Bewertung der Qualität des Forex-Spread-Tradings anhand saisonaler Faktoren in MetaTrader 5
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Einführung
Saisonalität bezeichnet wiederkehrende Kursbewegungen, die mit klimatischen, wirtschaftlichen und verhaltensbezogenen Faktoren zusammenhängen. Am deutlichsten zeigt sich dies auf den Rohstoffmärkten, ist aber auch am Devisen- und Aktienmarkt zu beobachten. Beispiele für saisonale Effekte: Weihnachtsrallye, Anstieg der Kaffeepreise im Sommer, Januar-Effekt.
Der Artikel befasst sich mit der Entwicklung eines Indikators zur Bewertung der Qualität der Saisonalität unter Verwendung von MQL5. Damit lassen sich sowohl die Saisonalität eines einzelnen Instrumentes als auch der Spread zwischen zwei Instrumenten analysieren. Der Indikator hilft dabei, statistisch signifikante saisonale Schwankungen zu erkennen, Gewichtungsfaktoren anzuwenden und Berichte für einen bestimmten Monat zu erstellen.
Saisonalität und Spread-Handel
Beim Spread-Trading werden gleichzeitig Long- und Short-Positionen in verwandten Finanzinstrumenten eröffnet. Der Gewinn ergibt sich aus Veränderungen der Kursrelation zwischen den Instrumenten. Im Gegensatz zur Arbitrage sind Spread-Positionen mit einem Risiko verbunden, das jedoch geringer ist als beim Handel mit einem einzelnen Instrument, da die relativen Kurse stabiler sind.
Spread-Positionen können sein:
- innerhalb desselben Marktes – auf verschiedene Instrumente desselben Marktes (zum Beispiel Währungspaare oder Metalle).
- marktübergreifend – auf unterschiedliche, aber miteinander verbundene Rohstoffe (zum Beispiel „Weizen-Mais“).
- börsenübergreifend – für dieselbe Ware an verschiedenen Handelsplätzen (zum Beispiel Weizen an der CBOT und der KCBT).
Die Nutzung saisonaler Muster beim Spread-Trading verringert den Einfluss externer Faktoren und erhöht die Vorhersagbarkeit. Der Indikator SpreadMultiYearComparison für MetaTrader 5 hilft dabei, solche Muster zu erkennen und zu analysieren. Er eignet sich sowohl für die Spread-Analyse als auch für die Analyse einzelner Instrumente.
Im Indikator wird der Spread als Differenz zwischen den Eröffnungskursen zweier Instrumente berechnet, wobei für jedes Symbol konfigurierbare Gewichtungsfaktoren zur Verfügung stehen, die vom relativen Gewicht seiner Kurse innerhalb des Spreads abhängen.
Im Folgenden finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, die uns dabei hilft, saisonale Muster in der Praxis anzuwenden. Dieses Vorgehen hilft, wiederkehrende Muster zu erkennen, fundierte Handelsentscheidungen zu treffen und Risiken wirksam zu steuern.
Ein schrittweiser Ansatz für den saisonalen Handel
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Musteranalyse: Untersuchen Sie das Indikator-Chart und ermitteln Sie Phasen des Anstiegs bzw. Rückgangs der Spreads, die sich von Jahr zu Jahr wiederholen.
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Auswahl des Einstiegspunkts: Eröffnen Sie zu Monatsbeginn eine Position, wenn der Spread in der Vergangenheit in diesem Zeitraum gestiegen ist. Wenn Sie beispielsweise feststellen, dass sich der Spread in einem bestimmten Monat tendenziell ausweitet, könnten Sie in Erwägung ziehen, den Spread zu Beginn dieses Monats zu kaufen (d. h. das erste Instrument zu kaufen und das zweite zu verkaufen).
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Risikomanagement: Legen Sie Stop-Loss- und Take-Profit-Limits fest und passen Sie die Positionsgröße an Ihr Risikoprofil an.
Der Indikator „SpreadMultiYearComparison“ eignet sich auch dazu, saisonale Muster in der Kursentwicklung eines einzelnen Instruments zu erkennen. Wenn Sie feststellen, dass der Kurs eines bestimmten Instruments (z. B. Energie) im Dezember über viele Jahre hinweg tendenziell steigt, können Sie diese Information nutzen, um zu entscheiden, dieses Instrument im Dezember des laufenden Jahres zu kaufen.
