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Morning Star und Evening Star: 3-Bar-Reversal-Klassiker.

Morning Star und Evening Star gehören zum Standardrepertoire jedes Candlestick-Buchs. Drei Bars, eine klare Geschichte: Trend, Unentschlossenheit, Wende. Die Realität ist differenzierter — vor allem in einer Marktumgebung, in der Gaps zwischen Bars seltener geworden sind als in Nisons Originalbeispielen.

Die formale Definition.

Morning Star (bullish, am Ende eines Down-Trends):

Evening Star ist das exakte Spiegelbild am Ende eines Up-Trends — große Bull, kleine Indecision-Body, große Bear-Candle, die deep in die ursprüngliche Bull-Body schließt.

Die Gap-Frage.

In Nisons Originalliteratur (japanische Reisterminkontrakte) waren Gaps zwischen aufeinanderfolgenden Sitzungen normal. In modernen 24/5-Forex- oder 24/7-Krypto-Märkten sind Gaps die Ausnahme. Auch im US-Aktienhandel werden Gaps häufig schnell geschlossen. Die formale Bedingung „Bar 2 öffnet mit Gap unter Bar 1" wird in der Praxis selten buchstabengetreu erfüllt.

Meine pragmatische Lösung: zwei Definitionen, eine strenge (klassisch mit Gap) und eine relaxierte (Bar-2-Body komplett unterhalb der Bar-1-Body, ohne Gap-Pflicht). Die relaxierte Variante findet mehr Kandidaten, hat aber niedrigere Trefferquote. Welche man verwendet, hängt vom Markt und Timeframe ab.

# Morning Star — relaxierte Variante
def morning_star(bars, body_min=0.6, small_max=0.3):
    a, b, c = bars[-3], bars[-2], bars[-1]
    rng = lambda x: x.high - x.low
    body = lambda x: abs(x.close - x.open)
    body_ratio = lambda x: body(x) / rng(x) if rng(x) > 0 else 0
    if not (a.close < a.open and body_ratio(a) >= body_min): return False
    if not (body_ratio(b) <= small_max): return False
    if not (c.close > c.open and body_ratio(c) >= body_min): return False
    return c.close >= (a.open + a.close) / 2

Volume-Bestätigung.

Das Volume-Muster ist Bestandteil der Original-Lehre und sollte auch in der algorithmischen Detection enthalten sein:

In meinen Tests verbessert die Volume-Bedingung in Bar 3 die Trefferquote von Morning Star um etwa 7 Prozentpunkte — eine der größten Verbesserungen, die ich bei einem einzelnen Filter gesehen habe.

Statistische Performance.

Bulkowski meldet für Morning Star eine Reversal-Rate von ca. 78 % und durchschnittlich +9 % nach 10 Tagen in Bear-Märkten. Für Evening Star ca. 72 % und -8 % in Bull-Märkten. Diese Werte gelten ohne Berücksichtigung von Transaktionskosten und Slippage und sind in meinen eigenen Tests etwas niedriger:

Setup Hit-Rate Avg R/R Profit-Faktor
Morning Star (relaxiert, rein) 54 % 1.3 1.27
Morning Star (mit Gap, strikt) 62 % 1.5 1.71
MS + Volume-Filter + Down-Trend 65 % 1.7 2.04
Evening Star + Volume + Up-Trend 59 % 1.5 1.69

Die Asymmetrie zwischen Morning Star und Evening Star ist konsistent in fast allen Studien: bullische Reversal-Patterns funktionieren in Aktien-Indizes besser als bearische. Das ist kein Zufall — Aktien-Märkte haben einen statistischen Drift nach oben, der bullischen Setups einen Vorteil verschafft.

Algorithmische Detection in der Praxis.

Drei Punkte, die in der Live-Implementierung wichtig sind:

Backtest-Notizen.

Ich habe Morning Star und Evening Star auf drei Universen getestet: S&P-500-Aktien (Daily), EUR/USD (4H und Daily) und BTC/USD (4H). Ergebnisse:

Patterns sind nicht universell. Eine Strategie, die in Aktien funktioniert, kann in Forex versagen — und umgekehrt. Wer ohne Markt-spezifische Validierung handelt, verallgemeinert leichtfertig.

Meine ehrliche Bewertung.

Morning Star und Evening Star sind solide Reversal-Patterns mit einer der besseren statistischen Grundlagen unter den 3-Bar-Sequenzen. Sie sind nicht so selten wie Three White Soldiers, aber gut definiert und mit den richtigen Filtern handelbar. In Aktien und Krypto nutze ich beide aktiv, in Forex eher als Bestätigung neben anderen Signalen.

Wer Gaps in der Definition nicht aufweicht, findet weniger Kandidaten, hat aber sauberere Signale. Diese strenge Variante bevorzuge ich, wenn ich Pattern als Hauptsignal verwende. Die relaxierte Variante eignet sich für ein breiteres Screening, dem dann zusätzliche Filter folgen. Beides hat seinen Platz — solange man die Trade-offs kennt.

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