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© SMP Financial Engineering GmbH
Handbuch des Programmpakets Marktphasen für den
Nanotrader/Futurestation
Beschreibung der Programme smpTrendOszillator (verschl.), smpVolaOszillator (verschl.),
TradeMarktPhasenStandard, TradeMarktPhasenSelected, smpRenditeVerteilung (verschl.),
PlotRenditeVerteilung, PlotUseDay, smpTickRenditeVerteilung (verschl.),
PlotTickRenditeVerteilung, PlotUseDayTicks, SelectMarktPhasenLowTimeFrame,
MarktPhasenFilter
Dies ist keine Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Aktien, Aktienderivaten, Futures oder anderen Produkten
jeglicher Art. SMP Financial Engineering GmbH gibt keine Empfehlungen bezüglich des Tradings oder Investments. In
der Vergangenheit erzielte Performance entweder aktuell oder berechnet aus historischen Tests und Strategien, ist
keine Garantie für zukünftige Performance oder Erfolg.
Inhalt:
1. Der TrendOszillator
2. Der VolaOszillator
3. Traden von Standard-MarktPhasen
4. Traden ausgewählter MarktPhasen
5. Die Rendite-Verteilung und Tick-Renditen
6. Filter und Sentimente für kleinere Zeiteinheiten
Das PP MarktPhasen ermöglicht es, über einen TrendOszillator und einen VolaOszillator
automatisiert zu erkennen, ob ein Markt sich in einem Aufwärts-, Seitwärts- oder Abwärtstrend
befindet und ob die gegenwärtige Volatilität hoch, mittel oder niedrig ist. Darauf aufbauend wird der
Markt in 3*3=9 Marktphasen eingeteilt, die einzeln oder in Kombination mit anderen gehandelt oder
als Filter eingesetzt werden können. Die Idee für die Einteilung der Märkte in diese neun Phasen geht
auf van Tharp zurück [1]. Zusätzlich lassen sich Rendite-Verteilungen der einzelnen Marktphasen
studieren.
1. Der TrendOszillator
Ziel des hier vorgestellten TrendOszillators ist es, einen Markt automatisiert in drei Bereiche,
Aufwärtstrend (UpT), Seitwärtstrend (NoT) und Abwärtstrend (DownT) einzuteilen. Dazu berechnet
das Express-Programm smpTrendOszillator eine Serie „steigMAOszi“, die als Oszillator der
gegenwärtigen „Steigung“ der Preise im Chart einen Wert zwischen 0 und 1 zuweist. Werte größer ½
entsprechen dabei positiver Steigung, Werte kleiner ½ negativer Steigung.
Genauer gesagt, kann die Steigung für den Trendoszillator zwischen minus unendlich und plus unendlich liegen. Betrachtet
man das Ganze als Winkel gegenüber der x-Achse kann der Winkel (im Bogenmaß) zwischen -Pi/2 und Pi/2 liegen. Durch
eine elementare affin lineare Abbildung landet man im Intervall (0,1) mit dem Wert ½ für Steigung Null.
Dies unterteilt den Chart in steigende und fallende Märkte. Daraus abgeleitet definieren wir
Aufwärtstrend (UpT): stark steigender Markt
Abwärtstrend (DownT): stark fallender Markt
Seitwärtstrend (NoT) : Steigungswerte nahe ½

Im Underlying FDax März 13, Tageschart
Abb. 1.1
sehen wir die Serie „steigMAOszi“ (hellgrün) als geglättete Kurve, des ungeglätteten Steigungs-
Oszillators „steigOszi“ (rot).
Abb. 1.2
Die beiden blauen Linien geben den unteren und oberen Rand des Bereichs mit wenig Steigung (NoT)
an. Zoomt man tiefer in den Chart,
Abb. 1.3
sieht man noch eine hellrote SAR-Serie „TrendSteigungsSARPlot“.
Abb. 1.4
Bei Werten über ½ (genauer 0.51) steigt die Serie „steigMAOszi“ wenigstens dreimal hintereinander.
Analog zeigen Werte unter ½ (genauer 0.49), dass die Serie „steigMAOszi“ wenigstens dreimal
hintereinander fällt.

