Kapitel 9

Wenn man schon sein Geld nach einem System anlegt, sollte man zwei Dinge ganz genau wissen. Erstens: Funktioniert das Ganze nur in der Theorie oder auch in der Praxis. Zweitens: Beruht es auf Zufall oder auf soliden, wiederholbaren Effekten. Dieses Kapitel ist deshalb so etwas wie das „Röntgenbild“ der Fair Value Strategie: Hier treffen wissenschaftliche Studien auf meine eigenen Backtests, Livetests und Daten aus dem Fairvalue Calculator.

Schon seit den siebziger Jahren zeigen empirische Studien, dass günstig bewertete Aktien im Durchschnitt höhere Renditen liefern als teure. Sanjoy Basu hat Anfang der achtziger Jahre an NYSE-Aktien untersucht, ob Unternehmen mit niedrigem KGV (Kurs/Gewinn Verhältnis) besser abschneiden als der Markt. Seine Erkenntnis: Aktien mit niedrigem KGV erzielten dauerhaft höhere risikobereinigte Renditen als jene mit hohem KGV, selbst wenn man Unterschiede in der Unternehmensgröße untersucht. (Basu 1983, Journal of Financial Economics).

Fama und French zeigten Anfang der neunziger Jahre, dass zwei sehr einfache Kennzahlen einen großen Teil der Renditeunterschiede erklären: Unternehmensgröße und das Verhältnis von Buchwert zu Marktwert. Kleine, „billige“ Unternehmen mit niedrigem Kurs Buchwert Verhältnis (KBV) lieferten langfristig deutlich höhere Durchschnittsrenditen als große, „teure“ Wachstumswerte (Fama/French 1992, The Journal of Finance). Damit war der sogenannte Value-Effekt in der Finanzmarktforschung endgültig etabliert.

Weitere Arbeiten wie „Contrarian Investment, Extrapolation, and Risk“ von Lakonishok, Shleifer und Vishny zeigen, dass Anleger dazu neigen, gute Nachrichten viel zu lange hochzurechnen und bei schlechten Nachrichten überreagieren. Aus dieser Übertreibung entsteht genau jene Unterbewertung, die Value-Strategien ausnutzen: Man kauft dort, wo Stimmung und Preis zu negativ geworden sind, obwohl die Fundamentaldaten solide sind (Lakonishok, Shleifer, Vishny 1994, Journal of Finance).

Ähnlich argumentieren De Bondt und Thaler, die mit ihren „Overreaction“-Studien zeigen, dass extreme Verlierer-Aktien in den Folgejahren oft eine deutliche Gegenbewegung nach oben zeigen (De Bondt/Thaler 1985, Journal of Finance).

Besonders spannend für eine fundamental orientierte Fair-Value-Strategie ist die Arbeit von Joseph Piotroski. Er hat sich gefragt, ob man innerhalb der ohnehin schon „billigen“ Aktien mit niedrigem KBV diejenigen finden kann, die fundamental wirklich gesund sind. Seine Antwort war ein klares Ja: Mit einem einfachen 9-Punkte-Scoringmodell (Piotroski F-Score), das auf klassischen Bilanz- und GuV-Kennzahlen basiert, ließ sich die Rendite dieser Value-Aktien im Zeitraum 1976 bis 1996 um rund 7 bis 8 Prozentpunkte pro Jahr steigern (Piotroski 2000, Journal of Accounting Research). 

Frankel und Lee wiederum haben untersucht, was passiert, wenn man den inneren Wert eines Unternehmens (fundamental value) modelliert und dann systematisch die Aktien kauft, deren Kurs deutlich hinter diesem Fundamentalwert zurückliegt. Ihr Ergebnis: Hohe Value-zu-Preis-Verhältnisse sagen für mehrere Jahre deutlich höhere zukünftige Renditen voraus. Mit anderen Worten: Wenn der geschätzte innere Wert deutlich über dem Kurs liegt, holen die Kurse in den folgenden Jahren statistisch gesehen auf (Frankel/Lee 1998, Journal of Accounting and Economics). 

Aus diesen und vielen anderen Studien lässt sich ein gemeinsamer Nenner ableiten. Erstens: Es gibt einen Value-Faktor – günstig bewertete Aktien schlagen den Markt langfristig. Zweitens: Qualität spielt eine große Rolle – robuste Bilanzen, solide Profitabilität und konservative Investitionen verbessern die Ergebnisse. Drittens: Märkte übertreiben, sowohl nach oben als auch nach unten, und kehren dann mittelfristig zum inneren Wert zurück. Genau diese drei Pfeiler – Value, Qualität und Mean Reversion sind das Fundament der Fairvalue-Calculator Methode.

Während die akademische Forschung eher abstrakt bleibt, wollte ich wissen, was eine konkrete, alltagstaugliche Fair-Value-Strategie in der Praxis leistet. Deshalb habe ich über die Jahrzehnte meine eigenen Backtests, Livetests und Stichproben aufgebaut, inzwischen auf Basis von mehr als 50.000 Aktien, die in der Fairvalue-Calculator Datenbank laufend beobachtet werden. Dabei fließen Bewertungsmodelle wie KGV, KUV, KBV, EV/EBITDA, DCF, Graham-Zahl, Buffett-Fair-Value, Peter-Lynch-Modelle, Fama-French-Ansätze und weitere etablierte Verfahren ein. Auf der Qualitätsseite kommen Kennzahlen wie ROE, EBIT-Marge, Piotroski F-Score, Verschuldungsgrad, Schuldentilgungsdauer und Altman-Z-Score hinzu. Die Tools des Fairvalue Calculators übersetzen damit im Grunde genau jene Faktoren, die die Forschung als renditetragend identifiziert hat, in konkrete, klickbare Praxis.

Ein zentraler Baustein meiner Auswertungen ist eine Studie mit 100 Aktien, die seit 2015 im Tool erfasst wurden und zum Kaufzeitpunkt klar unter ihrem Fair Value notierten. Betrachtet man nur den zeitlichen Verlauf, zeigt sich ein sehr klares Bild: Die Median-Zeit, bis der Kurs wieder in die Nähe des berechneten Fair Values zurückkehrt, liegt bei etwa fünf Jahren. Das bestätigt die Grundidee der Mean Reversion: Märkte schlagen in beide Richtungen aus, aber der innere Wert wirkt wie ein Gravitationszentrum, zu dem Kurse im Laufe der Zeit zurückkehren. Für Anleger bedeutet das: Ein Fair-Value-Ansatz funktioniert praktisch nie im „Turbo-Modus über Nacht“, sondern entfaltet seine Stärke über einen mehrjährigen Anlagehorizont.

Die vier typischen Pfade dieser Rückkehr lassen sich grob so zusammenfassen. Erstens: der klassische Fall, bei dem der Kurs steigt und den inneren Wert langsam einholt. Zweitens: der Fall, in dem die Bewertung im Chart scheinbar „stehen bleibt“, während sich die Fundamentaldaten verschlechtern und der Fair Value nach unten wandert. Drittens: der umgekehrte Fall, in dem sich die Zahlen verbessern und der Fair Value nach oben wandert, während der Kurs nur moderat reagiert. Viertens: der Mischfall, in dem sowohl Kurs als auch Fair Value aufeinander zulaufen. In allen vier Varianten ist die Kernaussage dieselbe: Preis und innerer Wert sind nicht starr, aber sie neigen dazu, sich über die Zeit aneinander anzugleichen.

Noch konkreter wird es in einer einfachen, aber aussagekräftigen Stichprobe von 32 Aktien, die im Jahr 2005 aus den USA und Deutschland ausgewählt wurden. Alle 32 Werte waren damals laut Fairvalue-Calculator deutlich unterbewertet. Von 2005 bis 2010 erzielten diese Aktien eine durchschnittliche Jahresrendite von rund 12 Prozent, während der Markt – grob gemessen als Durchschnitt aus DAX und Dow Jones in dieser Zeit auf etwa 3 Prozent pro Jahr kam, belastet durch die Finanzkrise. Das bedeutet eine Outperformance von etwa 9 Prozentpunkten pro Jahr. Über den Zeitraum 2005 bis 2019 lag die Outperformance immer noch bei etwa 7 Prozentpunkten jährlich, von 2005 bis 2022 bei rund 8 Prozentpunkten. Nimmt man eine langfristige durchschnittliche Marktrendite von etwa 9 Prozent an, landet man für Fair-Value-Aktien rechnerisch im Bereich von 17 Prozent pro Jahr als realistische, wenn auch nicht garantierte Erwartung.

Von diesen 32 Aktien erreichten 26 innerhalb des Beobachtungszeitraums ihren berechneten Fair Value. Die restlichen 6 kamen zwar deutlich näher heran, holten den Fair Value aber (noch) nicht vollständig ein. Im Schnitt dauerte es etwa fünfeinhalb Jahre, bis der Fair Value erreicht oder weitgehend eingepreist war. Das passt bemerkenswert gut sowohl zur 100-Aktien-Studie als auch zu den Resultaten von Frankel und Lee, die einen Anlagehorizont von drei bis fünf Jahren für Fair-Value-Strategien als sinnvoll ansehen (Frankel/Lee 1998).

In einem Update bis August 2025 wurden dieselben 32 Aktien erneut ausgewertet. Das Ergebnis ist eindrucksvoll und ein wenig ernüchternd zugleich. Auf der einen Seite legten die 32 Fair-Value-Aktien im Schnitt um rund 846 Prozent zu, während der Gesamtmarkt im gleichen Zeitraum bei etwa 162 Prozent lag. Die Medianrendite lag bei etwa +180 Prozent, das untere Quartil bei –29 Prozent und das obere Quartil bei +460 Prozent. Einige Namen wie Goldman Sachs oder CTS Eventim wurden zu echten Überfliegern, andere wie Leoni oder Salzgitter blieben Problemfälle. Die Botschaft ist klar: Die Strategie kann den Durchschnitt eindrucksvoll nach oben schieben, aber sie bleibt ein Spiel mit Wahrscheinlichkeiten – ohne Diversifikation und Geduld geht es nicht.

