Sommer Drawdown

Sommer Drawdown

Der Sommer ist fast vorbei und es war wie immer wenig Zeit. Zumindest das Wetter war dieses Jahr aus meiner Sicht genau richtig.

Das Portfolio (Wikifolio: MAQS) entwickelt sich ganz ordentlich, aber gegen Ende des Sommers folgten erst einmal Molltöne und es befindet sich jetzt im Drawdown.

Generell ist der Drawdown eine ziemlich deprimierende Messgröße:

  1. Drawdown heißt immer Geld verloren und
  2. Drawdowns kommen sehr oft, da selbst der kleinste Rücksetzer vom erreichten Hoch mathematisch ein Drawdown ist.

Nun stürzt nicht jeder kleine Drawdown den Händler in Depressionen – zumal ich in meiner „Handels-Karriere“ schon einige sehr tiefe Drawdowns mitgemacht habe.

Trotzdem habe ich mir überlegt, ob diese Drawdowns in meinem wöchentlichen System einer gewissen Regelmäßigkeit unterliegen.

Jetzt würde der Statistiker gleich eine Faktorenanalyse oder Trendanalyse starten.

Für mich steht im Vordergrund die Frage nach einer möglichen Saisonalität – also gibt es so etwas wie den Sommer Drawdown.

Aus vielen Publikationen ist bekannt, dass z.B. der DAX oder andere Aktienindizes einer gewissen Saisonalität unterliegen. Hierfür wird immer die Performance des jeweiligen Indizes in den 12 Monaten des Jahres gemessen. Gemittelt über einen Zeitraum von vielen Jahren kann  man somit eine Regelmäßigkeit erkennen.

Diese Phänomen ist in der Akademischen Welt untersucht worden, aber auch Pragmatiker wie Dimitri Speck auf seiner Web-Site untersuchten die Saisonalität.

„Sell in May and Go away, but to remember to come back in November“ ist eine Regel, nach der einige Konzepte am Markt investiert werden.

Also kleiner Test am wöchentlichen System:

Hierbei soll es diesmal nicht um Performance gehen, sondern um Drawdowns.

Zuerst müssen wir definieren, wie ein Drawdown zu werten ist. Für unseren Test, soll ein Drawdown von mindestens -2% zur Analyse dienen.

Sollte also im Januar ein Drawdown von z.B.3% entstehen und im Februar dieser unverändert bleiben, so würden wir den Drawdown auch für den Februar messen. Also ein Drawdown wird über die gesamte Länge seines Bestehens gemessen. Damit überschätzen wir die psychologische Wirkung etwas, da es vom Tiefpunkt des Drawdowns schon wieder nach oben geht und dies positiv wargenommen wird.

In unserem einfachen Test untersuchen wir nur ob es Monate gibt, die häufig einen Drawdown haben.

Die Zahlen des Systems:

Für das wöchentliche System habe ich Daten von 464 Wochen. In diesen Wochen lassen sich 317 Wochen finden, in denen Drawdowns größer 2% (als Negativwert ausgedrückt) vorkamen. Gleichzeitig wurden die Mittelwerte der 317 Wochen pro Monat gemessen.

Die Ergebnisse im Tabellenformat:

DD-Saisonals-Tabelle

Zusatzinfo: Der durchschnittlicher Drawdwon dauert ca. 20 Wochen, mehr als ein 1/3 Jahr.

Die Ergebnisse als Grafik getrennt nach der Häufigkeit (Anzahl) und der Auswirkung (Tiefe eines Drawdowns).

DD-Seasonals-Abzahl
Anzahl der Drawdowns größer 2%
DD-Seasonals-Tiefe
Tiefe der Drawdowns größer 2%

Was ich aus dem Test gelernt habe.

Den kleinen Test finde ich ganz aufschlussreich. Während bei der Anzahl der Drawdowns in den einzelnen Monaten die Ergebnisse noch recht diffus sind, zeigt sich eine gewisse Regelmäßigkeit in der Tiefe der Drawdowns.

Wichtigste Erkenntnis: Es gibt keine Drawdown freie Zeit. Wie eingangs schon erwähnt, folgt ein Drawdown oft in der Woche nach einem neuen Hoch und damit oft.

Die Drawdowns einzelner Monate wie Februar, Juni und September bis November sind relativ geringer als die anderen. Besonders anfällig erscheint der Mai hier befinden sich ca. 10% aller Drawdowns, aber auch der August scheint erhöht gefährdet. Mit Blick auf den aktuellen Drawdown des Systems stimmt es mich ganz zuversichtlich, dass der September unmittelbar vor der Tür steht.

Beim Blick auf die Ausmaße des jeweiligen Drawdowns, scheint der März ein besonders Nerven-schonender Monat zu sein. Insgesamt zeigt sich die Periode Februar – März  – April, im Vergleich mit den anderen Monaten, als Investor-freundliche Drawdownphase.

Der Filter von 2% ist relativ konservativ. Setzten wir den Filter auf 10%, da wir glauben als hartgesottene Händler einen solchen ertragen zu können, ändert sich das Bild deutlich.

DD-Seasonals-Abzahl_10pp
Anzahl der Drawdowns größer 10%
DD-Seasonals-Tiefe_10pp
Tiefe der Drawdowns größer 10%

Diese Drawdown-Dimensionen kommen viel seltener vor. Genau sind es 20mal in den 464 Wochen und das sind gerade mal 4,3% der Wochen. Damit steht die Statistik auf etwas wackeligen Füßen!

Natürlich zeigen die Mittelwerte solcher Drawdowns auch eine Ausprägung von 10%+.

Das interessante an der Verteilung ist jedoch, dass die Monate Januar bis April relativ selten (1x im Februar) bis nie tiefe Drawdowns aufzeigen. In den Monaten Juli, August und auch der November ist die Gefahr tiefer Drawdowns durchaus beachtlich.

Im Sommer, so scheint es, bauen sich die Drawdowns oft auf, um dann bis Juli-August den Tiefpunkt zu durchlaufen. Bei der statistischen Ungenauigkeit (nur 20 Datenpunkte) sollte die Analyse mit Vorsicht genossen werden.

Mein System werde ich daraufhin auf jeden Fall nicht umstellen. Es hilft mir die großen Drawdowns gelassener zu ertragen. Ich würde mich aber auch nicht vor einem tiefen Drawdown in einem März oder April nicht erschrecken lassen.

Signale des wöchentlichen Systems:

keine

Wikifolio: MAQS – Global Trend Following

Verlieren lernen um zu gewinnen

Verlieren lernen um zu gewinnen

„Gewinne laufen lassen, Verluste begrenzen“ – hört und liest man immer wieder, wenn es um die Kapitalanlage geht.

Klingt logisch. Wer will das denn nicht: Begrenzte Verluste und unbegrenzte Gewinne. Warum wird es dann so oft geschrieben, wenn es doch so logisch ist?

Warren Buffett würde sagen: „Investing is easy but not simple“. Als er das sagte, könnte er genau den Titel des Beitrags gemeint haben.

In der Finanzindustrie suchen wir für so ein Thema gern eine Replikationsstrategie. In unserem Fall müssen wir nicht lange suchen – das Baby heißt: Long Call Option.

