Wie prüft man die Sell-in-May-Regel wirklich?
Ein einzelner Chart oder Durchschnitt reicht nicht. Eine belastbare Auswertung vergleicht Sommer- und Winterhalbjahr über mehrere Zeiträume und berücksichtigt Median, Trefferquote und Extremjahre.
Der klassische Vergleich
Die bekannteste Variante vergleicht Mai bis Oktober mit November bis April. Damit wird geprüft, ob die Wintermonate historisch eine höhere Rendite oder Trefferquote hatten.
| Periode | Typische Bezeichnung | Frage |
|---|---|---|
| Mai–Oktober | Sommerhalbjahr | War die Rendite tatsächlich schwächer? |
| November–April | Winterhalbjahr | War die Rendite höher und stabiler? |
Vier Kennzahlen, die zusammengehören
Durchschnitt
Zeigt die mittlere Rendite, kann aber durch einzelne Crashs oder Rallys stark verzerrt werden.
Median
Zeigt das typischere Halbjahr und reduziert den Einfluss von Extremwerten.
Trefferquote
Misst, wie oft eine Periode positiv war. Sie sagt nichts über die Größe der Gewinne aus.
Best/Worst Year
Zeigt die Spannweite und macht sichtbar, welches Risiko in Einzeljahren auftrat.
Warum der Zeitraum die Statistik verändert
Eine 50-Jahres-Statistik kann anders aussehen als die letzten 10 oder 20 Jahre. Märkte verändern sich durch ETFs, elektronische Handelsplätze, Zentralbanken und internationale Kapitalströme.
Langes Fenster
Mehr Beobachtungen, aber auch ältere Marktstrukturen. Gut, um langfristige Anomalien zu erkennen.
Kürzeres Fenster
Aktueller, aber anfälliger für wenige besondere Jahre. Gut, um zu prüfen, ob ein Effekt zuletzt noch sichtbar war.
Was ist mit Dividenden und Transaktionskosten?
Wer aus einer saisonalen Beobachtung eine reale Handelsstrategie ableiten möchte, muss mehr als Kursrenditen berücksichtigen.
Dividenden
Ein kompletter Ausstieg aus Aktien kann Ausschüttungen verpassen. Ein reiner Kursvergleich bildet das nicht immer vollständig ab.
Transaktionskosten & Steuern
Regelmäßiges Ein- und Aussteigen erzeugt Kosten, Spreads und eventuell steuerliche Auswirkungen. Sie können einen kleinen saisonalen Vorteil reduzieren.
Robustheit statt perfekter Backtest
Wenn das beste historische Ergebnis nur mit exakt einem Start- und Enddatum funktioniert, besteht Overfitting-Gefahr. Ein interessanter Effekt sollte auch bei leicht veränderten Daten ähnlich bleiben.
Mehrere Varianten testen
Teste Mai–Oktober, Mitte Mai–Ende September oder andere Fenster und vergleiche die Ergebnisse direkt.
Häufige Fragen
Welche Statistik beweist Sell in May?
Keine einzelne Statistik beweist die Regel. Entscheidend ist, ob ein Effekt über mehrere Märkte, Lookbacks und Kennzahlen konsistent bleibt.
Warum ist der Median wichtig?
Weil Crashjahre oder extreme Rallys den Durchschnitt stark verändern können.
Wie viele Jahre sollte man verwenden?
Am besten mehrere Fenster. 10, 20 und 25 Jahre liefern unterschiedliche Perspektiven auf Stabilität und Aktualität.
Sollte man immer im Mai verkaufen?
Nein. Eine historische Anomalie ist keine automatische Handelsanweisung.