Ein tiefer Einblick in den Relative Strength IndexEin tiefer Einblick in den Relative Strength Index

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Ein tiefer Einblick in den Relative Strength Index

Oszillatoren spielen in der technischen Analyse eine wichtige Rolle, da sie eine große Menge an Informationen liefern können und in der Lage sind, Kursschwankungen zu leiten, und häufig in Verbindung mit Trendindikatoren verwendet werden. Dieser Beitrag bietet einen tiefen Einblick in diesen klassischen Oszillator, indem er Beobachtungen mitteilt und abgeleitete Indikatoren überprüft.

Oszillatoren spielen in der technischen Analyse eine wichtige Rolle, da sie eine große Menge an Informationen liefern können und in der Lage sind, Kursschwankungen zu leiten, und häufig in Verbindung mit Trendindikatoren verwendet werden.

Einer der beliebtesten Oszillatoren ist der Relative Strength Index ( RSI ), einer der vielen beliebten Indikatoren, die von J. Welles Wilder entwickelt wurden und erstmals in "New Concepts in Trading Systems" erschienen sind.

Dieser Beitrag bietet einen tiefen Einblick in diesen klassischen Oszillator, indem er Beobachtungen mitteilt und abgeleitete Indikatoren überprüft.

Einführung

Der Relative-Stärke-Index ist ein normalisierter (begrenzter) Oszillator im Bereich (0,100) und soll anzeigen, wann der Kurs überkauft (d.h. wenn ein Wertpapier über seinem inneren Wert gehandelt wird) oder überverkauft (d.h. wenn ein Wertpapier unter seinem inneren Wert gehandelt wird) ist und wann eine Umkehr eintreten könnte.

Um festzustellen, wann ein Wertpapier überkauft oder überverkauft ist, enthält der RSI ein konstantes überkauftes (70 nach Wilder) und ein überverkauftes Niveau (30 nach Wilder). Ein RSI-Wert oberhalb des überkauften Niveaus zeigt an, dass das Wertpapier überkauft ist, während ein RSI-Wert unterhalb des überverkauften Niveaus anzeigt, dass das Wertpapier überverkauft ist.

Der RSI verfügt über eine Längeneinstellung, die es dem Benutzer ermöglicht, Informationen über kurz- oder längerfristige Kursschwankungen zu erhalten, und die oft standardmäßig auf 14 eingestellt ist. Dieser Standardwert wird häufig unverändert beibehalten.

Berechnung

Die verschiedenen Berechnungen des RSI enthalten viele interessante Informationen über seine Konstruktion und die Informationen, die der Indikator liefern soll.

Der RSI wird im Allgemeinen wie folgt berechnet:

delta = close - close[1]
upward = max(delta,0)
downward = max(-delta,0)
relative_strength = rma(upward,length)/rma(downward,length)
relative_strength_index = 100 - 100/(1 + relative_strength)

wobei close der Schlusskurs, relative_strength die relative Stärke und rma der gleitende Durchschnitt nach Wilders (RMA) ist, der manchmal auch als geglätteter gleitender Durchschnitt ( SMMA ) bezeichnet wird und ein exponentieller Filter ist, der die Glättungskonstante 1/Länge anstelle von 2/(Länge+1) im Falle eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts verwendet.

Eine einfachere Berechnung für den RSI ergibt sich wie folgt:

RSI = rma(aufwärts,Länge)/rma(abs(delta),Länge) ×100

Wahl des gleitenden Durchschnitts für die RSI-Berechnung

Die Wahl des gleitenden Durchschnitts, der für die Berechnung des RSI verwendet wird, kann sich auf die vom Indikator gelieferten Ergebnisse auswirken, ebenso wie die Art der Berechnung.

Bei der ursprünglichen Berechnung wird der gleitende Durchschnitt von Wilders verwendet, aber verschiedene Autoren verwenden den einfachen gleitenden Durchschnitt oder den exponentiellen gleitenden Durchschnitt.

Die Verwendung der SMA

Cutlers Version des RSI verwendet den einfachen gleitenden Durchschnitt für die Berechnung des RSI und führt die bemerkenswertesten Änderungen im Vergleich zum EMA und Wilders gleitendem Durchschnitt ein und hat mehrere Eigenschaften.

Zunächst kann die Berechnung mit erhalten werden:

cutlers = (close - close[Länge])/Länge/MA(abs(delta),Länge) × 50 + 50

was eine weitere Vereinfachung darstellt:

cutlers = (close - close[length])/SUM(abs(delta),length) × 50 + 50

Der SMA ist reaktiver als der RMA, was dazu führt, dass der RSI eher dazu neigt, das überkaufte/überverkaufte Niveau zu überschreiten, als ein RMA-basierter RSI mit derselben Einstellung.

Außerdem wird bei einer neuen Eingabe die älteste Eingabe im Berechnungsfenster des SMA verworfen. Dies kann zu starken Veränderungen im RSI führen, im Vergleich zu einem RSI, der auf dem EMA/RMA basiert und die ältesten Eingaben speichert.

