Meine ersten Handelsideen basierten auf Elliott-Wellen. Da mir dieser Ansatz aber zu semantisch war, vergrub ich mich daraufhin unter Bergen von Programmiercodes aller möglichen Indikatoren in den verschiedensten Zeitfenstern. Nach vielen Monaten unermüdlicher Suche und tagelangen "Backtests", das sind historische Rückrechnungen von Chartsignalen, schien ich die Gewinnformel aufgestellt zu haben.

Eine Kombination mehrerer Zeitebenen, ganz nach der Lehre von Dr. Alexander Elder, und einer Komposition optimierter Parameter der berühmten Bollinger-Bänder und eines Momentum-Indikators, kurz CMO, benannt nach seinen Erfinder Trushar Chande, lieferte in der Rückrechnung erstaunliche Ergebnisse.

Zu dieser Zeit befand ich mich schon im regen Austausch mit institutionellen Tradern und Fondsmanagern in Frankfurt, sodass ich wusste, dass ein Handelssystem ohne einem "Out-of-Sample-Test" keinen Pfifferling wert war. Bei dieser Überprüfung des Handelssystems verwendet man einen noch größeren Datensatz, als man ihn zur Entwicklung zur Verfügung hatte. Damit soll ausgeschlossen werden, dass das Trading-Modell ein Zufallsergebnis der getesteten Zeitreihe ist. Da ich so überzeugt war, investierte ich mein Geld in historische Tick-Daten und konnte meine Tests auf mehrere Jahre zurückverfolgen.

Die Ergebnisse blieben immer noch phänomenal und ich begann mein Geld nach dieser Strategie zu investieren. Gleichzeitig schickte ich meinen Freunden und Kollegen die Signale, sobald sie auftraten.

Die Resultate im „Live-Trading“ bestätigten meine Backtests und ich erzielte mit einer konservativen Moneymanagement-Strategie einen Gewinn von 15 % in nur 3 Monaten. Das war Anfang 2011, als der DAX das erste Mal seit der Finanzkrise wieder ins Schlingern geriet. Auf die guten Ergebnisse folgten Einladungen nach Frankfurt, Zürich und sogar Mallorca, wo interessierte Geldmanager meinen Ansatz kennenlernen wollten.

Angespornt von den zufriedenstellenden Ergebnissen und der Unterstützung meiner Kollegen intensivierte ich mit einem befreundeten Programmierer die Recherchen. Wie zwei Alchemisten glaubten wir, kurz vor der Lösung der Trading-Formel zu stehen, die schon so viele Händler vor uns in die Verzweifelung getrieben hatte. Wir erweiterten den Trading-Algorithmus um verschiedene Risiko- und Moneymanagement-Szenarien, optimierten die Handelszeiten an denen der „Bot“ aktiv wurde und führten Stresstests durch, um zu gewährleisten, dass keine technische Panne den automatisierten Handel in Gefahr bringen würde.

Zu dieser Zeit war mir noch nicht klar, dass das alles nichts nützen würde.

Ich befand mich auf einer Präsentation des Handelssystem in Frankfurt, als der „Black Swan“ für mein Trading-Modell erschien. Wie das Schicksal so wollte, fuhr ich morgens mit dem ersten Sprinter von Berlin nach Frankfurt und mein Kollege konnte ebenfalls nicht auf das System zugreifen – ich weiß nicht mehr warum. Zur Sicherheit hatten wir eingestellt, dass der Trading-Algorithmus jeden Morgen manuell aktiviert werden musste. Als ich gegen 10 Uhr in Frankfurt eintraf und wir telefonierten, hatte das System bereits zwei Gewinntrades verpasst. Wir beschlossen das System für diesen Tag daher deaktiviert zu lassen, da zwei verpasste Gewinnersignale für eine Tagesbilanz sehr entscheidend sein können.

Als ich abends im Hotel die weiteren verpassten Signale des Tages durchsah, wollte ich meinen Augen nicht glauben. Ich dachte zuerst an einen Fehler in der Chartsoftware, aber die Bewegungen an diesem Tag im DAX Future waren so erratisch, dass mein geliebtes Tradingmodell zehn Verlusttrades in Folge produziert hatte.

Die Ergebnisse rissen ein so großes Loch in die Statistik, dass die komplette Modellhistorie obsolet wurde. Für ein Handelsmodell sind nicht nur die Renditeergebnisse entscheidend, sondern auch der Weg hin zu dieser Performance. Der maximale Verlust, die größte Verlustserie und die Zeit, bis sich das Modell von einem Verlust erholt, sind wichtige Kriterien für ein gutes System. All diese Faktoren, die in den Jahren zuvor so gut zu funktionieren schienen, wurden an einem einzigen Tag in Luft aufgelöst.

Ich packte noch am selben Abend meinen Koffer, sagte die Termine für den nächsten Tag per E-Mail ab, und fuhr zurück nach Hause.

