Investieren mit Hebel - ETFs auf Kredit, Leveraged ETFs und entsprechende ETPs/Futures/Optionen

[etherial]

vor 2 Stunden von Nachdenklich:

Hmmmm?   Ich nehme wahr, daß mir die Finanzwissenschaft geradezu vorhersagt, daß ich eine erhöhte Rendite erwarten kann, wenn ich auf Faktoren setze.

Das ist doch jetzt spitzfindig:

 

Wenn ich die Rendite komplett mit der Volatilität erklären kann, dann existiert keine Faktorprämie.

 

Wenn sich ein Teil der Rendite nicht mit Volatilität erklären lässt, dann könnte das eine Faktorprämie sein (oder Alpha).

 

Die Theorie zu den Faktoren ist allerdings nicht so belegt wie es die Portfoliotheorie ist, man könnte auch sagen, sie ist hochspekulativ. Und vor dem Hintergrund die Aussage oben - ich gebe aber zu: Das war missverständlich ausgedrückt.

vor 3 Stunden von Glory_Days:

Vielleicht sollten wir erst einmal genau definieren, was wir überhaupt unter der "Aktien-Risikoprämie" verstehen.

Nach dieser Definition würde sich die Aktien-Risikoprämie bei stark fallenden Aktienkurse verringern, falls der risikofreie Zins zunächst einmal nahezu konstant bliebe.

Ich kann nicht sagen ob du es falsch verstanden hast, oder ich missverstanden. Die Rendite bei Aktien folgt im Modell einem Zufallsprozess. Insofern ist die Risikoprämie die man für die Volatilität erhält ebenfalls ein Zufallsprozess (bereinigt um den risikolosen Zins). Natürlich ist die Risikoprämie somit nicht konstant, das behauptet auch keiner.

 

Aber die Aussage, dass sich bei fallenden Aktienkursen die Risikoprämie verringert ist insofern nicht richtig, weil die Risikoprämie vorausschauend als Zufallsvariable definiert ist und nicht nachträglich. Natürlich kann man Gewinne, die man hinterher erzielt, als Risikoprämie bezeichnen (und das ist auch sehr üblich) aber es ist eine ganz andere Begrifflichkeit wie die beta-Prämien oder die Faktorprämien.

 

Wenn man beide Begrifflichkeiten nicht voneinander trennt, kommt man zu abenteuerlichen Schlussfolgerungen. So ist es absolut rational bei einer fallenden Risikoprämie (in ihrer Definition als Zufallsvariable) abzuschichten. Bei einer fallenden realisierten Rendite macht die wissenschaft überhaupt keine Aussage - insbesondere aber auch nicht, dass es irrational wäre (im Effizienten Markt sind diejenigen die in der Krise verkaufen nicht irrational, im WPF, zumindest bei einigen, schon).

[Glory_Days]

vor 5 Stunden von etherial:

Ich kann nicht sagen ob du es falsch verstanden hast, oder ich missverstanden. Die Rendite bei Aktien folgt im Modell einem Zufallsprozess. Insofern ist die Risikoprämie die man für die Volatilität erhält ebenfalls ein Zufallsprozess (bereinigt um den risikolosen Zins). Natürlich ist die Risikoprämie somit nicht konstant, das behauptet auch keiner.

Kurzfristig z.B. über die nächsten Tage/Wochen ist das wissenschaftlich gesehen richtig - auf längeren Zeitskalen nicht:

Zitat

There is no way to predict the price of stocks and bonds over the next few days or weeks. But it is quite possible to foresee the broad course of these prices over longer periods, such as the next three to five years. These findings, which might seem both surprising and contradictory, were made and analyzed by this year’s Laureates, Eugene Fama, Lars Peter Hansen and Robert Shiller.

Quelle: https://www.nobelprize.org/prizes/economic-sciences/2013/press-release/

Interessant ist aus Anlegersicht nicht die kurzfristige zukünftige Entwicklung der Risikoprämie, sondern einzig und alleine die realisierte Risikoprämie während des Anlagehorizonts (bei der Altersvorsorge meistens einige Dekaden). Interessant wäre also, wie zielsicher im Rückblick ex-ante Prognosen für die zukünftige Risikoprämie über typische Anlagezeiträume von wenigen Dekaden verglichen mit der tatsächlich realisierten Risikoprämie waren.

Zitat

Aber die Aussage, dass sich bei fallenden Aktienkursen die Risikoprämie verringert ist insofern nicht richtig, weil die Risikoprämie vorausschauend als Zufallsvariable definiert ist und nicht nachträglich.

Das verstehe ich nicht. Sprichst du von einer Risikoprämie in Form einer Renditeerwartung? Denn ich spreche von der aktuellen Risikoprämie im Hier und Jetzt. Wenn du dich auf eine Risikoprämie in Form einer Renditeerwartung beziehst, ist bei der Aktien-Risikoprämie der wohl wichtigste Indikator das heutige fundamentale Bewertungsniveau in Form der P/E-Ratio (z.B. P/E10):

Zitat

If prices are nearly impossible to predict over days or weeks, then shouldn’t they be even harder to predict over several years? The answer is no, as Robert Shiller discovered in the early 1980s. He found that stock prices fluctuate much more than corporate dividends, and that the ratio of prices to dividends tends to fall when it is high, and to increase when it is low. This pattern holds not only for stocks, but also for bonds and other assets.

Quelle: https://www.nobelprize.org/prizes/economic-sciences/2013/press-release/

Zitat

Natürlich kann man Gewinne, die man hinterher erzielt, als Risikoprämie bezeichnen (und das ist auch sehr üblich) aber es ist eine ganz andere Begrifflichkeit wie die beta-Prämien oder die Faktorprämien.

Dann sind wir an der Stelle einfach von unterschiedlichen Dingen ausgegangen. Natürlich macht es einen extremen Unterschied, ob man sich auf feststehende Risikoprämien der Vergangenwart/Gegenwart bezieht oder auf noch nicht feststehende zukünftige Prämien.

Zitat

Wenn man beide Begrifflichkeiten nicht voneinander trennt, kommt man zu abenteuerlichen Schlussfolgerungen. So ist es absolut rational bei einer fallenden Risikoprämie (in ihrer Definition als Zufallsvariable) abzuschichten. Bei einer fallenden realisierten Rendite macht die wissenschaft überhaupt keine Aussage - insbesondere aber auch nicht, dass es irrational wäre (im Effizienten Markt sind diejenigen die in der Krise verkaufen nicht irrational, im WPF, zumindest bei einigen, schon).

Die entscheidende Frage ist dann natürlich, woraus sich die zukünftige erwartete Risikoprämie denn ableitet bzw. was mögliche Einflussfaktoren auf sie sind. Auch sind ex-ante Prognosen der Zukunft immer mit einer Unsicherheit behaftet (sonst wäre die Zukunft bekannt) und auch hier gilt, dass der individuelle Anlagehorizont möglicherweise nicht ausreichend lange genug sein könnte, um die Prämie tatsächlich (in voller Höhe) auskosten zu können.

 

Wenn man das fundamentale Bewertungsniveau als langfristigen Treiber der zukünftigen Renditeerwartungen von Aktien begreift, dann könnte man die nominale Renditeerwartung über die nächsten 10 Jahre als 1/PE10 definieren, was für den S&P 500 bei einem PE10 von aktuell 29.55 einer nominalen Renditeerwartung von 3,38% p.a. über die nächsten 10 Jahre entsprechen würde.

Als zukünftige Aktienrisikoprämie könnte man daran angelehnt das von Shiller definierte Excess Cape Yield (ECY) heranziehen, das definiert ist als

Zitat

Excess Cape Yield = 1/PE10 - Real Yield(10-Year Treasuries)

Für die Berechnung des Real Yield der 10-Year Treasuries wird das aktuelle nominale Yield und das geometrische Mittel der Inflationsrate der vergangenen 10 Jahre herangezogen. Für den von Shiller etablierten Datensatz zum S&P Composite (nichts zu verwechseln mit dem S&P Composite 1500) ergibt sich das Excess Cape Yield aktuell zu 2,50%. Wenn man dann aber das ECY der Vergangenheit gegen die nachfolgende tatsächliche Aktienrisikoprämie basierend auf den realen 10-Jahresrenditen hält, so stellt man teilweise erhebliche Abweichungen fest:



Bestenfalls hat das ECY also eine ungefähre qualitative Prognosefähigkeit - im schlechtesten Fall ist die Kennzahl nutzlos (oder der Zeitraum ist einfach zu kurz gewählt). Auch ist die Korrelation zwischen ECY und dem realen 10-Jährigen Exzess-Return von Aktien gegenüber Anleihen sehr schwankend (wenngleich für die letzten 10 Jahre wieder sehr hoch; die x-Achse gibt das Ende des 10-Jahrezeitraums an):

 

 

Bei fallender zukünftig zu erwartender Risikoprämie wäre es doch eher rational, sein Anlageziel herabzusetzen. Eine Umschichtung wäre nur dann rational, wenn die zukünftige Risikoprämie so weit abfallen würde, dass sie das zusätzlich zu tragende Risiko durch das Aktieninvestment nicht mehr rechtfertigen würde. Insbesondere kann eine Umschichtung in risikolosere Anlageformen dazu führen, dass das ursprüngliche Anlageziel gar nicht mehr erreicht werden kann.

[etherial]

Am 3.7.2022 um 17:17 von Glory_Days:

Interessant ist aus Anlegersicht nicht die kurzfristige zukünftige Entwicklung der Risikoprämie, sondern einzig und alleine die realisierte Risikoprämie während des Anlagehorizonts

Risiko entsteht in der Zukunft, man kann nur etwas prämieren, was nicht schon Fakt ist. In der Wissenschaft wird dir niemand nachträglich ausrechnen wollen welcher Anteil deiner Rendite nun Risikoprämie war und welcher nicht.

 

Du beziehst dich auf realisierte Risikoprämien beziehst (welche nur umgangssprachlich Risikoprämien heißen). Faktorprämien sind echte Risikoprämien.