Parameter des Indikators smpTrendOszillator
Input $periodAbl (1,200,5);
input $periodMA (1,200,100);
input $periodEma (5,5000,1000);
input $MAorExpMA (0,1,0);
input $upthres (40,100,56);
input $downthres (0,60,44);
input $ThresOrVola (0,1,1);
input $alpha (1,20,7);
Die drei Parameter $periodAbl, $periodMA, und $periodEma geben Periodenlängen für die Glättung
der Preis-Serie und der daraus abgeleiteten Steigungs-Serien. Bei größeren Werten reagiert der
Oszillator mit mehr Verzögerung. Durch $MAorExpMA kann man zwischen normalem moving
average und exponentiell geglättetem wechseln.
Die beiden Parameter $upthres und $downthres (in Prozent) geben den oberen und unteren Rand
der Seitwärtszone NoT an. Für manche Anwendungen sind diese festen Werte zu unflexibel. Um
angepasster auf mehr oder weniger stark schwankende Märkte reagieren zu können, bietet
smpTrendOszillator auch die Möglichkeit, die obere und untere Begrenzung der Seitwärtszone NoT
schwankungsabhängig zu gestalten. Dazu wird eine „interne Varianz“ (series InterneVarianz)
ermittelt, indem die quadratischen Abweichungen der Serie „steigMAOszi“ von ½ gemittelt werden.
Daraus lassen sich die Werte der oberen und unteren Begrenzungskurve wie folgt ermitteln
upcurve = ½ + SQRT(InterneVarianz) * $alpha/10
downcurve = ½ - SQRT(InterneVarianz) * $alpha/10,
wobei $alpha ein weiterer Parameter ist. Stellt man noch den Parameter $ThresOrVola =1, ergibt
sich folgendes neues Bild mit schwankungsabhängigen blauen Ober- und Untergrenzen.
Abb. 1.5
Mit Hilfe des Express-Programms TradeMarktPhasenStandard (wird unter 3. genauer erklärt;
Parameter $FilterAuswahl=0) erkennt man die Aufwärtstrends (grüner Hintergrund), Seitwärtstrends
(gelber Hintergrund) und Abwärtstrends (roter Hintergrund).

Abb. 1.6
2. Der VolaOszillator
Analog zum TrendOszillator soll der VolaOszillator einen Markt automatisiert in drei Bereiche,
nämlich hohe Volatilität (HighVola), mittlere Volatilität (MediumVola) und niedrige Volatilität
(LowVola) einteilen. Ohne auf die genaue Berechnung des Oszillators einzugehen, sei erwähnt, dass
sich der hier verwendete Volatilitätsbegriff von der ATR (average true range) der Preise ableitet.
Dazu berechnet das Express-Programm smpVolaOszillator eine Serie „panikema“, die als Oszillator
der gegenwärtigen „Volatilität“ der Preise im Chart einen Wert zwischen 0 und 1 zuweist. Werte
größer ½ entsprechen dabei erhöhter Volatilität, Werte kleiner ½ erniedrigter Volatilität.
Im Underlying FDax März 13, Tageschart
Abb. 2.1
sehen wir die Serie „panikema“ (hellgrün) als geglättete Kurve, des ungeglätteten Volatilitäts-
Oszillators „panik“ (schwarz).
Abb. 2.2
Die beiden blauen Linien geben den unteren und oberen Rand des Bereichs mit mittlerer Volatilität
(MediumVola) an. Zoomt man tiefer in den Chart,

Abb. 2.3
sieht man noch eine hellrote SAR-Linie „VolaSteigungsSARPlot“.
Abb. 2.4
Bei Werten über ½ (genauer 0.51) steigt die Serie „panikema“ wenigstens dreimal hintereinander.
Analog zeigen Werte unter ½ (genauer 0.49), dass die Serie „panikema“ wenigstens dreimal
hintereinander fällt. Bereits hier sieht man, dass Phasen fallender Volatilität oft mit steigenden
Preisen einher gehen.
Parameter des Indikators smpVolaOszillator
input $periodOszi (5,500,10);
input $periodAtr (5,500,100);
input $periodEma (5,5000,1000);
input $upthres (40,100,56);
input $downthres (0,60,44);
input $ThresOrVola (0,1,1);
input $beta (1,20,7);
Die drei Parameter $ periodOszi, $ periodAtr, und $periodEma geben Periodenlängen für die
Glättung der Preis-Serie und der daraus abgeleiteten Volatilitäts-Serien. Bei größeren Werten
reagiert der Oszillator mit mehr Verzögerung.
Die beiden Parameter $upthres und $downthres (in Prozent) geben den oberen und unteren Rand
der Zone für mittlere Volatilität MediumVola an. Auch hier sind diese festen Werte für manche
Anwendungen zu unflexibel. Um angepasster auf mehr oder weniger stark schwankende Märkte
reagieren zu können, bietet auch smpVolaOszillator die Möglichkeit, die obere und untere

Begrenzung der Zone MediumVola abhängig vom Markt zu gestalten. Dazu wird wieder eine „interne
Varianz“ (series InterneVarianz) ermittelt, indem die quadratischen Abweichungen der Serie
„panikema“ von ½ gemittelt werden. Daraus lassen sich die Werte der oberen und unteren
Begrenzungskurve wie folgt ermitteln
upcurve = ½ + SQRT(InterneVarianz) * $beta/10
downcurve = ½ - SQRT(InterneVarianz) * $beta/10,
wobei $beta ein weiterer Parameter ist. Stellt man noch den Parameter $ThresOrVola =1, ergibt sich
folgendes neues Bild mit schwankungsabhängigen blauen Ober- und Untergrenzen.
Abb. 2.5
Unter Verwendung des Express-Programms TradeMarktPhasenStandard (siehe 3.) mit dem
Parameter $FilterAuswahl=1 sieht man die Zone hoher Volatilität (roter Hintergrund), mittlerer
Volatilität (gelber Hintergrund) und niedriger Volatilität (grüner Hintergrund).
Abb. 2.6
Vergleicht man die Phaseneinteilung über die Volatilität der Preise mit der unter 1. erhaltenen
Phaseneinteilung über die Steigung der Preiskurve (Abb. 1.6, hier nochmal wiedergegeben),

