Gleitender Durchschnitt: Moving Averages in der technischen Analyse

Was ist ein gleitender Durchschnitt?

Ein gleitender Durchschnitt berechnet den Durchschnittswert aus einer bestimmten Anzahl aufeinanderfolgender Datenpunkte. In der technischen Analyse sind es meist Kursdaten, wie der Schlusskurs einer Aktie, eines Index, eines Rohstoffs oder einer Kryptowährung.

Kurse bewegen sich selten geradlinig: Selbst in einem stabilen Aufwärtstrend kommt es zu kurzfristigen Rücksetzern, und auch in einem Abwärtstrend treten vorübergehende Erholungen auf. Ein gleitender Durchschnitt reduziert den Einfluss solcher Bewegungen und veranschaulicht die längerfristige Richtung der Kursentwicklung.

Auf dem Chart entsteht so eine Linie, die kurzfristige Schwankungen glättet. Händler und Anleger können dadurch besser beurteilen, ob sich ein Markt übergeordnet in einem Aufwärts-, Abwärts- oder Seitwärtstrend befindet.

Wie funktioniert ein gleitender Durchschnitt?

Das Grundprinzip aller Moving Averages besteht in der Glättung einer Zeitreihe. Bei einem gleitenden Durchschnitt mit einer Periode von 20 fließen beispielsweise die letzten 20 betrachteten Kurswerte in die Berechnung ein.

Mit jeder neuen Periode verändert sich auch die Datengrundlage:

• Der älteste Wert fällt aus der Berechnung heraus.
• Der neueste Wert wird aufgenommen.
• Aus den verbleibenden Werten wird ein neuer Durchschnitt bestimmt.

Dadurch „wandert“ bzw. gleitet der Durchschnitt mit dem Kursverlauf weiter.

Das gleitende Zeitfenster

Entscheidend für die Berechnung ist das sogenannte Zeitfenster bzw. die gewählte Periode. Ein Moving Average mit einer Einstellung von 10 berücksichtigt beispielsweise weniger historische Daten als ein Moving Average mit einer Einstellung von 200.

Dadurch unterscheiden sich beide Linien deutlich:

• Ein kurzer gleitender Durchschnitt liegt normalerweise näher am aktuellen Kurs und reagiert schneller auf Veränderungen.
• Ein langer gleitender Durchschnitt reagiert langsamer, glättet kurzfristige Schwankungen dafür aber stärker.

Glättung und Reaktionsgeschwindigkeit

Bei Moving Averages besteht grundsätzlich ein Zielkonflikt zwischen Glättung und Reaktionsgeschwindigkeit.

• Eine starke Glättung reduziert kurzfristige Fehlsignale. Gleichzeitig benötigt der Indikator mehr Zeit, um neue Kursentwicklungen abzubilden.
• Ein Moving Average, der sehr schnell auf neue Kurse reagiert, kann Trendänderungen früher anzeigen. Dafür wird er stärker von kurzfristigen Schwankungen beeinflusst.

Deshalb wurden viele neuere Moving-Average-Indikatoren mit dem Ziel entwickelt, diese beiden Eigenschaften besser miteinander zu verbinden.

Warum gleitende Durchschnitte dem Kurs hinterherlaufen

Gleitende Durchschnitte basieren auf bereits vorhandenen Kursdaten. Deshalb zählen sie grundsätzlich zu den nachlaufenden bzw. trendfolgenden Indikatoren. Eine Kursbewegung muss zunächst stattfinden, bevor sie sich in der Berechnung des Moving Average bemerkbar machen kann. Diese Verzögerung wird häufig als Lag bezeichnet.

Wie wird ein gleitender Durchschnitt berechnet?

Beim klassischen Simple Moving Average (SMA) werden alle berücksichtigten Kurswerte zunächst addiert. Anschließend wird die Summe durch die Anzahl der Perioden geteilt.
Bei einem SMA über fünf Perioden werden beispielsweise die letzten fünf Schlusskurse addiert und durch fünf geteilt.

Welche Arten von gleitenden Durchschnitten gibt es?

Alle gleitende Durchschnittsindikatoren sollen Kursdaten glätten und Trends verdeutlichen. Die einzelnen Varianten unterscheiden sich vor allem darin, wie die vorhandenen Daten gewichtet und verarbeitet werden. Im Folgenden werden einige gängige Moving Averages näher vorgestellt.

SMA – Simple Moving Average

Der Simple Moving Average (SMA) ist die einfachste und bekannteste Form des gleitenden Durchschnitts. Bei seiner Berechnung werden alle Kurswerte innerhalb des betrachteten Zeitraums gleich stark gewichtet.

Ein 20-Tage-SMA berücksichtigt den Kurs von vor 20 Handelstagen daher grundsätzlich genauso stark wie den Kurs des vorherigen Handelstages. Der Vorteil liegt in seiner einfachen und transparenten Berechnung. Gleichzeitig reagiert der SMA vergleichsweise langsam auf neue Kursentwicklungen.

Er eignet sich deshalb besonders zur übersichtlichen Darstellung übergeordneter Trends.

EMA – Exponential Moving Average

Der Exponential Moving Average (EMA) gewichtet jüngere Kurswerte stärker als ältere. Dadurch reagiert er schneller auf aktuelle Veränderungen als ein SMA mit derselben Periodeneinstellung.

Der EMA wird deshalb häufig eingesetzt, wenn neuere Kursbewegungen stärker berücksichtigt werden sollen. Die höhere Reaktionsgeschwindigkeit hat jedoch auch einen Nachteil: Kurzfristige Schwankungen können die Linie stärker beeinflussen.

WMA – Weighted Moving Average

Auch beim Weighted Moving Average (WMA) erhalten jüngere Kursdaten ein höheres Gewicht. Im Unterschied zum EMA erfolgt die Gewichtung typischerweise linear. Der jüngste Kurs erhält also die höchste Gewichtung, der zweitjüngste eine etwas geringere und so weiter.

Dadurch reagiert der WMA stärker auf aktuelle Kursbewegungen als ein einfacher gleitender Durchschnitt.

VWMA – Volume Weighted Moving Average

Der Volume Weighted Moving Average (VWMA) berücksichtigt neben dem Kurs zusätzlich das Handelsvolumen. Kursperioden mit hohem Volumen erhalten dadurch einen größeren Einfluss auf den Durchschnitt als Perioden mit geringer Handelsaktivität.

Die Grundidee besteht darin, Kursbewegungen stärker zu gewichten, wenn besonders viele Marktteilnehmer bzw. ein besonders großes Handelsvolumen daran beteiligt waren. Der VWMA unterscheidet sich damit deutlich von SMA, EMA und WMA, deren Gewichtung primär von der zeitlichen Position eines Kurswertes abhängt.

SMMA – Smoothed Moving Average

Der Smoothed Moving Average (SMMA) ist auf eine besonders starke Glättung ausgerichtet. Ältere Kursinformationen verlieren ihren Einfluss langsamer als bei vielen anderen gleitenden Durchschnitten. Dadurch bewegt sich der SMMA vergleichsweise ruhig und reagiert weniger empfindlich auf kurzfristige Kursschwankungen.

Das kann bei der Analyse längerfristiger Trends von Vorteil sein. Gleichzeitig erhöht die stärkere Glättung den Nachlauf gegenüber dem aktuellen Kurs.

DEMA – Double Exponential Moving Average

Der Double Exponential Moving Average (DEMA) wurde entwickelt, um den typischen Lag eines EMA zu reduzieren. Dafür werden mehrere exponentielle Durchschnittsberechnungen miteinander kombiniert.

Trotz seines Namens handelt es sich nicht einfach um einen EMA mit doppelt so starker Gewichtung. Vielmehr wird durch die Kombination verschiedener EMA-Werte versucht, schneller auf neue Kursbewegungen zu reagieren. Der DEMA kann dadurch näher am aktuellen Kurs verlaufen als ein klassischer EMA.

TEMA – Triple Exponential Moving Average

Der Triple Exponential Moving Average (TEMA) verfolgt ein ähnliches Ziel wie der DEMA. Bei seiner Berechnung werden mehrere Stufen exponentieller gleitender Durchschnitte kombiniert. Dadurch soll der zeitliche Nachlauf weiter reduziert werden.

Der TEMA reagiert häufig schneller auf Kursveränderungen als klassische gleitende Durchschnitte und soll gleichzeitig einen Teil der gewünschten Glättung erhalten. Eine höhere Reaktionsgeschwindigkeit bedeutet allerdings auch, dass mehr Fehlsignale können.

HMA – Hull Moving Average

Der Hull Moving Average (HMA) wurde entwickelt, um eine möglichst glatte Durchschnittslinie mit einem möglichst geringen Lag zu kombinieren. Dafür werden gewichtete gleitende Durchschnitte unterschiedlicher Perioden miteinander verrechnet.

Im Vergleich zu klassischen gleitenden Durchschnitten kann der HMA dadurch relativ schnell auf Veränderungen der Kursrichtung reagieren, ohne vollständig auf Glättung zu verzichten.

ALMA – Arnaud Legoux Moving Average

Der Arnaud Legoux Moving Average (ALMA) verwendet eine spezielle Gewichtungsverteilung, bei der Kurswerte innerhalb des betrachteten Fensters unterschiedlich stark berücksichtigt werden.

Ziel des ALMA-Indikators ist ein Kompromiss zwischen einer glatten Darstellung und einer möglichst schnellen Reaktion auf Kursveränderungen. Über zusätzliche Parameter lässt sich beeinflussen, welcher Bereich des Berechnungsfensters stärker gewichtet und wie stark die Gewichtung verteilt wird. Dadurch ist der ALMA flexibler als SMA oder EMA.

KAMA – Kaufman Adaptive Moving Average

Der Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA) unterscheidet sich von vielen anderen Varianten dadurch, dass sich seine Reaktionsgeschwindigkeit an das aktuelle Marktverhalten anpassen kann.

In einer klaren Trendbewegung kann der KAMA schneller auf Kursveränderungen reagieren. In unruhigen beziehungsweise seitwärts verlaufenden Marktphasen wird die Linie stärker geglättet. Damit sollen kurzfristige Verzerrungen vermieden werden. Der KAMA gehört deshalb zur Gruppe der adaptiven gleitenden Durchschnitte.

MAR – Moving Average Ribbon

Beim Moving Average Ribbon (MAR) werden mehrere gleitende Durchschnitte mit unterschiedlichen Perioden gleichzeitig im Chart dargestellt. Dadurch entsteht ein bandartiges Erscheinungsbild – das sogenannte Ribbon.

Eine Umsetzung kann beispielsweise auf SMA, EMA, WMA, SMMA oder VWMA basieren. Entscheidend ist vor allem, dass mehrere kurz-, mittel- und längerfristige Durchschnitte miteinander verglichen werden.

McGinley Dynamic

Die McGinley Dynamic ist ein gleitender Durchschnitt, der seine Reaktionsgeschwindigkeit automatisch an die Kursbewegung anpasst. Dadurch soll die Linie dem aktuellen Kurs möglichst gleichmäßig folgen und den typischen Lag klassischer Moving Averages reduzieren.

Bei stärkeren Kursbewegungen verändert sich die Anpassung dynamisch, während die Linie in ruhigeren Marktphasen stärker geglättet wird. Die McGinley Dynamic ähnelt damit adaptiven gleitenden Durchschnitten, verwendet für ihre Anpassung jedoch eine eigene Berechnungsformel.

Wie interpretiert man gleitende Durchschnitte?

Moving Averages können auf unterschiedliche Weise zur technischen Analyse eines Charts eingesetzt werden. Dabei helfen sie bereits vorhandene Preisbewegungen zu strukturieren und Trends zu beurteilen.

Trendrichtung erkennen

Eine der einfachsten Anwendungen besteht darin, die Richtung der Moving-Average-Linie zu betrachten.

• Steigt der gleitende Durchschnitt über längere Zeit, deutet dies auf eine positive Entwicklung der zugrunde liegenden Kursdaten hin.
• Fällt die Linie, spiegelt sie eine negative Kursentwicklung wider.
• Verläuft sie weitgehend horizontal, kann dies auf eine Seitwärtsphase hinweisen.

Je länger die verwendete Periode, desto stärker bezieht sich die Aussage auf den übergeordneten Trend.

Kurs oberhalb oder unterhalb des gleitenden Durchschnitts

Auch die Position des aktuellen Kurses relativ zum Moving Average wird häufig berücksichtigt.

• Notiert der Kurs oberhalb eines steigenden gleitenden Durchschnitts, wird dies häufig als Hinweis auf einen bestehenden Aufwärtstrend interpretiert.
• Ein Kurs unterhalb eines fallenden Moving Average kann dagegen zu einem bestehenden Abwärtstrend passen.

Kreuzung zweier gleitender Durchschnitte

Eine weitere verbreitete Methode besteht darin, zwei Moving Averages mit unterschiedlichen Perioden miteinander zu vergleichen. Dabei wird beispielsweise ein kurzfristiger Durchschnitt mit einem längerfristigen Durchschnitt kombiniert.

• Kreuzt der kurzfristige Moving Average den längerfristigen von unten nach oben, kann dies als Zeichen zunehmender positiver Dynamik interpretiert werden.
• Eine Kreuzung in die andere Richtung kann auf nachlassende beziehungsweise negative Dynamik hindeuten.

Solche Moving-Average-Crossovers treten grundsätzlich verzögert auf, da beide beteiligten Linien aus historischen Kursdaten berechnet werden.

Gleitender Durchschnitt als Unterstützung und Widerstand

Händler betrachten Moving Averages teilweise auch als dynamische Unterstützungs- oder Widerstandsbereiche.

• In einem Aufwärtstrend kann sich der Kurs beispielsweise mehrfach einem steigenden Moving Average annähern und anschließend wieder nach oben drehen.
• In einem Abwärtstrend kann eine fallende Durchschnittslinie umgekehrt als Widerstandsbereich wirken.

Da sich Moving Averages mit jeder neuen Periode verändern, sind diese Widerstands-/Unterstützungsbereiche jedoch von vorübergehender Natur.

Vorteile und Nachteile gleitender Durchschnitte

Gleitende Durchschnitte sind beliebt, weil sie komplexe Kursbewegungen auf eine vergleichsweise einfache Darstellung reduzieren.

Vorteile: Glättung, Übersichtlichkeit und Trendbestätigung

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• kurzfristige Kursschwankungen werden geglättet,
• übergeordnete Trends werden leichter sichtbar,
• unterschiedliche Zeiträume können miteinander verglichen werden,
• die Indikatoren lassen sich auf nahezu allen liquiden Märkten einsetzen,
• Moving Averages bilden die Grundlage verschiedener weiterer technischer Indikatoren.

Vor allem bei starken Trendbewegungen können gleitende Durchschnitte eine übersichtliche Orientierung bieten.

Nachteil: Lag und verspätete Signale

Der größte grundsätzliche Nachteil ist der zeitliche Nachlauf. Ein Moving Average verarbeitet historische Daten. Eine neue Kursbewegung muss deshalb bereits stattgefunden haben, bevor sie den Durchschnitt verändert.

Bei langen Perioden oder stark geglätteten Varianten kann dieser Effekt besonders deutlich sein. DEMA, TEMA, HMA und andere Weiterentwicklungen versuchen, den Lag zu reduzieren. Vollständig beseitigen lässt sich der grundsätzliche Einfluss vergangener Daten jedoch nicht.

Fehlsignale in Seitwärtsphasen

Gleitende Durchschnitte sind vor allem Trendindikatoren. In einem Markt ohne klare Richtung kann der Kurs eine Durchschnittslinie immer wieder nach oben und unten kreuzen. Auch Crossovers zweier Moving Averages können in solchen Phasen häufig auftreten, ohne dass anschließend ein nachhaltiger Trend entsteht.

Eine höhere Reaktionsgeschwindigkeit kann dieses Problem teilweise sogar verstärken. Deshalb werden Moving Averages in der technischen Analyse häufig mit weiteren Informationen oder Indikatoren kombiniert.

Welche technischen Indikatoren verwenden gleitende Durchschnitte?

Gleitende Durchschnitte bilden auch einen wichtigen Bestandteil verschiedener anderer Werkzeuge der technischen Analyse. Dazu gehören sowohl Trend- und Momentum-Indikatoren als auch volatilitätsbasierte Kanäle und Bänder.

MACD

Der Moving Average Convergence Divergence (MACD), basiert auf exponentiellen gleitenden Durchschnitten. Er soll unter anderem Veränderungen von Trend und Momentum sichtbar machen und zeigt, wie sich kurz- und längerfristige Kursentwicklungen zueinander verhalten.

TRIX

Auch der TRIX-Indikator basiert unmittelbar auf exponentiellen gleitenden Durchschnitten. Für seine Berechnung wird ein EMA mehrfach hintereinander geglättet. Anschließend wird die prozentuale Veränderung des daraus entstehenden dreifach geglätteten EMA bestimmt.

Dadurch verbindet TRIX Eigenschaften eines Trendindikators mit denen eines Momentum-Oszillators. Häufig wird zusätzlich eine Signallinie verwendet, die wiederum als EMA des TRIX berechnet wird.

Bollinger Bands

Die Bollinger Bands verwenden einen gleitenden Durchschnitt als Mittellinie. Um diesen Durchschnitt werden zusätzliche Bänder auf Basis der Marktvolatilität gelegt.

Keltner Channel

Der Keltner Channel kombiniert ebenfalls eine gleitende Durchschnittslinie mit volatilitätsabhängigen Bändern.

Fazit: Moving Averages unterscheiden sich vor allem bei Gewichtung, Glättung und Lag

Gleitende Durchschnitte gehören zu den grundlegendsten Werkzeugen der technischen Analyse. Ihr gemeinsames Ziel besteht darin, Kursdaten zu glätten und dadurch übergeordnete Trends leichter erkennbar zu machen.

Dabei unterscheiden sich die Varianten weniger durch ihr grundsätzliches Ziel als durch die Frage, wie sie den Zielkonflikt zwischen Glättung und Reaktionsgeschwindigkeit lösen.

Für die technische Analyse ist deshalb nicht nur entscheidend, welcher Moving Average verwendet wird. Ebenso wichtig sind Periodenlänge, Datenquelle, Marktphase und der konkrete Einsatzzweck des Indikators.