Kurz erklärt ist eine Long Call Option ein Finanzinstrument, bei dem der Käufer (die Long Seite) das Recht hat, einen bestimmten Wert (das Underlying) zu einem festgelegten Preis (dem Strike) zu einem bestimmten Zeitpunkt zu erwerben (der Call) – muss er aber nicht (deshalb eine Option).

Graphisch sieht die Long Call Option aus wie ein Hockeyschläger.

Options-Zeitwert

 

Die Abbildung zeigt, dass die Call-Option im Wert (der innere Wert) steigt, sobald der Wert des Underlyings über dem vereinbarten Strike steigt – dann ist die Option  im Geld.

Da die Wahrscheinlichkeit kurz vor dem Strike ebenfalls noch relativ hoch ist, das die Option bis zum Laufzeitende ins Geld geht, besitzt die Option auch schon vorher einen gewissen Wert.

Lange Rede kurzer Sinn

Der Optionspreis steigt und fällt in Abhängigkeit des Underlyings. Aus dem Hockeyschläger wird eine sanfte kontuinierliche Bewegung.

OK. Wie bringt uns dass nun weiter ….

Wenn wir diese Option kaufen, dann zahlen wir den aktuellen Preis (auf der gebogenen Linie). Damit erweben wir dann das Recht, das Underlying z.B. die Aktie von Siemens zum festgelegten Preis zu kaufen.

Liegt der Kurs von Siemens am Verfallstag der Option über dem vereinbarten Preis, dann über wir die Option aus und bekommen die Aktie zum vereinbarten Preis geliefert. Würden wir diese gleich wieder am Markt verkaufen, hätten wir die Differenz gewonnen.

Fällt der Kurs von Siemens bis zum Verfallstag der Option unter den Strike, machen wir nichts – wir müssen ja nicht.

Der Preis der Option entspricht am Verfallstag genau der Differenz, oder Null.

Kommen wir zum Punkt

Kaufen wir eine Option, dann begrenzen wir die Verluste auf den gezahlten Preis für die Option. Geht unsere Spekulation auf und um im Beispiel zu bleiben, die Siemens Aktie steigt, dann haben theoretisch unbegrenzte Gewinne.

Kaufen wir die Aktie von Siemens direkt, können wir dieses Optionsprofil replizieren.

Das einzige was wir vor dem Kauf wissen kann, ist die Höhe des Verlustes (= Kaufpreis der Option), welchen man eingehen will. Daraus leitet sich dann zwangsläufig ab, wann der Trade auf der Verlustseite zu schließen ist. Gerät die Siemens Aktie in den Verlust (Marktpreis – Kaufpreis = max. Verlust), dann wird verkauft.

Das ist einfach – schwieriger ist bei der Replikations die „Gewinne laufen zu lassen“. Ohne Gewinne zu realisieren drohen diese wieder zu verschwinden. Aber anders als bei der Option gibt es keine zeitliche Begrenzung.

Also wann muss man raus?

Hierfür gibt es ganze Kapitel über Exit-Strategien. Bei meinem monatlichen System habe ich das ganz einfach gelöst: Der Preis am Ultimo liegt unterhalb des gleitenden Durchschnitts bei einer Long Position und über diesem bei einer Short Postion – damit haben wir sowohl zeitlich als auch Event-abhängig eine Begrenzung definiert.

Für unser Beispiel mit der Siemens Aktie könnte man genauso verfahren. Es würde selbst ein reiner Zeit-Stop funktioniert. Also: „Verkaufe, wenn die Aktie am Monatsende im Gewinn ist“.Das dies eine valide Handelsstrategie ist, wurde schon untersucht z.B. im Buch „Way of the Turtle“ von Curtis Faith.

Aus meiner Sicht widerspricht dieses Vorgehen dem Prinzip – Gewinne soweit wie möglich laufen zu lassen. Deshalb bevorzuge ich die Kombination mit einem Event (z.B. Kurs unter dem Mittelwert).

Die Strategie profitiert prinzipiell von steigender Volatilität am Kapitalmarkt. Das trifft für die Option im speziellen zu, da hier der Verlust definitiv auf den Optionspreis bei Kauf begrenzt ist.

Aber auch für die Replikation gilt dies weitestgehend. Wir müssen natürlich damit rechnen, dass mit dem Erreichen des StopLoss der Verkaufskurs aufgrund der hohen Volatilität schon weit unter dem Strikle liegen kann. Abgesehen davon profitieren wir auf der anderen Seite, wenn die Aktie schnell steigt. Mathematisch steigt mit hoher Volatilität eben auch die Wahrscheinlichkeit, dass der Preis am Verfallstag über dem Strike zu liegen kommt.

Warum ist diese einfache mechanische Vorgehen so schwer umzusetzen?

Bei der echten Option ist es noch relativ einfach. Im Verlustfall wird die Option verfallen. Durch diesen zeitlichen Stop (der Verfallstag der Option) wird das Spiel beendet.

Im Beispiel der Replikation – welches sicher der Standardfall ist, da nicht jeder Investor mit Optionen jongliert – gibt es wie wir festgestellt haben keine explizite zeitliche Grenze.

Somit können Verlust, welche nicht aktiv durch Verkauf der Position begrenzt werden zum Totalverlust führen.

Diese Verhalten haben Kahneman und Tversky Loss aversion genannt und beschreiben hiermit das unterschiedliche Verhalten bei Positionen im Gewinn und im Verlust. Leider fanden die beiden Forscher heraus, das wir Menschen die Tendenz haben dem Ziel: Gewinne laufen zu lassen und Verluste zu begrenzen – entgegen zu laufen.

Wir sind immer geneigt: „Gewinne zu begrenzen und Verluste laufen zu lassen“.

Die Gewinne begrenzen wir, weil wir es nicht aushalten, dass diese „hart verdienten“ Gewinne wieder verschwinden können. Die Verluste lassen wir laufen, da wir uns den Fehler nicht eingestehen wollen.

Das ist das Rezept für den Ruin!

Mir hilft die Mechanik meiner Systeme. Diese geben mir klare Signale – man könnte sogar sagen, sie nehmen mir die Entscheidung ab und zwingen mich zum handeln.

Da mein wöchentliches System nur eine Trefferquote von ca. 40% hat, bin ich gezwungen mit den 40% Gewinner-Trades mindestens 1,5R zu gewinnen. Andernfalls ist das Gesamtsystem unprofitabel, da ich in 60% der Fälle 1R verliere.

Die genaue Statistik des wöchentlichen Systems sieht wie folgt aus:

  • Gewinne: 42% mit durchschnittlich 1,95R
  • Verluste: 58% mit durchschnittlich 0,56R

Bei den gegebenen Verlusten ist der Break Even bei 0,76R durchschnittlichem Gewinn.

Verluste sind ganz natürlich Teil des Weges zum Gewinn. Daher ist es enorm wichtig, diese begrenzen zu lernen.

Fangen wir gleich damit an!

