LONDON (IT BOLTWISE) – Die Trend-Surfer-Strategie setzt nicht auf Kursprognosen, sondern auf Regeln, die erkennen, wann Trends tragfähig sind und wann die Dynamik nachlässt. Im Webinar erklärte Torsten Maus, wie er relative Stärke und steigendes Handelsvolumen nutzt, um Aktien für einen Trendmodus auszuwählen. In schwachen Börsenphasen senkt der Ansatz den Investitionsgrad, erhöht die Cash-Quote und sichert das Depot bei Bedarf ab. Zusätzlich gab er Einblicke, wie eigene Aktien-Scanner und Google-Trends als Frühindikatoren in den Prozess einfließen.
Wer Trendfolge betreibt, steht vor einem grundlegenden Dilemma: Ein guter Trend sieht im Rückblick logisch aus, im Live-Betrieb müssen Anleger aber entscheiden, ob eine Bewegung genügend Substanz hat, um Kapital über Wochen oder Monate zu binden. Genau hier setzt die im Webinar vorgestellte Trend-Surfer-Strategie an. Anstatt zu erraten, wohin der Markt als Nächstes läuft, wird nach belastbaren Signalen gesucht, die anzeigen, wann eine Richtung gewinnt und wann sie an Kraft verliert. In einem Umfeld, in dem Zinsen, Konjunktursignale, Wechselkurse und Rohstoffpreise oft nicht isoliert reagieren, wird dabei besonders wichtig, dass Entscheidungen nicht nur aus einem einzelnen Kursverlauf abgeleitet werden, sondern aus der Kombination mehrerer Marktbeobachtungen.
Technisch beschreibt Torsten Maus die Strategie als Verbindung klassischer Trendfolge nach Nicolas Darvas mit einer aktiven Anpassung an die jeweilige Marktphase. Der Kern liegt dabei auf Aktien, die im Vergleich zum Markt eine überdurchschnittliche relative Stärke zeigen. Praktisch heißt das: Die Auswahl richtet sich auf Werte, die nicht nur steigen, sondern bei steigenden Handelsvolumen neue Hochs erreichen. Das Volumen wirkt in diesem Ansatz wie ein Qualitätsfilter, weil es signalisiert, dass die Bewegung nicht bloß aus dünner Liquidität besteht. Damit reduziert sich die Gefahr, dass ein kurzfristiger Ausbruch ohne echte Nachfrage als Trend missverstanden wird. Für die Umsetzung spielt außerdem die Marktphase eine zentrale Rolle, weil sie den Rahmen vorgibt, wie viel Risiko das System überhaupt eingehen darf.
In schwächeren Börsenphasen wird der Ansatz dann nicht stur „durchgezogen“, sondern im Risikoteil konservativer. Laut Darstellung senkt die Strategie den Investitionsgrad, erhöht die Cash-Quote und sichert das Depot bei Bedarf ab. Diese drei Stellschrauben sind aus Anlegersicht entscheidend, weil Trendfolge-Modelle in der Praxis häufig genau dort angreifbar sind: Nicht der Trend an sich ist das Problem, sondern die Übergangsphasen, in denen Trends kippen und schnelle Richtungswechsel zu Verlustserien führen. Indem der Ansatz in solchen Phasen Kapitalerhalt priorisiert, verlagert sich der Schwerpunkt weg von der maximalen Rendite in jeder Marktphase hin zu einer robusteren Beteiligung. Interessant ist zudem, dass Kapitalerhalt nicht als Schlagwort erscheint, sondern als Ziel, das sich in der Portfolio-Mechanik widerspiegelt.
Ein weiterer Teil des Webinars betraf die Frage, wie neue Trends entdeckt werden, bevor sie im Mainstream offensichtlich sind. Maus stellte dafür eigene Aktien-Scanner vor und verband den Prozess mit der Auswertung von Google-Trends als potenziellen Frühindikator. Die Idee dahinter ist nicht, Suchanfragen als „Vorhersage“ zu behandeln, sondern als frühes Signal dafür, dass sich Aufmerksamkeit und damit potenziell Nachfrage- oder Erwartungsdynamiken in einem Marktsegment verschieben. Ergänzend kommt die Inter-Market-Analyse ins Spiel: Wer mehrere Anlageklassen und Märkte zugleich beobachtet, kann Zusammenhänge zwischen Leitindikatoren besser einordnen, etwa wenn sich Rohstoff- oder Währungsimpulse in den Aktienmarkt übertragen. Gerade bei Rohstoffen und rohstoffnahen Branchen kann die Verzahnung von Makrofaktoren die Geschwindigkeit von Trendwechseln beeinflussen.
Marktseitig ist das Vorgehen vor allem deshalb relevant, weil es eine klare Unterscheidung zwischen Trendmodus und Risiko-/Abwehrmodus trifft. Damit richtet sich der Ansatz eher an Anleger und Plattformnutzer, die ihre Entscheidungen systematisch nach Regeln strukturieren möchten, statt diskretionär „nach Gefühl“ zu handeln. Wer bereits mit Backtests oder Regelwerken arbeitet, erkennt außerdem den Vorteil: Wenn relative Stärke, Volumen-Trigger und Marktphasenlogik als überprüfbare Kriterien formuliert werden, lässt sich das Verhalten des Systems in verschiedenen Marktregimen analysieren. Für die Praxis heißt das: Beim Übergang von stabilen Aufwärtsphasen in Seitwärts- oder Abwärtsphasen kann die Portfolio-Architektur so angepasst werden, dass das System nicht dauerhaft in einem ungünstigen Risikoabbild verharrt.
Für Unternehmen und fortgeschrittene Anleger ist die Strategie außerdem ein Beispiel dafür, wie sich Trendfolge heute weiterentwickelt: Nicht als reines Kursmuster-Relikt, sondern als Workflow mit Scannern, Datenfeeds und interpretierbaren Regeln. Maus betonte, dass sein Team aus Daten-, Kapitalmarkt- und Fundamentalanalysten die Strategie stetig weiterentwickelt. Solche mehrdisziplinären Ansätze sind in der KI-Ära besonders gefragt, weil sie Datennutzung und Fundamentalkompetenz verbinden können, auch wenn im konkreten Webinar keine KI-Methodik als alleiniger Treiber genannt wurde. Wer ähnliche Strategien aufsetzen will, sollte daher vor allem auf die saubere Operationalisierung achten: Signale brauchen klare Definitionen, Risiko-Parameter müssen an Marktphasen gekoppelt sein, und Indikatoren wie Suchtrends sollten als ergänzende Beobachtung verstanden werden, nicht als alleinige Entscheidungsgrundlage.
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