sieht man eine erstaunliche Übereinstimmung. Scheinbar gehen Phasen hoher Volatilität oft mit
fallenden Preisen einher und umgekehrt korrespondieren Phasen niedriger Volatilität oft mit
steigenden Preisen.
3. Traden von Standard-MarktPhasen
Im Folgenden wollen wir die Verwendung des Express-Programms TradeMarktPhasenStandard
erklären. Aufbauend auf den Trendphasen von smpTrendOszillator und den Volatilitätsphasen von
smpVolaOszillator ergeben 3*3=9 verschiedene Marktphasen A,B, …, I wie in der Tabelle dargestellt:
Trend Up Seitwärts Down
Vola
niedrig A B C
mittel D E F
Hoch G H I
Die Idee für die Einteilung des Marktes in diese 9 verschiedenen Marktphasen stammt ursprünglich
von van Tharp [1], der allerdings einen diskretionären Ansatz verfolgte, um die Marktphasen zu
ermitteln.
Parameter des Express-Programms TradeMarktPhasenStandard
input $FilterAuswahl (-2,5,0);
3.1 Trendhandel ($FilterAuswahl = 0)
Durch die Einstellung $FilterAuswahl = 0 erhalten wir den Trendhandel, d.h. Long-Positionen werden
nur in Up-Trend Phasen eröffnet, und Short-Positionen nur in Down-Trend Phasen. Seitwärtsphasen
werden ignoriert (vgl Abb. 1.6), man bleibt also investiert.
Trend Up Seitwärts Down
Vola
niedrig Long Pass Short
Mittel Long Pass Short
Hoch Long Pass Short
Bereits in der Grundeinstellung, ohne jegliche weitere Optimierung, sieht man die Profitabilität
dieses Ansatzes beim FDax März 13, Tageschart (Future Trading mit 1 Kontrakt; alle
Stimmungssignale auf „Close same Period“). Man verwende den Metasentimentor, der nur die
Sentimente von TradeMarktPhasenStandard handelt.

Abb. 3.1
Gesamt Netto-Gewinn: 350875.00
Gesamtzahl Trades: 16
Gewinn-Trades: 10
Verlust-Trades: 6
Anteil Gewinner: 62.50%
Profit Factor: 8.55
mittl. Gewinn/mittl. Verlust: 5.13
mittl. Trade (Gew. & Verl.): 21929.69
Zeitanteil im Markt: 94.27%
RegKoeff*100/StdDev Equity: 0.0000
Summe Gewinne: 397350.00
Summe Verluste: 46475.00
größter Gewinn-Trade: 90737.50
-"- in Prozent: 25.86%
mittl. Gewinn-Trade: 39735
mittl. Dauer Gewinn-Trades: 426.20
größter Verlust-Trade: 19787.50
mittl. Verlust-Trade: 7745.83
mittl. Dauer Verlust-Trades: 70.50
max. Gewinntrade-Serie: 4
max. Verlusttrade-Serie: 2
Std.Abw. aller Trades: 32018.81
Std.Abw. Gewinn-Trades: 27286.28
Std.Abw. Verlust-Trades: 6679.60
max. Positionsgröße: 1
max. Einbruch: 19787.50
angefallene Gebühren: 0.00
Expectancy: 2.2389
Expectancy Score: 0.0072
Fröhlich-Faktor: 23.02

Performance/Drawdown: 17.73
Expectation: 21929.69
Bewertung vom: 02.08.93 Mon 00:00
Bewertung bis: 12.03.13 Tue 00:00
Die Sensitivitätsanalyse nach dem Parameter $alpha von smpTrendOszillator zeigt, dass die
Ergebnisse durchaus stabil sind.
Abb. 3.2
3.2 Volahandel ($FilterAuswahl = 1)
Durch die Einstellung $FilterAuswahl = 1 erhalten wir den Volatilitätshandel. Hier werden Long-
Positionen werden nur in Phasen eröffnet, die niedrige Volatilität aufweisen und Short-Positionen
werden nur in Phasen mit hoher Volatilität eröffnet (vgl Abb. 2.6).
Trend Up Seitwärts Down
Vola
niedrig Long Long Long
mittel Pass Pass Pass
Hoch Short Short Short
Wählt man $beta =6, sieht man, dass auch dieser Ansatzes beim FDax März 13, Tageschart, profitabel
sein kann.

