Mai 01

Monte-Carlo-Simulation von Aktienkursen Teil 1

fourAls Fortführung der Beiträge zu “Monte-Carlo-Simulationen” wird in zwei Artikeln das Thema “Simulation der Bewegungen von Aktienkursen” behandelt.

In Teil 1 wird die Grundlage vorgestellt, die es ermöglicht, eine zufällige Kursbewegung zu ermitteln und diese in einem Diagramm darzustellen.

Da es nicht Sinn und Zweck der Monte-Carlo-Simulation ist, eine einzelne oder einige wenige Zufallsergebnisse zu ermitteln, sondern eine sehr große Anzahl von Zufallsergebnissen, werden in Teil 2 die Berechnungen so zusammengefasst, dass es auf einfache Weise möglich ist, viele Ergebnisse abzurufen und grafisch darzustellen.

Zur Erläuterung der Funktionsweise werden im Folgenden als Datenbasis die Tagesschlusskurse von Adidas über einen Zeitraum von einem Jahr verwendet. Je nach Zielsetzung sollten für die Auswertung längere Zeiträume in Betracht gezogen werden (gegebenenfalls mit Wochenschlusskursen).

Dazu gilt: Die Ergebnisse sind umso aussagekräftiger je mehr die aktuellen unternehmensspezifischen und marktspezifischen Rahmenbedingungen denen der historischen Daten entsprechen. Sollten beispielsweise neue, aggressive Wettbewerber auftauchen, oder sollte eine Wirtschaftskrise aufkommen, so sind die Resutate mit Skepsis zu betrachten.
Sind die Simulationen dadurch nicht nutzlos?
Meine Einstellung dazu lautet, die Simulationen sind nicht nutzlos, allerdings sollten die entsprechenden Aktien in Ihrem Portfolio oder auf Ihrer Watchlist ständig beobachtet werden. Ändern sich die Grundlagen, so sollten Sie die Reißleine ziehen oder eine neue Simulation mit aktuellen Zahlen durchführen.

Doch nun genug der Vorworte, kommen wir zur Umsetzung, die Schritt für Schritt vorgestellt wird.

Schritt 1 – Download der Kursdaten

1-Adidas_Kurse_DownloadFür die Simulation wurden die Xetra-Kurse von Adidas für den Zeitraum vom 27.04.2017 bis zum 24.07.2018 von “Ariva” heruntergeladen. Den Service, die Kursdaten als csv-Datei zu exportieren, bieten aber die meisten bekannten Finanz- und Börsenportale an.

 

Schritt 2 – Öffnen der Datei mit Excel

Nach dem Öffnen der Datei sieht die Tabelle auszugsweise wie folgt aus:

1-Adidas_Kurse_aktuell_csv

Schritt 3 – Tabelle aufbereiten

Alle Spalten ausser dem Datum und der Schlusskurse werden gelöscht, da sie nicht benötigt werden. Die Schlusskurse werden als Währung mit dem €-Zeichen formatiert.

2-Adidas_Kurse_aktuell_bearbSchritt 4 – Tägliche Kursänderungen berechnen

Für Spalte C wird die Überschrift “Kursänderung” eingetragen und in die Zelle C2 wird die Formel “=LN(B2/B3)” eingesetzt. Anschließend wird die Formel für die restlichen Zellen in Spalte C übernommen.

3-Kursänderungen_bIn der letzten Zelle der Spalte erscheint eine Fehlermeldung, da der Zelle “B255” keinen Wert enthält.

4-Kursänderungen_bDeshalb wird Zelle C254 gelöscht.

Schritt 5 – Zufallszahlen ermitteln

Für Spalte D wird die Überschrift “Zufallszahl” eingetragen und in die Zelle D2 wird die Formel “=ZUFALLSBEREICH(1;252)” eingesetzt. Anschließend wird die Formel für die restlichen Zellen in Spalte D übernommen.
Die Funktion “ZUFALLSBEREICH” gibt eine ganze Zufallszahl aus dem definierten Bereich aus. Hier also eine Zahl zwischen 1 und 252. Der Bereich ergibt sich aus der Anzahl von Zeilen mit Daten zu Kursveränderungen (von 2 bis 253 => 252).

5-Zufall_bSchritt 6 – Zufällige Kursänderungen ermitteln

Für Spalte E wird die Überschrift “Zufallsänderung” eingetragen und in die Zelle E2 wird die Formel “=KKLEINSTE($C$2:$C$253;D2)” eingesetzt. Anschließend wird die Formel für die restlichen Zellen in Spalte D übernommen.

6-Zufallsänderung_bDie Formel dürfte etwas erklärungsbedürftig sein. Der Bereich $C$2:$C$253 bezieht sich die Werte aller Kursänderungen in der Spalte C. Der Bereich wurde mit den $-Zeichen (Konstante) versehen, um die Zellen nach unten kopieren zu können, ohne den Inhalt zu verändern. Der Wert von “D2” bezieht sich auf die Zufallszahl, die ermittelt wurde.
Die Formel in “E2” bedeutet also, dass aus dem Datenbereich zwischen C2 und C253 der 241. kleinste Wert verwendet wird. Dazu noch ein kleines Beispiel:

6-Zufallsänderung_BspIn Spalte F haben wir eine Datenreihe mit 10 Zahlen. Mit der Formel wird oben nun der kleinste Wert aus der Datenreihe gesucht (also 1), danach der zweitkleinste Wert (also 2) etc.

 Schritt 7 – Kursentwicklung berechnen

Für Spalte F wird die Überschrift “Kurs” eingetragen und in die Zelle F2 wird auf den letzten Kurs der verfügbar war verwiesen. Dieser befindet sich in Zelle “B2” und ist gleichzeitig der Startkurs zur Simulation der künftigen Kursentwicklung. In Zelle “F3 die Formel “=F2*EXP(E3)” eingesetzt. Anschließend wird die Formel für die restlichen Zellen in Spalte D übernommen.
Es wird also der Kurs mit einer zufällig ausgewählten Kursänderung aus dem Beobachtungszeitraum verknüpft. War die Änderung positiv, so wird der neue Kurs höher notieren, war er negativ, so wird der neue Kurs tiefer liegen.

7-Kursentwicklung_b

 Schritt 8 – Kursverlauf grafisch anzeigen

Hilfreich ist es, den ermittelten Kursverlauf grafisch darzustellen. Da die Vorgehensweise sich bei unterschiedlichen Versionen unterscheidet, möchte ich über die Vorgehensweise dazu hier nicht näher eingehen.

8-Diagramm
Mit dem Betätigen der “F9”-Funktionstaste, können Sie neue Zufallswerte generieren.

Da einzelne, zufällige Kursreihen nicht aussagekräftig sind und deshalb eine große Bandbreite von Kursentwicklungen gewünscht sind, soll im nächsten Artikel eine Vielzahl von Kursbewegungen ausgegeben werden.

Jan. 07

Portfolio-Optimierung mit der Monte-Carlo-Simulation

rouletteFür die Portfolio-Optimierung müssen die Ergebnisse für verschiedene Gewichtungen der Einzelwerte vorgenommen werden. In einem früheren Artikel zum Thema wurde festgestellt, dass bei einem Portfolio aus 5 verschiedenen Wertpapieren mit einer Veränderung der Gewichtung in 10%-Stufen bereits mehr als 1000 Variationen vorgegeben werden müssen.

Mit einer Monte-Carlo-Simulation lässt sich das Problem einfacher lösen. Die entsprechende Umsetzung soll Thema dieses Artikels sein.
Zwar wird die Vorgehensweise nochmals komplett vorgestellt, aber nicht so detailliert wie in der Artikelserie zu den Portfolios, bzw. der Matrix-Algebra.

Sollten einige Punkte unklar sein, so werfen Sie bitte einen Blick in die entsprechenden Artikel, die Sie unter dem Menüpunkt “Wissen” (Artikel 9 bis 15) finden können. Selbstverständlich können Sie Ihre Fragen auch über die Kommentarfunktion stellen.

Soweit Unterschiede zu den Artikeln vorhanden sein sollten, werden diese explizit angesprochen.

 Schritt 1: Kursdaten einlesen

Zu Beginn werden die Kursdaten der ausgewählten Aktien benötigt. In dem Beispiel wurden mit Adidas, Allianz, BASF, Bayer und Beiersdorf die fünf alphabetisch ersten Aktien verwendet. Dazu wurden die jeweiligen Tagesschlusskurse vom 21.12.2016 bis 21.12.2017 heruntergeladen und in die Tabelle “Daten” eingefügt (siehe Artikel Korrelation mit OpenOffice Calc berechnen).

KursdatenSchritt 2: Tägliche Renditen berechnen

Aus den Kursdaten werden die täglichen Renditen berechnet.

ReturnsBitte beachten Sie, dass im Gegensatz zum ursprünglichen Artikel nicht mit der Formel “=(Wert1-Wert2)/Wert2” für die Berechnung von diskreten Renditen, sondern mit der Formel “=LN(Wert1/Wert2)” für die Berechnung stetiger Renditen gearbeitet wird.

Return_berechnenFür Interessierte gibt es <hier> ein schönes Erklärungsvideo zu dem Thema. Die Unterschiede im Ergebnis sind nicht groß, wie im nächsten Bild zu erkennen ist, können sich aber aufaddieren.

Return_berechnen_VglZu erkennen ist auch, dass die in unserer Berechnung verwendete Formel “=LN(Wert1/Wert2)” gleichzusetzen ist mit der Formel “=LN(Wert1) – LN(Wert2)”, die im Video verwendet wird.
Zum Abschluss werden alle Zellen H4 bis L257 markiert und der Name “Returns” für den Zellbereich vergeben.

Return_Name

 Schritt 3: Rendite der Aktien berechnen

Für jede der einzelnen Aktien wird nun der Mittelwert der täglichen Renditen gebildet.

Av_ReturnsDanach werden die fünf Zellen markiert und der Name “Rendite” für den Zellbereich vergeben.

Rendite_NameSchritt 4: Berechnung der täglichen Renditen bezogen auf den Mittelwert

Die folgende Vorgehensweise ist in diesem Artikel detaillierter erklärt. Nach Einfügen der Spaltenüberschriften werden die Zellen N4 bis R257 markiert. Anschließend wird die Formel “=Returns-Rendite” eingetragen. Da es sich um eine Matrix-Berechnung handelt, muss die Formel mit “<Strg>+<Shift>+<ENTER>” abgeschlossen werden, wodurch die Formel in einer geschweiften Klammer dargestellt wird.

Nun wird dem Zellbereich N4 bis R257 noch der Name “A” zugewiesen.

Schritt 5: Tabelle “Berechnung” anlegen und Renditewerte übernehmen

Nun wird eine neue Tabelle mit dem Namen “Berechnung” angelegt. Danach tragen wir nochmals die im Tabellenblatt “Daten” errechnete Rendite ein, indem die fünf Zellen markiert werden, die Formel “=MTRANS(Rendite)” eingetragen und mit “<Strg>+<Shift>+<ENTER>” abgeschlossen wird. Zuletzt wird der Name “mue” für die fünf Zellen vergeben.

Berechnung_RenditeDer zusätzliche Eintrag der Rendite in dieses Tabellenblatt ist nicht notwendig, sondern wurde nur in Anlehnung an die früheren Artikel vorgenommen.

 Schritt 6: Berechnung der Varianz-Kovarianz Matrix

Zur späteren Berechnung der Varianz und in Folge der Standardabweichung wird die Varianz-Kovarianz Matrix benötigt, die wie folgt definiert ist:

S = \dfrac{A^{T}*A}{M-1}

“A” ist die Matrix mit den monatlichen Renditen bezogen auf den Mittelwert, die in Schritt 4 erstellt wurde. M -1 ist die Anzahl der beobachteten periodischen Renditen. Da 254 periodische Datenreihen vorliegen, beträgt der Wert für M-1 253. Dieser Zelle wird nun der Name “Anzahl” zugewiesen, der in der Formel anstelle von M-1 verwendet wird.

anzUm die Varianz-Kovarianz Matrix zu erstellen, werden horizontal und vertikal die Namen der Aktien eingetragen. Die 5×5 Felder dazwischen werden mit der Formel “=MMULT(MTRANS(A);A)/Anzahl” gefüllt und mit “<Strg>+<Shift>+<ENTER>” abgeschlossen. Als Name für die Matrix wird “_S” vergeben, da “S” von Excel nicht akzeptiert wird.  Var_KovarSchritt 7: Zufallszahlen für die Gewichtung erzeugen

In der  Monte-Carlo-Simulation werden Zufallszahlen in großer Anzahl eingesetzt. Für dieses Beispiel betreffen die Zufallszahlen die Gewichtung der einzelnen Aktien innerhalb des Portfolios. Das wirft ein Problem auf, schließlich können keine beliebigen Zufallszahlen verwendet werden, da die Summe immer “1” (also 100%) ergeben muss.
Dafür gibt es zwei einfache Lösungen, die nun genauer untersucht werden sollen.
Bei der ersten Möglichkeit wird die Summe aller einzelnen Zufallszahlen gebildet, danach werden die einzelnen Zufallszahlen durch diese Summe geteilt und mit der gewünschten Endsumme multipliziert.
Z.B. fünf Zufallszahlen aus dem Bereich 0 bis 100 sollen zusammen 100 ergeben. Die einzelnen Zufallszahlen lauten 20, 30, 40, 50, 60. Die Summe aller Zufallszahlen ist also 200.
1.Zufallszahl: 20 / 200 * 100 = 10
2.Zufallszahl: 30 / 200 * 100 = 15
3.Zufallszahl: 40 / 200 * 100 = 20
4.Zufallszahl: 50 / 200 * 100 = 25
5.Zufallszahl: 60 / 200 * 100 = 30
Die Summe aller fünf angepassten Zufallszahlen ergibt wie gewünscht 100. Werfen wir einen Blick auf die Verteilung der einzelnen Zufallszahlen: Zufall1

< Diagramm Verteilung Variante 1>

Die meisten Zufallszahlen finden sich im Bereich zwischen 20 und 30. Das wäre kein Problem, doch über 80 finden sich so gut wie keine Werte mehr. Ein vernünftiges Ergebnis ist mit dieser Methode nicht zu erwarten.

Bei der zweiten Möglichkeit wird für den ersten Wert eine Zufallszahl zwischen 0 und 100 erzeugt, für den 2.Wert eine Zufallszahl zwischen 0 und 100 abzuglich des ersten Wertes usw.
Dazu ein Beispiel:
1. Wert Zufallszahl zwischen 0 und 100 => 40 (Beispielwert)
2. Wert Zufallszahl zwischen 0 und 100-40 also zwischen 0 und 60 => 30 (Beispielwert)
3. Wert Zufallszahl zwischen 0 und 100-40-30 also zwischen 0 und 30 => 10 (Beispielwert)
4. Wert Zufallszahl zwischen 0 und 100-40-30-10 also zwischen 0 und 20 => 15 (Beispielwert)
5. Wert 100 – Wert 1 – Wert 2 – Wert 3 – Wert 4 also 100-40-30-10-15 => 5 (Beispielwert)

Die Verteilung sieht dann aus wie folgt:

Zufall_2_Alle

< Diagramm Verteilung Variante 2>

Zwar ist die Häufigkeit umso größer, je kleiner der Wert, doch sind Werte aus allen Bereichen vetreten.
Dies gilt jedoch für alle 5 Werte zusammengenommen. Die einzelnen Werte finden sich in folgenden Bereichen:

Zufall_2_Verteilung Der erste Wert kann 100 werden, doch für die Folgewerte liegen die größten Wert immer tiefer.
Deutlich verbessern lässt sich das Ergebnis, wenn bei der Generierung der Zufallszahlen nach einem Fünftel der ermittelten Zufallsszahlen rotiert wird. D.h. bei 5.000 Zufallszahlen werden die ersten Tausend Zufallszahlen wie oben beschrieben erzeugt. Bei den zweiten Tausend Zufallszahlen wird für Wert 2 eine Zufallszahl zwischen 0 und 100 erzeugt, für die Werte 2 bis 4 Zufallszahlen innerhalb der verbleibenden Wertebereiche. Wert 1 ergibt sich durch die verbleibende Differenz zu 100. Bei den dritten Tausen Zufallszahlen wird die Zufallszahl zwischen 0 und 100 für Wert 3 erzeugt usw.
Die Gesamtanzahl der Werte verteilt sich dabei in etwa wie im Diagramm Verteilung Variante 2, doch die Zahlenbereiche für die einzelnen Werte sehen wie folgt aus:

Zufall_3_VerteilungAlle fünf Werte erzeugen Zufallszahlen zwischen 0 und 100. Mit dieser Variante kann die Monte-Carlo-Simulation umgesetzt werden.
Die Zufallszahlen für jede Aktie werden in den Spalten B bis F berechnet:

Zufall_BFDie Simulation soll mit 10.000 Werten durchgeführt werden. Wie zuvor erwähnt, werden die Zufallszahlen für die ersten 2.000 Wert wie folgt ermittelt:

Zufall_Formeln_1Für die Werte von 2001 bis 4.000 gilt:

Zufall_Formeln_2Für die Werte von 4001 bis 6.000 gilt:

Zufall_Formeln_3Für die Werte von 6001 bis 8.000 gilt:

Zufall_Formeln_4Für die Werte von 8001 bis 10.000 gilt:

Zufall_Formeln_5Die Zufallszahlen liegen zwischen 0 und 100 (Prozent), da die Funktion “Zufallsbereich” die Verwendung ganzer Zahlen erforderlich macht. In Anlehnung an die früheren Artikel, in denen die Zahlen zwischen 0 und 1 lagen, werden die ermittelten Zufallszahlen in den Spalten G bis K durch 100 dividiert.

