Chartanalyse in EVE

EVE wird auch gerne mal “Excel in Space”, also “Excel im Weltraum” genannt. Die Ursache für diese Bezeichnung ist offensichtlich, denn es gibt kaum einen Bereich in diesem Spiel, in welchem man nicht auf Tabellen trifft. Ein Neuling wird aus all den Spalten, Zeilen und Inhalten selten auf Anhieb schlau – da diese aber in der Regel relativ einfach ablesbar sind, braucht man sich mehr oder weniger “nur” in die Materie einlesen, um diese zu verstehen. Evtl. mache ich bei Gelegenheit mal ein kleines Tutorial für die absoluten Grundlagen, heute sollen
Anders sieht es aber wohl mit den Marktdaten aus:Daten

Informationen aus diesem Graphen abzulesen ist ohne weiteres nicht unbedingt einfach, die korrekten Schlüsse daraus zu ziehen noch sehr viel schwerer und meistens eine Sache des Bauchgefühls, welches sich mit der Zeit und der Erfahrung im Trading einstellt. Zunächst ein paar Worte zum Graphen selbst: er zeigt grafisch die Marktdaten des Items “Proteus Defensive – Adaptive Augmeter” über einen Zeitraum von 6 Monaten. Ich habe dieses Item und diesen Zeitraum gewählt, weil sich in ihm einiges relativ leicht erklären lässt. Natürlich trade ich auch dieses Item seit langer Zeit aktiv, habe es vor meiner Pause getan und auch jetzt, es ist also auch nicht so weit von der Praxis weg.
Zunächst muss gesagt werden, dass in diesem Graphen >alle< Informationen angezeigt werden. Der Übersichtlichkeit wegen werde ich mich jeweils die einzelnen Graphen anzeigen lassen und den Inhalt erklären.

1. Moving average (5 / 20 days)
Die Kurven des Moving average sind nichts weiter als die Graphen, die wahlweise den (ungewichteten) gleitenden Durchschnitt der letzten 5 (rot) oder der letzten 20 Tage (grün) darstellen. Heißt im Klartext: die letzten 5/20 Tage werden zusammengerechnet und durch jeweils 5/20 geteilt. Das hat zur Folge, dass der kurzfristigere Graph (rot) stärker Schwankt als der langfristige (grün), er reagiert sehr viel schneller auf plötzliche Veränderungen. Ein stärkerer Ausschlag dieser beiden Graphen kann einiges bedeuten – eine stärkere Nachfrage, die den Preis in die Höhe treibt oder (bei nur selten gekauften Produkten) einzelne “teure” Käufe sind nur zwei Ursachen für einen Ausschlag des gleitenden Durchschnitts. Ohne weitere Angaben kann man nur raten, was davon exakt zutrifft. Antwort auf diese Fragen kann die Tabelle ebenfalls geben, wenn wir nun weiter eAttribute einblenden.

Mvngavg

Zur Vereinfachung ist nur der gleitende Durchschnitt und das Handelsvolumen eingeblendet

Hier sehen wir neben dem gleitenden Durchschnitt auch die verkaufte Menge an Items, die an diesem Tag über den virtuellen ladentisch gegangen sind. Liegt die normale Handelsmenge pro Tag bei ungefähr 20-25 Stück, schoss sie an diesem Tag auf knapp 100. Ob es eine Manipulation eines einzelnen Traders war oder einfach einige Piloten an dem Tag ein paar Proteus-Hüllen bestückt haben ist auch hier unklar, allerdings bestätigt es die Vermutung, dass der Preis durch eine starke Nachfrage nach oben hin explodierte. Auf jeden Fall allerdings hat diese starke Nachfrage das Angebot überstiegen, wodurch der Preis automatisch ansteigt (weil eben auf teurere Sellorders ausgewichen werden muss, um den Bedarf zu decken). Vor diesem Tag stieg der Preis eher normal an, kurz darauf erlebte sowohl der rote wie auch der grüne Graph zeitgleich mit der Verkauf der Subsysteme einen merklichen Sprung.

2. Volume
Nicht viel zu sagen an dieser Stelle – diese Information drückt die tägliche Verkaufsmenge der Ware aus und steht immer in Form eines Balkendiagramms an der X-Achse. Die zugehörige Beschriftung ist am rechten Rand zu finden.

