Knowing me, Knowing you

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Rationale oder emotionale Entscheidungen – Vorsicht bei der Geldanlage!

Vor einigen Jahren hat James Montier, damals noch bei Dresdner Kleinwort ein Research Paper herausgebracht, um typische Fehlentscheidungen aufzuzeigen – bzw. die graue Theorie der Behavioural Finance etwas anschaulicher zu machen.

Ich nutzte dies damals für einen Vortrag in privater Runde mit dem gleichen Zweck (vielen Dank James).

17 Fragen und 17 Minuten Zeit um diese nach bestem Wissen und Gewissen zu lösen

  1. Bitte schreibe die letzten 4 Stellen Deiner Telefonnummer auf: ________________
  2. Ist die Anzahl der Ärzte in London höher oder niedriger als diese Nummer? _______
  3. Wie viele Ärzte gibt es Deiner Meinung nach in London? _____________________
  4. Ein Schläger und ein Ball kosten zusammen EUR 1.10.
    Der Schläger kostet exakt EUR 1.00 mehr als der Ball. Wie viel kostet der Ball? __________________________________
  5. Eine Gesundheitsstudie wurde unter erwachsenen Männern jeden Alters in New Jersey durchgeführt. Bitte gib eine Schätzung für die folgenden Sachverhalte ab:
    • Wie viel Prozent der Befragten hatten einen oder mehrere Herzinfarkte? ____
    • Wie viele Prozent der Befragten waren über 55 und hatten einen oder mehrere Herzinfarkte. ____________________________________________
  6. Bist Du in Deinem Job überdurchschnittlich? ________________________________
  7. Stell Dir vor Dir liegen 4 Spielkarten. Jede von ihnen hat auf der einen Seite einen Buchstaben und auf der anderen eine Zahl. Wenn eine Karte ein E hat, dann ist immer auf der Rückseite eine 4. Welche Karte(n) muss man umdrehen, um festzustellen, ob die Aussage wahr ist?4-Karten
  8. Stell Dir vor eine Münze wird dreimal geworfen und landet jedes Mal auf Kopf. Wenn Du EUR 1.000 auf den nächsten Wurf setzten könntest, welche Seite würdest Du wählen? Kopf, Zahl oder keine Präferenz. __________________________________
  9. Wenn es für 5 Maschinen 5 Minuten dauert 5 Teile herzustellen, wie lange dauert es für 100 Maschinen 100 Teile herzustellen? _________________________________
  10. Wenn John ein Fass Wasser in 6 Tagen trinkt und Mary ein Fass in 12 Tagen schafft, wie lang dauert es bis beide zusammen ein Fass leer haben? __________________
  11. Es wird erwartet, dass durch die Vogelgrippe in Deutschland 600 Menschen sterben werden. Zwei alternative Programme die Vogelgrippe zu bekämpfen wurden vorgeschlagen.
    • Programm A: 200 Menschen werden gerettet
    • Programm B: Mit einer Wahrscheinlichkeit von 1/3 werden 600 Menschen gerettet aber auch eine 2/3 Wahrscheinlichkeit, dass niemand gerettet wird.
      Wofür entscheidest Du Dich? ____________________________________________
  12. Dir wird folgende Wette vorgeschlagen: Einen Münze wird geworfen. Wenn Du verlierst musst Du EUR 100 bezahlen. Wie hoch ist der minimale Gewinn (Betrag) zu dem Du bereit bist diese Wette einzugehen? ________________________________
  13. Ein See mit einigen Seerosen. Jeden Tag verdoppelt sich die Fläche der Seerosen. Wenn es 48 Tage dauert bis der ganze Teich zugewachsen ist, wie lange dauert es bis der halbe Teich bedeckt ist? ______________________________________
  14. Die gleiche Krankheit aus Frage 11 ist zurück. Welches Programm findet Deine Unterstützung?________________________________________________
    • Programm C: 400 Menschen sterben
    • Programm D: Mit einer Wahrscheinlichkeit von 1/3 stirbt niemand, und mit einer Wahrscheinlichkeit von 2/3 sterben 600 Menschen.
  15. Eine Studentin an einer Universität hat eine Durchschnittspunktzahl von 3.8 im ersten Jahr. Der Durchschnitt für die Universität ist 3.1. In welchem Perzentil wird sie sein wenn sie die Universität verlässt? _________________________________
    (Je besser sie ist , umso höher die Punktzahl, max. 100)
  16. Du bist in einer Spielshow. Du wirst vor die Wahl gestellt eines von 3 Toren zu öffnen. Hinter einer verbirgt sich ein Auto (A) und hinter den anderen beiden Ziegen (Z).
    Nachdem Du Dich für einen Tür entschieden hast, wird eine der anderen geöffnet und eine Ziege erscheint. Jetzt hast Du die Möglichkeit Deine Wahl zu revidieren oder beizubehalten. Wie entscheidest Du? Behalten oder wechseln? _________________Monty-Hall-Problem
  17. Als letztes spielen wir ein Spiel gegen die anderen Teilnehmer.
    Das Spiel ist relativ einfach. Wähle eine Zahl zwischen 0 und 100. Gewonnen hat derjenige, welcher die Zahl tippt, die nächstmöglich an 2/3 des Mittelwertes der gewählten Zahlen liegt.
    Deine Zahl ist? _______________________________________________

Ergebnisse und Schlussfolgerungen

Die ersten 3 Fragen gehören zusammen und sollen zeigen, wie man vom Ankereffekt beeinflusst wird. Dabei verursachen einmal erwähnte hohe Zahlen auch zukünftige hohe Schätzungen, obwohl die Fragen nichts miteinander zu tun haben.

In anderen Situationen, kann z.B. beim Kauf eines neuen TV dieser Effekt vom Verkäufer ausgenutzt werden, um dem Kunden einen vermeintlich günstigen Fernseher zu verkaufen.

Das Vorgehen ist relativ trivial: Der Verkäufer zeigt zuerst das Spitzenmodell und ankert damit den Preis auf einem höheren Niveau, als der Kunde zu zahlen bereit ist. Danach kommt der eigentliche Vorschlag. Statistisch kauft der Kunde somit einen „zu teuren“ Fernseher.

Die nächste Frage 4 mit dem Schläger und Ball fällt in die Kategorie CRT (Cognitive Reflection Task). Diese Fragestellung zielt auf die beiden Denkprozesse im Gehirn ab. Der eine schnell und ungenau, der andere genau, aber langsam weil analytisch.

Selbst wenn der Leser die Frage letztlich richtig beantworten kann, so muss er die erste Reflex-Antwort: EUR 0,10 unterdrücken. Bei analytischem Vorgehen kommt man dann auf die richtige Antwort: EUR 0,05 für den Ball.

Frage 5 zeigt ebenfalls wie Heuristiken uns zu falschem Handeln verführen können. Der Representativness Bias (Verfügbarkeitsheuristik) führt dazu, dass uns Wahrscheinlichkeiten, welche uns im täglichen Leben häufiger begegnen anders eingeschätzt werden, als Wahrscheinlichkeiten, welche uns nicht so oft begegnen bzw. für uns nicht verfügbar ist.

Damit schätzen wir im Zweifel die Wahrscheinlichkeit aller Männer mit Herzinfarkt niedriger als die mit Herzinfarkt und älter als 55 Jahre niedriger ein. Die zweite Menge statistisch natürlich eine Teilmenge der ersten. Damit die intuitive Antwort nicht korrekt. Das versteht man erst nachdem man die Heuristik verdrängt hat und mit dem analytischen Verfahren weiterarbeitet.

Wichtig an dieser Stelle ist zu erwähnen, dass ich mit dem Test nicht beweisen will, das Heuristik schlecht ist. Ganz im Gegenteil habe ich im letzten Blog sogar dafür Beispiele gezeigt wo Heuristik hilft.

Es kommt drauf an!

Es kommt darauf an, wie das Problem genau aussieht.

Ist die Wahrscheinlichkeit bekannt oder unbekannt?

Im ersten Fall ist analytisches Vorgehen und abwägen genau das Richtige. Im zweiten Fall wird selbst nach langem Überlegen das Ergebnis nicht besser –  hier helfen Heuristiken weiter.

Trotzdem tut man gut daran erst zu überlegen, welcher Fall vorliegt. Diese kurze Pause hilft dann entweder sich bewusst für den analytischen Weg zu entscheiden, oder doch zur Heuristik zu greifen.

Frage 6 beschäftigt sich mit einem sehr bekannten Phänomen: Selbstüberschätzung. Das äußert sich dann dadurch, dass mehr als 50% auf die Frage mit „Ja“ antworten.

Frage 7 ist nicht so leicht –  hierbei wird der Effekt untersucht, dass wir die Tendenz haben unserer vorgefertigte Meinung zu bestätigen. Wir suchen Bestätigung und versuchen nicht Thesen zu wiederlegen (nach Karl Popper Falsifikationismus).

Das lässt sich u.a. dadurch erklären, das wir lieber recht haben, als Fehler einzugestehen.

Die meisten würden diese Frage daher mit der Kombination E und 4 beantworten – richtig ist aber E und 7. Das umdrehen der 4 führt maximal zu einer Bestätigung, während hinter der 7 auf keinen Fall ein E sein darf, um die Behauptung zu validieren.

Frage 8: Verfügbarkeitsheuristik

Frage 9: CRT

Frage 10: CRT

Die Frage 11 in Verbindung mit der Frage 14 behandelt das Framing-Phänmomen. Hierbei ist eine Präferenz-Umkehr je nach Fragestellung zu beobachten – dies widerspricht natürlich ebenfalls dem Bild des Homo Oeconomicus, welcher immer rational entscheidet.

Im Gewinnfall nimmt die Mehrheit die sicherer Alternative und im Verlustfall die unsichere – es wird auf einen kleineren Verlust spekuliert.

Das Verhalten erklärt m.E. sehr gut warum eine Trendfolge-Strategie kognitiv schwieriger umzusetzen ist, als eine Value-Strategie ist. Gewinne laufen lassen und Verluste begrenzen ist genau das Gegenteil des zu beobachtenden Framing-Phänomens in Verbindung mit Loss Aversion: Frage 12

Frage 13: CRT

Frage 15: Verfügbarkeitsheuristik –  Nur weil die Studentin im ersten Semester über dem Durchschnitt lag, gibt es keine Anhaltspunkte darüber, wie diese am Ende abschneidet: Also Best Guess – Average!

Frage 16: Das ist meine Lieblingsaufgabe. An dieser beißen sich nicht nur Professoren die Zähne aus. Selbst der Wikipedia-Eintrag (Ziegenproblem) ist sehr ausschweifend und es wurden sogar Bücher darüber geschrieben.

Natürlich führt auch hier die erste Intuition in die Irre. Betrachtet man die einzelnen Schritte getrennt kommt man zum Schluss, dass man in der Entscheidung wechseln oder bleiben indifferent ist.

Aber so einfach ist es eben nicht!

Es müssen beide Entscheidungen zusammen betrachtet werden. Dann ist aus meiner Sicht der Fall sehr deutlich. Dazu muss man sich einfach die Frage stellen: Welche Tür habe ich anfänglich mit hoher Wahrscheinlichkeit gewählt?

Das ist dann offensichtlich eine Tür mit einer Ziege, da diese 2x vorkommt und das Auto nur 1x.

Da man dann auf der zweiten Stufe indifferent ist – also die Wahrscheinlichkeiten gleich sind eine Ziege oder ein Auto zu bekommen, ist wechseln dann die kluge Entscheidung. Schließlich hatte man anfänglich (statistisch) die Ziege. In der ersten Runde ist Wechseln keine gute Entscheidung, da man statistisch wieder eine Ziege wählt.

Die Frage Frage 17 wurde von Keynes „Beauty Contest“ genannt. Was ist hierbei entscheidend?

Es kommt nicht darauf an, was mir gefällt, sondern was ich glaube der Mehrheit gefällt. Zu beachten ist, dass die anderen Teilnehmer ebenso denken werden.