Zufall_0_1Schritt 8: Tägliche Rendite berechnen

Im Beitrag “Portfolio-Berechnungen mit OpenOffice Calc” wurde die tägliche Rendite des Portfolios wie folgt berechnet:

E(rp) = wT * μ                  

wT steht für die Gewichtung w transponiert
μ    steht für die tägliche Rendite aller Einzelwerte

In diesem Beispiel waren die einzelnen Gewichtungen in einer Spalte untereinander angeordnet. Bei der aktuellen Berechnung sind die Gewichtungen in einer Zeile nebeneinander angeordnet. Somit muss die Gewichtung nicht mehr transponiert werden und die Formel lautet nun:

E(rp) = w * μ 

In der Praxis lautet die Formel somit  =MMULT((G13:K13);mue) und muss mit “<Strg>+<Shift>+<ENTER>” abgeschlossen werden.

Rendite_TagSchritt 9: Tägliche Varianz und Standardabweichung berechnen

Im oben erwähnten Beitrag wurde die tägliche Varianz wie folgt berechnet:

Var = wT * S * w

wT steht für die Gewichtung w transponiert
w   steht für die Gewichtung
S   steht für die Varianz-Kovarianz-Matrix wie unter Schritt 6 beschrieben

Da die Gewichtungen hier in einer Zeile angeordnet sind, wurde die Formel entsprechend angepasst:

Var = w * S * wT , wobei beide Formeln zum selben Ergebnis führen.

In der Praxis lautet die Formel somit  =MMULT(MMULT((G13:K13);_S);MTRANS(G13:K13)) und muss mit “<Strg>+<Shift>+<ENTER>” abgeschlossen werden.

Varianz_dDie Standardabweichung (in der Finanzmathematik häufig als Volatilität bezeichnet und als Maß des Risikos verwendet) berechnet sch aus der Wurzel der Varianz:

Standardabweichung_dSchritt 10: Rendite und Standardabweichung auf Jahresbasis hochrechnen

Bisher wurde mit Werten auf täglicher Basis gerechnet. Da die Werte auf Jahresbasis aber wesentlich eingänglicher sind, erfolgt noch die entsprechende Umrechnung.
Dazu sind die täglichen Ergebnisse der Rendite mit der Anzahl der Tage multipliziert werden. Die Anzahl der Tage wurde bereits in Schritt 6 ermittelt (M-1 = 253).

Rendite_JahrBei der Standardabweichung (Volatilität, bzw. Risiko) als Ableger der Varianz müssen die tägliche Ergebnisse mit der Wurzel der Anzahl der Tage multipliziert werden..

Risiko_JahrSchritt 10: Auswertung

Die Auswertung bezieht sich auf das Minimum-Varianz-Portfolio, also ausgelegt auf das minimale Risiko.
Dazu wird zuerst als Hilfswert noch die Zeilennummer mit aufgeführt:

ZeilennummernIn Folge werden folgende Werte ermittelt:

Auswertung_1Zuerst wird das kleinste jährliche Risiko aus allen Daten ermittelt. Mit Hilfe der Bestimmung der Zeile, in der das kleinste Risiko auftritt, kann die zugehörige jährliche Rendite und die zugehörigen Gewichtungen der Einzeltitel dargestellt werden.

Bei der Auswertung müssen wir immer im Auge behalten, dass 10.000 Zufallswerte nicht sehr viel sind, zumal mit dem System keine gleichmäßige Verteilung der Zufallszahlen erfolgt. Mit VisualBasic for Applications (VBA) lassen sich deutlich bessere Lösungen umsetzen.
Dennoch ergeben sich auch für die einfache Umsetzung aussagekräftige Ergebnisse, die sich weiter verbessern lassen, indem mittels der “F9”-Taste neue Zufallszahlen generiert und die einzelnen Ergebnisse festgehalten werden.

Auswertung_2Es ist zu erkennen, dass sich die Resultate für das kleinste Risiko zwischen 10,56 und 10,60% bewegen. Die zugehörigen Renditen liegen im Bereich zwischen 13,73 16,73 und 18,09%. Für Beiersdorf (w5) und Allianz (w2) sind die Gewichtungen mit deutlich über 30% am Höchsten.

Das Risiko-Rendite Diagramm dazu sieht wie folgt aus:

Risiko_Rendite_Diag 

Jan. 07

Einführung in die Monte-Carlo-Simulation

roulette-de-casinoDie Monte-Carlo-Simulation (auch als Monte-Carlo-Methode bezeichnet) ist ein Verfahren aus der Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung.
Dabei werden sehr häufige Zufallsexperimente durchgeführt, die als Basis für die numerische Lösung eines Problems dienen.

Der Ursprung der Monte-Carlo-Simulation geht bis in das 18.Jahrhundert zurück. Die Weiterentwicklung erfolgte im Rahmen des Baus der Atombombe in Los Alamos. Dabei wurde für das Verfahren der Codename “Monte Carlo” angeblich in Anspielung auf die Spielbank von Monte Carlo vergeben.

Die Monte-Carlo-Methode kommt in vielen Bereichen zur Anwendung, beispielsweise in der Mathematik, Physik, Chemie und der Finanzbranche.

Da das Verfahren aus der textlichen Beschreibung heraus schwer nachzuvollziehbar ist, wollen wir im weiteren Verlauf ein Beispiel für die Monte-Carlo-Simulation durchspielen.

Grundlagen der Berechnung von Pi mit der Monte-Carlo-Simulation

Zu Beginn muss ein mathematisches Modell erstellt werden. Für das Beispiel kommt die Formel zur Berechnung der Kreisfläche zum Einsatz:

A_{K} = r^2 * \pi

Dabei gilt:
A_{K} = Kreisfl \ddot{a}che
r = Radius

Grafisch sieht das Ganze dann wie folgt aus:

Kreis_4Q_R_bq

Da Pi ermittelt Werden soll, wird die Formel entsprechend umgestellt:
 \pi = \dfrac {A_{K}} {r^2}

Wie im oberen Bild zu sehen ist, erstreckt sich die Kreisfläche über alle 4 Quadranten, d.h. mit x- und y-Werten zwischen -1 und 1. Die Arbeit kann erleichtert werden, indem nur der 1.Quadrant zur Auswertung verwendet wird.

Koordinaten_Q1_b A_{V} = Fl \ddot{a}che \ Viertelkreis wobei gilt
A_{K} = 4*A_{V}
Wie leicht nachzuvollziehen ist, entspricht die Fläche von 4 Viertelkreise der Fläche des ganzen Kreises. Das wird in obige Formel eingesetzt und ergibt somit
\pi = 4* \dfrac {A_{V}} {r^2}

Im nächsten Bild sind zufällig 10 Punkte (gekennzeichnet durch ein “x”) verteilt.

Koordinaten_Q1_R2_10P_bIm Kreisauschnitt (AV) befinden sich 7 Punkte und im gesamten Quadrat (R2) 10 Punkte. Werden die Resultate in die Formel eingesetzt, ergibt sich
 \pi = 4* \dfrac {7} {10} = 2,8

Das Ergebnis ist ziemlich weit vom tatsächlichen Wert entfernt. Allerdings wurden nur sehr wenige Zufallswerte verwendet. Je mehr Punkte zufällig angeordnet werden, desto genauer wird das Ergebnis. Wie das mit einem Tabellenkalkulationsprogramm umgesetzt wird, soll im nächsten Abschnitt behandelt werden.

Berechnung von Pi mit der Monte-Carlo-Simulation in Excel

Die folgenden Berechnungen wurden in Excel durchgeführt, laufen aber z.B. mit OpenOffice Calc identisch ab.

Berechnung_Pi_Excel<Durch einen Klick auf das Bild kann es im Vollbildmodus geöffnet werden>

Der Radius r soll 1 betragen. Deshalb werden in den Spalten A und B Zufallszahlen für die x- und y-Werte zwischen 0 und 1 erzeugt. Der Abstand l vom Nullpunkt wird durch den Satz des Phythagoras bestimmt:
 l^2 = x^2 + y^2

Die jeweiligen Werte werden in den Spalten C bis F berechnet.
Ob der Abstand l innerhalb oder außerhalb der Kreisfläche liegt, wird in Spalte G ermittelt. Ist der Abstand größer als der Radius 1, so liegt der Wert außerhalb, ansonsten innerhalb der Kreisfläche. In Spalte H wird einfach die Anzahl der Versuche hochgezählt.
Ein Beispiel für die Auswertung ist im nachfolgenden Screenshot zu sehen:

Berechnung_Pi_Excel_Bsp100<Durch einen Klick auf das Bild kann es im Vollbildmodus geöffnet werden>

Im Beispiel mit 100 Zufallswerten wurde ein Wert für Pi von 3,04 ermittelt. Die große Abweichung lässt deutlich erkennen, dass 100 Versuche zu wenig sind. Die Aussagekraft der Ergebnisse lässt sich noch besser darstellen, indem mehrere Werte hintereinander ermittelt werden und die größte Abweichung festgestellt wird.

 Berechnung_Pi_Excel_Bsp100_10xIn den 10 Überprüfungen mit 100 Zufallspunkten beträgt die größte Abweichung rund 0,3.
Die gleiche Vorgehensweise übernehmen wir nun für 1.000, 10.000 und 100.000 Versuche:

Berechnung_Pi_Excel_Bsp1000_10x1.000 Versuche

Berechnung_Pi_Excel_Bsp10000_10x10.000 Versuche

Berechnung_Pi_Excel_Bsp100000_10x100.000 Versuche

Wie zu erkennen ist, wird die Abweichung zum tatsächlichen Wert mit steigender Anzahl von Zufallsversuchen immer geringer.
Mit diesen Grundlagen wollen wir das Monte-Carlo-Verfahren in den beiden folgenden Artikeln themenbezogen einsetzen. Zuerst kommt die Methode zur Portfoliooptimierung zum Einsatz, danach soll die zukünftige Kursentwicklung von Aktien abgeschätzt werden.

Sep. 10

Kriterien zur Erkennung von Markttrends

200Tage_2008

Vermutlich träumen alle Anleger den selben Traum: zu Höchstkursen am Ende eines Bullenmarktes auszusteigen und zu Tiefstkursen am Ende einer Baisse wieder einzusteigen.

Ein einfacher Vergleich zeigt den Grund für diesen Traum auf:
Wäre ein Anleger am 01.08.1991 mit 10.000 € (den es zu dem Zeitpunkt noch nicht gab, aber ob wir mit 19.558 DM beginnen oder mit 10.000 € ändert nichts am Ergebnis) in DAX-Zertifikate eingestiegen und hätte sie durchgehend gehalten, so dürfte er sich ohne Gebühren zum 17.07.2017 auf eine Summe von 74.525 € freuen. Das ist ein Zuwachs von 645% oder 8,03% jährlich.
Hätte der Anleger im gleichen Zeitraum während der 7 Bärenmärkte immer zum perfekten Zeitpunkt ver- und gekauft, würde sich sein Depotwert heute auf 2.225.832 € belaufen. Ein unglaubliches Plus von 22.158% oder 23,11% jährlich.

Investorlegenden wie Warren Buffett und Peter Lynch geben unverblümt zu, dass sie Bärenmärkte nicht prognostizieren können.
Wollen wir uns nun anmaßen, mehr Ahnung vom Aktienmarkt zu haben? -Sicherlich nicht!
Deren Aussage bezieht sich nur darauf, dass sie beispielsweise nicht wissen können, dass eine Baisse ab November 2017 kommen wird. Was die Herren aber sicherlich tun werden, ist, den Markt beobachten und gegebenenfalls auf bestimmte Situationen zu reagieren.
Nicht mehr und nicht weniger wollen auch wir tun, frei nach dem Motto: “Gewarnt sein, heisst gewappnet sein”.
Leider müssen wir uns dabei aber auch von der Hoffnung auf das perfekte Timing verabschieden. Wir können nur reagieren, d.h. mit zeitlichem Versatz agieren. Dabei gilt immer:

  • Reagieren wir schnell, erhöht sich die Zahl der Fehlsignale.
  • Wollen wir die Zahl der Fehlsignale verringern, erfolgt unsere Reaktion entsprechend später.

Das klingt erst einmal nach einer Situation, in der wir nur verlieren können. Aber wie wir bei den Untersuchungen zur 200-Tage-Linen Strategie gesehen haben, und wie wir bei den nächsten Artikeln über verschiedene RSI-Strategien sehen werden, gibt es durchaus qualitative Unterschiede, die einen deutlichen Mehrwert gegenüber einer reinen “Buy-and Hold”-Strategie liefern können.

Unterscheidung der Bärenmärkte

Nicht jede Baisse hat ihren Ursprung aus den gleichen Gründen. Je nach Ursache müssen aber unterschiedliche Kriterien überprüft werden. Deshalb sollen vorab drei unterschiedliche Hintergründe dargelegt werden:

  • Überbewertung (Blasenbildung)
    Bestes Beispiel war das Platzen der Dotcom-Blase im Jahr 2000. Der DAX-KGV lag teilweise bei über 30, für Technologiewerte noch deutlich höher.
    Eine Überbewertung lässt sich anhand des KGV, des KBV und/oder des Abstandes zur 200-Tage-Linie relativ gut erkennen. Das Problem betrifft eher das Timing. So können die Börsen nach Identifizierung einer Blase noch deutlich weiter steigen, ehe der Kurssturz folgt.
  • Rezession / sinkende Gewinne
    Letztendlich geht dieser Punkt in eine ähnliche Richtung wie die erste Aussage, denn sinken die Unternehmensgewinne, so würde sich bei gleichbleibendem Marktwert eine Überbewertung ergeben. Der Unterschied liegt somit im Zeitpunkt:
    Während bei der Blase die Überbewertung bereits erfolgt ist, sind bei sinkenden Unternehmensgewinnen fallende Kurse die Folge der erwarteten, zukünftigen Ergebnisse.
    Als Beispiel dient hier die Finanzkrise, die der Wirtschaft die Liquidität entzog. Dadurch wurden Investitionen zurückgestellt, die Produktion sank, was zu höherer Arbeitslosigkeit führte. Damit stand auch weniger Geld für den Konsum zur Verfügung …
    Auch deutliche Zinserhöhungen könnten auf die Unternehmensgewinne drücken. Zusätzlich würde der Anreiz für Aktien sinken, da Anleihen im Gegenzug attraktiver werden würden.
  • Äußere Faktoren
    Darunter sind Gründe wie Krieg, Terrorismus, politische Entscheidungen u.ä. zu verstehen, die einerseits tatsächliche, wirtschaftliche Auswirkungen haben können, andererseits aber auch nur psychologische Wirkung entfalten können.

Die verwendeten Kriterien

Im Moment werden acht übergeordnete Gruppen vorgestellt, die teilweise noch in Untergruppen unterteilt sind.
Dabei muss es sich noch nicht um die endgültige Zusammenstellung handeln. Sollte ich noch sinnvolle Kriterien entdecken, so werden diese nachträglich aufgenommen. Falls der ein oder andere Leser noch Vorschläge unterbreiten könnte, wäre ich sehr erfreut.
Hier nun die Vorstellung und Erläuterung:

 1. Technische Indikatoren

  1. DAX 200-Tage-Linien Strategie mit der 3%-Regel wie <<hier>> erläutert.
  2. RSI 30-Tage Indikator mit Ausstiegssignal bei Überschreiten der 70%-Marke und Einstiegssignal bei Unterschreiten der 30%-Marke.
    Der RSI (Relative-Stärke-Index) ist ein von Welles Wilder entwickelter oszillierender Indikator.
    Wie und warum dieser Indikator verwendet wird, soll in einem der folgenden Artikel erläutert werden.
  3. 15%-Regel (max. Drawdown) wie beim Artikel “Bärenmarkt – Ein- und Ausstiegssignale ermitteln” unter Punkt 11 vorgestellt.

 2. Börsenbarometer

  1. Börsenbarometer nach Uwe Lang in der alten Version wie bei der “Kombinierten Methode” eingesetzt und erläutert.
  2. Börsenbarometer nach Uwe Lang in der neuen Version mit mehr Parametern.
  3. Börsenklimabarometer nach Ralf Goerke wie unter “www.momentumstrategie.de” vorgestellt.

 3. Zinsstrukturkurve Bundeswertpapiere

Üblicherweise ist der Zinssatz umso höher je länger die Laufzeit ist. Bewegen sich die Zinssätze unterschiedlicher Laufzeiten auf dem selben Niveau oder bildet sich eine inverse Zinskurve (d.h. Zinsen für kurze Laufzeiten sind höher als die von längeren Laufzeiten), so kann dies als Warnzeichen gesehen werden.

Im nachfolgenden Diagramm ist schön das zusammenlaufen der Zinssätze in den Jahren 2000, sowie 2007/2008 zu erkennen.

Zinsstrukturkurve

 4. Bruttosozialprodukt Deutschland

Fällt das inflationsbereinigte Bruttosozialprodukt in 2 aufeinanderfolgenden Quartalen gegenüber dem jeweiligen Vorquartal wird von einer Rezession gesprochen.
Zur Überprüfung werden die preis-, saison- und kalenderbereinigten Werte des statistischen Bundesamtes verwendet.

