Lesedauer: 14 Minuten –
Aktien-Kennzahlen im Backtest + 1 Bonus: Welche Kennzahl ist die wichtigste in der Aktienanalyse? Heute führe ich den großen Vergleich von 20 Kennzahlen durch, um zu ermitteln, welche gut und dauerhaft performen. Wer sich schon etwas mit der Aktienanalyse beschäftigt hat, kennt das Problem: Es gibt eine Unmenge an Zahlen in der Bilanz, Gewinn- und Verlustrechnung und dem Cashflow-Report. Daneben gibt es weitere Daten von Analysten und technische Daten von den Börsen. Es kommt noch schlimmer: Aus all diesen lassen sich weitere Kennzahlen ableiten. Aber welche hat wirklich Aussagekraft über die künftige Preisentwicklung?
Genau wegen dieser Fragestellung nutze ich gerne Backtests. Backtests haben zwar auch ihre Tücken, aber sie können eine wertvolle Hilfestellung geben. Mit ihnen kann ich prüfen, welche Kennzahlen in der Vergangenheit für die Preisentwicklung von Aktien wichtig waren. Dies sagt natürlich nicht zu 100% aus, ob diese Kennzahlen auch in Zukunft die wichtigsten sein werden. Aber wenn es sich um plausible Kennzahlen handelt, schadet es nicht, sie auf dem Schirm zu haben.
Um zu entscheiden, ob man eine Kennzahl bei der Aktien-Analyse nutzt, sollte sie gewisse Kriterien erfüllen:
- Es muss eine plausible, generelle Erklärung geben, warum sie zu Überrenditen führen könnte.
- Darüber hinaus muss es eine spezifische Theorie im aktuellen Marktumfeld (z.B. Niedrigzins, Corona-Krise) geben, warum sie zu Überrenditen führen könnte.
- Sie muss bereits in der Vergangenheit zu messbaren und halbwegs dauerhaften Überrenditen geführt haben. Hier kommen Backtests ins Spiel.
Weitere sinnvolle Kriterien kenne ich leider nicht. Manche folgen gerne auch einfach Gurus oder den Anweisungen aus Büchern ohne den Background zu verstehen. Das halte ich aber für wenig sinnvoll und riskant. Daher ist es für mich kein Kriterium, wenn auch eine Inspiriation. Wenn Du weitere sinnvolle Kriterien kennst, kannst Du mir gerne einen Kommentar dazu schreiben.
Backtest-Zeiträume
Für die Backtests in diesem Post nutze ich also nur Kennzahlen, für die eine logische Erklärung für potentielle Überrenditen bekannt ist. Diese teste ich über drei verschiedene Zeiträume:
- Seit 2. Januar 1999 bis heute: Weiter kann mein Backtest-Tool leider auf Grund fehlender Daten nicht arbeiten. Über diesen Zeitraum gab es viele unterschiedliche Randbedingungen für die Märkte. Die größten sind wahrscheinlich: Höhepunkt und Platzen der Tech-Blase, Finanzkrise, Niedrigzinsen, Dominanz der Plattform-Unternehmen und die Corona-Krise.
- Die letzten 5 Jahre (vom 12.06.2016 bis 12.06.2021): Diese Zeit ist vom Niedrigzins geprägt und gilt als schweres Umfeld für Value-Aktien, aber als gutes Umfeld für Growth- und Momentum-Aktien. Der Niedrigzins ist heute immer noch da – damit besteht das Regime der letzten 5 Jahre prinzipiell weiter.
- Die letzten 12 Monate: Wir befinden uns in der Corona-Krise. Die Zinsen sind negativ, aber seit ein paar Monaten befürchtet der Markt Zinssteigerungen (auf Grund dem Sprung in der Inflation).
Kurz gesagt: Ich möchte Kennzahlen finden, die sowohl unter möglichst vielen verschiedenen Rahmenbedingungen funktioniert haben als auch unter den heutigen.
Aktien-Kennzahlen im Backtest: Wie teste ich?