Signale des wöchentlichen Systems

Close: Short EUR/USD

Wikifolio: MAQS – Global Trend Following

Education of a Trader – Teil 3

Der letzte Teil meiner kleinen Literatur-Schau, soll den Blick über den Tellerrand richten. Wie schon oft im Blog, versuche ich Themen des Alltags mit den Erfahrungen aus der Kapitalanlage und speziell mit meinem Handelssystem  zu bewerten bzw. zu lösen.

Deshalb ist es für mich neben den sehr Handelsnahen, oder zumindest Kapitalmarktnahen Büchern wichtig auch welche zu lesen, die etwas weiter mit dem Entscheidungsverhalten von Menschen beschäftigen.

Nur ein wenig über den Tellerrand hinaus – Risiko

Als nah dran würde ich die Bücher von Nassim Taleb „Fooled by Randomness“, „The Black Swan“ und „Antifragile“ bezeichnen. Nassim Taleb hat selbst einige Jahre in einer Bank im Handel gearbeitet und in sein ersten Buch „Dynamic Hedging“ handelte noch von Finanzmathematik und -technik.

Die weiteren Bücher schlagen einen viel größeren Bogen und sind, nicht zuletzt durch die globale Finanzmarktkrise deutlich bekannter geworden.

Aus seinem Buch „Fooled by Randomness“ ist mir das Kapitel „Monkeys on Typewriters“ immer noch vor Augen. Es zeigt im Wesentlichen, das mithilfe einer genügend großen Schar an Affen, die auf Schreibmaschinen tippen ein Shakespeare per Zufall entstehen kann.

Das soll nicht die Leistung von W. Shakespeare schmälern, sondern nur in einem Extrembeispiel zeigen, dass der Anteil Zufall an vielen für uns (v.a. im Nachhinein) logischen Dingen nicht unterschätzt werden soll.

Eine weitere oft zitierte Story in „Antifragile“ ist die des Truthahnes, welcher Monatelang jeden Tag Futter vom Bauern bekam. Der Truthahn wartete schon in freudiger Hoffnung auf den täglichen Prozess und vertraute auf dessen Wiederholung am nächsten Tag – ein langer Trend ohne „bekanntes“ Risiko aus Sicht de Trutahnhes. Leider kam irgendwann der Tag von Thanksgiving und der Trend brach.

Neben Taleb las ich auch „Fraktale und Finanzen“ von Talebs „Mentor“ – Mandelbrot. Dieser war ebenfalls ein großer Kritiker des heutigen Umgangs mit Risiken und warnte immer davor, dass selbst in den schon langen Zeitreihen nicht alle Information enthalten sein kann. Somit liegt ein absolutes Top (Volatilität etc.) immer in der Zukunft und lässt das letzte „Top“ klein erscheinen.

Beim Thema Risiko blieben die schon oft erwähnten Bücher „Risiko“ von Gerd Giegerenzer und „Die Logik des Misslingens“ von Dietrich Dörner nicht außen vor.

Ein Blick in die Vergangenheit des Risikobegriffes verschafft das Buch „Against The Gods: The Remarkable Story of Risk“ von Peter L. Bernstein.

Als letztes Buch zum Thema Risiko möchte ich Mark Buchanans „Ubiquity“ erwähnen. Das Buch hat wenig mit der Finanzwirtschaft zu tun, zeigt aber sehr anschaulich, dass die gleichen Fehler in der Risikobeurteilung in anderen Branchen gemacht werden.

Hängen geblieben ist mir die Story aus dem „Yellostone“ Nationalpark der USA. Hier wurde versucht das Waldbrand-Risiko zu senken. Vorher kam es jährlich zu kleinen Bränden, deshalb wurden überall Warnschilder aufgestellt und eine „Zero Tolerance“ Politik betrieben.

Eine Zeitlang ging die Methode auch gut.

Leider kam es dann doch zu einem Brand. Da es Jahrelang keinen Brand mehr gab, war der Baumbestand etwas älter und vor allem dichter. Somit führt der eine Brand zu einem erheblichen Schaden für den Nationalpark.

Die Lehre der Verantwortlichen daraus war, jedes Jahr selbst einen kontrollierten Brand zu legen, um den Baumbestand auszudünnen und zu erneuern.

Ein Stück daneben – Behavioural Finance

In die Gruppe der Behaviour Finanace Bücher fallen „Predictably Irrational“ von Dan Ariely und natürlich die Bücher von Robert Shiller (und Kollegen Akerlof) – v.a. „Animal Spirit“.

Bei Ariely sind seine Experimente mit Studenten bemerkenswert. Im Studentenwohnheim wurden immer wieder Cola aus dem Kühlschrank entwendet (Ein Six-Pack innerhalb von 72h). Daraufhin legte er 6 Dollar-Scheine in den Kühlschrank – diese blieben. Auch dies ist natürlich nur eine Anekdote und der Zufall nicht zu unterschätzten.

Von Zufällen zu „Freakonomics“ Steven Levitt und Stephen Dubner haben auf interessante Weise Vorfälle und Merkwürdigkeiten untersucht und so manchen Betrüger entlarft – Lehrer und Sumo-Ringer.

Far Far Away – das Leben und der Sport

Als letztes noch zwei Bücher „Die Entdeckung der Langsamkeit“ von Sten Nadolny und „Bounce“ von Matthew Syed.

Sten beschreibt die Erlebnisse von John Franklin der als Wissenschaftler und Kapitän der Terror die Arktis erforscht hat. John hatte von Geburt an einige kognitive Schwierigkeiten mit Schnelligkeit und musste beharrlich lernen über verschiedene Heuristiken diese Zeit zu verlangsamen um Großes zu erreichen.

Matthew ist 4-maliger britischer Tischtennismeister und beschreibt in seinem Buch über die Rolle von Talent und/oder Training. Dabei wird ebenso gezeigt, wie Zufälle überbewertet werden und wie wenig Talent manchmal hilft.

Das Orakel von Delphi

Schließen möchte ich mit einer Erkenntnis aus dem Buch welches mich zur „Education of a Trend Follower“ Serie animiert hat.

Victor schreibt in seinem Buch über das Orakel von Delphi und zeigt eine Studie in der die berühmte Treffsicherheit des Orakels entlarft wird.

In der Summe wurden nur ca. 2% Vorhersagen vom Orakel gemacht alles andere waren Beschreibungen (40%), Gebote (30%) bzw. Verbote (25%).

Das bedeutet immer genau hin zuhören, wenn auf n-tv oder CNBC ein Marktkommentar abgegeben wird. Ich höre nicht mehr hin – alles nur Entertainment – und verlasse mich auf mein System.

Nachtrag zum Trade-Error im Wikifolio:

Nach etwas Recherche hat sich herausgestellt, dass das von mir ausgewählte Zertifikat von der Emittentin gekündigt wurde. Leider werden diese Kündigungen nur in der Börsenzeitung o.ä. veröffentlicht. Der Kunde wird nicht direkt informiert – was heute eigentlich keine Schwierigkeit mehr sein sollte.

Aufgrund der Regeln im Wikifolio, werden Wertpapiere, welche keinen aktuellen Preis mehr haben verkauft. Damit haben wir folgende Rechnung:

  1. Verkauf von 345 Einheiten des HSBC Zertifikates DE000TD3U2K6 zu  EUR 18,13 am 25,07.2016 um 11:00.
  2. Kauf von 345 Einheiten des SocGen Zertifikates DE000SE1WQP9 zu EUR 20,81 am 01.08.2016 um 9:00.

