Fibonacci – Alles nur eine „self-fullfilling Prophecy“?

Der Erklärungsansatz ist so alt wie die Charttechnik. Je nachdem, ob man ihre Erfolge auf einfache Weise begründen und nachvollziehbar machen möchte oder ob man aus einer kritischen (zumeist wirtschaftswissenschaftlichen) Perspektive heraus Charttechnik in erster Linie für Humbug und Kaffeesatzleserei hält: Das häufige Argument bzw. der kritische Einwand lautet in beiden Fällen, die positiven Ergebnisse der Charttechnik an den Märkten seien die Folge einer „self-fullfilling prophecy“.

Der Begriff des Soziologen Robert K. Merton beschreibt das Phänomen, dass ein Ereignis durch das Verhalten einer Person oder Personengruppe herbeigeführt bzw. erzeugt werden kann, die selbst an die hohe Eintrittswahrscheinlichkeit des Ereignisses glaubt. So kann durch eigenes Verhalten ein Ereignis ausgelöst werden, das ursprünglich für das Ergebnis einer Handlung anderer Personen gehalten wurde (vgl. Robert K. Merton: „Soziologische Theorie und soziale Struktur“, De Gruyter 1995).

Auf die Börse umgemünzt bedeutet dies, dass eine Gruppe von Marktteilnehmern in einer bestimmten Situation oder an einer bestimmten Chartmarke das tut, was sie vom Markt erwartet und diese Markterwartung tatsächlich eintritt, weil die Kursbewegung durch das Handeln dieser Gruppe selbst ausgelöst wurde.

Gehen z.B. viele Marktteilnehmer davon aus, dass ein Index bei einem Anstieg über ein besonderes Kursniveau anschließend schnell weiter steigt und befeuern sie dies, indem sie selbst auf diesem Niveau in der Erwartung steigender Kurse aggressiv in den Index einsteigen, so wird der Index allein aufgrund ihrer Käufe klettern.

Nach diesem Muster soll erklärt werden, warum Fibonacci-Marken Relevanz besitzen: Die Ursache ist schlicht die Gruppe der Fibonacci-Trader, die diese Marken berechnet, dort handelt und damit dafür sorgt, dass an den Marken signifikante Kursbewegungen stattfinden.

Fibonacci als "selbsterfüllende Prophezeiung" - ein plausibler Erklärungsansatz?

Wenn eine solche Gruppe von Fibonacci-Tradern und -Investoren tatsächlich aufgrund ihrer (ansonsten nutzlosen) Methode Einfluss auf die Märkte hätte, müsste sie beeindruckende Eigenschaften aufweisen: Sie bräuchte ein festes Regelwerk, das alle Fibonacci-Trader anwenden, um auf die exakt gleichen Marken zu kommen. Das entsprechende Buch werden Sie im Internet vergeblich suchen. Die Trader müssten enorm gut vernetzt sein und ständig in konzertierten Aktionen Marktbewegungen anschieben oder abbremsen, damit „ihre“ Marken erreicht werden. Sie müssten sich immer einig darüber sein, welche Marke, welches Retracement, welche Extension angelaufen werden soll. Und in welche Marktrichtung dann gehandelt werden muss. Sie müssten mit einer Unmenge an Kapital ausgestattet sein, um z.B. an den großen Märkten ins Kursgeschehen lenkend eingreifen zu können, an denen die Methode ihre besten Ergebnisse liefert. Doch bei den marktbreiten Indizes oder am Devisenmarkt wären zig Millionen bis Milliarden Dollar, Euro etc. notwendig, um entsprechende Marktbewegungen auszulösen oder z.B. einen Trend bis zu einem bestimmten Punkt hin anzuschieben.

Im Übrigen hätte es vor der Verbreitung der theoretischen Grundlagen keinerlei fibonaccispezifische Bewegungsmuster, Verhältnisse oder Strukturen innerhalb von Kursverläufen geben dürfen. Doch Elliott und andere führten die Methode gerade deshalb ein, weil sie bereits vor knapp 100 Jahren auf ihre prognostische Aussagekraft gestoßen waren – und zwar durch die Betrachtung und Analyse von realen Kursverläufen. Aus meiner Sicht sollte man sich solchen self-fullfilling-prophecy-Erklärungsversuchen mit der notwendigen Portion Skepsis nähern und das Phänomen ernst nehmen: Die Treffsicherheit der Fibonacci-Methode (wie auch anderer Formen von Chartanalyse) ist aus meiner Sicht auf andere Charakteristika der Finanzmärkte zurückzuführen.