Im Gegensatz zu den meisten Backtest, die nur mit einem Portfolio (von z.B. 5- 25 Aktien) gemacht wird, werde ich ein Ranking-Backtest durchführen. Damit kann das ganze Aktienuniversum in die Untersuchung einbezogen werden. Dadurch ist die statistische Aussagekraft deutlich höher.
Konkret nutze ich das Universum der Russell-3000 Aktien. Darin sind enthalten BigCaps, MidCaps und SmallCaps. Dieses Universum ist mit 3000 Aktien sehr groß. Im Vergleich zum S&P-500 sind nicht nur sechsmal soviele Aktien enthalten. Sondern auch kleine Aktien, bei denen es weniger “professionelle” Konkurrenz gibt. Aktien-Fonds, Hedge-Fonds und andere große Investoren haben im S&P-500 bereits viele Marktineffizienzen ausgenutzt. Dadurch funktionieren viele Kennzahlen im S&P-500-Universum schlechter. Als kleine Investoren sollten wir daher auch kleine Unternehmen in die Auswertung miteinbeziehen. Große, professionelle Investoren können dies meist nicht, da es nicht genügen Liquidität für diese Aktien gibt.
Der Ranking-Backtest
Beim Ranking-Backtest stehen in meiner Auswertung die Renditen der Aktien mit der besten Auspräung der untersuchten Kennziffer in einem rechten Balken (z.B. niedrigstes KGV, höchstes Momentumg). Und nach links absteigend die Renditen mit zunehmend schlechteren Werten der Kennziffer. Das sieht für die erste untersuchte Kennziffer “Momentum” wie folgt aus:
Der ganz linke (rote) Balken gehört dabei nicht zum Ranking, sondern stellt die Rendite des Russell-3000-Indexes dar. Damit wir nicht zig Balkendiagramme ansehen müssen, werde ich immer die Rendite des rechten Balkens nennen. Dieser “Balken” besteht aus 300 Aktien. Man könnte nun argumentieren, dass auch das ein Portfolio-Backtest ist. Ich werde aber in der Auswertung dazuschreiben, wenn die anderen Balken (bis auf Ausreißer) höher als der rechte Balken stehen. Denn das heißt ja, dass die Aktien mit der besten Kennziffer-Ausprägung nicht am besten performt haben.
Die weiteren Parameter des Backtests: Wöchentliches Rebalancing ohne Berücksichtigung von Transaktionskosten, Slippage oder Steuern. Ausgeschüttete Dividenden werden berücksichtigt und vollständig re-investiert. Diese Parameter einzuhalten ist in der Realität natürlich nicht möglich. Aber meiner Erfahrung nach lassen sie sich für die erste Analyse so am besten miteinander vergleichen. Haben wir eine Kennziffer, die im Zeitverlauf sehr schwankt, kann das zu vielen Transaktionen führen. Wenn man rein auf Grund dieser Kennziffer investieren möchte, muss das in einem zweiten Schritt genauer untersucht werden (was ich in diesem Post nicht machen werde).
Aktien-Kennzahlen im Backtest: Die Tabelle
Hier kommen nun die Ergebnisse. Sie sind eine kleine Zahlenwüste – wenn Du magst kannst Du über sie hinwegscrollen. Denn nach der Tabelle beschreibe ich die wichtigsten Ergebnisse und Erkenntnisse.
Die Renditen in der Tabelle sind annualisiert zu verstehen. Sie umfassen die Renditen von den 300 Aktien des Russell-3000-Aktienuniversum mit der besten Ausprägung der untersuchen Kennziffer. Also z.B. dem niedrigsten KGV (Kurs-Gewinn-Verhältnis) oder dem höchsten Momentum. Die Rendite habe ich immer auf eine volle Prozent-Zahl gerundet. Die Rendite jeder Zeile sollte am besten im Vergleich mit der Rendite des gleichgewichteten Russell3000-Universums interpretiert werden (siehe dazu in letzter Zeile).
