Mehr handeln, weniger behalten – was Kontodaten über aktive Anleger zeigen

Wer mehr handelt, behält im Schnitt weniger – vor allem wegen der Kosten. Was große Kontodaten-Studien zeigen, wo sie Grenzen haben und was daraus folgt.

Dieser Befund ist unspektakulär und gehört trotzdem zu den am besten belegten der Anlegerforschung: Wer viel handelt, behält im Durchschnitt weniger. Das klingt nach einer Binsenweisheit. Interessant wird es, wenn man fragt, warum – und was davon heute, in Zeiten von Null-Gebühren-Apps, noch gilt.

Was man sieht, wenn man in echte Depots schaut

Umfragen darüber, wie Menschen anlegen, sind nützlich, aber sie haben einen Haken: Menschen erinnern sich an ihre Käufe und Renditen oft besser, als sie waren. Die Forschung über Handelsaktivität stützt sich deshalb auf etwas Handfesteres: auf Kontodaten, also die tatsächlichen Käufe und Verkäufe von Zehntausenden Anlegern.

Die bekannteste dieser Studien stammt von Brad Barber und Terrance Odean. Sie werteten die Depots von 66.465 Haushalten eines großen US-Discountbrokers aus den Jahren 1991 bis 1996 aus und teilten die Haushalte danach ein, wie viel sie handelten. Vor Kosten unterschieden sich die Renditen zwischen den Gruppen kaum. Nach Kosten sah es anders aus: Das aktivste Fünftel kam auf 11,4 Prozent im Jahr, das am wenigsten aktive auf 18,5 Prozent. Der Marktindex lag im selben Zeitraum bei 17,9 Prozent.1

Der durchschnittliche Haushalt setzte pro Jahr rund drei Viertel seines Aktiendepots um und blieb nach Kosten 1,1 Prozentpunkte pro Jahr hinter dem Markt zurück.2 Die Minderrendite entstand vor allem über die Transaktionskosten, nicht dadurch, dass die aktiven Anleger vor Kosten schlechtere Aktien ausgewählt hätten.3

Nicht nur eine amerikanische Geschichte

Man könnte einwenden: Das war Amerika in den 1990ern, mit hohen Gebühren und einem langen Aufschwung. Deshalb ist eine zweite Studie so wertvoll. Für Taiwan lagen die Handelsdaten aller Anleger an der Börse aus den Jahren 1995 bis 1999 vor. Das Ergebnis: Das Portfolio der Privatanleger insgesamt verlor durch das Handeln 3,8 Prozentpunkte Rendite pro Jahr. Den größten Teil davon machten Kommissionen und Transaktionssteuern aus, ein kleinerer Teil entfiel auf verlustreiche Trades und schlechtes Timing. Institutionelle Anleger gewannen im selben Markt nach Kosten.4

Zwei Länder, zwei Jahrzehnte, dieselbe Richtung. Das macht diesen Befund zu einem der robustesten in der Anlegerforschung.

Warum handeln Menschen so viel?

Barber und Odean deuten die hohe Aktivität als Folge von Selbstüberschätzung: Anleger trauen ihren eigenen Informationen mehr, als sie sollten.5 Das ist eine plausible Erklärung – aber eine Interpretation, denn die Selbstüberschätzung selbst wurde in diesen Daten nicht gemessen. In derselben Stichprobe handelten Männer rund 45 Prozent mehr als Frauen, und das Handeln kostete sie mehr Rendite.6 Wer daraus ableitet, Männer seien schlechtere Anleger, macht allerdings einen typischen Fehler: Ein Unterschied zwischen Gruppendurchschnitten sagt nichts über den einzelnen Menschen, und in deutschen Daten fiel der Unterschied nach Berücksichtigung der Risikobereitschaft schwächer aus, in chinesischen Daten zeigte er sich nicht.6

Eine deutsche Studie zeigt, dass „Selbstüberschätzung“ kein einheitliches Merkmal ist. Kunden eines deutschen Onlinebrokers beantworteten Fragebögen, die mit ihren tatsächlichen Handelsdaten der Jahre 1997 bis 2001 verknüpft wurden. Wer sich bei der eigenen Anlagefähigkeit oder den eigenen Renditen für überdurchschnittlich hielt, handelte mehr. Wer dagegen bei Schätzfragen zu enge Spannen angab, also im engeren Sinn schlecht kalibriert war, handelte nicht mehr als andere.7 Das war eine kleine Stichprobe von 215 Personen; aber der Punkt ist lehrreich. Die relevante Frage lautet weniger „Überschätze ich mich?“ als „Glaube ich, mehr zu wissen als die anderen, die auf der Gegenseite meines Trades stehen – und woran mache ich das fest?“

In Finnland fand eine Studie mit Daten aus der Musterung zudem, dass Männer mit höherem Selbstvertrauen und Männer mit mehr Strafzetteln wegen zu schnellen Fahrens – ein grober Hinweis auf Lust am Risiko – häufiger handelten.8 Handeln ist also nicht nur Analyse. Es kann auch Spannung sein.

Day-Trading: die härteste Version

Am deutlichsten werden die Zahlen dort, wo am meisten gehandelt wird. In Brasilien untersuchten Forscher alle Personen, die zwischen 2013 und 2015 mit Day-Trading auf einen Index-Future begannen und mindestens 300 Tage dabeiblieben. 97 Prozent von ihnen verloren Geld. Nur 0,4 Prozent verdienten mehr als das Einstiegsgehalt eines Bankangestellten.9 In Taiwan machten die Day-Trader als Gruppe in jedem der 15 untersuchten Jahre nach Gebühren Verluste.10 Und besonders aufschlussreich: Erfahrene Day-Trader, die bisher Geld verloren hatten, machten fast genauso häufig weiter wie die profitablen.10 Nur ein sehr kleiner Teil war vorhersagbar erfolgreich.11

Und heute, mit Apps ohne Ordergebühr?