Am 3.7.2022 um 17:17 von Glory_Days:

Interessant wäre also, wie zielsicher im Rückblick ex-ante Prognosen für die zukünftige Risikoprämie über typische Anlagezeiträume von wenigen Dekaden verglichen mit der tatsächlich realisierten Risikoprämie waren.

... wenn du das interessant findest, ist der Blick (bzw. das Studium) in ein wissenschaftliches Buch ganz hilfreich ... aber dieses Statement klingt eher nach "Praxis"-Literatur:

Am 3.7.2022 um 17:17 von Glory_Days:

Wenn du dich auf eine Risikoprämie in Form einer Renditeerwartung beziehst, ist bei der Aktien-Risikoprämie der wohl wichtigste Indikator das heutige fundamentale Bewertungsniveau in Form der P/E-Ratio (z.B. P/E10):

 

[Winston_Smith]

Am 3.7.2022 um 13:18 von Nachdenklich:

Ich nehme wahr, daß mir die Finanzwissenschaft geradezu vorhersagt, daß ich eine erhöhte Rendite erwarten kann, wenn ich auf Faktoren setze.

Womit sie ja auch nicht Unrecht hat.

Es wird nur vergessen zu erwähnen, dass dies eben sehr lange nicht der Fall sein kann, bzw. das man mit der Überrendite ein Anlagezeitraum jenseits eines Menschen(Anlage)lebens haben muss

[Glory_Days]

vor 37 Minuten von etherial:

Risiko entsteht in der Zukunft, man kann nur etwas prämieren, was nicht schon Fakt ist. In der Wissenschaft wird dir niemand nachträglich ausrechnen wollen welcher Anteil deiner Rendite nun Risikoprämie war und welcher nicht.

Risiko entsteht nicht in der Zukunft, sondern es ist allgegenwärtig und niemals abwesent (was du meinst ist vielleicht zukünftiges Risiko - was trivial ist). Aber diese Einschätzung ist vermutlich eine Frage der zeitlichen Perspektive, denn jeder Punkt in der Zukunft ist irgendwann einmal die Gegenwart und die Gegenwart wird anschließend zur Vergangenheit. Eine Risikoprämie bezogen auf die Zukunft, kann nur zukünftiges Risiko prämieren - so weit, so richtig. Für die ex-ante Einschätzung aus Anlegersicht hinsichtlich der Validität dieser Prognosen von zukünftigen Risikoprämien ist es aus heutiger Sicht entscheidend zu wissen, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass die ex-ante Prognose der Risikoprämie die tatsächlich realisierte Risikoprämie am Ende getroffen haben wird. Um das einschätzen zu können, hilft mangels Daten der Zukunft nur ein ex-post Abgleich basierend auf historischen Daten und auch nur durch diesen ex-Post Abgleich können die Prämissen/Annahmen eines ex-ante Prognosemodells so verfeinert werden, dass diese zukünftig genauer/besser hinsichtlich ihrer Prognosefähigkeit werden können. Wissenschaft ist typischerweise immer Modell-basiert. Die Modelle müssen aber die Realität (an den Märkten) abbilden (zumindest in dem Rahmen, in dem sie beabsichtigen dies zu tun), ansonsten sind sie relativ nutzlos. Niemand sagt, dass die heutigen Modelle der Wissenschaft bereits perfekt bzw. nicht verbesserungswürdig wären - daher sollte sich die Wissenschaft auch nicht auf diesen Standpunkt stellen. Am Ende lebt Wissenschaft vor allem vom lebhaften Diskurs und dass vermeintliche Weisheiten immer wieder aufs Neue hinterfragt werden.

Zitat

Du beziehst dich auf realisierte Risikoprämien beziehst (welche nur umgangssprachlich Risikoprämien heißen). Faktorprämien sind echte Risikoprämien.

Realisierte Risikoprämien sind ex-post Betrachtungen von prognostizierten Risikoprämien - Faktorprämien wären nach dieser Unterscheidung ex-ante Prognosen von Risikoprämien. Alles andere ist reine Wortklauberei, an der ich mich nicht weiter beteiligen möchte.

[millennial]

vor 13 Minuten von Glory_Days:

daher sollte die Wissenschaft sich auch nicht auf arrogante Art und Weise auf diesen Standpunkt stellen. Am Ende lebt Wissenschaft vor allem vom lebhaften Diskurs und dass vermeintliche Weisheiten immer wieder aufs Neue hinterfragt werden.

Inhaltlich habt ihr mich zwar eh längst verloren, aber das ist mir auch aufgefallen. Ich habe das Gefühl, dass der Kapitalmarkt oft als naturwissenschaftlich erforschbarer Gegenstand missverstanden wird. Zwar ist er u.a. mit dem strukturwissenschaftlichen Hauptwerkzeug, der Mathematik, teilweise beschreib- und erforschbar, er bleibt aber ein soziales Fachgebiet.

Bei allen Markteffizienzhypothesen usw., folgt der Markt nunmal keinen universell gültigen Naturgesetzen wie in der Physik, bei denen es darum geht die Konstante XY um eine Nachkommastelle weiter zu präzisieren.

[Saek]

On 7/3/2022 at 4:45 PM, etherial said:

Wenn ich die Rendite komplett mit der Volatilität erklären kann, dann existiert keine Faktorprämie.

 

Wenn sich ein Teil der Rendite nicht mit Volatilität erklären lässt, dann könnte das eine Faktorprämie sein (oder Alpha).

Das stimmt aber auch nicht ganz, oder?

Abgesehen davon, dass es andere Risiken, z.B. höhere Momente, gibt, muss die Korrelation ja nicht perfekt sein. CAPM (nur Marktfaktor/beta) geht davon aus, dass bei ausreichender Diversifizierung alle Aktien-Portfolios voll korreliert sind, bzw. halt skalieren (z.B. Small Caps mehr Volatilität, mehr Beta, aber Korrelation zum Gesamtmarkt ~= 1; oder 50% Aktien/ 50% Cash, weniger Volatilität, weniger Rendite, aber ebenfalls Korrelation 1). Aber das stimmt ja empirisch wohl nicht, Aktien, die man nach einem Faktor auswählt, können ähnlich diversifiziert und volatil sein, aber haben eine Korrelation <1. Deshalb kann man die Renditen von diversifizierten Portfolios mit einem Einfaktormodell (CAPM) nicht so gut erklären wie mit Mehrfaktormodellen. (was natürlich bei einer Vergangenheitsbetrachtung immer die Gefahr von Data Mining hat)

Siehe z.B. so eine Tabelle (long only dominiert trotzdem immer RmRf)

 

Was du wohl meintest: Wenn du die Rendite mit einer Art von Volatilität erklären kannst? (wenn man das so sagen kannst?)

 

On 7/3/2022 at 4:45 PM, etherial said:

Die Theorie zu den Faktoren ist allerdings nicht so belegt wie es die Portfoliotheorie ist, man könnte auch sagen, sie ist hochspekulativ.

Wie sicher bist du dir da? Ich bin mir da inzwischen nicht mehr so sicher (v.a. bzgl. hochspekulativ). So viel besser ist die Datenlage für den Marktfaktor ja auch nicht. Je nach Sichtweise eventuell teils sogar schlechter. Die Erklärung für den Marktfaktor mag für die meisten überzeugender sein. Aber dass die MPT/CAPM Schwächen hat, ist leider auch offensichtlich. Und außer Faktoren kenne ich da keinen sinnvollen, investierbaren Ansatz.

On 7/3/2022 at 5:17 PM, Glory_Days said:

Kurzfristig z.B. über die nächsten Tage/Wochen ist das wissenschaftlich gesehen richtig - auf längeren Zeitskalen nicht:

On 7/3/2022 at 5:17 PM, Glory_Days said:

Wenn du dich auf eine Risikoprämie in Form einer Renditeerwartung beziehst, ist bei der Aktien-Risikoprämie der wohl wichtigste Indikator das heutige fundamentale Bewertungsniveau in Form der P/E-Ratio (z.B. P/E10)

Da wäre ich sehr vorsichtig... Ich habe das Thema der predictability noch nicht verstanden, was damit überhaupt gemeint ist, aber die sagen ja immer, dass man trotzdem nicht darauf basierend Anlageentscheidungen treffen kann. z.B. bei CAPE ist die Korrelation mit zukünftigen Renditen wohl ca. 0.3 in den USA (und teils negativ in anderen Ländern.... Vergangenheitsbetrachtung natürlich). Wenn ich mich richtig erinnere, müsste es ein Fama/French-Paper geben, die basierend auf diesem Wert ein Modell simuliert haben. Und dieses (bisher beobachtete) Wissen über die Zukunft war dabei zu wenig, um erfolgreich Market Timing machen zu können. Ändert also aus Anlegersicht nichts, weil man es nicht ausnutzen kann. Zu Cape siehe auch meinen Kommentar und die Links darin:

On 7/3/2022 at 5:17 PM, Glory_Days said:

Interessant ist aus Anlegersicht nicht die kurzfristige zukünftige Entwicklung der Risikoprämie, sondern einzig und alleine die realisierte Risikoprämie während des Anlagehorizonts (bei der Altersvorsorge meistens einige Dekaden).

Ich würde das umdrehen: Aus Anlegersicht kann man realisierte Renditen/Risikoprämien nicht mehr beeinflussen und interessant für Anlageentscheidungen ist einzig und alleine die erwartete Risikoprämie in der Zukunft

Die und deren Realisierung kann man natürlich nicht kennen, daher hilft nur diversifizieren.

On 7/3/2022 at 5:17 PM, Glory_Days said:

Bei fallender zukünftig zu erwartender Risikoprämie wäre es doch eher rational, sein Anlageziel herabzusetzen.

Dass man in einer solchen Situation (also nicht fallend, sondern bereits niedrig) auch zu anderen Schlüssen kommen könnte, habe ich ja schonmal angedeutet. Z.B. wenn das Anlageziel nicht verhungern in der Rente ist, gibt es nur die Konsequenz, mehr Risiko einzugehen? Anders verhungert man ja sicher... Das ist ja auch gar keine Frage der Risikoaversion mehr, wenn man das Ziel einmal zu 10% (mit mehr Risiko) und einmal nie erreicht...