Mathematisch kann man zeigen, das dieses Verfahren rein rational mit unendlichen Iterationszyklen gegen 0 tendiert. In der Praxis zeigt sich jedoch, das die Teilnehmer nicht so viele Iterationstufen durchdenken. Beauty Contest

Dieses Problem macht m.E. deutlich wie schwer es ist, über Umfragen das Sentiment, bzw. die Meinung der Marktteilnehmer einzuschätzen. Die Anleger geben nicht zwingend Ihre Meinung wieder, sondern berücksichtigen dabei, dass sie richtig liegen wollen und die Märkte vorhersagen können. Dies führt dann zu mehr oder weniger Iterationszyklen und damit zu deutlich verzerrten Resultaten – das Thema des letzten Post.

Bleiben wir doch beim Preis!

Als weiterführende Lektüre kann ich in diesem Zusammenhang Dan Ariely empfehlen. Der Forscher hat mit seinem Buch Predictably Irrational ähnlich Experimente mit seinen Studenten durchgeführt und zeigt meist sehr unterhaltsam die Ergebnisse.

Zurück zu meinem Vortrag

Wo endete dieser? Eigentlich entwickelte sich der Vortrag gleich zu Beginn zu einer Art Workshop wo wir uns intensiv über die einzelnen Fragestellungen austauschten.

Am intensivsten wurde jedoch das Ziegenproblem diskutiert – das war zu erwarten gewesen. Es verfolgte uns den ganzen Abend und bei einem Glas Bier und einem Schoppen Wein mussten dann empirische Tests mit Bierdeckeln als Türen die letzten Kritiker überzeugen.

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Entscheidungen in komplexen Systemen

Entscheidungen in komplexen Systemen

Kürzlich hörte ich im Podcast von Better System Traders mit Perry Kaufmann eine interessante Buchempfehlung. Der Podcast war nicht wirklich neu, da ich meist die Podcasts mit einem erheblichen Zeitverzug höre. Der Zeitverzug führt jedoch dazu, dass a) Podcasts über aktuelle Themen relativ irrelevant sind und damit b) mehr Zeit für die „zeitlosen“ Podcasts bleibt. Der Podcast von Perry Kaufmann ist sicher in der letzteren Kategorie anzusiedeln. Perry ist eine Größe im Trading-Geschäft und jeder Trader hat sicher eines seiner Bücher gelesen.

Zeit ist oft ein sehr effizienter Filter!

Die Buchempfehlung von Perry beeindruckte mich aus verschiedenen Gründen:

  1. Perry Kaufman empfahl ein Buch „Die Logik des Misslingens“ über den Umgang mit komplexen Systemen,
  2. Das Buch handelte nicht direkt vom Trading und
  3. es war von einem deutschen Professor (Prof. Dietrich Dörner) geschrieben und damit sogar auf deutsch erhältlich.

Das Buch war dann schnell auf dem Kindle und auch schnell gelesen.

Viele der Versuche, welche der Prof. Dietrich Dörner mit seinen Probanten machte sind ganz unterhaltsam beschrieben. Für mich stand jedoch die Frage im Vordergrund, wie die Erkenntnisse über „gute“ und „schlechte“ Verhaltensweisen sich in die Welt des Investments und Tradings übertragen lassen.

Das Buch beginnt mit einem Experiment, bei dem einem Volk in der Wüste geholfen werden soll. Dazu sind verschiedene Parameter beeinflussbar: medizinische Versorgung, Wasserversorgung, Rinderbestand etc.

Schnell wird klar, dass die Situation durchaus komplex ist und einmal getroffene Entscheidungen Wirkungen in der fernen Zukunft verursachen also mit deutlichem Zeitverzug. Dies führt dann oft zu exponentiellem Verlauf der Wirkung.

Prof-Dietrich-Dörner
Beispiel Erdölförderung: Prof. Dietrich Dörner, „Die Logik des Misslingens“

Prof. Dörner zeigt, dass die Versuchspersonen, die Geduld mitbrachten das System erst mal zu verstehen und dann auch nur durch vorsichtige Änderung der Parameter zu bewegen, besser abschnitten, als die die relativ schnell Maßnahmen ergriffen und diese auch zu deutlichen Änderungen der Inputparameter neigten.

Komplexe Systeme sind somit als Systeme mit vielen Input-Parametern, vielen  Interdependenzen und auch durch eine gewisse Trägheit gekennzeichnet.

Oftmals bleibt handelden Personen und Entscheidern nur wenig Zeit und es stehen im allgmeinen auch nur begrenzte Kapazitäten (Resourcen) für lange und tiefe Analysen zur Verfügung. Also werden Heuristiken nötig. Die Verwendung von Heuristiken hatte ich schon an anderer Stelle im Blog diskutiert und dabei auf einen anderen Professor: Gerd Gigerenzer verwiesen. Dessen Ansichten und Ideen sind in einem Podcast (158) von  Michael Covel zu verfolgen.

Flugzeuglandung auf dem Hudson River

Die komplexe Situation, die tagelang durch die Medien lief. Zur Erinnerung: Vögel fliegen in beide Turbinen eines Flugzeugs, die Rückkehr zum Flughafen ist nicht möglich, der Pilo entscheidet sich für die Landung auf dem Hudson River. Alles lief gut es gab keine Verletzten (Abgesehen von den Vögeln in den Triebwerken).

Der Pilot des Fluges 1549 wurde für seinen besonderen Mut und Umsicht ausgezeichnet – und in der Tat hat er diese Auszeichnung verdient.

Ein Studium des Leitfadens für solche Notfälle hätte wahrscheinlich mehrere Stunden gedauert und hätte damit unweigerlich zu einer Katastrophe geführt.

Der Pilot Sullenberger erkannte aber relativ schnell, dass zu viele Faktoren im Spiel waren. Sullenberger konzentrierte sich auf eine einfache Heuristik und beobachtete das Verhalten des Flugzeugs im Sinkflug.

Daraus konnte er:

  1. ableiten, dass er den Flughafen nicht mehr erreicht und hatte
  2. dann Zeit sich nach einer Alternative umzusehen, welche in Reichweite lag – der Hudson River.

Die verwandte Heuristik war es, sich auf einen Punkt in der Winschutzscheibe zu fokusieren und zu ermittelen ob der Tower des Flughafens nach oben verschwand (zu schneller Sinkflug) oder nicht.

Ein Hund welcher einen Frisbee fangen soll, wird ebenso nicht erst komplizierte mathematische bzw. physikalische Gleichungen lösen um die genaue balisitsche Kurve des Frisbee zu ermitteln. Ganz abgesehen von den vielen Parametern (Abflughöhe, Abfluggeschwindigkeit, Gewicht des Frisbee, Windstärke und Windrichtung etc. ) kennt der Hund mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht einmal die notwendige Gleichung zum Einsetzen der Parameter.

