Transparenz
Methodik
Die „Zeitreise“ rechnet nachvollziehbar und deterministisch. Auf dieser Seite legen wir offen, wie die dargestellten Wertverläufe entstehen, welche Daten wir verwenden, auf welche wissenschaftlichen Arbeiten wir uns stützen und wo die Simulation bewusst vereinfacht.
Grundprinzip der Berechnung
- Total Return
- Alle Kursreihen sind Total-Return-Indizes: Ausschüttungen wie Dividenden und Kupons gelten als reinvestiert. Sie sehen die Gesamtrendite einer Anlage, nicht allein die Kursbewegung.
- Eurosicht (EUR)
- Sämtliche Reihen werden in Euro dargestellt. Wechselkursbewegungen fremder Währungen sind damit bereits enthalten — so, wie sie ein Anleger im Euroraum tatsächlich erlebt hätte.
- Monatsschritte
- Die Simulation schreitet in Monatsschritten voran. Der Portfoliowert wird zu jedem Monatsende auf Basis der Monatsrendite fortgeschrieben.
- Cash-Verzinsung
- Der nicht investierte Anteil wird zum historischen 3-Monats-Geldmarktzins verzinst, monatlich aus dem annualisierten Satz abgeleitet. So bleibt auch die „sichere“ Quote realitätsnah.
- Startkapital und Umschichtungen
- Jede Zeitreise beginnt mit einem fiktiven Vermögen von € 500.000. Die Investitionsquote lässt sich zwischen 0 %, 50 % und 100 % wählen; Wechsel wirken jeweils ab dem Folgemonat und werden protokolliert.
Die Methodik der „zehn besten Tage“
Die dritte Vergleichslinie zeigt, was geschieht, wenn ein Anleger nur die zehn ertragreichsten Börsentage einer Epoche versäumt — etwa, weil er nach einem Einbruch vorübergehend an der Seitenlinie stand.
Zur Berechnung werden aus den Tagesdaten des jeweiligen Zeitraums die zehn Tage mit der höchsten Tagesrendite entfernt; die verbleibende Wertentwicklung wird auf die Buy-&-Hold-Strategie angewendet.
Das Ergebnis ist regelmäßig ernüchternd: Die besten Tage folgen häufig unmittelbar auf die schlechtesten. Wer die Krise zu meiden versucht, verpasst oft auch die Erholung.
Datenquellen
Die Kursreihen wurden aus öffentlich zugänglichen historischen Daten aufbereitet (u. a. MSCI-Indexendwerte, Stooq- und Yahoo-Historien, Zinsstatistiken von OeNB und EZB). Wo exakte Lizenzdaten nicht verfügbar sind, wurden Reihen aus dokumentierten Jahres- und Monatsrenditen rekonstruiert; die jeweilige Näherung ist in der Quellenangabe transparent gemacht.
| Reihe | Quelle und Aufbereitung |
|---|---|
| Euro-Geldmarkt 3 Monate (Zinssatz) | 3-Monats-Euro-Geldmarktsatz (EURIBOR/EONIA-Stil), annualisiert in Prozent, monatlich. Rekonstruktion aus EZB/OeNB-Zinsstatistik-Eckwerten, linear zwischen dokumentierten Stützpunkten interpoliert (u. a. ~5 % 1995, ~2 % 2003–2005, ~5 % 2008, ~0 % 2010–2012, negativ 2015–2021, Zinswende auf ~3,9 % 2023). Näherung. |
| Gold (EUR, Spot) | Goldpreis in EUR (Spot, Monatsende) 1995–2025. Rekonstruktion aus dokumentierten Jahresrenditen, deterministisch interpoliert. Näherung. |
| MSCI World (EUR, Total Return) | MSCI World Total Return (Netto), EUR-Sicht, Monatsendwerte 1995–2025. Rekonstruktion aus öffentlich dokumentierten Jahresrenditen (MSCI-Faktsheets, Curvo/justETF-Jahresübersichten); Monatspfad deterministisch interpoliert und an den historischen Drawdowns kalibriert (Dotcom 2000–2003 ≈ −50 %, Finanzkrise 2007–2009 ≈ −54 %, Covid 03/2020, Zinswende 2022). Näherung — nicht für reale Bewertung. |
| S&P 500 (EUR, Total Return) | S&P 500 Total Return, EUR-Sicht, Monatsendwerte 1995–2025. Rekonstruktion aus dokumentierten Jahresrenditen, deterministisch interpoliert. Näherung. |
Studienverzeichnis
Die Diagnosen und Erläuterungen der Anwendung stützen sich auf die anerkannte Forschung der Verhaltensökonomie. Alle zitierten Arbeiten mit vollständigem Beleg:
Kahneman, D. & Tversky, A. (1979). Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. Econometrica, 47(2), 263–291.