On 6/17/2022 at 1:28 PM, Saek said:

Es kommt natürlich immer auf die üblichen Dinge an (Fähigkeit, Bereitschaft und Notwendigkeit, Risiken einzugehen); aber wenn der von dir genannte Zusammenhang stimmen würde, heißt es wohl, dass man bei höheren Zinsen mehr Risiko (mehr Hebel?) braucht, um seine finanziellen Ziele zu erreichen, falls man von einer gewissen Rendite ausgeht. Das gefällt mir gar nicht, so gut klappt Market Timing ja bekanntermaßen nicht.

 

31 minutes ago, Glory_Days said:

Und dennoch ist für den Anlageerfolg einzig und alleine entscheidend, was am Ende über den Anlagezeitraum an Prämie realisiert werden konnte. Von daher ist es durchaus wichtig zu wissen, wie gut die ex-ante Prognose der Risikoprämie die tatsächliche Risikoprämie am Ende getroffen hat. Denn nur durch diesen ex-post Abgleich kann ich meine ex-ante Prognosemodelle so anpassen, dass diese zukünftige genauer/besser werden können.

Dafür gibt es halt viel zu wenig Daten. z.B. 6 20 Jahres-Beobachtungen seit 1900, und weiter zurück kann man mMn nicht mehr sinnvoll schauen (z.B. mangels risikoarmen Investments davor). Alles sehr noisy. Und gleichzeitig weiß man natürlich nicht, inwiefern sich das beobachtete System ändert, siehe

5 minutes ago, millennial said:

Ich habe das Gefühl, dass der Kapitalmarkt oft als naturwissenschaftlich erforschbarer Gegenstand missverstanden wird. Zwar ist er u.a. mit dem strukturwissenschaftlichen Hauptwerkzeug, der Mathematik, teilweise beschreib- und erforschbar, er bleibt aber ein soziales Fachgebiet.

Von daher kann man zwar schon versuchen, die Modelle zu verifizieren. Aber ich glaube, die Chancen dafür stehen sehr schlecht.

 

 

@Glory_Days Zum Thema Risikoprämie: Ich denke auch, dass das üblicherweise für den Erwartungswert verwendet wird. z.B. Wikipedia (fett von mir)

Quote

A risk premium is a measure of excess return that is required by an individual to compensate being subjected to an increased level of risk. It is used widely in finance and economics, the general definition being the expected risky return less the risk-free return

 

 

 

[Glory_Days]

vor einer Stunde von millennial:

Inhaltlich habt ihr mich zwar eh längst verloren, aber das ist mir auch aufgefallen. Ich habe das Gefühl, dass der Kapitalmarkt oft als naturwissenschaftlich erforschbarer Gegenstand missverstanden wird. Zwar ist er u.a. mit dem strukturwissenschaftlichen Hauptwerkzeug, der Mathematik, teilweise beschreib- und erforschbar, er bleibt aber ein soziales Fachgebiet.

Bei allen Markteffizienzhypothesen usw., folgt der Markt nunmal keinen universell gültigen Naturgesetzen wie in der Physik, bei denen es darum geht die Konstante XY um eine Nachkommastelle weiter zu präzisieren.

Die Märkte sind als solche überhaupt erst berechenbar, wenn man sie als stochastische Systeme versteht. Dagegen spricht zunächst einmal wenig - man kann wunderbar alle Techniken der Statistik auf diese System anwenden und in der mathematischen Beschreibung hat es auf diesem Gebiet in den vergangenen Jahrzehnten erhebliche Fortschritte gegeben. Bei stochastischen Systemen stellt sich immer die Frage nach den Verteilungsfunktionen - denn die Bekanntheit der Verteilungsfunktion ist äquivalent zur Bekanntheit aller Momente der Verteilung. Die Märkte agieren allerdings nicht frei, sondern sind getrieben durch fundamentale Treiber. Das bedeutet aber gerade nicht, dass es hier eine instantane Wechselwirkung zwischen den Märkten und ihren fundamentalen Treiber gibt:

Zitat

“As Ben Graham said: ‘In the short-run, the market is a voting machine – reflecting a voter-registration test that requires only money, not intelligence or emotional stability – but in the long-run, the market is a weighing machine.'”

Warren Buffett (1993 Berkshire Hathaway Letter)

Entscheidend für den Anleger ist, auf welchen Zeitskalen der Übergang von Voting Machine zu Weighing Machine tatsächlich passiert. Aufgrund der Historie wissen wir, dass es Phasen der "Irrational Exuberance" geben kann, die sehr lange anhalten können:

Zitat

“Markets can remain irrational longer than you can remain solvent.”
 

John Maynard Keynes

Das heißt langfristig wissen wir aus heutiger wissenschaftlicher Sicht ziemlich, wie sich Märkte entwickeln werden - die Problematik liegt aber in langfristig selbst, da diese Zeitraum länger sein könnte als der Anlagehorizont vieler Anleger.

vor einer Stunde von Saek:

Da wäre ich sehr vorsichtig... Ich habe das Thema der predictability noch nicht verstanden, was damit überhaupt gemeint ist, aber die sagen ja immer, dass man trotzdem nicht darauf basierend Anlageentscheidungen treffen kann. z.B. bei CAPE ist die Korrelation mit zukünftigen Renditen wohl ca. 0.3 in den USA (und teils negativ in anderen Ländern.... Vergangenheitsbetrachtung natürlich).

Ich rechne solche Sache gerne selbst aus und kam vergangenes Jahr mit Shillers öffentlichem Datensatz auf folgende Werte:

Pearson Korrelationskoeffizient zwischen dem CAPE Ratio für den S&P Composite (Datensatz von Shiller) und der nachfolgenden annualisierten 10-Jahresrendite:

• Zeitraum 1996-2011 : r = -0,94
• Längste verfügbare Zeitreihe 1881-2011: r = -0,54

Natürlich sollte man darauf alleine keine Anlageentscheidungen treffen, aber zur Kenntnis nehmen und berücksichtigen sollte man es schon (Plot aus 2021):
 

 

Wie hier beschrieben ist im Wesentlichen die Veränderung des CAPEs über den Anlagezeitraum entscheidend (höherer oder niedriger Stand des CAPEs am Ende des Anlagezeitraums im Vergleich zum Einstiegszeitpunkt). Natürlich kennt man die Veränderung des CAPEs über den Anlagezeitraum immer erst ex-post, weshalb das bereits heute bekannte Ausgangsniveau bei Investition eine Aussage darüber treffen soll, wie wahrscheinlich es ist, in welche Richtung sich das CAPE zukünftig bewegen wird. Das ist so gesehen rational, als dass sich das CAPE fundamental gesehen nicht beliebig hoch aufschwingen können sollte (Konjunktiv, da die Werte vor der Dotcom Blase bereits eine irrationale Überraschung waren). Je höher das CAPE zum Investitionszeitpunkt, desto höher die statistische Wahrscheinlichkeit, dass es über den Anlagezeitraum sinken wird (die Umkehrung im Sinne eines niedrigeren CAPEs zum Investitionszeitpunkt und einer höheren statistischen Wahrscheinlichkeit eines steigenden CAPEs über den Anlagezeitraums gilt genauso). Mit der Statistik ist es aber so eine Sache - da der statistische Erwartungswert für den einzelnen Anleger keine wirkliche Rolle spielt, da dieser den Anlagezeitraum/das Zufallsexperiment nur ein einziges Mal wiederholt und somit nicht in den Genuss der Konvergenz der Statistik bzw. des Gesetz der großen Zahlen kommt.

vor einer Stunde von Saek:

Am 3.7.2022 um 17:17 von Glory_Days:

Interessant ist aus Anlegersicht nicht die kurzfristige zukünftige Entwicklung der Risikoprämie, sondern einzig und alleine die realisierte Risikoprämie während des Anlagehorizonts (bei der Altersvorsorge meistens einige Dekaden).

Ich würde das umdrehen: Aus Anlegersicht kann man realisierte Renditen/Risikoprämien nicht mehr beeinflussen und interessant für Anlageentscheidungen ist einzig und alleine die erwartete Risikoprämie in der Zukunft
Die und deren Realisierung kann man natürlich nicht kennen, daher hilft nur diversifizieren.

Es müsste korrekterweise die zukünftig zu realisierende Risikoprämie heißen. Vergangene Risikoprämien kann man nicht mehr kaufen - wenngleich die Kenntnis derselbigen - wie oben angeführt - für die Verfeinerung wissenschaftlicher Modell nützlich sein können. Deinem letzten Satz stimme ich bezüglich kurzfristigen Anlagezeiträumen zu - mit zunehmender Zeit sollte die Wahrscheinlichkeit der Realisierung zunehmen - sonst wäre das ganze Modell wert- und nutzlos. Allerdings hilft dem individuellen Anleger im Zweifelsfall selbst die höchste Wahrscheinlichkeit (unter 1) nichts, da er vermutlich nur einen Versuch eines genügend langen Anlagezeitraums erhält. Daher kann keine Konvergenz im Sinne des Gesetzes der großen Zahlen vorliegen.

vor einer Stunde von Saek:

Dass man in einer solchen Situation (also nicht fallend, sondern bereits niedrig) auch zu anderen Schlüssen kommen könnte, habe ich ja schonmal angedeutet. Z.B. wenn das Anlageziel nicht verhungern in der Rente ist, gibt es nur die Konsequenz, mehr Risiko einzugehen? Anders verhungert man ja sicher... Das ist ja auch gar keine Frage der Risikoaversion mehr, wenn man das Ziel einmal zu 10% (mit mehr Risiko) und einmal nie erreicht...

Wie gesagt - so ganz eindeutig erscheint es mir nicht, ob das immer möglich ist. Aber wenn die Wahrscheinlichkeit hinsichtlich des Erreichen des Anlageziels schon bei null liegt, kann man mit mehr Risiko zumindest auch nicht mehr viel kaputt machen Dann stellt sich nur noch die Frage, wie schnell man verhundern möchte... (und vielleicht hat man Glück und segnet frühzeitig das Zeitliche oder landet tatsächlich den Lucky Punch à la Best-Case Szenario bei erhöhtem Risiko).

vor einer Stunde von Saek:

Dafür gibt es halt viel zu wenig Daten. z.B. 6 20 Jahres-Beobachtungen seit 1900, und weiter zurück kann man mMn nicht mehr sinnvoll schauen (z.B. mangels risikoarmen Investments davor). Alles sehr noisy. Und gleichzeitig weiß man natürlich nicht, inwiefern sich das beobachtete System ändert, siehe

Rollierend wären das schon ein paar mehr - wirklich statistisch unabhängig sind diese allerdings natürlich nicht. Wenn diese empirisch mangels Daten (noch) nicht eindeutig gedeckt sind/wären (keine abschließende Beurteilung meinerseits), dann muss der dahinter stehende Mechanismus/die theoretische Erklärung so intuitiv einleuchtend sein, dass Anleger trotzdem danach investieren. Ansonsten würden diese Anleger an etwas glauben, was sich hinterher als falsch herausstellen könnte. Das wäre ziemlich blöd.

[Saek]

On 7/3/2022 at 12:40 PM, Glory_Days said:

Die meisten Anleger gehen vermutlich implizit davon aus, dass die mittlere realisierte Rendite (Aktien-Risikoprämie) auf (sehr) langen(!) Zeiträumen als relativ konstant angesehen werden kann (was einen langfristigen Buy-and-Hold Ansatz rechtfertigen würde). Auch wenn diese Annahme wohl richtig ist, wenn man nur genügend lange Zeiträume betrachtet, so ist sie gleichzeitig eines der größten Risiko von Aktienportfolien eingebettet in einen Buy-and-Hold Ansatz

Ich habe mal realisierte Rendite ergänzt und hoffe, dass ich damit deinen Sinn treffe.

Das sehe ich eher anders. Soweit ich weiß, wird (wurde) die Dispersion der Renditen größer, je länger der Anlagezeitraum ist. Das übliche annualisieren der Renditen versteckt das nur... Von fast identischen annualisierten Renditen kann man sich aber nichts kaufen, wenn es insgesamt z.B. 20% weniger Endvermögen bedeutet. Es könnte nur sein, dass der positive Drift einen rettet. Aber selbst da kann man sich auch bei langen Zeiträumen nicht sicher sein. Zumindest sagen das die Modelle

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3081101

Quote

There is, however, some bad news. Even if future expected premiums match high past averages, high volatility means that for the three- and five-year periods commonly used to evaluate asset allocations, the probabilities of negative realized premiums are substantial, and the probabilities are nontrivial for ten-year and 20-year periods.

und, ergänzend, verschwinden auch nie komplett für beliebig lange Zeiträume...

[Saek]

24 minutes ago, Glory_Days said:

Pearson Korrelationskoeffizient zwischen dem CAPE Ratio für den S&P Composite (Datensatz von Shiller) und der nachfolgenden annualisierten 10-Jahresrendite:

• Zeitraum 1996-2011 : r = -0,94
• Längste verfügbare Zeitreihe 1881-2011: r = -0,54

Ich muss wohl den verlinkten Post zitieren, damit du ihn liest (Spaß beiseite: relevante drei Punkte fett) (falls die Links verloren gehen, kann man ja auf die Links rechts oben zum Originalbeitrag klicken)

On 1/20/2022 at 9:11 PM, Saek said:

Ich habe mich zwar noch nicht besonders intensiv mit Entnahme beschäftigt, von daher mit Vorbehalt: Aber das glaube ich nicht. Zum einen geht beim CAPE (bezogen auf zukünftige Renditen und damit vermutlich auch bezogen auf Entnahmeraten) viel der Prognosekraft verloren, wenn man nur die Zahlen der Vergangenheit betrachtet, also bis zum Zeitpunkt X nicht den vollen Datensatz zur Entscheidung hernimmt sondern nur die CAPE-Daten, die bis X verfügbar waren. Außerdem war (warum auch immer) in den USA die Vorhersagekraft des CAPE besonders gut im Vergleich zu anderen Märkten (beim ERN-Plot erkenne ich das Land nicht?), aber ich sehe keinen Grund, warum man die Daten anderer Länder ignorieren sollte und warum man annehmen sollte, dass sich eine solche Sonderstellung der USA wiederholt. RR-Episode zum Thema.

Zum anderen täuschen rollierende Renditen (wie in dem verlinkten Scatterplot) eine Unzahl an Beobachtungen vor, die so nicht existieren. Eine 30-jährige Entnahme beginnent im Jahr 1970 und eine beginnend in 1971 verhält sich nunmal fast gleich (bis auf die Rendite des ersten oder letzten Jahres), wodurch die Punkte des Scatterplots eine starke Abhängigkeit aufweisen und die gefittete Gerade tatsächlich nur auf ca. 3 unabhängigen Beobachtungen beruht: (2020-1926) / 30 = 3.1 mal 30 Jahre

On 1/20/2022 at 9:47 PM, Saek said:

Einmal ein paar Punkte, beim anderen meint man einen relativ deutlichen Trend zu erkennen (was an der Abhängigkeit der Punkte zueinander liegt).

 

Quote

Quote

As a potential solution to T/J being small, practitioners can sample more frequently. On one level, this technique makes sense: Using all the data will improve efficiency. For using persistent regressors to forecast stock returns, however, the efficiency gains will be minor. To understand this claim, suppose we want to forecast five-year return horizons from 1968 to 2016. We could choose 8 nonoverlapping five-year-long observations or 44 annually sampled five-year returns or, perhaps better, 528 monthly, 2,288 weekly, or 11,440 trading day–sampled five-year returns. At first glance, this increase seems to hold the promise of adding a lot of information, allowing us to move from, say, a sample size of 8 to one of 11,440. The problem is that five-year returns from one day to the next have 1,249/1,250 (i.e., 99.92%) of the data in common. 

Außerdem ein kurzes Zitat aus der verlinkten RR-Episode 146

Quote

The R-square in that regression, the explanatory power of the earnings yield over realized returns is somewhere between 30 and four 40% in the US data, which is very high, very high. And Vanguard had a paper a while ago citing the same statistic, which, for a long time, really led me to believe that it's quite useful in predicting returns. Cliff's done a paper on earnings yield too. It's a very common relationship to observe.

One interesting observation that I made when I was preparing for this topic was that the relationship does not hold in (other?) countries. Now, lots of different reasons that could be true, one of them being that there's not as much data, not nearly as much data. I only have a test starting in 1981, the relationship between CAPE and realized returns in a bunch of different countries.

It's not reliable. It's not consistent. Like in Canada, for example, it had no explanatory power at all whatsoever. The R-square was zero. So that knocks my confidence a little bit, but again, not that much data. But then there's this other paper, Long Horizon Predictability: A Cautionary Tale, from Boudoukh, Israel and Richardson. And they explained that that type of regression that I just mentioned has an effectively small sample size because you're using overlapping observations, which results in overstated T statistics.

[...]

Now, even if we assume that that R-square is that high, we'll just forget about the paper that I just mentioned and say, "Okay, maybe the R-square is 0.4," like it is in the US or has been periods in the US. In other countries, I think Germany was quite high. Europe as a region it's quite high in those regressions when I looked at them. Dimensional had a paper a while ago, looking at what would the R-square need to be in those regressions to be able to use the information in making market timing decisions or asset allocation decisions, same kind of thing. And in their analysis, they found the R-square would have to be much higher than it has been historically to actually be useful in market timing decisions, just because there is still so much uncertainty.

Ich finde es gerade nicht, aber neben Kanada, wo CAPE im Rückspiegel anscheinend 0 Aussagekraft hat, gibt es auch Märkte mit der umgedrehten Beobachtung... USA als einzige Datenquelle ist mit Vorsicht zu genießen.

26 minutes ago, Glory_Days said:

Je höher das CAPE zum Investitionszeitpunkt, desto höher die statistische Wahrscheinlichkeit, dass es über den Anlagezeitraum sinken wird (die Umkehrung im Sinne eines niedrigeren CAPEs zum Investitionszeitpunkt und einer höheren statistischen Wahrscheinlichkeit eines steigenden CAPEs über den Anlagezeitraums gilt genauso).

Ist das mean reversion?

Nicht unbedingt. Es kann ja auch (für die Zukunft) das mittlere CAPE einfach höher/niedriger liegen, z.B. aufgrund dauerhaft niedrigerer Zinsen. Das müsste genau einer der Punkte sein, die ich versucht habe in diesem Post anzusprechen. Timing aufgrund von CAPE klappt, wenn du jetzt die ganze Datenreihe nimmst. Aber wenn du zum Entscheidungszeitpunkt (in der Vergangenheit) nur die Daten bis dahin nimmst, klappt es nicht mehr!

Mit der Statistik ist es aber so eine Sache - da der statistische Erwartungswert für den einzelnen Anleger keine wirkliche Rolle spielt

Das sehe ich anders. Natürlich ist der Erwartungswert das entscheidende (Neben der Verteilung), auch wenn man das Spiel nur einmal spielt.

 

[Glory_Days]

vor 41 Minuten von Saek:

Ich habe mal realisierte Rendite ergänzt und hoffe, dass ich damit deinen Sinn treffe.

vor 41 Minuten von Saek:

Das sehe ich eher anders. Soweit ich weiß, wird (wurde) die Dispersion der Renditen größer, je länger der Anlagezeitraum ist.

Die annualisierte geometrische Rendite bei rollierenden Zeitfenstern? Per Definition geht diese doch gegen die annualisierte geometrische Rendite über den kompletten Betrachtungszeitraum (dann gibt es nichts mehr zu rollieren sondern nur noch einen Datenpunkt).

vor 41 Minuten von Saek:

Das übliche annualisieren der Renditen versteckt das nur... Von fast identischen annualisierten Renditen kann man sich aber nichts kaufen, wenn es insgesamt z.B. 20% weniger Endvermögen bedeutet.

Was ich meinte ist dieser Effekt hier, wenn man die rollierenden Renditen am Ende der jeweiligen Graphen für 10, 15, 20 und 30 Jahreszeiträume miteinander vergleicht. Die Volatilität dieser annualisierten Renditekurven für rollierende Zeiträume sinkt (was ein stückweit natürlich trivial ist). Wie du schreibst versteckt die Größe das aber natürlich nur - beim kumulativen Endvermögen sieht es dann wieder ganz anders aus (da diese den längeren Zeitraum dann explizit berücksichtigt).

Was ich damit meinte, war insbesondere die Reduzierung des Shortfall-Risikos, das mit zunehmender Anlagedauer abnimmt (d.h. die Worst-Case Rendite wird bei einem Aktienmarkt-Investment typischerweise bei genügend langem Anlagezeitraum irgendwann positiv).

vor 41 Minuten von Saek:

Es könnte nur sein, dass der positive Drift einen rettet. Aber selbst da kann man sich auch bei langen Zeiträumen nicht sicher sein. Zumindest sagen das die Modelle
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3081101

Zitat

There is, however, some bad news. Even if future expected premiums match high past averages, high volatility means that for the three- and five-year periods commonly used to evaluate asset allocations, the probabilities of negative realized premiums are substantial, and the probabilities are nontrivial for ten-year and 20-year periods.

und, ergänzend, verschwinden auch nie komplett für beliebig lange Zeiträume...

Bei "hoher Volaitlität" stellt sich natürlich zwangsläufig die Frage, wie hoch diese genau sein muss, damit die Wahrscheinlichkeit negativer Risikoprämien substanziell wird. Natürlich kennen wir alle den Volatiliy Drag, der den Unterschied zwischen arithmetischem Mittelwert ("Ensemblemittelwert) und geometrischem Mittelwert ("Zeitmittelwert") angibt und damit ein direktes Maß für die NIcht-Ergodizität des betrachteten Systems ist. Ich hatte den Unterschied und das typische Volatilitäts-Regime im Bezug auf die CAGR-Formel bereits einmal hier diskutiert. Am Ende wird auch bei der Risikoprämie das Regime entscheidend sein und welcher Term (Drift oder Volatilität) am Ende des Tages dominiert.

[Glory_Days]

vor einer Stunde von Saek:

Ich muss wohl den verlinkten Post zitieren, damit du ihn liest (Spaß beiseite: relevante drei Punkte fett)

Lieber explizit als implizit wurde mir immer beigebracht

Am 20.1.2022 um 21:11 von Saek:

Ich habe mich zwar noch nicht besonders intensiv mit Entnahme beschäftigt, von daher mit Vorbehalt: Aber das glaube ich nicht. Zum einen geht beim CAPE (bezogen auf zukünftige Renditen und damit vermutlich auch bezogen auf Entnahmeraten) viel der Prognosekraft verloren, wenn man nur die Zahlen der Vergangenheit betrachtet, also bis zum Zeitpunkt X nicht den vollen Datensatz zur Entscheidung hernimmt sondern nur die CAPE-Daten, die bis X verfügbar waren. Außerdem war (warum auch immer) in den USA die Vorhersagekraft des CAPE besonders gut im Vergleich zu anderen Märkten (beim ERN-Plot erkenne ich das Land nicht?), aber ich sehe keinen Grund, warum man die Daten anderer Länder ignorieren sollte und warum man annehmen sollte, dass sich eine solche Sonderstellung der USA wiederholt. RR-Episode zum Thema.

Zum anderen täuschen rollierende Renditen (wie in dem verlinkten Scatterplot) eine Unzahl an Beobachtungen vor, die so nicht existieren. Eine 30-jährige Entnahme beginnent im Jahr 1970 und eine beginnend in 1971 verhält sich nunmal fast gleich (bis auf die Rendite des ersten oder letzten Jahres), wodurch die Punkte des Scatterplots eine starke Abhängigkeit aufweisen und die gefittete Gerade tatsächlich nur auf ca. 3 unabhängigen Beobachtungen beruht: (2020-1926) / 30 = 3.1 mal 30 Jahre

Ich vestehe den ersten Punkt noch nicht ganz. In dem von mir oben gezeigten (x,y)-Punkte Plot werden doch nur einzelne CAPE-Werte und ihre nachfolgenden 10-Jahresrenditen geplotted/verglichen. Vielleicht kannst du ein Beispiel machen, was du genau meinst? Ich will das CAPE auch nicht als Metrik für zukünftige Investitionsentscheidungen heranziehen oder preisen - es existiert nun einmal und es zu ignorieren wäre genauso falsch wie sich blind auf diese Kennzahl bzgl. Entscheidungen zu verlassen.

Ich kann mir gut vorstellen, dass in gleichen Zeiträumen das CAPE auf unterschiedlichen Märkte eine unterschiedliche "Vorhersagekraft" im Bezug auf zukünftige Marktrenditen besitzt. Interessant wären verschiedene Metriken à la P/E10, P/E20 und P/E30 und ob es hier dann irgendwann eine Konvergenz gibt.

Das mit den rollierenden Fenstern und der statistischen Abhängigkeit ist mir bewusst. Und dennoch wird es für alle rollierenden Fenster Anleger gegeben haben, für die einzig und allein das jeweilige Fenster entscheidend war. Verstehe aber natürlich deinen Punkt - die Datenmenge ist für derart lange Zeiträume eher begrenzt.

vor einer Stunde von Saek:

Ist das mean reversion?

Nicht unbedingt. Es kann ja auch (für die Zukunft) das mittlere CAPE einfach höher/niedriger liegen, z.B. aufgrund dauerhaft niedrigerer Zinsen. Das müsste genau einer der Punkte sein, die ich versucht habe in diesem Post anzusprechen. Timing aufgrund von CAPE klappt, wenn du jetzt die ganze Datenreihe nimmst. Aber wenn du zum Entscheidungszeitpunkt (in der Vergangenheit) nur die Daten bis dahin nimmst, klappt es nicht mehr!

Die Frage ist, ob das dauerhaft möglich ist - da dauerhaft niedrige Zinsen irgendwann zu erhöhter Inflation führen könnten, was wiederum Auswirkungen auf das Zinsniveau haben könnte (ein Szenario, das manchen aktuell vielleicht sehr bekannt vorkommt). Ich stimme aber zu, dass sich das ganze auf Zeitskalen abspielen kann, die größer sein können als der typische Anlagehorizont - weshalb man sich auf den "Mean-Reversion"-Prozess des CAPEs nicht notwendigerweise verlassen sollte.

Zitat

Das sehe ich anders. Natürlich ist der Erwartungswert das entscheidende (Neben der Verteilung), auch wenn man das Spiel nur einmal spielt.

Das war etwas salopp formuliert von mir. Man kann sich auf den Erhalt des Erwartungswertes nicht verlassen, wenn man das Spiel nur einmal spielt (während sich bei ausreichender Wiederholung des Spiels die relative Häufigkeit um den Erwartungswert stabilisiert).

[Saek]

11 minutes ago, Glory_Days said:

Die annualisierte geometrische Rendite bei rollierenden Zeitfenstern?

Nein, sondern

12 minutes ago, Glory_Days said:

beim kumulativen Endvermögen sieht es dann wieder ganz anders aus (da diese den längeren Zeitraum dann explizit berücksichtigt).

Das ist ja das, was man auf dem Konto hat und von dem man sein Leben dann finanziert. Wenn das 20% zu wenig ist, hilft es mir wenig, wenn die annualisierte Rendite über 50 Jahre nur 0.5% niedriger war, oder?

Deswegen finde ich sowas mehr irreführend als hilfreich

[Glory_Days]

vor 6 Minuten von Saek:

Das ist ja das, was man auf dem Konto hat und von dem man sein Leben dann finanziert. Wenn das 20% zu wenig ist, hilft es mir wenig, wenn die annualisierte Rendite über 50 Jahre nur 0.5% niedriger war, oder? Deswegen finde ich sowas mehr irreführend als hilfreich

Wie gesagt mir ging es um das Shortfall-Risk, das mit zunehmendem Anlagezeitraum bei Aktienanlagen tatsächlich abnimmt. Die Abnahme der Volatilität bei der annualisierten Rendite ist wie gesagt eine mathematische Folge der geometrischen Mittelung und hat für den Anleger im Bezug auf den Anlageerfolg keinerlei Vorteil.

[Saek]

 

18 minutes ago, Glory_Days said:

Ich vestehe den ersten Punkt noch nicht ganz. In dem oben gezeigten (x,y)-Punkte Plot werden doch nur einzelne CAPE-Werte und ihre nachfolgenden 10-Jahresrenditen geplotted/verglichen. Vielleicht kannst du ein Beispiel machen, was du genau meinst?

Da habe ich noch ein Zitat parat (ein Post von mir später in der verlinkten Diskussion)

On 1/20/2022 at 9:47 PM, Saek said:

 

Quote

And there's this vast literature in financial economics on return predictability. And that's what it's referred to as when you're reading about it. And the first time I saw that, I was kind of like, "Predictable? Stock returns aren't predictable." But there's a pretty substantial body of literature suggesting that they might be, and then a whole other body of literature countering that. I said to someone recently that academic finance is like people having rap battles with each other. I guess that's why, when we spoke with Robert Novy-Marx, I said that he has mic drop papers. Maybe I was thinking of that.

There's one paper that cited a lot in the predictability literature. It's kind of like the ultimate throw down showing that returns are not predictable, by Goyle and Welsh. It's a comprehensive look at the empirical performance of equity premium prediction. And what they find in their research is that the predictability models would not have helped an investor with access only to information available at the time, to time the market. And that becomes important. Basically what they're saying is that predictability looks obvious when you consider the full sample of data, but it's much less obvious when you only consider the historical data at each point that you would have been making a prediction. And you can see this in the very long run returns in the DMS data series too, which is really cool to look at. But if you sort all five-year historical returns in the DMS series by the starting years return, so we're taking all five-year periods and sorting them by the first year's return, there's a monotonic, it's perfect, it's a beautiful relationship between low starting years and high subsequent five-year returns.