| Nr | Kennzahl | Seit 1999 | 5 Jahre | 1 Jahr | Hinweis | ||
| 1 | Preis-Momentum (1 Jahr) | 16% | 22% | 91% | Formel: vma(20)/vma(250) Über 5 Jahre performt das niedrigste Momentum am besten! | ||
| 2 | Volumen- Momentum (3 Monate) | 24% | 20% | 57% | Formel: medianVol(5)/medianVol(60) | ||
| 3 | Kurs-Umsatz- Verhältnis | 19% | 28% | 110% | 110% ist kein Schreibfehler! | ||
| 4 | Kurs-Gewinn- Verhältnis | 18% | 19% | 66% | Über 5 Jahre und 1 Jahr performt das höchste KGV am besten! | ||
| 5 | Künftiges KGV | 19% | 22% | 92% | Analystenschätzung des Gewinns gegen aktuellen Preis | ||
| 6 | EV/FreeCashflow | 22% | 22% | 73% | Über 5 Jahre und 1 Jahr performt das höchste EV/FCF am besten! | ||
| 7 | Operative Marge | 12% | 14% | 45% | Aktien mit den höchsten Margen performen nicht am besten. | ||
| 8 | Eigenkaptialrendite | 16% | 19% | 50% | Über 5 Jahre und 1 Jahr performt die niedrigste EK-Rendite am besten! | ||
| 9 | Volatilität (niedriges Beta) | 10% | 11% | 32% | In allen Zeiträumen gewinnt das höhere Beta! | ||
| 9b | Volatilität (hohes Beta) | 12% | 29% | 102% | Dieser Kehrwert widerspricht dem üblichen Low-Vola-Ansatz. | ||
| 10 | Dividende | 12% | 14% | 48% | |||
| 10b | Dividende (nur Payout < 70%) | 14% | 15% | 45% | Nur Unternehmen die weniger als 70% der Gewinne ausschütten. | ||
| 11 | Analysten- Empfehlung | 14% | 21% | 61% | Ranking sieht sehr unklar und verrauscht aus | ||
| 11b | Analysten- Empfehlung (weniger als 10 Analysten) | 14% | 21% | 62% | Ranking sieht sehr unklar und verrauscht aus | ||
| 12 | Target-Preis/Preis | 17% | 30% | 71% | Target-Preis: Mittlerer Schätzwert der Analysten | ||
| 12b | Target-Preis/Preis (weniger als 10 Analysten) | 19% | 34% | 76% | |||
| 13 | Gewinnwachstum (Quartal/Vorjahresquartal) | 14% | 17% | 52% | Im letzten Jahr gewannen die Aktien dem niedrigsten G-Wachstum. | ||
| 14 | Umsatzwachstum (Quartal/Vorjahresquartal) | 5% | 21% | 55% | Generell performten Aktien mit mittleren U-Wachstum am besten. | ||
| 15 | Kleine Marktkapitalisierung | 17% | 21% | 72% | |||
| 16 | Kleiner Preis | 16% | 36% | 131% | 131% ist kein Schreibfehler! | ||
| 17 | Eigenkapitalanteil | 8% | 20% | 36% | Im letzten Jahr performten gehebelte Unternehmen besser | ||
| 18 | Buyback | 17% | 21% | 63% | Aktienrückkäufe | ||
| 19 | Gewinnüberraschung (Quartal) | 14% | 22% | 69% | Analystenschätzung zu gemeldeten Gewinn | ||
| 20 | Insider | 12% | 23% | 73% | Anteil von Insidern gehalteten Aktien | ||
| 21 | Bonus: Kombi | 26% | 23% | 68% | Siehe letztes Kapitel | ||
| – | Russell 3000 | 10% | 18% | 38% | Offizieller Russell 3000 | ||
| – | Equal-Russell 3000 | 11% | 19% | 65% | Gleichgewichteter Russell 3000 |
Backtest-Ergebnisse
Über den langen Zeitraum seit 1999 performte das Volumen-Momentum mit ca. 24% pro Jahr am besten. Dabei handelt es sich um einen technischen Faktor. Der beste fundamentale Faktor (Enterprise Value / Free Cashflow) folgt knapp darauf mit 22% . Beides sind außerordentlich hohe Renditen und würden schnell zum Erreichen finanzieller Ziele beitragen. Das Volumen-Momentum ist mit vielen Transaktionen verbunden. Wenn man es nutzen möchte, sollte man daher noch weitere Untersuchungen machen. Dazu müssen geeignete Annahmen für Transkationskosten, Slippage und Steuern gemacht werden. (Das ist wiederum eine Wissenschaft für sich). Beide zeigen allerdings in letzter Zeit kaum relative Stärke, wie der Vergleich mit dem gleichgewichteten Russell 3000 zeigt.
