Noch’n Experiment: Faulpelz-Formel

Es gibt Themen, die lassen einen einfach nicht los. Mir geht es so mit der „Magic Formula“ von Joel Greenblatt. Ich hatte mich damit vor zwei Jahren zum ersten Mal beschäftigt, hatte eine Art Backtesting dieser Strategie für ein paar europäische Aktien angestellt, was leider keine Super-Ergebnisse lieferte. Dann hatte ich das Thema für eine Weile beiseite gelegt. Der Test von damals ist nicht der Rede wert, ich hatte zu wenig Daten, möglicherweise habe ich dabei auch etwas falsch gemacht. Inzwischen habe ich jedoch, was das automatische Ermitteln und Auswerten von Finanzdaten aus frei verfügbaren Quellen angeht, also ganz ohne Bloomberg-Terminal, einiges dazugelernt. So habe ich beschlossen, das Thema doch noch einmal aufzugreifen.

Schon vor knapp einem Jahr habe ich ein neues Experiment entsprechend dieser Idee gestartet. Ich hatte mir noch ein wikifolio mit dem Namen „Faulpelz-Formel“ angelegt, das ich seitdem im Status „Test“, also bisher ohne es zu veröffentlichen, betrieben habe. Dazu hatte ich mir eine Liste aller bei wikifolio handelbaren Aktien hergenommen und diese auf jene der „ersten Welt“, also keine Emerging Markets o.ä., reduziert. Dann habe ich mir ein Tool dafür zusammengeschustert, das mir jeweils die beiden benötigten Kennzahlen (Kapitalrendite und Gewinnrendite) ermittelt, so dass ich darüber ein Ranking bilden kann.

Und natürlich habe ich der Sache noch meine eigene Note aufgedrückt. In der Originalstrategie von Joel Greenblatt soll man einmal jährlich etwa 30 Aktien mit Bestranking kaufen und für ein Jahr halten. Dann wird im nächsten Jahr bei Bedarf ausgetauscht usw. 30 Order auf einmal? Och nö! Eine bessere Idee dazu hatte ich, als ich zum x-ten mal die „Zurück in die Zukunft“-Trilogie anschaute. Da sagt Doc Brown zu Marty: „Vierdimensional denken!“ und meint damit die Zeit als vierte Dimension, und ich fand, dass ich diese sogar in zweierlei Hinsicht ausnutzen könnte, indem ich zunächst alle zwei Wochen eine Aktie mit einem Bestranking kaufen würde, und zwar jeweils für 1/26 des Anlagekapitals. Nach einem Jahr wäre ich dann zum ersten Mal voll investiert und würde ab dann alle zwei Wochen jeweils die vor einem Jahr gekaufte Aktie austauschen, aber nur, wenn sie nicht mehr unter den Top-Positionen rankte. Dieser Aufwand fiel nicht weiter ins Gewicht, und außerdem wäre das doch noch eine Art zusätzlicher Streuungseffekt.

Wo ich nun schon einmal dabei war, Dinge zu vereinfachen, legte ich gleich noch fest, dass ich meine automatisch abgerufenen Daten und die daraus ermittelten Rankings nicht überprüfen würde. Fehler, die sich dabei einschleichen, toleriere ich einfach und fertig. Außerdem würde ich das Ranking nicht alle zwei Wochen frisch ermitteln, sondern nur etwa vierteljährlich, wenn überhaupt. Aus diesem Grund nannte ich das Ganze „Faulpelz-Formel“.

Nebenbei könnte ich mir ja das Thema Backtesting dazu noch einmal vornehmen. Ich bin aber bis heute nicht dazu gekommen, habe aber immerhin wie geplant alle zwei Wochen eine Kauforder erteilt. Nun sind bereits 24 Positionen gekauft, das erste Jahr ist also fast rum. Ich hatte zwischendrin sogar überlegt, die ganze Sache einzustampfen, weil es seit Januar in wikifolios keine Dividendenzahlungen auf US-Aktien mehr gibt, wodurch alles verzerrt wird. Andererseits werden aber auch keine Steuern abgezogen, und es gibt keine Transaktionsgebühren, dafür aber Spreads und Zertifikate- und Performance-Gebühr. Also was soll’s, es ist ohnehin alles verzerrt, und ich will mich nicht päpstlicher haben als der Papst. Wäre auch irgendwie schade drum. Also habe ich es nun veröffentlicht und werde es weiter ausprobieren.

Die Idee mit dem Backtesting ist noch nicht vom Tisch. Auch das werde ich irgendwann in Angriff nehmen. So habe ich wieder ein Thema, das ich hier verfolgen kann. Vielleicht interessiert es ja auch einige von euch.

Hier geht’s zum wikifolio: Faulpelz-Formel

Und hier das Buch von Joel Greenblatt mit der Originalstrategie. Die eigentliche Strategie ist jedoch erst im Anhang beschrieben und startet bemerkenswerter Weise mit dem Satz: „Diesen Anhang müssen Sie nicht unbedingt lesen.“ 😉 Alles andere davor sind einfache (fast kindgerechte) Erklärungen, wie Börse funktoniert.

Titelbild dieses Artikels: Carsten Jünger / pixelio.de

12 Gedanken zu “Noch’n Experiment: Faulpelz-Formel

  1. Martin Keller 15. September 2017 / 15:33

    Hallo Petra,
    das Buch habe ich auch gelesen, den Inhalt fand ich interessant, die Sprache abstoßend. Ich fühlte mich als Leser behandelt wie ein kleiner Schulbub.
    Bei wikifolio habe ich auch mehrere quantitative Strategien am Laufen, eine davon ist die Magic Formula (zu finden unter „Variation von Magic Formula“). Ich habe lediglich die beiden Kriterien noch durch eine dritte erweitert, die Wertentwicklung über die letzten sechs Monate. Um wirklich eine Aussage machen zu können, welche Strategie am besten läuft, muss man wohl 20 Jahre warten. In diesem Jahr liefen eine Zeitlang meine Levermann-ähnlichen wikifolios besser, in letzter Zeit ist es gerade anders herum.
    Im Gegensatz zu dir weiß ich nicht, wie man automatisiert aktuelle Daten abrufen und verarbeiten kann, das würde mich sehr interessieren. Ich hole mir die Daten halt halbjährlich aus Onvista und hacke sie in Excel. Eine stupide Tätigkeit, aber zum Glück nur alle halbe Jahre nötig.
    Viele Grüße,
    Martin

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    • Petra Wolff 15. September 2017 / 18:46

      Hallo Martin,
      was das Buch von Joel Greenblatt angeht, würde ich das nicht so krass als „abstoßend“ bezeichnen, aber im Grunde genommen, hast Du Recht. Trotzdem finde ich die Idee faszinierend. Aber mit eigenem Geld möchte ich sie noch nicht ausprobieren. Deshalb nur ein wikifolio, das ich auch nicht in ein investierbares umwandeln werde.
      Ein Beispiel, wie man relativ einfach automatisch Daten aus dem Web ziehen kann, habe ich auf meiner anderen Webseite https://petrawolff.de erklärt.

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      • Johannes 16. September 2017 / 7:39

        Hallo Petra, hallo Martin,

        „…muss man wohl 20 Jahre warten“:

        nach 20 Jahren warten wärst du genauso weit wie heute mit einem Backtest über die letzten 20 Jahre ! Was fehlt ist so etwas wie ein historischer Screener mit integriertem Backtester für ein definiertes Universum und einen definierten Zeitraum (z.B. zehn Jahre). Für in US gehandelten Aktien sind die historischen Fundamentaldaten zugänglich (liegen in Tabellenform auf EDGAR). Die Kurse gibt es bei Yahoo und Google, man benötigt sie im allgemeinen jedoch für das ganze Universum (z.B. bei Screener mit Trendfolge-Elementen).
        Interessante Ergebnisse hier zu:

        https://www.valuesignals.com/Content/Documents/Quantitative_Value_Investing_In_Europe.pdf

        Ein Tool, was solche Ergebnisse erlaubt, würde ich mir etwas kosten lassen. Ich denke anderen Leuten könnte es auch so gehen und historische Daten sind zwar umfangreich, man benötigt sie jedoch nur einmal für alle. Ich glaube nicht, dass historische Kurs- und Fundamentaldaten geschützt sind. Wenn man sie für ein Universum hat, dann ist gut.