Mir wurde schlagartig klar, dass Weiterprogrammieren und Backtesten nicht die Lösung der „Tradingformel“ sein würde.

Ich erkannte zudem, dass ich nicht nur zu eindimensional gedachte hatte (die Märkte sind zu komplex und launisch für ein Handelssystem), sondern dass die Vergangenheit möglicherweise kein verlässlicher Signalgeber für die Zukunft sein könnte.

Ich begann von da an in völlig neue Richtungen zu denken, las Bücher von anders denkenden Finanzexperten wie Nicholas Taleb, Burton Malkiel oder Eugene Fama. Die Thesen der Herren erschütterten meine bisherige Sicht auf die Märkte, doch ich erkannte, dass ich alle klassischen Finanzfehler machte, die zu durchschnittlichen bis unterdurchschnittlichen Renditen geführt hatten.

Warren Buffett hat mal gesagt:

“If past history was all there was to the game, the richest people would be librarians.”

- Wenn man nur die Vergangenheit bräuchte, um das (Börsen-) Spiel zu gewinnen, dann wären die reichsten Menschen Bibliothekare.

Und wahrscheinlich hat der Altmeister auch in diesem Punkt wieder Recht.

Alle vergangenen Bewegungen an den Märkten basierten fast immer auf Entwicklungen, die es vorher noch nicht gegeben hatte. Die Kurse reagierten auf plötzliche, unvorhergesehene Ereignisse. Die großen Einbrüche der letzten Jahre folgten auf Geschehnisse, für die es keine Referenz, keinen Ankerpunkt in der Vergangenheit für die Marktteilnehmer gab.

2008 - nie zuvor war eine internationale Bankenkrise in diesem Ausmaß aufgetreten
2010 - Computerpanne löst Flash-Crash aus
2011 - Atomkraftwerksunglück bedroht Millionenmetropole Tokio
2011 – drohende Staatspleite und Austritt eines EU-Mitgliedsstaats
2011 - Zahlungsunfähigkeit der USA
2014 - Annexion der Krim durch Russland
2015 - Globale Abhängigkeit von China

Das gleiche gilt für Aufschwünge. Jedesmal geschieht etwas Neues, Unerwartetes, eine unbekannte Innovation (Facebook=Soziales Netzwerk, Apple=Smartphone, Tesla=Elektroantrieb...) was die Kurse steigen lässt. Wäre es nicht neu, wäre es schon längst eingepreist.

2009 - Nullzinsen und Anleihenkaufprogramm der FED
2012 - Draghi "Whatever it Takes" Ankündigung
2015 - Anleihenkäufe der EZB ohne Mandat, Negativzinsen

Aber auch in kleinen Zeiteinheiten, auf Tages- oder sogar Intraday-Basis lässt sich dieser Effekt feststellen, insbesondere immer dann wenn Konjunktur- oder Unternehmensdaten veröffentlicht werden, die außerhalb der vorher durch Analysten geschätzten Erwartungsspanne liegt.

Ich fragte mich also, wenn Kursbewegungen zum überwiegenden Teil auf Basis von nicht vorhersehbaren, menschlichen oder natürlichen Ereignissen ausgelöst würden, dann wäre meine Herangehensweise auf Basis vergangener Kursmuster ziemlich unlogisch, gelinde gesagt.

Charts und ihre Handelssignale wären mit dieser "neuen Wahrheit" völlig unbrauchbar und ihr Ergebnis zwangsläufig nur durchschnittlich, wenn überhaupt.

Meine Neugierde war geweckt und ich bewegte mich auf völlig neuem Terrain. Im Laufe des gleichen Jahres (2011) ergab sich dann, wie das Schicksal so wollte, am Ende einer jahrelangen Recherche historischer Kursmuster, die Möglichkeit für mich eine Stelle als Junior Analyst bei einem Broker in Frankfurt anzunehmen, wo ich lernen sollte, wie man Informationen und Nachrichten gewinnbringend ausnutzt.

Rückblickend war die Beschäftigung mit technischen Handelsmodellen eine wichtige Erfahrung für mich. Große Teile des Marktes werden heute auf Basis von Algorithmen und durch technische Modelle bewegt. Diese Effekte werden durch die quantitativen Modelle verstärkt und so zu „selbsterfüllenden Prophezeiungen“. Dies können Sie an den Renditeergebnissen von saisonalen Verläufen („Sell in May and go away“) bis hin zu einzelnen Wochentagen sehen.

Und trotz aller Automatisierung der Märkte sind es doch die menschlichen und natürlichen Faktoren, die die Kursbewegungen ausmachen. Da menschliches Versagen und Naturkatastrophen nur bedingt prognostizierbar sind, werden Handelsmodelle auch in Zukunft nur durchschnittliche Ergebnisse liefern können.

Viele Grüße
Jakob Penndorf

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