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4/2017 | Produkte & Strategien
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Halloween Ende Juli

Die Rendite an den Aktienmärkten zeigt saisonale Muster. Welche der fünf klassischen Renditefaktoren ebenfalls Saisonalität zeigen, klärt eine neue Untersuchung.

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Dass das Winterhalbjahr an den Aktienbörsen durchschnittlich deutlich rentabler ist als die wärmere Jahreshälfte, ist bekannt und statistisch belegt. Aber ganz so einfach ist das saisongerechte ­Investment dann doch nicht: Im Mai zu verkaufen und einfach zu Halloween wieder in den Markt einzusteigen, ist nicht immer die optimale Strategie.

Foto: © 4d-Vermögen, fotolia | arsdigital

Thomas Hupp, Geschäftsführer der 4D-Vermögensplanung in Freiburg im Breisgau, war schon immer von kalendarischen Effekten an der Börse fasziniert, und so setzte er sich bereits in seiner Master-Arbeit für den MBA in Finanzmanagement mit dem Halloween-Effekt, also dem klassischen „Sell in May and go away, but remember to come back in September“, wobei andere wiederum den November für den geeigneten Wiedereinstiegsmonat halten, auseinander. Seine letzte Untersuchung war überaus detailliert: Hier analysierte er über 114 Jahre verschiedene Handelsstrategien mit mehr als 30.000 Beobachtungen. Dabei konnte der Freiburger Praktiker ­eine nachlassende Wirkung des „Sell in May“-Effekts erkennen. Er setzt auf Rolling Windows und Downside Risk in der Analyse und gelangt zu einem adaptiven „Sell in July“. Zur effizienteren Nutzung des Halloween-Effekts hatte Hupp eine Suchkomponente eingeführt, um ab März mit der Charttechnik einen guten Ausstiegszeitpunkt zu finden. Dabei müssen Handelsvolumina, Marktbreite, Branchen, Stimmungsindikatoren und die Kursdaten den Aufwärtstrend nach einem Tief im Herbst bestätigen, wodurch sich das Ren­dite-Risiko-Verhältnis und die Häufigkeit des Erfolgs deutlich steigern lassen.


Nachdem die Faktoranalyse, basierend auf den Erkenntnissen von Eugene Fama und Kenneth French, immer beliebter wird und Smart-Beta-ETFs mittlerweile dutzendweise antreten, um Faktor- und damit Risikoprämien zu vereinnahmen, kam Hupp auf die Idee, die Saisonalität dieser wissenschaftlich breit abgesicherten Faktoren zu analysieren. Gibt es etwa hier auch bestimmte saisonale Muster, aus denen man eine Handelsstrategie ableiten kann, lautete eine der spannenden Fragen, auf die Hupp eine Antwort suchte. Ihn interessierte aber auch, ob die einzelnen Branchen (Sektoren) im Jahresverlauf einem mehr und weniger regelmäßigen Performancemuster folgen.


Entwicklung der Faktormodelle
Ausgangspunkt von Hupps Überlegungen war das Fünf-Faktor-Modell von Fama/ French, das als vorläufiger Endpunkt einer langen Entwicklungsgeschichte gesehen werden muss. Während William Sharpe mit seiner Zerlegung der Marktrendite in einen risikofreien Zins und die Marktrisikoprämie das Ein-Faktor-Modell begründete, fanden die Kapitalmarktforscher in der weiteren Folge zusätzliche Faktoren, für deren Übernahme der Investor mit einer Überrendite langfristig kompensiert wird. Das Fama-French-Drei-Faktor-Modell umfasst neben einem Marktfaktor auch einen Size- (SMB) und einen Value-Faktor (HML) und wurde im Lauf der Jahre bereits mehrfach erweitert. Zu nennen ist hier das Vier-Faktor-Modell von Mark Carhart, der das ursprüngliche Modell um einen zusätzlichen Momentum-Faktor (MOM) erweitert. Um diesen Faktor zu extrahieren, wird in die Gewinneraktien des Vorjahres investiert und gleichzeitig ein Portfolio, bestehend aus den Verlierern des Vorjahres, leer verkauft. Das 2003 publizierte Fünf-Faktor-Modell von Lubos Pastor und Robert Stambaugh ergänzt Carhart um den sogenannten Liqui­ditäts-Faktor (LIQ) als weiteren Risiko­-faktor. Die beiden Autoren fanden, dass ein Inves­tor für die Übernahme des Risikos, das mit illiquiden Aktien verbunden ist, in Form ­einer zusätzlichen Risikoprämie entschädigt werden muss. Dadurch gelang es, die unerklärte Differenz, das Alpha, zu ­minimieren.


