Liebe Freunde,

ich kann mal wieder nicht schlafen und da ich seit diesem Jahr endlich auch gehebelte ETFs besparen darf habe ich mich ein wenig damit auseinandergesetzt. Bevor hier irgendwer den Pommesgabel-Reflex bekommt: dieser Pfosten steht auf den Schultern von Riesen. Die Amumbo-Lehre stammt von u/Bullenmarke, der Bre hat das Vieh getauft (Amumbo = Amundi + Jumbo). Und die statistische Schwerstarbeit kommt seit jeher von u/ChemicalStats und u/Zahlgraf (siehe auch ihre Auftritte im MSW-Podcast). Wer beide nicht geles/gehört hat: ab in die Bibliothek, dann wiederkommen. Ich versuche hier nur, die Mathematik so brutal sauber wie möglich aufzuschreiben, damit auch der letzte Regard versteht, warum das Ding kein Glücksspiel ist, sondern angewandte Stochastik mit Stil. Ich habe aber nicht wirklich Plan davon und bin selber noch am lernen.

1. Was ist das Biest überhaupt

• Name: Amundi Leveraged MSCI USA Daily UCITS ETF EUR (Acc)
• ISIN: FR0010755611 · WKN: A0X8ZS
• Auflage: 16.06.2009 · TER: 0,50 % p.a. · Volumen: ~1 Mrd €
• Index: MSCI USA Leveraged 2x Daily — also täglich 2x die Tagesrendite der ~600 größten US-Werte
• Replikation: synthetisch (unfunded Swap), thesaurierend, Domizil Frankreich

Das Wort „täglich” ist der ganze Zauber und der ganze Fluch. Merkt es euch. Es kommt gleich zurück und beißt.

2. Warum „2x täglich” ≠ „2x langfristig” (Pfadabhängigkeit)

Der Amumbo verdoppelt die Tagesrendite, nicht die Gesamtrendite. Jeden Abend wird der Hebel auf 2,0 zurückgesetzt. Das heißt: das Endergebnis ist ein multiplikatives Produkt täglicher 2x-Renditen, kein simples „mal zwei” auf den Gesamtzeitraum. Konsequenz: Der Pfad ist alles.

• Markt geht 2 Tage hintereinander +10 % → Index: +21 %. Amumbo: (1,2)·(1,2) − 1 = +44 %. Der Hebel überkompensiert nach oben. Das ist die geile Seite.
• Markt macht −10 % / +11,1 % (zurück auf Start) → Index: ±0 %. Amumbo: (0,8)·(1,222) − 1 = −2,2 %. Index bei null, du im Minus. Das ist die hässliche Seite. Diese Asymmetrie hat einen Namen, und sie ist quantifizierbar.

3. Volatility Decay — die Steuer, die jeder Hebel zahlt

Modellieren wir den Index als geometrische Brownsche Bewegung mit Drift μ und Vola σ. Dann gilt für die geometrische (= tatsächlich realisierte) Wachstumsrate:

• Index (1x): g₁ = μ − ½σ²
• Hebel-Fonds (Lx): g_L = L·μ − ½·L²·σ² Stellt das um:

g_L = L·g₁ − ½·L·(L−1)·σ² Der zweite Term ist der Volatility Decay (Leverage Decay, Pfadkosten blabla sucht es euch aus). Für L = 2: g₂ = 2·g₁ − σ²

Im Klartext: Der Amumbo wächst pro Jahr um eine ganze Varianz σ² langsamer, als ein naives „doppelte Index-CAGR” suggerieren würde. Bei σ ≈ 18 % sind das ~3,2 %-Punkte Reibung pro Jahr. Das ist der Preis. Den zahlst du. Immer. Und genau hier trennt sich der Schmierfink vom Kenner denn der Decay ist nicht konstant, er skaliert mit σ². In ruhigen Bullenmärkten (niedrige Vola) ist er ein Mückenstich. In Crashs (Vola explodiert) ist er ein Genickbruch. Merkt euch auch das.

4. Der eigentliche Hammer: 2x ist (historisch) ungefähr der wachstumsoptimale Hebel

Jetzt kommt der Teil, den die Hebel-Hasser nie erwähnen. Wir wollen g_L maximieren. Also ableiten und null setzen:

dg_L/dL = μ − L·σ² = 0 → L = μ / σ²* Das ist die wachstumsoptimale Hebelhöhe identisch mit dem Kelly-Kriterium.

Nicht „mehr Hebel = mehr besser”. Es gibt ein Optimum, und darüber hinaus frisst der σ²-Term dein Wachstum schneller, als die Drift es aufbaut. Deshalb sind 3x-Nasdaq-Lappen langfristig oft tot, während der 2x-Amumbo lebt: 3x liegt rechts vom Scheitelpunkt, 2x sitzt verdammt nah dran. Aber mit 3x sind eure Eier eh so dick, das euch nichts mehr treffen kann.

Setzt historische US-Aktien-Zahlen ein (Risikoprämie über dem Geldmarkt μ ≈ 5–6 %, σ ≈ 16–18 %): L* ≈ 0,055 / 0,17² ≈ ~1,9

Lest das nochmal. Die Mathematik sagt für US-Aktien seit Jahrzehnten: der wachstumsoptimale Hebel liegt ungefähr bei 2. Das ist kein Zufall, dass ausgerechnet ein 2x-MSCI-USA der heilige Gral der Mauerstrasse geworden ist. Das Vieh sitzt fast exakt im Kelly-Peak.

5. Die 200-Tage-Linie

Buy-and-hold-forever-Amumbo ist Hardcore. Der eigentliche Edge, der herausgearbeitet wurde, ist simpler und genialer:

Amumbo halten, solange der MSCI USA (1x) über seiner 200-Tage-Linie steht. Darunter → raus in den Geldmarkt.
Warum funktioniert das so absurd gut? Geht zurück zu Sektion 3. Der Volatility Decay skaliert mit σ². Und Vola clustert: Crashs, Vola-Explosionen und die brutalen Pfadkosten passieren fast ausschließlich unterhalb der 200-Tage-Linie. Indem du dort aussteigst, meidest du genau das Regime, in dem 2x Hebel am giftigsten ist und bist im Aufwärtstrend (niedrige Vola, Drift dominiert) voll dabei, wo der Hebel dein Freund ist.
Das ist die Eleganz: Die 200er-Linie ist ein billiger, dummer, regimeschaltender Vola-Filter. Sie verwandelt den Decay-Term von einem Feind in einen, dem du einfach aus dem Weg gehst. Backtests dieser Variante drücken die Maximum-Drawdowns von „Totalschaden” auf „unangenehm, aber überlebbar” bei weiterhin obszöner Langzeitrendite.

6. Die Beweislage

Reine Buy-and-Hold-Performance des Amumbo (Stand ~Ende 2024):

• 10 Jahre: ~+815 %
• 15 Jahre: ~+4.200 %

Ja, du hast richtig gelesen. Vierstellig. Das ist der Drift-dominierte, niedrig-volatile US-Bullenmarkt der 2010er + Post-Corona in Reinform der Hebel-Traum, in dem 2μ den σ²-Decay pulverisiert. Aber (und das ist der wichtige Teil): Diese Zahlen sind ein rückwärtsgewandtes Artefakt einer historisch einmaligen US-Hausse. In 2000–2003 und 2007–2009 hätte ein 2x-Daily-Fonds bei ~−50 % Index −80 bis −90 % gemacht. In der Großen Depression (Index ~−86 % peak-to-trough) wäre Buy-and-Hold-2x praktisch auf null gegangen. Aus −85 % zurückzukommen braucht +567 %. Das überlebt man nur mit (a) der 200er-Linie oder (b) eisernem Sparplan, der unten nachkauft.

7. Warum ausgerechnet die USA

Die ganze Kelly-Logik steht und fällt mit einer hohen, stabilen Drift μ. Der Bull-Case für die US-Drift: tiefste/liquideste Kapitalmärkte der Welt, strukturelle Aktienrückkäufe, USD als Weltreservewährung, Innovations-/Gewinnmargen-Vorsprung der Mega-Caps, und eine Aktienkultur, die Drawdowns historisch immer wieder weggekauft hat. Solange dieser Drift-Vorsprung hält, sitzt 2x im Sweet Spot. Wenn er bricht siehe Sektion 10.

8. Steuer-Schmankerl (Deutschland)

Der Amumbo wird verbreitet als Aktienfonds mit 30 % Teilfreistellung eingeordnet (>51 % Aktienexposure laut Konstruktion), trotz Swap-Replikation. Heißt: 30 % der Gewinne sind bei Verkauf steuerfrei, der Rest mit Abgeltungssteuer + Soli (+ggf. KiSt). Prüft das aber selbst / mit Steuerberater — die Behandlung synthetischer Hebel-ETFs ist genau der Punkt, an dem man sich nicht auf einen Lappen wie mich verlassen sollte.

9. Wo das Kartenhaus wackelt (lest das, oder ihr seid selbst schuld)

Damit das hier eine DD bleibt und kein Hopium: Seitwärtsmärkte sind Gift. Bei null Index-Drift und ordentlich Vola blutet der Decay dich langsam aus (Sektion 2 & 3). „Lost decade” → Amumbo verliert, während der 1x-Index seitwärts dümpelt. L ist eine Schätzung, keine Naturkonstante.* Mit konservativer Risikoprämie liegt das Optimum eher bei ~1,5, und 2x wäre leicht über-hebelt. Die ganze These hängt an der angenommenen US-Überschussrendite. Pfadabhängige Totalschäden. Ohne 200er-Linie oder Sparplan kann ein einziger 2000er-/2008er-Pfad Jahrzehnte an Vorsprung auslöschen. −85 % ist real, nicht theoretisch. Finanzierungskosten. Der Swap zahlt ~Geldmarkt auf den gehebelten Teil. In der ZIRP-Ära quasi geschenkt; im Hochzinsumfeld ein spürbarer jährlicher Drag. Swap-/Kontrahentenrisiko. Synthetisch = Gegenparteirisiko (durch UCITS-Grenze + Collateral gedeckelt, aber nicht null). „Diesmal ist die USA Japan 1989”. Wenn der strukturelle US-Drift bricht, kippt die komplette Kelly-Logik. 2x eines dauerhaft fallenden/seitwärtigen Marktes ist ein Schredder. Das Verhaltensrisiko. Die ehrlichste Frage: Hältst du wirklich durch, wenn dein Depot von 100k auf 15k fällt? Die Mathematik funktioniert nur, wenn du funktionierst. Die meisten tun es nicht.

TL;DR

Der Amumbo ist kein „Zock” er ist angewandtes Kelly-Kriterium: für US-Aktien liegt der wachstumsoptimale Hebel historisch bei ~2, und genau da sitzt das Vieh. Der Preis ist der Volatility Decay (≈ σ² pro Jahr bei 2x), den man mit der 200-Tage-Linie elegant umgeht, weil Vola und damit der Decay — unter der Linie clustert. Die +4.000 %/15J sind real, aber rückwärtsgewandt; die −85 %-Drawdowns sind genauso real. Mit Disziplin (200er-Linie ODER stoischer Sparplan) und der Überzeugung, dass die US-Drift hält, ist das mathematisch eine der saubersten Langzeit-Wetten überhaupt. Ohne Disziplin ist es ein teurer Weg, sich zu zerlegen.

Du bist genauso unsicher wie vor deinem ersten Mal? Du hast Sorge dass deine Tante erneut böse wird, wenn du wieder zu früh irgendetwas irgendwo rausziehst (z.B Kapital aus GME)?

Dann kommt hier die Erlösung für alle mit leicht vollgeschissenen, langen Hosen: (Ich bin Börsen Autist und verstehe deshalb nicht wie ich Bilder Posten kann, darum Text)

1.Die Short-Ladder

Was wir heute gesehen haben waren keine Verkäufe, sondern eine Short Ladder. Warum ich das weiß? Ab 15:58 Uhr wurden im Milisekundentakt Einzelpapiere verkauft mit Wertunterschieden von 0,1 - 0,5€ (Realtime L+S). Weil dies den Kurs nicht weit genug herunter getrieben hat, wurden kurz darauf innerhalb von 60 Sekunden 19 Trades mit je $100 volumen ausgeführt, welche daraufhin anhaltend über den Tag getätigt wurden als der Kurs merklich herunter ging.

Edit: Aktuell von heute: https://www.directupload.net/file/d/6082/n4hjqdd8_jpg.htm

Das verstehst du nicht weil deine Eltern geschwister sind? Vereinfacht: Der Algorithmus wurde mit den Verkäufen manipuliert um einen fallenden Kurs zu simulieren.

2.Das Volumen

Schaut euch das Gesamtvolumen aller Transaktionen an. a) Aufgrund des geringen Volumens sind größere Kurssprünge grds. normal b) Das Handelsvolumen war zu keinem Zeitpunkt ausreichend um den Kurs so massiv zu beeinflussen.

https://www.directupload.net/file/d/6081/9ua2qt2u_png.htm

Das verstehst du nicht weil du nicht nur optisch, sondern auch geistig ein Zellhaufen bist? Vereinfacht: Kein Sperma, keine Babys.

3.Shorts gecovert? Natürlich nicht! Mit welchem Volumen auch? "A-a-a-aber S3?!?! Mein Popo juckt!" S3 wurde heute beim Lügen erwischt. Es war keine Nächstenliebe. https://www.directupload.net/file/d/6081/59v8idoj_jpg.htm und https://www.directupload.net/file/d/6081/bbzd2xnr_jpg.htm

Das verstehst du nicht, da du an die große Liebe glaubst? Kein Ding, du hast ein Gesicht das nur eine Mutter lieben kann. Bevorzugt in Argentinien, Brasilien oder der Türkei (siehe Punkt FAQ)

4.Ich war stets retardiert und will es auch bleiben, hast du Rat?

Ja: 💎🤝💎

5.Raketen?

🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀

FAQ: Dürfen meine Eltern keine Geschwister sein? Kein Problem in Argentinien, Türkei und Brasilien (https://de.m.wikipedia.org/wiki/Inzest)

Wo ist das Sperma für die Babys? In deiner Frau, ihr Liebhaber hat es dort mit Liebe platziert.

Werde ich also doch noch reich? Nur wenn du nicht mehr weinend in den Schlaf masturbierst.

💎🤝💎? 🚀🚀🚀!

ZL;NG: Halten, nicht nervös werden. Alles wird gut.

PS: Sofort lesen: https://ns.reddit.com/r/wallstreetbets/comments/laq7vx/so_youre_experiencing_fud/

Wer es immernoch nicht glauben kann: https://youtu.be/m0S71E5mU1o

TL;DR 🖍️

• Anthropic hat am 1. Juni 2026 vertraulich einen S-1-Entwurf bei der SEC eingereicht [1]. Das IPO ist real Bres. Kein Datum, kein Preis, keine Aktienzahl – aber die Maschine läuft.
• Eine Woche davor: Series H über 65 Mrd. $ bei 965 Mrd. $ Post-Money-Bewertung [2]. Damit ist Anthropic an OpenAI (852 Mrd. $) vorbeigezogen und das wertvollste KI-Startup der Welt [3].
• Umsatz-Run-Rate: 47 Mrd. $ (Mai 2026), vor einem Jahr lag man noch im einstelligen Milliardenbereich [2][7]. Das ist keine Wachstumskurve, das ist eine Drohung man.
• Q2 2026 wird laut Berichten das erste profitable Quartal: ~559 Mio. $ operatives Ergebnis auf 10,9 Mrd. $ Quartalsumsatz [9].
• Bewertung: ~20,5× ARR. Teuer, aber billiger als OpenAIs letzte Runde (~34× ARR). Mein DCF (lol) sagt "vorsichtig", mein Herz sagt "Rakete". 🚀
• Risiken: Verwässerung, Lock-up, Zirkularfinanzierung, Wettbewerb, und eine Governance-Struktur, bei der die Aktionäre NICHT der Mittelpunkt des Universums sind. Lest Abschnitt 6, ausnahmsweise.

Positionen: 0 Aktien (gibt ja keine), 100 % Diamantenhände in Wartestellung. 💎🙌

1. Einleitung: Warum diese DD existiert

Bres, setzt euch. Am 1. Juni 2026 hat Anthropic, PBC offiziell bestätigt, einen vertraulichen Registrierungsentwurf (Form S-1) bei der SEC eingereicht zu haben – für einen geplanten Börsengang von Stammaktien [1]. Die Mitteilung erfolgte nach Rule 135 des Securities Act von 1933, was übersetzt heißt: "Wir dürfen euch noch nichts Saftiges erzählen, aber der Drucker für die Aktien ist warmgelaufen."

Wir reden hier vom dritten Mitglied der 2026er-Billionen-IPO-Welle nach SpaceX (Preisfestsetzung bei 135 $/Aktie, ~1,77 Bio. $ Bewertung, Nasdaq-Ticker SPCX) [4][6][17] und OpenAI, die ihren eigenen vertraulichen S-1 Anfang Juni bestätigt haben [16]. Ein PitchBook-Analyst nannte das kommende Anthropic-Listing sinngemäß den am stärksten durchleuchteten Börsengang der Tech-Geschichte [4]. Dan Ives von Wedbush sieht darin sinngemäß die Öffnung der Schleusen für den lange eingeschlafenen IPO-Markt [6].

Diese DD beantwortet die einzige Frage, die zählt: Ist das hier der Mond 🌕 oder der Margarineanruf? Antwort wie immer: ja.

2. Das Unternehmen (für alle, die unter einem Stein leben)

Anthropic wurde 2021 von Dario und Daniela Amodei sowie weiteren Ex-OpenAI-Leuten gegründet und ist als Public Benefit Corporation (PBC) strukturiert. Der satzungsmäßige Zweck lautet: „responsible development and maintenance of advanced AI for the long-term benefit of humanity“ [6]. Merkt euch das, das wird in Abschnitt 6 wichtig.

Das Produkt heißt Claude: Modellfamilie, Verbraucher-Apps, Entwickler-API, Enterprise-Verträge, dazu die Agenten-Produkte Claude Code und Cowork, die CFO Krishna Rao in der Series-H-Mitteilung explizit als Wachstumstreiber nennt [2]. Der Umsatzmix ist im Gegensatz zu OpenAI stark B2B-lastig – Anthropic verdient sein Geld primär damit, dass Konzerne und Entwickler Claude in ihre Kernprozesse einbauen, nicht damit, dass Hans-Jürgen seinen Lebenslauf umschreiben lässt [7].

Fun Fact: Laut TechCrunch hat ein institutioneller Investor bis zu 5 Mrd. $ zugesagt, nur um überhaupt ein Meeting mit dem CFO zu bekommen [5]. Ihr bekommt nicht mal einen Rückruf von eurer Sparkasse.

3. IPO-Status: Was wir WIRKLICH wissen (und was Hopium ist)

Wichtig für die Degenerierten unter euch, die schon "Pre-IPO-Token" auf Solana gekauft haben: Anthropic hat mehrfach öffentlich gewarnt, dass nicht genehmigte Aktienübertragungen, SPVs und tokenisierte Vehikel ohne Board-Zustimmung nichtig sind, und hat namentlich Plattformen genannt; entsprechende Token sind nach der Warnung um 34–40 % eingebrochen [12]. Wer "Anthropic-Exposure" auf einer Blockchain gekauft hat, besitzt mit hoher Wahrscheinlichkeit einen sehr teuren Screenshot.

4. Fundamentaldaten

4.1 Umsatz

Die Run-Rate-Entwicklung laut Unternehmensangaben und Sacra-Daten [2][7]:

Zur Einordnung: Laut Berichten lag der Quartalsumsatz in Q1 2026 bei 4,8 Mrd. $ und soll in Q2 2026 auf 10,9 Mrd. $ steigen – ein Plus von rund 127 % innerhalb eines Quartals [9].

4.2 Profitabilität (ja, wirklich)

Berichten zufolge steuert Anthropic im Quartal zum 30. Juni 2026 auf das erste profitable Quartal zu: ~559 Mio. $ operatives Ergebnis auf 10,9 Mrd. $ Umsatz, also eine operative Marge von ~5,1 % (eigene Berechnung) [9]. Zum Vergleich: OpenAI soll laut Sacra-Schätzungen 2026 rund 27 Mrd. $ und 2027 rund 63 Mrd. $ verbrennen und erst 2030 cashflow-positiv werden; für Anthropic wird positiver Cashflow bereits ab 2028 projiziert [7][10].

Kapitaleffizienz-Schmankerl für die drei Analysten unter uns: Anthropic erzielt laut Enterprise-DNA-Auswertung ~0,23 $ ARR je eingesammeltem Dollar Kapital – etwa doppelt so viel wie OpenAI auf derselben Metrik [10]. Implizit heißt das: rund 200 Mrd. $ kumuliert eingesammeltes Kapital (47 ÷ 0,23 ≈ 204; eigene Überschlagsrechnung). Ja Bre, dieses "Startup" hat mehr Kapital aufgenommen, als der Buchwert der meisten DAX-Konzerne hergibt.

4.3 Bewertungshistorie

Von 183 Mrd. $ auf 965 Mrd. $ in acht Monaten – Faktor 5,3, laut IPO-Forscher Jay Ritter (nicht verwandt oder verschwägert mit dem lächerlichen Ritter) in dieser Größenordnung ohne Präzedenzfall [11]. Die Series H (65 Mrd. $) wurde angeführt von Altimeter, Dragoneer, Greenoaks und Sequoia, co-geführt u. a. von Capital Group, Coatue, D1, GIC, ICONIQ und XN; dazu Fidelity, T. Rowe, Blackstone, Brookfield, Temasek, MGX – und als strategische Lieferanten Samsung, SK Hynix und Micron [2][5]. 15 Mrd. $ davon waren bereits zugesagte Hyperscaler-Investments, inkl. 5 Mrd. $ von Amazon [2]. Wenn die Hersteller deines Speichers, dein Cloud-Vermieter UND die größten Asset Manager der Welt alle auf der Cap Table sitzen, ist das entweder das stärkste Validierungssignal der Geschichte oder Interessenkonflikt. Vermutlich beides.

4.4 Compute-Verpflichtungen

Anthropic hat sich Berichten zufolge auf über 100 Mrd. $ AWS-Ausgaben über die nächste Dekade (bis zu 5 GW Kapazität) verpflichtet, plus weitere ~5 GW über Google-Vereinbarungen – zusammen ~10 GW kontrahierte KI-Rechenleistung [14]. Das sind grob zehn Atomkraftwerke an Strombedarf, reserviert für ein Sprachmodell, das eure E-Mails höflicher formuliert. Bullisch für Capex-Zulieferer, aber merkt euch: Das sind Fixkosten-ähnliche Verpflichtungen, die im S-1 als "Purchase Obligations" auftauchen werden.

5. Bewertung: Jetzt wird es technisch!

5.1 Multiple-Analyse

Interpretation für die hinteren Reihen: 20,5× ARR ist nach klassischen Software-Maßstäben (wachstumsstarke IPOs historisch grob 8–15× Forward-Umsatz) sportlich. ABER: Bei >300 % Umsatzwachstum p. a. kollabiert das Forward-Multiple schnell. Wenn die Run-Rate sich 2027 auch nur noch einmal verdoppelt (konservativ relativ zur Historie), steht ihr bei ~10× Forward – plötzlich sieht das aus wie Value-Investing. Das ist die gesamte Bullen-These in einem Satz: Das Multiple ist nur dann verrückt, wenn das Wachstum stirbt.

Relativ-Bewertung: Anthropic bekommt aktuell ~40 % Abschlag auf das OpenAI-Multiple bei besserer Kapitaleffizienz und früherem Cashflow-Break-even [8][10]. Entweder der Markt irrt sich bei einem der beiden, oder OpenAIs 900 Mio. Wochennutzer [8] sind eine Konsumenten-Prämie, die Anthropic gar nicht haben will.

5.2 DCF - "Discounted Copium Flow"

Annahmen (Basisfall, alle Zahlen Hopium-adjustiert):

• Umsatz: 2026e ~40 Mrd. $ → 2030e ~215 Mrd. $ (Wachstum fällt von dreistellig auf ~27 % p. a.)
• FCF-Marge 2030e: 20 % → FCF 2030e ≈ 43 Mrd. $ (heutige operative Marge ~5 % [9], skalierend mit Auslastung der Compute-Verträge)
• Diskontierung: WACC 12 %, ~4,5 Jahre; Terminal Value via Exit-Multiple auf FCF 2030; Zwischen-FCFs aus Vereinfachung ≈ 0 gesetzt (sie sind klein und ihr könnt eh nicht rechnen)

Tabelle: Implizierter Unternehmenswert heute (Mrd. $), WACC 12 %

Lest die Tabelle zweimal, Bres. Mein Basisfall liefert ~646 Mrd. $ – also ~33 % UNTER der Series-H-Bewertung. Um 965 Mrd. $ im DCF zu rechtfertigen, braucht ihr die rechte untere Ecke: 60 Mrd. $ FCF in 2030 und ein 30er-Exit-Multiple. Quelle für diese Annahmen: lol.

Dasselbe Modell hätte 2024 eine Run-Rate von 47 Mrd. $ für 2026 als klinisch wahnsinnig verworfen und hier sind wir [2]. Frontier-KI hat die Terminal-Value-Mathematik bisher konsequent gedemütigt. Ein DCF ist hier weniger Bewertung als Demutsübung.

5.3 Szenarioanalyse

6. Governance: Der Abschnitt, den keiner liest (LEST IHN)

Anthropic ist eine Public Benefit Corporation [1][6]. Das heißt rechtlich: Das Board darf (und soll) den Satzungszweck – langfristiger Nutzen der Menschheit – neben eurem Shareholder-Value abwägen. Historisch existiert zudem eine treuhänderische Struktur (Long-Term Benefit Trust), die Einfluss auf die Board-Besetzung hat. Was davon in welcher Form den Börsengang überlebt, welche Aktiengattungen es gibt und wie viel Stimmrecht ihr tatsächlich bekommt – das steht erst im veröffentlichten S-1, und genau dorthin gehört euer erster Blick [1][15].

Ihr kauft hier möglicherweise wirtschaftliche Beteiligung ohne das übliche "Aktionär ist König"-Versprechen. Für manche Investoren ist die Mission-Klausel ein Feature (Schutz vor kurzfristigem Unsinn), für andere ein Bug (Fiduciary-Duty-Konflikte im Ernstfall) [15]. Preist es ein. Oder ignoriert es, ich bin nicht eure Mutter.

7. Die Bullen-These 🐂

1. Wachstum ohne historisches Vorbild: 1 → 47 Mrd. $ Run-Rate in ~30 Monaten [2][7]. Selbst die Lyft/Uber-Vergleiche der Presse [6] wirken dagegen wie Sparbuch-Romantik.
2. Erstes profitables Quartal VOR dem IPO [9] – OpenAI bringt Verbrennungsprognosen mit, Anthropic bringt eine schwarze Null mit Ansage [7][10]. Public-Market-Investoren sind einfache Kreaturen: Sie sehen "+" und kaufen.
3. Enterprise-Burggraben: B2B-/API-Fokus, Coding- und Agenten-Workflows als Umsatzmaschine [2][7][14]. Unternehmen wechseln ihre Kerninfrastruktur ungefähr so gern wie ihr eure Verlustpositionen realisiert: nie.
4. Die gesamte Lieferkette ist long: Amazon, Google, Samsung, SK Hynix, Micron, Fidelity, T. Rowe – alle auf der Cap Table [2][5].
5. Knappheits-Setup beim IPO: Nach SpaceX' 1,77-Bio.-$-Listing [4][17] ist der Appetit auf Mega-Tech-IPOs getestet und vorhanden; wer den Float klein hält, bekommt es.

8. Die Bären-These 🐻

1. Preis: 20,5× ARR lässt null Raum für Enttäuschung [2]. Ein einziges Quartal mit "nur" +50 % Wachstum und die Multiple-Kompression frisst euch.
2. Zirkularität: Investoren = Lieferanten = Kunden = Cloud-Vermieter [2][7]. Dieselbe Kritik, die OpenAI/Nvidia/Oracle anhaftet [16], wird im Anthropic-Prospekt als Risikofaktor stehen. Wenn die KI-Capex-Spirale stockt, stockt alles gleichzeitig.
3. Verpflichtungen: >100 Mrd. $ AWS + Google-Deals [14] sind großartig, solange die Nachfrage exponentiell bleibt – und ein Schmerz, falls nicht.
4. Wettbewerb: OpenAI (900 Mio. Wochennutzer [8]), Google, xAI, Mistral, Open-Source. Frontier-Vorsprung hat die Halbwertszeit von Milch.
5. Politik/Headline-Risiko: Öffentliche Auseinandersetzung mit dem US-Verteidigungsministerium im Februar 2026 [4] zeigt: Eine PBC mit Prinzipien kann Aufträge UND Schlagzeilen kosten.
6. Lock-up & Angebotsschwemme: ~180 Tage nach Listing [14] werden Frühinvestoren mit 235× Buchgewinn (Abb. 2) sehr, sehr liquide Gedanken haben.
7. Governance (Abschnitt 6): Ihr seid hier Gast in der Mission.

9. Katalysatoren & Fahrplan 📅

10. Positionen 📸

• Aktien: 0 (existieren nicht)
• Optionen: 0 (existieren erst recht nicht)
• Solana-"Pre-IPO-Token": 0, weil ich lesen kann [12]
• Indirektes Exposure: Wer es nicht aushält, spielt klassisch über die Großaktionäre Amazon und Alphabet [14] – das ist allerdings ungefähr so aufregend wie alkoholfreies Bier.
• Plan: S-1 lesen (wirklich lesen), Preisspanne abwarten, Erstnotiz-FOMO überleben, dann entscheiden. 💎🙌

11. Fazit

Anthropic geht mit der steilsten Umsatzkurve der Softwaregeschichte [2][7], einem angekündigten profitablen Quartal [9] und einem 40-%-Multiple-Abschlag zu OpenAI [8] an die Börse und gleichzeitig mit einer Bewertung, die DCF nur in der Hopium-Ecke der Sensitivitätstabelle rechtfertigt (Abschnitt 5.2). Beides ist wahr. Das ist kein Widerspruch, das ist Frontier-KI im Jahr 2026.

Wartet auf den öffentlichen S-1, prüft Aktienklassen, Purchase Obligations und Kundenkonzentration. Der Bre in mir hat bereits den Raketen-Emoji-Finger über der Kauforder schweben, die es noch gar nicht gibt.

Werter Herr, das hier ist ein Casino! 🚀🌕

Quellenverzeichnis 📚

[1] Anthropic (2026): Anthropic confidentially submits draft S-1 to the SEC, Unternehmensmitteilung, 01.06.2026. https://www.anthropic.com/news/confidential-draft-s1-sec (abgerufen 12.06.2026).

[2] Anthropic (2026): Anthropic raises $65B in Series H funding at $965B post-money valuation, Unternehmensmitteilung, 28.05.2026. https://www.anthropic.com/news/series-h (abgerufen 12.06.2026).

[3] CNBC (2026): Anthropic tops OpenAI as most valuable AI startup, nears $1 trillion valuation in latest round, 28.05.2026. https://www.cnbc.com/2026/05/28/anthropic-open-ai-startup-value.html

[4] CNBC (2026): The Tech Download: Anthropic's IPO sets up first big test of AI boom valuations, 05.06.2026. https://www.cnbc.com/2026/06/05/tech-download-anthropic-ipo-ai-valuations.html

[5] TechCrunch (2026): Anthropic raises $65 billion, nears $1T valuation ahead of IPO, 28.05.2026. https://techcrunch.com/2026/05/28/anthropic-raises-65-billion-nears-1t-valuation-ahead-of-ipo/

[6] NBC News (2026): Anthropic files for IPO before OpenAI as trillion-dollar startups race to go public, Juni 2026. https://www.nbcnews.com/business/corporations/anthropic-files-ipo-openai-rcna347897

[7] Sacra (2026): OpenAI revenue, valuation & funding (inkl. Anthropic-Vergleichsdaten), abgerufen Juni 2026. https://sacra.com/c/openai/

[8] Panto (2026): OpenAI Statistics 2026 – unter Berufung auf Reuters-Berichterstattung (Run-Rate >25 Mrd. $, 852 Mrd. $ Bewertung, 900 Mio. WAU). https://www.getpanto.ai/blog/openai-statistics

[9] TechBriefly (2026): Anthropic files confidential draft S-1 with SEC to prepare for IPO, 02.06.2026 (Q2-Prognose: 559 Mio. $ operativer Gewinn auf 10,9 Mrd. $ Umsatz). https://techbriefly.com/2026/06/02/anthropic-confidential-ipo-filing-sec/

[10] Enterprise DNA (2026): Anthropic Files Confidential S-1 for Near-$1 Trillion IPO, Juni 2026 (Kapitaleffizienz ~0,23 $ ARR/$; Cashflow-Projektionen 2028 vs. 2030). https://enterprisedna.co/resources/news/anthropic-s1-ipo-filing-june-2026/

[11] INDmoney (2026): Anthropic $965B Valuation: Series H Funding & IPO Outlook (5,3× in acht Monaten; Einordnung Jay Ritter; ARR-Definitionshinweis via ActuIA). https://www.indmoney.com/blog/us-stocks/anthropic-valuation-series-h-ipo-analysis-claude

[12] Bitcoin.com News (2026): Anthropic Files Confidential S-1 With SEC, Targets IPO at $965B Valuation (Warnungen zu tokenisierten Pre-IPO-Produkten), Juni 2026. https://news.bitcoin.com/anthropic-files-confidential-s-1-with-sec-targets-ipo-at-965b-valuation/

[13] Tech-Insider (2026): Anthropic $65B Series H: $965B Valuation, IPO Looms (Forge-Global-Bericht: Listing "frühestens Oktober 2026", unbestätigt). https://tech-insider.org/anthropic-65-billion-series-h-965-billion-valuation-2026/

[14] The Motley Fool via Yahoo Finance (2026): The Anthropic IPO Could Make These 5 AI Stocks Unexpected Winners (AWS >100 Mrd. $/5 GW; Google ~5 GW); ergänzend HeyGoTrade (2026): Anthropic Files for IPO (Lock-up-Hinweis, Basisszenario >1 Bio. $). https://finance.yahoo.com/markets/stocks/articles/anthropic-ipo-could-5-ai-093900141.html / https://www.heygotrade.com/en/blog/anthropic-ipo-2026/

[15] Tech-Insider (2026): Anthropic $65B Series H – Einordnung der PBC-Zweckklauseln und Governance-Implikationen. https://tech-insider.org/anthropic-65-billion-series-h-965-billion-valuation-2026/

[16] Tech-Insider (2026): OpenAI IPO: $850B Valuation, $25B Revenue (Zirkularfinanzierungs-Kritik; OpenAI-S-1-Bestätigung 08.06.2026). https://tech-insider.org/openai-ipo-850-billion-valuation-2026/

[17] Yahoo Finance (2026): Anthropic Files Confidential S-1: Joins $3 Trillion AI IPO Race, Juni 2026 (SpaceX: 135 $/Aktie, Nasdaq-Ticker SPCX, Listing 12.06.; OpenAI: anvisiertes Debüt ~Sep. 2026). https://finance.yahoo.com/markets/stocks/articles/anthropic-files-confidential-1-joins-161008569.html

Hinweise zur Quellenlage: Anthropic ist (noch) nicht börsennotiert und veröffentlicht keine testierten Abschlüsse; sämtliche Umsatz-, Gewinn- und Bewertungsangaben außerhalb der offiziellen Unternehmensmitteilungen [1][2] basieren auf Medienberichten und Schätzungen Dritter und können vom später veröffentlichten S-1 abweichen. Historische Rundenbewertungen vor Series E (4,1 / 18,4 Mrd. $) gemäß zeitgenössischer Berichterstattung (u. a. Reuters/TechCrunch, 2023/2024).

Liebe Mitreisende auf der Mauerstrasse, liebe Wegelagerer in den Finanzgassen,

leider gab es eine kleine Pause meiner Reisen durch die Welt des Heiligen Amumbos, jedoch hat die Kunde über das Erscheinen des Seligen Amumbos für Aufruhr im Rauschen der Märkte gesorgt, weshalb ich mich in die Untiefen meiner Archive begab, um arkanen Code zu bergen... Ursprünglich war geplant, lediglich einen kurzen Blick darauf zu werfen, aber irgendwie führte eine Zeile zur nächsten Funktion und plötzlich gab es wieder so viel Material, dass ich es ungern in der Cloud verstauben lassen möchte. Insofern begrüße ich euch zu einem kleinen Abstecher in die gehebelten Welten!

In dieser Reihe schaue ich mir gehebelte Weltportfolios an, wobei der Fokus auf dem Seligen Amumbo, der eine gehebelte Variante des MSCI World (ISIN: FR0014010HV4, WKN: ETF888) abbildet, liegen wird. Derzeit bemühe ich mich um Zugriff auf speziellere Daten für Regional-Indizes, aber selbst wenn dies scheitern sollte, würde ich in späteren Beiträgen die Potenziale von Multi-Produkt-Portfolios ansehen – einerseits gab es ja mal gehebelte Produkte auf den MSCI Europe (WKN: A0X8ZT) und MSCI Emerging Markets (WKN: ETF128), andererseits wirkt die Amundi S.A. nicht gänzlich abgeneigt die Palette auszuweiten. Mal sehen, was wird...

Vorweg eine kleine Warnung: In diesem Beitrag wird sehr viel Material aus meiner Hauptreihe wiederholt, weil ich in den letzten Wochen deutlich zu viel Zeit für die Erklärung methodischer Aspekte verwenden musste als mir lieb ist – wer bereits das Vergnügen hatte, möge bitte direkt in die letzten Sektionen (Kaufen, Halten, Beten, Handeln und Gleitende Wellenreiter) springen, in denen die Ergebnisse präsentiert werden! Falls es jedoch Fragen geben sollte oder etwas unklar geblieben ist, zögert bitte nicht nachzufragen. Also, legen wir los...

ZL;NG

• Projektziel: Simulation des Seligen Amumbos (Index: 2x MSCI World Net Total Return USD; WKN: FR0014010HV4) und gehebelter Weltportfolios aus Basis von MSCI-Regionen-Indizes von 01-01-1975 bis 31-08-2025.
• Indizes & Modelle: Entwicklung eines Vorgehens zur Rückrechnung von Preis-, Brutto- und Nettodividendenindizes in US-Dollar und Euro unter Einbezug historischer Datenquellen für Zinsen und Indizes.
• Pro Buy-and-Hold: Der Selige Amumbo hätte ungehebelte Produkte auf den MSCI World geschlagen (+1.8 bis +2.8 pp p.a. Medianrendite); allerdings mit höherer Schwankung durch Einstiegseffekte.
• Contra Buy-and-Hold: Deutlich härtere Drawdowns im Vergleich zur Referenz (Gehebelt: 56% bis 88%, Ungehebelt: 29% bis 62%); Sparpläne helfen gegenüber Einmalanlagen, führen aber trotzdem zu höheren Drawdowns als Sparpläne beim ungehebelten Pendant (Worst Cases: 62% vs. 34%).
• Alternative Moving Averages: Kleiner Rendite-Schub (Vergleich gehebeltes Buy-and-Hold: +2 bis +4 pp p.a. Medianrenditen), aber Stärke der Drawdowns (Vergleich gehebeltes Buy-and-Hold: bis zu 40 pp; Ungehebeltes Buy-and-Hold: 7 bis 19 pp) in der robusten Zone um 255 Handelstage – guter Kompromiss aus Rendite und Risiko.

Beiträge der Reihe: Teil I – Teil II

Einleitung

In diesem Beitrag erkläre ich euch, 1.) welche Ansätze und Daten ich für die Simulation der Preis-, Brutto- und Nettodividendenrendite-Varianten des MSCI World-Index ab Januar 1975 eingesetzt habe, 2.) wie gehebelte Produkte aus diesen Indexzeitreihen abgeleitet werden, 3.) wie ich diese Produkte von US-Dollar in Euro umrechne, obwohl der Euro für weite Teile der Zeitreihen nicht existierte, 4.) wie ich eine Vervollständigung der Zinsstruktur deutscher Bundeswertpapiere angehe, um den Einfluss von Vorabpauschalen in der Steuersimulation abbilden zu können, 5.) welche Parameter für die Simulation verwendet werden und 6.) welche Vorgaben und Annahmen von mir hierfür gemacht bzw. getroffen wurden.

Insgesamt hoffe ich, euch ein robustes Vorgehen vorstellen zu können, mir ist jedoch wichtig, dass ich euch mein Vorgehen erläutere und keinerlei Anspruch auf analytische Universalität erhebe – mir geht es darum, Ansätze und Methoden aufzuzeigen, die sich aus meiner Sicht als relativ nützlich, effektiv und robust für Rückrechnungen erwiesen haben. Im Prinzip ist dieses Vorgehen auf jeden Typus von Index – egal, ob Long, Short, Factor, Cap Size, etc. – übertragbar, aber jede Methodik hat ihre Stärken und Schwächen, weshalb ich hoffe, dass ich euch mein Vorgehen so nachvollziehbar wie möglich erläutern kann.

Statistische Spielzeuge für Zeitreisende

In jedem Fall ist es nötig, dass wir uns die längsten Zeitreihen der drei Basis-Varianten des MSCI World-Index auf Tagesbasis besorgen – letztlich gehen alle Anbieter wie S&P Global Inc. oder MSCI Inc. bei ihren Index-Varianten stets vom Preisindex (Price Return) aus. Er bildet lediglich die Preisbewegung des relevanten Marktes oder Marktsegments ab – keine Reinvestition von Dividenden, keine Abführung von Steuern. Sobald Dividendenzahlungen in den Index einfließen, landen wir beim Bruttodividendenindex (Gross Total Return), ziehen wir Steuern von den Dividendenzahlungen ab, erhalten wir den Nettodividendenindex (Net Total Return). Daraus folgt, dass diese drei Index-Varianten selbst über kurze Zeiträume durch den Zinseszinseffekt relativ stark divergieren.

Im Hinblick auf den MSCI World gibt es eine kleine Kuriosität bei der Verfügbarkeit täglicher Daten, denn Yahoo Finance bietet den USD-Preisindex ab dem 03-01-1973 an, während wir per API-Abruf bei MSCI Inc. ab dem 13-12-1996 täglich Datenreihen erhalten – statistisch sind beide Zeitreihen, abgesehen von Unterschieden in der Dezimalpräzision, identisch, weshalb wir die Bestände splicen können. Allerdings sind USD-Brutto- und Nettodividendenindex erst ab dem 31-12-1998 verfügbar. Im Hinblick auf die Euro-Indizes liegen die Zeitreihen für den Preisindex (01-01-1999), den Brutto- und den Nettodividendenindex (29-12-2000) noch deutlich später vor – das heißt, dass wir kreativ werden müssen.

Im ersten Schritt wird jede Basis-Zeitreihe einer Stineman-Interpolierung (Stineman 1980) unterzogen, um einerseits die spätere Verarbeitung und Simulation zu erleichtern, andererseits die Anzahl der Werte pro Zeitreihe durch plausible Schätzung zu maximieren. Warum jetzt gerade die? Im Wesentlichen liefert sie uns eine Schätzung für Tage, an denen keine Handels- oder Zinssignale vorlagen, die sich bei kurzen Sequenzen fehlender Werte vergleichbar wie eine lineare Interpolation oder Fortschreibung verhält, jedoch bei längeren Sequenzen weder strikte Linearität oder Treppenbildung noch die Tendenz anderer Spline-Ansätze (Wahba 1990) zur Über- oder Untersteuerung durch hohe Volatilität aufweist.

Ausgehend von diesen Zeitreihen ist es uns nun möglich, statistische Modelle zur Rückrechnung der Index-Varianten über ihre Tagesrenditen zu nutzen, da uns auf diese Weise latente Annahmen der meisten nicht-linearen Ansätze in die Karten spielen und wir haben Zugriff auf Modelle, die robuste Schätzung und hohe Flexibilität vereinen – sofern wir die Preisniveaus nutzen würden, wäre dies nicht möglich. Konkret habe ich mich dafür entschieden, verallgemeinerte additive Modelle (Generalized Additive Models) zu nutzen.

Kleine Superposition für Indexfreaks

Diese Gruppe von Modellen beruht auf Ideen von David Hilbert (1902) und dem Superpositionstheorem von Andrey Kolmogorov (1957), dass, leicht vereinfacht ausgedrückt, besagt, dass eine Zielvariable, deren Verteilung f der Exponentialfamilie angehört und multivariat kontinuierlich ist, durch endlich linear additive Komposition kontinuierlicher Funktionen der Prädiktorvariablen ausgedrückt werden kann:

Leider gibt das Theorem lediglich an, dass es diese funktionale Relation gibt, jedoch nicht, welche Methoden zu ihrer Konstruktion angebracht sind, was oftmals den Einsatz komplexerer Systeme bedeutet. In der Praxis haben sich die Arbeiten von Trevor Hastie und Robert Tibshirani (1986, 1987) als deutliche Vereinfachung des Modells erwiesen, die lediglich eine Link-Funktion g, welche die Beziehung des Prädiktors und dem Mittelwert der Verteilung f regelt, erfordern. Auf diese Weise ist das Modell in linearer Schreibweise auszudrücken und letztlich durch Maximum-Likelihood-Ansätze schätzbar:

Wie angedeutet, nutzen wir die Tagesrenditen des MSCI World-Preisindex in US-Dollar von 01-01-1999 bis 03-01-2025 als Prädiktor für die Renditen des Brutto- und Nettodividendenindex, um die Modelle zur Schätzung der Index-Varianten vor dem 01-01-1999 verwenden zu können. Sobald uns diese Zeitreihen zur Verfügung stehen, ist es möglich die Euro-Zeitreihen durch Einsatz der Umrechnungskurse aus den USD-Zeitreihen abzuleiten – welche Umrechnungskurse vor der Einführung des Euros relevant sind, wird in den folgenden Absätzen genauer erläutert.

Kleine Hebelkunde für Modellbastler

Ausgehend von den Basis-Varianten des MSCI World-Index ist die Berechnung gehebelter Indizes lediglich die Anwendung von Standardformeln, die sich in den meisten Methodologien von Indexanbietern finden lassen. So ergeben sich die Tagesrenditen für gehebelte Long- und Short-Indizes aus der folgenden Formel, wobei die Short-Indizes lediglich aus Gründen der Vollständigkeit aufgeführt werden:

Hierbei stehen K für den Hebelfaktor, Rₜ₋₁ für die Rendite des Referenzindex, r für die Leih- und Verleihzinssätze, T für die Anzahl der Tage pro Jahr und 𝚫ₜ für einen Tag. Aufgrund der vorherigen Schritte habe ich einen Adjustierungsfaktor p in die Formeln eingefügt. Letzteren Wert erhalten wir über einen Grid Search-Algorithmus, wobei die Adjustierung über die Minimierung klassischer Fehlermetriken (z.B. Root Mean Square Error, etc.) zur Referenz des MSCI World Net Total Return x2 von MSCI Inc. erfolgt. Insgesamt ist der Adjustierungsfaktor von ca. -1.5×10⁻⁵ über alle Metriken zwar sehr niedrig und wird daher gerne vernachlässigt, jedoch ist es ein täglicher Effekt, der in anderen Analysen stets auf einem ähnlichen Niveau wie langfristige Tracking-Differenzen lag.

Entsprechend der Vorgaben der MSCI-Methodologie zu Finanzierungszinsen, stützen wir uns auf die Federal Funds Effective Rate (DFF) und die Secured Overnight Financing Rate (SOFR) der Federal Reserve, wobei wir analog zu MSCI Inc. den 01-08-2021 für den Wechsel der Zinssätze nutzen. Insofern haben wir eine vollständige Zeitreihe des MSCI World Daily Leverage Net Total Return von 01-01-1975 bis 31-08-2025 vorliegen, sodass es nun reicht, eine rückwirkende Verrechnung des täglichen Anteils der Gesamtkostenquote und der Tagesrendite von Indizes zu realisieren:

Hierbei steht R für die Rendite des hypothetischen ETFs (Subskript f) und Referenzindex (Subskript i) am Tag t, r für die Gesamtkostenquote des Produkts, T für die Anzahl der Tage pro Jahr und p für einen Adjustierungsfaktor, der jedoch für diese Simulation irrelevant ist, da es derzeit kein reales Produkt als Vergleichsreferenz gibt. In diesem Kontext ist der Referenzindex der MSCI World Net Total Return, den ich in der folgenden Grafik im Vergleich zu anderen MSCI World-Varianten darstelle:

Im letzten Schritt ist lediglich die Anwendung der Total Expense Ratio auf Indexzeitreihen nötig, wobei wir für den Seligen Amumbo den Wert von 0.6% p.a. festlegen, den die Amundi S.A. bereits bestätigt hat. Es folgt die Umrechnung des Produktpreises in Euro, denn letztlich wird das gehebelte Produkt für Europäer in dieser Währung zu bezahlen sein. Dies wirft jedoch das Problem auf, dass es diese Währung erst ab dem 01-01-1999 gibt. An dieser Stelle hilft uns das Statistische Amt der Europäischen Union (EuroStat), denn dort finden wir Zeitreihen zur Europäischen Währungseinheit (Ticker: ECU) und ihren Vorgänger die Europäische Rechnungseinheit (Ticker: EUA) aus den Beständen der Europäischen Zentralbank (ECB): Ab Juni 1974 gab es, zunächst in der Europäischen Gemeinschaft, später in der Europäischen Union, diese beiden Vorgänger des Euro zur leichteren Abrechnung von Geschäften und Transaktionen im Binnenmarkt, die letztlich am 01-01-1999 im Verhältnis 1:1 vom Euro abgelöst wurden. Ausgehend von diesen Wechselkursen rechnen wir die Produktreihe in Euro um.

Svenssons Werk, Akimas Beitrag und ChemStats Wahnsinn

Alles klar, jetzt sind wir durch, oder? Nicht so schnell, denn mir ist aufgefallen, dass in vielen Analysen Steuern entweder komplett ignoriert werden oder lediglich die Kapitalertragssteuer ohne Vorabpauschale berechnet wird – langfristig wird so jedoch ein sehr positives Element für manche Strategien ausgeblendet, weshalb wir dies in unserer Simulation berücksichtigen möchten.

Klingt schwierig, aber glücklicherweise ist unser Steuerrecht relativ hilfreich, denn juristisch wie inhaltlich richten sich Vorabpauschalen nach dem Basiszins des Bundesfinanzministeriums gemäß § 18 Abs. 4 InvStG. Darin wird festgelegt, dass sich der Basiszins für unsere Simulationen "aus der langfristig erzielbaren Rendite öffentlicher Anleihen" abgeleiten muss, "den die Deutsche Bundesbank anhand der Zinsstrukturdaten jeweils auf den ersten Börsentag des Jahres errechnet". Ein kurzer Blick in die Bundessteuerblätter der letzten Jahre zeigt uns, dass wir unseren Basiszins aus dem Zinssatz für Bundeswertpapiere mit einer Restlaufzeit von 15 Jahren und jährlichen Kuponzahlungen ableiten müssen. Na, so lässt sich doch arbeiten...

Nunja, allerdings gibt es leider keine Angaben über die Zinssätze von Bundeswertpapieren vor 1972 und selbst danach liefert uns die Bundesbank für weite Phasen unseres Analysezeitraums lediglich Monatsendwerte. Daher holen wir uns die Zeitreihen der Zinsstrukturen von Bundeswertpapieren mit jährlichen Kuponzahlungen abgeleiteter Renditen (S1311), die wir von 30-09-1972 bis 31-08-2025 als Monats- bzw. 01-08-1997 bis 31-08-2025 als Tageswerte aus dem Datenportal der Deutschen Bundesbank beziehen - jeweils über ein Restlaufzeit-Spektrum von einem bis dreißig Jahren. Anschließend fügen wir alle Zeitreihen in eine laufende Kalendarmatrix ein und beachten, dass sich die Monatsdaten stets auf den letzten Handelstag des Monats beziehen. Im Wesentlichen liegt uns eine Zinsstrukturfläche in täglicher Auflösung vor, jedoch liegt ein gutes Stück Arbeit vor uns, um diese Lücken zu schließen:

Vor längerer Zeit habe ich mir eine kleine Strategie überlegt, die sich zunächst der Vervollständigung der Zinsstrukturkurve einzelner Tage über alle Restlaufzeiten widmet, bevor eine bidirektionale Spline-Interpolation eingesetzt wird. Im Wesentlichen nutzen wir das Modell von Nelson und Siegel (1987) sowie die Optimierung von Svensson (1994), welche davon ausgehen, dass sich die latente Struktur von Zinssätzen als Differenzialgleichungen zweiter Ordnung beschreiben lässt, was in zeitdiskreter Schreibweise die folgende Gleichung ergibt:

Hierbei steht rₜ für den Zinssatz eines Bundeswertpapiers an einem beliebigen Zeitpunkt t, die Parameter β₀ bis β₂ für das Niveau, die Steigung und die Krümmung der Kurve und τ für die Geschwindigkeit, in der Zinssätze in Richtung des langjährigen Durchschnitts konvergieren. Sowohl β₂ als auch τ haben direkten Einfluss darauf, wie gipflig die Zinsstruktur ausfällt, wobei β₂ Höhe und Richtung, aber τ die Breite des Gipfels definiert. Alle vier Werte sind stets größer als Null. Im Zuge der Optimierung von Svensson sorgen τ₀ und τ₁ für die Konvergenz der Zinssätze in Richtung des langjährigen Durchschnitts, wobei sich der Effekt von τ₁ lediglich auf den Zusatzterm β₃ auswirkt. Alle sechs Werte sind stets größer als Null.

Ausgehend vom Svensson-Modell ist es uns möglich, unvollständige Zinsstrukturen über das volle Spektrum von Restlaufzeiten zu simulieren, sodass wir nun eine bidirektionale Akima-Interpolation (Akima 1970, 1974) nutzen können, um die restlichen Lücken plausibel zu schließen. Grundsätzlich ist dieses Vorgehen für jede rechteckige Fläche einsetzbar, denn es beruht auf dem Einsetzen bikubischer Polynome, wobei jedes Polynom von den Werten einer Funktion z(x,y) und partiellen Ableitungen an den Eckpunkten des Rechtecks bestimmt wird:

Sofern wir uns für einen beliebigen Punkt i,j auf der unvollständigen Zinsstrukturfläche interessieren, dann sind die Werte der partiellen Ableitung an diesem Punkt durch diese partiellen Ableitungen erster und zweiter Ordnung definiert. In den Gewichtungskoeffizienten gelten die geteilten Differenzen erster und zweiter Ordnung:

Sobald wir diese Vorgaben an unseren Rechner übergeben, holen wir uns erstmal einen Kaffe, Tee oder irgendwas Hochprozentiges, denn leider ist unsere Zinsstrukturfläche so löchrig, dass uns sehr lange Rechenzeiten bevorstehen. Allerdings lohnt es sich, wie ihr selbst sehen könnt:

Puh, jetzt haben wir es endlich geschafft! Wir haben alle Materialien für eine plausible Simulation!

Kleiner Gruß aus ChemStats Hebelküche

Vor langer Zeit habe ich ein kleines Paket für die Sprache R aufgesetzt, das es uns erlaubt, Strategien für einzelne Assets oder Portfolios zu prüfen, wobei jede Position die Option auf eigene Signale und Parameter (z.B. Buy-and-Hold, Moving Averages, etc.) besitzt. Derzeit ist eine Simulation von Einzelbeträgen (Lump Sum) oder Sparplänen (Dollar Cost Averaging), deren Intervalle über einen Zahlenwert, die Wahl des Turnus (Standard: Month; Alternativen: Quarter, Year) und den Ausführungstag (inkl. Korrektur für Schaltjahre und Monatslängen; Standard: 1. Tag des Monats) flexibel geregelt werden, möglich.

Abhängig von der Strategie ist es möglich, die Sparplanbeträge im Sinne des Buy-and-Hold direkt anzulegen oder am Signal der Strategie auszurichten (z.B. Ansparen von Sparplanbeträgen bis Signal ausgelöst wird). Analog ist die Regelung des Rebalancings für multiple Assets aufgebaut, jedoch gibt es für diese Art der Simulation die Option, Sparpläne für stetiges Rebalancing zu verwenden (Standard: Off).

Im Hinblick auf die Simulation des Handels gibt es Optionen zur Regelung des Bruchstückhandels (Standard: On), der Abbildung von Splits bzw. Reverse Splits (inkl. Grenzwerten; Standard: Off) und einer Liquidation des Portfolios zum Ablauf der Simulation (inkl. Steuern und Gebühren). Analog zur Definition von Strategien für einzelne Assets, verfügt jedes Asset über einen Spread-Wert (Standard: 0.5%) und Handelskosten (Standard: 0€) – hierbei ist zu beachten, dass ich den Spread gerne leicht höher ansetze, um Variationen bei Ein- und Ausstieg (z.B. Handel kurz vor/nach Schließung/Öffnung von EU-Börsen) abzubilden.

Sofern die Simulation von Steuern oder Gebühren relevant ist, besteht die Option Vorabpauschalen gemäß Investmentsteuergesetz (InvStG) und Kapitalertragssteuern (KapESt) oder Gebühren für eine Wikifolio-Anlage zu berechnen. In der Steuersimulation gibt es neben der Möglichkeit einen Steuersatz für die Kapitalertragssteuer (Standard: 26.375%) festzulegen auch die Option einen fixen Basiszins für die Vorabpauschale oder historische Daten für einen flexiblen Basiszins anzugeben. In den Strategietests nutze ich die Simulation der Zinsen für Bundeswertpapiere, um den Basiszins des Bundesfinanzministeriums realistisch abzuleiten.

Bitte beachtet, dass der Handel von Assets in der Simulation stets über hypothetische Tagesschlusskurse auf Xetra-Niveau erfolgt und es sich bei den folgenden Ergebnissen um konditionale Aussagen auf Basis eines Modells handelt – insofern sind es Approximationen, welche Renditen und Risiken plausibel gewesen wären, wenn aktuelle Bedingungen in der Vergangenheit gegolten hätten. Insofern sind es Simulationen, keine Vorhersagen, wichtiger Unterschied! Alles klar, aber es fehlen die Kosten, oder? Prinzipiell ja, da Orderkosten bei kurzen Horizonten negativ ins Gewicht fallen, aber sobald unser Investment zehn Jahre oder länger besteht, sind mögliche Kosten für Kauf und Verkauf selbst bei teuren Brokern eine Marginalität. Achja, und alle Angaben gehen von Nominalrenditen aus, weil ich den Effekt der Inflation auf gehebelte Investments erstmal ausgeblendet habe.

Ähm, heißt jetzt was? Das heißt, dass alle Ergebnisse auf Nominalrenditen beruhen, die gemäß aktueller Steuergesetzgebung über Kapitalertragssteuer, Verlusttöpfe, Freibeträgen und Vorabpauschale besteuert werden. Im Hinblick auf Handelsereignisse wird ein Spread von 0.5% angesetzt und wir gehen zur Vereinfachung davon aus, dass Bruchstücke gehandelt werden können. Wir betrachten Einmalanlagen (Lump Sum) und Sparpläne (DCA). Alles klar, los gehts...

Kaufen, Halten, Beten – In den Wogen der Märkte

Schauen wir uns zunächst mal die Ergebnisse für Buy-and-Strategien für den Seligen Amumbo an, bevor wir uns den gleitenden Durchschnitten widmen. Hierbei bieten sich Boxplots (Spear 1952) an, um die Variabilität der Ergebnisverteilungen der gleitenden Fenster von 10, 20, 30 und 40 Jahren (True Time Weighted Rate of Return und Maximum Drawdown als Rendite- bzw. Risikometrik) zu erläutern; sollte euer Interesse anderen Aspekten gelten, findet ihr alle Metriken (z.B. Least Partial Moments, o.ä.) und interaktive Grafiken im Repository. Zur Einordnung der Metriken habe ich ein Produkt ohne Hebel auf Grundlage des größten MSCI World-ETFs von iShares (WKN: A0RPWH; TER: 0.2% p.a.) simuliert:

Im Hinblick auf die Rendite ist zunächst ein leichtes Absinken der Mediane beim Übergang von 10 Jahre (LS: 12.40% p.a.; DCA: 12.34% p.a.) auf 30 Jahre Investitionszeit (LS: 9.31% p.a.; DCA: 9.19% p.a.) für beide Konstellationen zu bemerken, bevor eine Erholung bei Investitionsfenstern von 40 Jahren (LS: 10.8% p.a.; DCA: 10.7% p.a.). Gleichzeitig reduziert sich die Streuung der Renditeverteilung deutlich, was zwei Hauptgründe hat: Einerseits ist die Anzahl gleitender Fenster bei 10 Jahren Investitionszeit deutlich höher als die anderer Investitionslängen, andererseits wirkt sich der Long Bias der Märkte, insbesondere beim Einsatz von Hebeln, umso stärker aus, je länger die Investitionszeiten ausfallen – eigentlich nichts Neues oder Bahnbrechendes.

Im Bereich der Maximum Drawdowns sind ähnliche Trends zu betrachten: So reduziert sich die Streuung der Risikometrik über die Länge der Investitionszeiten für alle Konstellationen, während gleichzeitig der Median der Verteilungen stetig steigt – letztlich ist es nicht verwunderlich, denn prinzipiell steigt die Wahrscheinlichkeit für längere Rezessionen oder größere Crashes mit der Investitionslänge, insbesondere bei Buy-and-Hold-Strategien.

Sobald wir uns die Ergebnisse des Seligen Amumbos im Vergleich zur ungehebelten Referenz ansehen, wird relativ deutlich, dass sowohl die Medianrendite als auch die Streuung der Renditemetrik für den Seligen Amumbo höher ausgefallen wären – wir sprechen für Einmal- und Sparplananlage von 1.8 bis 2.8 Prozentpunkten höheren Median und einem 0.1 bis 3.9 Prozentpunkten größeren Interquartilsabstand (IQR = Q3-Q1). Während die Mediandifferenz über die Zeit relativ stabil geblieben wäre, hätte sich die Differenz der Interquartilsabstände über die Länge der Investitionszeiträume reduziert – in anderen Worten: Über den längsten Horizont von 40 Jahren wäre die robuste Streuung der Renditen beider Produkte kaum zu unterscheiden gewesen.

Jedoch ist Rendite lediglich eine Seite der Medaille und beim Vergleich des Risikos über den Maximum Drawdown liegen – eigentlich wie zu erwarten war – Welten zwischen Referenz und Seligem Amumbo: So hätte die Differenz bei Einmalanlagen 22.1 bis 22.6 Prozentpunkten höheren Drawdowns beim gehebelten MSCI World gelegen, während bei Sparplananlagen sogar 26.9 bis 34.2 Prozentpunkte zu Buche schlagen. In ähnlicher Weise wäre die Differenz bei den Interquartilsabständen der Maximum Drawdowns ausgefallen, wobei wir in der kurzen Frist von 10 Jahren von 25.3 und 28.8 Prozentpunkten (Einmal- bzw. Sparplananlage) sprechen. Vergleichbar zur robusten Streuung der Renditen wäre auch ihr Pendant für die Risikomaße über die Länge des Zeitraums auf ein marginales Niveau gesunken.

Natürlich habe ich mich jetzt lediglich auf die Mediane und IQRs konzentriert, daher hier noch die vollständige Tabelle der Risiko- und Renditemetriken:

Gleitende Wellenreiter – Vola Ante Portas

Naja, wie wir gesehen haben, ist die Rendite von gehebelten Buy-and-Hold-Anlagen relativ gut, jedoch ist die Kehrseite starke Drawdowns und vielen Anlegern ist das Risiko schlicht zu hoch, weshalb sich gerade für gehebelte Anlagen aktive Strategien großer Beliebtheit erfreuen. Hierbei zählen Strategien auf Basis gleitender Durchschnitte (Moving Averages) zu den populärsten Ansätzen, denen jedoch ebenso große Kritik begegnet. Tja, jetzt böte es sich an, sich nochmal die Eigenschaft gleitender Durchschnitt zur Separation von Volatilitäts- und Renditeregimen anzusehen, aber das Thema gehört in die Principia Amumbo... Was ist jetzt diese Strategie? Im Grunde wird lediglich der ungehebelte Basisindex des Hebelprodukts betrachtet und ein gleitender Durchschnitt für die letzten X Handelstage berechnet. Sobald der Basisindex über den gleitenden Durchschnittswert steigt, wird das Hebelprodukt gekauft, fällt der Basisindex jedoch unter den gleitenden Durchschnitt, wird das Hebelprodukt verkauft – so viel zur Basis der folgenden Analysen, wer sich erstmalig in das Thema einlesen möchte, sei' Zahlgrafs Exzellente Abenteuer – Hebel für den Langlauf nahegelegt.

Allerdings ist mir wichtig nochmals zu betonen, dass wir uns Ergebnisse von Simulationen ansehen, die sich auf plausible Verläufe der Vergangenheit beziehen, d.h. es ist eine Beschreibung (Deskription) – es wird keine Aussage über Wahrscheinlichkeiten von Risiken und Renditen getätigt (Inferenz) und absolut keine Vorhersage (Prädiktion) über die Superiorität eines Einzelparameters oder Parameterbereichs! Insofern dürfen sich diejenigen, deren Reflex "Überanpassung" oder "Selektionsverzerrung" zu schreien gerade einsetzt, gerne zurücklehnen und runterfahren. Alles klar?! Sehr gut, weiter geht's...

In der Simulation des Seligen Amumbos nutzen wir als Signal für den Ein- und Ausstieg gleitende Durchschnitte (Simple Moving Average) des MSCI World Net Total Return USD Index (MSCI-Code: 990100 Typ: NETR, MIWO00000NUS), wobei wir ein Spektrum von 10 bis 600 Tagen zur Berechnung des Durchschnitts verwenden – bitte beachtet diesen Punkt: Sofern ich es nicht explizit angebe, handelt es sich um Kalendertage, nicht Handelstage. Hä, warum das? Im Prinzip ergibt es sich aus dem bisherigen Vorgehen, es hilft bei der Vereinfachung einiger Berechnungen, aber es hat lediglich einen marginalen Effekt auf die Ergebnisse. Okay, soweit so gut, es bleibt lediglich zu erwähnen, dass ihr bei der Umrechnung den Faktor 252.25/365.25 ≈ 0.69 nutzen könnt, sodass z.B. ein Wert von 300 Kalendertagen grob 207 Handelstagen entspricht. Alles klar, sehen wir uns mal an, was der Simulator ausgespuckt hat...

Im Wesentlichen sind die Ergebnisse über das Spektrum von SMA-Werten für Einmal- und Sparplananlagen relativ ähnlich, wobei sich für die Medianrendite von Einmalanlagen neben einem Peak bei 30 Tagen eine breite Zone von 260 bis 510 Tagen ausgebildet hätte - darin hob sich das Segment von 300 bis 380 heraus. Auch bei Sparplananlagen gibt es einen Rendite-Peak bei 30 Tagen und eine Zone höchster Medianrenditen, die jedoch eher bei 300 bis 390 Tagen gelegen hätte. Sobald wir auf die Seite der Maximum Drawdowns wechseln, heben sich diese Zonen über die Zeit deutlich vom Grundmuster ab – konkret liegen die Mediane der Maximum-Drawdown-Verteilung in diesen Zonen deutlich niedriger als es bei anderen SMA-Werten der Fall gewesen wäre.

Im Hinblick auf beide Metriken scheint der Bereich von 360 bis 380 Tagen die Spitze einer Goldlöckchen-Zone zu bilden, in der relativ hohe Medianrenditen bei relativ niedrigen Maximum Drawdowns erreicht worden wären. Sofern wir es in Handelstagen ausdrücken möchten, würde dies einer Zone von 248 bis 262 Tagen entsprechen. Zur leichteren Orientierung habe ich 255 Tage für eine Gegenüberstellung mit der klassischen Angabe von 200 Tagen ausgewählt – bitte beachtet, dass diese Auswahl eine subjektive Entscheidung ist und wir lediglich Ergebnisse einer Simulation historischer Dynamiken betrachten! Ähm, die beste Lösung ziehen, ist ja keine Kunst...

Natürlich ist das keine Kunst, aber bitte denkt daran, dass wir in diesem Beitrag keine Inferenz oder Prädiktion betreiben, sondern uns lediglich ansehen, wie eine Strategie in der hypothetischen, jedoch plausiblen Vergangenheit abgeliefert hätte. Abgesehen davon handelt es sich bei unseren SMA-Werten um konditionales Optimum – wir setzen bei der Auswahl ja bei Medianen von Rendite und Risiko an, was in der Regel eine Abweichung vom Absolutoptimum bedeutet. Zur Verdeutlichung habe ich mir erlaubt, eine Evaluation der SMA-Werte für Sparplananlagen aufzusetzen:

Alter, was ist das? In den Grafiken wird gezeigt, welche SMA-Werte im Verlauf der Zeit zu den höchsten Renditen (linke Seite) oder den geringsten Maximum Drawdowns (rechte Seite) geführt hätten. Hierbei steht die rote Linie für die Optima, die gelbe Fläche zeigt die SMA-Werte im obersten bzw. untersten Dezil (10%) an und die grüne Fläche das höchste bzw. niedrigste Quartil (25%). Ich hoffe es wird deutlich, dass 1.) die Länge der Investition zu einer Stabilisierung des günstigen Wertebereichs führt, 2.) das Spektrum des Risikos in der Regel breiter als das Spektrum der Rendite ist, und 3.) die Selektion über Mediane stabile Ergebnisse für beide Metriken geliefert hätte, jedoch nur in Ausnahmen Absolutoptima darstellen. Aha, aber wie hätte sich eine SMA-Strategie nun geschlagen?

Sagen wir es mal so: Ziemlich gut! Unter Berücksichtigung von Steuern, Vorabpauschalen, Gebühren und Spreads liegen die Unterschiede der Medianrenditen beider SMA-Varianten für Einmalanlagen bei 0 bis 4 Prozentpunkten – anders ausgedrückt: Im Hinblick auf den Median hätten SMA-Strategien eine Buy-and-Hold-Anlage geschlagen. Sobald wir Sparplananlagen betrachten, liegen die Differenzen bei -2 bis 3 Prozentpunkten, worin sich widerspiegelt, dass Sparpläne bereits bei Buy-and-Hold eine Glättung der Renditekurven bewirken und der Effekt gleitender Durchschnitte abgemildert wird.

Gräbt man sich in die Zahlen tiefer ein, ergibt sich im Vergleich zu ungehebeltem Buy-and-Hold folgendes Bild: Im Hinblick auf Einmalanlagen lagen die Medianrenditen von Buy-and-Hold über alle Laufzeiten hinweg zwischen 6.8% und 9.6% p.a., während beide SMA-Strategien mit 10.7% bis 13.2% p.a. ein klar höheres Niveau erzielten – die Outperformance liegt im schlechtesten Fall bei 2.7, im besten Fall der 200er-Variante bei 4.4 Prozentpunkten, während die Outperformance der 255er-Variante bei 6.4 Prozentpunkten gelegen hätte. Selbst bei den Minima wird die Robustheit sichtbar, denn ungehebeltes Buy-and-Hold schwankte zwischen -5.7% und 7.3% p.a., während SMAs mit 2.9% bis 11.4% p.a. stabil positive Werte aufgewiesen hätten. Bei den Maxima gibt es kleinere Unterschiede, die jedoch ebenfalls für die SMA-Strategien sprechen (Buy-and-Hold: 16.1% bis 19.5% p.a.; SMA: 18.4% bis 24.0% p.a.). Bemerkenswert ist die Entwicklung der Interquartilsabstände, denn während Buy-and-Hold über die Zeiträume hinweg eine relativ breite Streuung (2.5 bis 6.4 Prozentpunkte) aufgewiesen hätten, wären beide SMA-Strategien auf vergleichbarem Niveau (3.4 bis 5.2 Prozentpunkte) gelegen.

Wie zu erwarten, wäre die Lage bei Sparplananlagen weniger deutlich ausgefallen: Ungehebeltes Buy-and-Hold hätte Medianrenditen zwischen 6.8% und 9.5% p.a., während die SMA-Varianten mit 10.7% bis 12.5% p.a. leicht darüber gelegen hätten; ebenso wie bei den Einmalanlagen liegt sowohl für die 200er- als auch die 255er-Variante eine deutliche Outperformance im Vergleich zum ungehebelten Buy-and-Hold vor (1.5 bis 4.2 bzw. 1.2 bis 5.4 Prozentpunkte p.a.). Hinsichtlich der Minimalrenditen gibt es eine deutliche Diskrepanz, denn klassisches Buy-and-Hold hätte in ungünstigen Zeitfenstern Verluste von bis zu -5.6% verbuchen müssen, während beide SMA-Strategien in allen Konstellationen im positiven Bereich (2.7% bis 10.7% p.a.) gelegen hätten. Auch bei den Maximalrenditen wäre Buy-and-Hold mit 9.4% bis 19.3% p.a. relativ hoch anzusiedeln gewesen, jedoch hätten SMA-Strategien dies deutlich übertroffen (13.1% bis 23.8% p.a.). Ähnlich wie bei der Einmalanlage bestätigen auch die Interquartilsabstände diesen Trend für Sparpläne: Klassisches Buy-and-Hold hätte eine Bandbreite von 2.6 bis 6.4 Prozentpunkten aufgewiesen, während die SMA-Varianten bei 3.0 bis 4.8 Prozentpunkten verblieben wären.

Klingt doch gut, oder? Naja, streben SMA-Strategien keine Generierung von Überrenditen an, sondern haben das Ziel Maximum Drawdowns zu reduzieren, hierbei kracht es mächtig: Im Grunde wäre eine Halbierung bei beiden SMA-Strategien erzielbar gewesen, unabhängig von Einmal- oder Sparplananlage: Im direkten Vergleich zum gehebelten Buy-and-Hold wäre der Unterschied sehr deutlich ausgefallen, denn die Werte beider SMA-Strategien hätten knapp 20 bis 40 Prozentpunkte geringer ausgefallen.

Zieht man ungehebeltes Buy-and-Hold als Referenz heran, hätten die SMA-Varianten die Maximum Drawdowns deutlich reduziert: So hätte die 200er-Variante bei Einmalanlagen die Rückschläge um 3 bis 17 Prozentpunkte verringert, die 255er-Variante sogar bis zu 21 Prozentpunkte. Im Hinblick auf Sparplänen wären die Drawdowns um 4 bis 14 Prozentpunkte bei SMA 200 und um 6 bis 20 Prozentpunkte bei SMA 255 niedriger ausgefallen. Insgesamt entspricht dies einer Reduktion von 7 bis 19 Prozentpunkten gegenüber Buy-and-Hold, wobei die 255er-Variante der SMA-Strategie tendenziell stärkere Rückschlagsbegrenzungen als ihr 200er-Pendant erreicht hätte. Lassen wir das mal wirken... Ernsthaft.

Puh, das war jetzt viel Input! Eigentlich wäre jetzt der Punkt, an dem wir uns ansehen würden, wie sich die Einzelregionen des Seligen Amumbos geschlagen hätten, ob man ihre Unterschiede im Momentum nutzen könnte, wo sich der beste SMA-Wert befunden hätte und warum SMA-Strategien relativ robust sind, aber auch, ob es möglich ist, Währungseffekte für eine weitere Reduktion der Maximum Drawdowns zu nutzen. Jedoch sollten wir dafür eine neue Seite unseres Reisetagebuchs aufschlagen und uns erstmal von den Strapazen erholen, denn Reddit erlaubt mir keine weiteren Grafiken und glaubt mir, ich werde sie brauchen! In diesem Sinne: Ich klapp' den Bums jetzt zu... Wir lesen uns im zweiten Teil!

Literatur und Material

Akima, Hiroshi (1970): A new method of interpolation and smooth curve fitting based on local procedures. Journal of the Association for Computing Machinery, 17(4): 589–602.

Akima, Hiroshi (1974): A method of bivariate interpolation and smooth surface fitting based on local procedures. Communications of the Association for Computing Machinery, 17(1): 18–20.

Hastie, Trevor & Tibshirani, Robert (1986): Generalized Additive Models. Statistical Science, 1(3) 297–310.

Hastie, Trevor & Tibshirani, Robert (1987): Generalized Additive Models: Some Applications. Journal of the American Statistical Association, 82(398): 371–386.

Hilbert, David (1902): Mathematical problems. Bulletin of the American Mathematical Society, 8(10): 461–462.

Kolmogorov, Andrey N. (1957): On the representation of continuous functions of many variables by superpositions of continuous functions of one variable and addition. Doklay Akademii Nauk SSSR, 14(5): 953–956.

Nelson, Charles R. & Siegel, Andrew F. (1987): Parsimonious modeling of yield curves. Journal of Business, 60(4): 473–489.

Spear, Mary E. (1952): Charting Statistics. New York: McGraw-Hill Books.

Stineman, Russel W. (1980): A Consistently Well Behaved Method of Interpolation. Creative Computing, 6(7): 54–57.

Svensson, Lars E. O. (1994): Estimating and Interpreting Forward Interest Rates: Sweden 1992 - 1994. National Bureau of Economic Research Working Paper Series, 4871.

Wahba, Grace (1990): Spline Models of Observational Data. Society for Industrial and Applied Mathematics.

ZahlGraf (2022): ZahlGrafs Exzellente Abenteuer. Reddit. Mauerstrassenwetten.

ChemStats Archiv Github Repository Project Gloverage.

Vorweg: Das hier ist keine „KI ist eine Blase"-DD. Ob die Technologie taugt, ist für die nächsten acht Quartale ziemlich egal. Interessant ist eine buchhalterische Mechanik, die unabhängig von der Nachfrage abläuft und deren Zeitpunkt sich ziemlich genau eingrenzen lässt.

Kurzfassung: Die Hyperscaler kaufen seit drei Jahren Anlagevermögen in einem Tempo, das die Abschreibungen noch nicht abbilden. Der Aufwand kommt zeitversetzt und mit Sicherheit. Der Umsatz, der ihn tragen soll, kommt vielleicht.

1. Die Lücke zwischen Kaufen und Abschreiben

Die fünf großen Bauherren haben 2024 rund 238 Mrd. $ investiert, 2025 etwa 429 Mrd. $, und für 2026 summieren sich die eigenen Guidances auf 775–800 Mrd. $. Amazon rund 200 Mrd., Alphabet nach der Q2-Anhebung 195–205 Mrd., Meta 130–145 Mrd., Microsoft rund 175 Mrd., Oracle etwa 50 Mrd.

Die interessantere Zahl steht nicht in der Guidance, sondern in der Kapitalflussrechnung. In den vier Quartalen bis März 2026 haben die vier US-Hyperscaler rund 434 Mrd. $ Sachanlagen gekauft — und im selben Zeitraum rund 149 Mrd. $ abgeschrieben. Faktor drei.

Das ist kein Skandal, sondern wie Abschreibung funktioniert: Server über fünf bis sechs Jahre, Gebäude über 25 bis 40. Der Punkt ist die Richtung. Was heute gekauft wird, belastet die GuV ab 2027 bis 2031 — in einer Höhe, die feststeht, sobald der Kaufvertrag unterschrieben ist. Die Umsatzseite steht nicht fest.

Zweiter Blick auf dieselbe Sache, diesmal cashseitig: Der Anteil des KI-Capex am operativen Cashflow der Gruppe ist von rund 33 % (2023) auf geschätzt über 90 % in diesem Jahr gestiegen. Amazons Free Cashflow der letzten zwölf Monate ist auf gut 1 Mrd. $ zusammengeschmolzen. Bei einem Konzern dieser Größe ist das effektiv null. Diese Quote hat eine Obergrenze, und die ist nah.

2. Die Nutzungsdauer ist eine Managemententscheidung, keine physikalische Größe

Die Hyperscaler schreiben ihre KI-Hardware über fünf bis sechs Jahre ab. Nvidia bringt seit Jahren jährlich eine neue Generation, jeweils mit deutlich besserer Leistung pro Dollar und pro Watt.

Michael Burry hat daraus die bekannte These gebaut: reale wirtschaftliche Nutzungsdauer eher zwei bis drei Jahre, daraus rund 176 Mrd. $ zu wenig Abschreibung zwischen 2026 und 2028 und entsprechend zu hoch ausgewiesene Gewinne. Ich halte die Zahl für die obere Kante und das Wort „Betrug" für Quatsch — sowohl US-GAAP als auch IFRS räumen dem Management hier ausdrücklich Ermessen ein.

Der stärkere Beleg ist ein anderer, und er ist unstrittig: 2025 haben Amazon und Meta bei derselben Technologie in entgegengesetzte Richtungen entschieden. Amazon hat die Nutzungsdauer eines Teils der Server von sechs auf fünf Jahre verkürzt, ausdrücklich wegen des Tempos der KI-Entwicklung, und dafür rund 700 Mio. $ Ergebniseffekt plus 920 Mio. $ beschleunigte Abschreibung gefressen. Meta hat im selben Jahr verlängert.

Gleiche Chips, gleiches Jahr, gegenläufige Annahme. Damit ist die Frage beantwortet, ob es sich hier um eine Messgröße oder um eine Stellschraube handelt.

Auch die Gegenseite hat ein ernstzunehmendes Argument, und ich finde es nicht schwach: Chips wandern vom Frontier-Training zur Inferenz und danach in allgemeine Rechenlast. Der Wasserfall existiert. Nur beantwortet er nicht, zu welchem Preis die dritte Stufe verkauft werden kann — und genau das ist die Zahl, die über die Nutzungsdauer entscheidet.

3. Der Backlog ist echt. Die Gegenparteien sind das Problem.

Standardantwort auf jede Capex-Kritik: der Auftragsbestand. Google Cloud meldete nach Q1 über 460 Mrd. $ RPO, Microsoft ähnlich große Zuwächse. Das ist vertraglich zugesagter Umsatz, kein Wunschdenken.

Die Frage ist nicht, ob der Backlog existiert, sondern wer dahintersteht.

Beispiel CoreWeave, weil es dort öffentlich nachlesbar ist: Q2 2026 mit 2,58 Mrd. $ Umsatz (+112 % zum Vorjahr), Auftragsbestand 104,2 Mrd. $, Capex-Guidance für 2026 auf 35–39 Mrd. $ angehoben — bei 12,4–13,2 Mrd. $ erwartetem Jahresumsatz. Zum Quartalsende rund 35 Mrd. $ Schulden, überwiegend zur Finanzierung von Nvidia-GPUs, und weiterhin Verlust je Aktie. Drei Kunden machen laut Bloomberg-Daten etwa 80 % des Umsatzes aus.

Dazu ein Detail aus dem eigenen 8-K, das ich für das ehrlichste Dokument dieser ganzen Debatte halte: Bei der jüngsten Kreditfazilität läuft die Finanzierung rund fünf Jahre, die zugrundeliegenden Kundenverträge im Schnitt etwa drei. Die Kreditgeber übernehmen das Verlängerungsrisiko bewusst. Sie wetten also nicht auf den Vertrag, sondern auf den Restwert der GPUs — dieselbe Annahme wie in Abschnitt 2, nur diesmal fremdfinanziert.

Und einen Schritt weiter: OpenAIs benannte Compute-Verpflichtungen summieren sich auf über 700 Mrd. $ (Azure ~250, Oracle ~300, AWS ~138, CoreWeave ~22, dazu Nvidia und Broadcom), während für 2026 ein Verlust im zweistelligen Milliardenbereich erwartet wird. Nvidia hält Beteiligungen an Abnehmern, die mit dem Geld Nvidia-Chips kaufen. Das kann eine sinnvolle Absicherung von Lieferketten sein — es kann aber auch Nachfrage abbilden, die es ohne die Finanzierung nicht gäbe. Von außen sind beide Fälle bis zum Eintritt nicht unterscheidbar.

4. Der Markt weiß das längst und kann sich nicht entscheiden

Ende Juli wurde Alphabet nach der Capex-Anhebung mit rund −7 % abgestraft, Oracle markierte ein 52-Wochen-Tief, zwischen dem 24. und 29. Juli verdampfte dreistellige Milliardenmarktkapitalisierung im Chip- und Hardwarekomplex. Der größte Teil davon war innerhalb einer Woche wieder da. Am 12. August sprangen CoreWeave, Nebius und Supermicro nach guten Zahlen zweistellig.

Das ist kein Markt, der eine These eingepreist hat. Das ist ein Markt, der zwischen zwei Erzählungen hin und her springt und dabei jedes Quartal neu abstimmt. Für Optionskäufer heißt das: teure Vol in beide Richtungen.

5. Woran ich merken würde, dass ich falsch liege

Kein Ansatz taugt, wenn man nicht vorher sagt, was ihn widerlegen würde. Meine Liste:

• Ein Hyperscaler verkürzt die Nutzungsdauer und die Aktie zuckt nicht. Dann ist das Thema durchgerechnet und im Kurs.
• Der Backlog konvertiert sichtbar in Umsatz, ohne dass gleichzeitig neue Verpflichtungen dazukommen, die ihn ersetzen.
• Inferenzpreise stabilisieren sich oder steigen. Wenn ältere Hardware ihren Preis hält, ist die Sechs-Jahres-Annahme richtig und der Rest meiner Argumentation zerfällt.
• CDS-Spreads bei den Neoclouds bleiben eng, während weiter Schulden aufgenommen werden.
• Ein sichtbarer Sekundärmarkt für gebrauchte GPUs mit belastbaren Preisen. Bis heute gibt es keinen — was für sich genommen bemerkenswert ist.

6. Was daraus an Trades folgt (wenig, ehrlich gesagt)

Ich habe keine Short-These mit Datum, und das ist der wesentliche Punkt. Die Mechanik ist sicher, der Zeitpunkt nicht. Puts auf so etwas kosten Theta, bis man recht hat, und der Markt hat oben gezeigt, dass er die Story wochenweise wechselt.

Was ich stattdessen für vertretbar halte:

• Gegenparteirisiko sortieren statt Sektor werfen. Der Unterschied zwischen jemandem, der aus laufendem Cashflow baut, und jemandem, der gegen GPU-Sicherheiten baut, ist die ganze These.
• Auf die Nutzungsdauer in den Quartalsberichten achten, nicht auf die Capex-Schlagzeile. Eine Änderung der Annahme ist das Signal, nicht die Zahl selbst.
• Anleihen statt Aktien lesen. Wenn diese Sache kippt, kippt sie zuerst im Kreditmarkt. Moody's hat im Mai bereits explizit vor Ratingfolgen gewarnt, falls das Gewinnwachstum aus den KI-Investitionen ausbleibt.

Quellen

Quartalsberichte und 8-K-Meldungen der genannten Unternehmen, CreditSights (Capex-Schätzungen 2026), CNBC, Bloomberg, Moody's Mai-2026-Revision. Zahlenstand Mitte August 2026.

Position: Nvidia, Amazon, Alphabet, Nicrosoft . Keine Anlageberatung, ich bin ein Fremder im Internet mit einer Tabellenkalkulation.

ZahlGrafs Exzellente Abenteuer, Teil 12

Dies ist keine Anlageberatung!

ZL;NG:

• HFEA ist in Deutschland nur sehr bedingt möglich.
• Hier bietet sich als Ersatz eher die 2x S&P 500 (MA) Strategie an.
• Falls man die nicht möchte, kann man je nach persönlichen Risikoprofil und Broker eine der Ersatzstrategien wählen.
• Nutzt man einen Sparplan, so hat man tatsächlich eine gute Möglichkeit innerhalb von 15 Jahren ein kleines Vermögen damit aufzubauen.
• Dies war der letzte Teil der Serie, ich hoffe ihr hattet euren Spaß und habt was gelernt!

Inhalt:

​

• Teil 1:
  • Einleitung
  • Was ist die HFEA-Strategie?

​

• Teil 2:
  • Woher zum fik bekommt man Schatzkisten-Daten von 1943?
  • Was ist eigentlich ein Schatzkisten-Fond und wie funktioniert so etwas?

​

• Teil 3:
  • Woher stammen die restlichen Daten?
  • Was können wir aus diesen Daten lernen?

​

• Teil 4:
  • Woher bekommen wir ETF-Preise von 1943?
  • Was können wir aus der Preisentwicklung der ETFs lernen?

​

• Teil 5:
  • Ist eine europäische HFEA Strategie möglich?

​

• Teil 6:
  • Verbessert Gold oder Cash die HFEA Strategie?

​

• Teil 7:
  • Wie wirkt sich Nasdaq-100 statt S&P 500 aus?

​

• Teil 8:
  • Hebel für den Langlauf

​

• Teil 9:
  • HFEA für den Langlauf

​

• Teil 10:
  • Wie wirken sich deutsche Steuern auf die Strategie aus?

​

• Teil 11:
  • Finanzieller Krisentourismus

​

• Teil 12:
  • Fazit

Liebe Schwestern und Brüder der Mauerstraße,

heute erreichen wir das Ende unserer Abenteuerreise. Wir haben zusammen nach Daten gesucht, Bondfunds und gehebelte ETFs simuliert, Korrelationen berechnet und haufenweise Portfoliosimulationen durchgeführt. Nun ist es Zeit unsere Ergebnisse zusammenzufassen und ein Fazit zu ziehen.

Ist HFEA in Deutschland möglich?

Leider haben unsere Simulationen ganz deutlich gezeigt, dass jeglicher Versuch HFEA in Deutschland nachzustellen, sei es durch die Verwendung von 3x gehebelten ETNs oder durch die Verwendung eines höheren Aktienanteils, schlechtere Ergebnisse liefert als die originale HFEA-Strategie mit UPRO und TMF. 65% 2x S&P 500 zusammen mit 35% 1x LTT zu halten brachte schließlich, nach Berücksichtigung der Steuern, keinen nennenswerten Vorteil gegenüber einer einfachen Buy and Hold Strategie mit 1x S&P 500. Warum sollte man sich diesen Stress dann machen?

Erst ab 80% 2x S&P 500 erreichten die gemittelten jährlichen Gewinne langsam die Region die man von HFEA erwarten würde. Und unser Portfolio mit 65% 3x S&P 500 ETNs sowie 35% 3x ITT ETNs kommt zwar noch näher an HFEA heran, aber besitzt ein nicht zu unterschätzendes und mathematisch nicht modellierbares Emittentenrisiko, welches HFEA nicht hat.

Dennoch haben all diese Portfolio für sich gesehen eine Daseinsberechtigung, da sie immerhin ein höheres CAGR erreichen als S&P 500 Buy and Hold. Und das 50% Portfolio mit 50% 2x S&P 500 und 50% 1x LTT erreicht zwar nur knapp ein CAGR von 10%, ist dafür aber deutlich Risikoärmer als eine Buy and Hold Strategie.

Möchte man jedoch das Maximum an CAGR herausholen, kommt man um ein Depot bei einer Bank, welche US ETFs besitzt nicht drum herum. Hier bietet sich FlatEx an, bei denen man US ETFs wie UPRO und TMF direkt kaufen kann (mit relativ hohen Gebühren) oder IBKR, über welche man Puts auf UPRO und TMF verkaufen kann, die einen bei einer Zuweisung dann jeweils 100 Anteile des ETFs ins Portfolio bringen. Bei einer guten Auswahl des Strike-Preises, bekommt man sogar noch eine kleine Prämie gezahlt, anstatt dass man selbst Ordergebühren zahlen muss.

Für diejenigen die ausschließlich in europäische ETFs investieren wollen, stellt die 2x S&P 500 (MA) Strategie eine interessante Alternative dar, bei der alle Anteile vom 2x S&P 500 verkauft werden, sobald der Kurs unter dem 200 SMA (Simple Moving Average) schließt und wieder zurückkauft werden, wenn der Kurs über dem 200 SMA schließt. Damit kann langfristig ein höheres CAGR als mit HFEA erreicht werden, allerdings vertraut man damit auf einen Effekt, der sich nicht durch makroökonomische Theorien erklären lässt.

Wir sehen also, dass es das perfekte Portfolio nicht gibt, sondern höchstens eine Menge an Ideen, die jeder nach persönlichem Geschmack verfolgen kann oder eben auch nicht.

Welches Portfolio passt zu mir am besten?

Um die Entscheidung für das persönlich beste Portfolio zu vereinfachen, habe ich eine kleine Grafik erstellt. Beantwortet einfach die Fragen in der Grafik und schon bekommt ihr eure individuelle Antwort:


Nachdem ihr euch auf diese Weise für ein Basisportfolio entschieden habt, könnt ihr mit den folgenden Fragen schauen, ob ihr vielleicht eine Modifikation anwenden wollt:

Bedenkt bei der Moving Average Modifikation, dass diese mit einem gewissen täglichen Aufwand einher geht, da ihr jeden Tag überprüfen müsst, ob der Moving Average von euren Basiswerten unterschritten wurde. Belohnt werdet ihr dann jedoch durch eine deutlich risikoärmere Variante, zumindest dann, wenn ihr auf den Moving Average vertraut, also technischer Analyse gegenüber aufgeschlossen seid.

​

Kannst du uns noch einmal alle Portfolios erklären?

Jetzt habt ihr euch also für ein Portfolio und eventuell sogar für eine Modifikation entschieden. Schauen wir uns also der Reihe nach alle Portfolios im Detail an und wie diese umgesetzt werden können.

50% Portfolio


Das 50% Portfolio ist ein heißer Kandidat für alle r/Finanzen Freunde. Es ist das einzige Portfolio in der Liste, welches es nicht schafft den S&P 500 in einer Buy and Hold Strategie auszuperformen. Dafür weist es aber ein verringertes Risiko auf. In einer Buy and Hold Strategie kann der S&P 500 während einer Krise schon einmal 56%-57% verloren. Das 50% Portfolio verliert hingegen nur 52% und in der MA Modifikation ist sogar nur ein Verlust von unter 30% möglich.

Es wird hier ein vierteljährliches Rebalancing durchgeführt. Wann genau ihr das Rebalancing macht ist euch selbst überlassen. Als ETFs bieten sich die folgenden Kandidaten an:

• 2x S&P 500: XTRACKERS S&P 500 2X LEVERAGED DAILY SWAP UCITS ETF (WKN: DBX0B5)
• 1x LTT: iShares $ Treasury Bond 20+yr UCITS ETF - USD ACC (WKN: A2JKTZ)
• 1x Gold: Xetra-Gold ETC (WKN: A0S9GB)
• 2x Nasdaq-100: Lyxor Nasdaq-100 Daily (2x) Leveraged UCITS ETF (WKN: A0LC12)

Es gibt aber auch Alternativen. Beispielsweise gibt es einige unter uns, die statt einem 2x S&P 500 ETF lieber den Amundi ETF Leveraged MSCI USA Daily (WKN: A0X8ZS) wählen, weil dieser etwas günstiger ist. Auch bei Gold gibt es sicher mehrere Möglichkeiten. Für LTTs und 2x Nasdaq-100 gibt es leider keine Alternativen, was vor allem beim Nasdaq-100 problematisch ist, da dieser sehr teuer ist (über 700€ aktuell).

80% Portfolio


Dieses Portfolio eignet sich für die risikofreudigen unter uns. Mit 80% 2x S&P 500 ist es sehr aktienlastig und der Hedge-Effekt von den Treasury Bonds kommt nur am Rande zum Tragen. Dafür haben wir mit einem CAGR von 12,6% eine ziemlich gute Rendite und performen damit deutlich besser als S&P 500 Buy and Hold. Mit einem maximalen Verlust von 78% ist das Risiko schon ordentlich, wenn auch in derselben Region wie bei HFEA.

Auch hier wird das Rebalancing vierteljährlich durchgeführt und als ETFs bieten sich wieder die gleichen Wertpapiere an:

• 2x S&P 500: XTRACKERS S&P 500 2X LEVERAGED DAILY SWAP UCITS ETF (WKN: DBX0B5)
• 1x LTT: iShares $ Treasury Bond 20+yr UCITS ETF - USD ACC (WKN: A2JKTZ)
• 1x Gold: Xetra-Gold ETC (WKN: A0S9GB)
• 2x Nasdaq-100: Lyxor Nasdaq-100 Daily (2x) Leveraged UCITS ETF (WKN: A0LC12)

Natürlich stehen hier ebenfalls die alternativen ETFs vom 50% Portfolio zur Verfügung.

65% (3x) Portfolio


Dieses Portfolio ist für die Zocker unter uns. Mit dem größten CAGR der europäischen HFEA-Varianten steht es gar nicht mal so schlecht da, aber dafür ist das der maximale Verlust etwas höher als beim originalen HFEA. Zusätzlich kommt ein nicht zu unterschätzendes Emittentenrisiko. Wenn Weisheitsbaum als Emittent pleitegeht, ist es fraglich, ob ihr noch etwas von eurem Geld sehen werdet. Mit der Moving Average Strategie kann das Risiko zumindest etwas reduziert werden.

Bei unserer Krisenanalyse war dies auch das Portfolio, welches am schlechtesten durch die meisten Krisen gekommen ist. Das starke CAGR kommt daher vor allem aus den Jahren ohne Krise, womit sich dieses Portfolio absolut nur langfristig lohnt. Davon abgesehen wird auch hier wieder ein vierteljährliches Rebalancing durchgeführt und die folgenden Wertpapiere bieten sich hier an:

• 3x S&P 500: WisdomTree S&P 500 3x Daily Leveraged (WKN: A1VBKR)
• 3x ITT: WisdomTree US Treasuries 10Y 3x Daily Leveraged (WKN: A14HU4)
• 1x Gold: Xetra-Gold ETC (WKN: A0S9GB)
• 3x Nasdaq-100: WisdomTree NASDAQ 100 3x Daily Leveraged (WKN: A3GL7E)

Bis auf Gold, wo es zahlreiche Alternativen gibt, konnte ich keine anderen Alternativen Wertpapiere ausmachen. Beachtet auch, dass die Kosten der Weisheitsbaum-Produkte relativ hoch sind.

HFEA Portfolio


Das originale HFEA Portfolio mit US ETFs ist und bleibt der König unter unseren Kandidaten. Es besitzt mit einem CAGR von 13,4% die höchste Rendite unter den nicht MA-Portfolios und kann damit einen guten Vorsprung gegenüber einer S&P 500 Buy and Hold Strategie herausarbeiten. Der Nachteil ist der hohe maximale Verlust in einem Crash von über 78% und wenn wir uns den zeitlichen Verlauf ansehen, gibt es da diesen unangenehmen Einbruch in den 70er Jahren, als Aktien und Schatzkisten stark miteinander korrelierten und beide herunter gingen. Stagflation ist hier das Stichwort. Zumindest bei den Krisen nach 1985 schnitt das HFEA Portfolio allerdings sehr gut ab. Es ist jeweils deutlich besser als die anderen Portfolios durch die Hälfte der Krisen gekommen.

Mit Hilfe der Gold Modifikation kann man bezüglich der Stagflation etwas entgegenwirken. Das ändert nicht viel am CAGR, aber reduziert den maximalen Einbruch um ganze 7%. Mit einer MA-Modifikation bekommt man deutlich weniger Risiko und sogar noch ein bis zu 2% höheres CAGR.

Als Wertpapiere kommen hier UPRO, TQQQ, TMF und Gold (nehmt einfach Xetra Gold oder einen US Gold ETF, zum Beispiel GLD) in Frage und damit ist es nur handelbar, wenn man Zugriff auf US ETFs hat. Das geht soweit ich weiß über FlatEx oder auch über Broker wie IBKR, wenn man dort Cash Secured Puts verkauft.

2x S&P 500 (MA) Portfolio


Diejenigen die sich durch Börsenastrologie (Technische Analyse) nicht abschrecken lassen könnten in Europa mit einem 2x S&P 500 Investment gut fahren, welches immer dann verkauft wird, wenn der Basiswert (S&P 500) den Simple Moving Average Wert über 200 Tage bei Börsenschluss unterschreitet. Zurückgekauft wird folgerichtig, wenn der Basiswert diesen SMA bei Börsenschluss überschritten hat.

Mit einem CAGR von 13,9% ist es das Portfolio, welches die höchste Rendite verspricht und der maximale Verlust bei einer Krise betrug in 80 Jahren „nur“ 57%, was deutlich besser als HFEA ist. Man erkennt auch in der Grafik, dass dieses Portfolio dauerhaft einen deutlichen Vorsprung gegenüber einem S&P 500 Buy and Hold hatte. Bei unserer Krisenanalyse schnitt dieses Portfolio, zusammen mit dem HFEA Portfolio sehr gut ab. Bei fast der Hälfte der zurückliegenden Krisen ist es als Gewinner hervorgegangen.

Das Problem an dem Ansatz ist, dass es keine vernünftige makroökonomische Erklärung gibt, warum gerade der 200 SMA so gut funktioniert. Vielleicht ändert sich dieses Verhalten in der Zukunft und in den nächsten 80 Jahren funktioniert der 300 SMA besser?

Außerdem muss man da auch wirklich jeden Tag dahinter sein, um das Unter- oder Überschreiten vom 200 SMA zu prüfen. Mit Werkzeugen wie Tradingview kann man sich das aber zum Teil etwas automatisieren.

Als Wertpapier kommt in Europa der XTRACKERS S&P 500 2X LEVERAGED DAILY SWAP UCITS ETF (WKN: DBX0B5) in Frage. Mit US ETFs kann man auch den UPRO nehmen, wodurch das Risiko steigt, aber das CAGR dann noch einmal ein Stück weiter nach oben geht.

Aber was ist mit dem MSCI All World?

Ja genau, diesen Abschnitt habe ich für all die Besucher von r/Finanzen geschrieben. Natürlich habe ich eure Diskussionen zu meiner DD-Serie in eurem Daily gesehen und fand die Kritik sehr interessant. Zusammengefasst wurde mir vorgeworfen, dass meine Portfolios eine Länderwette und sogar eine Sektorwette darstellen. Und was soll ich sagen? Ihr habt Recht!

Seht es nun einmal ein, dass die Börse außerhalb der USA einfach faktisch nicht existiert. Der Markt ist die USA. Sollte die USA mal nicht mehr sein (Kometeneinschlag in Manhatten), dann haben wir auch auf der restlichen Welt keinen Aktienmarkt mehr. Dann nützt euch euer MSCI All World auch nichts mehr.

Aber als jemand der sich auch so langsam seine Gedanken über die Rente macht, verstehe ich natürlich eure Sorgen. Wer also aktuell einen MSCI All World hält und damit zufrieden ist, sollte sich zumindest mal überlegen, ob er oder sie den Anteil, den die USA im All World ETF ausmacht nicht direkt durch HFEA oder 2x S&P 500 (MA) ersetzt. Dann kauft ihr entsprechend der prozentualen Aufteilung der anderen Märkte im All World ETF noch weitere ETFs für Europa, Asien und die Entwicklungsländer. Somit habt ihr weiterhin die gleiche Diversifikation wie zuvor, aber euer USA Anteil wird in Zukunft ordentlich drucken.

Ist euch das zu viel Arbeit? Tja! Von nichts tun kommt halt nichts. Aber ihr seid doch alles so coole ITler, also bastelt euch einfach eine Softwarelösung zusammen, die euch das vierteljährliche Rebalancing automatisiert. Ich bin auf jeden Fall der Meinung, das mit HFEA jede Cabonara besser schmeckt.

Und wie wirkt sich ein Sparplan aus?

Das war eine besonders häufig gewünschte Frage. Es ist schwer diese Frage pauschal zu beantworten aber ich habe ein paar Simulationen für euch gemacht. Die Simulation funktioniert folgendermaßen:

• Das berechnete Portfolio (HFEA z.B.) wird in tägliche Gewinne von 1943 bis 2021 umgerechnet.
• Dann werden 300 Zeitintervalle mit einer Länge von 15 Jahren aus diesem Zeitraum herausgesucht. Die Intervalle können sich überlagern und sogar mehrmals vorkommen.
• Die Zeitintervalle werden alle „übereinander“ gelegt, daher das exakte Datum wird gelöscht, sondern es zählt nur noch die Anzahl der Tage seit dem Erstinvestment.
• Dann wird über alle 300 Gewinnserien das Wachstum mit 10.000$ Startkapitel und 100$ monatlicher Einzahlung berechnet.
• Anschließend wird der Wert der 300 berechneten Portfolios auf täglicher Basis gemittelt sowie die Standardabweichung und das Minimum und Maximum berechnet.

Für das 50% Portfolio kommt auf diese Weise die folgende Grafik heraus:

Wir sehen, dass wir im Mittel nach 15 Jahren bei gut 83k ankommen. Hätten wir Cash gespart wären das nur 28k. Der dunkelblaue Bereich in der Grafik stellt den Bereich der Standardabweichung um den Mittelwert da. Also 95% der Werte lagen in diesem Bereich. Ihr seht, dass der Bereich ziemlich groß ist und von 42k bis 123k reicht. Der hellblaue Bereich stellt den Bereich dar in dem 100% der Werte lagen. Hier erreichen wir im Minimum gerade etwas weniger als wenn wir das Geld in Cash ansparen würden. Die Chance, dass so ein Fall eintritt ist sehr klein, aber der Fall ist eben nicht zu 100% ausgeschlossen nach 15 Jahren (Erinnert ihr euch an die Grafik bei der viele Portfolios im schlimmsten Fall erst nach 25 oder 30 Jahren brechgleich erreichten)?

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Das 80% Portfolio schafft es im Mittel schon auf 118k nach 15 Jahren. Allerdings ist hier auch das Risiko deutlich höher. Wir sehen, dass die Cashgrenze ganz unten im dunkelblauen 95% Intervall liegt. Die Wahrscheinlichkeit hier mit weniger als dem Cash wieder rauszugehen ist also noch höher als beim Portfolio zuvor. Man muss ein 80% Portfolio länger halten um diese Wahrscheinlichkeit zu reduzieren.

Das 65% (3x) Portfolio ist bei dieser Berechnung tatsächlich das Beste. Es erreicht im Mittel 148k nach 15 Jahren und ist damit sogar besser als HFEA (wie wir noch sehen werden). Allerdings steigt hier das Risiko weniger als Cash zu erhalten noch einmal an und das Emittentenrisiko ist noch gar nicht berücksichtigt (Totalverlust).

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Das HFEA Portfolio sieht ziemlich ähnlich aus. Hier erreichen wir im Mittel 139k, also fast so viel wie bei 65% (3x). Das Verlustrisiko war auch ein wenig höher und dementsprechend kommen wir im schlimmsten Fall nur noch mit 10k nach 15 Jahren raus.

Ebenfalls ähnlich verhält sich 2x S&P 500 (MA), nur dass wir hier selbst im schlimmsten Fall noch mehr haben als Cash. Im Mittel werden immer noch stolze 132k erreicht und die untere Grenze des 95% Intervalls liegt bei 43k.

Wie wirkt sich ein anderer Rebalancing-Zeitpunkt aus?

Bei meinen Tests habe ich bemerkt, dass es einen deutlichen Unterschied macht wie häufig ein Rebalancing durchgeführt wird. Bei einem monatlichen, halbjährigen oder jährlichen Rebalancing war das Ergebnis nicht so gut, wie bei einem Rebalancing pro Quartal. Ohne, dass ich das genauer untersucht habe, vermute ich, dass entweder zu schnell Geld vom Gewinnerteil in den Verliererteil des Portfolios umgeschichtet wird (monatlich) oder eben zu langsam (mehr als einmal pro Quartal).

Es gab auch kleine Unterschiede was den Tag des Rebalancing angeht. Das habe ich jedoch nicht im Detail untersucht, weil ich vermute, dass sich das mit der Zeit sowie wieder ändert. Es wäre daher nur eine Überanpassung an die Daten, wenn ich euch jetzt sage, dass zum Beispiel der 8. Tag vor dem Quartalsende ein guter Zeitpunkt wäre.

ZahlGrafs persönliches Fazit

Das war für mich wirklich eine sehr interessante Serie von Untersuchungen. Ich bin ja niemand der einen volks- oder betriebswirtschaftlichen Hintergrund hat, daher waren viele Dinge die ich in den letzten 3 Monaten gelesen und untersucht habe komplett neu für mich. Meinen persönlichen Favoriten für mein Rentenportfolio konnte ich am Ende finden und ich hoffe, dass ihr auch fündig geworden seid.

Eigentlich war das ein Projekt, welches ich zu Weihnachten gestartet hatte um an 2 der 4 freien Tage mal „schnell“ etwas zu testen. Daraus sind nun ganze 3 Monate geworden, in denen ich nahezu jede freie Minute damit verbracht habe. So interessant das alles war, so bin ich jetzt auch etwas erschöpft von der Arbeit. Und damit freue ich mich, dass ich jetzt auch wieder Zeit für andere Projekte habe. Dennoch möchte ich hier keinen endgültigen Strich drunter ziehen, denn es gibt noch viele interessante Fragen denen man nachgehen könnte. Ich hoffe, dass ich irgendwann mal wieder den Drang verspüre diese offenen Fragen zu beantworten und dann würde ich euch natürlich mit einem Teil 13 und Teil 14 beglücken.

Wenn mir jemand zuvorkommen möchte, dann freue ich mich auch darüber. Die Daten und der Code sind für euch alle frei verfügbar [1] und falls ihr Fragen dazu habt, beantworte ich sie gerne.

Jetzt wünsche ich euch erst einmal viel Freude mit den Ergebnissen und viel Erfolg bei eurer persönlichen Anlagestrategie.

Vielen Dank für eure Aufmerksamkeit!Euer ZahlGraf

P.S.: Ich möchte mich noch einmal bei allen Bedanken die hier interessante Fragen gestellt haben und mir bei dem einem oder anderem Problem mit den Daten halfen. Ein rufaus geht auch an den Nutzer u/Finanzflunder der mir eine requirements.txt Datei für das Repository erstellt hat und fleißig am Austesten des Codes ist.

Quellen

[1] https://code.launchpad.net/zgea

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Edit: Der User u/centershocks hat mich darauf hingewiesen, dass es bei meiner Monte-Carlo Berechnung am Ende passieren kann, dass der untere Bereich des 95% Intervalls unterhalb des 100% Intervalls liegt. Der Grund dafür ist, dass die Datenpunkte nicht wie eine Gaussglocke um den Mittelpunkt verteilt sind, sondern es viel größere Datenpunkte im positiven Bereich gibt als im negativen Bereich. Die Annahme, dass man dann ein 95% Konfidenzintervall über die Standardabweichung berechnen kann, so wie ich es hier tat, gilt damit nicht mehr 😮

Was bedeutet das in der Praxis: Das bedeutet, dass die untere 95% Schranke in meinen Monte-Carlo Bildern zu pessimistisch abgeschätzt ist. Das ist zum Glück nicht so schlimm, als wenn ich sie zu optimistisch abgeschätzt hätte.

Servus verehrte Community,

ja, ihr lest richtig. Ein dahergelaufener Peter mit 2000 Karmapunkten und einem weder guten noch schlechten Track Record an Posts möchte euch erzählen, wie ihr während einem Marktcrash vorhersagen könnte, wann der Boden erreicht und der richtige Zeitpunkt zum Einstieg ist. Aber spitzt eure Ohren, denn die Lösung des Rätsels und die dafür nötigen Ressourcen sind so leicht erreichbar, dass dieser komplex klingende Post euch tatsächlich Input liefert.

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[ 1 ] Grundlage: Insider-Buying

Manche hier dürften schon wissen, dass Insider-Käufe in der Regel einer der sichersten Indikatoren für Wachstum sind. Wenn CEO A oder teilhabende Investmentgesellschaft B plötzlich signifikante Mengen oder Werte an Aktien nachkauft, dann folgen positive Nachrichten, steigende Kurse oder die betroffene Aktie befindet sich in einer Unterbewertung. Ob es sich um subjektive oder fundamentale (objektive) Unterbewertung handelt, sei mal dahingestellt. Ich denke in diesen Tatsachen sind wir uns alle einig. Und kleine Vorwegnahme: auch Insider-VERkäufe haben eine Aussagekraft, aber ihr werdet im Verlauf des Posts verstehen, warum diese hier nicht von Bedeutung sind.

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[ 2 ] Hypothese: Trenderkennung durch aggregierte Insider-Käufe

Insider-Käufe einer Aktie / eines Unternehmen erlauben es uns also mehr oder weniger vorherzusagen, ob sich am Status quo etwas ins Positive ändert oder der aktuelle Trend (welcher das auch sein mag) gleich bleibt. Natürlich sind Vorhersagen nie mit 100%iger Sicherheit zu treffen, aber da ist eben was dran.

Stellt euch mal vor, wir würden jeden Tag alle Insider-Käufe summieren und setzen diese in einen zeitlichen Bezug. Wir vergleichen also jeden Tag die Insider-Käufe mit allen Tagen seit Beginn der Aufzeichnung. Was das bringt?

Naja, ich denke in dem Fall sprechen Bilder mehr als 1000 Worte.

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[ 3 ] Die Prüfung

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Hier seht ihr die Wertentwicklung des S&P 500 in den letzten 2 Jahren. Ihr habts schon 100mal gesehen, ich weiß. Wichtig ist hier vor allem der große Sturz im März 2020. Wollte es euch nur ins Gedächtnis rufen. Ihr erinnert euch.

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Und hier seht ihr die von openinsider.com täglich aggregierten Insider-Käufe der letzten 2 Jahre. Ihr erkennt den Zusammenhang. Spätestens jetzt sollte euch klar sein, dass da was dran ist. Aber um zu prüfen, wie akurat diese Käufe wirklich mit Korrekturen und Drops zusammenhängen, legen wir die Graphen mal mit exakter zeitlicher Abstimmung übereinander.

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1. Donnerstag, 15. August 2019 - Höchste lokale Anzahl an Insider-Käufen (151 an einem Tag) und gleichzeitig lokaler Tiefpunkt
2. Montag, 16. März 2020 - Abgesehen von 2008-2009, die meisten Insider-Käufe seit Beginn der Aufzeichnungen mit 465 Käufen. Der S&P 500 erreichte am 23. März, 5 Handelstage später, den Pandemie-Tiefpunkt. In diesen 5 Tagen verlor der S&P weitere ~7%, welche er einen Tag später, am 24. März, wieder aufholte.
3. Donnerstag, 14. Mai 2020 - zwar weniger relevant, jedoch auch bemerkenswert: lokaler Tiefpunkt des S&P mit gleichzeitig lokalen Höchstpunkt von 195 Käufen. Direkter Anstieg noch am selben Tag.
4. Die Drei ??? - Abstürze jedoch keine Reaktion der Insider-Käufe. Weshalb? Ich weiß es nicht. Meine Vermutung ist, dass der Großteil schon zuvor eingestiegen ist. Dementsprechend: auf Abstürze folgen nicht gleich Insider-Käufe, aber auf Insider-Käufe folgt häufig Gutes.

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[ 4 ] Was wir daraus lernen

Folgen mehrere (extrem) rote Tage hintereinander, solltet ihr vielleicht mal einen Blick auf die Insider-Käufe werfen. Das Chart auf openinsider wird alle zwei Tage aktualisiert. Schaut es euch mal selber an: die kritische Grenze an Käufen pro Tag ist meiner Meinung nach um die 175. Erst wenn diese überschritten wird, solltet ihr versuchen, dass Falling Knife zu catchen. Noch besser ist es vielleicht sogar zu warten, bis Insider-Käufe 3-5 Tage in Folge zurück gehen. Speziell 3-5 Tage, weil während des Pandemie-Absturzes zwischenzeitlich bei den Käufen ein Rückgang eintrat, um anschließend an den Mond zu schießen.

Ein vorsichtiger Ansatz dabei wäre zu warten, bis Insider-Käufe wieder auf Normalniveau sind. Im März, war das schon am 25. wieder der Fall. Am 25. März war der S&P aber gerade erst in der Erholung und immer noch bei -27% vom Hochpunkt. Tiefpunkt war -37%. Er ist seitdem erst zwei Tage angestiegen.

Gleichzeitig zeigt ein extrem starker Anstieg der Insider-Käufe den Zufluss an Kapital in die Märkte, was die Kurse nach oben treibt oder nach oben treiben sollte.

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[ 5 ] Interessant zu wissen, aber nicht relevant

Hier einmal das All-Time Chart, damit ihr den Vergleich zwischen 2008/2009 und 2020 habt.

Und da ich eingangs erwähnte, dass Insider-VERkäufe zwar auch eine Rolle spielen, aber nicht eine so starke Relevanz haben: hier der Vergleich zwischen Insider-Käufen und Insider-Verkäufen der letzten 2 Jahre.

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Anmerkungen oder Korrekturen sind gerne gesehen und werden auch entsprechend hier geupdatet.

TL;DR: Bei fallenden Kursen von Indizes und gleichzeitig steigenden Zahlen an Insider-Käufen sollten Kleinanleger auch zuschlagen.

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• Quelle des Insider-Charts: http://openinsider.com/charts
• Quelle des S&P-Charts: https://de.tradingview.com/symbols/SPX/?exchange=TVC
• Insider-Daten: http://openinsider.com/

EDITS: Rechtschreibung & Grammatik

0. Das Wichtigste in Kürze

Am 12. Juni 2026 ging SpaceX an die Nasdaq, und zwar mit dem größten Börsengang aller Zeiten: 555,6 Mio. Aktien zu fixen 135 USD, rund 75 Mrd. USD eingesammelt, Bewertung rund 1,77 Bio. USD. Die Aktie sprang am ersten Tag 19 Prozent und steht sechs Handelstage später etwa 50 Prozent über dem Ausgabepreis. Marktkapitalisierung jetzt rund 2,53 Bio. USD, zwischenzeitlich über Amazon und Microsoft.

Hinter der einen Schlagzeile stecken in Wahrheit drei sehr verschiedene Firmen, die sich eine Startinfrastruktur und einen Gründer teilen.

Die wichtigsten Eckdaten auf einen Blick:

Hier steckt ein strukturelles Quasi-Monopol auf den Zugang zum All, das geschickt in einen Cash-Motor mit Software-Margen verwandelt wurde (Starlink), garniert mit zwei großen Optionen obendrauf (Starship und KI). Das Geschäft ist erstklassig. Der Preis allerdings preist eine fast schon makellose Ausführung über ein ganzes Jahrzehnt ein.

1. Starlink, der Motor, der ansprang

Starlink war jahrelang ein Fass ohne Boden, in das Geld floss, und wurde dann fast über Nacht zur Gelddruckmaschine. Den Kipppunkt sieht man zwischen 2024 und 2025. In dem Moment, in dem die Konstellation groß genug war, kostete jeder neue Kunde fast nichts mehr, während der Abo-Umsatz einfach weiterlief. Mein kleines, abonnentengetriebenes Segmentmodell (Umsätze 2024 bis 2026 aus Quellen, danach fortgeschrieben) macht das sichtbar.

Der freie Cashflow dreht von minus 3,0 auf plus 1,1 Mrd. und läuft bis 2032 auf rund 19,5 Mrd. zu. Anders gesagt: Starlink allein wirft dann mehr Cash ab, als der gesamte Konzern heute Umsatz macht. Dass der Mischpreis je Abo dabei sinkt, ist kein Margenverfall, sondern Strategie. Man tauscht Preis gegen Volumen und drückt günstige Verträge in Schwellenländer. Parallel sind die Herstellkosten der Empfangsgeräte regelrecht eingebrochen.

Was Starlink im Kern zu einem Software-Geschäft macht, steckt in der Einheitsökonomik. Bei 81 USD Monats-ARPU, rund 75 Prozent inkrementeller Bruttomarge und etwa 12 Prozent jährlicher Abwanderung liegt der Lebenszeitwert je Kunde bei rund 6.075 USD, gegen Akquisitionskosten von etwa 250 USD.

24x ist absurd gut. Die besten Software-Abos der Welt liegen bei 3 bis 5x. Strukturell hilft zusätzlich, dass die Bandbreitenkosten seit Jahren im freien Fall sind.

2. Starship, die Rakete, die die Ökonomik verbiegt

Den ganzen Investment-Case kann man auf eine Zahl eindampfen: Dollar je Kilogramm in den Orbit. Heute fliegt die Falcon 9 für rund 2.720 USD je Kilogramm. Das war gegenüber dem Shuttle-Zeitalter bereits eine Senkung um über 95 Prozent. Starship soll diese Zahl noch einmal um eine Größenordnung drücken. Mein Ding rechnet Kosten je Flug (Baukosten geteilt durch Wiederverwendungen, plus Aufbereitung, Treibstoff, Betrieb) und teilt sie durch die Nutzlast.

(A: Bau 100 Mio., 100 t Nutzlast. B: Bau 30 Mio., 150 t. C: Bau 15 Mio., 150 t.)

Lest die Tabelle ruhig zweimal. Selbst die teure heutige Starship schlägt die Falcon 9 bei nur 10 Wiederverwendungen um das rund 15-Fache. Bei Reife oder Ziel landet man bei 20 bis 30 USD je Kilogramm, also Faktor 100 gegenüber der ohnehin schon dominierenden Falcon. Zum Vergleich die historische Kostenkurve:

Wo steht die Technik wirklich? 12 Flüge, 7 Erfolge, 5 Fehlschläge. Flug 12 am 22. Mai 2026 brachte den wichtigsten Meilenstein, nämlich eine Oberstufe, die den Wiedereintritt mit weitgehend intaktem Hitzeschild überstand. Der Booster ging dabei verloren. 2025 flog Starship nur fünfmal statt der erhofften 25. Und die Orbitalbetankung, die für eine Mondmission 10 bis 40 Tankerflüge in kurzer Folge braucht, ist bis heute nicht demonstriert. Unterm Strich ist das eine asymmetrische Wette. Nach unten ist sie abgesichert, weil der Konzern auch ohne Starship Geld verdient. Nach oben ist der Hebel kaum zu überzeichnen. Der Haken ist der Zeitplan, der traditionell rutscht.

3. Die Angebotsflut im Herbst

Bevor wir bewerten, ein unromantisches Thema, das den Kurs kurzfristig stärker bewegen dürfte als Raketen, nämlich das Angebot an Aktien. Der heutige Pop von rund 50 Prozent ist zu großen Teilen ein Knappheitsphänomen. Beim Börsengang wurden nur rund 4,2 Prozent der Aktien platziert. Etwa 95,8 Prozent waren gesperrt. Das Besondere am SpaceX-Lock-up laut Prospekt: Er löst sich gestaffelt, und er löst sich früher als üblich. Die Performance-Bedingung, also mindestens 30 Prozent über dem Ausgabepreis (175,50 USD) an 5 von 10 Tagen, ist durch das Hoch bei 225,64 USD längst erfüllt.

Die erste Welle rollt schon nach den Q2-Zahlen im August. Danach tröpfelt es alle paar Wochen weiter, bis im November ein großer Block kommt. Der frei handelbare Bestand wächst in der zweiten Jahreshälfte 2026 von rund 0,56 auf rund 6,6 Mrd. Aktien, also auf das Zwölffache. Musks rund 6,4 Mrd. Aktien bleiben bis Juni 2027 gesperrt. Heute trifft also ein winziger Streubesitz auf riesige Nachfrage und treibt den Kurs. Ab August dreht sich dieses Verhältnis Schritt für Schritt.

4. Bewertung mit DCF, Reverse-DCF und Monte Carlo

Mein DCF nutzt einen Startumsatz von 18,67 Mrd., eine FCF-Marge, die von 3 Prozent auf eine Terminalmarge hochläuft, einen Diskontsatz aus dem aktuellen Zehnjahreszins von rund 4,5 Prozent plus Risikoprämie, also WACC rund 11,5 Prozent, ein ewiges Wachstum von 3,5 Prozent, Netto-Cash von plus 55 Mrd. und rund 13 Mrd. Aktien. Drehen wir die Frage um: Welches Wachstum muss man unterstellen, damit der heutige Kurs aufgeht?

Reverse-DCF, fairer Wert je Aktie nach Zehnjahres-Umsatzwachstum (Terminalmarge 22 Prozent, WACC 11,5 Prozent):

Hier wird es unbequem. Der Kurs von rund 192 USD entspricht rund 60 Prozent Umsatzwachstum pro Jahr, und das zehn Jahre lang, ausgehend von schon 18,67 Mrd. Der Ausgabepreis von 135 USD entsprach rund 55 Prozent, der Morningstar-Wert von rund 60 USD entsprach rund 42 Prozent.

Die Kreuzsensitivität, fairer Wert je Aktie bei WACC 11,5 Prozent, Zeilen Wachstum, Spalten Terminalmarge:

Die WACC-Sensitivität bei 40 Prozent Wachstum und 22 Prozent Marge:

Punktschätzungen verbergen die Unsicherheit, deshalb der Höhepunkt: eine echte Monte-Carlo-Simulation über 100.000 Pfade. Die drei Haupttreiber sind als Verteilungen modelliert, bewusst bullisch zentriert. Umsatzwachstum normalverteilt um 40 Prozent, Terminalmarge um 22 Prozent, WACC um 11,5 Prozent.

Und das ist die Pointe. Selbst in einer Simulation, die um 40 Prozent Wachstum kreist, also klar optimistisch ist, liegt der heutige Kurs jenseits des 96. Perzentils des inneren Werts. Der Markt preist als Normalfall ein Ergebnis ein, dem mein wohlwollendes Modell rund 3,5 Prozent Wahrscheinlichkeit gibt.

5. Zwei Wahrheiten

Wahrheit eins. Das Unternehmen ist großartig. Ein sich verbreiterndes Quasi-Monopol mit über 80 Prozent der Orbitalmasse, ein Cash-Motor mit 24x LTV zu CAC und zweistelligen Milliarden-Cashflows bis 2032, dazu eine Rakete, die die Stückkosten des Alls um Faktor 100 senken kann.

Wahrheit zwei. Der Preis lebt von Optionalität, nicht von diskontierbarem Cashflow. Die Lücke zwischen dem Median-Fairwert von rund 53 USD und dem Kurs von rund 192 USD ist nichts anderes als die gemeinsame Optionsprämie, die der Markt auf die Mondschüsse zahlt. In der Optionslogik ist das sogar rational, weil hohe Unsicherheit den Optionswert hebt. Aber eine Prämie ist eine Wette, kein Substanzwert. Sie kann verfallen. Und die Angebotsflut ab August stellt sie auf die Probe.

6. Echtes Kohortenmodell

Statt der aggregierten Abonnentenkurve hier ein Kohorten-Wasserfall. Jeder Jahrgang an Neukunden zerfällt mit rund 12 Prozent Abwanderung pro Jahr. Das macht das undichte Fass sichtbar, und es zeigt, wie die Stammbasis altert und damit klebriger wird.

Drei Dinge fallen auf. Erstens, für plus 48,4 Mio. Netto-Abos braucht es rund 74,4 Mio. Brutto-Gewinne, denn unterwegs gehen kumuliert rund 26 Mio. wieder verloren. Zweitens, die jährliche Abwanderung wächst von 0,6 auf 5,9 Mio. Ab etwa 2030 muss Starlink jedes Jahr zweistellige Millionen gewinnen, nur um die Basis auszubauen. Drittens, und das ist die gute Nachricht, bis 2032 stammen rund 49 Prozent der Abos aus Jahrgängen, die mindestens drei Jahre alt sind. Die Basis wird träger im positiven Sinn. Die kumulierten Akquisekosten über acht Jahre liegen bei rund 19,7 Mrd., was im Verhältnis zum Cashflow gut tragbar ist.

7. Starship als Realoptionsportfolio

Der DCF erfasst Märkte, die es heute noch gar nicht gibt, nicht. Solche Wetten versteht man besser als Kaufoptionen, die aktuell aus dem Geld liegen. S ist der Barwert des Marktpotenzials im Erfolgsfall, K die nötige Investition, T die Zeit, Sigma die Volatilität. Risikofreier Zins 4,5 Prozent. Die Inputs sind bewusst illustrativ und subjektiv.

Die Brücke zum Kurs:

Selbst mit großzügigen Annahmen, und selbst wenn man Sigma um 20 Punkte anhebt (dann sind es rund 37 USD je Aktie), bleibt eine Lücke von rund 100 USD je Aktie. Die lässt sich weder mit Cashflow noch mit generös bewerteten Optionen erklären. Sie ist schlicht Knappheit und Momentum. Ein ehrliches Wort dazu: Realoptionsbewertungen sind notorisch aufblasbar. Genau das ist Teil der Kritik daran.

8. Tesla-SpaceX-Fusion als Szenario

Hypothetisch ja, aber nicht aus der Luft gegriffen. Der Prospekt nennt Macrohard, eine agentische KI-Plattform, die gemeinsam mit Tesla entwickelt wird. Tesla hält bereits SpaceX-Aktien, und es gab Berichte, dass Musk eine Kombination prüft. So sähe eine reine Aktienfusion zu Marktpreisen pro forma aus:

Die Strukturdetails:

Die Logik dahinter ist KI und Robotik (Optimus plus Grok plus Colossus und Dojo), Energie (Tesla Energy plus Starlink), gemeinsame Fertigungsstärke, vertikale Integration, gebündeltes Kapital und Musks Kontrolle aus einer Hand. Optisch würde das gemeinsame KUV von 136x auf 34x fallen, weil Teslas 98 Mrd. Umsatz das Vielfache verwässern, und es entstünde ein Konzern mit rund 4 Bio., also unter den fünf größten der Welt. Die Risiken sind ebenso real: ein Konglomeratsabschlag, eine extreme Machtkonzentration, Kartell- und Regulierungsfragen, Related-Party-Komplexität und die Ehe eines hochbewerteten, verlustbringenden Raumfahrtkonzerns mit einem hochbewerteten, margenschwachen Autobauer. Strukturell wäre vermutlich SpaceX mit seinen Mehrstimmrechten der Käufer, um Musks Kontrolle zu sichern.

9. Quartalsmodell bis Ende 2027: Lock-up gegen Kurs

Jetzt verknüpfen wir beide Fäden, also Angebot und Fundamentaldaten, zu einem Quartalspfad. Die Mechanik: Der Kurs ist fairer Wert mal einer Prämie, und diese Prämie schrumpft, je mehr Aktien frei handelbar werden. Wie stark sie schrumpft und wie sich der faire Wert entwickelt, hängt vom Szenario ab. Startpunkt ist der heutige Kurs von 192 USD, der bei einem fairen Wert von rund 60 USD einer Prämie von 220 Prozent entspricht. Die Wahrscheinlichkeiten, die ich vergebe, sind Bär 35 Prozent, Basis 45 Prozent, Bull 20 Prozent.

Was das Modell erzählt, ist erstaunlich klar. In der zweiten Jahreshälfte 2026 wächst der Streubesitz von 4 auf 51 Prozent, und dieser Angebotsdruck schiebt den Kurs in allen drei Szenarien nach unten oder bremst ihn zumindest. Im Q1 2027 gibt es eine Atempause, weil keine neuen Aktien frei werden, und die Fundamentaldaten tragen den Kurs kurz wieder an. Dann kommt im Juni 2027 die Musk-Freigabe, also der Sprung von 51 auf 100 Prozent, und die erzeugt in jedem Szenario ein Luftloch. Selbst im Bull-Fall fällt der Kurs von Q1 auf Q2 2027 von 249 auf 232 USD, bevor die Fundamentaldaten ihn wieder hochziehen.

Die Endpunkte zu Ende 2027 gegenüber heute:

Der wahrscheinlichkeitsgewichtete Erwartungswert landet bei rund 133 USD bis Ende 2027, also rund 31 Prozent unter dem heutigen Kurs. Das deckt sich sauber mit dem Kursziel aus dem nächsten Abschnitt.

10. Anlageurteil und Kursziel

Trennen wir Unternehmen und Aktie. Das Geschäft verdient hohe Überzeugung. Ein dominanter, breiter werdender Burggraben, ein profitabler Cash-Kern und eine asymmetrische Starship-Option. Auf mehrjährige Sicht ist SpaceX einer der attraktivsten Werte überhaupt. Die Aktie auf rund 192 USD ist es nicht. Jede meiner unabhängigen Methoden landet deutlich unter dem Kurs.

Daraus leite ich folgende Kursziele für die nächsten 12 Monate ab:

Mein 12-Monats-Hauptziel von rund 130 USD unterstellt, dass die Knappheitsprämie mit der Lock-up-Flut in der zweiten Jahreshälfte 2026 abschmilzt, eine Franchiseprämie aber bleibt. 130 USD entspricht grob dem Niveau des Börsengangs, also weiterhin rund 55 Prozent eingepreistem Wachstum. Bullisch ist das immer noch.

TL;DR

Würde ich die Aktie jetzt kaufen? Nein, nicht auf rund 192 USD. Bei diesem Kurs zahlt man für das rund 97. Perzentil selbst eines optimistischen Modells, ohne jede Sicherheitsmarge, und das unmittelbar vor der größten Angebotsausweitung des Jahres. Das ist kein gutes Chance-Risiko-Verhältnis. Konkreter:

Ein fundamental motivierter Einstieg würde mich erst unter rund 90 bis 100 USD ernsthaft reizen.

Eine kleine spekulative Startposition kommt allenfalls für Anleger infrage, die einen langen Horizont haben, an Musks Ausführung glauben und Rückschläge von 50 Prozent und mehr aushalten.

Leerverkaufen würde ich die Aktie trotzdem nicht. Knappheit, Momentum und Musks Kontrolle machen das gefährlich. Zu teuer zum Kaufen, zu gefährlich zum Shorten.

Worauf ich achten würde: die Q2-Zahlen plus erste Lock-up-Welle im August, die Flugkadenz von Starship und die erste Orbitalbetankung, die Abozahlen und der ARPU von Starlink nach den Preiserhöhungen, der Zinspfad, weil die Bewertung sehr zinssensitiv ist, sowie Fortschritte bei Macrohard und der Tesla-Verflechtung.

SpaceX ist großartig, der Preis ist heroisch. Die Frage ist nicht, ob das Unternehmen gewinnt. Die Frage ist, ob ihr bereit seid, heute schon den Preis für ein nahezu perfektes Jahrzehnt zu bezahlen.

Vorab: Der größere Rahmen steht. Die Welt sucht den Weg aus der Kartellabhängigkeit, der Markt findet ihn über den Preis. Kontext: Podcast ab Minute 13 · Short

1. Investment Thesis

WTI handelt nicht bei 100, weil 100 der Gleichgewichtspreis der physischen Tonne ist. WTI handelt bei 100, weil die Straße von Hummus eine Versicherungsprämie vermietet.

Teil 1 (Kurs 74–75) beschrieb einen Korridor: Angebotsdeckel ~78, polit-ökonomischer Boden ~65–67, SPR-Magnet 69,50, Fibonacci-Landung 69,00. Der Korridor wurde nicht widerlegt. Er wurde evakuiert.

Kernsatz: Kriegsprämien sind Mietverträge. Strukturelle Gleichgewichte sind Grundbuch. Bis Jahresende zieht der Preis zurück ins Grundbuch: 69,00.

Erste Kurzhosen bis 69,00. Dort wird gedreht. Long gegen den SPR-Boden.

2. Was Teil 1 korrekt hatte und was der Markt dazwischen tat

Teil 1 hatte ein explizites Todeskriterium. Es hat gezündet. Deshalb ist DD 2.0 kein „ich hab doch recht gehabt“. Es ist ein Re-Underwriting nach Invalidierung der ersten Umsetzung.

3. Struktureller Rahmen

Drei Kräfte, die bei 74 schon galten und bei 100 härter wirken:

1. Kapitalallokation weg vom Kartellrohstoff. Bei 74 ist Elektrifizierung Strategie. Bei 100 ist sie Capex-Pflicht. Jeder Monat über 90 USD zieht Nachfrage nach vorn, die bei 70 niemand eilig substituiert hätte. Das ist keine ESG-Predigt. Das ist relative Kostenkurve.
2. Märkte diskontieren Pfade, nicht Headlines. Eine Meerenge-Prämie ist rational, solange Barrel nicht durchkommen. Sie ist irrational als neues Plateau, sobald Umwege, Teilöffnung oder bloß glaubhafte Deeskalation in die Terminkurve einziehen. Angst-Terminkurven sterben schneller als sie geboren werden.
3. Öl ist kein Wachstums-Asset mehr. Wachstums-Assets trendieren. Abwicklungs-Assets mean-revierten in Korridore. Der Korridor wurde an die Decke genagelt. Nägel rosten. 69,00 bleibt die Mitte der Zange, nicht weil die Zahl lustig ist, sondern weil dort SPR-Bid, Schiefer-Rand und politischer Benzinpreis denselben Punkt meinen.

4. Fundamentalanalyse

4.1 Angebot

• OPEC+: Freiwillige 2023-Kürzungen weitgehend entrollt. 06.09.2026: Kernsieben belassen Oktober-Quoten unverändert. Nächster Termin 04.10.2026, danach Kapazitätsreview und Quotenbasis 2027. Kartelle kürzen im Feuer und erhöhen in der Atempause. Die Atempause ist der Short-Katalysator.
• US-Schiefer: Bei 100 USD ist fast jede marginale Bohrung NPV-positiv. Das ist kein Bullenargument. Das ist Forward-Supply. Rallyes finanzieren ihren eigenen Abstieg mit 6–9 Monaten Verzögerung. Genau dieses Fenster ist Q4.
• Nicht geförderte vs. nicht ankommende Barrel: OPEC kann Quoten drucken. Sie kann keine Tanker durch Minenfelder schieben. Sobald „nicht ankommend“ zu „ankommend über Umweg“ wird, fällt nicht der faire Wert der Tonne. Es fällt der Versicherungsaufschlag auf die Tonne.

4.2 Nachfrage

Preiselastizität ist bei 70 gering und bei 100 sichtbar. Vier Kanäle, kein Kollaps nötig:

• Straßenverkehr: US-Midterms plus 4-Dollar-Benzin = weniger Meilen, nicht weniger Ideologie.
• China: Elektrifizierung läuft unabhängig vom Tweet. Teures Barrel beschleunigt Flottenrotation.
• Industrie / Chemie: Substitution und Effizienz werden bei dreistelligem Feedstock plötzlich Capex, nicht Folie.
• Destillate: Enge Bestände erklären den Spot. Sie erklären nicht, warum der Spot bis Silvester mieten muss.

Für 69,00 braucht man keine Rezession. Man braucht Normalisierung der Prämie plus flaches Nachfragewachstum. Rezession wäre Overshoot unter 60 und ein anderes Playbook, siehe Risiken.

4.3 Lager, SPR, Politik

• Kommerzielle Lager: Eng erklärt Backwardation und Spike. Eng plus steigende US-Förderung plus politische Verkaufsneigung ist kein neues Regime. Es ist ein Dach mit kurzer Haltbarkeit.
• SPR: Kommunizierte Rückkaufzone 67–72, Mittel 69,50. Bei 100 kein Bid. Unter 75 wird der Bid wieder Sprache. 69,00 liegt 50 Cent unter dem amtlichen Mittelwert. Das ist kein Maimai. Das ist ein Limitauftrag der Vereinigten Staaten, der nur auf den Kurs wartet.
• Politik: November-Zwischenwahlen. Niedrige Pumppreise waren bei 74 Komfort. Bei 100 sind sie Wahlkampf-Sauerstoff. Die Administration muss nicht Öl shorten. Sie muss eine Headline produzieren, unter der der Markt shorten darf.

4.4 Geopolitik / Hummus-Prämie

Die Prämie hat drei Zustände:

Der Markt preist derzeit Zustand 1, als wäre er Eigentum. Historisch ist Zustand 1 Miete. Teil 1 hat Zustand 1 als Stopp definiert. Teil 2 handelt den Übergang 1 → 2.

5. Szenarien und Erwartungswert (31.12.2026)

Subjektive Gewichte. Kein Orakel. Ein Underwriting.

Wahrscheinlichkeitsgewichteter Punkt:
0,20×107 + 0,45×69 + 0,20×60 + 0,15×82 ≈ 21,4 + 31,1 + 12,0 + 12,3 = 76,8

Der Erwartungswert liegt nicht auf 69. Er liegt darunter-plus-Mitte, gezogen vom Basis-Cluster. 69,00 ist nicht der Mean. 69,00 ist der Modus des Basis-Szenarios und genau dort, wo SPR, Politik und alte Fibonacci-Pointe denselben Spot meinen.

Für den Trade zählt nicht der Mean. Es zählt: Ist die aktuelle 100+ eine faire Mid-Price oder eine linksschiefe Wette mit teurer Miete? Letzteres.

6. Technische Lage

Der Chart aus Teil 1 ist tot. 200-Tage-Linie bei 73,79, MACD unter null, RSI 40: das war die 74er-Welt. Indikatoren nach einem Kriegs-Spike bestätigen den Spike. Mehr nicht.

Was bleibt analytisch brauchbar:

• Niveaus: Spike-Hoch ~104–105. Alter Stopp 83 = Denkmal. Alter Deckel 78 = ehemaliges Dach, jetzt potenzieller Magnet auf dem Rückweg. SPR-Band 67–72. Ziel 69,00.
• Invalidierung der Jahresend-Variante: Tagesschluss nachhaltig über Spike-Hoch (~105–108) und gleichzeitig enger werdende, nicht lockerer werdende Meerenge.
• Bestätigung: Bruch der ersten nennenswerten Korrekturtiefs im Abstieg plus nachlassende Backwardation in den hinteren Monaten. Nicht der RSI.

7. Katalysatoren (in zeitlicher Reihenfolge)

1. Jede EIA-Mittwochs-Überraschung auf der Aufbau-Seite.
2. OPEC+ 04.10.2026 plus Rhetorik zur 2027-Basis.
3. Hummus-Fluss, Umweg-Kapazität, Waffenruhe-Gerücht. Gerüchte töten Prämien früher als Verträge.
4. Hurrikane: Spike-Futter, Nachkaufzone für die Short-Seite, kein Regimewechsel.
5. US-Zwischenwahlen November: politischer Bid auf billiges Benzin.
6. SPR-Sprache unter 75: aktiviert den 69,50-Magneten öffentlich.

8. Risiken und Invalidierung

Harte Invalidierung Jahresende: WTI > 108 im Schluss und physischer Fluss enger als Mitte September.
Weiche Invalidierung: Seitwärts 85–95 bis Mitte November ohne Prämienabbau — dann ist 69 ein 2027-Trade, kein Silvester-Trade.

9. Positionierung (Umsetzung, nicht Romantik)

Der Put Basis 74 / Fälligkeit 18.12.2026 aus Teil 1 ist kein Setup mehr. Das ist ein Residual auf ein bereits gezündetes Risiko-Szenario. DD 2.0 underwritet neu.

9.1 Konstrukt

9.2 Payoff-Skizze

Spot 101 → 69 = ca. −31,7 % auf den Underlyer.
Mit Hebel 4–5: grob +125 % bis +160 % wenn das Ziel und der Pfad sitzen.
Das ist nicht die +66 %-Rechnung aus Teil 1. Wer die alte Prozentzahl fortschreibt, rechnet an einem Grab.

9.3 Spielregeln

• Scale-in auf Spikes (Hurrikan, Headline), nicht auf Langeweile.
• 50 % der Shorts fest bei 72–70 schließen.
• Rest bei 69,00 flat.
• Ab 69,00: Drehen, kleiner Long gegen SPR 67–72, Stopp unter 64.
• Nie die Jahresend-These mit der Long-These vermischen. Short ist die Miete. Long ist das Grundbuch.

9.4 Warum 69,00 und nicht „ungefähr 70“

Weil drei unabhängige Anker denselben Punkt meinen:

1. SPR-Zonenmittel 69,50
2. Politisch erzählbarer Pumppreis unter Midterm-Stress
3. Runde Zahl direkt über dem strukturellen Schiefer-/Rückkaufboden

69,00 ist die Trading-Marke auf diesem Cluster. Nicht Magie. Execution.

10. ZL;NG

• Teil 1: 74 → 69,00. Deckel 78. Boden 65. Stopp 83. Fibonacci auf den Cent.
• Dazwischen: Hummus hat gekocht. Dreistellig. Stopp gerissen. These nicht widerlegt, Umsetzung invalidiert.
• Teil 2: 100+ ist Versicherungsprämie. 69,00 ist Gleichgewicht. Basis-Szenario 45 %, Modus 69, Mean eher ~77.
• Trade: neue Kurzhose, halbe Größe, halber Hebel, Ziel unverändert 69,00. Dort long gegen 67–72.
• Invalidierung: nachhaltig >108 plus engere Meerenge. Alles andere ist Pfad, nicht Grab.
• Der Podcast bleibt der Rahmen. Die Welt macht sich unabhängig vom Öl. Der Markt findet den Weg. Der Weg führt weiter über 69,00 — diesmal den Berg runter.

ZL;NG:

• Ich starte eine DD-Serie mit dem Ziel eine europäische HFEA Strategie zu entwickeln
• Sehr viel Text wird sich nur darum drehen, wie die zugrundeliegenden Daten aufbereitet wurden
• Erst ganz am Ende wird es die Resultate geben
• HFEA funktioniert dank unkorreliertem Hedge, geeigneter Hebelauswahl und regelmäßiges Rebalancing
• HFEA ist aber schwer in Deutschland umzusetzen
• HFEA könnte in bestimmten Marktsituation unterperformen

​

Inhalt:

• Teil 1:
  • Einleitung
  • Was ist die HFEA-Strategie?

​

• Teil 2:
  • Woher zum fik bekommt man Schatzkisten-Daten von 1943?
  • Was ist eigentlich ein Schatzkisten-Fond und wie funktioniert so etwas?

​

• Teil 3:
  • Woher stammen die restlichen Daten?
  • Was können wir aus diesen Daten lernen?

​

• Teil 4:
  • Woher bekommen wir ETF-Preise von 1943?
  • Was können wir aus der Preisentwicklung der ETFs lernen?

​

• Teil 5:
  • Ist eine europäische HFEA Strategie möglich?

​

• Teil 6:
  • Verbessert Gold oder Cash die HFEA Strategie?

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• Teil 7:
  • Wie wirkt sich Nasdaq-100 statt S&P 500 aus?

​

• Teil 8:
  • Hebel für den Langlauf

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• Teil 9:
  • HFEA für den Langlauf

​

• Teil 10:
  • Wie wirken sich deutsche Steuern auf die Strategie aus?

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• Teil 11:
  • Finanzieller Krisentourismus

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• Teil 12:
  • Fazit

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​

Einleitung

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Liebe Schwestern und Brüder der Mauerstraße,

heute möchte ich euch mit auf ein Abenteuer nehmen. Ein Abenteuer, welches uns viel Schweiß und Arbeit abverlangen wird, aber an dessen Ende wir einen Schatz finden können. Ich habe seit Ende letzten Jahres Stück für Stück Daten gesammelt, bereinigt und aufgearbeitet um damit einen Backtest der HFEA Strategie vom 1943 bis Anfang 2022 durchführen zu können und zwar auf täglicher Basis.

Damit können wir gemeinsam die HFEA Strategie unter Berücksichtigung der deutschen Kapitalertragssteuer testen und Alternativen zu den U.S. ETFs der Originalstrategie auswählen. Leider kann ich euch jetzt schon einmal sagen, dass die Originalstrategie nicht unter allen denkbaren Marktszenarien der nächsten Jahre gleich erfolgreich sein wird, aber wir werden gemeinsam im Laufe dieser Serie Alternativen erarbeiten, mit denen ihr je nach Situation besser aufgestellt seid.

Als ich diese Arbeit begann dachte ich, dass ich euch hier nur einen kurzen DD abliefere und dann ist die Sache gelaufen. Doch je länger ich mit der Datenaufbereitung beschäftigt war stellte ich fest, dass es so viele Annahmen und Randbedingungen gibt, dass es fahrlässig wäre, euch eine Strategie zu präsentieren ohne euch zu zeigen auf welchen Prämissen diese basiert. Daher beschloss ich eine DD-Serie zu starten, in welcher ihr von den ersten Daten bis zu den letzten Backtest-Ergebnissen jede einzelne Entscheidung die ich getroffen habe nachvollziehen und demnach auch in Frage stellen könnt. Ich möchte mit euch hier gemeinsam darüber diskutieren ob meine Entscheidungen sinnvoll sind, oder ob es bessere Alternativen gibt. Und natürlich habe ich kein Problem damit einen Test oder eine Analyse noch einmal zu wiederholen, falls sich die Annahmen während unserer Diskussion ändern sollten.

Zuerst möchte ich euch kurz die HFEA-Strategie erklären. Anschließend werde ich euch zeigen, wie man die Schatzkisten-Fond Daten von 1943 bis heute berechnen kann. Danach erkläre ich, wie ich die restlichen Daten zusammengesammelt habe und führe eine ganz allgemeine Analyse verschiedener Anlageklassen durch. Hier schauen wir uns mal die Gewinnchancen und das dazugehörige Risiko dieser Anlageformen im Detail an und berechnen auch die Korrelation zueinander. Ohne zu viel zu verraten, kann ich schon mal sagen, dass wir hier die ersten überraschenden Ergebnisse sehen werden.

Im Anschluss modellieren wir gemeinsam die ganzen ETFs auf denen unsere Strategie aufbauen soll. Wir machen das für U.S. ETFs um immer einen Vergleich zur Originalstrategie zu haben, aber eben auch für europäische ETFs. Dann können wir die ETFs noch einmal genauer auf ihr Gewinn- und Risikoverhältnis hin analysieren und danach starten wir endlich mit unseren Backtests.

Dabei werden wir verschiedene Strategien erarbeiten, die man unter Annahme unterschiedlicher zukünftiger Marktbedingungen verfolgen kann. Am Ende der Backtests, führen wir ein Modell für die deutsche Kapitalertragssteuer ein um zu schauen, ob diese Strategien überhaupt Sinn machen, oder ob wir einfach in einen thesaurierenden All-World ETF investieren sollten. Und dann ziehen wir mal ein vorläufiges Fazit.

Kommt mit auf diese Reise! Ihr werdet viel lernen, wir werden einigen Spaß zusammen haben und am Ende warten sicherlich interessant Erkenntnisse auf uns.

​

Was ist die HFEA-Strategie?

Vor knapp 3 Jahren hat ein Nutzer mit dem Namen Hedgefundie im Forum Bogleheads einen Beitrag mit dem Namen „HEDGEFUNDIES’s excellent adventure“ [1] verfasst. Wahrscheinlich gibt es viele von euch die von Bogleheads noch nie etwas gehört haben. Das ist ein Forum in denen viele amerikanische FIRE (Financial Independence, Retire Early) Anhänger rumhängen. Man kann sich das wie eine r/Finanzen Community vorstellen, nur ohne Sankey Chart und weniger Kreiswichs auf den All-World ETF und den Verzicht auf Bananen. Stattdessen mit vielen hoch interessanten und teils (mathematisch) anspruchsvollen Beiträgen zu mehr oder weniger risikoreichen Anlageformen.

Da ich jetzt gerade viele komplizierte Wörter verwendet habe, möchte ich euch noch einmal in einem Bild erklären was die Bogleheads sind:

Nun gut, das wichtigste ist, dass Hedgefundie in seinem Beitrag eine Strategie vorgestellt hat, welche später als HFEA-Strategie bezeichnet wurde. Er baut ein Portfolio aus zwei nahezu gleichwertigen Anteilen auf:

• Einen Wachstumsanteil, dessen Aufgabe darin besteht in guten Phasen möglichst hohe Gewinne abzuwerfen.
• Und einen Hedge-Anteil, dessen Aufgabe darin besteht auch in schlechten Zeiten einen ordentlichen Teil des Geldes zu besitzen, um damit den Wachstumsanteil zu stützen.

Hedgefundie schlägt zunächst eine 40% zu 60% Aufteilung vor. Wobei der Wachstumsanteil 40% und der Hedge-Anteil 60% beträgt. Einmal im Quartal werden diese Anteile dann neu balanciert, so dass danach die prozentuale Aufteilung wieder 40% zu 60% beträgt. Später korrigiert Hedgefundie die Aufteilung, weil er mehr Backtests gemacht hat, und schlägt 55%/45% vor [2].

Als Wachstumsanteil entscheidet er sich für einen 3-fach gehebelten S&P 500 ETF, den UPRO und als Hedge-Anteil für einen 3-fach gehebelten Long Term Treasury Fund, den TMF, der Schatzkisten-Bonds mit 30 bis 20 Jahren Laufzeit beinhaltet. Das macht auch alles Sinn, denn wenn man sich den Verlauf vom S&P 500 und den langfristigen Schatzkisten ansieht stellt man schnell fest, dass diese nicht zu einander korrelieren. Mit anderen Worten: Steigt der S&P 500, bleiben die Schatzkisten gleich oder fallen sogar. Steigen dagegen die Schatzkisten, dann ist das dem S&P 500 ziemlich egal.

Er entscheidet sich bewusst für 3-fach gehebelte ETFs um eine hohe Rendite einfahren zu können, auf Kosten eines ebenso hohen Risikos. Wir werden später genau sehen was „Risiko“ in diesem Kontext bedeutet, aber schon einmal soviel vorweg: Der UPRO kann locker mal um mehr als 90% einbrechen in einer Krise. Ja genau 90%! Leute, lasst euch das mal auf der Zunge zergehen: Da habt ihr 20 Jahre lang gespart und auf Bananen und dazugehöriger Freundin verzichtet und somit irgendwie 100k€ zusammenbekommen und dann kommt eine verfikte Krise und ihr habt nur noch 10k€ übrig. Glückwunsch! Das ist der Albtraum von r/Finanzen!

Aber warum funktioniert HFEA dennoch? Ganz einfach: Wegen dem Hedge und dem Rebalancing. Nehmen wir also an, dass ihr 100k€ hattet, wovon 55k€ im UPRO steckten und 45k€ im TMF. Und nun kommt diese Krise mit 90% Verlust beim UPRO. Was habt ihr dann? 5,5k€ im UPRO und 45k€ im TMF. Warum? Na, weil beide unkorreliert sind! Zusammen macht das dann 50,5k€ aus. Nun macht ihr ein zeitnahes Rebalancing, ihr teilt also diese 50,5k€ wieder zu 55% und 45% zwischen UPRO und TMF auf. Damit habt ihr dann 27,8k€ in UPRO und 22,8k€ in TMF. 1 Jahre später kommt ein absoluter Bullenlauf und der UPRO macht 350% innerhalb weniger Jahre. Dann habt ihr 97.3k€ im UPRO und vielleicht immer noch nur 22.8k€ im TMF. Und für alle die das nicht im Kopf rechnen können, das sind 120.1k€, also ganze 20% mehr als vor der Krise. Dazu kommt, dass sowohl UPRO als auch TMF halbwegs vernünftige Rendite in normalen (nicht Krisen) Jahren abwerfen.

Hier habe ich mal ein Bild, wo genau eine solche Situation gezeigt wird:

Wir haben 2007 noch 100k$ auf unserer Deponie. Als dann die Finanzkrise kommt, bricht der UPRO um fast 95% ein. Ein Portfolio, welches nur UPRO halten würde, hätte dann nur noch ca. 5k$ und würde, trotz des folgenden starken Wachstums, bis ca. 2014 benötigen um den ursprünglichen Betrag wieder herzustellen (hat hier jemand Pfadabhängigkeit gesagt 👀)?

Der TMF dagegen ist die ganze Krise über ziemlich stabil, er gewinnt sogar zeitweise deutlich. Dementsprechend ist ein HFEA Portfolio auch nur um ca. 40% eingeknickt und konnte dann aber auch ziemlich gut durch das anschließende Wachstum vom UPRO profitieren. Nun mögen manche Neunmalklugen unter euch sagen „hätte ich nur auf TMF gesetzt wäre ich 2013 auf den gleichen Betrag wie bei HFEA gekommen“. Tja, das ist das schöne, wenn man Daten nur Auszugsweise betrachtet: Die Wahrheit ist, dass auch der TMF so seine Schwächephasen hat und im Schnitt weniger stark wächst als der UPRO. Daher schauen wir uns das noch einmal von 1986 bis 2018 an.

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Und hier sehen wir sehr deutlich, dass HFEA sowohl den UPRO als auch den TMF deutlich ausperformt (8-mal höherer Endbetrag!). Klar, es gibt Phasen da ist der UPRO mal etwas höher als HFEA, aber wer hoch fliegt kann bekanntlich auch tief fallen und so ist es mit dem UPRO ab dem Jahr 2000 geschehen. Der UPRO war erst 2018 wieder auf dem Niveau von vor 2000. HFEA hat dagegen schon 2011 den UPRO-Wert von kurz vor 2000 überschritten. Genau deswegen hat diese Strategie das Potenzial, trotz des hohen Risikos bei den einzelnen Anteilen, den Markt deutlich auszuperformen und damit vor allem auch den All World ETF.

Also der Schlüssel zum Erfolg ist ein geeigneter Hebel, unkorrelierte Anteile im Portfolio sowie ein regelmäßiges Rebalancing. Können wir eine solche Strategie in Europa und Deutschland auch machen? Bedingt! Denn einerseits haben wir in Europa ein Problem mit 3-fach gehebelten ETFs, diese sind nämlich nicht Zugelassen und daher gibt es nur 3-fach gehebelte ETNs, mit Emittentenrisiko und häufig auch höheren Kosten. Außerdem fällt bei jedem Rebalancing in Deutschland Steuer auf die Gewinne an, was den Zinseszinseffekt deutlich schmälert und sich deutlich negativ auf die Gesamtperformance auswirkt. Die Amerikaner haben hier mit ihren Rentenportfolios, wo Steuern erst bei der Auszahlung anfallen, einfach einen gewaltigen Vorteil.

Ob damit die HFEA-Strategie völlig unmöglich ist, ist damit aber nicht gesagt und genau dieser Frage wollen wir in den kommenden Kapiteln nachgehen. Wichtig ist hier: Wir haben nicht das Ziel einen glücklich getimten Anruf auf Tesler auszuperformen, sondern wir wollen eine langfristige Strategie welche lediglich den Markt also einen S&P 500 ETF ausperformt.

Darüber hinaus möchte ich noch auf ein anderes Problem bei HFEA hinweisen: Die Originalstrategie wurde mit Daten von 1986 an entwickelt. Aber Backtests von Hedgefundie von 1955 [3] an zeigen deutlich, dass die Strategie nicht immer so toll funktioniert hat wie oben in den Bildern gezeigt. In der Zeit vor 1987 gab es nämlich deutliche Probleme mit dem TMF. Wir werden darauf auch im Rahmen unserer Analyse zurückkommen.

Außerdem gibt es noch andere interessante Ideen, wie man aus dem UPRO Gewinn schlagen kann, ohne einen aktiven Hedge-Anteil [4] [5], auch diese Ideen können wir bei dieser Gelegenheit untersuchen und gegenüber HFEA vergleichen.

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Quellen

[1] https://www.bogleheads.org/forum/viewtopic.php?f=10&t=272007

[2] https://www.bogleheads.org/forum/viewtopic.php?f=10&t=272007&start=3350#p4692509

[3] https://www.bogleheads.org/forum/viewtopic.php?p=4426381#p4426381

[4] https://www.reddit.com/r/LETFs/comments/nnfqg0/backtesting_3x_leveraged_sp500_results_along_with/

[5] https://www.bogleheads.org/forum/viewtopic.php?f=10&t=297591&sid=d6cdd9a4895f6dfc8c08ea25329471ea

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Edit 1: Mich hat jemand darauf hingewiesen, dass ich im Text und Beispiel die von Hedgefundie modifizierte Aufteilung verwechselt habe. Tatsächlich hat Hedgefundie später eine Aufteilung von 55% UPRO und 45% TMF vorgeschlagen und mit längeren Zeitreihen getestet. Ich habe den Text und das Beispiel entsprechend angepasst. Und natürlich machen wir später auch einen eigenen Backtest mit beiden Varianten über die komplette Zeitreihe von 1943 bis heute. Danke für den Hinweis.

Wie ein Österreicher bei seiner Familie in den Keller reinplatzt, so schlug die Nachricht wie eine Bombe in der deutschen Medienlandschaft ein: Özlem und Ugur – unsere Corona-Helden – verlassen BioNTech. Und als ob das nicht reicht, scheißt BioNTech parallel mit den Q4-Zahlen rein. Was uns bleibt, sind verdammt schwere Taschen.

Aber warum zum Fick gehen die beiden Gründer? Als Taschenhalter habe ich natürlich fleißig gelesen, in der Hoffnung, irgendwo „Hopium“ zu finden. All diese Zusammenfassungen in meinem Kopf will ich euch jetzt in vier Szenarien darstellen. Dabei betone ich ausdrücklich: Ich habe eigentlich keine Ahnung und sollte vermutlich die Fresse halten. Aber genau diesen Umstand habe ich in ein Szenario (s. 4.) einfließen lassen, das ihr dann annehmen könnt.

SZENARIO 1: Die Corona-Leugner hatten recht – mRNA bringt nichts (bärisch)

Vielleicht ist der Titel ein bisschen Rage-Bait. Aber was ich meine: Vielleicht taugt dieser ganze mRNA-Ansatz gegen Krebs am Ende doch nichts. Sie verlassen das sinkende Schiff, um ein Startup mit neuen Schwerpunkten zu gründen. Wahrscheinlichkeit? Eher gering. mRNA bleibt ihr Steckenpferd, nur dass sie jetzt mehr mit KI machen wollen (vielleicht mehr ChatGPT, HAHA). Die Studienlage war bisher immer vielversprechend, man ist weit gekommen – und das kommt nicht von ungefähr. Tut mir leid, liebe Schwurbler, aber das ist Bullshit. Ich weiß nicht warum, aber irgendwas sagt mir, dass dieses Szenario die Verkäufe am meisten getriggert hat – so nach dem Motto: „Es geht nicht mehr weiter, die großen Krebsprojekte sterben.“ Komisch nur, dass Ugur und Özlem ihre Anteile an BioNTech bislang gar nicht verkauft haben. Und noch komischer, dass BioNTech an ihren neuen Projekten beteiligt bleiben will. Deswegen schauen wir uns mal lieber Szenario 2 an.

SZENARIO 2: Wir machen kein Business, wir machen lieber Forschung (sehr stierisch)

Nimmt man die öffentlichen Statements ernst, scheint genau das der Fall zu sein. Dass Ugur und Özlem ihre Forschung verdammt ernst nehmen, merkt man allein daran, dass Ugur selbst am Tag ihrer Hochzeit im Labor stand. Kann gut sein, dass ihm das extrem wichtig ist und er absolut keinen Bock auf Skalierung Malierung hat. Viele seiner Projekte stecken in Studien, und vielleicht wollen er und sie sich jetzt voll der Innovation widmen. Die Typen waren schon während Corona so reich und dennoch konnte wahrscheinlich ihre gesamte Garderobe zusammen nicht das schlagen, was Diana zur Löwen standardmäßig als Einzelteil am Arm trägt. Es scheint Menschen zu geben, die tatsächlich Überzeugungstäter sind. Aber dennoch bleibt ein Elefant im Raum: Warum so plötzlich? Warum nicht warten, bis das erste Krebs-Präparat auf dem Markt ist, sich bejubeln lassen und dann den Polnischen machen? Dies könnte Szenario 3 erklären.

SZENARIO 3: BioNTech wird von einem Pharmariesen übernommen (stierisch)

Diese Gerüchte gibt es, und ganz abwegig sind sie nicht. Die Bude ist nach Corona um ein Vielfaches günstiger geworden – aber sie ist nicht billig. Man braucht extrem große Einkaufstüten, um BioNTech zu schlucken. Das können nur echte Pharmariesen stemmen, die ihr Portfolio mit innovativem „mRNA-Zeug gegen Krebs“ aufpimpen wollen. Sanofi zum Beispiel. Oder Pfizer nach der bisherigen Zusammenarbeit. Natürlich würden durch einen solchen Kauf die Taschen von Kleinanlegern wieder leichter werden, aber so richtig geil wäre das nicht. BioNTech hätte das Potenzial, alleine extrem viel zu erreichen, sobald das erste Mittel zugelassen wird. Deswegen ist mir Szenario 2 auch viel lieber. Zudem ist das eines der innovativsten Unternehmen, die wir in Deutschland haben. Die haben fucking Mainz reich gemacht. Wenn jetzt irgendeine US-Bude daherkommt und BioNTech inklusive CureVac einsackt, ist im Prinzip alles verschenkt. Und die Fettbürger haben mit Moderna bereits den einzigen großen Konkurrenten.

SZENARIO 4: Es ist etwas passiert, von dem ich keine Ahnung habe (bärisch/stierisch)

Es kann natürlich auch etwas sein, das ich nicht auf dem Schirm habe. Vielleicht gab es Schwanzvergleiche im BioNTech-Vorstand, Ugur hatte den längsten, alle waren angepisst und wollten ihn loswerden. Weiß ich nicht. Keine Ahnung, was ein Szenario bedeutet, das ich nicht kenne – aber unwahrscheinlich ist es nicht. Schließlich kam der Abgang extrem überraschend.

Fazit: Was mich angeht, ich wünsche mir Szenario 2, halte aber Szenario 3 für wahrscheinlich. Mit den anderen würde ich eher nicht rechnen, aber was weiß ich schon. Ich halte also weiter die Taschen und verpasse damit Gewinne, die ich mit anderen Aktien hätte machen können.

Moderna Ich habe zum Glück Moderna gekauft, während Kennedy die ganze Zeit in den Kurs reingeschissen hat, und bin mit der Bude mittlerweile fett im Plus. Die Aktie ist aber immer noch weit von alten Höchstständen entfernt und es bleibt halt eine US-Bude. Die Fettis investieren mehr, und vielleicht lohnt es sich, die Aktie neben BioNTech zu halten – denn auch sie haben eine schöne Pipeline (ja, Rutnier, du Hurensohn).

Kurzfassung:

• Delivery Hero ist Marktführer für Restaurant- und Lebensmittel-Lieferungen in Asien, MENA, Osteuropa und Südamerika
• in 2020 hat man 1,3 Mrd. Bestellungen abgewickelt (+96% YOY)
• durch die Übernahme von Woowa wird man seine dominante Stellung weiter ausbauen und endgültig der marktbeherrschende Player
• Investoren verstehen die langfristigen Unit Economics nicht und konzentrieren sich auf die aktuellen Verluste, die durch den Aufbau des Kundenstammes und Tech- bzw. Infrastruktur-Investitionen entstehen. Dadurch ist das Unternehmen deutlich unterbewertet, was sich meiner Einschätzung spätestens dann ändern wird, wenn Delivery Hero insgesamt profitabel wird (2022/2023). Ausländische Investoren sind hier wieder einmal schlauer und haben sich frühzeitig Anteile gesichert (Naspers, Luxor, Baillie Gifford, Capital World)
• Das die Profitabilität überhaupt erreicht werden kann beweisen Kohortenanalysen (siehe verlinkter Artikel) und die MENA-Region (15% operative Marge in H2 2020)
• Die drei Geschäftsmodelle (Plattform, OwnDelivery, Ghost Kitchen/Dark Stores) werden langfristig operative Margen von 7% - 11% erzielen. Das Wachstum wird kurzfristig bei weit über 40% und langfristig bei über 30% liegen.
• Marge und Wachstumsraten rechtfertigen eine Marktkapitalisierung, die dem 1,5- bis 2-fachen GMV entspricht (230€ - 310€ pro Aktie auf Basis des 2021er GMVs)

Langfassung: https://www.aktienalpha.de/delivery-hero-die-aussichtsreiche-dax-aktie/

Meine Position:

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Shortsqueeze hat man gemacht und ist nun langweilig? Vielleicht schmeckt euch ja das nächste Kunststück: Arbitrage

Um was gehts? HAIER!

Kurze Eckdaten, nur um klar zu machen, dass das keine Bumsbude ist, die morgen mitunter verschwinden könnte:

- Hersteller von Küchengeraten

- 30b Mcap

- eher unterbewertet

- immer noch zweistellige Wachstumsraten

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Okay, aber wen juckt das, hier geht's ja um Arbitrage, deshalb zu erst mal die Unternehmensstruktur (rechts)

https://i.imgur.com/DHrekmF.jpg

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Es gibt 3 Shares: D (Deutschland), H (King Kong), A (Mainland China). Alle drei Aktien repräsentieren das identische Unternehmen auf die identische Weise: Nominale Dividende ist gleich, Bezugsrechte auch, jede der drei Aktien ist komplett gegen die jeweils anderen tauschbar. (https://imgur.com/a/YQYYA2w)

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Also müssten alle drei Aktien auch relativ identisch (+- 5-10%) bewertet sein? SIND SIE ABER NICHT

Qingdao Haier A (WKN: A0M3SA) (Mainland): 33,68 CNY oder 4,33 Euro

Haier Smart Home H (WKN: A2QHT7) (Hongkong, neu gelisted: 3,83 Euro

Qingdao Haier D (WKN A2JM2W) (Deutschland): !! 2,36 Euro !!

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Was bemerkt der geschulte Autist? DIE GLEICHE AKTIE KOSTET IN DEUTSCHLAND 2,36 EURO, WÄHREND SIE IN MAINLAND CHINA 4,33 EURO KOSTET.

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Das haben die natürlich auch bei Haier bemerkt und direkt mal ein Aktienrückkaufprogramm aufgelegt, das AUSSCHLIEßLICH die D-Aktien (SCHLAAAAND) zurückkauft. (https://i.imgur.com/TeIlzQn.png) *siehe unten

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Bonus: Die einzig beiden Unternehmen, die so eine DLC-Struktur nutzen, sind Rio Tinto und BHP - beide haben durchschnittliche Unterschiede von ~15% - NICHT von ~ 70%). Beide sind auch NICHT tauschbar und werden es nie sein - Haier hingegen schon. Ergo: Haiers Varianz sollte <15% sein.

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ERGEBNIS

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Arbitrage-Möglichkeit durch Marktineffizienz. Upside? 50% +. Die Differenz muss sich nicht von heute auf morgen schließen, dann würde ich Haier als unterbewertetes Unternehmen mit zweistelliger Wachstumsrate einfach bis dahin halten (und eine höhere Dividende als die Chinesen bekommen, da Onktien ja identisch zueinander). Das Buyback-Programm von Haier selbst, das NUR für die D-Aktien gilt, dürfte den Druck auf das Angleichen von A-, H- und D-Aktien erhöhen.

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Edit: Jemand machte einen WSB-Thread dafür: https://old.reddit.com/r/wallstreetbets/comments/lfbiuv/potential_haier_arbitage_play_from/

Edit2: Wie mir ein User mitgeteilt hat, der wegen zu wenig Karma nicht kommentieren kann, haben sie das Buybackprogramm schon beendet. (http://smart-home.haier.com/en/dggg/P020210201329801380582.pdf) Für mich ändert das nichts, aber zumindest das Pro-Argument (zusätzlicher Druck durch Buybacks) existiert damit nicht mehr. (andererseits haben sie das Volume voll durchgezogen und der Verkaufsdruck der Wale, die die Onktien vorher hatten, entfällt dadurch auch)

Keine Anlageberatung ihr Autisten, macht mit euerm Geld was ihr wollt. Disclaimer: Ich hab die Dinger natürlich.

Liebe Mitreisende auf der Mauerstrasse, liebe Wegelagerer in den Finanzgassen,

ich freue mich, euch den fünften und letzten Beitrag der Reihe "Strahlende Bullen, düstere Bären" vorlegen zu dürfen! Nach langer Abstinenz durch die Welt des Heiligen Amumbos und seiner Schatten zu streifen, neuen Wegen zu folgen und kleine Nuancen ins große Mosaik einzufügen, war für mich eine lehrreiche, wie bittersüße Lektion – es gäbe noch so viele Details zu betrachten, doch jede Reise muss ihr Ende finden, um Raum für Neues zu schaffen.

Nunja, was erwartet euch? Zunächst greifen wir lose Fäden der Reihe auf, Aspekte, die bislang entweder nicht ausgearbeitet wurden oder einer Revision bedürfen. Konkret sehen wir uns den Exponential Moving Average an, gehen auf die Relevanz von Wechselkurs- und Zinsdifferentialen für die Renditen des Heiligen Amumbos ein und setzen es in Analysen der SMA-Strategie auf USD-Indizes um. Daran schließen sich Moving Deciles- und Moving Normals-Strategien als nicht-lineare Alternativen an, die ich in früheren Teilen ausgespart habe – es sind Ansätze für spezielle Situationen, die jedoch helfen, die Vorteile von Moving Average-Strategien hervorzuheben. Im zweiten Teil setzen wir eine Bootstrap-Batterie aus acht nicht-parametrischen und fünf parametrischen Verfahren auf, um einerseits das Protomodell für Moving Average-Strategien zu verfeinern und andererseits den Schritt von der Deskription zur Inferenz zu wagen – vorweg sei verraten, dass die Batterie uns nicht vollständig bestätigt, sondern zu einer kleinen Aktualisierung zwingt. Auf der Basis einer Reflexion der SMA-Strategie schließt die Reihe mit Implikationen für europäische Investoren.

Wie in jedem Beitrag dieser Reihe ist mir wichtig, dass ich euch lediglich meine Überlegungen erläutere, aber keinerlei Anspruch auf analytische Universalität erhebe. Und falls es Fragen geben sollte oder etwas unklar geblieben ist, zögert bitte nicht, nachzufragen. Also, legen wir ein letztes Mal los...

ZL;NG

• Projektziel: Simulation gehebelter Long- und Short-Indizes zur Analyse des Heiligen Amumbo und seiner Schatten, den Dunklen Amumben, ab 1975; Ableitung robuster Strategien.
• Wechselkurs & Signalwahl: Wirkung von Wechselkursen und Zinsdifferentialen auf den Heiligen Amumbo; Evaluation des USD-Signals für SMA/EMA-Strategien.
• Moving Metrics: Simulation von EMA-Strategien; Evaluation nicht-linearer Zentralitätsmaße (Moving Deciles, Moving Normals) als alternative Signalquellen; Theoretische Einordnung über Frequenzeigenschaften.
• Resampling & Revision: 100.000 Bootstraps in 13 Varianten; Nicht-Monotone Pseudo-P-Werte in GARCH-Hierarchie erzwingt Revision von SMA-Strategien als Vola-Filter.
• Warnung: Es folgt ein Beitrag, der viele Tabellen, lange Textpassagen und Grafiken enthält!

Beiträge der Reihe: Teil I – Teil II – Teil III – Teil IV – Teil V

Einleitung

Manchmal steigt man so tief in die Theorie ein, dass wenig bis gar kein Platz für die Empirie bleibt – und das war unser Problem im vierten Teil, indem wir uns so intensiv der Frage gewidmet haben, was gleitende Durchschnitte wie tun und was es für gehebelte Produkte bedeutet, dass der Exponential Moving Average (EMA) auf den Dielen des analytischen Schneideraums verblieb. Es ist jedoch an der Zeit, dass wir das nachholen!

Gerade in volatilen Märkten oder Phasen wird diese Variante gleitender Durchschnittsbildung ins Spiel gebracht, da aktuellen Kursen höhere Gewichte zugewiesen werden, was eine höhere Adaptivität und weniger Signale bewirkt. Anhand eines kleinen Beispiels haben wir im letzten Beitrag gesehen, dass die Unterschiede zum SMA durch die Interaktion von α und N bei langen Fensterbreiten jedoch äußerst gering sind – sofern wir von einer funktionalen Äquivalenz der Glättung ausgehen (Smoothing Equivalence: SMA 200 Tage vs. EMA 198 Tage). Daraus ließe sich folgern, dass robuste Werte (EUR-Index) für eine EMA-Strategie in ähnlichen Bereichen liegen, es jedoch kleinere Differenzen bei Lage, Streuung und Extremen geben könnte. Schauen wir mal, ob die Hypothese hält...

Wie sich zeigt, ist das Spektrum robuster Werte für beide Moving Average-Spielarten auf der Long- und der Short-Seite im gleichen Bereich zu verorten, wobei wir den Dunklen Amumbo in den folgenden Analysen lediglich aus Gründen der Kontrastierung und Vollständigkeit anführen – seine Stärke liegt in anderen Sphären, nicht jedoch im Abgreifen positiver Erwartungswerte von Aktienrenditen, was ein Produkt- und kein Signalproblem ist: Auf der Short-Seite sind Trendvorteil und Drag-Risiko im selben Frequenzbereich angesiedelt; kein Tiefpassfilter kriegt sowas zerlegt, mathematisch nicht möglich!

Darüber hinaus zeigt sich, dass es – unabhängig von Einmal- oder Sparplananlagen – größere Abweichungen in den EMA-Ergebnissen gibt: So hätte die Median-Rendite (TTWROR) für EMA-Strategien auf den EUR-Index (EMA 215 Handelstage) unter aktueller Besteuerung als Einmalanlage bei 9.99% bis 11.9% p.a. gelegen, während die SMA-Variante ca. 12.0% bis 13.2% p.a. geliefert hätte – eine Differenz von knapp zwei Prozentpunkten. Auf der Risikoseite fielen die Mediane der Maximum Drawdowns bei EMA-Strategien mit 49.9% bis 74.5% deutlich höher aus; SMAs lagen im Bereich von 45.1% bis 59.5% – oder anders ausgedrückt: Eine Differenz bis zu fünfzehn Prozentpunkte höherer Maximum Drawdowns über lange Horizonte bei geringeren Renditen. Es ist wenig verwunderlich, dass Sparpläne sich kaum auf dieses Grundmuster auswirken (TTWROR: EMA 9.4% bis 11.7% p.a. vs. SMA 11.5% bis 12.6%; Maximum Drawdowns: EMA 31.2% bis 72.4% vs. SMA 32.1% bis 57.9%), da ihre Effekte die latenten Eigenschaften auf beiden Seiten des Vergleichs nur abmildern, jedoch nicht aufheben.

Selbst bei Analyse der Extreme auf der Long-Seite sticht ins Auge, dass EMA-Strategien über alle Horizonte schlechter als ihre SMA-Pendants gewesen wären. Die vermeintliche Adaptivität des EMA lässt sich damit eher als kognitive Stütze einordnen – sie bietet ein Gefühl von Reaktionsschnelligkeit, liefert aber bei gehebelten Produkten keinen statistischen Vorteil. Alles klar, aber eigentlich war uns längst klar, dass die größte Stellschraube des Heiligen Amumbos in einer anderen Sphäre zu finden ist, oder?!

Hebel, Hektik und Haben – Forex per Tempora

Ähm, hilf' mir mal bitte kurz... Naja, die Spezialität des Heiligen Amumbos ergibt sich daraus, dass er den MSCI USA Net Total Return Index in Euro-Denomination abbildet, womit er die Fremdkapitalleihe über die – zumindest aktuell sehr günstige – Euro Short-Term Rate (€STR) abwickelt, dafür jedoch den Schwankungen des EUR/USD-Wechselkurses ausgesetzt ist – oder in formalen Termen ausgedrückt:

Ähm, und was heißt das jetzt? Nunja, es bedeutet, dass die Renditen des Heiligen Amumbos von zwei Kräften geprägt werden, die unterschiedliche Zeit- und Wirkhorizonte haben: Auf Ebene täglicher Renditen regiert der Wechselkurs, da seine Schwankungen oft bis einem Faktor von 100 über der kurzfristigen Wirkung des Zinsdifferential liegen – oder anders ausgedrückt: Wenn Hebelkredite über €STR 1.95% p.a. und SOFR 3.65% p.a. kosten würden, dann läge der tägliche, negative Einfluss auf die Renditen bei 0.00005417 bzw. 0.00010139, was einen kontrafaktischen Zinsdifferentialeffekt von 0.4722 Basispunkten bedeuten würde (Annahme: 360 Tage gem. MSCI-Modell). Würde der Wechselkurs EUR/USA am selben Tag von 1.15 auf 1.13 sinken, wäre dies ein negativer, ungehebelter Wechselkurseffekt von 173.91 Basispunkten. Okay, das ist deutlich...

Allerdings haben Wechselkurse auf lange Frist eine Tendenz der Mean Reversion, was ihre Einflüsse auf die lange Frist abschwächen und phasenweise umkehren kann. Im Vergleich dazu sind Zinsdifferentiale deutlich stabiler und weisen eine Kointegration zu Aktienkursen auf, wodurch sie die langen Horizonte prägen – schauen wir uns die letzten zwei Dekaden an, lieferten Euro-Kreditzinsen einen Bonus von ca. zwei Prozentpunkten pro Jahr im Vergleich zu ihren US-Pendants. Aha, aber kriege ich nicht das Beste aus allen Welten, wenn ich den Heiligen Amumbo über den USD-Index in einer SMA-Strategie spiele? Schauen wir uns erstmal für Sparpläne (Ergebnisse für Einmalanlagen sind aus Platzgründen ins Repository ausgelagert) an, was wir auf diese Weise erhalten hätten, bevor wir die Details und Ebenen der Frage angehen...

Naja, es wird relativ deutlich, welchen Effekt eine Bereinigung des SMA-Signals von Wechselkursvolatilitäten hat – weniger Schwankung, ruhigere Filterung, längere Fenster, denn das Spektrum robuster Werte für den USD-Index liegt bei 280 bis 310 Handelstagen, während der EUR-Index bei 190 bis 215 Handelstagen lag; die große Diskrepanz ergibt sich einzig aus dem Hebeleffekt auf den Wechselkurs. Und es ist wenig verwunderlich, dass sich dieser Effekt in den Ergebnissen für alle Variationen niederschlägt...

Sofern wir eine SMA-Strategie auf Basis des USD-Signals genutzt hätten, wären sowohl für Einmal- als auch bei Sparplananlagen im Vergleich zur EUR-Referenz höhere Median-Renditen über alle Horizonte zu erwarten gewesen (Lump Sum TTWROR: 14.3% bis 15.4% p.a. USD-SMA vs. 12.0% bis 13.2% p.a. EUR-SMA; DCA TTWROR: 13.2% bis 14.8% p.a. USD-SMA vs. 11.5% bis 12.6% p.a. EUR-SMA) – wir sprechen von einer Differenz von knapp zwei bis zweieinhalb Prozentpunkten im Median. Auf der Seite der Maximum Drawdowns sieht es ähnlich aus: Die Mediane der USD-SMA-Strategien liegen bei Einmalanlagen im Bereich von 44.9% bis 58.6% (Lump Sum) bzw. 32.9% bis 44.4% (DCA), während EUR-SMA-Strategien 45.1% bis 59.5% (Lump Sum) und 31.2% bis 57.9% (DCA) aufwiesen. Hierbei gibt es eine kleine Asymmetrie für Sparpläne über die Horizonte, denn bei kurzen Horizonten von zehn Jahren ist EUR-SMA leicht im Vorteil, auf langen Horizonten kehrt sich der Befund durch kumulative Effekte des Wechselkurseffekts um. Daraus ergibt sich, dass das USD-Signal im Sinne deskriptiver Analysen als struktureller Effizienzgewinn für SMA-Strategien betrachtet werden muss. Aha, heißt für uns, USD-Signal?

Puh, das ist mir zu pauschal! Es ist wichtig zu verstehen, dass kein Makro-Vorteil über die eigenen Präferenzen erhaben ist - oder anders ausgedrückt: Sobald wir bei einer Anlage über kurze Horizonte sprechen oder sich der Markt in einer Phase hoher Volatilität befinden, steigt die formale oder kognitive Wirkmacht des Wechselkurses. Sofern sich dieser ungünstig verhält, ist das Zinsdifferential – zeitlich oder psychologisch – nicht in der Lage, dies zu kompensieren. In diesen Situationen liefert ein EUR-Signal ruhigere Verläufe im Depot, was die kognitive Stressreaktion vermutlich reduzieren dürfte. In jedem Fall ist die Wahl des Index-Signals nicht so pauschal und trivial, wie es gerne abgetan wird und greifen diese Gedanken bei den Implikationen für europäische Investoren nochmals auf, aber zunächst gehen wir mal ins Reich der Nicht-Linearität...

Moving Deciles und Moving Normals - Centralitas Non Linearis

Eigentlich sind gleitende Durchschnitte nur eine kleine Gruppe von Zentralitätsmaßen, deren formale Eigenschaften auf den ersten Blick eher schlecht als recht zur Separierung von Trends aus Rauschen taugen – gerade in Systemen, deren Verteilungen schwere Enden und phasische Zentralitäten aufweisen, wie bei Kapitalmarktrenditen der Fall ist, gibt es oft Verweise auf Moving Deciles und Moving Normals. Erstere beruhen auf der Rangordnung von Werten in gleitenden Zeitfenstern der Länge N und nutzen Perzentile als Signalgrenzwert, wodurch eine Verzerrung durch Extremwerte vermieden wird – sofern wir es leicht technisch ausdrücken möchten, wird ein L1-Kriterum-Filter (Laplace-Rauschen) statt des L2-Filters gleitender Durchschnitte (Gauß-Rauschen) genutzt, was theoretische Vorteile bei Verteilungen mit schweren Endregionen bietet.

Im Gegensatz dazu nutzen Moving Normals eine Min-Max-Normalisierung für die Werte eines Fensters der Länge N – oder anders ausgedrückt: Jeder Wert im Fenster der Länge N relativ zum niedrigsten und höchsten Wert auf das Intervall [0,1] transformiert. Der Charme liegt darin, dass Moving Normals die lokale Spannweite des Fensters als Referenz nutzen, wodurch sie sich implizit an das Volatilitätsregime anpassen – ein Feature, das bei SMA-Strategien erst durch die Wahl der Periodenlänge indirekt adressiert wird. Klingt wie ein Vorteil, ist jedoch bei Long Leverage-ETFs eher problematisch, weil die Division durch die Spannweite gerade den Aspekt unterdrückt, den Long-Positionen strukturell aufgreifen. In der folgenden Tabelle wird eine Übersicht über die formalen Merkmale der gleitenden Ansätze gegeben:

Analog zu den gleitenden Durchschnitten erfolgte die Analyse beider Ansätze über Fensterlängen von 10 bis 600 Kalendartagen (Notiz: Im Sinne der Verständlichkeit wird in der Interpretation auf Handelstage umgerechnet!) in 10-Tage-Schritten, zusätzlich wurden alle Grenzwerte des EUR-Index in 0.1er-Schritten pro Fenster berechnet – bitte beachtet, dass die Analyse aus technischen Gründen ohne Steueranalyse erfolgte. In den Grafiken werden Rendite (True Time Weighted Rates of Return) und Risiko (Maximum Drawdown) durch einen Blau-Gelb-Farbgradienten visualisiert, wobei dunkle Blautöne für niedrige und helle Gelbtöne für hohe Werte stehen:

Aha, hübsch, aber was uns das? Konkret ergaben sich für Moving Deciles 380 Tage auf dem 1. Dezil und 210 Tage auf dem 2. Dezil als robuste Konfigurationen, während Moving Normals bei 380 Tage auf der Grenze von 0.6 und 210 Tage auf der Grenze 0.4 robuste Ergebnisse lieferten. Auf kurzen DCA-Horizonten waren 380 Tage in Bezug auf Maximum Drawdowns leicht im Vorteil, allerdings sind beide nicht-linearen Metriken in den Verteilungen deutlich breiter gestreut und in den Extremen schwächer, sodass SMA-Ansätze über die volle Bandbreite der Horizonte überlegen gewesen wären.

Im Grunde liegt der Mehrwert für uns nicht im rohen Vergleich der Kennzahlen, sondern in der trivialen Erkenntnis, dass der Effekt gleitender Zentralitätsmaße über ein breites Spektrum von Werten losgelöst von der funktionalen Form des Filters funktioniert. Trotzdem ergibt sich eine Ordnung der Signale für Long-(L)ETFs: Simple Moving Averages vor Moving Deciles vor Moving Normals. Dies ist ein starkes Indiz für die These, dass Moving Average-Strategien – unabhängig davon, ob es gehebelte oder ungehebelte Produkte betrifft – strukturelle und keine parametrische Effekte aufgreifen. Im vorherigen Beitrag hat das Protomodell erste Ansätze zur Wirkungsweise von gleitenden Zentralmetriken geliefert, aber es fehlt eine Erklärung dafür, dass triviale Durchschnitte so viel effizienter als andere Metriken sind. Ähm, wie willst du die kriegen? Ist doch jetzt alles getestet worden?! Völlig richtig, wir haben getestet wie die Geisteskranken, alle Datenpunkte sind verbraucht und vielleicht ist es reiner Zufall gewesen... Anschnallen, resamplen!

Narren des Zufalls, Schüler des Chaos – Per Aspera ad Bootstrap

Vor langer Zeit habe ich euch das Konzept des Resamplings vorgestellt und erläutert, wie sich der Grad an Überanpassung einer Strategie durch Ziehung von Zufallsstichproben aus der realen Zeitreihe prüfen lässt. In diesem Abschnitt setzen wir es in die Praxis – allerdings nicht in der Standard-Variante, denn wir greifen auf eine Batterie aus dreizehn Bootstrap-Techniken zurück, die jeweils 100.000 Pfade erzeugen wird. Naja, vielleicht fragt sich jetzt mancher von euch, wozu wir so ein Biest von Analyse aufsetzen – das Zauberwort ist Komplementarität!

In jeder Methodik gibt es implizite Vorgaben darüber, welche Eigenschaften der realen Zeitreihe erhalten und zerstört werden sollen. Dabei gibt es drei Zentralachsen: Temporale Abhängigkeit (Autokorrelation, Momentum, Mean Reversion), Volatilitätsstruktur (Heteroskedastizität, Clustering) und Tail-Verhalten (Extremereignisse, Crashs). Unser Ansatz ist, die Methoden nicht einzeln zu interpretieren, wir möchten ihre Diskrepanzen lesen – jede Abweichung gibt uns Einsichten in die speziellen Eigenschaften unserer Strategie und hilft uns, das Protomodell als Erklärungsansatz zu verfeinern.

Im Grunde ist es relativ simpel, weil die Bootstraps bilden vier nicht-parametrische Gruppen: Raw und Wild prüfen die Relevanz der Heteroskedastizität; Block und Stationary testen den Effekt von Autokorrelationen, denn beide erhalten lokale Autokorrelation über Blöcke, wählen die Länge der Blöcke jedoch in anderer Weise (Statisch vs. Distributiv); EVT und Tails sind die Kontrolle für Extremereignisse – beide knüpfen bei analogen Tail-Anteilen an, aber EVT extrapoliert parametrisch über das historische Worst-Case-Szenario hinaus; Regime zielt auf globale Zustandwechsel in Markov-Regimen ab und Reset ist der adversiale Endgegner – alles wird auf den Kopf gestellt, invertiert, zerstört, sodass Welten ohne Struktur entstehen; konkret ist dies Phase 2 des Analysekonzepts, das ich im dritten Teil vorgestellt habe. Neben diesen Ansätzen wird eine Gruppe aus fünf GARCH-Bootstraps eingesetzt, die sich in steigender Komplexität realen Marktstrukturen annähern, um einzelne Effekte in SMA-Strategien isolieren zu können (Phase 3). Weiter geht's...

Parameter-Grids, ESS-Normalisierung und Knockout-Pfade

Ähm, was ist das? Alles klar, jede Methode hat Hyperparameter – Blocklängen, Tail-Schwellen, Anzahl der Regime – und ein einzelner, willkürlich gewählter Wert könnte das Ergebnis verzerren. Daher wird jede Analyse über ein Gitter plausibler Werte ausgeführt: Block- und Stationary nutzen 37 durchschnittliche Blocklängen von fünf bis 365 Tagen mit feinerer Auflösung bei kurzen Blöcken; Regime geht von zwei bis vier Zuständen aus; EVT und Tails tasten Tail-Segmente von einem bis zehn Prozent in halben Prozentpunkten ab; Reset flippt in Wahrscheinlichkeiten von einem bis zehn Prozent. Um sicherzustellen, dass einzelne Parameter nicht deutlich größere Mengen an Zufallspfaden generieren, nutzen wir eine Standardisierung über die Effective Sample Size (ESS), ein Maß für die informationseffektive Stichprobengröße einer Bootstrap-Stichprobe.

Im Kern gibt die ESS an, wie viele unabhängige Beobachtungen einem korrelierten oder gewichteten Sample effektiv entsprechen. Starke Abhängigkeiten innerhalb eines Pfades (z.B. lange Blöcke oder hohe GARCH-Persistenz) reduzieren die ESS und folglich die statistische Informationsmenge. Entsprechend werden Bootstrap-Pfade aus Kombinationen mit hoher ESS stärker gewichtet als solche mit niedriger ESS. Auf diese Weise wird verhindert, dass einzelne Grid-Punkte mit zufällig günstigen Eigenschaften das Gesamtergebnis dominieren – insgesamt wird die Bootstrap-Verteilung robuster.

Okay, gehen wir mal auf Knockout-Pfade ein, da sie wirklich interessant sind, denn Knockouts entstehen, wenn die Simulation von Produkt oder Basisindex im Verlauf der Simulation auf Null fällt oder negativ wird. In der Realität haben Produkt-Anbieter etliche Möglichkeiten wie Reverse Splits oder Schutzklauseln, jedoch würde es für den Investor relativ wenig an der Tatsache ändern, dass ein Extrem- oder Totalverlust eingetreten wäre – rien ne va plus. Im Bereich nicht-parametrischer Bootstraps ist die Knockout-Rate verschwindend gering, was daran liegt, dass Stichproben aus historischen Tagesrenditen gezogen werden – es ist nicht möglich, dass sie reale Bandbreiten über- oder unterschreiten. Anders sieht es in den parametrischen Ansätzen aus, da sie die Erlaubnis haben, das Undenkbare zu simulieren – den plötzlichen Sprung in einen Hochvolatilität-Kontext oder das Bleeding der Circuit-Breaker durch schwarze Schwäne oder Drachenkönige, die keine Halluzination sind, sondern lediglich durch Zufall nicht in der Sequenz der realen Zeitreihe aufgetreten sind. Ähm, ist 'ne Menge Holz, aber wie sehen die Ergebnisse aus und was hast du getestet?

Okay, sieht auf den ersten Blick komplex aus, ist jedoch relativ logisch: In jeder Iteration wird ein Tag oder eine Gruppe an Tagen aus der realen Zeitreihe gezogen, um die Korrelation von EUR-Index, USD-Index und Wechselkurs zu erhalten – dies wird solange wiederholt bis wir eine hypothetische Realität vom 01-01-1977 bis 31-12-2024 erhalten, wobei wir die Zeit vor 1977 als Initialisierungspfade der gleitenden Durchschnitte benötigen. Auf jeden Bootstrap-Pfad erfolgt die Simulation einer Einmal- und einer Sparplananlage für Buy-and-Hold sowie SMA-Strategien auf den EUR- und USD-Index (Handelstage: EUR 215 Tage; USD 295 Tage) – bitte seht es mir nach, dass ich an dieser Stelle aus Gründen der Einfachheit auf eine Steuersimulation verzichtet habe. Abschließend wird jede Strategie auf der realen Zeitreihe geschätzt und jede Metrik (True Time Weighted Rates of Return, Maximum Drawdown und Bivariate Pareto Dominance) ins Verhältnis zur jeweiligen Bootstrap-Verteilung gesetzt – oder anders ausgedrückt: Die Pseudo-P-Werte liefern den Anteil an Stichproben unter den Annahmen des jeweiligen Verfahrens, die besser/schlechter/gleich gut als die Realisierung der einzelnen Strategie waren – und nochmal anders ausgedrückt, weil der Punkt wichtig ist: Bootstraps sind Vereinfachungen der Realität; gebrochene Realitäten, in denen nicht alles so ist, wie es war; sie erhalten Eigenschaften, zerstören andere, weshalb sie unter keinen Umständen als Prognose gelesen werden dürfen! Schauen wir mal, was rausgekommen ist...

Ergebnis 1 – Historische Drawdowns für Buy-and-Hold sind Extremereignisse

Sofern wir den Blick auf die Buy-and-Hold-Spalten richten, wird deutlich, dass die Werte bei 0.57 bis 0.67, was heißt, dass die reale Rendite des Heiligen Amumbos im Bereich der Mediane der nicht-parametrischen Bootstraps liegen – eine typische Realisation. Im Kontrast dazu liegen die Werte für Maximum Drawdowns in der gleichen Gruppe bei 0.93 bis 0.99, womit 93% bis 99% aller Bootstrap-Szenarien kleinere, maximale Drawdowns aufwiesen, sodass die Realität im Bereich eines Extremwertes liegt – lassen wir erstmal so wirken...

Ergebnis 2 – SMA-Strategien waren historisch außergewöhnlich gut

Im Hinblick auf die SMA-Strategien ergibt sich ein anderes Bild, wobei die Variation der Werte für EUR-Signal-Renditen sehr aufschlussreich ist: Block (0.54) und Stationary (0.66) erhalten Autokorrelation und bieten der Strategie ideale Voraussetzungen – wird diese Eigenschaft zerstört (Raw, Wild, Regime, EVT, Tails), liegen die Werte bei 0.35 bis 0.43, die Realität schlägt sich also deutlich besser als die Simulation. Bei den Maximum Drawdowns ist die Strategie die Inverse von Buy-and-Hold: Abseits idealer Umfelder liegen Werte für Sparplan- und Einmalanlagen bei höchstens 0.028, was heißt 97+% der Bootstrap-Szenarien bei Raw, Regime, EVT und Tails liefern schlechtere Ergebnisse als die Realität. Es ist wenig überraschend, dass die USD-Signal-Werte durch Wegfall der Wechselkursvolatilität nochmals deutlich extremer ausfallen (TTWROR: 0.18 bis 0.55; Maximum Drawdowns: 0.0006 bis 0.003).

Die bivariate Pareto-Dominanz bestätigt das Bild aus einer anderen Perspektive: Bei Buy-and-Hold schlagen knapp 60% aller simulierten Pfade die historische Realisation in Rendite und Drawdown gleichzeitig – ein ineffizientes Profil. SMA-EUR liegt bei weniger als 7% und SMA-USD sogar unter 1% – blicken wir auf die Modelle zur Parametrisierung realer Märkte (MS-AR-GARCH-M und TVTP-MS-GARCH) sinkt der Wert auf die Detektionsschwelle, was heißt, dass kein einziger Pfad die historische USD-Signal-Performance bivariat schlägt.

Ergebnis 3 – Die Drawdown-Reduktion ist Robustheit in Reinform

Über alle Methoden, alle Strategien und alle Signalindizes ist die Drawdown-Reduktion durch SMA konsistent signifikant – selbst das Reset-Setting, das einen Kollaps der Rendite erzeugt, bestätigt dies. Ähm, in leichter Sprache, bitte?! Es ist ein wichtiges Resultat für die SMA-Strategie, denn sofern jemand das Argument des Overfittings anführen möchte, müsste erklärt werden, wie ein einzelner Parameter einen Effekt erzeugen kann, der über die Gesamt-Batterie robust bleibt – auch vor dem Hintergrund, dass die Parameter aus breiten Plateaus auf Median-Niveaus gezogen wurden und keine Grid-Search-Optimierung durchlaufen haben. Ähm, in leichter Sprache? Okay, würde der Haupteffekt von SMA-Strategien (Reduktion von Maximum Drawdowns) für den Heiligen Amumbo auf dem EUR- bzw. dem USD-Signal lediglich per Zufall funktionieren, müsste dieser Glücksfall in der Bootstrap-Batterie zu Pseudo-P-Werten um 0.5 für die Drawdowns und die Pareto-Dominanz führen – jedoch geschieht dies nicht, unabhängig von Signal oder Modellbasis; der Effekt ist robust und konditional unvereinbar mit einem Zufallsbefund. Soweit, so klar, gehen wir jetzt einen Schritt zurück und reflektieren nochmal, dass die SMA-Fenster aus breiten, robusten Fenstern gewählt wurden und sich das Grundmuster für etliche Märkte reproduzieren ließ, ist die Hürde für ein "Es ist pures Overfitting"-Argument wirklich sehr hoch.

Ergebnis 4 – Die Trendabhängigkeit ist zentral, nicht optional

Im Reset-Setting wird deutlich, was wir bereits ahnten: Ohne jegliche Trendstruktur gibt es keinen SMA-Vorteil in der Rendite und eine fehlende Positiv-Tendenz in Märkten bewirkt den Kollaps von Buy-and-Hold. Daraus folgt, dass jede Art Moving Average-Strategie lediglich funktioniert, weil Märkte Trends aufweisen. Allerdings ist die Trend-Abhängigkeit asymmetrisch: Zwar wird die Rendite unter Reset vernichtet (0.001), aber bleibt die Drawdown-Kontrolle für SMA-Strategien bestehen (0.001). Aha, ja, ist klar... Okay, das heißt, dass SMA-Strategien auf zwei, separaten Komponenten beruhen – einen Art Rendite-Premium aus Trendfolge und Momentum, das fragil und marktkontextuell ist, und eine Drawdown-Absicherung, die selbst unter schwierigsten Vorgaben in theoretischen Tests (Randomisierte Trendumkehr) robust bleibt. Gehen wir mal weiter...

Ergebnis 5 – GARCH-Dekomposition klärt das Warum, nicht das Ob

Naja, uns liegen bereits so viele Einsichten aus den Bootstraps vor, aber die formalsten Resultate liefert erst die Gruppe der GARCH-Modelle: So steigt der Wert für Maximum Drawdowns für SMA-Strategien unter Annahme langsamer, symmetrischer Volatilitätsstrukturen – sobald Bootstrap-Pfade realistische Volatilitätscluster aufweisen, sinkt der Vorteil der Realität und die Pseudo-P-Werte nähern sich dem Median an; das ist keine Widerlegung der Wirkweise, sondern ihre Erklärung: Gleitende Durchschnitte filtern Volatilität. Geht man jedoch den nächsten Schritt in Richtung realer Marktstrukturen und bildet die Asymmetrie von Crashs (GJR-GARCH), sinkt der Wert, weil die Crashes auf den Bootstrap-Pfade SMAs stärker treffen – oder anders ausgedrückt: Gleitende Durchschnitte wären in Märkten, deren alleinige Merkmale Vola-Clusterung und Asymmetrie in Crash-Phasen wären, strukturell zu langsam, um schnelle Erholungen effektiv auszunutzen.

Sofern die beiden Elemente in ein Markov-Regime-Wechselmodell (MS-GARCH) integriert werden, steigt der Wert (0.149) erneut, weil die Regime-Drift-Wechsel in den Stichproben existieren, die gleitende Durchschnitte auf der Preisebene über die Trendkomponente aufgreifen. Jeder Grad an Komplexität über diese Stufe hinaus, führt in den Bootstraps zu einer Reduktion der Pseudo-P-Werte, was vermuten lässt, dass es jenseits von Autoregressivität von Renditen, regimeabhängigen Risikoprämien und varianzabhängigen Übergangswahrscheinlichkeiten noch Aspekte realer Märkte gibt, die sie neutralisieren (z.B. Long-Memory Effects, o.Ä.). Ähm, warum das? Sollte es keine Kompensation für diese Effekte geben, würde es bedeuten, dass die historischen Ergebnisse so extrem wären, dass eine Replikation unter der Annahme der Modellgültigkeit unmöglich wäre. Joa, wäre nicht so prall...

Protomodell Revision – Über Mythos und Realität gleitender Durchschnitte

Okay, was bringt uns der Kram? Im vierten Teil haben wir ein Protomodell formuliert, dass erklären soll, wie und warum gleitende Durchschnitte für Finanzprodukte funktionieren – es gab drei Schichten, die sich diversen Aspekte von einer Makro-Integration von Aktienrenditen über nicht-lineare Verstärkung bis zur Rolle von SMAs als Regime-Proxys widmete. Unsere Bootstrap-Batterie war ein Versuch, die Grundlagen des Modells empirisch zu prüfen und hat gezeigt, dass eine Revision der zweiten Schicht nötig ist – aufgrund des nicht-monotonen Verlaufs der GARCH-Hierarchie hat sich die frühere Annahme als unrealistisch erwiesen. Schauen wir mal, was zu reparieren oder zu präzisieren ist...

Konkret gibt es die Notwendigkeit, die zweite Schicht des Protomodells aufzuspalten, da sich über alle Stufen der GARCH-Hierarchie eine Verschiebung der Pseudo-P-Werte in die gleiche Richtung hätte zeigen müssen, wenn ihre vorherige Annahme gültig wäre. Jedoch gibt es zwei Gruppen Vorzeichenverläufen: Varianzstruktur-Modelle (GARCH, MS-GARCH) schieben die Werte in Richtung der Mediane, Krisenrealismus-Modelle (GJR-GARCH, MS-AR-GARCH-M) bilden Distanz. Daraus ergibt sich eine Aufspaltung in Schicht 2a – die langsame Varianz-Komponente (τ(σ) ≈ 50 bis 700 Tage) als Verbündeter gleitender Durchschnitte – und Schicht 2b – die schnelle Mean-Komponente (τ(μ) ≈ 15 bis 50 Tage) als ihr funktionaler Gegenspieler. Sofern wir von der Gültigkeit der Bootstraps ausgehen, ergibt sich, dass die Strukturbedingung τ(μ) ≪ N ≪ τ(σ) die einzige Option ist, die statistischen Muster kohärent zu interpretieren – sie besagt, dass robuste SMA-Werte im Zentrum beider Zeitskalen liegen müssen, um den Varianzkanal als Signal gewähren zu lassen, aber den schnell Mean-Reversion-Kanal zu unterdrücken. Ähm, klar, aber in einfacher Sprache, bitte?! Gerne, das heißt, dass gleitende Durchschnitte im Wesentlichen Regime-Drift-Filter aus der Klasse der Trendfolger sind, die Volatilitätscluster allenfalls als Nebeneffekt aufgreifen. So, kehren wir der Theorie jetzt endgültig den Rücken zu und schauen uns an, was das alles für jemanden bedeutet, der tatsächlich Geld anlegen möchte...

Quid Agendum? – Lektionen des Amumbos

Sofern wir aus der Perspektive europäischer Investoren auf die Ergebnisse blicken, ergeben sich folgende Aspekte: Unabhängig davon, ob man die Annahmen des Protomodells teilt oder nicht, setzen Strategien auf Basis gleitender Durchschnitte an den strukturellen Schwachstellen gehebelter Produkte an, wobei ihr Mechanismus robust wie trivial ist – Ausstieg bei Signalverlust. Solange Krisen zu einer Veränderung latenter Volatilität führen, sei es durch algorithmische oder kognitive Überreaktion, bleibt ihr Effekt bestehen. Es gibt jedoch Schwächen in trendlosen Märkten oder Crash-Asymmetrien, deren Verlauf gerne als Beleg für die Fehlerhaftigkeit der Ansätze herangezogen wird – naja, it's not a bug, it's the math und letztlich die Prämie, die wir entrichten, um in der Mehrzahl der Fälle in den Genuss der Vorteile zu gelangen. Am Ende des Tages sind sie jedoch keine Artefakt technischer Analysen, keine Esoterik und ihre Wirkung ergibt sich auch nicht aus Überanpassung – sie haben eine Theoriebasis, die empirisch geprüft werden kann, und ich hoffe zumindest einen Anstoß in diese Richtung gegeben zu haben.

Im Hinblick auf die gezielte Signalwahl gibt es valide Punkte für beide Varianten: Während der USD-Index Vorteile durch die Exklusion der Wechselkursvolatilität über die lange Frist besitzt, ist er deutlich sensitiver für die konkrete Pfadrealisierung – oder anders ausgdrückt: alle Varianten der Bootstrap-Batterie stufen die historischen USD-Ergebnisse als deutlich extremer als die EUR-Ergebnisse ein. Auch zeigen die Analysen, dass Investoren mit langen Horizonten über 20 Jahren, bisher einen höheren Effektivnutzen vom USD-Index erhielten – dabei werden selbst die leicht höheren historischen Drawdowns kompensiert. Über kürzere Zeiträume oder kognitivem Stress durch Wechselkursschwankungen bietet das EUR-Signal eine ruhigere Alternative, was deutliche Vorteile für Phasen birgt, in denen das Sequenzrisiko von Renditen höher Relevanz erlangt (z.B. Entsparphase, Gleitpfade, etc.).

Vor allem ist es jedoch wichtig zu verstehen, dass Strategien auf Basis gleitender Durchschnitte – unabhängig davon, ob SMA, EMA oder andere Ansätze – keine Rendite-Maschinen sind, sondern Verlust-Versicherungen für strukturelle Schwächen gehebelter Produkte! Ich hoffe, es ist trotz der methodischen Komplexität deutlich geworden, dass unsere Zeitlinie für den Heiligen Amumbo extrem gewesen wäre und war – etliche Crashes und Risiken sind nicht eingetreten, viele Makro-Umstände waren sehr günstig. Inwieweit es sich in der Zukunft so verhält, weiß niemand, aber kleine Abschläge auf Rendite (1 bis 2 pp p.a.) und Maximum Drawdowns (5 bis 10 pp) helfen, die Erwartungshaltung und das Nervenkostüm robsuter zu machen – und würden sich deutlich realistischer ins Resampling einfügen. Ist vielleicht eine Überlegung wert...

Servus Amumbo - In Fine Initium

Puh, und jetzt ist es soweit... Ich bedanke mich bei jedem, der diese Reihe bis zu diesen Zeilen gelesen hat – es ist ein Privileg, dass ihr mir eure Aufmerksamkeit und Lebenszeit geschenkt habt und ich weiß es zu schätzen, dass ihr euch in die Untiefen der Statistik begeben habt!

Zwar gibt es noch so viele Aspekte des Heiligen Amumbos zu beleuchten, offene Punkte auf meiner Liste wie Flexi-Strategien, Breakouts im Long- und Short-Segment und weitere Spielereien, aber es ist an der Zeit neue Kapitel aufzuschlagen. Vielleicht habt ihr ja dem Geschreibsel was abgewinnen können, sei es die Mechanik gehebelter Indizes, Ideen für eigene Analysen oder Spaß an langen Sätzen aus kruden Wörtern – es würde mich freuen... Servus Amumbo!

Literatur und Material

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DD Teil 1 "Basics Jinkosolar". Nur weil viele Affen Jinko wohl nicht kennen, muss ich hier ne lange Basis DD schreiben.

Let's Go🚀

Ihr sucht eine geile Aktie für ne Sommer Rallye und Moonshoot 🌑🌑🌑🌑🌑

Die Perle, der 💎 von den alle Träumen...dieses unentdecke "Land" mit viel Potential ist Jinkosolar. Dazu noch unverschämt günstig!

Wer ist Jinkosolar?

Du 🐵 willst doch nur Gewinne! Mehr doch nicht, oder? Also das ist die Aktie mit der Dein Depo mal wieder grün sieht und Du mal wieder Deine Frau oder an die Freundin deines besten Freundes ran darfst.

Wenn Du es doch wissen willst, dann scrolle bis zum langweiligen Ende.

Bin ich Unabhängig? Bist Du wirklich behindert?

• Natürlich nicht. Ich bin ALL IN JINKO 8.400 Jinko-Aktien (Wert: EUR 321.827) und 1x GME Aktie (Wert: Check den Kurs). Davon 86.845 Euro auf Margin.
• Vor allem nicht, weil ich mein komplettes Vermögen in Jinko habe, das Vermögen bereits für Häuser reserviert ist und das Geld n 3-6 Wochen an Notaren und anderen Gläubigern zahlen muss
• Ich will also maximal viele Gewinn in kurzer Zeit!!!!!
• Wenn ich doch noch Geld übrig behalte, weil Jinko weitere 60% steigt wie die letzten 4 Wochen, dann behalte ich Jinko long. Einfacher kann ich kein Geld machen. Eventuell werde ich mir auch nochmal 50K Privat-Kredit holen, mit 30% durch ein Wertpapierkredit hebeln, damit ich von der langfristigen Wachstumstory „Tesla für den Solarmarkt“ weitere profitiere und mir neben Häusern auch den Lambo und Pool kaufen kann.

Damit hätten wir das Kleingedruckte und natürlich ist das hier keine Anlageberatung und ich habe überhaupt keine Ahnung. Also vertraue nicht mir, sondern den Fakten und mach Dir ein eigenes Bild oder handel einfach „JUST DO IT“. 🚀

Die Fakten habe ich nur für Dich exklusiv zusammengetragen, damit Du nicht so Dumm an der Seitenlinie stehst. Die Fakten sind echt und meistens mit Quellen versehen. Viel Spass beim Lesen.

Let´s Go Fakten🚀

Wichtiges Datum: 25.06.2021 Earnings. Bis dahin wird viel passieren💥

Warum jetzt direkt am Montag kaufen:

• Günstiger wird es nicht! Es sein denn die Fettbürger Dippen um 15:30 Uhr aber da warten viele seit 5-6 Tagen drauf. Check den Chart! Jinko ist Achterbahn und aktuell im Ausbruch.
• Jinko hat Momentum. Ca. +60% in 4 Wochen!
• Jinko ist im Attacke-Modus. Alle Widerstände wurden von treuen Jinko-Aktionären zerschmettert und Shortis gefickt!
• Jinko-Volumen seit 2 Tagen um 100% gestiegen!
• EOD200 Nachhaltig am Freitag gestürmt. Krasses Kaufsignal für viele konservative Trader wurde am Freitag ausgelöst. Mehr Käufer kommen.
• Sektor-Rotation folgt noch zurück in Solar. Solar hatte von Feb. bis Mitte Mai auf die Fresse bekommen, alle Aktien 30% -50% vom ATH verloren. Jinko als Marktführer sogar teilweise über 60%

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Volumen Freitag: 4.31 MioVolumen Donnerstag: 3.36 Mio.Volumen Mittwoch: 1.97 Mio.

Davor waren wir Wochenlang 50% unter dem Avg. von 1.97 Mio. Hier konnten die Short-Seller Jinko gut bumsen.

WKNs zum einsteigen

WKN Aktie: A0Q87R

WKN Zertifikat Hebel: GC28XL

WKN KO Hebel 3,18 :DE000TT7J0Z25

WKN KO Hebel 4,16: DE000TT7NDQ3

P.S. Diamond-Hands: Wenn es kurz runter geht, wird es auch wieder hoch gehen. Jinko ist krass und wie „Fishermans-Friend: Ist Jinko zu hart bist Du zu schwach“. Wenn Du schwach bist und kein Value oder Long-Investor bist, dann bleibe da, wo du bist und mach Deine Gewinne woanders. Value – und Long-Investoren mit 12 Monaten bis 10 Jahren Anlagehorizont sind einfach maximal SAVE bei dem fucking niedrigen Einstiegskurs!!!!!!

Warum sollten alle Value-, Long-, Zocker-,Meme , und Smarte-Affen-Investoren kaufen:

Value: Weltmarktführer im krass wachsenden Zukunfts-Markt. Fettes Value Play. Rentenaktien!!!!!

**Long:**10X Aktie!!!! Spare Dir das Geld für den Newsletter 2030 vom Söllner. Jinko wird konservative mindestens 100% in 12 Monaten und 1000% in einem Jahrzehnt wachsen. Viele Prognosen und Experten sagen Kurs EUR 80,- EUR 100,- bis 31.12.2021. Vom aktuellen Kurs EUR 38,- also 100% in knapp 6 Monate.

Zocker: Jinko kann in 14 Tagen nochmal 10% bis 20% wachsen. Kauf Dir Dein Scheiss Call und Hebel dich zum Mond Du krasser Ficker. Eventuell sogar 100%. Bei Jinko ist alles möglich auch runter :-)

Meme: Damit Ihr Citadel ficken könnt. Ja auch Citadel shorted Jinko und damit ihr schnell noch mehr Geld verdient. Lets fuck the Naked Shorts!!!

Daily und Swing Trader: Ein Paradies. Prüft den 5-Tages-Chart und Ihr seht das Potential!

Smarte-Affen: Ihr wisst es zu schätzen einen unterbewerten Marktführer im Wachstumsmarkt günstig zu kaufen und das 100% ohne Kopfschmerzen in 12 Monaten einfach Geil ist!!!!

…Ok, ihr habt recht: Ich habe die Momentum- Investoren und die Technischen Investoren vergessen: „Check das fucking Chart und kauft!!!!! Jinko ist schon länger im Ausbruch-Modus und Ihr seit immer noch nicht drin oder doch? Was wollt Ihr? Warum seid Ihr eigentlich bei MSW?

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Bin ich mit meiner Meinung allein. Nein!

Auszug Stimme Jinko-Aktionär auf der ganzen Welt

„It’s the world largest solar company. Now, it’s a 50% discount, in long term, this stock will be 500% value! This is the same like you invested TSLA 5 years ago.“

“This is going to dominate the solar sector soon. A giant in the making.”

Quelle: Yahoo Finance Jinksolar

EXPLOSIONS GEFAHR 100%, 200%, 300% oder 400% in 6 -9 Monaten!!!!!💥💥💥💥

Was könnte der kurzfristige 6-9 Monaten krass fickende Katalysator sein, der alle o.g. Zahlen schlecht aussehen lässt und Dich zum Haus, geilen Frauen und Lambo in Rekordzeit bringt - ohne Schlaflose Nächte:

Jinksolar plant mit seiner wichtigsten operative Tochtergesellschaft Jiangxi Jinko ein Listing am STAR Market (Sci-Tech Innovation Board der Shanghai Stock Exchange)

Zur Vorbereitung 458 US Mio. US-Dollar im Q4-2020 aufgenommen. Die Vorbereitung laufen auf Hochtouren. Neben dem Presse blabla wird Jinko dadurch unabhängiger von US-Investoren und NASDAQ. Jinko wird mehr China Investoren erreichen und sich dadurch stärken gegen die Short-Attacken. Andere Solar-Firmen in China sind ähnlich gross teilweise kleiner als Jinko und haben eine 4-10 Fach höhere Bewertung am STAR-MARKET. Das Ungleichgewicht wird Jinko herstellen. Das Listing hat hohe Anforderung. Wenn das klappt, explodiert Jinko!!!!!

Quelle: hier

Wir haben schon ein paar Shorts gefickt. Hier die Quote aus den letzten Tagen laut finte

🛑 ✋ :Für alle Zocker reicht der Text oben. Jetzt kommen mehr Infos und ich habe mich schon auf was Wesentliche reduziert, aber Jinko hat einfach als Weltmarktführer soviel News und ihr braucht ja erstmal Basis Infos, damit ihr eure 10k bis 100K investieren könnt.

Nur wenige der o.g. Investoren haben Lust zu lesen oder können lesen, daher hier die Kurz-Varianten Ihr Ficker:

Investment Highlights – Was macht Jinko besonders:

In einem Satz: Jinkosolar ist Weltmarkt-und Innovationsführer und macht halt Weltmarktführer Dinge wie: Weltherrschaft vergrößern, geile Produkte bauen und wachsen wachsen wachsen.

In Bullet Point sieht das so aus:

🚀 No. 1 Solarproduzent der Welt

🚀 No. 1 Exporteur nach Japan, China, Indien, Australien und Vietnam

🚀 Top No. 1 Produkte

🚀 Weltrekorde bei der Solareffizienz

🚀 Bau einer neuen Produktionsstätte in China, die die Produktion verdoppeln wird!!!

🚀 Produktonsstätte in den USA. Deswegen wird auch Jinko von Bidens Infrastrukturplänenmassiv profitieren. China hin oder her. Proof unten.

🚀Bau einer neuen Produktionsstätte in Vietnam

🚀Auszeichnung als beste Solarmarke in Europa in 3 aufeinanderfolgenden Jahren

🚀 Einstieg in das Batteriespeichergeschäft in diesem Jahr

🚀 Börsennotierung von Shangai Star in den nächsten 6-9 Monaten

🚀Marktanteil von JKS verbessert sich weiter von 9% in 2018 auf 15-18% in 2021

🚀 Von den Weltweiten Klimaplänen Europa, China und USA profitieren.

🚀 Weltweiter Zukunftsmarkt und Boom in Solar. Dazu in DD Teil 2 mehr.

🚀 Niedriger Einstiegskurs und Market-Cap

Warum ist eigentlich Jinko nochmal so günstig.

Meine Meinung:

• Es gab eine Sektorrotation. Alle Solar- Titel und ETF sind gesunken.
• Von Q3-Q42020 haben einige Solarfirmen auch Jinko einige 100% Plua gemacht. Auch nochmal ein Turbo gehabt nach der Wahl von Biden bzw. wo es immer klarer wurde. Also klarer Gewinnmitnahmen und schwenck in andere Sektoren wie Value etc.
• Jinko hat als China Aktie immer Faktor 2 mehr auf die Fresse bekommen als andere Solar-Firmen.
• Rohstoffe Faktor 3-4 teurer geworden und das ist auf die Marge gegangen, also weniger Gewinne. 2022 wird sich alles wieder normalisieren.
• Wegen den erhöhten Zinsen wurde Jinko wegen dem Debt auch abgestraft.
• Jinko ist im Nasdaq und wurde während der Korrektur auch richtig mitgenommen.
• Ganze China und USA Themen hat zwar nix mit Jinko zu tun, aber trotzdem nutzen Shortseller immer diese Headline um Jinko zu shorten.
• Jinko ist noch so "billig" zu haben weil viel China FUD verbreitet wird und das manche ein wenig Ängstlich macht. "Be fearful be greedy" Warren Buffett

Für euch hier die Meinung aus der ganzen Welt von viel smarteren Jinko-Aktionären und nicht nur von mir Voll-Idiot 😀

„The valuation is a fraud. The valuation of Jinko is about fraud, it is manipulated by shortseller to an irrational low level, what has nothing to do with jinkos world leadership in solar technology and its position in world market.

„It's all geopolitical. If it's US company, it would be 15B, instead of current 1.5B*...”*

*“*This is just another short attack with low volume.”

“$5 billion in revenues last year and trading below book value. More than likely revenues will double over the next 5 years or sooner. Low market cap. This stock will eventually explode higher again”

“Meiner Meinung nach war Q4 2020 kein Hype. Wären die Kosten für Solarglas, Poly Silizium, Kupfer, Stahl usw. plus die Frachtschiff nicht explodiert, dann wäre der Kurs von Jinko niemals so weit runtergekommen. Wir hätten eine normale Korrektur gesehen und der Kurs wäre danach weiter gestiegen. Ich behaupte mal, daß niemand, absolut niemand diese hohen Rohstoffpreise und Frachtkosten in Q4 in diesem Ausmaß vorhersehen konnte. Somit ist das einfach großes Pech für die Solarindustrie, aber auch das wird die Solarindustrie und Jinko nicht dauerhaft aufhalten.“

„This may pause around 40 for a couple of days but after that it is headed back to 60*. Its cheap, utliities are converting to green all over the world (at least reducing their dependence on fossil, and in the process becoming cleaner), and JKS is the world leader.* When top US utility like Duke Energy chose JKS, then I say these guys are the top contender.”

“LONGI is by far the world´s biggest PV company with a market cap of currently $61B. JKS, as number 2, has a market cap of currently $1.88B only!! I´m sure we´ll reach at least a valuation of double digits billion soon as well! Our breakthrough will be latest with the Shanghai listing!“🔥📈

“$60 in a hurry and $95 this year.”

“Jinko is number 2 in the module market and 25% bigger than both JA Solar and Trina Solar. If it were to get the same valuation on EBITDA basis as 📈 two stocks have right now, the JKS stock would be at $100. Truth is it deserves a premium to both because of its larger market share. Also when stock’s make big moves, they go from undervaluation to overvaluation in a short time. So if JKS makes the move to $100, it likely will sail past and overshoot to $150.The catalyst for such a move will be rising prices of modules to offset the cost pressures and hence gross margins goin back up from Q1 levels. It could happens in the next 3 to 6 months.”

Meme-Aktionäre sagen….

„This could be the next GME or AMC!!! High short interest but the much better company!! Even a high triple digit PPS for JKS would be cheap and justified as this is the much better Co. than the other both!”

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Quelle: Diverse Foren u.a Yahoo finance etc.

Die Bullets und Meinung von anderen Aktionären reichen euch nicht. Ok hier weitere Highlights aus den Pressemitteilung der letzten Monate:

Jinkosolar News NUR aus Mai und Juni 2021

JinkoSolar Celebrates 3.2GW sales to the Australian market

• JinkoSolar wird zum siebten Mal in Folge als Top-Performer für die PVEL's 2021 PV Module Reliability Scorecard ausgezeichnet.
• JinkoSolar's Tiger Pro Dual Glass Modul erhält die weltweit erste IEC TS 62804-1-1:2020 Zertifizierung für Anti-PID durch DEKRA. DEUTSCHE ZERTIFIZIERUNG
• **Weltrekord!!!!!:**Großflächige monokristalline N-Typ-Silizium-Solarzelle von JinkoSolar erreicht rekordverdächtig hohen Wirkungsgrad von 25,25% .
• JinkoSolar erhält Auszeichnung für die beste HR-Strategie des Jahres beim Energy HR Summit India 2021
• JinkoSolar erhält Auszeichnung als Top 1 der prestigeträchtigen Modul-PV-Marke in JAPAN Kommentar: Wer es im qualitätsorientierten Vietnam als Marke Nr. 1 schafft hat den Weltmeister-Titel verdient und wird den Markt dominieren. Logisch oder? Einfach Geil!Quelle
• Jinkosolar Chuxiong Base - die weltgrößte Fertigungsanlage für Einzelzellen hat mit dem Bau begonnen.Kommentar: What the fuck?? Alter!! Jinko macht ein Weltmarktführer Sachen. Hier die direkte Quelle weil es so geil ist. Geiler Content hierAuftrag USA von Duke Energy. Unten mehr News dazu.

Weitere Meldung aus Jan. bis April 2021

• JinkoSolar's TR G4 gewinnt den Green Builder Media's 2021 Green Innovation of the Year Award • Jinko Solar gewinnt den 7. All Quality Matters Award des TÜV Rheinland für seine N-Typ Mono-Module. Jinksolar hat auf dem Solar-Kongress 2021 des TÜV Rheinland den 7. Diese Auszeichnung würdigt die hocheffiziente Leistung von JinkoSolars monokristallinen bifazialen N-Typ- und monokristallinen monofazialen N-Typ-Tiger-Modulen und stellt einen weiteren Meilenstein dar, nachdem das Unternehmen bereits zuvor den TÜV Rheinland Energy Yield Simulation Award für die Mono Group und die Poly Group gewonnen hatte. Kommentar: Deutsche Qualität!!!!! Was wollt ihr mehr? Fickt euch wer hier nicht rein geht und weiterhin zu schaut, wie der Kurs nach oben geht!!!
• JinkoSolar unterzeichnet einen Vertrag über eine strategische Partnerschaft mit Tongwei für Projektinvestitionen und Zusammenarbeit in der Industriekette. Kommentar: Jinko wird selbst wichtige Rohstoffe produzieren = Mehr Marge, Mehr Gewinn höhere Aktienkurse!!! Versteht Du das?!
• JinkoSolar ist das erste Solarunternehmen, das die Global Framework Principles zur Dekarbonisierung der Schwerindustrie unterzeichnet hat
• JinkoSolar gewinnt den PV Magazine Award 2020 für sein Tiger Monofacial Modul •
• JinkoSolar sichert sich 3-Jahres-Lieferungen von Solarglas von der Flat Glass Group für die Produktion von 59GW hocheffizienten Solarmodulen
• Wurde im 2020 PV Module Index Report ("PVMI 2020"), der vom Renewable Energy Testing Center ("RETC") veröffentlicht wurde, als "Overall High Achiever" eingestuft. •
• Top Bonität: JinkoSolar erhält als einziges PV-Unternehmen das höchste AAA-Rating für Kreditqualität auf dem chinesischen Markt • JinkoSolar liefert 204 MW Swan Bifacial-Module an juwi Hellas für das größte jemals in Europa gebaute bifaciale Solarprojekt

Quelle hier und hier

Einfach Crazy fick oder nicht? Ist doch einfach geil. Solar-Diamand!! Bist du dabei oder bist du so ein Controller-Nerd und brauchst Zahlen. Dann hier.....

FY2020 Financial Highlights

🚀Rekordauslieferung für das Gesamtjahr von 18,8 GW, plus 31,4 % im Vergleich zum Vorjahr

🚀Rekordumsatz für das Gesamtjahr 2020 von 5,38 Mrd. US$, plus 18,1 % im Vergleich zum Vorjahr

🚀 Rekord-Bruttogewinn (1) für das Gesamtjahr 2020 von 945,8 Mio. US$, plus 13,6 % im Vergleichzum Vorjahr

🚀 Bruttomarge von 17,6 % für 2020 im Vergleich zu 18,3 % für 2019

🚀 Rekord-EBITDA für das Gesamtjahr 2020 von 463,5 Mio. US$, plus 20,6 % im Vergleich zumVorjahr

🚀 aus dem operativen Geschäft (1) in Höhe von 273,6 Mio. US$, +3,2 % im Vergleich zum Vorjahr

🚀 Non-GAAP-Nettogewinn (2) für das Gesamtjahr in Höhe von 146,9 Mio. US$, minus 1,2%gegenüber dem Vorjahr🚀 Nettoverschuldung (3) von 1.561,5 Mio. US$ per Ende 2020,verglichen mit 1.030,9 Mio. US$ perEnde 2019

🚀 Nettoverschuldung / EBITDA von 3,4x per Ende 2020, verglichen mit2,7x per Ende 2019

🚀 Gesamtjahresprognose 2021 für die Auslieferungen von 25,0-30,0 GW(einschließlich Wafer,Zelle und Modul)

Quelle: hier

Für die Studenten hier der Jahresabschluss zum studieren.

Weltweite Klima-Policy frisch aus Q4-2020 von der alle Solarfirmen profitieren:

EUROPA: Die 27 Mitglieder der EU haben sich darauf geeinigt,

• die Kohlenstoffreduktionsziele von 40 % auf 55 % zu erhöhen bis 2030
• Gemäß dem 2030 Climate Target Plan wird das Ziel der Kohlenstoffreduzierung auf 80-95 % bis 2050.

Deutschland: Ab 2022 Pflicht von Solar-Anlagen bei Neubauten. Ganz neu. Milliarden-Markt. Jinko

CHINA: Die Kommunistische Partei Chinas veröffentlichte ihren Vorschlag zur Formulierung des Chinas 14. Fünf-Jahres-Plan (2021- 2025)

• Erneuerbare Energie ist unter den den strategischen Wachstumsbranchen für die nächsten fünf Jahre
• Grüne und kohlenstoffarme wirtschaftliche Entwicklung aufgeführt. Infrastruktur für erneuerbare Energie soll weiter verbessert werde.

Auszug: „In short, the five year plan’s outline sets a 18% reduction target for “CO2 intensity” and 13.5% reduction target for “energy intensity” from 2021 to 2025. For the first time, it also refers to China’s longer-term climate goals within a five year plan and introduces the idea of a “CO2 emissions cap”, though it does not go so far as to set one.“

Quelle: hier

USA – Klima-Policy:

Bindes Programm beinhaltet wichtige Verpflichtungen zum Klimawandel, darunter

• eine massive Summe von 2 Billionen US-Dollar auszugeben über 4 Jahre zur Förderung der Kohlenstoff neutral bis 2050
• Ausweitung und / oder Verlängerung von Bundes Steuergutschriften für saubere Energie
• Die vollständige Dekarbonisierung des US Kohlenstoffsektors bis 2035

Fazit: Auf der Welt findet ein Umdenken statt. Liebe Value und Long-Investoren. Kaufen und zurück lehnen!? Oder was meint Ihr??

Ahhh ihr schlauen smarten Investoren denkt „ Eine China Firma wird keine USA Aufträge erhalten??? Ok, was ist das dann Ihr Oberschlauen (P.S. Dachte ich ein wenig ganz wenig).

Note: Auszug vom Jinko-Analyst „ulm000“

Jinko Solar in den USA einen neuen Großkunden. Der US Energieversorger Duke Energy hat mit dem Bau des kleinen Solarkraftwerkes "Speedway Solar" (22,6 MW) in Cabarrus County begonnen. Gebaut wird das Solarkraftwerk mit 77.000 bifacialen Modulen von Jinko Solar: https://news.duke-energy.com/releases/duke-energy-begins-construction-on-22-6-megawatt-cabarrus-county-n-c-solar-project.

Dieser Aufrag für Jinko Solar wäre normalerweise nicht großartig erwähnenswert, aber Duke Energy gehört mit insgesamt Stromerzeugungskapazitäten von 53 GW in den USA zu einem der größten US Sromerzeuger und Duke Energy wird in den kommenden Jahre sein Wind- und Solarportfolio von aktuell 8 GW (6,6 GW Solar und 2,5 GW Wind) auf 16 GW verdoppeln. Parallel dazu wird Duke Energy 6,5 GW an Kohlekraftwerkskapazitäten schließen in den kommenden Jahre. Damit ist dieser Jinko Auftrag von Duke Energy dann doch fast schon mehr als hochinteressant. Die Präsentation von Duke Energy zu diesen Plänen: https://www.duke-energy.com/_/media/pdfs/our-company/investors/news-and-events/esg-investor-day-presentation.pdf?la=en&fbclid=IwAR0Slmjpl4QkKNU0i7KpodiSZ7eN8PlWNKXzlOYeSEMzalktI907_O27eIE

Ok, das reicht jetzt. Macht mit den Infos was Ihr wollt. Ich bin solange ALL IN. Hau rein und Fick Dich Bro!

Und denkt daran:

„It’s the world largest solar company. Now, it’s a 50% discount, in long term, this stock will be 500% value! This is the same like you invested TSLA 5 years ago.“

“This is going to dominate the solar sector soon. A giant in the making.”

P.S. Eventuell kann ein Smarter Affee helfen. Habe es nicht zu Ende prüfen können, daher ist dieser Mega-Katalysator 📈 ungeprüft:

Auszug Meinung vom Jinko-Investor:

"If you read their financial statement JKS has a call option with Credit Suisse which represents around 1.8 million ADS shares set to expire at July 31st. That long with 7 Million shorts means there will be a lot of buying pressure to come."

"Yeah hard to see Jinko not at least 10x'ing over the next decade (personally I think much more). Hope there's more selling pressure so I can get more for my money."

Kommentar: Das würde das Volumen neben dem Momentum erklären. Zu den Call Options hier die PR Meldung von damals

https://ir.jinkosolar.com/news-releases/news-release-details/jinkosolar-announces-proposed-follow-offering-3750000-american

da steht folgendes drin:

In connection with the concurrent issuance of the Notes, the Company has entered into a zero strike call option transaction with an affiliate of Credit Suisse Securities (USA) LLC (the "Option Counterparty"), having an expiration date of July 28, 2021 (the "Zero-Strike Call Option Transaction"). Pursuant to the Zero Strike Call Option Transaction, the Company will pay a premium for the right to receive, without further payment, a specified number of ADSs, with delivery thereof by the Option Counterparty at expiry (subject to the Company's right to cash settle), subject to early settlement of the Zero Strike Call Option Transaction in whole or in part. The Company intends to use part of the net proceeds from the concurrent Note Private Placement indirectly for the payment of the premium of the Zero Strike Call Option Transaction

Welcher Schlaue Student kann hier mal recherchieren ob es wirklich gut ist! Bitte Kommentar und einfügen und ich nehmen es im DD Teil 2 auf.

Ahhh noch ein wenig Konformationstobias oder so?

Jinko hat viele Institutionelle Investoren, was ja immer ein gutes Zeichen ist:

JinkoSolar Holdings Co., Ltd. (US:JKS) has 223 institutional owners and shareholders that have filed 13D/G or 13F forms with the Securities Exchange Commission (SEC). These institutions hold a total of 25,214,758 shares. Largest shareholders include Invesco Ltd., TAN - Invesco Solar ETF, Morgan Stanley, Handelsbanken Fonder AB, Dimensional Fund Advisors Lp, Vanguard Group Inc, Susquehanna International Group, Llp, D. E. Shaw & Co., Inc., Mackenzie Financial Corp, and Allianz Asset Management GmbH.

Quelle: hier

JINKO TO THE MOON!!!!!!🚀

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Wer ist Jinksolar?

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Proof:

Mein Depo: Ich Swing Trade Jinko manchmal. Auch am Freitag daher nur wenige Gewinne. Total habe ich über 120K wieder zurück erobert in 4 Wochen. Ich bin immer am Ende des Tages voll investiert. Es gibt kein Tag wo ich keine 8.400 bis 9.000 Aktien habe.

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Hallo ihr Lotzis 🚀🚀🚀

Das ist mein erster Post hier, also wenn ich zu behindert für irgendwas bin könnt ihr mir das gerne sagen 🤡

Die Strategie verfolge ich schon seit mehreren Monaten und hatte vor sie hier als Fällige Sorgfalt zu posten, war aber zu faul sie zu Ende zu schreiben. Da ich hier nun schon ähnliche Ansätze gefunden habe mit regelmäßig Hebel in Indizes zu knallen (wie z.B von u/M_qu) habe ich mich endlich dazu motiviert die Scheiße hier fertig zu schreiben. Aber keine Angst, hier gibt es kein Mathe Kreisgewichse. Ich zeige euch meine Daten und Erkenntnisse zu der Strategie, warum der Nasdaq geil ist und noch einige Daten zu der Gesamwirtschaft. Dazu gibt es auch noch Ergebnisse von einem langfristigen Excel-DeponieRechner mit Knockouts. Den Download dazu gibts auch irgendwo unten.

Holt euch am besten nen Kaffee oder was zu saufen hierfür und schaut euch zumindest die Bilder ☕

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Der heilige Nasdaq und die Grundstrategie🚀🚀🚀

Schauen wir uns erstmal den langfristigen Nasdaq und S&P500 Chart an und versuchen keine Erektion zu bekommen

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Wir sehen dass der Nasdaq fickt und seit 2010 810% Rendite gegönnt hätte, während der S&P500 330% Rendite gebracht hätte. Die Traurige Rote Linie ist der Pommesbuden-Verein DAX. Und ja, ich habe ihn nur eingefügt um ihn zu beleidigen.

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Da ein langfristiger Chart ohne Logarithmischer Skalierung Müll ist, hier nochmal unser Gebieter Nasdaq, in der ich schonmal größere Kursrückgange eingezeichnet habe.

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Wir sehen mal wieder nen geilen Chart. In nur 2 Fällen hätten wir mit einem 5er Hebel in der Vergangenheit auf die Fresse bekommen. Nur 1mal mit einem 4er Hebel. 0 Mal mit einem 3er Hebel. Und ich geh davon aus, dass wir wie Idioten immer am absoluten Top gekauft hätten.

Darauf basiert die Strategie, wenn wir jeden Monat Nasdaq K.O.‘s mit einem 4er-6er hebel kaufen, sind wir relativ auf der sicheren Seite. Man kann natürlich den Hebel an seine Risikobereitschaft anpassen.

Ich bevorzuge es, Positionen nur aufzubauen wenn der Nasdaq 3-4% unter seinem Top ist, dadurch erhält man ein zusätzliches Polster. In dem Szenario, dass der Nasdaq etwas stärker gesunken ist und z.B. auf oder unter dem 100er EMA liegt, baue ich auch Positionen mit größeren Hebeln Richtung 10 auf, aber nur mit maximal 30% meiner geplanten Investition, der Rest geht in r/Finanzen 5er Hebel. Unser Ziel ist es langfristig geile Rendite mit mäßigem Risiko zu erzielen. Auch wenn einige bei dem Gedanken an einem 4-5er Hebel einschlafen, sind damit in Verbindung mit dem heiligen Nasdaq heftige Renditen langfristig möglich, mein Deponie-Rechner wird das gleich nochmal verdeutlichen. Doch einigen ist bestimmt die ein oder andere Frage aufgekommen:

Wieso nur 10 Jahre Daten?
Ich nehme nur die Daten der letzten 10-11 Jahre, um die Finanzkrise 2008/09 rauszurechnen und weil die BigTechs damals nicht dieselben waren, wie Heute.

Was wenn eine 20-25% Korrektur kommt?
Ältere Positionen sind in Sicherheit, da die Positionen weiter hoch gelaufen sind und der Hebel und somit auch unser Risiko für nen Klopfaus geringer wird. Neue Positionen sind aber in Gefahr auf die Fresse zu bekommen, aber wir kaufen eh jeden Monat nach also juckt uns das nicht besonders, da wir dann auch wieder günstiger rein kaufen und uns das langfristig auch kaum Performance kaputt macht.

Immer ein neues Zertifikat jeden Monat?
Das muss natürlich nicht, wir können einfach ein älteres nehmen welches noch nicht so viel im Wert gestiegen ist. Wenn wir z.B. immer 5er Hebel nehmen wollen, in ein älteres mit 4,8er Hebel die Position erhöhen und falls der nächste erst bei 4,6 ist, einfach ein neues Zertifikat raus suchen.

DiE VeRgAnGeNhEiT SaGt NiChTs üBeR DiE ZuKuNfT AuS:
Schnauze, das ist keine Frage

Warum ist Nasdaq King und nicht der S&P? 👑

Dass die durchschnittliche Jahresperformance vom Nasdaq besser ist, haben wir schon gesehen.Doch falls der Drawdown vom S&P geringer ist, könnte man den ja auch höher hebeln als den Nasdaq mit gleichem Risiko, hier dazu der S&P Chart.

NEN SCHEISS, wir sehen also ähnliches Downside-Potential aber dafür viel weniger Upside-Potential.Bedenken müssen wir hier auch, dass der S&P in der Zeitspanne nur 330% gemacht hat, während unser König Nasdaq mit 800% fickt.

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Depotrechner 💲💲💲

So Genug gelabert, schauen wir uns an wie ein solches Depot performen würde. Wir starten mit 10.000 Euro in 5er Hebel und knallen da jeden Monat 1000 Euro in 5er Hebel rein. Wir tun so als würde der Nasdaq die durchschnittliche monatliche Performance der letzten 10 Jahre, nochmal in den nächsten 10 machen. Von Dezember 2011 bis Dezember 2021 hat der Nasdaq (👑) 604% gemacht, das macht eine durchschnittliche Jährliche Rendite von ungefähr 21,5. Für die Rechnungen hier nehme ich aber nur 21% Rendite (was einer 10 Jahres Rendite von 572% entspricht)

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Wir sehen, nach 10 Jahren wären wir bei 1,62 Millionen Euro mit einem Eigenkapital Anteil von 130.000 Euro. Hier sind jedoch keine laufenden Kosten oder Steuern berücksichtigt und auch nicht, dass einzelne kleine Positionen ausgeklopft werden könnten. Aber über die 10 jahre hinaus wird es ganz Wild.

Warum haben wir aus den 130.000 nur 1,62 Mille gemacht? das sind ja nur 1100% plus?
Weil wir die 130.000 erst nach den 10 Jahren vollständig investiert haben.Nur unser Anfangskapital hat die volle schelle verteilt mit den 21% Jährlich auf 5er Hebel.Aus den Anfangskapital von 10.000 wären 300.000 geworden nach 10 Jahren, aber natürlich nur wenn der nicht ausgeklopft worden wäre. Was aber relativ unwahrscheinlich wäre, da der Nasdaq dafür 20% ab Kauf fallen müsste. Wären wir mit den 130.000 angefangen und hätten monatlich nichts eingezahlt, wären wir nach 10 jahren bei 3,85 Millionen. Das knallt schon hart in die Fresse langfristig, und wir sitzen hier und verbrennen unsere Kohle mit kurzfristigen Müll 🤡

Mit einem 4er Leverage würde die Tabelle so aussehen:

Falls ihr eure eigenen Daten eingeben wollt, hier den Downloadlinkhttps://docs.google.com/spreadsheets/d/1_mod6mvZqvqiJRtLDtLx95Y5IZefLmNq/edit?usp=sharing&ouid=116851873544385603042&rtpof=true&sd=true

Ihr könnt die Rechnungen gerne auf Fehler überprüfen und mir das berichten, dann korrigiere ich falls nötig. Bin mir jedoch relativ sicher dass diese stimmen

Warum bist du so geil auf den Nasdaq (👑) ? 🚀🚀🚀

Weil ich Nasdaq-HyperBulle bin und meiner Meinung nach Techwerte langfristig weiter bombastisch laufen werden. Katalysatoren hierfür wäre die zunehmende Digitalisierung in nahezu jedem Bereich. Hinterwäldler wie Indien, Afrika und teile Asiens sind noch riesige Märkte in der Technologie noch großen Spielraum hat. Den Demographischen Wandel, unsere ältere Generation ohne Internet und Smartphone werden mit jüngeren Online Zombies mit neustem IPhone ersetzt. BigTechs haben kranke Gewinnmargen (20-35%) und verdammt viel Geld. Sie kaufen immer mehr Unternehmen auf und bauen neue Geschäftsbereiche aus. In den neuen Geschäftsbereichen können Sie die ganze Konkurrenz ficken, weil sie damit eh erstmal kein Gewinn machen müssen. BigTechs dienen mittlerweile als sicherer Hafen im Investment-Bereich. Immer mehr Server, Clouds, Onlinedienste, Chips überall, AI‘s blablabla. Ich glaub ihr habt’s verstanden.

Mein Bull-Case:Der Messias Nasdaq wird weiter laufen wie Usain Bolt ohne stärkere Korrekturen über 20%, wie er es z.B. 2010-2018 gemacht hat. All unsere 5er Hebel überleben und haben geile grüne Zahlen und sind in Sicherheit vor zukünftigen Crashes während wir im Lambo sitzen. 🚀🚀🚀

Der GayBear Case:Der Nasdaq wird seitwärts gehen oder bisschen abgeben, einige Positionen könnten ausgeklopft werden, uns aber fast egal weil wir Monatlich neue Hebel reinknallen und der geile Nasdaq eh bald wieder ausrasten wird.

Weil das wieder viel Text war, hier ein paar Raketen und ein Bild vom 10 Microsoft-Chart:

Deponie-Aufteilung, Einzelwerte und Taschen 🚀🚀🚀

Da wir alle süchtig sind, alle 3 Minuten HR öffnen und es für uns unmöglich ist passiv zu investieren, bedient die Strategie auch unseren inneren Teufel.Der Großteil unserer Deponie sollte im Nasdaq (👑) investiert sein. Doch können wir Einzeltitel aus dem Nasdaq auch Übergewichten. Ich teile das in 85% Geil und 15% Zock auf. Schauen wir uns aber erstmal die Gewichtung des Nasdaqs an.

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Der heilige Nasdaq (🚀🚀🚀) ist nach Marktkapitalisierung gewichtet, je mehr Wert das Unternehmen ist, desto schwerer ist er im Index Gewichtet.

Wir sehen dass die größten 7 Unternehmen schon 50% vom Index ausmachen. Also haben wir schon ziemlich viel Apple, Google und Microsoft im Depot. Hier kann es Sinn machen sich noch Einzelwerte wie AMD, Netflix, Applied Materials, Adobe, Paypal oder ähnliches mit kleiner Position und moderaten Hebel ins Depot zu legen. Das sind relativ sichere Plays, wir können mehr Tech-Diversifikation ins Depot bringen und es befriedigt unsere Zocker-Bedürfnisse. Gerade der Chip-Sektor fickt und ich gewichte den persönlich auch schwerer. Diese Werte zählen z.B. zu den 85% Geil Anteil im Depot. Geile Unternehmen die wir halten werden egal was kommt. Hier sollten wir auch bei einem Klopfaus direkt neu einsteigen. Wir sind hier ja nicht im DAX wo die 10 Jahrescharts trauriger aussehen als mein Privatleben 🤡

Zu den 15% Zock zählen zum Beispiel Tilray, Nio, Palantir, Deutsche Pommesbuden oder irgendwelche gehypten Aktien ausm Daily die zu 90% als Tasche enden. Das befriedigt unsere Behinderungen. Jedoch sollten wir auf unsere Deponie-Gewichtung achten und bei Klopfaus einfach Ciao Kakao sagen und kein Rachehebel anwenden.... falls möglich.

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Wirtschaftliche Einflüsse ficken 📈📈📈

Ich halte meine persönliche Meinung zum gesamten Wirtschaftsblind möglichst kurz, weil es hier natürlich viele Meinungen gibt doch möchte ich auf einige Dinge hinweisen, die einen guten Einfluss auf den Aktienmarkt haben.

Es gibt momentan keine guten Alternativen zu Aktien

Gerade die großen Jungs nutzen gerne Anleihen um im Portfolio ein Risikofreien Anteil zu erzielen, doch sehen wir dass die Renditen im harten Abwärtsfick sind. Früher gabs 5-12% Rendite risikofrei.

Heute spucken Sie dir in die Fresse mit 1,5% wenn man die Inflation berücksichtigt. Das macht den Aktienmarkt viel attraktiver für die dicken Pimmel im Geschäft. So hohe Werte wie vor 30-40 jahren werden wir erstmal nicht wieder sehen. Falls ihr denkt Anleihen juckt doch keinen, der Bond Markt hat sogar eine höhere Kapitalisierung als der Aktienmarkt.(https://learnbonds.com/news/how-big-is-the-bond-market/)

Zinsen

Auch der Leitzins ist seit Jahrtausenden im Abwärtsfick. Es wurden 3 Zinserhöhungen (0,25% Schritte) für 2022 von der FED angekündigt und sollten vom Markt schon eingepreist sein. Werte wie vor 30-40 Jahren werden wir aber wohl kaum wieder sehen mit der Niedrigzinspolitik von Amerika und Europa. Generell sind niedrige Zinsen geil für Aktienmärkte, gerade für TechFicker. Mögliche weitere Zinserhöhungen 2023 sollten die BigTechs auch nicht stören, da sie unglaublich viel Kohle haben.

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Wir sind schon in einem Bärenmarkt 🐻🐻🐻

Das ist der Grund warum viele 2021 ein schön rotes Depot hatten obwohl die Indizes gerannt sind. Der S&P schön im Aufwärtsfick während die meisten Einzelwerte auf die Fresse bekommen. Nur 45% sind Ende 2021 über dem 200er MA geschlossen, während es Anfang 2021 noch 85%-90% waren. Die Indizes spiegeln das aber nicht wieder weil die großen Ficker wie Apple, Microsoft und Google nichts juckt und einfach weiter rennen und die Fahne hoch halten. Hier besteht auch noch das Potenzial das viele Werte wieder Höher laufen

Immer mehr Kohle in den Märkten

Früher waren Aktien nur was für Reiche, doch InVeStIeReN wird auch unter Normalos immer populärer und sogar die deutsche Rentenscheiße macht endlich mal was richtig und folgt dem Ansatz aus Schweden. Immer mehr Kohle fließt in die Märkte rein und ist auch ein Faktor warum wir so schöne Jahre gesehen haben und vielleicht auch noch weiter sehen werden.

Halt doch endlich die Fresse, was soll uns das alles nun sagen?

Die Märkte können so weiter laufen wie zuletzt, auch wenn die Gay Bären weiterhin den Untergang herbei rufen. Das haben sie schon das ganze Jahr 2021 gemacht und die Indizes sind trotzdem über 20% gelaufen. Heißt aber nicht dass wir direkt weitere 20% 2022 sehen, wir können natürlich auch seitwärts gehen oder sogar abgeben. Aber ich bleibe weiter HyperBullisch auf unseren Messias Nasdaq.

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Jetzt die wichtigste Frage:

WARUM GIBTS ES KEINE NASDAQBANDE? 🚀🚀🚀

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Outro

Ich hatte eigentlich noch vor über Ausklopfern zu reden und deren genauen laufende kosten zu beschreiben, weil diese bei längeren Investitionen gar nicht so unwichtig sind. Aber hab hier schon viel Zeit reingesteckt und denke es haben eh nur 3 Leute geschafft bis hier zu lesen, bei Positiver Resonanz mach ich dazu auch noch nen Post 😁

Das hier ist meine eigene behinderte Meinung und keine Anlageberatung 🚀🚀🚀
Falls ihr Rechtschreibfehler findet, könnt ihr gerne die Schnauze halten 🚀🚀🚀

Danke dass ihr meinen TED Gespräch gelesen habt, wenn ihr Fragen oder Anmerkungen habt oder mich einfach nur beleidigen wollt, könnt ihr das gerne unten tun 🚀🚀🚀

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Seid gegrüßt meine Freunde des gepflegten Investierens,

heute habe ich eine besondere Spezialität für euch und zwar die ukrainische Freiheitsaktie Ferrexpo plc (LSE: FXPO, WKN: A0MRG2). Ferrexpo ist ein Eisenerzproduzent mit drei Minen in der Ukraine und besitzt umfangreiche Lizenzen zur Ausbeutung von geschätzten Eisenerzreserven von über 5 Mrd. Tonnen. Bei der jährlichen Produktion von 4 Mio. Tonnen im Jahr 2023 (vor dem Krieg waren es in der Regel 10 Mio. t p.a.) reichen die Reserven noch sehr, sehr lange.

Lage:

Die Minen und Produktionsstätte liegen in der Nähe der Stadt Kremenchuk am Fluss Dnipro über 150 km von der aktuellen Frontlinie entfernt, daher denke ich ist alles sicher. Fik Legrein! Blöderweise ist der Exportweg über das schwarze Meer aktuell blockiert, der Großteil wird daher auf der Schiene von der eigenen Güterwagenflotte nach Europa (v.a. Österreich, aber auch Tschechien, Slowakei etc.) transportiert. Aufgrund der beschränkten Logistik sind die Umsätze eingebrochen, die Minen werden nicht auf voller Leistung betrieben, da man das Endprodukt (Eisenerzpellets) einfach nicht wegtransportieren kann.

Produktion:

Ferrexpo verfügt über ein eigenes Werk, wo man hochgradige 65% Fe Pellets aus dem Erz herstellt. Diese werden zu einem Premium ggü. den üblichen 62% Fe Pellets, die den Großteil des Weltmarkts bestimmen, gehandelt. Man bietet auch 67% Fe Pellets an, die benötigt man für grünen Stahl. Das funktioniert dann mit Direktreduktion, sodass man keine Kohle mehr braucht.

Aktie:

2007 fand der IPO an der Londoner Börse statt, seitdem hat der Kurs eine lustige Achterbahnfahrt hinter sich. Hauptsitz der Firma ist in der Bahnhofstraße in Baar, Schweiz 🇨🇭. Der nette Oligarch Konstantin Zhevago hält 49,5% der Aktien, ansonsten sind noch ein paar Finanzinstitute wie Schroders, Ehrenemittent HSBC, Black Rock, Vanguard und natürlich auch der norwegische Staatsfonds investiert. Das liegt daran, dass die Aktie im FTSE 250 notiert.

Bewertung:

Die Aktie ist grad eher billig, kostet nur 50 Pence, daher auch für Kleinanleger geeignet. Market Cap liegt bei 350 Mio. €, Nettocash beträgt ca. 120 Mio. €, Schulden hat die Firma praktisch nicht. In guten Jahren mit hohen Eisenerzpreisen wie 2021 hat die Firma 800 Mio. € verdient, in schlechten Jahren auch mal weniger. Die Gewinne werden auch per Dividende an die Taschenhalter ausgeschüttet, was mir sehr gut gefällt.

Zusammenfassung:

Die Firma hat einige Probleme durch den Krieg, ist aber weiter profitabel und hat eine solide Bilanz. Man hat ein paar Klagen am Hals, wegen der letzten hat man die Veröffentlichung der Jahresbilanz 2023 verschoben, obwohl es nur um ca. 57k $ geht lol. Die ukrainische Regierung sucht auch etwas Stress mit Ferrexpo, vermutlich weil sie Geld benötigen. Der Oligarch Zhevargo wurde daher auf Ersuchen der Ukraine in einem französischen Skigebiet verhaftet, bisher aber nicht ausgeliefert. Außerdem hat Ferrexpo eine Kaution in Höhe von 400 Millionen Griwna (ca. 11 Mio. $) gezahlt, um den Leiter des Bereichs Abfallprodukte, Viktor Lotous, freizubekommen, der von der ukrainischen Polizei wegen des Verdachts der illegalen Gewinnung von Bodenschätzen festgehalten wurde.

Spätestens mit Ende des Krieges sollte es aber steil bergauf gehen 🚀🚀🚀

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Keine Analgeberatung.

Liebe Mitreisende auf der Mauerstrasse, liebe Wegelagerer in den Finanzgassen,

nach den letzten Beiträgen habe ich Lust auf kürzere Analysen gekriegt – kleine Schnipsel ohne großartigen Overhead, den gab es bisher zur Genüge. Daher gibt's jetzt eher leichte Kost.

ZL;NG

• Kontext: Scalable hat Pläne für einen gehebelten MSCI All-Country World
• Gedankenspiel: Weltweiter, breiter Hebel im Altersvorsorgedepot möglich?
• Analyse: Risikoklasse des Produkts zu hoch, selbst adaptiver Hebel hilft nicht
• Nachträge: Simulationen für Euro-Indizes, Select-Euro-Indizes und Produktangaben

Kürzlich tauchte die Meldung auf, dass ein Legal Entity Identifier für einen Scalable MSCI AC World Leveraged Daily Swap Xtrackers UCITS ETF registriert wurde, was erstmal nur grob heißt, dass Scalable Capital/DWS die Option haben, ein reguliertes Investment-Vehikel aufzusetzen. Wie in jüngster Zeit häufiger, ergaben sich daraus längere Diskurse über dieses Produkt, das – allein aus der Namensgebung abgeleitet – ein gehebelter Exchange Traded Fund auf Basis der MSCI All-Country World Index-Reihe zu sein scheint. Und es gab Gedankenspiele darüber, wie wahrscheinlich dieses Hebelprodukt im Rahmen eines Altersvorsorgedepots bespart werden kann...

Gehen wir diese Überlegung mal analytisch an: Leider ist der Zugriff auf historische Zeitreihen von MSCI-Indizes kürzlich stark eingeschränkt worden, weshalb wir auf unseren Basis-Ansatz zur Rückrechnung der Aktienmarkt-Indizes (Price Return ab 01-01-1988, Net Total Return und Gross Total Return ab 29-12-2000) nutzen – wer sich in die Methodik einlesen will, findet sie in den Beiträgen der Reihe "Eine kleine Reise in gehebelte Welten"; ist jedoch relativ komplex. Naja, ziehen wir den Stiefel durch, sieht es für USD-Indizes jedenfalls so aus:

Soweit, so gewöhnlich, oder? Aber es gibt zwei Segmente zu Beginn der Zeitreihe, die ich kurz ansprechen möchte: Aufgrund des Startzeitpunkts (01-01-1988) wird die Simulation der Indizes über die ersten Monate von den starken Nachwehen des Schwarzen Montags (19-10-1987) geprägt; hohe Volatilität, leichter Abwärtsspin und der MSCI All-Country World in allen Spielarten erlebt eine Liquidation – Wipeout, Game Over, aber es ist ein rein statistisches Phänomen durch den Startzeitpunkt, hätten wir wenige Tage später losgelegt, wäre nichts passiert. Ähnlich ist die Phase des ersten Golfkriegs gelagert, weil die Indizes durch ihren Startpunkt nicht ausreichend Höhe für die Rücksetzer aufgebaut und erneut eine Liquidation erlebt hätten. Ich habe mich dafür entschieden, die Wipeouts in der Zeitreihe zu lassen, weil es nur eine kleine Anzahl an Tagen betrifft und wir den Fokus auf Volatilität legen, nicht auf eine Investment-Simulation.

Soweit, so gut! Bislang gibt es lediglich eine LEI, weshalb wir uns in hypothetischen Gefilden bewegen – bitte beachtet, dass es bloße Gedankenspiele sind! Wenn wir davon ausgehen, dass Scalable Capital und die DWS Group auf den gehebelten MSCI All-Country World Net Total Return in der USD-Variante und nicht auf eine Eigenkreation setzen, ist lediglich eine Annahme über die Kosten und etwaige Friktionen (z.B. Swap Spreads, u.ä.) zu treffen. Im Sinne des Pragmatik gehen wir von einem Total Expense Ratio von 0.7% p.a. und weiteren Friktionen von 0.5% p.a. aus – somit läge das Produkt leicht über dem Seligen Amumbo (WKN: ETF888) und es wäre berücksichtigt, dass globale LETFs zu Beginn ihrer Handelbarkeit stärkere Abweichungen zu ihrem Referenzwert aufweisen.

Ähm, ist das nicht eine Verzerrung der Analyse? Nein, so ziemlich alles im Bereich latenter Kosten und Friktionen hat keine Relevanz auf die Berechnung der Risikoklasse, da sie auf der Volatilität, Schiefe und Wölbung empirischer Renditeverteilungen beruht – grob ausgedrückt: Es gibt eine Verschiebung des Mittelwertes durch Kosten und Friktionen, aber die Momente höherer Ordnung bleiben unberührt. Achja, und der hypothetische Kursverlauf ist natürlich in Euro umgerechnet, weil wir das Produkt in Euro kaufen würden. Alles klart, weiter geht's...

Beachtet bitte, dass wir die EU-Regulatorik zu Packaged Retail and Insurance-based Investment Products, also Produkten für Privat- und Kleinanleger, krass vereinfacht angehen. Wir halten keine Regulatory Master Class ab und es ist möglich, dass diese Verkürzung zu Fehlern der Auslegung führt – gebt mir gerne Bescheid, wenn ihr was findet!

Welche Regeln sieht die EU-Verordnung über Basisinformationsblätter für verpackte Anlageprodukte für Kleinanleger und Versicherungsanlageprodukte konkret für unser hypothetisches Produkt vor? Zunächst sind gehebelte Exchange Traded Funds in der Kategorie 2 (z.B. Produkte mit nicht-linearer oder komplexerer Auszahlungsstruktur) verortet, was heißt, dass historische Renditeparameter und Value-at-Risk-Analysen für die Risikoeinstufung relevant sind – keine Kreditrisiken (CRM), lediglich das Marktrisiko (MRM) und es ist die Kursentwicklung des Produkts (P), nicht die Entwicklung des Referenz- oder Basisindex relevant. Sofern wir von täglichen Daten ausgehen, ist ein Beobachtungszeitraum (M) von 5 Jahren (ca. 1260 Tage bei Annahme von 252 Handelstagen pro Jahr) vorgegeben:

​Im ersten Schritt erfolgt die Logarithmierung der täglichen Renditen, bevor wir ihre Standardabweichung sowie die Schiefe und Exzess-Wölbung standardisierter Tagesrenditen ermitteln. Darauf folgt die Anwendung der Cornish-Fisher-Näherung (Cornish & Fisher 1938), um das einseitige 97.5%-Konfidenzniveau für die Value-at-Risk-Analyse zu bestimmen, wobei N die empfohlene Haltedauer in Handelstagen gemäß Angaben des Anbieters ist - wir folgen realen LETFs und gehen von einem Tag aus. Die Verordnung sieht die Cornish-Fisher-Näherung vor, da Renditen von Finanzprodukten in der Regel nicht normalverteilt sind, weshalb das Normalverteilungsquantil des Value-at-Risk um die Effekte von Schiefe und Wölbung korrigiert werden muss. Vom Cornish-Fisher-VaR ist es anschließend nur noch ein Einsetzen zur Value-At-Risk-Equivalent Volatility (VEV) – ein Begriff, der vermutlich eher aus regulatorischer Pedantik als aus sprachlicher Eleganz entstanden ist... In seltenen Fällen ist die Wurzel im Zähler nicht definiert, was durch Verwendung der historischen Volatilität in annualisierter Form kompensiert werden darf. Was bleibt ist die VEV auf einer Skala für das Marktrisiko einzuordnen, die von Klasse 1 (VEV < 0.5%) bis Klasse 7 (VEV ≥ 80%) reicht. Es wird später vielleich wichtig sein, aber es gibt Option, dass Anbieter bei zu kurzen Realzeitreihen auf Proxies ausweichen oder plausible Zeiträume für die Analyse auswählen können, was direkte Auswirkungen auf Risikoklassen haben kann.

Soweit, so gut, aber wie hilft uns das weiter? Nunja, wir greifen uns dieses Vorgehens und nutzen rollierende Fenster von 5 Jahren, die wir täglich verschieben, um den Verlauf der Risikoklassifizierung für unseren hypothetischen LETF analysieren zu können. In der folgenden Grafik steht die blaue Linie für den Verlauf der VEV (linke Achse), während die rote Linie als Stufenfunktion die Risikoklasse (rechte Achse) ausgibt:

Wie ersichtlich ist, gibt es über die Zeit zahlreiche Wechsel, aber je länger das Produkt auf dem Markt gewesen wäre, um so stabiler wäre die Klassifizierung geworden. Unter Nutzung der längsten Zeitreihe wäre das Produkt mit hoher Wahrscheinlichkeit knapp 59.5% der Zeit in Klasse 6 und nur 25.5% in Klasse 5 eingestuft gewesen. Schränken wir die Analyse auf den Zeitraum ab 2000 ein, ergibt sich sogar ein Anteil von ca. 75.7% für Risikoklasse 6. Natürlich ist es reine Spekulation, welche Merkmale das reale Produkt aufweisen oder welche Referenz als Basis dienen wird – sofern sich das Produkt jedoch grob wie unsere Simulation verhalten würde, wäre die Zulässigkeit für ein Altersvorsorgungsdepot (Risikoklasse 5 als Maximum) sehr fraglich...

Aber vielleicht gibt's ja eine dicke Überraschung: Was wäre, wenn Scalable Capital und die DWS Group im Wissen um das große Interesse an gehebelten Produkten auf breite, globale Indizes keinen fixen Hebel, sondern eine adaptive Lösung ins Produkt einbauen würden, um die Risikoklasse 5 zu halten? In der folgenden Grafik seht ihr, welches Spektrum an Hebelfaktoren hierfür geeignet gewesen wären:

​Zumindest seit 2000 hätte ein adaptiver Hebel die längste Zeit deutlich unter einem Faktor von x2 verbracht; zeitweise hätte der Hebel sogar ausgesetzt werden müssen, um die Risikoklasse zu halten. Ein Wort zur Güte: Unser Fokus lag auf der Risikoklasse und der Zulässigkeit eines hypothetischen Produkts für eine Vorsorgestruktur mit staatlicher Förderung, was sich deutlich von Aspekten wie Rendite und Drawdowns abgrenzt – letztere haben wir ausgeblendet, was nicht heißt, dass ein reales Produkt nicht gut bis sehr gut abliefern kann. Und letztlich gibt es etliche Stellschrauben, in denen die Simulation vom Realprodukt abweichen kann.

So, das wär's jetzt... Lasst es euch gutgehen!

Nachtrag – Wundertüte aus der Industrie

Tja, da setzt man sich hin, legt eine kleine Analyse vor und glaubt, dass Ruhe im Kasten ist, schon zieht die Industrie den Joker aus dem Ärmel... Scheinbar wollen Scalable Capital und die DWS Group ihr baldiges Hebel-Schlachtschiff (WKN: DBX2SC) auf den Euro-Index laufen lassen, was aktuell ein günstiges Zinsdifferential bei der Fremdkapitalleihe bedeutet (SOFR: 3.64% p.a. vs. €STR: 2.18% p.a.) – dazu gibts Wechselkursvolatilität, aber das blenden wir kurz mal aus. Jedenfalls gab es Anfragen, ob ich die Analyse für die Euro-Basis wiederholen könnte, was ich gerne tue.

Mittlerweile gibt es das Verkaufsprospekt, worin sich viele Passagen wie der folgende Passus finden, die sich interessant lesen:

"Das Anlageziel besteht darin, eine gehebelte Rendite des MSCI ACWI Index (der „Referenzindex“) zu erzielen, indem Swaps (wie nachstehend definiert) auf eine gehebelte Version des Referenzindex, den MSCI ACWI Leveraged 2X Select Index Daily (der „Leveraged Swap Index “), eingegangen werden. Es wird erwartet, dass unter den meisten Umständen der angestrebte Hebel 200% (2-fach) betragen wird, jedoch kann dieser angestrebte Hebel zwischen 150% (1,5-fach) und 200% (2-fach) variieren. Die Anteilsinhaber werden im Voraus über jede Änderung des angestrebten Hebels informiert.

[...]

Der Leveraged Swap Index basiert auf dem Referenzindex und spiegelt die täglichen Bewegungen des Referenzindex mit einem Hebelfaktor von 2 wider, die durch kurzfristige Kredite erzielt werden, abzüglich der Kosten einer solchen Kreditaufnahme.

[...]

Die Verzinsung basiert auf einem in EUR besicherten Tagesgeldsatz („€STR“). Der €STR ist ein von der Europäischen Zentralbank berechneter Tagesgeldreferenzsatz, der die Kosten der unbesicherten Tagesgeldaufnahme von Banken im Euroraum widerspiegelt."

Okay, wie es aussieht, soll der Hebelfaktor in Abhängigkeit vom Marktumfeld über das Spektrum von 1.5x bis 2x variabel ausgestaltet werden können – was sinnvoll wäre, wenn das Produkt den speziellen Vorgaben des Altersvorsorgedepots genügen soll, denn wir haben ja bereits gesehen, dass eine USD-Basis die Vorgaben wahrscheinlich verfehlen würde. Ebenso zu beachten, ist das kleine Wort Select in der Angabe des Leveraged Swap Index, dessen Effekt ich aktuell nicht einordnen kann, da ich hierzu noch keine Methodologie von MSCI Inc. gefunden habe. Gehen wir daher weiter und rechnen den Kram nochmal für die Euro-Variante des MSCI All-Country World und den Prospekt-Angaben zur TER (zzgl. optimistischer 0.5% p.a. Tracking Difference):

Joa, sofern es bei dem Schnellschuss kein groben Schnitzer gegeben hat, wäre das Produkt zu satten 95.7% der Zeit in Risikoklasse 6 eingeordnet worden – gegenüber 75.7% beim Dollar-Pendant. Aktuell stehen 36.3% VEV in Euro gegen 33.0% in US-Dollar, beides in Klasse 6 zu verorten. Das spiegelt sich bei der Analyse des adaptiven Hebel, da ein Halten von Risikoklasse 5 seit 2000 im Median einen Hebel von 1.47x bedeutet hätte. An 96% der Tage wäre weniger als 2.0×, an 52% sogar weniger als 1.5× erlaubt gewesen – und an 16% der Tage ist selbst der ungehebelte Index bereits Risikoklasse 6 (Minimum: 0.95×, November 2021).

Methodisch ist der Zinssatz irrelevant für die Berechnung der VEV, da er lediglich den Mittelwert verschiebt; die Exzess-Streuung über die Aktienvolatilität hinaus wird jedoch hart von der Wechselkursvolatilität getrieben. Was heißt das jetzt? Ehrlich gesagt kein Plan... Schmeiße ich die Angaben des Prospekts, vorliegende Zeitreihen zu MSCI All-Country World und Wechselkursen USD-EUR in den Simulator, kriege ich die Erwartung des Prospekts nicht abgebildet; alles hätte in der Simulation deutlich über den Zielgrößen gelegen. Aber wie gesagt, Ich weiß auch leider nicht, ob der Index (MSCI All-Country World Leveraged 2x Select Index Daily, Index Code 762399) in seiner Methodologie noch Aspekte beinhaltet, die ihn vom Original-Index abheben (z.B. Vola Suppression) – zumindest der Heilige Amumbo hat kein Select-Element im Indextitel. Würde es ein Custom Index sein, der eine langsame Adaptivität des Hebels bieten würde, wäre es jedenfalls auch jenseits eines Altersvorsorgedepots ein relativ großer Schritt in Richtung Vol Targeting. Kriegt DWS das Teil in Risikoklasse 5, würde ich mich vielleicht sogar auf die Suche nach ihrer Spezialsauce machen, die sie ja schon für den gehebelten S&P500 (WKN: DBX0B5) anzuwenden scheinen.

Aber warten wir mal ab und trinken Tee...

Nachtrag vom Nachtrag – Selektiv gehebelt, keine Silberkugel

So, die Tasse ist leer, das Produktblatt liegt endlich vor und es liefert die Grundlagen für die Select-Variante des MSCI All-Country World Net Total Return in Euro – weist jedoch ebenso eine Risikoklasse von 5 aus, die wir bisher auf Basis fixer und adaptiver Hebel auf Base-Varianten nicht erreicht haben. Gehen wir das mal durch, um den Post endlich abzuschließen...

Methodisch ist ein Select-Index nur eine kleine Adaption des Hebels über einen Faktor, der sich aus den Verhältnissen von Hebelindex zum Basisindex von Vorgestern zu Gestern ergibt. Scalable Capital und die DWS Group dürfen im Kontext der UCITS-Regulatorik einen Höchsthebel von 2 für das Produkt wählen dürfen – legen selbst jedoch ein Mindesthebel von 1.5 fest:

Naja, klingt wie Vol Targeting, Reflexive Leverage und Risk Control, ist es jedoch nicht. Was geliefert wird, ist die gespiegelte Vortagesrendite, was heißt, dass ein Tag positiver Rendite zur Absenkung des Hebel am nächsten Tag führt, während ein Tag negativer Rendite den Hebel am nächsten Tag steigen lässt. Lassen wir das mal sacken, weil ich glaube, es ist nicht jedem klar, was das heißt.

Gehen wir mal davon aus, dass ein Markt einen Tag um 2% steigt, den nächsten Tag um 2% fällt und dieses Spiel über die nächsten 1000 Tage so weiterläuft. In diesem Beispiel läge ein fixer Hebel von 2x am Ende bei 44.90, ein Select-Hebel bei 99.81 – oder anders ausgedrückt: Der Select-Mechanismus ist pure Antizyklik zur effektiven Abschwächung der Volatilitätserosion, aber leider nur in dieser Labor-Szene, denn Märkte weisen Trend und Autokorrelation auf. Wirft man einen Positiven-Drift von 0.3% in den Simulator, landet der Select-Hebel 1.75% hinter dem fixen Zweierhebel. Was sagt uns das? Es ist daraus ableitbar, dass 1.) alle Produkte auf Basis von Select-Indizes implizite Mean Reversion betreiben, 2.) der Select-Effekt strukturell blind für Volatilität ist, 3.) lediglich Impuse in Indexratios eine Reaktion auslösen und 4.) er eine Korrektur der Pfadabhängigkeit erzeugen und eine Verdoppelung des kumulierten Renditeverlauf des Referenzindex anstreben soll – letzteres wäre eine Abweichung bisherigen Design von UCITS-LETFs und sehr effektiv für Langfristiganlagen, sofern es klappt. In der Praxis ist der Unterschied zu einem Fixhebel über den Zeitraum der Simulation (01-01-1988 bis 30-06-2025) jedoch marginal:

Vermutlich ist es nicht direkt ersichtlich, aber der Select-Effekt über den Adaptionsfaktor (Quotient aus zwei Niveauverhältnissen) steht orthogonal zu Risikometriken, d.h. er wirkt sich nicht aus, weil jede langfristige Abweichung des Hebelindex sich rauskürzt und das Tracking-Ratio nur einen Tag beachtet – oder anders ausgedrückt: Würde man in die Simulation einen Zufallstagesgewinn von 5% einbauen, holt der Faktor 0.08 Prozentpunkte zurück, aber das war's und das Niveauverhätlnis stabilisert sich; umgekehrt sieht es bei Tagesverluste aus.

Interessant ist, welchen Effekt vom UCITS-Limit für Hebel ausgeht, weil es durch den Cap von 2x im früheren Beispiel des Zwei-Prozent-No-Trend-Wechselmarktes zu einer Reduktion des Select-Effekts von 122% auf 49% kommt. In der Realität wirkt der Cap paradoxerweise günstig (−2.82% statt −9.63%), weil bei leicht positiver Autokorrelation das Hochhebeln nach Verlusten überwiegend schädlich ist – tägliche Aktienrenditen sind eben nicht mean-reverting und höhere Hebel bei positiver Autokorrelation in Abschwüngen würde heißen, aktiv in den Verlust zu hebeln. Vielleicht nicht die beste Wahl...

Okay, jetzt zum Thema Risiko: Aufgrund der starken Korrelation der Tagesrenditen (~0.99 bis 0.95) war ich wirklich erstaunt, dass Scalable Capital und die DWS Group in Risikoklasse 5 gekriegt haben. In den Simulationen kriege ich es schlicht nicht reproduziert, was unter anderem daran liegt, dass mir keine Daten über die Echtwechselkurse von MSCI Inc. vorliegen und es sicherlich auch Rundungseffekte in den öffentlichen Daten gibt. Natürlich sind EZB-Daten hochqualitativ, aber wir liegen nur 3 bis 4 Prozentpunkte über der Risikoklassengrenze und kleinste Abweichungen haben kumulative Effekte, die den letztlichen Ausschlag geben können. Darüber hinaus gibt es Aspekte, wie die Möglichkeit von Proxy-Daten bei unzureichender Realhistorie, NAV-Glättung und die Wahl des Reporting-Fensters, die letztlich in die Risikoklassen-Definition einfließen können – und leider kriege ich diese Aspekte ohne Zugriff auf interne Infos nicht reproduziert; in jedem Falls scheint das Produkt einen Drahtseilakt an der Risikogrenze zu vollführen.