Da beide Zertifikate nicht identische Finanzierungslevel haben, müssen wir über eine Proxy den Schaden ermitteln.

  1. Vergleichbares Zertifikat:
    Das Coba Zertifikat DE000CN34R36 handelte in diesem Zeitraum von EUR 16,63 am 25.07. auf EUR 17,93. Also ein Plus von EUR 1,30, bei einer Stückzahl von 345 beläuft sich der entgangene Gewinn auf EUR 448,50.
  2. Underlying Bund Future:
    Alternativ ein Blick auf das das Underlying – der Bund-Future stieg von 166,24 am 25.07. auf 167,58 am 01.08. und erzielte damit +1,34 Punkte Performance erzielt. Damit einen entgangenen Gewinn in ähnlicher Größenordnung.

Beim Trading entstehen immer einige Fehler, manche stellen sich im Nachhinein als Gewinn heraus, meist jedoch bedeuten Fehler Verluste.

Wichtig an dieser Stelle ist die Erkenntnis, dass Fehler unvermeidbar sind – das soll nicht heißen, dass man nicht sorgfältig arbeiten soll! Es gibt jedoch ein Menge an „externen“ Einflüssen, auf die man als Trader keinen oder nur wenig Einfluss hat.

Jeder Fehler sollte trotz eines materiellen Verlustes als Gewinn gewertet werden, denn aus Fehlern kann man lernen. Ich versuche auftretende Fehler durch systemseitige Checks zukünftig zu vermeiden. Dies hat den Vorteil, dass man sich einmal den Prozess vor Augen führt und untersucht, wieso der Fehler nicht frühzeitig aufgefallen ist. Dann ist es meist nur ein kleiner Schritt ein Warnsignal in den Prozess einzubauen.

In diesem Fall habe ich mir neben mein Portfolio auf Excel eine kleine Liste der genutzten Zertifikate gemacht. Dazu ein paar Real-Time Kennzahlen, sodass ich spätestens am Wochenende bei der Kalkulation neuer Trades auf Probleme aufmerksam werden.

 

Signale des wöchentlichen Systems:

Short WTI Crude Oil

 

Wikifolio: MAQS – Global Trend Following

Education of a Trader – Teil 2

Wie versprochen folgt diese Woche der 2. Teil der (Literatur)-Ausbildung zum Trader (Trendfolger).

Nachdem ich erkannt hatte, das die eigentliche Investmentmethode nicht von entscheidender Bedeutung war, suchte ich in den Büchern nach dem Verhalten der Trader.

Klar war, dass jeder Trader für sich in seinem „System“ erfolgreich war. Diese Trader wurden z.B. in den Market Wizzard Bücher („The Market Wizzards“, „The New Market Wizzards“, Stock Market Wizzards und neuerdings auch „Hedge Funds Wizzards“ von Jack Schwager interviewt

Also galt es in den Büchern den „Gemeinsamen Nenner“ zu finden – zwischen den Zeilen zu lesen. Alle Technik, Erfolgs- und Verlustgeschichten unter dem Gesichtspunkt der Behavioural Finance und Psychologie zu betrachten.

Ein für mich prägendes Kapitel des ersten Buches war das Interview mit Ed Saykota mit Aussagen wie:

  1. Longevity is the key to success
  2. Pride is a great banana peel, as are hope, fear and greed
  3. Win or lose, everybody gets what they want out of the market.

In den Market Wizzard Büchern wurde auch Van Tharp als Trading Coach interviewt und somit las ich seine Bücher (über Van Tharp schrieb ich schon).

Ergänzend dazu las ich Mark Douglas: „Trading in the Zone“ und „The Disciplined Trader“.

Von Mark Douglas ist mir ein Beispiel mit einem Kind und einem Hund hängen geblieben. Kurz zusammengefasst: Ein Kind trifft das erste Mal auf einen Hund. Wird das Kind von diesem angebellt / angeknurrt, dann speichert das Kind „Hund = böse / gefährlich“ ab. Ist der Hund hingegen zutraulich und lässt das Kind mit dem Hund spielen, wird es „Hund = lieb / ungefährlich“ abspeichern.

Sollte das Kind erneut einem Hund begegnen, wird es nach der abgespeicherten Heuristik handeln. Leider wissen wir, dass die Welt nicht schwarz und weiß ist. Es kommt eben darauf an! Damit setzt erneut ein Lernprozess ein, welcher jedoch nur ein „Workaround“ zum ersten Eindruck ist – nicht jeder Hund reagiert in jeder Situation gleich.

Nachdem ich „The Discipliend Trader“ gelesen hatte, hatte ich ein Déjà vu. Ich war zu einer kleinen Investment-Konferenz eingeladen. Das eigentliche Ziel dieser Konferenzen ist immer dem Zuhörer und Investor die neuesten Produkte schmackhaft zu machen.

Neuerdings werden neben den reinen Investment-Themen auch oft – zur Unterhaltung – Gastredner aus den Bereichen Politik, Wissenschaft, Psychologie oder Komiker eingeladen.

In diesem Fall fiel die Wahl auf Herrn Jens Corssen. In seinem Vortrag „Krise gibt es nicht“ wurden genau die gleichen Einsichten vermittelt wie in Marks Büchern. Herr Corssen hatte offensichtlich keinen Bezug zu Mark Douglas – doch die gleichen „Sprüche“ zu hören, überraschte mich doch sehr.

Also entweder war dies großer Zufall, oder war wirklich der Weg zu mehr Erfolg und Zufriedenheit im Leben und eben auch bei der Kapitalanlage.

Sehr ähnlich zu diesen Büchern ist: „Trade Like a Business“ von Dick Diamond, welches in gleicher Weise wirkte.

Dann las ich den Klassiker von Edwin Lefèvre: „Reminiscences of a Stock Operator“. Das Buch ist eigentlich eher ein Roman als ein Lehrbuch. Was man jedoch auch hier mitnehmen kann, ist die psychologische Herangehensweise des Traders an verschiedene Situationen. Es verfolgt die Entwicklung von Jesse Livermore von seinen Anfängen bis zu seinen spektakulärsten Erfolgen und Misserfolgen. Mit dem oben gesagten, ließt man das Buch ganz anders. Vor allem das Jesses Verhalten bei Gewinnen und Verlusten wird dabei noch deutlicher.

Mit einem neuen Job gibt es immer neue Impulse.

Nach dem Wechsel zu einem neuen Arbeitgeber kam ich in Kontakt mit Hedge Fonds. Durch unsere Investments in die verschiedenen Hedge Fonds-Stile machten wir Research zu Performance und Risikoprofilen der Fonds in verschiedenen Marktphasen.

Die Strategie – Trendfolge – stach dabei immer wieder hervor. In dieser Zeit erschien auch das Buch „Way of the Turtle“ von Curtis Faith. Curtis war einer der „Turtels“ von Richard Dennis und Bill Eckhardt. Diese beiden wurden auch in den Market Wizzard Büchern vorgestellt. Insbesondere das Interview mit Bill Eckhardt ist sehr lesenswert („The New Market Wizzards“).

