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Börsenindikatoren erklärt: MACD

2.2.2015

Heute nun die letzte finanzmathematische Fingerübung, die Berechnung des MACD / Moving Average Convergence and Divergence. Ich muss zugeben, dass mich das Auseinanderpflücken dieses Indikators einige Anstrengung gekostet hat. Nicht, weil seine Berechnung grundsätzlich kompliziert ist, sondern eher, weil es zahlreiche kleine Details zu beachten gibt, deren Nichtbeachtung einem das Leben erschwert.

Ich habe mich mit Hilfe anderer im Netz verfügbarer Tutorials durchgebissen und ein Excel-Sheet zur Berechnung des MACD gebastelt. Wenn man dabei folgende Punkte beachtet, erreicht man sein Ziel:

1. Problem: Der MACD hat ein Gedächtnis. Der aktuelle Wert hängt vom vorherigen Wert ab. Der Wert von gestern von dem von vorgestern und so weiter. Wie sich herausstellte, ist die Berechnung des MACD mit nur 40 historischen Schlusskursen nur bedingt sinnvoll. Um Daten zu erhalten die auch nur annähernd in der Nähe derer von Google oder Yahoo Finance liegen, benötigt man einen sehr viel grösseren Datensatz.

2. Problem: Nachdem mich der MACD von AAPL und INFY fast in den Wahnsinn getrieben hatte (der letzte Wert stimmte immer relativ gut aber nie ganz genau überein, der Kurvenverlauf erinnerte teilweise eher an ein Alpenpanorama als an die von den großen Finanzseiten gelieferten Grafiken, kam ich endlich darauf: Sowohl die Aktien von Apple als auch die von Infosys wurden im Börsenjahr 2014 gesplittet. Ein Umstand mit dem mein Excel-Sheet nicht zurecht kommt. Leuchtet ein: Ein relativ einfaches Computersystem ist natürlich verwirrt, wenn sich der Preis einer Aktie über Nacht (zwischen 2 Handelstagen) halbiert.

3. Problem: Selbst wenn man bei Google oder Yahoo Finance einen benutzerdefinierten Zeitraum betrachtet, rechnen die Tools dieser Anbieter immer (?) mit den YTD-Daten, d.h. mit allen am entsprechenden Tag verfügbaren Schlusskurse seit dem 01. Jan. des selben Jahres (ich habe mir vorgenommen Anfang 2015 zu prüfen was nach einem Jahreswechsel passiert, Anmerkung: ich schreibe diesen Artikel Ende 2014, die Veröffentlichung erfolgt jedoch erst im Februar 2015).

Die oben beschriebenen Probleme Herausforderungen habe ich mit der folgenden Strategie umgangen: Der Bedarf nach einem größeren Datensatz (1. Problem) UND das Problem, dass die großen Anbieter offenbar mit den YTD Daten rechnen (3. Problem), habe ich durch exakt identisches Vorgehen umgangen. Ich habe für meine Berechnungen also die Schlusskurse zwischen dem 01. Januar 2014 und dem 30. Dezember 2014 betrachtet. Um das Splitting Problem zu umgehen (2. Problem) habe ich nicht die Kurse der (ehem.) Regel 1 Unternehmen AAPL oder INFY betrachtet, sondern die des Pharmaunternehmens Novartis (NVS) die 2014 nicht gesplittet wurden.

Mit dieser Strategie im Hinterkopf geht es los:

Freundlicherweise stellt Yahoo auf seiner Webseite historische Kursdaten zum Download (CSV Datei) zur Verfügung: http://finance.yahoo.com/q/hp?s=NVS+Historical+Prices
Nach Anpassung des Betrachtungszeitraums (bei mir 01. Jan. 2014 bis 30. Dez. 2014) kann man unter der gezeigten Tabelle über den Link “Download to Spreadsheet” das entsprechende CSV File herunterladen und in Excel importieren.

