Volatilität angepasst Gleitende Durchschnitte Technische Analyse, Studien, Indikatoren: Volatilität angepasst Gleitender Durchschnitt (V-MA) Über: Über die Volatilität in der technischen Analyse, um die gleitenden Durchschnittswerte auf die unterschiedlichen Marktbedingungen einzustellen, um choppy Signale im Handelssystem zu vermeiden. Auch über die Bedeutung der Volatilität und heiß könnte es helfen, Ihre technische Analyse zu verbessern. "Stark erfunden, entwickelt und implementiert von den Menschen bei MarketVolume174quot Artikel Shortcuts Probleme im Trading Moving Averages Moving Averages (MA) spielen eine sehr wichtige Rolle in der technischen Analyse und in einem Gebäude von Handelssystemen. Sie werden verwendet, um Handelssignale zu erzeugen (Beispiel: Überkreuzungen von zwei MAs oder Frequenzweichen von MACD und Nulllinie) und sie werden auf andere technische Indikatoren angewendet, um sie zu glätten und Signalleitungen zu erzeugen (Beispiel: Signalleitungen in Stochastik, RSI, MACD und usw.). Während Moving Averages sind sehr wichtig in der technischen Analyse, viele technische Analysten und Händler, die versucht, ihre Trading-Entscheidung nur auf bewegte Durchschnitte zu finden, dass es ziemlich problematisch ist. Wenn eine MAs-Verzögerung zu groß ist, kann ein Trader gute Tendenzen verpassen, indem er fungiert, wenn es zu spät ist und wenn die Verzögerung reduziert wird, kann ein Trader in choppy Handel laufen, wenn alle vorherigen Gewinne ausgelöscht werden. Zusätzliches Problem mit Handelssystemen, die auf gleitenden Durchschnitten basieren, besteht darin, dass ein Händler die MAs-Barperiodeneinstellungen konstant einstellen muss. Andernfalls läuft das System (früher oder später) in einen Zeitraum des negativen Handels, wenn alle Gewinne ausgelöscht werden könnten. Die unten stehenden Tabellen veranschaulichen die Notwendigkeit, MAs anzupassen, um profitabel zu bleiben. Auf der unten stehenden Tabelle 1 sehen Sie den Simple Moving Average mit 7- und 26-Balken Periodeneinstellungen für den Dow Jones Industrials (DJI) Index. Einfache Handelssignale werden in diesem Fall auf Kreuzungen von zwei gleitenden Durchschnitten erzeugt. Trading System würde zu verkaufen, wenn kurze MA (7-bar MA) fällt unter lange MA (26-bar MA) zu verkaufen und zu kaufen, wenn kurze MA erhöht über lange MA. Auf dieser Grafik: Der Trend 1 war knapp bemerkt und dann hatten wir Perioden von choppy negativen Trading Der Trend 2 war kaum zu sehen und dann hatten wir ein negatives Signal Der Trend 3 war perfekt gesichtet und dann hatten wir wieder zwei negative Signale Der Trend 4 Wurde kaum gesichtet. Als Schlussfolgerung für diese Illustration können wir sagen, dass in den meisten Fällen nach jedem profitablen Handel können wir in Periode der choppy und negativen Handel, die erheblich schaden kann eine Rentabilität des Systems laufen. Abbildung 1: DJI-Index mit einem Handelssystem basierend auf Crossovers von gleitenden Durchschnittswerten (durchschnittliche Barperiodeneinstellung) Jetzt können wir die Barperiode unserer gleitenden Durchschnittswerte reduzieren, die zu einer besseren Spotting von wichtigen Trends führen sollten. Auf dem Diagramm 2 haben wir zwei einfache gleitende Mittelwerte mit 5- und 15-Balken Periodeneinstellungen, die auf denselben DJI-Index auf dem gleichen Zeitrahmen angewendet werden. Auf dieser Tabelle: Alle wichtigen Trends in unserer Periode waren perfekt erfasst und profitabel. Allerdings hatten wir immer noch Perioden von choppy und negativen Trading und tatsächlich hatten wir größere Anzahl von Trades (Signale) in diesen Zeiträumen. Zusammenfassend lässt sich für dieses Diagramm sagen, dass die Reduzierung