Abb. 3.3
Gesamt Netto-Gewinn: 222112.50
Gesamtzahl Trades: 9
Gewinn-Trades: 6
Verlust-Trades: 3
Anteil Gewinner: 66.67%
Profit Factor: 4.13
mittl. Gewinn/mittl. Verlust: 2.07
mittl. Trade (Gew. & Verl.): 24679.17
Zeitanteil im Markt: 94.97%
RegKoeff*100/StdDev Equity: -0.0001
Summe Gewinne: 292987.50
Summe Verluste: 70875.00
größter Gewinn-Trade: 85825.00
-"- in Prozent: 38.64%
mittl. Gewinn-Trade: 48831.3
mittl. Dauer Gewinn-Trades: 577.00
größter Verlust-Trade: 44375.00
mittl. Verlust-Trade: 23625
mittl. Dauer Verlust-Trades: 419.33
max. Gewinntrade-Serie: 4
max. Verlusttrade-Serie: 2
Std.Abw. aller Trades: 44600.56
Std.Abw. Gewinn-Trades: 29988.57
Std.Abw. Verlust-Trades: 21415.98
max. Positionsgröße: 1
max. Einbruch: 44375.00
angefallene Gebühren: 0.00
Expectancy: 0.7211
Expectancy Score: 0.0013

Fröhlich-Faktor: 5.26
Performance/Drawdown: 5.01
Expectation: 24679.17
Bewertung vom: 02.08.93 Mon 00:00
Bewertung bis: 12.03.13ue 00:00
Abb. 3.4
Für die weiteren Analysen lassen wir den Parameter $beta =6.
3.3 Mehr-Phasenhandel ($FilterAuswahl = 2,3 und 4)
Durch die Einstellung $FilterAuswahl = 2 werden jeweils genau zwei Phasen Long und Short
gehandelt (Long A,D; Short F,I). Bei $FilterAuswahl = 3 sind es jeweils genau drei Phasen (Long
A,D,B; Short F,I,H) und bei $FilterAuswahl = 4 entsprechend mit vier Phasen (Long A,D,B,G; Short
F,I,H,C). Dies entspricht den Trend/Vola Diagrammen
2-Phasen Trend Up Seitwärts Down
Vola
Niedrig Long Pass Pass
Mittel Long Pass Short
Hoch Pass Pass Short

3-Phasen Trend Up Seitwärts Down
Vola
Niedrig Long Long Pass
Mittel Long Pass Short
Hoch Pass Short Short
4-Phasen Trend Up Seitwärts Down
Vola
Niedrig Long Long Short
Mittel Long Pass Short
Hoch Long Short Short
Die Equity-Kurven der drei Mehrphasen-Modelle unterscheiden sich kaum, hier nur die des 4-
Phasen-Modells.
Abb. 3.5
2-Phasen 3-Phasen 4-Phasen
Gesamt Netto-Gewinn 326.300 € 305.462 € 284.762 €
Anzahl Trades 16 17 29
Profit-Faktor 6,43 5,73 4,12
Anteil Gewinner 56,25% 52,94% 41,38%
max. Einbruch 19.787 € 24.075 € 22.075 €
Performance/Drawdown 16,49 12,69 12,9
Bewertung von 02.08.93 bis 12.03.13
3.4 Long-Einstiege bei sinkender Volatilität ($FilterAuswahl = 5)
Durch die Einstellung $FilterAuswahl = 5 setzt man darauf, dass Long-Positionen oft besonders
lukrativ sind, wenn die Volatilität (mindestens dreimal hintereinander) fällt und gleichzeitig der Trend
nach oben zeigt (gemessen über die Serie „steigMAOszi“ >50%). Die Long-Position wird glatt gesellt,

wenn der Trend fällt („steigMAOszi“

Expectancy: 2.5510
Expectancy Score: 0.0108
Fröhlich-Faktor: 22.01
Performance/Drawdown: 17.46
Expectation: 11629.17
Bewertung vom: 02.08.93 Mon 00:00
Bewertung bis: 12.03.13 Tue 00:00
Auch dieses etwas gekünstelte System performt durchaus ansprechend. Man beachte, dass es trotz
des Long-Only Ansatzes über 65% im Markt ist.
3.4 Vola- und Trendphasen als Filter ($FilterAuswahl = -1 und -2)
Durch die Einstellung $FilterAuswahl = -1 werden den neun Phasen A,B, ... I die Sentimente 46, 47, ...
54 zugewiesen. Damit kann die Analyse bei anderen Analysen als Study/Indikator eingebunden
werden, wo die Sentimente weiterverarbeitet werden müssen.
Trend Up Seitwärts Down
Vola
niedrig A=54 B=51 C=48
Mittel D=53 E=50 F=47
Hoch G=52 H=49 I=46
Die $FilterAuswahl =-2 ist wie "-1", nur wird zusätzlich noch die Serie VolaSteigungsSAR
berücksichtigt bzw. übergeben, indem statt den Werten oben jeweils +10 bei VolaSteigungsSAR=1
und -10 bei VolaSteigungsSAR=-1 addiert wird.
4. Traden ausgewählter MarktPhasen
Während TradeMarktPhasenStandard es nur zulässt, Standard-Handelansätze umzusetzen, kann man
mit dem Express-Programms TradeMarktPhasenSelective gezielt einzelne oder mehrere
Marktphasen für Long oder Short Signale auswählen.
Parameter des Express-Programms TradeMarktPhasenSelective
input $HighlightSlot (0,1,1); // für graphische Ausgabe
input $NotSelectedPhasenFlag (0,2,0); // falls Phase weder Kauf noch Verkauf
input $BuyOnIncOrDecVola (-1,1,0); // =1 (-1) Käufe nur bei steigender (fallender) Vola
input $SellOnIncOrDecVola (-1,1,0); // =1 (-1) Verkäufe nur bei steigender (fallender) Vola
input $HighVolaUpT (-1,1,0);
input $MediumVolaUpT (-1,1,0);
input $LowVolaUpT (-1,1,0);
input $HighVolaNoT (-1,1,0);
input $MediumVolaNoT (-1,1,0);
// Käufe/Verkäufe bei High Vola und UpTrend
// Käufe/Verkäufe bei Medium Vola und UpTrend
// Käufe/Verkäufe bei Low Vola und UpTrend
// Käufe/Verkäufe bei High Vola und kein Trend
// Käufe/Verkäufe bei Medium Vola und kein Trend

