ETF-Schnäppchenjagd

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Geschrieben · bearbeitet von Holzmeier

Kurzzusammenfassung

Es wird eine einfach anzuwendende Methode vorgeschlagen, die je nach Kursverlauf und Depotstand dynamisch ermittelt ob der Börsenkurs eines Wertpapiers gerade vergleichsweise niedrig ist, und für welchen Kurs ein limitierter Kauf veranlasst werden sollte. Bei ETF-Käufen führt die Anwendung dieser Limits im Vergleich zum Kauf mittels Sparplänen oder zeitlich zufälligen Käufen und auch abhängig von den Randbedingungen langfristig zu rund 10 Prozent niedrigeren Einkaufspreisen. Desweiteren wird die Gesamtanzahl der Transaktionen deutlich verringert, da nur gekauft wird, wenn es nach der momentanen Asset-Allocation auch erforderlich ist.

 

Ziel ist hierbei weder kurzfristig zu Traden noch immer die minimal möglichen Einkaufskurse zu erzielen. Stattdessen sollen mit den ohnehin einzuzahlenden Sparraten kurz- und mittelfristige Trends, Kursvolatilitäten und Ausreißer systematisch für günstige Transaktionen genutzt werden: Algorithmenbasiert, emotionslos und administrativ möglichst effizient. Besser als ein Sparplan oder zeitlich zufällige Käufe, aber administrativ ähnlich unaufwändig.
 

 

Gliederung

 1  Grundüberlegungen zur Schnäppchenjagd

 2  Umsetzung der Schnäppchenjagd

 3  Weitere Anwendungen

 4  Beispiele

 5  Zusammenfassung und Ausblick

 Anhang: Herleitung von Glg. (1)

 

 

1. Grundüberlegungen zur Schnäppchenjagd

Voraussetzungen

für eine sinnvolle Anwendung der Methode:

  1. ein wenig Börsenerfahrung
  2. Geduld, die Anzahl der Transaktionen vermindert sich meist deutlich
  3. gewisses mathematisches und informatisches Grundverständnis
  4. Aufwandsbereitschaft etwas oberhalb von "buy and forget"
  5. Gesamtwert aller jetzigen oder mittelfristig anzusparenden Anlagen von mindestens 30 k€
  6. Sparraten von mindestens 200 €/Monat
  7. Liquidität von einigen k€

 

 

Ausgangslage

Zu regelmäßigen Terminen automatisch ausgeführte ETF-Sparpläne sind bequem, administrativ unaufwändig und oft gebührenfrei. Allerdings kann man bzgl. der Kaufpreise bestenfalls vom langfristigen Cost-Average-Effekt profitieren. Ähnliches gilt für zeitlich mehr oder weniger zufällige Einzelkäufe. Zudem erfordert beides sinnvoll terminiertes Rebalancing.

 

Kaufen nach Market Timing unter möglichst maximaler Ausnutzung von Volatilitäten könnte zu niedrigeren Einkaufspreisen führen, allerdings ist das ständige Verfolgen der Kursverläufe sehr zeitintensiv und die zudem emotional beeinflusste Entscheidungsfindung fehleranfällig.

 

Gibt es vielleicht weitere, idealerweise algorithmenbasierte Optionen, die die Vorteile der beiden Ansätze miteinander verbinden? Lässt sich ein "buy-and-hold"-Ansatz mit algorithmenbasierten Transaktionssignalen kombinieren, die basierend auf "reversion to the mean" ohne ständigen Rechercheaufwand gleichzeitig Einkaufspreise und Risiko senken?

 

Ausgangspunkt der Überlegungen ist die Einhaltung bzw. Wiederherstellung fester Soll-Allokationen der Wertpapiere, z.B. 50% RK3 am Gesamtvermögen und 30% EM-ETF am RK3-Depot. Die methodische Grundlage ist dann ein impliziter Vergleich der Kursentwicklungen dieser Wertpapiere. Gekauft wird nur, wenn ein Wertpapier in Relation zu den restlichen Depot-Anteilen günstig zu erwerben wäre. Wegen der erwarteten "reversion to the mean" brauchen die Gründe für die günstigen Kurse (Konjunkturzyklen, Währungsschwankungen, Marktunsicherheiten, etc.) weder recherchiert noch analysiert zu werden.

 

Die folgenden Betrachtungen beziehen sich jeweils nur auf eine Position (Definition siehe unten). Das beschriebene Vorgehen lässt sich aber in gleicher Form auf alle kursabhängige Wertpapiere, z.B. auch auf Anleihen, anwenden. Allgemein funktioniert das Verfahren um so besser, je volatiler ein Wertpapier notiert.

 

 

Grundüberlegung
Käufe mit Limits unterhalb der aktuellen Kurse, wobei die Limits so gesetzt werden, dass die Soll-Allokation für die betrachtete Position nach dem Kauf genau erfüllt wäre.

Bsp.: Der aktuelle Gesamtwert aller Anlagen sei 200 k€, davon je 50% Tagesgeld (RK1) und ein ACWI-ETF (RK3). Die hälftige Aufteilung zwischen RK1 und RK3 entspräche auch der Soll-Allokation. Nach einer Kursänderung des ACWI-ETFs um dK=-5% erfolgt ein ETF-Kauf für T=2,5 k€, sodass die Soll-Allokation anschließend wieder hergestellt ist, vgl. Abb. 1.

SJ-Grundidee 180429.png

Abb. 1: Veranschaulichung des Grundprinzips der Schnaeppchenjagd, Erläuterungen siehe im Text.

 

 

Sollte RK3 über mehrere ETFs abgebildet werden, wird das Portfolio rechnerisch gemäß der RK3-Soll-Anteile geteilt. Hierzu definiert man Positionen, die aus jeweils gleichen festen Anteilen RK1 und RK3 bestehen, vgl. Abb. 2.

SJ-Positionen 180429.png

Abb. 2: Der aktuelle Wert der Anlagen beträgt 200 k€, bestehend aus je 50% Tagesgeld und einem ACWI-ETF (linkes Bild). Soll der RK3-Anteil stattdessen z.B. zu R=70% durch einen World-ETF und zu R=30% durch einem EM-ETF abgebildet werden, wird das Portfolio rechnerisch gemäß dieser Anteile geteilt. Beide Blöcke bildet je eine Position (mittleres und rechtes Bild).

 

 

Kauflimits, die die vorgegebene Soll-Allokation wieder herstellen, können nicht einfach aus Ist/Soll-Depotwert ermittelt werden, da sich bei Kursänderungen und einer vorgegebenen RK3-Quote sowohl der Ist- als auch der Soll-Depotwert ändern. Zudem befindet sich ein Portfolio zum Zeitpunkt der Limitsetzung im Allgemeinen nicht genau in der Soll-Allokation. Eine analytische Beziehung, die diese Effekte berücksichtigt, lautet:

 Formel 1 Kaufsignal 160910.png

 

Verwendete Bezeichnungen und Parameter

  • Ein Gesamtwert G beinhaltet die Summe der Anlagen in RK1+RK2+RK3.
  • Ein Depot beinhaltet nur Anlagen in RK3.
  • Vom Gesamtwert G wird einer Position virtuell der Anteil R zugeordnet. Sie besteht aus einem volatilen Anteil (z.B. 30% EM an RK3) und einem im gleichen festen Verhältnis zugeordneten Anteil an RK1+RK2, vgl Abb. 2.
    Zu unterscheiden sind darüber hinaus jeweils noch soll- und ist-Werte.
  • G := Ist-Gesamtwert aller Anlagen in €
  • RK3 := Soll-Anteil RK3 an G in %
  • R := (z.B. regionaler) Soll-Anteil einer Position in % des Depots (also z.B. 30 % für EM-ETFs oder 100 %, falls in der Formel das ganze RK3-Depot verwendet werden soll).
          
    G*R ist der Soll-Gesamtwert einer Position, in Abb. 2 also 140 bzw. 60 k€, G*R*RK3 ist der Soll-Depotwert dieser Position, in Abb. 2 also 70 bzw. 30 k€.
  • D := Ist-Depotwert für diese Position in €. 
  • T := Transaktionsvolumen in € (Käufe: T>0)
  • K := Ist-Kurs des ETFs in €/Anteil
  • dK := für eine Transaktion mit dem Volumen T notwendige Abweichung eines Kurses vom aktuellen Kurs in % (Käufe: dK<0)

(Eine Herleitung von Glg. (1) findet sich am Ende dieses Posts.)

 

 

Hypothetisches Beispiel

Ist-Werte:

G = 400.000 €
D = 76.000 €

K = 76 €/Anteil

Soll-Werte:

RK3 = 75 %

R = 25 %

Transaktionsparameter:

T = 1.000 €

=> dK = ?

Formel 2 Kaufsignal Beispiel 180319.png

Nach einem Kauf in Höhe von 1.000 € wäre die Soll-Allokation für diese Position also wieder hergestellt, wenn die Transaktion für einen Kurs von 76 €/Anteil * (1-10,526%) = 68 €/Anteil ausgeführt würde.
Probe: 76.000 € / 76 €/Anteil = 1.000 Anteile. 1.000 Anteile * 68 €/Anteil + 1.000 € = 69.000 €

bei einer dann noch vorhandenen Cashreserve von G*R-D -T = 400.000 € * 25% -76.000 € - 1.000 €  = 23.000 €

und 69.000 € / (69.000 +23.000) € = 0,75 = RK3.

Wenn für T negative Beträge eingesetzt werden könnte die Beziehung auch zur Ermittlung von Verkauflimits verwendet werden.

Am Ende des Kapitels "Beispiele" liegt eine Datei zum Download bereit, in der dieses Beispiel rechnerisch nachvollzogen und eine lokal implementierte Glg. (1) validiert werden kann.

 

 

Wie sich Kursänderungen auf die zu setzenden Limits auswirken zeigt Abb. 3. Je höher der Kurs eines Wertpapiers aktuell ist, umso niedriger werden die Kauflimits gesetzt. Somit erfolgen Käufe insbesondere dann, wenn der aktuelle Kurs relativ günstig ist im Vergleich zum bisherigen kurz- und mittelfristigen Kursverlauf.

dK_delta Kurs 180429.png

Abb. 3:  Für einen Kauf erforderliche Kursänderung dK in Abhängigkeit von möglichen erfolgenden Kursänderungen delta Kurs. Wenn sich ein Portfolio in der Soll-Allokation befindet (G*R*RK3=D, hier bei delta Kurs=0%), gilt für die links unten in der Graphik angegebenen Werte nach Glg. 1 also dK=-5%. Sollte der Kurs des Wertpapiers später steigen (z.B. um delta Kurs = 4%), sinkt das zu setzende Kauflimit auf dK=-8,7%. Umgekehrt steigt das Kauflimit, falls der Kurs des Wertpapiers sinken sollte, so ergibt sich für delta Kurs = -4% ein dK von -1,0%.

 

 

Wie es sich verhält wenn sich mehrere Wertpapiere im Depot befinden zeigt Abb. 4. Hier ist angenommen, dass sich der Kurs des einen Wertpapiers (grün in Abb. 4) wieder um den Wert delta Kurs ändert, der Kurs des anderen WPs (rot in Abb. 4) aber konstant bleibt. Man erkennt, dass bei steigenden "grünen" Kursen die Kauflimits für das grüne WP überproportional sinken, die Kauflimits für das rote WP hingegen sogar steigen. Somit steigt die Wahrscheinlichkeit für Käufe insbesondere auch dann, wenn der aktuelle Kurs eines WPs günstig ist im Vergleich zum kurz- und mittelfristigen Kursverlauf der anderen Wertpapiere im Portfolio.

dK_delta Kurs2 180429.png

Abb. 4:  Darstellung analog Abb. 3. Der Kurs des "roten" Wertpapiers sei hierbei unabhängig von delta Kurs konstant, der des "grünen" WP ändere sich um den Wert delta Kurs. Sollte der Kurs des grünen Wertpapiers steigen (z.B. um delta Kurs = 4%), sinkt das zu setzende Kauflimit jetzt auf dK(grün)=-10,6%. Gleichzeitig steigt aber das Kauflimit des roten WPs dann auf dK(rot)=-3%.

 

Insgesamt steigen die zu setzenden Kauflimits und begünstigen Käufe also

  • bei Kursverlusten des ETFs seit der letzten Limitsetzung (vgl. Abb. 1 und Abb. 3)
  • bei Kursverlusten des ETFs relativ zu den anderen volatilen Positionen im Portfolio (vgl. Abb. 4), dies können ETFs, aber auch Einzel-Aktien oder -Anleihen sein
  • bei (z.B. monatlichen) Einzahlungen in RK1 (gleichbedeutend mit einer Erhöhung des grünen Balkens in Abb. 1)
  • bei Ausschüttungen (diese transferieren Kapital von RK3 in RK1 und haben gleichzeitig in aller Regel geringe Kursverluste zur Folge)

 

 

 

2 Umsetzung der Schnäppchenjagd

Handelsstrategie: „Schnäppchenjagd mit integriertem Rebalancing zwischen den risikoreichen Anlagenklassen“

Aktivitäten, wenn sich der Gesamtwert G relevant ändert, meist also nach Eingang des Gehalts, aber ggf. auch nach starken Kursänderungen (z.B. delta Kurs > 5%). Eine wöchentliche Aktualisierung der Kauflimits würde in aller Regel beides beinhalten.

Automatisiert in Excel:

  • Abfrage der Kurse der gehaltenen ETFs in €/Anteil
  • Berechnung für jede Position: G*R (Soll-Gesamtwert) und D (Ist-Depotwert) bei den aktuellen Kursen
  • Ermittlung von T (Transaktionsvolumen) und dK (Abweichung der zu setzenden Limits vom aktuellen Kurs), genaue Vorgehensweise siehe unten im Abschnitt "Transaktionssignale"
  • Setzen der Kauf- und ggf. Verkaufslimits und warten auf das nächste Gehalt …

 

Wenn alles erst einmal programmiert ist, ist der Zeitaufwand für das Ermitteln der Limits und Einstellen aller limitierten Aufträge beim Broker ca. 15 bis 30 Minuten. Die Limits werden zeitlich bis zum Intervallende befristet und dann von der Depotbank automatisch gelöscht. Bei ausschüttenden ETFs ist zu beachten, dass eine Limitorder (sinnvollerweise) am ex-Tag der Ausschüttungen gelöscht wird.

 

Bei der Berechnung der Limits beinhalten die Algorithmen die implizite Annahme, dass sich alle RK3-Kurse um den gleichen Prozentsatz ändern. Daher sind die Transaktionssignale umso zielgenauer, je kürzer die Intervalle der Limitsetzungen gewählt werden. Ein guter Kompromiss zwischen Aufwand und Zielgenauigkeit können z.B. wöchentliche Aktualisierungen der Kauflimits sein. Aber auch monatliche Intervalle stellen sicher, dass z.B. regional unterschiedliche Kursentwicklungen zeitnah berücksichtigt werden. In den meisten Intervallen werden aufgrund zu geringer Kursbewegungen ohnehin keine Transaktionen ausgelöst, der Algorithmus wartet stattdessen geduldig auf günstige Bedingungen.

 

Transaktionssignale bei festen prozentualen Wertabweichungen

Bisher wurde der Fall betrachtet dass das Transaktionsvolumen T festgelegt und der erforderliche prozentuale Kursabschlag dK berechnet wurde, wobei dK dann allerdings abhängig vom jeweiligen Ist-Depotwert D einer Position ist. Ein allgemein gültiger und objektiverer Ansatz wäre, für den Fall Soll-Depotwert G*R*RK3 = Ist-Depotwert D einen transaktionsauslösenden Kursabschlag dK festzulegen und daraus T zu berechnen. Hierzu kann Glg. (1) mit der Nebenbedingung G*R*RK3=D nach T aufgelöst werden:

Formel 3 Transaktionsvolumen (dK) 160911.png

Dies ermöglicht neue Freiheitsgrade bei der Ermittlung sinnvoller Transaktionslimits. In jeweils unterschiedlichen Kurvenbereichen von dK (G*R*RK3) können so je nach Randbedingungen T oder dK vorgegeben und die jeweils andere Größe ermittelt werden. Mit Glg. (3) kann dK z.B. auf -5% fixiert und T als freier Parameter genutzt werden. Einschränkungen ergeben sich dann nur aufgrund wirtschaftlich sinnvoller Mindest-Transaktionsvolumina. Für T=650 € betragen die Ordergebühren einer Transaktion bei Flatex, Onvista oder DiBa rund 1% der Investitionssumme. T=650 € ist somit eine unter den derzeitigen Randbedingungen sinnvolle untere Grenze für das Transaktionsvolumen.

 

dK T (G R RK3) 180318.png

Abb. 5: dK und T in Abhängigkeit von G*R*RK3 (also des Soll-Depotwertes der Position) für G*R*RK3=D und RK3=50%. Betrachte zunächst nur die roten Linien. dKfix (durchgezogen) wird auf -5% festgelegt. Damit kann das Transaktionsvolumen T (gestrichelt) im rechten Kurvenbereich ("rechts vom Knick") in Abhängigkeit vom Soll-Depotwert G*R*RK3 mit Hilfe von Glg. (3) ermittelt werden. Bei sehr kleinen Positionen würde T nach Glg. (3) im linken Kurvenbereich den Mindestinvestitionsbetrag von 650 € unterschreiten. In dem Bereich G*R*RK3<26 k€ wird somit T=Tmin=650 € fixiert und stattdessen dK mit Hilfe von Glg. (1) ermittelt.

 

Die allgemein gültige Vorgehensweise bei Käufen wäre also:

Einmalig

1) Festlegung von Tmin auf z.B. Tmin = 650 €

2) Festlegung von dK auf z.B. dKfix = -5 % (typisch -4% bis -8%)

 

Regelmäßig (monatlich oder wöchentlich)

3) Berechnung des realen Transaktionsvolumens T (dKfix) für den Fall G*R*RK3=D mit Glg. (3)  =>  T = max [Tmin;  G*R*RK3*(1-RK3)*-dKfix]

4) Berechnung des real erforderlichen Kursabschlags dK (T) für den allgemeinen Fall G*R*RK3<>D mit Glg. (1)

   (Beachte: dK wird hier neu berechnet und ist nicht mehr gleich dem in Schritt 1 vorgegebenen dKfix)

5) setzen eines limitierten Kaufauftrags mit dem Transaktionsvolumen T (aus Schritt 3) und einem Abschlag dK (aus Schritt 4) auf den aktuellen Kurs


Schritt 1 ist insbesondere dann wichtig, wenn es ein Mindestkaufvolumen gibt, z.B. bei kostenlosen Käufen von Aktions-ETFs.

(Holzmeier selbst setzt Tmin=0 € und berechnet T in Schritt 3 variabel).

 

(In Schritt 3 wird für den Soll-Zustand G*R*RK3=D der Position zunächst das Transaktionsvolumen T (dKfix) berechnet und dieser Wert dann ggf. auf Tmin angehoben.

Mit diesem T wird in Schritt 4 dann der real anzuwendende Kursabschlag dK (T) ermittelt. Dies erfolgt bei Verwendung von Glg. 1 automatisch in Abhängigkeit der aktuellen Depotstände, für die in aller Regel gilt G*R*RK3<>D. Nach einen letztendlich auch ausgeführten Kaufauftrag in Schritt 5 ist für diese Position die Soll-Allokation G*R*RK3=D dann wieder erreicht.

Beachte: Die Vorgabe dKfix=-5% in Schritt 2 bedeutet nicht, dass bei einem um 5% sinkenden Kurs ein Kaufsignal ausgelöst würde. Stattdessen gibt dKfix=-5% vor, um wieviel der Kurs des Aktien-Anteils einer sich genau in der Soll-Allokation befindlichen Position, also G*R*RK3=D, sinken müsste, um eine Transaktion mit dem aus dieser Vorgabe ermittelten Volumen T auszulösen, sodass für die Position auch nach der Transaktion wieder gelten würde G*R*RK3=D, vgl. ggf. Abb. 3.)

 

dKfix muss nicht für alle ETFs gleich sein, so könnten für etwas volatilere ETFs (z.B. Länder-ETFs wie JP oder CA, Small Caps sowie EM) ggf. auch größere (negative) Werte als dK=-5% gewählt werden.

Am Ende des Kapitels "Beispiele" liegt eine Datei zum Download bereit, in der alle diese Schritte zur Ermittlung von T und dK bereits implementiert sind.

 

 

Anpassung der Transaktionssignale an die allgemeine Börsenlage

Noch weitergehend wäre es hilfreich, die Transaktionssignale der allgemeinen Börsenlage anpassen zu könnnen. Wenn z.B. ein Trend zu sinkenden Kursen auszumachen wäre, würde man einen Kauf womöglich erst bei niedrigeren Kursen auslösen wollen, wenn auch mit unverändertem Transaktionsvolumen. Ein Kaufsignal könnte dann z.B. für dKfix=-8% ermittelt werden, es würde aber real z.B. nur für den Betrag gekauft, der sich bei einer Auswertung von Glg. (3) für T mit dKfix=-5% ergibt. Dann läge der Ist-Depotwert D auch nach der Transaktion immer noch unter dem Soll-Wert G*R*RK3. Die Kurve in Abb. 5 würde sich dann nach einem Kauf nicht wieder in ihre Ausgangslage zur Linie y=0 anordnen, sondern bliebe um einen bestimmten Prozentsatz nach unten verschoben. Letztendlich würde dadurch temporär der Soll-Depotwert G*R*RK3 dieser Position leicht gesenkt. Dies ist ein aktiver Eingriff und somit eigentlich Market Timing, verhindert aber, dass bei ohnehin sinkenden Kursen zu früh gekauft wird. Ein einfach auszuwertendes Indiz für tendenziell sinkende Kurse einzelner Wertpapiere könnte z.B. sein, dass die 200 Tage-Linie des Kursverlaufs oberhalb der 38 Tage-Linie läge.

 

Die Vorgehensweise bei Käufen wäre dann identisch zu den o.g. Schritten 1 bis 4, lediglich Schritt 5 unterscheidet sich geringfügig:

     5a. setzen eines limitierten Kaufauftrages mit dem Transaktionsvolumen T = max [Tmin; G*R*RK3*(1-RK3)*-5%] aus Schritt 3

          und einem Abschlag dK (T = max [Tmin, G*R*RK3*(1-RK3)*-8%]) aus Schritt 4 auf den aktuellen Kurs
         (anschaulich verwendet man für den Speziallfall G*R*RK3=D in Abb. 5 also die rote gestrichelte Linie zur Ermittlung von T und die blaue durchgezogene für die Bestimmung von dK)

 

Vereinfachend können von dem in Schritt 4 ermittelten dK vor der Verwendung in Schritt 5 auch einfach einige (ca. 1 bis 3) Prozentpunkte abgezogen werden. Selbstverständlich kann je nach Einschätzung der weiteren Kursentwicklung zur Ermittlung des abweichenden Transaktionslimits für dKfix auch ein anderer Wert als -8% gewählt werden. Je größer die Differenz zwischen dem wg. sinkender Kurse gewählten dKfix (z.B.dKfix=-8%) und dem für die Limitermittlung zum realen Transaktionsvolumen T "passenden" dKfix (z.B. dKfix=-5%) gewählt wird, umso größer bleibt nach der Transaktion der Abstand zwischen dem Soll-Depotwert der Position G*R*RK3 und Ist-Wert D.

Zur Wahl von dKfix ergaben Backtests der Schnäppchenjagd: "Bei den kaufauslösenden Schwellenwerten gab es hingegen bei allen Indizes relativ breite optimale Wertebereiche, das hier verwendete dKfix = -5% (bzw. -4% <= dKfix <= -8%) kann offenbar weitgehend allgemein verwendet werden."

 

 

Wechselwirkungen mit anderen kursabhängigen Wertpapieren

Die Schnäppchenjagd vergleicht Kursverläufe verschiedener ETFs und identifiziert günstige Kaufkurse und Zeitpunkte. Im Vergleich mit den anderen RK3-Anlagen wird also ermittelt, welche Aktien-ETFs gerade vergleichsweise günstig zu erwerben wären. Dies funktioniert grundsätzlich auch zwischen den Anlageklassen. Die Schnäppchenjagd kann somit auch auf Anleihen-ETFs ausgeweitet werden. Sollten die Aktienkurse steigen, werden tendenziell eher Kaufsignale für Anleihen ausgelöst. Dies funktioniert grundsätzlich auch in die andere Richtung. Da RK2-Anleihen-ETFs aber typischerweise deutlich niedrigere Volatilitäten aufweisen als Aktien-ETFs beeinflusst eher die RK3-Wertentwicklung die RK2-Limitsetzung als umgekehrt.

 

 

Einfluss der Ertragsverwendung: Ausschüttende vs. thesaurierende ETFs

Grundsätzlich funktioniert die Schnäppchenjagd besser mit ausschüttenden ETFs, da dann mehr anzulegendes Geld zur Verfügung steht, um immer in den jeweils günstigsten ETFs zu investieren. Zudem vermindern Ausschüttungen Kursübertreibungen und somit starke Abweichungen von der Asset-Allokation. Allerdings sinkt der Kurs eines Wertpapiers zum ex-Tag auch um einige %, was bei der Schnäpchenjagd zu Fehlsignalen führen kann. Dies gilt insbesonde für Renten-ETFs, deren Kursverläufe durch vergleichsweise geringe Volatilitäten, aber ggf. hohe Ausschüttungen gekennzeichnet sind.

