Eine verpasste Chance
In den heutigen volatilen Märkten für Agrarrohstoffe ist es entscheidend, Preisbewegungen zu antizipieren. Das hilft, von plötzlichen Preisausschlägen nicht kalt erwischt zu werden, und macht deutlich, wo potenzielle Risiken liegen. Dieses Bewusstsein ermöglicht rechtzeitiges Handeln, etwa die Absicherung offener Positionen. 2024 schoss der Preis für Kakao auf ein damaliges Rekordhoch*. Die meisten Marktteilnehmer wurden von dem Anstieg kalt erwischt, weil sie sich stark auf die traditionellen Fundamentaldaten zu Angebot und Nachfrage (A&N) stützten. Ein genauerer Blick auf technische Indikatoren hätte die kommende Welle jedoch signalisiert. Wer sich auf die Analyse der Preischarts konzentrierte, konnte die Warnsignale sehen; MACD-Signale legten am 17. Januar jenes Jahres den Kauf von Kakao nahe, als die Preise noch deutlich niedriger lagen.
Akteure am Rohstoffmarkt greifen bei Kauf-, Verkaufs- und Absicherungsentscheidungen oft standardmäßig auf die Analyse von Fundamentaldaten zurück. Es steckt jedoch viel unausgeschöpftes Potenzial darin, auch die technische Analyse zu nutzen. Bei Vesper haben wir festgestellt, dass Modelle, die neben den üblichen A&N-Variablen auch die Preisdynamik einbeziehen, über alle Agrarrohstoffe hinweg sowohl bei kurzfristigen Prognosen (1 Monat) als auch bei langfristigen Prognosen (12 Monate) deutlich besser abschneiden.
In diesem Artikel untersuchen wir den Unterschied zwischen technischer Analyse und Fundamentalanalyse. Wir betrachten, wie beide Ansätze zum Verständnis der Rohstoffmärkte beitragen. Außerdem erläutern wir, wie wir bei Vesper KI-Modelle entwickelt haben, die Erkenntnisse aus beiden Methoden verbinden und uns einen Vorsprung bei präzisen Preisprognosen verschaffen.
*Kakao-Spotpreis an der ICE US, 19. April 2024
Fundamentalanalyse vs technische Analyse
Fundamentalanalyse
Die Fundamentalanalyse ist die Grundlage für die meisten Akteure am Rohstoffmarkt. Sie konzentriert sich auf die Analyse von A&N-Bilanzen und darauf, wie diese von makroökonomischen Veränderungen, Wettermustern und geopolitischen Ereignissen beeinflusst werden könnten. Bei Agrarrohstoffen gehören dazu Projektionen für Lagerbestände, Produktionsschätzungen und Verbrauchstrends. Indem sie diese Dynamiken verstehen, gewinnen Analysten wertvolle Erkenntnisse über den Markt.
Analysten, die sich auf Fundamentaldaten konzentrieren, wollen potenzielle Ungleichgewichte zwischen Angebot und Nachfrage erkennen. Sie prüfen A&N-Bilanzen genau auf Abweichungen, die Preisverschiebungen signalisieren könnten. Liegen die Produktionsschätzungen etwa unter den Verbrauchsprognosen, kann das auf einen bevorstehenden Preisanstieg hindeuten, weil der Markt sich anpasst, um das Gleichgewicht wiederherzustellen. Umgekehrt könnte ein Überschuss an Ernten zu sinkenden Preisen führen, wenn das Angebot die Nachfrage übersteigt.
Fundamentaldaten sind am relevantesten, wenn es um langfristige Marktbewegungen geht, denn fundamentale Verschiebungen brauchen häufig Zeit, bis der Markt sie aufnimmt. Daten sind oft verzögert, unvollständig oder werden nachträglich revidiert, geopolitische Ereignisse wirken sich möglicherweise erst mit Verzögerung auf Lieferketten aus, und die Folgen veränderter Wettermuster zeigen sich vielleicht erst später in der Saison. Deshalb können Marktteilnehmer nicht immer sofort reagieren, was zu allmählicheren Anpassungen führt, die sich über längere Zeiträume erstrecken.
