Wer heute mit Vermögensaufbau anfängt, bekommt eine erstaunlich eindeutige Antwort: breit streuen, Welt-ETF kaufen, besparen, nicht weiter darüber nachdenken. Die Idee dahinter ist vernünftig — niemand weiß, welches Unternehmen in zwanzig Jahren zu den Gewinnern gehört. Also besitzt man möglichst viele.
Diversifikation und vollständige Marktabdeckung sind nicht dasselbe. Ein Portfolio aus 100 Titeln kann breit gestreut sein, ohne den ganzen Markt abzubilden — und ein Index mit 1.300 Titeln kann ein Viertel seines Gewichts in sieben Unternehmen tragen. Dieser Artikel baut aus 100 Aktien einen regelbasierten Gegenentwurf und prüft ihn in drei Marktregimen.
Ein Hinweis, der nach vorn gehört: Ein exakter Backtest dieser Strategie ist mit frei verfügbaren Daten nicht seriös möglich — dafür bräuchte es Point-in-Time-Daten inklusive später insolventer Unternehmen. Was hier steht, ist ein Kontrolltest mit einem transparenten Stellvertreter, dem S&P 500 Momentum Index. Er ist nicht diese Strategie. Er testet ihren Kern.
Der IrrtumWas bedeutet Diversifikation wirklich?
Die klassische Portfoliotheorie unterscheidet zwischen systematischem und unsystematischem Risiko. Unternehmensspezifische Risiken lassen sich diversifizieren. Ein Produktionsstandort brennt ab. Ein Medikament scheitert in einer Studie. Ein CEO begeht Bilanzbetrug. Ein Wettbewerber bringt ein überlegenes Produkt auf den Markt.
Wer nur eine Aktie besitzt, ist diesen Ereignissen vollständig ausgeliefert. Wer zehn, zwanzig oder fünfzig voneinander ausreichend unabhängige Unternehmen besitzt, reduziert ihre Bedeutung für das Gesamtportfolio drastisch.
Das allgemeine Marktrisiko verschwindet dagegen nicht. Eine Rezession, stark steigende Zinsen, eine Finanzkrise oder eine Neubewertung des gesamten Aktienmarktes treffen auch ein Portfolio mit 2.000 Aktien.
Bereits die ältere Literatur zeigte deshalb einen stark abnehmenden Grenznutzen zusätzlicher Positionen. Der grundlegende Verlauf bleibt derselbe: Die ersten zusätzlichen Aktien reduzieren das Einzelwertrisiko enorm, danach flacht die Kurve immer stärker ab.
Das bedeutet nicht:
Ab Aktie Nummer 41 gibt es keinerlei Diversifikation mehr. Es bedeutet:
Aktie Nummer 41 bringt wesentlich weniger zusätzliche Risikoreduktion als Aktie Nummer 2. Genau dieser Grenznutzen wird in der heutigen ETF-Diskussion gelegentlich übersehen.
Es entsteht schnell der Eindruck:
1.300 Aktien seien zwangsläufig wesentlich besser diversifiziert als 100 Aktien. Das muss nicht stimmen. Denn die Anzahl der Positionen sagt wenig darüber aus, wie das Kapital tatsächlich verteilt ist.
Die KonzentrationKönnen 1.300 Aktien ein Klumpenportfolio sein?
Ein kapitalisierungsgewichteter Index versucht nicht, Risiken gleichmäßig zu verteilen. Er bildet den Markt entsprechend des Börsenwertes seiner Unternehmen ab. Wird Nvidia größer, wächst Nvidia automatisch im Index. Wird Microsoft relativ kleiner, sinkt Microsoft.
Das ist eines der elegantesten Merkmale von Market-Cap-Weighting. Es führt aber zu einem wichtigen Ergebnis:
Marktgewichtung ist nicht dasselbe wie Risikogewichtung. Wenn wenige Unternehmen einen immer größeren Teil der gesamten Marktkapitalisierung ausmachen, entsteht automatisch eine entsprechende Konzentration im Index.
Damit wird die übliche Aussage „Ich besitze 1.300 Aktien und bin deshalb maximal diversifiziert“ zumindest erklärungsbedürftig. Entscheidend ist nicht nur, wie viele Namen im Depot stehen. Entscheidend ist:
Wie viel Risiko trägt jeder einzelne Name?
Die MesslatteWarum ist ein Weltindex so schwer zu schlagen?
An dieser Stelle wäre es zu einfach, daraus zu schließen, dass man einfach 100 vernünftig verteilte Einzelaktien kaufen sollte. Denn ein Weltindex löst ein anderes Problem ausgesprochen elegant:
Er stellt sicher, dass der Anleger die zukünftigen Gewinner besitzt. Die langfristigen Aktienrenditen sind extrem ungleich verteilt. Ein relativ kleiner Teil aller Aktien erzeugt einen großen Teil des langfristigen Vermögenszuwachses.