 

(Holzmeier hat nur ausschüttende ETFs und rechnet die Ausschüttungen zum ex-Tag in virtuell gekaufte zusätzliche Anteile um. Diese virtuellen Anteile werden dann bei künftigen Limitermittlungen als Bestand berücksichtigt, wodurch am ex-Tag parallel zu den Kursen auch die Kaufkurs-Limits sinken. Beim nächsten Schnäppchenjagd-induzierten Kauf werden diese Anteile dann real zusätzlich erworben und virtuell wieder gelöscht. Unter Beibehaltung aller genannten Vorteile werden ausschüttende ETFs dadurch aus Sicht des Schnäppchenjagd-Algorithmus zu Thesaurierern. Daten zu Ausschüttungen sind bereits einige Tage vor dem ex-Tag z.B. bei Comdirect verfügbar.)

 

 

Einfluss des Gesamtwerts der Anlagen

Wenn man Gleichung (3) nach G auflöst erhält man:

Formel 4 G_R 180428.png

Bei vorgegebenen Transkationsvolumen Tmin, dKfix und Soll-Anteil RK3 kann dann der erforderliche Gesamtwert aller Anlagen G für einen gewünschten (z.B. regionalen) Soll-Anteil R bestimmt werden, vgl. Tab. 1. Die Annahmen sind dort so gewählt, dass jeweils ein möglichst niedriger Mindest-Gesamtwert Gmin ermittelt wird (Tmin möglichst klein, -dKfix und RK3*(1-RK3) möglichst groß).

Für Tmin = 650 €, dKfix = -8%, RK3 = 50% und R = 100% (z.B. ACWI, All World) ergibt sich als untere Grenze für den Gesamtwert aller Anlagen Gmin = 32,5 k€. Dieses Gmin ist gleichzeitig ungefähr die sinnvolle untere Grenze für die Anwendung der Schnäppchenjagd.

Soll z.B. eine World/EM 70/30-Verteilung umgesetzt werden, beträgt Gmin bereits 32,5 k€ * 100%/30% = 108 k€. Bei einer World/Eur/EM 50/20/30-Verteilung ergibt sich Gmin=162 k€. Besser wäre aber wohl dKfix = -5% zu wählen, dann betrüge Gmin für R=20% bereits 260 k€. Während Tmin und dKfix linear in das resultierende Gmin eingehen, ist der Einfluss von RK3 zwischen 30% < RK3 < 70% eher gering, außerhalb diese Bereichs steigt das erforderliche Gmin aber stark an.

 

Die Schnäppchenjagd lässt sich mit einem ETF also bereits bei relativ kleinen Depots umsetzen, sollte aber eine regionale Aufteilung mit mehreren ETFs gewünscht sein setzt dies in der Regel ein großes Depot voraus. Um dies zu umgehen könnte man versuchen, Tmin noch weiter zu verkleinern. So wäre es denkbar auf Fondsbanken wie z.B. ebase auszuweichen, wo Käufe mit rein prozentualer Gebührenstruktur und m.W. auch Limits für kleinere Transaktionsvolumina als T=650 € sinnvoll möglich sind, allerdings wären dort Intraday-Volatilitäten nicht erschliessbar. Desweiteren könnte in gewissem Rahmen ein niedrigerer Wert (also eine höhere negative Zahl) für dKfix gewählt werden, was letztendlich aber gleichbedeutend damit wäre, ein (im obigen Schritt 4 für ein festes Tmin ermitteltes) ggf. deutlich niedrigeres dK in Kauf zu nehmen.

 

(dKfix gibt vor, um wieviel der Kurs der Aktien-ETFs einer genau in der Soll-Allokation befindlichen Position, also G*R*RK3=D, sinken müsste, um eine Transaktion mit dem Volumen T auszulösen, sodass für die Position anschließend wieder gelten würde G*R*RK3=D. Wenn für dKfix ein sehr niedrigerer Wert (also eine höhere negative Zahl) verwendet wird, wären für Käufe sehr hohe Kursabschläge erforderlich, es würden entsprechend seltenerTransaktionen durchgeführt, vgl. Abb. 5, und es würden ggf. günstige Kaufkurse verpasst.)

 

Tab. 1: Ungefähr erforderlicher minimaler Gesamtwert Gmin in Abhängigkeit der anderen Einflussparameter, insbesondere der (regionalen) Soll-Anteile R einer Position, ermittelt mit Glg. (4).

Tabelle G_R 180429.png

 

 

Einfluss der Sparrate

Die (z.B. monatliche oder wöchentliche) Zuführung der Sparrate in den RK1-Teil führt zu einer Verschiebung der dK (G*R*RK3)-Kurve in Abb. 5 nach oben. Eine Sparrate in Höhe von x% des Gesamtwerts G führt hierbei zu einer Verschiebung von dK um rund x% / [1+RK3%/(1-RK3%)]. Bei einer Sparrate von x=1% und RK3=50% verschöbe sich dK in Abb. 5 durch die Einzahlung also um rund 2%, bei RK3=33% um rund 1,5% nach oben. Die gleichen Verschiebungen von dK würde in beiden Fällen durch Kursverluste von rund 1,1% ausgelöst.

Der Anteil der Sparrate der in Aktien-ETFs fliesst sollte nicht höher sein als der erwartete (bzw. erhoffte) Wertzuwachs. Bei RK3=50% und einem erwarteten (bzw. erhofften Wertzuwachs) der Aktien-ETFs von 6%/a sollten die Einzahlungen im Verhältnis zum Gesamtwert G also 12%/a bzw. 1%/Monat nicht übersteigen, um die Kaufsignale nicht primär durch die Einzahlungen auszulösen, sondern Kurstrends und -volatilitäten auch wirklich nutzen zu können. Einen Ausweg kann die Verwendung virtueller Anteile bieten, siehe Abschnitt 3.

 

Andererseits gibt es aber auch eine untere Grenze der Sparrate: Sinnvoll erscheint, dass im Durchschnitt wenigstens ca. zwei Käufe pro Jahr erfolgen, um günstige Gelegenheiten durch Kursvolatilitäten auch wirklich nutzen zu können. Die dafür erforderlichen Sparraten sind Tab. 2 zu entnehmen. Für die 1-ETF-Lösung sollte die Sparrate also mindestens rund 200 €/Mon betragen. Für eine 70/30-Lösung ergäben sich rund 700 €/Mon, für 50/20/30 bereits rund 1.000 €/Mon.

Die Schnäppchenjagd lässt sich mit einem ETF also bereits bei relativ kleinen Sparleistungen umsetzen, sollte aber eine regionale Aufteilung mit mehreren ETFs gewünscht sein setzt sie neben einem großen Depot auch eine relativ hohe Sparrate voraus. Die obigen Überlegungen zum Ansparen bei Fondsbanken anstatt bei "normalen" Brokern gelten hier natürlich analog.

 

Tab. 2: Erforderliche Sparraten in Abhängigkeit verschiedener Einflussparameter, insbesondere der (regionalen) Soll-Anteile R einer Position, ermittelt unter der Randbedingung von im Schnitt zwei Käufen pro Jahr.

Tabelle Sparrate.png

 

 

 

3 Weitere Anwendungen

Anwendung auf Einmal-Einzahlungen, zu Beginn der Ansparphase oder bei Änderungen der Asset-Allocation

Relativ häufig wird im Forum die Frage gestellt, ob ein größerer Betrag auf einmal angelegt oder ggf. in mehreren Tranchen investiert werden sollte. Hier kann die Schnäppchenjagd ebenso angewandt werden wie bereits zu Beginn einer Ansparphase. Das folgende Beispiel betrachtet ein Sparziel nach 10 Jahren von je 30 k€ Tagesgeld (RK1) und 30 k€ Aktien-ETFs (RK3=50%, aktueller ETF-Kurs=10 €/Anteil). Hierbei wird vorerst nur vorausgesetzt, dass einige k€ Liquidität vorhanden sind und dem Sparvermögen ueber den 10-Jahreszeitraum 60 k€ / 120 Monate = ca. 500 €/Monat zugeführt werden können:

 

Einmalig

1) man definiert sich rein rechnersich ein virtuelles TG in Höhe von 30 k€

2) man kauft rein rechnerisch virtuelle Anteile des ETFs fuer 30 k€

3) man verteilt die monatliche (oder wöchentliche) Sparrate, im Beispiel also je 30 k€ / 120 Monate = 250 €/Monat in RK1 und RK3

4) man schätzt den durchschnittlichen erwarteten brutto-Wertzuwachs der realen oder virtuellen ETF-Anteile, bei Aktien-ETFs z.B. 6%/Jahr, hier also 30.000 € * ca. 6%/a = 1.800 €/a = 150 €/Monat

(dieser Betrag ist eine Obergrenze, hier kann (und sollte eigentlich) eher in etwas niedrigerer Wert verwendet werden)

5) man teilt die 150 €/Monat (Schritt 4) durch den aktuellen Kurs der ETF-Anteile, hier also z.B. 150 €/Monat / 10 €/Anteil = 15 Anteile/Monat = ca. 3,5 Anteile/Woche
6) man ermittelt die Differenz zu den geplanten monatlichen (oder wöchentlichen) Einzahlungen für die Aktien-ETFs, hier also z.B. 250 €/Monat (Schritt 3) - 150 €/Monat (Schritt 4) = 100 €/Monat

 

Regelmässig (monatlich oder wöchentlich)

7) man zahlt 250 € monatlich auf das Tagesgeldkonto ein, vermindert das virtuelle TG aus Schritt 1 aber gleich wieder um diesen Betrag

8) man überweist die 150 €/Monat (Schritt 4) real auf das Verrechnungskonto

9) man hält die restlichen 100 €/Mon (Schritt 6) rechnerisch separat als Liquiditätsreserve für den Kauf zusätzlicher ETF-Anteile zurück

10) man vermindert die Anzahl der virtuellen ETF-Anteile jeden Monat (oder jede Woche) um die in Schritt 5 ermittelte konstante Anzahl

11) man berechnet den Kursabschlag dK und das Transaktionsvolumen T mit dem Wert des (virtuellen und realen) Tagegeldes und dem Wert der mit aktuellen Kursen ermittelten (virtuellen und realen) ETF-Anteile, wie oben unter Abb. 5 beschrieben

12) man ermittelt je nach Umfang der kumulierten Liquiditätsreserve (Schritt 9) ein zusätzliches Kaufvolumen T'. Dies kann die gesamte aktuelle Liquiditätsreserve sein (die danach wieder auf 0 gesetzt würde), oder auch nur wesentliche Teile davon.

13) man setzt Kursliimits für reale Käufe mit den in den Schritten 10 und 11 ermittelten Werten von dK und T + T'

14) man fügt die fuer T gekauften Anteile real dem Depot hinzu, ohne virtuelle Anteile zu loeschen, und berücksichtigt diese auch bei der nächsten turnusmäßigen Neuberechnung der Kauflimits

15) man fügt die ggf. fuer T' zusätzlich gekaufen Anteile ebenfalls real dem Depot hinzu, zieht aber die gleiche Zahl virtueller Anteile wieder ab
 

Durch die Schritte 7, 10 und 15 sinken die virtuell gehaltenen Anteile mit der Zeit auf Null. Durch die Wahl der Sparrate und dem daraus abgeleiteten Wert von T' lässt sich steuern, ob die virtuellen Anteile schnell oder eher über einen längeren Zeitraum durch reale ersetzt werden sollen.

Wenn die monatlichen Einzahlungen auf das Verrechnungskonto zu hoch ausfallen, werden die vom Schnäppchenjagd-Algorithmus berechneten Kauflimits eher durch die Einzahlungen als durch günstige Kaufgelegenheiten ausgelöst. Daher wird für die Kaufkkurs-Ermittlung nur T zugrundegelegt, um das Sparziel zu erreichen letztendlich aber für T+T' gekauft.

