Survivorship Bias im Trading: Die Illusion des Erfolgs vermeiden

Survivorship Bias im Trading: Die Illusion des Erfolgs vermeiden

INTRO: Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, ein Spiel zu lernen. Sie studieren nur die Leute, die bereits gewonnen haben, und ignorieren alle Spieler, die verloren haben. Sie denken vielleicht, dass Sie das Spiel verstehen, aber Ihnen fehlt ein entscheidender Teil des Puzzles: die Gründe, warum Menschen scheitern. Survivorship Bias im Trading funktioniert genauso. Es ist die Tendenz, sich nur auf die erfolgreichen Vermögenswerte oder Strategien zu konzentrieren und diejenigen zu übersehen, die es nicht geschafft haben. Dies kann zu einem verzerrten Bild des Marktes und möglicherweise zu kostspieligen Handelsentscheidungen führen.

Definition

Survivorship Bias ist eine Art von kognitiver Verzerrung, bei der wir nur die Erfolge in einem Datensatz berücksichtigen und die Misserfolge ignorieren. Im Trading bedeutet dies, sich auf Vermögenswerte oder Strategien zu konzentrieren, die über einen Zeitraum hinweg überlebt haben, ohne diejenigen zu berücksichtigen, die delisted, liquidiert oder anderweitig gescheitert sind.

Key Takeaway

Survivorship Bias führt zu einer ungenauen Bewertung von Handelsstrategien und Marktleistung, indem die Misserfolge ignoriert werden, was zu potenziell aufgeblähten Renditen und unterschätzten Risiken führt.

Mechanics

Survivorship Bias verzerrt Daten auf verschiedene Weise:

1. Auswahl der Daten: Bei der Analyse historischer Daten verwenden Trader oft Datenbanken, die nur aktuell aktive Vermögenswerte enthalten. Dies schließt automatisch Vermögenswerte aus, die gescheitert sind, wie z.B. delisted Aktien oder Konkursunternehmen. Dies ist besonders relevant im Krypto-Bereich, wo Projekte häufig scheitern.
2. Inflationsleistung: Durch den Ausschluss der Verlierer werden die Leistungskennzahlen künstlich aufgebläht. Wenn Sie beispielsweise eine Strategie nur mit überlebenden Aktien zurücktesten, sind die Ergebnisse wahrscheinlich besser, als wenn Sie die Performance von Aktien einbezogen hätten, die in Konkurs gegangen sind.
3. Risikounterschätzung: Survivorship Bias kann zu einer Unterschätzung des Risikos führen. Da gescheiterte Vermögenswerte ausgeschlossen werden, spiegelt die Analyse möglicherweise nicht genau das Verlustpotenzial am Markt wider. Die Volatilität von Strategien, die nur erfolgreiche Vermögenswerte verwenden, ist in der Regel geringer als die einer Strategie, die gegen einen umfassenden Datensatz getestet wird.
4. Irreführende Vergleiche: Peergroup-Vergleiche und relative Leistungsbewertungen können verzerrt werden. Wenn Fondsmanager, die schlecht performende Fonds verwalten, geschlossen werden, scheinen die verbleibenden Fonds im Vergleich zu ihren Peers besser abzuschneiden, auch wenn sie nicht unbedingt außergewöhnlich sind.

Trading Relevanz

Survivorship Bias beeinflusst Handelsentscheidungen auf verschiedene Weise:

• Überschätzung der Renditen: Trader könnten die potenziellen Renditen einer Strategie oder Anlageklasse überschätzen, wenn sie nur die erfolgreichen Beispiele berücksichtigen. Dies kann zu unrealistischen Erwartungen und schlechtem Risikomanagement führen.
• Schlechtes Risikomanagement: Die Unterschätzung des Risikos kann zu größeren Positionen und einem größeren Risiko potenzieller Verluste führen. Wenn ein Trader glaubt, dass eine Strategie ein geringeres Risikoprofil hat, als sie tatsächlich hat, schützt er möglicherweise sein Kapital nicht ausreichend.
• Ineffektive Strategieentwicklung: Wenn beim Backtesting ein Survivorship Bias vorliegt, kann eine Strategie rentabel erscheinen, wenn sie es nicht ist. Dies kann zur Implementierung fehlerhafter Strategien führen, die letztendlich Geld verlieren.
• Irreführende Anlageentscheidungen: Anleger könnten von Fonds oder Strategien angezogen werden, die in der Vergangenheit eine starke Performance gezeigt haben, ohne zu erkennen, dass diese Performance durch Survivorship Bias aufgebläht sein könnte.