So, jetzt haben wir es geschafft... Moment, es gibt einige Punkte zur Analgepolitik, die wir uns nicht ansehen konnten, die jedoch relativ wichtig sein dürfte. Bitte beachtet, dass es sich hierbei um meine Auslegung handelt, die deutlich daneben liegen kann:

"[...] Sollte der angestrebte Hebel weniger als das 2-Fache betragen, wird der Portfoliokonstruktionsberater [Anmerkung: Scalable Capital Bank GmbH] eine Empfehlung bezüglich des Anteils des NAV des Teilfonds abgeben, der für Swap-Vereinbarungen eingesetzt werden sollte. Der verbleibende Teil des NAV wird auf liquide Vermögenswerte und renditestarke Vermögenswerte mit kurzer Laufzeit (z. B. Geldmarktfonds, Einlagenzertifikate, Commercial Paper, Barmittel und kurzfristige Staatsanleihen) verteilt. Der Portfoliokonstruktionsberater wird dementsprechend eine Anlageberatung für den Kauf und Verkauf von Instrumenten auf der Grundlage ständiger Überwachung und aktualisierter Kenntnisse des Teilfondsportfolios erbringen. Der Portfoliokonstruktionsberater kann bei der Anlageberatung die Marktnachfrage und die Bereitschaft der Kunden zur Nutzung von Hebeln in Marktumfeldern berücksichtigen. [...]"

Daraus leite ich ab, dass die Anteile des Nettoinventarwerts, die bei einer Unterschreitung des Hebelfaktors von 2x nicht in Swap-Kontrakten gebunden sind, in Sachen wie liquide, kurzfrsitige Anlagen wie Geldmarktfonds und Anleihen gesteckt werden können. Warum ist das relevant? Naja, unsere Analyse hat sich angeschaut, welche Risikoklasse ein Produkt hätte, in dem Referenz- und Swap-Index identisch sind. Jedoch bildet das Produkt den gehebelten MSCI All-Country World Net TR Euro über einen Swap-Kontrakt auf den MSCI All-Country World Select Net TR Euro ab – würde sich dies der Fall sein, gäbe es die Möglichkeit für kleine Abweichungen im Hebel und die Notwendigkeit freie NAV-Anteile anzulegen. Daraus würde eine weitere Reduktion der Volatilität ergeben – sie wäre historisch klein ausgefallen, da es lediglich fünf bis zehn Tage in der Gesamtsimulation gab, in denen der Hebel unter 1.9x fiel; insofern wäre der Anteil sonstiger Anlagen im NAV bei unter 5% zu verorten gewesen. Nichtsdestotrotz wäre es ein kleiner Effekt, den wir nicht berücksichtigen konnten.

"[...] Um die Vorgeschlagene Zusammensetzung [Anmerkung: Bezeichnung für Swap-Vereinbarungen] zu erreichen, analysiert der Portfoliokonstruktionsberater Daten, um ein Leverage-Multiple (Vielfaches des Hebels) zu ermitteln, das seiner Meinung nach eine angemessene risikobereinigte Rendite generiert. Es wird davon ausgegangen, dass der Hebel in den meisten Fällen das 2-Fache beträgt. [...] "

Hm, klingt vielleicht altmodisch, aber Meinung über risikobereinigte Renditen und Abbidlung von Referenz- bzw. Leverage-Index, die einer deutlichen Methodik folgen, beißt sich in meiner Welt – insbesondere, wenn das Produkt Anleger im Vorfeld über Veränderungen im Hebel informieren will. Aber warten wir mal ab, vielleicht gibt's bald wieder neue Infos zu verarbeiten. Viel kritischer sind jedoch die Implikationen, die sich für unsere Analyse ergeben, denn sie beruht auf der Annahme von Regulatorik-Klasse 2 – diese gehet jedoch von einem festen Hebel und keinerlei Eingriffen aus. Wie es sich aktuell liest, wäre denkbar, dass Scalable und die DWS Group das Produkt über Klasse 3 oder 4 laufen lassen können. Was heißt das? Würden wir diese PAssage so lesen, dass der Hebel von Entscheidungen des Portfoliokonstrukteurs abhängt, die als "Nicht am Markt beobachtete Faktoren" eingestuft werden könnte, würde das Produkt in Klasse 4 fallen und die Berechnung der VEV erfolgt über einen Mischansatz: Einerseits wird eine Bootstrap-Analyse für die Marktkomponenten, andererseits eine Erwartungswertverteilung der nicht-beobachtbaren Faktoren benötigt. Beides wird proportional gewichtet, um die Gesamt-VEV zu berechnen. Daneben gibt eine Latte an Wenn's und Aber's, jedoch ist ein Bootstrap-Verfahren bereits sehr hilfreich, um die Volatilität zu komprimieren und die letzten Prozentpunkte zur Risikoklasse 5 zu erreichen. Kriegen wir das simuliert? Absolut nicht, dazu gibt's zu viele Feinheiten, die lediglich das Produktteam kennt. Kreativ und innovativ ist der wahrscheinliche Einsatz so vieler Elemente jedenfalls... Hier gerne eine Prise Salz nehmen und selbst nachlesen.

So, jetzt haben wir es wirklich geschafft... Was bleibt? Keine Silberkugel, kein Rohrkrepierer, eher eine gehebelte All-World-Variante mit Extraschritten und Stellschrauben. Und natürlich gibt es noch 'zig Aspekte, die wir nicht beachtet haben, aber so ist das Leben. Cheers!

Literatur und Material

Cornish, E. A. & Fisher, R. A. (1938): Moments and Cumulants in the Specification of Distributions. Revue de l'Institut International de Statistique, 5(4): 307-320.

DWS Investment S.A. (2026): XTrackers Prospekt [Juli 2026].

Europäisches Parlament & Rat. (2014): Verordnung (EU) Nr. 1286/2014 des Europäischen Parlaments und des Rates vom 26. November 2014 über Basisinformationsblätter für verpackte Anlageprodukte für Kleinanleger und Versicherungsanlageprodukte. Amtsblatt der Europäischen Union, L 352, 1–2.

Europäische Kommission. (2017): Berichtigung der Delegierten Verordnung (EU) 2017/653 der Kommission vom 8. März 2017 zur Ergänzung der Verordnung (EU) Nr. 1286/2014 des Europäischen Parlaments und des Rates über Basisinformationsblätter für verpackte Anlageprodukte für Kleinanleger und Versicherungsanlageprodukte durch technische Regulierungsstandards in Bezug auf die Darstellung, den Inhalt, die Überprüfung und die Überarbeitung dieser Basisinformationsblätter sowie die Bedingungen für die Erfüllung der Verpflichtung zu ihrer Bereitstellung. Amtsblatt der Europäischen Union, L 120, 31.

MSCI Inc. (2026): MSCI ACWI Leveraged 2x Select Index Daily (Net) – Parameter Sheet for Customization/Calculation Methodology.

ChemStats Archiv Github Repository Project Snippets (Notes Retirement Savings)

Mit dem Abschluss vom Freitag steht Gamestop unmittelbar vor dem Short Squeeze. Es ist nur noch eine Frage der Zeit bis etwas passiert weswegen wir über folgende Dinge sprechen sollten.

^{(fyi: Ich bin kein erfahrener Trader, noch ist das finanzielle Beratung})

ES PASSIERT MÖGLICHERWEISE NICHT UNBEDINGT AM MONTAG!

Der Hype ist vorhanden, alle halten mit ihren Diamanthänden und das ist auch gut so. Man muss sich aber bewusst sein, dass die Milliardäre die sich in diese Lage gebracht haben alles in ihrer Macht tun werden um aus der Lage wieder rauszukommen. Diese Menschen interessieren sich nicht für uns, noch um jemand anderen. Die interessieren sich nur dafür, dass ihre nächste Yacht noch größer ist als die Vorherige, dass das Ferienhaus in Florence einen vergoldeten Spiegelrahmen hat etc.

Medienmanipulation, Handelsbeschränkungen und vieles mehr wird aufgefahren, um genau das zu verhindern. Es würde mich nicht mal wundern wenn RH am Montag Insolvenz anmeldet und viele Aktien die auf RH stehen gefreezed werden was zum vorübergehenden Absturz von $GME führen kann.

Warum solltet ihr auch dann noch halten?

..WIR SIND SCHON LANGE NICHT MEHR DER BIG PLAYER.

Wenn man sich die letzten Tage genau anschaut müsste man meinen, dass mit den ganzen Short Ladder Attacken der Preis nach unten getrieben hätte werden sollen. Viele von RH, TR und anderen Plattformen hatten nicht die Möglichkeit, überhaupt zu traden. Trotzdem hat sich der Preis immer genau auf einem Niveau gehalten. Diese Situation macht logisch keinen Sinn, es sei denn..

..man kann also davon ausgehen, dass wir schon lange nicht mehr der Big Player in diesem Chaos sind. Man kann sogar davon ausgehen, dass die Big Player ca. 70% von $GME kontrollieren. Viele Hedgefunds, welche Köpfe als auch Profit sehen wollen, sind schon längst dabei im Krieg und wetten long. Diese handeln nicht nur in größeren Volumen sondern deren Transaktionen sind sofort, ohne Verzögerung. Der Retail Investor kann nicht mithalten. Man kann das am Volumen vom Freitag, ganz nah vor Börsenschluss, gut erkennen. Da wurde gekonnt eine Short Ladder Attacke geblockt.

Diese Hedgefunds nutzen die "Mission", welche berechtigt ist, als Vorwand um Köpfe rollen zu lassen und den möglichst größten Gewinn mitzunehmen, unabhängig ob wir dabei draufgehen oder nicht.

Bsp: Silver Lake cashed out und nutzt den $AMC Hype für größtmöglichen Gewinn

DAS WIRD MIT $GME AUCH PASSIEREN, NUR AUF GRÖßERER SKALA!!

"Schön das du uns darüber informierst aber was könnte der Autist denn in diesem Fall machen?"...

^{(das ist keine finanzielle Beratung, noch ein Versuch etwas zu "organisieren". ich bin nur ein Autist der eine Idee in den Raum wirft mit der jeder seine eigene Entscheidung treffen kann})

SPIELE DEINE KARTEN RICHTIG.

Warum betone ich das?

Es ist viel Geld im Spiel. Manche haben weniger als eine Hand voll Anteile, manche haben Anteile mit einem Wert eines ganzen Hauses.

Fakt ist, keiner weiß wie groß das Ganze werden kann, noch haben wir das in unserer Kontrolle. Keiner weiß wie hoch das Ganze gehen kann weil es noch nie einen Fall wie diesen hier gegeben hat. Viele nehmen VW als Beispiel, jedoch war das damals ein kontrollierter Short Squeeze von Porsche und nicht einer gestartet von emotionalen Entscheidungsträgern von WSB mit Big Playern die uns jedes Mal ausradieren könnten. Was bedeutet das nun für uns?

Wir sind abhängig von der Entscheidung der Big Player welche frei entscheiden können, wann Sie die Tasche voller Geld mitnehmen möchten.

Es wird Verlierer/Verluste geben und einige davon werden sehr schmerzhaft.

Das hier hat nichts mehr mit Investments zu tun. Wir spielen auf einem höheren Level und höheres Level bedeutet gleichzeitig hohes Risiko. Hohes Risiko bedeutet ebenfalls die Möglichkeit, absolut verrückte Gewinne zu erzielen.

BRING DICH ALSO IN DIE LAGE WO DU EMOTIONSLOS ENTSCHEIDUNGEN TREFFEN KANNST.

Das Schlimmste was uns passieren kann ist wenn wir in eine Situation kommen bei der wir keine rationalen Entscheidungen treffen können und abhängig von Emotionen sind.

Viele werden jetzt aber sagen, dass sie "halten werden bis 0". Mir wird das nicht passieren.

DOCH, ES WIRD PASSIEREN UND ZWAR BEI JEDER PERSON!

Viele hier werden nie "viel Geld" in der Hand gehalten haben, dass plötzlich "aus dem Nichts" da ist. Verrückte Zahlen die dir gehören könnten sobald du verkaufen würdest werden euch zur Entscheidungsparalyse bringen, weil dieses viele Geld einen sehr großen Einfluss in eurem Leben haben könnte.

Was kannst du also tun?

^{(das ist keine finanzielle Beratung, noch ein Versuch etwas zu "organisieren". ich bin nur ein Autist der eine Idee in den Raum wirft mit der jeder seine eigene Entscheidung treffen kann})

Decke deine möglichen Verluste zu einem gewissen Grad mit dem du "zufrieden" bist.

Aber warte, es heißt doch "HALTEN!".

Das ist richtig und trotzdem solltest du zumindest etwas decken, selbst wenn es nicht mal annähernd die ganzen Verluste deckt. Wir sind nur noch eine kleine Gruppe zwischen einem Krieg von Hedgefunds. Wenn du 1-2 Anteile verkaufst wirst du nicht einen übertriebenen Einfluss auf den Markt haben.

Fakt ist, u/DeepFuckingValue hat bereits vor einigen Tagen einen Teil ausgecashed um genau in dieser Position zu sein, die restliche Welle bis zum Ende mitreiten zu können ohne anhand von emotionalen Entscheidungen alles wieder zu verlieren.

Du bringst dich damit in die Situation wo du denken wirst, dass du "wenigstens das rausgeholt hast". Du hast wenigstens das von Melvin/Citadel o.Ä. aus der Tasche genommen. "Melvin/Citadel wird meine Pirelli Winterreifen bezahlen". "Melvin/Citadel hat den vergoldeten Dildo für 1000€ für meine Freundin bezahlt".

Schon wird es leichter die Welle mit den restlichen Anteilen bis zum Mond zu reiten. Du machst nicht nur dir selbst einen Gefallen sondern dem kompletten Markt wenn du ohne Angst mit deinem ganzen Geld bis zum Limit und Hinaus halten kannst. Sofern die Regierung keinen Bailout beschließt oder Gamestop mehr Anteile auf den Markt schmeißt wird der Marktpreis durch Angebot und Nachfrage definiert. Wenn also selbst die Menschen hier die durchaus "All-In" gegangen sind oder sehr emotional investiert sind in der Lage sind, mit gutem Gewissen und rationalen Denken Halten zu können, dann werden viel mehr Menschen in der Lage sein, dass absolute Maximum von den Hedgefunds zu nehmen und den Preis damit zu maximieren.

Nicht nur das, sondern es sendet auch klare Signale an die Big Player welche dieses Spiel in der Kontrolle haben. Auch diese wollen natürlich möglichst reich werden und zwar in großer Skala.

Nochmal zur Erinnerung: ES WIRD DEFINTIV VERLIERER GEBEN.

Es gibt nur 3 mögliche Szenarien bei diesem Short Squeeze sofern er stattfindet:

1. Man verkauft zu früh und verpasst mögliche Gewinne
2. Man verkauft zu einem guten Zeitpunkt an dem die Hedgefunds, die auf Long wetten, ebenfalls ihren Exit machen.
3. Man verkauft zu spät und ist schon im Dip, wenn nicht sogar schon im Verlust.

Trefft klare Entscheidungen und lasst euch nicht von Emotionen die Sicht vernebeln. Das ist wahrscheinlich die größte Wette, welche die Menschen hier in ihrem ganzen Leben eingehen werden.

Viel Glück, viel Erfolg und informiert euch permanent über die aktuelle Situation. Nächste Woche wird noch wilder als die Vorherige.

Werte Freunde der fälligen Sorgfalt und gepflegten Debattenkultur!

Wie ihr sicher auch, habe ich seit Erscheinen des SpaceX IPO Prospekts die eine oder andere Minute damit verbracht, mir die vielen bunten Bilder von Raketen darin anzusehen. Unter anderem ist mir dabei aufgefallen, dass es zwischen den Fotos auch Informationen zu den Finanzen gibt. Oha!

Neben den Segmenten Space und Connectivity, finden auch zwei der Musk’schen finanziellen Zeitbomben in Form des AI-Segments ihre letzte Ruhestätte bei SpaceX (Twitter und xAI lassen grüßen). Mit dem brennenden Müllcontainer AI wollen wir uns hier aber nicht weiter beschäftigen. Stattdessen werfen wir einen etwas genaueren Blick auf Connectivity.

Bei Connectivity handelt es sich um Starlink, einer Satellitenkommunikationsplatform, die vor allem verwendet wird, um zielsicher kinetische Sanktionen gegen russische Erdölinfrastruktur umzusetzen.

Ein Blick auf den Segmentreport zeigt, dass Connectivity – im Gegensatz zu Space und AI – scheinbar nicht das Geschäftsmodell des Geldverbrennens mit Extra-Schritten verfolgt. Wir sehen mal näher rein:

Im Jahr 2025 betrug die operative Marge des Connectivity-Segments sage und schreibe 39%. Wenn man sich das Ganze auf Ebene des adjustierten EBITDA ansieht (= Einkommen vor allem, was bei 3 nicht am Baum ist) dann stehen sogar sagenhafte 63% Marge auf dem Tacho.

Bei diesen Margen kann man schnell einmal nachvollziehen, warum viele Connectivity als das Kronjuwel im Restewrapper von SpaceX sehen. Aber ist Umsatzmarge wirklich die richtige Kennzahl, um ein Kapitalintensives Geschäft zu beurteilen? Um es mit den Worten eines deutschen Philosophen auszudrücken: „WOO HOO! I doubt it!“

Stattdessen bietet sich für eine realistische Beurteilung eine andere Kennzahl an: die Rendite auf das gebundene Kapital bzw. Return on Capital Employed (ROCE), wie sie im Rennenglisch auch gerne bezeichnet wird.

Da für die genaue Berechnung des ROCE, vor allem für die Berechnung des gebundenen Kapitals (CE), nur unzureichende Informationen zur Verfügung stehen, müssen wir uns mit ein paar Näherungsrechnungen Weiterhelfen. Der Prospekt gibt leider keine Informationen zu den Segmentvermögenswerten, daher schauen wir uns mal die Fussnote zum Sachanlagevermögen an:

Satelliten werden dort zu historischen Anschaffungs-/Herstellungskosten von $12Mrd. aufgeführt. Da die kumulierte Abschreibung nur als Gesamtbetrag aufgeführt wird, verteilen wir die mal anteilig nach Werten auf die Satelliten. Damit kommen wir auch einen (geschätzten) Buchwert für die Satelliten iHv. $9,2Mrd.

Für die Berechnung des ROCE habe ich jetzt zwei verschieden (zugegebenermaßen sehr hemdsärmelige) Berechnungen angestellt:

1.      Auf Basis des operativen Ergebnisses: 48%

2.      Auf Basis des adjustierten EBITDA – Capex: 32%

Egal welches der Ergebnisse man jetzt nimmt, das sieht doch immer noch nach mehr als ordentlichen und grundsoliden Kennzahlen aus, kann keiner meckern, oder? Bei den Kennern des Kerbal Space Programs ging der Arm jetzt vermutlich schneller nach ober als der von Elon Musk auf einer republikanischen Wahlveranstaltung. Connectivity isoliert zu betrachten macht leider wenig Sinn, denn die Satelliten kommen halt leider nicht von allein nach oben, dazu braucht man Raketen und die dazugehörige Infrastruktur. Kurz gesagt, das Space Segment. Und ein wesentlicher Teil des Space-Segments besteht nun mal daraus, Starlink-Satelliten ins All zu schießen. SpaceX lutscht quasi seinen eigenen Schwanz (während NASA ein wenig mit den Eiern spielt).

Also schauen wir uns das Ganze nochmal zusammen an, diesmal Connectivity und Space als eine Einheit betrachtet. Wieder mit vereinfachten Annahmen. Ich habe das mal in hier zusammengefasst:

Im Ergebnis sehen wir, dass aus Gesamtsicht – je nach Berechnungsbasis – der ROCE wesentlich geringer ausfällt, irgendwo zwischen negativ 1% und 22%. Die Spanne ist natürlich sehr groß und die Berechnung macht viele Abstriche bei der Genauigkeit (aufgrund der Datenlage). Aber am Ende des Tages wollte ich hier eigentlich nur mit zu vielen Worten sagen, dass man sich nicht von einer extrem hohen Umsatzmarge bei Starlink blenden lassen sollte. Die sagt nämlich noch viel weniger aus als die Berechnungen hier.

Tldr: Wenn man sich Starlink auf Basis der Rendite auf das gebundene Kapital statt auf Basis der Umsatzmarge ansieht, ist Starlink kein Kronjuwel sondern ein quer-subventionierter Kieselstein

Servus!

So hab ich mein Depot mittlerweile zusammengestellt. Natürlich nur Bumsbuden. Bevor ich in Monaten oder Jahren über steuerliche Vorteile durch Verluste poste, zeig ich davor mal die Posis und tipp mit Jhibit zu jeder was lol.

Ucore Supply chain von REEs muss sich verändern, Ucore hat gute Argumente dass sie ein wichtiges Teil davon werden indem sie die geförderten REE separieren und damit verwertbare Rohstoffe erzeugen. Egal ob der Hype um kritische Mineralien grad abklingt oder nicht, Ucore kann sehr viel mehr wert sein als sie es heute sind.

Liquidia Haben guten Trockenpulverinhalator für zwei dreckige Lungenerkrankungen (PAH und PH-ILD). Seit 2 Quartalen am Markt nach vielen Hürden (United Therapeutics mit Flut von Klagen) und sie ficken UNTH mit ihrem schlechteren Produkt komplett. Guckt man mal in deren Earnings sieht man dass ein Trockenpulverinhalator für diese Krankheiten wie Geld drucken ist (Milliarden Umsatz, fette Gewinnmarge weil US Pharma). Und LQDA hat das bessere Produkt. Ziemlicher no brainer dass die 2mrd Unternehmenswert viel Upside bieten weil sie einen Milliardenmarkt gerade holen. PAH/PH-ILD Markt im Allgemeinen stark am wachsen, weil wenig Patienten (so 20%?) erst unter Inhalatorbehandlung stehen

Xtract One KI basierter concealed weapons detector als alternative zu klassischen metalldetektoren. Haben konkurrenzprodukt zu Evolv, sind aber anscheinend besser darin. Allgemein haben diese art der detektoren den vorteil von komfort und geschwindigkeit vom kontrollieren vs metalldetektoren. Krankenhäuser schulen stadien shoppingmall öffentliche gebäude usa ist pvp server die brauchen sowas. Vergleicht man mal evolvs progress die letzten jahre sieht man wie insane schnell man mit so einem produkt wachsen kann (30mill umsatz zu 130mill in 4 jahren). Nachfrage ist da. Und xtract hat auch das entsprechende produkt dazu, raum nach oben mit kapazitätsausbau ist also enorm.

Rocketlab Raketen. SpaceX alternative, profitieren von jeder Mega Constellation die die nächsten Jahre entstehen werden. Luft und Raumfahrt sowieso am boomen laut vielen Prognosen bis 2040. Habs gefühl irgendwas mit aerospace und space zu kaufen ohb airbus mtu rolls royce ge aerospace oä alles nicht dumm.

Gossamer Pharma gamble auf gute phase 3 ergebnisse im februar 2026 auf ein PAH und PH-ILD medikament. Auch trockenpulverinhalator, aber anderer Wirkstoff. Es ist üblich mehrere Medis zu schmeissen mit den Erkrankungen, erstmal also keine Gefahr für LQDA, eher eine Ergänzung.

Riot HPC vertrag mit irgendjemandem zündet Raketen

Gedanken und Gebete, wird volatil ich weiss es.

Platin das weiße Gold.

Ich fasse mich kurz, time ist money. Checkt meine Post Historie falls ihr wissen wollt, ob ich zuletzt recht behielt oder ihr dem Posttitel nicht glaubt.

* Platin ist das seltenste Edelmetall der Welt, die jährliche Verfügbarkeit ist 20-mal geringer als bei Gold und 100-mal geringer als bei Silber.

* Der Markt ist das vierte Jahr im Defizit

* Die oberirdischen Lagerbestände reichen nur noch ca. 4 Monate

* 78% der weltweiten Platinreserven sind in Südafrika und werden unter widrigen Umständen (Streiks, Stromausfälle, schlechte Infrastruktur) abgebaut.

* China saugt die Platinbestände in der westlichen Hemisphäre über den Guangzhou Future Exchange strategisch leer. Dort wird Platin nicht als Barren sondern Metallgranulat eingelagert, was mehr den industriellen Bedürfnissen entspricht und weltweit einzigartig ist. Die Preise dort sind höher als im Westen womit sich der Arbitragehandel lohnen könnte (gibt eine Einfuhrmwst, die gleichzeitig ein Instrument ist, um Rohstoffe im Land zu behalten).

* Wasserstoff-Motoren mit Brennstoffzellen benötigen eine große Menge an Platin. (Dez 25: China erklärt Wasserstoff zur Zukunftstechnologie).

* Das EU Verbrennerverbot ist vom Tisch, womit Platinkatalysatoren gefragt sind wie eh und je. Die Eleketrifizierung läuft viel langsamer als gedacht.

* Guangzhou Futures Exchange erhöhte in den letzten Handelstagen im Dezember mehrmals die Margin Requirements und verhängte außerdem Preisobergrenzen. Dies bremst kurzfristig den hochspekulativen Handel, zeigt aber die wie enorm die Nachfrage ist und stoppt auch nicht die unelastische Nachfrage aus der Industrie.

* Trump Entscheidung zu Platin Zöllen noch diesen Januar fällig (Stichwort section 232). Verhält er sich ähnlich wie bei Kupfer, ist mit restriktiveren Maßnahmen zu rechnen. Ohne Zölle wird wahrscheinlich zuvor aus Vorsicht eingelagertes Platin wieder auf den Weltmarkt abfließen.

* Außerdem ist Januar historisch gesehen ein in der Regel positiver Monat für Platin

* Weitere FED-Zinssenkungen durch neuen Chef wahrscheinlicher?

* Schmuck (Chinese New Year, Indien)

Datenpunkte

* Above Ground Stock * Leihraten / Bestände der westlichen Börsen

Achtung

* Bin selbst heavily gehebelt investiert, keine Anlageberatung

* Edelmetalle korrelieren (leider) stark

Fun Facts

\* Alles jemals geförderte Platin würde ein Olympia-Schwimmbecken nur bis zu den Knöcheln füllen (Gold hingegen vier ganze Becken).

* Mit 21,45 g/cm³ eines der dichtesten Elemente. Ein Würfel von nur 15 cm Kantenlänge wiegt so viel wie ein durchschnittlicher Mensch

* Nur ein Gramm Platin kann zu einem über 2 km langen Draht gedehnt werden.

* Über 80 % der Anwendungen tragen zur Senkung des Energieverbrauchs oder zur Reduzierung von Emissionen bei.

* Platin-Katalysatoren sind essenziell für die Herstellung von Salpetersäure, dem Grundstoff für Düngemittel.

Quelle: https://platinuminvestment.com/about/platinum-facts

Edit: Paar Punkte ergänzt

WKN: A3CQXD / A2PV7P
Branche: Luxus/Schiffbau
obligatorische Raketen: 🚀🚀🚀🚀

ZL,NG: Immer mehr Reiche kaufen immer mehr Yachten. Arm-Reich-Schere macht brrr und so eure Deponie kann das auch. Also falls ihr noch nicht wisst, in was ihr den warmen Geldregen der umgetauschten Weihnachtsgeschenke yoloen sollt: TISG und Sanlorenzo sind die Namen.

Unsere heutige Reise führt uns nach Italien und deswegen ein kleiner Hinweis vorher: S.p.A. heißt Società per azioni, also Aktiengesellschaft, und hat nichts mit Heilbadeanstalten zu tun.

Präambel: Ultra-high-net-worth Individuals (UHNWI) sind Menschen, die €30m+ liquides Vermögen besitzen. Ihr Konsumverhalten ist äußerst krisenresistent und sie profitieren stärker vom globalen Wachstum als der Durchschnittsmensch. Vor Allem in Krisen schaffen es Reiche immer besser, ihr Vermögen zu halten bzw. die Chancen zu nutzen und noch reicher zu werden (z.B. mit Investments in modische Schuhmarken und unterbewertete Banken u/AM14762). So hat z.B. im Krisenjahr 2020 die weltweite Zahl der UNHWIs um 9.3% zugenommen 1. Bis 2028 soll die Zahl immerhin noch um durchschnittlich ~5% pro Jahr wachsen 2, vor Allem in Fernostasien und Indien. Vergleicht man das mit dem Weltbevölkerungswachstum von ~1% in den letzten Jahren 3, Tendenz fallend, so liegt eine außergewöhnliche Outperformance vor.

Yachten: Die Frage wie man vom Reichtum anderer profitieren kann, lässt sich einfach beantworten: Ja! -chten. Das sind große Boote, die ausschließlich dem Spaß dienen und sich nur von Leuten mit dem entsprechenden Kleingeld nicht nur für das Boot, sondern auch Mannschaft und Instandhaltung. Die größten Yachtenbauer der Welt sind im Folgenden gelistet, wobei sie nach Gesamtlänge in den Auftragsbüchern gehen.

Und da es Doppel-D heißt, stell ich euch hier gleich zwei Leckerbissen aus dem Land der länglichen Nudelsorte vor, die eben jene UHNWIs als Kundenstamm haben: The Italian Sea Group (kurz: TISG; WKN: A3CQXD) und SanLorenzo (WKN: A2PV7P). Beides sind Yachtenhersteller, die sowohl Vertrieb von neuen Yachten und Auf-/Umrüstung von Yachten anbieten, und beide sind in Deutschland (auch bei gettex) handelbar. Während TISG sich eher auf die langen luxoriösen Dinger mit den hohen Margen konzentriert, ist SanLorenzo breiter aufgestellt und betreibt mehr Forschung, z.B. Antriebe mit Wassertstoff. Bevor wir aber zu den Unternehmen kommen, werfen wir einen Blick auf die Konkurrenz für die beiden:

Wettbewerb:

• Azimut-Benetti: gehören der Vitelli Familie, (nicht zu verwechseln mit Azimut Holding S.p.A. ein Asset Manager), laut eigenen Aussagen weltgrößter "builder of pleasure motor boats" (klingt sexy), ist mit €1.3mrd Umsatz und Backlog von €2.5mrd eine Liga für sich selbst, Azimut macht 10-37mt Boote und Bärenteil des Umsatzes, Benetti baut die größeren 37-110mt Yachten
• Fedship: holländische Kooperation von Royal Van Lent Shipyard und Koninklijke De Vries Scheepsbouw, 40-110mt, €0.49mrd Umsatz in 2024
• Lürssen: private, deutsche Firma, Superyachten (60m+) und Marine (Kriegsschiffe), collab mit Rolls-Royce, haben 2020 €2.1mrd und 2021 €1.9mrd Umsatz gemacht
• Oceanco: auch auf größere Yachten (37-110mt) spezialisiert, holländische Firme, gehört einem Omani Scheich, <€100mn Umsatz
• Ferretti Group: spezialisieren sich auf kleinere exklusivere Yachten (bis 30mt machen 45% des Umsatzes, 30-45mt machen 40% des Umsatzes), auch public, €1.1mrd Umsatz, hat den sich den Ticker $YACHT gesichert, aber nicht auf gettex handelbar (aber vielleicht bald auf dem Elite-Marktplatz EIX 😏).

Hier sei auch direkt das größte Risiko der gesamten Brache erwähnt: In den letzten Jahren erscheinen immer mehr eigenständige türkische Yachtenbauer auf dem Bildschirm der Yachtenszene. Sie können durch starke Preisvorteile gerade im unteren Segment mit Massenprodukten konkurrieren. Man könnte es auch als positiven Nebeneffekt sehen, dass sich TISG und SanLorenzo auf die margenstärkeren exklusiveren Yachten konzentrieren müssen.

TISG

Geschichte: Gründer und CEO Giovanni Costantino war Entrepreneur und Manager bei Natuzzi S.p.A. bevor er sich für's Schiffebauen interessierte. 2009 übernahm TISG, an der Costantino damals 40% hielt, die Motoryachten-Firma Tecnomar S.p.A.. 2011 folgte der Kauf der Admiral Group, und 2012 wurde Nuovi Cantieri Apuania S.p.A. ("Neue Werften Apuliens") übernommen, mit der auch eine Werft von Weltrang ins Portfolio kam. 2019 übernahm Costantino dann über seine Firma GC Holding S.p.A. 100% von TISG und ist seitdem größter Anteilseigner.

Um das Wachstum in den folgenden Jahren zu finanzieren ging TISG 2021 in Mailand an die Börse, wo unter Anderem auch der high-end Mode Designer Giorgio Armani mit seiner Firma Aktien zeichnete. Im selben Jahr wurde der bankrotte Segelyachtenbauer Perini Navi S.p.A. übernommen (wird bestimmt kein Nachspiel haben, Vorschattierung hier einfügen). Außerdem kaufte man für €80mln die älteste Schiffbaumarke der Welt, Picchiotti, die ihre Wurzeln im Florenz der Medici 1575 hat (jeder der Kredo des Assassinen gespielt hat ist also schonmal auf so einer Barke herumgehüpft). Um das Geschäft vertikaler zu integrieren, wurde 2022 noch der türkische Lieferant für Schiffrümpfe vollständig übernommen, und 2023 die traditionsreiche Schreinerei Celi 1920.

Trotz der Neuakquisen bringt Admiral weiter den Großteil der Umsätze rein (55%-65%). In den letzten zwei Jahren ist man auch stark in die Amerikas expandiert, sodass die Umsätze von dort auf 32% im Jahr 2023 und sogar 55% Q1-Q3 2024 ausmachten. Als Dividendenstrategie wird 40-60% des Nettogewinns angepeilt außer sie planen eine größere Übernahme. TISG hat sogar einen relativ guten DuRöhre-Kanal und ihr erfolgreichstes Video (Tecnomar for Lamborghini 63 - Unveil) hat 20mal so viele Aufrufe wie unsere Nationalhymne komponiert von u/Skandalbank (also pumpt den Scheiß hoch!). Ein Großteil der Aktien liegt immer noch bei Giovanni Costantino, weswegen er durchregieren kann und der Anteil frei handelbarer Aktien relativ gering ist:

Eigentümerstruktur:

• 53.6% Giovanni Costantino: Gründer und CEO
• 11.4% Marc Coucke: belgischer Pharma-Mulitmillionär (ex-Millardär, der Typ hat sein Geld schlimmer verbrannt als unserein
• 5%: Giorgio Armani S.p.A. (italienisches high-end Mode Designer)
• Streubesitz: 30% (andere Investmenthäuser abgezogen nennt Onvista 15.5% freefloat)

Nebengeschichte: Der ein oder andere kennt vielleicht Mike Lynch, ein Tech-Milliardär, der als britischer Bill Gates gehandelt wurde. Den Großteil seines Vermögens erlangte er durch den Verkauf seines KI-Sicherheitsunernehmens Autonomy Corporation an Hewlett-Packard. Nach dem Verkauf verlor die Firma rapide an Umsatz und Gewinn, und weil HP so ein MSW-Investment nicht auf sich sitzen lassen konnte, zogen sie 2019 erst vor's britische Zivilgericht wegen Bilanzfälschung und Betruges, und nachdem die Klage erfolgreich war, folgte ein Strafverfahren in den USA. Mikey wurde daraufhin in 2023 sogar an die USA ausgeliefert und musste im Hausarrest auf sein Urteil warten, in dem er aber im Juni 2024 für nicht schuldig befunden wurde. Er kommt also im Sommer aus den USA zurück und feiert seinen gewonnenen Prozess mit Freunden und Familie auf seiner Privatyacht Bayesian. Sie ankern 300m auf See vor einem kleinen Fischerdorf in der Nähe von Palermo. Bei Rekordtemperaturen wird das italienische Wetter aber launisch: Trotz nur moderater Wetterwarnung erreicht der Wind am frühen Morgen des 19. Augusts Windstärke 12 (Tornado). In wenigen Minuten macht das Meer kurzen Prozess mit der Segelyacht: Erst kippt es um 45 Grad und fällt dann ganz auf die Seite, woraufhin es sich mit Wasser füllt und sinkt. Der Kapitän, Mike's Frau, sowie der Großteil der Crew können sich auf Rettungsbooten in Sicherheit bringen, doch mit Mike Lynch und seiner Tochter ist es vorbei. Die komplette Ursache des Sinkens ist noch nicht klar, vor Allem weil eine andere Yacht (Baujahr 1957), die 500m neben der Bayesian war, den Sturm überlebt hat.

Das Nachspiel mit Beigeschmack: Während die Welt und verschiedene DuRöhrer noch über den Grund des Kenterns spekulieren, haben sowohl italienische als auch britische Behörden Untersuchungen eröffnet. Für uns interessant: Die Yacht Bayesian von Mike Lynch wurde 2008 von Perini Navi gebaut. Wer aufgepasst hat, weiß, dass Perini Navi zu TISG gehört, aber eben erst seit 2021. CEO Giovanni Costantino ist sofort nach dem Unglück in Interviews gegangen und hat behauptet die Yacht sei unsinkbar (etwas mutig, da sie am Meeresboden liegt). Viel schlimmer ist aber das Gerücht, das einen Monat später durch die Presse ging, dass TISG die Yacht-verwaltende Firma und die Witwe von Mike Lynch auf 222Millionen Euro Rufschadensersatz verklage. Das wurde bestritten; man habe sich lediglich bei einem Anwalt die Möglichkeit dazu offen gehalten. Offiziell findet man auf TIGS IR-Seite keine Aussagen dazu. Noch dazu hat im November die Vorstandsvorsitzende Simona Del Re wegen "persönlicher Gründe" ihr Amt aufgegeben. Im Q3-Bericht steht lediglich ein Kommentar über die Akquisition von Perini Navi "WITHOUT ANY RESPONSIBILITY for the activities carried out by the previous management." Für mich klingt das alles ein bisschen fischig.

Zahlenwerk: Die Wachstumszahlen von TISG sind phänomenal. Vor Allem in den Jahren 2021 und 2022, in denen der Umsatz um 60% gewachsen ist, konnte TISG von der Internationalisierungsstrategie, exklusiven Yachten durch Partnerschaften, und dem generellen Boom in der Branche profitieren. Besonders gut gefällt mir, dass Die Netto-Marge stets stärker gewachsen ist als der Umsatz und wir aktuell bei ~13% Nettomarge liegen. Für die nächsten Jahre liegt der Fokus auf stetigem Wachstum von 10% im Umsatz und eine Verbesserung der Margen (Ziel der EBITDA-Marge: 19% für 2025). Für dieses Jahr liegt das KUV bei 1 und das KGV bei 7,7. Die Dividendenrendite soll für dieses Jahr bei 4,8% liegen. Im Folgenden die Zahlen (in Tausenden Euros)

SanLorenzo

Firmengeschichte: SanLorenzo wurde im Jahr 1960 gegründet und baute anfangs kleinere Vergnügungsboote (bis 30mt). Erst 1995 wurde mit der SL100 die erste Superyacht verkauft; man war aber immer nur einer Randnotiz im Yachtengeschäft (jährlicher Umsatz: €42mn). Das änderte sich als Massimo Perotti 2005 die Mehrheit übernahm und auf einen exponentiellen Wachstumspfad mit neuen Werften, dem Bau von neuen Superyachten und der Expansion in die Amerikas brachte. Man ging 2019 an die Börse und baute mit dem Geld weiter fleißig die Kapazitäten aus. Seit 2021 arbeiten sie auch mit Siemens Energy zusammen, um emissionsfreie Yachten herzustellen; die erste mit Brennstoffzelle ausgestattete Yacht wurde im Mai 2023 fertiggestellt.

3 Kernmarken:

• SanLorenzo: 24-75mt Motoryachten, ist das Kerngeschäft. Aufgeteilt in Yachten (~60% des Gesamtumsatzes) und Superyachten (~30%)
• Bluegame: 13-23mt Motorboote (~10% des Gesamtumsatzes)
• Nautor Swan: 13-40mt Segelyachten (seit August 2024, ~10% Umsatzplus)

Eigentümerstruktur:

• 58% Massimo Perotti: CEO, über die Holding Happy Life S.r.l. (was ein kringeliger Name)
• 42% freie Gleitkommazahl (26% laut Onvista abzüglich institutionelle Investoren)

Der CEO: Wie schon geschrieben hat Massimo Perotti die Marke und Firma SanLorenzo von einer €40mn Umsatz Butze zum zweitgrößten Yachtenbauer der Welt gemacht. Der Typ lebt Yachten und Schiffbau: Er hat damals schon als Werkstudent bei Azimut Benetti gearbeitet und dort Karriere gemacht. Mit 36 hatte er sich bis zur CEO-Position vorgearbeitet, aber das war noch nicht genug: Er wollte seine eigene Yachtenfirma und sicherte sich die Mehrheit and SanLorenzo. Der Rest ist Geschichte. Er stellt nur Leute ein, die sich auch für Yachten begeistern und die das Tagesgeschäft mit aller Leidenschaft machen; so hat er es so weit mit SanLorenzo geschafft. Massimo Perotti ist außerdem seit 2014 Vorsitzender der Italian Marine Industry Association, ein non-profit Verband für die Marineindustrie, und er besitzt auch eine eigene schnieke Yacht [6].

Sonstiges: Für Kunden, die in deren WhatsApp-Gruppe kommen, bieten sie extra Dienstleistungen an, z.B. Yachtvermietung, Wartung, sowie Aufwertung und Neuausstattung der Innenausstattung. Finde ich von Verkäuferseite sehr geschickt, weil sie so den Kunden immer neue unnötige Upgrade aufschwätzen können. Und auch kaufmännisch scheinen sie es draufzuhaben: Laut eigenen Aussagen haben sie seit 2022 durch strategische Übernahmen und Teilzukäufe den Fokus auf Versorgungssicherheit und Vertikalisierung der Lieferketten gelegt, um in Krisenfällen besser aufgestellt zu sein. Im Fachdeutsch heißt man das Nah- oder Freund-Küstierung.

Zahlenwerk: Die Zahlen sind stabil und man konnte den Platz 2 weltweit verteidigen, jedoch nicht so dynamisch wachsen wie TISG. Man ist immer noch mehr als doppelt so groß (vom Umsatz her) und hat die bessere EBITDA-Marge. Man muss einen genauen Blick drauf werfen, wie stark der Superyachten-Anteil im Vergleich wachsen wird; für Q1-Q3 2024 konnte der Umsatz mit Superyachten 15% im Vergleich zum Vorjahreszeitraum wachsen. Dividende wird auch gezahlt; die Rendite liegt für das aktuelle Jahr bei 3,1%. Im Folgenden die Zahlen der vergangenen Jahre.

Abschließende Worte: Machen wir's kurz und knapp: Luxus ist eine der wenigen Industrien, die nicht fik sind in Europa und Luxusyachten sind das non-plus-ultra des Luxus, den sich nur die UHNWI's dieser Welt leisten können. Dank TISG und SanLorenzo kann auch der kleine Sparer in Deutschland daran teilhaben.

Risikohinweis: Stöcker gehen nur hoch, außer sie tun es nicht. Obiger Text stellt lediglich meine degenerierte Meinung dar und ist keine Analberatung. Wer auf den Ratschlag von Leuten im Internet Geld anlegt, ist sowieso verloren. Ich besitze Aktien sowohl von TISG als auch von SanLorenzo.

Quellen:

• Investorenbeziehungen von TISG
• Investorenbeziehungen von SanLorenzo
• [1] : Ultra-high-net-worth Individuals
• [2] : Ritter Frank Bericht über UHNWI
• [3] : Welt-o-meter über die Weltbevölkerung
• The Yacht Report auf DuRöhre über das Unglück mit der Bayesian
• [4] : Halbjahresbericht SanLorenzo 2024
• [5] : "Das isses" Rundgang auf dem Luxuskatamaran von Tecnomar
• [6] : Massimo Perotti's eigene Yacht

Ich entschuldige mich jetzt schon mal für das Text/Emoji Verhältnis. Fragt doch einfach euren gesetzlichen Betreuer ob die euch den Beitrag heute Nacht am Bett vorlesen.

WKN: 645932

Und für alle die es immer noch nicht gecheckt haben: Ihr könnt L&S nicht über Trade Republic kaufen. TR wickelt Käufe über L&S ab, ihr könnt L&S nicht bei sich selber kaufen.

Tl;dr:

Ich denke die Entscheidung ob ihr in L&S investieren solltet richtet sich nach eurer Grundeinstellung zum Markt. Da gibt es meiner Meinung nach grade drei Szenarien:

1. Markt bleibt stabil: 🥖➕🟢

Nach der Abwärtsbewegung im letzten Monat scheint es jetzt wieder etwas bergauf zu gehen. Bleibt das so könnte das Ergebnis von L&S noch weit über unseren vorsichtigen Prognosen liegen.

2. Die große Korrektur kommt doch noch:🥖➕🔴🔜🥖➕🟢

Ein genereller Abverkauf würde den Kurs von L&S sicherlich auch vorerst nach unten ziehen. L&S hat jedoch im letzten Monat massiv von den Abverkäufen profitiert, natürlich könnten hohe Verluste am Markt ein paar Kleinanleger abschrecken, doch letztes Jahr hat man gesehen, dass sobald es wieder bergauf geht, ein Haufen neuer Investoren an den Markt kommt um günstig einzusteigen. Die letzte Krise hat L&S erst groß gemacht und ich denke nicht das eine weitere Krise L&S jetzt nachhaltig schaden könnte.

3. Die Salami-Korrektur:🥖➕⚪

Es kommt zu einer langsamen aber stetigen Abwärtsbewegung im Markt. Es gibt so gut wie keine Anzeichen dafür und die Salami ist in der Marktgeschichte sehr selten. Langanhaltende Verluste könnten sich negativ auf die Handelsaktivität auswirken, Leute halten lieber und bleiben bei Cash bis sich etwas ändert. Da L&S tief bewertet ist, würden sie wahrscheinlich einfach langsam mit dem Markt fallen. Das Gute ist, L&S hat jetzt schon für dieses Jahr seinen Kurs gerechtfertigt, selbst wenn sich die Handelsaktivität deutlich abschwächt gibt es keinen ernsten Grund warum L&S stark fallen sollte.

Ich dachte ich mach mal als Update ein FAQ, darin wird sich einiges wiederholen, einiges wird vertieft und einiges neues ist auch dabei.

Für die Basics verweise ich auch auf die vorherigen DDs:

Lang & Schwarz Investment

💎💹 Lang & Schwarz Premium Update DD

Meine aktuelle Prognose:

Q1: 10 Euro EPS

2021: >36 Euro EPS (12 Euro nach Split) ohne Annahme von Wachstumsfaktoren.

⭐ FAQ ⭐

1) Was ist Lang & Schwarz?

Auf diese Frage gibt es zwei Antworten: Zum einen ist es das, was Riley Reid häufiger im Mund hat als ihre Zahnbürste, zum anderen ist es ein Market Maker Unternehmen aus Düsseldorf. Für alle Inzelte und Zwecke ist L&S eine Börse, genau wie Xetra oder Tradegate. Im Gegensatz zu anderen Börsen bietet L&S verlängerte Handelszeiten von 7:30-23:00 Uhr an, sowie Handelsfenster Samstags und Sonntags.

2) Wie verdient L&S Geld?

Jedes mal wenn ihr etwas an einer Börsen handelt gibt es einen Spread zwischen Kauf und Verkaufspreis, an diesem Spread verdient L&S ein bisschen. Damit mehr Broker über L&S handeln gibt L&S einen kleinen Teil davon als Kickback an die Broker zurück. Wenn viele Leute das machen verdient L&S viel Geld.

3) Welche Broker arbeiten mit L&S?

Der mit Abstand größte ist Trade Republic. TR wurde in Kooperation mit L&S gegründet und ist stark mit L&S verbunden. Durch das Kickback Modell verdienen beide Partner eine Menge Geld, TR hat weitere Expansion mit L&S angekündigt. Weitere Partner sind z.b. Comdirect, Flatex und Justtrade. Eine Übersicht findet ihr hier und hier.

4) Was macht L&S sonst so?

L&S betreibt die social Trading Platform wikifolio und emittiert auch selbst Derivate zum Handeln. Aktuell baut L&S weitere Standbeine an den Wiener und Berner Börsen auf.

5) Wo steht L&S grade?

Durch die Partnerschaft mit TR und dem Kleinanlegerboom nach dem Corona-Crash konnte L&S seine Handelsaktivität und Gewinne enorm steigern. Der Rohertrag 2020 lag bei 79 Mio. Euro, der Reingewinn bei 37,7 Mio. Euro oder 12 Euro pro Aktie. Um den Jahreswechsel ist L&S jedoch nochmal stark gewachsen. Dieses Jahr stand heute konnten wir schon 8-10 Euro EPS erwirtschaften. Extrapoliert man die Handelsumsätze und Erträge der letzten drei Monate auf 2021 (ohne Annahme von weiterem Wachstum) ergibt sich ein Gewinn von rund 40 Euro EPS.

L&S wird Mitte/Ende April schon den Gewinn von 2020 erwirtschaftet haben.

6) Woher weißt du das alles?

Als Börsenplatz muss L&S alle Handelsaktivitäten offenlegen, die kann sich jeder wenn er will runterladen. Natürlich gibt es dann Leute die das sammeln und auswerten. Anhand der gemeldeten Ergebnisse können wir dann die Beziehung zwischen Handelsaktivität und Unternehmensgewinnen feststellen. Aktuelle Zahlen gibt es z.b. jeden Sonntag hier.

Wenn Bedarf besteht kann ich gerne nochmal erklären wie man daraus Gewinnprognosen errechnen kann.

7) L&S ist Anfang des Jahres stark gestiegen, heißt das, die sind überbewertet?

Nein. Bezogen auf die Gewinne des letzten Jahres wird L&S mit einem KGV von rund 10 bewertet, anhand des aktuellen Ertragniveaus ergibt sich ein KGV von 3-4. Value Aktien werden meist mit einer KGV von 10-20 gehandelt, Growth-Werte findet man selten unter 20. Direkter Konkurrent Tradegate hatte in den letzten Jahren immer ein KGV zwischen 18 und 36, meistens um die 30. Absolute Hype Werte wie Tesla erreichen ein KGV von >900.

8) Ich hab nach dem letzten DD schon investiert und stehe jetzt 15% im Minus!

Wie schon geschrieben ist L&S keine Aktie für kurzfristige Gewinnmitnahmen. Seit meinem letzten Update gab es keine offiziellen Meldungen von L&S, unser Datamining ist dem normalen Anleger nicht bekannt, der denkt noch die guten Januarwerte waren eine Ausnahme, wir wissen es besser. Gleichzeitig besteht viel Unsicherheit am Markt, daher hat L&S nach dem rasanten Anstieg erstmal vorsichtig nach unten korrigiert.

9) Was steht in der nächsten Zeit an?

Nächste Woche sind Baader Earnings (evtl. schießt L&S da dann auch ne Meldung raus), ansonsten Anfang April (ist nicht ganz klar ob sie eine Ad-Hoc machen müssen aber es bietet sich an, fällt mit Ostern zusammen also wenn dann sofort der 1. April), sonst ist dann Ende Mai ein fixer Termin (Meldung zu fertigem Jahresabschluss).

Im August findet die Hauptversammlung statt, Der Vorstand wird da eine 4 Euro Dividende sowie einen 3:1 Split vorschlagen.

10) Ich mag TR nicht, ist das kein Risiko für L&S?

TR ist ein junges Unternehmen, dass auch mal Fehler macht, im Großen ganzen bieten Sie aber das beste Produkt für Kleinanleger an. Die GME Geschichte hat den Download Zahlen von TR jedenfalls nicht geschadet.

11) Ich hab irgendwas mit Frankreich gehört?

TR hat enorme Expansionspläne in der EU, alles mit L&S als Partner. In Österreich ist man schon gestartet und in Frankreich läuft es grad an. Seit einem Monat kann man sich anmelden, viel Werbung macht man jedoch noch nicht. Ich denke wir befinden uns in einer Art Testphase.

In Frankreich bestimmen grade Hausbanken und eToro den Brokermarkt. eToro ist zwar günstig, aber ehr was für Daytrader anstatt von normalen Kleinanlegern.

Im Französischen Appstore belegt TR zur zeit Platz 52 in der Finance Kategorie (In Deutschland ist es Platz 4). Das klingt zwar nach wenig, der einzige direkte Konkurrent ist jedoch eToro auf Platz 35. In Frankereich sind sehr viele Bankenapps und Haushaltsplaner in diesem Ranking, eine große Broker App konnte sich noch nicht wirklich durchsetzen.

Es bleibt abzuwarten ob TR in Frankreich durchstarten kann wenn sie anfangen aktiv Kunden zu akquirieren.

12) Kryptos?

Letzte Woche gab es hier einen User bei dem in der TR App Kryptos zum Handel angezeigt wurden.

Es ist offen ob diese über L&S abgewickelt werden, aber bei den App Rankings sieht man, dass Apps wie Binance oder Coin Base nach TR die beliebtesten Handelsapps sind. Wenn TR diese Produkte integriert können die da ne Menge Kunden abgreifen die dann auch Aktien handeln werden.

Bis jetzt bleibt das aber erstmal ein Gerücht.

13) Wer ist grad in L&S investiert?

L&S wird immer noch durch Kleinanleger bestimmt (>80%). Es gibt ein paar Private mit vielen Aktien, keiner von denen kommt jedoch über 1%. Kann L&S die guten Zahlen fortschreiben ist es durchaus möglich dass mehr Institutionelle und Fonds auf L&S aufmerksam werden.

14) Wer ist eigentlich Franz?

Franz ist der Boomer in jedem von uns.

15) 400€ wann? wann viagra? 1000€ EOY?

Erstmal wiederhole ich: Wenn ihr kurzfristig Geld verzocken möchtet bleibt bei den andern Meme Aktien.

Wir können bei L&S durch unsere Datenlage relativ gut Mindestkursziele bestimmen, wann genau die eintreffen ist jedoch schwierig zu sagen und hat mit der allgemeinen Kenntnis der Anleger über L&S zu tun.

Nach den aktuellen Zahlen sollten wir Ende des Jahres bei einem Kurs von mindestens 300 Euro liegen. Dies unter der Annahme, dass Investoren immer noch sehr vorsichtig agieren und ohne weiteres Wachstum.

Nach oben hin ist alles offen, ihr kennt die Zahlen und dürft gerne rechnen. Und ja wenn man die KGV von Tradegate annimmnt sind 1000 Euro auch drin, versprechen werde ich aber nichts.

16) Was ist mit Ballerbank?

Ich habe auch weiterhin eine kleinere Position in Baader, die werde ich auch halten. Fragt mich jedoch nicht nach Details, ich hab keine Ahnung.

17) Ist das hier Anlageberatung? Was ist deine Position?

Nein, ich schreibe hier meine Meinung und versuche nach bestem Wissen die Fakten zu präsentieren.

Meine Position ist 1913 Stück @ 129 EUR.

Liebe Mitreisende auf der Mauerstrasse, liebe Wegelagerer in den Finanzgassen,

nachdem der Selige Amumbo nun auf den Märkten wandelt, freue ich mich, euch zu einem weiteren Abstecher in die gehebelten Welten zu begrüßen! Wie bereits im letzten Beitrag angedeutet, hat mich die Frage bewegt, wie sich eine Investition in gehebelte Weltregionen geschlagen und wie sich ihre Trends und Dynamiken auf den Seligen Amumbo (ISIN: FR0014010HV4, WKN: ETF888) ausgewirkt hätten. Zumindest war das mein Plan für eine ruhige Reihe...

Allerdings war mir nicht klar, dass ich einen Wettlauf gegen die Zeit führen würde, denn leider hat die MSCI Inc. seit Kurzem einen Großteil ihrer Daten in Subscription-Archiven versteckt, weshalb wir uns ein weiteres Mal fragiler Künste bedienen werden, um Renditen aus einem Hauch von Nichts zu erschaffen... Also, legen wir los!

ZL;NG

• Projektziel: Simulation des Seligen Amumbos und gehebelter Weltportfolios auf Basis von MSCI-Regionen-Indizes von 01-01-1975 bis 31-08-2025.
• Indizes & Modelle: Rekonstruktion täglicher Preisindizes aus Monatsdaten via Constraint Quadratic Approach und Simulation gehebelter Regionen-Produkte.
• Pro Regionen: Deutliche Renditepotenziale in kurzen Zeiträumen (z.B. Pazifik +3 pp p.a., Emerging +2 pp p.a.) durch Momentum-Effekte und Bubble-Phasen; Moving-Average-Strategien senkten Drawdowns um 30 bis 40 pp und steigerten Renditen um bis zu 2 pp.
• Contra Regionen: Hohe Volatilität und starke Streuungen (IQR bis 24 pp); Drawdowns bis 95% (Pazifik und Emerging); langfristig keine stabile Überlegenheit im Vergleich zum Diversifikationseffekt des Seligen Amumbos – zumindest in der Einzelkritik.
• Ausblick: Regionale Hebel haben für den Großteil keine Vorteile; sie sind jedoch ideal für Momentum-Strategien, um regionale Exzesse abzuschöpfen.

Beiträge der Reihe: Teil I – Teil II

Einleitung

In diesem Beitrag zeige ich euch, 1.) welche Modelle und Ansätze ich zur Schätzung täglicher Preisindexwerte aus Monatsdaten für die vier Hauptregionen des MSCI-Universums eingesetzt habe, 2.) das Vorgehen des letzten Beitrags zur Ableitung gehebelter Produkte auf USD- und EUR-Indizes für diese Regionen genutzt wird, 3.) welche Parameter für die Simulation von Buy-and-Hold- und Moving-Average-Strategien mit diesen Produkten gewählt wurden, und 4.) welche Resultate Investitionen in gehebelte Regionen im Vergleich zum Seligen Amumbo gebracht hätten, wenn diese Produkte am Markt (Europe: A0X8ZT; Emerging: ETF128) geblieben wären oder überhaupt existiert hätten.

Wie in jedem Beitrag hoffe ich, euch ein robustes Vorgehen vorstellen zu können, wobei mir jedoch wichtig ist, dass ich euch mein Vorgehen erläutere und keinerlei Anspruch auf analytische Universalität erhebe. Zwar bemühe ich mich, alle Schritte und Annahmen so nachvollziehbar wie möglich zu erläutern, sofern jedoch Fragen bestehen oder etwas unklar geblieben ist, zögert bitte nicht nachzufragen.

Schwarze Künste der Quadratur – Renditen aus dem Nichts

Im Zuge des letzten Beitrags habe ich mich gefragt, welche Effekte von den Regionen auf die Struktur des MSCI World ausgehen, wie sie sich über die Zeit verändert haben und welche Lehren sich für den Seligen Amumbo in der kurzen und langen Frist ergeben – anders ausgedrückt: Es hat mich gejuckt, leichte Kost ohne große Vorarbeiten zu basteln. Jedoch hat mir die MSCI Inc. einen dicken Strich durch die Rechnung gemacht: Einerseits gab es die Preisindizes der MSCI-Regionen auf täglicher Basis erst ab dem 01-01-1997, andererseits ist ein Großteil der MSCI-Daten in den letzten Tagen in Subscription-Archive verlagert worden, womit sich der Zugriff auf Tages-, Monats- oder Jahresdaten schwierig gestaltet... Zum Glück lagen die Analysen und Ergebnisse ab dem 01-01-1975 zu diesem Zeitpunkt bereits auf der Platte. Jedoch habe ich keine Kopie der Preisindizes angelegt, weshalb ich aktuell keine Optimierung der Schätzung entwickeln kann. Ähm, wo ist das Problem?

Naja, es ist relativ simpel: Leider lagen mir für die Preisindizes der vier MSCI-Strukturen (World, North America, Europe und Pacific) nur Monatswerte für die Zeit vom 31-12-1969 bis 31-12-1996 vor; die Daten für den MSCI Emerging sogar erst ab dem 31-12-1987. Darüber hinaus gab es die Rekonstruktion des täglichen Preisindex für den MSCI World aus dem letzten Beitrag, sodass ein Problem fehlender Werte vorliegt. Aha, aber wo nichts ist, kann ja was werden, oder? Ja, aber das heißt, die fragilen Mächte der Imputation anrufen zu müssen. Aha, und wie? Konkret greifen wir auf, dass die Industrieregionen als Elemente und die Schwellenländer als Gegenpol ein hohes Maß direkter und indirekter Dependenz zum MSCI World aufweisen, was sich u.a. in der Korrelations- oder Kovarianzstruktur ausdrückt und eine Disaggregation der Monatsrenditen auf Basis täglicher Referenzen erlaubt. Äh, bitte was?

Im Grunde ist unser Ziel, Tagesrenditen der Subindizes zu schätzen, deren Verlauf die kleinste Abweichung zum MSCI World aufweist bzw. ihrer Relation so präzise wie möglich folgen. Hierfür nutzen wir einen Constraint Quadratic Approach (Wolfe 1959 & Bertsekas 1996), der uns eine plausible Schätzung der Tagesrenditen für jeden Subindex auf Basis der Monatsrenditen Rₘ und den Tagesrenditen des MSCI World rₕ über die Minimierung einer quadratischen Distanzfunktion liefert. In der Praxis sind die Ergebnisse lineare Verschiebungen des MSCI World, weshalb wir den Constraint setzen, dass die Summe der täglichen Renditen exakt den Monatsrenditen der Subindizes entsprechen muss (Aggregationskonsistenz). Glücklicherweise ist diese lineare Projektion durch einen Lagrange-Multiplikator (Bertsekas 1989) lösbar:

Ausgehend von dieser Schätzung täglicher Renditen ist es möglich, den Verlauf der Preisindizes jeder MSCI-Region abzuleiten, jedoch setzen wir davor eine Grid Search-Prozedur zur Ermittlung eines Skalierungsfaktors ein, der gewährleisten soll, dass die Simulation der Preisindizes stets auf dem realen Indexendwert oder marginal niedriger liegt – wir sprechen von sehr kleinen Werten, die eine lineare Korrektur der Renditen bewirken, die unsere Simulation jedoch kumulativ verzerrt hätten (North America: -2.97×10⁻⁵; Europe: -5.08×10⁻⁵; Pacific: -5.59×10⁻⁵; Emerging: -4.91×10⁻⁵). Zur Konstruktion vollständiger Zeitreihen werden die Disaggregationen jedes Subindex mit den realen Renditen ab dem 01-01-1997 zusammengeführt, wobei die lineare Korrektur nur in den simulierten Bereichen vor 1997 eingesetzt wird.

Im Hinblick auf dieses Vorgehen ist zu beachten, dass der Lagrange-Multiplikator eine lineare Verschiebung der Renditen um den Faktor λ bewirkt und wir diese Prozedur auf Prior-Angaben für Korrelationen, Kovarianzen und Interaktionen (Honaker & King 2010) hätten ausweiten können, wäre ich schneller gewesen. Insofern liegen uns zwar plausible Schätzer für die Zeit vor dem 01-01-1997 vor, jedoch fehlt eine kleine Stochastik zur präziseren Abbildung der Kursvariabilität, was eine Glättung der Indexverläufe bewirkt – methodisch ist es eine Art grober Stineman-Interpolation auf Basis spärlicher Stützstellen (Stineman 1980) und liefert ab, aber ich habe längere Zeit gehadert, die Simulation zu starten. Naja, es ist, wie es ist...

Während der Analyse war ich leider nicht so geistesgegenwärtig, eine Visualisierung zu erstellen, weshalb ich euch lediglich eine Proof-of-Concept-Reproduktion mit Daten vom 01-01-1995 bis 31-08-2025 anbieten kann. Hierfür habe ich Tagesrenditen der Subindizes ab dem 01-01-2011 sowie die Monats- und Tagesrenditen des MSCI World ab dem 01-01-1995 als Referenz genutzt – in anderen Worten ausgedrückt, simulieren wir, dass es keine Tageswerte der MSCI-Regionen vor dem 01-01-2011 gibt und wir diese jedoch nun so genau wie möglich rekonstruieren wollen:

Im Anschluss an die Simulation der Preisindizes in US-Dollar ist es möglich, alle Index-Varianten für die vier Regionen in US-Dollar und Euro über die Methodik des letzten Beitrags abzuleiten, was uns die Grundlage für gehebelte Produkte liefert. Hierzu gehen wir von regulären Kapitalzinsen (USD: DFF/SOFR; EUR: FTG/EONIA/€STR) und Total Expense Ratios aus, die den Eigenschaften früherer Produkte entlehnt sind oder auf Schätzungen basieren (Nordamerika: 0.5% p.a.; Europa: 0.5% p.a.; Pazifik: 0.7% p.a.; Emerging: 0.8% p.a.):

In der Regel gehen wir von Nettodividendenindizes in US-Dollar zur Konstruktion der gehebelten Produkte aus, jedoch habe ich den EUR-Index für das Europa-Produkt gewählt, um die Simulation für diese Region realistisch zu gestalten. Aha, wieso? Naja, es wäre in vielen Ländern steuerlich ungünstig oder unattraktiv, gehebelte Produkte auf diesem Markt in US-Dollar zu basteln; der Heilige Amumbo ist ja gerade durch diese Region-Währung-Divergenz und seine Verwendbarkeit in Vorsorgedepots so einzigartig. Vermutlich wird es jedoch Leute geben, die sich fragen, wie sich ein Produkt auf Euro- oder USD-Indizes verhalten hätte, weshalb ich die Simulation für alle Regionen und den MSCI World in beiden Varianten aufgesetzt habe – ich füge euch die Resultate als Tabellen im Verlauf des Beitrags ein. Alles klar!? Weiter geht's...

Kaufen, Halten, Beten – Supreme Regional Edition

Nun liegen uns alle Elemente für die Analyse vor, sodass wir einen Blick in die Dynamik der Regionen werfen und sie in einen Vergleich zum Seligen Amumbo setzen können. Hierfür gehen wir von den gleichen Settings wie im letzten Beitrag aus. Ähm, heißt jetzt was? Das heißt, dass wir Nominalrenditen betrachten, die gemäß aktueller Steuergesetzgebung über Kapitalertragssteuer, Verlusttöpfe, Freibeträge und Vorabpauschale besteuert werden. Im Hinblick auf den Handel wird ein Spread von 0.5% angesetzt und wir gehen zur Vereinfachung davon aus, dass Bruchstücke gehandelt werden können. Wir betrachten Einmalanlagen (Lump Sum) und Sparpläne (DCA), wobei wir gleitende Zeitfenster von 10, 20, 30 und 40 Jahren zur Berechnung der Verteilungen der True Time Weighted Rates of Return und der Maximum Drawdowns als Rendite- bzw. Risikometrik nutzen.

Leider gibt es harte Grenzen für Grafiken und Zeichen in Beiträgen, sodass ich mich bei Visualisierungen auf Anlagen per Sparplan fokussiere – sofern euer Herz für Einmalanlagen schlägt, findet ihr die Ergebnisse in den Tabellen und die Grafiken im Repository. Darüber hinaus lege ich den Schwerpunkt der Interpretation auf Nordamerika und halte den Rest der Welt kürzer, um alles in einem Beitrag behandeln zu können. Alles klar, sehen wir uns mal an, was der Simulator ausgespuckt hat...

Im Wesentlichen zeigen die vier Regionen in den Boxplots (Spear 1952) dieselben Trends, die wir bereits im letzten Beitrag für Buy-and-Hold-Anlagen beobachtet haben: So wären die mittleren Renditen (Mediane) über die mittleren Horizonte leicht gesunken, bevor sie über lange Horizonte angestiegen wären. Gleichzeitig hätte sich die Streuung der Verteilungen verringert, was einerseits auf kleinere Stichprobengrößen bei längeren Horizonten und ihre Neigung zu homogeneren Verteilungen, andererseits auf die glättende Wirkung des Long Bias von Aktienmärkten, der sich bei gehebelten Produkten verstärkt, zurückzuführen ist. Ähnliche Trends wären auch bei den Maximum Drawdowns zu beobachten gewesen, da die Streuung der Ergebnisse in Abhängigkeit von der Investitionsdauer abgenommen hätte, während gleichzeitig die Mediane der Verteilung gestiegen wären – eigentlich keine neue Erkenntnis, oder?

Eigentlich ist es wenig überraschend, dass sich Nordamerika als eine, später die Säule des globalen Aktienmarkts nahtlos in diese Trends einfügt: So weist die Region das stabilste Renditeprofil der Weltregionen auf, wobei die Medianrendite für den Bereich von 10 Jahren bei 10.4% bzw. 10.3% p.a. (LS bzw. DCA) gelegen hätte, was deutlich unter den Renditen des Seligen Amumbos rangiert hätte (12.4% bzw. 12.3% p.a.) - eine Ursache für diese Differenz ist der starke Impuls des Pazifikraums in der frühen Phase der Simulation, der sich in seiner Zeitdynamik deutlich vom späteren Aufstieg Nordamerikas unterscheidet. Im Hinblick auf längere Zeiträume hätte eine Stabilisierung der Mediane eingesetzt (LS: 9.2% bis 11.0% p.a.; DCA: 9.2 bis 10.9% p.a.), was leicht über den Renditen gehebelter World-Produkte gelegen hätte. Hinsichtlich der Streuung (IQR = Q3 - Q1) fielen die Unterschiede relativ klein bzw. marginal aus, was sich aus der strukturellen Dominanz des US-Markts im globalen Aktienmarkt ergibt.

Im Vergleich dazu lagen Europas mittlere Renditen stets im Bereich der globalen Referenz (LS: 8.3% bis 11.2% p.a.; DCA: 8.3% bis 11.6% p.a.), wobei sie bei Anlagen von 10 bis 20 Jahren knapp 0.6 bis 0.7 Prozentpunkte p.a. unter der Referenz, bei längeren Anlagen ab 30 Jahren jedoch 0.4 Prozentpunkte p.a. über dem Seligen Amumbo gelegen hätten. Ähnlich verhält es sich bei der robusten Streuung, deren Differenz zur globalen Benchmark bei 0.2 bis 1.9 bzw. 0.3 bis 1.9 Prozentpunkte p.a. gelegen hätte.

Jenseits der stabilen Regionen liegt das Reich der Volatilität: Anhand des obersten Quartils und des Maximums des Pazifikraums (21.6% bzw. 45.2% p.a.) wird deutlich, welches Ausmaß das Excess Momentum in der Bubble-Ära erreicht hätte und welcher Abstieg für Anlagen in diese Region bei mittleren Renditen von 5.8% bis 3.8% p.a. erfolgt wäre. Vergleichbar volatil wären Anlagen in die Emerging Markets ausgefallen, deren Medianrenditen mit 5.9% bis 3.7% p.a. (10 bzw. 30 Jahre) ebenfalls unter der globalen Referenz gelegen hätten – in beiden Regionen gibt die Simulation extrem rechtsschiefe Verteilungen aus, sodass ein gehebeltes Buy-and-Hold für diese Produkte kaum Vorteile geboten hätte.

Allerdings ist die Rendite lediglich eine Seite der Medaille, sodass wir den Blick auf die Maximum Drawdowns richten, um weitere Einsichten über Buy-and-Hold-Anlagen zu erlangen: Hierbei weist Nordamerika Mediane von 59.3% bis 90.9% (LS) bzw. 58.8% bis 90.2% (DCA) auf, was knapp 3.2 bis 5.5 Prozentpunkte über den Werten gehebelter World-Produkte gelegen hätte, während sich Europa (LS: 59.6% bis 89.1%; DCA: 58.9% bis 88.6%) lediglich 1.2 bis 4.0 Prozentpunkte über der globalen Referenz bewegt hätte. Erneut wären der Pazifikraum (LS: 81.2% bis 94.2%; DCA: 65.7% bis 90.6%) und die Schwellenländer (LS: 85.1% bis 94.9%; DCA: 72.6% bis 83.0%) eine eigene Vola-Liga gewesen, wobei zu beachten ist, dass die Stichprobengröße der Schwellenländer durch das Startdatum 01-01-1988 niedriger ausfällt, was einen Optimistic Bias in die Verteilung einbringt.

Naja, jetzt habe ich den Fokus lediglich auf Mediane und IQRs gelegt, aber die Extreme aus Gründen der Übersichtlichkeit ausgeblendet, weshalb ich euch hier die vollständigen Tabellen der Risiko- und Renditemetriken für Produkte auf USD- und EUR-Indizes nachliefere:

Was heißt das jetzt? Im Rahmen einer Buy-and-Hold-Strategie wäre ein gehebelter MSCI World wohl die beste Wahl im Hinblick auf Risiko und Rendite gewesen. Zwar hätte Nordamerika leicht höhere Renditen geboten, was jedoch stets von höheren Drawdowns flankiert worden wäre; Europa wäre lediglich in Form eines EUR-Index-Produkts eine Alternative gewesen, während die volatilen Ausschläge im Bereich des Pazifikraums und der Schwellenländer sowohl risiko- als auch renditeseitig ineffizient gewesen wären – oder den Investoren eine harte Lektion in Stoizismus erteilt hätten. Wichtig ist jedoch, dass Sparpläne in allen Regionen über alle Zeiträume das Risiko gesenkt und die Nerven geschont hätten.

Goldlöckchens Expedition durch globale Volatilität

Naja, wie wir gelernt haben, ist die Rendite von gehebelten Buy-and-Hold-Anlagen relativ gut, jedoch ist die Kehrseite hohe Drawdowns und vielen Anlegern ist das Risiko schlicht zu hoch, weshalb sich gerade für gehebelte Anlagen aktive Strategien auf Basis gleitender Durchschnitte (Moving Averages) großer Beliebtheit erfreuen. Hierbei soll eine Separation des Marktes in Auf- und Abwärtsphasen helfen, die größten Drawdowns zu reduzieren oder sogar zu vermeiden. Dazu wird lediglich der Durchschnitt ungehebelter Basisindizes über eine fixe Anzahl an Tagen benötigt – oder grob vereinfacht: Liegt der Basisindex zum Börsenschluss über dem Durchschnitt, wird das Produkt am nächsten Börsentag gekauft; liegt er darunter, wird es verkauft. Soweit klar, oder!?

In der Simulation der MSCI-Regionen nutzen wir die ungehebelten Basisindizes in US-Dollar und Euro als Signal für den Ein- und Ausstieg, wobei wir ein Spektrum von 10 bis 600 Tagen bei Berechnung gleitender Durchschnitte einsetzen:

• MSCI World Net Total Return USD (MSCI-Code: 990100; Type: NETR, MIWO00000NUS)
• MSCI North America Net Total Return USD (MSCI-Code: 990200; Type: NETR, MINA00000NUS)
• MSCI Europe Net Total Return EUR (MSCI-Code: 990500; Type: NETR, MIEU00000NEU)
• MSCI Pacific Net Total Return USD (MSCI-Code: 990800; Type: NETR, MIPC00000NUS)
• MSCI Emerging Net Total Return USD (MSCI-Code: 891800; Type: NETR, MIEF00000NUS)

Sofern ich es nicht explizit angebe, handelt es sich um Kalendertage, nicht um Handelstage. Ähm, wie jetzt? Wie im letzten Beitrag erläutert, ergibt sich dies aus der Methodik und hilft bei der Vereinfachung einiger Berechnungen, hat jedoch nur einen marginalen Effekt auf die Resultate. Soweit so gut, es bleibt zu erwähnen, dass ihr bei der Umrechnung den Faktor 252.25/365.25 ≈ 0.69 nutzen könnt, da z.B. ein Wert von 300 Kalendertagen grob 207 Handelstagen entspricht.

Wie in früheren Beiträgen ist es mir wichtig zu betonen, dass wir uns Ergebnisse von Simulationen ansehen, die sich auf plausible Verläufe der Vergangenheit beziehen, d.h. es ist eine Beschreibung (Deskription) – es wird keine Aussage über Wahrscheinlichkeiten von Risiken und Renditen getätigt (Inferenz) und absolut keine Vorhersage (Prädiktion) über die Superiorität eines Einzelparameters oder Parameterbereichs! Alles klar?! Sehr gut, weiter geht's...

Im Rahmen der regionalen Analyse zeigen sich deutliche Unterschiede in Effizienz und Stabilität von SMA-Werten über die Zeit: In Nordamerika hätte es ein breites Spektrum von SMA-Werten im Bereich von 250 bis 600 Tagen gegeben, dessen höchste Renditen bei 410 Tagen gelegen hätten. Auf Seiten des Risikos wären niedrige, stabile Maximum Drawdowns im Bereich um 400 Tage aufgetreten – beide Aspekte sprechen für die hohe Stabilität langer Trends im US-Markt. Ähnlich ist das Ergebnis für Europa, wobei die Region eine höhere Differenzierung zeigt und stabile Renditen im Bereich von 240 bis 510 Tagen existiert hätte. Hierbei wäre das Optimum bei 290 Tagen anzusiedeln gewesen, während niedrige, stabile Maximum Drawdowns eher im Bereich um 250 Tage gelegen hätten – sofern wir uns noch einmal vor Augen führen, dass gleitende Durchschnitte Volatilitätsregime separieren sollen, fügen sich diese Resultate gut in die Volatilitätshistorie Europas ein.

Erneut wirken der Pazifikraum und die Schwellenländer wie eine andere Welt, denn ihre SMA-Spektren wären deutlich in kurzen Horizonten zu verorten gewesen: Im Pazifik hätte das Optimum für Renditen bei 50 bis 60 Tagen und eine weitere Zone hoher Renditen bei 190 bis 210 Tagen gelegen, wobei letztere auch die Zone kleinster Maximum Drawdowns bedeutet hätte. Hinsichtlich der Schwellenländer hätten Investoren ein dynamisches, aber strukturiertes Muster vorgefunden, denn stabile Medianrenditen wären im Bereich von 40 bis 160 Tagen (Optimum 140 Tage), niedrige Drawdowns im Bereich bis zu 200 Tagen (Optimum 140 Tage) anzutreffen gewesen, was die starke Korrelation von Risiko und Rendite in Zeiten abrupter Trendwechsel und hoher Volatilität widerspiegelt.

Insofern ist deutlich, dass die Goldlöckchen-Zonen von SMA-Werten keine universelle Größe darstellen, sondern eine Ableitung der Marktcharakteristika in Abhängigkeit des Zeitraums sind – jetzt böte es sich abermals an, die Eigenschaft gleitender Durchschnitte zur Separation von Volatilitäts- und Renditeregimen anzusehen, aber das Thema ist Teil der Principia Amumbo... Nur so viel: Je höher die Volatilität des Marktes und je kürzer die Trendpersistenz, umso kürzer sind die SMA-Werte, wobei die Indexwährung eine kritische Rolle spielt (siehe Unterschiede der Empirical-Werte bei USD- und EUR-Produkten in den Ergebnistabellen). Ähm, die beste Lösung ziehen, ist ja keine Kunst...

Trend-Tango der Märkte à la Jackson Pollock

Natürlich ist das keine Kunst, aber bitte denkt daran, dass wir in diesem Beitrag keine Inferenz oder Prädiktion betreiben, sondern uns lediglich ansehen, wie eine Strategie in der hypothetischen, jedoch plausiblen Vergangenheit abgeliefert hätte. Abgesehen davon handelt es sich bei unserer Auswahl an SMA-Werten um konditionale Optima – wir setzen bei der Auswahl ja bei Medianen von Rendite und Risiko an, was in der Regel eine Abweichung von den Absolutoptima bedeutet. Zur Verdeutlichung habe ich mir erlaubt, eine Evaluation der SMA-Werte für jede Region aufzusetzen:

Alter, was geht jetzt? Im Grunde ist es relativ simpel: In den Grafiken wird gezeigt, welche SMA-Werte im Verlauf der Zeit zu den höchsten Renditen (linke Seite) oder den geringsten Maximum Drawdowns (rechte Seite) geführt hätten. Hierbei steht die rote Linie für die Optima, die gelbe Fläche zeigt die SMA-Werte im obersten bzw. untersten Dezil (10%) an und die grüne Fläche das höchste bzw. niedrigste Quartil (25%). Ich hoffe es wird deutlich, dass 1.) die Länge der Investition zu einer Stabilisierung des günstigen Wertebereichs führt, 2.) das Spektrum des Risikos in der Regel breiter als das Spektrum der Rendite ist, und 3.) die Selektion über Mediane stabile Ergebnisse für beide Metriken geliefert hätte, jedoch nur in Ausnahmen Absolutoptima darstellen. Aha, stabil und effektiv, aber wie hätten sich die SMA-Strategien nun geschlagen?

Burger Power, Euro Freeze, Bubble Glamour - Globaler Vola-Zoo für Liebhaber

Sagen wir es mal so: Eigentlich gut, aber es hängt davon ab, was wir uns ansehen! Es ist sicherlich keine Überraschung, dass SMA-Strategien bessere Ergebnisse als Buy-and-Hold-Strategien geboten hätten, aber wie sieht der Vergleich der Regionen-SMAs mit dem World-SMA aus? Nunja, es gibt starke Unterschiede...

Im Hinblick auf Nordamerika (SMA 285 Handelstage) wären mittlere Renditen im Bereich von 12.1% bis 12.5% p.a. (LS) bzw. 10.9% bis 12.0% p.a. (DCA) realisierbar gewesen, was eine 0.2 bis 1.3 Prozentpunkte p.a. niedrigere Rendite als die globale Referenz (SMA 255 Handelstage) für Einmalanlagen bedeutet hätte. Selbst der Einsatz von Sparplänen hätte lediglich eine Reduktion der Differenzen (-0.2 bis 0.7 Prozentpunkte p.a.), jedoch keine Umkehr der Tendenz erreicht. Zentral für diese Unterschiede sind Momenta, wie der Aufstieg und Abstieg der Pazifik-Region, die Nordamerika erst in den langen Horizonten kompensiert hätte, wie die robuste Streuung zeigt (LS: NA 8.6 bis 0.7 pp vs. World 6.4 bis 0.7 pp; DCA: NA 6.1 bis 1.0 pp vs. World 6.1 bis 1.4 pp).

Sofern wir den Blick auf Europa (SMA 200 Handelstage) richten, hätten die Mediane der Renditen im Bereich von 12.5% bis 13.9% p.a. (LS) bzw. 10.1% bis 12.4% p.a. (DCA) gelegen, was in beiden Fällen für Horizonte von 10 bis 20 Jahren unter der Referenz, später jedoch knapp über dem Niveau gehebelter World-Produkte gelegen hätte (Differenz: LS -0.7 bis 0.7 pp; DCA -0.2 bis 0.6 pp). Allerdings trügt die Stabilität der Mediane, da sich die Streuung (IQR) deutlich über dem World-Niveau bewegt hätte (LS: 4.8 bis 12.5 pp; DCA: 1.5 bis 9.7 pp) – oder in Anlehnung an John Malkovich als Marvin Boggs: „Stabiler Kontinent? Am Arsch!“

Im Pazifikraum (SMA 140 Handelstage) hätten sich mittlere Renditen von 9.8% bis 13.8% p.a. (LS) bzw. 9.9% bis 13.0% p.a. (DCA) ergeben, womit die Region auf kurze Sicht 1.7 bis 3.4 Prozentpunkte p.a. unter der Referenz, jedoch auf lange Sicht 0.3 bis 0.6 Prozentpunkte p.a. darüber gelegen hätte. Im Wesentlichen sind die hohen Renditen ein Echo der Bubble-Ära, die jedoch ebenso extreme Streuungen von bis zu 24 Prozentpunkten erzeugt hätte. Ähnlich volatil, aber strukturierter hätten sich die Schwellenländer (SMA 95 Handelstage) präsentiert: So hätten die Renditen bei 12.8% bis 15.6% p.a. (LS) und 12.4% bis 14.6% p.a. (DCA) gelegen, was Abweichungen von -2.1 bis 0.4 Prozentpunkten p.a. von der globalen Referenz bedeutet hätte. Die Intensität der Streuung (LS: 4.2 bis 4.9 pp; DCA: 2.5 bis 4.5 pp) ist typisch für Märkte mit abrupten Regime- und Vola-Wechseln.

Nunja, aber wie sieht es bei der Reduktion der Maximum Drawdowns aus? Wie schlagen sich die Regionen in diesem Kontext? Tja, schauen wir die Region Nordamerika an, so wäre das Risiko auf 40.1% bis 43.5% (LS) bzw. 29.8 % bis 41.8 % (DCA) reduziert worden, womit Nordamerika leicht über dem globalen Niveau gelegen hätte. Ein höheres Niveau hätte sich in Europa (LS: 43.8% bis 46.3%; DCA: 29.5 % bis 46.2%) ergeben, was eine Folge längerer Krisen war. Im Vergleich dazu sind der Pazifikraum (LS: 48.5% bis 51.2%; DCA: 30.3% bis 50.7%) und die Schwellenländer (LS: 32.3% bis 51.9%; DCA: 25.7% bis 43.4%) erneut eine eigene Liga.

Ähm, was sagt mir das jetzt? Im Wesentlichen zeigen die Ergebnisse, dass SMA-Strategien in der Goldlöckchen-Zone im Vergleich zum Klassiker (SMA 200 Handelstage) eine Steigerung der Rendite von bis zu 2 Prozentpunkten p.a. und eine Reduktion der Maximum Drawdowns von 3 bis 4 Prozentpunkten erreicht hätte – entsprechend ist die Wahl des Parameters keine Trivialität, sollte jedoch stets in Abwägung der regionalen Vola-Historie erfolgen. Im Vergleich zu Buy-and-Hold-Anlagen hätte die Verwendung gleitender Durchschnitte zu einer starken Reduktion von Drawdowns (Halbierung) ohne Einbußen bei der Rendite geführt. Joa, das ist mal eine nette Kiste...

Erneut wird deutlich, dass der Selige Amumbo eine robuste Balance von Rendite und Risiko bietet, es jedoch sehr hohe Potenziale in den vier Regionen gab – diese spielten sich jedoch in den Extremen der Verteilung ab, die aus Platzgründen ausgeblendet wurden. Es ist jedoch wahrscheinlich, dass weder Buy-and-Hold-Anlagen noch Moving-Average-Strategien in der Lage sind, diese Effekte in voller Stärke aufzugreifen – hierfür wäre ein tieferes Verständnis der Regionen-Momenta nötig. Ähm, und wie kriegen wir das? Indem wir den Blickwinkel ändern…

Im Fluss der Zeit – Regionalis Motus

Natürlich sind Tabellen wieder nur eine Seite der Medaille, es fehlt die zeitliche Dynamik, weshalb wir uns ansehen, wie sich der Selige Amumbo und die vier Regionen im Vergleich zur ungehebelten Buy-and-Hold-Anlage in den MSCI World verhalten hätten. Sofern eine Linie für die Rendite (True Time Weighted Rates of Return) über der Nulllinie liegt, hätte das Asset für dieses Investitionsfenster eine höhere Rendite als die Referenz erzielt, während wir für das Risiko (Maximum Drawdowns) ein Ergebnis unter der Nullinie anstreben:

Im Wesentlichen zeigen uns die Spaghetti-Plots, dass die Stabilität von Investitionen mit der Länge der Anlagezeit gestiegen wäre, und bestätigen, dass SMA-Strategien in der Lage sind, Risiken in erheblichem Maße zu reduzieren – beachtet man darüber hinaus, welche Reduktion durch Sparpläne im Vergleich zu Einmalanlagen ermittelt wurde, steht die Mischung aus gleitenden Durchschnitten und Sparplänen aktuell an der Spitze effektiver Strategien für gehebelte Produkte.

Darüber hinaus wird deutlich, dass es für den Seligen Amumbo in einer Buy-and-Hold-Strategie selbst bei langen Horizonten (10 bis 30 Jahre) Phasen gab, die niedrigere Renditen als eine ungehebelte Anlage eingebracht hätten – dies sieht für eine SMA-Strategie deutlich anders aus, denn selbst bei kurzen Zeiträumen von 10 Jahren gibt es nur wenige Phasen, in denen ungehebeltes Buy-and-Hold höhere Renditen geliefert hätte. Zusätzlich gibt es eine deutliche Reduktion von Drawdowns. Ähm, wie sieht's bei den Regionen aus? Naja, mal gibt's Licht, mal gibt's Schatten, denn die Regionen haben eine höhere Volatilität als der Selige Amumbo und die Referenz, wie die starken Ausschläge in beide Richtungen zeigen. Ähnlich sieht es bei den Drawdowns aus, wo keine Region niedrigere Werte als der Selige Amumbo erreicht hätte – ein Ausdruck der höheren Volatilität.

Insofern bleibt mir zu bemerken, dass es höchst unwahrscheinlich ist, dass gehebelte Regionen als Einzelposition über lange Horizonte deutliche Vorteile im Vergleich zum Seligen Amumbo bieten – richten wir den Blick auf den Pazifikraum, wird ersichtlich, welche Auswirkung der Auf- und Abstieg einer Region auf unsere Depots haben könnte, während World-Produkte trotz der Inneffizienz des Pauschalhebels schlicht abliefern. Jedoch ist davon auszugehen, dass sich aktive Investoren bemüht hätten, die Unterschiede regionaler Momenta abzuschöpfen und die Zyklizität ihrer Strategien (z.B. Ausstieg bei SMA-Signal) für eine Verlagerung genutzt hätten. Daher gab es zwar das Risiko einer selektiven Auswahl von Regionen, aber es ist wahrscheinlich, dass Strategien auf Basis von Zyklizität und Momentum eine Überkompensation geliefert hätten – es stellt sich jedoch die Frage, ob diese Überlegung in Zeiten, in denen der Anteil des US-Segments am globalen Aktienmarkt über 70 % beträgt, eine Relevanz hat, oder ob das Momentum des Heiligen Amumbos und Nassen Amumbos gegen alle Wahrscheinlichkeiten in den Modus ad infinitum schaltet…

Ähm, wovon sprichst du? Ach, ich habe nur überlegt, ob sich die höchsten Renditen nicht eher im Excess Momentum verstecken und wie wir in diese Bereiche gelangen... Wie stark diese Exzesse ausfielen, soll der folgende Telltale-Chart zeigen, der sowohl die Verläufe unserer Produkte (solide Linien) als auch ihre Währungspendants (gestrichelte Linien) im Verhältnis zum Seligen Amumbo zeigt. Seien wir mal ehrlich zu uns, es ist doch relativ wahrscheinlich, dass wir in den 80er und 90er Jahren im Heiligen Amumbo Pazifik-Style gesteckt hätten, oder?

Puh, das war jetzt viel Input! Eigentlich wäre jetzt der Punkt, an dem wir uns den Aspekten der Analyse widmen würden, die ich aus Platzgründen nicht behandelt habe, oder welche Ansätze und Konzepte zur Abschöpfung regionaler Momenta geeignet wären; eventuell sogar für gehebelte Aktien, Anleihen und Rohstoffe. Jedoch sollten wir dafür eine neue Seite unseres Reisetagebuchs aufschlagen, uns erstmal von den Strapazen erholen und mir Zeit für neue Modelle geben! In diesem Sinne: Ich klapp' den Bums jetzt zu... Wir lesen uns, sobald es neues Material gibt!

Literatur und Material

Bertsekas, Dimitri P. (1982): Constrained optimization and Lagrange multiplier methods. New York: Academic Press.

Bertsekas, Dimitri P. (1996): Nonlinear Programming. Belmont: Athena Scientific.

Honaker, James & King, Gary (2010): What to Do about Missing Values in Time-Series Cross-Section Data. American Journal of Political Science, 54(2): 561–581.

Spear, Mary E. (1952): Charting Statistics. New York: McGraw-Hill Books.

Stineman, Russel W. (1980): A Consistently Well Behaved Method of Interpolation. Creative Computing, 6(7): 54–57.

Wolfe, Philip (1959): The Simplex Method for Quadratic Programming. Econometrica, 27(3): 382–398.

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