1Wo.
Moin zusammen,
zunächst einmal möchte ich mich herzlich für die spannende und detaillierte Strategie bedanken, die von @Epi vorgeschlagen wurde. Sie hat mich inspiriert, ihre Anwendbarkeit und Performance durch eine eigenständige Analyse zu prüfen. Mit einem kurzen Python-Skript habe ich die Strategie evaluiert, wobei ich auf die Yahoo-Finance-Datenbank zugegriffen habe, um verschiedene Parameterkombinationen zu testen.
Vorgehensweise
Im Fokus standen TIPS (Treasury Inflation-Protected Securities) und der S&P500. Für beide Anlageklassen habe ich Gleitende Durchschnitte untersucht – sowohl Simple Moving Averages (SMA) als auch Exponential Moving Averages (EMA) – mit Zeitfenstern von 100 bis 240 Tagen, in 5er-Schritten, und deren Kombinationen.
Darüber hinaus habe ich die Strategie über unterschiedliche Zeiträume getestet: zehn fortlaufende Zehnjahresabschnitte zwischen 2000 und 2025. Ziel war es, sowohl die Stabilität als auch die Performance der Parameter über unterschiedliche Marktphasen hinweg zu evaluieren.
Ergebnisse
SMA vs. EMA:
Der EMA hat in keinem getesteten Szenario zufriedenstellende Ergebnisse geliefert. Der SMA hingegen zeigte durchweg bessere Performance-Werte.
Parameteroptimierung:
Für TIPS kristallisierte sich ein SMA mit einem Zeitraum von 165 Tagen als stabiler Spitzenwert heraus, unabhängig von der betrachteten Dekade. Beim S&P500 variierten die optimalen Parameter etwas stärker – hier bewegte sich der beste SMA-Wert zwischen 140 und 165 Tagen, je nach betrachteter Zeitspanne. Bemerkenswert ist, dass ein SMA von 165 in beiden Asset-Klassen (TIPS und S&P500) die konsistent besten Ergebnisse über alle Zehnjahreszeiträume hinweg lieferte.
Alternative Umschichtungsstrategien:
Zusätzlich habe ich untersucht, ob das Umschichten in Gold oder Gold x2 anstelle von Cash eine Verbesserung bringen könnte. Das Ergebnis war ernüchternd:
Gold x2 verschlechterte die Performance deutlich.
Gold als Umschichtungsoption führte nur zu minimal schlechteren Ergebnissen, bot aber keinen erkennbaren Mehrwert gegenüber der ursprünglichen Strategie.
Top-Ergebnisse
Im Folgenden sind die besten drei Kombinationen aufgeführt, basierend auf dem Durchschnitt der 10 Zehnjahreszeiträume:
(EDIT: Ich habe für den Test übrigens in den S&P500 x2 investiert.)
SP_SMA TIPS_SMA AltAsset Mean_Sharpe Mean_CAGR Mean_MaxDD Mean_Vol
165 165 Cash 0.671534 0.125473 -0.240317 0.182836
160 165 Cash 0.662812 0.122270 -0.240301 0.180637
165 155 Cash 0.662389 0.122090 -0.240321 0.180596
Annahmen und Einschränkungen
Um die Realität besser abzubilden, habe ich einen Steuerfreibetrag von 1.000 Euro pro Jahr berücksichtigt, während für darüber hinausgehende Gewinne Steuern in Höhe von 25% abgezogen wurden. Die Implementierung dieses Modells ist jedoch recht rudimentär gehalten, da ich für diese Tests nur begrenzte Zeit aufgewendet habe. Nicht betrachtet habe ich die TER der verwendeten ETF.
Offene Fragen und Optimierungsmöglichkeiten
Ich lade herzlich dazu ein, die Ergebnisse kritisch zu hinterfragen und mögliche Fehler in meiner Analyse aufzuzeigen. Es wäre großartig, wenn ihr Verbesserungsvorschläge teilen könntet – sowohl für den Code als auch für die Strategie selbst.
Insbesondere freue ich mich über Hinweise zu alternativen Investitionen, die als Umschichtungsoption in den Phasen geeignet sein könnten, in denen wir uns vom S&P500 trennen.
