Tiny Titans Strategie mit deutschen Aktien

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Tiny Titans Strategie.

Zu Beginn wird die Orginalstrategie von James P. O’Shaugnessy vorgestellt. Da diese Strategie rein auf amerikanischen Aktien beruht, wird in weiteren Verlauf per Backtest überprüft, ob die Strategie auch mit deutschen Aktien eine gute Performance liefert.

Danach wollen wir noch einige Alternativen überprüfen, beruhend auf den Erfahrungen aus den Backtests, sowie aus den Unterschieden zum amerikanischen Aktienmarkt.

Last but not least werden die Erkenntnisse und Auffälligkeiten zusamengefasst und ein Fazit gezogen.

Die Tiny Titans Strategie nach James P. O’Shaugnessy

Die Strategie wurde von O’Shaugnessy im Jahre 2006 in seinem Buch Predicting the Markets of Tomorrow vorgestellt.
Obwohl er zuvor von Aktien mit sehr kleinen Marktkapitalisierung (Micro Caps) Abstand genommen hatte, entwickelte er die Tiny Titans vor allem aus zwei Gründen:

  • Micro Caps werden in der Regel nicht von Analysten beobachtet, so dass sie oft übersehen oder schlichtweg ignoriert werden.
  • Micro Caps haben eine geringe Korrelation zum S&P500, so dass eine entsprechende Strategie zur Diversifikation beitragen kann.

Zwischen 1951 und 2004 erzielte die Strategie eine jährliche Performance von knapp 19 Prozent.

Die Regeln der Strategie sind relativ einfach und lauten wie folgt:

  • Die Marktkapitalisierung muss zwischen 25 Millionen und 250 Millionen US$ liegen.
  • Das Kurs-Umsatz-Verhältnis (KUV – Price/Sales-Ratio) muss kleiner gleich 1 betragen.
  • Die verbliebenen Aktien werden nach der Kurs-Performance der letzten 12 Monate sortiert. Die 25 Aktien mit der höchsten Kurssteigerung werden in das Portfolio aufgenommen.
  • Die Haltedauer der 25 Aktien beträgt ein Jahr.

Als zusätzliches Kriterium eliminierte O’Shaugnessy alle Aktien die nur Over-the-Counter (OTC) gehandelt werden. Diesen Punkt müssen wir noch kurz anschneiden, da der Begriff zweischneidig ist.
So wird heute der OTC-Handel meist mit dem außerbörslichen Handel über Plattformen statt über Börsenplätze gleichgesetzt. O’Shaugnessy meinte aber Aktien, die nicht an offiziellen Börsenplätzen gehandelt werden.
Beim Aktienpool, den wir später zum Backtest verwenden, sind alle Aktien börsennotiert.

Performance Tiny Titans Strategie mit deutschen Aktien

Die Performance bezieht sich auf den Zeitraum vom 21.02.2014 bis zum 19.08.2022, was zwangsläufig zur Frage führen dürfte, warum die Schlussdaten gut ein Jahr alt sind. Die Antwort ist relativ einfach:
Dadurch besteht die Möglichkeit, die Ergebnisse mit den Auswertungen der Reihe „Analyse von Aktienkennzahlen“ zu vergleichen.

Die erste Frage lautet:“Lohnt es sich diese Strategie weiterzuverfolgen?“
Hierzu der Vergleich mit der Performance des DAX, HDAX und der erfolgreichsten Strategie der „Analyse von Aktienkennzahlen“, nämlich der Performance über ein Jahr.

Wir sehen, dass die Performance mit 16,68% pro Jahr mehr als zwei Drittel höher liegt als das Depot mit der höchsten Kurs-Performance über ein Jahr und mehr als das 4-fache höher als die Performance des DAX.
Nachfolgend die Aufführung der einzelnen Jahre.

Um Auffälligkeiten festzustellen ist im u.a. Auszug die Performance der Gewinnwachstums-Depots farblich im Bezug zum HDAX Depot. Dabei haben die Farben folgende Bedeutung:

  • Gelbgrün: Performance Depots Gewinnwachstum mehr als 5% besser als das HDAX Depot.
  • Hellgrün: Performance Depots Gewinnwachstums zwischen 2% und 5% besser als das HDAX Depot .
  • Orange: Performance Depots Gewinnwachstum zwischen 2% und 5% schwächer als das HDAX Depot.
  • Rot: Performance Depots Gewinnwachstum mehr als 5% schwächer als das HDAX Depot.

In 6 von 9 Jahren kann die Tiny Titans Strategie den HDAX (vergleichbares gilt für den DAX) um mehr als 5% schlagen. Auffällig ist auch die extreme Überperformance in den Jahren 2 (2015) und 8 (2021) mit 58,20%, respektive 60,92%.

Fazit: Die Backtest-Ergebnisse sind förmlich eine Aufforderung, die Strategie weiterzuverfolgen.

Auffälligkeiten beim Backtest

Die erste Aufgabe bei der Strategie erfordert die Sortierung des Aktienpools nach dem Kurs-Umsatz-Verhältnis (KUV), um Aktien mit Werten größer „1“ zu eliminieren.
Dabei ist aufgefallen, dass einige der Aktien mit sehr kleinem KUV im späteren Verlauf vom Kurszettel wegen Insolvenz verschwunden sind.
Das Kurs-Umsatz-Verhältnis sagt nicht über die Profitabilität und die Kapitalstruktur aus. Insofern kann ein sehr kleines KUV auf Probleme bei einem Unternehmen hindeuten. Dabei liegt die Betonung auf „kann“ nicht „muss“. Dennoch wollen wir die Originalstrategie mit einer Strategie vergleichen, bei der das KUV größer als 0,2 sein muss, um die ganz tiefen Werte auszusondern.
Hier das Resultat:

Mit der Modifikation alle Aktien mit einem KUV kleiner 0,2 auszusieben, konnte die Performance nochmals um rund 4% pro Jahr verbessert werden.
Schauen wir uns das Ganze noch einmal detaillierter mit dem Jahresvergleich an:

In den ersten drei Jahren war die Performance identisch, was darin begründet ist, dass hier bei der Originalstrategie keine Aktien mit einem KUV kleiner als 0,2 im Portfolio waren.
In den Jahren 4 bis 8 (2017 is 2021) waren die Ergebnisse der modifizierten Strategie besser, ja teilweise deutlich besser. Lediglich im Jahr 9 (2022) schnitt die Originalstrategie besser ab, wenn auch nur marginal.

Unterschied zum US-Aktienmarkt

An dieser Stelle soll nur auf einen Punkt eigegegangen werden, nämlich die Anzahl der Aktien in beiden Ländern. Während es in Deutschland rund 500 börsennotierte Unternehmen gibt, sind es in den USA über 4000 Unternehmen. Die Zahlen können selbstverständlich nur Anhaltspunkte sein, da die Zahl ständig durch neue Börsengänge zunimmt, bzw. durch Delisting oder Insolvenz abnimmt.
Pi mal Daumen lässt sich sagen, dass es in den USA rund die achtfache Zahl an US-Unternehmen gibt, die an der Börse gehandelt werden können, als das in Deutschland der Fall ist. Das hat zur Folge, dass es in den USA weit aus mehr Aktien gibt, die die Kriterien bezüglich KUV und Marktkapitalisierung erfüllen.
In Deutschland waren das in den letzten Jahren der Auswertung immer unter 100 Unternehmen.

Nun, 25 Unternehmen von – sagen wir – rund 85 Unternehmen wie im Jahr 2022 herauszufiltern, lässt keine wirklich große Auswahl zu. Somit wäre eine geringere Anzahl von Unternehmen im Portfolio wünschenswert. Zu klein sollte die Anzahl aber aus Gründen der Diversifikation auch nicht sein.

Weitere Vergleiche

Die ursprüngliche Strategie beinhaltet neben dem Kurs-Umsatz-Verhältnis auch die Kursperformance des letzten Jahres. Wir wollen dem nun die Kursperformance der letzten 6 Monate gegenüberstellen. Dazu kommt das bereits bekannte Kriterium „KUV größer als 0,2“.
Das Ganze wird nun für 25 und für 20 Aktien ausgewertet. Für den farblichen Vergleich gelten die oben beschriebenen Farbzuweisungen im Bezug zur Originalstrategie mit 25 Aktien:

Zwar zeigt die Strategie mit 25 Aktien und einem KUV größer 0,2 die beste Performance, dennoch wollen wir uns im weiteren Verlauf auf 20 Aktien begrenzen. Zum einen ist die Performance mit 20 Aktien bei den anderen Strategie besser als die mit 25 Aktien, zum anderen gibt es einen Grund, den wir im folgenden Abschnitt erläutern.

Performance in Abhängigkeit vom KUV

Nachdem wir festgestellt haben, dass das Ergebnis besser war, wenn wir die Aktien mit sehr kleinem KUV außen vor gelassen haben, wollen wir diesen Ansatz weiterverfolgen. D.h. wir betrachten die Entwicklung für Aktien aus dem Tiny Titans Horizont mit einem KUV größer als 0,3 etc. bis hin zu einem KUV größer als 0,7.

Tendenziell lässt sich erkennen, dass die Portfolien mit höherem KUV besser abschneiden als die, die tiefere KUVs zulassen. Allerdings finden wir bei einem KUV größer als 0,6, bzw. 0,7 in manchen Jahren keine 20 Aktien mehr, die alle Kriterien erfüllen. In diesem Fall bleibt die Kursentwicklung als Kriterium quasi auf der Strecke, was nicht im Sinn der Strategie ist. Das ist auch der Grund, dass wir das Depot mit 25 Aktien erst einmal nicht weiterverfolgt haben.
Reduzieren wir die Anzahl der Aktien auf 10, so ist die Auswahl bei der Kursperformance zwar nicht riesengroß, bleibt aber zumindest nicht ganz auf der Strecke.
Werfen wir einen Blick auf das Ergebnis:

Der farbliche Vergleich bezieht sich auf das Depot mit 20 Aktien. Dabei fällt auf, dass bei den meisten Vergleichsportfolios besser abschneiden, wenn die Performance positiv ist – also Gewinne erzielt wurden und schlechter abschneiden in Jahren mit Kursverlusten. Die Volatilität ist also höher.
Dafür ist aber die Performance mit 10 Aktien durchgehend besser, ab einem KUV größer als 0,4 sogar deutlich besser.

Auswertung: Einschränkungen der Aussagekraft

Mit lediglich 8,5 Jahren ist der Zeitraum der Auswertung relativ klein, so dass die Aussagen mit einer gewissen Unsicherheit behaftet sind. Anhand eines Beispiels möchte ich das genauer erläutern:
Im Jahr 2015 hat sich der Kurs von Hypoport mehr als versechsfacht. D.h. wenn bei einem Backtest-Depot von 2015 mit zehn Aktien alle anderen Aktien außer Hypoport auf der Stelle treten würden, also Jahresperformance 0,0%, so würde der Depotwert trotzdem um über 60% zulegen. Umgerechnet pro Jahr würde durch das Vorhandensein von Hypoport eine Zusatzperformance von rund 8% ergeben. Ich denke, wir sind uns einig, dass das eine Menge Holz ist.
Je länger nun der Zeitraum der Auswertung ist, desto geringer fallen solche Einzeleffekte ins Gewicht. Natürlich spielt auch die Anzahl der Einzeltitel im Depot eine Rolle. Bei 20 Aktien ist der Einfluss einer einzelnen Aktie geringer. Das mag auch die Ursache der Überperformance von dem Backtest mit 10 Aktien gegenüber dem mit 20 oder 25 Aktien sein.

Trotz der Einschränkungen sind die Ergebnisse so überzeugend, dass wir die Strategie mit einem virtuellen Depot ab Januar 2024 aufnehmen wollen.
Im nächsten Artikel fassen wir die Strategie nochmals zusammen und benennen die Kriterien, die wir für das virtuelle Depot einsetzen werden.

 

 

 

 

 

 

 

50-Tage / 200-Tage Linien Strategie

Häufig werden zwei gleitende Durchschnitte zur Trendermittlung eingesetzt. Kürzlich kam die Frage auf, welches Ergebnis die Verwendung der 50-Tage und des 200-Tage als Signalgeber im Vergleich zur 200-Tage-Linien Strategie liefert.

Da das Thema seinen Charme hat und für viele Leser von Interesse sein dürfte, hat sich ein Backtest der Strategie quasi aufgedrängt.

Im weiteren Verlauf wird die 50-Tage / 200-Tage-Linien Strategie vorgestellt. Anschließend werden die Kriterien nach denen der Backtest erfolgt ist, sowie die Ergebnisse erläutert.

Funktion der 50-Tage / 200-Tage Linien Strategie

In einem Trendfolgesystem zeigt der längere gleitende Durchschnitt, also hier der 200-Tage Durchschnitt den Trend an, während der kürzere, also hier der 50-Tage Schnitt als Signalgeber eingesetzt wird.
Das heisst: Kreuzt die 50-Tage Linie die 200-Tage Linie von unten nach oben, so wird ein Kaufsignal erzeugt. Kreuzt die 50-Tage Linie die 200-Tage Linie von oben nach unten, so wird ein Verkaufssignal generiert.
Dazu setzen wir wie beim virtuellen 200-Tage Linien Depot ein Toleranzfenster von 3 Prozent ein. So muss für ein Kaufsignal die 50-Tage Linie 3% über der 200-Tage Linie und beim Verkaufssignal 3% darunter sein.

Kriterien der Untersuchung

  • Der Auswertezeitraum startet am 02.01.1990 und endet am 30.12.2022.
    Die Tagesschlusskurse reichen weiter zurück, so dass zum Startzeitpunkt die Daten der gleitenden Durchschnitte zur Verfügung stehen.
  • Das erste Kaufsignal wird jeweils erst generiert, wenn die Signalgeber die 200-Tage-Linie von unten nach oben durchbrechen.
  • Transaktionskosten werden nicht berücksichtigt. Mehr zu den Auswirkungen im weiteren Verlauf.

Performance der Strategie

An dieser Stelle wollen wir die Performance der Strategie mit der Performance der Buy-and-Hold Strategie, sowie der 200-Tage-Linien Strategie mit dem 3%-Toleranzfenster vergleichen. Zusätzlich wollen wir die letzten beiden Strategien nochmals ohne Toleranzfenster zu Vergleichszwecken aufführen.

Strategie Startwert Endwert Performance % Performance p.a. % Anzahl Käufe Anzahl Verkäufe Investitions-zeitraum %
               
Buy-and-Hold 20.000,00 € 161.046,97 € 705,23 % 6,53 % 1 0 100,00%
200-Tage Strategie 3%-Tol 20.000,00 € 214.859,99 € 974,30 % 7,46 % 22 21 65,64 %
200-/50-Tage Strategie 3%-Tol. 20.000,00 € 145.977,64 € 629,89 % 6,21 % 12 11 69,78 %
200-Tage Strategie ohne Tol. 20.000,00 € 175.810,12 € 779,05 % 6,81 % 96 95 66,22 %
200-/50-Tage Strategie ohne Tol. 20.000,00 € 118.584,98 € 492,92 % 5,54 % 18 17 64,53 %

Nicht überraschend ist, dass die Buy-and-Hold Strategie eine schwächere Performance als die 200-Tage-Linien Strategie erzielt, da sich dieses Resultat schon bei anderen Auswertungen über kürzere Zeiträume ergeben hat.
Ebenso wenig verwundert, dass die Strategien mit einem 3%-Toleranzfenster besser abschneiden als die ohne Toleranzfenster.
Hier müssen wir auch nochmals kurz zum Thema Transaktionkosten eingehen, die in der Auswertung nicht berücksichtigt werden: Bei einem Bereich von 12 bis 22 Käufen und entsprechenden Verkäufen über einen Zeitraum von 33 Jahren verfälscht der Verzicht das Ergebnis kaum. Bei 96 Käufen und 95 Verkäufen, die sich bei der 200-Tage-Linen Strategie ohne Toleranzfenster ergeben, würden die Transaktionskosten deutlich die Rendite drücken. Da dies aber nicht Thema des Beitrages ist, wollen wir uns nicht weiter damit befassen.
Persönlich verdutzt hat mich aber die Tatsache, dass die 50-Tage / 200-Tage Strategie nicht nur deutlich hinter der 200-Tage-Linen Strategie, sondern auch hinter der Buy-and-Hold Strategie rangiert.
Betrachten wir das Chartbild des DAX in einem Finanzportal mit der 50- und 200-Tage-Linie fällt auf, dass das Verkaufssignal durch die 50-Tage-Linie meist später erfolgt als direkt über die 200-Tage-Linie. Ebenso verhält es sich oftmals bei den Kaufsignalen. Dieser Umstand kostet Performance.

Fazit

Die 50-Tage / 200-Tage-Linien Strategie hat durchaus ihren Charme, wenn es darum geht beispielsweise beim Swing Trading, also der Handelsspanne von einigen Tagen bis einigen Wochen relativ zuverlässige Signale zu erhalten. Auf der Suche nach einer langfristigen Strategie ist aber die 200-Tage-Linien Strategie vorzuziehen, soweit man die Vergangenheit zu Rate zieht.

Sell-in-Summer – pausieren im Sommer, aber wann?

Sell in May and go away, but remember to come back in September„, lautet eine alte Börsenweisheit. Also im Mai verkaufen und im September wieder einsteigen? Oder doch wie in unserem virtuellen „Sell-in-Summer“ Depot nur im August und September durch Abwesenheit vom Markt glänzen? Letzteres wird bei Wikipedia und diversen Finanzportalen propagiert. Oder doch besser im Mai und Juni aussteigen, wie ein Leser vor Jahren einmal vorgeschlagen hat?

Nachdem zuletzt auch in einem Kommentar die Frage aufkam, wie die „Sell-in-Summer“ Strategie über einen längeren Zeitraum abgeschnitten hat, lag die Idee nahe, zu dem Thema etwas Höhlenforschung zu betreiben.

Grundlagen der Auswertung

Für die Auswertung wurde ein Zeitraum von 33 Jahren untersucht, exakt vom 02.01.1990 bis zum 31.12.2022.
In dem Zeitraum wurden jeweils 34 Käufe und 33 Verkäufe getätigt. Die unterschiedliche Anzahl ergibt sich daraus, dass im ersten Jahr zwei Käufe erfolgten, nämlich Anfang Januar und nach Ende der „Sommer“-Phase.
Aufgrund der identischen Anzahl von Transaktionen wurde auf die Einbeziehung von Transaktionskosten und ETF-Kosten verzichtet. In die Überlegung einbezogen wurden auch die Tatsachen, dass zum einen die Kosten für einen DAX-ETF meist sehr gering, zum anderen Transaktionskosten abhängig vom Broker und vom finanziellen Einsatz sind.
Als Startwert wurden 20.000€ definiert, wohl wissend, dass es 1990 noch keinen Euro gab.

Nach dem Motto „wennschon, dennschon“ wurden alle möglichen Varianten zwischen Mai und September durchgespielt, was heißt:

  • Alle Monate einzeln von Mai bis September, also Verkauf der ETFs nur im Mai, nur im Juni usw.
  • Alle zusammenhängende Zwei-Monats-Zeiträume, also Verkauf der ETFs im Mai und Juni, im Juni und Juli usw.
  • Alle zusammenhängende Drei-Monats-Zeiträume (s.o.).
  • Alle zusammenhängende Vier-Monats-Zeiträume.
  • Gesamter Zeitraum von Mai bis Ende September.