 

Zwei Grenzfälle wären hier noch zu unterscheiden:

i) es ist nur geringe Liquidität von ca. 5 k€ vorhanden, die Sparleistung soll erst im Laufe der Zeit erbracht werden. Dann wären wie beschrieben alle Schritte 1 bis 15 auszuführen.

ii) die Zielsparsumme von 60 k€ ist bereits vorhanden. Dann können die 30 k€ Tagesgeld unmittelbar angelegt werden, 30 k€ hält man als Liquidität zurück für die Einzahlungen auf das Verrechnungskonto (Schritt 8) sowie die zusätzlichen Käufe im Umfang T' (Schritt 13). Desweiteren kann hier mit einem einmal errechneten T (Schritt 11) ein zeitlich weitgehend konstantes T' ermittelt werden mit T' = T * 100 €/Monat (Schritt 6) / 150 €/Monat (Schritt 4). Die Schritte 3, 7 und 12 entfallen dann, vgl. ggf. auch Abb. 6 (dort statt 30+30 k€ leider für 50+50 k€ dargestellt).

 

Ist die Zielsparsumme bereits teilweise vorhanden, wären für die Schritte 3 und 7 geeignete Werte zu ermitteln, sodass Sparsumme und Asset-Allokation zum Ende des Sparzeitraums voraussichtlich erreicht werden.
 

Mit der beschriebenen Vorgehensweise kann die Schnäppchenjagd also bereits in einer ganz frühen Ansparphase anwandt werden, selbst bevor der erste reale ETF-Kauf überhaupt stattgefunden hat. Sie kann ebenfalls genutzt werden, um die Asset-Allocation schrittweise an ggf. neue Zielwerte anzupassen.

Sollen mehrere ETFs bespart werden, teilt man die monatliche Sparrate auf und führt die Schritte 1 bis 15 jeweils für jeden ETF einzeln durch.

 

 

Virtuelle Anteile 180429.png

Abb. 6:  Vorgehensweise bei der Verwendung virtuell gehaltener ETF-Anteile für den obigen Fall ii. Ausgangslage ist ein Portfolio mit z.B. 100 k€ Tagesgeld (oberes Bild), Ziel wäre eine Verteilung 50% TG und 50% ACWI-ETF. Dazu könnten als Einmalkauf sofort für die Hälfte des TG virtuell ETF-Anteile gekauft werden (unteres Bild). Der dafür eigentlich erforderliche Geldbetrag könnte z.B. auf einem anderen TG-Konto verwahrt werden. Anschließend wertet man mit dem Depot, bestehend aus den verbleibenden 50 k€ Tagesgeld und den virtuell gehaltenen und real dazugekauften ETF-Anteilen, die Schnäppchenjagd-Algorithmen aus.

 

 

Schnäppchenjagd für Fortgeschrittene: Entkopplung von Käufen und Bestand

Die für die Ansparphase beschriebene Methode läßt sich auch im Bestand einsetzen. Ausgangspunkt sei ein R=30%-Anteil eines S&P 500-ETFs. Dieser reale Anteilsbestand kann durch negative virtuelle Anteile auf R=10% gedrückt werden. Gleichzeitig werden virtuell für jeweils R=10% Anteile von US Mid- und US Small Cap-ETFs rechnerisch "gekauft". Damit können die Schnäppchenjagd-Algorithmen für alle drei ETFs ausgewertet und der je nach Börsenphase jeweils günstigste real erworben werden. Dies erscheint hier besonders attraktiv, da es zwischen US LC-, MC- und SC-ETFs zwar temporär relative Kursabweichungen von mehr als 10% geben kann, die Wertentwicklungen gemäß der reversion to the mean auf längere Sicht aber sehr ähnlich verlaufen sollten. Obwohl man bei den realen Anteilen mit einer 30/0/0-Verteilung startet, würde sie auf ganz lange Sicht gegen eine (nicht gewünschte) Gleichverteilung zwischen LC, MC und SC-Anteilen konvergieren. Dem kann aber durch seltenes händisches Rebalancing entgegengewirkt werden. Anteilsklassen werden dann jeweils gekauft, wenn sie im Vergleich zu den anderen Klassen der gleichen Region besonders günstig sind, und nach guter Kursentwicklung wieder gegen Anteile getauscht, die dann gerade besonders günstig sind. Müsste eigentlich ein free lunch werden ...

 

(Holzmeier wendet die beschriebene Vorgehensweise auf US- (S&P 500, 400 MC, 600 SC) und Eur-ETFs (Eur ex EMU, EMU) an. Durch die rechnerische Verwendung virtueller Anteile ist hierfür kein realer Verkauf von Bestandsanteilen (hier: S&P 500 und StoxxEurope 600) erforderlich. Eigentlich müsste das sehr gut funktionieren, praktische Erfahrungen liegen zur Zeit (April 18) aber noch nicht vor.)

 

 

Schnäppchenjagd für Mutige: Anwendung auf Einzelaktien

Beim WPF-Usertreffen im April 18 kam die Überlegung auf, die Schnäppchenjagd-Algorithmen auch auf ein Einzelaktien-Kollektiv anzuwenden. Dies müsste grundsätzlich möglich sein, sofern für die Aktienauswahl eine reversion to the mean zumindest wahrscheinlich ist. Wegen der im Vergleich zu marktbreiten ETFs für Einzelaktien deutlich größeren Kursvolatilitäten könnte dKfix aus Kap. 2 hier auch deutlich höher gewählt werden (z.B. dKfix=-25%), was, ggf. in Kombination mit virtuellen Anteilen, handhabbare Depotgrößen ermöglichen könnte. Bisher liegen hierzu m.W. aber auch noch keine Erfahrungswerte vor.

 

 

Mögliche Anwendung auf Verkäufe

Der vorgeschlagene Algorithmus lässt sich prinzipiell auch verwenden um Kursausreißer nach oben zu nutzen und dann vorteilhafte Teilverkäufe und Gewinnmitnahmen zu realisieren, z.B. in (temporär) sehr guten Börsenphasen oder in Blasen. Backtests haben allerdings ergeben, dass die Schnäppchenjagd-Algorithmen während der Ansparphase keine durchgehend vorteilhaften Verkaufsignale liefern.

 

(Holzmeier wertet Glg. 1 sowohl für T = Tkauf (aus Schritt 3 unter Glg. 5) als auch für T = G*R*RK3*20% aus. Im Gleichgewicht, also G*R*RK3=D, ergäbe sich daraus ein Verkaufskurs, der rund 40% oberhalb des aktuellen Gleichgewichtskurses liegt. Dies wäre gleichbedeutend damit, dass der Depotwert D der Position rund 20% oberhalb seines Sollwertes G*R*RK3 läge, und dies trotz der regelmäßigen Einzahlungen und des vermutlich durch andere ebenfalls steigende Aktien-ETFs angehobenen Wertes des Gesamtwerts G. Ab einer für einen Verkauf erforderlichen weiteren Kurssteigerung von nur noch 10% setze ich dann ein Verkaufslimit im Umfang von T = G*R*RK3*10%, der Depotwert der Position läge also auch nach dem Verkauf immer noch 10% oberhalb seines Sollwertes.)

 

Im Prinzip sollte die beschriebene Vorgehensweise bei Entnahmeplänen aber gut anwendbar sein. Wird der Gesamtwert der Anlagen G, z.B. durch Entnahmen vom Tagesgeldkonto, verringert, werden tendenziell Verkäufe aus dem RK3-Depot begünstigt. Die Algorithmen sorgen dann dafür, dass diese Teilverkäufe nur bei günstigen Kursrandbedingungen stattfinden. Dieses Vorgehen wurde aber bisher nicht systematisch untersucht.

 



4 Beispiele

Backtests

Im Rahmen von Backtests wurden die Schnäppchenjagd-Algorithmen für verschiedene Kursverläufe über 30 Jahre getestet. Die wichtigsten Ergebnisse:

  • Die vorgeschlagene Methode führt zu einem antizyklischen Investitionsverhalten, was sehr gut zu einem "buy and hold"-Ansatz passt. So wird im Vergleich zu Sparplänen und zeitlich mehr oder weniger zufälligen Käufen bei niedrigen und fallenden Kursen engagiert gekauft, bei hohen und steigenden Kursen hingegen nicht.

  • Im Vergleich zu Sparplänen wurden im Zeitrum 1987-2016 mit der Schnäppchenjagd im Schnitt rund 12% niedrigere Kaufkurse erreicht. Hierbei wurde jeweils ein Depot aus 50% eines regionalen ETFs und 50% Tagesgeld betrachtet, sodass Volatilitäten zwischen den verschiedenen Indizes nicht genutzt werden konnten. Diese Ergebnisse entsprechen also ungefähr einer Ein-ETF-Lösung, bei Verwendung mehrerer ETFs wären daher noch bessere Resultate zu erwarten. Andererseits wurden die Limits täglich angepasst. Da dies im realen Trading so wohl meist nicht umgesetzt würde, werden die Performance- und Einkaufspreisvorteile im Backtest hierdurch tendenziell überschätzt. Vermutlich gleichen sich die beiden Effekte in etwa aus. Auch wurden die Backtest-Ergebnisse nicht systematisch auf eine allgemeine Gültigkeit für alle denkbaren Parameterkombinationen geprüft.

  • Eine Anwendung der Schnäppchenjagd-Algorithmen auf Verkäufe auch in der Ansparphase führte in jedem Fall zu einer Erhöhung der Transaktionsanzahl, im Mittel aber zu keiner systematischen Verbesserung der Performance.

  • Ausschüttende ETFs sorgen insbesondere in Hochphasen der Kurse für eine leichte Annäherung der realen Asset-Verteilung an die Soll-Allokation, erlauben somit bei sinkenden Kursen höhere Zukäufe und vermindern durch beides die Risiken.

 

 

Reales Beispiel

Beispiel Kurs und Limits 180318.png

Abb. 7: Realer ETF-Kursverlauf (Tages-Schlußkurse Xetra, durchgezogen) und der gesetzten Limits (gestrichelt). Sobald der Kurs das jeweilige Limit erreicht werden Käufe ausgelöst, hier markiert durch rote Punkte.

Der Durchschnittskurs des ETFs über 252 Handelstage 2017 beträgt 95,1 %, zu diesem Kurs wäre der ETF im Schnitt mit einem regeläßigen Sparplan erworben worden. Der durchschnittliche Schnäppchenjagd-Kaufkurs im betrachteten Intervall beträgt 90,6 %, der Kurswert am Ende der Periode 98,3 %. Die Schnäppchenjagd-Algorithmen haben die günstigen Kaufkurse im Hochsommer genutzt und somit im Vergleich zu einem Sparplan zu (90,6-95,1)/95,1*100 = -4,7 % günstigeren Einkaufskosten geführt. Zudem wird bei der Schnäppchenjagd der Sollwert der Asset-Allocation über den gesamten Zeitraum ziemlich genau eingehalten, ein Rebalancing ist nicht erforderlich. Letzteres wird unterstützt durch relativ hohe Sparraten und ausschüttende ETFs.

 

Das Kauflimit wird anfangs und im weiteren Verlauf jeweils mit der beschriebenen Vorgehensweise (Glg. 1 und Glg. 3) ermittelt. Das Limit ändert sich:

  • Zum Monatsanfang. Durch den Gehaltseingang und die Überweisung der Sparrate auf das Tagesgeld- oder Verrechnungskonto erhöht sich der Gesamtwert G.
  • Zum Ex-Tag von Ausschüttungen, in Abb. 7 Mitte Januar und Mitte Juli. Dann wird das Limit (sinnvollerweise) ohnehin vom Broker gelöscht.
  • Bei Käufen. Zum Zeitpunkt des Kaufs ist die Asset-Allocation genau erreicht, das Limit muss anschließend neu berechnet werden.

 

Die Kauflimits steigen bei

  • Einzahlungen auf das TG-Konto
  • Absoluten Kursverlusten des ETFs seit der letzten Limitsetzung
  • Kursverlusten des jeweiligen ETFs relativ zu anderen volatilen Positionen
  • Ausschüttungen (diese transferieren Kapital von RK3 in RK1 und haben gleichzeitig in aller Regel geringe Kursverluste zur Folge)

 

Die Kauflimits sinken bei

  • Absoluten Kursgewinnen des ETFs seit der letzten Limitsetzung (durch die Überlagerung mehrerer Effekte können die Kauflimits trotz gleichzeitiger Einzahlungen bei hohen Kursgewinnen auch sinken, vergl. Ende März in Abb. 7)
  • Kursgewinnen des jeweiligen ETFs relativ zu anderen volatilen Positionen

 

 

 

Schnäppchenjagd-Transaktionen der Vorjahre

Schnäppchenjagd-Backtests für US, Europa, EM, JP von 1987 bis 2016

Holzmeiers Schnäppchenjagd-Transaktionen 2017

Holzmeiers Schnäppchenjagd-Transaktionen 2016

 

Download: Beispiele Schnaeppchenjagd 180319.xlsx

 

 

 

5 Zusammenfassung und Ausblick

Mit der Schnäppchenjagd ergeben sich eindeutige Vorteile gegenüber Sparplänen: Deutlich günstigere Einkaufskurse durch gezieltes Ausnutzen von Volatilitäten und temporären Ineffizienzen im Markt sowie im zeitlichen Verlauf geringere Abweichungen von der Soll-Allokation, was zusätzlich das Risiko senkt. Schnäppchenjagd-Transaktionen können ohne ggf. zeitraubenden Entscheidungsbedarf veranlasst werden und sind unabhängig von emotionalen Einflüssen. Und zu guter Letzt sollte man nicht die ausgelöste Freude unterschätzen, wenn beim Anblick eines Charts die eigenen Käufe immer genau in den Kursausreißern nach unten liegen … Ich selbst verwende die Algorithmen mit grosser Zufriedenheit seit Frühjahr 2015.