Vielen Dank für eure Unterstützung und eure Anregungen!
zunächst einmal möchte ich mich herzlich für die spannende und detaillierte Strategie bedanken, die von @Epi vorgeschlagen wurde. Sie hat mich inspiriert, ihre Anwendbarkeit und Performance durch eine eigenständige Analyse zu prüfen. Mit einem kurzen Python-Skript habe ich die Strategie evaluiert, wobei ich auf die Yahoo-Finance-Datenbank zugegriffen habe, um verschiedene Parameterkombinationen zu testen.
Vorgehensweise
Im Fokus standen TIPS (Treasury Inflation-Protected Securities) und der S&P500. Für beide Anlageklassen habe ich Gleitende Durchschnitte untersucht – sowohl Simple Moving Averages (SMA) als auch Exponential Moving Averages (EMA) – mit Zeitfenstern von 100 bis 240 Tagen, in 5er-Schritten, und deren Kombinationen.
Darüber hinaus habe ich die Strategie über unterschiedliche Zeiträume getestet: zehn fortlaufende Zehnjahresabschnitte zwischen 2000 und 2025. Ziel war es, sowohl die Stabilität als auch die Performance der Parameter über unterschiedliche Marktphasen hinweg zu evaluieren.
Ergebnisse
SMA vs. EMA:
Der EMA hat in keinem getesteten Szenario zufriedenstellende Ergebnisse geliefert. Der SMA hingegen zeigte durchweg bessere Performance-Werte.
Parameteroptimierung:
Für TIPS kristallisierte sich ein SMA mit einem Zeitraum von 165 Tagen als stabiler Spitzenwert heraus, unabhängig von der betrachteten Dekade. Beim S&P500 variierten die optimalen Parameter etwas stärker – hier bewegte sich der beste SMA-Wert zwischen 140 und 165 Tagen, je nach betrachteter Zeitspanne. Bemerkenswert ist, dass ein SMA von 165 in beiden Asset-Klassen (TIPS und S&P500) die konsistent besten Ergebnisse über alle Zehnjahreszeiträume hinweg lieferte.
Alternative Umschichtungsstrategien:
Zusätzlich habe ich untersucht, ob das Umschichten in Gold oder Gold x2 anstelle von Cash eine Verbesserung bringen könnte. Das Ergebnis war ernüchternd:
Gold x2 verschlechterte die Performance deutlich.
Gold als Umschichtungsoption führte nur zu minimal schlechteren Ergebnissen, bot aber keinen erkennbaren Mehrwert gegenüber der ursprünglichen Strategie.
Top-Ergebnisse
Im Folgenden sind die besten drei Kombinationen aufgeführt, basierend auf dem Durchschnitt der 10 Zehnjahreszeiträume:
(EDIT: Ich habe für den Test übrigens in den S&P500 x2 investiert.)
SP_SMA TIPS_SMA AltAsset Mean_Sharpe Mean_CAGR Mean_MaxDD Mean_Vol
165 165 Cash 0.671534 0.125473 -0.240317 0.182836
160 165 Cash 0.662812 0.122270 -0.240301 0.180637
165 155 Cash 0.662389 0.122090 -0.240321 0.180596
Annahmen und Einschränkungen
Um die Realität besser abzubilden, habe ich einen Steuerfreibetrag von 1.000 Euro pro Jahr berücksichtigt, während für darüber hinausgehende Gewinne Steuern in Höhe von 25% abgezogen wurden. Die Implementierung dieses Modells ist jedoch recht rudimentär gehalten, da ich für diese Tests nur begrenzte Zeit aufgewendet habe. Nicht betrachtet habe ich die TER der verwendeten ETF.
Offene Fragen und Optimierungsmöglichkeiten
Ich lade herzlich dazu ein, die Ergebnisse kritisch zu hinterfragen und mögliche Fehler in meiner Analyse aufzuzeigen. Es wäre großartig, wenn ihr Verbesserungsvorschläge teilen könntet – sowohl für den Code als auch für die Strategie selbst.