        Grüße,

        Johannes

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        • Petra Wolff 16. September 2017 / 9:13

          Hallo Johannes,

          dazu von mir ein klares „Ja, aber…“. das „Aber“ rührt daher, dass Backtesting eben niemals so gut sein kann wie echter Verlauf. Auch wenn Du technisch keine Fehler machst, so hast Du doch z.B. immer den Survivorship Bias, d.h. Aktien von Firmen, die irgendwann pleite gegangen sind oder einfach nur so von der Börse genommen wurden, fließen so gut wie nie in Backtestings ein. Das mag für manche Strategieen nicht entscheidend sein, ist aber eine Ungenauigkeit. Weiterhin hast Du bei historischen Kursen meistens auch nur Open, High, Low, Close, dazwischen nichts. Transaktionskosten im Wandel der Zeit und sich ändernde Steuerregeln werden auch nie beachtet usw.
          Trotzdem ist Backtesting sinnvoll, weil es einen Anhaltspunkt über den Verlauf liefert. Man sollte sich aber der Ungenauigkeiten durch Abweichungen immer bewusst sein.

          Viele Grüße
          Petra

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          • Andi K 16. September 2017 / 14:44

            Hallo Petra, irgendwie hatte ich bei meiner Antwort an Johannes Deinen Post übersehen, sorry, sonst hätte ich auf Deinen Post geantwortet.

            Ich hätte aber vermutet, dass die Transaktionskosten im Vergleich zu den unerfügbaren fundamentalen Daten und dem Survival-Bias unwesentlich sind. Zumindest könnte man für historische Kauf/Verkaufkurse auch einfach pessimistische Ansätze wählen. Transaktionskosten sind bei der Strategie von Greenblatt ja auch weniger relevant, da er die Positionen lange hält.

            Gruß
            Andreas

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        • Andi K 16. September 2017 / 14:38

          Hallo,

          ich glaube, dass man als Privatmensch solch ein Backtesting einfach nicht sauber hinbekommen kann. Selbst wenn man 20-Jahreszeitreihen von Fundamentaldaten bekommt (und dafür gibt es einige Quellen), so weiß man doch nicht, ob das auch den damals erhältlichen Informationen entspricht, z.B. wegen Restatements, Mergers, Konkursen, etc.. Zudem erlebe ich bei Screenern – z.B. gurufocus – immer wieder, dass meine Analyseergebnisse tw. durch die Datenqualität beeinträchtigt werden.

          Greenblatt selbst benutzt laut seiner Aussage in seinem Buch S&P Capital IQ Point-In-Time Daten. Das ist – soweit ich weiß – eine survival-bias freie Sicht auf hochwertige, originale historische Fundamentaldaten, aus jeweils einer historischen Perspektive. Dieser Service kostet m.W. aber einige 10.000 USD im Jahr (ich las in einem Forum: 36kUSD für den ersten User). Das ist für einen Kleinanleger unbezahlbar. Ich fürchte auch, es gibt keine für Privatleute bezahlbaren derartigen Datensätze.

          Die Frage ist also, ob es sich überhaupt lohnt, auf fundamentalen Daten basierende Strategien backtesten zu wollen, wo man doch gar keine aussagekräftigen Daten erhalten kann bzw. wie und mit welchen Einschränkungen man das tun würde. Wäre für Ideen dankbar…

          Gruß
          Andreas

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          • Petra Wolff 16. September 2017 / 17:03

            Andi, ich stimme Dir voll und ganz zu. Ob sich Backtesting lohnt, muss man selbst entscheiden. Ich finde, man sollte sich immer über die Abweichungen im Klaren sein und darf das nicht als Nachweis oder „absoluten Beweis“ für etwas sehen.

