Unsere Strategie

Was haben wir untersucht?

Wir haben nach wiederkehrenden Börsensituationen gesucht, bei denen sich Kurse danach systematisch anders verhalten als sonst. Eine auffällige Situation war: ein Unternehmen veröffentlicht Geschäftszahlen, die besser ausfallen als vom Markt erwartet — eine positive Ergebnisüberraschung (Positive Earnings Surprise).

Um herauszufinden, ob dieser Effekt nur bei Finanzunternehmen auftritt oder auch in anderen Branchen, haben wir denselben Ansatz zusätzlich auf 52 weitere deutsche Unternehmen aus DAX, MDAX und SDAX übertragen — aus 8 Branchen außerhalb Financial Services, keines davon zuvor in unserer Forschung verwendet. 32 weitere Kandidaten mussten wir ausschließen, weil für sie nicht genug verlässliche Geschäftszahlen-Historie vorlag — wir haben die Anforderungen dafür nicht gesenkt, sondern die Unternehmen konsequent weggelassen. Insgesamt sind so 1.245 Ergebnisereignisse in die Untersuchung eingeflossen.

Was haben wir gefunden?

Bei den meisten Branchen verschwand der scheinbare Vorteil, sobald wir die allgemeine Marktentwicklung berücksichtigt haben. Bei Finanzunternehmen blieb er bestehen.

* Der Marktvergleich für „Andere Branchen" war nur für 340 der 611 Fälle berechenbar (unser Vergleichsindex liegt uns erst ab September 2021 vor) — bei den übrigen, meist älteren Fällen kennen wir zwar den Kursverlauf der Aktie, aber keinen passenden Marktvergleichswert für denselben Zeitraum. 142 von diesen 340 Fällen schlugen den Markt, 198 nicht.

Die letzte Zeile der Tabelle ist der entscheidende Unterschied: Bei Financial Services war die Aktie nach dem Ereignis nicht nur häufiger im Plus, sie schlug auch häufiger den Gesamtmarkt. Bei den anderen Branchen war es umgekehrt — obwohl viele Aktien im Schnitt leicht positiv abschnitten, lag das am allgemein steigenden Markt, nicht am Ereignis selbst.

Warum Financial Services?

Financial Services war nicht von Anfang an unsere vorab festgelegte Hypothese. Der Effekt fiel zunächst in einer breiteren Untersuchung auf, die viele Branchen gleichzeitig betrachtete — und wurde danach als eigene Hypothese eingefroren und auf komplett neuen, zuvor nie verwendeten Unternehmen unabhängig überprüft. Diese unabhängige Überprüfung (11 Unternehmen aus Großbritannien, Dänemark, Norwegen und Österreich, die bei der Entwicklung der Strategie nicht verwendet worden waren) bestätigte den Effekt erneut: 196 Fälle, davon 119 positiv und 77 negativ, Trefferquote 60,7 %, durchschnittlicher Nettoertrag je Trade +2,4 % bis +2,9 % (je nach Kostenannahme), Rendite gegenüber dem Markt im Schnitt +2,45 %.

Finanzunternehmen bedeutet hier: Banken, Versicherer, Rückversicherer, Börsenbetreiber, Vermögensverwalter und weitere Finanzdienstleister.

Warum nicht andere Branchen?

Wir haben denselben Ansatz auch in acht anderen Branchen getestet: Industrie, Technologie, Kommunikationsdienste, zyklische und nichtzyklische Konsumgüter, Grundstoffe, Gesundheitswesen und Immobilien. Nur bei Finanzunternehmen blieb nach Berücksichtigung der allgemeinen Marktentwicklung ein stabiler positiver Effekt übrig. Das ist ein empirischer Befund aus unserer eigenen Forschung — keine Vermutung über die Ursache.

Ein Beispiel, warum wir nicht nur auf die durchschnittliche Rendite schauen: Industrie-Aktien sahen auf den ersten Blick interessant aus. Bei genauerer Prüfung zeigte sich aber, dass die Rendite gegenüber dem Markt negativ war und das Ergebnis stark von einem einzelnen, sehr schwankungsfreudigen Einzeltitel (ThyssenKrupp) abhing — kein verlässliches Muster, sondern ein Einzelfall.

Was bedeuten die 61 Unternehmen?

Aktuell überwacht das System 61 europäische Finanzunternehmen. Das sind nicht 61 besonders profitable Aktien, die wir ausgewählt haben, weil sie historisch besonders gut gelaufen sind. Es ist unser Beobachtungsuniversum: alle Unternehmen darin sind Finanzunternehmen (Banken, Versicherer usw.), europäisch, und für sie liegen bei unserer Datenquelle ausreichend verlässliche Geschäftszahlen vor. Nicht jede Aktie erzeugt ständig ein Signal — nur wenn ein Unternehmen aus diesem Universum eine positive Ergebnisüberraschung meldet, wird es für die Strategie interessant.

Diese 61 Unternehmen stammen aus vier verschiedenen Forschungsphasen: 13 aus der ursprünglichen Untersuchung, 24 aus einer erweiterten Prüfung, 11 aus der unabhängigen Bestätigung oben, und 13 aus einer zusätzlichen Robustheitsprüfung.

Was wussten wir vorher?

Für neue Ereignisse speichern wir die Analystenerwartung bereits vor Veröffentlichung der Geschäftszahlen. Dadurch können wir später nachvollziehen, was der Markt tatsächlich erwartet hatte und wie stark das gemeldete Ergebnis davon abwich — nicht nur, was eine Datenquelle im Nachhinein anzeigt.

Was bedeutet die Trefferquote?

Die historische Trefferquote von rund 61–72 % bedeutet nicht, dass ein neues einzelnes Signal mit dieser Wahrscheinlichkeit gewinnt. Sie beschreibt nur das Verhalten der beobachteten historischen Fälle — nicht eines einzelnen zukünftigen Falls. Auch bei dieser Trefferquote gab es reale Verlusttrades, teils erhebliche.

Ebenso ist der durchschnittliche Nettoertrag (z. B. +3,09 % bzw. +2,4 % bis +2,9 %) keine Garantie, sondern ein historischer Durchschnittswert über viele Trades.

Welche Risiken gibt es?

Auch eine statistisch positive Strategie kann Verlusttrades erzeugen. Einzelne Unternehmens- oder Marktkrisen können zu erheblichen Kursverlusten führen — das hat sich in unserer Forschung real gezeigt (ein Einzeltrade während des Ukraine-Kriegsausbruchs 2022 verlor rund 56 %, weil die Strategie keinen festen Stop besitzt). Deshalb begrenzen wir jede neue Position auf 5 % des Portfoliowerts und halten maximal fünf Positionen gleichzeitig.