Ein Nachteil der Verwendung des SMA ist das potenzielle Auftreten einer Division durch Null, obwohl es unwahrscheinlich ist, kann es immer noch passieren, wenn der Preis eines Wertpapiers ist gleich seinem vorherigen Wert für einen Zeitraum von mehr als die verwendete Länge Einstellung, würde dies eine Änderung in den Preis von 0, die letztlich dazu führen, dass der Nenner der vorherigen Berechnung gleich 0 sein könnte.

Verwendung des EMA

Im Gegensatz zum SMA führt die Verwendung eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts zu keinen besonderen signifikanten Veränderungen. Ein auf dem EMA basierender RSI ist reaktiver als ein auf dem RMA basierender RSI, wenn die gleiche Längeneinstellung verwendet wird. Allerdings basieren sowohl der EMA als auch der RMA auf einer exponentiellen Mittelwertbildung, nur die Glättungskonstante unterscheidet sich. Um die Längeneinstellung zu erhalten, die in einem auf dem RSI basierenden EMA verwendet wird, so dass sie gleich einem auf dem RMA basierenden RSI ist, müssen wir die folgende Gleichung in Bezug auf len_ema lösen:

1/len_rma = 2/(len_ema+1)
= 2 × len_rma - 1

So ist ein RSI der Länge 27 auf EMA-Basis gleich einem RSI der Länge 14 auf RMA-Basis.

Auswirkung der Längeneinstellung auf den RSI

Bei der Anwendung des RSI auf bestimmte Wertpapiere mit einem großen Stichprobenumfang würde die Verwendung einer höheren Längeneinstellung zu Ergebnissen führen, die näher am zentralen Wert 50 liegen und somit einen engeren RSI-Bereich ergeben.

In der obigen Abbildung auf der linken Seite sehen Sie die Häufigkeitshistogramme (als Liniendiagramm) mit einer Bin-Größe von 15 von verschiedenen RSI-Ausgaben mit 500 Beobachtungen und einer zunehmenden Längeneinstellung. RSIs mit höheren Längeneinstellungen weisen eine schmalere Form auf und haben alle einen Spitzenwert nahe 50. Auf der rechten Seite sehen Sie den Bereich der RSI-Ausgabewerte über die Längeneinstellung (von 10 bis 100), wobei der Bereich nichtlinear abnimmt.

Dieses Verhalten tritt häufig auf, wenn der RSI-Indikator auf Kursänderungen angewendet wird, die eine annähernd symmetrische Verteilung mit einem Mittelwert von 0 aufweisen, was häufig der Fall ist.

Die Verwendung längerer Einstellungen würde also dazu führen, dass der RSI seltener sein überkauftes/überverkauftes Niveau erreicht. Diese Besonderheit unterscheidet den RSI von Oszillatoren wie dem Stochastik-Oszillator, dessen beobachtete Spanne sich bei Verwendung unterschiedlicher Längeneinstellungen nicht ändert, und macht den RSI besonders geeignet, um potenzielle Umkehrungen zu erkennen.

Interpretationen

Wilder beschreibt verschiedene Möglichkeiten, den RSI zu interpretieren.

Verwendung von Pegeln

Die wichtigste ist die Wechselwirkung zwischen dem RSI und den überkauften und überverkauften Niveaus, wobei ein RSI-Wert über dem überkauften oder unter dem überverkauften Niveau auf eine potenzielle Umkehr oder einen Rücksetzer hinweist. Ein RSI-Wert, der den überkauften Bereich überschreitet und den überverkauften Bereich unterschreitet, kann ein Zeichen für eine Umkehr sein. Ein RSI-Wert, der den überkauften Bereich unterschreitet und den überverkauften Bereich überschreitet, ermöglicht es dem Händler, weniger anfällig für mögliche Trendfortsetzungen zu sein, hat aber ein schlechteres Timing.

Ein Wert des RSI über 50 würde auf einen Aufwärtstrend und ein Wert unter 50 auf einen Abwärtstrend hinweisen. Dieser Ansatz bietet zwar ein schlechteres Timing und kann zu "Whipsaw Trades" führen, aber er ermöglicht es dem Händler, dem Trend zu folgen, anstatt gegen ihn zu handeln.

Verwendung von Mustern

Wilder zeigt auch, dass klassische Chartmuster wie Dreiecke, Keile, Kopf & Schultern usw. sowie Unterstützungen/Widerstände im RSI gefunden und genutzt werden können. Diese sichtbaren Formationen sind das Ergebnis der durch den RSI gegebenen abweichenden Preisbeobachtungen und können als solche häufiger vorkommen. Allerdings kann die verrauschte Natur des RSI die Erkennung dieser Formationen erschweren.