 5. Sentiment-Indikatoren

  1. Low-Risk-Indikator wie beim Low-Risk-Index Depot verwendet.
    Fällt die durchschnittliche Volatilität der DAX-Werte in einem Zeitraum von 4 Wochen um mehr als 1% wird ein Verkaufssignal ausgelöst.
  2. VDAX New
    Der VDAX New gibt die implizite Volatilität des DAX wieder. Er wird auch häufig als Angstbarometer bezeichnet, da ein hoher Wert die Befürchtung der Marktteilnehmer auf unruhige Zeiten signalisiert.
    Leider lassen sich die Signale nicht empirisch festlegen, sondern sie müssen subjektiv aus dem Chartbild heraus ermittlet werden. Ein Ausbruch nach oben aus einer längeren Phase tiefer Volatilität wird als Verkaufssignal interpretiert, ein entsprechender Ausbruch nach unten als Kaufsignal.
  3. VIX
    Der VIX ist das Pendant zum VDAX New für den US-amerikanischen S&P500 Index. Entsprechend gilt für die Auswertung gleiches wie beim VDAX New.

 6. Wirtschafts-Indikatoren

  1. ifo-Geschäftsklimaindex
    Für diesen Frühindikator werden rund 7000 Unternehmen einmal im Monat nach der aktuellen Geschäftslage und den Aussichten für die kommenden 6 Monate befragt.
    Werte über 100 werden als Kaufsignale, Werte unter 100 als Verkaufssignale definiert. Allerdings sind auch über mehrere Monate kontinuierlich fallende Werte als Alarmzeichen zu werten.
  2. ZEW-Konjunkturerwartungen
    Hier werden bis zu 300 Experten ausgewählter Großunternehmen zur künftigen Wirtschaftsentwicklung in Deutschland befragt.
    Werte über 0 werden als Kaufsignale, Werte unter 0 als Verkaufssignale definiert.
  3. GfK-Konsumklimaindex
    Hier werden ca. 2000 repräsentativ ausgewählte Haushalte befragt. Wir werden uns hier auf das Konsumklima konzentrieren (es werden noch weitere Daten wie Konjunktur- und Einkommenserwartungen ausgewertet).
    Die Auswertung ist nicht ganz so trivial wie bei den vorhergehenden Indikatoren. Ein Wert unter 0 ist definitiv ein Verkaufssignal, aber auch 4 Monate hintereinander fallende Werte oder ein Absinken um mehr als 4 Punkte innerhalb 6 Monaten führt zu einem Verkaufssignal. Kaufsignale sind zum einen ein Anstieg von unter 0 auf 1 Punkt oder höher, 4 Monate in Folge steigende Werte, bzw. ein Anstieg um mehr als 4 Punkte innerhalb von 6 Monaten.
  4. Markit Einkaufsmanagerindex verarbeitendes Gewerbe (Deutschland)
    Für den Einkaufmanagerindex werden Einkaufsleiter und Geschäftsführer mehrerer Hundert repräsentativ ausgewählter deutscher Unternehmen des verarbeiteten Gewerbes befragt.
    Werte über 50 werden als Kaufsignale, Werte unter 50 als Verkaufssignale definiert.
  5. Auftragseingangsindex (Deutschland)
    Der Auftragseingang umfasst den Wert (ohne Umsatzsteuer) aller im jeweiligen Berichtsmonat von den Betrieben des Verarbeitenden Gewerbes fest akzeptierten Aufträge auf Lieferung selbst hergestellter (oder in Lohnarbeit gefertigter) Erzeugnisse.
    Werte über 50 werden als Kaufsignale, Werte unter 50 als Verkaufssignale definiert.

 7. KGV/KBV-Indikatoren

  1. DAX-KGV
    Laut Wikipedia liegt das historische Mittel (1980-2002) bei 14,6 (1932-2002 bei 14,7).
    Obwohl es Phasen mit deutlichen Ausreißern nach oben und unten gab, soll dies als Basis verwendet werden.
    Ein DAX-KGV größer als 15 liefert ein Verkaufssignal, geht der Wert unter 14 zurück erfolgt ein Kaufsignal.
  2. DAX-KBV
    Ein DAX-KBV um 1,5 gilt als gemäßigt. Somit soll ein Verkaufssignal bei einem Wert größer 2 erfolgen, der Wiedereinstieg bei Werten von 1,5 oder tiefer.
  3. Shiller-KGV S&P500
    Das Shiller-KGV ist ein über 10 Jahre geglättete und inflationsbereinigte Variante des KGV.
    Da mehr oder weniger regelmäßige Zahlen dazu nur für den S&P500 zugänglich sind, wird der entsprechende Index verwendet.
    Die Interpretation ist nicht ganz klar geregelt. Wir werden einen Wert größer als 25 als Verkaufssignal
    interpretieren, ein Wert unter 24 führt zum Kaufsignal.

 8. Externe Faktoren

Hier sollen aktuelle Faktoren aufgeführt werden, die die Aktienkurse negativ beeinflussen können,
wie oben unter “Äußere Faktoren” definiert.

Die Übersicht der Auswertung und weitere Informationen finden Sie unter <<Börsensignale>>.

Apr. 09

Bärenmarkt – Was tun in der Krise?

exit-signEigentlich wollte ich die Artikelserie über Bärenmärkte für den Moment abschließen. Als ich die bisherigen Artikel nochmals durchsah, fiel mir auf, dass ich die Eingangsfrage nach dem Verhalten in einer Baisse noch nicht behandelt habe.

Vorab aber der Hinweis, dass hier nur die Möglichkeiten für den Aktienanteil (inkl. Aktienfonds, Aktien-ETFs, etc.) einer Kapitalanlage beachtet werden. Wie in den Artikeln zur Portfoliotheorie beschrieben wurde, ist eine Diversifikation immer von Vorteil. Dazu gehören natürlich auch Anlageklassen wie z.B. Gold, Immobilien, Anleihen und ähnliche Finanzprodukte. Da wir uns hier auf einer Website zu Aktienstrategien handelt, wollen wir andere Formen außen vor lassen, um den Rahmen nicht zu sprengen.

Was den Umgang mit dem Aktiendepot im Falle einer Baisse angeht, wird das Verhalten letztendlich auch von der Risikoveranlagung des Anlegers bestimmt. Während einige Anleger nur das Große und Ganze sehen und sich von Rückschlägen unbeeindruckt zeigen, bereiten bereits kleinere Kursrückschläge anderen Anlegern schlaflose Nächte. Der Großteil der Kleinanleger wird sich irgendwo dazwischen befinden.

Im Folgenden sollen einige Möglichkeiten mitsamt Vor- und Nachteilen vorgestellt werden.

Verhalten in der Baisse

  • Buy-and-Hold Strategie
    „Kaufen Sie Aktien, nehmen Sie Schlaftabletten, und schauen Sie die Papiere nicht mehr an. Nach vielen Jahren werden Sie sehen: Sie sind reich.“
    Wer sich nicht ständig um seine Aktien kümmern will und nicht regelmäßig einen Blick auf den Wert seines Depots wirft, kann nach dem Zitat von Andre Kostolany vorgehen. Wir haben in den vorherigen Artikeln gesehen, dass diese Vorgehensweise bei kurzen Bärenmärkten noch lange nicht die schlechteste Variante ist. Gehen die Kursrückgänge aber über längere Zeiträume, erweist sich die Untätigkeit als Kapitalvernichter.
  • Komplett alle Aktien, Aktienfonds und Aktien-ETFs verkaufen
    “Bargeld in der Tasche und gleichzeitig die Absicht zu haben, bei niedrigen Kursen in die Börse einzusteigen, ist das selbe Vergnügen, wie hungrig zu sein und sich auf dem Weg ins Restaurant zu befinden.”
    Dieses Zitat, ebenfalls von Andre Kostolany, ist wohl der Traum jedes Anlegers: seine Schäfchen im Trockenen zu haben und anschließend bei Tiefstkursen einsteigen zu können.
    Wenn ganz klar wäre, dass ein Bärenmarkt im Anzug ist, wäre das der Weg, der jedem Anleger zu empfehlen wäre. Leider kündigt sich ein Bärenmarkt nicht lautstark an, so dass es schwierig ist, die Entscheidung für diese Strategie zu treffen.
  • Absicherung des Depots mittels Optionsscheinen
    Die Strategie wurde bereits zu einem früheren Zeitpunkt als “Protective Put- Strategie Teil 1” und “Protective Put- Strategie Teil 2” vorgestellt.
    Die Strategie wirkt wie eine Versicherung gegen fallende Kurse. Da die Absicherung Geld kostet, sollte sie nur in unsicheren Zeiten vorgenommen werden. Je nach Einschätzung der Lage kann das komplette Depot oder nur ein Teil davon abgesichert werden. Zu beachten ist, dass bei fallenden Kursen in der Regel die Volatilitäten steigen, was zu höheren Optionsscheinkursen führt und somit den Preis für die Absicherung verteuert.
    Die Strategie hat ihre Vorteile, sollte aber nur von Personen umgesetzt werden, die eine gewisse Erfahrung mit Hebelprodukten haben.
  • Teilverkäufe ausführen
    Bestehen Ängste, dass eine Rezession im Anmarsch ist, die Signale aber nicht eindeutig sind, so kann der Teilverkauf der Depotwerte von beispielsweise 50% die Lage entspannen.
    Kommt der Kurssturz tatsächlich, haben Sie Kapital um später zu günstigeren Kursen einzusteigen. Steigen die Kurse wider Erwarten, partizipieren Sie trotzdem davon, wenn auch nicht zu 100%.
    Mit Teilverkäufen bleiben Sie variabel. Sollten sich die Verkaufsargumente verdichten, können Sie auch zu einem späteren Zeitpunkt die restlichen Papiere abstoßen und abstinent vom Markt, bessere Zeiten abwarten.
  • Einzelpositionen mit StopLoss absichern
    Nicht nur in Bärenmärkten ist es sinnvoll, die einzelnen Position per StopLoss abzusichern. In unsicheren Zeiten kann die Strategie wie Teilverkäufe wirken, wird es wirklich übel wie ein Komplettverkauf. Zudem können mit der Methode Verlierer- von Gewinnertiteln getrennt werden.
    Allerdings ist zu beachten, dass Einzeltitel schwankungsanfälliger sind als ein Index aus vielen Werten. Deshalb sollte der Abstand vom jeweiligen Kurs zum StopLoss-Kurs nicht zu eng gesetzt werden. Aber auch hier gilt: “jeder sollte nach seiner Fasson glücklich werden!”

Noch einige Anmerkungen zum Schluß

In allen Artikeln sprechen wir über kurze und lange Bärenmärkten mit unterschiedlichen Auswirkungen auf die Strategie.
Der Ausblick auf zurückliegende Bärenmärkte umfasst einen Zeitraum von mehr als 25 Jahren. In dieser Zeit fanden zwei lange, mit starkem Kursverfall verbundene Bärenmärkte im Abstand von nur wenigen Jahren statt.

Schauen wir in der Zeit aber noch weiter zurück, so müssen wir bis zu den Jahren 1973/1974 gehen, um auf die nächste, “lange” Baisse zu stossen.
Dieser Typus scheint also im Vergleich zu den “Kurzen”, die über viele Jahrzehnte hinweg im Schnitt alle 5 Jahre, im Beobachtungszeitraum im Schnitt alle 3,6 Jahre auftraten, ziemlich selten vorzukommen.
Das führt zur Frage, ob es erkennbare Indikatoren gibt, die eine lange Baisse kennzeichnen. Deshalb wollen wir uns die letzten drei extremen Durststrecken zur Brust nehmen.

  1. Ölkrise 1973
    Dauer: 2 Jahre (Januar 1973 bis Dezember 1974)
    Kurseinbruch: 43,3%
    Ursachen:
    Das Ölembargo durch OPEC, wodurch ein drastischer Preisanstieg des Erdöls und der Folgeprodukte zur Folge hatte. Das Schmiermittel der Wirtschaft und Industrie war nur noch eingeschränkt, bzw. stark verteuert verfügbar (Stichwort: Sonntagsfahrverbot). Als Folge stiegen die Produktionskosten und entsprechend die Kosten für Wirtschafts- / Konsumgüter, was in geringere Nachfrage mündete.
    Der Watergate-Skandal mit der Folge des Rücktritts von US-Präsident Richard Nixon verstärkte die Unsicherheit zusätzlich.
  2. Dotcom-Blase 2000
    Dauer 3 Jahre (März 2000 bis März 2003)
    Kurseinbruch: 69,9%
    Ursachen:
    Wie der Name schon sagt, hatte sich eine riesige Blase aufgebaut. Der DAX-KGV lag bei rund 30, also doppelt so hoch wie der langjährige Mittelwert, der von der FAZ im Jahre 2015 mit 14,8 angegeben wurde. Noch extremer war der Hype bei Tech-Titeln, die damals im NEMAX gelistet waren. Von den meisten Firmen konnte gar kein KGV ermittelt werden, da die Unternehmen kein Gewinn erwirtschafteten. Trotzdem erreichten viele AGs Marktkapitalisierungen im Milliardenbereich.
    Zusätzlich verschärft wurde die Situation durch die Terror-Anschläge am 11.September 2001 in New York.
  3. Finanzkrise 2008
    Dauer: 14 Monate (Dezember 2007 bis März 2009)
    Kurseinbruch: 54,5%
    Ursachen:
    Die Finanzkrise begann als Immobilien-Blase in der USA. Bedingt durch jahrelange Steigerung der Immobilienpreise wurden immer mehr Personen ohne Eigenkapital und ohne feste Einnahmen mit Immobilienkrediten bedient. Als die Blase platzte und die Haus- und Grundstückspreise fielen, stiegen die Zinsen an und konnten häufig nicht mehr bedient werden.
    Als Folge kamen Banken und andere Finanzinstitute in Schwierigkeiten (bekannt dürfte noch der Zusammenbruch von Lehman Brothers sein).
    Die Schwierigkeiten der Finanzbranche veranlasste viele Staaten die Banken zu stabilisieren, was zu einer Erhöhung der Staatsschulden und zu höheren Risikoaufschlägen für Staatsanleihen führte.
    Schließlich schlug die Krise auch auf die Realwirtschaft durch. Zum einen führte die Verunsicherung dazu, dass Anschaffungen und Investitionen zurückgestellt wurden. Die sinkende Nachfrage hatte wiederum Produktionssenkungen zur Folge. Zum anderen mussten Firmen, die operativ erfolgreich arbeiteten, Konkurs anmelden, da kaum noch Kredite zu erhalten waren, um die laufenden Kosten zu bedienen.
    Diese Ursachen bewirkten eine deutliche Erhöhung der Arbeitslosenzahlen, wodurch die Binnennachfrage weiter reduziert wurde.

Unabhängig von den auslösenden Ursachen lässt sich sagen, dass massive Produktionssenkungen mit steigenden Zahlen an Firmeninsolvenzen ein deutliches Zeichen für eine große Krise ist, die wohl nicht in wenigen Monaten ausgestanden ist. Dies war bei der Ölkrise und der Finanzkrise der Fall.
Die Dotcom-Krise war eine Blase, die einen DAX-KGV von rund 30 nach sich zog. Irgendwann nähern sich die Bewertungen wieder der Realität an. Je weiter sich die Kurse von den fairen Bewertungen abgesetzt haben, desto tiefer purzeln die Preise. Eine Blase lässt sich immer erkennen. Problematisch ist nur den Zeitpunkt zu finden, wann die Blase platzt.

Wir können resümieren, dass sich längere Bärenmärkte erkennen lassen, wenn wir unser Ohr am Puls der Zeit haben.
Eine kurzfristige Baisse dagegen kann uns komplett unvorbereitet treffen, beispielsweise durch politische Konflikte. Hier sind dann individuelle Entscheidungen gefragt.

 

Apr. 05

Bärenmarkt – Auswertung der Daten

down-to-the-earthBevor wir die gesammelten Daten interpretieren, sollten einige Punkte nochmals klargestellt werden.
Zum einen gibt es eine Vielzahl weiterer Möglichkeiten, um Ein- und Ausstiegssignale zu finden. Alle Möglichkeiten durchzuspielen würde den Rahmen dieser Artikel bei weitem sprengen.

Zudem stehen einem Privatanleger nicht alle benötigten Daten über einen solch langen Zeitraum zur Verfügung, um alle technischen Signale zu überprüfen.

Auch müssen wir uns – wie im 2.Artikel zu den Bärenmärkten kurz angesprochen – von dem Gedanken lösen, dass wir uns gegen alle Eventualitäten wappnen können. Die Börse ist keine exakte Wissenschaft. Also müssen wir uns mit Wahrscheinlichkeiten zufrieden geben.

Dennoch bin ich der festen Überzeugung, dass wir auch mit den beschränkten Möglichkeiten, Kernaussagen treffen können, die uns auf Dauer einen Vorteil gegenüber einer reinen Buy-and Hold Strategie liefern können.

Auswertung der Strategien in den Bärenmarktphasen

In der nächsten Tabelle wollen wir einen Blick werfen, welchen Rang die einzelnen Strategien bei jeder Baisse erzielten. Inklusive Buy-and-Hold haben wir 13 Strategien untersucht.
Die Daten beziehen sich auf den Zeitraum vom Höchstkurs vor der Baisse bis zum Wiedereinstiegssignal der letzten Strategie nach der Baisse, sofern dieses vor dem folgenden Bärenmarkt erfolgte (was nicht bei allen Strategien immer der Fall war). Der Großteil der Zeiträume zwischen den einzelnen Bärenmärkte wurde hier nicht untersucht. Dazu kommen wir im späteren Verlauf.