Die so erhaltene Tabelle sollte wie folgt aussehen:

Importierte Daten YTD 2014 NVS

Importierte Daten YTD 2014 NVS

Die von Yahoo gelieferte Tabelle enthält neben den von uns benötigten Schlusskursen (Close, 5. Spalte) noch allerlei Informationen, die zwar interessant sind, von uns jedoch nicht benötigt werden. Die Spalten Open, High, Low, Volume und Adj. Close habe ich aus diesem Grund gelöscht. Um, wie bei den beiden anderen Indikatoren eine Tabelle zu haben, bei der nicht der aktuellste, sondern der älteste Wert oben steht, habe ich die beiden verbliebenen Spalten umsortiert, was folgende Tabelle liefert:

Excel_import_gelöscht_umsortiert

Umsortierte Daten nach Löschen des überflüssigen Ballasts

Nun werden folgende Spalten hinzugefügt:
MACD Fast, MACD Slow, MACD, MACD-Signal, Variablen Name, Variablen Wert

    MACD Fast enthält den schnellen exponentiell gleitenden Durchschnitt des Schlusskurses.
    MACD Slow den langsamen exponentiell gleitenden Durchschnitt des Schlusskurses.
    In der MACD Spalte berechnen wir die Differenz aus MACD Fast und MACD Slow.
    Die MACD-Signal Spalte enthält einen exponentiell gleitenden Durchschnitt des MACDs.

Die Variablen Name und Variablen Wert Spalten habe ich eingefügt um die Parameter des MACDs später schnell und komfortable ändern zu können (Regel 1 betrachtet den MACD ja mit den Parametern 8-17-9, wohingegen im Netz 12-26-9 gebräuchlicher scheint).

Da es am ersten Tag unserer Betrachtung (02. Januar 2014) noch keine weiter zurückliegenden Daten gibt, entsprechen MACD Fast und MACD Slow an diesem Tag jeweils dem Schlusskurs. In beide Zellen können wir also “=B2″ eintippen. Die Spalte MACD enthält die Differenz aus MACD Fast und MACD Slow, entsprechend geben wir in Zelle E2 ein “=C2-D2″. Diese Formel können wir anschliessend bis zur letzten Datenzeile “nach unten ziehen” und schon sind wir mit Spalte E fertig. In Zelle F2 (MACD Signal für Tag 1) tippen wir (da es am ersten Tag auch hier noch keine Berechnungsgrundlage gibt) “=E2″. In G2,3,4 habe ich MACD Slow Period, MACD Fast Period und Signal als Variablenname eingegeben, in H2,3 und 4 die Parameter: 26,12 und 9 (später kann hier dann durch Änderung auf 17,8,9 an Regel 1 angepasst werden). Nun geht´s ans Eingemachte (die Erklärungen folgen später). In Zelle C3 tippen wir “=B3*2/(1+$H$3)+C2*(1-2/(1+$H$3))” und ziehen auch hier bis zur letzten Datenzeile nach unten. In Zelle D3 tippen wir “=B3*2/(1+$H$2)+D2*(1-2/(1+$H$2))” und ziehen auch hier nach unten. Zuletzt füllen wir Spalte F mit Leben und tippen in F3 “=E3*2/(1+$H$4)+F2*(1-2/(1+$H$4))” und ziehen ebenfalls nach unten. Unsere Tabelle sollte nun vollständig gefüllt sein und so aussehen:

Komplettierte Tabelle inkl. der anpassbaren Paramter/Variablen

Komplettierte Tabelle inkl. der anpassbaren Paramter/Variablen

Erstellen wir mit Excel nun aus Spalten A (Datum), E (MACD) und F (MACD Signal) ein Diagramm, können wir dieses mit dem von Yahoo Finance gelieferten Äquivalent vergleichen:

Eigene MACD Grafik (Excel)

Eigene MACD Grafik (Excel)

MACD Grafik für den selben Zeitraum (geliefert von Yahoo)

MACD Grafik für den selben Zeitraum (geliefert von Yahoo)

Wie man sieht stimmt die Grafik überein (bis auf Tag 0, ganz links, an dem unser Excel Sheet noch keine historische Daten zur Verfügung hat, Yahoo aber wie von Zauberhand (trotz benutzerdefinierter YTD Einstellung) ein Vorwissen zu haben scheint.) Noch wichtiger war mir, dass auch die Zahlenwerte übereinstimmen. Die letzten Werte für MACD und MACD Signal finden wir in den Zellen E251 und F251. Und siehe da, diese stimmen exakt mit den im Yahoo Diagramm angezeigten Daten (obere linke Ecke) überein…

Doch was haben wir in den Spalten C, D und F eigentlich berechnet? C, D und E sind jeweils exponentiell gewichtete gleitende Durchschnittswerte. D.h. Mittelwerte, bei denen jeder Wert, der in die Berechnung einfliesst, unterschiedlich stark gewichtet wird. Bei C handelt es sich um einen EMA (exponential moving average) mit Betrachtungszeitraum 12 Tage (Variable in Zelle I3) bei D sind es 26 Tage und bei F 9 Tage.

Die verwendete Formel zur Berechnung des jeweiligen EMAs lautete:

EMAn=Schlusskursn*[2/(Zeitraum+1)]+EMAn-1*[1-2/(Zeitraum+1)]

in Zelle C3 also entsprechend “=B3*2/(1+$I$3)+C2*(1-2/(1+$I$3))”

B3=Schlusskursn des aktuellen Kurses

$I$3=Zeitraum (hier die Variable für MACD Fast, also 12 Tage bzw. nach Regel 1 8 Tage)

C2=der EMA des Vortages (oder mathematisch eben EMAn-1)

Die anderen Spalten werden mit der identischen Formel berechnet, wobei natürlich der EMA des Vortages dann nicht in Zelle C2 sondern entsprechend in D2 bzw. F2 zu finden ist und die entsprechend anderen Variablen für die Zeiträume einfliessen.

Nachdem ich mit dem MACD nun den letzten der Regel 1 Indikatoren vorgestellt habe, spiele ich bei ausreichendem Interesse mit dem Gedanken ein entsprechendes Excel Tool, das alle Indikatoren berechnen kann zum Download anzubieten. Bei Interesse freue ich mich also auf eine Nachricht…


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Wie die Standardbeträge am Geldautomat mit der Kaufkraft zusammenhängen (könnten)

22.1.2015

Heute gibt´s bei Spiegel Online einen interessanten Artikel der sich mit den regionalen Unterschieden bei den am Geldautomaten vorgeschlagenen Standard-Beträgen befasst:

http://www.spiegel.de/wirtschaft/service/geldautomaten-index-auswahlmenue-verraet-kaufkraft-der-stadt-a-1014112.html


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Börsenindikatoren erklärt: Fast Stochastic Indicator

2.1.2015

Wie versprochen heute nun die genauere Betrachtung des zweiten Regel 1 Indikators, dem Fast Stochastic Indicator (FSI) 14/5.
Als Datengrundlage für die Berechnung benötigen wir nun neben den historischen Tagesschlusskursen auch die entsprechenden Tageshöchst- und Tagestiefsstände.

FSI-14-5_Tabelle

Der zum FSI gehörende Plot zeigt zwei verschiedene Linien, die %K und die %D Linie.

%K berechnet sich wie aus dem Schlusskurs des aktuellen Tages, dem Mindestkurs dieses Tages und den maximalen und minimalen Aktienpreisen des Betrachtungszeitraums (beim FSI 14/5 sind das 14 Tage):

%K=(Tages Schlusskurs-Tages Mindestkurs)/(14 Tage Höchststand-14 Tage Mindestpreis)*100

Die %D Linie ist nun ein einfacher „moving average“ des jeweiligen letzten Betrachtungszeitraums von %K (beim FSI 14/5 sind das 5 Tage). Details zum „moving average“ hatten wir ja im vorherigen Post beim MA10 kennengelernt.

Grafisch dargestellt erhalten wir:

FSI-14-5_Grafik

Gemäss Phil Town generiert dieser Indikator immer dann ein Kaufsignal wenn %D>%K und ein Verkaufssignal wenn %D<%K.

Sobald die Zeit es erlaubt werde ich an dieser Stelle den letzten Regel 1 Indikator den MACD 8-17-9 aufdröseln…


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Börsenindikatoren erklärt: Gleitender Durchschnitt

2.12.2014

Man könnte diesen Artikel auch mit: “Fingerübungen um sich selbige nicht zu verbrennen” überschreiben.

