Wie gut ist das Golden Cross?

In der Fachpresse oder aber auch im Internet liest man häufig vom „Golden Cross“ (deutsch: goldenes Kreuz) bzw. vom „Death Cross“ (deutsch: Todeskreuz). Die beiden Termini klingen recht beeindruckend und der Aufmerksamkeit der Leserschaft können sich die Autoren recht sicher sein.

Es geht bei diesen beiden Mustern um das Überschneiden zweier Durchschnitte unterschiedlicher Länge. Es werden also Handelssignale generiert, wenn ein kurzfristiger Durchschnitt einen längerfristigen Durchschnitt schneidet. Dies soll zeigen, dass der kurzfristige Trend entgegen dem längerfristigen Trend läuft und sich eine größere Trendwende anbahnt. Die Idee dahinter ist wohl gewesen, die Performance eines Portfolios zu verbessern, indem man aussteigt, wenn der Trend fällt, und die Positionen aufstockt, wenn der Trend steigt. Ob diese Signale immer besser funktioniert als eine einfache Buy&Hold Strategie, oder ob sich damit sogar mehr erwirtschaften lässt wollen wir nun im Folgenden anschauen.

Die wohl bekanntesten Parameter, die hier verwendet werden sind der:

• 200 Tage gleitende Durchschnitt (GD(200)) und der
• 50 Tage gleitende Durchschnitt (GD(50)). 

Diese Muster können wir noch in drei Phase herunterbrechen. Angenommen es liegt ein Abwärtstrend vor (Phase 1) und der GD(50) notiert unterhalb des GD(200). Beginnt der Abwärtstrend schwächer zu werden, also die Kurse fallen weniger stark, dann werden auch die beiden Durchschnitte flacher verlaufen und ein Art Boden ausbilden. Wenn jetzt die Kurse steigen dann wird der GD(50) schneller nach oben drehen als der GD(200), der wegen der größeren Historie deutlich träger reagiert. Kommt es zu einem Schnitt der beiden Durchschnitte spricht man von einem Golden Cross (Phase 2). Es wird angenommen, dass auch der langfristige Trend dreht, nachdem der kurzfristige Trend gedreht hat. Trifft dies zu, dann werden beide Durchschnitte nach oben laufen und der GD(50) dabei immer oberhalb des GD(200) bleiben. Der GD(200) kann in diesem Fall dann auch eine Unterstützung für sehr kurzfristige Einbrüche bieten (Phase 3).

Kommt es dann zu einer Schwäche im Kurs und der GD(50) fängt an zu fallen, kann er irgendwann den GD(200) von oben nach unten kreuzen und es kommt zum Death Cross.

Anmerkung: Der MACD ist im Grunde genau das Gleiche, hier werden auch zwei Durchschnitte (exponentiell) miteinander verglichen. Die Interpretation dazu ist etwas komplexer, da beim MACD deutlich kleinere Zeiteinheiten verwendet werden und es deshalb zu deutlich mehr Signalen kommt. Mehr dazu hier:

Wie gut funktioniert die Standardeinstellung (200/50)?

Eine einfache statistische Betrachtung bringt einiges an Ernüchterung. Als Referenz nehmen wir eine Buy&Hold Strategie, mit der wir im Durchschnitt für jeden Wert im S&P 500 einen Wertzuwachs in der Zeit von Anfang 2000 bis Ende 2018 von 260,2% erwirtschaftet hätten. Bei einer Golden Cross Strategie (200; 50) sehen wir im Schnitt 

• 5,5 positive Trades mit einem Ergebnis von 42,6% , zugleich aber auch 
• 7,4 negative Trades mit einem Ergebnis von -13,4%. In Summe haben wir dann 
• 128,8% gegenüber 260,2%.

Das sieht nicht so schön aus, zudem wir die Transaktionskosten gar nicht betrachtet haben. Wie kann es denn sein, dass unser Ergebnis schlechter als die Referenz abschneidet? Und vor allem: wieso haben wir mehr negative Trades als positive?