 

  Rang Rang Rang Rang Rang Rang Rang durchschn. Gesamt-
Typ 1992 1998 2000 2008 2011 2015 2016 Rang rang
   
200 Tage-Linien Strategie 4 11 2 1 6 6 3 4,7 2
SMA200 falllend 5 12 3 6 10 7 1 6,3 6
SMA30 vs SMA200 7 8 5 2 11 10 4 6,7 9
SMA50 vs SMA200 10 13 6 8 9 9 4 8,4 12
SMA30 vs SMA200 fallend 13 3 11 5 3 2 4 5,9 5
SMA50 vs SMA200 fallend 12 7 11 7 3 2 4 6,6 8
200 Tage + SMA200 fallend 2 3 10 12 7 2 1 5,3 3
SMA30 + SMA50 vs SMA200 7 9 7 2 11 10 4 7,1 10
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 7 9 7 2 11 10 4 7,1 10
10% Regel 1 1 1 11 1 1 12 4,0 1
15% Regel 6 2 4 9 2 8 13 6,3 6
20% Regel 11 6 9 10 8 13 4 8,7 13
Buy-and-Hold 2 3 11 12 3 2 4 5,3 3

 

Rein auf die Platzierung bezogen schnitt die 10%-Regel am Besten ab. Vor allem bei den kurzfristigen Bärenmärkten (mit Ausnahme des Letzten) gefiel die Strategie, während sie bei der Finanzkrise  2008/2009 einen hinteren Platz belegte.
Dahinter folgt die 200-Tage-Linien Strategie, die während der langen Bärenmärkte überzeugte. Auch ansonsten konnte diese Strategie Plätze im vorderen Mittelfeld (außer 1998) einnehmen.
Rang 3 hat die Buy-and-Hold Strategie inne, die bei den kurzen Abschwungphasen gut abschneidet, aber bei den längeren ganz hinten zu finden ist.
In den hinteren Bereichen finden wir alle Strategien im Zusammenspiel mit der 30- und 50-Tage-Linie, sowie die 20%-Regel.

In den der folgenden Datenreihe wollen wir die durchschnittliche Gesamtplatzierung und die durchschnittlichen Platzierungen bei den kurzfristigen und den langfristigen Bärenmärkten gegenüberstellen:

 

Depotwert am Start:10.000 € Gesamt- Rang Rang
Typ rang kurze Baisse lange Baisse
 
200 Tage-Linien Strat. 4,7 6,0 1,5
SMA200 falllend 6,3 7,0 4,5
SMA30 vs SMA200 6,7 8,0 3,5
SMA50 vs SMA200 8,4 9,0 7,0
SMA30 vs SMA200 fallend 5,9 5,0 8,0
SMA50 vs SMA200 fallend 6,6 5,6 9,0
200 Tage + SMA200 fallend 5,3 3,0 11,0
SMA30 + SMA50 vs SMA200 7,1 8,2 4,5
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 7,1 8,2 4,5
10% Regel 4,0 3,2 6,0
15% Regel 6,3 6,2 6,5
20% Regel 8,7 8,4 9,5
Buy-and-Hold 5,3 2,8 11,5

 

Hier finden wir die oben gemachten Aussagen nochmals bestätigt.

Aber eigentlich sind wir als Anleger weniger an einer Platzierung, sondern an der tatsächlichen Performance interessiert.
In der nachfolgenden Tabelle ist aufgeführt, wie sich 10.000 € Startkapital im Zeitraum vom Höchstkurs vor der Baisse bis zum Wiedereinstiegssignal der letzten Strategie nach der Baisse jeweils entwickelt hätten.

 

Depotwert am Start:10.000 € Wert Wert Wert Wert Wert Wert Wert Summe Rang
Typ 03.07.95 12.04.99 17.05.04 13.07.09 25.06.12 16.11.15 03.05.16 in €  
                 
200 Tage-Linien Strategie 11.717,17 € 7.774,29 € 9.788,97 € 9.695,30 € 8.315,47 € 8.888,80 € 9.712,29 € 65892,28 2
SMA200 falllend 11.358,16 € 7.412,48 € 9.475,55 € 8.462,81 € 7.446,66 € 8.639,71 € 9.794,40 € 62589,76 4
SMA30 vs SMA200 10.800,03 € 8.009,27 € 9.068,20 € 8.724,53 € 6.873,79 € 8.033,60 € 9.372,56 € 60881,98 5
SMA50 vs SMA200 10.776,07 € 6.459,81 € 8.841,15 € 8.298,46 € 7.463,74 € 8.131,20 € 9.372,56 € 59342,99 9
SMA30 vs SMA200 fallend 8.522,48 € 8.392,15 € 4.819,88 € 8.480,58 € 8.539,39 € 8.996,00 € 9.372,56 € 57123,04 12
SMA50 vs SMA200 fallend 8.563,67 € 8.184,86 € 4.819,88 € 8.462,13 € 8.539,39 € 8.996,00 € 9.372,56 € 56938,49 13
200 Tage + SMA200 fallend 11.940,11 € 8.392,15 € 6.280,13 € 6.200,65 € 8.299,99 € 8.996,00 € 9.794,40 € 59903,42 8
SMA30 + SMA50 vs SMA200 10.800,03 € 7.960,91 € 8.700,08 € 8.724,53 € 6.873,79 € 8.033,60 € 9.372,56 € 60465,50 6
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 10.800,03 € 7.960,91 € 8.700,08 € 8.724,53 € 6.873,79 € 8.033,60 € 9.372,56 € 60465,50 6
10% Regel 12.150,70 € 10.178,58 € 9.982,31 € 6.327,45 € 8.924,12 € 9.199,30 € 9.276,51 € 66038,96 1
15% Regel 10.925,51 € 9.272,15 € 9.203,77 € 8.050,30 € 8.918,56 € 8.296,94 € 8.629,43 € 63296,65 3
20% Regel 9.566,85 € 8.366,23 € 7.561,17 € 6.863,23 € 8.070,94 € 7.852,00 € 9.372,56 € 57652,98 11
Buy-and-Hold 11.940,11 € 8.392,15 € 4.819,88 € 6.200,65 € 8.539,39 € 8.996,00 € 9.372,56 € 58260,74 10

 

Wie eigentlich zu erwarten war, finden wir die 10%-Regel und die 200-Tage-Linien Strategie auf den Plätzen 1 und 2. Dritter ist nun die 15%-Regel, während die Buy-and-Hold Strategie auf Rang 10 abgerutscht ist.
Wie ist dies zu erklären? Hilfreich ist ein Blick auf die Zahlen der Dotcom-Blase und der Finanzkrise (Spalten 4 und 5). Hier ist der Depotwert zum Überprüfungszeitpunkt teilweise nicht einmal halb so groß als bei einigen anderen Strategien. Kleine Überrenditen in Zeiten kurzer Bärenmärkte konnten die massiven Verluste in den längeren Abwärtsphasen bei weitem nicht kompensieren.

Auswertung der Strategien über den gesamten Zeitraum

Viel aussagekräftiger als die Ergebnisse während der Bärenmärkte ist die Gesamtperormance.
Was nützt eine Strategie, die uns zwar in Rezessionen vor allzu massiven Verlusten schützt, aber in den u.U. sehr langen Phasen dazwischen durch Fehlsignale die Rendite ruiniert.
Die folgende Tabelle zeigt was aus 10.000 € Startkapital am 26.08.1991 unter Ausführung der jeweiligen Strategie bis zum 13.02.2017 geworden wäre.

Im Artikel “Untersuchung zur 200-Tage-Linien Strategie” wurde festgestellt, dass die Strategie unter Verwendung einer 3%-Toleranz deutlich besser abschneidet. Deshalb wurde zusätzlich die Performance der 200-Tage-Linien und der steigenden/fallenden 200-Tage-Linien Strategie mit der 3% Toleranz aufgenommen. Bei den anderen Strategien macht eine ähnliche Vorgehensweise wenig Sinn.

Zu beachten ist, dass keine Kauf- und Verkaufsgebühren, Zertifikategebühren oder Spreads zwischen An- und Verkaufskurs zugrunde gelegt wurden (gilt auch für die Auswertungen weiter oben).

 

Rang Depotwert am Start:10.000 € Depotwert Performance Performance Anzahl
  Typ 13.02.17 Gesamt in % pro Jahr in % Verkäufe
           
1 15% Regel 135.350,01 € 1253,50% 18,30% 13
2 200 Tage-Linien Strategie 3% 107.335,03 € 973,35% 16,55% 13
3 SMA200 falllend 3% 97.567,36 € 875,67% 15,83% 7
4 SMA30 vs SMA200 81.846,48 € 718,46% 14,53% 14
5 SMA30 + SMA50 vs SMA200 74.992,18 € 649,92% 13,88% 12
6 SMA200 falllend 74.301,70 € 643,02% 13,81% 31
7 SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 74.249,32 € 642,49% 13,81% 12
8 SMA50 vs SMA200 fallend 71.622,92 € 616,23% 13,54% 3
9 SMA50 vs SMA200 71.612,85 € 616,13% 13,54% 14
10 200 Tage-Linien Strategie 71.315,77 € 613,16% 13,51% 39
11 Buy-and-Hold 71.229,02 € 612,29% 13,50% 0
12 20% Regel 67.195,92 € 571,96% 13,08% 9
13 10% Regel 66.842,79 € 568,43% 13,04% 27
14 200 Tage + SMA200 fallend 46.191,32 € 361,91% 10,38% 10
15 SMA30 vs SMA200 fallend 44.894,08 € 348,94% 10,17% 3

 

Bei der Betrachtung der Performance über den gesamten Zeitraum springen mehrere Punkte in’s Auge:

  • Die 10%-Regel und die 200-Tage-Linien Strategien, die während der Bärenmärkte sehr gut abschnitten, erreichen bei der Gesamtperformance nur Plätze im unteren Drittel.
    Die Ursache liefert die Überprüfung der Anzahl der Verkäufe. Die 10%-Regel lieferte 27 Verkaufssignale (und ebenso viele Kaufsignale), die 200-Tage-Linien Strategie gar deren 39.
    Hätten wir noch Transaktionskosten mit aufgenommen, wäre das Resultat noch deutlich schlechter.
  • Die beiden Strategien mit der 3%-Toleranz schneiden deutlich besser ab als ihre Pendants ohne die Toleranz.
  • Nur die 15%-Regel und die 200-Tage-Linien Strategie unter Verwendung der 3%-Toleranz überzeugen sowohl in den Baisse-Phasen als auch über den gesamten Zeitraum.
  • Strategien, die sehr wenige Verkaufssignale liefern, sind alle in der unteren Tabellenhälfte zu finden.
    Das gilt auch für die Buy-and-Hold-Strategie, die quasi kein Verkaufssignal generiert.
  • Der Depotwert der besten Strategie ist mehr als 3x höher als der der schwächsten Strategie.
    Das Kauf- und Verkaufsverhalten spielt also definitiv eine Rolle bei der Performance.

Das Resümee

In der Artikelserie zu Bärenmärkten haben wir eine Menge an Daten produziert und analysiert.
Beginnen wir mit dem negativen Resultat:
Die ultimative Strategie, die uns in jedem Bärenmarkt frühe Aus- und Einstiegssignale liefert, haben wir nicht gefunden. Betrachten wir die Unterschiedlichkeit der Rezessionen, beispielsweise die der 2,5 Monate kurzen 1998 mit der über drei Jahre andauernden Baisse von 2000 bis 2003 mit 2 Bärenmarktrallies, in denen die Kurse zwischenzeitlich mehr als 20% gestiegen sind, ehe sie weiter in die Tiefe rauschten, so muss auch bezweifelt werden, ob sich die perfekte Strategie finden lässt.
Unser Problem besteht zum Beispiel im Umstand, dass eine Buy-and-Hold Strategie in einem kurzen Bärenmarkt gute Ergebnisse erzielt, in einer längeren Baisse aber den Großteil des Depotwerts vernichtet. Und leider sind wir zu Beginn eines Bärenmarktes nicht in der Lage zu beurteilen, wie der Verlauf sein wird.

Aber wir haben mit der 15%-Regel und der 200-Tage-Linien Strategie mit 3% Toleranz zwei Methoden gefunden, die über den gesamten Zeitraum gesehen gute Resultate lieferten.
Natürlich sollten die beiden Strategien nicht die einzigen Kriterien sein, auf die wir achten. Mit der “kombinierten Methode” und und der “Low-Risk Strategie” finden wir weitere Anhaltspunkte für eine mögliche Verschlechterung des Börsenumfeldes, die auch als virtuelle Depots der Website im Einsatz sind.

Daneben gibt es auch eine Reihe weiterer Kennzeichen, die Beachtung verdienen:

  • Entwicklung der Unternehmensgewinne im Bezug zur Kursentwicklung
    Wie in Grafik 2 der Seite “DAX-30-Korrekturen” von Comstage zu sehen ist, kam es in der Regel zu Bärenmäkten, wenn sich der Indexstand des DAX’ zu weit von den Indexgewinnen nach oben entfernte. Je größer der Anstand war, dasto länger und heftiger war auch der Abschwung.
  • Entwicklung von Rohstoffpreisen
    Häufig geht eine Rezession mit dem Kursverfall von Rohstoffpreisen einher.
    Es sollte auf Rohstoffe geachtet werden, deren Preise sensitiv auf die Nachfrage der Industrie reagieren, wie beispielsweise Industriemetalle. Dabei sollten die Preise mehrerer Rohstoffe betrachtet werden, da der Kursverlust auch durch die Erhöhung des Angebotes entstehen kann, wie vor allem beim Ölpreis schon häufiger festzustellen war.
  • Generelle Konjunktursignale im Auge behalten
    Konjunktursignale wie das ifo-Geschäftsklima, Verbraucherpreise, GfK-Konsumklima, der Einkaufsmanagerindex mögen einzeln betrachtet nicht immer sehr aussagekräftig sein, in der Summe aber lassen sich Tendenzen erkennen.

Viele Daten, viele Aussagen und dennoch bleiben noch viele Fragen offen. Zwar ist dieser Artikel der letzte in der Reihe “Bärenmarkt”, aber sobald neue Erkenntnisse vorliegen, werde ich diese vorstellen

Falls Interesse besteht, die obigen Erfahrungen regelmässig anhand praktischer Auswertungen zu veröffentlichen, werde ich das gerne umsetzen.

 

Apr. 01

Bärenmarkt – Ein- und Ausstiegssignale ermitteln Teil 2

pic2008

Finanzkrise 2008

 

  Datum Indexstand Kurssturz Dauer bis Kurstief Indexstand Kursanstieg Kursanstieg
Nr. Start Ende Hoch Tief in % Börsentage ca. Monate nächstes Hoch in % vom Tief in % vom Hoch
4 27.12.07 02.03.09 8067,32 3666,41 54,55% 310 14,3 7514,46 104,95% -6,85%

 

2008   Hoch: 8067,32 Tief: 3666,41  
             
Verkauf Verkaufs- Verkauf nach Verkaufs- Verkauf unter Verkauf über Bemerkung
Typ datum x Tagen kursstand Hoch in % Tief in %  
             
200 Tage-Linien Strategie 07.01.08 10 7717,95 -4,33% 110,50%  
SMA200 falllend 21.01.08 20 6816,74 -15,50% 85,92%  
SMA30 vs SMA200 11.02.08 35 6832,43 -15,31% 86,35%  
SMA50 vs SMA200 21.01.08 20 6816,74 -15,50% 85,92%  
SMA30 vs SMA200 fallend 11.02.08 35 6832,43 -15,31% 86,35%  
SMA50 vs SMA200 fallend 21.01.08 20 6816,74 -15,50% 85,92%  
200 Tage + SMA200 fallend kein Verkauf        
SMA30 + SMA50 vs SMA200 11.02.08 35 6832,43 -15,31% 86,35%  
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 11.02.08 35 6832,43 -15,31% 86,35%  
10% Regel 21.01.08 20 6816,74 -15,50% 85,92% ****
15% Regel 21.01.08 20 6816,74 -15,50% 85,92% *
20% Regel 10.03.08 55 6451,90 -20,02% 75,97% *
             
Kauf Kauf- Kauf x Tage Kauf- Kauf unter Kauf über Bemerkung
Typ datum nach Tief kursstand Hoch in % Tief in %  
             
200 Tage-Linien Strategie 04.05.09 45 4913,90 -39,09% 34,02%  
SMA200 falllend 13.07.09 95 4978,40 -38,29% 35,78%  
SMA30 vs SMA200 15.06.09 75 4839,46 -40,01% 31,99%  
SMA50 vs SMA200 01.06.09 65 5077,03 -37,07% 38,47%  
SMA30 vs SMA200 fallend 27.08.12 910 6970,79 -13,59% 90,13%  
SMA50 vs SMA200 fallend 30.07.12 890 6865,66 -14,90% 87,26%  
200 Tage + SMA200 fallend kein Verkauf        
SMA30 + SMA50 vs SMA200 15.06.09 75 4839,46 -40,01% 31,99%  
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 15.06.09 75 4839,46 -40,01% 31,99%  
10% Regel 16.03.09 10 4068,70 -49,57% 10,97% ****
15% Regel 30.03.09 20 4384,90 -45,65% 19,60% *
20% Regel 06.04.09 25 4491,10 -44,33% 22,49% *

* Neben dem ersten Verkaufssignal und dem abschließenden Kaufsignal erfolgte 1 weiterer Verkauf und Kauf innerhalb der Baisse
** Neben dem ersten Verkaufssignal und dem abschließenden Kaufsignal erfolgten 2 weiterere Verkäufe und Käufe innerhalb der Baisse
*** Neben dem ersten Verkaufssignal und dem abschließenden Kaufsignal erfolgten 3 weiterere Verkäufe und Käufe innerhalb der Baisse
**** Neben dem ersten Verkaufssignal und dem abschließenden Kaufsignal erfolgten 4 weiterere Verkäufe und Käufe innerhalb der Baisse

Mit einer Dauer von ca. 14 Monate war die Finanzkrise die zweitlängste Baisse. Gleich zu Beginn erfolgte ein Kurssturz um über 1000 Punkte, der dann in einen Seitwärtsmarkt bis in den September mündete. Danach ging es in zwei Wellen nochmals abwärts.
Die Verkaufssignale wurden in diesem Bärenmarkt relativ schnell zwischen 2 Wochen und 11 Wochen ausgelöst. Dafür ließ der Wiedereinstieg mit Ausnahme der 10, 15 und 20%-Regel lange auf sich warten. Bei den beiden Kombinationen der 30- bzw. 50-Tage-Linie mit der fallenden 200-Tage Linie dauerte es gar mehrere Jahre. Die Kombination der 200-Tage-Linien Strategie mit der fallenden 200-Tage-Linie lieferte kein Verkaufssignal.
Mit Ausnahme der beiden Späteinsteiger konnte der Einstieg deutlich unter dem ursprünglichen Höchstkurs erfolgen.

