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Wie wird das Börsejahr 2016? Gibt es den Januar-Effekt? (Michael Gredenberg)

Bild: © Martina Draper, Feuerwerk, Nacht, Wien

Autor:
Michael Gredenberg

Inode-Gründer. Heute u.a. passionierter Radfahrer und Finanzautor via financeblog.at.

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06.01.2016, 8470 Zeichen

Nach der Weihnachtspause gibt es nun endlich wieder einen Artikel im Financeblog welcher versucht einen Blick auf das Jahr 2016 zu werfen – und zwar fürs erste einmal aus statistischer Sicht.

So wie die ersten Handelstage im Jänner soll auch das ganze Jahr an den Börsen verlaufen – zumindest das das eine verbreitete Börsen-Legende die unter dem Namen “Januar-Effekt” bekannt ist.  Dieser “Januar-Effekt” wird in vielen Wirtschaftsmagazinen als Tatsache angesehen, siehe z.B. diesen Artikel aus dem Jahr 2010. Doch ist da wirklich etwas dran?
Ich werde dieser Legende heute auf den Zahn fühlen.

Die ersten Tage des Jahres 2016 sind ja bisher nicht besonders gut gelaufen: In China gab es gestern am ersten Handelstag im neuen Jahr gleich einen beinahe Crash-verdächtigen Absturz von über 7% der nur durch Interventionen der Zentralbank aufgehalten werden konnte. Die chinesische Zentralbank möchte den Aktienmarkt durch Käufe stützen. Keine gute Idee wie ich finde. Aber die Chinesen glauben anscheinend, dass sie tatsächlich den Aktienmarkt unter Kontrolle bringen können.

Auch in Europa und den USA brachten die ersten Handelstage Verlusten. Ein Hinweis auf die Entwicklung im Jahr 2016?

Gibt der Januar-Effekt Hinweise auf das Börsejahr 2016?

Da ich ein Freund von Statistiken bin habe ich natürlich auch versucht diese Börse-Legende statistisch zu untersuchen. Dazu habe ich von Bloomberg die Daten für den S&P 500 Index für die letzten 89 Jahre heruntergeladen – mehr ist leider nicht verfügbar da dieser Index nur bis 1928 zurück berechnet wurde. Aber der Zeitraum von 1928 bis heute sollte für die Untersuchungen ausreichend sein.

In der folgenden Tabelle habe ich die Ergebnisse zusammengefasst:

   Jahre Trefferquote
Anzahl Jahre 89  
Anzahl positive Jahre 58  
Anzahl negative Jahre 30  
Anzahl positive Jahre bei positiven ersten Tag 28 48,28%
Anzahl negative Jahre bei negativen ersten Tag 16 53,33%
Anzahl positive Jahre bei positiver ersten Woche 38 65,52%
Anzahl negative Jahre bei negativer erster Woche 18 60,00%

 

In den letzten 89 Jahren stieg der S&P 500 Index (auf Jahresbasis) in 58 Jahren und verbuchte in 30 Jahren Verluste.

Die Aussagekraft des ersten Handelstages im Jahr:

In 28 Jahren stieg der Index bis zum Jahresende genau dann wenn der erste Handestag des Jahres ebenfalls ein Plus verzeichnete. Das sind 48,28% aller Jahre in denen der Index insgesamt positiv abschloss. Der Umkehrschluss ist also, dass der Index in 51,72% der Fälle ein positives Jahresergebnis erzielte wenn der erste Handelstag des Jahres negativ war.

Im Gegensatz dazu verlor der Index auf Jahressicht in 53,33% der Fälle an denen der erste Handelstag mit einem negativen Ergebnis schloss. Hier besagt der Umkehrschluss, dass in 46,67% der Fälle an denen der erste Handelstag schlecht verlieft das Gesamtjahr dennoch gut verlief.

