TECHNISCHE
ANALYSEN

IM FOKUS
Unsere Fähigkeit, Muster und Korrelationen in großen und komplexen Datensätzen zu entdecken, ist ein Game-Changer für unsere Marktstrategien.
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Technische anALYSEN!

Die klassische Chartanalyse ist ein wichtiger Bestandteil unserer Gesamtmarkt Analyse.

Trendrichtungen im Chart erkennen.

Durch den Einsatz fortschrittlicher Chartanalyse-Techniken ermöglicht Quantum Data Analytics tiefe Einblicke in die Marktdynamik, um kritische Wendepunkte und Trendlinien präzise zu identifizieren.

Bei Quantum Data Analytics erweitern wir die traditionelle Chartanalyse durch die Integration neuester Techniken der Regressionsanalyse. Diese fortschrittliche Methodik ermöglicht es uns, ein umfassenderes und klareres Bild der aktuellen Marktsituation zu zeichnen. Indem wir Regressionsanalyse mit Zeitreihenanalyse kombinieren, identifizieren wir entscheidende Merkmale in den Charts, wodurch wir Unterstützungen und Widerstände mit höherer Präzision erkennen können. Diese Analyse führt zu aussagekräftigen Preiszonen, die im Marktumfeld signifikante und genauere Vorhersagen ermöglichen. Unsere Ansätze basieren auf einer breiten Palette an Indikatoren, die wir mithilfe von künstlicher Intelligenz präzise ermitteln und nahtlos in unsere Marktanalysen integrieren.

Zu den Analysen!
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Preise sind nicht nur Zufallsereignisse. Durch das Studium vergangener Preisbewegungen können wir Muster und Trends erkennen, die uns helfen, zukünftige Preisbewegungen vorherzusagen.

John Bollinger

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Timeframes

Unsere charttechnischen Analysen beginnen mit dem 4-Stunden-Chart und erstrecken sich bis hin zum Wochenchart. Dabei berücksichtigen wir selbstverständlich auch Charts in kleineren Zeitfenstern, um ein homogenes Gesamtbild des Marktes zu erhalten. Diese kleineren Zeitfenster veröffentlichen wir jedoch nicht, da sie aufgrund ihrer Schnelllebigkeit weniger aussagekräftig sind. Dennoch müssen alle Zeitfenster übereinstimmen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können.

Analysen

 

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Timeframes

Unsere charttechnischen Analysen beginnen mit dem 4-Stunden-Chart und erstrecken sich bis hin zum Wochenchart. Dabei berücksichtigen wir selbstverständlich auch Charts in kleineren Zeitfenstern, um ein homogenes Gesamtbild des Marktes zu erhalten. Diese kleineren Zeitfenster veröffentlichen wir jedoch nicht, da sie aufgrund ihrer Schnelllebigkeit weniger aussagekräftig sind. Dennoch müssen alle Zeitfenster übereinstimmen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können.

Analysen

 

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Preiszonen

Preiszonen ermitteln wir mithilfe der Regressionsanalyse, welche bedeutende Unterstützungs- und Widerstandsniveaus aufzeigt. Diese Preiszonen sind von großer Bedeutung, da sie die höchste Handelsbereitschaft signalisieren. Ein längerer Aufenthalt in diesen Zonen kann zudem auf einen möglichen Trendwechsel hinweisen. Durch die präzise Identifikation dieser Zonen lassen sich potenzielle Marktbewegungen besser vorhersagen und Handelsstrategien optimieren. Die Preiszonen sind farblich markiert und zeigen sich als Unterstützungszone (Grün) und Widerstandszone (Rot).

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Fibonacci-Retracements

Fibonacci-Retracements werden sowohl in unseren Analysen als auch in unseren Tradingbots verwendet, da sie einen bedeutenden psychologischen Aspekt im Handel darstellen. Diese Retracements identifizieren entscheidende Unterstützungs- und Widerstandsbereiche während der Preisbildung und können helfen, potenzielle Hoch- und Tiefpunkte im Markt zu bestimmen. Die Anwendung von Fibonacci-Retracements ermöglicht eine präzisere Einschätzung von Kurskorrekturen und Trendfortsetzungen. Dadurch können wir fundierte Handelsentscheidungen treffen und das Risiko besser managen.

