Unter Sequenzzählung fallen alle Methoden, die meist recht komplexe Muster mit diversen Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Bars beinhalten, die nicht ohne weiteres auf den ersten Blick sichtbar sind. Solche durch eigenes Research zu ermitteln, ist sehr schwierig und wird von mir nicht empfohlen. Ebenso sind die Setups nicht ganz einfach. Daher ist es am besten, eine von jemandem bereits entwickelte Methode nachzunutzen zu versuchen. Eine ganze Reihe von solchen Sequenzen hat
Tom Demark vorgestellt, wobei die "13" für viele Märkte trotz ihres langen Bekanntseins immer noch gut brauchbare Ergebnisse liefert. Auch einige Überlegungen von Linda Bradford-Raschke gehen in Richtung Sequenzzählung.
Das statistische Ermitteln von Bewegungs-Korrektur-Verhältnissen geht gerade in Richtung des anderen Extrems, nämlich zu den einfachsten denkbaren Mustern, die alleine in der Größe einer notwendigen Anfangs-Bewegung für die Wahrscheinlichkeit einer Fortsetzung oder Korrektur mit einer bestimmten Größe ermitteln, so daß die statistisch besten Werte für SL und/oder TP folgen. Daß da nicht mehr Kennzahlen oder komplexere Muster herauskommen, wie z. B. bei den sehr aufwendigen Untersuchungen für sequenzzählende Methoden liegt daran, daß rechentechnisch noch beherrschbare statistische Verfahren von ihrer Struktur her nur einfache Zusammenhänge als signifikant oder unbrauchbar unterscheiden können. Mit einem langjährigen Research kann ein kreativer Beobachter viel komplexere Muster finden. Diese Aufgabe ist aber in der Schwierigkeit mindestens mit einem Rätsel zu vergleichen, vielleicht sogar noch mehr mit dem Entschlüsseln eines Geheimtextes.
Wer keine Statistik-Software bemühen will, findet mit den Methoden, die irgendwelche Ranges, Box-Sizes o. ä. benutzen (wie P+F, Renko, Candle-Ranges usw.) einen Hinweis und kann auf die optimalen Werte auch backtesten. Bei nichttrivialen Handelsregeln ist es aber schwer, einen Backtest so aussagekräftig zu gestalten, daß Veränderungen richtig zugeordnet werden können und ausreichend sicher als stabil eingeschätzt werden können.
Extrem viele Informationen beinhaltet das Funktional der zukünftigen Kursverteilung in Abhängigkeit der zurückliegenden Bewegung Kursbewegung(Zeitraum) -> Wahrscheinlichkeitsverteilung(Zeitraum, Kurswert). Für alle Randverteilungen können die Rand-Erwartungswerte bestimmt werden, ebenso worst-case-Werte zu bestimmten Quantilen (Values at risk). Legt man einige Sachen, wie z. B. den Zeithorizont fest und ermittelt nur einzelne Werte (Erwartungswert, 95 %-Quantile usw.) kann man das sogar grafisch darstellen, was sonst wegen der vielen Dimensionen nicht einfach geht.
Da ich entgegen mancher Annahmen überbordender akademischer Raffinesse nur ganz einfache Dinge im Kurzfrist-Trading umsetzen kann, läuft alles für den Zeitchart auf Wertepaare Größe der letzten Minutenkerze - SL - TP und für Range-, Volume- oder Tick-Charts auf die Anzahl der Kerzen pro Zeiteinheit hinaus. Beispielsweise ist für das Scalpen zu normalen Zeiten für den FDAX SL 5.5, TP 1 eine brauchbare Einstellung, die darum funktioniert, weil gleichzeitig im Volumen-Chart über das richtige Timing versucht wird, das Anlaufen des SL zu vermeiden und der Wert daher eher als Katastrophen-Stop (für Extrem-Scalper) zu verstehen ist. Ein üblicherweise gefordertes CRV 2:1 würde ohne zusätzlche Überlegungen gerade nicht funktionieren (also z. B. SL 0.5, TP 1), da so das Rauschen nahezu immer den Stop auslöst, während die vorige Empfehlung sehr oft durch das Rauschen den TP auslöst, außer wenn man unglücklich in eine nicht erwartete Bewegung reinkommt.
Was Rauschen und Bewegung ist, hängt vom Gesamtumfeld der Umgebung (System, Anbindung, Kostenstruktur) ab. Alles, was noch mit einem positiven Erwartungswert ausgebeutet werden kann, ist kein Rauschen mehr. In der Nachrichtentechnik lernte man früher auch als vermeintlich festgefügte Weisheit Mindest-Signal-Rausch-Abstände und daraus folgende Mindestenergien, um überhaupt was zu hören, die sehr an Starkstrom (daher auch "Funken") erinnerten. Natürlich hat man kein so gutes Gefühl mehr bei Sachen, die sich nur noch als gerade noch positive Erwartungswerte ergeben, als wenn es sich um eine sonnenklare Mega-Bewegung handelt. Dafür gibt es die Super-Bewegung auch nur einmal im Jahrzehnt, noch geringfügig über dem völligen Zufallseinstieg liegende erkennbare Scalp-Opportunities aber aller paar Minuten.
Ob mit einer reinen Backtest-Software, Statistik-, Filter oder allgemeinen Mathematik-Software oder rein grafisch mit Chart-Software (ATR-Multiple, Schattenlänge bei Range-Charts = Drawdown o. ä.) gearbeitet wird, unterscheidet sich eher in Geschmack und Gewohnheit als in deutlichen Unterschieden der am Ende wirklich erreichbaren Resultate, da die endliche Größe der minimalen Tick-Bewegung gar keine weitere Raffinesse zuläßt. Ebenso bin ich recht kritisch, wenn Leute meinen, daß sie hochaufgelöste Tick-Charts oder gar komplette Orderbuch-Historien brauchen. Bei Bearbeitung in hohen Timeframes ist die beschränkende Größe nicht die minimale Tick-Größe sondern statt dessen, daß die statistischen Verteilungen entweder auf Grund zu weniger Daten gar nicht über eine hinreichend lange ähnlich charakterisierbare Marktphase brauchbar sind oder zumindest in die Zukunft gerichtet nicht in sinnvoller Zeit mit realen Trades umgesetzt werden können.
Weitere interessante Statistiken gerade für EOD-Entscheidungs-Grundlagen (z. B. Wahrscheinlichkeit Tageshoch/Tagesschluß > aktuell) kann man abtragen über dem Input (aktueller Kurs - Tagestief) / ATR[1], was man u. a. bei Larry Williams:
Die Erfolgsgeheimnisse des Kurzfristtradings als Anregung findet. Weitere sinnvolle Statistiken sind zu wochentäglichen, monatstäglichen, stündlichen und monatlichen Saisonalitäten und Zyklen bildbar. Das Problem ist nicht etwa die Aufstellung brauchbarer Statistiken, dazu gibt es genug Software, mit der man auch spielerisch umgehen kann, sondern daß man es einfach selber machen muß, weil die paar einfachen Beispiele in der Literatur bei ihrer Vorstellung meist schon lange nicht mehr aktuell sind.