input $LowVolaNoT (-1,1,0); // Käufe/Verkäufe bei Low Vola und kein Trend
input $HighVolaDownT (-1,1,0); // Käufe/Verkäufe bei High Vola und DownTrend
input $MediumVolaDownT (-1,1,0); // Käufe/Verkäufe bei Medium Vola und DownTrend
input $LowVolaDownT (-1,1,0); // Käufe/Verkäufe bei Low Vola und DownTrend
Mit den letzten neun Parameter können die einzelnen Marktphasen für Long (sentiment=100), Short
(sentiment=0), oder neutrale Position selektiert werden. Die Sentimente für alle neutralen
Marktphasen (Parameter der Phase = 0) werden zusätzlich durch $NotSelectedPhasenFlag bestimmt.
$NotSelectedPhasenFlag = 0; sentiment =50
$NotSelectedPhasenFlag = 1; sentiment = sentiment[1] (Sentiment der Vorperiode)
$NotSelectedPhasenFlag = 2; flat, d.h. Positionen werden mit sentiment = 30 oder 70 geschlossen
Ist $HighlightSlot =1, werden die Long-Phasen mit grün unterlegt, und die Short-Phasen mit rot. Die
Parameter $BuyOnIncOrDecVola und $SellOnIncOrDecVola schränken die Phasen wo
gekauft/verkauft werden kann zusätzlich ein, indem beachtet werden muss, ob die Volatilität gerade
steigt (VolaSteigungsSAR=1) oder fällt (VolaSteigungsSAR=-1).
Die erste Anwendung von TradeMarktPhasenSelective ist dementsprechend, dass man sich ganz
gezielt die Marktphasen so wählt, wie man sie handeln will. Nach ein wenig herum suchen (alle
andern Parameter bleiben auf dem Default Wert)
$NotSelectedPhasenFlag = 1
$BuyOnIncOrDecVola = -1
$MediumVolaUpT = 1
$LowVolaUpT = 1
$HighVolaNoT = 1
$MediumVolaDownT = -1
$LowVolaDownT = -1
und optimieren von $alpha=6 und $beta=10 erhält man nochmal eine deutliche Verbesserung der
Ergebnisse von vorhin (im Metasentimentor handelt jetzt nur TradeMarktPhasenSelective)
Abb. 4.1
Gesamt Netto-Gewinn: 512162.50
Gesamtzahl Trades: 15
Gewinn-Trades: 9

Verlust-Trades: 6
Anteil Gewinner: 60.00%
Profit Factor: 28.70
mittl. Gewinn/mittl. Verlust: 19.14
mittl. Trade (Gew. & Verl.): 34144.17
Zeitanteil im Markt: 94.97%
RegKoeff*100/StdDev Equity: 0.0009
Summe Gewinne: 530650.00
Summe Verluste: 18487.50
größter Gewinn-Trade: 121362.50
-"- in Prozent: 23.70%
mittl. Gewinn-Trade: 58961.1
mittl. Dauer Gewinn-Trades: 487.00
größter Verlust-Trade: 9525.00
mittl. Verlust-Trade: 3081.25
mittl. Dauer Verlust-Trades: 56.17
max. Gewinntrade-Serie: 5
max. Verlusttrade-Serie: 4
Std.Abw. aller Trades: 44024.55
Std.Abw. Gewinn-Trades: 40640.11
Std.Abw. Verlust-Trades: 3577.42
max. Positionsgröße: 1
max. Einbruch: 9525.00
angefallene Gebühren: 0.00
Expectancy: 9.0594
Expectancy Score: 0.0273
Fröhlich-Faktor: 85.65
Performance/Drawdown: 53.77
Expectation: 34144.17
Bewertung vom: 02.08.93 Mon 00:00
Bewertung bis: 12.03.13 Tue 00:00
Allerdings sieht man an der Sensitivitätsanalyse, dass die Ergebnisse in $alpha und $beta bereits
leicht überoptimiert sind.

