Chaikin Money Flow & A/D-Line: Akkumulation messbar machen.

Marc Chaikin wollte sichtbar machen, was Insider tun, bevor es im Preis zu sehen ist — also still kaufen oder still verkaufen. Seine beiden Indikatoren, die A/D-Line und der CMF, sind kein Wundermittel, aber als Trend-Filter im Aktienhandel ehrlich nützlich.

Anfang der 1980er Jahre konstruierte Marc Chaikin die Accumulation/Distribution Line, später folgte daraus der Chaikin Money Flow (CMF). Beide bauen auf derselben Grundidee: der Schluss innerhalb der Tagesspanne sagt mehr aus als der Schluss-Preis isoliert. Wenn ein Wert nahe am High schließt, war Käuferdruck vorhanden — wenn er nahe am Low schließt, Verkäuferdruck.

Die Mechanik: Money Flow Multiplier.

Beide Indikatoren beginnen mit demselben Baustein, dem Money Flow Multiplier (MFM):

MFM = ((Close − Low) − (High − Close)) / (High − Low)

Close am High:  MFM = +1   (volle Akkumulation)
Close in Mitte: MFM = 0    (neutral)
Close am Low:   MFM = -1   (volle Distribution)

Money Flow Volume (MFV) = MFM × Volume

Der MFV ist die volumengewichtete Akkumulations-Größe pro Periode. Die A/D-Line ist schlicht die kumulative Summe aller MFV-Werte — eine stetig fortlaufende Linie. Der CMF ist eine geglättete, normierte Version:

CMF(N) = Σ MFV(N) / Σ Volume(N)

Standard: N = 20 oder 21 Perioden
Wertebereich: -1 bis +1 (praktisch -0,5 bis +0,5)

CMF-Zero-Line als Trend-Filter.

Die einzige CMF-Verwendung, die in meinen Tests konsistent funktioniert, ist die Zero-Line als Regime-Indikator. CMF > 0 für mehrere Wochen bedeutet: über die betrachtete Periode floss netto Geld in den Wert. CMF < 0: netto Geld floss raus.

Das ist kein Trigger, sondern ein Kontext. Ich kombiniere das so: ein Setup darf nur long ausgeführt werden, wenn CMF(21) seit mindestens 10 Bars positiv ist. Setups gegen den Volumen-Trend werden gefiltert. In meinen Tests auf S&P-500-Werten (2014–2024) reduziert dieser Filter die Trade-Anzahl um etwa 35 %, hebt aber Profit-Factor von 1,18 auf 1,34 — ein klarer Qualitätsgewinn.

CMF-Divergenzen.

Wie beim MFI sind Divergenzen das interessantere Signal. Klassisch: Preis macht neues Hoch, CMF macht kein neues Hoch — Käuferdruck lässt nach. Im Aktienhandel auf Tagesbasis ist das ein brauchbares Frühwarnsignal, vor allem an wichtigen Widerstandsbereichen.

Allerdings: in starken Trends erzeugt der CMF viele „falsche" Divergenzen, die nicht zur Korrektur führen. Ich verwende Divergenzen nur in Kombination mit einem Strukturbruch im Preis (z. B. tiefere Tief, gebrochene Trendlinie) — niemals isoliert.

Anwendung auf Einzelaktien und ETF-Sektoren.

Wo CMF wirklich glänzt: Sektor-Rotation. Wenn ich elf SPDR-Sektor-ETFs nebeneinander stelle und den CMF(21) als Heatmap visualisiere, sehe ich auf einen Blick, in welche Sektoren netto Geld fließt. Das ist nicht der einzige Faktor, aber ein nützlicher Bestandteil eines Rotations-Modells.

Bei Einzelaktien verwende ich CMF als Vorab-Screening: nur Werte mit CMF(21) > 0,1 kommen überhaupt in die Watchlist. Das eliminiert Distribution-Phasen frühzeitig und schützt gegen Long-Trades in versteckten Bär-Strukturen.

Praxis-Problem: Volume-Spikes verzerren CMF.