Fama und French legen nach
Fünf Faktoren werden von Kenneth French beschrieben und monatlich via http://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/data_library.html veröffentlicht:

a) HML (High minus low) ist die Über­rendite, die ein Portfolio aus Aktien mit ­hohen Buchwerten (entspricht einem niedrigen Kurs-Buchwert-Verhältnis, KBW) zu einem Portfolio aus Aktien mit niedrigen Buchwerten – und einem ­hohen KBW erzielt. Dieser Faktor beschreibt, inwieweit sich die Suche nach unterbewerteten Aktien anhand des Buchwerts gelohnt hat. Er wird als Value-Faktor bezeichnet.

b) SMB (Small minus big) beschreibt die Überrendite eines Portfolios aus Aktien mit kleiner Marktkapitalisierung (Small Caps) gegenüber einem Portfolio aus ­Aktien mit hoher Market Cap (Large Caps) und somit den Size-Faktor. Er legt dar, ob sich der Mehraufwand bei der Suche nach kleiner kapitalisierten ­Unternehmen renditemäßig auch ausgezahlt hat.

c) RMW (Robust minus weak) ist die Überrendite eines Portfolios aus profitablen Aktien, gemessen am Return on Investment (ROI), gegenüber einem Portfolio, das aus wenig profitablen Aktien besteht. Dieser Rentabilitätsfaktor beschreibt, wie viel Überrendite durch die Analyse der Profitabilität von Unternehmen erzielt werden kann.

d) CMA (Conservative minus aggressive) wiederum beschreibt die Überrendite eines Portfolios, bestehend aus konservativen Aktien, im Vergleich zu ­einem Portfolio mit aggressiven Aktien. Dieser Faktor wird anhand der Investments bestimmt, indem man ein Portfolio aus Titeln mit niedrigen Investitionen long und ein korrespondierendes von ­Aktien mit hohen Investitionen short geht. Hupp bezeichnet in seiner Unter­suchung diese Risikoprämie als konservativen Faktor. Dieser gibt an, ob die Auswahl konservativer Aktien mit einer Überrendite prämiert wird.

e) WML (Winner minus loser) beschreibt die Überrendite eines Portfolios aus Aktien, die in den vorangegangenen zwölf Monaten am besten performt haben (Winner), gegenüber einem Portfolio aus Aktien, die im gleichen Zeitraum am schlechtesten performt haben (Loser).

Dieser Momentum-Effekt wird durch den Faktor Momentum beschrieben und sagt aus, ob es sich rentiert hat, Aktien ausgesucht zu haben, die sich im vergangenen Jahr besser entwickelt haben als andere Aktien. Obwohl kein Faktor bei Fama/French, finden sich doch auf der Homepage von Kenneth French Daten zum Momentum-Faktor.


Spezifischer Sektor-CMD-Faktor
Hupp bedient sich bei den von Kenneth French veröffentlichten Faktoren und un­tersucht deren Renditeverteilung über die Kalendermonate. Dazu kommt ein weiterer Renditefaktor bei der Zusammenstellung ­eines Portfolios, und zwar die Sektorengewichtung. Hupp dazu: „Nach den Forschungsarbeiten von Jacobsen weisen besonders zyklische Sektoren eine saisonale Rendite auf. Deshalb wollte ich in meiner Arbeit als weiteren Faktor das Verhalten der Sektorperformances im Kalenderjahresverlauf analysieren.“ Jacobsen untersuchte 2006 alle US-Sektoren auf den Halloween-Effekt und stellte dabei fest, dass zyklische Sektoren wie beispielsweise Bergbau, Bau und Industrie-Titel den Großteil ihrer Rendite in den Monaten November bis Mai ­erzielten. Defensive Branchen wie Nahrungsmittel- und Konsumgüterhersteller und Dienstleister weisen hingegen nur eine geringe saisonale Rendite aus. Basierend auf diesen Erkenntnissen schuf Hupp für sich als fünften Faktor, den der zyklischen Sektoren, der sich wie folgt berechnet:
Faktor CMD (Cylical minus defensive) = Renditedurchschnitt der drei Sektoren zyklische Konsumgüter, Baubranche, Minenaktien minus dem Renditedurchschnitt der drei defensiven Sektoren Basiskonsumgüter, Nahrungsmittelhersteller und Dienstleister.