Börse als komplexes System

Die Finanzmärkte sind prinzipiell offen, die Vernetzung ist global, der Datenaustausch enorm schnell und Informationen leicht zugänglich. Die Geschwindigkeit, mit der man Handeln oder auf Kursveränderungen reagieren kann, ist dank Internet und Digitalisierung der Finanzmärkte kaum mehr zu beschleunigen. Aber auch in den Anfangszeiten der Charttechnik gab es schon eine Vielzahl an Marktteilnehmern und schnellen Informationsfluss (Stichwort "Tapereading"). Finanzmärkte weisen eine extrem hohe Zahl an Teilnehmern auf und das Maß an Interaktionen ist enorm - man betreibt schließlich Handel. Das Verhalten der Marktteilnehmer ist zudem pfadabhängig, d.h. für die Gründe von Kauf und Verkauf ist nicht nur der aktuelle Zustand, sondern genauso die (jüngere) Vergangenheit relevant. Zudem wirkt sich jede Transaktion unmittelbar auf den weiteren Kursverlauf aus.

Damit haben die Finanzmärkte viele wesentliche Charaktereigenschaften komplexer Systeme. Diese haben u.a. die Eigenschaft, dass sie sich nichtlinear entwickeln, langfristige Prognosen über den Ablauf, die Form der Entwicklung oder die Definition von Zielen mit linearen Erklärungsansätzen nicht möglich sind und dass sie vor allen Dingen starke Wechselwirkungen und eine hohe (Eigen-)Dynamik entfalten, die sich in sich verselbstständigenden Aufschaukelungstendenzen widerspiegeln.

Bei linearem Wachstum kann man sagen, dass die Wirkung der Ursache entspricht. Große Ursache - große Wirkung, kleine Ursache - kleine Wirkung. Nichtlinear bedeutet, dass auch eine kleine Ursache eine große Wirkung im System entfalten kann.

Jedes System, jeder Schauplatz, an dem Menschen (und mittlerweile auch Computer) miteinander in dieser Weise vernetzt sind, kann daher exponentielle Entwicklungen vollziehen. Und je größer der Grad an Vernetzung, desto mehr Dynamik können diese Entwicklungen aufweisen. Hier greift die Hebbsche Regel, die vom kanadischen Psychologen Donald O. Hebb 1949 aufgestellt wurde und aus der Forschung zu neuronalen Netzwerken stammt: Zellen, die miteinander Signale austauschen, vernetzen sich. „Neurons that fire together, wire together.“ Und je besser sie vernetzt sind, desto schneller können sich Abhängigkeiten, Rückkoppelungen und selbstverstärkende Prozesse entwickeln.

An der Börse kommt noch ein weiterer zentraler Aspekt hinzu, denn die Akteure haben ein gemeinsames Motiv: Das Erzielen von Renditen.

Damit können auf der individuellen Entscheidungsebene äußere Faktoren zwar vor dem Investment eine tragende Rolle spielen (z.B. die allgemeine wirtschaftliche Lage, Zukunftsaussichten von Unternehmen, Zinspolitik, mediale Empfehlungen, alle Formen von Trading- und Investitionsstrategien der Anleger). Ab dem Zeitpunkt der Investment-Aktion beeinflusst jedoch die Kursentwicklung (und damit verbunden die Aussicht auf Gewinne bzw. das Risiko, Verluste zu erleiden) die folgenden Entscheidungen des Anlegers. Da es sich an der Börse immer um Prozesse handelt, also (Kurs-) Veränderungen über die Zeit, haben die früheren und aktuellen Investmententscheidungen aller Marktteilnehmer über die Entwicklung der Kurse Einfluss auf die künftigen Urteile, Bewertungen und Entscheidungen aller Marktteilnehmer:

Aktien, die einen historisch niedrigen Kurs aufweisen, verlieren ihren Schnäppchencharakter sehr schnell, wenn der Kurs in den Wochen nach dem Kauf weiter einbricht. Umgekehrt werden Aktien, die bereits teuer an der Börse gehandelt werden, nach einem weiteren 50 %-Anstieg ggf. doch noch gekauft oder gehalten, weil man sich weitere Gewinne nicht entgehen lassen will. Unterbewertete Aktien werden zu überpreisten Highflyern, Nischenmärkte aufgrund des Wertzuwachses zu Pflichtinvestments oder einstige Flaggschiffe in Crashphasen auf Mid Cap-Größe „geprügelt“.