Manchmal ist auf dem Indikator-Chart kein klarer Trend zu erkennen. Dies ist besonders während der Sommerferien üblich, wenn die Märkte ruhiger und unberechenbarer werden. In diesem Fall können Sie die Indikatorwerte nutzen, um anhand der Grenzen des Envelopes-Indikators zu handeln. Man kann beispielsweise ein Instrument an der unteren Grenze des Envelopes kaufen und an der oberen Grenze verkaufen.
Methodik der Saisonalitätsanalyse
Um saisonale Muster zu erkennen, werden Tagesdaten aus einem Zeitraum von 10 bis 15 Jahren herangezogen. Die Kursbewegungen auf dem Tages-Chart werden für einen ausgewählten Monat des Jahres analysiert. Die Daten werden für den entsprechenden Zeitraum des Vorjahres dargestellt.
Die Analysemethode sieht wie folgt aus: Wir wählen ein gehandeltes Instrument oder einen Spread (zum Beispiel Silber oder EURUSD–GBPUSD) aus und untersuchen die Kursentwicklung der letzten 15 Jahre oder mehr. Wir achten besonders darauf, ob sich bestimmte Verhaltensweisen in denselben Monaten wiederholen (zum Beispiel im Juni und Juli). Wenn der Kurs in 75 % der Jahre im Juni durchweg gesunken ist, ist dies ein Zeichen für eine ausgeprägte Saisonalität. Wenn der Gewinn in verschiedenen Jahren in etwa gleich bleibt (zum Beispiel etwa +5 % pro Monat), gilt dieses Muster als stabil.
Saisonale Muster lassen sich auch auf den Handel mit einzelnen Instrumenten wie dem S&P 500 oder dem NASDAQ 100 anwenden, indem man den erkannten Trends folgt. Abbildung 1 zeigt das Saisonalitätschart für den S&P-500-Index. In der linken Spalte sind die Jahre aufgeführt, und in der Tabelle wird der Gewinn wie folgt berechnet: Vom Kurswert am letzten Tag des Monats wird der Kurswert des ersten Tags des Monats abgezogen
Abb. 1. Wahrscheinlichkeit einer Kursbewegung des S&P 500-Index im Juli
In der folgenden Abbildung deutet die gelbe Linie darauf hin, dass es im Juli dieses Jahres wahrscheinlich zu einem Anstieg der Kurse kommen wird; die olivfarbene Kurve (oberhalb des grünen Pfeils) stellt den Durchschnittswert aller bisherigen Jahre dar, für die zu diesem Markt statistische Daten vorliegen. Der grüne Pfeil verdeutlicht (der besseren Übersichtlichkeit halber) die Art der Veränderung der Kurve für Juli auf der Grundlage der Durchschnittswerte für den gesamten Untersuchungszeitraum:
Abb. 1.1. Wahrscheinlichkeit einer Bewegung des S&P 500-Index
Die folgenden Abbildungen zeigen die saisonalen Schwankungen des GBPJPY-Kurses im August:
Abb. 2. Wahrscheinlichkeit von Kursänderungen beim GBPJPY im August
Abb. 2.1. Wahrscheinlichkeit der Kursentwicklung des GBPJPY im August
Die gelbe Kurve zeigt den Kursverlauf des Symbols im August dieses Jahres. Der orangefarbene Pfeil (hervorgehobene Kursbewegung) und die olivgrüne Kurve zeigen die Entwicklung des GBPJPY-Kurses im Verlauf der letzten Jahre, die Gegenstand der Untersuchung waren.