Also warum fängt der Hund dann doch den Frisbee?

Er benutzt eine Heuristik – eine sehr ähnliche, die Sullenberger benutzt hat. Er beobachtet den Frisbee während des Laufes und achtet auf immer den gleichen Blickwinkel. Über die Veränderung seiner Laufgeschwindigkeit und Richtung, kann er durch ständiges Nachsteuern den Frisbee fangen.

Wie lassen sich die Erkenntnisse auf die Finanzmärkte übertragen?

Niemand wird bestreiten, dass die  Kapitalmärkte komplex sind – wir haben viele Input-Parameter, viele Zusammenhänge / Korrelationen über Kapitalströme zwischen Branchen und Ländern sowie gewisse zeitversetzte Wirkungen unter diesen im System. Hinzu kommen noch viele „Versuchsteilnehmer“, welche sich gegenseitig beeinflussen.

Das macht die Situation somit um einiges komplexer, als wenn nur ein Regierungschef bzw. Bürgermeister in der Simulation die Entscheidungen trifft.

Der Prof. Dörner zeigt, dass Menschen Probleme damit haben mit Komplexität umzugehen. Insbesondere der Zeitverzug in der Wirkung auf eine Inputparameter-Änderung macht den Beteiligten Schwierigkeiten.

Schafft man es den Zeitverzug räumlich darzustellen, ist der Umgang mit diesem Problem leichter. Deshalb bedient man sich z.B. der Darstellung einer Zeitreihe als  Graph – damit kann man die Zeit „inspizieren“.

Im Bereich der Kapitalanlage könnte man die Kapitalmärkte als eine Folge von zeit-verzögerten Einflüssen verstehen. In solchen Systemen kommt es oft zu chaotischen Zuständen, da sich die Wirkungen durch den unterschiedlichen Zeitverzug kumulieren können um dann exponentielle Folgen zu verursachen – dann spricht man von Boomphasen oder Crash.

Trendfolger versuchen durch verschieden Mechanismen – z.B Break-Outs oder gleitende Durchschnitte – diese starken chaotischen Bewegungen zu erfassen – mittels der Heuristik: Preis.

Genau wie der Hund, der den Frsibee fangen will, arbeitet der Trendfolger mit „Nachsteuern“.

Er macht keine langfristige Prognose, sondern handelt nach Sachlage. Steigt der Preis, wird er erst abwarten und beobachten und dann nach einem definierten Signal (z.B. Break-Out) long einsteigen. Fällt der Preis dann wieder steigt er aus, sobald seine Kriterien dafür erfüllt sind.

Fundamental orientierte Marktteilnehmer versuchen bestenfalls (im Gegensatz zu rein diskretionären Ansätzen) über Regressionen die Wirkung einzelner Parameter auf die Märkte zu erkennen und daraus Prognosen über zukünftige Entwicklungen abzuleiten. Leider funktioniert das nur bedingt, da die Inputparameter voneinander abhängen und mit Zeitversatz wirken.

Diese scheitern dann ggf. daran, dass sie nicht mehr daran glauben, dass die Bewegung des Inputparameters in die eine Richtung auch wirklich die versprochene Wirkung des Systems erzeugt. Dann werden Diskussionen darüber geführt – die Glaubwürdigkeit leidet und lokale Ausnahmen (Marginalkonditionalisierung) werden eingeführt.

Ein Beispiel: Die Diskussion über die Wirkungs-Zusammenhänge des Ölpreises.

Die allgemeine These war, das ein niedriger Ölpreis gut für die Wirtschaft ist, da niedrigere Produktionskosten höhere Margen bei den Produzenten versprechen und die Verbraucher / Konsumenten mehr Geld zur Verfügung haben, da diese weniger für Transportkosten (Tanken) zahlen müssen.

Der starke Ölpreisverfall des letzten Jahres führte jedoch gleichzeitig zu sinkenden Notierungen am Kapitalmarkt. Das Problem des Zeitverzugs schlug zu.

Plötzlich wurden Theorien entwickelt, warum ein „zu“ niedriger Ölpreis schlecht für die Wirtschaft sein müsse. Es wurden Ausnahmen eingeführt – z.B. war zu hören: ein Ölpreis von 100 sei zu hoch, aber wenn der Preis dann unter 50 fällt dann ist das eben schlecht.

Ein Blick auf die langfristige Notierung des Ölpreises würde natürlich sofort zeigen, dass der Preis für das schwarze Gold schon deutlich niedriger Stand und der Aktienmarkt trotzdem gestiegen ist.

Es ist eben nicht so einfach die genaue Wirkung eines Parameters auf das ganze System im kurzfristigen Bereich zu erkennen.

Die Trendfolger haben es insofern einfach, da sie nicht nach den Ursachen forschen, sondern sich darauf spezialisiert haben die Symptome rechtzeitig zu erkennen.

Dem Buch des Prof. Dörner sind noch deutlich mehr Erkenntnisse abzugewinnen und ich werde diese in einem meiner nächsten Blogs sicher nochmal aufgreifen.

 

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Fundamental-Analyse

Wie versprochen wollte ich das Thema Fundamental-Analyse etwas detaillierter aufgreifen.

Wer den Blog verfolgt, weiß das ich nach dem Index-Management in das traditionelle Fondsmanagement eingestiegen bin.

Als traditionelles Fondsmanagement würde ich alles bezeichnen, das vom Charakter her fundamental also basierend auf Bewertungszahlen, meist bottom up getrieben ist. Typischerweise dienen die Analysen dazu, Aktien über oder unterzugewichten, um die vordefinierte Benchmark in Form eines Index zu schlagen – nach Kosten.

Ich hatte das Glück als Benchmark einen Style Index zu haben – Heute würde das natürlich Smart Beta heißen.

Die Indexkonstruktion war relativ simpel. Der breite Markt gewichtete Index wurde in 2 Teile geteilt. Einen Teil nannte man Value und den anderen Teil Growth.
Der einzige Faktor nach der die Unterteilung stattfand, war das Kurs-Buchwert-Verhältnis (KBV).

