Was sind gleitende Durchschnitte?

Mit gleitenden Durchschnitten (moving averages) wird der Mittelwert eines Kursverlaufs berechnet, um chaotisch erscheinende Bewegungen zu ordnen und unter Umständen in die Zukunft fortschreiben zu können. Die gleitenden Durchschnitte können einfach und exponentiell gebildet werden, bei börslichen Indikatoren kommen beide Verfahren zur Anwendung.

Bildung gleitender Durchschnitte

Das Verfahren zur Bildung gleitender Durchschnitte stammt aus der Statistik und kommt bei vielerlei Anwendungen zum Einsatz, beispielsweise in der Logistik oder bei den Prognosen zu nötigen Beschaffungen in der Materialwirtschaft. Es basiert grundsätzlich darauf, die Daten der Vergangenheit zusammenzufassen und aus ihnen einen Durchschnitt zu bilden. Bei Zeitreihenanalysen bietet das den Vorteil, die Spitzen einzelner Signale – an der Börse also extreme Hochs und Tiefs – auszufiltern, die ansonsten das Bild verfälschen würden. Um den gleitenden Durchschnitt zu bilden, berechnet eine Software iterativ (gleitend) über ein bestimmtes Zeitfenster – Tage, Wochen oder auch Stunden – den Durchschnitt einer Menge von Datenpunkten, errechnet deren Mittelwert in Relation zur Zeit und bildet daraus einen gleitenden Durchschnitt. Damit das Verfahren Sinn macht, wird der gleitende Durchschnitt fortgeschrieben, die ältesten Signale werden also sukzessive eliminiert, die jüngsten zur Neuberechnung verwendet. An dieser Stelle unterscheiden sich einfacher und exponentieller gleitender Durchschnitt:

• einfacher gleitender Durchschnitt (simple moving average oder SMA): Gleichgewichtung aller Datenpunkte unabhängig von ihrer Stellung auf der Zeitleiste
• exponentieller gleitender Durchschnitt (exponential moving average oder EMA): exponentielle Übergewichtung jüngerer Daten mit dem Ziel der Aktualisierung beziehungsweise besseren Prognose

Auf den ersten Blick erscheint der EMA, rein mathematisch betrachtet, genauer zu sein, doch im börslichen Geschehen ist das keinesfalls selbstverständlich. Es würde nämlich unterstellen, dass die jüngeren Geschehnisse eine bessere Auskunft darüber liefern, was in nächster Zukunft passieren wird. Dieser Standpunkt ist durchaus umstritten, weshalb viele Analysten den SMA bevorzugen oder SMA und EMA gleichberechtigt einsetzen. Daneben existiert der Standpunkt, dass der EMA – also eine exponentielle Glättung – Vorzüge in chaotischen Situationen aufweist. Ein eindeutiger Trend ließe sich folglich mit dem SMA besser darstellen, eine trendlose und/oder von chaotischen Schwankungen geprägte Phase eher mit dem EMA.

Im kommenden Artikel geht es dann um Der MACD als Indikator auf EMA-Basis.