Der trivialste Faktor – der Aktienpreis – scheint auf dem ersten Blick erstaunlich effizient. Dieser Faktor ist aber mit gewissen Risiken verbunden: Denn Aktien mit sehr geringen Preisen schwanken häufig stark und es kann sich um Unternehmen im Niedergang handeln. Auch zeigt sich, dass die Rendite in den letzten 12 Monaten extrem hoch war und damit die langfristige Rendite “hochzieht” (es sind viele Kleinanleger in den Markt gekommen, die u.U. vermehrt “Penny-Stocks” gekauft haben). Ein Portfolio-Backtest sieht nämlich ziemlich wild aus:
Bei der Volatilitätskennziffer zeigt sich eine kleine Überraschung. Generell heißt es, dass eine kleine Volatilität das Risiko der Aktien ohne nennenswerte Renditeeinbußen reduziert. Das Risiko der Aktien haben wir nicht untersucht, aber es zeigt sich, dass Aktien mit hoher Volatilität überperformen. Also wenn man so will, die umgekehrte Kennziffer. Dies ist zumindest konform zu den üblichen Finanzmarkttheorien : Höheres Risiko (hier in Form von Volatilität) führt zu höheren Renditen. (Als Volatilitätskennziffer wurde hier ein einjähriges “Beta” genutzt, welches die Aktienkurse mit dem Kurs des S&P-500 und dem risikolosen Zins vergleicht).
Weitere Überraschungen und Erkenntnisse…
Eine weitere Überraschung zeigt sich beim Vergleich von Dividenden und dem Aktien-Buyback. Beide gelten als Hinweis als aktionärsfreundliche Maßnahmen und kosten dem Unternehmen prinzipiell gleich viel. Allerdings hat der Aktienrückkauf deutlich bessere Auswirkungen auf die Renditen. Einen guten Grund kenne ich allerdings nicht dafür. Beides geht im Grunde auf Kosten des Unternehmenkapitals: Es kann weniger durch das Unternehmen investiert werden und damit sind eigentlich durchschnittliche Renditen zu erwarten.
Auch bei den untersuchten Analysten-Kennzahlen gibt es wervolle Erkenntnisse: Die Empfehlung der Analysten (z.B. Kaufen, Halten oder Verkaufen) underperformt gegenüber deren Preiszielen bzw. dem KGV mit dem geschätzten Gewinn für das nächste Jahr (Zeile 5). Wenn ich die Untersuchung auf Aktien einschränke, denen weniger als Analysten verfolgen, verbessert sich die Rendite teilweise. Ich habe hier nicht untersucht, wie sich Änderungen der Analysten-Einschätzung auf den Aktienpreis auswirken. Dies werde ich später in einem separaten Post nachholen.
Fazit
Generell lässt sich sagen, dass Momentum- und Valuation-Kennzahlen (KGV, KUV, EV/FCF) am stärksten sind. Andere Kennziffern “funktionieren” zu einem großen Teil über verschiedene Zeiträume auch. Aber sie reichen nicht ans Momentum und die Valuations heran. Entäuschend sind dagegen andere fundamentale Kennziffern wie z.B. die Eigenkaptialrendite oder Wachstumszahlen.
Ein hoher Eigenkapitalanteil führt hingegen zu gar keiner Überrendite. Diese gilt vor allem als Anzeichen, dass ein Unternehmen sicher ist. Ein Unternehmen mit kleinem Eigenkapitalanteil ist zwar unsicherer, aber kann mit einer Hebelung durch Fremdkapital natürlich höhere Gewinne erzielen (auf Kosten erhöhten Risikos).
Aktien-Kennzahlen im Backtest: Der Gewinner
Welche Kennziffer ist nun der Gewinner? Das ist in der Tabelle nicht so einfach ersichtlich.