Interessant wäre sicher eine systematische Parameteroptimierung. Nach der 80/20-Regel beruhen die verwendeten Parameter wie z.B. dK = -4 bis -8 % bisher weitgehend auf heuristisch ermittelten Erfahrungswerten. Sie sind zwar mit Backtests verifiziert, wg. der Vielzahl möglicher Kombinationen wurden die Einflüsse der verwendeten Parameter und deren Wechselwirkungen hierbei aber nicht systematisch untersucht (Linearitäten, Kovarianzen, ggf. Monte-Carlo-Simulationen, etc.).

 

 

 

 

Anhang: Herleitung von Glg. (1)

Annahme: Das Depot besteht nur aus RK1 und RK3. Wenn RK2 nicht dominierend groß und/oder nicht allzu volatil wäre, würde es RK1 zugeschlagen, ansonsten könnte es zusammen mit einem bestimmten RK1-Anteil wie ein separates Depot behandelt und beides nicht bei der Ermittlung von G berücksichtigt werden.

 

Zum Zeitpunkt der Schnäppchenjagd-Limitermittlung gilt für den RK3-Teil einer Position:

 

Formel 5 RK3 170808.png

Ist-Depotwert - erforderliche Kursverluste + Transaktionsvolumen = (Soll-Gesamtwert - Kursverluste) * Soll-Anteil RK3

 

Für den RK1-Teil der Position gilt analog:

 

Formel 6 RK1 170808.png

Soll-Gesamtwert - Kursverluste - (Ist-Depotwert -Kursverluste) - Transaktionsvolumen = (Soll-Gesamtwert - Kursverluste) * (1 - Soll-Anteil RK3)

 

Glg. (5) nach (G*R+D*dK) auflösen und einsetzen in die rechte Seite von Glg. (6) führt nach wenigen Umformungen zu Glg. (1).

Bei mehreren Positionen im Depot beinhaltet der Ansatz die implizite Annahme, dass zum Zeitpunkt der Limitauslösung alle RK3-Anteile die gleichen prozentualen Kursänderungen dK erfahren hätten, wohingegen der Wert von RK1 konstant bliebe.

 

 

 

[edit 11.9.16]   Glg. (3) und Abb. 5 eingefügt.

[edit 15.5.17]   Eingangsbeitrag redaktionell und inhaltlich vollständig überarbeitet. Empfehlung zur Anwendung der Algorithmen auf Verkäufe gelöscht. Deshalb auch Thread umbenannt (vorher: "ETF-Schnäppchenjagd mit integriertem Rebalancing").

[edit 17.11.17] Abb. 2 mit Erläuterungen zu realen Kurs- und Limitverläufen eingefügt (und am 18.3.18 ergänzt).

[edit 18.3.18]  Abschnitt zur maximal möglichen ETF-Anzahl eingefügt, minimale Kaufvolumina an die aktuellen Randbedingungen (keine kostenlosen Käufe mehr bei der DiBa) angepasst, Beispiel-Datei aktualisiert.
[edit 29.4.18]  Zahlreiche Bilder, Tabellen und Erläuterungen aus dem Vortrag beim WPF-Usertreffen in Würzburg ergänzt, insbes. zur Grundidee der Schnäppchenjagd, zur möglichen ETF-Anzahl und zur Nutzung virtueller Anteile.

[edit 20.7.18]  Abschnitt "Anwendung auf Einmal-Einzahlungen, zu Beginn der Ansparphase oder bei Änderungen der Asset-Allocation" in Kapitel 3 vollständig überarbeitet und mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung versehen.

 

 

 

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Geschrieben · bearbeitet von IRRer-Zins

Interessanter Ansatz.

Wie sieht die gesamte Strategie des Portfolios dahinter aus? Passiver Ansatz durch Buy&Hold mit zusätzlichem Rebalancing oder doch eine aktivere Strategie?

Was ist dein persönliches Ziel; wie viel Mehrrendite bzw. Alpha möchtest du generieren oder geht es eher um die Beibehaltung des Anfangsrisikos?

 

Für mich ist die Strategie ungeeignet und ich denke auch für einen Großteil der anderen hier besprochenen Depots.

Bei den meisten Depots ist einfach der zur Verfügung stehende Cashflow zu gering. Schon bei lediglich 2 riskanten Assets sollten pro Zyklus mindestens 1000€ zur Verfügung stehen.

Sobald noch mehr Assets rebalanced werden sollen, ist ein extrem großes Cashpolster notwendig. Ob sich das auszahlt, ist bisher noch nicht belegbar, da müsste als einfachster Weg ein Backtest her.

 

Für einen schrittweise erfolgenden Aufbau statt Einmalkauf ist das Szenario auf alle Fälle geeignet. Dabei lernt man als Anfänger gut den Umgang mit Orders, Excel und Cashflowplanung.

Hast du auch so ähnlich hinzugefügt.

 

Das Verkaufsmodell ist ehrlich gesagt bei langem Anlagehorizont nicht wirklich sinnvoll, da durch FIFO der steuerliche Vorteil verloren geht und die für Reinvestments zur Verfügung stehende Summe deutlich kleiner ausfallen kann.

Für Taxloss-Harvesting (Generieren von Verlustvorträgen) und gleichzeitiges Rebalancing könnte man die Strategie aber einsetzen.

Weitere Bedenken macht mir die Entwicklung der einzelnen Assets, da du keine Handelsoftware mit integrierter Orderverwaltung, sondern Excel nutzt und die Orders manuell eingibst. Somit fällt eine automatisierte Orderlöschung flach.

Negativbeispiel: Sollten die Kurse alle ansteigen und das zum Verkauf stehende Asset am wenigsten profitieren aber über die Verkaufsgrenze steigen, dann schadet das dem Portfolio.

Deshalb ist die Umsetzung über manuelle Methoden mit recht häufiger Anpassungsarbeit verbunden. Ich glaube nicht, dass sich das auszahlt. Als Privatanleger ist man auch nicht auf eine Reduktion des Marketimpacts angewiesen, da die gehandelten Summen zu klein sind.

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Geschrieben · bearbeitet von Holzmeier

Wie sieht die gesamte Strategie des Portfolios dahinter aus? Passiver Ansatz durch Buy&Hold mit zusätzlichem Rebalancing oder doch eine aktivere Strategie?

rein passiv, Rebalancing (bisher) ueber Einzahlungen

 

 

Was ist dein persönliches Ziel; wie viel Mehrrendite bzw. Alpha möchtest du generieren oder geht es eher um die Beibehaltung des Anfangsrisikos?

je nach Anlagedauer koennte man fuer den riskanten Teil insgesamt wohl in die Gegend von 0,5%/a kommen. Ist nicht fuerchterlich viel, aber warum verschenken? Das geringere Risiko ist aus meiner Sicht dann noch eine nette Beigabe. In erster Linie geht es mir aber um die Zeitersparnis und das Vermeiden emotional beeinflusster Investitionsentscheidungen.

 

 

Für mich ist die Strategie ungeeignet und ich denke auch für einen Großteil der anderen hier besprochenen Depots.

Bei den meisten Depots ist einfach der zur Verfügung stehende Cashflow zu gering. Schon bei lediglich 2 riskanten Assets sollten pro Zyklus mindestens 1000€ zur Verfügung stehen.

Sobald noch mehr Assets rebalanced werden sollen, ist ein extrem großes Cashpolster notwendig. Ob sich das auszahlt, ist bisher noch nicht belegbar, da müsste als einfachster Weg ein Backtest her.

ja, vielleicht sollte ich das noch ergaenzen. Mit 100 €/Monat funktioniert es kaum. Pro Position sollten mindestens 500 €/Zeitintervall zur Verfuegung stehen, dann wuerde es mit zwei Limitsetzungen aber auch schon gut funktionieren. Wenn die Kurse sehr guenstig sind wuerde man dann in einem Intervall ruhig auch mal schon fuer das naechste mitkaufen, anschliessend waere der Bestand >> Sollwert und man kauft automatisch weniger. Relativ kurze Zeitraueme (z.B. Monat) ist insgesamt wohl einfacher zu handhaben als z.B. Quartal, da die Kursentwicklung dann etwas kalkulierbarer ist.

Ich selbst bespare drei groessere (US, Eur, EM) und drei kleinere Positionen (JP, Pac ex JP, CA).

 

 

Für einen schrittweise erfolgenden Aufbau statt Einmalkauf ist das Szenario auf alle Fälle geeignet. Dabei lernt man als Anfänger gut den Umgang mit Orders, Excel und Cashflowplanung.

Hast du auch so ähnlich hinzugefügt.

ja das stimmt, sollte ich vielleicht noch mal deutlicher rausarbeiten. Man koennte sich eine zeitliche Soll-Wertentwicklung im Aktienteil vorgeben, und dann gemaess der Strategie zielgerichtet investieren. Es gibt hier ja einige, die ueber Einmalanlagen im 6-stelligen Bereich nachdenken ...

 

 

Das Verkaufsmodell ist ehrlich gesagt bei langem Anlagehorizont nicht wirklich sinnvoll, da durch FIFO der steuerliche Vorteil verloren geht und die für Reinvestments zur Verfügung stehende Summe deutlich kleiner ausfallen kann.

Verkaeufe treten nur auf, wenn die absoluten Wertsteigerungen ueber einen laengeren Zeitraum deutlich hoeher sind als die monatlichen Sparraten (die dann nur in den sicheren Teil fliessen wuerden). Dann stimmt die Asset-Allocation irgendwann nicht mehr, und es wird durch die Verkaeufe rebalanciert, was in "klassischen" Depots aber auch passieren muesste. Die Steuerfalle kann man durch geschickte Teildepot-Uebertragungen vermeiden, aber auch das unterscheidet sich nicht von klassischen Handelsstrategien.

Bisher hatte ich keine Verkaufssignale, was bei den Kursverlaeufen der letzten drei Monate aber auch nicht verwundert ...

 

 

Für Taxloss-Harvesting (Generieren von Verlustvorträgen) und gleichzeitiges Rebalancing könnte man die Strategie aber einsetzen.

verstehe ich (noch) nicht. Dann wuerde man ja verkaufen, wenn die Kurse niedrig stehen und moeglichst gleich wieder kaufen. Kann man machen, ich sehe aber noch nicht den Zusammenhang zur vorgestellten Strategie.

 

 

Weitere Bedenken macht mir die Entwicklung der einzelnen Assets, da du keine Handelsoftware mit integrierter Orderverwaltung, sondern Excel nutzt und die Orders manuell eingibst. Somit fällt eine automatisierte Orderlöschung flach.

Wann und warum sollte man eine Order automatisch loeschen wollen? Wichtig ist nur die Gueltigkeitsdauer (bei mir z.B. immer bis zum naechsten Samstag), und danach werden die nicht ausgefuehrten Orders (ca. 75%) automatisch geloescht. Zumindest bei der DiBa geht das, bei anderen Brokern sicherlich auch.

 

 

Negativbeispiel: Sollten die Kurse alle ansteigen und das zum Verkauf stehende Asset am wenigsten profitieren aber über die Verkaufsgrenze steigen, dann schadet das dem Portfolio.

man kann Kursverlaeufe konstruieren, wo die Strategie nicht zum optimalen Ergebnis fuehrt. Da die Hoehe der Einzeltrades aber begrenzt ist auf 500 bzw. 4000 € schmerzt es nicht so, wenn man wirklich mal 1 oder 2% daneben gelegen haben sollte.

Und: Wenn sich mehrere Assets mit jeweils eigenen und voneinander unabhaengigen Ist- und Sollwerten in der Naehe der Verkaufsschwelle bewegen, wuerde man auch mehrere limitierte Verkaufsorders eingeben.

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Geschrieben

je nach Anlagedauer koennte man fuer den riskanten Teil insgesamt wohl in die Gegend von 0,5%/a kommen. Ist nicht fuerchterlich viel, aber warum verschenken? Das geringere Risiko ist aus meiner Sicht dann noch eine nette Beigabe. In erster Linie geht es mir aber um die Zeitersparnis und das Vermeiden emotional beeinflusster Investitionsentscheidungen.