Also wurde das KBV oder englisch Price-to-Book (P/B) einer jeden Aktie des Index ermittelt und dann der Größe nach sortiert. Die obere Hälfte (also die mit den hohen P/B) wurden zu einem neuen Sub-Index Growth zusammengefasst – die andere Hälfte (mit den niedrigeren P/B) bildeten den Value-Index.

Ich hatte das Glück Fondsmanager des Value Index zu sein. – Warum ist das Glück?

Aus meiner Sicht war es besser abgegrenzt und auch besser akademisch gestützt. Schon Fama und French haben in den frühen 1993 Untersuchen angestellt und ihr 3 Faktoren Modell daraus abgeleitet. Auch andere (z.B. David Dreman, Graham und natürlich Warren Buffet) haben immer wieder die Vorzüge des Value Investings hervorgehoben. Typischerweise waren die Faktoren niedriges P/B, niedriges Price-to-Earnings (P/E oder deutsch Kurs-Gewinn-Verhältnis, KBV), hohe Dividenden Rendite (Dividend Yield) etc.

Ein danach strukturiertes Portfolio schlug die Benchmark im langfristigen Vergleich.

Auf der Growth Seite war die Lage nicht so klar. Es waren vorwiegend hoch bewertete Aktien, meist weniger zyklisch aus Branchen wie Software, IT oder ganz klassisch Pharma und Lebensmittel etc.

Den Parametern nach nicht die Gewinner aus den akademischen Studien, jedoch aufgrund der deutlich geringeren Zyklizität ein interessantes Investment . Heute würde man ähnliche Aktien in der Smart Beta Strategie Minimum Volatillity finden.

Wie funktioniert nun das Fundamentale Aktieninvestment?

Ganz allgemein, ist die fundamentale Strategie eine eher antizyklische Strategie. Es wird versucht durch Analysen so etwas wie einen fairen neutralen Marktwert zu finden. Dann werden Über- oder Unterbewertungen ermittelt und Überbewertungen werden verkauft und Unterbewertungen werden gekauft.

Die Suche nach dem neutralen Marktwert ist ehr wie bei einer stillstehenden Uhr, die 2mal am Tag richtig geht. Der Marktwert schwangt ständig um den Fair-Value (wie George Soros schon feststellte)  und liegt nur kurz auf diesem. Dabei wird typischerweise unterschätzt wie lange der Marktwert unter dem Fair-Value liegen kann und ebenso wird unterschätzt wie weit sich der Marktwert vom Fair-Value entfernen kann.

Das sind dann die Ansatzpunkte für Behaviour Finance Theorien und Grundlage für Trendfolge-Strategien durch verzögerte Anpassungsprozesse.

Ganz praktisch funktioniert fundamentales Management dann wie folgt: Man liest eine Menge Research über einzelne Unternehmen und Branchen bzw. spricht mit den Unternehmenslenkern direkt oder meist nur mit dem Investor Relation.

Dabei versucht man herauszufinden, ob die Unternehmen mehr Wert sind als der Markt aktuell meint. Das ist m.E. auf Dauer nicht wirklich sinnvoll. Entweder man verfolgt einen sehr langen Investment-Ansatz wie Warren Buffett, oder geht andere Wege.

Jedenfalls ist ein monatliches Performance Reporting Pflicht. Das verhindert die eben beschriebene Long-Term Strategie, da man dabei auch Drawdown-Phasen durchhalten muss. Der typische Fondsmanager kann eben nicht die für unterbewertet befundenen Aktien direkt von der Börse zu nehmen (wie Warren Buffett) und fortan nach Bilanzregeln zu bewerten. Das Bilanzregeln und Marktpreise nicht zwingend übereinstimmen, sollte den meisten klar sein.

Das Lesen von Research und die Unternehmensgespräche sind dann – aus heutiger Sicht – nur Story Telling. Das ist natürlich mehr ein Problem des Fondsmanager, ob er sich von den Storys beeindrucken läßt oder nicht. Die Analysten machen prinzipiell einen guten Job, solange man nur auf die Analyse selbst schaut. Die konkreten Kauf- bzw. Verkaufs-Empfehlungen sind normalerweise nichts wert, da

  1. die Analysten für ihr Universum an gecoverden Werten ein relatives Rating abgeben müssen
  2. die Rangfolge der Empfehlungen ggf. von den subjektiven Meinungen der Analysten abhängt
  3. die Analysten gewöhnlich gegenüber dem Fondsmanager keine Rechenschaft ablegen bzw. der Fondsmanager seine Performance gegenüber dem Kunden rechtfertigen muss und sich nicht auf die Analysten stützen kann
  4. letztlich ist eine Empfehlung eines Analysten auch nur eine Empfehlung und noch keine Position

Bei den Gesprächen mit den Unternehmenslenkern überwiegt deutlich der Marketing-Aspekt. Gewöhnlich stellen die Unternehmen sich deutlich zu gut da – wer will es ihnen auch verdenken.

Bei den Gesprächen mit den Unternehmen selbst bzw. mit den Analysten kann man eine Menge über die Industrie und das Unternehmen lernen, aber letztlich nichts was den Markt bewegen würde.

Nach einigen Jahren im Business wusste ich eine Menge über diese Unternehmen vom deutschen Bäcker über einen finnischen Papierhersteller bis zu Versorgern in Italien.

Half dieses gesamte Wissen der besseren Performance? Im besten Fall: vielleicht!

Wenn die eigene Performance dann nicht den Erwartungen entsprach, glaubte ich durch noch mehr Analysen das nächste mal besser abzuschneiden.

Irgendwann kam dann die Erkenntnis, dass die Methode nicht mit dem kurzfristigen Zyklus funktionierte und die Aktienkurse auf kurze Sicht durch nicht zu kontrollierende Faktoren bestimmt sind.

Dann begann die Suche nach alternativen Methoden des Fondsmanagements:

Eine mögliche alternative Strategie war z.B. die systematische Investition in günstige Aktien, also niedrige Bewertung in Form von Indikatoren wie P/B und P/E.

Das Problem dabei war, dass die Studien von Fama und French etc. immer von sehr großen Datenmengen ausgingen und keinem monatlichen Performance Druck ausgesetzt waren. Auch waren der Tracking Error der ausgewählten Portfolios kein Limit.