Das ist ein starkes Argument für Welt-ETFs:
Man muss nicht wissen, welches Unternehmen das nächste Nvidia wird. Man besitzt es automatisch. Das passive Portfolio sagt:
„Ich weiß nicht, welche Aktien zu den wenigen extremen Gewinnern gehören werden. Deshalb kaufe ich alle.“ Unser Alpha-100-Modell würde dagegen sagen:
„Ich versuche, Gewinner nicht vorherzusagen, bevor irgendein Signal existiert. Ich versuche aber, auf entstehende Gewinner systematisch früher und stärker zu reagieren als ein marktkapitalisierungsgewichteter Index.“
Das ist etwas anderes als klassische Unternehmensanalyse. Wir müssen nicht im Jahr 2002 wissen, dass Netflix eines Tages Streaming dominieren wird. Wir müssen lediglich erkennen, dass Netflix beginnt, den Markt nachhaltig zu übertreffen.
Der GrenznutzenWas bringt jede weitere Aktie im Depot noch?
Die Schwankung eines Portfolios fällt bis etwa 20 bis 30 Titel steil und danach kaum noch. Der Schritt von 100 auf 1.300 Titel senkt sie um rund 0,25 Prozentpunkte — alles Weitere ist Marktrisiko und lässt sich nicht wegdiversifizieren.
Modellrechnung mit 30 % Einzelaktien-Schwankung und einer mittleren Korrelation von 0,20, bewusst einfach gehalten, um die Größenordnung zu zeigen:
Die letzten 1.200 Aktien kaufen ein Viertel Prozentpunkt. Sie sind nicht falsch — sie sind nur kein Diversifikationsargument mehr.
Zwei verbreitete Verwechslungen
Erstens: mehr Titel sind nicht mehr Streuung. Die Schwankung eines gleichgewichteten Portfolios fällt bis etwa 20 bis 30 Titel steil und danach kaum noch. Von 100 auf 1.300 Titel gewinnst du rund 0,25 Prozentpunkte — der Rest ist Marktrisiko, das sich nicht wegstreuen lässt.
Zweitens: ein ETF optimiert nichts. Ein marktkapitalisierungsgewichteter Index bildet ab, was der Markt gerade teuer bewertet: Gewichtung = Kurs × Anzahl Aktien. Das ist eine Abbildungsregel, keine Risikoregel — und das Gegenteil einer Optimierung auf der Effizienzkurve.
Die Folge: Steigt ein Unternehmen stark, wächst sein Gewicht automatisch. Nicht weil es sicherer geworden wäre, sondern weil es teurer geworden ist. So kann ein Index mit 1.300 Titeln ein Viertel seines Gewichts in sieben Unternehmen tragen.
Der BegriffWas bedeutet Alpha überhaupt?
Der Begriff Alpha wird an den Finanzmärkten oft unpräzise verwendet. Vereinfacht beschreibt Alpha die Rendite eines Investments, die nicht allein durch die Bewegung des zugrunde liegenden Marktes beziehungsweise das eingegangene systematische Risiko erklärt werden kann.
Im klassischen Jensen-Modell lautet die Idee:
Rendite der Aktie = risikofreier Zins + Marktrisiko × Beta + Alpha Das Alpha ist der Teil, der übrig bleibt. Ein positives Alpha bedeutet entsprechend, dass ein Wert besser abgeschnitten hat, als aufgrund seines Marktrisikos zu erwarten gewesen wäre.
Das Problem:
Historisches Alpha kennen wir. Zukünftiges Alpha nicht. Unser Portfolio braucht deshalb keinen historischen Alpha-Rückspiegel. Es braucht einen Expected-Alpha-Score.
Und der muss möglichst einfach sein.
Baustein 1Was ist relative Stärke — und warum steht sie am Anfang?
Eine der robustesten empirischen Beobachtungen der Kapitalmarktforschung ist Momentum. Aktien, die den Markt in den vergangenen Monaten deutlich übertroffen haben, weisen über bestimmte Folgezeiträume statistisch eine Tendenz auf, diese relative Stärke fortzusetzen.
Das passt hervorragend zu unserem Ziel. Wir müssen nicht entscheiden:
„Ist Alphabet ein gutes Unternehmen?“ Wir fragen:
„Schlägt Alphabet derzeit den Weltmarkt?“ Hat der Weltindex in zwölf Monaten zehn Prozent gewonnen und eine Aktie steigt dreißig Prozent, beträgt die relative Outperformance ungefähr zwanzig Prozentpunkte.
Das ist unser erstes Signal. Wir nennen es Relative Stärke.