Technische Analyse
Die technische Analyse (TA) hingegen untersucht Preischarts, Volumendaten und historische Muster, um künftige Preisbewegungen vorherzusagen. Die Grundannahme der TA lautet, dass sich alle relevanten Informationen bereits im aktuellen Preis und in seinen Bewegungen widerspiegeln. Indem sie den Preisverlauf und Trends studieren, wollen technische Analysten daher wiederkehrende Muster und Signale erkennen, die Aufschluss über das künftige Preisverhalten geben. Sie gehen davon aus, dass Preisbewegungen tendenziell bestimmten, vorhersehbaren Mustern folgen, weil Marktteilnehmer dieselben Verhaltensweisen wiederholen, getrieben von Emotionen wie Angst und von Spekulation. Der vergangene Preisverlauf kann deshalb wertvolle Hinweise darauf geben, in welche Richtung der Markt läuft, und einen Wettbewerbsvorteil beim Timing von Marktbewegungen verschaffen.
Zu den wichtigsten technischen Indikatoren an den Rohstoffmärkten gehören:
- Gleitende Durchschnitte (MA): Sie helfen, Preisdaten zu glätten und Trends hervorzuheben, indem sie Preise über bestimmte Zeiträume mitteln, und geben so ein klareres Bild der Marktrichtung.
- Relative-Stärke-Index (RSI): Ein Momentum-Oszillator, der anzeigt, ob ein Rohstoff überkauft oder überverkauft ist, und so hilft, die Stärke der jüngsten Preisbewegungen einzuschätzen.
- Bollinger-Bänder: Sie messen Marktvolatilität und Preistrends und geben Hinweise auf Widerstandsniveaus sowie auf mögliche Ausbrüche oder Umkehrungen, wenn sich die Preise außerhalb der Bänder bewegen.
- Volumenbasierte Indikatoren: Sie verfolgen den Umfang der Handelsaktivität, um die Stärke von Preisbewegungen besser zu verstehen. Ein hohes Volumen während einer Preisbewegung deutet auf eine starke Marktüberzeugung hin, während ein niedriges Volumen auf einen schwächer werdenden Trend oder eine mögliche Umkehrung hindeuten kann.
Die technische Analyse ist im kurzfristigen Handel besonders wertvoll, weil diese Indikatoren Akteuren am Rohstoffmarkt helfen, aufkommende Trends und Verschiebungen im Momentum zu erkennen. Das ermöglicht es ihnen, künftige Preisbewegungen früh zu antizipieren, und hilft ihnen, besser informierte Entscheidungen zu treffen.
Nicht alle Rohstoffe sind gleich: Wann technische Indikatoren funktionieren
Der Prognosewert technischer und fundamentaler Indikatoren kann sich zwischen Agrarrohstoffen deutlich unterscheiden. Ob ein Rohstoff am Terminmarkt gehandelt wird, seine Marktliquidität, die Saisonalität und die Handelsvolumina können alle beeinflussen, wie wirksam diese Indikatoren sind.
Rohstoffe, die an Terminmärkten gehandelt werden, etwa Getreide (Weizen, Mais) oder Ölsaaten (Sojabohnen), sind zum Beispiel hochliquide und profitieren von einer breiten Beteiligung von Händlern, Hedgern und Spekulanten. In diesen Märkten ist die technische Analyse tendenziell aussagekräftiger, weil die Preisbewegungen aufgrund gleichmäßiger Handelsmuster besser vorhersehbar sind.
Weniger liquide Märkte hingegen, etwa Nischenkulturen, die nicht immer am Terminmarkt gehandelt werden, zeigen häufig ein unregelmäßigeres Preisverhalten. Diese Volatilität kann traditionelle technische Indikatoren weniger wirksam machen, weil ihre Preisbewegungen anfälliger für externe Schocks oder Veränderungen von Angebot und Nachfrage sind.
Ein weiterer Faktor, der für die Wirksamkeit technischer gegenüber fundamentalen Indikatoren eine entscheidende Rolle spielt, ist die Saisonalität. Saisonale Rohstoffe weisen typischerweise wiederkehrende Preismuster auf, die sich an Anbau- und Erntezyklen, Wetterbedingungen und regionalen Vegetationsperioden orientieren. Diese vorhersehbaren Zyklen ermöglichen es technischen Indikatoren, Preisbewegungen zu erfassen, etwa die üblichen Rallyes vor der Ernte oder Rücksetzer nach der Ernte. Bei Rohstoffen ohne klare saisonale Muster oder bei solchen, die in mehreren Regionen mit zeitlich versetzten Erntezeiten angebaut werden, weist das Preisverhalten jedoch möglicherweise nicht die gleiche Regelmäßigkeit auf. In solchen Fällen liefert die Fundamentalanalyse, die sich auf die aktuellsten Produktions- und Lagerbestandsdaten stützt, oft ein klareres Bild. Veränderungen der globalen Produktion bei Kulturen wie Kaffee können die Preise zum Beispiel deutlich beeinflussen, was fundamentale Erkenntnisse in diesen Kontexten wertvoller macht.