Damit sind wir wieder bei dem eigentlichen Problem: Selbst wenn man eine Methode gefunden hat die langfristig den Markt outperformt, bleibt das Risiko, dass man diese nicht durchhalten kann.

Hinzu kommt, dass in einem typischen Portfolio ca. 100 Einzelwerte zu finden sind – bei einem reinen diskretionären Ansatz ist das völlig normal.

Die Abweichung zur Benchmark ist natürlich auch zu kontrollieren aufgrund der Trackig Error (TE) Vorgaben. Damit ist die Outperformance begrenzt – technisch und aus Sicht der Behavioural Finance.

Was m.E. nach der Fundamental-Methode funktioniert:

  1. Quantitativer Prozess – viele Einzelwerte, keine Storys, nur niedrige P/E bzw. P/B bzw. noch einige weitere zusätzliche Kriterien
  2. Einen sehr selektiven Prozess mit sehr langem Horizont und enormen TE zur möglichen Benchmark – siehe Warren Buffett und Seth Klarman

Selbst Methoden wie Robert Shiller propagiert mit zyklisch-adjustierten P/E lassen kein wirklich gutes Timing des Marktes zu. Der Markt wird gewöhnlich immer teurer (wie oben schon erwähnt) und damit entsteht wieder das Risiko eines enormen Drawdowns.

Meban Faber kombiniert die CAPE Ratio (cyclical adjusted P/E) mit Momentum für die Asset Allokation – damit sind wir wieder bei Trendfolge als Hauptfaktor kombiniert mit niedriger Bewertung als Filter.

Letztlich bin ich dann, gegeben durch die vielen Marktkrisen, mit den enormen Implikationen für alle Aktien unabhängig ob Value oder Growth, bei der Trendfolge gelandet – ein langer Prozess!

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„Retro“ Schuhe und Trendfolge

Was haben Schuhe mit Trendfolge zu tun?

Letzte Woche war ich unterwegs, um mir ein paar neue Schuhe zu kaufen.

So what?

Die von mir präferierten Schuhe gab es nicht in diesem Shop. Der nette Verkäufer erklärte mir wie ich die Schuhe bestellen kann, um sie dann in 3-4 Tagen per Post direkt nach Hause zu bekommen. Ich lehnte erstmal ab um weitere Läden danach zu erkunden.

Der Verkäufer meinte gleich, dass die Suche wohl erfolglos sein wird. Daraufhin fragt ich, warum er so sicher sein würde?

Die Antwort kam prompt: Die Schuhe seien eben etwas Retro.

Retro? Ich bin schon mal froh, dass er damit die Schuhe meinte und nicht mich.

Also machte ich mich auf den Weg um das Statement zu überprüfen. Nach einer halben Stunde erfolgloser Suche, kam ich wieder bei dem Verkäufer vorbei, um die Schuhe dann doch zu bestellen.

Da hat die Verlustaversion wieder zugeschlagen: Für einen kleinen Gewinn (die Schuhe sofort) und einem großen Verlust (tagelanges von Geschäft zu Geschäft ziehen) habe ich „gezockt“ die Schuhe doch noch direkt kaufen zu können.

Mein Stop Loss war aber gesetzt: Nach einer Runde durch die anderen Geschäfte wird die Suche aufgegeben und bestellt!

Die Verbindung zur Kapitalanlage mit Trendfolge-Methoden wurde mir erst im Nachgang bewußt.

Bei meiner kleinen Research Tour im Shoppingcenter ist mir aufgefallen, dass in den anderen Schuhläden immer wieder die gleichen Schuhe zu finden waren –> Mainstream.

Mir ist zwar nicht klar, warum alle Anbieter mit dem gleichen Angebot in einen Preiswettbewerb unterwegs sind und keiner Alternativen anbietet – aber gut erstmal akzeptiert – meine Schuhe gab es nicht!

Im Asset Management ist das eigentlich ganz ähnlich. Es werden sehr viele Produkte angeboten, welche alle das gleiche machen. Die meisten Fonds werden nach fundamentalen Kriterien – diskretionär oder quantitativ gemanaged. Die einzige weiter verbreitete halbe Alternative sind die im letzten Blog besprochenen ETF’s.

Daher herrscht ein enormer Preiswettbewerb unter den verschiedenen Anbietern und nur die ganz Großen können sich aufgrund der Economies of Scale in diesem Wettbewerb behaupten.

Fonds welche nach Trendfolge Prinzipien verwaltet werden sind relativ rar und liegen nicht wie der Name vermuten lässt „im Trend“. Einige kleine Nischenanbieter haben sich auf diese Art des Managements spezialisiert und es gibt natürlich – wie immer – einige Ausnahmen: Winton, AHL und Co.

Trendfolge ist jedoch unter den klassischen Asset Managern relativ unbeliebt und das trotz der Erkenntnis, das dieser Faktor einen sehr nachhaltigen Ertrag liefert.

Warum ist das so?

Es könnte daran liegen, dass keine vernünftige ökonomische Erklärung für das Phänomen vorliegt und alle Erklärungsversuche nur mit der immer noch neuen Behavioural Finance begründet werden können.

Dies erscheint mir jedoch relativ kurz gesprungen, da die Investoren sehr oft manche Sinnfrage hinsichtlich der Management-Prinzipien vernachlässigen, wenn die Renditeversprechen im Vordergrund stehen – siehe ABS/CDO kurz vor der Finanzmarktkrise.