So this seems to kind of go in the face of the buy the dip analysis that we talked about recently. But you did not have that information. At each of those historical points in time, you didn't have the full series of data to rank your given year relative to all of the past and all of the future. You only had the past. If you make that correction and only look at the past data at each point in time that you would have been ranking, how was this first year in the five-year sample, the relationship completely breaks down completely. It's not like it gets a weaker. It's just gone.

It's crazy when you see it in a chart.

 

Ist das verständlicher? Das Paper hier meint er: https://drive.google.com/file/d/1uvjBJ9D09T0_sp7kQppWpD-xelJ0KQhc/view Welch, Goyal: A Comprehensive Look at The Empirical Performance of Equity Premium Prediction

Das ist etwas ausgetüftelter das Prinzip, dass es einfach ist im Nachhinein die richtigen Kauf/Verkaufzeitpunkte zu finden. Mit Live-Daten (ohne Zukunftsdaten) ist das etwas schwieriger.

 

Also nochmal fürs CAPE: Jetzt schaust du die Daten seit 1881 an. Aber was du machen müsstest, ist das folgende: Schau die Daten von 1881 bis 1900 an, und überprüfe ob damit das 'Market Timing' bzw. die Vorhersage im darauffolgenden Jahr (oder Zeitraum deiner Wahl) klappen würde; dann 1881 bis 1901 usw.

In der Rückschau auf die ganze Datenreihe zuzugreifen ist nicht das gleiche wie das Modell für die Zukunft anzuwenden.

 

18 minutes ago, Glory_Days said:

 
Ich kann mir gut vorstellen, dass in gleichen Zeiträumen das CAPE auf unterschiedlichen Märkte eine unterschiedliche "Vorhersagekraft" im Bezug auf zukünftige Marktrenditen besitzt.

Oder, was ich für wahrscheinlicher halte, gab es in der Vergangenheit in verschiedenen Märkten verschiedene zufällige Ergebnisse. Und der sinnvolle Erwartungswert für die Zukunft ist der Mittelwert (also CAPE Aussagekraft von einem MSCI ACWI statt eines gut funktionierenden Sonderfalls – wobei es nichtmal in den USA gut klappt)

18 minutes ago, Glory_Days said:

es existiert nun einmal und es zu ignorieren wäre genauso falsch

Da kann man nichts dagegen sagen. Ich bin in der Abwägung sehr geringer potentieller Nutzen vs. fälschlicherweise versuchtes Market Timing und daraus resultierende Verhaltensfehler lieber auf der vorsichtigen Seite. Es hat schon Vorteile, wenn man keine Entscheidungen treffen muss und, um mal zum Thread-Thema zurückzukommen, einfach jeden Monat gehebelt Aktien-ETFs kauft.

[Glory_Days]

vor 13 Minuten von Saek:

Also nochmal fürs CAPE: Jetzt schaust du die Daten seit 1881 an. Aber was du machen müsstest, ist das folgende: Schau die Daten von 1881 bis 1900 an, und überprüfe ob damit das 'Market Timing' bzw. die Vorhersage im darauffolgenden Jahr (oder Zeitraum deiner Wahl) klappen würde; dann 1881 bis 1901 usw.

In der Rückschau auf die ganze Datenreihe zuzugreifen ist nicht das gleiche wie das Modell für die Zukunft anzuwenden.

Du meinst bezüglich Umkehrpunkte etc. Heute kenne ich die komplette CAPE-Kurve seit 18xx. Damals hätte ich keine wirkliche Referenz gehabt. Aber ist das nicht einfach die triviale Aussage, dass jede statistische Kennzahl genügend Statistik benötigt, um aussagekräftig zu werden? Das Problem ist dann natürlich - wann ist die Kennzahl aussagekräftig bzw. wie viel Statistik/Vergangenheit ist ausreichend? Selbst heute mit der Kurve seit 18xx ließe sich das nicht mit absoluter Gewissheit sagen...

vor 13 Minuten von Saek:

Ich bin in der Abwägung sehr geringer potentieller Nutzen vs. fälschlicherweise versuchtes Market Timing und daraus resultierende Verhaltensfehler lieber auf der vorsichtigen Seite.

Natürlich - weil sich ein (dauerhaft) erhöhtes CAPE in bestimmten Regimen (niedrige Zinsen & niedrige Inflation) auch fundamental rechtfertigen ließe. Und wie wir wissen liegt die Macht über die Leitzinsen bei den Notenbanken, d.h. indirekt beeinflussen sie damit auch Kenngrößen wie das CAPE. Niemals würde ich gegen Notenbanken wetten wollen - noch nicht einmal indirekt. Von Märkten, auf denen Notenbanken übermäßig eingreifen (wie z.B. den Anleihemärkten in den vergangenen Jahren) ziehe ich mich - ganz im Gegenteil - eher gerne zurück.

 

Wir haben jetzt seitenlang über - aus meiner Sicht im Wesentlichen - Nichtigkeiten und Glaubensfragen diskutiert. Vielleicht sollten wir einfach einen Strich drunter ziehen und zum eigentlichen Thema des Threads zurückkehren? Zu meinem Beitrag bezüglich Finanzierungskosten bei LETFs hat sich bisher noch niemand geäußert...

[Saek]

13 minutes ago, Glory_Days said:

Du meinst bezüglich Umkehrpunkte etc. Heute kenne ich die komplette CAPE-Kurve seit 18xx. Damals hätte ich keine wirkliche Referenz gehabt. Aber ist das nicht einfach die triviale Aussage, dass jede statistische Kennzahl genügend Statistik benötigt, um aussagekräftig zu werden? Das Problem ist dann natürlich - wann ist die Kennzahl aussagekräftig bzw. wie viel Statistik/Vergangenheit ist ausreichend?

Nicht nur dass du genug Statistik benötigst. Es geht ja auch darum, dass du dich an früheren Höchstwerten und Niedrigstwerten bei deinen Entscheidungen orientierst, und die mit der Zeit immer extremer werden oder driften (dann hilft mehr Daten nicht), und deshalb diese 'Umkehrpunkte' nur aus der Vergangenheit nicht reichen, um für die Zukunft richtig zu entscheiden. z.B. zu früher Ausstieg vor 2001 oder in den letzten Jahren (keine Ahnung ob das wirklich so ist, aber ist das nicht eine bekannte Geschichte, dass Shiller mit dem CAPE einige Jahre zu früh vor der 'Dot com Blase' gewarnt hat?)

 

Ich glaube, das ist zwar viel Arbeit, aber probier doch mal sowas

17 minutes ago, Saek said:

Aber was du machen müsstest, ist das folgende: Schau die Daten von 1881 bis 1900 an, und überprüfe ob damit das 'Market Timing' bzw. die Vorhersage im darauffolgenden Jahr (oder Zeitraum deiner Wahl) klappen würde; dann 1881 bis 1901 usw.

Das ist doch der richtige Test für dein Timing-Modell, oder?

(Oder lies das verlinkte Paper, da müsste sowas drinstehen. Ob mit CAPE, weiß ich nicht. Hab nur den Abstract gelesen)

13 minutes ago, Glory_Days said:

 

Wir haben jetzt seitenlang über - aus meiner Sicht im Wesentlichen - Nichtigkeiten und Glaubensfragen diskutiert.

Was will man auch sonst machen, wenn sonst alles klar ist?

15 minutes ago, Glory_Days said:

Zu meinem Beitrag bezüglich Finanzierungskosten bei LETFs hat sich bisher noch niemand geäußert...

Hab mal zurückgescrollt und das gefunden. Gabs da eine Frage? Scheint doch alles zu passen (es wird teuer...)

 

[Glory_Days]

vor 9 Minuten von Saek:

Hab mal zurückgescrollt und das gefunden. Gabs da eine Frage? Scheint doch alles zu passen (es wird teuer...)

Die Frage nach der (subjektiven) Implikation stellt sich natürlich - ab wann lohnen sich diese Produkte von Kostenseite her generell nicht mehr bzw. wann könnten sie in Betracht gezogen werden.

[etherial]

vor 9 Stunden von Glory_Days:

Risiko entsteht nicht in der Zukunft, sondern es ist allgegenwärtig und niemals abwesent (was du meinst ist vielleicht zukünftiges Risiko - was trivial ist).

Nein meine ich nicht, ich wusste nur nicht wie ich es ausdrücken soll, dass du es verstehst. Allgegenwärtig und niemals abwesend ist für mich absolut ok. Alles in der Gegenwart und Vergangenheit sind Fakten ohne Risiko. Du kannst es auch auf Wikipedia lesen: Bei Risiko geht es um zukünftige Ereignisse.

vor 9 Stunden von Glory_Days:

Realisierte Risikoprämien sind ex-post Betrachtungen von prognostizierten Risikoprämien - Faktorprämien wären nach dieser Unterscheidung ex-ante Prognosen von Risikoprämien. Alles andere ist reine Wortklauberei, an der ich mich nicht weiter beteiligen möchte.

Und was hast du davon, wenn du den Wert einer Zufallsvariable bestimmst, wenn der Zufall eingetreten ist? Du kannst bestimmen ob die angenommene Zufallsverteilung der vorgefundenen entspricht. Damit du das kannst brauchst du ein wenige Hintergrund in Wahrscheinlichkeitstheorie und Finanzwissenschaft. deswegen der Hinweis auf ein gutes Buch (ggf. kann man das durch gute Fragen ersetzen - nicht aber durch Antworten aus Investmentporn). Und ohne das drehen wir uns hier leider auch im Kreis.

 

vor 8 Stunden von Saek:

Das stimmt aber auch nicht ganz, oder?

