Absorption im FDAX-Orderbuch: Wie man ein gescheitertes Auktionsende von echtem Verkaufsdruck unterscheidet

Die produktivste Beobachtung, die ich in zehn Jahren FDAX (dem DAX-Future) gemacht habe, lässt sich in einem Satz sagen: Interessant ist nicht, wohin der Preis geht, sondern wie viel Volumen es gekostet hat, ihn dorthin zu bewegen. In der Rohform funktioniert der Satz allerdings nicht: Ungefiltert liegt der Erwartungswert solcher Ereignisse in meinem Archiv leicht im Minus. Erst nach einem strengen Filter bleibt ein kleiner Vorteil, und auch der taugt nur als Kontext, nicht als eigenständiges System.

Was Absorption bedeutet

Absorption liegt vor, wenn aggressive Marktorders auf passive Liquidität treffen, die nicht zurückweicht. Konkret: Es wird viel zum Ask, dem günstigsten Verkaufsangebot, gekauft, aber der Ask bleibt stehen, weil dort kontinuierlich neue Verkaufslimits nachgelegt werden. Das gehandelte Volumen ist hoch, die Preisveränderung nahe null.

Die klassische Interpretation lautet: Ein informierter Teilnehmer baut gegen den aggressiven Fluss eine Position auf, und wenn der aggressive Fluss erschöpft ist, dreht der Preis. Diese Interpretation ist manchmal richtig. Sie ist aber auch der Grund, warum viele Orderflow-Trader systematisch Geld verlieren - weil dieselbe Beobachtung in mindestens drei weiteren Situationen entsteht, in denen sie nichts bedeutet.

Drei harmlose Erklärungen

1. Market-Maker-Inventar. Ein Liquiditätsanbieter stellt beidseitig und hedged sofort im Kassa- oder Optionsmarkt. Die Liquidität weicht nicht, weil sie nicht direktional ist. Es gibt niemanden, der später drehen muss.
2. Index-Arbitrage. Der Future wird gegen den Basket gehandelt. Der Preis ist durch die Basis, den Abstand zwischen Future und Kassakurs, fixiert, nicht durch eine Meinung. Absorption ist hier eine mechanische Nebenwirkung.
3. Iceberg-Ausführung ohne Meinung zum Zeitpunkt. Ein VWAP-Algorithmus, der zum volumengewichteten Durchschnittspreis des Tages ausführen soll, muss ein Volumen bis 17:30 platzieren. Er absorbiert, weil sein Zeitplan es verlangt, nicht weil er das Niveau für attraktiv hält.

Der Filter: drei Kernbedingungen plus zwei Prüfungen

Ich schaue mir Absorption nur an, wenn die ersten drei Bedingungen der Tabelle zusammen erfüllt sind; einzeln ist jede davon nutzlos. Dazu kommen ein Ausschluss und eine Bestätigung. ATR steht für Average True Range, die durchschnittliche Handelsspanne, Delta für die Differenz aus aggressiv gekauftem und aggressiv verkauftem Volumen.

Der Termin-Ausschluss in der vierten Zeile bringt am meisten und wird am seltensten erwähnt. Rund vierzig Prozent aller nach den ersten drei Kriterien qualifizierten Absorptionsereignisse in meinem Archiv liegen im Umfeld eines Termins. Deren Trefferquote liegt statistisch nicht unterscheidbar bei fünfzig Prozent - reines Rauschen, das die Gesamtstatistik verwässert.

Berechnung

import numpy as np

def absorption_score(bars, atr, n=20, z_min=2.5, move_max=0.15):
    '''
    bars: DataFrame mit delta (Bid-/Ask-aggressives Volumen), high, low, close
    Rueckgabe: Score > 0 nur, wenn viel Delta auf wenig Preisbewegung trifft.
    '''
    d = bars["delta"]
    z = (d - d.rolling(n).mean()) / d.rolling(n).std(ddof=0)
    move = (bars["close"].diff().abs()) / atr

    qualifiziert = (z.abs() >= z_min) & (move <= move_max)
    score = np.where(qualifiziert, z.abs() * (1 - move / move_max), 0.0)
    richtung = np.sign(-d)          # gegen den aggressiven Fluss
    return score * richtung

def nahe_extrem(bars, atr, faktor=0.4):
    hoch = bars["high"].cummax()
    tief = bars["low"].cummin()
    return ((hoch - bars["close"]) <= faktor * atr) | \
           ((bars["close"] - tief) <= faktor * atr)

Der Term (1 - move / move_max) ist bewusst so gebaut, dass der Score gegen null geht, sobald sich der Preis doch bewegt. Eine binäre Schwelle produziert an der Grenze instabile Signale, gerade an Tagen mit hoher Basisvolatilität.

Was übrig bleibt

Nach allen Filtern bleiben in meinem Archiv im Mittel 1,4 Ereignisse pro Woche. Das ist wenig, und das ist gewollt. Die Ergebnisverteilung dieser gefilterten Ereignisse: