Taktik-Methodik: wie die elf taktischen Modelle rechnen

Vertiefung13 Min. Lesezeit · aktualisiert am 26. Oktober 2026 · 15 Quellen

Diese Taktik-Methodik beschreibt die elf Modelle der Seite Taktische Allokation: wie aus Kursen bis zum Monatsende ein Signal entsteht, welche Voreinstellungen gelten, wohin das Geld geht, wenn ein Modell aussteigt, und wie das Ergebnis mit Kaufen und Halten verglichen wird.

Grundregeln für alle Modelle

• Monatsbasis: Alle Modelle bestimmen ihre Zielgewichte zu Monatsenden für die Wertpapiere eines Portfolios aus dem Raster; dessen Gewichte sind die Basisgewichte. Die meisten Signale rechnen mit Monatsendkursen; Adaptive Allocation nutzt für die Kovarianz auch Tagesrenditen, das Regime-Modell Wochenrenditen.
• Keine Vorausschau: Die Zielgewichte eines Monatsendes nutzen nur Kurse bis zu diesem Datum.
• Umsetzung: zum Schlusskurs desselben Monatsendes (Voreinstellung, wie in den meisten Studien) oder wahlweise einen Monat später, danach monatlich auf die jeweils gültigen Zielgewichte zurückgesetzt.
• Cash: Was ein Modell nicht investiert, liegt im Ausweich-Asset. Das ist ein Ticker deiner Wahl oder, ohne Ticker, verzinstes Cash: zeitabhängiger Geldmarktzins (Voreinstellung) oder ein fester Zins (Voreinstellung 2 % p. a.).
• Vergleich: Kaufen und Halten der Basisgewichte, monatlich rebalanciert, ab der ersten Umsetzung. Die Kennzahlen des Modells nutzen diese Variante als Benchmark.
• Handelskosten: wahlweise ein Satz je Order in Prozent des gehandelten Betrags (0 bis 2 %, Voreinstellung 0), für Modell und Vergleich gleich, auch für den Startkauf. Ein Hinweis nennt die Summe beider Läufe.

Steuern rechnet die Taktik-Seite nicht, Handelskosten nur mit dem eingestellten Satz. Die Zahl der Wechsel zeigt, wie oft sich die Zielallokation geändert hat, und gibt so einen Hinweis auf Kosten und Steuern in der Praxis.

Gleitender Durchschnitt

Jedes Wertpapier bleibt mit seinem Basisgewicht investiert, solange sein Monatsschlusskurs über dem Durchschnitt der letzten N Monatsschlusskurse liegt (Voreinstellung 10 Monate, wählbar 2 bis 24). Liegt er darunter, geht genau dieser Teil in Cash. Die Regel mit zehn Monaten hat Faber (2007) bekannt gemacht.

Dual Momentum und Relative Stärke

Dual Momentum (Antonacci 2014) vergleicht die Rendite jedes Wertpapiers über die letzten 12 Monate (wählbar 1 bis 24). Gehalten werden die besten N (Voreinstellung 1) mit je 1/N. Mit absolutem Momentum (voreingestellt) zählt ein Platz nur, wenn das Wertpapier im selben Zeitraum mehr gebracht hat als das Ausweich-Asset; sonst geht dieser Anteil in Cash. Das absolute Kriterium entspricht dem Time-Series-Momentum von Moskowitz u. a. (2012).

Relative Stärke mittelt die Renditen über mehrere Fenster, voreingestellt 1, 3, 6 und 12 Monate (wählbar aus 1, 3, 6, 9, 12), und hält die besten zwei, ohne absoluten Filter. Mehrere Fenster glätten das Signal gegenüber einem einzigen Lookback.

Zielvolatilität

Das Modell misst die Volatilität des Basisportfolios über die letzten 6 Monatsrenditen (wählbar 3 bis 36) und skaliert den investierten Anteil so, dass die Schwankung dem Ziel entspricht (Voreinstellung 10 % p. a.). Der Anteil ist nach oben durch die maximale Investitionsquote begrenzt (Voreinstellung 100 %; bis 200 % heißt Kredit zum Cash-Zins). Die Idee untersuchen Moreira und Muir (2017).

Adaptive Allocation

Nach Butler u. a. (2012): Jeden Monat wählt das Modell die besten drei Wertpapiere nach Momentum über 6 Monate (wählbar 1 bis 12) und gewichtet sie nach Risiko, voreingestellt mit minimaler Varianz (ohne Leerverkäufe), alternativ nach inverser Volatilität oder gleich. Die Kovarianz stammt aus den letzten 60 Tagesrenditen (20 bis 250), wenn Tageskurse vorliegen, sonst aus den letzten 12 Monatsrenditen. Mit absolutem Filter geht das Gewicht eines ausgewählten Wertpapiers, das Cash nicht schlägt, in Cash.

Bewertung nach Shiller-CAPE

Das Bewertungsmodell legt nur einen Teil ins Basisportfolio, abhängig vom Perzentil des Shiller-CAPE in seiner bisherigen Geschichte: dem Anteil aller Monate bis dahin mit einem CAPE nicht höher als heute (frühestens nach 120 Monaten Historie). Das Signal wird um einen Monat verzögert, weil Unternehmensgewinne erst später bekannt werden. Verwendet wird das CAPE des S&P 500, auch als Näherung für andere Märkte. Den Zusammenhang zwischen Bewertung und späteren Renditen zeigen Campbell und Shiller (1998); siehe Shiller-KGV.

Rotationsmodelle mit Breadth Momentum

Vier Modelle rotieren zwischen den Wertpapieren des Portfolios und einem defensiven Teil. Drei stammen von Wouter Keller und Jan Willem Keuning und setzen auf Breadth Momentum, also die Marktbreite als Signal: Es zählt nicht nur das Momentum einzelner Märkte, sondern auch, wie viele Märkte zugleich schwach sind. Je mehr, desto mehr Geld geht in den defensiven Teil. Das vierte, Accelerating Dual Momentum, ist eine Variante von Dual Momentum aus einem Blogbeitrag. Alle vier rechnen mit Monatsendkursen bis zum Signaldatum und schichten wie die übrigen Modelle zum Schlusskurs desselben Monatsendes oder einen Monat später um.

„Top“ ist höchstens die Zahl der Wertpapiere im Portfolio; bei einem kleinen Portfolio setzt die Seite den Wert entsprechend herab.

Protective Asset Allocation (PAA)

Nach Keller und Keuning (2016) misst das Modell für jedes der N Wertpapiere das Momentum als Abstand des Kurses zu seinem gleitenden Durchschnitt: Kurs / SMA(L) − 1. SMA(L) mittelt die letzten L + 1 Monatsendkurse einschließlich des aktuellen (bei L = 12 also 13 Kurse), so beschreibt Keller (2022) den SMA(12). Zählt n die Wertpapiere mit positivem Momentum, bestimmt der Schutzfaktor a (0 niedrig, 1 mittel, 2 hoch; voreingestellt 2) den Anleiheanteil BF, der ins Ausweich-Asset geht. Der Rest verteilt sich zu gleichen Teilen auf die besten min(n; Top) Wertpapiere mit positivem Momentum. Den Lookback L kannst du von 1 bis 24 Monate wählen.

Je höher a, desto früher schützt das Modell: Mit a = 0 sinkt der Aktienanteil linear mit jedem schwachen Wertpapier, mit a = 2 liegt bei zwölf Wertpapieren schon alles in Anleihen, sobald nur noch sechs über ihrem Durchschnitt notieren.

Vigilant Asset Allocation (VAA)

Keller und Keuning (2017) ersetzen den gleitenden Durchschnitt durch das schnellere 13612W-Momentum: eine gewichtete Summe der Renditen über 1, 3, 6 und 12 Monate mit den Gewichten 12, 4, 2 und 1. Jede Rendite wird so auf ein Jahr hochgerechnet, und der letzte Monat zählt am meisten; die Formel steht so auch in Keller (2022). Ein Wertpapier mit 13612W ≤ 0 gilt als schlecht. Mit der Voreinstellung Breite B = 1 heißt das: Sind alle Wertpapiere positiv, hält das Modell das beste (Top 1, wählbar); ist auch nur eines schlecht, geht alles in den defensiven Teil. Mit größerem B steigt der defensive Anteil um 1/B je schlechtem Wertpapier, und der Rest geht zu je 1/T in die besten T Wertpapiere.