Die folgende Grafik zeigt den saisonalen Verlauf der Kursentwicklung des Währungspaares AUDNZD im August über einen Beobachtungszeitraum von 15 Jahren:
Abb. 3. Wahrscheinlichkeit von Kursänderungen beim AUDNZD im August
Abb. 3.1. Wahrscheinlichkeit der Kursentwicklung des Währungspaares AUD/NZD im August
Die folgende Grafik zeigt den saisonalen Verlauf der Kursentwicklung des Währungspaares AUDUSD im August über einen Beobachtungszeitraum von 15 Jahren:
Abb. 4. Wahrscheinlichkeit von Kursänderungen beim AUDUSD im August
Abb. 4.1. Veränderungen der August-Kurse für AUDUSD
Die folgenden beiden Grafiken zeigen den saisonalen Verlauf des GBP/USD-Kurses für den Monat April über einen Beobachtungszeitraum von 15 Jahren:
Abb. 5. Wahrscheinlichkeit von Kursänderungen beim GBP/USD-Kurs im April
Abb. 5.1. Entwicklung der GBP/USD-Kurse im April
Die folgenden beiden Grafiken zeigen den saisonalen Verlauf der Kursentwicklung des Währungspaares NZDUSD im August über einen Beobachtungszeitraum von 15 Jahren:
Abb. 6. Wahrscheinlichkeit von Kursänderungen beim NZDUSD im August
Abb. 6.1. Veränderungen bei den NZD/USD-Kursen
Die folgenden beiden Grafiken zeigen den saisonalen Verlauf der WTI-Rohölpreisentwicklung im Monat November über den zehnjährigen Beobachtungszeitraum:
Abb. 7. Wahrscheinlichkeit von Veränderungen der November-Kurse des WTI-Rohöl-Symbols
Abb. 7.1. WTI-Rohöl-Symbol – Kurse für November
Die folgenden beiden Grafiken zeigen den saisonalen Verlauf des XAGUSD-Kurses im Juni über einen Beobachtungszeitraum von 15 Jahren. Die dicke, olivfarbene Kurve (oberhalb des roten Pfeils) stellt die durchschnittliche Entwicklung des Silberpreises in diesem Zeitraum dar.
In Abbildung 8.1 zeigen der gelbe Pfeil und die gelbe Kurve die Kursentwicklung im Juni des laufenden Jahres. Wie wir sehen können, ist die saisonale Schwankung des Kurses nicht immer zu beobachten.
Abb. 8. Wahrscheinlichkeit von Kursänderungen im Juni von XAGUSD (Silber)
Abb. 8.1. Veränderungen bei den XAGUSD-Kursen für Juni
Abbildung 8.1.1 zeigt die weitere Entwicklung der Kurse für den Terminkontrakt Sep25 Silber, wobei die statistisch fundierte Wahrscheinlichkeit für den Juni des laufenden Jahres gelb dargestellt wird.
8.1.1. Sep25 SILBER
Der aktuelle Chart für den Terminkontrakt Sep25 NASDAQ 100 E-Mini (CME) ist in Abbildung 8.1.2 dargestellt und zeigt eine prognostizierte Aufwärtsbewegung für Juli.
Wir werden die Entwicklung weiterhin beobachten und Berichte in MetaTrader 5 erstellen.
8.1.2. Sep25 NASDAQ 100 E-Mini-Futures-Kontrakt
Diese Daten werden vom Moore Research Center auf der Grundlage der saisonalen Entwicklung der Terminkontrakte für den aktuellen Monat des Jahres bereitgestellt.
Handel mit saisonalen Spreads: Beschreibung und grafische Darstellung
Die folgenden beiden Grafiken zeigen den saisonalen Verlauf der Entwicklung des Spreads zwischen XAGUSD (Silber) und XAUUSD (Gold) im Januar über einen Beobachtungszeitraum von 15 Jahren (der Indikator wird auf dem Silber-Chart gestartet):
Abb. 9. Wahrscheinlichkeit der Entwicklung des Silber-Gold-Spreads (XAGUSD-XAUUSD) im Januar auf der Grundlage von Beobachtungen aus 15 Jahren
Abb. 9.1. Veränderungen der Januar-Kurse für den XAGUSD-XAUUSD-Spread
In den obigen Abbildungen 9 und 9.1 (ich habe die Zeiträume und Monate nicht gezielt ausgewählt) sehen wir, dass sowohl der Spread dieser Metalle als auch die olivfarbene Durchschnittskurve und die gelbe Kurve des laufenden Jahres auf einen Rückgang des Spreads hindeuten. Dies deutet darauf hin, dass der Spread über den 15-jährigen Beobachtungszeitraum hinweg ein statistisch belegtes mittelfristiges saisonales Muster aufweist. Wir können die Koeffizienten im Indikator festlegen: Silber: „1“ zu Gold: „2“.