Der HakenWarum genügt die höchste Rendite allein nicht?
Nun könnte man einfach die 100 Aktien kaufen, die im vergangenen Jahr am stärksten gestiegen sind. Das wäre allerdings gefährlich. Eine Aktie, die innerhalb weniger Monate 150 Prozent steigt und anschließend regelmäßig zehn Prozent am Tag schwankt, besitzt ein völlig anderes Risikoprofil als ein Unternehmen, das bei relativ kontrollierten Schwankungen 50 Prozent zugelegt hat.
Uns interessiert deshalb nicht nur die Rendite. Uns interessiert:
Rendite pro eingegangener Risikoeinheit. Hier kommt die Volatilität ins Spiel. Auch professionelle Momentum-Indizes benutzen deshalb keinen reinen Performancevergleich. Die Grundidee lautet:
Risk Adjusted Momentum = Momentum / Volatilität Dadurch erhält eine gleich hohe Kurssteigerung bei geringeren Schwankungen einen höheren Score. Genau diese Logik übernehmen wir.
Baustein 2Wo kommt die Sharpe Ratio hinein?
Die Sharpe Ratio verfolgt einen sehr ähnlichen Gedanken. Sie setzt die Rendite oberhalb des risikofreien Zinses ins Verhältnis zur Volatilität:
Sharpe Ratio = (Portfoliorendite – risikofreier Zins) / Volatilität Eine höhere Sharpe Ratio bedeutet entsprechend mehr Überschussrendite pro Einheit Gesamtrisiko. Für unser Modell ist die Sharpe Ratio trotzdem nicht exakt die richtige Selektionskennzahl.
Warum?
Weil wir nicht primär wissen wollen, wie viel Rendite eine Aktie gegenüber Tagesgeld oder Staatsanleihen produziert. Wir wollen wissen:
Wie stark schlägt sie den Aktienmarkt? Unser Expected-Alpha-Score ist deshalb eher eine Mischung aus relativer Stärke und einer Sharpe-ähnlichen Risikoadjustierung. Für die spätere Bewertung des gesamten Portfolios bleibt die Sharpe Ratio dagegen sehr wichtig.
Zusätzlich ist die Information Ratio sinnvoll, weil sie die Überrendite gegenüber einer Benchmark ins Verhältnis zum Tracking Error setzt.
Was die Sharpe Ratio misst
Sie setzt die Rendite über dem risikofreien Zins ins Verhältnis zur Schwankung: (Rendite − risikofreier Zins) ÷ Standardabweichung. Zwei Portfolios mit 10 % Rendite sind nicht gleich gut, wenn eines dabei um 12 % und das andere um 25 % schwankt.
Deshalb ist sie die einzige faire Art, die drei Regime zu vergleichen. Von 2002 bis 2017 liegt die 70/30-Mischung bei der Rendite vorn — aber bei 21,1 % statt 15,8 % Schwankung. Pro Einheit Risiko ist der Abstand größer, als die Renditezeile vermuten lässt.
Ihre Grenze: Sie bestraft Ausschläge nach oben genauso wie nach unten und unterstellt eine halbwegs normale Verteilung. Für Strategien mit seltenen, sehr großen Verlusten schönt sie das Bild.
Die RegelWarum bleibt der Score bewusst simpel?
Das Ziel dieses Experiments ist ausdrücklich nicht, einen Hedgefonds nachzubauen. Wir wollen keine 600 Variablen aus Satellitendaten, Optionsmärkten, Analystenkonferenzen und Natural-Language-Processing verwenden.
Die Strategie soll auch ein Anleger verstehen können, der sich nicht jeden Abend drei Stunden mit Aktien beschäftigen möchte. Unser Arbeitsscore lautet deshalb vereinfacht:
Expected Alpha Score = relative Stärke / Risiko Für eine spätere technische Umsetzung würden wir zwei Zeithorizonte kombinieren. 60 Prozent Gewicht erhält die relative Performance über ungefähr zwölf Monate.
40 Prozent erhält die relative Performance über ungefähr sechs Monate. Der jüngste Monat kann ausgelassen werden, damit kurzfristige Übertreibungen beziehungsweise Reversal-Effekte nicht zu stark in die Auswahl eingehen.
Anschließend wird die relative Performance durch eine Risikokennzahl geteilt. Das kann klassische Volatilität sein. Noch interessanter wäre Downside Volatility, weil Anleger typischerweise nicht darunter leiden, dass eine Aktie überraschend stark nach oben schwankt.
Aber für die Grundidee reicht:
Outperformance geteilt durch Risiko. Alle Aktien werden anschließend nach diesem Score sortiert. Die besten 100 bilden das investierbare Portfolio.
Die ZahlWarum genau 100 Aktien?
