Divergence and Sentiment Pro

Adaptive Market Intelligence (AMI) + Dashboard für Stimmungsanalyse und Divergenz anhand mehrerer Indikatoren

Kernphilosophie des Marktes

Dieser Indikator verbindetadaptive Trenderkennung mit einer mehrdimensionalen Marktstimmungsanalyse, um einen umfassenden Überblick über die aktuellen Marktbedingungen zu bieten. Durch die Kombination von Kaufmans adaptivem gleitendem Durchschnitt (KAMA) mit einer auf Oszillatoren basierenden Divergenzerkennung identifiziert das System sowohl die Richtungsneigung als auch potenzielle Umkehrzonen, bevor sich diese im Kurs manifestieren.

Trend- und Strukturanalyse

Die KAMA-Komponente passt ihren Glättungsfaktor dynamisch an das Marktrauschen an, wodurch sie in Trendphasen sehr reaktionsschnell und bei unruhigen Marktbedingungen zunehmend stabil ist. Diese adaptive Eigenschaft ermöglicht es dem Indikator:

• Marktgeräusche zu filtern und gleichzeitig echte Trendsignale zu erhalten

• Seitwärtsbewegungen zu erkennen, bei denen trendfolgende Strategien in der Regel versagen

• Volatilitätsspitzen auf institutioneller Ebene mithilfe von ATR-basierten adaptiven Schwellenwertenzu überwachen

Bewertung der Tendenz über mehrere Zeitrahmen

Das System bewertet die Trendausrichtung über neun Zeitrahmen hinweg gleichzeitig (M1 bis MN1). Dies liefert einehierarchische Sicht auf die Marktstruktur und zeigt auf, ob sich die kürzeren Zeitrahmen im Einklang mit der Tendenz der höheren Zeitrahmen bewegen. Eine starke Überzeugung hinsichtlich der Trendrichtung entsteht, wenn sich 7 oder mehr Zeitrahmen über die Trendrichtung einig sind.

Dashboard für Sentiment und Momentum

Vier wichtige Momentum-Oszillatoren ermöglichen eine Echtzeit-Bewertung der Marktlage:

• RSI-Stimmungsmesser – Misst die Verteilung des Kauf- und Verkaufsdrucks über den Rückblickzeitraum und identifiziert Überkauf- und Überverkaufsextreme sowie die Stärke der Trendrichtung

• OsMA-Momentum – Verfolgt die Beziehung zwischen dem MACD und seiner Signallinie und zeigt eine Beschleunigung des bullischen bzw. bärischen Momentums an

• Stochastische Position – Identifiziert Überverkaufs- und Überkaufssituationen sowie potenzielle Erschöpfungszonen

• MACD-Trendstärke – Bestätigt die Richtung des Haupttrends und Momentum-Divergenzen

Divergenz-Erkennungssystem

Der Indikator sucht kontinuierlich nachversteckten und regulären Divergenzen zwischen Kursentwicklung und Oszillatorverhalten:

• Bullische Divergenz – Der Kurs bildet tiefere Tiefststände, während der Oszillator höhere Tiefststände bildet, was auf einen zugrunde liegenden Kaufdruck trotz nachlassender Verkaufskraft hindeutet

• Bärische Divergenz – Der Kurs bildet höhere Hochs, während der Oszillator niedrigere Hochs bildet, was auf eine versteckte Verteilung hinter der scheinbaren Stärke hindeutet

Divergenzen werden automatisch mit visuellen Linien und Beschriftungen im Chart dargestellt und bieten eine Frühwarnung vor potenziellen Trendumkehrungen, noch bevor sich diese im Kurs bestätigen.

Volatilitätskontext

Die ATR-basierte Volatilitätsanalyse liefert wichtigen Kontext zu allen Signalen. Wenn die Volatilität vordefinierte Schwellenwerte überschreitet, weist das System auf erhöhte Risikobedingungen hin, unter denen sich standardmäßige technische Zusammenhänge möglicherweise ungewöhnlich verhalten. Diese Volatilitätsebene hilft dabei, zwischen echten strukturellen Brüchen und durch Marktrauschen verursachten Fehlsignalen zu unterscheiden.

Klassifizierung des Marktzustands

Das kombinierte Ergebnis klassifiziert Märkte in drei operative Zustände:

1. Trendphase – KAMA-Richtung durch mehrere Zeitrahmen und die Ausrichtung der Oszillatoren bestätigt

2. Seitwärtsbewegung – Die KAMA-Steigung flacht ab, was auf eine Seitwärtsbewegung hindeutet, die andere Strategien erfordert

3. Übergangszustand – Es treten Divergenzwarnungen auf, die auf einen möglichen Regimewechsel hindeuten

Zusammenfassung der Informationen

Anstatt isolierte Signale darzustellen, synthetisiert das System Informationen über vier analytische Dimensionen hinweg: Trendstruktur (KAMA), Momentum-Konvergenz/Divergenz (Oszillatoren), institutioneller Volatilitätskontext (ATR) und zeitliche Übereinstimmung (mehrere Zeitrahmen). Dieser mehrdimensionale Ansatz reduziert die kognitive Belastung der Händler und erhöht gleichzeitig die Zuverlässigkeit der Signale durch gegenseitige Überprüfung.