Zurück zu Curtis Faith: Sein Buch war für mich der eigentliche Einstig in die Welt der Trendfolge. Ich verstand sofort die Idee Buy-High, Sell-Higher bzw. Sell-Low, Buy-Lower. Ich versuchte daraufhin die simplen Modelle – mit gleitenden Durchschnitten und Breake-Out-Kanälen nachzubauen.

Diese Strategie zeigte auch sofort Erfolge. Man wurde damit zwar nicht über Nacht reich, aber es ermöglichte relativ konsistente Equity Curves und hohe Sharpe Ratios. Insbesondere die langfristigen Strategien funktionieren m.E. hervorragend und schlagen allgemein bekannte Aktienindizes um Längen.

Interessant am Buch fand ich auch die Kombination aus a) Trendfollowing-Technik (Entry, Exit und Money Management), Analysen und Statistik sowie die Story von Curtis und seine Gedanken bzgl. der Trade-Situationen.

Curtis machte deutlich, dass der Entry nur einen kleinen Teil des Trades ausmachte und z.B. Exits enorm wichtig sind. Über allem stand aber immer die Psychologie: Habe ich den Mut einen Trade auch nach einer langen Verluststrecke einzugehen und bin ich bereit bei Verlusten den Trade schnell zu schließen, bzw. bei Gewinnen diesen weiter laufen zu lassen.

Das war die Motivation die ich suchte.

Aufmerksam auf die Geschichte der Turtles – war es nur ein kleiner Schritt hin zu Michael Covel. Dieser hat sich de facto der Turtle Story verschrieben. Daraus entstanden mehrere Bücher: „Trendfollowing“ und später „The Complete Turtle Trader“ und diverse andere Publikationen.

Interessanter Weise stand „Trendfollowing“ im Bücherregal meines neuen Kollegen – dieser konnte damit nichts anfangen und schenkte mir das Buch. Diese Bücher brachten zwar keine neuen Erkenntnisse über die Technik, jedoch interessante Einsichten in die Denkweise der Trader.

„Trading Systems and Methods“ und „Smarter Trading“ von Perry Kaufman waren zur Unterstützung beim Systembau deutlich hilfreicher. Das Positive an Perry ist, das er die Indikatoren sehr gut beschreibt – ich habe einige bei meinem Systembau programiert und getestet.

Des Weiteren gibt er m.E. relativ ehrlich die Vor- und Nachteile aller Indikatoren an. Damit wird nicht mit „geschönten“ Performance Zahlen jongliert, sondern ein realistisches Bild gezeichnet.

Perry gibt auch zahlreiche Hinweise aus seiner langjährigen Erfahrung zum Systembau und Systemtests. Diese konnte ich ebenfalls nutzen und einige davon schon in diesem Blog beschreiben.

Neben Indikatoren und den daraus ableitbaren Signalen, ist das Money Management bei Systemen von entscheidender Relevance. Zu diesem Thema ist Ralph Vince eine große Hilfe. Seine Bücher „The Mathematics of Money Management“, „Portfolio Management“ und „The Handbook of Portfolio Mathematics“ sind etwas kompliziert – ein Grundverständnis an Mathematik vorausgesetzt jedoch hilfreich. Sein letztes Buch über sein Leverage Space Modell steht noch im Schrank und wartet darauf gelesen zu werden.

Last but not least möchte ich zum Thema Systeme und Portfolio Management Mebane Faber erwähnen. Sein Buch „The Ivy Portfolio“ hat mich zum monatlichen Handels-System inspiriert. Mit einigen kleinen Anpassungen habe ich sein ETF-System umgesetzt, bzw. auf meine Bedürfnisse adaptiert.

Fortsetzung folgt.

 

Signale des wöchentlichen Systems

Close: Short EuroStoxx50
Open: Short EUR/USD

 

Wikifolio: MAQS – Global Trend Following

Education of a Trader – Teil 1

Aktuell lese ich das Buch von Victor Niederhoffer: „The Education of a Speculator“. Das Buch ist nicht das Neueste, aber ich hatte schon in einem meiner letzten Blogs über den sehr effizienten Zeit-Filter gesprochen.

Nicht das der Eindruck entsteht, ich würde mich gegen das Neue, das Moderne verschließen. Ganz im Gegenteil ich halte mich (für meine Altersgruppe) für technikaffin und probiere gern etwas neues. Aber meist renne ich nicht jedem neuen Gadget hinterher. Mich interessieren die Dinge, ich bewerte sie und manchmal probiere ich die Tools auch aus. Oft stelle ich jedoch fest, dass ich die meisten davon nicht wirklich brauche.

Bei Büchern ist das ähnlich. Hier kann man jedoch erstmal abwarten, ob ein Buch Substanz hat, oder nicht. Einige wenige Bücher bleiben dann für die kurze Zeit die man zum lesen hat.

Heute will ich neben dem Wochen- und Monatsupdate meine – i.S. von Victor: (Literatur)-Ausbildung zum Trader (Trendfollower) in einigen Schritten aufzeigen.

Am Anfang war das Wort

Angefangen habe ich wie wahrscheinlich viele mit dem Gedanken über die Börse schnell reich zu werden. Dazu kaufte ich mir ein Buch, welches ebendies versprach:

Bernie Schaeffer: „Millionen mit Optionen“ – wenn das kein Statement ist! Obwohl Bernie viel der Options-Technik und viele seiner Strategien im Buch beschreibt, wurde ich nicht reich.

Na so was!?

Da es so nicht funktionierte dachte ich, dass es an der Methode liegen muß. Vor allem störte mich bei Bernies Methode der Zeitdruck durch das Auslaufen der Optionen.

Dieser Zeitverlust stand im Kontrast zu der Annahme, dass langfristige Vermögensanlage etwas mit langfristigen Investitionen zu tun haben muss – also mehr in der Art Buy-and-Hold.

Im Studium hatten wir immer von der Efficient Market Hypothesis gehört. Nachdem mir ein Kollege bei meiner ersten Stelle von „A Random Walk Down Wallstreet“ von Burton Malkiel vorschwärmte, kaufte ich sogleich das Buch.

Malkiel ist ein strenger Verfechter der EMH und plädierte schon sehr früh dafür auf ETF’s zu setzten, da der Markt von aktiven Managern nicht geschlagen werden kann. Obwohl ich heute immer noch davon überzeugt bin, dass der Markt eben nicht vollständig effizient ist, benutze ich gern ETF’s für Allokationszwecke.

Index ETF’s eignen sich für Handelssysteme sehr gut, da diese nur dem Index folgen, der beim Systembau verwand wurde. Aktive Einflüsse durch Fondsmanager sind somit ausgeschlossen. Hinzu kommt, dass die ETF’s niedrigere Gebühren verlangen und auch die Handelskosten geringer sind. Also ideal zum traden.

