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Doug Siepman und Etienne Botes entwickelten den Vortex-Indikator, um Kursrückgänge zu verhindern. Sie glaubten, dass Bewegungen auf den Finanzmärkten ähnliche Muster zeigten wie eine bestimmte Art von Bewegung, die in sich bewegenden Gewässern wie Flüssen vorkommt. Siepman und Botes kombinierten die Wasserwirbelforschung des österreichischen Forschers Viktor Schauberger mit Aspekten früherer technischer Indikatoren, die von J. Welles Wilder, Jr. erstellt worden waren. Das Ergebnis war ein Indikator, der zwischen unsteten Preisbewegungen und realen Veränderungen der Strömung unterscheidet.

Spotting Trend Reversals: Veränderungen im Current

Das grundlegende Ziel des technischen Handels an den Finanzmärkten ist es, bevorstehende Kursbewegungen zu antizipieren und von ihnen zu profitieren. Es ist klar, dass die Fähigkeit, Veränderungen wichtiger Markttrends zu antizipieren, für die Anleger ein Coup wäre. Siepman und Botes glaubten, dass dies erreicht werden könnte, indem sie analysierten, was sie "bullish und bearish Bias" nannten.

Kurz gesagt, bullische Trends kehren sich um, wenn bärische Aktivität Aufwärtstrendbewegung schwächt und aktiv beginnt, Preise nach unten zu drücken. Das Gegenteil gilt für bärische Trends und bullische Aktivitäten. Der Vortex-Indikator wurde entwickelt, um in jedem Markt und über jeden Zeitrahmen hinweg nützlich zu sein, obwohl der Indikator mehr Daten enthalten kann, wenn er auf wöchentliche, monatliche oder jährliche Daten angewendet wird.

Trendstärke und Stau

Eine der einzigartigen Eigenschaften des Wirbelindikators ist, dass er in jedem Markt ein gewisses Maß an Chopper erwartet. Der Indikator gleicht dies aus, indem er versucht, die Stärke und das Muster von weniger wichtigen Fluktuationen zu messen, wobei Lücken zwischen seinen negativen (-VI) und positiven (+ VI) Signalen als wichtig, aber nicht endgültig angesehen werden.

Daytrader, die versuchen, von kurzfristigen Staubewegungen zu profitieren, können den Vortexindikator dennoch anwenden, indem sie die Anzahl der Perioden anpassen, die ihre Berechnungen beeinflussen. Dies erhöht die Empfindlichkeit des Indikators und könnte zu mehr falschen Signalen führen, aber dies war ein beabsichtigtes Merkmal in dem Konstrukt von Siepman und Botes.