Um auszuschließen, dass diese 32 Werte nur ein glücklicher Zufall waren, habe ich mit Hilfe der Datenbank des Fairvalue Calculators automatisierte Tests über Tausende von Aktien laufen lassen. Inzwischen werden mehr als 50.000 Titel weltweit mit ihren Fair Values und ihrer relativen Performance zum Markt erfasst. In diesen automatisierten Backtests zeigen sich immer wieder ähnliche Muster wie in der einfachen Stichprobe: Unterbewertete Aktien, definiert über einen deutlichen Abschlag zum Fair Value und abgesichert durch Qualitätskriterien, liefern langfristig eine spürbare Überrendite gegenüber dem Gesamtmarkt. Die genaue Höhe hängt von Region, Sektor, Auswahlfilter und Rebalancing-Regel ab, aber die Richtung ist robust.

Besonders interessant ist die Frage, wie stark diese Überrendite vom Anlagehorizont abhängt. Wertet man die Daten nach Haltedauer aus, zeigt sich ein klares Bild: In den ersten fünf Jahren nach dem Kauf ist der Vorteil der Fair-Value-Strategie am größten. In den Backtests liegt der Mehrertrag in dieser Phase im Schnitt bei etwa 9 Prozentpunkten pro Jahr gegenüber dem Markt. Danach flacht der Vorteil ab. Ab etwa zehn Jahren wird der Zusatznutzen kleiner, bleibt aber immer noch positiv. Die naheliegende Erklärung: Ein großer Teil des Aufholprozesses findet in den ersten Jahren statt. Hat eine Aktie ihren inneren Wert erreicht oder überschritten, verhält sie sich wieder eher „wie der Markt“. Wer also zu früh verkauft, verschenkt die Phase, in der die großen Überraschungen nach oben entstehen. 

Die wissenschaftliche Literatur zur Value-Strategie und die Ergebnisse aus dem Fairvalue Calculator ergänzen sich damit erstaunlich gut. Studien wie jene von Piotroski, Frankel und Lee oder Fama und French liefern den theoretischen und empirischen Unterbau: Bewertungsabschläge, Fundamentaldaten und Übertreibungen der Märkte hängen mit späteren Renditen zusammen. Die hauseigenen Backtests, Livetests, Stichproben und Überlebenskurven zeigen, dass diese Effekte nicht nur in akademischen Datensätzen, sondern auch in einem praxisnahen, regelbasierten System greifen – inklusive aller Krisen und Seitwärtsphasen seit 2005.

Was bedeutet das alles für den Erwartungswert einer Fair-Value-Strategie im Alltag. Historische Aktienmärkte haben – je nach Index und Zeitraum – durchschnittliche Jahresrenditen irgendwo zwischen 7 und 10 Prozent geliefert. Die Kombination aus Unterbewertung und Qualität bringt nach den genannten Studien und meinen eigenen Analysen im Mittel etwa 7 bis 9 Prozentpunkte pro Jahr oben drauf, zumindest über die ersten fünf Jahre nach dem Kauf. Man bewegt sich damit in einem realistischen Korridor von 15 bis 18 Prozent pro Jahr als langfristigem Erwartungswert einer gut diversifizierten, diszipliniert umgesetzten Fair-Value-Strategie. Das ist kein Versprechen, keine Garantie und schon gar keine Einbahnstraße nach oben, sondern eine statistische Erwartung auf Basis von Daten, die sowohl aus der akademischen Forschung als auch aus der Praxis des Fairvalue Calculators stammen.

Genauso wichtig wie die Rendite ist der Blick auf die Risiken und Grenzen. Die Signale einer Value-Strategie sind zyklisch und können über Jahre hinweg unterperformen. In bestimmten Phasen etwa bei extremen Wachstumsblasen sieht man temporär schlechter aus als der Markt. Transaktionskosten, Steuern und Fehler in den Fundamentaldaten können Ergebnisse zusätzlich verwässern. Deshalb setzt der Fairvalue Calculator auf einfache, ökonomisch sinnvolle Regeln, vermeidet Look-Ahead-Bias, testet Strategien über Regionen und Zeiträume hinweg und betont Diversifikation über Sektoren, Größenklassen und Länder. Genau deshalb ist im Tool auch ein Portfolio-Manager integriert, der nicht nur Fair Values, sondern auch Gewichtung, Sektorverteilung und Risikokennzahlen im Blick behält.

Unterm Strich ergibt sich ein klares Bild. Die Fair-Value-Methode ist kein esoterisches Bauchgefühl, sondern steht auf drei Beinen: jahrzehntelange wissenschaftliche Evidenz für Value und Qualität, eigene Langfriststudien und Backtests auf Basis von zehntausenden Aktien sowie ein regelbasiertes, transparentes Umsetzungstool. Man kann und soll nie ausschließen, dass die Zukunft anders verläuft als die Vergangenheit. Aber wer auf Daten, Fundamentaldaten und statistische Effekte setzt, setzt nicht auf Hoffnung, sondern auf Wahrscheinlichkeiten. Genau darum geht es in dieser Methode.