Betrachtung des Sektor-Faktors
Die Auswahl der Branchen trifft Hupp anhand der Wahrscheinlichkeitswerte aus der Publikation „The Halloween Effect in US-Sectors“ von Jacobsen. Die Sektoren, die die höchsten Wahrscheinlichkeiten für eine Outperformance aufweisen, wurden als zyklische Branchen eingestuft, jene mit den niedrigsten Wahrscheinlichkeiten als defensive Branchen.
Fasst man die Sektoren des Aktienmarktes zu zwei Gruppen von zyklischen beziehungsweise defensiven Branchen wie beschrieben zusammen und deren nach Kalendermonaten sortierte Durchschnittsperformance, so zeigt sich ein Muster, das im Einklang mit den Forschungsergebnissen von Jacobsen steht. Zyklische Sektoren bieten besonders in den Monaten Januar bis August eine deutliche Überperformance gegenüber defensiven Sektoren. Somit scheint ein Aktienportfolio aus zyklischen Aktien besonders gut geeignet für eine Halloween-Strategie zu sein, wobei die Umsetzung kos­tengünstig mit Sektor-ETFs in Angriff genommen werden kann. Hupp ermittelt den sogenannten „Halloween-Faktor“, indem er monatlich die Performancedifferenz zwischen den zyklischen und den defensiven Sektoren bildet. Dabei stellt sich heraus, dass in elf von zwölf Monaten dieser Performanceunterschied positiv zugunsten der Zykliker ausfällt und die Basis einer entsprechenden Strategie darstellen könnte (siehe Grafik „Halloween-Faktor eine US-Sektor-Strategie“), die von November bis Ende April in zyklische Branchen investiert ist.


Fünf Faktoren über 90 Jahre
Der längstmögliche Zeitraum der von French verfügbaren Daten sind 89 Jahre für US-Aktien von 1927 bis 2016, allerdings nur für den risikofreien Zins, die Marktrisikoprämie sowie die Faktoren Size, Value, Momentum und die Sektoren. Die Faktoren Rentabilität und konservative Aktien sind bei US-Aktien seit 1963, bei globalen Aktien seit 1993 und bei allen anderen Regionen erst seit 1990 verfügbar. Deshalb wurde in dieser Untersuchung zunächst der längst mögliche Zeitraum mit vier klassischen Faktoren (Markt, Value, Size, Momentum) sowie als fünftem dem Faktor Hupps die zyklischen Sektoren betreffend für den US-Aktienmarkt analysiert.


Die Grafik „Monatliche Renditen von fünf Faktoren für die USA“ illustriert, dass der risikofreie Zins, gemessen anhand der Performance der Ein-Monats-Treasury-Bills, relativ gleichmäßig um 0,28 Prozent schwankt. Der Markt zeigt ein saisonales Muster mit starken Monaten von November bis April, was allerdings hier nicht im Fokus steht, denn der Halloween-Effekt wurde für den US-Aktienmarkt schon ausreichend nachgewiesen. Nur die Monate September und Oktober bieten keine vernünftige Marktrisikoprämie.


Der Faktor Size spielt besonders am Anfang des Jahres von Januar bis März und im Mai eine Rolle, ansonsten bieten Aktien mit kleiner Marktkapitalisierung keinen Mehrwert. Die Auswahl eines Aktienportfolios über den Buchwert (Value) erzielte in den Monaten Januar bis April und in den Monaten Juli, August eine Überperformance. Hupp dazu: „Beides ist ein Hinweis darauf, dass Investoren besonders im ersten Quartal eines Kalenderjahres gewillt sind, mehr ­Risiko einzugehen. Am Ende des Jahres ­reduziert sich die Risikobereitschaft, um den Jahresbericht zum 31. Dezember nicht zu gefährden.“ Die Auswahl an Aktien ­anhand ihres Momentums mit der Zwölfmonatsperformance als Basis bringt besonders viel Rendite in den Monaten Dezember, Februar, März, Juni, September, gefolgt von Oktober und Mai. Im Januar werden Momentum-Aktien hingegen abverkauft, was zu einem negativen Faktor-Ertrag von durchschnittlich 1,61 Prozent führt. Hupps Vermutung geht dahin, dass dieses Phänomen eine Folge von „Window Dressing“ ist: „Dieses Anlageverhalten, das bei Fondsmanagern und Vermögensverwaltern zu finden ist, will den Jahresbericht mit Gewinneraktien schmücken, um diesen besser aussehen zu lassen.“