Insbesondere freue ich mich über Hinweise zu alternativen Investitionen, die als Umschichtungsoption in den Phasen geeignet sein könnten, in denen wir uns vom S&P500 trennen.
Vielen Dank für eure Unterstützung und eure Anregungen!
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1414
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1Wo.
@LDA Wow! Tolle Reaktion! Danke erstmal dafür!
Ein paar Anmerkungen:
1. SMA165 sieht ein wenig zufällig und nach Overfitting aus. Welche ökonomische Begründung gäbe es für diesen Wert? Besser begründbar finde ich SMA150 als Durchschnitt der beiden meistbeachteten SMAs 100 und 200.
2. Probiere als OutOfMarket Asset einmal langlaufende Staatsanleihen. Evtl. braucht man dann aber Zusatzregeln, um hohe Drawdowns wie 2022 zu vermeiden. Vielleicht ist es aber auch manchmal das beste, einfach an der Seitenlinie zu stehen und Cash zu halten?
3. Warum ziehst du 25% Steuern ab? 2x gehebelte Aktien ETFs fallen unter die 30% Teilfreistellung, so dass es am Ende nur 18% Steuern sind. Beim OutOfMarket Asset mag das aber wieder anders sein.
4. Ein wichtiger Punkt: arbeitet dein Test mit währungsgehedgten ETFs/ Indizes? Die Signale in USD unterscheiden sich oft deutlich von denen in EUR. Die Strategie ist US-zentriert, das muss auch dein Test berücksichtigen.
5. Interessant fände ich den Backtest einer internationalen Variante, sprich MSCIWorld und International Inflation Protected Secs. Kannst du das mal testen? Geht leider nicht mit PV.
Ein paar Anmerkungen:
1. SMA165 sieht ein wenig zufällig und nach Overfitting aus. Welche ökonomische Begründung gäbe es für diesen Wert? Besser begründbar finde ich SMA150 als Durchschnitt der beiden meistbeachteten SMAs 100 und 200.
2. Probiere als OutOfMarket Asset einmal langlaufende Staatsanleihen. Evtl. braucht man dann aber Zusatzregeln, um hohe Drawdowns wie 2022 zu vermeiden. Vielleicht ist es aber auch manchmal das beste, einfach an der Seitenlinie zu stehen und Cash zu halten?
3. Warum ziehst du 25% Steuern ab? 2x gehebelte Aktien ETFs fallen unter die 30% Teilfreistellung, so dass es am Ende nur 18% Steuern sind. Beim OutOfMarket Asset mag das aber wieder anders sein.
4. Ein wichtiger Punkt: arbeitet dein Test mit währungsgehedgten ETFs/ Indizes? Die Signale in USD unterscheiden sich oft deutlich von denen in EUR. Die Strategie ist US-zentriert, das muss auch dein Test berücksichtigen.
5. Interessant fände ich den Backtest einer internationalen Variante, sprich MSCIWorld und International Inflation Protected Secs. Kannst du das mal testen? Geht leider nicht mit PV.
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22
•1Wo.
@Epi klar, gerne. War auch nur der erste Wurf.
1. Ich habe Perioden unabhängig voneinander Testen lassen, jeweils 10 Jahre und im Zeitraum von 2000-2025. Hätte man jeweils zum Jahresbeginn 2000-2015 gestartet und 10 Jahre diese Strategie durchgeführt (bis Ende: 2010-2025) wäre die Kombi 165 / 165 im Schnitt die Beste gewesen. Natürlich ist diese Analyse aber an die Jahre 2000-2025 angepasst. Größere Zeiträume würden wahrscheinlich andere Ergebnisse liefern.
2. Kann ich gerne mal probieren. Cash finde ich halt langweilig, ist aber eher ein Kopfproblem von mir.
3. Hab's mal grob über den Daumen gepeilt. Gerne gehe ich aber im folgenden von 18% aus, dann wird das Ergebnis natürlich schöner.