Defensive Asset Allocation (DAA)

Keller und Keuning (2018) trennen das Signal von der Auswahl: Ein eigenes Canary Universe aus Signal-Tickern, hier Kanarien genannt, entscheidet über den defensiven Anteil. Im Aufsatz sind das Schwellenländer-Aktien und ein Anleihen-Aggregat (VWO und BND, ersatzweise EEM und AGG). b zählt die Kanarien mit 13612W ≤ 0, der defensive Anteil ist b/B. Voreingestellt ist B gleich der Zahl der Kanarien; bei zwei Kanarien sind es also 0, 50 oder 100 %. Der Rest geht zu je 1/T in die besten Wertpapiere nach 13612W (Voreinstellung T = 6). Die Kanarien werden nur beobachtet, nicht gehalten; ihre Kurse lädt die Seite zusätzlich. Laut der Kurzfassung ist der Cash-Anteil der DAA im Schnitt oft weniger als halb so hoch wie bei der VAA.

Accelerating Dual Momentum (Blogbeitrag)

Diese Variante von Dual Momentum stammt nicht aus einer Fachveröffentlichung, sondern aus einem Blogbeitrag von Engineered Portfolio (2018); die Seite kennzeichnet sie deshalb als Blog-Regel. Der Score jedes Wertpapiers ist das Mittel seiner Renditen über 1, 3 und 6 Monate (im Beitrag die Summe, mit gleicher Rangfolge und gleichem Vorzeichen). Gehalten wird das Wertpapier mit dem höchsten Score, wenn dieser positiv ist, sonst das Ausweich-Asset. Anders als bei Dual Momentum nach Antonacci (2014) ist also null und nicht das Ausweich-Asset die absolute Schwelle, und die kürzeren Fenster reagieren schneller. Im Beitrag wechselt das Modell zwischen dem S&P 500 und internationalen Nebenwerten, mit langlaufenden US-Staatsanleihen als Ausweich-Asset.

Defensiver Teil, Rundung und Abweichungen vom Original

• Wohin der defensive Teil geht: bei PAA ins Ausweich-Asset. Bei VAA und DAA in den Kandidaten mit dem höchsten 13612W. Kandidaten sind das Ausweich-Asset oder bis zu sechs defensive Bausteine, die du zusätzlich angibst (im Original kurz- und mittellaufende US-Staatsanleihen und Unternehmensanleihen: SHY, IEF und LQD). Ohne Angabe ist das Ausweich-Asset der einzige Kandidat.
• Rundung: Ergibt (1 − b/B) · T keine ganze Zahl, rundet die Seite die Zahl der Risiko-Plätze ab; der defensive Anteil steigt dann auf das nächste Vielfache von 1/T. Mit den Voreinstellungen tritt das nicht auf.
• Schlecht heißt ≤ 0: Ein 13612W von genau null zählt bei VAA und DAA als schlecht; bei PAA zählt nur ein positives Momentum als gut.
• Währung: Alle Kurse, auch die der Kanarien, rechnet die Seite in die Basiswährung um. Ein US-Fonds hat in Euro ein anderes Momentum als in Dollar; die Signale können deshalb vom Original abweichen.
• Historie: Kanarien und defensive Bausteine verkürzen den Zeitraum, wenn ihre Kurse später beginnen als die des Portfolios. Vor dem ersten Signal braucht PAA L + 1 Monatsendkurse, VAA und DAA 13, Accelerating Dual Momentum 7.

Regime (Hidden-Markov-Modell)

Das Regime-Modell schätzt ein Gaußsches Hidden-Markov-Modell nach Hamilton (1989) auf den Log-Renditen des Basisportfolios oder eines Signal-Tickers: Zwei oder drei Regime unterscheiden sich in Mittel und Volatilität, „Turbulent“ ist das Regime mit der höchsten Volatilität. Geschätzt wird ohne Vorgriff: erstmals am ersten Monatsende mit 260 Wochenrenditen (fünf Jahre) bzw. 120 Monatsrenditen (zehn Jahre), danach an jedem 12. Monatsende neu mit allen Daten bis dahin. Dazwischen rechnet das Modell nur den Hamilton-Filter weiter, also die Wahrscheinlichkeit des turbulenten Regimes mit Renditen bis zum Monatsende. Diese gefilterte Wahrscheinlichkeit P(Turbulent) steuert den Anteil im Basisportfolio, der Rest liegt im Ausweich-Asset.