Als Vergleichsbasis wurde noch die Buy-and-Hold Strategie mit aufgenommen, also das durchgängige Halten der ETFs.
Das Ergebnis sieht wie folgt aus:

Zeitraum Sell-in-Summer
Startwert Endwert Performance % Performance p.a. %
         
Buy-and-Hold 20.000,00 € 161.046,97 € 705,23% 6,53%
         
Mai 20.000,00 € 118.968,36 € 494,84% 5,55%
Juni 20.000,00 € 177.610,70 € 788,05% 6,84%
Juli 20.000,00 € 125.587,16 € 527,94% 5,73%
August 20.000,00 € 325.012,44 € 1525,06% 8,82%
September 20.000,00 € 349.305,80 € 1646,53% 9,05%
Mai+Juni 20.000,00 € 137.672,63 € 588,36% 6,02%
juni+Juli 20.000,00 € 145.332,05 € 626,66% 6,19%
juli+August 20.000,00 € 265.945,27 € 1229,73% 8,16%
August+September 20.000,00 € 739.695,22 € 3598,48% 11,56%
Mai-Juli 20.000,00 € 112.652,26 € 463,26% 5,38%
Juni-August 20.000,00 € 307.757,34 € 1438,79% 8,64%
Juli-September 20.000,00 € 605.264,35 € 2926,32% 10,89%
Mai-August 20.000,00 € 238.554,11 € 1092,77% 7,80%
Juni-September 20.000,00 € 700.424,36 € 3402,12% 11,38%
Mai-September 20.000,00 € 542.924,87 € 2614,62% 10,52%

Zwecks besserer Übersichtlichkeit hier noch einmal das Ergebnis sortiert nach der Performance:

Zeitraum Sell-in-Summer Startwert Endwert Performance % Performance p.a. %
         
August+September 20.000,00 € 739.695,22 € 3598,48% 11,56%
Juni-September 20.000,00 € 700.424,36 € 3402,12% 11,38%
Juli-September 20.000,00 € 605.264,35 € 2926,32% 10,89%
Mai-September 20.000,00 € 542.924,87 € 2614,62% 10,52%
September 20.000,00 € 349.305,80 € 1646,53% 9,05%
August 20.000,00 € 325.012,44 € 1525,06% 8,82%
Juni-August 20.000,00 € 307.757,34 € 1438,79% 8,64%
juli+August 20.000,00 € 265.945,27 € 1229,73% 8,16%
Mai-August 20.000,00 € 238.554,11 € 1092,77% 7,80%
Juni 20.000,00 € 177.610,70 € 788,05% 6,84%
Buy-and-Hold 20.000,00 € 161.046,97 € 705,23% 6,53%
juni+Juli 20.000,00 € 145.332,05 € 626,66% 6,19%
Mai+Juni 20.000,00 € 137.672,63 € 588,36% 6,02%
Juli 20.000,00 € 125.587,16 € 527,94% 5,73%
Mai 20.000,00 € 118.968,36 € 494,84% 5,55%
Mai-Juli 20.000,00 € 112.652,26 € 463,26% 5,38%

Tatsächlich schneidet die „Sell-in-Summer“ Strategie mit der Abwesenheit vom Aktienmarkt in den Monaten August und September am Besten ab. Aber auch der Zeitraum Juni bis September erzielt annäherend gleich gute Resultate.
Mit Blick auf das Gesamtergebnis ist es nicht überraschend, dass bei den Einzelmonaten der September und der August die beste Performance liefert.

Auffällig ist aber auch, dass fünf der untersuchten Zeiträume weniger Rendite als eine Buy-and-Hold Strategie erzielen.

Legen die Ergebnisse uns Anlegern damit nahe, Ende Juli alles zu verkaufen, Anfang Oktober wieder einzusteigen und sich zeitnah über einen schönen Reibach freuen zu dürfen?
Schauen wir und die Rendite der einzelnen Jahre bei der „Sell-in-Summer“ Strategie in den Monaten August und September an:

Jahr Gewinn in % Augut+September
Verlust in % August+September
     
1990   -30,44%
1991   -0,94%
1992   -9,23%
1993 6,24%  
1994   -6,28%
1995   -1,18%
1996 7,10%  
1997   -6,29%
1998   -24,22%
1999 0,94%  
2000   -5,46%
2001   -26,50%
2002   -25,16%
2003   -6,63%
2004   -0,07%
2005 3,23%  
2006 5,67%  
2007 3,66%  
2008   -10,01%
2009 6,43%  
2010 1,32%  
2011   -21,22%
2012 6,55%  
2013 3,85%  
2014 0,71%  
2015   -14,58%
2016 1,68%  
2017 5,86%  
2018   -4,36%
2019 1,96%  
2020 3,63%  
2021   -1,83%
2022   -10,16%
     
Anzahl Gewinne/Verluste 15 18
Durchscnittliche Rendite 3,92% -11,36%

Wir können feststellen, dass die Unterschiede bei der Anzahl der Kurssteigerungen in den Monaten August und September mit 15 gar nicht soweit entfernt ist von den 18 Fällen bei denen es in dem Zeitraum Kursrückschläge gab. Zudem kam es zweimal vor, dass drei Jahre hintereinander positive Kursentwicklungen zu Buche standen.
Also eine „schnell-reich-werden“ Strategie haben wir nicht vor uns.

Andererseits fällt auf, dass die Kurssteigerungen nur gering ausgefallen sind. So waren es im besten Jahr gerade einmal 7,1% und im Schnitt 3,9%. Demgegenüber betrug der größte Verlust über nur zwei Monate 30,4%. Insgesamt fünfmal betrug das Minus mehr als 20%, so dass im Schnitt 11,4% Verlust entstanden.

Diese Fakten geben der Strategie ihre Daseinberechtigung, da sie in der Vergangenheit schon desöfteren vor größeren Verlusten bewahrt hat. Aber die Stärke zeigt sich erst bei einem längeren Anlagehorizont.

Meine persönliche Meinung ist, dass die Strategie als Depotbeimischung durchaus Sinn macht, zumal sie einfach und ohne großen Zeitaufwand umsetzbar ist. Aber das komplette Depot empfehle ich nicht damit umzusetzen, da hier einfach die Diversifizierung zu gering ist. Und ob die Strategie auch mit einem breiter gefächertem Index wirksam ist, lässt sich mit dieser Auswertung nicht beurteilen. 

 

 

Analyse von Aktienkennzahlen – Teil 15: Auf einen Blick

In diesem Beitrag wollen wir die jeweiligen Resultate im Überblick darstellen.

Dies betrifft das Gesamtergebnis, das Ergebnis mit jährlicher Performance, die farblich bewertet wird.

Weitere Bewertungen sollen an dieser Stelle nicht vorgenommen werden, da diese den Einzelauswertungen zu entnehmen sind.
Mehr dazu wie es weitergeht, erfahren Sie am Schluss des Artikels.

Das Gesamtergebnis der Auswertungen

Im Anschluss wird der Gesamtdepotwert der einzelnen Auswertungen in absteigender Reihenfolge aufgeführt:

Kommen wir zur jährlichen, prozentualen Performance der einzelnen Depots. Die Felder sind zur besseren Vergleichbarkeit im Bezug zum „Depot Alle“ farblich markiert. Dabei haben die Farben folgende Bedeutung:

  • Gelbgrün: Performance Dividenden-Depots mehr als 5% besser als das Depot mit allen Aktien.
  • Hellgrün: Performance Dividenden-Depots zwischen 2% und 5% besser als das Depot mit allen Aktien.
  • Orange: Performance Dividenden-Depots zwischen 2% und 5% schwächer als das Depot mit allen Aktien.
  • Rot: Performance Dividenden-Depots mehr als 5% schwächer als das Depot mit allen Aktien.

Wie geht es weiter?

In naher Zukunft werden keine weiteren Artikel zu diesem Thema folgen. Das hat den Hintergrund, dass ein Update zum Thema „Bärenmärkte“ und eine Auswertung der Rubrik „Börsensignale“ geplant ist.
Danach wollen wir wieder zu den Auswertungen zurückkommen, um zu überprüfen, ob wir anhand der Erkenntnisse die Performance einzelner Strategien verbessern können, und ob es möglich ist eine erfolgreiche Strategie auf Basis mehrerer Kriterien zu entwickeln.

Analyse von Aktienkennzahlen – Teil 14: Zusammengesetzte Kriterien

Zusätzlich zu den bisherigen Auswertungen wollen wir in diesem Artikel zwei Depots zusammenstellen, die nach einer größeren Anzahl von fundamentalen und technischen Kriterien ausgewählt wurden.
Im Prinzip entspricht die Vorgehensweise dem Ergebnis eines Aktienscanners,  bei dem nach verschiedenen Kriterien eine Auswahl herausgefiltert wurde.

Umsetzung der Depots auf Grundlage der zusammengesetzten Kriterien

Selbstverständlich gibt es eine Vielzahl von Möglichkeiten anhand unterschiedlicher Kriterien die entsprechenden Aktien für ein Depot herauszufiltern. In dieser Serie wurden zwei virtuelle Depots zusammengestellt, Depot Spezial 1 und Spezial 2 genannt. Die dabei verwendeten Kriterien werden nun erläutert:

Depot Spezial 1:

  • Der Aktienkurs ist im letzten Monat um nicht mehr als 5% gefallen.
  • Der Aktienkurs ist in den letzten 3 Monaten um nicht mehr als 10% gefallen.
  • Der Aktienkurs liegt über der 200-Tage Linie.
  • Das erwartete Kurs-Gewinn-Verhältnis (KGV) ist positiv und kleiner als 100.
  • Das Kurs-Buchwert-Verhältnis (KBV) ist positiv.
  • Das Kurs-CashFlow-Verhältnis (KCV) ist positiv.
  • Die Eigenkapitalquote ist größer als 10%.
  • Die Eigenkapitalrendite ist größer als 2%.
  • Die Nettomarge ist größer als 1%.
  • Die EBIT-Marge ist größer als 3%.
  • In den letzten 5 Jahren ist das Ergebnis je Aktie mindestens 4-mal gestiegen.


Depot Spezial 2:

Wie beim Depot Spezial 1 aber:

  • Das Kurs-Buchwert-Verhältnis (KBV) ist kleiner als 10.
  • Das Kurs-CashFlow-Verhältnis (KCV) ist kleiner als 20.

 

Platzierung der Depots


Das Depot Spezial 1 ist mit Rang 12 im vorderen Mittelfeld platziert, während das Depot Spezial 2 mit Rang 26 in der 2.Tabellhälfte zu finden ist.
Gründe dafür versuchen wir im weiteren Verlauf zu ermitteln.