Die nachfolgende Tabelle zeigt, was aus 10.000 € Startkapital zum höchsten Kurs vor der Baisse bis zum 13.07.2009 geworden wären. Zu diesem Termin erzeugte die letzte Strategie ein Wiedereinstiegssignal (sofern zuvor ein Verkaufssignal generiert wurde) mit Ausnahme der 30- bzw. 50-Tage-Linie mit der fallenden 200-Tage Linie, die erst nach der folgenden Baisse ein Einstiegssignal lieferten.

 

Depotwert am Start:10.000 € Start- Verkaufs- Kaufdatum Depotwert Veränderung Rang
Typ datum datum   13.07.09 zu Hoch in %
           
200 Tage-Linien Strategie 27.12.07 07.01.08 04.05.09 9.695,30 € -3,05% 1
SMA200 falllend 27.12.07 21.01.08 13.07.09 8.462,81 € -15,37% 6
SMA30 vs SMA200 27.12.07 11.02.08 15.06.09 8.724,53 € -12,75% 2
SMA50 vs SMA200 27.12.07 21.01.08 01.06.09 8.298,46 € -17,02% 8
SMA30 vs SMA200 fallend 27.12.07 11.02.08 27.08.12 8.480,58 € -15,19% 5
SMA50 vs SMA200 fallend 27.12.07 21.01.08 30.07.12 8.462,13 € -15,38% 7
200 Tage + SMA200 fallend 27.12.07 kein Verkauf kein Kauf 6.200,65 € -37,99% 12
SMA30 + SMA50 vs SMA200 27.12.07 11.02.08 15.06.09 8.724,53 € -12,75% 2
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 27.12.07 11.02.08 15.06.09 8.724,53 € -12,75% 2
10% Regel 27.12.07 21.01.08 16.03.09 6.327,45 € -36,73% 11
15% Regel 27.12.07 21.01.08 30.03.09 8.050,30 € -19,50% 9
20% Regel 27.12.07 10.03.08 06.04.09 6.863,23 € -31,37% 10
Buy-and-Hold 27.12.07 kein Verkauf kein Kauf 6.200,65 € -37,99% 12

 

Zuvor hatten wir zwei kurze Bärenmärkte und einen langen Bärenmarkt. Bei den kurzen schnitt die Buy-and-Hold Strategie mit am Besten ab, bei der längeren Dauer dagegen wurde die schlechteste Performance erzielt. Dieser Trend setzt sich hier fort. Der lange Abwärtstrend und die große Differenz zwischen Höchst- und Tiefstkurs bescheren der Buy-and Hold Strategie die größten Verluste.
Überzeugen konnte erneut die 200-Tage-Linien Strategie, während die 10, 15 und 20%-Regel das untere Tabellendrittel belegen.

 

Baisse 2011

 

  Datum Indexstand Kurssturz Dauer bis Kurstief Indexstand Kursanstieg Kursanstieg
Nr. Start Ende Hoch Tief in % Börsentage ca. Monate nächstes Hoch in % vom Tief in % vom Hoch
5 25.04.11 05.09.11 7514,46 5189,93 30,93% 95 4,4 12374,73 138,44% 64,68%

 

pic2011

Nach dem Höchstkurs im April 2011 lief der Kurs rund 4 Monate Seitwärts um danach steil mehr als 2.000 Punkte zu fallen. Nach 6 Wochen stiegen die Kurse wieder deutlich.

Nachfolgend die Daten zum Ausstieg und Wiedereinstieg:

 

2011   Hoch: 7514,46 Tief: 5189,93
           
Verkauf Verkaufs- Verkauf nach Verkaufs- Verkauf unter Verkauf über
Typ datum x Tagen kursstand Hoch in % Tief in %
           
200 Tage-Linien Strategie 01.08.11 70 6236,14 -17,01% 20,16%
SMA200 falllend 01.08.11 70 6236,14 -17,01% 20,16%
SMA30 vs SMA200 22.08.11 85 5537,48 -26,31% 6,70%
SMA50 vs SMA200 08.08.11 75 5997,74 -20,18% 15,56%
SMA30 vs SMA200 fallend kein Verkauf    
SMA50 vs SMA200 fallend kein Verkauf    
200 Tage + SMA200 fallend 01.08.11 70 6236,14 -17,01% 20,16%
SMA30 + SMA50 vs SMA200 22.08.11 85 5537,48 -26,31% 6,70%
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 22.08.11 85 5537,48 -26,31% 6,70%
10% Regel 01.08.11 70 6236,14 -17,01% 20,16%
15% Regel 01.08.11 70 6236,14 -17,01% 20,16%
20% Regel 08.08.11 75 5997,74 -20,18% 15,56%
           
Kauf Kauf- Kauf x Tage Kauf- Kauf unter Kauf über
Typ datum nach Tief kursstand Hoch in % Tief in %
           
200 Tage-Linien Strategie 16.01.12 95 6404,39 -14,77% 23,40%
SMA200 falllend 12.03.12 135 6579,93 -12,44% 26,78%
SMA30 vs SMA200 05.03.12 130 6880,21 -8,44% 32,57%
SMA50 vs SMA200 20.02.12 120 6864,43 -8,65% 32,26%
SMA30 vs SMA200 fallend kein Verkauf     -100,00% -100,00%
SMA50 vs SMA200 fallend kein Verkauf     -100,00% -100,00%
200 Tage + SMA200 fallend 25.06.12 210 6416,28 -14,61% 23,63%
SMA30 + SMA50 vs SMA200 05.03.12 130 6880,21 -8,44% 32,57%
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 05.03.12 130 6880,21 -8,44% 32,57%
10% Regel 10.10.11 25 5967,20 -20,59% 14,98%
15% Regel 17.10.11 30 5970,90 -20,54% 15,05%
20% Regel 24.10.11 35 6346,10 -15,55% 22,28%

 

Während zwei Strategien keine Verkaufssignale generierten, kamen die weiteren Signale alle erst gegen Ende der Baisse. Mit Ausnahme der 10, 15 und 20%-Regel kamen auch die Wiedereinstiegssignale spät.

Die nachfolgende Tabelle zeigt, was aus 10.000 € Startkapital zum höchsten Kurs vor der Baisse bis zum 25.06.2012 geworden wären. Zu diesem Termin erzeugte die letzte Strategie ein Wiedereinstiegssignal (sofern zuvor ein Verkaufssignal generiert wurde).

 

Depotwert am Start:10.000 € Start- Verkaufs- Kaufdatum Depotwert Veränderung Rang
Typ datum datum   25.06.12 zu Hoch in %
           
200 Tage-Linien Strategie 25.04.11 01.08.11 16.01.12 8.315,47 € -16,85% 6
SMA200 falllend 25.04.11 01.08.11 12.03.12 7.446,66 € -25,53% 10
SMA30 vs SMA200 25.04.11 22.08.11 05.03.12 6.873,79 € -31,26% 11
SMA50 vs SMA200 25.04.11 08.08.11 20.02.12 7.463,74 € -25,36% 9
SMA30 vs SMA200 fallend 25.04.11 kein Verkauf kein Kauf 8.539,39 € -14,61% 3
SMA50 vs SMA200 fallend 25.04.11 kein Verkauf kein Kauf 8.539,39 € -14,61% 3
200 Tage + SMA200 fallend 25.04.11 01.08.11 25.06.12 8.299,99 € -17,00% 7
SMA30 + SMA50 vs SMA200 25.04.11 22.08.11 05.03.12 6.873,79 € -31,26% 11
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 25.04.11 22.08.11 05.03.12 6.873,79 € -31,26% 11
10% Regel 25.04.11 01.08.11 10.10.11 8.924,12 € -10,76% 1
15% Regel 25.04.11 01.08.11 17.10.11 8.918,56 € -10,81% 2
20% Regel 25.04.11 08.08.11 24.10.11 8.070,94 € -19,29% 8
Buy-and-Hold 25.04.11 kein Verkauf kein Kauf 8.539,39 € -14,61% 3

 

Am Erfolgreichsten schnitten die 10%- und 15%-Regel ab. Danach folgt die Buy-and-Hold Strategie (und die entsprechenden Strategien ohne Verkaufssignal).
Mit einer Dauer von 4,4 Monaten wurde eine relativ kurze  Baisse durchlaufen, was oben erwähntes Verhalten – kurze Baisse => Buy-and-Hold Strategie schneidet gut ab – wieder bestätigt.

Baisse ab 04/2015

 

  Datum Indexstand Kurssturz Dauer bis Kurstief Indexstand Kursanstieg Kursanstieg
Nr. Start Ende Hoch Tief in % Börsentage ca. Monate nächstes Hoch in % vom Tief in % vom Hoch
6 07.04.15 28.09.15 12374,73 9553,07 22,80% 125 5,8 11293,76 18,22% -8,74%

 

pic2015

Der Bärenmarkt verlief in zwei Wellen:
Im April erfolgte ein Kurssturz um rund 800 Punkte, der in einen Seitwärtsmarkt überging, um dann im August und September nochmals um fast 2.000 Punkte zu fallen.

Nachfolgend die Daten zum Ausstieg und Wiedereinstieg:

 

2015   Hoch: 12374,73 Tief: 9553,07
           
Verkauf Verkaufs- Verkauf nach Verkaufs- Verkauf unter Verkauf über
Typ datum x Tagen kursstand Hoch in % Tief in %
           
200 Tage-Linien Strategie 10.08.15 90 10985,14 -11,23% 14,99%
SMA200 falllend 21.09.15 120 9688,53 -21,71% 1,42%
SMA30 vs SMA200 14.09.15 115 9916,16 -19,87% 3,80%
SMA50 vs SMA200 31.08.15 105 10038,04 -18,88% 5,08%
SMA30 vs SMA200 fallend kein Verkauf        
SMA50 vs SMA200 fallend kein Verkauf        
200 Tage + SMA200 fallend kein Verkauf        
SMA30 + SMA50 vs SMA200 14.09.15 115 9916,16 -19,87% 3,80%
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 14.09.15 115 9916,16 -19,87% 3,80%
10% Regel 15.06.15 50 11040,10 -10,79% 15,57%
15% Regel 17.08.15 95 10124,50 -18,18% 5,98%
20% Regel 21.09.15 120 9688,53 -21,71% 1,42%
           
Kauf Kauf- Kauf x Tage Kauf- Kauf unter Kauf über
Typ datum nach Tief kursstand Hoch in % Tief in %
           
200 Tage-Linien Strategie 16.11.15 35 11119,83 -10,14% 16,40%
SMA200 falllend 05.10.15 5 10096,60 -18,41% 5,69%
SMA30 vs SMA200 29.08.16 240 10683,82 -13,66% 11,84%
SMA50 vs SMA200 15.08.16 230 10544,36 -14,79% 10,38%
SMA30 vs SMA200 fallend kein Verkauf        
SMA50 vs SMA200 fallend kein Verkauf        
200 Tage + SMA200 fallend kein Verkauf        
SMA30 + SMA50 vs SMA200 29.08.16 240 10683,82 -13,66% 11,84%
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 29.08.16 240 10683,82 -13,66% 11,84%
10% Regel 19.10.15 15 10794,50 -12,77% 13,00%
15% Regel 02.11.15 25 10988,00 -11,21% 15,02%
20% Regel 05.12.16 310 11203,60 -9,46% 17,28%

 

Drei Strategien bildeten keine Verkaufssignale.Mit Ausnahme der 10%-Regel (Verkaufssignal nach 10 Wochen) kamen die weiteren Signale alle erst gegen Ende der Baisse. Die10- und 15%-Regel, sowie die fallende 200-Tage-Linien Strategie und die 200 Tage-Linien Strategie lieferten frühe Wiedereinstiegssignale. Alle anderen Kaufsignale erfolgten fast ein Jahr später.

Die nachfolgende Tabelle zeigt, was aus 10.000 € Startkapital zum höchsten Kurs vor der Baisse bis zum 16.11.2015 geworden wären. Zu diesem Termin erzeugte die letzte Strategie ein Wiedereinstiegssignal (sofern zuvor ein Verkaufssignal generiert wurde, bzw. das Kaufssignal nicht erst nach der nächsten Baisse gebildet wurde).

 

Depotwert am Start:10.000 € Start- Verkaufs- Kaufdatum Depotwert Veränderung Rang
Typ datum datum   16.11.15 zu Hoch in %
           
200 Tage-Linien Strategie 07.04.15 10.08.15 16.11.15 8.888,80 € -11,11% 6
SMA200 falllend 07.04.15 21.09.15 05.10.15 8.639,71 € -13,60% 7
SMA30 vs SMA200 07.04.15 14.09.15 29.08.16 8.033,60 € -19,66% 10
SMA50 vs SMA200 07.04.15 31.08.15 15.08.16 8.131,20 € -18,69% 9
SMA30 vs SMA200 fallend 07.04.15 kein Verkauf kein Kauf 8.996,00 € -10,04% 2
SMA50 vs SMA200 fallend 07.04.15 kein Verkauf kein Kauf 8.996,00 € -10,04% 2
200 Tage + SMA200 fallend 07.04.15 kein Verkauf kein Kauf 8.996,00 € -10,04% 2
SMA30 + SMA50 vs SMA200 07.04.15 14.09.15 29.08.16 8.033,60 € -19,66% 10
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 07.04.15 14.09.15 29.08.16 8.033,60 € -19,66% 10
10% Regel 07.04.15 15.06.15 19.10.15 9.199,30 € -8,01% 1
15% Regel 07.04.15 17.08.15 02.11.15 8.296,94 € -17,03% 8
20% Regel 07.04.15 21.09.15 05.12.16 7.852,00 € -21,48% 13
Buy-and-Hold 07.04.15 kein Verkauf kein Kauf 8.996,00 € -10,04% 2

 

Das Ergebnis weist eine große Ähnlichkeit mit dem aus dem Jahre 2011 auf. Die 10%-Regel schnitt am Besten ab, gefolgt von der Buy-and-Hold Strategie (und den entsprechenden Strategien ohne Verkaufssignal). Das Resultat überrascht nicht, da die Dauer des Bärenmarktes mit 5,8 Monaten in einer ähnlichen Größenordnung wie die von 2011 liegt.

Baisse 2015/2016

 

  Datum Indexstand Kurssturz Dauer bis Kurstief Indexstand Kursanstieg Kursanstieg
Nr. Start Ende Hoch Tief in % Börsentage ca. Monate nächstes Hoch in % vom Tief in % vom Hoch
7 23.11.15 08.02.16 11293,76 8967,51 20,60% 55 2,5 11814,27 31,75% 4,61%

 

pic2016

Der Bärenmarkt war mit einer Dauer von 2,5 Monaten sehr kurz. Der Verlauf gliederte sich in mehrere Phasen:
In den ersten beiden Wochen fiel der Kurs um fast 1.000 Punkten. Danach folgten 2 Phasen mit leichten Kursanstiegen und anschließenden Kurseinbrüchen von 1.200 bzw. 800 Punkten.