Für eine naive Ermittelung des “Gewinners” habe ich zuerst in jeder Spalte bzw. in jedem Untersuchungszeitraum die höchste Rendite grün markiert. Anschließend habe ich auch die zweithöchste und dritthöchste Rendite jeder Spalte grün markiert. Bis ich zu einer Kennzahl gekommen bin, die in allen drei Spalten grün ist: Das Kurs-Umsatz-Verhältnis (KUV oder Price-To-Sales-Ratio)! Das KUV performt in allen drei Zeiträumen überdurchschnittlich gut. Damit sollte es auf jeden Fall bei einer Aktienanalyse berücksichtigt werden. Allerdings macht es keinen Sinn Aktien nur auf Grund des KUVs zu kaufen. Dazu gibt es zuviele “Durchhänge-Partien”. Dies wird in einem Porftfolio-Backtest ersichtlich (mit den gleichen 300 Aktien):
Die Rendite kommt aus wenigen Zeiträumen zu Stande, in dem diese Kennziffer zu sehr starker Überperformance führte. Jemand, der nur an Hand des KUVs investiert, wird wahrscheinlich nach spätestens 2 oder 3 Jahren mittelmäßiger Performance das Handtuch. Und sich anderer Strategien zuwenden.
Eine kombinierte Strategie der Aktien-Kennzahlen
Die Kennzahlen sind aus meiner Sicht alle mehr oder weniger sinnvoll (Dividende und Buyback weniger, Growth und Valuation hingegen sehr). Die meisten führten auch zu einer gewissen Überrendite in der Vergangenheit. Was liegt da näher alle Kennzahlen zu kombinieren!
Dies ist mit dem Ranking-Backtest auch relativ leicht umzusetzen. Dazu wird jede Kennziffer zuerst separat ge-ranked und dann der Durchschnitt der Ränge gebildet. Anschließend wird nach diesem Durchschnitt neu sortiert und ein neues Balkendiagramm gebildet. Die Ergebnisse dieser Kennzahlen-Kombi sind in Zeile 21 der Backtest-Tabelle zu finden.
Hier sieht auch der Portfolio-Backtest der 300 Aktien “freundlicher” als beim KUV aus:
Für diesen Backtest habe ich bei den Kennzahlen die b-Alternative genutzt (sofern vorhanden) – also die Dividende unter Berücksichtigung der Payout-Schwelle und die höhere Volatilität.
Was sonst noch zu beachten ist
Wer möchte hier nicht in das Kombi-Modell investieren? Die größte Position in meinem Portfolio folgt auch einer ganz ähnlichen Strategie. Allerdings unterscheidet sie sich noch in ein paar Punkten. Diese möchte ich auch jedem nahelegen, der eine solche Strategie nachahmen möchte. Es handelt sich dabei um folgende Abweichungen:
- Noch mehr Kennziffern. Damit bekomme ich noch mehr Blickwinkel auf die Unternehmen und Aktien.
- Keine Gleichgewichtung durch den normalen Durchschnitt, sondern eine angepasste Gewichtung. Damit verhindere ich z.B. eine Übergewichtung durch zuviele Valuation-Kennziffern.
- Ein anderes US-Aktienuniversum mit ca. 1.000 – 1.500 Aktien (Anzahl schwankend). Die Einschränkung kommt durch meine Liquiditätsanforderungen zu Stande: Die Aktien sollen weitestgehend ohne Slippage gehandelt werden können. (Und andererseits noch nicht von professionellen Anlegern ausgelutscht sein.)
- Gewisse Optimierung an Hand der Backtestergebnisse. Natürlich darf diese Optimierung nicht übertrieben werden!
- Hinzunahme zusätzlicher Kauf- und Verkaufsregeln um nicht übermäßig viele Transaktionen zu erzeugen.
Interessieren Dich auch noch andere Kennzahlen? Oder würdest Du mehr über das automatisierte Investieren in solche Aktienstrategien erfahren? Lasse es mich doch in den Kommentaren wissen.
Frohes Investieren!
Sebastian McGeld
Weiterführende Untersuchungen zu Momentum- und Valuation-Kennziffern findest Du hier:
Ein Geheimtipp unter den Kennzahlen für Unternehmen mit Forschungs- und Entwicklungsbudget: