Die Point & Figure-Analyse als Timinginstrument von Hedgefonds unter Risiko-Ertrags Gesichtspunkten

Inhaltsverzeichnis

Einleitung 1

1 Umfeld der Point & Figure Technik 3

1.1 Grundlagen zu Hedgefonds 3

1.1.1 Definition von Hedgefonds 3

1.1.2 Hegefonds-Charakteristika 3

1.1.3 Marktteilnehmer 3

1.1.4 Marktentwicklung 4

1.2 Hedgefonds im Portfoliokontext 5

1.2.1 Portfolio-Selection-Model nach Markowitz 5

1.2.1.1 Prämissen 5

1.2.1.2 Zentrale Aussage 5

1.2.1.3 Rendite- bzw. Risikokennzahlen (Erwartungswert, Standardabweichung, Kovarianz und Korrelationskoeffizient) 5

1.2.1.4 Systematisches und unsystematisches Risiko 7

1.2.1.5 Effiziente Portfolios 8

1.2.1.6 Risikobereitschaft der verschiedenen Anlegertypen und Bildung von optimalen Portfolios 9

1.2.1.7 Kritik an der Portfoliotheorie 11

1.2.2 Capital Asset Pricing Model (CAPM) 11

1.2.2.1 Prämissen 11

1.2.2.2 Zentrale Aussage des CAPM 11

1.2.2.3 Die Kapitalmarktlinie 11

1.2.2.4 Die Wertpapiermarktlinie 12

1.2.2.5 Kritik am CAPM 13

1.2.3 Einsatzmöglichkeit und Nutzen von Hedgefonds in traditionellen Portfolios 14

1.3 Hedgefonds-Strategien 15

1.3.1 Relative Value (marktneutrale)-Strategien 15

1.3.1.1 Anleihen-Arbitrage (Fixed Income Arbitrage) 15

1.3.1.2 Wandelanleihen-Arbitrage (Convertible Bond Arbitrage) 16

1.3.1.3 Equity Market Neutral 16

1.3.2 Event-Driven (ereignisorientierte)-Strategien 17

1.3.2.1 Merger Arbitrage / Risk Arbitrage (Übernahme-Arbitrage) 17

1.3.2.2 Distressed Securities 17

1.3.3 Opportunisitische (gelegenheitsorientierte)-Strategien 18

1.3.3.1 Global-Macro-Strategie 18

1.3.3.2 Long/Short Equity 18

1.3.3.3 Emerging Markets 19

1.3.4 Managed Futures 20

1.3.4.1 Diskretionäre Managed Futures Fonds 20

1.3.4.2 Systematische Managed Futures Fonds 20

1.3.5 Multi-Strategy 20

1.4 Chancen und Risiken von traditionellen Investments und Hedgefonds 21

1.4.1 Allgemeine Risiken von Hedgefonds 21

1.4.1.1 Marktrisiko 22

1.4.1.2 Leverage-Risiko 22

1.4.1.3 Liquiditäts-Risiko 21

1.4.1.4 Währungsrisiko 21

1.4.1.5 Strategiewechsel-Risiko 21

1.4.1.6 Schlüsselpersonen-Risiko 21

1.4.1.7 Marktzugangs-Risiko 21

1.4.2 Risikomaße von traditionellen Fonds bzw. Absolute-Return-Investments 22

1.4.2.1 Standardabweichung 22

1.4.2.2 Semivarianz 23

1.4.2.3 Value at Risk 23

1.4.2.4 Schiefe (Skewness) 24

1.4.2.5 Wölbung (Kurtosis) 27

1.4.2.6 Maximaler Drawdown 28

1.4.3 Chance-Risiko-Ratios traditioneller Fonds bzw. von Absolute-Return-Investments 29

1.4.3.1 Sharpe-Ratio 28

1.4.3.2 Sortino-Ratio 29

1.4.3.3 Calmar-Ratio 29

1.5 Biases (Verzerrungen) durchschnittlicher Renditen von Indexfonds der Hedgefond-Datenbanken 30

1.5.1 Begriffsklärung Biases 30

1.5.2 Biases-Arten der Hedgefond-Datenbanken 30

1.5.2.1 Survivorship Bias 30

1.5.2.2 Self-Selection Bias 30

1.5.2.3 Liquidation Bias 30

1.5.2.4 Double Counting Bias 31

1.5.2.5 Minimum History Bias 32

1.5.2.6 Size Bias 31

1.5.2.7 Geographical Bias 31

2 Funktionsweise der Point & Figure-Analysemethode 32

2.1 Die Point & Figure-Methode – Einordnung und Historie 32

2.1.1 Einordnung der Point & Figure-Analyse in den Gesamtkontext 32

2.1.2 Geschichte der Point & Figure-Charts (Punkte und Zahlen-Charts) 32

2.2 Point & Figure-Chartkonstruktion 34

2.2.1 Symbole für Angebot und Nachfrage: X und O 34

2.2.2 Zeitangaben im Chart 34

2.3 Vorteile von Point & Figure-Charts gegenüber anderen Chartarten 35

2.4 Stellgrößen eines Point & Figure-Charts 35

2.4.1 Die Reversalgröße (Stellgröße 1) 35

2.4.1.1 Ein-Box-Reversal 36

2.4.1.2 Drei-Box-Reversal 36

2.4.1.3 Fünf-Box-Reversal 37

2.4.2 Die Kästchengröße (Stellgröße 2) 38