3. Median day price
Auch diese Information ist auf den ersten Blick nicht unbedingt leicht zu verstehen. Zuerst muss ich den Unterschied zwischen dem Durchschnitt und dem Median erklären, denn dieser Unterschied gehört nicht unbedingt zum Allgemeinwissen. Wer diesen Unterschied kennt, kann diesen Absatz überspringen und runterscrollen, denn der Median day price ist nichts weiter als der Median aller Transaktionen, die an diesem Tag durchgeführt worden sind. Weiter geht es unter dem Bild.
Während der Durchschnitt die Summe aller Ergebnisse geteilt durch die Anzahl der Ergebnisse darstellt, ist der Medien quasi so etwas wie die “Mitte” der geordneten Ergebnisse. Nehmen wir dazu ein kurzes Beispiel. Stellen wir uns vor, ich verkaufe jeden Tag eine Kestrel für die folgenden Preise:
Montag: 1 Million
Dienstag: 2 Millionen
Mittwoch: 3 Millionen
Donnerstag: 2.5 Millionen
Freitag: 1.5 Millionen
Samstag: 1 Million
Sonntag: 17 Millionen (aus was für Gründen auch immer)
Im Durchschnitt hätte der Preis (1+2+3+2.5+1.5+1+17)/7 = 28/7 = 4 Millionen pro Kestrel betragen. Nun hört es sich reichlich seltsam an, wenn man sagt dass der tägliche Durchschnittspreis bei 4 Millionen liegt, während der Verkaufspreis täglich nur 1 mal über 3 Millionen liegt, aber das ist die Eigenart des Durchschnitts. Der Median allerdings ist gegen diese Ausschläge komplett immun. Um ihn anzuwenden, müssen wir zunächst die Beträge einzeln der Größe nach ordnen: 1, 1, 1.5, 2, 2.5, 3.0, 17.
Der Median ist die “Mitte” dieses geordneten Reihe, also der 4. Wert – 1, 1, 1.5, 2, 2.5, 3.0, 17. Der Median des Verkaufspreises einer Kestrel für die Woche wäre also nicht 4 Millionen, sondern 2. Genau so funktioniert der Median auch auf täglicher Basis: alle Werte werden der Größe nach geordnet und die “Mitte” dieser Werte ermittelt. Ist die Summe der Werte ungerade, ist dies dieser Wert, der an der Stelle steht, wenn man die Anzahl der ermittelten Werte durch 2 teilt und aufrundet. Im Beispiel erhalten wir damit 7/2 = 3,5, aufgerundet 4. Bei geraden Werten funktioniert das ähnlich, allerdings wird dann der Mittelwert zwischen den errechneten Werten genommen.
(Wenn es nicht ganz klar geworden ist und Bedarf besteht, dann keine Scheu – meldet euch. Ich bin kein Lehrer, es kann auch an mir liegen. 😉 )

Median

Der Median day price wird als gelber Punkt dargestellt. Zur besseren Erkennbarkeit habe ich an dieser Stelle den Median day price des Tages markiert, an dem viele Subsysteme verkauft worden sind.

Auch der Median birgt einige Informationen, die zusammen mit dem gleitenden Durchschnitt und dem Handelsvolumen das Bild weiter abrunden. Denn sehen wir uns den Median des betreffenden Tages und die auf ihn folgenden an, so liegt er tendenziell recht nahe am roten Graphen, also dem gleitenden Durchschnitt der letzten 5 Tage. Dieses Verhalten sehen wir auch über die vergangenen und folgenden Tage stark – die gelben Punkte ballen sich immer recht stark am roten Graphen. Damit erhalten wir ein stabileres, von einzelnen hoch- oder niedrigpreisigen Verkäufen bereinigtes Bild, welches sich dennoch nur auf den einen Tag bezieht. Den Durchschnitt eines einzigen Tages zu bilden macht wenig Sinn, wie weiter oben ausgeführt – er ist nicht aussagefähig, da er mit einzelnen Extremwerten in beide Richtungen sehr leicht beeinflussbar ist. Der Median schaltet diese Nachteile halbwegs aus, man sagt auch dass er “robust” ist.

Zu den letzten beiden Punkten “Donchian Channel” und “Min/Max” komme ich im nächsten Blogpost.

Advertisements

One thought on “Chartanalyse in EVE

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s