Nachfolgend die Daten zum Ausstieg und Wiedereinstieg:

 

2015/16   Hoch: 11293,76 Tief: 8967,51
           
Verkauf Verkaufs- Verkauf nach Verkaufs- Verkauf unter Verkauf über
Typ datum x Tagen kursstand Hoch in % Tief in %
           
200 Tage-Linien Strategie 30.11.15 5 10752,10 -4,80% 19,90%
SMA200 falllend 30.11.15 5 10752,10 -4,80% 19,90%
SMA30 vs SMA200 kein Verkauf        
SMA50 vs SMA200 kein Verkauf        
SMA30 vs SMA200 fallend kein Verkauf        
SMA50 vs SMA200 fallend kein Verkauf        
200 Tage + SMA200 fallend 30.11.15 5 10752,10 -4,80% 19,90%
SMA30 + SMA50 vs SMA200 kein Verkauf        
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend kein Verkauf        
10% Regel 04.01.16 30 9849,30 -12,79% 9,83%
15% Regel 11.01.16 35 9545,20 -15,48% 6,44%
20% Regel kein Verkauf        
           
Kauf Kauf- Kauf x Tage Kauf- Kauf unter Kauf über
Typ datum nach Tief kursstand Hoch in % Tief in %
           
200 Tage-Linien Strategie 18.04.16 50 10373,49 -8,15% 15,68%
SMA200 falllend 23.05.16 75 10580,38 -6,32% 17,99%
SMA30 vs SMA200 kein Verkauf        
SMA50 vs SMA200 kein Verkauf        
SMA30 vs SMA200 fallend kein Verkauf        
SMA50 vs SMA200 fallend kein Verkauf        
200 Tage + SMA200 fallend 23.05.16 75 10580,38 -6,32% 17,99%
SMA30 + SMA50 vs SMA200 kein Verkauf        
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend kein Verkauf        
10% Regel 14.03.16 25 9950,8 -11,89% 10,97%
15% Regel 18.04.16 50 10373,49 -8,15% 15,68%

 

Die Mehrheit der Strategien (nämlich  deren sieben) lösten kein Verkaufssignal aus. Soweit Verkaufssignale gebildet wurden, erfolgten diese bereits nach kurzer Zeit (1 bis 7 Wochen). Dagegen erfolgten die Kaufsignale erst 10 bis 15 Wochen nach dem Tiefststand. Lediglich die 10%-Regel lieferte bereits nach 5 Wochen ein Kaufsignal.

Die nachfolgende Tabelle zeigt, was aus 10.000 € Startkapital zum höchsten Kurs vor der Baisse bis zum 03.05.2016 geworden wären. Zu diesem Termin erzeugte die letzte Strategie ein Wiedereinstiegssignal (sofern zuvor ein Verkaufssignal generiert wurde).

 

Depotwert am Start:10.000 € Start- Verkaufs- Kaufdatum Depotwert Veränderung Rang
Typ datum datum   03.05.16 zu Hoch in %
           
200 Tage-Linien Strategie 23.11.15 30.11.15 18.04.16 9.712,29 € -2,88% 3
SMA200 falllend 23.11.15 30.11.15 23.05.16 9.794,40 € -2,06% 1
SMA30 vs SMA200 23.11.15 kein Verkauf kein Kauf 9.372,56 € -6,27% 4
SMA50 vs SMA200 23.11.15 kein Verkauf kein Kauf 9.372,56 € -6,27% 4
SMA30 vs SMA200 fallend 23.11.15 kein Verkauf kein Kauf 9.372,56 € -6,27% 4
SMA50 vs SMA200 fallend 23.11.15 kein Verkauf kein Kauf 9.372,56 € -6,27% 4
200 Tage + SMA200 fallend 23.11.15 30.11.15 23.05.16 9.794,40 € -2,06% 1
SMA30 + SMA50 vs SMA200 23.11.15 kein Verkauf kein Kauf 9.372,56 € -6,27% 4
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 23.11.15 kein Verkauf kein Kauf 9.372,56 € -6,27% 4
10% Regel 23.11.15 04.01.16 14.03.16 9.276,51 € -7,23% 12
15% Regel 23.11.15 11.01.16 18.04.16 8.629,43 € -13,71% 13
20% Regel 23.11.15 kein Verkauf kein Kauf 9.372,56 € -6,27% 4
Buy-and-Hold 23.11.15 kein Verkauf kein Kauf 9.372,56 € -6,27% 4

 

Sofern wir nicht auf die Platzierung, sondern auf die absoluten Werte blicken, lässt sich feststellen, dass sich mit Ausnahme der 15%-Regel alle Strategien in einem sehr engen Bereich bewegen. D.h. bei dieser Baisse hat die Art der Strategie kaum eine Rolle gespielt.

Im nächsten Artikel wollen wir die Ergebnisse der einzelnen Bärenmärkte zusammenfassen. Danach wollen wir die einzelnen Strategien über den gesamten Zeitraum untersuchen, da eine Strategie zwar wunderbar bei einem Bärenmarkt funktionieren kann, aber die Performance wohl leiden wird, wenn zwischen den Abschwungphasen viele Verkaufs- und Kaufsignale erfolgen.
Schließlich soll ein Resümee gezogen und Handlungsmöglichkeiten aufgezeigt werden.

 

März 26

Bärenmarkt – Ein- und Ausstiegssignale ermitteln

European Brown Bear relaxing in GrassIm letzten Artikel haben wir die Tabelle mit den Bärenmärkten der letzten 25 Jahre gesehen.
Auf den ersten Blick ist zu erkennen, dass es nicht den “klassischen Bärenmarkt” aus der Schablone gibt. Die Dauer variierte zwischen 2,5 Monaten und 3 Jahren, die Kursverluste beliefen sich zwischen 20% und 70%. Auch die Verläufe –  also wie schnell fallen die Kurse, zu welchem Zeitpunkt, gibt es Gegenbewegungen etc. – unterscheiden sich deutlich, wie wir im Folgenden sehen werden.

Insofern wäre es auch illusorisch zu erwarten, dass wir Signale für den Ein- und Ausstieg finden, die sich über alle Börsenphasen hinweg bewähren. Unabhängig welche Strategie Sie einsetzen und welche Signale Sie verwenden, kann es sich immer nur um Wahrscheinlichkeiten  handeln, ob das Investment erfolgreich ist oder nicht. Keine Strategie wird immer besser abschneiden als ein Vergleichsindex. Liefert die Strategie aber häufiger eine Überrendite im Vergleich zum Vergleichsindex, so handelt es sich um eine gute Strategie.

In den folgenden Abschnitten werden verschiedene Ein- und Ausstiegssignale für die einzelnen Bärenmärkte überprüft. Selbstverständlich kann nur ein kleiner Teil der möglichen Signale getestet werden. Einerseits ist die Zahl der Signale, die die verschiedenen Formen der technischen Analyse bieten, viel zu groß, um komplett untersucht zu werden. Zum anderen stehen uns auch nicht alle benötigten Daten für den langen Zeitraum zur Verfügung, um gewisse Techniken umzusetzen.

Folgende Strategien werden untersucht:

  1. 200-Tage-Linien Strategie
    Ein Verkaufssignal erfolgt, wenn der Kurs oberhalb der 200-Tage-Linie kommend die 200-Tage-Linie nach unten durchstößt.
    Analog erfolgt ein Kaufsignal, wenn der Kurs unterhalb der 200-Tage-Linie kommend die 200-Tage-Linie nach oben durchbricht.
  2. Fallende/steigende 200-Tage Linie
    Ein Verkaufssignal erfolgt, wenn der aktuellste Wert der 200-Tage Linie tiefer notiert als die vorausgehenden (steigenden) Werte.
    Ein Kaufsignal erfolgt, wenn der aktuellste Wert der 200-Tage Linie höher notiert als die vorausgehenden (fallenden) Werte.
  3. 30-Tage-Linie durchbricht 200-Tage Linie
    Ein Verkaufssignal erfolgt, wenn die 30-Tage Linie die 200-Tage Linie von oben nach unten durchbricht.
    Ein Kaufsignal erfolgt, wenn die 30-Tage Linie die 200-Tage Linie von unten nach oben durchbricht.
  4. 50-Tage-Linie durchbricht 200-Tage Linie
    Ein Verkaufssignal erfolgt, wenn die 50-Tage Linie die 200-Tage Linie von oben nach unten durchbricht.
    Ein Kaufsignal erfolgt, wenn die 50-Tage Linie die 200-Tage Linie von unten nach oben durchbricht.
  5. 30-Tage-Linie durchbricht fallende 200-Tage Linie
    Ein Verkaufssignal erfolgt, wenn die 30-Tage Linie die fallende 200-Tage Linie von oben nach unten durchbricht.
    Ein Kaufsignal erfolgt, wenn die 30-Tage Linie die steigende 200-Tage Linie von unten nach oben durchbricht.
  6. 50-Tage-Linie durchbricht fallende 200-Tage Linie
    Ein Verkaufssignal erfolgt, wenn die 50-Tage Linie die fallende 200-Tage Linie von oben nach unten durchbricht.
    Ein Kaufsignal erfolgt, wenn die 50-Tage Linie die steigende 200-Tage Linie von unten nach oben durchbricht.
  7. 200-Tage-Linien Strategie bei fallender/steigender 200-Tage Linie
    Ein Verkaufssignal erfolgt, wenn die 200-Tage-Linien Strategie auf Verkaufen steht und die 200-Tahe Linie fällt.
    Ein Kaufsignal erfolgt, wenn die 200-Tage-Linien Strategie auf Kaufen steht und die 200-Tahe Linie steigt.
  8. 30-Tage-Linie durchbricht 200-Tage Linie und 50-Tage-Linie durchbricht 200-Tage Linie
    Ein Verkaufssignal erfolgt, wenn die 30-Tage Linie die 200-Tage Linie von oben nach unten durchbricht, und wenn die 50-Tage Linie die 200-Tage Linie von oben nach unten durchbricht.
    Ein Kaufsignal erfolgt, wenn die 30-Tage Linie die 200-Tage Linie von unten nach oben durchbricht, und wenn die 50-Tage Linie die 200-Tage Linie von unten nach oben durchbricht.
  9. 30-Tage-Linie durchbricht fallende 200-Tage Linie und 50-Tage-Linie durchbricht fallende 200-Tage Linie
    Ein Verkaufssignal erfolgt, wenn die 30-Tage Linie die fallende 200-Tage Linie von oben nach unten durchbricht, und wenn die 50-Tage Linie die steigende 200-Tage Linie von oben nach unten durchbricht.
    Ein Kaufsignal erfolgt, wenn die 30-Tage Linie die 200-Tage Linie von unten nach oben durchbricht, und wenn die 50-Tage Linie die 200-Tage Linie von unten nach oben durchbricht.
  10. 10%-Regel
    Ein Verkaufssignal erfolgt, wenn der Kurs mehr als 10% unterhalb des höchsten Kurses der Periode fällt.
    Ein Kaufsignal erfolgt, wenn der Kurs mehr als 10% oberhalb des tiefsten Kurses steigt.
  11. 15%-Regel
    Ein Verkaufssignal erfolgt, wenn der Kurs mehr als 15% unterhalb des höchsten Kurses der Periode fällt.
    Ein Kaufsignal erfolgt, wenn der Kurs mehr als 15% oberhalb des tiefsten Kurses steigt.
  12. 20%-Regel
    Ein Verkaufssignal erfolgt, wenn der Kurs mehr als 20% unterhalb des höchsten Kurses der Periode fällt.
    Ein Kaufsignal erfolgt, wenn der Kurs mehr als 20% oberhalb des tiefsten Kurses steigt.

Auswertung der Strategien im Bezug zu den einzelnen Bärenmärkten

Für die Ergebnisse der Auswertungen im weiteren Verlauf ist zu beachten, dass mit Wochenschlusskursen gearbeitet wurde. D.h. die tatsächlichen Tiefs waren in der Regel etwas tiefer und die Hochs etwas höher als die verwendeten Kurse. Für die Schlussfolgerungen ist dies aber unerheblich.

Baisse 1992

  Datum Indexstand Kurssturz Dauer bis Kurstief Indexstand Kursanstieg Kursanstieg
Nr. Start Ende Hoch Tief in % Börsentage ca. Monate nächstes Hoch in % vom Tief in % vom Hoch
1 25.05.92 05.10.92 1803,20 1439,70 20,16% 95 4,4 6147,87 327,02% 240,94%

 

pic1992

Die Kurse fallen in den ersten 4 bis 5 Wochen nur leicht, um anschließend relativ steil abzustürzen. Das Tief wird Anfang Oktober erreicht, aber erst ab Mitte Janual 1993 steigen die Kurse wieder deutlich an.

Nachfolgend die Daten zum Ausstieg und Wiedereinstieg:

 

Baisse 1992   Hoch: 1803,20 Tief: 1439,70
           
Verkauf Verkaufs- Verkauf nach Verkaufs- Verkauf unter Verkauf über
Typ datum x Tagen kursstand Hoch in % Tief in %
           
200 Tage-Linien Strategie
 20.07.92 40 1610,40 -10,69% 11,86%
SMA200 falllend 10.08.92 55 1547,80 -14,16% 7,51%
SMA30 vs SMA200 31.08.92 70 1536,50 -14,79% 6,72%
SMA50 vs SMA200 17.08.92 60 1520,00 -15,71% 5,58%
SMA30 vs SMA200 fallend 31.08.92 70 1536,50 -14,79% 6,72%
SMA50 vs SMA200 fallend 17.08.92 60 1520,00 -15,71% 5,58%
200 Tage + SMA200 fallend kein Verkauf        
SMA30 + SMA50 vs SMA200 31.08.92 70 1536,50 -14,79% 6,72%
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 31.08.92 70 1536,50 -14,79% 6,72%
10% Regel 27.07.92 45 1615,40 -10,41% 12,20%
15% Regel 17.08.92 60 1520,00 -15,71% 5,58%
20% Regel 05.10.92 95 1439,70 -20,16% 0,00%
           
Kauf Kauf- Kauf x Tage Kauf- Kauf unter Kauf über
Typ datum nach Tief kursstand Hoch in % Tief in %
           
200 Tage-Linien Strategie
 01.02.93 85 1641,40 -8,97% 14,01%
SMA200 falllend 26.04.93 145 1627,20 -9,76% 13,02%
SMA30 vs SMA200 15.03.93 115 1698,80 -5,79% 18,00%
SMA50 vs SMA200 22.02.93 100 1684,40 -6,59% 17,00%
SMA30 vs SMA200 fallend 03.07.95 790 2153,40 19,42% 49,57%
SMA50 vs SMA200 fallend 12.06.95 775 2120,00 17,57% 47,25%
200 Tage + SMA200 fallend kein Verkauf
SMA30 + SMA50 vs SMA200 15.03.93 115 1698,80 -5,79% 18,00%
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 15.03.93 115 1698,80 -5,79% 18,00%
10% Regel 18.01.93 75 1587,60 -11,96% 10,27%
15% Regel 08.02.93 90 1661,40 -7,86% 15,40%
20% Regel 05.07.93 195 1797,40 -0,32% 24,85%

 

Die Verkaufssignale wurden in dieser Baisse ziemlich spät  zwischen 8 Wochen (40 Börsentagen) und 14 Wochen (70 Börsentagen) generiert. Bei der 20%-Regel wurde der Verkauf gar erst nach 19 Wochen zum absoluten Tiefstkurs realisiert. Entsprechend lagen die Verkaufskurse zwischen 10% und 15% vom Höchstkurs entfernt, bei der 20%-Regel war der Abstand – wie zu erwarten – mehr als 20%.
Extremer waren die Daten zum Wiedereinstieg. Dieser dauerte zwischen 15 Wochen und mehr als 3 Jahren. Somit lagen die Kaufkurse zwischen 10% und 50% über dem Tief.

Die nachfolgende Tabelle zeigt, was aus 10.000 € Startkapital zum höchsten Kurs vor der Baisse bis zum 3.07.1995 geworden wären. Zu diesem Termin erzeugte die letzte Strategie ein Wiedereinstiegssignal (sofern zuvor ein Verkaufssignal generiert wurde).

 

Depotwert am Start:10.000 € Start- Verkaufs- Kaufdatum Depotwert Veränderung Rang
Typ datum datum   03.07.95 zu Hoch in %
           
200 Tage-Linien Strategie 25.05.92 20.07.92 01.02.93 11.717,17 € 17,17% 4
SMA200 falllend 25.05.92 10.08.92 26.04.93 11.358,16 € 13,58% 5
SMA30 vs SMA200 25.05.92 31.08.92 15.03.93 10.800,03 € 8,00% 7
SMA50 vs SMA200 25.05.92 17.08.92 22.02.93 10.776,07 € 7,76% 10
SMA30 vs SMA200 fallend 25.05.92 31.08.92 03.07.95 8.522,48 € -14,78% 13
SMA50 vs SMA200 fallend 25.05.92 17.08.92 12.06.95 8.563,67 € -14,36% 12
200 Tage + SMA200 fallend 25.05.92 kein Verkauf kein Kauf 11.940,11 € 19,40% 2
SMA30 + SMA50 vs SMA200 25.05.92 31.08.92 15.03.93 10.800,03 € 8,00% 7
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 25.05.92 31.08.92 15.03.93 10.800,03 € 8,00% 7
10% Regel 25.05.92 27.07.92 18.01.93 12.150,70 € 21,51% 1
15% Regel 25.05.92 17.08.92 08.02.93 10.925,51 € 9,26% 6
20% Regel 25.05.92 05.10.92 05.07.93 9.566,85 € -4,33% 11
Buy-and-Hold 25.05.92 kein Verkauf kein Kauf 11.940,11 € 19,40% 2


Lediglich bei der 10%-Regel Strategie war die Performance besser als bei einer reinen Buy-and Hold Strategie, bzw. der 200-Tage-Linien Strategie kombiniert mit einer fallenden 200-Tage Linie, die ebenfalls kein Verkaufssignal auslöste. Nur die reine 200-Tage-Linien Strategie konnte noch ähnlich gut abschneiden.
Die Strategien der 30- bzw. 50-Tage Linie in Kombination mit einer fallenden 200-Tage-Linie und die 20%-Regel Strategie bescherten sogar einen Verlust.

