Im Trend: Momentum-Aktien [Backtest]

Momentum-Aktien

Lesedauer: 12 Minuten

Momentum-Aktien sind Aktien , deren Preis in der jüngeren Vergangenheit stark gestiegen sind. Von ihnen wird angenommen, dass sie auch in der Zukunft steigen werden und sie deshalb eine gute Investition sind. Das Konzept ist lange bekannt und wurde durch die Faktoren-Forschungsarbeiten Fama und French berühmt und erhielt dadurch auch eine gewisse finanz-wissenschaftliche Legitimation (und es widerspricht der Annahme des vollkommen effizienten Marktes mit seinen Random-Walks).

Häufig werden Momentum und Trendfolge synonym gebraucht, aber sie meinen nicht das gleiche. Trendfolgesystem definieren den Ein- und Ausstiegszeitpunkt um einen Trend zu “erwischen”, z.B. wenn der Preis einen längeren gleitenden Durchschnitt nach oben bzw. nach unten durchbricht. Die Investition in Momentum-Aktien erfolgt wenn bereits ein Trend nach oben stattgefunden hat und man davon ausgeht, dass dieser noch länger anhält. Die benutzten Kennziffern sind zwar häufig die gleichen bzw. ähneln sich – auch die so ermittelten Aktien sind häufig die gleichen, dennoch ist die Vorgehensweise etwas anders. In diesem Blogbeitrag will ich vor allem das Momentum untersuchen.

Billiard: In Momemtum-Aktien investieren

Dazu nutze ich mal wieder Portfolio123 als Backtest-Tool und das Ranking im Backtest um das ganze Aktienuniversum zu analysieren statt nur ein Momentum-Portfolio (dessen Performance durch Rauschen und Einzelevents stärker verzerrt wird).

Ich nutze auch die Terminologie von Portfolio123:

close(0): Der Aktienpreis am gestrigen Handelschluss

close(20) bzw. close(250) : Der Aktienpreis am Handelschluss vor 1 Monat (~ 20 Handelstage) bzw. vor einem 1 Jahr (~ 250 Handelstage)

sma(20) bzw. sma(250): Der einfache, gleitende Durchschnitt über die Aktienpreise des letzten Monats bzw. Jahrs

ema(20) : Der exponentielle, gleitende Durchschnitt über die Aktienpreise des letzten Monats

vma(20) bzw. vma(250): Der volumen-gewichtete, gleitende Durchschnitt über die Aktienpreise des letzten Monats bzw. Jahrs

Beim Backtest gehe ich wie folgt vor:

Übliche Zeiträume für Momentum-Analysen sind 3, 6 und 12 Monate. Ich will ich mich auf 12 Monaten fokussieren und schaffe dazu mehrere Kennziffern, die ich im Aktienuniversum des Russell3000-Indexes vom 02.01.1999 bis heute backteste (weiter reichen die Daten in Portfolio123 nicht zurück). Dabei werden die Aktien wöchentlich rebalanced.

Das linke Diagramm zeigt den Backtest von 02.01.1999 – 17.05.2011 an und das rechte den Backtest vom 17.05.2011 bis heute (17.05.2021). Diese Aufteilung habe ich gemacht, da die zwei Dekaden sehr unterschiedlich sind (in der ersten Dekade fand der Tech-Hype, die nachfolgende Rezession und der Börsenboom bis zur Finanzkrise statt und danach die Zeit der Niedrigzinsen) und wir daraus entsprechende Rückschlüsse ziehen können. Bei Aktien, die nicht alle Preisdaten haben (z.B. weil die Unternehmen erst seit ein paar Wochen börsennotiert sind), nehme ich für die Auswertung an, dass das Momentum neutral ist.

close(0) / close(250)

Bei dieser sehr einfachen Analyse wird das Momentum berechnet in dem der letzte Schlusskurs mit dem vom vor einem Jahr verglichen bzw dividiert wird. Ein Wert > 1 bedeutet ein positives Momentum und ein Wert < 1 ein negatives Momentum.

Zur Darstellung: Im Ranking befinden sich “in” den rechten Balken die Aktien mit einem hohen positiven Momentum und “in” den linken Balken, die Aktien mit hohen negativen Momentum. Die Balken dazwischen sind dem Momentum nach entsprechend sortiert. Die Balken selbst zeigen die annualisierte Rendite an. Der ganz linke, rote Balken hat eine Sonderrolle: Er zeigt keine Momentum-Aktien an, sondern die annualisierte Rendite des Russell-3000.