Die folgenden beiden Grafiken zeigen die saisonalen Schwankungen der Währungspaare EURUSD und GBPUSD im Monat Dezember über einen Beobachtungszeitraum von 15 Jahren (wir platzieren den Indikator auf dem Chart des ersten Spread-Symbols, also EURUSD):
Abb. 10. Wahrscheinlichkeit einer Bewegung des EURUSD-GBPUSD-Spreads im Dezember
Abb. 10.1. Veränderungen in der Kursentwicklung von EUR/USD und GBP/USD im Dezember
Die nach oben verlaufende olivfarbene Kurve zeigt die durchschnittliche Spread-Entwicklung für den ausgewählten Monat im Beobachtungszeitraum, wobei ein grüner Pfeil diese Entwicklung hervorhebt. Der gelbe Pfeil und die erwartete gelbe Aufwärtskurve stellen die erwartete Entwicklung des Spreads im Dezember des laufenden Jahres dar.
Die folgenden beiden Grafiken zeigen den saisonalen Verlauf der Spread-Entwicklung zwischen GBP/USD und NZD/USD im April über den 15-jährigen Beobachtungszeitraum:
Abb. 11. Wahrscheinlichkeit einer Veränderung des Spreads zwischen GBP/USD und NZD/USD im April
Abb. 11.1. Veränderungen im Spread zwischen GBP/USD und NZD/USD im April
Wie wir sehen können, stimmen die Grafiken der durchschnittlichen Entwicklung des GBPUSD-NZDUSD-Spreads auf Basis von Durchschnittswerten (die olivfarbene Kurve, die dicke Linie) und die Grafiken der Spread-Entwicklung im laufenden Jahr (die gelbe Kurve und der gelbe Pfeil) überein (ich habe nicht gezielt die Monate mit Spread-Kursbewegungen ausgewählt, die mit der Spread-Entwicklung des laufenden Jahres übereinstimmen). Konkret bewegen sich die Grafiken von unten nach oben und deuten damit auf einen steigenden Spread hin.
Die folgenden beiden Grafiken zeigen den saisonalen Verlauf der Spread-Entwicklung zwischen GBPUSD und XAGUSD im Juni über den 15-jährigen Beobachtungszeitraum:
Abb. 12. Wahrscheinlichkeit einer Veränderung des Spreads zwischen GBPUSD und XAGUSD im Juni
Abb. 12.1. Veränderungen im Spread zwischen GBPUSD und XAGUSD im Juni
Wie wir sehen können, hat sich die saisonale Entwicklung dieses GBPUSD-XAGUSD-Spreads für den Juni dieses Jahres nicht bestätigt. Der grüne Pfeil zeigt die Richtung der Spread-Entwicklung für diese Instrumente an, basierend auf dem Durchschnittswert aus 15 Jahren Beobachtungsdaten, und die Kurve selbst ist olivfarben.
Die folgenden beiden Grafiken zeigen den saisonalen Verlauf der Entwicklung des WTI-BRN-Spreads für den Monat Juli über einen Beobachtungszeitraum von 15 Jahren:
Abb. 13. Wahrscheinlichkeit einer Veränderung des WTI-BRN-Spreads im Juli
Abb. 13.1. Veränderungen bei der WTI-BRN-Entwicklung im Juli
Auch hier wird im Juli dieses Jahres ein saisonaler Rückgang des WTI-BRN-Spreads erwartet. Die gelbe Linie zeigt uns die Kurvenveränderung des laufenden Jahres. Der orangefarbene Pfeil zeigt die Abwärtsrichtung an, basierend auf dem Durchschnittswert über den Beobachtungszeitraum der Spread-Bewegung. Aus dem Chart geht hervor, dass WTI-Rohöl im Juli in der Vergangenheit stärker an Wert verliert als Brent-Rohöl; daher bietet sich der Verkauf des WTI-Brent-Spreads an.
Bitte beachten Sie die Symbolbezeichnungen Ihres Brokers, da diese abweichen können. Außerdem platzieren wir den Indikator auf dem Chart des ersten Symbols des WTI-Spreads. Verhältnis 1:1.