Jährliche Performance der Depots


Klar ist auch der Vergleich zu DAX und HDAX interessant, aber der direkte Vergleich muss zum Depot mit allen Aktien (Depot Alle) geführt werden. Zum einen wird hier tatsächlich der gleiche Aktienpool verwendet, zum anderen ist hier auch die Gewichtung jeder Aktie gleich, während bei DAX und HDAX die Gewichtung proportional zur Marktkapitalisierung ist.

Um Auffälligkeiten festzustellen ist im u.a. Auszug die Performance der Spezial-Depots farblich im Bezug zum Depot mit allen Aktien aufgeführt. Dabei haben die Farben folgende Bedeutung:

  • Gelbgrün: Performance Dividenden-Depots mehr als 5% besser als das Depot mit allen Aktien.
  • Hellgrün: Performance Dividenden-Depots zwischen 2% und 5% besser als das Depot mit allen Aktien.
  • Orange: Performance Dividenden-Depots zwischen 2% und 5% schwächer als das Depot mit allen Aktien.
  • Rot: Performance Dividenden-Depots mehr als 5% schwächer als das Depot mit allen Aktien.


Zusammenhänge zwischen dem Abschneiden des Gesamtdepots und der Performance der einzelnen Depots besprechen wir im nächsten Abschnitt.

 

Auffälligkeiten bei den Depots

Wie bereits erwähnt existieren viele Filtermöglichkeiten, nach denen Einzelaktien aus einem Aktienpool ausgewählt werden können.
Beim Depot Spezial 1 sollten bei den Fundamentaldaten nur Minimalanforderungen erfüllt werden wie positive KBVs und KCVs, ein KGV unter 100, Eigenkapitalquoten über 10 Prozent usw. Dazu sollte der Aktienkurs in der jüngeren Vergangenheit nicht sehr stark gefallen sein und über der 200-Tage-Linie liegen.
Mit Platz 12 und einer jährlichen Rendite von 7,00 Prozent hat das Depot auch ganz passabel abgeschnitten.

Beim Blick auf die Daten der ersten Jahre fiel auf, dass einige der Underperformer ein sehr hohes KGV oder ein sehr hohes KCV hatten. So entstand das Depot Spezial 2, das zusätzlich ein KBV unter 10 und ein KCV unter 20 forderte.
Hier haben wir nun ein praktisches Beispiel dafür, wie eine kleine Datenmenge zu Fehlschlüssen führen kann, denn in den Folgejahren (ab 2017) schnitt das zweite Depot deutlich schlechter ab. Letztlich war auch das Gesamtergebnis mit Rang 26 und einer jährlichen Rendite von 4,59 Prozent deutlich schlechter als beim ursprünglichen Portfolio.
Daran lässt sich auch wieder erkennen, dass Fundamentaldaten wie eben KBV und KCV nicht isoliert betrachtet werden können, sondern im Zusammenhang mit der Branche zu sehen sind.

Wichtig ist auch die Erkenntnis, dass die Summe der Performance eines jeden Jahres nicht allein ausschlaggebend für das Ergebnis ist. Dazu ein Beispiel:


In Summe kommen beide Depots auf eine Performance von 40%, wenn alle Werte in der Spalte „Performance“ addiert werden. Dennoch schneidet das Depot B mit einer Gesamtperformance von 47,75% deutlich besser ab als das Depot A mit 37,19%.
Während das Depot B in keinem Jahr Verluste verbucht (klar ist das äußert unwahrscheinlich, aber es soll ja nur das Prinzip dargestellt werden), verliert das Depot A zweimal 20% an Wert.
Um jetzt 20% Verlust aufzuholen reicht es nicht aus im Folgejahr 20% zuzulegen, sondern das Depot muss um 25% nachlegen, wie wir in der folgenden Grafik erkennen können.


Die nächste Tabelle führt auf, welche prozentuale Gewinnsteigerung erforderlich ist, um einen zuvor angefallenen Verlust zu kompensieren:


Je größer der Verlust ist, desto größer muss der künftige Gewinn ausfallen, um das Kapital zu erhalten. Verliert eine Aktie beispielsweise 50%, so muss sich deren Kurs anschließend verdoppeln, um Verluste zu vermeiden.
Große Verluste belasten also die Performance überproportional.

Auflistung der Daten

Im folgenden sind die Depotdaten der Analyse für jedes Jahr der Auswertung aufgeführt.
Sortiert wurde nach der Jahresperformance der Einzelaktien über den jeweiligen Zeitraum beginnend mit der größten Performance.
Beim Endwert sind die Dividenden mit eingerechnet.
Durch das Anklicken werden die Bilder im Vollbildmodus angezeigt, mit dem <Zurück-Button> des Browsers gelangen Sie auf die Artikelseite zurück.

Depot Spezial 1 Jahr 2014

Depot Spezial 2 Jahr 2014

Depot Spezial 1 Jahr 2015

Depot Spezial 2 Jahr 2015

Depot Spezial 1 Jahr 2016

Depot Spezial 2 Jahr 2016

Depot Spezial 1 Jahr 2017

Depot Spezial 2 Jahr 2017

Depot Spezial 1 Jahr 2018

Depot Spezial 2 Jahr 2018

Depot Spezial 1 Jahr 2019

Depot Spezial 2 Jahr 2019

Depot Spezial 1 Jahr 2020

Depot Spezial 2 Jahr 2020

Depot Spezial 1 Jahr 2021

Depot Spezial 2 Jahr 2021

Depot Spezial 1 Jahr 2022

Depot Spezial 2 Jahr 2022

 

 

Analyse von Aktienkennzahlen – Teil 13: Kursperformance und gleitende Durchschnitte

In den zuletzt veröffentlichten Artikeln wurde der Aktienpool im Bezug zur Kursperformance, bzw. zum Abstand von gleitenden Durchschnitten analysiert.
Nun wollen wir die Kursperformance über unterschiedliche Zeitspannen, bzw. die Kursperformance im Bezug zum Abstand zu gleitenden Durchschnitten betrachten.
Wie schon zuvor erwähnt, lässt sich nur eine statische Auswertung vornehmen, da die dynamische Untersuchung bei der Vielzahl der Aktien den Rahmen gesprengt hätte.
Auf welcher Grundlage die einzelnen Auswertungen erfolgen, behandeln wir im nächsten Abschnitt.

Umsetzung der Depots auf Grundlage der Kursperformance und der gleitenden Durchschnitte

Im weiteren Verlauf wird die Performance von fünf Depots untersucht, die nach folgenden Kriterien zusammengesetzt sind:

  • Beim Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 90-Tage Linie“ wird zuerst nach der 52 Wochen Kurs-Performance der Aktien sortiert. Anschließend werden die 20 Titel mit dem größten Abstand zur 90-Tage Linie ausgewählt.
  • Beim Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 200-Tage Linie“ wird zuerst nach der 52 Wochen Kurs-Performance der Aktien sortiert. Anschließend werden die 20 Titel mit dem größten Abstand zur 200-Tage Linie ausgewählt.
  • Beim Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 90-Tage Linie und Top 1 Monat“ werden zuerst die Aktien nach der 52 Wochen Kurs-Performance sortiert, beginnend mit der schwächsten Performance. Danach wird nach den Aktie gefiltert, die über der 90-Tage Linie liegen. Anschließend werden die 20 Titel mit positiver 1 Monat-Performance ausgewählt.
  • Beim Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 3 Monate“ wird zuerst nach der 6 Monats Kurs-Performance der Aktien sortiert. Anschließend werden die 20 Titel mit der besten Kurs-Performance der letzten 3 Monate ausgewählt.
  • Beim Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 1 Monat“ wird zuerst nach der 6 Monats Kurs-Performance der Aktien sortiert. Anschließend werden die 20 Titel mit der besten Kurs-Performance des letzten Monats ausgewählt.

Zu beachten ist, dass je nach Überprüfungsjahr nicht alle Depots mit 20 Aktien bestückt werden konnten, die allen Kriterien entsprachen. So sind unter Umständen nur wenige Wertpapiere im Depot, was das Ergebnis der Auswertung wegen fehlender Breite verfälschen kann.

Platzierung der Depots

Drei der Depots sind mit den Plätzen 13, 15 und 18 im vorderen Mittelfeld zu finden, während das Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 200-Tage Linie“ und das Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 1 Monat“ mit den Plätzen 41 und 43 ganz am Ende rangieren.
Diese Unterschiede versuchen wir im weiteren Verlauf zu erklären.

Jährliche Performance der Depots

Klar ist auch der Vergleich zu DAX und HDAX interessant, aber der direkte Vergleich muss zum Depot mit allen Aktien (Depot Alle) geführt werden. Zum einen wird hier tatsächlich der gleiche Aktienpool verwendet, zum anderen ist hier auch die Gewichtung jeder Aktie gleich, während bei DAX und HDAX die Gewichtung proportional zur Marktkapitalisierung ist.

Um Auffälligkeiten festzustellen ist im u.a. Auszug die Performance der gleitenden Durchschnitte Depots farblich im Bezug zum Depot mit allen Aktien aufgeführt. Dabei haben die Farben folgende Bedeutung:

  • Gelbgrün: Performance Dividenden-Depots mehr als 5% besser als das Depot mit allen Aktien.
  • Hellgrün: Performance Dividenden-Depots zwischen 2% und 5% besser als das Depot mit allen Aktien.
  • Orange: Performance Dividenden-Depots zwischen 2% und 5% schwächer als das Depot mit allen Aktien.
  • Rot: Performance Dividenden-Depots mehr als 5% schwächer als das Depot mit allen Aktien.

Zusammenhänge zwischen dem Abschneiden des Gesamtdepots und der Performance der einzelnen Depots besprechen wir im nächsten Abschnitt.

