Aktienstrategien / Handelssysteme
Die Psychologie der Markteilnehmer – Gier und Angst – sind wesentliche Triebkräfte an der Börse. Erfahrene Investoren wissen wie wichtig es ist, sich bei Investitionsentscheidungen nicht von Emotionen leiten zu lassen. Das Handeln nach festen Regeln, die über lange Jahre gute Ergebnisse gebracht haben, ist eine gute Grundlage für Investments an der Börse.
Ein systematischer Ablauf ermöglicht einerseits streng disziplinierte Handelsentscheidungen ohne den Einfluss von Emotionen und andererseits eine Strategie, die aktiv auf Preisbewegungen reagiert.
Die Ansätze der hier beschriebenen Systeme/Strategien beruhen auf unterschiedlichen Theorien. Dazu gehören z.B.: Trendfolge bzw. der Momentum Effekt, ökonomische Kennzahlen, saisonale und zyklische Effekte, Volatilität zur Risikobewertung. Die Grundlagen der meisten Strategien sind seit langen Jahren bekannt, z.T. wissenschaftlich erforscht und generieren positive Renditen. Es wird darauf geachtet, dass wenig gehandelt wird, um Transaktionskosten möglichst gering zu halten und der Einfluss von fehlerhafter Daten möglichst niedrig bleibt.
Versucht wird, durch umfangreiche Untersuchungen, die Wahrscheinlichkeit einer positiven Performance mit einem moderaten DD zu erhöhen. Die Ergebnisse der Strategien werden seit 2013 auf dieser Seite veröffentlicht. Das Hauptziel soll sein, in großen Krisen nicht, oder nur teilweise investiert zu sein. Einen Index in der Gesamtperformance zu schlagen ist nicht das Ziel, statt dessen soll der max. Drawdown reduziert werden.
Die Anlageform orientiert sich somit eher an einer langfristigen Investition mit relativ wenig Handelstagen im Jahr. Die Systeme sind so angelegt, dass auch das Umsetzen in einem Live-Depot sinnvoll möglich ist. Bei den Aktienstrategien können die Signale auch Tage später umgesetzt werden, ohne dass die Performance grundlegend im Durchschnitt verschlechtert wird.
Das Verhältnis jährliche Rendite zum maximalen Drawdown war bei der Systementwicklung das wichtigste Kriterium. Das schwierigste an der Aktienanlage ist, mit den starken Rückgängen in Krisenzeiten umzugehen. Die Anleger neigen dazu, irgendwann die Nerven zu verlieren und mit Verlust zu verkaufen. Ziel der Systeme soll sein, diese großen Rückgänge in ihrer Häufigkeit zu reduzieren. Kapitalschutz (Risikoreduzierung) steht hierbei an erster Stelle. Durch die Ergebnisse der Backtests mit bis zu 50 Jahren Rückrechnung entstand ein gutes Bild wie die Systeme in den jeweiligen Börsenphasen funktioniert haben.
Die Strategien in der Übersicht (STRATEGIEN / PERFORMANCE) Tabelle 2 und 3 zeigen die Ergebnisse seit 2013/2014 live und haben gezeigt, dass sie genau diese Kriterien erfüllen. Obwohl sich der Markt immer wieder seitwärts und zeitweise auch mit starken Rückschlägen entwickelte, konnte der Drawdown, also der Stressfaktor, bei den Systemen deutlich reduziert (zuletzt auch in der Corona- und der Handelskrise). Dies gilt auch für die erweiterten Systeme (seit April 2018), die zusätzlich noch Index und Rohstoffstrategien beinhalten. Die neuesten Systeme (Tabelle 1) beinhalten zusätzlich den SR2 Indikator, der zwischen 2010-2012 erstmals geprüft wurde und den SR3 Indikator, der 2020 entwickelt wurde. Die Strategien konnten die Erwartungen erfüllen und das Anlegen entspannter gestalten.
Für die hier aufgelisteten Aktienstrategien und Handelssysteme gelten folgende Kriterien:
Die abgebildeten Aktienstrategien und Handelssysteme sind langfristig orientierte Aktienstrategien. Der Anlagehorizont ist auf mind. 5-10 Jahre angelegt.
Ziel war es möglichst stabile Handelssysteme / Aktienstrategien zu entwickeln, anhand derer ein langfristiger
Vermögensaufbau, mit vermindertem Draw-Down in großen Krisenzeiten, wahrscheinlicher ist (Risikoreduzierung).
Stabil heißt, dass die jeweilige Handelsstrategie / Aktienstrategie auf mindestens 20 Jahre und aktuell bis zu 50 Jahre zurückgetestet wurde und auch in mehreren Märkten funktioniert. Die meisten Strategieansätze sind bekannt und haben bereits in der Vergangenheit bewiesen, dass sie funktionieren. Die Grundlagen sind erforscht, die Art der Umsetzung wurde mit dem Einbringen langjähriger Erfahrung verändert/angepasst.
Ein gutes Moneymanagement ist eine der Grundlagen um Risikoparameter zu bestimmen. Wichtig für die Risikobewertung ist außerdem das Betrachten eines gesamten Portfolios, bei der die Positionsgrößen immer auf das aktuelle Gesamtkapital bezogen berechnet werden und die Bewertung des Depots mit dem jeweils aktuellen Buchwert erfolgt. Nur so kann eine realistisches MAR Ratio (jährl. Performance/max. Drawdown) ermittelt werden.
Ein- und Ausstiege können auch Tage später erfolgen ohne, dass die Performance sich relevant verschlechtert. Eingesetzte Indikatoren funktionieren in einer größeren Range ohne, dass das Ergebnis sich stark verändert.