Verwendung von Divergenzen

Wie bei den meisten Oszillatoren können Divergenzen zwischen dem RSI und dem Preis dazu verwendet werden, potenzielle Umkehrungen zu erkennen. Eine Divergenz tritt auf, wenn die Höchst-/Tiefststände des Kurses und die Höchst-/Tiefststände des RSI negativ korreliert sind.

Verwendung von Failure Swings

Failure Swings sind dadurch gekennzeichnet, dass der RSI ein signifikantes Hoch/Tief über dem überkauften/unter dem überverkauften Niveau erreicht, gefolgt von einem Retracement, auf das ein gescheiterter Versuch des RSI folgt, das überkaufte/überverkaufte Niveau zu erreichen. Der Fehlerpunkt löst den Handel aus und wird durch das Maximum/Minimum des Retracements nach dem Hoch/Tief des RSI bestimmt.

Connor's Periode 2 RSI

Connor's Period 2 RSI ist eine kurzfristige Contrarian-Strategie, die von Larry Connors entwickelt wurde und eine andere Interpretation des RSI-Indikators bietet. Wie der Name schon sagt, basiert die Strategie auf einem RSI der Periode 2 und zielt hauptsächlich auf den Handel mit Retracements und potenziellen Umkehrungen ab. Die Strategie verwendet einen gleitenden Durchschnitt der Periode 200 zur Bestimmung der allgemeinen Preistrends, einen gleitenden Durchschnitt der Periode 5 für Ausstiege und den RSI der Periode 2 für Einstiege.

Eine Kauforder wird eröffnet, wenn der RSI unter das überverkaufte Niveau (auf 5 festgelegt) fällt, während der Kurs unter dem 200-SMA-Periodenwert liegt, eine Verkaufsorder wird eröffnet, wenn der RSI über das überkaufte Niveau (auf 95 festgelegt) fällt, während der Kurs über dem 200-SMA-Periodenwert liegt. Eine Position wird geschlossen, wenn der Kurs die Periode 5 SMA durchquert.

Die Anwendung einer solchen Strategie würde aufgrund der geringen potenziellen Gewinne einen hohen Zeitrahmen erfordern, um Reibungsverluste zu vermeiden.

Andere Indikatoren, die den RSI verwenden

Der RSI wird von einer Vielzahl von Indikatoren verwendet, von denen hier einige genannt werden.

Stochastischer RSI

Der stochastische RSI ist, wie der Name schon sagt, ein stochastischer Oszillator, der den RSI als Input verwendet. Da der RSI die Kursschwankungen anführt, kann der Stochastische RSI eine erhöhte Reaktivität erzielen. Die Art der Berechnung des stochastischen Oszillators erlaubt es dem stochastischen RSI, sich in einem Bereich (0,100) zu bewegen, der im Gegensatz zum RSI nicht gegen 50 konvergiert, wenn die Länge des RSI / Stochastic höher ist.

Ehlers Umgekehrte Fisher-Transformation

In einem Artikel wendet Ehlers die inverse Fischer-Transformation (hyperbolische Tangensfunktion) auf einen geglätteten RSI (WMA mit Periode 9) an, der im Bereich (-5,5) neu skaliert wurde. Wie zuvor gesehen, neigt der RSI zu einer symmetrischen Verteilung mit einem Zentrum bei 50, die auf ihn angewandte inverse Fischer-Transformation ermöglicht eine U-förmige Verteilung, mit anderen Worten, sie "zerquetscht" den ursprünglichen geglätteten RSI und liefert ein Ergebnis in einer Skala von (-1,1).

Laguerre RSI

Eine andere Version des RSI wird von Ehlers in seinem Artikel Time Warp - Without Space Travel vorgestellt.

Dieser Indikator nutzt nicht direkt den RSI, sondern verwendet stattdessen mehrstufige Filter, deren Glättungsgrad durch die Einstellung von Gamma durch den Benutzer in einem Bereich (0,1) bestimmt wird, wobei Werte von Gamma, die näher an 1 liegen, längerfristige Indikationen liefern. Für seine Berechnung berechnet der Indikator seinen Zähler als die Summe der Differenz zwischen einem Filter und dem in der Stufe folgenden, und sein Nenner ist die Summe der absoluten Differenz zwischen einem Filter und dem in der Stufe folgenden, bis schließlich das Verhältnis zwischen Zähler und Nenner in einem Bereich (0,100) neu skaliert wird, das heißt:

L0 = (1 - gamma) × close + gamma × L0[1]
L1 = -gamma × L0 + L0[1] + gamma × L1[1]
L2 = -gamma × L1 + L1[1] + gamma × L2[1]
L3 = -gamma × L2 + L2[1] + gamma × L3[1]
//----
num = (L0 - L1) + (L1 - L2) + (L2 - L3)
den = abs(L0 - L1) + abs(L1 - L2) + abs(L2 - L3)
lrsi = 50*Zahl/den + 50

Im Gegensatz zum regulären RSI konvergiert der Laguerre-RSI bei höheren Gammawerten nicht in der Nähe von 50, sondern weist eine annähernd U-förmige Verteilung auf.

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