der Balkenperiodeneinstellung von gleitenden Durchschnittswerten zu rentableren Trades führt, doch werden die Perioden des choppy und negativen Handels länger und negativer sein, was im Vergleich zu den insgesamt wertvolleren Ergebnissen führen kann Das Ergebnis im Beispiel auf der Tabelle 1. Diagramm 2: DJI-Index mit einem Handelssystem auf der Grundlage von Crossovers von gleitenden Durchschnitten (kleinere Balkenperiodeneinstellung) Jetzt können wir eine größere Grenze wählen als auf dem Chart 1-Bar-Periode unserer gleitenden Durchschnittswerte, die choppy Handel verringern sollten, wenn sie nicht eliminiert wird. Im Diagramm 3 haben wir zwei einfache gleitende Mittelwerte mit 10- und 40-bar Periodeneinstellungen, die auf denselben DJI-Index auf dem gleichen Zeitrahmen angewendet werden. Auf dieser Grafik: Wir hatten viel kleinere Perioden choppy Handel - nur ein paar negative Signale Allerdings traten wir und traten große Trends mit großen Lag, wir hatten negative Trades und zuvor (auf Grafik 1) nette rentable Trades wurde weniger rentabel. Zusammenfassend kann für dieses Diagramm gesagt werden, dass durch Erhöhung einer Balkenperiodeneinstellung von Bewegungsdurchschnitten eine Verzögerung erhöht wird. Es kann Perioden von choppy und negativen Handel zu reduzieren und zu eliminieren, aber respektvoll, macht es uns zu enterexit einen Handel mit einer Verzögerung, die am ehesten werden die meisten unserer Signale in negativ und kaum rentabel. Schaubild 3: DJI-Index mit einem Handelssystem, das auf Crossovers von gleitenden Durchschnitten basiert (kleinere Balkenperiodeneinstellung). Wenn wir alle diese drei Diagrammbeispiele oben zusammenfassen, wird es offensichtlich, dass es nett wäre, einen choppigen Handel zu vermeiden, wie es getan wurde Auf Diagramm 3, dennoch, um Haupttrends zu lokalisieren, wie es auf dem Diagramm 1 getan wurde Um eine Lösung für ein Problem zu finden, das oben beschrieben wird, sollte ein Händler in der Lage sein, Perioden des choppy Handels zu erkennen. Viele professionelle Händler wissen bereits die Antwort, die Volatilität ist. Während der Perioden der höheren Volatilität können wir sehen, stärkere Aktualisierungsschwankungen und technische Indikatoren können mehr Signale innerhalb kürzerer Zeitspanne erzeugen. Respektvoll, wenn Sie nicht passen Sie Ihre Indikatoren entsprechend können Sie laufen in eine choppy und negativen Handel. Sie können technische Indikatoren, ein System und etc. beschuldigen. Die Realität ist - wenn Volatilität ändert, müssen Sie Ihre technischen Indikatoren (Ihr Handelssystem) Einstellungen anpassen. Bei unterschiedlichen Volatilitätsniveaus verhält sich die Preisentwicklung unterschiedlich: Mit einer höheren Volatilität ändert sich die Kursentwicklung ihre Richtung stärker und schneller, und Sie können häufiger Veränderungen im Trend beobachten. Bei der Liebhaber-Volatilität tendiert eine Preisentwicklung dazu, ihre Richtung langsamer zu ändern und die Schwankungen der Aufwärtsbewegung sind kleiner . Über V-MA (Volatilität angepasst Moving Average) Unser Research-Team schuf einen Algorithmus, der die Anpassung der Bewegungsdurchschnitte automatisch in Bezug auf eine Volatilität ermöglicht. Möglicherweise sehen Sie eine Reihe von technischen Indikatoren, die bereits einen Volatilitätsfaktor haben. Allerdings können wir mit Stolz sagen, dass wir als Erster eine Entscheidung getroffen haben, eine Technologie einzustellen, die automatisch eine Einstellung der Indikatoren auf verschiedene Volatilitätsniveaus anpasst. Unsere proprietären Technologien ermöglichen die Anwendung dieses Algorithmus auf einige der technischen Indikatoren. Auf der Karte 4 (siehe unten) haben