Wir könnten 30 nehmen. Oder 50. 100 haben für unser Experiment allerdings mehrere Vorteile. Erstens liegt die Zahl deutlich oberhalb der Größenordnung, in der die klassische Diversifikationsdiskussion beginnt.
Zweitens ermöglichen 100 Positionen eine gute Streuung über Branchen, Regionen und Geschäftsmodelle. Drittens kann trotzdem jede Position relevant genug sein, um die Rendite des Portfolios tatsächlich zu beeinflussen.
Und viertens bleiben 100 Aktien technisch ohne größere Probleme verwaltbar. Mit modernen Brokern, Fractional Shares und automatisiertem Monitoring ist ein Portfolio aus 100 Positionen keine institutionelle Großaufgabe mehr.
Die GewichtungWie werden die 100 Aktien gewichtet?
Unsere 100 Aktien werden ausdrücklich nicht nach Marktkapitalisierung gewichtet. Sonst würden wir genau die Konzentration reproduzieren, die wir kritisieren. Stattdessen verwenden wir vier Score-Gruppen.
Das ergibt zusammen exakt 100 Prozent. Die höchste Einzelposition beträgt damit 1,5 Prozent. Das Portfolio versucht also gleichzeitig zwei Dinge:
Gewinner früh genug relevant zu machen und Klumpenrisiken konsequent zu begrenzen. Zusätzlich würden wir einfache Sektor- und Ländergrenzen setzen, zum Beispiel maximal 20 Prozent je Sektor und maximal 40 Prozent je Land.
Der RhythmusWie häufig wird umgeschichtet?
Zu häufiges Rebalancing produziert Transaktionskosten, Steuern und unnötigen Turnover. Zu seltenes Rebalancing führt dazu, dass ein ehemaliger Gewinner viel zu lange im Portfolio bleibt. Wir würden deshalb den Score beispielsweise monatlich neu berechnen, aber nur quartalsweise handeln.
Außerdem sollte eine Aktie nicht sofort verkauft werden, weil sie vom Rang 98 auf Rang 102 rutscht. Sinnvoll ist eine Pufferzone. Neue Unternehmen müssen beispielsweise unter den besten 80 oder 100 liegen. Bestehende Positionen dürfen bleiben, solange sie nicht deutlich aus diesem Bereich herausfallen.
Der KontrolltestWie schlägt sich ein Momentum-Ansatz in drei Marktregimen?
Ein einzelner Zeitraum beweist nichts. Deshalb läuft ein Kontrollmodell durch drei Regime mit völlig verschiedenem Charakter — und gegen die zwei Messlatten, die Privatanleger tatsächlich verwenden: den MSCI World, und den MSCI World mit 30 % Emerging Markets. Alle drei Reihen sind identisch gerechnet, auf Kalenderjahresrenditen.
1996–2005 — Dotcom-Aufbau, Blase und Crash
Zehn Jahre, die alles enthalten: Aufbau, Blase, Crash. Aus 10.000 € werden 32.753 € statt 20.559 € im MSCI World — ein Vorsprung von 5,1 Prozentpunkten im Jahr. Der Preis steht in den beiden anderen Zeilen: 27,9 % Schwankung gegen 17,9 %, und ein maximaler Rückgang von 51,6 % gegen 41,5 %. Wer diesen Zeitraum durchhalten wollte, musste die Hälfte seines Vermögens verschwinden sehen. Die Beimischung von Emerging Markets ändert hier praktisch nichts: 7,62 % statt 7,47 %.
2002–2017 — nach Dotcom, Finanzkrise, Plattform-Aufstieg
Der ehrlichste Zeitraum, weil er direkt nach dem Platzen der Blase beginnt und die Finanzkrise enthält — und der einzige, in dem die Momentum-Kontrolltest bei der Rendite verliert: 8,44 % gegen 8,72 % der 70/30-Mischung. Entscheidend ist, wie diese Rendite entsteht. Die Mischung erreicht sie mit 21,1 % Schwankung und 44,3 % Einbruch, die Momentum-Kontrolltest mit 15,8 % und 35,0 %. Pro Einheit Risiko dreht sich das Ergebnis um.
2010–2025 — Mega-Cap, Cloud und KI
Der Zeitraum, den alle zeigen — und der am wenigsten beweist. Aus 10.000 € werden 114.942 €. Ein Ausnahmejahrzehnt für amerikanische Wachstumswerte und später für Mega Caps aus Technologie und KI; dass ein Ansatz mit relativer Stärke ausgerechnet hier vorn liegt, ist beinahe eine Tautologie. Bemerkenswert ist etwas anderes: Emerging Markets kosten in diesem Zeitraum 1,80 Prozentpunkte im Jahr.
BeispielGoogle: Wann hätte das Modell gekauft?