Beide Analyseformen bleiben über alle Agrarrohstoffe hinweg relevant, doch ihre Wirksamkeit kann je nach Faktoren wie den oben beschriebenen variieren. Das erschwert es zusätzlich, einen einzigen Ansatz konsistent über ein breites Spektrum von Rohstoffen hinweg anzuwenden. Marktteilnehmer müssen diese Nuancen im Blick behalten und ihre Strategien entsprechend anpassen, um für jeden Rohstoff die besten Erkenntnisse zu gewinnen.
Die Stärke der KI: technische und fundamentale Erkenntnisse verbinden
Wie Sie inzwischen wahrscheinlich verstanden haben, liegt die eigentliche Stärke unserer Ansicht nach darin, Fundamentalanalyse und technische Analyse zu verbinden. Die Integration dieser beiden Ansätze kann jedoch zu einer noch überwältigenderen Datenmenge führen, was es schwierig macht, klare Schlüsse zu ziehen, besonders wenn verschiedene Indikatoren einander zu widersprechen scheinen. Genau hier beginnt KI eine entscheidende Rolle zu spielen.
Bei Vesper haben wir fortschrittliche Machine-Learning-Modelle entwickelt, die diesen hybriden Ansatz nutzen. Indem wir riesige Datenmengen von beiden Seiten verarbeiten und widersprüchliche Signale ausgleichen, können wir über alle Agrarrohstoffe hinweg klarere und genauere Preisprognosen liefern. Als der niederländische Butterpreis im September 2024 stark stieg, hatte unser neuestes KI-Modell diesen kräftigen Anstieg schon Monate zuvor richtig vorhergesagt. Wenn wir genauer betrachten, warum unser Modell diesen unerwarteten Anstieg vorhergesagt hat, und dazu die Shapley-Werte des Modells analysieren, im Kern eine Methode, die uns hilft zu verstehen, welche Faktoren für die Prognose am wichtigsten waren, dann zeigt sich: Während die Zahlen zur Butterproduktion unsere Prognosen nach unten zogen, waren die Effekte verschiedener technischer Variablen so stark, dass sie die Prognose in der Summe zu einem Anstieg verschoben.
Dank unseres Zugangs zu riesigen Mengen globaler Fundamentaldaten, eigener Preisreihen und eines tiefen Verständnisses sowohl von KI als auch von den verschiedenen Rohstoffmärkten ist Vesper einzigartig aufgestellt, um klare, umsetzbare Preisprognosen für Märkte zu liefern, in denen sowohl Fundamentaldaten als auch kurzfristige Preisbewegungen entscheidend sind. Indem wir unsere umfangreiche Datenbank und fortschrittliche Machine-Learning-Techniken nutzen, erstellen wir Modelle, die die Nuancen der Marktdynamik erfassen, und statten Akteure am Rohstoffmarkt mit den Erkenntnissen aus, die sie brauchen.
Fazit
Sich bei der Prognose von Rohstoffpreisen allein auf die Fundamentalanalyse zu verlassen, kann erhebliche blinde Flecken hinterlassen, besonders in den heute schnellen und zunehmend stimmungsgetriebenen Märkten. Die technische Analyse liefert wertvolle Erkenntnisse über kurzfristige Preisbewegungen und Marktpsychologie und hilft Händlern, plötzlichen Preisverschiebungen zuvorzukommen, die Fundamentaldaten möglicherweise übersehen.
Indem wir die Stärke der KI nutzen, um technische Analyse und Fundamentalanalyse zu verbinden, können wir über verschiedene Zeithorizonte hinweg genauere Preisprognosen erstellen, sodass alle Akteure am Rohstoffmarkt den Markt besser timen und fundiertere Entscheidungen treffen können.
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