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Warum es dorthin geht, wo es hingeht …

22.02.2012  |  David Petch
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Zyklen sind leidenschaftslos: Sie folgen ihren eigenen Rhythmen, solange sie nicht von externen Faktoren gezwungen werden, sich zu verschieben oder ihre Muster zu ändern. Einige Zyklen sind fest im Raum fixiert - so wie der Tag-Nachtrhythmus (genetisch) im Menschen. Genauso bräuchte es ein riesiges Ereignis, um die Erde auf ihrem Weg um die Sonne aus der Bahn zu werfen. Zyklen wie der Herzrhythmus, der Blutdruck, etc. hängen stark von äußeren Faktoren ab (interne Änderungen sind mit externen Änderungen verbunden - Ernährung, Kampf-Flucht-Reaktionen, Musik).

Die Elliott-Wave-Analyse versucht die Muster und Zyklen auf dem Gebiet des Aktienmarktes zu entschlüsseln und deren Funktionsweise quantitativ zu verfolgen. Alle, die diese Form der Analyse (oder jede andere Form der technischen Analyse) betreiben, bleiben dennoch meistens persönlichen Neigungen verhaftet, weil jeder eine Meinung hat. Es ist unmöglich, diesen Hang beseitigen zu wollen, solange die vielen verschiedenen Dinge, die für Ablenkung sorgen - so auch die persönlichen Meinungen anderer - nicht geblockt werden. Das kann nur mechanisch geschehen und ist sehr schwer. Neben anderen Dingen ist die Etablierung einer statistischen Basis hilfreich, um der Zyklenforschung eine Grundlage zu geben, welche Schlüsse zulässt.

Statistische Analyse ist ein der großen mathematischen Entdeckungen, die sich sehr für den Bereich der Wissenschaften eignet - und zwar um herauszufinden, ob ein Ergebnis statistisch signifikant ist oder nur eine Anomalie. Die Ergebnisse von Feldversuchen sind deshalb so wichtig, weil man letztendlich einen Daten-Pool erhält, der groß genug ist, um zu einem repräsentativen Durchschnitt oder Mittelwert zu gelangen.

Anhand dieses Mittelwerts kann man die Standardfehler, Standardabweichungen und die Kovarianz bestimmen. Davon ausgehend können T-Tests, Vergleiche verschiedener Varianzanalysen (ANOVA), oder Faktorenanalysen (Test mehrerer Faktoren auf vielen verschiedenen Ebenen, um auf Interaktionen zu schließen) benutzt werden, um eine Hypothese weiter zu stützen oder zu widerlegen. Das mag sehr kompliziert klingen, und es ist sehr kompliziert. Im Grunde braucht man eine Datenbasis, um jene Informationen zu bekommen, die eine stabile statistische Basis für die Bestätigung oder Zurückweisung einer Idee bieten.

Tim Wood ist als ein technischer Analyst im Rahmen der DOW-Theory bekannt, wobei anhand wichtiger Schlüsselkriterien festgestellt wird, ob gerade ein Bullen- oder ein Bärenmarkt läuft. Er verband die Zyklenforschung mit einer umfangreichen statistischen Basis, um Marktwendepunkte verorten zu können - und falls sich diese nicht einstellen, lässt sich die Investmentstrategie umgehend anpassen und entsprechend ändern. Der Zugang zu Daten ist also etwas Gutes! Je größer die Datenbasis, desto höher die Wahrscheinlichkeit und die Zuversicht, dass die Daten eine Behauptung bestätigen oder widerlegen.

Die Contracting Fibonacci Spiral ist ein zeitbasierter Zyklus, der nur die Markttops auf Grundlage der Fibonacci-Theorie vorhersagt. Das Problem mit der Zeit ist allerdings, dass sie sich nur in eine Richtung bewegt und nie wiederholt werden kann (gesetzt dem Fall, es gäbe zahlreiche Realitäten, so sind wir uns dennoch nur der einen bewusst und können nicht die anderen erschließen, um zu sehen "was hätten passieren können, wenn…“).

Die Datenbasis für diesen Zyklus ist also eher spärlich, und ich habe nicht wirklich Komparatoren gefunden (oder hatte keine Zeit für deren Auswertung). Wir haben 1966, 1987, 2000, 2008 und bald wohl auch Anfang 2013 als die einzigen verfügbaren Referenzdaten. Gegen Ende 2011 war der gemeinsame Kern menschlicher Emotionen ziemlich tumb - eher in Einklang mit dem sozialen Konsens, ohne Distanzierung, um die eigentlichen Verläufe beobachten zu können.

Alle stochastischen Modelle, Bollinger-Bänder und Elliott-Wave-Analysen, die ich durchführe, deuteten darauf hin, dass 2012 ein gutes Jahr wird. Aber so etwas wie die Contracting Fibonacci Spiral gehörte eigentlich nicht zu meiner normalen Arbeit - hier wurde nur eine sehr begrenzte Anzahl historischer Daten betrachtet und daraus ergab sich ein Muster. Hätte ich die Fibonacci-Theorie nicht gekannt, wäre mir dieses Muster gar nicht bekannt gewesen (ständiges Lernen und die Erweiterung des Wissens aufgrund der bestehenden Wissensgrundlage ist wichtig.)

Idealerweise sollte es viel mehr Beispiele geben, die bei der Quantifizierung dieses Zyklus helfen würden, aber bislang scheint er auch mit der begrenzten Datenlage quantifizierbar zu sein. Menschen haben ein Riesenproblem: Sie können nicht einsehen, dass der Mensch ein Teil der Natur ist und kein einzigartiges Geschöpf im Antlitz Gottes. Das wir der Natur entstammen, hat der menschliche emotionale Kern auch eine mathematische Grundlage, die mit der Contracting Fibonacci Spiral nachgewiesen wird. Erst kürzlich haben einige Wissenschaftler die mathematische Basis für das menschliche Sehen ausgearbeitet - es muss nur entdeckt werden. Zu wissen und zu akzeptieren, dass das menschliche Verhalten mathematische Grundlagen hat, ist ein tiefgreifender Schritt und es kann ungemein profitabel sein.




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