Abgesehen davon, dass es andere Risiken, z.B. höhere Momente, gibt, muss die Korrelation ja nicht perfekt sein. CAPM (nur Marktfaktor/beta) geht davon aus, dass bei ausreichender Diversifizierung alle Aktien-Portfolios voll korreliert sind, bzw. halt skalieren (z.B. Small Caps mehr Volatilität, mehr Beta, aber Korrelation zum Gesamtmarkt ~= 1; oder 50% Aktien/ 50% Cash, weniger Volatilität, weniger Rendite, aber ebenfalls Korrelation 1). Aber das stimmt ja empirisch wohl nicht, Aktien, die man nach einem Faktor auswählt, können ähnlich diversifiziert und volatil sein, aber haben eine Korrelation <1. Deshalb kann man die Renditen von diversifizierten Portfolios mit einem Einfaktormodell (CAPM) nicht so gut erklären wie mit Mehrfaktormodellen. (was natürlich bei einer Vergangenheitsbetrachtung immer die Gefahr von Data Mining hat)

Absolut korrekt - ich habe mit Stand CAPM argumentiert. Mehrfaktormodelle sollten in der Theorie besser sein, allerdings sind die Belege für Faktoren deutlich geringer als die für Beta. Versteh mich nicht falsch: Ich halte die Faktoren auch für eine gute Erklärung für die Restrendite, aber dazu gehört eben immer, dass man im Blick hat wie anerkannt die Theorie ist. Derzeit wird jeden neuen Monat ein neuer Faktor gefunden und widerlegt ... das deutet darauf hin dass da noch nichts fest ist.

vor 8 Stunden von Saek:

Wie sicher bist du dir da? Ich bin mir da inzwischen nicht mehr so sicher (v.a. bzgl. hochspekulativ). So viel besser ist die Datenlage für den Marktfaktor ja auch nicht. Je nach Sichtweise eventuell teils sogar schlechter. Die Erklärung für den Marktfaktor mag für die meisten überzeugender sein. Aber dass die MPT/CAPM Schwächen hat, ist leider auch offensichtlich. Und außer Faktoren kenne ich da keinen sinnvollen, investierbaren Ansatz.

Ich kenne auch keinen sinnvolleren - es gibt aber genügend Wissenschaftler die die Theorie oder zumindest einzelne Faktoren in Zweifel ziehen:

- Nimm einfach mal die verschiedenen Markthypothesen (Evolutionär, Adaptiv, Inelastisch; die ich für absolut unterlegen halte, die aber trotzdem in Konkurrenz treten)

- oder die Betrachtungen von Wissenschaftlern wie Taleb, Mandelbrot, Gigerenzer (die den Risikobegriff und die Volatilität scharf kritisieren und den Fehlbetrag in der Rendite als Ungewissheit betrachten)

- oder den Fakt, dass Small seit seiner Entdeckung eher keine Prämie mehr abgeworfen hat

 

Es gibt aus meiner Sicht eben berechtigte Zweifel Das ändert nichts daran, dass ich Faktoren trotzdem für wahrscheinlich halte - nur nicht so kompromisslos und fundamentalistisch.

[Saek]

8 hours ago, Glory_Days said:

Die Frage nach der (subjektiven) Implikation stellt sich natürlich - ab wann lohnen sich diese Produkte von Kostenseite her generell nicht mehr bzw. wann könnten sie in Betracht gezogen werden.

Das finde ich recht einfach: solange die Kosten niedriger/vergleichbar sind wie bei anderen Möglichkeiten zu hebeln, z.B. Zins bei IBKR. Da ist der USD Zins auch schon auf über 3% gestiegen. Und natürlich solange die erwartete Rendite höher ist (nach Steuern) als die Kosten.

Jetzt ist mir doch noch was eingefallen. Hier muss man auf die Währungen von erwarteter Rendite und Kosten aufpassen. Und zwar erhält man, wenn ich das richtig verstehe, für den gehebelten Anteil des LevETF die „Rendite in USD“. D.h., die hohen Zinsen (USD im Vergleich zu EUR) sind gar nicht so schlimm, wie es auf den ersten Blick erscheint. Schließlich sollte in USD und EUR die (erwartete) Risikoprämie ähnlich sein, und das bei unterschiedlichen risikofreien Zinssätzen. Damit sind die erwarteten Renditen in der Währung mit hohem Zins höher. (Das gilt vermutlich nur idealisiert unter der Annahme von Zinsparität?)

 

Beispielrechnung: Index-Rendite in USD: 7%. USD Zins 5%.

3x LevETF-Rendite in USD: 7%*3 -5%*2 = 11%. (Das muss man noch in Euro-Renditen umrechnen!)

 

Aufgrund von Wechselkursänderungen ist die Rendite in EUR aber nur 3% und der EUR Zins ist niedriger, z.B. 1%. D.h., mit einem Lombardkredit in Euro (o.ä.) zahlt man weniger, erhält aber auch nur die niedrigere Euro-Rendite.

hypothetische 3x LevETF-Rendite in EUR: 3*3% - 2*1% = 7%. Nicht erstaunlich, das ist weniger als die USD Rendite, weil der risikolose Zins niedriger ist und die Rendite entsprechend auch (in meinem Beispiel).

 

Wenn ich mich nicht vertan habe, ist in dem Beispiel die Währungsbewegung, impliziert durch die Renditeunterschiede des gleichen Underlyings, zumindest ungefähr bei 4%, was den Unterschied der beiden Renditen gut erklärt. Was ich sagen will: Für den gehebelten Teil mit USD-Kosten (hoch!) erhält man als Rendite die Differenz zwischen USD-Rendite und USD-Kosten inkl. Kreditzins, also hier im Beispiel 2* (7% Rendite -5% Kreditzins). Dass die USD-Kosten hoch sind, aber die EUR-Renditen niedrig, spielt mMn keine Rolle.

 

Es kommt mir so vor, als hätte man es klarer erklären können

 

2 hours ago, etherial said:

- oder den Fakt, dass Small seit seiner Entdeckung eher keine Prämie mehr abgeworfen hat

Hier muss ich einhaken: Vor der Entdeckung allerdings auch nicht. Da waren einfach die ursprünglichen Daten nicht gut genug (delisting bias). Siehe auch: https://www.aqr.com/Insights/Research/Journal-Article/Fact-Fiction-and-the-Size-Effect

Quote

One such data error that plagued early studies was a delisting bias. Stocks delisted from the exchanges simply had no return information available for them and were therefore dropped from the analysis. Shumway (1997) painstakingly backfilled these delisting returns by hand collecting delisting events and recording the delisted prices, which, on average, were for negative events.6 Because these negative delisting returns were omitted from the original data sources of the original studies on size, and because delisting events are more likely to occur for smaller firms, this bias made the performance of small stocks look better than it actually was relative to large stocks. Hence, part of the size premium originally discovered by researchers in the late 1970s and early 1980s may have been driven
by these data errors that have since been fixed. Thus, a researcher in 1980 might find no return information for a delisted stock in, say, January 1965, but a researcher in 2018 looking at that same stock in January 1965 would find (on average) a -30% return. Therefore, even if one uses the original sample periods of the early studies, the return series during those periods contain fewer errors today than they did at the time researchers were initially investigating them. Consequently, replication of the size anomaly appears weaker than in the original studies, even when the exact same sample period is being examined (see also Asness et al. (2018)).

[...]

We can also look at the size effect over the much longer period for which we have data, including going back to 1926 and, of course, going forward until 2017. [...] Alphas of both SMB and the Decile 1–10 portfolios are statistically insignificant at conventional levels.

Was ich damit sagen will: In so etwas sehe ich kein allzu großes Problem. Bessere Daten => Modell wird geupdatet. Mehr ist halt nicht möglich... Man darf halt nicht stehen bleiben, sondern muss immer versuchen, auf dem aktuellen Stand zu bleiben. Dazu gibt es ja eigentlich keine Alternative.

2 hours ago, etherial said:

Es gibt aus meiner Sicht eben berechtigte Zweifel Das ändert nichts daran, dass ich Faktoren trotzdem für wahrscheinlich halte - nur nicht so kompromisslos und fundamentalistisch.

Das klingt für mich aber doch zuversichtlicher als hochspekulativ

[Glory_Days]

vor 2 Stunden von etherial:

Allgegenwärtig und niemals abwesend ist für mich absolut ok. Alles in der Gegenwart und Vergangenheit sind Fakten ohne Risiko. Du kannst es auch auf Wikipedia lesen: Bei Risiko geht es um zukünftige Ereignisse.

Ich verstehe deinen Punkt schon - Risiko bezieht sich auf den Eintritt möglicher zukünftiger Ereignisse, die sich nachteilhaft auswirken würden. Für das Tragen dieser Unsicherheit/des Risikos erwartet der Anleger zu Recht eine Risikoprämie. Meine Spitzfindigkeit im Bezug auf deine konkrete Wortwahl sei mir verziehen...

Zitat

Und was hast du davon, wenn du den Wert einer Zufallsvariable bestimmst, wenn der Zufall eingetreten ist? Du kannst bestimmen ob die angenommene Zufallsverteilung der vorgefundenen entspricht.

Damit beantwortest du deine Frage bereits selbst. Auf nichts anderes wollte ich hinaus.

[Glory_Days]

vor 52 Minuten von Saek:

Das finde ich recht einfach: solange die Kosten niedriger/vergleichbar sind wie bei anderen Möglichkeiten zu hebeln, z.B. Zins bei IBKR. Da ist der USD Zins auch schon auf über 3% gestiegen. Und natürlich solange die erwartete Rendite höher ist (nach Steuern) als die Kosten.

Dieser relative und absolute Vergleich zwischen Kosten einerseits und Kosten und zusätzlich durch den Hebel zu erwartetender Rendite andererseits erscheint mir sinnvoll. Wobei die erwartete Rendite bei Hebelprodukten aufgrund der stärkeren Abhängigkeit u.a. von der Volatilität natürlich noch schwieriger zu prognostizieren ist (bzw. der Prognosefehler größer sein könnte).

Zitat

Jetzt ist mir doch noch was eingefallen. Hier muss man auf die Währungen von erwarteter Rendite und Kosten aufpassen. Und zwar erhält man, wenn ich das richtig verstehe, für den gehebelten Anteil des LevETF die „Rendite in USD“. D.h., die hohen Zinsen (USD im Vergleich zu EUR) sind gar nicht so schlimm, wie es auf den ersten Blick erscheint. Schließlich sollte in USD und EUR die (erwartete) Risikoprämie ähnlich sein, und das bei unterschiedlichen risikofreien Zinssätzen. Damit sind die erwarteten Renditen in der Währung mit hohem Zins höher. (Das gilt vermutlich nur idealisiert unter der Annahme von Zinsparität?)