Baisse 1998

 

Datum Indexstand Kurssturz Dauer bis Kurstief Indexstand Kursanstieg Kursanstieg
Start Ende Hoch Tief in % Börsentage ca. Monate nächstes Hoch in % vom Tief in % vom Hoch
13.07.98 28.09.98 6147,87 3962,50 35,55% 55 2,5 7975,95 101,29% 29,74%

 

pic1998

Die Kurse fallen im kompletten Zeitraum von 11 Wochen kontinuierlich. Die Kurse blieben rund 1 Woche im Bereich des Tiefs, um anschließend wieder steil zu steigen.

Nachfolgend die Daten zum Ausstieg und Wiedereinstieg:

 

1998   Hoch: 6147,87 Tief: 3962,50
           
Verkauf Verkaufs- Verkauf nach Verkaufs- Verkauf unter Verkauf über
Typ datum x Tagen kursstand Hoch in % Tief in %
           
200 Tage-Linien Strategie 24.08.98 30 4993,54 -18,78% 26,02%
SMA200 falllend 28.09.98 55 3962,50 -35,55% 0,00%
SMA30 vs SMA200 12.10.98 65 4889,10 -20,47% 23,38%
SMA50 vs SMA200 28.09.98 55 3962,50 -35,55% 0,00%
SMA30 vs SMA200 fallend kein Verkauf        
SMA50 vs SMA200 fallend 28.09.98 55 3962,50 -35,55% 0,00%
200 Tage + SMA200 fallend kein Verkauf        
SMA30 + SMA50 vs SMA200 12.10.98 65 4889,10 -20,47% 23,38%
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 12.10.98 65 4889,10 -20,47% 23,38%
10% Regel 10.08.98 20 5447,90 -11,39% 37,49%
15% Regel 17.08.98 25 5163,50 -16,01% 30,31%
20% Regel 31.08.98 35 4820,20 -21,60% 21,65%
           
Kauf Kauf- Kauf x Tage Kauf- Kauf unter Kauf über
Typ datum nach Tief kursstand Hoch in % Tief in %
           
200 Tage-Linien Strategie 04.01.99 70 5392,84 -12,28% 36,10%
SMA200 falllend 12.10.98 10 4489,10 -26,98% 13,29%
SMA30 vs SMA200 06.04.99 135 5124,18 -16,65% 29,32%
SMA50 vs SMA200 12.04.99 140 5155,35 -16,14% 30,10%
SMA30 vs SMA200 fallend kein Verkauf        
SMA50 vs SMA200 fallend 01.11.04 1590 4063,58 -33,90% 2,55%
200 Tage + SMA200 fallend kein Verkauf        
SMA30 + SMA50 vs SMA200 12.04.99 140 5155,35 -16,14% 30,10%
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 12.04.99 140 5155,35 -16,14% 30,10%
10% Regel 12.10.98 10 4489,10 -26,98% 13,29%
15% Regel 26.10.98 20 4671,10 -24,02% 17,88%
20% Regel 02.11.98 25 4836,20 -21,34% 22,05%

 

Mit einer Zeitraum von 11 Wochen war der Bärenmarkt nur von kurzer Dauer. Entsprechend wurden 6 Verkaufssignale in dieser Baisse erst am Ende oder sogar nach dessen Ende generiert. Vier Strategien erzeugten Verkaufssignale zwische Woche 4 und Woche 7, bei 2 Strategien wurde kein Verkauf ausgelöst. Die Verkaufskurse lagen zwischen 11% und 35% unterhalb des Höchstkurs’.
Auch hier waren die Daten zum Wiedereinstieg weit gestreut. Dieser dauerte zwischen 2 Wochen und mehr als 5 Jahren. Somit lagen die Kaufkurse zwischen 2,5% und 36% über dem Tief.

Die nachfolgende Tabelle zeigt, was aus 10.000 € Startkapital zum höchsten Kurs vor der Baisse bis zum 12.04.1999 geworden wären. Zu diesem Termin erzeugte die letzte Strategie ein Wiedereinstiegssignal (sofern zuvor ein Verkaufssignal generiert wurde) mit Ausnahme 50-Tage Linie in Kombination mit der fallenden 200-Tage-Linie, die erst nach der nächsten Krise ein Einstiegssignal erzeugte.

 

Depotwert am Start:10.000 € Start- Verkaufs- Kaufdatum Depotwert Veränderung Rang
Typ datum datum   12.04.99 zu Hoch in %
           
200 Tage-Linien Strategie 13.07.98 24.08.98 04.01.99 7.774,29 € -22,26% 11
SMA200 falllend 13.07.98 28.09.98 12.10.98 7.412,48 € -25,88% 12
SMA30 vs SMA200 13.07.98 12.10.98 06.04.99 8.009,27 € -19,91% 8
SMA50 vs SMA200 13.07.98 28.09.98 12.04.99 6.459,81 € -35,40% 13
SMA30 vs SMA200 fallend 13.07.98 kein Verkauf kein Kauf 8.392,15 € -16,08% 3
SMA50 vs SMA200 fallend 13.07.98 28.09.98 01.11.04 8.184,86 € -18,15% 7
200 Tage + SMA200 fallend 13.07.98 kein Verkauf kein Kauf 8.392,15 € -16,08% 3
SMA30 + SMA50 vs SMA200 13.07.98 12.10.98 12.04.99 7.960,91 € -20,39% 9
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 13.07.98 12.10.98 12.04.99 7.960,91 € -20,39% 9
10% Regel 13.07.98 10.08.98 12.10.98 10.178,58 € 1,79% 1
15% Regel 13.07.98 17.08.98 26.10.98 9.272,15 € -7,28% 2
20% Regel 13.07.98 31.08.98 02.11.98 8.366,23 € -16,34% 6
Buy-and-Hold 13.07.98 kein Verkauf kein Kauf 8.392,15 € -16,08% 3


Nur die 10%-Regel brachte eine positive Performance. Nur letztere und die 15%-Regel konnten besser als eine Buy-and-Hold Strategie abschneiden.
Sehr schlechte Ergebnisse lieferten die 50-Tage Linie in Kombination mit der fallenden 200-Tage-Linie, sowie die fallende 200-Tage-Linie.

Dot.com Krise 2000

 

  Datum Indexstand Kurssturz Dauer bis Kurstief Indexstand Kursanstieg Kursanstieg
Nr. Start Ende Hoch Tief in % Börsentage ca. Monate nächstes Hoch in % vom Tief in % vom Hoch
3 06.03.00 10.03.03 7975,95 2403,19 69,87% 785 36,1 8092,77 236,75% 1,46%

 

pic2000

2000   Hoch: 7975,95 Tief: 2403,19  
             
Verkauf Verkaufs- Verkauf nach Verkaufs- Verkauf unter Verkauf über Bemerkung
Typ datum x Tagen kursstand Hoch in % Tief in %  
             
200 Tage-Linien Strategie 31.07.00 110 7016,59 -12,03% 191,97% ***
SMA200 falllend 02.10.00 155 6776,39 -15,04% 181,97% **
SMA30 vs SMA200 21.08.00 125 7307,17 -8,38% 204,06% *
SMA50 vs SMA200 21.08.00 125 7307,17 -8,38% 204,06% *
SMA30 vs SMA200 fallend kein Verkauf        
SMA50 vs SMA200 fallend kein Verkauf        
200 Tage + SMA200 fallend 22.04.02 555 5000,38 -37,31% 108,07%  
SMA30 + SMA50 vs SMA200 11.09.00 140 6999,54 -12,24% 191,26% *
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 11.09.00 140 6999,54 -12,24% 191,26% *
10% Regel 17.04.00 30 7157,90 -10,26% 197,85% ****
15% Regel 18.09.00 145 6740,20 -15,49% 180,47% **
20% Regel 11.12.00 205 6331,30 -20,62% 163,45% **
             
Kauf Kauf- Kauf x Tage Kauf- Kauf unter Kauf über Bemerkung
Typ datum nach Tief kursstand Hoch in % Tief in %  
             
200 Tage-Linien Strategie 12.05.03 45 2989,08 -62,52% 24,38% ***
SMA200 falllend 23.06.03 75 3224,66 -59,57% 34,18% **
SMA30 vs SMA200 23.06.03 75 3224,66 -59,57% 34,18% *
SMA50 vs SMA200 09.06.03 65 3168,71 -60,27% 31,85% *
SMA30 vs SMA200 fallend kein Verkauf        
SMA50 vs SMA200 fallend kein Verkauf        
200 Tage + SMA200 fallend 17.05.04 310 3831,84 -51,96% 59,45%  
SMA30 + SMA50 vs SMA200 23.06.03 75 3224,66 -59,57% 34,18% *
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 23.06.03 75 3224,66 -59,57% 34,18% *
10% Regel 17.03.03 5 2715,00 -65,96% 12,97% ****
15% Regel 14.04.03 25 2899,70 -63,64% 20,66% **
20% Regel 14.04.03 25 2899,70 -63,64% 20,66% **

* Neben dem ersten Verkaufssignal und dem abschließenden Kaufsignal erfolgte 1 weiterer Verkauf und Kauf innerhalb der Baisse
** Neben dem ersten Verkaufssignal und dem abschließenden Kaufsignal erfolgten 2 weiterere Verkäufe und Käufe innerhalb der Baisse
*** Neben dem ersten Verkaufssignal und dem abschließenden Kaufsignal erfolgten 3 weiterere Verkäufe und Käufe innerhalb der Baisse
**** Neben dem ersten Verkaufssignal und dem abschließenden Kaufsignal erfolgten 4 weiterere Verkäufe und Käufe innerhalb der Baisse

Mit einer Zeitraum von mehr als 3 Jahren war die Dot.com Krise der längste Bärenmarkt in unserem Beobachtungszeitraum. Der Kursabfall verlief nicht schlagartig (mit Ausnahme des steilen Absturzes im September 2001 im Zusammenhang mit dem 9/11-Terroranschlag), sondern mehr oder weniger kontinuierlich. Zweimal (Oktober 2001 und November 2002) kam es gar zu einer Bärenmarktrally, in der die Kurse jeweils mehr um 20% stiegen, um anschließend noch tiefer abzufallen.
Dieser Verlauf hatte zur Folge, dass bei 2 Strategien kein Verkaufssignal erfolgte, während andere Strategien bis zu 4 zusätzlichen Verkaufs- und Kaufsignalen auslösten.
Entsprechend breit war die Streuung auch, was die Dauer bis zur Generierung der Signale angeht. Aber bei allen Strategien, die Verkaufssignale lieferten, lag der Wiedereinstiegskurs mehr als 50% unter dem ursprünglichen Hoch, was die Überlegenheit gegenüber einer reinen Buy-and-Hold Strategie zum Ausdruck bringt.

Die nachfolgende Tabelle zeigt, was aus 10.000 € Startkapital zum höchsten Kurs vor der Baisse bis zum 17.05.2004 geworden wären. Zu diesem Termin erzeugte die letzte Strategie ein Wiedereinstiegssignal (sofern zuvor ein Verkaufssignal generiert wurde).

 

Depotwert am Start:10.000 € Start- Verkaufs- Kaufdatum Depotwert Veränderung Rang
Typ datum datum   17.05.04 zu Hoch in %
           
200 Tage-Linien Strategie 06.03.00 31.07.00 12.05.03 9.788,97 € -2,11% 2
SMA200 falllend 06.03.00 02.10.00 23.06.03 9.475,55 € -5,24% 3
SMA30 vs SMA200 06.03.00 21.08.00 23.06.03 9.068,20 € -9,32% 5
SMA50 vs SMA200 06.03.00 21.08.00 09.06.03 8.841,15 € -11,59% 6
SMA30 vs SMA200 fallend 06.03.00 kein Verkauf kein Kauf 4.819,88 € -51,80% 11
SMA50 vs SMA200 fallend 06.03.00 kein Verkauf kein Kauf 4.819,88 € -51,80% 11
200 Tage + SMA200 fallend 06.03.00 22.04.02 17.05.04 6.280,13 € -37,20% 10
SMA30 + SMA50 vs SMA200 06.03.00 11.09.00 23.06.03 8.700,08 € -13,00% 7
SMA30 + SMA50 vs SMA200 fallend 06.03.00 11.09.00 23.06.03 8.700,08 € -13,00% 7
10% Regel 06.03.00 17.04.00 17.03.03 9.982,31 € -0,18% 1
15% Regel 06.03.00 18.09.00 14.04.03 9.203,77 € -7,96% 4
20% Regel 06.03.00 11.12.00 14.04.03 7.561,17 € -24,39% 9
Buy-and-Hold 06.03.00 kein Verkauf kein Kauf 4.819,88 € -51,80% 11

 

Keine Strategie konnte eine positive Performance vorbringen, was aber bei einem Kurssturz von fast 70% nicht überraschen dürfte.
Die 10%-Regel verpasste dies mit einem Minus von 0,18% nur sehr knapp. Aber auch etliche weitere Strategien konnten den Verlust auf unter 10% zum Überprüfungstermin hin halten.
Ganz unten in der Performancerangliste notieren die Buy-and -Hold Strategie und die 30- bzw. 50-Tage-Linien Strategie in Kombination mit der fallenden 200-Tage-Linie, die beide kein Verkaufssignal erzeugten.

Die vier Bärenmärkte der jüngeren Vergangenheit wollen wir im nächsten Artikel behandeln.

 

März 14

Bärenmarkt – Definition und historische Ereignisse

louisiana-black-bearVor Kurzem hatte ich einen interessenten Meinungsaustausch mit einem Leser zum Thema Aktienstrategien. Unter anderem ging es um das Verhalten als Anleger in einem Bärenmarkt.

Zuerst schien die Antwort offensichtlich, doch nach und nach erschienen mehr und mehr Fragezeichen. Einfach wäre es, wenn wir zum Beispiel per rotem Blinklicht zuverlässig darauf aufmerksam gemacht würden, dass ein Bärenmarkt im Anflug ist. Leider haben wir diese Warnleuchte nicht.

Wie können wir aber einen Abschwung erkennen, der uns zu einer Handlung veranlasst? Je mehr sich der Anleger mit dem Thema beschäftigt, desto mehr wird ihm bewusst werden, wie komplex die Fragestellung ist.

Um etwas Licht in das Dunkel zu bringen, sind eine einheitliche Sprache (betreffend der Begrifflichkeiten) und ein Blick in die Vergangenheit notwendig.

In diesem Artikel und vermutlich zwei weiteren Folgeartikeln wollen wir und mit folgenden Punkten beschäftigen:

  • Definition der Begriffe
  • Auflistung der Bärenmärkte seit 1991
  • Festlegung und Auswertung von Signalen zur möglichen Erkennung von Bärenmärkten
  • Bewertung der Ergebnisse
  • Handlungsmöglichkeiten in Bärenmärkten

Definition von Bärenmarkt und Co

Bärenmarkt, Baisse, Börsencrash, Korrektur, Bärenmarktrally, Bullenfalle. Viele Begriffe beziehen sich auf fallende Kurse oder sind Effekte während Phasen von Kursrückgängen. Lassen Sie uns einen Blick auf die jeweilige Bedeutung werfen, wobei nicht immer eine eindeutige Definition zu finden ist. Während manche Begriffe einen identischen Hintergrund haben, haben andere eine unterschiedliche Bedeutung, ohne dass aber eine klare Abgrenzung gegeben ist.

Bärenmarkt / Baisse:

Beide Begriffe haben die identische Bedeutung.
Wikipedia definiert die Begriffe zusammen mit dem gegensätzlichen Bullenmarkt wie folgt:

“Der Begriff Bullenmarkt oder Hausse [os] (französisch für Anstieg, Steigerung) steht an der Börse für anhaltend steigende Kurse und Bärenmarkt oder Baisse [bɛs] (französisch für Rückgang, Abnahme) für anhaltend sinkende Kurse.”

Die US-amerikanische Finanzwebsite Investopedia wird noch etwas genauer (Anmerkung: eigene Übersetzung):

“Ein Bärenmarkt ist ein Zustand, bei dem Wertpapierkurse fallen und ein weitverbreiteter Pessimismus eine sich selbst erfüllende Abwärtsspirale des Aktienmarktes in Gang setzt. Investoren erwarten in dem Maße Verluste wie der Pessimismus und die Anzahl der Verkäufe zunimmt. Obwohl die Zahlen (unterschiedlicher Bärenmärkte – Anm. des Übersetzers) variieren, ist ein Rückgang von mindestens 20% vom Hoch von mehreren breiten Marktindizes, wie dem Dow Jones Inustrial Average (DJIA) oder dem Standard & Poor’s 500 Index (S&P 500) über einen Zeitraum von (mindestens – Anm. des Übersetzers) 2 Monaten als Eintritt in einen Bärenmarkt zu betrachten.”

Hier finden wir mit dem Kursrückgang von mindestens 20% und der Dauer von mindestens 2 Monaten zwei konkrete Angaben. Bei den späteren Betrachtungen verwenden wir den DAX als Marktindex zur Erkennung eines Bärenmarktes. Erfüllt der DAX als deutscher Leitindex die beschriebenen Voraussetzungen, können wir davon ausgehen, dass auch andere Indizes die Bedingungen für eine Baisse erfüllen.