Das linke Diagramm (02.01.1999 – 17.05.2011) zeigt, dass Aktien mit einem hohen Momentum (linker, grüner Balken) besser performten als Aktien mit weniger oder negativen Momentum. Das rechte Diagramm zeigt hingegen, dass die letzten zehn Jahre Momentum-Aktien keineswegs überdurchschnittlich performten, sondern eher durchschnittlich.

Der linke rote Balken, der die Performance des Russell-3000 anzeigt, ist übrigens nicht der Durchschnitt der restlichen Balken, sondern durch die Market-Cap-Gewichtung des Indezes verzerrt. Die anderen Balken hingegen sind gleichgewichtet und beziehen auch Dividenden mit ein.

close(20)/close(250)

In akademischen Studien wird häufig nicht der letzte Schlusskurs zum Berechnen des Momentums genutzt, sondern der Schlusskurs von vor 20 Handelstagen. Damit will man den letzten Monat herausrechnen, der eher zu Mean-Reversion als zur Trendfortsetzung neigt.

Im linken Diagramm sehen wir dadurch tatsächlich eine Verbesserung. Zum einen ist der rechte, grüne Balken mit den Renditen der Aktien mit dem stärksten Momentum etwas höher. Zum anderen ist das Diagramm auch gleichmäßiger: Die Renditen korrelieren schön mit dem Momentum – gerade das zeigt eine starke Abhängigkeit der Renditen mit dem Momentum an.

Das rechte Diagramm ist allerdings wieder ernüchternd. In den letzten 10 Jahren ist keine Korrelation feststellbar – mit ganz viel guten Willen könnte man sagen, dass die zwei Balken mit dem niedrigsten Momentum (häufig auch negativen Momentum) etwas schlechter performen als die Mitte und die zwei Balken mit dem stärksten Momentum etwas besser. Aber meiner Meinung nach kann das auch Zufall sein.

sma(20)/sma(250)

Statt die Schlusskurse können auch die gleitendenen Mittelwerte genutzt werden um ein Momentum zu berechnen. Der Vorteil ist, dass Kurssprünge und Rauschen geglättet werden – insbesondere beim Nenner ist eine Glättung zu empfehlen, weil ein kurzer Preispeak vor einem Jahr das Momentum für ein paar Tage hebt/senkt um dann in ein paar Tagen wieder zu einem “normaleren” Wert zurückzukehren – was nicht im Sinne des Erfinders ist und auch für zusätzliche, überflüssige Transaktionen sorgt (die ja auch Kosten verursachen).

Hier sehen wir im linken Diagramm eine weitere Verbesserung der Momentum-Aktien gegenüber den vorherigen Backtests. Im rechten Diagramm ist wieder nur mit gutem Willen überhaupt eine Überperformnce der Momentum-Aktien erkennbar – man könnte eher von einer leichten Unterperformance der Aktien mit dem niedrigsten/negativen Momentum sprechen. Aber die stärksten Momentum-Aktien performten jedenfalls nicht am besten.

ema(20)/sma(250)

Technische Analysten nutzen häufig gerne den exponentiellen, gleitenden Durchschnitt lieber als den einfachen. Dieser reagiert schneller auf Änderungen, d.h. im Zähler sind die Schlusskurse der letzten Tage höher gewichtet als die vor knapp einem Monat. Im Nenner macht der der exponentielle, gleitende Durchschnitt keinen Sinn, da wir ja hier auch gerade die Preise aus der weiteren Vergangenheit (und nicht der Gegenwart) stehen haben wollen.

Die Nutzung des exponentiellen, gleitenden Durchschnitts widerspricht allerdings dem Ansatz, den letzten Monat eher herausfiltern zu wollen.

Tatsächlich performt dieser Kennwert auch nicht besser als sma(20)/sma(250), sondern vergleichbar gut.

close(20)/sma(250)

Mit dieser Kennziffer rechnen wir wieder den letzten Monat, der zu einem Mean-Reversion-Verhalten neigt, heraus.

Während wir im linken Diagramm kaum eine Verbesserung sehen, kann man nun auch im rechten Diagramm eher eine Tendenz erkennen. Die so gemessenen Momentum-Aktien haben eine leichte Überperformance und die Aktien mit sehr niedrigen Momentum eine Underperformance.

ema(20,20) / sma(250)

Kombinieren wir also nun den akademischen Ansatz den letzten Monat zu ignorieren mit dem technischen Ansatz mit dem exponentiellen Mittelwert zu arbeiten, erhalten wir einen neuen Faktor. Der hat im Zähler den exponentiellen, gleitenden Mittelwert über 20 Tage, aber 20 Tage versetzt (also über die Schlusskurse der letzten 40 bis letzten 20 Tage) stehen.

Im linken Diagramm ist er zwar etwas schwächer als vorherige Faktoren, aer das rechte Diagramm lässt nun eindeutig die Überperformance von so ermittelten Momentum-Aktien erkennen.

vma(20)/vma(250)

Aus der Theorie heraus gefällt mit der volumen-gewichtete Mittelwert am besten: Er berechnet den Mittelwert, wobei Tage mit starkem Handelsvolumen stärker einfließen als Tage mit schwachem Handelsvolumen. Er ermittelt also mehr als die anderen Messungen einen “wahren” Wert über einen Zeitraum, da mit höheren Handelsvolumen mehr Transaktionen eingeflossen sind. D.h. im Grunde mittelt er eher über die Preise aller Transaktionen als platt über die Schlusskurse.

Wieder sieht man, dass dieser Faktor die ersten 12 Jahre gut performte, aber nicht mehr in den letzten 10 Jahren.

ema(20,20)/vma(250)

Kombineren wir also nun die drei Ansätze:

  • Ignorieren des letzten Monats, der zu Mean-Reversion neigt
  • Nutzung des exponentiellen, gleitenden Durchschnitts im Nenner, da dieser in der technischen Analyse gängig ist
  • Nutzung des volumen-gewichteten, gleitendenen Durchschnitts im Zähler

Voilá, nun haben wir einen Faktor, der in beiden Zeiträumen gut performt. Oder hat jemand gedacht, dass die letzten zehn Jahre Momentum keine Rolle mehr spielt?

evma(20,20) / vma(250)

Leider bietet Portfolio123 keine gleitendenen Durchschnitt an, der sowohl exponentiell als auch nach volumen-gewichtet ist. Diesen habe ich allerdings näherungsweise selbst erstellen können, dazu bilde ich den Mittelwert über:

close(20), vma(2,20), vma(3,20), vma(4,20) … vma(20,20)

Damit werden die Tage vor einem Monat stärker gewichtet als die Tage vor anderthalb oder zwei Monaten. Dies ist dem exponentiellen Durchschnitt zumindest ähnlich.

Wir sehen hier leider keine relevante Verbesserung gegenüber dem vorherigen Faktor. Aber die Performance ist in beiden Zeiträumen vielversprechend.

ema(20,20) / vma(210,40)

Was bei den bisherigen Faktoren mit den Durchschnitten als wenig sinnvoll erschien, ist das die letzten 20 bzw. 40 Tage enthalten sind. Weshalb sollten diese hier eine Rolle spielen – es geht ja darum den Gegensatz zwischen näherer Vergangenheit und fernerer Vergangenheit herauszufinden.

Daher bringen wir einen Offset von 40 Tagen in den Nenner und verkürzen den Auswertezeitraum entsprechend auf 210 Tage.

Ein allzu großer Unterschied zeigt sich hier nicht, allerdings ist das rechte Diagramm “smoother”, was heißt dass dieser Faktor ein wenig überlegen erscheint.

Diesen wollen wir nun in unterschiedlichen Aktienuniversen testen:

S&P 500

Interessant ist hier, dass dieser Momentum-Faktor ema(20,20) / vma(210,40) in den ersten 12 Jahren nicht performat hat, während er in den letzten 10 Jahren zumindest einen leichten Vorteil zeigt. Eine mögliche Erklärung wäre, dass wir mit unserem Faktor bereits eine Überoptimierung bzw. Fitting an das Russel3000-Universum erreicht haben (was nicht das Ziel ist!). Daher mache ich einen Gegencheck mit dem gänzlich dem Overfittung unverdächtigen Faktor close(0)/close(250).

Da hier der Zeitraum von 02.01.1999 bis 17.05.2021 keine Überperformance zeigt, gehe ich davon aus, dass in diesem Zeitraum generell keine Momentum-Strategie funktioniert hätte. In den letzten 10 Jahren hätte dieser naive Faktor close(0)/close(250) ebenfalls nicht funktioniert, der selbst entwickelte ema(20,20) / vma(210,40) zu einem gewissen Maße. D.h. er Ausfall der Strategie im S&P 500 ist höchstwahrscheinlich nicht auf ein Overfitting zurückzuführen.

NASDAQ 100

Prüfen wir als hier wieder unseren Faktor ema(20,20) / vma(210,40) im NASDAS 100.

Es dürfte kaum überraschen, dass der NASDAQ 100 der im wesentlichen aus Trendaktien besteht ein geeignetes Universum für Momentum-Faktoren ist. In beiden Testzeiträumen zeigt sich eine starke Überperformance der Momentum-Aktien. Zu beachten ist, dass der NASDAQ 100 ein relativ kleiner Aktienindex im Vergleich zum S&P 500 oder Russell 3000 ist. Er besteht nur aus 100 Aktien, d.h. jeder Balken im Diagramm entspricht nur 10 Aktien (beim S&P hingegen 50 und beim Russell 3000 ganzen 300 Aktien).

Kanadische Aktien: TSX Composite Index

Portfolio123 erlaubt auch Backtests auf kanadische Aktien, was einen guten Quercheck erlaubt, auch wenn man nicht in sie investieren will. Dazu führen wir den Backtest unseren Indikators auf dem TSX Composite Index (bestehend aus 220 kanadischen Aktien durch):

Auch wenn die Balkendiagramme nicht super-smooth aussehen, sind sie eindeutig. Momentum-Aktien bzw. unser Faktor funktioniert auch hier.

Internationale ADR-Aktien

Zu guter letzt führen wir noch einen Backtest auf internationalen Aktien (ADR-Aktien mit min. 50 Millionen MarketCap – aktuell bestehend aus 880 Aktien) durch, um zu sehen ob unser Faktor auch hier funktioniert hätte.

Auch hier zeigen sich zwar keine sehr smoothen Diagramme, aber trotzdem sieht man die Überlegenheit von Momentum-Aktien bzw. unserem Faktor im Gegensatz zum Rest der Aktien.

Fazit

Die wesentliche Erkenntnis ist, dass Momentum-Strategien funktionieren, aber nicht immer, nicht überall und manches Mal nur mit dem richtigen Faktor bzw. Formel.

Es gibt eine relativ gute Erklärung, weshalb die Momentum-Strategie im S&P 500 nicht und im Russell 3000 in den letzten Jahren nur mit unserem Faktor funktioniert hat: Effizienz-Zunahme in den Aktienmärkten. Klassische Momentum-Fatkoren sind ziemlich bekannt und im S&P-500 schon lange eingepreist und nun auch in den kleineren Aktien (Russell 3000). Neue bzw. verbesserte Momentum-Faktoren sind hingegen in den kleinen Aktien noch nicht eingepreist – in den größeren schon (z.B. auch durch KI – dadurch muss nicht unbedingt jemand auf genau meinen Indikator ema(20,20)/vma(210,40) gekommen sein und die Arbitrage geerntet haben).

Andere Ansätze die Beobachtungen zu erklären, sind dass ETFs zu weiten Teilen die Aktien beherrschen, d.h. dass auch Aktien mit niedrigen Momentum einfach durch die Index-Käufe mitgezogen werden und dass Niedrig-Zinsen auch unwirtschaftliche Firmen weiterleben lassen, so dass Aktien mit niedrigen Momentum neues Geld aufnehmen und damit wirtschaften konnten.

Als Hinweis für die Profis: Overfitting haben wir höchstwahrscheinlich vermieden, indem wir folgende Grundsätze angewendet haben:

  • Ranking-Backtests statt Portfolio-Backtests
  • Vergleich über mehre Aktienuniversen
  • Keine Parameter-Optimierung

Hat Dir die Analyse gefallen? Kommst Du zu den gleichen Schlüssen oder hast Du eine andere Ansicht? Schreib hierzu gerne einen Kommentar.

Frohes Investieren!

Sebastian