Bei der Konzeption der Systeme wurde bewusst auf eine algorithmische (rechnergesteuerte) Optimierung von Indexvariablen verzichtet. Somit wurde der Gefahr der Überoptimierung, des so genannten "curve fittings" in mathematischer Sicht entgegengewirkt.
Der Wahrscheinlichkeit von weiter steigenden Aktienmärkten (durch eine lockere Geldpolitik und Inflation) zu profitieren, wird, durch die langfristige Ausrichtung und wenig Handelsaktivität, Raum gegeben.
Es wurden Strategien selektiert, die in der Vergangenheit eine gute Performance aufwiesen. Dieser Umstand muss auch als eine Form der Optimierung betrachtet werden. Dementsprechend sollte die Erwartungshaltung für die zukünftige Entwicklung reduziert werden. Eine Orientierung gibt die Live-Performance seit 2013.
Gekauft werden entweder Aktien oder ETF´s. Eine Umsetzung mit anderen Finanzinstrumenten ist ebenso möglich.
Die Strategien sind langfristig ausgelegt und generieren wenig Transaktionen. (Durchschnittlich ca. 1,3 - 8 Handelstage im Jahr für die Systeme mit bis zu 10 Aktien, ca. 2,5 - 12 Handelstage bei 30 Aktien, ca.15 - 50 Handelstage bei Aktienstrategien gemischt mit Index-Strategien). Somit bleiben Transaktionskosten und sonstige Gebühren relativ gering. Wichtig ist auch ein geringes Portfolio Turnover, um die Transaktionskosten möglichst gering zu halten.
Datenmaterial: Die Backtests basieren auf einem umfassenden, kostenpflichtigen Datensatz, der die exakte historische Zusammensetzung der deutschen Aktienindizes abbildet. Nur so lässt sich der Survivor Bias-Effekt umgehen. Würde man, wie oft üblich, die heutigen Indexmitglieder für die gesamte Vergangenheit annehmen, hätte man automatisch nur die "Gewinner-Aktien" der letzten Jahrzehnte berücksichtigt. Schlecht gelaufene Unternehmen, die den Index verlassen haben, blieben unberücksichtigt. Dementsprechend kommt es zu Ergebnissen, die zu positiv ausfallen. (Survivor Bias-Effekt).
Spreads und Transaktionskosten werden in den Backtests mit berücksichtigt und orientieren sich an günstigen Kosten von Onlinebrokern. Ein Track Record liegt für jeden Backtest vor. Somit kann jede Transaktion überprüft werden.
Kein Datenanbieter liefert fehlerfreie Datenreihen. Auch das aktualisieren von umfangreichen Datenreihen kann zu fehlerhaften Einträgen führen. Es muss mit Abweichungen bei der Aktienauswahl und der Performance gerechnet werden. Die Echtgeld-Depots liegen bisher meist über der Performance der Backtests. Das zeigt, es wird mit realistischen Werten gerechnet. Es können ebenso Phasen auftreten in denen ein Live-Depot etwas schlechter abschneidet.
Bei allen Backtests kann es zu nachträglich veränderten Ergebnissen kommen, wenn Fehler in Datenreihen entdeckt und korrigiert werden. Bei den Systemen können in der Live-Phase Fehler entdeckt werden, die die Performance etwas verändern können. Am Ende ist immer die tatsächliche Live-Echtgeld-Performance am aussagekräftigsten. Deshalb wird diese von einigen Systemen hier abgebildet.
Ergebnisse seit 2013:
Der Aktienstrategie-Entwicklung ging ein aufwendiger Untersuchungsprozess von vielen Strategie- und Handelsansätzen voraus. Die bis 2013 entwickelten Systeme konnten alle in den letzten Jahren den max. Drawdown (in der Corona-Krise) zu ihrer Benchmark reduzieren. Der intensive Research schlägt sich in den erfolgreichen Zahlen der Systeme nieder.
Trotzdem wurde weiterentwickelt, vor allem das Coronajahr 2020 war sehr turbulent und hat gezeigt wie schnell Aktien fallen und sich aber auch wieder erholen können. Wie in der Tabelle ersichtlich war das Jahr 2020 eigentlich kein Problem für die Systeme; alle konnten den max. DD deutlich reduzieren. Bei so schnellen Kursbewegungen ist ein Timing jedoch sehr schwer und auch zufällig.
Man muss damit rechnen, dass durch die immer schnellere Informations-Verbreitung/Verarbeitung weltweit und durch den einfacheren Zugang zum Aktienmarkt, die Wahrscheinlichkeit von starken und eher zufälligen Kursschwankungen zunimmt. Klassische Marktmechanismen könnten hierdurch weniger ausgeprägt verlaufen. Aus diesem Grund wurden die Systeme mit weiteren unterschiedlichen Timing-Modellen bestückt (Tabelle 1).
Trotz aller guten Ergebnisse muss darauf hingewiesen werden, dass dies zukünftig nicht automatisch auch so sein muss. Zu bevorzugen ist immer eine Mischung aus unterschiedlichen Ansätzen. Jede Strategie kann für sich auch schlecht performen. Eine Aufteilung reduziert entsprechend das Risiko. Sollten die Märkte über mehrere Jahre seitwärts oder abwärts tendieren, lassen sich höhere Drawdowns wohl kaum vermeiden.
Dementsprechend empfiehlt sich der Einsatz von kombinierten Aktienstrategien. Eine Ergänzung durch ein klassisches Buy-and-Hold-Depot ist dabei ebenfalls sinnvoll. Damit können evtl. Schwächephasen beim Timing reduziert werden.