Crash (Börsenkrach / Börsencrash):

Werfen wir wieder einen Blick auf die Definition von Wikipedia:

“Als Börsenkrach (oder Börsencrash) wird ein extremer Kurseinbruch an der Börse bezeichnet. Er dauert einige Tage bis hin zu wenigen Wochen. In dieser Zeit dominieren – meist panikartige – Verkäufe, die einen großen Angebotsüberhang erzeugen und so zu drastisch fallenden Kursen führen.
Börsenkräche treten meist am Ende einer Spekulationsblase auf. Aber auch bei unerwarteten, negativen Ereignissen − z. B. die Insolvenz Lehman Brothers −, in extremen Fällen − z. B. dem Flash Crash − auch vollkommen ohne Nachrichten.
Dann kann es zu einer positiven Rückkopplung kommen: einige Marktteilnehmer verkaufen, wodurch die Kurse zu fallen beginnen. Das treibt weitere Teilnehmer ebenfalls zu Verkäufen und die Kurse fallen weiter.
Es gibt keine eindeutige Definition eines Börsenkrachs. Im Gegensatz zur Baisse fallen die Kurse schneller und plötzlicher, ein Ausdruck von Panikverkäufen.”

Auch der Investor Verlag liefert eine Definition:

“Was ist eigentlich ein Börsencrash?
Zunächst erst einmal zur Definition dieses Phänomens. Allgemeine Lesart ist, dass ein Crash nur dann vorliegt, wenn Aktienindizes mehr als 10 % an einem einzigen Handelstag verlieren. Doch sinnvollerweise sollte man die Definition insoweit erweitern, dass ein Crash einfach einen extrem starken Kursverlust in sehr kurzer Zeit bedeutet.”

Die Kennzeichen eines Crash’ sind also ein heftiger Kurseinbruch und eine kurze Zeitspanne.

Korrektur:

Wikipedia liefert folgende Definition:

“Eine „Korrektur“ ist eine zeitlich eng begrenzte Gegenbewegung der Kurse (beispielsweise eine kurzfristige Baissephase innerhalb einer übergeordneten Hausse).”

Investopedia fordert einen Zeitraum für eine Korrektur von weniger als 2 Monaten.

Lassen Sie uns vereinfacht nach dem Auschlussprinzip vorgehen: Liegt ein Kurseinbruch vor, ohne dass die Kriterien für einen Bärenmarkt oder einen Crash erfüllt sind, so handelt es sich um eine Korrektur.

Bärenmarktrally:

“Als Bärenmarktrallye wird von den Börsianern eine kräftige Zwischenerholung in einem insgesamt schwachen Umfeld bezeichnet. Es ist also ein „Täuschungsmanöver“ des Marktes, der eigentlich nach unten will.[3] Der Begriff ist als Warnhinweis zu verstehen, denn die Anleger können sich in der weiteren Marktentwicklung täuschen, die sehr wahrscheinlich in einem Abwärtstrend enden wird. Ein historisches Beispiel ist der große Börsencrash von 1929. Die Kurse fielen über mehrere Jahre in Etappen. Zwischendurch erholte sich der Markt mehrfach kräftig um bis 25 %, um danach noch heftiger abzustürzen.” (laut Wikipedia).

Eine Bärenmarktrally ist also ein (meist kurzfristiger) Zeitraum innerhalb eines Bärenmarktes, in dem die Kurse steigen, um anschließend wieder zu fallen.

Bullenfalle:

“Der Begriff Bullenfalle beschreibt eine Kursentwicklung, die Investoren zu der Annahme verleitet, dass die Kurse nun weiter steigen. Sie kaufen Wertpapiere und nach einem kurzen Anstieg fallen die Preise dann jedoch wieder.” (laut Wikipedia).

Die Bullenfalle ist vergleichbar mit der Bärenmarktrally. Letztere tritt aber – wie der Name schon sagt – nur innerhalb eines Bärenmarktes auf, während die Bullenfalle auch in Seitwärtsmärkten auftritt.

Bärenmärkte seit 1991

Legen wir die oben erwähnte Kriterien einer Baisse, also ein Kursrückgang um mindestens 20% und eine Dauer von mindestens 2 Monaten, zugrunde, so lassen sich seit 1991 sieben Bärenmärkte herausfiltern.
Würden wir einen ganz peniblen Maßstab anlegen, so kämen wir sogar auf neun Stück, da während der Baisse nach der Jahrtausendwende zwei Bärenmarktrallies mit über 20% Kurszuwachs erfolgten, denen aber noch tiefere Kurse folgten.

Bei nachfolgender Tabelle mit der Auflistung der Bärenmärkte ist zu beachten, dass Wochenschlusskursen verwendet wurden. Es ist also davon auszugehen, dass die Tiefs unter der Woche noch etwas unter, sowie die Hochs noch etwas über den angegebenen Werten liegen.

 

  Datum Indexstand Kurssturz Dauer bis Kurstief Indexstand Kursanstieg Kursanstieg
Nr. Start Ende Hoch Tief in % Börsentage ca. Monate nächstes Hoch in % vom Tief in % vom Hoch
1 25.05.92 05.10.92 1803,20 1439,70 20,16% 95 4,4 6147,87 327,02% 240,94%
2 13.07.98 28.09.98 6147,87 3962,50 35,55% 55 2,5 7975,95 101,29% 29,74%
3 06.03.00 10.03.03 7975,95 2403,19 69,87% 785 36,1 8092,77 236,75% 1,46%
4 27.12.07 02.03.09 8067,32 3666,41 54,55% 310 14,3 7514,46 104,95% -6,85%
5 25.04.11 05.09.11 7514,46 5189,93 30,93% 95 4,4 12374,73 138,44% 64,68%
6 07.04.15 28.09.15 12374,73 9553,07 22,80% 125 5,8 11293,76 18,22% -8,74%
7 23.11.15 08.02.16 11293,76 8967,51 20,60% 55 2,5 11814,27 31,75% 4,61%

Die Zeiträume der sinkenden Kurse liegen zwischen 2,5 Monaten und drei Jahren. Die Kursrückgänge belaufen sich zwischen 20% und 70%.
Wir erkennen also eine breite Spanne. Deshalb wollen wir uns im nächsten Artikel etwas eingehender mit den einzelnen Abwärtsphasen befassen.

 

Jan. 29

Depotcheck Jahresende 2016

Weighing 1Das Jahr 2016 ist abgelaufen. Somit ist es an der Zeit, das Abschneiden der virtuellen Depots zu überprüfen.

Im abgelaufenen Jahr wurden 25 Depots geführt. Alle zuvor dargestellten Depots wurden weitergeführt. Dazu wurde die Modifizierte Relative Stärke Strategie neu aufgenommen. Wie schon im Vorjahr bleibt das Sparplan-Depot im Vergleich außen vor, da dessen Charakter mit monatlichen Spareinlagen sich von den anderen Depots unterscheidet.
Von den verbleibenden 24 Depots haben 8 besser als der DAX abgeschnitten, was einer Quote von ca. 33,3% entspricht. Deutlich weniger als die rund 43,5% im Jahr zuvor. Zu den Gründen werden wir im weiteren Verlauf kommen.

Doch bevor wir fortfahren, möchte ich die aktuelle Rangliste des Jahres 2016 aufführen. Die farbliche Unterscheidung soll helfen, Strategien mit ähnlicher Performance optisch aufzuzeigen.

 

Platz Vorjahr Strategie Start am: akt. Datum: aktueller Wert Gewinn/ Verlust
1 4 Trendfolge 28.02.14 30.12.16 33.802,81 € 23,29%
2 8 Kombination 28.02.14 30.12.16 27.384,61 € 16,26%
3 – Modifizierte Relative Stärke 04.01.16 30.12.16 23.059,83 € 15,30%
4 2 Relative Stärke „Sell in Summer“ 21.02.14 30.12.16 33.889,30 € 12,31%
5 19 Value Depot „Feste Kriterien“ 02.01.15 30.12.16 21.658,18 € 11,38%
6 1 Relative Stärke nach Levy 21.02.14 30.12.16 32.571,24 € 9,05%
7 7 Umkehr 28.02.14 30.12.16 23.523,42 € 7,90%
8 10 Low-Risk-5 06.01.14 30.12.16 24.453,79 € 7,82%
9 11 DAX 02.01.14 30.12.16 11481,06 6,87%
10 16 200-Tage-Linie Strategie 02.01.14 30.12.16 22.021,63 € 6,86%
11 9 Value Depot „Einfacher,innerer Wert“ 02.01.15 30.12.16 24.151,59 € 6,40%
12 3 Value Depot KBV 02.01.15 30.12.16 26.800,33 € 5,39%
13 21 Unemotional Value Four Plus 02.01.14 30.12.16 21.293,11 € 4,93%
14 15 Schwergewicht 02.01.14 30.12.16 22.225,43 € 4,74%
15 22 Unemotional Value Four 02.01.14 30.12.16 20.424,65 € 3,88%
16 5 Sell in Summer 02.01.14 30.12.16 27.811,85 € 3,87%
17 23 Foolish Four 02.01.14 30.12.16 18.443,31 € 3,68%
18 14 Dogs of the Dow 02.01.14 30.12.16 22.407,16 € 2,10%
19 12 Kombinierte Methode 02.01.14 30.12.16 23.178,71 € 1,91%
20 17 Low Five 02.01.14 30.12.16 20.828,12 € 1,74%
21 6 Otto Normalverdiener Depot 02.01.14 30.12.16 27.649,27 € 1,67%
22 20 200-Tage-Linie Strategie mit Short 02.01.14 30.12.16 17.630,55 € 1,42%
23 24 Low-1 02.01.14 30.12.16 15.071,13 € 1,24%
24 13 Low-Risk-Index 06.01.14 30.12.16 22.542,30 € -0,52%
25 18 Low-2 02.01.14 30.12.16 20.392,36 € -5,64%

Deutlich am Erfolgreichsten war die Trendfolge Strategie mit einem Zuwachs von rund 23,3%. Der DAX kam im selben Zeitraum nur auf 6,87%. Für weit mehr als die Hälfte des Zuwachses zeigte sich Adidas verantwortlich. Die Aktie stieg mit Dividende um über 71%. Mit den Platzierungen 4 und 5 aus den Vorjahren konnte die Strategie bisher überzeugen.
Nicht vergessen werden sollte aber die Tatsache, dass der DAX als Maßstab für die Marktstimmung in all den Jahren anstieg. Offen bleibt, wie die Strategie in negativen Marktphasen abschneidet. Selbstverständlich gilt diese Aussage auch für die anderen Strategien.

Rang 2 belegte 2016 die Kombinationsstrategie. Auch hier war Adidas vertreten. Daneben konnte Infineon überzeugen. In den Jahren zuvor landete die Strategie auf den Plätzen 15 und 8. Neben den drei Werten mit der im Vorjahr besten Performance sind auch die drei Werte mit der schlechtestens Performance vertreten. Mit Adidas war ein Vorjahresverlierer sehr erfolgreich. Für RWE und E.On traf das nicht zu. Hier waren die prinzipiellen Probleme noch nicht bereinigt.

Danach folgen die Relative Stärke Strategien, die erneut überzeugen konnten. Die neu erstellte Modifizierte Relative Stärke schnitt dabei am Besten ab. Aktien, die ihr Momentum verlieren, werden bei dieser Strategie schneller ersetzt. Dahinter folgt die Relative Stärke “Sell-in-Summer”. Hier werden die Werte zweimal im Jahr vollkommen neu zusammengestellt

Überzeugen konnte im vergangenen Jahr auch das Value Depot “Feste Kriterien mit Rang 5. Im Jahr zuvor rangierte das Depot auf Rang 19. Das zeigt, dass zu einer erstklassigen Value Strategie noch ein paar Informationen mehr zu beachten sind.

Im zweiten Jahr hintereinander im Vorderfeld finden sich das Trendfolge, das “Sell-in-Summer” und das “Otto-Normalverdiener” Depot.

Im breiten Mittelfeld finden wir das Umkehr, das Low-Risk-5 und das 200-Tage-Linien Depot, sowie die Value Depots “Einfacherer, innerer Wert” und KBV, die sich alle im Bereich der DAX-Performance von knapp 7% befinden.
Verteilt vom unteren Mittelfeld bis zum Tabellenende sind die Dividendenstrategien verstreut. Dabei sind die etwas breiter gefächerten Werte eher Richtung Mittelfeld positioniert, während das Low-1 und das Low-2 Depot ganz am Ende notieren. Vor allem die beiden Energiekonzerne RWE und E.on, sowie Lufthansa drückten das Niveau. 

Vom Schwergewichts-Depot sind wir Platzierungen um Platz 14 gewohnt, während das “Sell-in-Summer” Depot mit Rang 16 nach Rang 5 im Vorjahr etwas enttäuschte. Ein Blick in die Vergangenheit zeigt aber, dass die Methode nicht jedes Jahr funktioniert, aber über einen längeren Zeitraum stets erfolgreich war

Das Kombinierte Methode und das Low-Risk-Index Depot, die beide mit DAX-Zertifikaten bestückt sind, befinden sich in 2016 mit den Plätzen 19 und 24 weit hinten. Beide zogen in einer negativen Marktphase die Reissleine, doch die Verkaussignale erwiesen sich als Fehlsignale. Das ist der Preis für die Absicherung gegen einen tatsächlichen Bärenmarkt.

Erneut unbefriedigend schloss das 200-Tage-Linien-Depot mit Shortanteil mit Rang 22 (2015 Rang 20) ab. Dessen Stärke kann nur in einem Bärenmarkt zum Tragen kommen.
Nur auf Platz 21 landete das Otto Normalverdiener Depot nach den Plätzen 1 und 6 in den Jahren zuvor. Die Zukunft muss zeigen, ob der Ausreisser nach unten nur eine Eintagsfliege war.

Nachfolgend noch die Rangliste mit der Gesamtperformance. Bitte beachten Sie den unterschiedlichen Startzeitpunkt der Depots mit den Value-Strategien und dem Modifizierten Relative Stärke Depot. Diese sind erst seit zwei, bzw. einem Jahr in der Wertung.

 

Platz Vor- woche Strategie Start am: akt. Datum: aktueller Wert Gewinn/ Verlust
 
1 1 Relative Stärke „Sell in Summer“ 21.02.14 30.12.16 33.889,30 € 69,45%
2 3 Trendfolge 28.02.14 30.12.16 33.802,81 € 69,01%
3 2 Relative Stärke nach Levy 21.02.14 30.12.16 32.571,24 € 62,86%
4 5 Sell in Summer 02.01.14 30.12.16 27.811,85 € 39,06%
5 4 Otto Normalverdiener Depot 02.01.14 30.12.16 27.649,27 € 38,25%
6 7 Kombination 28.02.14 30.12.16 27.384,61 € 36,92%
7 6 Value Depot KBV 02.01.15 30.12.16 26.800,33 € 34,00%
8 11 Low-Risk-5 06.01.14 30.12.16 24.453,79 € 22,27%
9 8 Value Depot „Einfacher,innerer Wert“ 02.01.15 30.12.16 24.151,59 € 20,76%
10 12 DAX 02.01.14 30.12.16 11481,06 19,62%
11 14 Umkehr 28.02.14 30.12.16 23.523,42 € 17,62%
12 9 Kombinierte Methode 02.01.14 30.12.16 23.178,71 € 15,89%
13 – Modifizierte Relative Stärke 04.01.16 30.12.16 23.059,83 € 15,30%
14 10 Low-Risk-Index 06.01.14 30.12.16 22.542,30 € 12,71%
15 13 Dogs of the Dow 02.01.14 30.12.16 22.407,16 € 12,04%
16 16 Schwergewicht 02.01.14 30.12.16 22.225,43 € 11,13%
17 17 200-Tage-Linie Strategie 02.01.14 30.12.16 22.021,63 € 10,11%
18 21 Value Depot „Feste Kriterien“ 02.01.15 30.12.16 21.658,18 € 8,29%
19 18 Low Five 02.01.14 30.12.16 20.828,12 € 4,14%
20 19 Unemotional Value Four Plus 02.01.14 30.12.16 20.440,86 € 2,20%
21 20 Unemotional Value Four 02.01.14 30.12.16 20.424,65 € 2,12%
22 15 Low-2 02.01.14 30.12.16 20.392,36 € 1,96%
23 22 Foolish Four 02.01.14 30.12.16 18.443,31 € -7,78%
24 23 200-Tage-Linie Strategie mit Short 02.01.14 30.12.16 17.630,55 € -11,85%
25 24 Low-1 02.01.14 30.12.16 15.071,13 € -24,64%

 

Bei der Gesamtperformance dominieren die beiden länger laufenden Relative-Stärke Strategien, sowie die Trendfolgestrategie. Da das Ergebnis nur unwesentlich von dem des Jahres 2015 abweicht, soll auf eine separate Bewertung verzichtet werden.
Auch dieses Jahr sollen die Strategie eingehender überprüft werden. Dabei sollen die starken und die schwachen Entwicklungsphasen ermittelt und auf Volatilität und den maximal kumulierten Verlust (Maximum Drawdown) hin untersucht werden.

 

Mit der Nutzung unserer Website erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Cookies verwenden. Weitere Informationen

Die Cookie-Einstellungen auf dieser Website sind auf "Cookies zulassen" eingestellt, um das beste Surferlebnis zu ermöglichen. Wenn du diese Website ohne Änderung der Cookie-Einstellungen verwendest oder auf "Akzeptieren" klickst, erklärst du sich damit einverstanden.

Schließen