wir für eine bessere Darstellung die V-MA (Volatilitäts-angepaßte MA-rote Linie auf der unten stehenden Tabelle) zusammen mit der SMA-Linie (Simple Moving Average - grüne Linie in der nachstehenden Tabelle) und ATR (Average True) Angebot). Wie Sie sehen können, verhält sich V-MA wie Simple MA (grüne und rote Linien auf der unten aufgeführten Tabelle bewegen sich zusammen), wenn die Volatilität niedrig ist (ATR ist auf niedrigem Niveau). Wenn jedoch die Volatilität hoch ist (ATR ist auf hohem Niveau), wird das V-MA so eingestellt, dass es ein Volatilitätskriterium erfüllt (rote Linie steigt aus der grünen Linie in der nachstehenden Tabelle). Abbildung 4: DJI-Index und V-MA (volatilitätsbereinigter gleitender Durchschnitt) Wie bei allen gleitenden Durchschnitten hat V-MA eine MA-Balkenperiodeneinstellung, die die Anzahl der Balken bestimmt, die für die Berechnung des MA verwendet werden. V-MA hat jedoch zwei zusätzliche Parameter: ATR-Balkenperiodeneinstellung und ATR-Signalpegel. Die ATR-Balkenperiode wird verwendet, um die Volatilität zu berechnen, und der Signalpegel ist ein Volatilitätspegel, bei dem V-MA auf die Flüchtigkeit eingestellt wird. Im Allgemeinen kann das V-MA-Verhalten beschrieben werden. Wenn ATR sich unterhalb des definierten Volatilitätsniveaus bewegt, bewegt sich V-MA als SMA mit der gleichen Balkenperiodeneinstellung. Wenn ATR über das definierte Volatilitätsniveau ansteigt, wird die Volatilitätsregel ausgelöst und V-MA wird eingestellt ATR unter den definierten Volatilitätspegel sinkt, neigt V-MA dazu, in Richtung SMA-Verhalten zurückzugehen. Bevor Sie eine Einstellung für V-MA wählen, empfiehlt es sich, eine ATR-Anzeige (Average True Range in Prozent) in einem Diagramm anzuzeigen. Nachdem Sie mit ATR spielen, wird es sichtbarer, welche ATR-Balkenperiode und welcher Volatilitätspegel (quotSignal Levelquot), den Sie in V-MA verwenden möchten, sichtbarer ist. V-MA basierte Trading System V-MA könnte verwendet werden, um Trading-Signale zu generieren sowie könnte es als eine Komponente in Trading-Systeme in der gleichen Weise wie andere gleitende Durchschnitte verwendet werden. Um den Vorteil von V-MA gegenüber Simple Moving Average besser zu verstehen, können wir das oben beschriebene Handelssystem (siehe Grafik 1) basierend auf den Überkreuzungen der schnellen MA mit 7-bar Periodeneinstellung und dem langsamen MA mit 26-Balkenperiode zu einem ähnlichen System vergleichen Basierend auf V-MA. Wir nehmen den gleichen DJI-Index und den gleichen Zeitrahmen. Wir verwenden die gleiche 7-bar MA als schnell bewegenden Durchschnitt. Für einen langsam laufenden Durchschnitt wählen wir V-MA, jedoch mit den gleichen 26-Balken Periodeneinstellungen. Wenn Sie das Diagramm 1 (siehe oben) und das Diagramm 5 (siehe unten) vergleichen, können Sie feststellen, dass die auf diesen Diagrammen erzeugten Signale fast identisch sind, was keine Überraschung sein sollte, da die gleichen Einstellungen für gleitende Mittelwerte gewählt wurden. Der Unterschied besteht darin, dass das Handelssystem, das auf V-MA basiert (siehe Grafik 5), im September 2011 nicht in choppy und negativen Handel gerät. Daher können wir sagen, dass Handelssysteme, die Volatility-adjustierte Moving-Averages verwenden, die Fähigkeit haben, choppy zu vermeiden Während die Perioden der hohen Volatilität und diese Systeme könnten deutlich höhere Gewinne als ähnliche Systeme auf Simple Moving Averages. Schaubild 5: DJI-Index und V-MA (volatilitätsbereinigter gleitender Durchschnitt) basierender Handelssignale. Zusammenfassung Volatilität ist einer der wichtigsten Faktoren in der technischen Analyse. Ein Händler, der die Volatilität nicht früher oder später