Schauen wir uns einen Ausschnitt aus dem S&P 500 genauer an und zählen mal die positiven und die negativen Signale.

Wie bei allen Signalen kommen auch bei dieser Strategie Fehlsignale vor. Vor allem wenn sich bei flachen Kurven die Schnittpunkte häufen, wenn also der Trend oder besser der Wechsel des Trends nicht so deutlich verläuft. Die 200/50 Perioden Einstellung ist natürlich von Natur aus deutlich langsamer als eine kurzfristige Betrachtung. Wenn also bereits eine ordentliche Strecke nach unten zurückgelegt wurde, dann erst kreuzen die beiden Durchschnitte. Ebenso in die andere Richtung. Dies bedeutet, dass man erst Aussteigt, wenn schon ordentlich Performance dahin ist und man steigt erst ein, wenn schon einiges an Performance durch ist, also eine Art doppelter Performance-Verlust.

Was funktioniert besser? Wie kann man die Werte filtern?

Jetzt kann man verschiedene Schritte wählen um die Performance der Signale zu verbessern. Man kann zum Beispiel fordern, dass der Schnitt der beiden Durchschnitte deutlich sein muss, mathematisch also der Winkel größer und damit stumpfer wird. Damit sollten die Fehlsignale weniger werden. Auf der anderen Seite sind die vorangegangenen Kursrücksetzer bereits deutlicher. Zudem läßt sich ein solcher Ansatz schlecht automatisieren. 

Ein anderer Ansatz wäre es die Zeiträume anzupassen oder einen Filter einzusetzen. Beginnen wir mit dem Filter, der erst ein Signal generiert, wenn die Überschneidung bereits deutlich ausgeprägt ist, also die Werte bereits deutlich gedreht haben.

200/50 mit einem Puffer von 4% (also ein Signal ist erst gültig, nachdem ein Kreuz zustande kam und sich die beiden Durchschnitte um mindestens 4 % entfernt haben.)

Im Schnitt pro Wert:

• 3,4 positive Trades mit einer Performance von 62,8% und 
• 4,26 negativen Trades mit einer Performance von -17,6% zusammen werden das 
• 129,6% gegenüber 260,2% der Referenz.

Vergleicht man die Werte, dann sieht man zwar Verbesserungen, aber auch Verschlechterungen, und vor allem in der Summe so gut wie keine Veränderung. Die Anzahl der Trades ist zwar geringer, was sich positiv auf die Transaktionskosten auswirkt, aber wir verlieren natürlich auch einiges an Performance, da wir erst später handeln. Angemerkt sei noch, dass der Filter von 4% bereits die besten Ergebnisse bringt, wenn man als Filter Werte von 0% bis 10% wählt.

Versuchen wir also nun die einzelnen Längen der gleitenden Durchschnitte zu verändern und schauen, wie sich die Performance ändert. Wir variieren die Werte von ... bis ... und tragen die Ergebnisse als Höhe in dem Folgenden Oberflächendiagramm ab. Von links nach rechts tragen wir die unterschiedlichen Werte für den langfristigen gleitenden Durchschnitt ab, von vorne nach hinten die Werte für den kurzfristigen gleitenden Durchschnitt.

Wir sehen im Dreieck unten links sehr schlechte Werte, was aber nicht verwundert, da hier die Kombinationen abgebildet sind, wo der kurzfristige Durchschnitt länger ist, als der Langfristige. Dies ergibt sich aus der vollständigen Permutation der Werte. Viel wichtiger ist aber das Dreieck hinten rechts. Hier können wir Werte-Kombinationen sehen, die deutlich über 130% liegen. Wir sehen auch einige Spitzen, die Werte über 160% erreichen. Aber im Sinne einer stabilen Funktion, also Kombination aus kurz- und langfristigen Durchschnitten sollten aber wohl nur die Werte herangezogen werden, die sich „auf dem Berg“ befinden und um 143% (+/- 2%) ergeben.