Google ging 2004 an die Börse. Unser Modell hätte Google nicht am IPO-Tag gekauft. Eine neue Aktie benötigt zunächst ausreichende Kursdaten. Nach einigen Monaten könnte erstmals ein belastbares Momentum-Signal entstehen.
Google hätte deshalb wahrscheinlich im Verlauf des Jahres 2005 begonnen, einen hohen Expected-Alpha-Score aufzuweisen. Dann wäre die Aktie möglicherweise mit 0,5, 0,8, 1,2 oder schließlich maximal 1,5 Prozent in unser Portfolio aufgestiegen.
Das ist erheblich mehr als ein winziges Gewicht in einem Weltportfolio, aber erheblich weniger als ein spekulatives 10- oder 20-Prozent-Engagement.
BeispielNetflix: Wie weit kann ein Gewinner laufen?
Netflix ging 2002 an die Börse. 2002 entwickelte sich die Aktie zunächst schwach. Unser Modell hätte deshalb keinen Grund gehabt, unmittelbar nach dem Börsengang einzusteigen. 2003 änderte sich das Bild vollständig.
Irgendwann während dieser Bewegung wäre die relative Stärke so deutlich geworden, dass Netflix in einem breiten Aktienuniversum wahrscheinlich weit nach oben gerankt wäre. Das ist genau der Unterschied zur Marktkapitalisierungsstrategie.
Die Marktkapitalisierung fragt:
Wie groß ist Netflix bereits? Unser Ansatz fragt:
Wie stark entwickelt sich Netflix relativ zum restlichen Markt – und welches Risiko wurde dafür eingegangen?
Die GrenzeWarum kaufen wir nicht jeden Börsengang?
Facebook ging 2012 an die Börse und entwickelte sich anschließend zunächst schwach. Ein FOMO-Anleger hätte möglicherweise direkt gekauft. Unser Modell hätte genau das nicht getan. Es gibt zunächst schlicht kein positives Expected-Alpha-Signal.
Nach der Trendwende hätte Facebook zunehmend Gewicht erhalten. Das ist konzeptionell viel interessanter. Wir versuchen nicht, zukünftige Gewinner vor allen anderen zu erraten. Wir wollen sie erkennen, nachdem erste belastbare Beweise vorhanden sind, aber bevor sie das Portfolio allein durch ihre Marktkapitalisierung dominieren.
Der EinwandVerschenken 1,5 Prozent nicht den besten Teil?
Das ist wahrscheinlich der stärkste Einwand gegen unser Modell. Wenn Nvidia in einem Index irgendwann acht Prozent Gewicht besitzt und in unserem Portfolio maximal 1,5 Prozent, dann profitieren wir natürlich weniger von einem weiteren Nvidia-Kursanstieg.
Unser Modell kauft Risikobegrenzung. Und Risikobegrenzung hat einen Preis. Die richtige Frage lautet deshalb:
Kann die Summe aus 100 systematisch ausgewählten Gewinnern diesen Effekt kompensieren? Wenn wir statt einer achtprozentigen Nvidia-Position beispielsweise 25 Unternehmen mit jeweils 1,5 Prozent besitzen, die alle hohe Expected-Alpha-Scores aufweisen, verteilen wir den möglichen Renditetreiber auf deutlich mehr Quellen.
Das ist unsere Wette.
Die RechnungWas bewirkt eine Position von 1,5 Prozent?
Nehmen wir eine Aktie mit 1,5 Prozent Startgewicht. Steigt sie innerhalb eines Jahres um 100 Prozent und alle anderen Positionen bleiben der Einfachheit halber unverändert, liefert diese einzige Aktie rund 1,5 Prozentpunkte Portfoliorendite.
Bei 200 Prozent Kursgewinn wären es ungefähr drei Prozentpunkte. Bei mehreren solchen Positionen addiert sich der Effekt schnell. Gleichzeitig bedeutet eine vollständige Pleite bei 1,5 Prozent Gewicht eben maximal ungefähr 1,5 Prozent Verlust auf Portfolioebene.
Der SonderfallHelfen Emerging Markets bei dieser Frage?
In der klassischen ETF-Welt wird Diversifikation häufig geografisch gedacht. Ein Anleger besitzt beispielsweise den MSCI World und ergänzt Emerging Markets. In unserem separaten historischen Vergleich von 1996 bis 2025 ergab ein jährlich auf 70 Prozent MSCI World und 30 Prozent Emerging Markets zurückgesetztes Portfolio ungefähr 8,26 Prozent Rendite pro Jahr.
Der reine MSCI World kam auf ungefähr 8,32 Prozent. Aus 10.000 Euro wurden rund 108.000 beziehungsweise 110.000 Euro. Daraus folgt nicht, dass Emerging Markets überflüssig sind. Es folgt nur:
Mehr Marktsegmente bedeuten nicht automatisch mehr Rendite.
