Effizienzmarkthypothese: Warum es so schwer ist, den Markt zu schlagen

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Die Effizienzmarkthypothese besagt, dass Wertpapierpreise die verfügbaren Informationen schnell und weitgehend vollständig widerspiegeln. Wenn das stimmt, lässt sich der Markt nicht systematisch mit öffentlich bekannten Informationen schlagen, zumindest nicht nach Kosten. Die Hypothese ist eine der am besten untersuchten Ideen der Finanzwirtschaft, und die Antwort der Forschung ist differenzierter als „ja“ oder „nein“.

Was die Hypothese genau behauptet

Fama (1970) hat die Idee in einem einflussreichen Übersichtsartikel geordnet. Ein Markt heißt effizient, wenn die Preise die verfügbaren Informationen „voll widerspiegeln“. Was als verfügbar gilt, unterscheidet drei Formen:

Wichtig ist, was die Hypothese nicht sagt: Sie behauptet nicht, dass Preise immer „richtig“ sind, dass es keine Blasen gibt oder dass niemand je den Markt schlägt. Sie sagt nur, dass sich Abweichungen nicht systematisch und vorhersagbar ausnutzen lassen. Wer den Markt schlägt, hatte nach der Hypothese Glück oder trug ein Risiko, das entlohnt wird.

Ein bekanntes Paradox geht auf Sanford Grossman und Joseph Stiglitz zurück: Wären Märkte vollkommen effizient, lohnte es sich nicht, Informationen zu sammeln und zu analysieren. Dann würde es niemand tun, und die Preise könnten die Informationen nicht mehr widerspiegeln. Märkte müssen also gerade so ineffizient sein, dass sich die Arbeit der Analysten bezahlt macht, aber nicht mehr.

Die Arithmetik des aktiven Managements

Das stärkste Argument für Indexfonds braucht die Effizienzmarkthypothese gar nicht. Sharpe (1991) zeigte mit einfacher Rechnung: Alle Anleger zusammen halten den Markt. Die passiven Anleger erzielen vor Kosten die Marktrendite, also müssen auch die aktiven Anleger zusammen vor Kosten die Marktrendite erzielen. Nach Kosten liegen die aktiven im Durchschnitt darunter, weil sie mehr zahlen.

French (2008) hat die Kosten des aktiven Investierens am US-Aktienmarkt geschätzt: Im Mittel der Jahre 1980 bis 2006 gaben Anleger jedes Jahr 0,67 % des gesamten Marktwerts für die Suche nach überlegenen Renditen aus. Ein typischer Anleger hätte seine Rendite um 67 Basispunkte pro Jahr steigern können, wenn er passiv in den Markt investiert hätte.

Was für effiziente Märkte spricht

• Fonds schlagen den Markt selten dauerhaft. Fama und French (2010) zeigen, dass das Gesamtportfolio der aktiven US-Aktienfonds nahe am Markt liegt und die hohen Kosten voll bei den Anlegern ankommen. Simulationen legen nahe, dass nur wenige Fonds genug Rendite erzielen, um ihre Kosten zu decken.
• Erfolge sind kaum beständig. Carhart (1997) findet, dass sich die Beständigkeit von Fonds-Erfolgen weitgehend durch Kosten und den Momentum-Effekt erklären lässt.
• Kurse reagieren schnell. Neue öffentliche Informationen sind meist innerhalb kurzer Zeit im Preis; wer erst in der Zeitung davon liest, ist zu spät.
• Prognosen scheitern außerhalb der Stichprobe. Welch und Goyal (2008) prüften die bekannten Variablen zur Vorhersage der Aktienrendite: Die meisten sagten über 30 Jahre weder in noch außerhalb der Stichprobe gut voraus und hätten einem Anleger beim Market Timing nicht geholfen.

Was dagegen spricht: Anomalien und Übertreibungen

Shiller (1980) verglich Aktienkurse mit dem Barwert der später tatsächlich gezahlten Dividenden. Dieser „ex post rationale“ Preis verläuft sehr glatt, die echten Kurse schwanken viel stärker. Ein einfaches Modell effizienter Märkte passt dazu nur, wenn man annimmt, dass die Erwartungen an die Dividenden viel stärker schwanken, als die Dividenden es je taten.

Dazu kommen Anomalien: Muster, die nach einfachen Modellen nicht existieren dürften. Das bekannteste ist Momentum: Jegadeesh und Titman (1993) zeigten, dass Aktien, die in den vergangenen 3 bis 12 Monaten gut liefen, in den folgenden Monaten weiter besser abschnitten als die Verlierer; ein Teil des Vorsprungs bildet sich in den Folgejahren zurück. Weitere Beispiele sind der Value-Effekt, der Größeneffekt und die Low-Volatility-Anomalie.

Ob eine Anomalie Ineffizienz zeigt oder eine Risikoprämie, ist oft nicht zu entscheiden: Jeder Test der Markteffizienz prüft zugleich ein Modell dafür, welche Rendite für ein Risiko angemessen ist. Fama nannte das das Problem der verbundenen Hypothese (Joint Hypothesis Problem).