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  2. Peter 16. September 2017 / 14:08

    Hallo Petra,

    Die Ergebnisse auch dieses Experimentes
    würde mich sehr interessieren – habe auch schon selbst so etwas angefangen…

    Hier meine Überlegungen dazu:

    Joel Greenblatt will Anteile von qualitativ hochwertigen (=profitablen) Firmen zu einem günstigen Preis kaufen.
    Hier ein Interview in Focus vor 10 Jahren mit ihm zu diesem Thema:
    http://www.focus.de/finanzen/boerse/money-markets-die-formel-macht-sinn_aid_258352.html

    Diese Prinzip leuchtet mir durchaus ein.
    Er empfielt die Kapitalrendite (EBIT / (Nettoumlaufvermögen + Nettoanlagevermögen))
    um die Qualität zu messen.
    Um den angemessenen Preis zu messen soweit ich weis das KGV.

    Das Grundprinzip (suche Qualität zum angeemessenen Preis) würde ich übernehmen.
    Für die konkrete Ausführung würde ich jedoch auf Daten zugreifen
    die auch für die Levermann-Analyse verwendet werden. (=“Faulheit im Quadrat…“)

    Also konkret:

    Schritt (1): Filtere bestimmte Aktien aus dem „Universum“ heraus
    die nicht von vorne herein ausscheiden:

    Beispiel Mindest-Qualitäts-Filter:
    Eigenkapitalquote > 20%
    Eigenkapitalrendite > 5%
    EBIT-Marge > 3%

    sowie:

    KGV 1 (keine Extremsituationen)

    GEWINNWACHSTUM > 0,1
    KGV_5_JAHRES_MITTEL > 1
    KGV_5_JAHRES_MITTEL < 100

    Schritt (2a): Bewerte die Qualität
    (Q1) Rang über die Eigenkapitalquote
    (Q2) Rang über die Eigenkapitalrendite
    (Q3) Rang über die EBIT-Marge
    für Q1,Q2,Q3 gilt: – je höher desto besser also auch die Rangziffer
    Bilde Summe der Rangziffern: SUMME_RANGZIFFERN_QUALITAET=Q1+Q2+Q3

    Berechne
    a) PEG = KGV/GEWINNWACHSTUM
    b) KGV_RATIO = KGV/KGV_5_JAHRES_MITTEL

    Schritt (2b): Bewerte die Qualität
    (P1) Rang über den KGV – je kleiner desto besser
    (P1) Rang über den PEG (=KGV/Gewinnwachstum) – je kleiner desto besser
    (P2) Rang über das KGV_RATIO (KGV/KGV_5_JAHRES_MITTEL) – je kleiner desto besser
    für P1,P2,P3 gilt: – je niedriger der Zahlenwert desto besser also auch die Rangziffer
    Bilde Summe der Rangziffern: SUMME_RANGZIFFERN_PREIS=P1+P2+P3

    Schritt (2c) – Kombiniere Qualität und Preisbewertung
    SUMME_RANGZIFFERN_QUALITAET_UND_PREIS=SUMME_RANGZIFFERN_QUALITAET + SUMME_RANGZIFFERN_PREIS

    Schritt (2d) – Ermittle Rang über diese SUMME der Rangziffern – (je niedriger desto besser)

    Schritt 3: Entscheide letztlich selbst – nehme z.B. die TOP5 und entscheide ob diese zum Kauf taugen…

    Über Verkaufskriterien habe ich mir noch keine Gedanken gemacht.

    Viele Grüße
    Peter

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  3. Peter 16. September 2017 / 15:47

    (Weiter in meinem „Fortsetzungsroman… 😉 )

    Der letzten Schritt 3 („Entscheide letztlich selbst“) ist mir besonders wichtig.
    Einen rein mechanischer Ansatz – sozusagen „ohne den eigenen Kopf arbeiten zu lassen“ würde ich ablehnen.
    Warum ?:

    1) Ich muss als Investor mental hinter meinen Investitionen stehen – sonst gerate ich zu schneller in Panik und treffe dann eher Fehlentscheidungen.
    2) Betrüger-Firmen wird ein Screener nicht erkennen. Der intelligente Investor aber möglicherweise schon.

    Ich möchte noch auf einen Artikel hinweisen, der die „Magic-Formula“ kritisch analysiert:
    In diesem Artikel werden

    http://www.aktienboard.com/content/201502/die-boersen-zauberformel-von-greenblatt-ist-sie-wirklich-magisch-n653757

    Darin steht:
    ————————–
    „Anomalien verhageln das Ergebnis

    Anhaltspunkte bietet die Seite magicdiligence.com, die die Performance der Magic Formula-Aktien genauer unter die Lupe nimmt. Das mit Abstand schwächste Jahr für die Formel war 2011, als sie auf Basis des Backtests von Jae Jun mit minus 9,4 Prozent rentierte und damit um 22,1 Prozent schwächer als der S&P 500.

    Ursächlich waren vor allem die so genannten China Reverse Takeover-Aktien. In etwa ab 2010 waren Dutzende von chinesischen Unternehmen in leere Börsenmäntel von US-Unternehmen geschlüpft und kamen so quasi durch die Hintertür an den US-Markt.

    Diese Unternehmen wiesen in ihren Bilanzen hohe Umsatz- und Gewinnsteigerungen aus bei gleichzeitig sehr niedrigen Bewertungen.

    Die Chinesen hatten ihre Bilanzen frisiert und Umsätze und Gewinne großteils frei erfunden. Fast alle der 14 in der Übersicht unter dem oben genannten Link aufgeführten Firmen entpuppten sich als quasi wertlos und sind inzwischen von den US-Börsen verbannt worden.“
    ————————–

    Ein mechanischer Screener würde so etwas natürlich nicht „kritisch hinterfragen“….

    Und solche „China-Kracher“ haben wir leider auch in Deutschland:
    Asian Bamboo, Kinghero, Ultrasonic, United Power, China Specialty Glass, Ming Le Sports, …
    siehe:
    http://boerse.ard.de/aktien/asian-bamboo-die-wertvernichter100.html
    http://boerse.ard.de/aktien/asian-bamboo-voellig-abgebrandt100.html

    So für heute reicht’s aber…

    Viele Grüße
    Peter

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    • Petra Wolff 16. September 2017 / 17:11

      Hallo Peter,

      vielen lieben Dank fürs ausführliche Teilen Deiner Ideen. Das ist ja länger als mein ursprünglicher Artikel, wow!

      Dein Ansatz ist sehr interessant. Aber ich finde, das hat mit „Magic Formula“ nicht mehr viel zu tun. Das ist eine ganz eigenständige Strategie. Viel Erfolg damit!

      Deine Anmerkung dazu, sich unbedingt ein eigenes Urteil zu bilden, kann ich nur begrüßen. Das mache ich auch. Vor dem Kauf schaue ich auch immer noch einmal auf das Unternehmen, auch in Experimenten oder wikifolios. „Faulpelz-Investment“ heißt für mich nur, dass ich die automatisch gezognen Zahlen nicht überprüfe, also da kann auch mal etwas schief gehen. Aber das sollte eine gute Quant-Strategie abkönnen. 😉

      Gruß Petra

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  4. Anonymous 18. September 2017 / 22:04

    > Und natürlich habe ich der Sache noch meine eigene Note aufgedrückt. In der Originalstrategie von Joel Greenblatt soll man einmal jährlich etwa 30 Aktien mit Bestranking kaufen und für ein Jahr halten. Dann wird im nächsten Jahr bei Bedarf ausgetauscht usw. 30 Order auf einmal?

    Eigentlich schrieb er:
    Deutsche Ausgabe, Seite 142, Schritt 4 der Anleitung: „Kaufen sie fünf bis sieben….“
    Schritt 5: „Wiederholen Sie alle zwei bis drei Monate…“

    Das ist dann schon sehr nahe an dem im Artikel beschriebenen Vorgehen.

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