im Auge behält, kann in die Periode negativer suizidaler Signale gelangen, nur weil mit Änderungen der Volatilität Veränderungen im Preistrendsverhalten eintreten. Es könnte dringend empfohlen werden, Volatilitätsanalyse in jedem Handelssystem enthalten. Unsere firmeneigene Technologie zur Anpassung der technischen Indikatoren an die Volatilität kann Ihnen dabei helfen. Alle Rechte vorbehalten. Copyright 2004 - 2017 Highlight Investments Group. Alle Rechte vorbehalten. Dieses Material darf nicht veröffentlicht, gesendet, umgeschrieben oder neu verteilt werden. Unsere Seiten werden ständig gescannt. Wenn wir sehen, dass einer unserer Inhalte auf einer anderen Website veröffentlicht wird, wird unsere erste Aktion sein, diese Website an Google und Yahoo als Spam-Website zu melden. Disclaimer Datenschutz 169 1997-2017 MarketVolume. Alle Rechte vorbehalten. SV1Exploring Die exponentiell gewichteten Moving Average Volatility ist die häufigste Maßnahme des Risikos, aber es kommt in mehreren Geschmacksrichtungen. In einem früheren Artikel haben wir gezeigt, wie man einfache historische Volatilität berechnet. (Um diesen Artikel zu lesen, lesen Sie unter Verwenden der Volatilität, um zukünftiges Risiko zu messen.) Wir verwendeten Googles tatsächlichen Aktienkursdaten, um die tägliche Volatilität basierend auf 30 Tagen der Bestandsdaten zu berechnen. In diesem Artikel werden wir auf einfache Volatilität zu verbessern und diskutieren den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt (EWMA). Historische Vs. Implied Volatility Erstens, lassen Sie diese Metrik in ein bisschen Perspektive. Es gibt zwei breite Ansätze: historische und implizite (oder implizite) Volatilität. Der historische Ansatz geht davon aus, dass Vergangenheit ist Prolog Wir messen Geschichte in der Hoffnung, dass es prädiktive ist. Die implizite Volatilität dagegen ignoriert die Geschichte, die sie für die Volatilität der Marktpreise löst. Es hofft, dass der Markt am besten weiß und dass der Marktpreis, auch wenn implizit, eine Konsensschätzung der Volatilität enthält. (Für verwandte Erkenntnisse siehe Die Verwendungen und Grenzen der Volatilität.) Wenn wir uns auf die drei historischen Ansätze (auf der linken Seite) konzentrieren, haben sie zwei Schritte gemeinsam: Berechnen Sie die Reihe der periodischen Renditen Berechnen die periodische Rendite. Das ist typischerweise eine Reihe von täglichen Renditen, bei denen jede Rendite in kontinuierlich zusammengesetzten Ausdrücken ausgedrückt wird. Für jeden Tag nehmen wir das natürliche Protokoll des Verhältnisses der Aktienkurse (d. H. Preis heute geteilt durch den Preis gestern und so weiter). Dies erzeugt eine Reihe von täglichen Renditen, von u i bis u i-m. Je nachdem wie viele Tage (m Tage) wir messen. Das bringt uns zum zweiten Schritt: Hier unterscheiden sich die drei Ansätze. Wir haben gezeigt, dass die einfache Varianz im Rahmen einiger akzeptabler Vereinfachungen der Mittelwert der quadratischen Renditen ist: Beachten Sie, dass diese Summe die periodischen Renditen zusammenfasst und dann diese Summe durch die Anzahl der Tage oder Beobachtungen (m). Also, seine wirklich nur ein Durchschnitt der quadrierten periodischen kehrt zurück. Setzen Sie einen anderen Weg, jede quadratische Rückkehr wird ein gleiches Gewicht gegeben. Also, wenn alpha (a) ein Gewichtungsfaktor (speziell eine 1m) ist, dann eine einfache Varianz sieht etwa so aus: Die EWMA verbessert auf einfache Varianz Die Schwäche dieser Ansatz ist, dass alle Renditen das gleiche Gewicht zu verdienen. Yesterdays (sehr jüngste) Rückkehr hat keinen Einfluss mehr auf die Varianz als die letzten Monate zurück. Dieses Problem wird durch Verwendung des exponentiell gewichteten gleitenden Mittelwerts (EWMA), bei dem neuere Renditen ein größeres Gewicht auf die Varianz aufweisen, festgelegt. Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt (EWMA) führt Lambda ein. Die als Glättungsparameter bezeichnet wird. Lambda muss kleiner als 1 sein. Unter dieser Bedingung wird anstelle der gleichen Gewichtungen jede quadratische Rendite durch einen Multiplikator wie folgt gewichtet: Beispielsweise neigt die RiskMetrics TM, eine Finanzrisikomanagementgesellschaft, dazu, eine Lambda von 0,94 oder 94 zu verwenden. In diesem Fall wird die erste ( (1 - 0,94) (94) 0 6. Die nächste quadrierte Rückkehr ist einfach ein Lambda-Vielfaches des vorherigen Gewichts in diesem Fall 6 multipliziert mit 94 5,64. Und das dritte vorherige Tagegewicht ist gleich (1-0,94) (0,94) 2 5,30. Das ist die Bedeutung von exponentiell in EWMA: jedes Gewicht ist ein konstanter Multiplikator (d. h. Lambda, der kleiner als eins sein muß) des vorherigen Gewichtes. Dies stellt eine Varianz sicher, die gewichtet oder zu neueren Daten voreingenommen ist. (Weitere Informationen finden Sie im Excel-Arbeitsblatt für die Googles-Volatilität.) Der Unterschied zwischen einfacher Volatilität und EWMA für Google wird unten angezeigt. Einfache Volatilität wiegt effektiv jede periodische Rendite von 0,196, wie in Spalte O gezeigt (wir hatten zwei Jahre täglich Aktienkursdaten, das sind 509 tägliche Renditen und 1509 0,196). Aber beachten Sie, dass die Spalte P ein Gewicht von 6, dann 5,64, dann 5,3 und so weiter. Das ist der einzige Unterschied zwischen einfacher Varianz und EWMA. Denken Sie daran: Nachdem wir die Summe der ganzen Reihe (in Spalte Q) haben wir die Varianz, die das Quadrat der Standardabweichung ist. Wenn wir Volatilität wollen, müssen wir uns daran erinnern, die Quadratwurzel dieser Varianz zu nehmen. Was ist der Unterschied in der täglichen Volatilität zwischen der Varianz und der EWMA im Googles-Fall? Bedeutend: Die einfache Varianz gab uns eine tägliche Volatilität von 2,4, aber die EWMA gab eine tägliche Volatilität von nur 1,4 (Details siehe Tabelle). Offenbar ließ sich die Googles-Volatilität in jüngster Zeit nieder, daher könnte eine einfache Varianz künstlich hoch sein. Die heutige Varianz ist eine Funktion der Pior Tage Variance Youll bemerken wir benötigt, um eine lange Reihe von exponentiell sinkende Gewichte zu berechnen. Wir werden die Mathematik hier nicht durchführen, aber eine der besten Eigenschaften der EWMA ist, daß die gesamte Reihe zweckmäßigerweise auf eine rekursive Formel reduziert: Rekursiv bedeutet, daß heutige Varianzreferenzen (d. h. eine Funktion der früheren Tagesvarianz) ist. Sie können diese Formel auch in der Kalkulationstabelle zu finden, und es erzeugt genau das gleiche Ergebnis wie die Langzeitberechnung Es heißt: Die heutige Varianz (unter EWMA) ist gleichbedeutend mit der gestrigen Abweichung (gewichtet durch Lambda) plus der gestern zurückgelegten Rückkehr (gewogen von einem minus Lambda). Beachten Sie, wie wir sind nur das Hinzufügen von zwei Begriffe zusammen: gestern gewichtet Varianz und gestern gewichtet, quadriert zurück. Dennoch ist Lambda unser Glättungsparameter. Ein höheres Lambda (z. B. wie RiskMetrics 94) deutet auf einen langsameren Abfall in der Reihe hin - in relativer Hinsicht werden wir mehr Datenpunkte in der Reihe haben, und sie fallen langsamer ab. Auf der anderen Seite, wenn wir das Lambda reduzieren, deuten wir auf einen höheren Abfall hin: die Gewichte fallen schneller ab, und als direkte Folge des schnellen Zerfalls werden weniger Datenpunkte verwendet. (In der Kalkulationstabelle ist Lambda ein Eingang, so dass Sie mit seiner Empfindlichkeit