T-Test
Um die Saisonalität der Faktoren wissenschaftlich nachzuweisen, hatt Hupp die ­Monatsrenditen aller Faktoren in jene der Wintermonate (November bis April) und Sommermonate (Mai bis Oktober) sortiert, und zwar ungeachtet der Tatsache, dass der Juli einen nachweislich besseren Ausstiegsmonat für eine Halloween-Strategie darstellt. Der Grund für die angewandte Methodik ist die statistische Genauigkeit, die eine gleiche Anzahl von Stichproben für die beide Gruppen der Winter- und Sommermonate erfordert. Die Winterrenditen der einzelnen Faktoren werden mit den Sommermonaten einem heteroskedastischen T-Test unterzogen, um den Wahrscheinlichkeitswert des Halloween-Effekts zu berechnen. Hupp dazu: „Der heteroskedastische T-Test ist in diesem Fall besonders gut geeignet, da er weniger anfällig ist, wenn die Häufigkeitsverteilungen der Renditen nicht norma – also schief und gewölbt – sind und große Extreme aufweisen, wie dies bei Renditen immer der Fall ist.“


Anschließend wurden für alle Renditen und für die Stichproben Wintermonate und Sommermonate das Downside Risk, also die Standardabweichung aller negativen Renditen, berechnet, um die Sortino Ratio im Vergleich darstellen zu können. Diese ist eine Modifikation der Sharpe Ratio, hat im Zähler ebenfalls die Überrendite zum risikolosen Zins stehen, im Nenner jedoch nicht die Volatilität, sondern die Standardabweichung ausschließlich der negativen Renditen (Downside Risk). Bei der Sortino Ratio reagiert die Volatilitätskomponente auf die abwärts gerichteten Bewegungen, das heißt, sie berücksichtigt eine mögliche asymmetrische Renditeverteilung.


Die Tabelle „T-Test-Ergebnisse“ belegt die Existenz eines Halloween-Effekts nicht bei allen fünf untersuchten Faktoren, jedoch für die Faktoren zyklische Sektoren, Size und die Marktrisikoprämie mit einer Wahrscheinlichkeit zwischen 94,81 und 99,99 Prozent. Den Value-Faktor mit einer beinahe 89-prozentigen Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins eines positiven Halloween-Effekts kann man auch noch dazuzählen, während sich kein Beleg für einen Halloween-Effekt bei Momentum oder dem risikofreien Zins finden lässt.


Ebenfalls aus der Tabelle ersichtlich ist die Tatsache, dass die Renditen in den Wintermonaten bei allen Marktfaktoren größer sind als die Renditen in den Sommermonaten. Interessant ist das Verhalten des Downside Risks in den beiden Beobachtungszeiträumen. Bei den Faktoren Momentum, Markt-risikoprämie und zyklische Sektoren ist das Risiko in den Sommermonaten höher als in den Wintermonaten. Die Sortino Ratio war am höchsten bei den zyklischen Sektoren, danach folgen die Marktrisikoprämie, dann Size und zuletzt Momentum. Daraus ist ableitbar, dass sich für eine Halloween-Strategie offensichtlich zyklische Aktien, Small Caps und Value-Aktien besonders gut eignen.


Buy-and-Hold
Die gleichnamige Grafik zeigt, welche Renditen reine Faktor-Portfolios im Vergleich zum risikolosen Zins einerseits und zum Marktportfolio andererseits erzielt hätten. Untersucht werden hier die Faktorrenditen anhand von globalen Aktien für den Zeitraum von 1997 bis 2016. Dabei fällt auf, dass das Marktportfolio mit einer annualisierten Rendite von sechs Prozent pro Jahr nur um sechs Basispunkte über diese 20 Jahre von einem auf die Small-Cap-­Risikoprämie abzielende Faktor-Portfolio geschlagen wird. Diese SMB-(Small minus big)-Prämie fällt also interessanterweise ­zumindest für dieses Zeitfenster überaus ­gering aus. Das einmal gekaufte und dann durchgehaltene Value-(High minus low)-Portfolio generiert eine höhere Risikoprämie, wenngleich hier in den letzten Jahren bis auf wenige kurze Unterbrechungen, etwa die drei Monate des letzten Quartals 2016 (Zeitraum um die Trump-Wahl), Growth besser lief. Für ein Value-Risikoprämienportfolio steht ein annualisierter Ertrag von 10,27 Prozent jährlich zu Buche, während die überzeugendste Langfristperformance das Buy-and-Hold-(WML, Winners minus losers)-Momentum-Faktor-Portfolio abliefert. Allerdings ist der annualisierte Jahresertrag von 14,80 Prozent mit einer entsprechend höheren Volatilität erkauft, wobei es im Zuge der immer wieder auftauchenden Momentum-Crashs auch einmal kurzzeitig ordentlich südwärts geht.


In einem weiteren Schritt bildet Hupp eine „Halloween-Strategie 2.0“ (siehe gleichlautende Grafik) ab, die seinen in einer früheren Arbeit gefundenen „Sell in July“-Ansatz auf die Faktor-Portfolios überträgt und jeweils im Juli aus dem Markt-, dem Value-, Size- und Momentum-Faktor-Portfolio aussteigt, ehe im November wieder investiert wird. Das Sample besteht auch hier aus globalen Aktien über den Zeitraum von 1997 bis 2016. Die Grundaussage des Buy-and-Hold-Ansatzes der Faktor-Portfolios – Momentum- schlägt Value-Portfolio, das wiederum das Size-Portfolio schlägt, das den Markt hinter sich lässt – gilt auch hier. Während aber „Sell in July“ bei Momentum Rendite kostet – hier stehen mit 12,83 Prozent an annualisiertem Ertrag fast zwei Prozentpunkt weniger Return zu Buche –, bringt der Juli-Ausstieg zusätzliche Rendite beim Value-Faktor-Portfolio von 61 Basispunkten pro Jahr (10,88 versus 10,27 Prozent) und beim Size-Faktor-Portfolio mit 9,08 Prozent gar 302 Basispunkte pro Jahr. Die Marktrendite profitiert übrigens ebenfalls vom Verkauf im Juli, liegt diese bei der Halloween-Struktur mit annualisierten 7,23 Prozent immerhin 123 Basispunkte jährlich vor Buy-and-Hold.


Fünf Faktoren im Praxistest
Nachdem die Untersuchung, bezogen auf die klassischen Faktoren bei globalen Aktien und ohne Berücksichtigung von Kos­ten, die Vorteilhaftigkeit von „Sell in July“ gezeigt hat, geht Hupp noch einen Schritt weiter und untersucht nun wieder das Sample der US-Aktien, inkludiert seinen Sektor-(CMD)-Faktor, wendet die „Sell in July“-Strategie an und inkludiert eine Simulation der Kosten.


Verwendet wurden von Hupp die täglichen Renditen des Marktportfolios, des risikofreien Zinses, eines Small-Cap-Portfolios, eines Value-Portfolios und eines Portfolios aus Minenaktien, Bauwerten und Industrietiteln, die die zyklischen Sektoren dar­stellen. Basis sind die täglich erstellten Renditen, die Fama zur Verfügung stellt. Er teilt den Markt in die verschiedenen Faktorde­zile ein, sodass die Bezeichnung „Lo10“ beim Size-Faktor dann die zehn Prozent Aktien mit der geringsten Marktkapitalisierung umfasst. Diese wurden für das Size-Portfolio herangezogen, genauso wie die Lo10 der bewertungsmäßig günstigsten ­Value-Aktien für den Value-Faktor und Hupps Sektor-Portfolio. Der Momentum-Faktor, für den sich kein statistisch gesi­cherter Beleg des Halloween-Faktors finden lässt, bleibt bei dieser Betrachtung außen vor.


Im Chart „Handelsstrategie „Sell in July“ sind die täglichen Renditen in einen Performancechart umgerechnet. In der Simulation werden ein Prozent Anfangskosten und 0,1 Prozent Kosten pro Umschichtung im Juli und im November berücksichtigt. Hupp: „Für die Anwendung der Halloween-Strategie ist die zeitliche Unterteilung November bis April und Mai bis Oktober wenig aussagekräftig, deshalb wurde auf frühere Erkenntnisse des günstigen Timings zurückgegriffen. Damit findet im Juli der Wechsel vom Aktienportfolio in den risikofreien Zins statt.“


Dabei lassen sich einige sehr interessante Beobachtungen machen. Denn bis auf das zyklische Aktienportfolio konnte eine „Sell in July“-Strategie die Performance des jeweiligen Faktor-Rendite-Portfolios deutlich verbessern, und dies noch dazu mit weniger Risiko. Der Chart zeigt ebenso, dass die Handelsstrategie „Sell in July“ mit dem Marktportfolio in einigen Jahren weniger Rendite erzielte als die klassische Buy-and-Hold-Strategie. Hupp: „Das ist unter Berücksichtigung des niedrigeren Risikos durchaus akzeptabel. Vor allem wenn man die vielen Zeiträume berücksichtigt, in der die ,Sell in July‘-Strategie besser rentierte.“


Risikomanagement nötig
Der Chart des zyklischen Aktienport­folios zeigt, dass die Halloween-Strategie bis zum Ausbruch der Finanzkrise 2007 gut funktioniert hat. „Doch die zyklischen Branchen sind so stark gefallen, dass die Halloween-Strategie die großen Verluste nicht mehr auffangen konnte. Deshalb eignen sich zyklische Aktien nur mit einem zusätzlichen Risikomanagementsystem, um große Verluste zu umgehen“, analysiert Hupp. Die Tabelle „Renditevergleich“ stellt für den Zeitraum von 1997 bis 2017 für US-Aktien die annualisierten Renditen des Markt- und der Faktor-Portfolios sowie des Sektorportfolios mit zyklischen Aktien bei einem Buy-and-Hold-Ansatz jenen Renditen gegenüber, die mit einem „Sell in July“-Ansatz pro Jahr nach Kosten erzielt werden.


Die höchste Rendite mit annualisierten 13,65 Prozent konnte mit der Halloween-Strategie, gebildet aus dem Portfolio mit den zehn Prozent kleinsten Aktien des Marktportfolios, erzielt werden. Die zweitbeste Rendite mit immerhin 11,80 Prozent errang die Halloween-Strategie mit den zehn Prozent der werthältigsten Aktien, gemessen am Kurs-Buchwert des US-Marktportfolios. Danach folgen Renditen von 10,31 Prozent aus dem Buy-and-Hold-Small-Cap-Portfolio, 10,09 Prozent für das Buy-and-Hold-Portfolio, das aus zyklischen Aktien zusammengesetzt ist, und 9,09 Prozent jährlich mit Value-Buy-and-Hold. „Sell in July“ mit Zyklikern ist hingegen relativ unattraktiv, hier ist ein zusätzliches Risikomanagement vonnöten.


Top: Small Cap plus Value
Die Arbeit Hupps zeigt, dass der Halloween-Effekt in Form des „Sell in July“ bei den Faktoren Marktrisikoprämie, Size, ­Value und den zyklischen Sektoren hochsignifikant und über einen langen Zeitraum nachweisbar ist. Für den Faktor Momentum ist hingegen der Halloween-Effekt nicht signi­fikant ausgeprägt, denn die Renditeunterschiede zwischen den Winter- und Sommermonaten sind ganz einfach zu gering.


Für die Auswahl von Aktien für eine Halloween-Strategie scheinen Small Caps so wie Value-Aktien gut geeignet. Zyklische Sektoren wie Minenaktien, die Baubranche, Industrieaktien, Energiewerte, Finanztitel und zyklische Konsumgüter scheinen nur mit einem zusätzlichen Risikomanagement in diesem Kontext verwendbar. Einen noch näher zu untersuchenden Ausweg könnte ­eine Kombination zyklischer Aktien mit Small Caps und Value-Aktien darstellen, ohne Überwachung mittels eines Risiko­managements wird ein solcher Ansatz wohl nicht funktionieren. Aus der Grafik „Monatliche Renditen von fünf Faktoren für die USA“ lässt sich ableiten, dass sich Momentum- und zyklische Aktien für einen kürzeren Aktienzyklus einsetzen lassen, da die Rendite im ersten Quartal des Jahres besonders hoch ist. Das Resümee lautet also: Wer „Sell in July“ umsetzen möchte, ist nach ­aktuellem Wissensstand wahrscheinlich mit der Strategie, US-Small-Caps und US-Value-Aktien miteinander zu kombinieren, am besten aufgehoben.


Anhang:

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