Die IdeeKann man passiv investieren und aktiv korrigieren?
Viele Anleger entscheiden sich gerade deshalb für ETFs, weil sie keine aktiven Aktienentscheidungen treffen wollen. Anschließend entsteht beispielsweise:
MSCI World plus Emerging Markets plus Europa plus Small Caps. Nun wird darüber diskutiert, ob Emerging Markets 10, 20 oder 30 Prozent erhalten sollen, ob Europa übergewichtet werden sollte oder ob die USA zu dominant sind.
Ab diesem Moment trifft der Anleger wieder aktive Entscheidungen. Nur eben nicht auf Ebene einzelner Aktien, sondern auf Ebene kompletter Marktsegmente. Daran ist nichts falsch. Aber man sollte es benennen.
Ein Portfolio aus mehreren passiven ETFs ist nicht zwangsläufig eine passive Investmententscheidung.
Die RealitätWarum lässt sich kein perfekter Fonds bauen?
Moderne Software und KI machen Portfolioanalyse erheblich zugänglicher. Korrelationen, Volatilitäten, Beta, Drawdowns, Faktor-Exposures und Risikobeiträge lassen sich heute automatisiert berechnen.
Was KI jedoch nicht liefert, sind Zukunftsdaten. Eine mathematische Optimierung ist immer nur so gut wie ihre Eingabedaten. Deshalb wollen wir bewusst keine komplizierte Markowitz-Optimierung mit hundert geschätzten zukünftigen Renditen durchführen.
Unser Modell bleibt robust:
Erst Marktverhalten beobachten. Dann Risiko berücksichtigen. Dann diversifizieren.
Die AbgrenzungWorin unterscheidet es sich von Minimum Volatility?
Ein Minimum-Volatility-Portfolio verfolgt ein anderes Ziel. Es versucht, die erwartete Varianz des Gesamtportfolios zu minimieren. Unser Modell fragt etwas anderes. Nicht:
Welche Aktienkombination schwankt am wenigsten? Sondern:
Welche ausreichend diversifizierte Aktienkombination besitzt aktuell die stärksten risikoadjustierten Outperformance-Signale? Das Ziel ist also nicht Minimum Risk. Das Ziel ist höheres erwartetes Alpha bei begrenztem Risiko.
Der PreisWas kostet die Strategie an Umschichtung?
Ein Welt-ETF ist außerordentlich effizient. Unser Alpha-100-Portfolio muss dagegen Positionen austauschen. Ehemalige Gewinner verlieren ihren Score. Neue Gewinner entstehen. Das produziert Turnover.
Und Turnover bedeutet reale Kosten. Spreads, Steuern und möglicherweise zusätzlicher Verwaltungsaufwand. Das Regelwerk funktioniert nur, wenn es auch tatsächlich eingehalten wird.
Die GefahrWas ist die größte Gefahr an so einem Modell?
Backtests sehen rückblickend fast immer sauberer aus als reale Investmentstrategien. Parameter können unbewusst so gewählt werden, dass sie perfekt zur Vergangenheit passen. Das nennt man Overfitting.
Hinzu kommen Survivorship Bias, Look-Ahead Bias und Datenfehler. Deshalb darf das Ergebnis unseres Kontrolltests nicht als Versprechen verstanden werden. Ein echter Test unseres Alpha-100-Modells müsste vollständig point-in-time erfolgen.
Der BefundWas ist das Ergebnis des Experiments?
Wir können aus dem bisherigen Material noch nicht beweisen:
„Alpha 100 schlägt langfristig den MSCI World.“ Dafür fehlt der vollständige historische Point-in-Time-Datensatz unseres konkreten Modells. Aber wir können mehrere belastbarere Aussagen treffen.
Erstens:
100 Aktien können problemlos ein breit diversifiziertes Portfolio bilden. Zweitens:
Market-Cap-Weighting ist keine mathematisch optimale Risikoverteilung. Drittens:
Risikoadjustiertes Momentum besitzt empirische Evidenz. Viertens:
Ein ungefähr 100 Aktien umfassender risikoadjustierter Momentum-Kontrolltest schlug in unseren drei untersuchten Zeiträumen sowohl den breiten US-Markt als auch den MSCI World. Fünftens:
Die Strategie scheitert an Wendepunkten zeitweise erheblich. Damit ist das Ergebnis wesentlich differenzierter als „aktive Aktienauswahl funktioniert“.
Der Unterschied zwischen Vorsprung und Alpha
Wer mehr Risiko nimmt, sollte auch mehr Rendite bekommen. Wer nur Renditen vergleicht, verwechselt Hebel mit Können. Das Jensen-Alpha korrigiert das: α = Rendite − [risikofreier Zins + β × (Marktrendite − risikofreier Zins)].