Auffälligkeiten bei den Depots

Nicht ganz einfach ist die Suche nach Zusammenhängen der Depotperformance. So bleibt bedingt durch die relativ dünne Datenlage die ein oder andere Aussage spekulativ.
Bei den drei Depots, die sich im vorderen Mittelfeld befinden, fällt auf, dass die Performance meist besser war, wenn die zugrundeliegende Jahres-, bzw 6 Monatsperformance weit im negativen Bereich war. D.h. wenn die Aktien in der Vergangenheit viel verloren hatten, aber in den letzten 3 Monaten (oder 90-Tage, aber Börsentage, also nicht identisch) wieder eine Aufwärtstendenz zeigten, entwickelten sich die Depots auch oft positiv.
Die Tatsache, dass das Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 90-Tage Linie und Top 1 Monat“ insgesamt die nase vorne hat, mag durchaus darin begründet sein, dass im Jahr 2019 die Performance mit einem Plus von 44,58% sehr hoch war. Allerdings waren in diesem Jahr nur 5 unterschiedliche Aktien statt der üblichen 20 im Depot vertreten, was das Ergebnis verfälschen kann.

Beim Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 200-Tage Linie“ gilt Ähnliches, aber in umgekehrte Richtung: Die negative Performance von -40,94% im Jahr 2022 kam nur mit 2 Aktien im entsprechenden Depot zustande. Dieses ausgesprochen schlechte Ergebnis belastet die Gesamtperformance enorm. Bei einem breiter aufgestellten Depot darf davon ausgegangen werden, dass die Verluste deutlich geringer gewesen wären.

Fast durchgehend schlechter als das Gesamtdepot schneidet das Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 1 Monat“. Das führt zur Vermutung, dass die Performance über einen Monat keinen Trend, sondern lediglich kurze Korrekturen oder zufällige Bewegungen anzeigt, was dann auch bedeutet, dass diese Auswertung keinen Mehrwert liefert.

Auflistung der Daten

Im folgenden sind die Depotdaten der Analyse für jedes Jahr der Auswertung aufgeführt.
Sortiert wurde nach dem Abstand zum gleitenden Durchschnitt über den jeweiligen Zeitraum beginnend mit dem größten Abstand oberhalb des gleitenden Durchschnitts eines jeden Depots bei den Auswertungen „Negative Performance 1 Jahr Top 90-Tage Linie“ und „Negative Performance 1 Jahr Top 200-Tage Linie“, nach der Performance der letzten 3 Monate, bzw. 1 Monat bei den Depots „Negative Performance 6 Monate Top Performance 3 Monate“, „Negative Performance 6 Monate Top Performance 1 Monat“ und „Negative Performance 1 Jahr Top 90-Tage Linie und Top 1 Monat“.
Beim Endwert sind die Dividenden mit eingerechnet.
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Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 90-Tage Linie“ Jahr 2014

Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 200-Tage Linie“ Jahr 2014

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 1 Monat“ Jahr 2014

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 3 Monate“ Jahr 2014

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 1Monat“ Jahr 2014

Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 90-Tage Linie“ Jahr 2015

Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 200-Tage Linie“ Jahr 2015

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 1 Monat“ Jahr 2015

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 3 Monate“ Jahr 2015

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 1Monat“ Jahr 2015

Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 90-Tage Linie“ Jahr 2016

Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 200-Tage Linie“ Jahr 2016

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 1 Monat“ Jahr 2016

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 3 Monate“ Jahr 2016

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 1Monat“ Jahr 2016

Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 90-Tage Linie“ Jahr 2017

Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 200-Tage Linie“ Jahr 2017

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 1 Monat“ Jahr 2017

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 3 Monate“ Jahr 2017

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 1Monat“ Jahr 2017

Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 90-Tage Linie“ Jahr 2018

Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 200-Tage Linie“ Jahr 2018

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 1 Monat“ Jahr 2018

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 3 Monate“ Jahr 2018

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 1Monat“ Jahr 2018

Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 90-Tage Linie“ Jahr 2019

Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 200-Tage Linie“ Jahr 2019

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 1 Monat“ Jahr 2019

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 3 Monate“ Jahr 2019

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 1Monat“ Jahr 2019

Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 90-Tage Linie“ Jahr 2020

Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 200-Tage Linie“ Jahr 2020

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 1 Monat“ Jahr 2020

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 3 Monate“ Jahr 2020

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 1Monat“ Jahr 2020

Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 90-Tage Linie“ Jahr 2021

Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 200-Tage Linie“ Jahr 2021

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 1 Monat“ Jahr 2021

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 3 Monate“ Jahr 2021

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 1Monat“ Jahr 2021

Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 90-Tage Linie“ Jahr 2022

Depot „Negative Performance 1 Jahr Top 200-Tage Linie“ Jahr 2022

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 1 Monat“ Jahr 2022

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 3 Monate“ Jahr 2022

Depot „Negative Performance 6 Monate Top Performance 1Monat“ Jahr 2022

Analyse von Aktienkennzahlen – Teil 12: Gleitende Durchschnitte

Gleitende Durchschnitte spielen eine wichtige Rolle in der technischen Analyse und dienen auch als Basis einiger Strategien.
Dabei gibt es eine große Bandbreite von Beobachtungszeiträumen und unterschiedliche Formen der Signalerzeugung.
Wir beschränken uns in dieser Auswertung auf die 200- und 90-Tage-Linie. Zudem ist durch die große Anzahl zu untersuchenden Aktien nur eine statische Auswertung möglich. Mehr dazu im folgenden Abschnitt.

Umsetzung der Depots auf Grundlage der gleitenden Durchschnitte

Im weiteren Verlauf wird die Performance von vier Depots untersucht, die nach folgenden Kriterien zusammengesetzt sind:

  • Das Depot „200-Tage High“ setzt sich aus 20 Aktien zusammen mit dem größten positiven Abstand zur  200-Tage-Linie, also den Werten, die sich am weitesten oberhalb des gleitenden Durchschnitts befinden.
  • Das Depot „200-Tage Low“ setzt sich aus 20 Aktien zusammen mit dem größten negativen Abstand zur  200-Tage-Linie, also den Werten, die sich am weitesten unterhalb des gleitenden Durchschnitts befinden.
  • Das Depot „90-Tage High“ setzt sich aus 20 Aktien zusammen mit dem größten positiven Abstand zur  90-Tage-Linie, also den Werten, die sich am weitesten oberhalb des gleitenden Durchschnitts befinden.
  • Das Depot „90-Tage Low“ setzt sich aus 20 Aktien zusammen mit dem größten negativen Abstand zur  90-Tage-Linie, also den Werten, die sich am weitesten unterhalb des gleitenden Durchschnitts befinden.

 

Platzierung der Depots

Das Depot „90-Tage Low“ rangiert mit Rang 16 im vorderen Mittelfeld, während das „200-Tage High“-Depot mit Rang 28 noch im breiten Mittelfeld landet.
Weit hinten dagegen finden sich die Depots „90-Tage High“ und „200-Tage Low“ mit den Plätzen 37 und 40 wieder.

Jährliche Performance der Depots auf Basis der gleitenden Durchschnitte

Klar ist auch der Vergleich zu DAX und HDAX interessant, aber der direkte Vergleich muss zum Depot mit allen Aktien (Depot Alle) geführt werden. Zum einen wird hier tatsächlich der gleiche Aktienpool verwendet, zum anderen ist hier auch die Gewichtung jeder Aktie gleich, während bei DAX und HDAX die Gewichtung proportional zur Marktkapitalisierung ist.

Um Auffälligkeiten festzustellen ist im u.a. Auszug die Performance der gleitenden Durchschnitte Depots farblich im Bezug zum Depot mit allen Aktien aufgeführt. Dabei haben die Farben folgende Bedeutung:

  • Gelbgrün: Performance Dividenden-Depots mehr als 5% besser als das Depot mit allen Aktien.
  • Hellgrün: Performance Dividenden-Depots zwischen 2% und 5% besser als das Depot mit allen Aktien.
  • Orange: Performance Dividenden-Depots zwischen 2% und 5% schwächer als das Depot mit allen Aktien.
  • Rot: Performance Dividenden-Depots mehr als 5% schwächer als das Depot mit allen Aktien.

Zusammenhänge zwischen dem Abschneiden des Gesamtdepots und der Performance der einzelnen Depots auf Basis der gleitenden Durchschnitte besprechen wir im nächsten Abschnitt.

Auffälligkeiten bei den Depots auf Basis der gleitenden Durchschnitte

Betrachten wir die oben dargestellte, farblich markierte Tabelle, können wir einen Zusammenhang zwischen dem Abschneiden des Depot „200-Tage High“ und dem Gesamtdepot, bzw. den Vergleichsindizes feststellen:
Schneidet das Gesamtdepot schlechter ab als das DAX, bzw. HDAX-Depot, so schneidet auch das Depot „200-Tage High“ schwächer ab als das Gesamtdepot. So zu sehen in den Jahren 2014, 2018, 2021 und 2022. Übertriftt dagegen die Performance des Gesamtdepots die der Indizes (Jahre 2015, 2017 und 2020), so outperformt das Depot „200-Tage High“ das Gesamtdepot meist deutlich.
Was verbirgt sich dahinter? Zum einen sind bei den Indizes Aktien mit hoher Marktkapitalisierung höher gewichtet, zum anderen sind im Gesamtdepot kleinere Unternehmen vertreten, die in den Indizes nicht vertreten sind.
Damit lässt sich sagen, dass bei einem besser performenten Gesamtdepot die kleineren Unternehmen besser abschneiden als die größeren Titel.
Nun sind in der Regel die Kurse der kleineren Werte volatiler als die der großen, d.h. die Kursschwankungen sind größer. Das lässt sich beispielsweise durch die Tatsache begründen, dass kleine Titel kleinere Handelsumsätze aufweisen, wodurch bereits kleinere Orders zu größeren Ausschlägen führen können.
So können zu Zeiten, in denen Small Caps nachgefragt werden, schnell große Kurssprünge nach oben erfolgen. Aber selbstverständlich wirkt die Volatilität auch in die Gegenrichtung, so dass in schlechten Marktphasen große Kursverluste auflaufen können.
Die Aussagen treffen auch weitestgehend das Depot „90-Tage High“ zu, während diese Zusammenhänge bei den Depots „200-Tage Low“ und „90-Tage Low“ nicht zu erkennen sind.

