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Warum Sie sich nicht auf saisonale Muster verlassen sollten — der Mythos des September-Effekts
Das Wichtigste
- Der September-Effekt (historisch ein schwacher Monat für Aktien) existiert in historischen Daten, ist aber nicht für Zukunftsvorhersagen zuverlässig.
- Saisonale Muster sind ein Ergebnis von Data Mining — je mehr Daten Sie durchsuchen, desto mehr Falschmuster finden Sie.
- Jedes gut dokumentierte Muster verliert an Kraft, sobald es öffentlich bekannt wird — Arbitrageure nutzen es aus und eliminieren es.
- Auf einem saisonalen Kalender aufgebaute Anlageentscheidungen führen zu übermäßigem Handel und Steuerkosten.
Der September-Effekt ist eine der am häufigsten zitierten Börsenanomalien — aber er sagt die Zukunft ungefähr so zuverlässig voraus wie Astrologie. Hier ist der Grund, warum Sie ihm nicht vertrauen sollten.
Was zeigen historische Daten?
Historische Daten zeigen tatsächlich, dass September im Durchschnitt der schwächste Monat für US-Aktien der letzten 70 Jahre ist — die durchschnittliche Rendite des S&P 500 im September ist leicht negativ. Aber der „Durchschnitt" verbirgt eine enorme Streuung. In einzelnen Jahren endete September mit +9 %, −11 %, +5 % — kurz gesagt: alles ist möglich. Ein durchschnittlich negatives Ergebnis bedeutet nicht, dass der nächste September negativ sein wird.
Warum sind saisonale Muster eine statistische Illusion?
Data Mining (das Durchsuchen großer historischer Datenmengen) findet fast immer irgendein Muster. Wenn Sie 12 Monate, 5 Wochentage und Jahrzehnte von Daten testen, finden Sie statistisch zwangsläufig Kombinationen, die „funktionieren" — aber nur in der Vergangenheit. Dieses Phänomen nennt sich Overfitting. Der September-Effekt wurde genau auf diese Weise identifiziert.
- Nach seiner Veröffentlichung und Popularisierung schwächte sich das Muster erheblich ab.
- Außerhalb der USA ist der September-Effekt noch weniger konsistent — in verschiedenen Märkten ergeben sich unterschiedliche „schwächste" Monate.
- Arbitrageure, die das Muster ausnutzen, eliminieren es systematisch.
Wie schaden saisonale Strategien wirklich?
Ein Anleger, der im September verkauft und im Oktober kauft, zahlt Transaktionsgebühren, den Spread und löst in vielen Jurisdiktionen möglicherweise einen steuerpflichtigen Verkauf aus — sofern keine Haltefristen-Befreiung gilt. Gleichzeitig ist die Prognose unzuverlässig. Das Ergebnis ist negativ, wenn man Gebühren, Steuern und entgangene Renditen aus Tagen außerhalb des Marktes summiert. Mehr zu Steuern im Artikel Steuern auf ETFs.
Was statt saisonaler Muster?
Kaufen oder verkaufen Sie nicht nach dem Monat des Jahres. Investieren Sie regelmäßig — eine DCA-Strategie kauft automatisch unabhängig vom Kalender und mittelt den Kaufpreis über die Zeit. Märkte sind kurzfristig unvorhersehbar — aber der langfristige Trend ist historisch gesehen aufwärtsgerichtet.
Häufige Fragen
Ist der September-Effekt real?
In historischen Durchschnittswerten ja, aber mit enormer Streuung. In einzelnen Jahren verhält sich September völlig anders als der Durchschnitt. Er kann nicht zuverlässig für Anlageentscheidungen genutzt werden — insbesondere nach Berücksichtigung von Handelskosten und Steuern.
Gibt es saisonale Muster, die wirklich funktionieren?
Einige Anomalien haben konsistentere Daten (z. B. der Turn-of-the-Month-Effekt), aber nach Berücksichtigung von Transaktionskosten und nach ihrer Popularisierung verschwinden die meisten. Kein saisonales Muster bildet eine robuste Grundlage für eine Anlagestrategie.
Was ist Data-Mining-Bias?
Data-Mining-Bias tritt auf, wenn Sie einen großen Datensatz nach Mustern durchsuchen — Sie werden immer welche finden, rein zufällig. Das Muster gilt dann nur für die historischen Daten, auf die es „trainiert" wurde, hat aber keine Vorhersagekraft für die Zukunft.