So liest du saisonale Börsenstatistiken richtig
Eine Tabelle mit Monatsrenditen wirkt eindeutig, kann aber leicht falsch interpretiert werden. Gute saisonale Analyse fragt immer nach Verteilung, Stichprobe, Ausreißern und Stabilität des Effekts.
Durchschnitt und Median
Der Durchschnitt addiert alle Ergebnisse und teilt durch die Anzahl der Beobachtungen. Der Median sortiert die Ergebnisse und betrachtet die Mitte. Bei stark asymmetrischen Renditen können beide Werte deutlich voneinander abweichen.
Durchschnitt
Reagiert stark auf Extremwerte. Das ist kein Fehler, sondern eine Eigenschaft. Für Renditebetrachtungen bleibt er wichtig, sollte aber nicht isoliert verwendet werden.
Median
Ist robuster gegen Extremjahre. Liegt der Median deutlich unter dem Durchschnitt, lohnt sich ein genauer Blick auf wenige besonders starke Jahre.
Trefferquote und Rendite sind nicht dasselbe
Eine Periode kann in 70 % der Jahre positiv gewesen sein und trotzdem eine enttäuschende Durchschnittsrendite besitzen. Umgekehrt kann eine Trefferquote unter 50 % mit großen positiven Ausreißern einen guten Durchschnitt erzeugen.
| Kombination | Interpretation |
|---|---|
| Hohe Trefferquote + hoher Median | breit getragenes positives Muster |
| Hohe Trefferquote + niedriger Durchschnitt | möglicherweise seltene große Verluste |
| Niedrige Trefferquote + hoher Durchschnitt | wenige große Gewinnjahre |
| Durchschnitt stark über Median | positive Ausreißer dominieren |
Stichprobengröße: Mehr Jahre sind nicht automatisch besser
Eine größere Stichprobe reduziert Zufallseinflüsse, kann aber sehr alte Marktregime enthalten, die mit der heutigen Struktur nur eingeschränkt vergleichbar sind.
10 Jahre
Aktueller, aber kleine Stichprobe und stark von wenigen Ereignissen abhängig.
20–25 Jahre
Guter Kompromiss zwischen mehreren Marktzyklen und noch relativ moderner Marktstruktur.
Sehr lange Historie
Statistisch interessant, aber Veränderungen bei Indexstruktur, Handel und Geldpolitik werden wichtiger.
Was bedeutet statistische Robustheit?
Ein saisonales Muster ist interessanter, wenn es nicht nur bei einer ganz bestimmten Einstellung funktioniert. Robustheit lässt sich mit einfachen Belastungstests prüfen.
Zeitraum-Sensitivität
Teste mehrere Lookbacks. Verschwindet das Muster vollständig bei 10 statt 25 Jahren, ist es möglicherweise nicht stabil.
Datums-Sensitivität
Verschiebe Start- und Enddatum einige Tage. Ein belastbares saisonales Fenster sollte nicht an einem einzigen exakten Kalendertag hängen.
Marktvergleich
Prüfe, ob der Effekt nur bei einem Index oder auch in verwandten Märkten auftritt. Unterschiede können auf regionale oder instrumentenspezifische Ursachen hinweisen.
Ausreißer-Kontrolle
Entferne gedanklich bestes und schlechtestes Jahr. Bleibt die Grundtendenz sichtbar, ist das Muster weniger von Einzelfällen abhängig.
Vom Statistikwert zur praktischen Analyse
Das Ziel ist nicht, eine Zahl zu finden, die eine These bestätigt, sondern zu verstehen, wie die historische Verteilung wirklich aussieht.
Zeitfenster selbst prüfen
Das Dashboard zeigt Rendite, Trefferquote und Einzeljahre für frei definierbare Kalenderperioden.
Häufige Fragen
Ist eine Trefferquote von 70 % gut?
Sie ist auffällig, aber nicht ausreichend. Entscheidend ist, wie groß Gewinne und Verluste waren und ob die Quote über verschiedene Zeiträume stabil bleibt.
Warum sollte man Median und Durchschnitt zeigen?
Weil die Differenz zwischen beiden sofort Hinweise auf Ausreißer und eine schiefe Verteilung geben kann.
Was ist Overfitting bei Saisonalität?
Wenn Start- und Enddatum so lange optimiert werden, bis ein historisch perfektes Ergebnis entsteht, das außerhalb der Stichprobe wahrscheinlich nicht robust ist.
Was bedeutet keine Garantie?
Selbst ein jahrzehntelang stabiles Muster kann in Zukunft verschwinden, weil Märkte und Anlegerverhalten sich verändern.
Statistische Historie ist ein Analysewerkzeug und keine Anlageempfehlung.