Modellierung eines Aktienindex am Beispiel des S&P 500
Schlagworte: lognormal verteilte Kapitalentwicklung, geometrischer Random Walk, Black-Scholes Modell, Bayes‘sche Klassifikation, Glättungsverfahren, EMA, AR-Modelle, Signal-Rausch-Verhältnis
Renditeverbesserung bei reduziertem Risiko mithilfe von Ein- und Austrittssignalen in Aktienmärkte
Schlagworte: risikolose Rendite, Aktienmarktrendite, Buy-and-Hold-Strategie, Markteintrittsignale, Marktaustrittsignale, Trend, Volatilität, Transaktionskosten, Bullenmarkt, Bärenmarkt, Seitwärtsmarkt, Crash, Indexzertifikat, ETF, Einzelaktie
Sie haben Ihren persönlichen Risiko-/ Renditebereich unter der Annahme bestimmt, dass Sie „den Markt“ kaufen (mit ETFs, Indexzertifikaten oder einer Aktienmischung, die den Markt repräsentiert) und - bis auf die beschriebenen Gewinnmitnahmen und Verlustausgleiche zum Konstanthalten der Aktienquote - über einen längeren Zeitraum passiv bleiben (Buy-and-Hold Strategie). Sie können Ihr Rendite/Risiko-Verhältnis aber verbessern, d.h. bei verringerter Volatilität Ihres Aktiendepots die Rendite verbessern oder bei gleichbleibender Rendite die Aktienquote in Ihrem Depot reduzieren. Dazu benötigen sie eine Antwort auf die beiden Hauptfragen:
Durch Modellierung des Aktienmarktes (hier Kalman-Filterung eines AR2-Modells für den Trend) erhält man Signale für den Marktein- und Austritt, die speziell die lang anhaltenden Bärenmärkte vermeiden helfen. Wenige Signale pro Jahr mit geringer Fehlsignalquote zeichnen das Modell aus.