Triple Top und Triple Bottom: die seltenen Reversal-Patterns.

Triple Tops und Triple Bottoms gelten als die stärkeren Geschwister der Double-Patterns. Drei Versuche, ein Niveau zu durchbrechen, scheitern — dann dreht der Markt. Statistisch sind die Effekte tatsächlich robuster, aber das Sample ist so klein, dass jede einzelne Zahl mit Vorsicht zu lesen ist.

Definition und Identifikation.

Ein Triple Top entsteht, wenn der Preis dreimal annähernd dasselbe Hoch testet, ohne es zu überwinden, und anschließend unter die zwischen den Hochs liegende Unterstützung („Neckline") fällt. Das Triple Bottom ist die invertierte Form: drei Tiefs auf vergleichbarem Niveau, gefolgt von einem Ausbruch nach oben.

Algorithmisch wird das Pattern über fünf relevante Pivots beschrieben: drei Hochs (H1, H2, H3) und zwei dazwischenliegende Tiefs (T1, T2). Die typischen Toleranzen, die ich verwende:

max(H1,H2,H3) - min(H1,H2,H3) < 0.04 * mean(H1,H2,H3)  # 4 % Toleranz für Hochs
|T1 - T2| / mean(T1,T2) < 0.04                          # Neckline annähernd flach
Abstand H1 → H3 > 20 Bars und < 120 Bars
Signal: Schlusskurs unter min(T1, T2)
Target: Höhe (mean(H) - mean(T)) projiziert nach unten

Warum stärker als Double?

Die theoretische Begründung lautet: drei gescheiterte Versuche an einer Resistance sind ein deutlicheres Zeichen für institutionelles Angebot als zwei. Empirisch zeigt sich das in den Studien von Bulkowski — Triple Tops haben in seinem Datensatz höhere Bestätigungs-Raten und größere Folge-Bewegungen als Double Tops.

Mein eigener Eindruck bestätigt das tendenziell, aber mit einem wichtigen Vorbehalt: ein Triple Top, das man algorithmisch findet, war meistens vorher auch ein potenzielles Double Top. Wer das Double-Signal nimmt und wartet, verpasst manchmal die Bewegung. Wer das Triple-Signal wartet, hat weniger, aber sauberere Trades. Das ist eine Frage des Trade-Off, keine eindeutige Überlegenheit.

Detection-Schwierigkeit in der Praxis.

Triple Tops sind algorithmisch fragiler als Double Tops, weil sie mehr Pivots benötigen und damit empfindlicher gegenüber den Toleranz-Parametern reagieren. Ein konkretes Beispiel: ich habe denselben Datensatz mit zwei Konfigurationen gescannt:

• 4 % Toleranz: 312 Triple Tops über 20 Jahre auf S&P-500-Komponenten.
• 3 % Toleranz: 187 Triple Tops — fast 40 % weniger Patterns.
• 5 % Toleranz: 521 Triple Tops, davon viele, die optisch eher wie unsaubere Konsolidierungen aussehen.

Das Sample-Problem ist real. Selbst über 20 Jahre und 500 Aktien sind 200–500 saubere Triple Tops nicht viel — die statistische Aussagekraft pro Variante (mit/ohne Volume, mit/ohne Trend-Filter) bleibt begrenzt.

Volume-Pattern und seine Tücken.

Die klassische Lehre sagt: Volumen sollte über die drei Hochs hinweg abnehmen (jeder Versuch wird müder), und beim Bruch der Neckline deutlich anziehen. In meinen Backtests ist der erste Punkt eher ein Mythos — über die drei Hochs sehe ich keinen konsistenten Volumen-Trend. Der zweite Punkt dagegen ist real: ein Neckline-Bruch ohne Volumen-Bestätigung ist statistisch deutlich häufiger ein False Breakout.

Konkret: Filter „Breakout-Volume > 1,5 × 20-Tage-Durchschnitt" hebt die Hit-Rate des Triple-Top-Setups in meinen Tests von 46 % auf 54 %, bei reduziertem Sample (etwa zwei Drittel der Patterns bleiben übrig).

Statistische Realität: kleines Sample, hohe Varianz.

Hier eine Zusammenfassung dessen, was ich aus eigenen Tests und der Literatur zusammentragen kann:

Die Differenz zu Bulkowski erklärt sich teilweise durch unterschiedliche Definitionen (er ist großzügiger mit Toleranzen) und durch die Frage, wie man „Erfolg" misst — er zählt jeden Move zum projizierten Target, ich messe feste 20-Bar-Folge-Returns. Beide Methoden sind legitim, sie messen aber unterschiedliche Dinge.

Konkrete Trade-Setups.

Das Setup, das ich tatsächlich (selten) handle:

• Entry: Schlusskurs unter Neckline (Triple Top) bzw. über Neckline (Triple Bottom) mit Volumen > 1,5× 20-Tage-Durchschnitt.
• Stop: über dem höchsten der drei Hochs (bei Top) plus 0,5 ATR — kein engerer Stop, weil das Pattern oft Re-Tests hat.
• Target 1: 50 % der projizierten Pattern-Höhe, dort Hälfte glattstellen.
• Target 2: volle projizierte Höhe oder Trailing-Stop nach SMA-20.
• Filter: übergeordneter Trend in Setup-Richtung; kein Earnings in nächsten 5 Tagen; nicht in extremer Volatilitäts-Spike-Phase.

Ehrliche Bewertung.

Triple Tops und Bottoms sind nicht das primäre Werkzeug eines algorithmischen Traders. Dafür kommen sie zu selten vor — auf einem typischen Aktien-Universum sehe ich vielleicht zehn bis zwanzig saubere Triple-Patterns pro Jahr. Als zusätzliche Bestätigungs-Schicht für andere Setups oder als diskretionärer Anker sind sie wertvoll: wenn ich aus anderen Gründen einen Short erwäge und gleichzeitig ein Triple Top mit Volume-Bestätigung sehe, erhöht das meine Conviction spürbar.

Die ehrliche Aussage: das Pattern existiert, es funktioniert besser als Zufall, aber das Sample ist klein und die Varianz der einzelnen Trades hoch. Wer es als alleinige Strategie einsetzt, wird in einzelnen Jahren stark abweichende Ergebnisse sehen — nach oben wie nach unten. In einem Portfolio von zehn verschiedenen Setups ist es ein sinnvoller Baustein. Allein getragen wird es nichts.

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