Abb. 4.2: $alpha Sensitivität
Abb. 4.3: $beta Sensitivität
Als weitere Anwendung lassen sich die Rendite-Verteilungen der einzelnen Marktphasen studieren.
Das Express-Programm smpRenditeVerteilung, welches wir im nächsten Paragraphen noch
besprechen, braucht dazu die Serie
series filter (TradeMarktPhasenSelectedExpress.mysenti),
welche die Sentimente von TradeMarktPhasenSelected veröffentlicht. Wollen wir z.B. nur
Marktphasen mit mittlerer Volatilität im Uptrend handeln, stellen wir neben den Default Werten
(auch bei smpTrendOszillator und smpVolaOszillator)
$NotSelectedPhasenFlag = 2
$MediumVolaUpT = 1, erhält man folgende Equity-Kurve
Abb. 4.4
die nur in der ausgewählten Marktphase Long ist und sonst flat.

5. Die Rendite-Verteilung und Tick-Renditen
Laden wir jetzt noch die Express-Programme smpRenditeVerteilung und PlotUseDay
Abb. 4.5
sehen wir zum einen die Tage, welche ausgewählt wurden farblich unterlegt und die
Durchschnittsrenditen aller Tage (schwarz, 0.11), sowie aller Tage mit positiver Rendite (grün, 1.04)
und alle Tage mit negativer Rendite (rot,-1.03).
Abb. 4.6
Parameter des Express-Programms smpRenditeVerteilunginput $HighLightText (0,1,0);
input $delta (0.001, 10.0, 0.1, 0.001, 3);
input $EopOrIntraday (0,1,0);
input $RenditeOrHighLowMove (-1,1,0);
input $UseBuyOrSellSentisOnly (-1,1,0);
Der Parameter $delta steuert dabei die Breite der einzelnen Bars des VerteilungsHistogramms von
PlotRenditeVerteilung
Abb. 4.7

$delta = 0.1 bedeutet z.B. dass alle der Bars ein Breite von 0.1% Rendite haben. Hellgrüner
Hintergrund sind die positiven Renditen, grauer Hintergrund sind die negativen Renditen. Die
mittlere Linie in hellem magenta steht bei Null und hat zur besseren Orientierung 2 bars Breite, die
beiden äußeren hellmagenta Linien stehen bei +-10%. Der erste grüne Bar rechts neben der Null mit
der Höhe 18 zeigt also z.B. an, dass es 18 Tage gab mit einer Rendite zwischen 0% und 0.1%. Daneben
gibt es 27 Tage mit einer Rendite zwischen 0.1% und 0.2%, usw.
Zusätzlich sieht man noch weitere magenta Linien bei +-1% (genauer zwischen 0.9% und 1.0%) und +-
2% (genauer zwischen 1.9% und 2.0%) zur Orientierung.
Abb. 4.8
Die beiden blauen Linien markieren die Durchschnittsrenditen aller Tage mit positiver Rendite (1.04)
und aller Tage mit negativer Rendite (-1,03). Die beiden schwarzen Linien geben den Median aller
Tage mit positiver Rendite (0.88) und aller Tage mit negativer Rendite (-0.81) an.
Abb. 4.9
Die genauen Mediane sieht man auch in der obigen MessageBox, wenn man $HighLightText=1
auswählt. Dort steht auch, wie viele Tage mit positiven Renditen (anzRenditeUp) und wie viele mit
negativen Renditen (anzRenditeDown) bewertet wurden. Aus diesen beiden Zahlen lässt sich auch
der Anteil der Gewinner ermitteln (AnteilWinner).
Der Parameter $EopOrIntraday unterscheidet zwischen End of Period Renditen und Intraday
Renditen, d.h. einmal ist der Startpunkt das Close von gestern C[1], und einmal ist der Startpunkt das
Open von heute O.
Rendite = (C-C[1])/C[1] = (C/C[1]) -1 bei EoP // $EopOrIntraday =0
Rendite = (C-O)/O = C/O -1 bei Intraday // $EopOrIntraday =1
Wechselt man im obigen Beispiel auf Intraday, verändern sich i.d.R. auch die Durchschnittsrenditen.

Abb. 4.10
Ist der Parameter $RenditeOrHighLowMove nicht auf 0 gestellt, wird statt einer Verteilung der
Renditen, eine Verteilung der größten/kleinsten Intraday-Rendite (HighMove und LowMove) erzeugt.
Genauer ist bei $RenditeOrHighLowMove =0 die Rendite wie oben und sonst
$RenditeOrHighLowMove =1; nur Tage mit Renditen>=0; rechts HighMove, links LowMove
$RenditeOrHighLowMove =-1; nur Tage mit Renditen

Abb. 4.12
Man erkennt, dass die maximal möglichen Intraday HighMoves der Gewinner Tage (vgl. Abb. 4.11
und Abb. 4.12 rechts), natürlich in der Regel größer sind, als die Renditen zum Ende des Tages (siehe
Abb. 4.8 rechts). Die LowMoves der Gewinner Tage (vgl. Abb. 4.11 und Abb. 4.12 links), fallen
absolut gesehen dagegen eher gering aus. Während der LowMove für Intraday immer negativ ist,
könnte der LowMove für den EoP Mode auch positiv sein (bei Gaps), was aber in Abb. 4.12 links
nicht dargestellt werden kann (diese Tage landen alle in dem langen ersten negativen Bar (zwischen
-0.1% und 0%). Die Erwartungswerte und Mediane der HighLowMoves sind wieder in blau und
schwarz markiert. Details erfährt man in der zugehörigen MessageBox.
Abb. 4.13
Diese Werte sollten im Intradayhandel von großem Wert für die Stopp- und Targetsetzung sein.
Wählt man $RenditeOrHighLowMove = -1, erhält man die HighLowMoves für die Looser Tage:
Abb. 4.14