Man sieht, dass sich die Ergebnisse sehr in der Nähe der erwarteten 50% (also reiner Zufall) bewegen. Es gibt schließlich nur zwei Möglichkeiten: Entweder der Index steigt auf Jahressicht oder er sinkt. Die erwartete Wahrscheinlichkeit für jede dieser beiden Möglichkeiten in Abhängigkeit vom ersten Handelstag beträgt genau 50% wenn kein Zusammenhang zwischen dem ersten Handelstag und dem Gesamtjahr existiert. 
Die Statistik bestätigt, dass die Werte sich tatsächlich in der Nähe dieser 50% befinden und deshalb keinerlei Zusammenhang zwischen den Ergebnissen des ersten Handelstages und des Gesamtjahres nachweisbar ist.

Es besteht also kein statistisch nachweisbarer Zusammenhang zwischen dem ersten Handelstag eines Jahres und dem Gesamtjahr.

Sagen die ersten 5 Handelstage (die erste Woche) mehr über die Entwicklung des Gesamtjahres vorher?

Hier sehen wir in der Tabelle, dass insgesamt 38 Jahre für den S&P 500 positiv verliefen, nachdem die erste Woche des Jahres positiv verlief. Das entspricht 65,52% aller positiven Jahre im Zeitraum von 89 Jahren. Umgekehrt funktionierte der “Januar-Effekt” in  34,48% der Fälle nicht: Die Jahre lieferten ein negatives Ergebnis obwohl die erste Woche des Jahres positiv verlief.

In 60% der Fälle folgte einer negative erste Handelswoche auch ein negatives Gesamtjahr. Umgekehrt natürlich verlief das Gesamtjahr in 40% der Fälle positiv obwohl die erste Woche negativ endete.

Hier scheint die statistische Relevanz bereits grösser zu sein als nach dem ersten Handelstag: Besonders bei “guten” Jahren mit positiven Ausgang liegt die Vorhersagekraft des “Januar-Effektes” bei fast zwei Drittel (65,52%).

Insgesamt ist das Orakel des Januar-Effektes aber auch nach der ersten Handelswoche nicht aussagekräftig genug um sich darauf verlassen zu können.  Man kann aber eine gewisse statistische Relevanz – zumindest in den letzten 89 Jahren bei S&P 500 Index – nicht leugnen.

Der Januar-Effekt bei anderen Börsen/Indices
DAX:

Über den DAX gibt es Daten für die letzten 56 Jahre. Hier zeigt sich, dass besonders ein erster positiver Handelstag im Jahr auf ein positives Gesamtjahr hindeutet – in 73,68% der Fälle brachte das Gesamtjahr Gewinne wenn der DAX am ersten Handelstag im Jahr positiv schloss. 

Allerdings funktioniert dieses Orakel nur dann wenn der erste Tag positiv verläuft. In nur 27,78% der Fälle war das Gesamtjahr negativ wenn der erste Tag negativ war. Man sollte also nicht im DAX short gehen wenn der erste Handelstag im Jahr schlecht verläuft ????

Der Blick auf die ersten 5 Handelstage (die erste Woche) zeigt beim DAX keinerlei statistische Korrelation zur Gesamtjahres-Performance.  Die Wahrscheinlichkeit für ein negatives Gesamtjahresergebnis bei einem negativen Ergebnis in den ersten 5 Tagen ist genau 50%. Man könnte also auch eine Münze werfen.

  Jahre Trefferquote
Anzahl Jahre 56  
Anzahl positive Jahre 38  
Anzahl negative Jahre 18  
Anzahl positive Jahre bei positiven ersten Tag 28 73,68%
Anzahl negative Jahre bei negativen ersten Tag 5 27,78%
Anzahl positive Jahre bei positiver ersten Woche 22 57,89%
Anzahl negative Jahre bei negativer erster Woche 9 50,00%

 

ATX:

Bein österreichischen ATX-Index, den es seit 30 Jahren gibt, sieht die Statistik so aus:

  Jahre Trefferquote
Anzahl Jahre 30  
Anzahl positive Jahre 17  
Anzahl negative Jahre 13  
Anzahl positive Jahre bei positiven ersten Tag 10 58,82%
Anzahl negative Jahre bei negativen ersten Tag 5 38,46%
Anzahl positive Jahre bei positiver ersten Woche 11 64,71%
Anzahl negative Jahre bei negativer erster Woche 6 46,15%

Auch hier liefert ein positives Ergebnis des ersten Handelstages bzw. der ersten Woche einen Hinweis auf ein positives Gesamtjahr – mit ganz leicht erhöhter Wahrscheinlichkeit. Ein negatives Ergebnis in den ersten Tagen des Jahres deutet allerdings statistisch gesehen auch hier nicht auf ein schlechtes Gesamtjahr hin.

Dow Jones Industrial Index:

Der Dow Jones Industrial Index ist zwar nicht sehr breit – er besteht nur aus 30 Werten – doch er hat die längste Geschichte von allen heute existierenden Aktienindices. Über ihn gibt es Aufzeichnungen bis ins Jahr 1900 – also über 115 Jahre.

  Jahre Trefferquote
Anzahl Jahre 115  
Anzahl positive Jahre 72  
Anzahl negative Jahre 43  
Anzahl positive Jahre bei positiven ersten Tag 45 62,50%
Anzahl negative Jahre bei negativen ersten Tag 22 51,16%
Anzahl positive Jahre bei positiver ersten Woche 49 68,06%
Anzahl negative Jahre bei negativer erster Woche 26 60,47%

Auch bei diesem Index ist eine erhöhte Trefferquote des Januar-Effektes eher bei einem positiven Verlauf der ersten Handelstage erkennbar. Insgesamt trifft die Vorhersage aber bei diesem Index über den gesamten Betrachtungszeitraum von über 100 Jahren am ehesten zu, besonders wenn man nicht den ersten Handelstag sondern die erste Woche betrachtet. Vielleicht kommt die Legende genau daher.

Fazit:

Den Januar-Effekt, welcher besagt dass das ganze Börsejahr so ähnlich verlaufen wird wie die erste Woche, gibt es statistisch gesehen nur in sehr schwacher Ausprägung.

Bei einem negativen Verlauf der ersten Woche ist die statistische Wahrscheinlichkeit, dass das Gesamtjahr negativ verlaufen wird sogar noch geringer als die Wahrscheinlichkeit eines positiven Jahres bei einem positiven Verlauf der ersten Woche. 

Nachdem das Jahr 2016 bisher eher negativ begonnen hat, ist der Januar-Effekt meiner Meinung nach nicht für die Vorhersage des Verlaufes des restlichen Jahres geeignet.

Abgesehen davon halte ich es sowieso für sinnvoll fundamentale Daten und Fakten für  Investitionsentscheidungen herzunehmen und sich nicht auf Statistiken aus der Vergangenheit zu verlassen (auch wenn diese interessant zum ansehen sind ????

Der Beitrag Wie wird das Börsejahr 2016? Gibt es den Januar-Effekt? erschien zuerst auf Financeblog.


(06.01.2016)

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    06.01.2016, 8470 Zeichen

    Nach der Weihnachtspause gibt es nun endlich wieder einen Artikel im Financeblog welcher versucht einen Blick auf das Jahr 2016 zu werfen – und zwar fürs erste einmal aus statistischer Sicht.

    So wie die ersten Handelstage im Jänner soll auch das ganze Jahr an den Börsen verlaufen – zumindest das das eine verbreitete Börsen-Legende die unter dem Namen “Januar-Effekt” bekannt ist.  Dieser “Januar-Effekt” wird in vielen Wirtschaftsmagazinen als Tatsache angesehen, siehe z.B. diesen Artikel aus dem Jahr 2010. Doch ist da wirklich etwas dran?
    Ich werde dieser Legende heute auf den Zahn fühlen.

    Die ersten Tage des Jahres 2016 sind ja bisher nicht besonders gut gelaufen: In China gab es gestern am ersten Handelstag im neuen Jahr gleich einen beinahe Crash-verdächtigen Absturz von über 7% der nur durch Interventionen der Zentralbank aufgehalten werden konnte. Die chinesische Zentralbank möchte den Aktienmarkt durch Käufe stützen. Keine gute Idee wie ich finde. Aber die Chinesen glauben anscheinend, dass sie tatsächlich den Aktienmarkt unter Kontrolle bringen können.

    Auch in Europa und den USA brachten die ersten Handelstage Verlusten. Ein Hinweis auf die Entwicklung im Jahr 2016?

    Gibt der Januar-Effekt Hinweise auf das Börsejahr 2016?

    Da ich ein Freund von Statistiken bin habe ich natürlich auch versucht diese Börse-Legende statistisch zu untersuchen. Dazu habe ich von Bloomberg die Daten für den S&P 500 Index für die letzten 89 Jahre heruntergeladen – mehr ist leider nicht verfügbar da dieser Index nur bis 1928 zurück berechnet wurde. Aber der Zeitraum von 1928 bis heute sollte für die Untersuchungen ausreichend sein.

    In der folgenden Tabelle habe ich die Ergebnisse zusammengefasst:

       Jahre Trefferquote
    Anzahl Jahre 89  
    Anzahl positive Jahre 58  
    Anzahl negative Jahre 30  
    Anzahl positive Jahre bei positiven ersten Tag 28 48,28%
    Anzahl negative Jahre bei negativen ersten Tag 16 53,33%
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    In den letzten 89 Jahren stieg der S&P 500 Index (auf Jahresbasis) in 58 Jahren und verbuchte in 30 Jahren Verluste.

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    In 28 Jahren stieg der Index bis zum Jahresende genau dann wenn der erste Handestag des Jahres ebenfalls ein Plus verzeichnete. Das sind 48,28% aller Jahre in denen der Index insgesamt positiv abschloss. Der Umkehrschluss ist also, dass der Index in 51,72% der Fälle ein positives Jahresergebnis erzielte wenn der erste Handelstag des Jahres negativ war.

    Im Gegensatz dazu verlor der Index auf Jahressicht in 53,33% der Fälle an denen der erste Handelstag mit einem negativen Ergebnis schloss. Hier besagt der Umkehrschluss, dass in 46,67% der Fälle an denen der erste Handelstag schlecht verlieft das Gesamtjahr dennoch gut verlief.

    Man sieht, dass sich die Ergebnisse sehr in der Nähe der erwarteten 50% (also reiner Zufall) bewegen. Es gibt schließlich nur zwei Möglichkeiten: Entweder der Index steigt auf Jahressicht oder er sinkt. Die erwartete Wahrscheinlichkeit für jede dieser beiden Möglichkeiten in Abhängigkeit vom ersten Handelstag beträgt genau 50% wenn kein Zusammenhang zwischen dem ersten Handelstag und dem Gesamtjahr existiert. 
    Die Statistik bestätigt, dass die Werte sich tatsächlich in der Nähe dieser 50% befinden und deshalb keinerlei Zusammenhang zwischen den Ergebnissen des ersten Handelstages und des Gesamtjahres nachweisbar ist.

    Es besteht also kein statistisch nachweisbarer Zusammenhang zwischen dem ersten Handelstag eines Jahres und dem Gesamtjahr.

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    Hier sehen wir in der Tabelle, dass insgesamt 38 Jahre für den S&P 500 positiv verliefen, nachdem die erste Woche des Jahres positiv verlief. Das entspricht 65,52% aller positiven Jahre im Zeitraum von 89 Jahren. Umgekehrt funktionierte der “Januar-Effekt” in  34,48% der Fälle nicht: Die Jahre lieferten ein negatives Ergebnis obwohl die erste Woche des Jahres positiv verlief.

    In 60% der Fälle folgte einer negative erste Handelswoche auch ein negatives Gesamtjahr. Umgekehrt natürlich verlief das Gesamtjahr in 40% der Fälle positiv obwohl die erste Woche negativ endete.

    Hier scheint die statistische Relevanz bereits grösser zu sein als nach dem ersten Handelstag: Besonders bei “guten” Jahren mit positiven Ausgang liegt die Vorhersagekraft des “Januar-Effektes” bei fast zwei Drittel (65,52%).

    Insgesamt ist das Orakel des Januar-Effektes aber auch nach der ersten Handelswoche nicht aussagekräftig genug um sich darauf verlassen zu können.  Man kann aber eine gewisse statistische Relevanz – zumindest in den letzten 89 Jahren bei S&P 500 Index – nicht leugnen.

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    Allerdings funktioniert dieses Orakel nur dann wenn der erste Tag positiv verläuft. In nur 27,78% der Fälle war das Gesamtjahr negativ wenn der erste Tag negativ war. Man sollte also nicht im DAX short gehen wenn der erste Handelstag im Jahr schlecht verläuft ????

    Der Blick auf die ersten 5 Handelstage (die erste Woche) zeigt beim DAX keinerlei statistische Korrelation zur Gesamtjahres-Performance.  Die Wahrscheinlichkeit für ein negatives Gesamtjahresergebnis bei einem negativen Ergebnis in den ersten 5 Tagen ist genau 50%. Man könnte also auch eine Münze werfen.

      Jahre Trefferquote
    Anzahl Jahre 56  
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    Anzahl positive Jahre bei positiven ersten Tag 28 73,68%
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    Anzahl positive Jahre bei positiver ersten Woche 22 57,89%
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    ATX:

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      Jahre Trefferquote
    Anzahl Jahre 30  
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    Auch hier liefert ein positives Ergebnis des ersten Handelstages bzw. der ersten Woche einen Hinweis auf ein positives Gesamtjahr – mit ganz leicht erhöhter Wahrscheinlichkeit. Ein negatives Ergebnis in den ersten Tagen des Jahres deutet allerdings statistisch gesehen auch hier nicht auf ein schlechtes Gesamtjahr hin.

    Dow Jones Industrial Index:

    Der Dow Jones Industrial Index ist zwar nicht sehr breit – er besteht nur aus 30 Werten – doch er hat die längste Geschichte von allen heute existierenden Aktienindices. Über ihn gibt es Aufzeichnungen bis ins Jahr 1900 – also über 115 Jahre.

      Jahre Trefferquote
    Anzahl Jahre 115  
    Anzahl positive Jahre 72  
    Anzahl negative Jahre 43  
    Anzahl positive Jahre bei positiven ersten Tag 45 62,50%
    Anzahl negative Jahre bei negativen ersten Tag 22 51,16%
    Anzahl positive Jahre bei positiver ersten Woche 49 68,06%
    Anzahl negative Jahre bei negativer erster Woche 26 60,47%

    Auch bei diesem Index ist eine erhöhte Trefferquote des Januar-Effektes eher bei einem positiven Verlauf der ersten Handelstage erkennbar. Insgesamt trifft die Vorhersage aber bei diesem Index über den gesamten Betrachtungszeitraum von über 100 Jahren am ehesten zu, besonders wenn man nicht den ersten Handelstag sondern die erste Woche betrachtet. Vielleicht kommt die Legende genau daher.

    Fazit:

    Den Januar-Effekt, welcher besagt dass das ganze Börsejahr so ähnlich verlaufen wird wie die erste Woche, gibt es statistisch gesehen nur in sehr schwacher Ausprägung.

    Bei einem negativen Verlauf der ersten Woche ist die statistische Wahrscheinlichkeit, dass das Gesamtjahr negativ verlaufen wird sogar noch geringer als die Wahrscheinlichkeit eines positiven Jahres bei einem positiven Verlauf der ersten Woche. 

    Nachdem das Jahr 2016 bisher eher negativ begonnen hat, ist der Januar-Effekt meiner Meinung nach nicht für die Vorhersage des Verlaufes des restlichen Jahres geeignet.

    Abgesehen davon halte ich es sowieso für sinnvoll fundamentale Daten und Fakten für  Investitionsentscheidungen herzunehmen und sich nicht auf Statistiken aus der Vergangenheit zu verlassen (auch wenn diese interessant zum ansehen sind ????

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