Als aktiver Fondsmanager in einem fundamental orientierten Haus, kommt man wahrscheinlich an Büchern wie „Security Analysis“ und etwas leichter zu lesen „The Intelligent Investor“ von Benjamin Graham nicht vorbei. Dazu noch eine Portion Warren Buffett: „Buffettology“ (schrieb seine Schwieger-Tochter). Später folgten weitere z.B. vom Value Papst David Dreman: „The New Contrarian Investment Strategy“.

Diese Bücher verfolgen alle den Ansatz Buy-Low, Sell-High. Das ist sicher für jeden sehr intuitiv, jedoch eben auch nicht leicht. Buffett würde sagen: „Investing is simple, but not easy“.

Nach einigen Investitionen nach diesem Muster in einem Bullenmarkt, fühlt man sich auf dem richtigen Weg – alles steigt – egal welche Methode. Durch die Suche nach den Value-Perlen landet man auch – mangels Erfahrung bei den sogn. Value-Traps. Also den Werten, welche nicht ohne Grund „billig“ sind. Ein anderer Kollege sagte dazu immer: „Cheap for a reason“ – diese sind ein Desaster.

Eine aktuelle Studien von Longboard Asset Management zeigen, dass der allgemeine Marktaufschwung immer nur von ca. 25% der Aktien getragen wird. Ca. 64% der Aktien entwickeln sich schlechter als der Markt und weitere knapp 19% verloren 75% an Wert. Die restlichen 39% verloren absolut an Wert. Leider findet man diese „schlechten“ mit einem Value Ansatz recht häufig.

Als Value Manager muss man wie z.B. Warren Buffett oder Set Klarman („The Margin of Safety“) viel Zeit mitbringen. Viele der Value-Aktien werden erst spät (oder nie) vom Markt erkannt und erfahren dementsprechend selten eine Neubewertung. Deshalb ist die gesamte Industrie auf der Suche nach dem Grund der Neubewertung.

Als Fondsmanager mit monatlichen internen Performance Gesprächen und halbjährlichen externen Anlageausschüssen, verliert man schnell den langfristigen Blick. Plötzlich kommen neben den rein rationalen Entscheidungen Gruppen-Zwänge und Karriere-Risiken auf. Das führt dann entweder dazu nur noch sehr kleine „Wetten“ oder die gleichen „Wetten“ wie alle einzugehen.

Das funktioniert natürlich langfristig auch nicht.

Da ich immer schon eine Affinität zu systematischer Auswertung hatte, stieß ich auf das Buch von Joel Greenblatt: „The Little Book That Beats The Market“.

Dieses Buch folgt auch einem Value Ansatz – es nutzt dazu eine Magische Formel. Die Formel ist relativ trivial – was wiederum dafür spricht, das einfache Dinge oft besser funktionieren als komplizierte. Sie sind ggf. nicht immer perfekt, aber dafür wesentlich robuster über verschiedene Zeiträume und Marktphasen.

Zurück zur Magischen Formel.

Es kommt ein doppelter Sortier-Algorithmus über zwei Parameter zum Einsatz:

  1. EBIT/(Net Working Capital + Net Fixed Assets)
  2. EBIT/Enterprise Vale

Einmal im Jahr werden die Aktien neu sortiert und das Portfolio neu ausgerichtet.

Die Performance lässt sich sehen. Über viele Jahre wird der S&P deutlich zweistellig pro Jahr geschlagen. Leider war auch diese Verfahren ungeeignet, aufgrund der oben beschrieben kurzfristigen Orientierung des typischen Fondsmanagements.

Zum Selbermachen ist das System auch nur bedingt geeignet, da Portfolios mit mehreren hundert Aktien zu halten sind. Dies ist für den Privatinvestor keine praktikable Strategie.

Auf meiner Suche nach interessanten Ansätzen versuchte ich mich mit den verschiedensten Methoden. Nach den vielen nur zum Teil erfolgreichen war mir klar, dass alle Methoden nur statistisch funktionieren – also über sehr viele Trades (Positionen x Zeit). Also konzentrierte ich mich darauf Entscheidungsprozesse stabiler und wiederholbar zu machen.

Das war der richtige Weg!

Dieser stand jedoch auch den Interessen einiger meiner Kollegen entgegen. Ein starrer Prozess ermöglichte nicht genügend Flexibilität für deren „tolle“ Ideen. Diese Ideen funktionierten oft, produzierten jedoch auch zu häufig enorme Verluste.

Mit dem schon beschriebenen Buch „Was Gewinner von Verlieren unterscheidet“ wurde mir immer klarer, dass nicht die Methode das Entscheidende ist, sondern „ich“ bzw. die Person die die Strategie umsetzt.

Dann begann ich in diese Richtung weitere Bücher zu lesen.

Fortsetzung folgt!

 

Signale des wöchentlichen Systems:

Open: USD/JPY short

 

Signale des monatlichen Systems:

Kauf: 1 Position DAX ETF

 

Performance des Gesamtsystems im Juli: +1%, seit Jahresanfang: 14,5%

Wikifolio: MAQS – Global Trend Following

PS: Im Wikifolio ist in diesem Monat ein Handelsfehler entstanden. Ich werde über diesen in einem der nächsten Blogs berichten. Am Montag muss ich erstmal den Fehler korrigieren.

Van Tharp – SQN System Güte

Zur Ermittlung der Güte eines Systems hatten wir in der Vergangenheit schon mehrere Kennzahlen wie Ertrag, Risiko und vor allem Drawdown besprochen.

Eine weitere Kennzahl stammt von Dr. Van Tharp einem Trading Coach. Van wurde auch schon in den Market Wizzard Büchern von Jack Schwaiger interviewed.

Dabei sind mir folgende Zitate besonders aufgefallen:

„What typically happens is that when people approach the markets, they bring their personal problems with them. The markets are a natural place to act out those problems, but not to solve them. Most people end up leaving the markets, but a few decide that they need a system to trade more effectively. Those people who adopt a systems approach usually just end up transferring their problems from dealing with the market to dealing with their system of trading.“

„… Cut your losses short and let profits run. … If you think of trading as a game and that a mistake is not following the rules of the game, then it becomes much easier to follow these two rules.“

Ich verfolge Van Tharp nachdem ich die Market Wizzard Bücher gelesen hatte weiter. Van’s Bücher kann ich ebenfalls empfehlen. Diese haben mir immer einen Mehrwert geliefert – insbesondere das Buch „Trade Your Way to Financial Freedom“.

Das Kapitel 12 „There’s  Money for Everyone“ über jeweils den gleichen Chart bzw. Trading Situation der mit den unterschiedlichen Handels und Handlungssystemen gehandelt wurde, war für mich wirklich augenöffnend.

Van Tharp folgt immer dem Motto, das man beim Traden nicht Märkte handelt, sondern seine (Vor)urteile über die Märkte.

Dies greift wieder das Thema der letzten Woche auf. Wir gehen nicht neutral in Handelsentscheidungen, sondern immer mit einer mehr oder weniger vorgefertigten Meinung. Es gibt dabei auch kein Richtig oder Falsch, sondern für jeden gibt es nur seine ganz persönliche Wahrheit.

Sind wir Trendfolger, sehen wir überall Trends. Sind wir eher fundamental orientiert, dann erscheinen die meisten Aktien als teuer und der Markt versteht die richtig „billigen“ nicht.