2.4.2.1 Statische Kästchengröße 38

2.4.2.2 Kästchengröße in Prozent vom aktuellen Kurs 38

2.4.2.3 Chartcraft-Einstellung 38

2.4.2.4 Bull’s-Eye-Broker-Einstellung 39

2.5 Point & Figure-Chart Patterns (Kursmuster) 40

2.5.1 Point & Figure-Chart Patterns nach Prof. Dr. Earl Davis 40

2.5.1.1 Doppel-Bottom und Doppel-Top 40

2.5.1.2 Bullish und Bearisch Signal 41

2.5.1.3 Triple-Tops und Triple-Bottoms 42

2.5.1.4 Ascending Triple-Tops und Decending Triple-Bottoms 43

2.5.1.5 Spread Triple-Tops und Spread Triple-Bottoms 43

2.5.1.6 Bullische und baerische symmetrische Dreiecke 44

2.5.2 Weitere Point & Figure Chart Patterns 45

2.5.2.1 Bullische und baerische Katapult-Formation 45

2.5.2.2 Doppel-Top Breakout und Doppel-Bottom Breakout nach Katapult 46

2.5.2.3 Quadruple Tops und Quadruple Bottoms 47

2.5.2.4 Long Tail Down und Long Tail Up 48

2.5.2.5 Low Pole-Formation und High Pole-Formation 49

2.5.2.6 Shakeout-Formation 50

2.6 Point & Figure Trendlinien 50

2.6.1 Bullish Support Line und Bullish Resistance Line 51

2.6.2 Baerish Support Line und Baerish Resistance Line 52

2.7 Point & Figure-Kursziele 53

2.7.1 Vertikaler Count 53

2.7.1.1 Bullischer vertikaler Count 53

2.7.1.2 Baerischer vertikaler Count 55

2.7.1.3 Bullischer vertikaler Count mit sich ändernder Boxgrösse 56

2.7.1.4 Baerischer vertikaler Count mit sich ändernder Boxgröße 57

2.7.2 Horizontaler Count 58

2.7.2.1 Bullischer horizontaler Count 58

2.7.2.2 Baerischer horizontaler Count 59

2.8 Relative Stärke-Charts 60

2.9 Bullisch Prozent Index 61

3 Statistische historische sowie aktuelle Point & Figure-Untersuchungen und deren Auswertungen 62

3.1 Historische Studien zu Point & Figure 62

3.1.1 Die bedeutendste Point & Figure Studie von Prof. Earl Davis (1914-1964) 62

3.1.1.1 Davis Kaufsignale und Verkaufssignale seiner Tests 62

3.1.1.2 Ergebnisse der Kaufsignale und Verkaufssignale von Davis Tests und Auswertungen durch Davis 63

3.1.1.3 Eigene Auswertung von Davis Long-Positionen 64

3.1.2 Weitere historische Point & Figure-Studien 66

3.2 Festlegung der zu untersuchenden Märkte des Untersuchungszeitraumes sowie Zielsetzung für die eigenen statistischen Versuchsreihen 67

3.3 Einteilung der Point & Figure-Muster in Gruppen 67

3.3.1 „Davis-Muster“ (erste Mustergruppe) 68

3.3.1.1 Einstiege 68

3.3.1.2 Ausstiege 68

3.3.2 „Andere Muster“ (zweite Mustergruppe) 70

3.3.2.1 Einstiege 70

3.3.2.2 Ausstiege 70

3.4 Ermittlung der Ein- und Ausstiegskurse sowie Daten 71

3.5 Positionsgrößenbestimmung 72

3.6 Festlegung der wichtigsten Kenngrößen für die statistischen Untersuchungen 74

3.7 Auswertungen der Trading-Setups 74

3.7.1 Ermittlung der besten Muster 74

3.7.2 Ermittlung der besten Mustergruppe 76

3.7.3 Ermittlung der besten Kursziele 76

3.7.4 Ermittlung der besten Stoppszenarien 77

3.7.5 Ermittlung der Skewness und Kurtosis 78

3.8 Rankings der statistischen Versuchsreihen 80

3.8.1 Rendite-Ranking 80

3.8.2 Sharpe-Ratio-Ranking 81

3.8.3 Sortino-Ratio-Ranking 81

3.8.4 Calmar-Ratio-Ranking 82

3.9 Vergleich der Ergebnisse der Auswertungen von den eigenen Trading-Setups mit den wichtigsten Indizes 83

Zielsetzung & Themen

Die Diplomarbeit untersucht die Point & Figure-Analyse als Timinginstrument für Hedgefonds. Ziel ist es, durch eine empirische statistische Untersuchung von 36 verschiedenen Trading-Setups herauszufinden, ob und wie die Anwendung spezifischer P & F-Muster die Chance-Risiko-Kennzahlen von Investments im Vergleich zu traditionellen Indizes verbessern kann, um dem Anwender fundierte Handlungsempfehlungen für den Eigenhandel zu geben.