Beispielrechnung: Index-Rendite in USD: 7%. USD Zins 5%.

3x LevETF-Rendite in USD: 7%*3 -5%*2 = 11%. (Das muss man noch in Euro-Renditen umrechnen!)

 

Aufgrund von Wechselkursänderungen ist die Rendite in EUR aber nur 3% und der EUR Zins ist niedriger, z.B. 1%. D.h., mit einem Lombardkredit in Euro (o.ä.) zahlt man weniger, erhält aber auch nur die niedrigere Euro-Rendite.

hypothetische 3x LevETF-Rendite in EUR: 3*3% - 2*1% = 7%. Nicht erstaunlich, das ist weniger als die USD Rendite, weil der risikolose Zins niedriger ist und die Rendite entsprechend auch (in meinem Beispiel).

Wenn ich mich nicht vertan habe, ist in dem Beispiel die Währungsbewegung, impliziert durch die Renditeunterschiede des gleichen Underlyings, zumindest ungefähr bei 4%, was den Unterschied der beiden Renditen gut erklärt. Was ich sagen will: Für den gehebelten Teil mit USD-Kosten (hoch!) erhält man als Rendite die Differenz zwischen USD-Rendite und USD-Kosten inkl. Kreditzins, also hier im Beispiel 2* (7% Rendite -5% Kreditzins). Dass die USD-Kosten hoch sind, aber die EUR-Renditen niedrig, spielt mMn keine Rolle.

Aus Anlegersicht sollte das doch in der Tat keinen Unterschied machen, da ich mein Depot in Euro führe bzw. keinen besseren Wechselkurs bekomme als der tatsächliche USD-EUR Wechselkurs. Sollte es hier Ineffizienzen geben, so würden diese mit Sicherheit sofort wegarbitriert werden. Nach deinem in #847 angesprochenen Paper, ist eine hohe risk-free rate eher schlecht für die Aktien-Risikoprämie:

Zitat

Our statistical tests strongly reject the hypothesis that a higher risk-free return implies higher total average stock returns. Instead, expected stock returns appear to be unrelated (or perhaps even inversely related) to the level of the risk-free return. Thus, the equity risk premium tends to be higher when the risk-free return is low, and vice versa.

Allerdings bezieht sich diese Aussage wohl nicht auf risk-free rates in unterschiedlichen Währungsräumen, sondern auf die risk-free rate in einem wohldefinierten Währungsraum (USD). Ansonsten gäbe es wirklich Ineffizienzen zwischen den einzelnen Währungsräumen und ihren unterschiedlichen risk-free-rates. Daran glaube ich nicht wirklich.

Es bleibt also bei dem relativen und absoluten Vergleich zwischen Kosten einerseits und Kosten und zusätzlich durch den Hebel zu erwartetender Rendite andererseits (siehe oben).

[etherial]

vor 7 Stunden von Saek:

Was ich damit sagen will: In so etwas sehe ich kein allzu großes Problem. Bessere Daten => Modell wird geupdatet. Mehr ist halt nicht möglich... Man darf halt nicht stehen bleiben, sondern muss immer versuchen, auf dem aktuellen Stand zu bleiben. Dazu gibt es ja eigentlich keine Alternative.

Wenn man bereits auf Faktoren eingelockt ist, dann gibt es keine Altenrative. Die Alternative wäre, dass das Modell die Realität nicht genügend abbildet.

 

Einige Wissenschaftler stören sich an der Grundannahme, dass man in einem intelligenten Markt von Risiko (statt Ungewissheit) sprechen kann. Die beiden Begrifflichkeiten Risiko und Ungewissheit unterscheiden sich darin dass sich Risiko quantifizieren lässt, Ungewissheit nicht. Ab dem Zeitpunkt wo in Zukunftsrenditen Ungewissheit drin ist sind viele Annahmen der Portfoliotheorie und auch der APT nicht mehr anwendbar (Varianzen sind unschätzbar, Korrelationen spielen z.B. keine Rolle mehr).

 

Insbesondere ist gehebeltes Investment nicht rational, wenn man von Ungewissheit im Markt ausgeht:

- Mit Risiko im Markt lässt sich die Zukunft zumindest abschätzen

- Bei Ungewissheit sind die Wahrscheinlichkeiten uns allen unbekannt

 

Interessant fände ich z.B. folgende Betrachtung:
- Wenn man von einem effizienten Markt ausgeht, dann sind alle Risiken, die keine Versicherung versichern möchte Ungewissheit. Kriege, Kernkraftwerkzwischenfälle, Klimawandel, ... sind alle nicht versicherbar - weil niemand irgendwie heute Abschätzen kann mit welchen Wahrscheinlichkeiten sie passieren.

- wenn man an den Terminmarkt geht, dann findet man dort auch Anomalien, die darauf hinweisen, dass der Markt (der Intuition hat) Optionen anders bewertet als das Black-Scholes-Modell, welches auf nur auf mathematischem Risiko basiert (Optionen sind ja praktisch das Gegenstück zu Versicherungen). Manche behaupten naiv, dass der Markt Optionen fehlbewertet, andere dass das Modell Ungewissheiten nicht einpreist, der Markt hingegen schon.

 

Und deswegen bin ich selbst vorsichtig damit Faktoren als gegeben hinzunehmen. Ich berücksichtige sie in einem Teil meines Portfolios (es könnte ja sein, dass die Risikomodellierung ausreichend ist) aber ich hebele z.B. nicht und akzeptiere, wenn die Faktoren nicht das Rennen machen.

[Saek]

4 hours ago, etherial said:

Wenn man bereits auf Faktoren eingelockt ist, dann gibt es keine Altenrative. Die Alternative wäre, dass das Modell die Realität nicht genügend abbildet.

Ich habe mich eigentlich nicht auf Faktormodelle bezogen, sondern allgemeiner, wie man damit umgeht, dass sich Entscheidungsgrundlagen im Nachhinein ändern (und man immer den aktuellen Stand berücksichtigen sollte; damals Size Factor solide, jetzt nicht mehr so für die komplette Historie; aus jetziger Sicht war ja auch die damalige Analyse falsch, hilft nur nichts). Wichtig ist doch, dass man die Entscheidung aufgrund der verfügbare Datenlage bestmöglich trifft, egal was sein könnte oder was tatsächlich war. Dazu gibt es keine sinnvolle Alternative, meinte ich, weil die Qualität der Entscheidungen sonst eigentlich schlechter werden muss, wenn man Dinge ignoriert.

 

4 hours ago, etherial said:

Insbesondere ist gehebeltes Investment nicht rational, wenn man von Ungewissheit im Markt ausgeht:

- Mit Risiko im Markt lässt sich die Zukunft zumindest abschätzen

- Bei Ungewissheit sind die Wahrscheinlichkeiten uns allen unbekannt

Es kommt mir so vor, als hätten wir das Thema schonmal diskutiert

Vermutlich habe ich viel zu wenig Ahnung von Ungewissheit, um hier sinnvoll mitreden zu können. Ich habe mir nur gerade den Wikipedia-Artikel durchgelesen: https://de.wikipedia.org/wiki/Entscheidung_unter_Unsicherheit Kannst du dazu etwas an Literatur empfehlen?

 

So ganz nachvollziehen kann ich deine Aussage nicht.

Wenn ich mir z.B. so ein Portfolio im Link unten anschaue, ist das ca. 40% gehebelt. (Man könnte das ja auch bloß mit 5% machen) Der Worst Case ist aber auch nur, dass diese 40% weg sind (keine Nachschusspflicht oder ähnliches). Allgemein denke ich, dass man das extreme left-tail Risiko schon etwas erhöht (das schließt für mich auch Unsicherheit ein? Auch wenn ich dafür keine Wahrscheinlichkeit benennen kann?), aber dafür wird das Risiko (ohne Berücksichtigung von Unischerheit?) deutlich reduziert. Und solange man das ohne Nachschusspflicht macht (z.B. mit LevETFs), kann ich deinen Punkt nicht wirklich nachvollziehen.

 

Sobald ich davon ausgehe, dass alle Wahrscheinlichkeiten unbekannt sind, kann ich doch rational überhaupt keine Entscheidungen mehr treffen, weder für eine gehebelte noch eine ungehebelte Investition. Und der Übergang ist für mich fließend, da passiert bei 100% -> 101% nichts magisches... Wenn nur ein Teil bekannt ist, ist für mich nun mal LCI schon rational. Man kann z.B. vorsichtiger sein, und nicht 2x hebeln sondern deutlich weniger...

Das ganze ist ja auch von 'Faktorinvesting' unabhängig. Gilt ja genauso, wenn man nur den Marktfaktor betrachtet.

[etherial]

vor 8 Stunden von Saek:

weil die Qualität der Entscheidungen sonst eigentlich schlechter werden muss, wenn man Dinge ignoriert.

Das hängt vom Problem ab. Gerade bei Probleme unter Unsicherheit ist der Wunsch es mit mehr Daten besser zu machen kontraproduktiv und führt zur Überoptimierung. Wenn es dich weiter interessiert kannst du ja mal wirklich "Risiko" von Gerd Gigerenzer anschauen. Es geht in erster Linie nicht um die Börse, aber er zeigt ein paar Beispiele wieso die Regel "Mehr ist besser" auch an der Börse oft nicht funktioniert.

Zitat

Es kommt mir so vor, als hätten wir das Thema schonmal diskutiert

Haben wir schon mal, ziemlich sicher.

Zitat

Vermutlich habe ich viel zu wenig Ahnung von Ungewissheit, um hier sinnvoll mitreden zu können. Ich habe mir nur gerade den Wikipedia-Artikel durchgelesen: https://de.wikipedia.org/wiki/Entscheidung_unter_Unsicherheit Kannst du dazu etwas an Literatur empfehlen?

Literaturempfehlung oben. Den Rest muss ich vermutlich mit etwas Verzögerung beantworten. Wenn du das Buch mal gelesen hast, sind viele deiner Fragen auch schon beantwortet ... Hat vielleicht auch den Vorteil das du das ganz ohne meine Interpretation lesen kannst