Einschränkend gilt: Die großen Studien stammen aus einer Zeit mit deutlich höheren Kosten. Wenn die Ordergebühr wegfällt, schrumpft ein Teil des Problems. Nicht aber alles: Auch heute zahlst du beim Handeln über die Geld-Brief-Spanne, also den Unterschied zwischen Kauf- und Verkaufskurs, und schlechtes Timing kostet unabhängig von Gebühren.

Es gibt außerdem Gegenbefunde, die du kennen solltest. Eine Studie zur US-App Robinhood fand, dass ein aus den Beständen der Nutzer zusammengesetztes Portfolio zwischen Mitte 2018 und Mitte 2020 gut abschnitt, und dass im Corona-Crash im März 2020 die Zahl der Aktienhalter stieg, statt zu sinken; Beträge wurden dabei nicht gemessen.12 Der Autor selbst betont allerdings, das belastbare Ergebnis sei nicht, dass diese Anleger den Markt schlagen, sondern dass sie als Gruppe nicht von Profis ausgenutzt wurden.13 Und eine weitere Studie deutet an, dass die Kauforders von US-Privatanlegern insgesamt einen kleinen Informationsgehalt haben; die Autoren selbst nennen diesen Befund nur „suggestiv“, und er betrifft kurze Zeiträume vor Kosten.14 Beides widerlegt nicht den Kosteneffekt, aber es spricht gegen das Bild vom grundsätzlich ahnungslosen Kleinanleger.

Was du daraus mitnehmen kannst

Die Lehre ist nicht „handle nie“. Es gibt gute Gründe zu handeln: wenn du Geld brauchst, wenn sich dein Leben verändert, wenn eine Position zu groß geworden ist. Die Lehre ist bescheidener und trotzdem wirksam: Jeder Trade muss sich gegen seine Kosten durchsetzen, und die sind höher, als sie sich anfühlen.

Ein fiktives Beispiel: Deniz, 27, hat 2021 mit einer App angefangen. (Deniz ist eine erfundene Figur.) Er ist überzeugt, dass sich sein Hin und Her lohnt. Statt sich auf sein Gefühl zu verlassen, lädt er im Januar die Übersicht über sein erstes Börsenjahr herunter und zählt: Wie viele Trades waren es? Wie hätte sich das Depot entwickelt, wenn er im Januar einfach nichts mehr angefasst hätte? Diese Rechnung ist unbequem, aber sie ersetzt eine Erinnerung durch eine Zahl.

Wenn du dir selbst so eine Rechnung machen willst, helfen zwei einfache Fragen:

  1. Wie oft habe ich im letzten Jahr gehandelt – laut Kontoauszug, nicht laut Gedächtnis?
  2. Welche dieser Entscheidungen hätte ich auch getroffen, wenn ich zwei Tage hätte warten müssen?

Die zweite Frage ist eine Denkhilfe, keine erprobte Methode. Aber sie trennt Handeln aus Gründen von Handeln aus Gewohnheit.


Quellen

  1. A-SU-1b01 · BARB2000 – Barber & Odean (2000), Journal of Finance 55(2), S. 773–774, 792–794.
  2. A-SU-1b02 · BARB2000, S. 799.
  3. A-SU-1b03 · BARB2000, S. 792–794, 799–800; BARB2001, S. 261–263.
  4. A-SU-1b06 · BARB2009 – Barber, Lee, Liu & Odean (2009), Review of Financial Studies 22(2), PDF-S. 1–3.
  5. A-SU-1b04 · BARB2000, S. 795–796. Autoreninterpretation.
  6. A-SU-1b05 · BARB2001 – Barber & Odean (2001), Quarterly Journal of Economics 116(1), S. 261–263; Hinweis auf schwächere bzw. fehlende Unterschiede in deutschen und chinesischen Daten nach BARB2013, S. 1546 (Sekundärangabe).
  7. A-SU-1b07 · GLAS2007 – Glaser & Weber (2007), gelesen als Working Paper, WP-S. 14–15, 24–28. Vorläufig: kleine, selbstselektierte Stichprobe.
  8. A-SU-1b10 · GRIN2009 – Grinblatt & Keloharju (2009), S. 549–551. Proxy-Maße, nur Männer.
  9. A-GK-1b12 · CHAG2019 – Chague, De-Losso & Giovannetti (2019), „Day Trading for a Living?“, Working Paper, FEA-USP.
  10. A-GK-1b13 · BARB2020 – Barber, Lee, Liu, Odean & Zhang (2020), Review of Asset Pricing Studies 10(1); Zahlen aus der Working-Paper-Fassung 2017. Abgleich mit Journalfassung offen.
  11. A-GK-1b14 · BARB2020, WP Abschn. III.
  12. A-HE-203 · WELC2022 – Welch (2022), The Journal of Finance 77(3); gelesen als NBER WP 27866. Kurzer Zeitraum, nur Aggregat.
  13. A-HE-204 · WELC2022, PDF-S. 31.
  14. A-GE-1b35 · BOEH2021 – Boehmer, Jones, Zhang & Zhang (2021), Journal of Finance 76(5). Nur Abstract geprüft.

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