Ganz nach der alten Weisheit:

„Habe ich einen Hammer sehe ich in jedem Problem einen Nagel.“

An den Beispiel des Kapitel 12 aus Van’s Buch lässt sich das wunderbar zeigen.

Van benutzt 7 fiktive Charaktere, welche verschiedene Situationen auf jeweils Ihre Weise handeln.

Die 7 Charaktere sind:

  1. Mary – Long Term Trendfolger
  2. Dick – Short Term Swing Trader
  3. Victor – Value Manager
  4. Ellen – glaubt an eine überirdische Ordnung an den Märkten
  5. Ken – Spread Arbitrage
  6. Nancy – folgt Börsenbriefen
  7. Eric – Handelt relativ impulsiv

Allen gemeinsam ist, dass sie eine gewisse Routine und Disziplin mitbringen und ihrem Erfolgsrezept folgen.

Dann werden die Situationen pro Trader durchgespielt und Van zeigt, dass alle aus unterschiedlichen Gründen erfolgreich sein können. Das ist m. E. ein sehr gutes Zeichen – verbindet jedoch auch damit den Aufwand selbst seine eigene Methode zu finden.

In verschiedene Chats auf den letzten heißen Tipp zu hoffen bzw. einem System eines  erfolgreichen Traders blind zu folgen führt nicht zum Ziel.

Selbst wenn man einen Trading -Stil verinnerlicht hat, sollte man ein erfolgreiches System (welches diesen Trading-Stil verfolgt), immer noch an seine eigenen Bedürfnisse adaptieren.

Aus diesem Grund bespreche ich in meinem Blog weder konkrete Handelspositionen, noch versuche ich jemanden zu überzeugen meinem System zu folgen.

Dies funktioniert so nicht!

Kommen wir zur SQN Nummer zurück und beleuchten Van’s Herangehensweise, mit ein wenig mehr Statistik.

SQN steht für System Quality Number.

Die Formel dahinter ist jedoch eine Art normierter z-Score wie wir ihn in der Statistik beim t-Test finden.

SQN = Wurzel (n) x durchschnittliches R pro Trade / Standardabweichung der R Multiple

wobei

  • n = Anzahl der Trades in der Stichprobe
  • R = Ertrag (Verlust) pro eingesetztes Risiko

Dadurch entsteht eine Zahl, welche in einer Tabelle (n-1 – Freiheitsgrade) ablesen kann, mit welcher Güte man die Nullhypothese – also die Aussage die Trading Ergebnisse unterscheiden sich statistisch nicht vom Zufall bzw. von 0 ablehnen kann.

Van macht eine Liste über Werte von 1,6 – 7 und gibt damit den Erfolg des Systems an.

  • 1,6 – 1,9 unterdurchschnittlich
  • 2,0 – 2,4 durchschnittlich
  • 2,5 – 2,9 gut
  • 3,0 – 5,0 exzellent
  • 5,1 – 6,9 superb
  • > 7,0 Heilige Gral

Statistisch ist das etwas ungenau. Natürlich ist c.p. eine größere Zahl besser als eine kleine, aber mit hoher Anzahl an Trades steigt der SQN-Wert.

Das ist soweit auch nicht verwunderlich, da gleichbleibenden Durchschnitts-R / Standartabweichung R mit vielen Trades auch der Faktor Wurzel(n) immer größer wird. Die statistische Aussage daraus ist, das es mit zunehmender Anzahl an Trades immer wahrscheinlicher wird, dass die Durchschnitts-R nicht durch Zufall entstanden sind.

Ganz korrekt würde man formulieren: Damit wird die Ablehnung der Null-Hypothese: Die ermittelten Werte entstammen einer Zufälligen Verteilung (sind nicht von Null verschieden), immer wahrscheinlicher.

Für mein wöchentliches System ergeben sich folgende Werte:

  • n = 149 Trades in ca. 9 Jahren
  • ∅R = 0,48 pro Trade
  • σ = 1,67 (Standartabweichung R)

Daraus entsteht nach der obigen Formel eine Wert von 3,5. Nach der Logik von Van ist das exzellent. Statistisch lesen wir dazu einen Wert (einseitiger Test, größer als 0) von > 0,995.

Wir suchen in der linken Spalte den Wert für n-1 (148) und finden diesen in der letzten Zeile bei ∞. Dann suchen wir in dieser Zeile den Wert welcher am nächsten an die 3,5 heran reichen (von links beginnend). Leider hört die Tabelle bei einem Wert von 2,576 schon auf. Der Blick in den Spaltenkopf zeigt einen Wert von 0,995.

Damit können wir mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit die Nullhypothese ablehnen. Das System produziert sehr konsistent R-Werte von Null verschieden.

Setzt man den Test auf einen Mindestwert von z.B. 0,2R, dann würde ein SQN von 2,0 entstehen. Die 0,2R habe ich gewählt, um eine Mindestrendite auf das eingesetzte Risiko von 20% zu generieren.

Statistisch bedeutet dies, dass wir die Null-Hypothese: Die ermittelten Werte sind größer als 0,2R, mit einer Wahrscheinlichkeit von 97,5% ablehnen können.

Das ist für mich ein akzeptabler Wert, auf dem sich aufbauen lässt – nicht der Heilige Gral, aber ein System, welches robust Erträge erzielt.

Signale des wöchentlichen Systems:

Close: USD/JPY short

 

Wikifolio: MAQS – Global Trend Following

 

 

Bin ich Opfer? Bin ich Täter?

Bin ich Opfer? Bin ich Täter?

Wieder ein kleiner Beitrag wie ihn nur das Leben spielt. Durch einen Unternehmenszusammenschluss (Fusion) erlebe ich gerade interessante emotionale Momente.

Die Situation:

Das große Unternehmen übernimmt ein kleineres. Dabei wird jedoch die gesamte Führungsmannschaft des Bereiches vom kleinen Unternehmen kommen. Damit verändert sich für mich mein kompletter Raport-Weg.
Das erste Meeting mit der neuen Führungskraft und dem Team verlief nicht ideal.

Die Sicht als Opfers:

Ich war noch in dem Meeting und noch mehr danach beleidigt. Die neue Führungskraft nahm mich nicht war. Sie schwärmte nur von Ihren Kollegen und von dem einen Thema welches sie von mitbrachte. Mit keiner Silbe wurde darüber gesprochen, dass wir in der alten Konstellation alles Spezialisten in unserem jeweiligen Gebiet sind und dieses Know-How im kleineren Unternehmen entweder gar nicht oder nur rudimentär zu finden war.

Das erste Meeting begann ganz erfolgversprechend mit ein wenig nettem Austausch und endete in einem mehr oder minder langen Monolog der neuen Führungskraft. Die natürlich immer mehr von Ihren bisher „tollen“ Dingen erzählte und wir immer weniger von den unsrigen.

Das hinterließ bei mir für einige Tage einige Dissonanzen.

Mit ein wenig Abstand wurde mir jedoch bald klar, dass ich mich in eine Opferrolle manövriert hatte.

Die Opferrolle ist psychologisch sehr bequem: Die anderen sind Schuld und ich muss nichts ändern!