Grundlage der Verlustaversion: Verluste wiegen psychologisch rund doppelt so schwer wie gleich große Gewinne.
Tversky, A. & Kahneman, D. (1974). Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Science, 185(4157), 1124–1131.
Systematische Urteilsverzerrungen, darunter der Ankereffekt und die Verfügbarkeitsheuristik.
Barber, B. M. & Odean, T. (2000). Trading Is Hazardous to Your Wealth: The Common Stock Investment Performance of Individual Investors. The Journal of Finance, 55(2), 773–806.
Reges Handeln schmälert die Nettorendite — Beleg für die Kosten von Overconfidence und Action Bias.
Shefrin, H. & Statman, M. (1985). The Disposition to Sell Winners Too Early and Ride Losers Too Long: Theory and Evidence. The Journal of Finance, 40(3), 777–790.
Dispositionseffekt: Gewinner werden zu früh verkauft, Verlierer zu lange gehalten.
Odean, T. (1998). Are Investors Reluctant to Realize Their Losses? The Journal of Finance, 53(5), 1775–1798.
Empirischer Beleg der Zurückhaltung, Verluste zu realisieren.
De Bondt, W. F. M. & Thaler, R. (1985). Does the Stock Market Overreact? The Journal of Finance, 40(3), 793–805.
Überreaktion der Märkte und Rückkehr zum Mittelwert — Basis von Recency Bias und Herdenverhalten.
Shiller, R. J. (2000). Irrational Exuberance. Princeton University Press.
Irrationaler Überschwang: spekulative Blasen und die Psychologie von Herdenmärkten.
DALBAR, Inc. (jährlich). Quantitative Analysis of Investor Behavior (QAIB).
Quantifiziert die Verhaltenslücke: Durchschnittsanleger erzielen deutlich weniger als der Markt.
Morningstar Research (jährlich). Mind the Gap: A Report on Investor Returns.
Renditelücke zwischen Fondsrendite und tatsächlich erzielter Anlegerrendite infolge schlechten Timings.
Grenzen der Simulation
Damit das Erlebnis verständlich bleibt, trifft die Anwendung bewusste Vereinfachungen. Reale Ergebnisse würden hiervon abweichen.
- Steuern (etwa Kapitalertragsteuer und Quellensteuern) bleiben unberücksichtigt.
- Transaktions- und Depotkosten werden vereinfacht angesetzt bzw. nicht modelliert.
- Die Cash-Quote wird pauschal zum historischen Geldmarktzins verzinst; individuelle Konditionen bleiben außen vor.
- Umschichtungen wirken jeweils ab dem Folgemonat; unterjährige Bewegungen innerhalb eines Monats werden nicht abgebildet — mit Ausnahme der verdichteten Crash-Fenster mit Wochenauflösung.
- Die Auswahl der Epochen und Meldungen ist kuratiert und bildet die Vergangenheit exemplarisch, nicht vollständig ab.
- Wechselkurseffekte sind in der EUR-Sicht der Total-Return-Reihen enthalten, werden aber nicht gesondert ausgewiesen.
Rechtlicher Hinweis
Die „Zeitreise“ ist ein Schulungs- und Informationsinstrument der Schelhammer Capital Bank. Sie dient ausschließlich der Wissensvermittlung im Bereich der Verhaltensökonomie und veranschaulicht anhand anonymisierter historischer Marktepochen, wie sich Anlageentscheidungen auf ein fiktives Portfolio auswirken.
Die Anwendung stellt ausdrücklich keine Anlageberatung, keine Anlageempfehlung, keine Finanzanalyse und kein Angebot bzw. keine Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Finanzinstrumenten im Sinne der Richtlinie 2014/65/EU (MiFID II) und des österreichischen Wertpapieraufsichtsgesetzes 2018 (WAG 2018) dar. Es wird kein konkretes Finanzprodukt genannt, empfohlen oder beworben.
Alle dargestellten Wertverläufe beruhen auf historischen Daten. Frühere Wertentwicklungen sind kein verlässlicher Indikator für künftige Ergebnisse. Der Wert von Anlagen kann steigen und fallen; ein Kapitalverlust ist möglich.
Beträge, Portfolios und Ergebnisse sind fiktiv und modellhaft vereinfacht. Steuern, Transaktionskosten und Gebühren werden nicht oder nur vereinfacht berücksichtigt. Reale Ergebnisse würden hiervon abweichen.
Die Anwendung speichert keine personenbezogenen Daten und verwendet keine Cookies. Eine persönliche Beratung durch Ihren Betreuer wird durch diese Anwendung nicht ersetzt.