Aktienselektion: Sind einige Investoren einfach nur „smarter“ als andere?

Jeder Investor kennt das Gefühl, das man hat, wenn Aktien steigen, obwohl es fundamental keine Rechtfertigung dafür zu geben scheint.
Soll man auf den Zug aufspringen, oder eher auf eine Korrektur setzen und verkaufen? Wir beschäftigen uns mit dieser Frage in einer Analyse und kommen zu einigen sehr interessanten Ergebnissen.

Jeder kennt das Phänomen: Eine Aktie eilt von einem Hoch zum anderen, obwohl sich bei den Gewinn- und den Umsatzschätzungen wenig ändert. Oder das Gegenteil ist der Fall – eine Aktie fällt und fällt, während Analysten keine ernsthafte Verschlechterung der fundamentalen Daten feststellen können.

Wie soll man als Investor damit umgehen?

Die klassische Antwort wäre die, bei scheinbaren Übertreibungen nach oben die Aktie eher zu verkaufen und bei scheinbaren Übertreibungen nach unten Aktien eher zu kaufen. Dahinter steckt die Vermutung, dass Aktien nach irrationalen Bewegungen dazu tendieren, zu ihrem fundamentalen Gleichgewicht zurückzukehren. Hier wird auch von einer Tendenz zur mean reversion gesprochen. Doch ist dies tatsächlich eine sinnvolle Vorgehensweise? Die Erwartung einer mean reversion unterstellt, dass der Markt sich „verlaufen“ hat, während doch eigentlich auf Basis der Fundamentaldaten relativ klar war, wie eine plausible Kursentwicklung hätte aussehen müssen.

Diese Frage tangiert letztlich sogar den Kern des Asset Managements

Denn es geht darum, wie effizient Märkte sind und mit wie viel Demut eine Anlageentscheidung zu treffen ist, und zwar unabhängig von der Konfidenz, mit der die Entscheidung einhergeht. Schließlich kommt es in gewisser Weise einer Anmaßung von Wissen gleich, eine Kauf- oder Verkaufsentscheidung auf Basis vermeintlich objektiver Daten gegen den Markt zu treffen. Denn jeder Investor hat sich (hoffentlich) etwas dabei gedacht, wenn er eine Transaktion tätigt und dafür riskiert, Geld zu verlieren.

Genau dieser Mechanismus macht Märkte und die damit einhergehende Informationsverarbeitung so effizient. Aber könnte es sein, dass sich eine zu einem gegebenen Zeitpunkt irrational erscheinende Entwicklung später vielleicht doch als rational entpuppt?

Wir haben versucht, diese Frage wie folgt zu beantworten

Für jede Aktie bestehen Analystenschätzungen für eine Vielzahl von Kennzahlen, die im Zeitverlauf immer wieder angepasst werden. Grundsätzlich kann man davon ausgehen, dass das gesamte öffentlich verfügbare Wissen über ein Unternehmen in diesen Kennzahlen und deren Verlauf kondensiert ist.

  1. Wir haben nun ab Ende 2010 in einem Abstand von jeweils sechs Monaten zunächst eine Liste der Aktien erstellt, die zu dem Zeitpunkt im STOXX 600 enthalten waren. Für diese Aktien fragten wir jeweils den Verlauf der zuvor geschätzten Bilanzkennzahlen auf Niveauebene für die vorherigen fünf Jahre ab. Dabei wurden nur Daten verwendet, die auch bei einer Echtzeitanwendung in der Datenbank vorhanden gewesen wären. Zu den abgefragten Kennzahlen gehörten beispielsweise die Gewinne pro Aktie, der Cash-Flow pro Aktie, der Umsatz pro Aktie oder auch der Buchwert pro Aktie. Diese Kennzahlen entwickeln sich in groben Zügen ähnlich wie die Kurse, auch wenn durchaus temporäre Entkopplungen zu beobachten sind.
  2. Nun erstellten wir zu jedem Zeitpunkt für jedes einzelne Unternehmen ein Regressionsmodell, das bestmöglich den Kurs einer Aktie mit den jeweils verfügbaren Bilanzdaten erklären kann. Auch dabei wurde peinlichst genau darauf geachtet, dass jeweils nur Daten verwendet werden, die auch bei einer Echtzeitanwendung verfügbar gewesen wären. Jede Berechnung findet komplett out of sample statt und repliziert damit perfekt eine Anwendung in der Realität ohne jegliches Wissen über die Zukunft. Man kann sich das Regressionsmodell dabei in etwa wie einen Investor vorstellen, der bestmöglich versteht, wie der Aktienkurs eines spezifischen Unternehmens auf die Veränderungen in der Schätzung von Bilanzkennzahlen reagiert.

Nun wäre zu vermuten, dass es Sinn ergeben könnte, anhand dieses Modells Übertreibungen an den Märkten zu erkennen und diese im Sinne einer erwarteten mean reversion zu nutzen. Konkret würde dies bedeuten, Aktien dann zu verkaufen, wenn sie im Kurs deutlich dem regressionsanalytisch „fairen“ Wert enteilt sind. Dagegen müsste man Aktien kaufen, wenn sie signifikant unterhalb ihres „fairen“ Wertes notieren.

Allerdings zeigen die Ergebnisse das genaue Gegenteil!

Unsere Berechnungen legen nahe, dass es dann zu einer Outperformance kommt, wenn Aktien gekauft werden, die schon sehr teuer erscheinen und Aktien verkauft werden, die sehr günstig erscheinen. Also exakt das Gegenteil von dem, was ökonomisch intuitiv und auf den ersten Blick sinnvoll wäre. Eine Erklärung wäre die, dass bei Investoren selektiv Wissen vorliegt, das nicht allgemein verfügbar ist und daher auch nicht komplett Eingang in die Schätzungen der Analysten findet.

Hinweis auf selektiv vorhandenes „smart money“

Eine Abweichung des Kurses von dem vermeintlich rational nachvollziehbaren Kurs wäre dann eben nicht der Hinweis auf eine irrationale Bewegung, sondern ganz im Gegenteil ein Hinweis auf selektiv vorhandenes „smart money“, bei dem einige Investoren mehr wissen als andere. Als Investor wäre man hier gut beraten, auf diesen Zug aufzuspringen statt die Gegenposition einzunehmen.

Oberflächlich könnte man vermuten, dass die beschriebene Strategie einer Momentumstrategie gleicht. Das ist jedoch nicht der Fall. Hier werden nicht Aktien gekauft, die eine absolut gute Wertentwicklung aufweisen, sondern nur Aktien, die relativ zum fairen Wert auf Basis von Bilanzkennzahlen eine auffallend gute Wertentwicklung aufweisen. Dazu können auch Aktien mit einer absolut schlechten Wertentwicklung gehören. Das Ergebnis mahnt zur Vorsicht, auffällige Bewegungen von Aktienkursen nicht zu vorschnell als irrationale Übertreibung abzustempeln.

Manchmal waren einige Investoren einfach nur ein wenig „smarter“ als andere.


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Autor: Dr. Christian Jasperneite

Dr. Christian Jasperneite studierte an der Universität Passau VWL und promovierte anschließend an der Universität Passau am Lehrstuhl für Wirtschaftspolitik. Nach einem Forschungsaufenthalt an der Harvard University begann er im Jahr 2000 als Analyst im Makro-Research von M.M.Warburg & CO. Seit Anfang 2009 ist Dr. Jasperneite Chief Investment Officer bei M.M.Warburg & CO und verantwortet dort u.a. Fragen der strategischen und taktischen Allokation sowie der Portfoliokonstruktion und der Produktentwicklung.

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