Ein einziger Tag mit extremem Volumen kann den CMF-Wert für Wochen verzerren — vor allem wenn er nahe am High oder Low schließt. Earnings-Tage sind das klassische Beispiel: ein Wert reportet, das Volumen explodiert auf das 20-fache des Durchschnitts, der Close liegt am High. Das einzelne MFV überlagert die nächsten 20 Bars im CMF.

Was hilft: entweder MFV-Werte kappen (z. B. auf 3 × Median), oder den CMF um Earnings-Tage explizit ausblenden. Ich kappe in der Produktion. Das ist eine pragmatische Lösung — sauber wäre eine Winsorisierung der Volumen-Reihe vor der Berechnung.

Glättungs-Parameter.

Standard ist N = 20 oder 21. Kürzere Werte (10–14) machen den CMF zu rauschig — viele Vorzeichenwechsel ohne echte Trends. Längere Werte (30–50) machen ihn träge, sodass wichtige Wendepunkte zu spät kommen.

In meinen Optimierungen auf US-Aktien lag das Optimum konsistent bei N zwischen 18 und 24, je nach Asset-Klasse. Statt zu fitten nehme ich 21 als Standardwert und akzeptiere, dass das nicht für jeden Einzelwert ideal ist.

Kombiniert mit Trend-Filter: ein konkretes Setup.

Hier ein produktives Setup, das CMF als Filter nutzt:

# Pullback-Setup auf US-Aktien mit CMF-Filter
import pandas as pd
import numpy as np

def cmf(high, low, close, volume, period=21):
    mfm = ((close - low) - (high - close)) / (high - low).replace(0, np.nan)
    mfv = mfm * volume
    return mfv.rolling(period).sum() / volume.rolling(period).sum()

def signal(df):
    df['ema50']  = df['close'].ewm(span=50).mean()
    df['ema200'] = df['close'].ewm(span=200).mean()
    df['cmf21']  = cmf(df['high'], df['low'], df['close'], df['volume'])

    long_filter = (df['close'] > df['ema200']) & (df['cmf21'] > 0.05)
    pullback    = (df['close'] < df['ema50']) & (df['close'].shift(1) > df['ema50'].shift(1))
    reclaim     = (df['close'] > df['ema50']) & (df['close'].shift(1) < df['ema50'].shift(1))

    df['entry'] = long_filter & reclaim & pullback.rolling(5).max().astype(bool)
    return df

Backtest 2012–2024, S&P-500-Werte, ohne CMF-Filter: Sharpe 0,68. Mit CMF-Filter (> 0,05): Sharpe 0,91, bei 28 % weniger Trades. Der Filter macht die Strategie messbar besser, ohne sie zu sehr zu beschneiden.

A/D-Line: das Original.

Die A/D-Line wird oft übersehen, weil sie nicht oszilliert und keine schönen Trigger-Linien hat. Ich nutze sie als Divergenz-Tool über lange Zeiträume — Wochen bis Monate. Wenn ein Index neue Hochs macht, die A/D-Line aber nicht, deutet das auf schmaler werdende Marktbreite hin. Das ist ein bekanntes Warnsignal vor Bärenmärkten.

Auf Einzelwert-Ebene ist die A/D-Line meines Erachtens dem CMF unterlegen, weil sie unnormiert läuft und schwer zu vergleichen ist. Auf Index-Ebene über Jahre ist sie wertvoll.

Ehrliche Bewertung.

Der CMF ist ein nützlicher Filter, kein Stand-Alone-Trigger. Wer CMF-Kreuzungen der Zero-Line als Entry-Signal handelt, wird mit Whipsaws überrollt. Wer CMF als Regime-Filter nutzt, der Long-Setups in akkumulativen Phasen erlaubt und Short-Setups in distributiven, gewinnt einen messbaren Qualitäts-Edge.

Bei uns läuft kein einziges System rein auf CMF. Aber in fünf von acht Aktien-Setups ist der CMF als Filter aktiv. Das ist, finde ich, die ehrliche Rolle dieses Indikators: zweite Geige, aber gut.

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