Das „90-Tage Low“-Depot hat bei dieser Auswertung am besten abgeschnitten. Dabei fällt auf, dass das Depot gut performt, wenn nach einem schwächeren Jahr eine Erholung einsetzt (außer Jahr 2015). Gefallene Aktien scheinen also nach einer Korrektur wieder aufzuholen.
Auch schneiden Aktien, die sehr weit unter die 90-Tage Linie gefallen sind, im Mittel eher eine schlechtere Rendite zu bringen als die näher an der 90-Tageslinie liegen.

Das „200-Tage Low“-Depot überzeugt lediglich, wenn auch das Gesamtdepot stark steigt. Ansonsten ist das Resultat eher unterdurchschnittlich.

Auflistung der Daten

Im folgenden sind die Depotdaten der Analyse für jedes Jahr der Auswertung aufgeführt.
Sortiert wurde nach dem Abstand zum gleitenden Durchschnitt über den jeweiligen Zeitraum beginnend mit dem größten Abstand oberhalb des gleitenden Durchschnitts eines jeden Depots bei den „High“-Auswertungen , bzw. dem größten Abstand unterhalb des gleitenden Durchschnitts eines jeden Depots bei den „Low“-Auswertungen.
Beim Endwert sind die Dividenden mit eingerechnet.
Durch das Anklicken werden die Bilder im Vollbildmodus angezeigt, mit dem <Zurück-Button> des Browsers gelangen Sie auf die Artikelseite zurück.

Depot „200-Tage High“ Jahr 2014

Depot „90-Tage High“ Jahr 2014

Depot „200-Tage Low“ Jahr 2014

Depot „90-Tage Low“ Jahr 2014

Depot „200-Tage High“ Jahr 2015

Depot „90-Tage High“ Jahr 2015

Depot „200-Tage Low“ Jahr 2015

Depot „90-Tage Low“ Jahr 2015

Depot „200-Tage High“ Jahr 2016

Depot „90-Tage High“ Jahr 2016

Depot „200-Tage Low“ Jahr 2016

Depot „90-Tage Low“ Jahr 2016

Depot „200-Tage High“ Jahr 2017

Depot „90-Tage High“ Jahr 2017

Depot „200-Tage Low“ Jahr 2017

Depot „90-Tage Low“ Jahr 2017

Depot „200-Tage High“ Jahr 2018

Depot „90-Tage High“ Jahr 2018

Depot „200-Tage Low“ Jahr 2018

Depot „90-Tage Low“ Jahr 2018

Depot „200-Tage High“ Jahr 2019

Depot „90-Tage High“ Jahr 2019

Depot „200-Tage Low“ Jahr 2019

Depot „90-Tage Low“ Jahr 2019

Depot „200-Tage High“ Jahr 2020

Depot „90-Tage High“ Jahr 2020

Depot „200-Tage Low“ Jahr 2020

Depot „90-Tage Low“ Jahr 2020

Depot „200-Tage High“ Jahr 2021

Depot „90-Tage High“ Jahr 2021

Depot „200-Tage Low“ Jahr 2021

Depot „90-Tage Low“ Jahr 2021

Depot „200-Tage High“ Jahr 2022

Depot „90-Tage High“ Jahr 2022

Depot „200-Tage Low“ Jahr 2022

Depot „90-Tage Low“ Jahr 2022

Analyse von Aktienkennzahlen – Teil 11: Kursperformance

Bisher haben wir nur Kennzahlen behandelt, die im Zusammenhang mit dem Gewinn (Verlust), dem Umsatz, dem Buchwert, der Gewinnentwicklung, der Dividende, der Rentabilität etc. standen. Oder klassisch ausgedrückt, wurden Fundamentalkennzahlen vorgestellt.

Mit der Kursperformance werden nun erstmals Kennzahlen vorgestellt, die sich nur auf den Aktienkurs beziehen. In diesem Fall sprechen wir von technischen Kennzahlen.

Umsetzung der Kursperformance-Depot

Die Kursperformance bezieht sich auf das prozentuale Verhältnis des Kurses vom 30.12. zu einem davorliegenden Datum.
In der Auswertung verwenden wir die Kursperformance bezogen auf einen Monat, drei Monaten, sechs Monaten und ein Jahr.
Für das Depot „Kursperformance 1 Jahr“ des Jahres 2022 wird der jeweilige Aktienkurs zum 30.12.2021 in Bezug zum Aktienkurs vom 30.12.2020 gesetzt, also beispielsweise bei K+S:

 {Kursperformance \:1 \:Jahr = \dfrac{Aktienkurs \:30.12.2021}{Aktienkurs \:30.12.2020} = \dfrac{15,19}{7,79} = 94,99 \%}

 

Für jeden der vier Zeiträume werden die 20 Aktien mit der höchsten Kursperformance in das jeweilige Depot aufgenommen. Als Vergleichsbasis wurden auch vier Depots mit den selben Zeiträumen aufgenommen, in der aber die 20 Aktien mit der schlechtesten Kursperformance vertreten sind.

Platzierung der Kursperformance-Depots

Das Depot Kursperformance eines Jahres und das Depot Kursperformance ein Monat invers (also mit der geringsten Performance über den Zeitraum eines Monats) sind mit den Plätzen 1 und 4 ganz vorne zu finden., während das Depot Kursperformance ein Jahr invers den letzten Platz einnimmt.
Die anderen Depots sind über das untere Mittelfeld verteilt.

Jährliche Performance der Kursperformance-Depots

Klar ist auch der Vergleich zu DAX und HDAX interessant, aber der direkte Vergleich muss zum Depot mit allen Aktien (Depot Alle) geführt werden. Zum einen wird hier tatsächlich der gleiche Aktienpool verwendet, zum anderen ist hier auch die Gewichtung jeder Aktie gleich, während bei DAX und HDAX die Gewichtung proportional zur Marktkapitalisierung ist.

Um Auffälligkeiten festzustellen ist im u.a. Auszug die Performance der Kursperformance-Depots farblich im Bezug zum Depot mit allen Aktien aufgeführt. Dabei haben die Farben folgende Bedeutung:

  • Gelbgrün: Performance Dividenden-Depots mehr als 5% besser als das Depot mit allen Aktien.
  • Hellgrün: Performance Dividenden-Depots zwischen 2% und 5% besser als das Depot mit allen Aktien.
  • Orange: Performance Dividenden-Depots zwischen 2% und 5% schwächer als das Depot mit allen Aktien.
  • Rot: Performance Dividenden-Depots mehr als 5% schwächer als das Depot mit allen Aktien.

Es zeigt sich kein Zusammenhang zwischen dem Abschneiden des Gesamtdepots und der Performance der Kursperformance-Depots.

Auffälligkeiten bei den Kursperformance-Depots

Rang 1 aller Kennzahlen-Depots nimmt das Depot mit der höchsten Kursperformance eines Jahres ein. Passend dazu belegt das Depot mit der geringesten Kursperformance eines Jahres den letzten Platz ein.
Weit hinten mit Platz 39 ist das Depot mit der geringsten Kursperformance der letzten 6 Monate bei Depotstart zu finden. Das komplementäre Depot (höchste Kursperformance 6 Monate) sollte nach dieser Logik eigentlich weit vorne zu finden sein, bewegt sich aber mit Rang 30 eher im unteren Mittelfeld.

Unterschiedlich sieht es bei den Depot aus, die sich auf eine Kursperformance von einem, bzw. drei Monaten beziehen. Hier schneiden die Depots mit der geringsten Performance besser ab als die mit der höchsten Performance.
Vor allem das Depot mit der geringsten Performance eines Monats landet mit Platz 4 und einer jährlichen Rendite von mehr als 9,5% sehr weit vorne. Das zeigt auf, dass die Kursbewegung über einen Monat meist noch keinen Trend ausbildet, sondern lediglich technische Rücksetzer aufweist, um dann vom tieferen Niveau deutlich zu steigen.

Auflistung der Daten

Im folgenden sind die Depotdaten der Analyse für jedes Jahr der Auswertung aufgeführt.
Sortiert wurde nach der Kursperformance über den jeweiligen Zeitraum beginnend mit der größten Performance eines jeden Depots bei den Standard-Auswertungen (positive Kursperformance), bzw. der geringsten Kursperformance bei den inversen Depots.
Beim Endwert sind die Dividenden mit eingerechnet.
Durch das Anklicken werden die Bilder im Vollbildmodus angezeigt, mit dem <Zurück-Button> des Browsers gelangen Sie auf die Artikelseite zurück.

Depot positive Kursperformance 1 Monat Jahr 2014

Depot negative Kursperformance 1 Monat Jahr 2014

Depot positive Kursperformance 3 Monate Jahr 2014

Depot negative Kursperformance 3 Monate Jahr 2014

Depot positive Kursperformance 6 Monate Jahr 2014

Depot negative Kursperformance 6 Monate Jahr 2014

Depot positive Kursperformance 12 Monate Jahr 2014

Depot negative Kursperformance 12 Monate Jahr 2014

Depot positive Kursperformance 1 Monat Jahr 2015

Depot negative Kursperformance 1 Monat Jahr 2015

Depot positive Kursperformance 3 Monate Jahr 2015

Depot negative Kursperformance 3 Monate Jahr 2015

Depot positive Kursperformance 6 Monate Jahr 2015

Depot negative Kursperformance 6 Monate Jahr 2015

Depot positive Kursperformance 12 Monate Jahr 2015

Depot negative Kursperformance 12 Monate Jahr 2015

Depot positive Kursperformance 1 Monat Jahr 2016

Depot negative Kursperformance 1 Monat Jahr 2016

Depot positive Kursperformance 3 Monate Jahr 2016

Depot negative Kursperformance 3 Monate Jahr 2016

Depot positive Kursperformance 6 Monate Jahr 2016

Depot negative Kursperformance 6 Monate Jahr 2016

Depot positive Kursperformance 12 Monate Jahr 2016

Depot negative Kursperformance 12 Monate Jahr 2016

Depot positive Kursperformance 1 Monat Jahr 2017

Depot negative Kursperformance 1 Monat Jahr 2017

Depot positive Kursperformance 3 Monate Jahr 2017

Depot negative Kursperformance 3 Monate Jahr 2017

Depot positive Kursperformance 6 Monate Jahr 2017

Depot negative Kursperformance 6 Monate Jahr 2017

Depot positive Kursperformance 12 Monate Jahr 2017

Depot negative Kursperformance 12 Monate Jahr 2017

Depot positive Kursperformance 1 Monat Jahr 2018

Depot negative Kursperformance 1 Monat Jahr 2018

Depot positive Kursperformance 3 Monate Jahr 2018

Depot negative Kursperformance 3 Monate Jahr 2018

Depot positive Kursperformance 6 Monate Jahr 2018

Depot negative Kursperformance 6 Monate Jahr 2018

Depot positive Kursperformance 12 Monate Jahr 2018

Depot negative Kursperformance 12 Monate Jahr 2018

Depot positive Kursperformance 1 Monat Jahr 2019

Depot negative Kursperformance 1 Monat Jahr 2019

Depot positive Kursperformance 3 Monate Jahr 2019

Depot negative Kursperformance 3 Monate Jahr 2019

Depot positive Kursperformance 6 Monate Jahr 2019

Depot negative Kursperformance 6 Monate Jahr 2019

Depot positive Kursperformance 12 Monate Jahr 2019

Depot negative Kursperformance 12 Monate Jahr 2019

Depot positive Kursperformance 1 Monat Jahr 2020

 

Depot negative Kursperformance 1 Monat Jahr 2020

 

Depot positive Kursperformance 3 Monate Jahr 2020

 

Depot negative Kursperformance 3 Monate Jahr 2020

 

Depot positive Kursperformance 6 Monate Jahr 2020

 

Depot negative Kursperformance 6 Monate Jahr 2020

 

Depot positive Kursperformance 12 Monate Jahr 2020

 

Depot negative Kursperformance 12 Monate Jahr 2020

 

Depot positive Kursperformance 1 Monat Jahr 2021

 

Depot negative Kursperformance 1 Monat Jahr 2021

 

Depot positive Kursperformance 3 Monate Jahr 2021

 

Depot negative Kursperformance 3 Monate Jahr 2021

 

Depot positive Kursperformance 6 Monate Jahr 2021

 

Depot negative Kursperformance 6 Monate Jahr 2021

 

Depot positive Kursperformance 12 Monate Jahr 2021

 

Depot negative Kursperformance 12 Monate Jahr 2021

 

Depot positive Kursperformance 1 Monat Jahr 2022

 

Depot negative Kursperformance 1 Monat Jahr 2022

 

Depot positive Kursperformance 3 Monate Jahr 2022

 

Depot negative Kursperformance 3 Monate Jahr 2022

 

Depot positive Kursperformance 6 Monate Jahr 2022

 

Depot negative Kursperformance 6 Monate Jahr 2022

 

Depot positive Kursperformance 12 Monate Jahr 2022

 

Depot negative Kursperformance 12 Monate Jahr 2022

 

 

 

 

Analyse von Aktienkennzahlen – Teil 10: Eigenkapitalquote

Ursprünglich war angedacht, die Eigenkapitalquote im Teil Rentabilität mit zu behandeln. Das wäre insofern sinnvoll gewesen, da ein Bezug zur Eigenkapitalrendite besteht. Dagegen spricht, dass die Eigenkapitalquote aber eben keinen direkten Zusammenhang mit der Rentabilität eines Unternehmens hat, was letztendlich zu einem eigenen Artikel führte.

Kommen wir zur Beschreibung der Eigenkapitalquote:

Erläuterungen zur Eigenkapitalquote

Die Eigenkapitalquote gibt das Verhältnis zwischen Eigenkapital und Gesamtkapital in der Bilanz eines Unternehmens wieder:

 Eigenkapitalquote = \dfrac{Eigenkapital}{Gesamtkapital}

 

Dabei steht die Eigenkapitalquote in direktem Zusammenhang zur Fremdkapitalquote, da sie zusammen immer 100 Prozent ergeben:
Beträgt die Eigenkapitalquote 30%, so muss die Fremdkapitalquote 70% betragen.

Die Quote steht auch in engem Zusammnehang zur Branche. So ist sie bei Banken und Versichungen in der Regel sehr gering, während sie beim produzierenden Gewerbe, Software- und Biotech-Unternehmen meist höher liegt.

Mit der Eigenkapitalquote allein lässt sich keine Aussage zur Qualität einer Firma machen. Wie wir im <<vorhergehenden Artikel zum Leverage-Effekt>> festgestellt haben, kann eine hohe Fremdkapitalquote die Rendite steigern, sofern die operative Rendite höher ist als die Fremdkapitalkosten.
Sinkt aber die Rendite und/oder steigen die Finanzierungskosten, kann sich das Blatt schnell drehen und es können hohe Verluste entstehen. Ist das Finanzergebnis dann erst einmal belastet, steigen die Refinanzierungskosten. Ein Teufelskreis kann entstehen.

Eine geringe Eigenkapitalquote stellt also ein Risiko dar. Value Investoren meiden solche Unternehmen.

Platzierung des Eigenkapitalquote-Depots

Das Depot notiert mit Rang 10 ziemlich weit vorne und schneidet damit besser ab als die Rentabilitäts-Depots zuvor.

Jährliche Performance des Eigenkapitalquote-Depots

Klar ist auch der Vergleich zu DAX und HDAX interessant, aber der direkte Vergleich muss zum Depot mit allen Aktien (Depot Alle) geführt werden. Zum einen wird hier tatsächlich der gleiche Aktienpool verwendet, zum anderen ist hier auch die Gewichtung jeder Aktie gleich, während bei DAX und HDAX die Gewichtung proportional zur Marktkapitalisierung ist.

Um Auffälligkeiten festzustellen ist im u.a. Auszug die Performance des EK-Quote Depots farblich im Bezug zum Depot mit allen Aktien aufgeführt. Dabei haben die Farben folgende Bedeutung:

  • Gelbgrün: Performance Dividenden-Depots mehr als 5% besser als das Depot mit allen Aktien.
  • Hellgrün: Performance Dividenden-Depots zwischen 2% und 5% besser als das Depot mit allen Aktien.
  • Orange: Performance Dividenden-Depots zwischen 2% und 5% schwächer als das Depot mit allen Aktien.
  • Rot: Performance Dividenden-Depots mehr als 5% schwächer als das Depot mit allen Aktien.

Es lässt sich kein Zusammenhang zwischen der Performance des Gesamtdepots und des Eigenkapitalquote Depot feststellen.

Auffälligkeiten beim Eigenkapitalquote-Depot

Im Gegensatz zu einigen anderen Kennzahlen, die eine extreme Übergewichtung weniger Branchen aufweist, ist beim Eigenkapitalquote Depot eine gewisser Branchenmix zu erkennen.
Allerdings sind beispielsweise Banken gar nicht vertreten, dafür finden wir Technologie- , Kommunikations- und Biotechnologieaktien, also diese Titel, die im Überprüfungszeitraum sehr gut gelaufen sind.
Dieser Umstand erklärt auch die gute Performance dieser Kennzahl.

Auflistung der Daten

Im folgenden sind die Depotdaten der Analyse für jedes Jahr der Auswertung aufgeführt.
Sortiert wurde nach der Eigenkapitalquote beginnend mit der größten Quote eines jeden Depots.
Beim Endwert sind die Dividenden mit eingerechnet.
Durch das Anklicken werden die Bilder im Vollbildmodus angezeigt, mit dem <Zurück-Button> des Browsers gelangen Sie auf die Artikelseite zurück.

Depot Eigenkapitalquote Jahr 2014

Depot Eigenkapitalquote Jahr 2015

Depot Eigenkapitalquote Jahr 2016

Depot Eigenkapitalquote Jahr 2017

Depot Eigenkapitalquote Jahr 2018

Depot Eigenkapitalquote Jahr 2019

Depot Eigenkapitalquote Jahr 2020

Depot Eigenkapitalquote Jahr 2021

Depot Eigenkapitalrendite Jahr 2022

 

Analyse von Aktienkennzahlen – Teil 9:Rentabilität

Es gibt eine ganze Reihe von Rentabilitätskennzahlen. Wir wollen drei davon auswerten. Dabei handelt es sich um die EBIT-Marge, die Netto-Marge, sowie die Eigenkapitalrendite.
Was sich genau hinter den einzelnen Kennzahlen verbirgt, wollen wir im folgenden Abschnitt behandeln.

Erläuterungen zu den Rentabilitäts-Kennzahlen

EBIT-Marge

Profitabel ist eine Firma, die einen hohen Anteil des Umsatzes als Gewinn verbuchen kann. So ist ein Unternehmen, das bei einem Umsatz von 100 Mio € 50 Mio € Gewinn erzielt, deutlich rentabler als ein Unternehmen das bei gleichem Umsatz nur 10 Mio € erzielt.
Nun besteht bei einem Vergleich von Firmen in unterschiedlichen Ländern beim Vergleich ein Problem. So ist die Unternehmensbesteuerung in Deutschland wesentlich höher als in den USA. Dagegen sind in den USA die Zinssätze meist höher als in Deutschland.
Um eine bessere Vergleichbarkeit zu erreichen, wird gerne mit dem EBIT (Earnings before interests and taxes – Gewinne vor Zinszahlungen und Steuern) gearbeitet. Das beinhaltet den Jahresüberschuss (Netto-Gewinn) plus Zinszahlungen plus Steuern.
Die EBIT-Marge ist dann das EBIT bezogen auf den Umsatz:

 EBIT-Marge = \dfrac{EBIT}{Umsatz}

 

Netto-Marge

Bei der Netto-Marge geht wirklich nur der Reingewinn in die Berechnung ein, d.h. im Vergleich zur EBIT-Marge werden auch Zinsen und Steuern abgezogen. Die Netto-Marge gibt also den tatsächlichen Gewinn in Relation zum Umsatz aus:

 Netto-Marge = \dfrac{Jahresueberschuss}{Umsatz}

 

Eigenkapitalrendite

Bei der Eigenkapitalrendite wird wie bei der Netto-Marge der Reingewinn verwendet. Aber er wird nicht in Bezug zum Umsatz, sondern zum Eigenkapital gesetzt.
Das Eigenkapital setzt sich in der Regel aus dem gezeichneten Kapital (Anzahl der Aktien multipliziert mit dem Nennwert oder rechnerischen Nennwert bei Stückaktien), Kapital- , Gewinnrücklagen, Gewinn- bzw. Verlustvorträge und dem Jahresüberschuss/Jahresfehlbetrag.

