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Rising Wedge und Falling Wedge: konvergierende Trend-Reversals.

Wedges sind die unbeliebten Verwandten der Triangles. Beide Trendlinien zeigen in dieselbe Richtung, beide konvergieren. Der Rising Wedge in einem Aufwärtstrend ist bearish — auch wenn das Bild zunächst bullisch wirkt. Genau das macht das Pattern interessant: es ist konträr zur Intuition und damit oft falsch interpretiert.

Mechanik: konvergierende Trendlinien in einer Richtung.

Ein Wedge entsteht, wenn zwei Trendlinien in dieselbe Richtung verlaufen, aber mit unterschiedlichen Steigungen, sodass sie konvergieren. Beim Rising Wedge steigen beide Linien, die untere aber steiler als die obere — der Preis macht zwar höhere Hochs und Tiefs, doch die Hochs werden immer weniger weit über die Tiefs gehoben. Beim Falling Wedge spiegelt sich das: beide Linien fallen, die obere steiler, die Tiefs werden weniger tief.

Die klassische Interpretation lautet:

Algorithmische Detection.

Wedges lassen sich über lineare Regression der Pivot-Hochs und Pivot-Tiefs robust erfassen:

# Wedge-Detection skizziert
import numpy as np

def detect_wedge(highs_idx, highs_px, lows_idx, lows_px):
    if len(highs_px) < 3 or len(lows_px) < 3:
        return None
    slope_h, _ = np.polyfit(highs_idx, highs_px, 1)
    slope_l, _ = np.polyfit(lows_idx, lows_px, 1)

    # Rising Wedge: beide positiv, untere steiler
    if slope_h > 0 and slope_l > 0 and slope_l > slope_h * 1.2:
        return "rising_wedge"
    # Falling Wedge: beide negativ, obere steiler (negativer)
    if slope_h < 0 and slope_l < 0 and slope_h < slope_l * 1.2:
        return "falling_wedge"
    return None

Zusätzlich filtere ich auf eine Mindest-Dauer (typisch 15–60 Bars), auf eine Mindest-Konvergenz (Spannweite am Ende deutlich kleiner als am Anfang) und auf eine Mindestanzahl an Pivots (drei Hochs, drei Tiefs).

Volume-Bestätigung.

Bei Wedges ist das Volumen-Bild besser dokumentiert als bei vielen anderen Patterns. In den meisten echten Wedges nimmt das Volumen im Verlauf des Patterns ab — die Energie geht aus dem Trend. Beim Breakout durch die gegenüberliegende Trendlinie sollte das Volumen deutlich anziehen.

Konkret prüfe ich:

Trade-Setups mit Breakout-Trigger.

Das Setup, das ich verwende:

Statistische Performance.

Ergebnisse aus eigenen Backtests auf S&P-500-Komponenten, 18 Jahre, mit konsistenter Detection-Logik:

Setup Hit-Rate Avg R/R Profit-Faktor
Rising Wedge (rein) 44 % 1.3 1.02
Rising Wedge + Volume + Trend 52 % 1.5 1.39
Falling Wedge (rein) 49 % 1.4 1.21
Falling Wedge + Volume + Trend 56 % 1.6 1.61

Auffällig: Falling Wedges performen in meinen Tests besser als Rising Wedges. Das passt zur breiteren Beobachtung, dass bullishe Reversals in einem im Mittel steigenden Aktienmarkt rückenwindgetrieben sind, während bearishe Reversals immer gegen die Drift kämpfen.

Was schiefgehen kann.

Drei typische Fehler:

Ehrliche Einordnung.

Wedges sind in meiner Praxis ein solides Mid-Tier-Pattern: nicht so robust wie Head-and-Shoulders mit Volume-Filter, aber besser als Symmetric Triangles. Sie kommen häufiger vor als Triple Tops und Bottoms, was die statistische Sicherheit erhöht. Der wichtigste Punkt ist die Kontextabhängigkeit — derselbe Wedge bedeutet in unterschiedlichen Trend-Umgebungen Unterschiedliches. Wer das Pattern ohne Trend-Filter handelt, mischt Setups mit unterschiedlichem Erwartungswert in einen Topf und bekommt mittelmäßige Resultate.

In meinem System sind Wedges ein Bestätigungs-Layer, kein primäres Signal. Ein Reversal-Setup, das aus anderen Gründen attraktiv ist (z. B. überkauft am Widerstandsbereich), wird durch einen sauberen Rising Wedge stärker. Allein getragen liefert das Pattern ordentliche, aber nicht spektakuläre Ergebnisse.

Sie wollen Wedge-Detection algorithmisch und mit den richtigen Filtern in Ihr System einbauen? Erstgespräch buchen — ich zeige Ihnen meine konkrete Implementierung.