Abb. 4.15
Auch in Abb. 4.14 sieht man wieder den großen Bar rechts von der Null (HighMove zwischen 0% und
0.1%), der (aus Darstellungsgründen) auch die Gap Tage mit negativem HighMove beinhaltet. Man
beachte auch die Symmetrie zu Abb. 4.12. In Abb. 4.14 – was nur Looser Tage darstellt – sind
natürlich die LowMoves stärker ausgeprägt.
Der letzte Parameter $UseBuyOrSellSentisOnly kommt zum Einsatz, wenn in
TradeMarktPhasenSelected mehrere Phasen ausgewählt wurden, die sowohl Long als auch Short
Positionen verwenden. Um Long- (sentiment=100) und Short-Tage (sentiment=0) unterscheiden zu
können, stellt man $UseBuyOrSellSentisOnly auf 1 oder -1.
$UseBuyOrSellSentisOnly = 0; use all buy/sell signals
$UseBuyOrSellSentisOnly = 1; useday only when filter =100;
$UseBuyOrSellSentisOnly = -1; useday only when filter =0;
Man beachte, dass die mit 0 ausgewählten Phasen in TradeMarktPhasenSelected bei der
Parameterwahl $NotSelectedPhasenFlag = 1 sowohl Long als auch Short Positionen einnehmen
können, je nach dem ob zuletzt ein Long oder Short Signal gekommen war. Bei
$UseBuyOrSellSentisOnly = 0 werden aber alle Long und Short Tage verwendet.
if ($UseBuyOrSellSentisOnly=0) then
begin // use all sell/buy signals
useday=false;
if ((filter[1]=100) or (filter[1]=0)) then
useday=true;
end
Das obige Express-Skript zeigt, dass immer nur der Filter des Vortags verwendet wird um die Tage
auszuwählen, für welche die Renditen etc. berechnet werden. Das ist wesentlich, wie man sich leicht
überlegt!
Abschließend wollen wir noch kurz auf die Darstellung der Tick-Renditen eingehen, welche man mit
den Express-Programmen smpTickRenditeVerteilung, PlotTickRenditeVerteilung und
PlotUseDayTicks erhält. Schon an den Parametern sieht man, dass nur leichte Änderungen im
Verhältnis zu smpRenditeVerteilung erfolgen.

Parameter des Express-Programms smpTickRenditeVerteilung
input $HighLightText (0,1,0);
input $delta (1, 1000, 10);
input $EopOrIntraday (0,1,0);
input $RenditeOrHighLowMove (-1,1,0);
input $UseBuyOrSellSentisOnly (-1,1,0);
Die Größe der Bars wird jetzt in Ticks gemessen, weshalb $delta ganzzahlig sein muss. Im Folgenden
verwenden wir $delta =10 für den Dax Future von oben. Statt prozentuale Rendite wollen wir hier
absolute Tick-Renditen darstellen, also für $RenditeOrHighLowMove = 0:
Rendite = C-C[1] (in Ticks) bei EoP // $EopOrIntraday =0
Rendite = C-O (in Ticks) bei Intraday // $EopOrIntraday =1
und für $RenditeOrHighLowMove=+-1
HighMove = H-C[1] (in Ticks) bei EoP
= H-O (in Ticks) bei Intraday
LowMove = L-C[1] (in Ticks) bei EoP
= L-O (in Ticks) bei Intraday
Für die bereits oben verwendete Marktphase MediumVolaUpT erhält man z.B. mit
$RenditeOrHighLowMove = 0:
Abb. 4.16
Abb. 4.17