Ukrainekrise und Negativzinsen. Da ich derzeit kein Vertrauen in die Märkte (oder besser gesagt in das Regel 1 Handelsystem) habe, bin ich nicht investiert.
Um mir die Zeit zu vertreiben habe ich mich entschlossen, den Lesern meines Blogs die Grundlagen der technischen Indikatoren die bei Regel Nr. 1 angewendet werden zu erklären.

Als erstes der Einfachste, nämlich der MA10 (Moving Average 10) also der gleitende Durchschnitt der letzten zehn Tage. Wie der Name schon sagt, benötigt man zur Berechnung dieses Indikators historische Aktienkurse (ein paar mehr als die der letzten zehn Tage sollten es schon sein, dazu später mehr).

Ich habe mich für dieses Tutorial für die Schlusskurse der Apple Aktie der letzten 66 Tage als gut 2 Monate entschieden.

MA10_Tabelle

Was ist nun ein gleitender Durchschnitt? Was der Durchschnitt des Aktienkurses der letzten zehn Handelstage ist, leuchtet jedem ein. Man bildet die Summe Schlusskurse der letzten 10 Tage und teilt durch 10. Fertig!
Was ist nun gleitend? Nun, der erste Datenpunkt (der jüngste, angenommen, der heutige) ist tatsächlich der einfache Mittelwert der vergangenen 10 Tage (also von Tag0-Tag-10, inder Tabelle gelb markiert). Der zweite Datenpunkt ist der Durschnitt der vorherigen 10 Tage, also von Tag-1 bis Tag-11 (blau), der dritte Datenpunkt ist der Durchschnitt von Tag-2 bis Tag-12 (orange), usw.

Stellt man das ganze grafisch dar, erhält man eine MA10 Grafik die vergleichbar mit denen der großen Finanztools von Yahoo oder Google Finance ist.

MA10_Grafik

Sobald ich Zeit finde, versuche ich eine ähnliche Fingerübung mit den anderen Regel-1-Indikatoren, was sicherlich etwas komplexer wird.

 


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Verlust mit Regel 1 Unternehmen: SYNT

27.5.2014

Auch mit Regel 1 Unternehmen scheint derzeit kein Blumentopf zu gewinnen.

Nach einem Kaufsignal habe ich in Aktien des Unternehmens SYNT investiert.

Um den Verlust zu begrenzen, habe ich die Papiere einige Tage später mit ca. 5% Verlust wieder abgestoßen.

Bis zum Herbst werde ich mir die Kauf- und Verkaufsignale meines Handelssystems nun ansehen, ohne selbst einzusteigen.

Ganz nach dem Motto: “Get away in May but remember – to come back in September…


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Auf der Suche nach “wunderbaren” Unternehmen

22.5.2014

Nachdem der Test des Regel 1 Handelssystems ja für 2013 nicht gerade Mut gemacht hat (vgl. hier und hier), bin ich erneut auf die Suche nach “wunderbaren” Unternehmen gegangen. Statt das eigene Aktienscreeningtool erneut anzuwerfen, habe ich mich entschieden meinen eigenen Datenbestand mit externe Daten zu ergänzen und habe die bei http://www.bigmoatstocks.com erhältliche Liste wunderbarer Unternehmen für 129 US Dollar (knapp 93,- Euro) erstanden.

Die sechs Unternehmen der mir gelieferten Liste (sämtliche Regel 1 Kriterien erfüllt), habe ich in meine Datenbank der Unternehmen, deren Signale täglich überprüft werden eingefüttert.

Neues Spiel, neues Glück.


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Endlich: Auswertung der gespeicherten Kauf-/Verkaufsignale von 2013

18.5.2014

Nachdem hauptberuflich ein turbulentes Jahr war, ich mich nun jedoch bei meinem neuen Arbeitgeber eingelebt habe, hier die noch fehlende Auswertung der vom System gelieferten Kaufs-/Verkaufssignale von April-Dezember 2013:

Evaluation for AAPL from 01.04.2013 to 31.12.2013
Buy Date Buy Price Sell Date Sell Price Alteration in $ Percentage %
27.04.2013 417,2 15.05.2013 443,86 26,66 6,39%
04.07.2013 420,8 23.07.2013 426,31 5,51 1,31%
25.07.2013 440,51 10.08.2013 454,45 13,94 3,16%
14.08.2013 489,57 28.08.2013 488,59 -0,98 -0,20%
25.09.2013 489,1 05.10.2013 483,03 -6,07 -1,24%
12.10.2013 492,81 30.10.2013 516,68 23,87 4,84%
28.11.2013 545,96 13.12.2013 560,54 14,58 2,67%
Total Percentage for the displayed period 16,93%

 

Evaluation for INFY from 01.04.2013 to 31.12.2013
Buy Date Buy Price Sell Date Sell Price Alteration in $ Percentage %
01.05.2013 41,74 30.05.2013 41,45 -0,29 -0,69%
05.06.2013 43,68 12.06.2013 42,61 -1,07 -2,45%
02.07.2013 41,03 07.08.2013 49,07 8,04 19,60%
11.09.2013 49,4 21.09.2013 47,88 -1,52 -3,08%
11.10.2013 50,28 25.10.2013 54,22 3,94 7,84%
07.12.2013 55,48 13.12.2013 53,88 -1,6 -2,88%
19.12.2013 56,2 31.12.2013 56,54 0,34 0,60%
Total Percentage for the displayed period 18,94%

 

Evaluation for MUV2.F from 01.04.2013 to 31.12.2013
Buy Date Buy Price Sell Date Sell Price Alteration in $ Percentage %
26.04.2013 158,28 27.04.2013 149,2 -9,08 -5,74%
18.06.2013 144,99 22.06.2013 138,35 -6,64 -4,58%
02.07.2013 143,29 03.07.2013 138,86 -4,43 -3,09%
10.07.2013 142,44 10.08.2013 144,89 2,45 1,72%
11.09.2013 142,48 26.09.2013 143,6 1,12 0,79%
30.10.2013 153,41 09.11.2013 151,9 -1,51 -0,98%
Total Percentage for the displayed period -11,88%

 

Evaluation for SYK from 01.04.2013 to 31.12.2013
Buy Date Buy Price Sell Date Sell Price Alteration in $ Percentage %
04.05.2013 66,33 23.05.2013 67,7 1,37 2,07%
10.07.2013 66,07 30.07.2013 70,35 4,28 6,48%
07.09.2013 68,93 26.09.2013 68,79 -0,14 -0,20%
12.10.2013 70,22 01.11.2013 73,86 3,64 5,18%
Total Percentage for the displayed period 13,53%

 

Evaluation for DAI.DE from 01.04.2013 to 31.12.2013
Buy Date Buy Price Sell Date Sell Price Alteration in $ Percentage %
25.04.2013 40,58 25.05.2013 47,4 6,82 16,81%
02.07.2013 46,78 27.07.2013 52,3 5,52 11,80%
10.09.2013 54,74 01.10.2013 57,62 2,88 5,26%
28.11.2013 61,11 04.12.2013 59,92 -1,19 -1,95%
Total Percentage for the displayed period 31,92%

 

Evaluation for LHA.DE from 01.04.2013 to 31.12.2013
Buy Date Buy Price Sell Date Sell Price Alteration in $ Percentage %
25.04.2013 14,94 15.05.2013 15,69 0,75 5,02%
23.05.2013 16,48 11.06.2013 16,44 -0,04 -0,24%
17.07.2013 15,54 18.07.2013 15,34 -0,2 -1,29%
20.07.2013 15,56 24.07.2013 15,06 -0,5 -3,21%
26.07.2013 15,6 30.07.2013 15,32 -0,28 -1,79%
11.09.2013 13,81 04.10.2013 14,12 0,31 2,24%
19.10.2013 14,84 26.10.2013 14,47 -0,37 -2,49%
13.11.2013 14,85 04.12.2013 15,35 0,5 3,37%
Total Percentage for the displayed period 1,61%

 

