u/derspekulant1

Die schwerste Entscheidung an der Börse ist nicht, was man kauft. Es ist die Frage, wann man einen massiven Gewinner wieder verkauft. Nimmt man das Geld vom Tisch oder lässt man laufen?

Am 1. Juli lief das zweite quartalsweise Rebalancing in meinem regelbasierten Depot durch. Das erste war am 1. April, seitdem läuft es jedes Quartal. Neun von dreißig Positionen wurden diesmal getauscht. Dabei passierte etwas, das genau diese Frage beantwortet, und es endete für mich mit einem blauen Auge.

Wie das Modell Gewinner bewertet

Kurz zur Mechanik, damit klar ist, worüber ich rede. Ein Python-Modell bewertet rund 845 Aktien aus 14 Indizes nach sechs Faktoren und sortiert sie nach Punktzahl. Wer in die Top 25 kommt, wird gekauft. Wer unter Rang 40 fällt, fliegt raus. Es gibt keine Sektorquote und keine Branchenmeinung. Das Modell hat keinen Ermessensspielraum. Der Einstandskurs steht nirgends im Code, es weiß gar nicht, ob eine Position im Plus oder im Minus liegt.

Rausgeflogen sind an diesem Abend vier Technologiewerte. Applied Materials bei plus 92 Prozent, KLA-Tencor bei plus 90, dazu Broadcom und Amphenol. Nicht weil sie im Plus waren. Ihre Kurse waren schlicht so weit gelaufen, dass die Bewertung nicht mehr mitkam und der Gesamtrang durchsackte.

Micron dagegen blieb drin, bei über plus 100 Prozent. Der Score hielt, der Rang lag weiter oben. Ein klassisches System, das stur nach Gewinnhöhe oder festen Kurszielen verkauft, hätte Micron als Erstes rausgeworfen. Die Regel ist drei massiven Gewinnern also völlig unterschiedlich begegnet.

Der Fehler kam woanders her

Zwei Wochen nach dem Rebalancing fingen die Halbleiter an einzubrechen. Die Juli-Entscheidung hatte die Chip-Quote gesenkt, vier raus und ASML rein. Das hat geholfen.

Aber am selben Abend kam auch SanDisk ins Depot. Das war eigentlich keine Juli-Entscheidung. Der Titel stand schon im April auf der Kaufliste und war damals nicht vernünftig handelbar. Im Juli ging die Ausführung dann durch, direkt in den Abverkauf hinein. Im Tief lag die Position 50 Prozent unter Kauf, heute sind es rund 19.

Warum das Modell in denselben Branchen bleibt

Ich hatte erwartet, dass ein Rebalancing das Depot auch strukturell verändert. Als ich die Daten für die Sektor-Grafik aufbereitet hab, war fast alles beim Alten. Der Technologie-Anteil sank von 30 auf 23,3 Prozent, die Finanzwerte stiegen von 36,7 auf 40.

https://preview.redd.it/ej992usuz5kh1.png?width=2599&format=png&auto=webp&s=7dbe54328b759f80b6ea98f4d2f6431680acd3d0

Ein Faktormodell kennt keine Branchen. Es sortiert nach Punktzahl. Und Aktien derselben Branche bekommen oft ähnliche Punktzahlen, weil auf sie dieselben Treiber wirken. Steigende Zinsen heben die Erträge aller europäischen Banken. Und ein Chipzyklus zieht die ganze Halbleiterbranche mit hoch.

Fällt also ein Titel aus einer Branche unter Rang 40, steht mit hoher Wahrscheinlichkeit ein anderer aus derselben Branche in den Top 25 bereit. Das Modell nimmt Gewinne mit und geht direkt in denselben Sektor zurück, nur mit anderen Namen. Genau das hat mich bei SanDisk voll erwischt.

Mein Fazit bisher

Ein Quartal beweist nichts, achtzehn Positionswechsel erst recht nicht. Ob die Sektorkonzentration auf Dauer schadet oder nützt, sehe ich frühestens über mehrere Zyklen.

Eine harte Obergrenze pro Sektor hab ich nicht drin, weil mein Backtest über 6,5 Jahre auch keine hat. Ich hab allerdings nie gegengerechnet, was eine 20-Prozent-Grenze pro Sektor über die Jahre an Rendite gekostet oder an Drawdown erspart hätte. Das steht jetzt auf der Liste für den nächsten Backtest.

Frage in die Runde

Wer von euch managt streng regelbasiert und hat eine harte Sektorgrenze drin? Mich interessiert, bei welchem Anteil ihr deckelt und warum.

Wer selbst mitrechnen will: Anfang jeden Monats geht die vollständige Top-50-Liste aus dem Scanner raus, mit allen sechs Faktorwerten pro Titel. Damit kann man eigene Backtests fahren, ohne das Universum selbst zusammenzusuchen. Link steht im angepinnten Post auf meinem Profil.

Die schwerste Entscheidung an der Börse ist nicht, was man kauft. Es ist die Frage, wann man einen massiven Gewinner wieder verkauft. Nimmt man das Geld vom Tisch oder lässt man die Gewinne laufen?

Am 1. Juli lief das zweite quartalsweise Rebalancing für mein Wikifolio live durch. Neun von dreißig Positionen wurden getauscht. Dabei passierte etwas, das genau diese Frage beantwortet, und es endete für mich mit einem blauen Auge und einer wichtigen Erkenntnis.

Wie das Modell Gewinner bewertet

Kurz zur Mechanik, damit klar ist, worüber ich rede: Mein Python-Modell bewertet rund 870 Aktien nach sechs Faktoren und sortiert sie nach Punktzahl. Wer in die Top 25 kommt, wird gekauft. Wer unter Rang 40 fällt, fliegt raus. Es gibt keine Sektorquote, keine Branchenmeinung und keinen Ermessensspielraum.