Die Bewertung der Handelsqualität auf der Grundlage saisonaler Schwankungen erfolgt anhand der Daten des beigefügten Indikators wie folgt:
- Entscheidend ist, dass die Stichprobe eine Gültigkeit von mindestens 10 Jahren haben sollte, oder sogar von 15 bis 20 Jahren (es sollten Kursdaten der Spread-Symbole für einen ausreichend langen Zeitraum vorliegen, um statistische Abhängigkeiten zu ermitteln). Ein ähnlicher Ansatz kann auch zur Analyse historischer Daten verwendet werden, nachdem die Kursverläufe der Instrumente von einschlägigen Quellen heruntergeladen wurden, wie von den Websites amerikanischer Börsen, etwa der CME.
- Es gab keine Daten mit starken Schwankungen der Werte nach Jahr, das heißt, die Werte lagen größenordnungsmäßig nahe beieinander und waren relativ gleichmäßig verteilt, wie etwa: 100...150...90...166...200...150...130...125 usw.
In manchen Jahren enthalten die Analyseproben keine Monate mit ungewöhnlich hohen oder niedrigen Werten (sogenannte Ausreißer). Dies erhöht die Zuverlässigkeit der Statistiken.
Wenn die Kurse der Instrumente für einen ausgewählten Monat über mehrere Jahre hinweg mit einer Wahrscheinlichkeit von 70 % eine Bewegung in dieselbe Richtung (aufwärts oder abwärts) aufweisen und die Spread-Werte in derselben Größenordnung liegen, deutet dies auf eine hohe Zuverlässigkeit des saisonalen Modells und dessen Eignung für die Anwendung im laufenden Jahr hin.
In diesem Artikel werden Spreads als Differenz der Kurse berechnet: Die Kurse des zweiten Symbols werden von denen des ersten Symbols abgezogen. In diesem Fall ist es möglich, Gewichtungsfaktoren zu verwenden, die den Unterschied im Tick-Wert berücksichtigen. Wenn beispielsweise das erste Symbol EURUSD mit dem Koeffizienten 1 und das zweite GBPUSD mit dem Koeffizienten 0,8 ist, spiegelt dies den höheren Tick-Wert des zweiten Instruments wider.
Eine leichte Abweichung bei den Gewichten ist ebenfalls akzeptabel, insbesondere bei Paaren wie Gold und Silber, bei denen ein Verhältnis von 1:1 verwendet werden kann. Dieser Ansatz hilft dabei, positive saisonale Schwankungen bei den Spread-Bewegungen zu erkennen und zu nutzen.
Märkte sind nicht chaotisch. Viele Instrumente unterliegen wiederkehrenden saisonalen Schwankungen, die auf Konjunkturzyklen, das Klima, Feiertage und andere Faktoren zurückzuführen sind. Wenn der Kurs eines Instruments zu einer bestimmten Jahreszeit regelmäßig steigt oder fällt, kann diese Information genutzt werden, um fundiertere Handelsentscheidungen zu treffen.
Der Indikator SpreadMultiYearComparison ermöglicht die Visualisierung saisonaler Spread-Schwankungen auf der Grundlage historischer Daten. Er analysiert die Kursdifferenz zwischen zwei Instrumenten (zum Beispiel EURUSD und GBPUSD) über mehrere Jahre hinweg und stellt diese grafisch dar, was dabei hilft, sich wiederholende Muster zu erkennen und optimale Einstiegspunkte in den Markt zu ermitteln.
Anwendung des Indikators SpreadMultiYearComparison
Parameter: Symbol1, Symbol2, MonthToShow, YearsToShow.
Die folgende Tabelle enthält die Namen und Werte der externen Variablen des Indikators:
| EXTERNE VARIABLEN | BESCHREIBUNG |
|---|---|
| Symbol1 | Hauptinstrument (z. B. XAUUSD) |
| Symbol2 | Zweites Instrument (falls leer, wird nur Symbol1 analysiert) |
| MonthToShow | Monat für die Analyse (1–12) |
| YearsToShow | Anzahl der Jahre für die Statistik (1–15) |
| FillGaps | Ob Datenlücken gefüllt werden sollen (bei „true“ werden fehlende Werte durch die zuletzt bekannten Werte ersetzt) |
Wesentliche Merkmale:
- CalculateAllStatistics() – berechnet die Differenz zwischen Monatsanfang und Monatsende und berücksichtigt dabei die Anzahl der Dezimalstellen, um die Punkte korrekt zu berechnen
- DisplayFullStatistics() – zeigt eine Tabelle mit Gewinnen und Verlusten nach Jahr an und gibt eine Empfehlung ab (starker Trend / Seitwärtsphase)
- GetRecommendation() – analysiert den Prozentsatz der profitablen Zeiträume und erstellt einen Bericht über die Bewegungsrichtung der Spread-Symbole
Praktische Empfehlungen zur Festlegung von Werten für Saisonalitätsanalysen im Indikator
Externe Variablen sind im Code auskommentiert und intuitiv verständlich; der Indikator wird in einem separaten Fenster angezeigt:
//+------------------------------------------------------------------+ //| SpreadMultiYearComparison.mq5 //| Copyright 2025, Roman Shiredchenko //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2025" #property version "7.1" #property strict #property indicator_separate_window #property indicator_buffers 18 #property indicator_plots 17 //--- Input parameters input string Symbol1 = "EURUSD"; // First symbol (required) input string Symbol2 = ""; // Second symbol (empty for single symbol analysis) input double k_Symbol1 = 1.0; // Weight coefficient for Symbol1 input double k_Symbol2 = 1.0; // Weight coefficient for Symbol2 input int MonthToShow = 6; // Month to analyze (1-12) input int YearsToShow = 15; // Number of years to analyze (1-15) input bool FillGaps = true; // Fill gaps in data
Die Hauptfunktion des Indikators zur Spread-Berechnung in Punkten für das erste Symbol im Tageszeitrahmen:
//+------------------------------------------------------------------+ //| Get spread/price value | //+------------------------------------------------------------------+ double GetSpreadValue(datetime dt) { //--- Get data for first symbol int shift1 = iBarShift(Symbol1, PERIOD_D1, dt, false); if(shift1 < 0) { Print("No data for ", Symbol1, " at ", TimeToString(dt)); return EMPTY_VALUE; } double price1 = k_Symbol1 * iOpen(Symbol1, PERIOD_D1, shift1); //--- Return first symbol price if second symbol not specified if(Symbol2 == "") { return price1; } //--- Get data for second symbol int shift2 = iBarShift(Symbol2, PERIOD_D1, dt, false); if(shift2 < 0) { Print("No data for ", Symbol2, " at ", TimeToString(dt)); return EMPTY_VALUE; } double price2 = k_Symbol2 * iOpen(Symbol2, PERIOD_D1, shift2); //--- Return price difference (spread) return price1 - price2; }
Praktische Tipps für MetaTrader 5
Welche Finanzinstrumente sollten unter Berücksichtigung saisonaler Schwankungen gehandelt werden? Die Tabelle zeigt den Monat, das gehandelte Symbol (Spread) und die Handelsrichtung:
| Monat | Symbol | Richtung |
|---|---|---|
| Juni | SILVER | fällt |
| Juli | WTI-BRN-Spread | fällt |
| Juni | GBPUSD-XAGUSD-Spread | fällt |
Tipps:
- Überprüfen Sie die Historie (mindestens 10–15 Jahre).
- Verwenden Sie einen Stop-Loss (Saisonalität garantiert keinen 100-prozentigen Erfolg).
- Kombinieren Sie die Analyse mit anderen Faktoren (Wetter, COT-Berichte).
Handel mit saisonalen Schwankungen auf dem Tages-Chart: Allgemeine Grundsätze
1. Einrichten des Analyse-Tools
Um zu verstehen, wie sich Instrumente zu verschiedenen Jahreszeiten verhalten, öffnen Sie den Chart eines dieser Instrumente und führen Sie den Indikator „SpreadMultiYearComparison“ aus. Geben Sie die Tickersymbole der beiden Instrumente ein, die Sie vergleichen möchten, und wählen Sie die Anzahl der Jahre aus, für die Sie Daten analysieren möchten.
2. Assets auswählen
Suchen Sie nach Instrumenten, die miteinander in Zusammenhang stehen, wie beispielsweise Währungspaare, Rohstoffe, Indizes oder Aktien. Beim Spread-Trading kaufen oder verkaufen wir nicht nur ein Instrument – wir eröffnen gleichzeitig zwei Positionen: eine zum Kauf und eine zum Verkauf. Dies trägt zur Risikominderung bei: Wenn sich ein Instrument entgegen der Position entwickelt, kann der andere den Verlust teilweise oder vollständig ausgleichen. Dieser Ansatz wird oft als „Absicherung“ bezeichnet.
So finden Sie saisonale Gelegenheiten:
1. Auf der Suche nach sich wiederholenden Monaten
Schauen Sie sich an, wie sich der Spread in den letzten 10 bis 15 Jahren entwickelt hat. Suchen Sie nach Monaten, in denen der Kurs stetig gestiegen oder gefallen ist.
2. Beurteilung der Zuverlässigkeit
Es ist wichtig, dass die Daten keine größeren „Sprünge“ aufweisen und die Zahlenangaben für alle erforderlichen Jahre vorliegen. Je „glatter“ die Statistik, desto zuverlässiger das Muster.
3. Festlegen des Ein- und Ausstiegszeitpunkts
Wir arbeiten auf Tagesbasis. Die Strategie lässt sich durch weitere Indikatoren ergänzen, um Ein- und Ausstiegspunkte zu bestätigen.
4. Risikomanagement
Legen Sie unter Berücksichtigung der Volatilität einen Stop-Loss fest. Die Positionsgröße ist moderat, damit das Handelskonto nicht übermäßig belastet wird.
- Fundamentale Faktoren: Berichte, Nachrichten, Wetter.
- Spekulationen der wichtigsten Akteure und die Marktstimmung.
- Gesetzesänderungen: zum Beispiel neue Beschränkungen oder Steuern.
Stellen Sie sicher, dass:
- Es liegen Kurse für alle erforderlichen Jahre vor (vorzugsweise 15, mindestens 10);
- Der Chart ist auf Tagesbasis geöffnet;
- Beide Symbole werden in der Marktübersicht angezeigt;
- Nachdem Sie den Indikator hinzugefügt haben, klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf → „Aktualisieren“, um alle Daten zu laden.
So verwenden Sie den Indikator SpreadMultiYearComparison
Der dargestellte Indikator visualisiert die durchschnittliche Spread-Bewegung auf Basis der Vorjahre (olivfarbene Kurve) sowie die Entwicklung des laufenden Jahres (gelbe Kurve) auf dem Chart des ersten Instruments des Spreads.
Die Ergebnisse werden wie folgt eingestuft: starker Trend, moderater Trend, Seitwärtsphase.
Schritt 1. Den Indikator starten
- Geben Sie Symbol1 an (zum Beispiel XAUUSD)
- Wenn Sie einen Spread benötigen, geben Sie Symbol2 an (zum Beispiel XAGUSD)
- Wählen Sie mit MonthToShow den anzuzeigenden Monat aus (z. B. 12 für Dezember)
- Legen Sie „YearsToShow“ fest (zum Beispiel 15 Jahre)
- Wenn >=75 % der Perioden profitabel sind → starker Trend
- Wenn 60–75 % → moderater Trend (zusätzliche Filter erforderlich)
- Wenn <60 % → Seitwärtsphase (es gibt keinen eindeutigen Trend, die Kurse der Spread-Symbole bewegen sich innerhalb der Spanne, es werden zusätzliche Filter benötigt, zum Beispiel Envelopes
- Starker Trend (75 %+):
- Einstieg in Richtung des Trends
- Der Stop-Loss entspricht dem durchschnittlichen Verlust der letzten Jahre
- Das Take-Profit-Ziel liegt beim Doppelten des durchschnittlichen Gewinns
- Trailing-Stop nach Erreichen des Durchschnittsgewinns
- Seitwärtsphase (<60 %), keine klare Richtung:
- Handel an den Grenzen des Envelopes-Indikators
- Beispiel: An der Obergrenze verkaufen, an der Untergrenze kaufen
Schlussfolgerung
Vorteile des SpreadMultiYearComparison-Ansatzes:
- Risikominderung: Durch den Spread-Handel können wir Risiken im Wesentlichen verringern, indem wir gleichzeitig Positionen auf zwei Instrumente eröffnen.