Evaluation for DBK.DE from 01.04.2013 to 31.12.2013
Buy Date Buy Price Sell Date Sell Price Alteration in $ Percentage %
10.04.2013 31,12 18.04.2013 30,23 -0,89 -2,86%
25.04.2013 32,56 14.05.2013 36,1 3,54 10,87%
10.07.2013 32,47 31.07.2013 34,5 2,03 6,25%
07.09.2013 33,67 24.09.2013 35,24 1,57 4,66%
15.10.2013 35,7 24.10.2013 35,85 0,15 0,42%
27.11.2013 34,6 07.12.2013 34,33 -0,27 -0,78%
Total Percentage for the displayed period 18,56%

 

Evaluation for MSFT from 01.04.2013 to 31.12.2013
Buy Date Buy Price Sell Date Sell Price Alteration in $ Percentage %
11.04.2013 30,28 13.04.2013 28,79 -1,49 -4,92%
23.04.2013 30,83 10.05.2013 32,66 1,83 5,94%
12.07.2013 35,69 20.07.2013 31,4 -4,29 -12,02%
08.08.2013 32,06 16.08.2013 31,79 -0,27 -0,84%
24.08.2013 34,75 04.09.2013 31,88 -2,87 -8,26%
14.09.2013 33,03 24.09.2013 32,74 -0,29 -0,88%
03.10.2013 33,92 09.10.2013 33,01 -0,91 -2,68%
16.10.2013 34,49 24.10.2013 33,76 -0,73 -2,12%
06.11.2013 36,64 19.11.2013 37,2 0,56 1,53%
Total Percentage for the displayed period -24,25%

 

Evaluation for ALV.DE from 01.04.2013 to 31.12.2013
Buy Date Buy Price Sell Date Sell Price Alteration in $ Percentage %
25.04.2013 110,55 24.05.2013 117,6 7,05 6,38%
02.07.2013 113,05 30.07.2013 116,95 3,9 3,45%
10.09.2013 112,5 01.10.2013 116,2 3,7 3,29%
17.10.2013 121,95 31.10.2013 123,35 1,4 1,15%
16.11.2013 128,15 23.11.2013 126,7 -1,45 -1,13%
Total Percentage for the displayed period 13,14%

 

Evaluation for NVDA from 01.04.2013 to 31.12.2013
Buy Date Buy Price Sell Date Sell Price Alteration in $ Percentage %
11.04.2013 12,83 19.04.2013 12,54 -0,29 -2,26%
25.04.2013 13,36 23.05.2013 14,4 1,04 7,78%
11.07.2013 14,43 20.07.2013 14,24 -0,19 -1,32%
03.08.2013 14,76 10.08.2013 14,49 -0,27 -1,83%
16.08.2013 15,13 28.08.2013 14,8 -0,33 -2,18%
12.09.2013 15,71 24.09.2013 15,64 -0,07 -0,45%
12.11.2013 15,69 20.11.2013 15,44 -0,25 -1,59%
Total Percentage for the displayed period -1,85%

Es scheint also, als würde Regel Nr. 1 im aktuellen Marktumfeld nicht funktionieren. Fairerweise muss man jedoch sagen, dass aktuell keines der beobachteten Unternehmen die Kriterien eines “wunderbaren Unternehmens” nach Phil Town erfüllt…

Trotzdem ziehe ich erste Konsequenzen und schmeiße die Münchner Rückversicherung und Microsoft von meiner Watchlist.


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Börsenplätze: Singapur

18.12.2013

Ein weiteres Mal führt mich ein Urlaub zu einem der wichtigsten Börsen- und Finanzplätzen Asiens, diesmal zum Singapore Exchange (http://www.sgx.com)

Singapore Stock Exchange


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Wertpapiere – echte Kursgewinne mit geringem Aufwand realisieren

15.5.2013

Steigende Lebenshaltungskosten und eine dauerhafte Inflation, stagnierende Einkommen und wirtschaftliche Unsicherheiten: Gerade junge Leute suchen immer intensiver nach einer Möglichkeit der privaten Vorsorge und wollen dabei das eigene Vermögen vermehren. Lagen nach der Finanzkrise der zurückliegenden Jahre vor allem festverzinsliche Angebote im Trend, so hat sich dank der konjunkturellen Entwicklung wieder die Börse in den Fokus vieler Anleger geschoben. Der steigende DAX und die damit verbundenen Kursgewinne zeigen einmal mehr: Es lohnt sich, mit Wertpapieren zu handeln. Allerdings braucht das Engagement an der Börse auch eine dauerhafte Beschäftigung mit dem Thema.
 