Meiner Meinung nach haben Trendfolge-Strategien einige Eigenschaften, welche schwer zu vermitteln sind:

  1. Kein besonders hohes Index Tracking, bzw. deutliche Abweichung zu traditionellen Aktienindizes.
  2. Underperformance in Aufwärtsphasen und Outperformance in Abwärtsphasen. Die Entscheider in den Gremien schauen oft nur auf traditionelle Indizes und vergleichen die Performance Daten. Da fallende Kurse relativ selten sind (nach der Normalverteilung noch zu oft) und heftig, ist in der Mehrzahl der Fälle Underperformance über kurze Zeiträume vorprogrammiert. Das ab und an die gefühlte „Benchmark“ deutlich geschlagen wird, wird dann ausgeblendet.
    Der Fondsmanager bzw. der Berater, der diese Fonds empfiehlt hat damit ein relativ hohes Karriere-Risiko. Getreu nach dem Motto von J.M. Keynes:

    „Worldly wisdom teaches that it is better for reputation to fail conventionally than to succeed unconventionally.“ – The General Theory of Employment, Interest and Money“, Chapter 12, V)

  3. Werden als Blackbox wahrgenommen, da keine besonders gute Geschichte zu erzählen ist. Anleger hören gern Geschichten bzw. Erklärungen warum etwas gestiegen oder gefallen ist – die ganze Medienbranche ist darauf fixiert.
    Ein Rat an dieser Stelle:
    Wer Geschichten hören will, sollte sein Geld nicht in einen Fonds stecken, sondern zum Buchhandel tragen und Bücher kaufen. Dann ist der Verlust überschaubar und der Erfolg bei einem richtig gutem Buch nahezu unendlich.

Warren Buffett’s Wette

Vielleicht ist nicht jedem bekannt, dass der wohl bekannteste Investor der Welt Warren Buffett mit einem Hedge Fonds Manager 2008 gewettet hat, dass ein ETF auf den S&P 500 eine ausgesuchte Gruppe von Hedge Fonds über 10 Jahre schlagen wird.

Warren ist für solche Wetten bekannt und kennt gewöhnlich seine Risiken sehr gut.

Das Ergebnis lässt sich kurz vor dem Ziel schon mal sehen. Allerdings kann man auch sehen, wie volatil die Zeitreihe des S&P 500 gegenüber der Gruppe von Hedge Fonds ist.

… und genau das ist der Mehrwert der Hedge Fonds

Hedge Fonds schaffen typischerweise eine deutliche Reduktion der Performance Ausschläge, obwohl sie z.T. Aufgrund der relativ hohen Gebührenstrukturen einiges an Performance für den Investor einbüßen. So gesehen sind die Gebühren eine Art Versicherungsprämie gegen Volatilität. (Möchte an dieser Stelle nicht die z.T. abenteuerlichen Gebühren der Hedge Fonds Branche verteidigen, aber so ganz ohne ökonomischen Beitrag arbeiten die Hedge Fonds nicht)

Trendfolger wie auch Hedge Fonds (manchmal sind beide in der gleichen Gruppe) managen Risiken und helfen dem Investor lange schwierige Marktphasen durchzuhalten um die Risikoprämien „in the long run“ zu verdienen.

Ein einfaches Investment in einen Index verleitet den typischen Investor zu schnell die „Flinte ins Korn“ zu werfen und am Ende mit deutlich niedrigeren Erträgen auskommen zu müssen.

Von den Trendfolgern wieder zurück zu den Schuhen: Diese werden hoffentlich demnächst geliefert sind dann auch „for the long run“.

Nachträglich zum Monatsende April noch die Performance des Gesamtsystems YTD: +5,56%

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Allheilmittel: ETF

Verschiedene Blogs und Presse-Veröffentlichungen propagieren immer wieder ETFs als die ideale Kapitalanlage für den „kleinen Mann“ oder Frau.

Das Hauptargument ist dabei immer das gleiche: ETF sind besonders kostengünstig und transparent. Außerdem schlagen aktive Fondsmanager in 80% der Fälle nicht ihre Benchmark den Index – also hat man mit ETF’s zumindest den Index – so der Talk.

Soweit so gut. Wie ich in meinem Blog schon beschrieben habe nutze ich selbst in meinem monatlichem System ETF’s als Anlagevehikel.

Also ist doch alles in Ordnung, oder?

Werfen wir mal einen etwas genaueren Blick auf den ETF.

Ein ETF ist per Definition erst mal ein Exchange Traded Fund – also ein Fonds der an einer Börse gelistet ist. Mittlerweile sind auch ganz normale aktive Fonds an einer Börse gelistet – die sind aber eigentlich nicht gemeint – und was ist überhaupt aktiv?

Also fangen wir mal damit an, was passiv als Gegenteil von aktiv ist. Ein passiver Fonds ist ein Fonds, welcher Wertpapiere in der gleichen Mischung wie ein bestimmter zugrunde liegender Index enthält. Da dazu kein Fondsmanager einen besonderen Beitrag leistet und aktiv die Gewichte bestimmt, nennt man diese Fonds passiv.

Wer sich an einen meiner ersten Blogs erinnert, habe ich früher auch einen passiven Fonds betreut. Dieser Fonds folgte dem EuroStoxx50, war aber kein ETF, da er nicht an der Börse gehandelt wurde.

Also was ist mit aktiv gemeint. Von aktiv spricht man m.M. wenn ein Fondsmanager auf (meist) diskretionärer Basis einzelne Aktien in seinem Fonds anders gewichtet als im Index (in der Benchmark). Das ist in der Tat recht schwierig und führt nach Kosten oft nicht zum gewünschten Erfolg – einer Outperformance,  also besseren Entwicklung als der Index. Dies ist theoretisch auch gut begründet, da die Outperformance des einen immer die Underperformance eines anderen ist, kann keiner im Mittel besser performen. Leider ist die Outperformance nicht gleich verteilt. Dies führt dazu, dass wenige sehr wohl den Markt schlagen und sehr viele eben nicht und nach Kosten nicht besser sind als der Index und eine Menge eben auch schlechter als dieser.

Neuerdings gibt es Smart Beta ETF’s.

Ich mache demnächst einen eigenen Post dazu – aber jetzt erst mal Aktiv oder Passiv?Streng genommen sind diese aktiv. Da diese jedoch systematisch einzelne Faktoren höher oder niedriger gewichten als in der Benchmark, kann man auch von passiv sprechen.

Sie bilden eben nur nicht mehr den Dax oder EuroStoxx nach sondern eine andere Benchmark, bei der die Gewichtung meist nicht marktwert-gewichtet erfolgt.

Nehmen wir mein Universum: Dort findet wir unter den ETF’s einen DAX ETF. Dieser bildet ganz stumpf die Entwicklung des DAX Index ab. Alle 30 Aktien in diesem Fonds werden exakt so gewichtet wie diese im DAX zu finden sind – also nach ihrem individuellen Marktwert.