Rausgeflogen sind an diesem Abend vier Technologiewerte. Applied Materials bei plus 92 Prozent, KLA-Tencor bei plus 90, dazu Broadcom und Amphenol. Sie flogen nicht raus, weil sie im Plus waren. Ihre Kurse waren schlicht so weit gelaufen, dass die fundamentale Bewertung nicht mehr mitkam und ihr Gesamtrang durchsackte.

Auf der anderen Seite blieb Micron drin, bei über plus 100 Prozent. Der Score hielt, der Rang lag weiter oben. Ein klassisches System, das stur nach Gewinnhöhe oder festen Kurszielen verkauft, hätte Micron als Erstes rausgeworfen. Die Regel ist hier drei massiven Gewinnern völlig unterschiedlich begegnet.

Wo es schiefging

Zwei Wochen nach dem Rebalancing fingen die Halbleiter an einzubrechen. Die Juli-Entscheidung selbst hatte die Chip-Quote gesenkt, vier raus und ASML rein. Das hat geholfen.

Aber am selben Abend kam auch SanDisk ins Portfolio. Das war eigentlich keine Juli-Entscheidung. Der Titel stand schon im April auf der Kaufliste und war damals nicht vernünftig handelbar. Im Juli ging die Ausführung dann durch. Heute steht SanDisk rund 50 Prozent unter meinem Kaufkurs. Das Timing hätte kaum schlechter sein können.

Warum das Modell in denselben Sektoren bleibt

Ich hatte erwartet, dass ein Rebalancing das Depot auch strukturell verändert. Als ich die Daten für die Sektor-Grafik aufbereitet hab, war fast alles beim Alten. Der Technologie-Anteil sank von 30 auf 23,3 Prozent, die Finanzwerte stiegen dafür von 36,7 auf 40 Prozent.

Sektor Shift

Ein Faktormodell kennt keine Branchen. Es sortiert nach Punktzahl. Und Aktien derselben Branche bekommen oft ähnliche Punktzahlen, weil auf sie dieselben Treiber wirken. Steigende Zinsen heben die Erträge aller europäischen Banken. Ein Chipzyklus hebt die Bewertungen aller Halbleiter.

Fällt also ein Titel aus einer Branche unter Rang 40, steht mit hoher Wahrscheinlichkeit ein anderer aus derselben Branche in den Top 25 bereit. Das Modell nimmt Gewinne mit und geht direkt in denselben Sektor zurück, nur mit anderen Namen. Genau das hat mich bei SanDisk voll erwischt.

Die vollständige Trade-Liste mit allen Ausführungskursen hab ich, hier passt nur die Zusammenfassung rein.

Mein Fazit bisher

Ein Quartal beweist nichts, achtzehn Trades erst recht nicht. Ob die Sektorkonzentration auf Dauer schadet oder nützt, sehe ich frühestens über mehrere Zyklen.

Eine harte Obergrenze pro Sektor hab ich aktuell nicht drin, weil mein Backtest über 6,5 Jahre auch keine hat. Ich hab allerdings nie gegengerechnet, was eine 20-Prozent-Grenze pro Sektor über die Jahre an Rendite gekostet oder an Drawdown erspart hätte. Das steht jetzt auf der Liste für den nächsten Backtest.

Frage in die Runde

Wer von euch managt sein Wikifolio streng regelbasiert und hat eine harte Sektorgrenze drin? Mich interessiert, bei welchem Anteil ihr deckelt und warum.

Die Frage

Letzte Woche hab ich hier sechs Absicherungsmethoden über 6,5 Jahre durchgerechnet. In den Kommentaren kamen vier konkrete Gegenvorschläge, und drei davon waren testbar. Die hab ich jetzt gerechnet. übrigens freut es mich sehr dass der Beitrag so vielen gefallen hat!

Der Testaufbau

Aufbau wie beim ersten Mal, dieselbe Engine und dasselbe Universum. Ich hab dafür das Ranking vom Tag des ersten Posts wieder eingespielt. Die acht alten Varianten kommen dadurch auf den Euro genau gleich raus. Die Vergleichsbasis steht also unverändert bei 26,8 Prozent Rendite pro Jahr und 37,6 Prozent maximalem Verlust. Der vierte Vorschlag waren Puts, danach hatten mehrere gefragt. Die konnte ich leider nicht rechnen da mir die Optionsdaten für den Zeitraum fehlen.

Neu dazugekommen sind sechs Varianten:

Trailing-Stop von 15 und 25 Prozent je Einzelposition, gefragt von u/Simple_Size_1265 und u/ForsakenChemical5320. Fällt eine Aktie um diesen Betrag von ihrem eigenen Hoch, fliegt sie raus. Ihr Anteil bleibt bis zum nächsten Quartalsrebalancing in Cash, ich verteile ihn nicht auf die anderen Titel.

Raus unter der 200-Tage-Linie, aber schon über der 100er oder 150er wieder rein, gefragt von u/lopsided_nobility.

RSI über 75 und über 80 auf dem Index, dann geht ein Teil in Cash, gefragt von u/Magnus9713.

Ich prüfe die Signale einmal im Monat, bei allen dreizehn Varianten gleich. Den Depotwert rechne ich jeden Handelstag, daher kommen die Drawdown-Zahlen.

Absicherungen im Vergleich

In der Grafik stehen alle dreizehn Varianten nebeneinander. Die vollständige Tabelle mit Calmar und Endkapital passt hier nicht mehr rein.

Befund 1: Der Trailing-Stop je Position kostet praktisch nichts

26,7 Prozent Rendite gegen 26,8 ohne jede Absicherung. Der maximale Verlust sinkt dabei von 37,6 auf 34,3 Prozent, der Sharpe steigt von 1,36 auf 1,42. Das ist die einzige Methode im ganzen Test, die schützt, ohne dass man dafür bezahlt.

Die 25-Prozent-Variante bringt dagegen nichts. Der Drawdown bleibt bei 37,6 Prozent, der Stop hängt zu weit weg und löst kaum aus.

