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FVC Akademie · Was die Forschung sagt · Lektion 15 von 21

Was die Forschung sagt: was langfristig trägt und was nicht

Hunderte Börsenmuster wurden gefunden, nur wenige halten: günstige Bewertung und hohe Qualität gehören dazu, mit langen Durststrecken.

Das Video zu dieser Lektion wird gerade erstellt. Der Text darunter ist das vollständige Skript.

Das lernst du

  • Warum die meisten aktiven Fonds ihren Index auf lange Sicht verfehlen
  • Warum viele „entdeckte“ Börsenmuster nach der Veröffentlichung verblassen
  • Welche Eigenschaften in der Forschung über Jahrzehnte halten: günstige Bewertung, hohe Qualität, Trend
  • Warum „günstig und gut“ zusammen selten ist
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Transkript

316. So viele Muster haben drei Forscher bis 2012 in Fachaufsätzen gezählt, die angeblich vorhersagen, welche Aktien besser laufen. Wenn das alles stimmen würde, wäre Börse leicht. Ist sie nicht. Ich bin Peter. Heute schauen wir, was die Forschung über Jahrzehnte wirklich gefunden hat: was nicht funktioniert, was erstaunlich oft hält, und was das für deine eigene Auswahl bedeutet.

Fangen wir mit den Profis an. S&P Dow Jones Indices vergleicht seit über zwanzig Jahren aktive Fonds mit ihrem Index. Über fünfzehn Jahre bis Ende 2025 lagen rund neun von zehn amerikanischen Fonds für große Firmen hinter dem S&P 500. Und in keiner einzigen der untersuchten Fondsgruppen hat über diese Zeit die Mehrheit den eigenen Vergleichsindex geschlagen. Ein wichtiger Grund ist unspektakulär: Kosten. Jeder Prozentpunkt Gebühr fehlt jedes Jahr.

Und die vielen Muster? Die Forscher McLean und Pontiff haben 97 davon nachgeprüft. Nach der Veröffentlichung brachten sie im Schnitt 58 Prozent weniger als im Fachaufsatz. Ein Teil war Zufall in den Daten, ein Teil wurde weggehandelt, sobald es alle wussten. Deshalb verlangen Harvey und Kollegen eine deutlich strengere Prüfung, bevor man einem neuen Muster glaubt. Merke: Ein schöner Rückblick ist noch kein Beweis.

Jetzt das, was hält. Schon 1977 zeigte der Forscher Sanjoy Basu, dass Aktien mit niedrigem Kurs-Gewinn-Verhältnis besser liefen. Eugene Fama und Kenneth French fanden 1992 mit Daten von 1963 bis 1990 dasselbe Bild: Firmen mit niedrigem Kurs im Verhältnis zu ihrem Buchwert brachten im Schnitt mehr als teure. Fama bekam 2013 den Nobelpreis. Aber ehrlich: Dieser Vorteil kommt nicht jedes Jahr. Von 2007 bis 2020 lagen günstige Aktien rund dreizehn Jahre lang hinter teuren. Wer günstig kauft, braucht Geduld.

Der zweite Befund ist fast das Spiegelbild. Robert Novy-Marx hat 2013 gezeigt: Firmen, die im Verhältnis zu ihrem Vermögen viel Bruttogewinn erwirtschaften, liefen besser, obwohl sie meist teurer aussehen. Zusammen mit einer günstigen Bewertung wirkte das noch stärker. Asness, Frazzini und Pedersen kamen 2019 zu einem ähnlichen Schluss: Gute Firmen, also profitabel, wachsend und solide finanziert, brachten im Verhältnis zu ihrem Risiko mehr als schwache. Und sie waren im Schnitt nur wenig teurer, nicht genug, um das auszugleichen.

Ein drittes Muster ist überraschend robust: Trend. Jegadeesh und Titman haben 1993 gezeigt, dass Aktien, die in den letzten drei bis zwölf Monaten gut gelaufen sind, oft noch einige Monate weiterlaufen. Der Haken: Der Trend dreht manchmal abrupt, und wer ihm ständig hinterherhandelt, zahlt viel Gebühren. Deshalb schaut die Watchlist auf den Trend nur als Zeichen zum Hinsehen, nicht als Startschuss zum Handeln.

Und wie oft gibt es beides, günstig und gut? Wir haben am 19. Oktober 2026 nachgezählt: über 28.000 Aktien mit Fair Value und Qualitäts-Score. 44 Prozent standen unter ihrem Fair Value. 30 Prozent hatten eine Qualität ab 60 von 100. Beides zusammen nur 17 Prozent, etwa jede sechste. Genau diese Schnittmenge findest du im Pro-Screener mit zwei Reglern, statt dich durch Tausende Aktien zu klicken.

Kurz gesagt: Die meisten Fonds verlieren gegen ihre eigenen Kosten, viele Muster verschwinden, sobald man sie kennt, und was über Jahrzehnte hält, ist erstaunlich schlicht: günstig bewertet, gute Qualität, Geduld. Nichts davon funktioniert jedes Jahr. Wichtig: Das ist keine Anlageberatung.