D.h. Kursverlauf und Verhalten beeinflussen sich wechselseitig und wirken selbstverstärkend auf künftige Aktionen der Marktteilnehmer ein, ohne dass sich z.B. die wirtschaftlichen Rahmenparameter ändern müssen. Das Paradox steigender Kurse und schlechter äußerer (wirtschaftlicher) Rahmenbedingungen aus meiner Sicht nur durch Selbstreferenzialität und die Verselbstständigung der Finanzmärkte als eigenes, komplexes System zu erklären. Das Zusammenspiel der Marktteilnehmer kann an der Börse ein Eigenleben entwickeln, das auf alle weiteren Einschätzungen oder Handelsentscheidungen ausstrahlt. So erklären sich auch die Mechanismen von Selbstverstärkung in Rallyphasen oder die entsprechenden Einbrüche bei Crashs.

Dabei ist diese Komplexität und der Wechsel von linearen zu nichtlinearen Wachstumsprozessen an der Börse nichts Neues. Man denke an die berühmte Tulpenmanie im Amsterdam des 17. Jahrhunderts, bei der die enorme Preissteigerungen von einem massiven Crash abgelöst wurden. Gleiches gilt für Aufstieg und Fall der Goldminen- und Eisenbahngesellschaften der USA zur vorigen Jahrhundertwende, den Neuen Markt oder zuletzt die Kryptowährungen. Selbst der Dow Jones Industrial ist seit seiner Gründung nichts anderes als eine exponentielle Kurve, deren Peak bislang nicht erreicht wurde.

Crash und Rally sind aber nur die plakativen Extrembeispiele für die Abfolgen von Anstieg und Kursrückgang, Bewegung und Korrektur, die beginnend auf den kleinsten Zeitebenen tagtäglich eine komplexe Verlaufsstruktur gestalten, die nie gleich, aber immer ähnlich an den Börsen anzutreffen ist und sich bis in die größten Zeitebenen fortsetzen.

Und ein weiterer Aspekt wirkt sich unmittelbar auf jede Form von Kursentwicklung aus und spricht gegen Thesen einer von Charttechnik, Fundamentalanalyse oder anderen stringenten, behavioristisch geprägten oder rationalen (Kurs-)Entwicklung: An der Börse treffen eine Vielzahl völlig unterschiedlicher Motive bzw. Finanzmarktinteressen oder Entscheidungskriterien aufeinander. Die Ausrichtung oder Strategie der Akteure ist dabei so unterschiedlich, dass selbst eine Erklärung, die sich rein auf psychologische Faktoren, wie Angst, Gier, Herdentrieb usw. konzentriert, aus meiner Sicht nur einen Teilaspekt des gesamten Systems "Finanzmarkt" erklären kann und damit zu kurz greift.

Großinvestoren, Daytrader, Algotradingprogramme, Arbitrageure, Absicherungsgeschäfte der Banken, Aktienrückkäufe von Unternehmen, Pensionskassen (die z.B. bei steigender Volatilität Positionen schließen müssen), fundamentale Investmentstrategien, Optionshändler, Hedgefonds, Vermögensverwaltungen aller Art (die häufig unabhängig von der tatsächlichen Kursentwicklung agieren und bei Mittelzuflüssen zeitnah anlegen oder bei Mittelabflüssen zeitnah Positionen auflösen müssen), Geldanlage "aus dem Bauch heraus" - sie alle und viele weitere mehr greifen am Finanzmarkt ineinander und lassen Trends entstehen.

Wie geht man mit Komplexität um?

Wenn die Märkte diese Eigenschaften von Dynamik, Aufschaukelung und Komplexität haben, wenn der Beginn und der Ausgang von Entwicklungen nicht planbar und ihre Zukunft mittel- bis langfristig nicht prognostizierbar ist, wie kann man sich dann trotzdem zurechtfinden?

Das Zauberwort heißt Komplexitätsreduktion durch Musterbildung.

Man versucht eine angemessene Vereinfachung des Systems durch Abstraktion zu erreichen. Das ist eigentlich der Kern der Charttechnik. Die klassische Charttechnik greift sich aus dem gesamten Spektrum an Prozessvarianten im Kursverlauf unter anderem diejenigen wiederkehrenden Strukturen heraus, die sie sehr klar erkennen und als Muster beschreiben kann (SKS, Dreiecke, Doppeltop, Trendkanal, Candlestickformationen, etc). Und diese Vereinfachung führt dazu, dass man das Muster wiedererkennen und handeln kann.