Einziger Unterschied zu den Abbildungen 4.8 und 4.9 ist, dass es sich hier um absolute Angaben in
Ticks handelt. Zum Beispiel sagt der Bar der Höhe 16 rechts von der Null, dass es 16 Tage mit einer
Rendite zwischen 0 und 9 Ticks gab. Der Bar rechts daneben der Höhe 23 steht für 23 Tage mit einer
Rendite zwischen 10 und 19 Ticks, usw. Bei den positiven Renditen kann man ganz rechts auch einen
Bar der Höhe 1 sehen, der über 600 Ticks, also über 300 Punkte Tageszuwachs (EoP) hatte. Die
Darstellung der HighLowMoves bei $RenditeOrHighLowMove=+-1 ist analog zu vorher und wird
daher nicht weiter vertieft.
6. Filter und Sentimente für kleinere Zeiteinheiten
Natürlich können die Sentimente der Express-Programme TradeMarktPhasenStandard und
TradeMarktPhasenSelective als Filter oder Sentimente zur Weiterverarbeitung mittels einer Study in
niedrigeren Zeiteinheiten eingebettet werden. Sofern es genügt, wenn Long (sentiment=100), Short
(sentiment =0) oder flat/pass (sentiment =50) Signale aus der höheren Zeiteinheit übertragen
werden, ist dies völlig ausreichend. Unter Umständen möchte man aber in der kleineren Zeiteinheit
die genaue Marktphase der größeren Zeiteinheit wissen, um diese dann weiterzuverarbeiten. Ein
Beispiel, wie so etwas funktioniert, findet man im Express-Programm
SelectMarktPhasenLowTimeFrame. Es hat dieselben Parameter wie TradeMarktPhasenSelective:
Parameter des Express-Programms SelectMarktPhasenLowTimeFrame
input $HighlightSlot (0,1,1); // für graphische Ausgabe
input $NotSelectedPhasenFlag (0,2,0); // falls Phase weder Kauf noch Verkauf
input $BuyOnIncOrDecVola (-1,1,0); // =1 (-1) Käufe nur bei steigender (fallender) Vola
input $SellOnIncOrDecVola (-1,1,0); // =1 (-1) Verkäufe nur bei steigender (fallender) Vola
input $HighVolaUpT (-1,1,0); // Käufe/Verkäufe bei High Vola und UpTrend
input $MediumVolaUpT (-1,1,0); // Käufe/Verkäufe bei Medium Vola und UpTrend
input $LowVolaUpT (-1,1,0); // Käufe/Verkäufe bei Low Vola und UpTrend
input $HighVolaNoT (-1,1,0); // Käufe/Verkäufe bei High Vola und kein Trend
input $MediumVolaNoT (-1,1,0); // Käufe/Verkäufe bei Medium Vola und kein Trend
input $LowVolaNoT (-1,1,0); // Käufe/Verkäufe bei Low Vola und kein Trend
input $HighVolaDownT (-1,1,0); // Käufe/Verkäufe bei High Vola und DownTrend
input $MediumVolaDownT (-1,1,0); // Käufe/Verkäufe bei Medium Vola und DownTrend
input $LowVolaDownT (-1,1,0); // Käufe/Verkäufe bei Low Vola und DownTrend
Wesentlicher Unterschied ist allerdings, dass SelectMarktPhasenLowTimeFrame in einer kleineren
Zeiteinheit eingesetzt wird. Dazu müssen die Sentimente von TradeMarktPhasenStandard mit
$FilterAuswahl = -1 oder -2 als Study – Sentimentor geladen werden, damit ein Zugriff darauf über
series Marktphase (study.main);
möglich wird. SelectMarktPhasenLowTimeFrame wandelt diese um, so dass genau bekannt ist,
welche Marktphase in der größeren Zeiteinheit herrscht (series myMarktphase) und ob die Volatilität
gerade steigt oder fällt (series VolaSteigungsSAR). Über die obigen Parameter kann dann ganz analog
wie bei TradeMarktPhasenSelective ein Handelssystem zusammen gestellt werden.
Eine weitere Möglichkeit, die Marktphasen auf der kleineren Zeiteinheit anzuwenden, ist es die
Marktphasen als Blocker (Filter) zu benutzen. Ein Beispiel hierfür ist das Express-Programm
MarktPhasenFilter

Express Blocker MarktPhasenFilter
Vars
series senti (SelectMarktPhasenLowTimeFrameExpress.mysenti);
input $PassOrBlockOrFlat (0,2,0);
// falls senti auf Kauf (=100): alle Kaufsignale werden durchgelassen
// falls senti auf Verkauf (=0): alle Verkaufsignale werden durchgelassen
// ist weder noch der Fall entscheidet
// $PassOrBlockOrFlat=0: alle Sentimente werden unverändert durchgelassen (senti_pass)
// $PassOrBlockOrFlat=1: alle Sentimente werden blockiert (senti_block)
// $PassOrBlockOrFlat=2: alle Positionen werden geschlossen (senti_flat)
Wie man sieht, werden die ausgewählten Marktphasen von SelectMarktPhasenLowTimeFrame
übertragen. MarktPhasenFilter wird wie SelectMarktPhasenLowTimeFrame in der kleinen Zeiteinheit
geladen und hat die Aufgabe Signale eines anderen Handelssystems (wie z.B. Trendhandel oder
Bewegungshandel) zu filtern. Dazu werden Longsignale nur durchgelassen, wenn
SelectMarktPhasenLowTimeFrame auf Kauf steht, und Shortsignale werden nur durchgelassen,
wenn SelectMarktPhasenLowTimeFrame auf Verkauf steht. Ist das Sentiment von
SelectMarktPhasenLowTimeFrame neutral (=50), werden die Signale je nachdem wie die
Parametereinstellung von $PassOrBlockOrFlat ist, unverändert durchgelassen (senti_pass), blockiert
(senti_block), oder alle Positionen werden geschlossen (senti_flat).
[1] van Tharp: „Definitive Guide to Position Sizing“, Chapter 4
Erstellungsdatum : 24.03.2013