In der Rolle des Opfers wartet man darauf, dass eine unangenehme Situation von selbst vorbeigeht – die Opferrolle macht passiv.

Um aus diesem Teufelskreis zu entfliehen, ist am Anfang immer die Erkenntnis.

Als zweiten Schritt habe ich dann das Gespräch mit meiner Frau gesucht, da Sie nicht Teil der etwas verkorksten Lage war. Die Gespräche mit meinen Kollegen, die im gleichen Meeting waren und im selben Boot saßen, waren da weitaus weniger hilfreich. Auch die Kollegen waren nicht völlig frei, da sie die Situation ähnlich wahrnahmen.

Das Gespräch mit meiner Frau, brachte schon bei der Beschreibung der Situation einen Aha-Effekt, da meine Frau relativ oft fragte: „Wo ist das Problem?“.

Ganz offensichtlich bestand das erste Meeting einfach nur in einem Austausch an Worten. Somit kein Problem. Der Sender sendet physikalisch Schallwellen und der Empfänger nimmt diese als Schallwellen war.

Das Problem ist mehr was im Kopf daraus entsteht. Ich habe diese neutrale Schallwelle bewertet und zwar genau so bewertet, wie meine Erwartung an das Meeting im Vorfeld waren.

Da meine Frau diese Erwartungen nur zum Teil kannte hatte sie einen neutraleren Blick auf den speziellen Vorfall.

In dem Gespräch konnten wir einige Konsequenzen erarbeiten. Damit kam ich langsam wieder in eine aktive Rolle. Das sollt das Ziel der Erkenntnis über die eigene Opferrolle sein. Durch das Erkennen der eigenen Position ist man in der Lage eine andere Position – z.B. des Gegenüber – einzunehmen. Für den ersten Schritt reicht es, wenn man das Meeting noch einmal Revue passieren lässt und sich selbst dabei beobachtet. Die Vogelperspektive ermöglicht den neutralen Blick.

Aus der Opferrolle zur Selbstbestimmung.

Durch diese Methode gewinnt man an Selbstbestimmung zurück und kann sich neue Wege erarbeiten. So lange man in seinem Denkprozess immer am „Warum ich?“ hängt, bleibt man stehen oder dreht sich im Kreis.

Durch den Aktionsplan im Kopf fühlte ich mich gleich freier. Die Situation wurde zum Coach: Change ist Challenge! (Die Situation als Coach ist Herrn Jens Corssen entliehen)

Plötzlich sah ich die Veränderung als Wettbewerb indem es galt zu bestehen. Ich übernahm die Verantwortung für mein Handeln.

Dabei wurde mir noch etwas anderes bewusst: Bin ich Täter?

Mich beschlich der Verdacht, dass wenn ich nicht das Opfer bin und auch verantwortlich für mein Handeln bin, dann bin ich auch Täter!

Durch meine Vorurteile und Erwartungen, habe ich natürlich jedes gesprochene Wort immer sofort im Kontext der Bestätigung meiner Erwartung wahrgenommen. Alle anderen Signale wurden gleichzeitig rigoros ignoriert oder unterdrückt. Dadurch wurde meine Laune (und die meiner Kollegen, den es ähnlich erging) immer schlechter.

Das machte die Lage für unsere neue Führungskraft auch nicht leichter. Diese war ebenfalls vom gleichen Verhaltensmuster gefangen und konnte nicht entsprechend gegensteuern.

Letztlich hatte ich nach dem Meeting meine vorgefasste Meinung und meine Vorurteile bestärkt – meine Opfer-Position war gefestigt.

Damit reifte ebenso die Erkenntnis, dass ich natürlich am Scheitern des Meetings meinen Anteil hatte.

Ich habe es darauf ankommen lassen – ich wollte Bestätigung – das war das Motiv.

Im Nachhinein ärgere ich mich über mein Verhalten. Aus dem Gefühl der Beleidigung ist ein gewisse Scham geworden. Mit meiner gesamten Erfahrung aus meinen Handelsaktivitäten hätte ich es viel besser machen können.

Ich kenne die Situation
–  in anderem Kontext – aber mit den gleichen Abläufen:

Eine Handelsposition, die ich intensiv recherchiert hatte und sogar vielleicht kurzfristig im Gewinn lag ist plötzlich in der Verlustzone.

Dann kann ich natürlich auch hier die Opferrolle einnehmen und darauf hoffen, dass der Markt mir später noch recht gibt – ich bin ja nicht der Spekulant, sondern ein Long-Term Investor.

Oder ich kann die Schuld bei den anderen Marktteilnehmern suchen und das Management des Unternehmens (bei einer Aktien-Long Position) dafür verantwortlich machen. Der Versuch mit noch mehr Research führt nur zur Suche nach Bestätigung.

Das hilft letztlich alles herzlich wenig. Die Handels-Position verliert an Wert und der Verlust zieht mich immer weiter herunter.

Deshalb ist es auch hier wichtig die Opferrolle schnell zu verlassen. Die investierte Zeit und der Aufwand für das Research sind alles versunkene Kosten, die keinen Einfluss auf die Profitabilität der getätigten Anlage haben.

Wichtig ist nur die Erkenntnis: Ich habe einen Trade eröffnet und dieser verursacht Verluste!

Mit der Erkenntnis komme ich in Action.

  1. Die Verantwortung für den Verlust liegt allein bei mir.
  2. Die Verantwortung für einen möglichen noch größeren Verlust liegt ebenso bei mir.
  3. Auch wenn ich unter großen Schmerzen den Verlust realisiere, wird mich dies befreien. Ich bin wieder in einer neutralen Lage und kann von dort die weiteren Schritte planen. Dazu gehört dann die Suche nach „Ablehnung“ der Investmentthese.

Durch mein Handelssystem laufen diese Schritte fast automatisch ab. Die Position gerät in den Verlust (auch vom letzten Hoch, dann nur ein kleinerer Gewinn), das System gibt das Signal zum Glattstellen – die Ablehnung. Die nächste Aktion ist ganz automatisch den Trade am Markt zu platzieren und den Verlust zu realisieren.

Mit den Jahren habe ich gelernt, dass es manchmal vorkommt, dass der Trade tatsächlich wieder in die vorher eingeschlagene Richtung dreht. Meist jedoch waren die Closings genau richtig, da Trends gebrochen wurden. Außerdem hatte ich die Gewissheit, dass wenn der Trade tatsächlich den alten Trend nochmal aufnehmen sollte, mein System in den nächsten Wochen diesen ebenfalls findet.

Damit ist sicher einmal mehr gezeigt, wie wichtig es ist einen Plan zu haben den Trade zu schließen. Oft habe ich den verschiedenen Publikationen oder Blogs gelesen, dass viele dem Entry deutlich zu viel Gewicht verleihen.

Meine Erfahrungen zeigen, dass einen Trade zu schließen psychologisch die weitaus größere Herausforderung ist. Damit verbunden ist das Eingeständnis, dass man etwas falsch gemacht hat und dies auch selbst zu verantworten hat.

Das fällt niemanden leicht!

 

Signale des wöchentlichen Systems:

keine

 

Wikifolio: MAQS – Global Trend Following