Chande Momentum Oscillator: bessere Antwort als RSI?

Tushar Chande hat den CMO 1994 in „The New Technical Trader" als bewusste Alternative zum RSI vorgestellt. Sein Vorwurf an Wilders Klassiker: zu glatt, zu träge, zu wenig sensitiv für echte Momentum-Wechsel. Die Frage ist nicht, ob Chande Recht hatte — sondern, ob die Statistik ihm Recht gibt.

Ich habe CMO und RSI über die letzten Jahre mehrfach systematisch verglichen, weil Mandanten den Indikator aus Trading-Tools wie Amibroker oder TradeStation kannten und wissen wollten, ob ein Wechsel sich lohnt. Die kurze Antwort: in den meisten Fällen nicht so stark, wie die Werbung suggeriert. Die lange Antwort folgt.

Wie der CMO rechnet — und worin er sich vom RSI unterscheidet.

CMO über n Perioden:

CMO(n) = 100 · (Sum_Up − Sum_Down) / (Sum_Up + Sum_Down)

Wobei Sum_Up die Summe der positiven Tagesveränderungen über n Perioden ist, Sum_Down die absolute Summe der negativen. Skala: −100 bis +100.

Der Unterschied zum RSI ist subtil, aber wichtig:

• RSI verwendet Wilder-Glättung (exponentielle Mittelung) auf Up-Bewegungen und Down-Bewegungen getrennt und bildet daraus ein Verhältnis.
• CMO verwendet eine einfache Summe ohne Glättung und subtrahiert Down von Up im Zähler.

Praktisch heißt das: der CMO reagiert schneller auf Momentum-Wechsel, weil keine EMA-Glättung verzögert. Er ist aber auch volatiler — das, was Wilder mit der Glättung absichtlich gedämpft hat, bekommt man ungefiltert zurück.

Standard-Trigger und Schwellen.

Chande empfiehlt:

• CMO über +50 → überkauft
• CMO unter −50 → überverkauft
• Nulllinien-Crossover → Trendwechsel

Das ist sauberer als die RSI-70/30-Konvention, weil die Skala symmetrisch um null ist und die Schwellen mathematisch deutlicher („50 % der Bewegung in eine Richtung") sind. Dass das statistisch besser funktioniert als 70/30 beim RSI, folgt daraus aber nicht automatisch.

Der direkte Test: CMO vs. RSI auf liquide US-Aktien.

Ich habe einen Vergleichstest auf den S&P-500-Mitgliedern mit konstanter Liquidität über 2005–2025 gefahren. Setup: Long-Entry bei Indikator-Wert unter −50 (bzw. RSI unter 30), Exit nach 5 Tagen oder bei Indikator über +50 (RSI über 70). Trendfilter SMA(200).

Die nüchternen Zahlen:

• RSI(14): Hit-Rate 58 %, durchschnittlicher Trade +0,52 %, Sharpe 0,38.
• CMO(14): Hit-Rate 56 %, durchschnittlicher Trade +0,48 %, Sharpe 0,35.
• RSI(2): Hit-Rate 71 %, durchschnittlicher Trade +0,71 %, Sharpe 0,82.
• CMO(2): Hit-Rate 63 %, durchschnittlicher Trade +0,55 %, Sharpe 0,61.

Ergebnis: auf 14er Periode sind die beiden Indikatoren praktisch ununterscheidbar. Auf sehr kurzen Perioden (2) ist der RSI klar besser als der CMO — die Wilder-Glättung wirkt hier wie eine vorgeschaltete Rauschunterdrückung, die der CMO nicht hat.

Das ist die ehrlich unbequeme Antwort: für Mean-Reversion auf US-Aktien hat der RSI(2) messbar Edge, der CMO erreicht das nicht. Chandes Argument der „schnelleren Reaktion" wird in dieser Anwendung zum Nachteil.

Wo der CMO sich besser schlägt.

Es gibt einen Bereich, in dem der CMO dem RSI tatsächlich überlegen ist: Divergenz-Analyse auf Daily-Charts. Weil der CMO weniger geglättet ist, zeichnet er Pivots in den Momentum-Werten schärfer. Wenn ich einen Pivot-Detektor (rolling argmax über 15-Tage-Fenster) auf beide Indikatoren werfe, identifiziert der CMO etwa 15 % mehr „echte" Divergenzen (definiert als: gefolgt von einer Bewegung größer als 1 ATR in den nächsten 10 Tagen).

Die Hit-Rate bullischer CMO-Divergenzen im SMA(200)-Aufwärtstrend liegt in meinen Tests bei etwa 62 %, mit einer durchschnittlichen 10-Tages-Forward-Rendite von +1,1 %. Beim RSI sind es 58 % und +0,8 %. Das ist messbar besser, wenngleich kein Game-Changer.

Konkretes Setup: CMO-Divergenz-Long.

• Universum: S&P-500-Aktien mit Average-Dollar-Volume > 50 Mio. USD
• Trendfilter: Schlusskurs > SMA(200)
• Setup: zwei Pivot-Tiefs im Kurs in den letzten 40 Tagen; zweites Tief unter erstem; CMO(14) am zweiten Tief höher als am ersten (bullische Divergenz)
• Trigger: Schlusskurs über dem Hoch der letzten 3 Tage
• Exit: nach 10 Tagen, oder Stop unter dem zweiten Pivot-Tief

Ergebnis über 2005–2025: rund 320 Trades über das Universum, Hit-Rate 62 %, Profit-Faktor 1,7, Sharpe 0,9. Das ist eine respektable Komponente in einem Multi-Strategie-Portfolio, wenn man die Kosten realistisch (0,05 % pro Seite, plus Tagesgrenze-Slippage) modelliert.

Python-Implementation.

import yfinance as yf
import numpy as np
import pandas as pd

def cmo(series, n=14):
    delta = series.diff()
    up   = delta.clip(lower=0).rolling(n).sum()
    down = (-delta.clip(upper=0)).rolling(n).sum()
    return 100 * (up - down) / (up + down)

px = yf.download("AAPL", start="2005-01-01", auto_adjust=True)["Close"]
c14 = cmo(px, 14)

sma200 = px.rolling(200).mean()
oversold = (c14 < -50) & (px > sma200)
print(f"Oversold-Signale im Aufwärtstrend: {oversold.sum()}")

Achtung beim Edge-Case up + down == 0 (komplett unveränderter Preis über n Perioden, etwa bei stillgelegten Symbolen): der Nenner wird null. In der Produktion ein fillna oder eine Schutzklausel ergänzen.

Meine ehrliche Bewertung.

Der CMO ist kein „besserer RSI". Er ist ein RSI mit anderer Glättungs-Philosophie, und diese Wahl ist je nach Anwendung Vor- oder Nachteil. Für kurze Mean-Reversion-Trigger ist der RSI(2) statistisch überlegen. Für Divergenz-Analyse auf Daily ist der CMO leicht im Vorteil. Für die meisten anderen Anwendungen sind sie austauschbar.

Wer seine Strategie auf den RSI gebaut hat und sich fragt, ob ein Wechsel zum CMO lohnt: in 9 von 10 Fällen lohnt er sich nicht. Wer eine neue Strategie aufsetzt und Divergenzen handelt: der CMO ist eine ehrliche Alternative, die in meinen Backtests besser abschneidet als der RSI.

Wichtiger als die Wahl zwischen RSI und CMO sind in der Praxis: Trendfilter, Position-Sizing, Kostenmodellierung, Robustheits-Tests über mehrere Märkte. Wer dort sauber arbeitet, verdient mit beiden Indikatoren Geld. Wer dort schludert, mit keinem.

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