Das ist schon ein äußerst ambitioniertes Ziel. Falls das erzielbar wäre, würde die Strategie einen höheren Nutzen als einfaches Rebalancing bringen.

Toll wäre, wenn du einen einfachen Backtest (2 Assets) machen könntest, der dies verifiziert.

 

Der ganze Ansatz besteht letztlich aus Portfoliorebalancing und einer Art Bear-(Put bzw. Price)-Spread Optionen; bei Einbezug von Opportuniätskosten eher Short Call, da du nicht an einem Anstieg des Preises profitierst.

Ich tendiere zum Vergleich mit einer Bear-Price-Spread Option, da das Geld erstmal risikolos (in Cash) angelegt ist und das einen gewissen Nutzen bringt, da das Geld immer noch manuell investiert werden kann und somit ein Floor gebildet werden kann.

Durch die Umsetzung über die kostenfreien Ordereinstellungen sparst du die Optionsprämien ein.

Der Vorteil könnte somit aus den Optionsprämien und dem Rebalancingvorteil bestehen.

 

Das Verkaufsmodell ist ehrlich gesagt bei langem Anlagehorizont nicht wirklich sinnvoll, da durch FIFO der steuerliche Vorteil verloren geht und die für Reinvestments zur Verfügung stehende Summe deutlich kleiner ausfallen kann.

Verkaeufe treten nur auf, wenn die absoluten Wertsteigerungen ueber einen laengeren Zeitraum deutlich hoeher sind als die monatlichen Sparraten (die dann nur in den sicheren Teil fliessen wuerden). Dann stimmt die Asset-Allocation irgendwann nicht mehr, und es wird durch die Verkaeufe rebalanciert, was in "klassischen" Depots aber auch passieren muesste. Die Steuerfalle kann man durch geschickte Teildepot-Uebertragungen vermeiden, aber auch das unterscheidet sich nicht von klassischen Handelsstrategien.

Bisher hatte ich keine Verkaufssignale, was bei den Kursverlaeufen der letzten drei Monate aber auch nicht verwundert ...

Deine Argumentation mit dem Rebalancing ist die Durchführung, welche so oder so stattfinden würde. Bei deiner Strategie wird aber eine Art Trendfolgeransatz genutzt, um noch etwas mehr rauszuholen.

In dem Fall Rebalancing sehe ich darin aber keinen Sinn, da die Fehlallokation als nicht hinnehmbarer Zustand erkannt wurde und beseitigt werden soll.

Das sollte bei einer einfachen Rebalancingstrategie meiner Auffassung nach so schnell wie möglich passieren, da sonst die Regeln missachtet werden.

 

Für Taxloss-Harvesting (Generieren von Verlustvorträgen) und gleichzeitiges Rebalancing könnte man die Strategie aber einsetzen.

verstehe ich (noch) nicht. Dann wuerde man ja verkaufen, wenn die Kurse niedrig stehen und moeglichst gleich wieder kaufen. Kann man machen, ich sehe aber noch nicht den Zusammenhang zur vorgestellten Strategie.

Das kommt aus dem angelsächsichen Raum, da dort Verluste anders verrechnet werden können als bei uns in Deutschland.

Trotzdem kann es auch bei unserer Gesetzgebung manchmal hilfreich sein ein paar Verluste einzufahren. Hängt aber vom Einzelfall ab.

 

Wann und warum sollte man eine Order automatisch loeschen wollen? Wichtig ist nur die Gueltigkeitsdauer (bei mir z.B. immer bis zum naechsten Samstag), und danach werden die nicht ausgefuehrten Orders (ca. 75%) automatisch geloescht. Zumindest bei der DiBa geht das, bei anderen Brokern sicherlich auch.

Bei längeren Zeiträumen als deine genutzte Woche (z.b. Quartal) wäre dies bei meinem Beispielfall eine tolle Lösung, ohne ständige Prüfungen durchführen zu müssen.

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Geschrieben · bearbeitet von Holzmeier

je nach Anlagedauer koennte man fuer den riskanten Teil insgesamt wohl in die Gegend von 0,5%/a kommen.

Das ist schon ein äußerst ambitioniertes Ziel. Falls das erzielbar wäre, würde die Strategie einen höheren Nutzen als einfaches Rebalancing bringen.

die einfache Abschaetzung ist ohne die Betrachtung von eventuellen Rebalancing-Vorteilen: Wenn man durchschnittlich um 2,5 % guenstiger einkaufen würde als der Kurs z.B. zu Montsbeginn um 930 h summiert sich das bei 7% Verzinsung ueber 10 Jahre zu einer Mehrrendite von rund 0,5 %/a auf die im ersten Jahr gekauften Anteile.

 

 

Toll wäre, wenn du einen einfachen Backtest (2 Assets) machen könntest, der dies verifiziert.

ja, waere toll. Ist aber leider nicht realistisch.

 

 

Der ganze Ansatz besteht letztlich aus Portfoliorebalancing und einer Art Bear-(Put bzw. Price)-Spread Optionen; bei Einbezug von Opportuniätskosten eher Short Call, da du nicht an einem Anstieg des Preises profitierst.

Ich tendiere zum Vergleich mit einer Bear-Price-Spread Option, da das Geld erstmal risikolos (in Cash) angelegt ist und das einen gewissen Nutzen bringt, da das Geld immer noch manuell investiert werden kann und somit ein Floor gebildet werden kann.

Durch die Umsetzung über die kostenfreien Ordereinstellungen sparst du die Optionsprämien ein.

Der Vorteil könnte somit aus den Optionsprämien und dem Rebalancingvorteil bestehen.

Bahnhof. Sorry, hier hast du mich abgehaengt ...

 

 

Verkaeufe treten nur auf, wenn die absoluten Wertsteigerungen ueber einen laengeren Zeitraum deutlich hoeher sind als die monatlichen Sparraten (die dann nur in den sicheren Teil fliessen wuerden). Dann stimmt die Asset-Allocation irgendwann nicht mehr, und es wird durch die Verkaeufe rebalanciert, was in "klassischen" Depots aber auch passieren muesste.

Deine Argumentation mit dem Rebalancing ist die Durchführung, welche so oder so stattfinden würde. Bei deiner Strategie wird aber eine Art Trendfolgeransatz genutzt, um noch etwas mehr rauszuholen.

nach meinem Verstaendnis ist es gerade kein Trendfolgeransatz, der wuerde ja in Blasen reinkaufen, mein Algorithmus haelt sich bei stark steigenden Kursen aber mit Kaeufen eher zurueck

 

 

In dem Fall Rebalancing sehe ich darin aber keinen Sinn, da die Fehlallokation als nicht hinnehmbarer Zustand erkannt wurde und beseitigt werden soll.

Das sollte bei einer einfachen Rebalancingstrategie meiner Auffassung nach so schnell wie möglich passieren, da sonst die Regeln missachtet werden.

dann muesste man z.B. monatlich die Sparplaene aendern. Macht vermutlich auch kaum jemand. Vielleicht habe ich aber auch noch nicht verstanden, was du meinst.

 

 

Wann und warum sollte man eine Order automatisch loeschen wollen? Wichtig ist nur die Gueltigkeitsdauer (bei mir z.B. immer bis zum naechsten Samstag), und danach werden die nicht ausgefuehrten Orders (ca. 75%) automatisch geloescht. Zumindest bei der DiBa geht das, bei anderen Brokern sicherlich auch.

Bei längeren Zeiträumen als deine genutzte Woche (z.b. Quartal) wäre dies bei meinem Beispielfall eine tolle Lösung, ohne ständige Prüfungen durchführen zu müssen.

verstehe ich noch nicht. Aus welchen Gruenden bzw. bei welchen Anlaessen wuerdest du ein Kauflimit loeschen wollen?

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Geschrieben · bearbeitet von sparfux

Für Taxloss-Harvesting (Generieren von Verlustvorträgen) und gleichzeitiges Rebalancing könnte man die Strategie aber einsetzen.

Das kommt aus dem angelsächsichen Raum, da dort Verluste anders verrechnet werden können als bei uns in Deutschland.

Trotzdem kann es auch bei unserer Gesetzgebung manchmal hilfreich sein ein paar Verluste einzufahren. Hängt aber vom Einzelfall ab.

In der zweiten Hälfte der 00er habe ich einige Zeit auch viel im amerikanischen bogleheads-Forum gelesen und auch hier und da mal gepostet. War schon ganz witzig, weil auch recht bekannte Autoren wie Rick Ferri und Larry Swedroe da posten (gepostet haben). War mir aber dann zu aufwändig und ich bin da schon sehr lange nicht mehr aktiv.

 

Ok, da kam mir der Begriff Tax Loss Harvesting auch unter. Leider hatte ich viel zu spät begriffen, dass man zu der Zeit von dem Trick auch in D profitieren konnte. Damals waren ja Verkäufe von Wertpapieren mit einer Haltedauer von länger als einem Jahr steuerfrei während Verkäufe mit unter einem Jahr Haltedauer voll mit dem individuellen Einkommensteuersatz versteuert werden mussten. Der Trick war nun, Papiere, die kurz vor Ablauf der Jahresfrist im Minus waren, zu verkaufen und ein paar Tage später das selbe oder ähnliche Papiere wieder zu kaufen. Man hatte dann an seiner Assetallokation nichts geändert, konnte aber die Verluste für spätere Gewinnverrechnungen "bunkern". Ein kleines Risiko ging man natürlich dabei ein, falls sich der Kurs zwischen Verkauf und Kauf stark ändert. Da der Abstand aber minimal gehalten werden konnte, war auch dieses Risiko gering.

 

Leider hatte ich diese Analogie zu dem, was die immer in dem amerikanischen Forum dazu gepostet hatten, mit dem deutschen Steuersystem viel zu spät gezogen. Ich konnte diesen Effekt deswegen nur einmal kurz vor Einführung der Abgeltungssteuer Ende 2008 nutzen. ... da damals aber das Hoch der Finanzkrise war, nicht zu knapp. Ich profitiere heute noch von den Verlustvorträgen, obwohl ich damals effektiv keine Verluste hatte.

 

Das steckt hinter Tax Loss Harvesting. Leider geht das heute aber nicht mehr. ... bzw. mir ist kein Weg bekannt, wie man im derzeitigen Steuersystem so ein Schnippchen schlagen kann.

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Geschrieben

Vielen Dank, holzmeier!

 

Du hast den Ansatz, der mir im Kopf herumschwebt sehr systematisch aufbereitet. Dafür mag ich dieses Forum so sehr. Diese Mühe hätte ich mir in absehbarer Zeit nicht gemacht. Sehr vereinfacht gehe ich schon jetzt so vor, meine Excel-Kalkulation entspricht in etwa deiner Schilderung, wenn es darum geht, welche Position als nächstes gekauft wird. Allerdings habe ich das wachsende "G" erst jetzt richtig eingebunden. Das Vorgehen ist auch wunderbar mit dem Angebot der Diba zu verbinden.

 

Frohes Schnäppchenjagen :)

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Geschrieben

Vielen Dank für den tollen Ansatz. Den möchte ich auch gerne umsetzen. Darf ich fragen, wie die automatisierte Aktualisierung in Excel von D + G erfolgt, also aktuelle Konto- und Depotstände?

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Vielen Dank für den tollen Ansatz. Den möchte ich auch gerne umsetzen.

Freut mich. Ich wende es jetzt seit knapp einem Jahr an und bin bisher sehr zufrieden (auch wenn der Algorithmus kursentwicklungsbedingt leider noch keine Gelegenheit hatte, auch mal Verkaufssignale zu liefern ...).

 

Darf ich fragen, wie die automatisierte Aktualisierung in Excel von D + G erfolgt, also aktuelle Konto- und Depotstände?

Die Anzahl der gehaltenen (ETF-)Anteile und der Wert der anderen Anlagen (Tagesgeld etc.) aktualisiere ich manuell in einer lokalen Excel-Tab. Ueber ein Excel-Makro automatisch abgefragt und verknuepft werden ausschliesslich die Kurse der volatilen Wertpapiere (Aktien-ETFs, Anleihen, ...).

Als Datenquelle verwende ich Onvista, viele beziehen die Daten aber auch z.B. Ariva oder Yahoo. Abhaengig davon, und je nach angewandter Technik (Mac, Windows, ...) ergibt sich eine unterschiedliche Syntax der Aufrufe. Hierzu gibt es eigene Threads im WPF, siehe ggf. hier (Excel-Portfolio ...), hier (Aktienkurse in Excel ...), hier (Depotverwaltung Excel ...) oder extern auch hier (Chip).