4. Guter Hinweis! Habe ich nicht drauf geachtet. Prüfe ich gleich mal.
5. Schaue ich mir mal an. Natürlich alles ohne Gewähr.
1. Ich habe Perioden unabhängig voneinander Testen lassen, jeweils 10 Jahre und im Zeitraum von 2000-2025. Hätte man jeweils zum Jahresbeginn 2000-2015 gestartet und 10 Jahre diese Strategie durchgeführt (bis Ende: 2010-2025) wäre die Kombi 165 / 165 im Schnitt die Beste gewesen. Natürlich ist diese Analyse aber an die Jahre 2000-2025 angepasst. Größere Zeiträume würden wahrscheinlich andere Ergebnisse liefern.
2. Kann ich gerne mal probieren. Cash finde ich halt langweilig, ist aber eher ein Kopfproblem von mir.
3. Hab's mal grob über den Daumen gepeilt. Gerne gehe ich aber im folgenden von 18% aus, dann wird das Ergebnis natürlich schöner.
4. Guter Hinweis! Habe ich nicht drauf geachtet. Prüfe ich gleich mal.
5. Schaue ich mir mal an. Natürlich alles ohne Gewähr.
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11
•1Wo.
@LDA Danke! Bin gespannt.
Zu den Steuern: dein Ergebnis entspricht ja doch recht gut meinem Backtest auf PV. Du bist mit 25% Steuern auf 12,5%pa gekommen, ich mit 18% auf 13,3%pa.
Da es ja noch die Möglichkeit mit der Versicherung gibt, bei der man vom CAGR nur 1%pa abziehen muss, ist ein Test ohne jegliche Abgaben als Referenz auch ganz nützlich. 👍
Zu den Steuern: dein Ergebnis entspricht ja doch recht gut meinem Backtest auf PV. Du bist mit 25% Steuern auf 12,5%pa gekommen, ich mit 18% auf 13,3%pa.
Da es ja noch die Möglichkeit mit der Versicherung gibt, bei der man vom CAGR nur 1%pa abziehen muss, ist ein Test ohne jegliche Abgaben als Referenz auch ganz nützlich. 👍
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11
•1Wo.
@Epi
Nun, ich habe nur ETF konsistent in USD betrachtet. Ticker: ^GSPC, TIP, SSO und GLD.
Test bei 18% im fortlaufenden Modell (10 Jahre jeweils):
=== Top-3 Kombinationen (nach mittlerer Sharpe) ===
SP_SMA TIPS_SMA AltAsset Mean_Sharpe Mean_CAGR Mean_MaxDD Mean_Vol \
40 165 165 Cash 0.735795 0.137082 -0.239206 0.182224
38 165 155 Cash 0.725835 0.133400 -0.239209 0.179971
33 160 165 Cash 0.725677 0.133490 -0.239195 0.180041
Die Top Kombi 165/165 bleibt mit einem CAGR von 13,7%pa.
Ohne Steuern (0%) sieht das Top Ergebnis so aus:
=== Top-3 Kombinationen (nach mittlerer Sharpe) ===
SP_SMA TIPS_SMA AltAsset Mean_Sharpe Mean_CAGR Mean_MaxDD Mean_Vol \
40 165 165 Cash 0.911523 0.169572 -0.23616 0.181738
38 165 155 Cash 0.899429 0.165053 -0.23616 0.179436
33 160 165 Cash 0.897650 0.164913 -0.23616 0.179586
Top Kombi bleibt weiterhin 165/165 bei CAGR 17%pa.
Hinweis: Kann es sein, dass der S&P500 x2 erst seit 2006 existiert? Bedeutet, dass unsere Strategie eig. erst ab 2006 greift und somit der CAGR höher ausfallen müsste.
(
EDIT: Wie auch immer, die Daten für die Strategie ab 2006 mit 18% sähe so aus:
=== Top-3 Kombinationen (nach mittlerer Sharpe) ===
SP_SMA TIPS_SMA AltAsset Mean_Sharpe Mean_CAGR Mean_MaxDD Mean_Vol \
40 165 165 Cash 0.786565 0.154436 -0.239206 0.197697
38 165 155 Cash 0.779914 0.151394 -0.239208 0.195083
33 160 165 Cash 0.775764 0.150493 -0.239195 0.195424
)
Nenne mir doch gerne ein paar Ticker die ich mal durchprobieren soll. Sollten alle bei Yahoo zu finden sein, sonst kann ich nicht auf diese zugreifen.