Markteinsteiger sollten das Risiko auf verschiedene Werte verteilen

Grundsätzlich gilt: Wer mit Aktien, Fonds oder anderen Wertpapieren handelt, muss sie kontinuierlich im Auge behalten. Nur dann ist es möglich, rechtzeitig Trends zu erkennen und Risiken zu vermeiden. Einsteiger sollten vor allem darauf achten, ihre Vermögen nicht nur auf einzelne und riskante Werte zu konzentrieren. Wer neu in den Markt einsteigt, sollte eher konservativ handeln. Es ist sinnvoll, sein Vermögen auf verschiedene Werte zu verteilen und so das Risiko zu minimieren. Außerdem empfehlen sich dann Werte, die traditionell und stabil veranlagt sind. Ein Blick auf die Kursentwicklung der zurückliegenden Jahre lässt dann auch eine verbindliche Prognose zu, wie sich die Werte in den kommenden Monaten entwickeln dürften.
 
Ständige Marktbeobachtung ist unerlässlich

Eine Kursbeobachtung ist im Gegensatz zu Anlageformen wie Fest- oder Tagesgeld unverzichtbar. Grundsätzlich sollte sich jeder Anleger klarmachen, dass Kursgewinne oder -verluste immer die Trends und Prognosen, die Erwartungen oder Befürchtungen der Anleger widerspiegeln. Oft sind es deshalb tagesaktuelle Entwicklungen, die erhebliche Veränderungen am Kurs auslösen können. Gerade für neue Einsteiger ist es darum sinnvoll, sich bei der Beobachtung und Bewertung von Kursen professioneller Hilfe zu versichern. Inzwischen bieten einzelne Apps die Möglichkeit, mit Hilfe seines Smartphones die Börsen und die Kursentwicklungen jederzeit im Blick zu behalten und bei Bedarf auch online zeitnah reagieren zu können – genau das ist die Voraussetzung, um an der Börse erfolgreich zu bleiben.
 
Software erledigt die Aufträge nach exakter Vorgabe

Wer berufsbedingt nicht jederzeit handeln kann und dennoch eine solche Hilfe in Anspruch nehmen möchte, kann alternativ eine komfortable Finanzsoftware nutzen. Mit Hilfe einer Software, wie etwa dem Quicken 2014, lassen sich nicht nur die verschiedenen Wertpapiere verwalten sondern können auch Depots bei verschiedenen Kreditinstituten zusammengefasst werden. Wer sich mit Blick auf die Entwicklung einzelner Werte unsicher ist, der kann mit einer Software konkrete Kauf- und Verkaufsaufträge fixieren. Erreicht der Wert die angegebene Höhe nach oben oder unten, wird die Order ausgeführt – und die Sicherheit des Kursgewinns ist tatsächlich gegeben.
 
 
 

 


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Indikator-Test 1. Quartal 2013

7.5.2013

Während sich in den letzten Tagen die Meldungen überschlagen, dass diverse Indices ihre absoluten Höchststände erreicht haben, habe ich den ersten Test des Ende letzten Jahres installierten Empfehlungssystems (s. Post vom 26.12.2012) abgeschlossen.

Betrachtet man die Daten vom 01.01.2013 bis 31.03.2013 so hätten die gemäss der Regel 1 Indikatoren durchgeführten Trades in Summe leider nicht zu einem Gewinn geführt. Hier die detaillierten Daten:

Evaluation for DAI.DE from 01.01.2013 to 31.03.2013

Buy Date

Buy Price

Sell Date

Sell Price

Alteration in $

Percentage %

09.02.2013

45.560000

16.02.2013

43.960000

-1.60

-3.51 %

Total Percentage for the displayed period

-3.51 %

Evaluation for MUV2.F from 01.01.2013 to 31.03.2013

Buy Date

Buy Price

Sell Date

Sell Price

Alteration in $

Percentage %

01.03.2013

138.010000

26.03.2013

147.500000

9.49

6.88 %

Total Percentage for the displayed period

6.88 %

Evaluation for LHA.DE from 01.01.2013 to 31.03.2013

Buy Date

Buy Price

Sell Date

Sell Price

Alteration in $

Percentage %

26.01.2013

15.270000

31.01.2013

14.910000

-0.36

-2.36 %

14.02.2013

15.390000

22.02.2013

15.000000

-0.39

-2.53 %

15.03.2013

16.050000

26.03.2013

15.750000

-0.30

-1.87 %

Total Percentage for the displayed period

-6.76 %

Evaluation for DBK.DE

Buy Date

Buy Price

Sell Date

Sell Price

Alteration in $

Percentage %

03.01.2013

34.160000

19.01.2013

36.600000

2.44

7.14 %

01.02.2013

38.210000

08.02.2013

36.500000

-1.71

-4.48 %

16.03.2013

34.100000

19.03.2013

33.460000

-0.64

-1.88 %

Total Percentage for the displayed period

0.78 %

Evaluation for MSFT from 01.01.2013 to 31.03.2013

Buy Date

Buy Price

Sell Date

Sell Price

Alteration in $

Percentage %

25.01.2013

27.630000

01.02.2013

27.450000

-0.18

-0.65 %

Total Percentage for the displayed period

-0.65 %

Evaluation for ALV.DE from 01.01.2013 to 31.03.2013

Buy Date

Buy Price

Sell Date

Sell Price

Alteration in $

Percentage %

21.02.2013

104.300000

22.02.2013

101.750000

-2.55

-2.44 %

26.02.2013

105.700000

27.02.2013

102.750000

-2.95

-2.79 %

07.03.2013

106.700000

19.03.2013

110.300000

3.60

3.37 %

Total Percentage for the displayed period

-1.86 %

Evaluation for SYK from 01.01.2013 to 31.03.2013

Buy Date

Buy Price

Sell Date

Sell Price

Alteration in $

Percentage %

10.01.2013

58.380000

05.02.2013

62.300000

3.92

6.71 %

06.03.2013

66.000000

16.03.2013

65.930000

-0.07

-0.11 %

Total Percentage for the displayed period

6.6 %

Evaluation for NVDA from 01.01.2013 to 31.03.2013

Buy Date

Buy Price

Sell Date

Sell Price

Alteration in $

Percentage %

03.01.2013

549.030000

09.01.2013

525.310000

-23.72

-4.32 %

08.02.2013

468.220000

21.02.2013

448.850000

-19.37

-4.14 %

15.03.2013

432.500000

30.03.2013

442.660000

10.16

2.35 %

Total Percentage for the displayed period

-6.11 %

Evaluation for INFY from 01.01.2013 to 31.03.2013

Buy Date

Buy Price

Sell Date

Sell Price

Alteration in $

Percentage %

04.01.2013

43.470000

05.02.2013

51.910000

8.44

19.42 %

Total Percentage for the displayed period

19.42 %

Evaluation for AAPL from 01.01.2013 to 31.03.2013

Buy Date

Buy Price

Sell Date

Sell Price

Alteration in $

Percentage %

03.01.2013

549.030000

09.01.2013

525.310000

-23.72

-4.32 %

08.02.2013

468.220000

21.02.2013

448.850000

-19.37

-4.14 %

15.03.2013

432.500000

30.03.2013

442.660000

10.16

2.35 %

Total Percentage for the displayed period

-6.11 %

Addiert man die beobachteten Einzelergebnisse ergibt sich eine Gesamtperformance von ernüchternden -4%.

Im gleichen Zeitraum lieferte der DAX übrigens eine Gesamtperformance von +2.4%. Es scheint also als sollte ich noch (auf das Ende der Euro-Krise?) warten bevor ich wieder mit meinem Realdepot einsteige.

P.S.: Fairerweise muss man sagen, dass keines der von mir beobachteten Unternehmen aktuell die Regel 1 Kriterien ein “wunderbares” Unternehmen zu sein erfüllt. Falls jemand ein Unternehmen kennt, dass derzeit alle Kriterien erfüllt und den Test (künftig!, nicht retrospektiv) damit wiederholen möchte freue ich mich über eine Nachricht.


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Wer mit Aktien handelt sollte sich des möglichen Verlustes seines Geldes bewusst sein.