dieses Setup kann einfach mit vier Punkten auf dem Chart gehandelt werden, wie in Abbildung 2 dargestellt. Nr. 1 ist der Einstiegspunkt. Dies wird erst dann zum Einstiegspunkt, wenn der Preis auf den äußeren blauen Kanal abgewickelt wurde und wieder innerhalb der einen Standardabweichungslinie liegt. Wir verlassen uns nicht nur darauf, dass der Preis ein Ausreißer ist, da er möglicherweise einen weiteren Ausreißer darstellt. Stattdessen möchten wir, dass das äußere Ereignis stattgefunden hat und der Preis auf den Mittelwert zurückgesetzt wird. Ein Zurückspringen innerhalb der ersten Standardabweichung bestätigt die Regression.
Nr. 2 sieht einen Stop-Loss-Punkt vor, falls die Ursache der Ausreißer den Preis weiterhin negativ beeinflusst. Das Einstellen der Stop-Loss-Order definiert auf einfache Weise das Risiko des Handels.
Für profitable Exits werden zwei Kursziele bei Nr. 3 und Nr. 4 festgelegt. Unsere erste Erwartung mit dem Handel war, zur Mittellinie zurückzukehren, und in Abbildung 2 ist geplant, die Hälfte der Position in der Nähe von 26, 50 USD oder den aktuellen Mittelwert zu verlassen. Beim zweiten Ziel wird von einem anhaltenden Trend ausgegangen, sodass am anderen Ende des Kanals ein anderes Ziel für die andere Standardabweichungslinie (31, 50 USD) festgelegt wird. Diese Methode definiert die mögliche Belohnung eines Anlegers.
Mit der Zeit wird der Preis steigen und fallen, und der lineare Regressionskanal wird Änderungen erfahren, wenn alte Preise fallen und neue Preise erscheinen. Die Ziele und Stopps sollten jedoch so lange gleich bleiben, bis das Mittelkursziel erreicht ist (siehe Abbildung 3). Zu diesem Zeitpunkt ist ein Gewinn festgeschrieben, und der Stop-Loss sollte auf den ursprünglichen Einstiegspreis angehoben werden. Vorausgesetzt, es ist ein effizienter und liquider Markt, sollte der Rest des Handels ohne Risiko sein.
Denken Sie daran, dass ein Wertpapier nicht zu einem bestimmten Preis geschlossen werden muss, damit Ihre Bestellung ausgeführt werden kann. es muss nur den Preis im Tagesverlauf erreichen. Möglicherweise wurden Sie in einem der drei Bereiche in Abbildung 4 auf das zweite Ziel gesetzt.
Wirklich universell
Techniker und Quant-Trader arbeiten häufig mit einem System für ein bestimmtes Wertpapier oder eine bestimmte Aktie und stellen fest, dass dieselben Parameter nicht für andere Wertpapiere oder Aktien gelten. Das Schöne an der linearen Regression ist, dass der Preis und der Zeitraum des Wertpapiers die Systemparameter bestimmen. Wenn Sie diese Tools und die Regeln verwenden, die für verschiedene Wertpapiere und Zeitrahmen gelten, werden Sie von ihrer universellen Natur überrascht sein.