Befund 2: Depot-Ebene und Positions-Ebene sind zwei verschiedene Dinge

Im ersten Post war der Stop-Loss die schlechteste Methode von allen, 11,6 Prozent Rendite. Derselbe Stop, nur eine Ebene tiefer angesetzt, kommt auf 26,7 Prozent.

Der Unterschied liegt darin, was überhaupt verkauft wird. Ein Stop aufs ganze Depot schmeißt alles raus, auch die Titel, die gerade laufen. Danach steht man komplett in Cash und wartet auf ein Signal. Der Stop je Position wirft nur den einzelnen Verlierer raus, der Rest bleibt investiert und nimmt die Erholung mit.

Befund 3: Der schnellere Wiedereinstieg wirkt, aber wenig

Über die 100er wieder rein bringt 24,8 Prozent statt 24,5 bei der normalen 200er. Der Vorsprung sind 0,3 Prozentpunkte. Der Drawdown bleibt gleich bei 25,7 Prozent, der Sharpe steigt auf 1,52, das ist der beste Wert im ganzen Test.

Die 150er bringt gar nichts. Das Ergebnis ist auf den Euro identisch mit der symmetrischen 200er, das Signal hat in 6,5 Jahren nie anders ausgelöst.

Ein Wort zum RSI

Die Idee war, bei überkauftem Markt einen Teil zu verkaufen und günstiger zurückzukaufen. Über 75 kostet das 0,8 Prozentpunkte Rendite, über 80 einen ganzen. Der maximale Verlust bleibt in beiden Fällen bei 37,6 Prozent. Der Sharpe fällt sogar leicht.

Ein überkaufter Index sagt nichts über den nächsten Crash. 2021 und 2024 stand der RSI monatelang oben, der Markt lief trotzdem weiter, und das Signal hätte einen die ganze Zeit aus einem steigenden Markt rausgehalten.

Einschränkungen

Dieselben wie beim ersten Mal, und sie werden nicht kleiner. Im Zeitraum liegen zwei Stressphasen, Corona und 2022. Zweimal geklappt heißt nicht, dass es immer klappt. Transaktionskosten sind nicht drin, und gerade der Trailing-Stop je Position löst viele Einzelverkäufe aus. Real würde das an den 26,7 Prozent knabbern, wie stark kann ich nicht sagen.

Noch ein Punkt zur Messung. Die Signale laufen auf Monatsbasis, nicht tagesgenau. Bei Trendfolge ist das üblich, weil der S&P seine 200-Tage-Linie in unruhigen Phasen ständig kreuzt und tägliches Prüfen jede dieser Fehlbewegungen mitnimmt. Es heißt aber auch, dass ein Einbruch innerhalb eines Monats gar kein Signal auslöst, wenn er sich bis zum nächsten Stichtag wieder eingeholt hat. Wie viel eine tagesgenaue Prüfung am Ergebnis ändert, hab ich noch nicht gerechnet. Das steht als Nächstes an.

Dazu kommt ein Punkt, den u/blobblet unter dem letzten Post gemacht hat. Der Zeitraum war ein Bullenmarkt. Ein Depot, das darin 26,8 Prozent macht, verliert zwangsläufig, wenn man es zwischendurch in Cash schickt. In einem langen Bärenmarkt wie 2000 bis 2002 könnte das anders aussehen. Testen kann ich es nicht, meine Daten fangen 2019 an.

Frage in die Runde

Der Trailing-Stop je Position ist das erste Ergebnis, bei dem ich überlege, ob ich es wirklich einbaue. Wer von euch nutzt sowas live, und bei welchem Abstand? Fünfzehn Prozent wirken im Test gut, aber das ist ein Wert, den ich mir ausgedacht hab. Mich interessiert, wo ihr in der Praxis landet und ob ihr den Stop nach dem Auslösen sofort wieder besetzt oder bis zum nächsten Rebalancing wartet.

Keine Anlageberatung, eigenes Research. Backtest, kein Live-Ergebnis. Vergangene Ergebnisse sagen nichts über die Zukunft.

Die Frage

Bei jedem größeren Kursrutsch stellt sich dieselbe Frage: Lässt sich der Einbruch abfangen? Cash halten, wenn der VIX hochschießt. Raus, wenn der S&P unter seine 200-Tage-Linie fällt. Ein Stop-Loss aufs ganze Depot. Was davon bringt langfristig wirklich was und was kostet es an Rendite? Ich habe mehrere gängige Absicherungsmethoden über 6,5 Jahre durchgerechnet und gegen die ungesicherte Variante gestellt.

Der Testaufbau

Getestet hab ich das an einer quartalsweise rebalancierten Aktienstrategie, Top 30 aus rund 870 Aktien aus 14 globalen Indizes, Zeitraum 2019 bis 2025. Auf dieses Basisdepot werden die sechs Absicherungen aufgesetzt und einzeln gemessen. Welches Modell das Basisdepot auswählt, spielt hier keine große Rolle. Die Unterschiede kommen von den Absicherungssignalen, nicht von der Aktienauswahl. Ich bewerte das Depot täglich, nicht nur monatlich. Sonst verschwinden die Zwischentiefs zwischen den Stichtagen und der Drawdown sieht harmloser aus als er war.

Getestet wurden sechs Methoden, hier von der stärksten zur schwächsten Rendite der Absicherungsmethoden:

Absicherungen im Vergleich

​Befund 1: Absicherung kostet immer Rendite

Keine der sechs Methoden erreicht die Rendite der ungesicherten Variante von 26,8 Prozent pro Jahr. Schutzkostet immer Rendite. Wie viel genau, steht in der Grafik.