- Erhöhte Gewinnwahrscheinlichkeit: Eine Saisonalitätsanalyse hilft dabei, Zeiträume zu erkennen, in denen der Markt mit größerer Wahrscheinlichkeit in eine bestimmte Richtung tendiert.
- Bessere Handelsentscheidungen: Der Indikator SpreadMultiYearComparison liefert visuelle Informationen, die Ihnen helfen, Handelsentscheidungen gezielter zu treffen.
- Flexibilität: Der Ansatz lässt sich an verschiedene Instrumente und Handelsstile anpassen.
- Absicherung von Risiken: Wenn sich ein Instrument gegen die Position entwickelt, kann das andere den Verlust ausgleichen. Wir kaufen beispielsweise XAUUSD und verkaufen XAGUSD – wenn der Goldpreis fällt, könnte der Silberpreis steigen. Da die Kurse der einzelnen Instrumente gegeneinander gehandelt werden, ist der Spread in der Regel weniger volatil als bei einzelnen Instrumenten, was ein strafferes Risikomanagement ermöglicht.
- Alle Signale können zusätzlich mithilfe benutzerdefinierter Filter gefiltert werden, beispielsweise anhand technischer Hinweise. Es ist auch möglich, den Indikator Envelopes zu verwenden, um Kurserholungen an den Kanalgrenzen in Richtung der saisonalen Entwicklung zu beobachten und zu handeln.
- Wir können saisonale Handelsstrategien mit technischer Analyse kombinieren und kurzfristig Handelssignale in Richtung der saisonalen Entwicklung nutzen.
Daher sollte jede Prognose, die durch Mittelung historischer Werte ermittelt wurde, auf die Wahrscheinlichkeit ihres Eintreffens überprüft werden. In der Regel gelten nur solche Signale als handelbar, bei denen die Wahrscheinlichkeit eines positiven Ergebnisses über 70 % liegt.
Auf den ersten Blick scheint es, als gäbe es nur sehr wenige solcher Trades, da die saisonale Analyse hier ausschließlich für den Tages-Chart (D1) betrachtet wird. In diesem Fall fallen zwar einige potenzielle Handelsmöglichkeiten weg, doch wird dieser Nachteil durch Diversifizierung und die Berücksichtigung verschiedener Spreads sowie ausgewählter Handelssymbole ausgeglichen, die auf saisonalen Schwankungen im betreffenden Monat basieren. Insbesondere lässt sich beispielsweise bei den Symbolen der Gruppe „Landwirtschaft“ eine saisonale Schwankung beobachten.
Saisonalität ist keine Wahrsagerei, sondern die Analyse von Mustern. Der Indikator SpreadMultiYearComparison ist ein Werkzeug zur Erkennung und Bewertung statistisch signifikanter saisonaler Schwankungen. Nutzen Sie saisonale Analysen als „statistischen Kompass“, um fundiertere Entscheidungen zu treffen und Risiken zu minimieren.
Im nächsten Artikel möchte ich näher auf den Saisonindex in kürzeren Zeiträumen eingehen. Wir werden uns mit den komplexeren Varianten und praktischen Anwendungsbeispielen befassen. Wir werden auch erörtern, wie man saisonale Analysen mit fundamentalen und technischen Analysen kombinieren kann, um die Effizienz des Handels zu steigern.
Übersetzt aus dem Russischen von MetaQuotes Ltd.
Originalartikel: https://www.mql5.com/ru/articles/15622
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Die nächste Zwischenbilanz werden wir im August ziehen – wir könnten sie in einem umfangreicheren Rahmen durchführen...
NAS100-Gewinn im Juli: 900 Punkte!
Oder besser noch: Am letzten Tag des Monats bei einer Abwärtsbewegung entgegen der saisonalen Entwicklung frühzeitig aussteigen – der Gewinn von 1000 pp wird
Ich schlage die folgenden Monate sowie Ein- und Ausstiegspunkte vor – Diskussion hier!
Willkommen in der Welt des saisonalen Tradings!
Laut dem ersten Ticker auf dem Bild im Artikel! SP500 Juli, es gibt Gewinn!
Bei AUDNZD hat sich die saisonale Entwicklung im August gut bewährt!