experimentieren können). Zusammenfassung Volatilität ist die momentane Standardabweichung einer Aktie und die häufigste Risikomessung. Es ist auch die Quadratwurzel der Varianz. Wir können Varianz historisch oder implizit messen (implizite Volatilität). Bei der historischen Messung ist die einfachste Methode eine einfache Varianz. Aber die Schwäche mit einfacher Varianz ist alle Renditen bekommen das gleiche Gewicht. So stehen wir vor einem klassischen Kompromiss: Wir wollen immer mehr Daten, aber je mehr Daten wir haben, desto mehr wird unsere Berechnung durch weit entfernte (weniger relevante) Daten verdünnt. Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt (EWMA) verbessert die einfache Varianz durch Zuordnen von Gewichten zu den periodischen Renditen. Auf diese Weise können wir beide eine große Stichprobengröße, sondern auch mehr Gewicht auf neuere Renditen. (Um ein Film-Tutorial zu diesem Thema zu sehen, besuchen Sie die Bionic Turtle.) Wie Volatilität zu messen Obwohl die traditionelle Methode zur Messung der Volatilität ist durch Standardabweichung gibt es andere Möglichkeiten, um es zu messen. Die anderen Methoden, die Waffen zu diskutieren sind Messen durch gleitende Durchschnitte, Bollinger-Bänder und ATR. Ein Instrument zur Messung der Volatilität ist durch Bollinger-Banden. Bollinger-Banden werden nach folgender Formel berechnet: Mittelband 20-Tage-Simple Moving Average (SMA) Upper Band 20 Tage SMA (20-Tage Standardabweichung des Preises x 2) Unterband 20 Tage SMA - (20-Tage Standardabweichung von Preis x 2) Bollinger-Bänder verwenden drei quotbandsquot, die ein visuelles Bild von Änderungen der Volatilität geben. Die Bands sind leicht zu interpretieren und helfen Ihnen, ein besseres Verständnis für Ihre Handelsumgebung zu gewinnen. Die Weise, die Sie Volatilität durch bewegte Durchschnitte messen können, ist durch Divergenzen der verschiedenen beweglichen Durchschnitte. Zum Beispiel können Sie sagen, Sie sollten einen kurzfristigen gleitenden Durchschnitt von 5 Perioden und einem langfristigen gleitenden Durchschnitt von 25 Perioden zu nehmen. Wenn die beiden MAaposs plötzlich divergieren, könnte dies eine plötzliche Preisänderung signalisieren. Dies liegt daran, eine deutliche Preisänderung würde die kurzfristige gleitende Durchschnitt mehr als die langfristige Wirkung. Obwohl es schwierig ist, genaue Messungen in der Volatilität mit bewegten Durchschnitten zu erhalten, kann itaposs eine gute Gildenlinie sein, da mehr Divergenz eine höhere Volatilität bedeutet. ATR steht für den durchschnittlichen wahren Bereich und ist der letzte Volatilitätsindikator, über den wir sprechen. ATR wird gefunden, indem die Differenz zwischen dem hohen und dem niedrigen Wert für jede Periode genommen wird. Dieser Indikator gibt Ihnen ein klareres Bild darüber, wie sich ein Preis im Laufe der Zeit ändern könnte und wie volatil er ist. Forex-Ressourcen Echtzeit nach Stunden Pre-Market News Flash Zitat Zusammenfassung Zitat Interaktive Charts Standardeinstellung Bitte beachten Sie, dass, sobald Sie Ihre Auswahl treffen, es gilt für alle zukünftigen Besuche NASDAQ gelten. Wenn Sie zu einem beliebigen Zeitpunkt daran interessiert sind, auf die Standardeinstellungen zurückzukehren, wählen Sie bitte die Standardeinstellung oben. Wenn Sie Fragen haben oder Probleme beim Ändern Ihrer Standardeinstellungen haben, senden Sie bitte eine E-Mail an isfeedbacknasdaq. Bitte bestätigen Sie Ihre Auswahl: Sie haben ausgewählt, Ihre Standardeinstellung für die Angebotssuche zu ändern. Dies ist nun Ihre Standardzielseite, wenn Sie Ihre Konfiguration nicht erneut ändern oder Cookies löschen. 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