Nun, ich habe nur ETF konsistent in USD betrachtet. Ticker: ^GSPC, TIP, SSO und GLD.
Test bei 18% im fortlaufenden Modell (10 Jahre jeweils):
=== Top-3 Kombinationen (nach mittlerer Sharpe) ===
SP_SMA TIPS_SMA AltAsset Mean_Sharpe Mean_CAGR Mean_MaxDD Mean_Vol \
40 165 165 Cash 0.735795 0.137082 -0.239206 0.182224
38 165 155 Cash 0.725835 0.133400 -0.239209 0.179971
33 160 165 Cash 0.725677 0.133490 -0.239195 0.180041
Die Top Kombi 165/165 bleibt mit einem CAGR von 13,7%pa.
Ohne Steuern (0%) sieht das Top Ergebnis so aus:
=== Top-3 Kombinationen (nach mittlerer Sharpe) ===
SP_SMA TIPS_SMA AltAsset Mean_Sharpe Mean_CAGR Mean_MaxDD Mean_Vol \
40 165 165 Cash 0.911523 0.169572 -0.23616 0.181738
38 165 155 Cash 0.899429 0.165053 -0.23616 0.179436
33 160 165 Cash 0.897650 0.164913 -0.23616 0.179586
Top Kombi bleibt weiterhin 165/165 bei CAGR 17%pa.
Hinweis: Kann es sein, dass der S&P500 x2 erst seit 2006 existiert? Bedeutet, dass unsere Strategie eig. erst ab 2006 greift und somit der CAGR höher ausfallen müsste.
(
EDIT: Wie auch immer, die Daten für die Strategie ab 2006 mit 18% sähe so aus:
=== Top-3 Kombinationen (nach mittlerer Sharpe) ===
SP_SMA TIPS_SMA AltAsset Mean_Sharpe Mean_CAGR Mean_MaxDD Mean_Vol \
40 165 165 Cash 0.786565 0.154436 -0.239206 0.197697
38 165 155 Cash 0.779914 0.151394 -0.239208 0.195083
33 160 165 Cash 0.775764 0.150493 -0.239195 0.195424
)
Nenne mir doch gerne ein paar Ticker die ich mal durchprobieren soll. Sollten alle bei Yahoo zu finden sein, sonst kann ich nicht auf diese zugreifen.
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11
•1Wo.
@LDA Das sieht doch gut aus!
Die 2xHebelETFs auf S&P500 gibt es noch gar nicht so lange, wie der Backtest zurück reicht. Deshalb habe ich, wie im Beitrag bereits geschrieben, für den langen Backtest einen synthetischen 2xSPY erstellt via 100% Leverage und 3% Finanzierungskosten. Das trackt den 2xS&P500 ETF ziemlich genau.
Die 2xHebelETFs auf S&P500 gibt es noch gar nicht so lange, wie der Backtest zurück reicht. Deshalb habe ich, wie im Beitrag bereits geschrieben, für den langen Backtest einen synthetischen 2xSPY erstellt via 100% Leverage und 3% Finanzierungskosten. Das trackt den 2xS&P500 ETF ziemlich genau.
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11
•1Wo.
Hab nun auch den S&P500 x2 synthetisch nachgebildet - funktioniert gut. Ich muss sagen, dass es mir diese Strategie echt angetan hat! Wirklich überragende Performance bei aushaltbarem Risiko (zumindest laut der Historie). Besonders beeindruckend finde ich den Umgang der Strategie mir Situationen wie Anfang der 2000er, 2008 & 2009, sowie 2022 (& das der Corona-Einbruch so gut rausgefiltert wurde war ein Glückstreffer ;)). Würde ja gerne ein paar Bilder teilen, habe diese Funktion hier aber nicht finden können. Aber dann hier ein kurzes Beispiel in Zahlen: 2007 - 2010: CAGR: 12,11%, mDD: -21,42%, Vola: 21,78%, Sharpe Ratio: 0,56. Die Strategie ist aus dieser Zeit mit saftigem Plus raus, während der S&P500 sich immer noch nicht vollständig erholt hat - schon klar, muss so nicht wieder passieren.