Befund 2: Der Preis unterscheidet sich stark

Die 200-Tage-Linie kostet rund zwei Prozentpunkte Rendite pro Jahr, kommt auf 24,5 Prozent, und senkt den maximalen Verlust von 37,6 auf 25,7 Prozent. Der Sharpe steigt dabei von 1,36 auf 1,51. Noch deutlicher wird es beim Calmar, also der Rendite gemessen an ihrem maximalen Verlust: Die 200-Tage-Linie liegt bei 0,95 gegen 0,71 der ungesicherten Variante. Für einen kleinen Renditeverzicht gibt es einen spürbar flacheren Drawdownund die bessere Rendite pro Einheit Risiko.

Befund 3: Der Stop-Loss fällt durch

Die intuitivste Methode schneidet mit Abstand am schlechtesten ab. 11,6 statt 26,8 Prozent Rendite pro Jahr, aus 100.000 Euro werden 213.000 statt 516.000. Der maximale Verlust sinkt dabei nicht, er bleibt bei 37,6 Prozent exakt auf dem Niveau ohne jede Absicherung.

Das liegt an der Bauart vom Stop-Loss. Der Stop-Loss ist die einzige der sechs Methoden, die auf den eigenen Depotstand reagiert statt auf das Marktumfeld. Er greift erst, wenn der Verlust schon eingetreten ist. Der Verlust wird nicht verhindert, er wird nur eingefroren. Danach steht das Depot in Cash und verpasst die Erholung, die auf ein Tief historisch oft unmittelbar folgt. Verkauft wird unten, wieder gekauft weiter oben. Über 6,5 Jahre kostet dieses Muster mehr als die Hälfte des Endkapitals.

VIX und 200-Tage-Linie machen es andersrum. Die schauen auf den Markt, nicht aufs eigene Depot und sind deshalb oft schon in Cash, bevor es richtig runtergeht. Marktbasierte Signale schlagen in diesem Test durchgängig das depotbasierte Signal.

Ein Wort zum Wiedereinstieg

Bei jeder Cash-Methode ist die schwierige Frage nicht der Ausstieg, sondern die Rückkehr. Wer im Einbruch aussteigt und danach zu spät zurückkommt, verpasst die Erholung und steht schlechter da als einer, der einfach drin geblieben ist. In diesem Test ist der Wiedereinstieg fest geregelt, nicht dem Gefühl überlassen: zurück ins Depot, sobald der S&P wieder über seiner 200-Tage-Linie steht und der VIX unter 25 liegt. Die gleichen Signale, die ins Cash führen, holen einen auch wieder rein. Ein Teil der Renditekosten oben in der Grafik kommt genau daher. Die Rückkehr passiert immer erst nach dem Signal und trifft nie den Tiefpunkt.

Einschränkungen

Im Zeitraum liegen zwei große Stressphasen, Corona 2020 und das Zinsjahr 2022. Dass die marktbasierten Signale in beiden Fällen richtig lagen, kann an der Methode liegen oder an Glück, zwei Ereignisse sind statistisch zu wenig, um das sauber zu trennen. Transaktionskosten sind nicht enthalten, und die Cash-Signale lösen Umschichtungen aus, die real Rendite kosten würden. Ein anderer Zeitraum mit anderem Krisenmuster kann zu anderen Ergebnissen führen. Zweimal geklappt heißt nicht, dass es immer klappt.

Frage in die Runde

Sichert hier jemand systematisch ab, und mit welchem Signal? Mich interessiert vor allem, ob jemand die 200-Tage-Linie oder ein VIX-Signal über einen längeren Zeitraum als diese 6,5 Jahre getestet hat, mit mehr als zweiKrisen im Fenster. Zwei Treffer sind mir zu wenig, um dem Signal wirklich zu vertrauen.

Keine Anlageberatung, eigenes Research. Backtest, kein Live-Ergebnis. Vergangene Ergebnisse sagen nichts über die Zukunft.

In meinem letzten Post hier ging es um den Backtest meines Quant-Modells, sechs Jahre, 26,7% CAGR. Ein Backtest ist aber nur Theorie. Inzwischen läuft das Modell seit drei Monaten live, also wollte ich zeigen wie es sich live gegen den Markt schlägt. Direkt aus dem Wikifolio gegen S&P 500 und MSCI World.

Wikifolio 🟢 S&P500 🔴 MSCI World 🔵

Die nackten Zahlen zuerst: Das Modell steht bei +23,7% seit dem Start am 13.03. Der S&P 500 liegt im gleichen Zeitraum bei +11,0%, der MSCI World bei +9,7%, alles in Euro gerechnet. Also ungefähr das Doppelte vom breiten Markt.

Bevor das nach Erfolgsstory klingt, ein bisschen Einordnung. Ein Teil von dem Vorsprung ist Rückenwind, und den muss man ehrlich benennen.

Erstens der Startzeitpunkt. Der 13.03. war fast genau das Jahrestief vom S&P. Wer da anfängt nimmt die komplette Erholung mit. Der breite Markt ist vom selben Tief auch hochgelaufen, daher die ordentliche S&P-Zahl. Meine absolute Performance ist also schon mal vom Timing geschmeichelt. Gewollt war das eigentlich nicht, da es für mich erstmal keine rolle gespielt hat ob ich das Wikifolio in einem ruhigen oder schweren Marktumfeld starte.

Zweitens die Sektoren. Die letzten Monate liefen die Halbleiter und ein paar große Tech-Werte extrem stark, Stichwort KI und Speicherchips. Dass mein Modell genau dort stark übergewichtet war ist aber kein Zufall, das ist der Momentum-Faktor der macht wofür er gebaut ist, kaufen was läuft. Insofern hat das Modell hier funktioniert. Ob das echtes dauerhaftes Alpha ist oder nur eine Faktor-Prämie die gerade gut lief, kann ich nach drei Monaten ehrlich nicht sagen. Das Timing am Tief war Glück, die Sektor-Auswahl war das Modell.

Und das geht in beide Richtungen. Mein größter Verlust live war -10,2%, tiefer als der breite Markt im gleichen Fenster. Genau wegen der Tech-Konzentration. Das zahlt sich aus wenn der Sektor läuft und tut weh wenn er dreht. Die letzten Tage zeigen das ganz gut, an schwachen Börsentagen verliert das Depot oft mehr als der Index.

Ehrlich zum Schluss: Drei Monate beweisen statistisch natürlich nichts. Das ist ein einziger Datenpunkt. Mein Backtest über sechs Jahre sieht solide aus, aber ob das Modell live über einen ganzen Zyklus trägt, auch durch die Phasen wo Tech nicht läuft, sehe ich frühestens in einem Jahr. Bis dahin ist das ein guter erster Hinweis.

Was mich wirklich interessiert, gerade von denen die selbst faktorbasiert oder mit Momentum unterwegs sind:

Wie haltet ihr es mit der Sektor-Konzentration die dabei zwangsläufig entsteht? Deckelt ihr pro Sektor, oder lasst ihr das Modell laufen und haltet die tieferen Drawdowns einfach aus? Beides hat ja seine Logik. Das Modell fängt auch bereits mit einer Sektor-Rotation an, mehr dazu beim nächsten Rebalancing am 01.07.26

Disclaimer: keine Anlageberatung, nur mein eigenes Research. Vergangene Performance sagt nichts über zukünftige.

Ich betreibe seit dem 13.03.2026 ein regelbasiertes Wikifolio auf Basis eines selbstgebauten 6-Faktor-Modells und wollte hier mal einen ehrlichen Zwischenstand teilen, mit den Schwächen, nicht nur den schönen Zahlen.

Die Strategie in kurz

Ein selbst programmierter Scanner bewertet rund 866 Aktien aus 14 Indizes nach sechs Faktoren: Quality, Momentum, Value, Growth, Bilanz und Volatilität, alles Z-Score-normalisiert über das ganze Universum. Gekauft werden die Topwerte, gleichgewichtet, Rebalancing einmal pro Quartal. Komplett regelbasiert, kein diskretionärer Eingriff. Das nächste Rebalancing ist am 1. Juli.

Performance seit Start (13.03.2026)

Seit Start: +25,1%
Maximaler Drawdown: -10,2%
Letzte 30 Tage: +13,8%
Seit der Erstemission am 09.06.: +8,5%

Die ehrliche Geschichte dahinter

Die +25,1% klingen glatt, waren es aber nicht. Mitte/Ende Mai gab es eine heftige Tech-Korrektur, und das Depot hat die voll mitgenommen. Ich stand zwischenzeitlich bei rund -10% und hab mich ehrlich gefragt, ob das Modell kaputt ist. Was geholfen hat: Ich hatte vorher einen Backtest über 6,5 Jahre gemacht, und da war ein Drawdown in der Größe völlig normal. Das hat mich davon abgehalten, in Panik zu verkaufen. Die Recovery danach hat die Strategie sauber mitgenommen.

Ehrlich auch das hier

Drei Monate sind nichts. Die aktuelle Stärke kommt zu einem guten Teil daher, dass Halbleiter und Tech zuletzt gut liefen, und genau die sind gerade hoch gewichtet. Das ist Rückenwind, den ich mir nicht selbst zuschreibe. Ob das Modell auch dann liefert, wenn der Faktor-Wind dreht, muss sich über einen vollen Zyklus zeigen. Ich dokumentiere das weiter, in beide Richtungen.

Für alle, die es sich anschauen wollen:

Global Quant 6-Faktor Strategy, ISIN DE000LS9V052.

https://www.wikifolio.com/de/de/w/wf0gquant6

Über Feedback von anderen, die hier eigene Wikifolios betreiben, freue ich mich, vor allem:

Wie geht ihr mit eurem ersten echten Drawdown um, und ab wann zweifelt ihr an der Strategie statt am Markt?

https://preview.redd.it/ij7ralzgq28h1.jpg?width=1611&format=pjpg&auto=webp&s=da6a1e69a8fdf91c3e9619a806eceb6a957cdeef

Vor ein paar Wochen hatte ich hier zwei Posts: einmal über meinen selbstgebauten Quant-Scanner auf dem Mac Mini, einmal über den Backtest (26,7% CAGR, Sharpe 1,34, mit allen Schwächen die ich offen dazugeschrieben habe). Die Resonanz war gut, über 120k Aufrufe und viele gute Diskussionen. Ich hatte damals versprochen, ehrlich weiter zu berichten, auch wenn es schlecht läuft. Also hier das Live-Update.

Wo das Modell heute steht

Die Strategie läuft seit dem 13.03.2026 live als Wikifolio:

Seit Start:+25,1% (13.03.26)

Maximaler Drawdown: -10,2%

30 Tage Performance: +13,8%

Und das Wichtigste vorweg, weil ich in Post 2 geschrieben hatte dass die Emission noch läuft: Das Wikifolio ist seit dem 09.06. offiziell handelbar.

Die ehrliche Geschichte hinter der Zahl

+25,1% klingt glatt, war es aber nicht. Mitte/Ende Mai gab es eine heftige Tech-Korrektur, und mein Depot hat diese voll mitgenommen. Ich stand zwischenzeitlich bei -10% und hab mir ehrlich die Frage gestellt, ob das Modell kaputt ist. Im Backtest war ein Drawdown in der Größe business as usual, das hat mir geholfen, nicht in Panik eine Position zu verkaufen. Genau dafür baut man den Backtest: nicht um zu wissen dass man gewinnt, sondern um zu wissen was normal ist. Die anschließende Recovery hat die Strategie dann sauber mitgenommen.

Was sich seit den letzten Posts geändert hat

Ich habe das Universum bereinigt. In den alten Posts waren es noch ~1400 Titel aus 14 Indizes, inzwischen sind es 866. Den Nikkei 225 hab ich nach einer Datenqualitäts-Analyse komplett rausgenommen, weil die yfinance-Fundamentaldaten für den japanischen Markt zu lückenhaft waren um sauber zu scoren. Lieber ein kleineres, sauberes Universum als ein großes mit Müll drin.

Was weiter offen ist

Drei Monate sind nichts. Das sage ich ganz klar. Ein Modell beweist sich über einen vollen Marktzyklus, nicht über ein Quartal in dem Tech-Werte und Halbleiter gut liefen. Genau diese sind aktuell stark gewichtet, das ist also Rückenwind den ich nicht mir selbst zuschreibe. Was mich interessiert ist, ob das Alpha auch dann hält wenn der Faktor-Wind dreht. Das werde ich weiter ehrlich dokumentieren, in beide Richtungen.

Frage an euch:

Für die, die selbst systematisch investieren, wie geht ihr mit der ersten echten Drawdown-Phase eures Modells um? Ab wann würdet ihr anfangen, an der Strategie zu zweifeln statt am Markt? Mich interessiert, wo ihr die Grenze zieht zwischen “das Modell atmet normal” und “da stimmt was nicht”.

https://preview.redd.it/topyitfsu18h1.png?width=1611&format=png&auto=webp&s=23dc030a1a8232a02018f322174267edab73a4af

Vor zwei Wochen hatte ich hier einen Post über meinen globalen Aktienscanner geschrieben. Die Resonanz war ziemlich krass — 120k Aufrufe, 95 Upvotes, viele gute Kommentare und Diskussionen, und auch einige private Nachrichten von Leuten die selbst an etwas Ähnlichem arbeiten. Heute will ich nachlegen und zeigen wie sich das Modell historisch verhalten hat, also nicht nur wer aktuell oben im Ranking steht, sondern wie eine Strategie die regelbasiert die Top 30 kauft über die letzten 6,5 Jahre performt hätte.

Vorab: Das ist ein Backtest, kein Live-Track-Record. Ich erkläre weiter unten warum man Backtests immer mit Vorsicht lesen sollte. Aber wer ein Modell baut sollte es auch testen — sonst weiß er nicht ob er Glück hatte oder Methode.

Setup:

100k Startkapital, Q3 2019 bis Q4 2025, also 26 Quartale. Quartalsweises Rebalancing zu fixen Terminen (Januar, April, Juli, Oktober). Top 30 Aktien aus dem globalen Universum (~1400 Titel aus 14 Indizes), gleichgewichtet.

Hysterese: gekauft wird wenn eine Aktie in die Top 25 kommt, verkauft wenn sie unter Rang 40 fällt. Damit reduziert man Turnover wenn jemand zwischen Rang 25 und 35 oszilliert.

Faktoren (Z-Score normalisiert über das ganze Universum, nach absteigender Gewichtung):

•**Quality** (ROE + Margin-Blend)

•**Momentum** (12-1, EUR-bereinigt)

•**Value** (P/E + P/B invers)

•**Growth** (Revenue + EPS)

•**Balance** (D/E invers + Current Ratio)

•**Volatility** (30d invers)

Die Auswahl ist nicht aus der Luft gegriffen — Quality und Momentum sind die zwei Faktoren mit dem stärksten empirischen Track Record (Asness, AQR), Value ist klassisch Fama-French. Die genauen Gewichtungen behalte ich für mich — nicht weil ich was zu verstecken hätte, sondern weil das genau die Stellschrauben sind die ein einfaches “ich rechne 6 Z-Scores aus und mittel sie” von einer durchgetesteten Strategie unterscheiden. Wer das gleiche bauen will kann das gerne — aber dann auch mit dem eigenen Tuning.

Ergebnis (Full Period 2019–2025):

https://preview.redd.it/cr4tml4becyg1.png?width=1935&format=png&auto=webp&s=c36ce0e9eef87e3e011bdd5c0eed16d765f142af

•**Endkapital**: 493.761 € (aus 100.000€)

•**CAGR**: +26,7%

•**Sharpe** **Ratio**: 1,34

•**Max** **Drawdown**: -16,1%

•**Volatilität**: 20,0%

Vergleich:

•**Vanguard** **Total** **World** (VT): 238.940 € (CAGR \~13,8%) → Alpha +12,9% p.a.

•**SPY**: 292.273 € (CAGR \~17,2%) → Alpha +9,5% p.a.

Ehrlich gesagt ist mir der Sharpe von 1,34 fast wichtiger als der CAGR. Das heißt das Modell hat nicht einfach mehr Risiko genommen um mehr Rendite zu produzieren — es hat tatsächlich besser risikoadjustiert performt als beide Benchmarks.

Out-of-Sample Test:

Hier wird’s interessant. Bei jedem Backtest gibt’s das Risiko von Overfitting — dass man die Faktoren und Gewichte so lange anpasst bis sie historisch gut aussehen, aber live komplett versagen. Deshalb habe ich den Datensatz gesplittet:

https://preview.redd.it/h4f4idndecyg1.png?width=1935&format=png&auto=webp&s=5727b3c677a5a865fe23b34cf5dd5fe6881d7dd8

Train (2019-2022):

•**CAGR**: +21,6%

•**Sharpe**: 1,04

•**Max** **DD**: -16,1%

•**Alpha** vs **VT**: +10,3%

Test (2023-2025), Out-of-Sample:

•**CAGR**: +36,7%

•**Sharpe**: 1,88

•**Max** **DD**: -5,7%

•**Alpha** vs **VT**: +18,1%

Die Train-Periode 2019-2022 enthält Corona-Crash, 2020-Rally und 2022-Bärenmarkt — also ziemlich brutale Marktphasen. Der Test-Zeitraum 2023-2025 wurde vom Modell nie “gesehen” beim Aufbau. Wenn das Modell overfittet wäre, würden die Test-Zahlen deutlich schlechter sein als Train. Sie sind aber besser. Das ist ein gutes Zeichen, kein Beweis aber ein gutes Zeichen.

Was der Backtest NICHT zeigt (und das ist wichtig):

Survivorship Bias: Mein Universum ist die heutige Indexzusammensetzung, nicht die historische. Aktien die in den letzten 6 Jahren delistet wurden oder pleite gingen sind nicht enthalten. Das überschätzt den CAGR um geschätzt 1-3 Prozentpunkte.

Keine Transaktionskosten: Bei quartalsweisem Rebalancing mit ~30% Turnover und 30 Positionen entstehen real Spreads, Steuern auf Dividenden und Wechselkursgebühren. Realistisch nochmal 1-1,5% CAGR Abzug.

Look-Ahead Risiko: Fundamentaldaten von yfinance sind point-in-time nicht perfekt sauber. Ich nutze quartalsweise Daten mit Lag, aber 100% sicher dass keine Future-Information leakt bin ich nicht.

Sample Size: 26 Quartale sind statistisch gesehen wenig. Ein längerer Backtest (15+ Jahre) wäre robuster, aber die Datenqualität bei yfinance vor 2018 nimmt deutlich ab. Ebenfalls sind dies sehr große Datenmengen, der Backtest inklusive oos-split-test dauerte 3 Stunden.

Wenn ich diese Faktoren konservativ abziehe, lande ich bei einem realistisch erwartbaren CAGR von 22-24% netto. Das ist immer noch eine starke Zahl, aber eben nicht die 26,7% die im Backtest stehen.

Was ich daraus gelernt habe:

1. Die Strategie funktioniert nicht weil sie clever ist, sondern weil sie konsequent ist. 30 Positionen, Z-Score, Top-Ranking — kein diskretionärer Eingriff. In meinem ersten Versuch hatte ich noch “Heuristiken” eingebaut wo ich z.B. Holdings-Gesellschaften manuell rausgefiltert habe. Das hat den CAGR aufgepumpt aber gleichzeitig overfitted.
2. Drift-Rebalancing schlägt Equal-Weight um etwa 1,9% CAGR. Ich war ziemlich überrascht — bei nur 30 Positionen dachte ich der Unterschied wäre klein. Ist er nicht.
3. Der größte Drawdown im Backtest war -16,1% in 2022. Live habe ich seit Mitte März bereits -10% gesehen und mich gefragt ob das Modell kaputt ist. Im Backtest ist das business as usual gewesen. Hilft mir gerade ehrlich gesagt sehr, das immer wieder zu sehen.

Live-Test:

Die Strategie läuft seit 13.03.2026 als Wikifolio (Vorschau-Status, noch nicht handelbar — Emission läuft). Aktuell +4,6%, mit einem -10,2% Drawdown den ich gerade durchgemacht habe und einer +12% Recovery. Performance wird mit allen Schwankungen real getrackt, ohne Cherrypicking. Wer’s beobachten will: Global Quant 6-Faktor Strategy auf Wikifolio.

Wenn das Modell live über 12 Monate hinweg auch nur die Hälfte vom Backtest-Alpha liefert wäre ich extrem zufrieden. Wenn nicht, war’s eben Overfit und ich werde hier in einem Jahr ehrlich darüber posten. Ich mach das transparent, statt nur die guten Phasen zu zeigen.

Frage an euch: 

Wer von euch testet ähnliche Strategien live, und welche Faktoren funktionieren bei euch besser oder schlechter als erwartet? Spannend wäre auch ob jemand Erfahrung hat mit längeren Backtests (10+ Jahre) und wie sich da der Survivorship Bias rausrechnen lässt.

Gruß und ein schönes verlängertes Wochenende

Disclaimer: Backtest-Performance ist hypothetisch und kein Indikator für zukünftige Renditen. Keine Anlageberatung, eigenes Risiko.

Vor zwei Wochen hatte ich hier einen Post über meinen globalen Aktienscanner geschrieben. Die Resonanz war ziemlich krass — 120k Aufrufe, 95 Upvotes, viele gute Kommentare und Diskussionen, und auch einige private Nachrichten von Leuten die selbst an etwas Ähnlichem arbeiten. Heute will ich nachlegen und zeigen wie sich das Modell historisch verhalten hat, also nicht nur wer aktuell oben im Ranking steht, sondern wie eine Strategie die regelbasiert die Top 30 kauft über die letzten 6,5 Jahre performt hätte.

Vorab: Das ist ein Backtest, kein Live-Track-Record. Ich erkläre weiter unten warum man Backtests immer mit Vorsicht lesen sollte. Aber wer ein Modell baut sollte es auch testen — sonst weiß er nicht ob er Glück hatte oder Methode.

Setup:

100k Startkapital, Q3 2019 bis Q4 2025, also 26 Quartale. Quartalsweises Rebalancing zu fixen Terminen (Januar, April, Juli, Oktober). Top 30 Aktien aus dem globalen Universum (~1400 Titel aus 14 Indizes), gleichgewichtet.

Hysterese: gekauft wird wenn eine Aktie in die Top 25 kommt, verkauft wenn sie unter Rang 40 fällt. Damit reduziert man Turnover wenn jemand zwischen Rang 25 und 35 oszilliert.

Faktoren (Z-Score normalisiert über das ganze Universum, nach absteigender Gewichtung):

•	**Quality** (ROE + Margin-Blend)

•	**Momentum** (12-1, EUR-bereinigt)

•	**Value** (P/E + P/B invers)

•	**Growth** (Revenue + EPS)

•	**Balance** (D/E invers + Current Ratio)

•	**Volatility** (30d invers)

Die Auswahl ist nicht aus der Luft gegriffen — Quality und Momentum sind die zwei Faktoren mit dem stärksten empirischen Track Record (Asness, AQR), Value ist klassisch Fama-French. Die genauen Gewichtungen behalte ich für mich — nicht weil ich was zu verstecken hätte, sondern weil das genau die Stellschrauben sind die ein einfaches “ich rechne 6 Z-Scores aus und mittel sie” von einer durchgetesteten Strategie unterscheiden. Wer das gleiche bauen will kann das gerne — aber dann auch mit dem eigenen Tuning.

Ergebnis (Full Period 2019–2025):

https://preview.redd.it/0r1iar3g1cyg1.png?width=1935&format=png&auto=webp&s=6a762d463bce44a4e5c76a047fdd9797cd66fde2

•	**Endkapital**: 493.761 € (aus 100.000€)

•	**CAGR**: +26,7%

•	**Sharpe** **Ratio**: 1,34

•	**Max** **Drawdown**: -16,1%

•	**Volatilität**: 20,0%

Vergleich:

•	**Vanguard** **Total** **World** (VT): 238.940 € (CAGR \~13,8%) → Alpha +12,9% p.a.

•	**SPY**: 292.273 € (CAGR \~17,2%) → Alpha +9,5% p.a.

Ehrlich gesagt ist mir der Sharpe von 1,34 fast wichtiger als der CAGR. Das heißt das Modell hat nicht einfach mehr Risiko genommen um mehr Rendite zu produzieren — es hat tatsächlich besser risikoadjustiert performt als beide Benchmarks.

Out-of-Sample Test:

Hier wird’s interessant. Bei jedem Backtest gibt’s das Risiko von Overfitting — dass man die Faktoren und Gewichte so lange anpasst bis sie historisch gut aussehen, aber live komplett versagen. Deshalb habe ich den Datensatz gesplittet:

https://preview.redd.it/5ur3tysi1cyg1.png?width=1935&format=png&auto=webp&s=d348904627955ba4cae31bd9e1887185737c3b98

Train (2019-2022):

•	**CAGR**: +21,6%

•	**Sharpe**: 1,04

•	**Max** **DD**: -16,1%

•	**Alpha** vs **VT**: +10,3%

Test (2023-2025), Out-of-Sample:

•	**CAGR**: +36,7%

•	**Sharpe**: 1,88

•	**Max** **DD**: -5,7%

•	**Alpha** vs **VT**: +18,1%

Die Train-Periode 2019-2022 enthält Corona-Crash, 2020-Rally und 2022-Bärenmarkt — also ziemlich brutale Marktphasen. Der Test-Zeitraum 2023-2025 wurde vom Modell nie “gesehen” beim Aufbau. Wenn das Modell overfittet wäre, würden die Test-Zahlen deutlich schlechter sein als Train. Sie sind aber besser. Das ist ein gutes Zeichen, kein Beweis aber ein gutes Zeichen.

Was der Backtest NICHT zeigt (und das ist wichtig):

Survivorship Bias: Mein Universum ist die heutige Indexzusammensetzung, nicht die historische. Aktien die in den letzten 6 Jahren delistet wurden oder pleite gingen sind nicht enthalten. Das überschätzt den CAGR um geschätzt 1-3 Prozentpunkte.

Keine Transaktionskosten: Bei quartalsweisem Rebalancing mit ~30% Turnover und 30 Positionen entstehen real Spreads, Steuern auf Dividenden und Wechselkursgebühren. Realistisch nochmal 1-1,5% CAGR Abzug.

Look-Ahead Risiko: Fundamentaldaten von yfinance sind point-in-time nicht perfekt sauber. Ich nutze quartalsweise Daten mit Lag, aber 100% sicher dass keine Future-Information leakt bin ich nicht.

Sample Size: 26 Quartale sind statistisch gesehen wenig. Ein längerer Backtest (15+ Jahre) wäre robuster, aber die Datenqualität bei yfinance vor 2018 nimmt deutlich ab. Ebenfalls sind dies sehr große Datenmengen, der Backtest inklusive oos-split-test dauerte 3 Stunden.

Wenn ich diese Faktoren konservativ abziehe, lande ich bei einem realistisch erwartbaren CAGR von 22-24% netto. Das ist immer noch eine starke Zahl, aber eben nicht die 26,7% die im Backtest stehen.

Was ich daraus gelernt habe:

1. Die Strategie funktioniert nicht weil sie clever ist, sondern weil sie konsequent ist. 30 Positionen, Z-Score, Top-Ranking — kein diskretionärer Eingriff. In meinem ersten Versuch hatte ich noch “Heuristiken” eingebaut wo ich z.B. Holdings-Gesellschaften manuell rausgefiltert habe. Das hat den CAGR aufgepumpt aber gleichzeitig overfitted.

2. Drift-Rebalancing schlägt Equal-Weight um etwa 1,9% CAGR. Ich war ziemlich überrascht — bei nur 30 Positionen dachte ich der Unterschied wäre klein. Ist er nicht.

3. Der größte Drawdown im Backtest war -16,1% in 2022. Live habe ich seit Mitte März bereits -10% gesehen und mich gefragt ob das Modell kaputt ist. Im Backtest ist das business as usual gewesen. Hilft mir gerade ehrlich gesagt sehr, das immer wieder zu sehen.

Live-Test:

Die Strategie läuft seit 13.03.2026 als Wikifolio (Vorschau-Status, noch nicht handelbar — Emission läuft). Aktuell +4,6%, mit einem -10,2% Drawdown den ich gerade durchgemacht habe und einer +12% Recovery. Performance wird mit allen Schwankungen real getrackt, ohne Cherrypicking. Wer’s beobachten will: Global Quant 6-Faktor Strategy auf Wikifolio.

Wenn das Modell live über 12 Monate hinweg auch nur die Hälfte vom Backtest-Alpha liefert wäre ich extrem zufrieden. Wenn nicht, war’s eben Overfit und ich werde hier in einem Jahr ehrlich darüber posten. Ich mach das transparent, statt nur die guten Phasen zu zeigen.

Frage an euch: 

Wer von euch testet ähnliche Strategien live, und welche Faktoren funktionieren bei euch besser oder schlechter als erwartet? Spannend wäre auch ob jemand Erfahrung hat mit längeren Backtests (10+ Jahre) und wie sich da der Survivorship Bias rausrechnen lässt.

Gruß und ein schönes verlängertes Wochenende

Disclaimer: Backtest-Performance ist hypothetisch und kein Indikator für zukünftige Renditen. Keine Anlageberatung, eigenes Risiko.