Ein zweiter ETF bildet die Entwicklung des MSCI Emerging Market Minimum Volatility ab. Dies ist ein Smart Beta ETF, welcher zwar vom Namen her auf den MSCI Emerging Market referenziert, aber die Aktien in diesem Fonds werden nach der geringsten Schwankung – also Volatilität ausgesucht und dementsprechend gewichtet. Dabei wird beachtet, dass die Länder und Branchengewichtung des Fonds nicht zu weit von der Standard Benchmark abweicht.

Klingt jetzt irgendwie doch nicht so einfach!

Die Beiträge in der Presse und dem Internet suggerieren die spielend leichte Kapitalanlage mit ETF’s und raten dazu, dass deshalb jeder in ETF’s investieren sollte.

Aus meiner Sicht bleiben jedoch bei dieser sehr oberflächlichen Betrachtung eine Menge Fragen offen, bzw. werden dem interessierten Leser vorenthalten.

Nachdem wir eben geklärt haben, was im ETF drin ist, kommt man wahrscheinlich zur nächsten Frage:

Welcher ist denn jetzt der richtige für mich?

 

Das ist eine gute Frage und auch nicht pauschal zu beantworten. Es gibt heute eigentlich auf jeden Index oder Strategie einen ETF – marktgewichtete nach Ländern und Branchen, volatilitätsgewichtete, Value, Growth, Dividenden, Renten (Bonds), High Yield, Gold, Rohstoffe, Long und Short bzw. mit Hebel 2xLong oder 2xShort, in EUR oder USD oder EUR gehedged?

Also einfach kaufen! Scheint nicht die richtige Strategie.

Geldanlage ist m.E. höchst individuell. Nur weil ich „günstig“ an die Bausteine komme (ETF) heißt das noch lange nicht, dass ich daraus ein Haus bauen kann, welches auch in 30 Jahren noch steht.

Dabei haben die ETF’s genau wie aktive Fonds verschiedene Risikoklassen und diese wollen beurteilt und an der richtigen Stelle verbaut werden.

Dabei werden die Risiken nicht durch ETF’s gemanaged, sondern durch Positionsgrößen a.k.a Portfolio Gewichte. Diese Portfolio Gewichte müssen aber bestimmt werden. Einfache Daumenregeln können schon helfen (Aktiengewicht = 100 – Lebensalter), aber eine intensive Beratung kann manchmal nötig sein.

Zur Frage der Positionsgrößen oder der Allokation verschiedener Strategien habe ich ja schon auf meine „Liebling-Aallokation“ Risk-Parity hingewiesen.

Diese ist m.E. auch in der langfristigen Anlage ohne ein Handelssystem sinnvoll. Dazu bieten sich eben die dann doch typischen Bausteine Aktien, Renten, Rohstoffe an – ggf. auch als Smart Beta Variante – aber dazu mehr im nächsten Blog.

Diese werden risiko paritätisch gemischt und dabei wird das Gesamtrisiko im Auge behalten. Wie auch schon oft ausgeführt: Ist für mich das wesentliche Risiko die Tiefe eines Drawdowns (Grund: Ich muss die Allokation auch durchhalten können).

Wenn man für sich entschieden hat, wieviel Geld man bereit ist zu verlieren (prozentual) und dann dies mit dem Faktor 0,8 multipliziert, dann hat man m. M. nach schon die wichtigste Entscheidung getroffen.

Das Risk-Parity-Portfolio wird auf das jeweilige Drawdown Niveau kalibriert und für die nächsten Jahre immer nur z.B. einmal jährlich readjustiert.

Wie man das mit einem Handelsansatz kombinieren kann, um Drawdowns besser zu managen, zeige ich in meinem monatlichem System.

Was hoffentlich deutlich geworden ist:

Ein ETF macht noch kein Portfolio und schon gar keine langfristige Kapitalanlage.

Klar ist, dass durch die verschiedene ETF’s dem Anleger ein ganzer Werkzeugkasten zur Verfügung steht. Das richtige Werkzeug auszusuchen, bleibt aber jedem Anleger selbst überlassen.

Eine Regel hat sich nach meiner Erfahrung immer wieder bewährt:

Keep It Simple!

Damit meine ich, dass man nicht nach einer Mode oder nach Geheimtipps sein Portfolio strukturieren sollte, sondern immer breit gestreut in Standartwerte.

Die Ertragsunterschiede werden nicht durch zusätzliches Alpha (Outperformance) generiert, sondern durch das disziplinierte managen von Risiken.

Noch ein Wort zu den vermeintlich günstigen Kosten von ETF’s

Natürlich werden Kosten für den Fondsmanager gespart – zumindest zum Teil, da die monatlichen Rebalancings von einem Computer erledigt werden können und nur ein paar Portfolio Ingenieure diesen Prozess überwachen müssen.

Fest steht aber auch, dass Unternehmen welche ETF’s anbieten damit ordentlich Geld verdienen und keinen gemeinnützigen Auftrag verfolgen.

Das Geschäft ist natürlich in erster Linie auf Economies of Scale angelegt und funktioniert besonders gut, wenn viele Transaktionen über ein und das selbe System bzw. Plattform abgewickelt werden können.

Das hat aber auch Nebenwirkungen!

Zum einen erhöht dieses gleichzeitige Handeln den Markteinfluss der Beteiligten. Damit werden von den großen ETF-Anbietern die Kurse vielleicht stärker bewegt als gedacht. Das führt dann dazu, das Wertpapierkäufe vermutlich zu teuer und Wertpapierverkäufe zu billig sind.

Ein zweiter Nebeneffekt ist, dass wenn alle die gleichen Wertpapiere nachfragen die vermeintliche Outperformance (bei Smart Beta Produkten) relativ schnell verschwunden sein dürfte.

Als drittes bleibt die Frage, was die großen Kapitalsammelstellen mit den Wertpapieren machen, welche sie im Kundenauftrag halten. Meine Vermutung ist, dass die Unternehmen Wege finden die zusätzliche Liquidität gewinnbringend zu nutzen.

MAQS – Global Trend Following

Signale im wöchentlichen System:

  • keine

Signale des monatlichen Systems:

  • Kauf 1/2 Position DBLCI – OY Balanced (Rohstoff ETF)
    Kauf 1/2 Position MSCI Emerging Markets Minimum Volatility

 

 

Eure Kommentare sind herzlich willkommen.