Fibonacci-Techniken vollziehen dagegen die Musterbildung auf Basis der Prozesse (Trendverhalten, Bewegung und Korrektur) und auf Basis des relativen, prozentualen Vergleichs der preislichen oder zeitlichen Ausdehnung der Abläufe:

Man arbeitet nicht mit der absoluten Preisveränderung, sondern vermisst die Trends in Form von Relationen. Damit lässt man eine gewisse Unschärfe zu, weil man vereinheitlicht, statt sich mit allen Details der Kursverläufe auseinanderzusetzen. Einfach gesagt: Der Methode reicht es aus, Anfang und Ende einer Bewegung zu kennen, um Aussagen zu treffen. Die Abfolge der Kurse innerhalb dieser beiden Punkte findet nur dann Beachtung, wenn ein zuvor definiertes Fibonacci-Level durchschritten wird oder man die Analyse auf einer niedrigeren Zeitebene durchführt.

Die Fibonacci-Analyse trennt dabei innerhalb des komplexen Chaos "Börse" methodisch die Prozesse, die Wachstum und zeitlich begrenzte Aufschaukelungstendenzen theoretisch nach sich ziehen können (Trendbewegungen) von denen, die dazu nicht in der Lage sind und denen eine Phase der Stagnation (Korrektur) folgt. Das Unterscheidungskriterium ist das Verhalten der Gegenbewegung, also die Frage, ob und wie weit eine Handelsstrecke korrigiert bzw. retraced wird. Und gerade weil Börse komplex, aber dennoch wachstumsorientiert ist, lassen sich die Definitionen, die Fibonacci als mathematisches Merkmal für Wachstum entdeckte, eins zu eins auf die Börse übertragen. Beispielsweise müssen Kursentwicklungen oder Trendstrecken, die weniger als 61,8 % korrigiert werden, nicht zwangsläufig in eine Trendphase mit exponentiellem oder ungebremsten Kurswachstum münden. Aber sie haben das Potenzial dazu. Während den anderen, mehr als 61,8 % retraceten Spannen dieses Potenzial fehlt. Und für den Fall, dass sich ein neuer Wachstumsprozeß einstellt, können mittels der Berechnungsmethoden für Wachstum (wie z.B. über Fibonacci-Projektionen) die künftigen Kursniveaus ermittelt werden, an denen dieses Wachstum einen relativen oder absoluten Höhepunkt, also ein temporäres Hoch oder das Ende der Trendbewegung erreicht. Das ist zugleich die Basis und das Erfolgsgeheimnis der Methode.

Sie konzentriert sich damit nicht auf die Details der einzelnen Abläufe, sondern auf deren Rahmenbedingungen. Für trendbestätigende, trendunterbrechende, trendbeendende Entwicklungen werden diese Bedingungen aus der Beobachtung heraus formuliert und in Analyse und Trading umgesetzt. Daher können die Werkzeuge bei kleinen, wenige Euro reichenden Intradaytrends ebenso genutzt werden, wie in jahrelangen Trendphasen, die z.B. zur Vervielfachung einer Aktie führen.

Das bedeutet nicht, dass man ausgehend von einer Trendphase den genauen zukünftigen Verlauf oder den exakten Endpunkt der künftigen Kursentwicklung vorherbestimmen kann. Aber man kann aus dem Verlauf Potenziale ableiten, die unter der Bedingung, dass sich der Trend, also der Wachstumsprozess, fortsetzt, peu á peu abgearbeitet werden. Und nachdem alle Varianten von Bewegung und Korrektur in Aufwärts-, Abwärts- und Seitwärtsmärkten, auf allen Zeitebenen und bei jedem Basiswert auftreten, hat man ein passendes Schema, das universell eingesetzt werden kann, um komplexen Börsen zu Leibe zu rücken.

Dabei ist die Fibonacci-Methode und ihre benachbarten Theoriezweige vielleicht noch nicht der Weisheit letzter Schluss. Vielleicht kommen in Zukunft weitere Erklärungsmodelle und Theorien ins Spiel, die dem Wesen der Märkte noch tiefer auf den Grund gehen. Aber auch dabei wird die Fibonacci-Methode eine der zentralen Säulen in der Theorieentwicklung darstellen. Sie ist eine Vorgehensweise, die die Komplexität, die Wachstumsprozesse und selbstverstärkenden Wechselwirkungen an den Märkten schon sehr genau im Chart erfassen kann: Jede Bewegung der jüngeren Vergangenheit hängt mit den ihr vorangegangen zusammen, unabhängig davon, wer oder was die Bewegung angestoßen hat. Die Entwicklung der früheren Bewegungen bestimmt das Potenzial der aktuellen und der künftigen mit: 1+1 =2, 2+1 =3, 2+3 = 5.

Mit anderen Worten: Gerade Bullen und Bären, die der Methode skeptisch gegenüberstehen, können eine Menge von Kaninchen lernen.