Handelsroboter

 

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Fibonacci-Retracements

Fibonacci-Retracements werden sowohl in unseren Analysen als auch in unseren Tradingbots verwendet, da sie einen bedeutenden psychologischen Aspekt im Handel darstellen. Diese Retracements identifizieren entscheidende Unterstützungs- und Widerstandsbereiche während der Preisbildung und können helfen, potenzielle Hoch- und Tiefpunkte im Markt zu bestimmen. Die Anwendung von Fibonacci-Retracements ermöglicht eine präzisere Einschätzung von Kurskorrekturen und Trendfortsetzungen. Dadurch können wir fundierte Handelsentscheidungen treffen und das Risiko besser managen.

Handelsroboter

 

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Indikatoren

Für unsere Handel verwenden wir sowohl für unsere Analysen wie auch für unsere Handelsroboter wichtige Indikatoren, die bereits aufgrund ihrer Zuverlässigkeit über die Jahre hinweg einen der wichtigsten Stellenwert im Börsenhandel erreicht haben. Dazu zählen eine Vielzahl an Momentums Indikatoren wie auch Oszillatoren. Damit wir die Daten in Echtzeit erhalten, haben unsere eigenen Indikatoren entwickelt, die sich zu den Indikatoren an den Handelsplätze kaum unterscheiden. Zudem verwenden wir künstliche Intelligenz um die besten Indikatoren je nach Marktlage zu identifizieren. 

Analysen

 

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On Chain

Um die verschiedenen Marktsituationen in Echtzeit einschätzen zu können, verwenden wir zusätzlich On-Chain Daten die wir in unseren Analysen zum Einsatz kommen. Dazu verwenden wir zugleich die On-Chain Daten auch für unsere Regressionsanalysen, um einen verbesserten Blick auf die Märkte zu erhalten. Durch die Integration dieser On-Chain-Daten in unsere Analyse können wir Angebot und Nachfrage direkt mit den quantitativen Daten spiegeln und ein tiefgehendes Bild zeichnen als herkömmliche Chartanalysen. 

Ein Beispiel dafür ist die Analyse der Transferaktivitäten von Assets. Wenn Assets verstärkt von privaten Adressen an Handelsplätze transferiert werden, deutet dies darauf hin, dass die Verkäuferseite zunimmt und ein baldiger Verkaufsdruck zu erwarten ist. Umgekehrt, wenn Assets von den Börsen abgezogen werden, verringern sich die Reserven an den Handelsplätzen, was bei entsprechender Kauflaune zu einem erhöhten Kaufdruck führen könnte.

Regressionsanalyse

 

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On Chain

Um die verschiedenen Marktsituationen in Echtzeit einschätzen zu können, verwenden wir zusätzlich On-Chain Daten die wir in unseren Analysen zum Einsatz kommen. Dazu verwenden wir zugleich die On-Chain Daten auch für unsere Regressionsanalysen, um einen verbesserten Blick auf die Märkte zu erhalten. Durch die Integration dieser On-Chain-Daten in unsere Analyse können wir Angebot und Nachfrage direkt mit den quantitativen Daten spiegeln und ein tiefgehendes Bild zeichnen als herkömmliche Chartanalysen. 

Ein Beispiel dafür ist die Analyse der Transferaktivitäten von Assets. Wenn Assets verstärkt von privaten Adressen an Handelsplätze transferiert werden, deutet dies darauf hin, dass die Verkäuferseite zunimmt und ein baldiger Verkaufsdruck zu erwarten ist. Umgekehrt, wenn Assets von den Börsen abgezogen werden, verringern sich die Reserven an den Handelsplätzen, was bei entsprechender Kauflaune zu einem erhöhten Kaufdruck führen könnte.

Regressionsanalyse

 

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