Verhaltensökonomie: Warum Menschen vom rationalen Modell abweichen

Die Effizienzmarkthypothese braucht nicht, dass jeder Anleger rational ist, sondern nur, dass Fehler sich ausgleichen oder von Arbitrageuren ausgenutzt werden. Die Verhaltensökonomie zeigt aber systematische Fehler, die sich nicht ausgleichen. Kahneman und Tversky (1979) beschrieben mit der Prospect Theory, dass Menschen Verluste stärker gewichten als gleich große Gewinne und Wahrscheinlichkeiten verzerrt wahrnehmen. Barber und Odean (2000) zeigten an Zehntausenden Depots, dass Privatanleger zu viel handeln und dadurch Rendite verlieren. Sie erklären dieses Muster mit Selbstüberschätzung.

Solche Fehler schaffen nicht automatisch Gewinnchancen für andere: Wenn Arbitrage riskant oder teuer ist, können Fehlbewertungen lange bestehen bleiben. Für den einzelnen Anleger ist die wichtigste Konsequenz deshalb nicht, die Fehler anderer auszunutzen, sondern die eigenen zu vermeiden, etwa mit festen Regeln für Sparplan und Rebalancing.

Verschwinden Anomalien, wenn man sie kennt?

Eine direkte Probe haben McLean und Pontiff (2016) gemacht. Sie untersuchten 97 Variablen, die laut veröffentlichter Forschung Aktienrenditen vorhersagen. Außerhalb der ursprünglichen Stichprobe waren die Renditen der Strategien 26 % niedriger, nach der Veröffentlichung 58 % niedriger. Die erste Zahl deutet auf Zufallsfunde durch Data Mining hin, die Differenz von 32 % darauf, dass Anleger die veröffentlichten Muster handeln und damit abschwächen.

Das passt zu einem Markt, der nicht perfekt, aber anpassungsfähig ist: Ineffizienzen existieren, werden entdeckt und schrumpfen dann. Für Privatanleger, die Anomalien erst aus Büchern kennen, bleibt meist wenig übrig, erst recht nach Kosten.

Mehr zur Frage, wie viele Entdeckungen echte Effekte sind, steht im Artikel Backtest-Overfitting.

Für Fortgeschrittene: Glück oder Können?

Wie oft schlägt ein Fondsmanager den Markt allein durch Zufall? Ein einfaches Gedankenexperiment: 1.000 Manager werfen jedes Jahr eine Münze; Kopf heißt „schlägt den Markt“.

Die Statistik dahinter ist die Binomialverteilung. Die Forschung geht genauso vor, nur mit echten Renditen: Fama und French (2010) vergleichen die Verteilung der geschätzten Alphas aller Fonds mit Verteilungen, die per Bootstrap unter der Annahme entstehen, dass kein Fonds echtes Können hat. Erst wenn die echten Ergebnisse in den Rändern deutlich von den simulierten abweichen, spricht das für Können. Vor Kosten finden sie Hinweise auf echte Über- und Unterlegenheit in den äußersten Rändern, nach Kosten kaum.

Was das für Anleger heißt

• Kosten zählen sicher, Alpha unsicher: Niedrige Kosten sind die einzige Rendite, die man im Voraus kennt.
• Breit streuen: Wer den Markt nicht schlagen kann, sollte ihn wenigstens vollständig halten (siehe Weltportfolio).
• Faktoren bewusst wählen: Value, Größe oder Momentum lassen sich gezielt und günstig abbilden. Egal ob man die Prämie als Risikoentgelt oder als Fehlbewertung sieht, sie kann lange ausbleiben.
• Eigene Ideen ehrlich testen: Eine Strategie, die nur im Backtest funktioniert, beruht meist auf Overfitting. Test außerhalb der Stichprobe und realistische Kosten sind Pflicht.

Malkiel (2003) fasst die Debatte so zusammen: Die Märkte sind effizienter und weniger vorhersagbar, als viele neuere akademische Arbeiten nahelegen.

So rechnet Portfolio Lab

Portfolio Lab macht keine Aussage darüber, ob Märkte effizient sind, gibt dir aber Werkzeuge, Strategien selbst zu prüfen: Die Taktische Allokation testet gleitende Durchschnitte, Momentum-Rotation, Dual Momentum und andere Regeln historisch; die Optimierung kann rollierend außerhalb der Stichprobe rechnen; die Faktorenanalyse zeigt, ob das Alpha eines Fonds nach Faktoren übrig bleibt. Die taktischen Modelle berechnen ihre Signale nur mit Kursen bis zum jeweiligen Monatsende und setzen sie zum Schlusskurs dieses Monats um: ohne Blick in die Zukunft, aber ohne Verzögerung bei der Ausführung. Details stehen in der Methodik der taktischen Allokation.

Dieser Artikel erklärt eine Methode; er ist keine Anlage- oder Steuerberatung. Zahlenbeispiele sind vereinfacht und gerundet. Alle Begriffe im Glossar.