Liegen nur Monatskurse vor, rechnet das Modell mit Monatsrenditen und weist darauf hin. Vor der ersten Schätzung gibt es kein Signal; Modell und Kaufen und Halten beginnen deshalb erst nach fünf bzw. zehn Jahren Kurshistorie im gewählten Zeitraum. Mit der anteiligen Regel ändert sich die Allokation fast jeden Monat. Handelskosten fallen dann entsprechend oft an. Schätzung, Startwerte, Filter und Grenzen beschreibt die Methodik Regime; im Rückblick mit der ganzen Historie zeigt die Seite Regime dasselbe Modell für eine einzelne Kursreihe.

Ergebnisse lesen

• Kennzahlen: wie im Backtest, mit Kaufen und Halten als Benchmark. Beta, Alpha und Capture Ratios zeigen, wie viel vom Markt das Modell mitnimmt (Definitionen in der Methodik der Kennzahlen).
• Wertentwicklung und Drawdowns: beide Varianten ab dem ersten Signal; Trendmodelle sollen vor allem die tiefen Rückgänge verkürzen.
• Allokation: die Zielgewichte je Monat als gestapelte Fläche; ein Anteil über 100 % (Zielvolatilität mit Hebel) erscheint als negativer Cash-Anteil.
• Aktuelles Signal: die Allokation zum letzten Monatsende und die letzten zwölf Monate. Läuft der Monat noch, ist das Signal vorläufig: mit Kursen bis heute, endgültig erst zum Monatsende.
• Signal im Detail (Rotationsmodelle): Score jedes Wertpapiers, der defensiven Kandidaten und der Kanarien zum letzten Monatsende, dazu die Zahl der positiven Werte, die Breite B und der defensive Anteil.
• Regime (Regime-Modell): P(Turbulent) je Monatsende mit der Schwelle, die Regime zum letzten Monatsende mit Mittel und Volatilität p. a., erwarteter Dauer und Wahrscheinlichkeit, die Übergangsmatrix sowie Zahl und Datum der Schätzungen.

Was die Forschung zeigt

Trendregeln haben eine lange Geschichte: Hurst u. a. (2017) finden für Trendfolge über mehr als ein Jahrhundert und viele Märkte positive Ergebnisse in fast jeder Dekade, besonders in Krisen. Faber (2007) zeigt für fünf Anlageklassen, dass die Zehn-Monats-Regel die Drawdowns deutlich senkte. Für Volatilitätssteuerung finden Moreira und Muir (2017) höhere Sharpe Ratios vieler Faktoren, Harvey u. a. (2018) vor allem weniger extreme Verluste bei Aktien. Momentum zwischen Wertpapieren kann dagegen nach Bärenmärkten heftig einbrechen, wenn sich der Markt schnell erholt (Daniel und Moskowitz 2016). Keines dieser Ergebnisse ist eine Garantie. Die Seite zeigt, wie sich eine Regel mit deinen Wertpapieren und deinem Zeitraum verhalten hätte.

Grenzen

• Signal und Umsetzung am selben Monatsschlusskurs (Voreinstellung) sind leicht optimistisch: In der Praxis kommt man frühestens am nächsten Handelstag in den Markt. „Einen Monat später“ ist die vorsichtige Gegenprobe: Ein Modell, das dabei viel verliert, lebt von genauem Timing.
• Steuern auf realisierte Gewinne zieht die Seite nicht ab, Gebühren nur als fester Satz. Prüfe ein Modell im Backtest mit Zeitplan aus einer Datei, dort mit Ordergebühren, Spread und Steuern.
• Parameter, die rückblickend am besten waren, beruhen meist auf Overfitting (Backtest-Overfitting).
• Trendmodelle verlieren in Seitwärtsmärkten durch Fehlsignale; ihr Nutzen zeigt sich vor allem in langen Abwärtsphasen.
• Die Rotationsmodelle haben ihre Autoren auf breiten Universen aus vielen Märkten entwickelt und abgestimmt. Mit wenigen Wertpapieren eines eigenen Portfolios wirkt die Breadth-Momentum-Regel anders: Ein einzelnes schwaches Wertpapier wiegt dann schwer.
• Das Regime-Modell erkennt ein turbulentes Regime erst nach einigen schwachen oder stark schwankenden Wochen, und seine Regime sind nach der Volatilität benannt, nicht nach der Konjunktur. Neuschätzungen können die Parameter spürbar verschieben (Grenzen des Regime-Modells).

Diese Seite beschreibt, wie Portfolio Lab rechnet; Ergebnisse aus der Vergangenheit sind keine Prognose. Alle Begriffe im Glossar.