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Darf ich fragen, wie die automatisierte Aktualisierung in Excel von D + G erfolgt, also aktuelle Konto- und Depotstände?

Nur zur Ergänzung für die User, die OpenSource Software einsetzen, das geht z.B. auch mit LibreOffice

http://extensions.li...r/smf-extension

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Nice Holzmeier,

Einen ähnlichen Ansatz verfolge ich auch gerade. Derzeit bin ich allerdings noch am schrittweisen aufbauen meines Depots und deshalb noch nicht ganz soweit wie du.

Der Aufbau erfolgt deshalb auch noch über einen Festbetrag der vom RK1 Anteil (Cash) zum RK3 in halbjahres Schritten (zwecks Risikominimierung) umverteilt wird.

 

Hierzu benutze ich folgende Formel:

 

($+RK3)*RTs-RTi = RT$

 

$ = Rebalancingsumme

RK3 = aktuelles Volumen in Euro RK3 Gesammt

RTs = Soll Anteil der zu berechnenden Position von RK3 in %

RTi = Ist Wert der zu berechnenden Position in Euro

RT$ = Rebalancingsumme optimal

RTk = aktueller Kurs der zu berechnenden Position

 

Nun nehme ich die Rebalancingsumme RT$ teile sie durch den Tageskurs RTk und jage das Ergebnis durch eine Ganzzahl Funktion. Das Ergebnis ist die Stückzahl der zu kaufenden Anteile.

 

=GANZZAHL(RT$/RTk)

 

Aufgrund der Ganzzahl Funktion ist die tatsächliche Rebalancingsumme natürlich etwas geringer als das Optimum, jedoch funktioniert dies doch schon recht gut.

Die Formel ist anwendbar für eine Rebalancing von RK1 nach RK3 und auch umgekehrt, wenn man der Rebalancingsumme ein negatives Vorzeichen gibt.

 

Die Rebalancingsumme $ ergibt sich aus der aktuellen Abweichung von RK3s

 

RK3s = Soll Anteil des gesammten RK3 Bereichs in % vom PW

PW = Portfoliowert gesammt

 

Ich wende dieses System auf ein Portfolio größer 100k an, in dem RK3 Anteil befinden sich 4 ausschüttende Aktien-ETFs.

Somit hat man einen ständigen Cashzuwachs durch Ausschüttungen, Zinsen und einer monatlich Sparrate (Tagessgeld).

Dies führt zu starkem Rebalancing bei sinkenden Kursen, und schwachem oder keinem bis negativen Rebalancing bei steigenden.

 

Ob es zu negativem Rebalancing, also einem Anteilsverkauf kommt ist abhängig von Portfoliogröße Höhe der Kursgewinne, des Cashzuwachses und der RK Gewichting.

Den Rebalancingzeitpunkt kann man Steuern über die minimale sinnvolle Summe pro Position oder über eine Prozentuale Ober und Untergrenze von RK3s

Je mehr Positionen im Portfolio sind umso größer sollte dies bei dieser Methode sein. Dies liegt an den minimal sinnvollen Rebalancingsummen.

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Hallo Holzmeier,

 

eine praktische Frage habe ich noch an Dich. Wenn ich das richtig verstanden habe, nurtzt Du auch Ing Diba mit der ab 500€ Gratisaktion. Wie setzt Du das praktisch um? Kalkulierst Du Deine Limits mit der 500€ Größe gibst aber in der Limitorder einen leicht höheren Kaufbetrag ein, um das Risiko einzudämmen, dass das Limit ausgelöst wird, Dein Kaufkurs aber leicht geringer ist und Du somit unter die 500€ Grenze kommst und die vollen Gebühren zahlen musst. Hast Du hier schon Erfahrungswerte, welche Prozentsätze Aufschlag hier Sinn machen um auf der "sicheren" Seite zu sein?

 

VG Detlef

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Geschrieben · bearbeitet von marcero

Hallo,

ich handele auch über die DiBa.

Benutze derzeit noch keine automatischen Limits, aber lege selbst das T (Transaktionssumme) nie unter 600€ fest und runde entsprechend auf ganze Anteile auf.

 

Edit: Im ersten Post steht sogar, das der Threadersteller "T=520€" nutzt

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Wenn ich das richtig verstanden habe, nurtzt Du auch Ing Diba mit der ab 500€ Gratisaktion. Wie setzt Du das praktisch um? Kalkulierst Du Deine Limits mit der 500€ Größe gibst aber in der Limitorder einen leicht höheren Kaufbetrag ein, um das Risiko einzudämmen, dass das Limit ausgelöst wird, Dein Kaufkurs aber leicht geringer ist und Du somit unter die 500€ Grenze kommst und die vollen Gebühren zahlen musst. Hast Du hier schon Erfahrungswerte, welche Prozentsätze Aufschlag hier Sinn machen um auf der "sicheren" Seite zu sein?

 

ich verwende inzwischen 510 €/Transaktion als unteres Limit. Um damit unter die 500 €-Grenze zu rutschen muesste

 

1) der Kurs ueber Nacht um mindestens 2% sinken (in aller Regel auch deutlich mehr als 2%, da man ja immer ganze Anteile kauft und somit mit dem Transaktionsvolumen im Schnitt noch einen halben ETF-Anteilswert oberhalb von 510 € landet)

UND

2) der Kurs am Vorabend ganz knapp oberhalb des Kaufkurses liegen, sodass der Kaufauftrag gerade nicht ausgeloest wurde.

 

Da waere eine Unterschreitung der 500 €-Grenze schon ein grosser Zufall, und wenn dies im Verlauf von 10 Jahren tatsaechlich einmal auftreten sollte, muesste man womoeglich mal 10 € Gebuehr bezahlen.

=> mit einem minimalen Transaktionsvolumen von 510 € waere das Risiko als Produkt aus Schadenseintrittswahrscheinlichkeit und Schadensausmass m.E. vernachlaessigbar gering

 

 

@ macero: Vielen Dank fuer den Hinweis, ich werde die 520 € im Eingangspost dann noch mal auf 510 € anpassen.

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Wenn ich das richtig verstanden habe, nurtzt Du auch Ing Diba mit der ab 500€ Gratisaktion. Wie setzt Du das praktisch um? Kalkulierst Du Deine Limits mit der 500€ Größe gibst aber in der Limitorder einen leicht höheren Kaufbetrag ein, um das Risiko einzudämmen, dass das Limit ausgelöst wird, Dein Kaufkurs aber leicht geringer ist und Du somit unter die 500€ Grenze kommst und die vollen Gebühren zahlen musst. Hast Du hier schon Erfahrungswerte, welche Prozentsätze Aufschlag hier Sinn machen um auf der "sicheren" Seite zu sein?

 

ich verwende inzwischen 510 €/Transaktion als unteres Limit. Um damit unter die 500 €-Grenze zu rutschen muesste

 

1) der Kurs ueber Nacht um mindestens 2% sinken (in aller Regel auch deutlich mehr als 2%, da man ja immer ganze Anteile kauft und somit mit dem Transaktionsvolumen im Schnitt noch einen halben ETF-Anteilswert oberhalb von 510 € landet)

UND

2) der Kurs am Vorabend ganz knapp oberhalb des Kaufkurses liegen, sodass der Kaufauftrag gerade nicht ausgeloest wurde.

 

Da waere eine Unterschreitung der 500 €-Grenze schon ein grosser Zufall, und wenn dies im Verlauf von 10 Jahren tatsaechlich einmal auftreten sollte, muesste man womoeglich mal 10 € Gebuehr bezahlen.

=> mit einem minimalen Transaktionsvolumen von 510 € waere das Risiko als Produkt aus Schadenseintrittswahrscheinlichkeit und Schadensausmass m.E. vernachlaessigbar gering

 

 

@ macero: Vielen Dank fuer den Hinweis, ich werde die 520 € im Eingangspost dann noch mal auf 510 € anpassen.

 

Vielen Dank für die Ausführungen!

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Schnaeppchenjagd erweitert um

 

1) neue Algorithmen, mit denen sich Transaktionssignale auch fuer feste prozentuale Abweichungen von der Soll-Allokation ermitteln lassen

2) Algorithmen, die z.B. bei tendenziell steigenden Kurse voruebergehende Anpassungen der Soll-Allokation ermoeglichen

3) ein einfach zu ermittelndes Kriterium, wann Kurse als tendenziell steigend bzw. sinkend anzusehen waeren

4) eine downloadbare Excel-Datei, in der die Formeln zur Bestimmung der Transaktionssignale implementiert sind

5) in der Excel-Datei enthaltene Makros, mit denen Kurse automatisch abgerufen und aktualisiert werden koennen.

 

Insgesamt zugegebenermassen keine leichte Kost, aber es lohnt sich. Ich wende die Algorithmen jetzt schon seit mehr als einem Jahr an und bin sehr zufrieden.

Rueckmeldungen willkommen, insbes. auch bzgl. der Verstaendlichkeit der Erlaeuterungen.

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Geschrieben · bearbeitet von marcero

Ui, da freu ich mich ja über ein Update eines meiner Lieblingsartikel im Forum.

Habe die letzten Wochen auch über Möglichkeiten nachgedacht wie man "Momentum" und jeweilige Höhe der Sollallokation koppeln kann.

Hierbei hatte ich zunächst auch an die 38-Tage, 200-Tage-Linien etc. (gleitende Mittelwerte) gedacht, aber habe davon im Prinzip wieder Abstand genommen, da ich diese Werte für willkürlich halte (Warum sollten gerade 38 Tage gut funktionieren?).

Alternative Idee wären die Kursschlusswerte der letzten x Tage und ein Fit an die Daten. Hierbei dachte ich an Polynom 2. Ordnung. Dann könnte man überlegen wie man Steigung und evtl. auch Änderung der Steigung am Zeitpunkt heute für eine Veränderung der Sollallokation berücksichtigt. Der Wert der Konstanten des Polynoms ist ja durch die Sollallokation ohne Modifikation berücksichtigt.

Hab diese Idee bisher nicht getestet, mein Gefühl sagt mir auch dass sie wohl recht instabil im Vergleich zur Verwendung der laufenden Mittelwerte ist.

 

Mich stört außerdem, dass die Varianten relativ viele Parameter offen lassen. Wie hoch soll die Soll-Allokation unter- bzw übergewichtet werden um Momentum mitzunehmen und wie lege ich die Parameter fest mit denen ich das aktuelle Momentum quantitativ bewerte.

Festlegung der Parameter durch Optimirung mithilfe der Vergangenheitsdaten ist dabei vermutlich die einzige Möglichkeit, aber da die Vergangenheit nicht unbedingt ein guter Indikator für die Zukunft ist, kann ich mich mit dieser Optimierungsstrategie nicht anfreunden.

Anderweitig festgelegte Parameter die auch bei den Vergangenheitsdaten funktionieren, fände ich vertrauenserweckender.

Das ist im Moment der Stand meiner Überlegungen.

 

Mein Excel-Sheet basiert aktuell auch auf deiner ersten Formel, wobei ich diese auch nach T aufgelöst habe und feste dk Werte für Kauf und Verkauf benutze (mit den Minimalschwellen von jeweils 520€ und 4000€).

Da ich mich aktuell beim Aufbau meines RK3-Anteils befinde, habe ich die Formel soweit modifiziert, dass ich einen Starttag mit dem Startwert von RK3 definiert habe. (Sagen wir ganz am Anfang 0%) und einen Zielwert von 20% zum Endzeitpunkt (sagen wir Jahresende). Beide Werte und Zeitpunkte verbinde ich über eine Gerade und bestimme den Sollwert am aktuellen Tag ( HEUTE() ). Und diesen benutze ich in der Formel. Somit hab ich einen langsamen Anstieg des Sollanteils gepaart mit den Schwankungen des Ist-Wertes. Falls der Einstieg nicht zu steil ist, präferiert diese Vorgehensweise auch den Kauf bei niedrigeren Kursen.

 

Grüße und Feedback/konstruktive Kritik ist immer willkommen. Destruktive Kritik könnt ihr aber behalten ;-)

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@marcero bzgl. gleitender Mittelwerte: Eine Option ist, exponentielle Glättung zu verwenden, um das Problem der "willkürlichen" n Tage zu umgehen. Man muss sich nur für einen Glättungsfaktor entscheiden, der bestimmt, wie stark die Gegenwart im Verhältnis zur Vergangenheit gewichtet werden soll.

Zumindest für Körpergewichtsmessungen funktioniert diese Methode sehr gut. ;)

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Habe die letzten Wochen auch über Möglichkeiten nachgedacht wie man "Momentum" und jeweilige Höhe der Sollallokation koppeln kann.