β beschreibt, wie stark ein Portfolio mit dem Markt mitschwingt. Ein β von 1,3 bedeutet 30 % mehr Marktbewegung. Alpha ist, was nach Abzug dieser Erwartung übrig bleibt — positiv oder negativ.
Für den Dotcom-Zeitraum ist das der entscheidende Test. 12,60 % gegen 9,07 % sehen nach Können aus. Bei 29,4 % gegen 19,5 % Schwankung ist ein großer Teil davon schlicht mehr Risiko. Erst was diese Korrektur übersteht, ist Alpha.
Verwandt, aber nicht dasselbe: Die Information Ratio misst, wie verlässlich ein Vorsprung ist — Überrendite geteilt durch deren eigene Schwankung. Ein kleiner, stetiger Vorsprung schlägt darin einen großen aus zwei Glücksjahren. Der Tracking Error sagt nur, wie weit man überhaupt vom Index abweicht, ohne Aussage darüber, ob es sich gelohnt hat.
Die FrageIst „ETF oder Einzelaktien“ die richtige Frage?
Die interessantere Unterscheidung lautet:
Winner Capture durch Vollabdeckung gegen Winner Capture durch systematische Selektion. Der Weltindex sagt:
Ich kaufe alle, damit ich die zukünftigen Gewinner garantiert besitze.
Alpha 100 sagt:
Ich akzeptiere, dass ich nicht jeden Gewinner von Anfang an besitzen werde. Sobald ein Unternehmen jedoch belastbare risikoadjustierte Outperformance zeigt, soll es schneller ein relevantes Portfolio-Gewicht erhalten.
Beide Strategien haben Kosten. Der Weltindex bezahlt mit Verwässerung. Alpha 100 bezahlt mit Selektionsrisiko.
Die BremseWarum ist die 1,5-Prozent-Grenze so wichtig?
Wir wollen nicht den Weltindex gegen ein konzentriertes Hedgefondsportfolio austauschen. 100 Unternehmen sind genug, damit einzelne Fehler beherrschbar bleiben. 1,5 Prozent Maximalgewicht verhindert extreme Einzelrisiken.
Sektorgrenzen verhindern verkappte Themenwetten. Relative Stärke sorgt dafür, dass aktuelle Gewinner relevanter werden. Risikoadjustierung verhindert, dass reine Lotteriescheine automatisch an die Spitze gelangen.
Regelmäßiges Rebalancing reduziert ehemalige Gewinner, wenn ihr Signal verschwindet. Das Ergebnis ist kein passiver Index. Aber auch kein klassisches Stock Picking. Es ist ein systematisches Aktienportfolio.
OffenWas wissen wir noch nicht?
Der wichtigste Test steht noch aus. Wir brauchen historische Point-in-Time-Daten aus einem breiten globalen Universum mit Large, Mid und möglichst Small Caps. Dann lassen wir unser Regelwerk tatsächlich ab einem historischen Zeitpunkt laufen.
Jedes Quartal werden ausschließlich die damals bekannten Informationen verwendet. Dann vergleichen wir Alpha 100 gegen MSCI World, MSCI ACWI, S&P 500, einen klassischen Momentum-Index und Minimum Volatility.
Nicht nur anhand der Endrendite, sondern anhand von CAGR, Sharpe Ratio, Information Ratio, Maximum Drawdown, Volatilität, Turnover und rollierenden Fünf- und Zehnjahreszeiträumen. Erst dann wissen wir, ob die These tatsächlich hält.
FazitBrauchen wir mehr Aktien — oder bessere Gewichte?
Der Welt-ETF besitzt einen gewaltigen Vorteil. Er verlangt keine Prognose. Kein Unternehmen muss analysiert werden. Kein Gewinner muss erkannt werden. Wer langfristig einen Weltindex hält, wird die zukünftigen Microsofts, Googles, Netflixes und Nvidias besitzen.
Dafür akzeptiert der Anleger gleichzeitig tausende sehr kleine Positionen und eine Gewichtung, die ausschließlich aus der Marktkapitalisierung entsteht. Unser Experiment stellt eine andere Frage:
Was wäre, wenn wir die Marktrendite nicht dadurch einfangen, dass wir alles besitzen – sondern indem wir entstehende Gewinner systematisch früher relevant gewichten? Der erste historische Befund ist positiv, aber nicht frei von Schwächen.
Ein risikoadjustierter ungefähr 100 Aktien umfassender Momentum-Ansatz erreichte in unseren Kontrollvergleichen über drei sehr unterschiedliche Marktregime höhere Renditen als der breite Markt.