 Eigenkapitalrendite = \dfrac{Jahresueberschuss}{Eigenkapital}

Platzierung der Rentabilitäts-Depots

Die Depots EBIT-Marge und Netto-Marge rangieren mit den Plätzen 23 und 25 im breiten Mittelfeld. Dagegen ist das Depot EK-Rendite mit Platz 42 ganz weit hinten zu finden. Dazu kommt noch  als eins von drei Depots eine negative Gesamtperformance,

Jährliche Performance der Rentabilitäts-Depots

Klar ist auch der Vergleich zu DAX und HDAX interessant, aber der direkte Vergleich muss zum Depot mit allen Aktien (Depot Alle) geführt werden. Zum einen wird hier tatsächlich der gleiche Aktienpool verwendet, zum anderen ist hier auch die Gewichtung jeder Aktie gleich, während bei DAX und HDAX die Gewichtung proportional zur Marktkapitalisierung ist.

Um Auffälligkeiten festzustellen ist im u.a. Auszug die Performance der Dividenden-Depots farblich im Bezug zum Depot mit allen Aktien aufgeführt. Dabei haben die Farben folgende Bedeutung:

  • Gelbgrün: Performance Dividenden-Depots mehr als 5% besser als das Depot mit allen Aktien.
  • Hellgrün: Performance Dividenden-Depots zwischen 2% und 5% besser als das Depot mit allen Aktien.
  • Orange: Performance Dividenden-Depots zwischen 2% und 5% schwächer als das Depot mit allen Aktien.
  • Rot: Performance Dividenden-Depots mehr als 5% schwächer als das Depot mit allen Aktien.

Zwar lässt sich erkennen, dass in den Jahren ab 2019 die Rentabilitäts-Depots schwächer abschneiden als das Gesamtdepot. Allerdings ist kein Zusammenhang zwischen der Performance des Gesamtdepots und der Rentabilitäts-Depots zu erkennen.

Auffälligkeiten bei den Rentabilitäts-Depots

Generell gilt für alle Rentabilitätszahlen, dass die reine Marge, bzw. der reine Wert nicht sehr aussagekräftig ist. So ist unter Umständen ein hoher Wert, der aber über die Jahre kontinuierlich fällt, negativer einzuschätzen als ein tieferer Wert, der aber über die Jahre zunimmt.
Auch geht immer der Gewinn in unterschiedlicher Form mit ein, d.h. es besteht immer ein Bezug zum Gewinn pro Aktie, wie er auch beispielsweise beim KGV, beim Gewinnwachstum u.ä. mit eingeht.

Die Betrachtung muss nun in zwei Abschnitte eingeteilt werden: Die EBIT-Marge und die Netto-Marge können zusammen behandelt werden. Beide gehen von der selben Basis aus, lediglich wird beim EBIT auf die Einbeziehung der Zinszahlungen und der abzuführenden Steuer verzichtet.
Bei der Eigenkapitalrendite spielen andere Faktoren eine Rolle.

EBIT- und Netto-Marge

Was sofort in das Auge springt, ist die hohe Anzahl an Immobilienaktien in den Depots. Teilweise sind deutlich mehr als die Hälfte der Aktien im Depot Immobilienaktien. Somit ist die Performance der Depots in erster Linie von den Ergebnissen der Immobilientitel abhängig.
Diese konnten in den ersten Jahren der Auswertung den Gewinn stetig steigern und entsprechend gut abschneiden. Ab 2019 ging die Gewinnentwicklung zurück, was die Depots belastete.
Die verwendete Margen sind also stark branchenabhängig und sind insofern nicht als einzelner Bewertungspunkt sinnvoll.

Eigenkapitalrendite

Zwar ist auch die Eigenkapitalrendite branchenabhängig, allerdings ist bei den Depots zu erkennen, dass der Branchenmix deutlich breiter ist. Das ist durchaus positiv und dennoch hat das Depot sehr schlecht abgeschnitten.
Auch hier gilt, dass letztendlich die zukünftige Entwicklung bewertet wird. Sinken Gewinn und Eigenkapitalrendite, so wird auch die Performance zu wünschen übrig lassen.

Dazu kommt hier noch ein spezieller Effekt. Das Kapital eines Unternehmens setzt sich aus dem Eigenkapital und dem Fremdkapital zusammen. Eine hohe Eigenkapitalrendite ist meist auch mit hoher Fremdkapitalquote verbunden. das kann Vor- und Nachteile haben. Dazu ein einfaches Beispiel:

Anton und Berta haben 10.000 € zur Verfügung, die sie gerne investieren würde. Christian bietet Ihnen an, Anteile an seiner Firma zu erwerben. Die Rendite beträgt aktuell 8%.
Anton investiert seine 10.000 €. Berta kann einen Kredit zu einem Zinssatz von 4% aufnehmen und beschließt insgesamt 100.000 € zu investieren (10.000 € Eigenkapital und 90.000 € Fremdkapital).
Schauen wir uns an, wie sich die Investitionen entwickelt haben:

Renditesatz: 8,00% Zinsatz: 4,00%    
Name Eigenkapital Fremdkapital Rendite Rendite
abzügl. Zinsen
Eigenkapital- rendite
           
Anton 10.000,00 € 0,00 € 800,00 € 800,00 € 8,00%
Berta 10.000,00 € 90.000,00 € 8.000,00 € 5.400,00 € 54,00%

Absolut nimmt Anton 800 € ein, während bei Berta Dank der hohen Fremdkapitalquote 5.400 € zu Buche stehen. Da die Investitionssummen gleich groß sind, lässt sich der Vergleich über die absolute Rendite herstellen. Wäre die Summe nicht gleich, so wäre die Eigenkapitalrendite das Vergleichsmittel der Wahl. Hier wären es 54% bei Berta gegenüber 8% bei Anton.

Im zweiten Jahr ändern sich nun die Bedingungen. Dazu zuvor noch eine Anmerkung zum Fremdkapital (hier Kredit). Im Gegensatz zu einem privaten Bau- oder Ratenkredit, wo die Tilgung über monatliche Raten erfolgt, zahlen Unternehmen erst am Ende der Laufzeit den Kredit zurück, bzw. lösen ihn durch einen neuen ab. Diese Vorgehensweise müssen wir auch her verwenden.

Die Rendite im zweiten Jahr ist nun auf 6% gesunken, während sich der Zinssatz für das Fremdkapital auf 6% erhöht hat.

Renditesatz: 6,00% Zinsatz: 6,00%    
Name Eigenkapital Fremdkapital Rendite Rendite
abzügl. Zinsen
Eigenkapital- rendite
           
Anton 10.000,00 € 0,00 € 600,00 € 600,00 € 6,00%
Berta 10.000,00 € 90.000,00 € 6.000,00 € 600,00 € 6,00%

Beide nehmen nun 600 € ein, entsprechend beträgt bei beiden die  Eigenkapitalrendite 6%.
Nun soll im dritten Jahr die Rendite der Anlage aug 4% sinken, der Zinssatz soll sich auf 8% erhöhen.

Renditesatz: 4,00% Zinsatz: 8,00%    
Name Eigenkapital Fremdkapital Rendite Rendite
abzügl. Zinsen
Eigenkapital- rendite
           
Anton 10.000,00 € 0,00 € 400,00 € 400,00 € 4,00%
Berta 10.000,00 € 90.000,00 € 4.000,00 € -3.200,00 € -32,00%

Nun beträgt der Gewinn bei Anton 400 €, Berta macht dagegen einen Verlust von 3.200 €.
Wir können feststellen, dass Fremdkapital wie ein Gewinnhebel wirkt, wenn die Rendite höher als der Zinssatz des Fremdkapitals ist. Entsprechend ist die Eigenkapitalrendite hoch.
Ist der Zinssatz allerdings höher als die Rendite, so wirkt der Hebel in die entgegengesetzte Richtung und kann zu hohen Verlusten führen.
Der Effekt wird auch als Leverage bezeichnet.

Auflistung der Daten

Im folgenden sind die Depotdaten der Analyse für jedes Jahr der Auswertung aufgeführt.
Sortiert wurde nach der Margen, bzw. Renditen beginnend mit der größten Marge/Rendite eines jeden Depots.
Beim Endwert sind die Dividenden mit eingerechnet.
Durch das Anklicken werden die Bilder im Vollbildmodus angezeigt, mit dem <Zurück-Button> des Browsers gelangen Sie auf die Artikelseite zurück.

Depot EBIT-Marge Jahr 2014

Depot Netto-Marge Jahr 2014

Depot Eigenkapitalrendite Jahr 2014

Depot EBIT-Marge Jahr 2015

Depot Netto-Marge Jahr 2015

Depot Eigenkapitalrendite Jahr 2015

Depot EBIT-Marge Jahr 2016

Depot Netto-Marge Jahr 2016

Depot Eigenkapitalrendite Jahr 2016

Depot EBIT-Marge Jahr 2017

Depot Netto-Marge Jahr 2017

Depot Eigenkapitalrendite Jahr 2017

Depot EBIT-Marge Jahr 2018

Depot Netto-Marge Jahr 2018

Depot Eigenkapitalrendite Jahr 2018

Depot EBIT-Marge Jahr 2019

Depot Netto-Marge Jahr 2019

Depot Eigenkapitalrendite Jahr 2019

Depot EBIT-Marge Jahr 2020

Depot Netto-Marge Jahr 2020

Depot Eigenkapitalrendite Jahr 2020

Depot EBIT-Marge Jahr 2021

Depot Netto-Marge Jahr 2021

Depot Eigenkapitalrendite Jahr 2021

Depot EBIT-Marge Jahr 2022

Depot Netto-Marge Jahr 2022

Depot Eigenkapitalrendite Jahr 2022

 

 

 

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