• Methodische Einordnung und Geschichte der Point & Figure-Analyse
• Analyse von Hedgefonds-Strategien sowie deren Chancen und Risiken
• Theoretische Grundlagen (Markowitz-Portfolio-Theorie, CAPM) und Risikokennzahlen
• Statistische Untersuchung und Ranking von 36 Point & Figure Trading-Setups
• Vergleichende Analyse der Trading-Setups gegenüber bekannten Aktienindizes

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Umfeld der Point & Figure Technik: Dieses Kapitel führt in die Grundlagen von Hedgefonds, deren Strategien und die theoretische Portfoliotheorie ein, bevor Chancen, Risiken und Verzerrungseffekte (Biases) diskutiert werden.

2 Funktionsweise der Point & Figure-Analysemethode: Dieser Teil beschreibt detailliert die technische Konstruktion, die Stellgrößen, die Kursmuster und die verschiedenen Zählmethoden zur Kurszielbestimmung.

3 Statistische historische sowie aktuelle Point & Figure-Untersuchungen und deren Auswertungen: Hier werden historische Studien analysiert und die eigenen statistischen Versuchsreihen mit 36 Trading-Setups sowie deren Ranking und Vergleich zu den wichtigsten Indizes vorgestellt.

Schlüsselwörter

Hedgefonds, Point & Figure, Technische Analyse, Portfoliotheorie, Calmar-Ratio, Sharpe-Ratio, Sortino-Ratio, Trading-Setups, Markowitz, Risikomanagement, Kursmuster, Backtesting, Performanceanalyse, Drawdown, Timinginstrument

Häufig gestellte Fragen

Was ist das grundlegende Thema dieser Arbeit?

Die Diplomarbeit befasst sich mit der Point & Figure-Analysemethode als Instrument für den Handel (Timing) von Hedgefonds und prüft deren Nutzen unter Berücksichtigung von Risiko- und Ertragsaspekten.

Welche zentralen Themenfelder werden abgedeckt?

Die Arbeit behandelt die Grundlagen und Strategien von Hedgefonds, die theoretische Basis der Portfoliotheorie (Markowitz/CAPM) sowie die detaillierte Funktionsweise der Point & Figure-Technik.

Was ist das primäre Ziel der Forschungsarbeit?

Das Ziel ist die Erstellung eines statistisch fundierten Rankings verschiedener Point & Figure Trading-Setups basierend auf Chance-Risiko-Kennzahlen, um dem Anwender eine Entscheidungsgrundlage für den realen Handel zu bieten.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Der Autor führt eine quantitative Backtesting-Analyse durch, bei der 36 verschiedene Trading-Setups über einen Untersuchungszeitraum von fünf Jahren auf ihre Performance und Risikokennzahlen (wie Calmar-Ratio oder Maximaler Drawdown) getestet werden.

Welche Inhalte umfasst der Hauptteil?

Der Hauptteil gliedert sich in eine umfassende theoretische Fundierung zu Hedgefonds-Strategien und Portfoliokriterien sowie in den empirischen Teil, der die Konstruktion und statistische Auswertung der Point & Figure-Muster (wie "Davis-Muster" oder "Katapult-Formationen") im Detail darlegt.

Welche Keywords charakterisieren die Arbeit?

Zentrale Begriffe sind Hedgefonds, Point & Figure, Technische Analyse, Portfoliotheorie, verschiedene Ratios (Calmar, Sharpe, Sortino) sowie spezifische Chartmuster und statistische Risikomaße.

Warum ist das Calmar-Ratio für den Autor so wichtig?

Der Autor erachtet das Calmar-Ratio als die aussagekräftigste Kennzahl, da es den annualisierten Ertrag ins Verhältnis zum maximalen Drawdown setzt und somit ein realistischeres Bild des Extremrisikos liefert als klassische Methoden wie die Standardabweichung.

Welches sind die wichtigsten Erkenntnisse der statistischen Auswertung?

Die eigenen Trading-Setups zeigten in der Untersuchung ein wesentlich besseres Chance-Risikoverhältnis als die untersuchten Vergleichsindizes (wie DAX oder Euro Stoxx 50), insbesondere aufgrund der signifikant niedrigeren maximalen Drawdowns.

Welche Empfehlungen gibt die Arbeit für die Praxis?

Der Autor empfiehlt eine spezifische Rangfolge von Trading-Setups für den praktischen Einsatz, wobei Formationen wie das "Triple-Top" oder der "Katapult-Ausbruchspunkt" in Verbindung mit horizontalen Kurszielen besonders gute Ergebnisse geliefert haben.