Gleichzeitig zeigt die Dotcom-Krise klar die Schwächen. Momentum erkennt keine Wendepunkte. Risikoadjustierung verhindert keine Verluste. Und 100 Aktien garantieren nicht, dass der nächste außergewöhnliche Gewinner rechtzeitig erkannt wird.
Genau deshalb lautet die These dieses Artikels nicht:
„Welt-ETFs sind überflüssig.“ Sie lautet:
Diversifikation ist kein Wettbewerb um die größte Anzahl an Aktien.
Und:
Vielleicht besitzt der Weltindex nicht deshalb mehr als 1.000 Aktien, weil 100 Aktien zu riskant wären – sondern weil niemand zuverlässig weiß, welche 100 Aktien in Zukunft die entscheidenden Gewinner sein werden.
Wenn es jedoch gelingt, entstehendes Alpha regelbasiert zu erkennen und gleichzeitig Einzel- und Klumpenrisiken konsequent zu begrenzen, entsteht eine interessante Alternative. Nicht der Versuch, den nächsten Nvidia vorherzusagen.
Sondern ein System, das Nvidia erkennt, nachdem der Trend sichtbar geworden ist – aber bevor das Unternehmen allein aufgrund seiner Größe einen beträchtlichen Teil des gesamten Portfolios bestimmt.
Vielleicht ist das die eigentliche Zukunft aktiven Investierens:
Nicht mehr Geschichten erzählen. Nicht mehr nachts hundert Geschäftsberichte lesen. Nicht mehr raten, welche Aktie morgen steigt. Sondern wenige transparente Regeln definieren und konsequent anwenden.
Alpha statt Marktkapitalisierung. Rendite in Relation zum Risiko statt Rendite um jeden Preis. 100 kontrollierte Positionen statt tausend Positionen nur um der Anzahl willen.
Ob daraus langfristig tatsächlich mehr Rendite entsteht, muss ein sauberer Walk-Forward-Test noch zeigen. Aber die bisherige Evidenz reicht bereits für eine wesentlich spannendere Frage als „ETF oder Einzelaktie?“:
Wie viel Weltportfolio brauchen wir wirklich?
FAQHäufige Fragen
Ist das ein echter Backtest der Strategie?
Nein. Ein exakter Backtest bräuchte Point-in-Time-Daten aller damals handelbaren Aktien inklusive später delisteter oder insolventer Unternehmen. Ohne die entsteht Survivorship Bias. Gezeigt wird ein Kontroll-Proxy — der S&P 500 Momentum Index mit rund 100 Titeln und risikoadjustierter Auswahl. Seine Historie vor dem Index-Start 2014 ist rückgerechnet, die Jahre 1996 bis 2009 sind teils auf ganze Prozent gerundet.
Heißt das, Welt-ETFs sind überflüssig?
Nein. Ein Welt-ETF verlangt keine Prognose, kein Unternehmen muss analysiert werden, und er enthält die künftigen Gewinner automatisch. Der Preis dafür ist eine Gewichtung, die ausschließlich aus der Marktkapitalisierung entsteht. Die These lautet nicht „ETFs sind überflüssig“, sondern: Diversifikation ist kein Wettbewerb um die größte Anzahl an Aktien.
Warum reichen 100 Aktien für Diversifikation?
Weil der Nutzen zusätzlicher Titel schnell abflacht. Modellhaft sinkt die Schwankung von einem auf zwanzig Titel um rund 15 Prozentpunkte, von 100 auf 1.300 nur noch um etwa 0,25. Was übrig bleibt, ist Marktrisiko — das trifft jedes Portfolio, unabhängig von der Anzahl der Positionen.
Ist die Überrendite nicht einfach mehr Risiko?
Im Dotcom-Zeitraum zu großen Teilen ja: 12,60 % gegen 7,47 % stehen 27,9 % gegen 17,9 % Schwankung und −51,6 % gegen −41,5 % maximalem Rückgang gegenüber. Von 2002 bis 2017 liegt die 70/30-Mischung bei der Rendite sogar vorn — aber mit 21,1 % statt 15,8 % Schwankung und 44,3 % statt 35,0 % Einbruch. Genau deshalb braucht es Sharpe Ratio und Jensen-Alpha statt reiner Renditevergleiche.
Weiterlesen
Dieser Beitrag dient der allgemeinen Information und ist keine Anlage- oder Steuerberatung. Die gezeigte Kontrollreihe ist ein Kontroll-Proxy (S&P 500 Momentum Index), kein Backtest der beschriebenen Strategie; ihre Historie vor dem Index-Start 2014 ist rückgerechnet, die Jahre 1996–2009 teils auf ganze Prozent gerundet. Die Diversifikationskurve ist eine Modellrechnung mit unterstellter Einzelaktien-Schwankung von 30 % und mittlerer Korrelation von 0,20. Historische Verläufe sind keine Vorhersage.