Ich lasse mir nun die Signale nach der Strategie ausgeben und werde wohl mein Glück in Zukunft mal damit probieren - momentan sitzen wir ja auf der Seitenlinie (Strategie sagt 31.12.24: Cash halten). Trotzdem schonmal ein dickes Danke an @Epi für diese wunderbare Idee! Falls du (@Epi ) in Zukunft noch Ideen hast diesen Ansatz weiter auszubauen, lass es mich gerne wissen, ich würde mich für systematische Backtest auch zur Verfügung stellen.
Ich lasse mir nun die Signale nach der Strategie ausgeben und werde wohl mein Glück in Zukunft mal damit probieren - momentan sitzen wir ja auf der Seitenlinie (Strategie sagt 31.12.24: Cash halten). Trotzdem schonmal ein dickes Danke an @Epi für diese wunderbare Idee! Falls du (@Epi ) in Zukunft noch Ideen hast diesen Ansatz weiter auszubauen, lass es mich gerne wissen, ich würde mich für systematische Backtest auch zur Verfügung stellen.
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33
•6Tg
@LDA Freut mich, dass du die Strategie zu würdigen weißt. Ich halte sie eigentlich für einen ziemlichen Game Changer, der das klassiche B&H WeltETF obsolet macht. Aber das sehen wohl nur wenige so, keine Ahnung, warum.
Naja, jedenfalls wäre ich, wie gesagt, an einer internationalen Version interessiert. Erstmal nur synthetisch, da es keinen 2XMSCIWorld gibt. Aber falls sowas mal aufgelegt wird, fände ich es vielleicht sogar interessanter als eine reine US fokussierte Strategie. Kriegst du das hin?
Naja, jedenfalls wäre ich, wie gesagt, an einer internationalen Version interessiert. Erstmal nur synthetisch, da es keinen 2XMSCIWorld gibt. Aber falls sowas mal aufgelegt wird, fände ich es vielleicht sogar interessanter als eine reine US fokussierte Strategie. Kriegst du das hin?
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11
•
••
6Tg
@Epi @derphux
So, ich habs mal bei gleichem Modellaufbau mit dem MSCI World (URTH) gemacht. Die Historie reicht leider nur bis 2012, daher betrachten wir hier nur 2012-2025.
Ergebnis mir 0,18 Steuern:
- CAGR: 12.41%
- Max Drawdown: -23.30%
- Volatilität: 20.04%
- Sharpe Ratio: 0.62
Hier ohne Steuern:
- CAGR: 13.81%
- Max Drawdown: -23.30%
- Volatilität: 19.92%
- Sharpe Ratio: 0.69
Hier der S&P500 im gleichen Zeitraum zum Vergleich:
- CAGR: 18.73%
- Max Drawdown: -27.56%
- Volatilität: 20.90%
- Sharpe Ratio: 0.90
Wichtiger Hinweis: Ich habe mir dein Modell (@Rmann) mal auf PV angeschaut. Du verwendet dort ja nicht bloß die MA sondern auch ein Duales Momentum über mehrere Perioden zwischen Index und TIPS. Dieser Modellaufbau verbessert die Performance natürlich auch nochmal und senkt den Drawdown. Hier liefert der MA 200 übrigens den besten Dienst. Ich habe dein Modell per Python mal nachgecodet und durchgetestet: dein Modell scheint schon weitestgehend "perfekt" zu sein. An den Parametern würde ich da nichts mehr ändern.
Alles in allem scheint es mit dem MSCI World auch gut zu funktionieren, wundert aber nicht, da der MSCI World ja zu großen Teilen aus dem S&P500 besteht (plump ausgedrückt). Nasdaq 100 habe ich übrigens auch getestet... würde ich nicht machen. Ähnliche Rendite, riesige Drawdowns.
Noch ein Hinweis: Für alle die nach den Signalen handeln wollen aber kein Geld für die Vollversion von PV ausgeben wollen: ChatGPT o1 ist ziemlich mächtig, mit genauen Instruktionen schafft er es den Modellaufbau sehr gut in Python umzusetzen, dafür werden keine Programmierkenntnisse benötigt. Wer sich dafür interessiert kann bei ChatGPT mal die Keywords: Python und Jupyter Notebook nachschlagen. Den Rest kann euch ChatGPT beantworten. Geschätzter aufwand für einen Einsteiger zum eigenen Modell (mit Know-How-Aufbau): ca. 3-5h. Lohnt sich aber! Habe mir selbst das Coden mittels ChatGPT im Rahmen meiner laufenden Masterthesis "beigebracht", mit ein bisschen Interesse geht das schneller als man denkt.
So, ich habs mal bei gleichem Modellaufbau mit dem MSCI World (URTH) gemacht. Die Historie reicht leider nur bis 2012, daher betrachten wir hier nur 2012-2025.
Ergebnis mir 0,18 Steuern:
- CAGR: 12.41%
- Max Drawdown: -23.30%
- Volatilität: 20.04%
- Sharpe Ratio: 0.62
Hier ohne Steuern:
- CAGR: 13.81%
- Max Drawdown: -23.30%
- Volatilität: 19.92%
- Sharpe Ratio: 0.69
Hier der S&P500 im gleichen Zeitraum zum Vergleich:
- CAGR: 18.73%
- Max Drawdown: -27.56%
- Volatilität: 20.90%
- Sharpe Ratio: 0.90
Wichtiger Hinweis: Ich habe mir dein Modell (@Rmann) mal auf PV angeschaut. Du verwendet dort ja nicht bloß die MA sondern auch ein Duales Momentum über mehrere Perioden zwischen Index und TIPS. Dieser Modellaufbau verbessert die Performance natürlich auch nochmal und senkt den Drawdown. Hier liefert der MA 200 übrigens den besten Dienst. Ich habe dein Modell per Python mal nachgecodet und durchgetestet: dein Modell scheint schon weitestgehend "perfekt" zu sein. An den Parametern würde ich da nichts mehr ändern.
Alles in allem scheint es mit dem MSCI World auch gut zu funktionieren, wundert aber nicht, da der MSCI World ja zu großen Teilen aus dem S&P500 besteht (plump ausgedrückt). Nasdaq 100 habe ich übrigens auch getestet... würde ich nicht machen. Ähnliche Rendite, riesige Drawdowns.
Noch ein Hinweis: Für alle die nach den Signalen handeln wollen aber kein Geld für die Vollversion von PV ausgeben wollen: ChatGPT o1 ist ziemlich mächtig, mit genauen Instruktionen schafft er es den Modellaufbau sehr gut in Python umzusetzen, dafür werden keine Programmierkenntnisse benötigt. Wer sich dafür interessiert kann bei ChatGPT mal die Keywords: Python und Jupyter Notebook nachschlagen. Den Rest kann euch ChatGPT beantworten. Geschätzter aufwand für einen Einsteiger zum eigenen Modell (mit Know-How-Aufbau): ca. 3-5h. Lohnt sich aber! Habe mir selbst das Coden mittels ChatGPT im Rahmen meiner laufenden Masterthesis "beigebracht", mit ein bisschen Interesse geht das schneller als man denkt.
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22
•6Tg
@LDA Danke dafür! Mit Pythonscripts via ChatGPT muss ich mich in einer ruhigen Minute echt mal beschäftigen.
Zu deinen Tests: wenn ich es recht verstehe, hast du MSCIWorld mit US TIPS Signal verwendet. Systematisch ist das schwierig, weil US Liquidität nicht Welt Liquidität ist. Ich würde daher eher einen EUR gehedgten Global Inflation Protected Government Bonds ETF nehmen. Ja, sowas gibt es! LU0290357929
Damit sollte es passen.
Zu deinen Tests: wenn ich es recht verstehe, hast du MSCIWorld mit US TIPS Signal verwendet. Systematisch ist das schwierig, weil US Liquidität nicht Welt Liquidität ist. Ich würde daher eher einen EUR gehedgten Global Inflation Protected Government Bonds ETF nehmen. Ja, sowas gibt es! LU0290357929
Damit sollte es passen.
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