Hierbei hatte ich zunächst auch an die 38-Tage, 200-Tage-Linien etc. (gleitende Mittelwerte) gedacht, aber habe davon im Prinzip wieder Abstand genommen, da ich diese Werte für willkürlich halte (Warum sollten gerade 38 Tage gut funktionieren?).

Alternative Idee wären die Kursschlusswerte der letzten x Tage und ein Fit an die Daten. Hierbei dachte ich an Polynom 2. Ordnung. Dann könnte man überlegen wie man Steigung und evtl. auch Änderung der Steigung am Zeitpunkt heute für eine Veränderung der Sollallokation berücksichtigt. Der Wert der Konstanten des Polynoms ist ja durch die Sollallokation ohne Modifikation berücksichtigt.

Wenn man sich die Kurvernverlaeufe der 38/100/200 d-Linien fuer verschiedene Indizes in der Vergangenheit anguckt, dann passen die schon ganz gut mit dem ueberein, was man im Nachhinein als "Trend" ansehen wuerde. Auch ist eine solche Entscheidung aufwandsarm mit einen Blick auf per Link verfuegbare Graphiken moeglich, man muss nicht erst Werte runterladen und gross rumrechnen. Zudem hingen von der Trend-Einordnung ja auch nicht direkt kostenpflichtige Transaktionen mit hin- und her-Gefahr ab, man veraendert ja letztendlich nur Wahrscheinlichkeiten. Falls erforderlich wird man allzu sprunghafte Erhoehungen der Transaktionswahrscheinlichkeit aber (mit aehnlich wie den von dir unten skizzierten Methoden) durch stetige Uebergaenge zu vermeiden versuchen, den Fall hatte ich aber bisher noch nicht.

 

Mich stört außerdem, dass die Varianten relativ viele Parameter offen lassen. Wie hoch soll die Soll-Allokation unter- bzw übergewichtet werden um Momentum mitzunehmen und wie lege ich die Parameter fest mit denen ich das aktuelle Momentum quantitativ bewerte.

Anderweitig festgelegte Parameter die auch bei den Vergangenheitsdaten funktionieren, fände ich vertrauenserweckender.

Ich hatte mich mal an Backtests versucht, was sich aber bei hohem Exaktheitsanspruch als ausgesprochen aufwendig herausstellte. Nach der 80/20-Regel behelfe ich mir daher mit Tendenzen, die sicher in die richtige Richtung gehen und plausibel in den allermeisten Faellen besser sind als die Referenz, d.h. zufaellige Kaeufe. Auch bei optimierten Parametern bliebe eine Zufallskomponente, die ist jetzt womoeglich etwas groesser. Aber das ist ja vielleicht auch gar nicht schlecht.

 

 

Da ich mich aktuell beim Aufbau meines RK3-Anteils befinde, habe ich die Formel soweit modifiziert, dass ich einen Starttag mit dem Startwert von RK3 definiert habe. (Sagen wir ganz am Anfang 0%) und einen Zielwert von 20% zum Endzeitpunkt (sagen wir Jahresende). Beide Werte und Zeitpunkte verbinde ich über eine Gerade und bestimme den Sollwert am aktuellen Tag ( HEUTE() ). Und diesen benutze ich in der Formel. Somit hab ich einen langsamen Anstieg des Sollanteils gepaart mit den Schwankungen des Ist-Wertes. Falls der Einstieg nicht zu steil ist, präferiert diese Vorgehensweise auch den Kauf bei niedrigeren Kursen.

So aehnlich gehe ich auch vor, wenn ich (hinreichend langsam) die Soll-Allokationen aendern moechte.

Entsprechend habe ich es auch versucht, als ich jetzt mit einigen RK2-ETFs angefangen habe. Das von mir beobachtete Problem war, dass die Kaufvolumina gerade am Anfang, und das heisst ggf. ueber mehrere Jahre, noch einen deutlich zweistelligen %-Anteil am Bestand haben und die Formeln dann eigentlich nur unrealistische Limits implizieren. Der Weg, erstmal virtuell Anteile fuer >= 10 k€ zu kaufen, damit schon mal im vernuenftigen Anwendungsbereich zu liegen, und diese virtuellen Kauefe dann langsam abzuschmelzen hat sich bisher bewaehrt. Die genaue Vorgehensweise habe ich jetzt ja im Eingangspost beschrieben.

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Hallo.

 

Ich verstehe diese Formal aus (1) nicht und ehrlich gesagt auch die Beispielrechnung aus (2). Den Rest lassen wir lieber mal beiseite.

 

Die Anforderung ist doch folgende. Man will für einen Mindestbetrag eine Position zukaufen. Die Position hat einen Sollwert und einen Ist-Wert. Nun will man wissen, ab wann man kaufen darf/soll. Also ein Limit setzen, wann 500 gekauft werden sollen.

Also zB

Soll: 75.000

Ist: 76.000

Zukauf: 500

Dh Ist müsste auf 74.500 fallen um mit +500 wieder auf die 75.000 zu kommen. Lösung ist also 1.500 -> 76.000-1.500 = 74.500 -> ~ -2%

 

Unter (1) steht bei der Erklärung zu RK3

(G*R*RK3 ergibt den Soll-Wert fuer D)

Dh für das Beispiel aus (2) ist der Soll-Wert für D = 75.000 -> 400.000*0,25*0,75

 

Unter (2) steht aber folgendes

bei einer dann noch vorhandenen Cashreserve von G*R-D -T = (24.000 -500) €, und 70.500 € / (70.500 +23.500) € = 0,75 = RK3.

Die Cashreserver ist Rest von RK3ist = 24.000 bzw 23.500 + 500

Was die 70.500 sind verstehe ich nicht. Ist das der Soll-Wert der Position in RK3, also die 25% von RK3? (Soll-Wert für D?)

 

 

Es tut mir wirklich leid, ich bin nicht gut in diesen Dingen und würde das gerne verstehen.

Wo liegt mein Fehler. Treffe ich schon falsche Annahmen, was die Formel eigentlich berechnen soll?

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Ohne das auf die schnelle komplett nachvollzogen zu haben, was du rechnest, ein kleines Beispiel:

 

Sagen wir du legst 100€ an, hast eine RK3 Position und willst 50% RK3, das wären dann 50€ RK1 und 50€ RK3.

Nun willst du eine Transaktion mit T=5€ genau dann ausführen, wenn damit die 50:50 Verteilung wiederhergestellt wird.

Hierzu müsste der RK3-Wert nicht wie naiv angenommen auf 45€ fallen, sondern auf 40€.

 

Denn durch die Investition von T wäre dann RK3: 40€+5€ und RK1:50€-5€ und somit beide mit 45€ wieder gleich groß.

 

Der entscheidende Punkt ist das durch den Kursverlust nicht nur die bestimmte RK3-Position sinkt, sondern auch dein Gesamtvermögen. Damit steigt dann der nicht RK3-Anteil am Gesamtvermögen.

Hoffe das hilft beim nochmaligen Nachdenken.

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Geschrieben · bearbeitet von basti_

Ok, wenn eine Position an Wert verliert, dann verliert auch der Gesamtwert. Entsprechnd ändern sich auch die Soll-Werte für die einzelnen Positionen. Meine Rechnung ist also falsch. Verstanden.

 

G*R*RK3 sollte doch aber weiterhin den Soll-Wert für D ergeben.

Für (2) ergibt sich doch daraus dann folgendes:

Errechnet wurde, dass ein Anteil von 76 auf 70 fallen muss, dh die Gesamte Position fällt von 76.000 auf 70.000 -> 6.000 Verlust.

G ist also nicht mehr 400.000 sondern 394.000. R und RK3 sind unverändert.

-> 394.000*0,25*0,75 = 73.875

Somit ist der (neue) Soll-Wert für D 73.875

 

Wo sehe ich diese 73.875? Müssten die 70.500 nicht eigentlich 73.875 sein?

Wie sieht den die Herleitung der Formel aus? Eventuell hilft mir das zu verstehen wie es funktioniert.

Vielleicht habe ich doch nicht verstanden was dK ist. Das ist doch der Wert (in Prozent) um den sich meine Position (also nicht RK3 gesamt und auch nicht G sondern nur die eine Position in RK3) ändern muss, damit ich für den Betrag T diese Position nachkaufen soll/muss.

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Geschrieben

Ok, wenn eine Position an Wert verliert, dann verliert auch der Gesamtwert. Entsprechnd ändern sich auch die Soll-Werte für die einzelnen Positionen. Meine Rechnung ist also falsch. Verstanden.

 

G*R*RK3 sollte doch aber weiterhin den Soll-Wert für D ergeben.

Für (2) ergibt sich doch daraus dann folgendes:

Errechnet wurde, dass ein Anteil von 76 auf 70 fallen muss, dh die Gesamte Position fällt von 76.000 auf 70.000 -> 6.000 Verlust.

G ist also nicht mehr 400.000 sondern 394.000. R und RK3 sind unverändert.

-> 394.000*0,25*0,75 = 73.875

Somit ist der (neue) Soll-Wert für D 73.875

 

Wo sehe ich diese 73.875? Müssten die 70.500 nicht eigentlich 73.875 sein?

Wie sieht den die Herleitung der Formel aus? Eventuell hilft mir das zu verstehen wie es funktioniert.

Vielleicht habe ich doch nicht verstanden was dK ist. Das ist doch der Wert (in Prozent) um den sich meine Position (also nicht RK3 gesamt und auch nicht G sondern nur die eine Position in RK3) ändern muss, damit ich für den Betrag T diese Position nachkaufen soll/muss.

 

(Der Position wird virtuell der Anteil R am Gesamtwert G zugeordnet. Innerhalb dieses Anteils G*R wird dann der Soll-Depotwert ermittelt, bei dem der RK3-Anteil genau der Soll-Allokation G*R*RK3 dieser Position entspräche, und zwar vor einer Transaktion mit dem Volumen T. Dieser Soll-Depotwert wird dann ins Verhältnis gesetzt zum Ist-Depotwert D dieser RK3-Position. Dieser Ansatz beinhaltet die implizite Annahme, dass auch die anderen RK3-Positionen die gleichen Kursänderungen dK erfahren.)

 

Aufgrund dieser impliziten Annahme wäre G nach Kursverlust: 400000€ * 0,75 * 70€ / 76€ + 400000€ * 0,25 = 376315€ -----> 376315€ *0,75*0,25 = 70559 ungefähr 70500 (evtl. durch Rundungsfehler)

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Geschrieben · bearbeitet von basti_

Ok, danke. Das erklärt die Beispielrechnung.

Dann stellt sich aber die Frage, ob es wirklich sinnvoll ist dK für komplett RK3 zu ermittlen und nicht nur für die einzelne Position in RK3.

 

Das es sinnvoll ist so zu agieren zeigen Abb1 und Abb2. Man soll/muss aber gewisse Vorgaben einhalten und das sind a) eine Einzelposition in RK3 sollte nicht unter 10k sein und b) der RK3 Anteil insgesamt sollte zwischen 10 und 90% liegen.

Habe ich diesen Teil dann wenigstens richtig verstanden?

 

 

edit:

Jetzt habe ich leider noch eine Frage zu dem angehängten Excel. Auf dem Blatt 2 "Limitermittlung" werden mir für die Zeile 17 auch Werte kleiner 0,5k€ angezeigt. Ich vermute aber, dass das ein Excel Fehler ist, da die Formel für diese Spalte lautet:

= MAX(Kauf_min; GesWert*J$9%*prozRK3%*(1-prozRK3%)*(5-J$16)%)

Dh doch eigentlich, hier sollte der größte Wert der aufgelisteten Werte stehen. Also a) Kauf_min, welchen ich unverändert auf 0,5k€ belassen habe oder b) der errechnete Wert -> GesWert*J$9%*prozRK3%*(1-prozRK3%)*(5-J$16)%

 

post-17736-0-57795300-1474634318_thumb.jpg

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Geschrieben

Ich erkläre mal die Strategie zum besseren Verständnis. Was Holzmeier macht ist folgendes:

Er kauft durch das Einstellen seiner Limits amerikanische Optionen Call (Kaufoption), Put (Verkaufsoption) welche ITM (in the money) sind.

Er löst die Optionen ein sobald sie ATM (at the money) sind, ansonsten lässt er sie verfallen.

Der Mehrwert ergibt sich aus den eingesparten Optionsprämien, genauer nur dem Zeitwert, da sich der innere Wert in diesem Fall nicht realisieren lässt.

Ich kenne den Zeitaufwand nicht, aber ab einer gewissen Anzahl an "Optionen" könnte ein akzeptabler Stundenlohn entstehen.

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