Risiken

• Selbstüberschätzung: Die Überschätzung des Renditepotenzials kann zu Selbstüberschätzung in einer Handelsstrategie führen. Dies kann Trader dazu veranlassen, unnötige Risiken einzugehen.
• Schlechte Kapitalallokation: Irreführende Leistungsdaten können zu schlechten Kapitalallokationsentscheidungen führen. Trader können zu viel Kapital Strategien zuweisen, die nicht wirklich rentabel sind.
• Emotionales Trading: Ein falsches Gefühl der Sicherheit kann zu emotionalen Handelsentscheidungen führen, da Trader weniger vorsichtig und anfälliger für Marktschwankungen werden.
• Unfähigkeit zur Anpassung: Strategien, die aufgrund von Survivorship Bias erfolgreich erscheinen, können sich unter anderen Marktbedingungen als ungeeignet erweisen. Trader passen sich möglicherweise nur langsam an veränderte Marktdynamiken an, wenn sie sich auf ungenaue historische Daten verlassen.

Geschichte/Beispiele

• Performance von Investmentfonds: Betrachten Sie die Performance von Investmentfonds. Wenn Sie nur die Fonds betrachten, die noch existieren, werden Sie wahrscheinlich eine höhere durchschnittliche Rendite sehen, als wenn Sie die Performance von Fonds einbeziehen würden, die aufgrund schlechter Performance geschlossen oder fusioniert wurden. Dies liegt daran, dass schlecht performende Fonds oft geschlossen werden und ihre schlechte Performance nicht in den historischen Daten enthalten ist.
• Risikokapital: Risikokapital ist ein weiteres Paradebeispiel. Viele Startups scheitern. Wenn Sie nur die erfolgreichen Startups analysieren, erhalten Sie ein verzerrtes Bild der gesamten Anlagelandschaft. Die Einbeziehung der Misserfolge ist entscheidend für eine realistische Einschätzung des Risikos und der Renditen.
• Frühe Krypto-Projekte: Denken Sie an die Anfänge von Bitcoin und Altcoins zurück. Viele Projekte starteten mit großem Pomp, konnten aber letztendlich keine Traktion gewinnen und verschwanden. Die Analyse nur der überlebenden Projekte wie Bitcoin und Ethereum gibt ein unvollständiges Bild des Marktes und seiner Risiken.
• Backtesting-Software: Viele Backtesting-Plattformen berücksichtigen den Survivorship Bias möglicherweise nicht automatisch. Trader müssen aktiv delisted Assets einbeziehen oder ihre Daten anpassen, um diesen Bias zu vermeiden.
• Marktindizes: Marktindizes wie der S&P 500 können ebenfalls betroffen sein. Der Index wird ständig neu gewichtet, und scheiternde Unternehmen werden entfernt. Dies bedeutet, dass die historische Performance des Index durch den Ausschluss dieser Ausfälle möglicherweise aufgebläht ist.

Minderungsstrategien

• Umfassende Daten: Verwenden Sie Datensätze, die sowohl überlebende als auch nicht überlebende Vermögenswerte enthalten. Dies ist der effektivste Weg, um den Survivorship Bias zu adressieren. Datenbanken, die historische Daten zu delisted Aktien und gescheiterten Projekten liefern, sind unerlässlich.
• Backtesting-Anpassungen: Passen Sie Backtesting-Methoden an, um den Survivorship Bias zu berücksichtigen. Dies kann die Einbeziehung von delisted Assets, die Simulation von Marktbedingungen, die das Potenzial für Ausfälle widerspiegeln, und die Verwendung statistischer Techniken wie Bootstrapping und Monte-Carlo-Simulationen zur Erstellung robusterer Handelsstrategien umfassen.
• Realistische Erwartungen: Verstehen Sie, dass die Performance in der Vergangenheit kein Indikator für zukünftige Ergebnisse ist. Seien Sie skeptisch gegenüber Strategien oder Vermögenswerten, die durchweg hohe Renditen aufweisen.
• Risikomanagement: Entwickeln Sie robuste Risikomanagementstrategien, die das Potenzial für Verluste berücksichtigen. Diversifizieren Sie Ihr Portfolio, verwenden Sie Stop-Loss-Orders und verwalten Sie die Positionsgrößen angemessen.
• Konzentrieren Sie sich auf den Prozess: Konzentrieren Sie sich auf die Entwicklung eines soliden Handelsprozesses, anstatt hohen Renditen hinterherzujagen. Ein klar definierter Prozess umfasst gründliche Recherchen, Risikomanagement und die Fähigkeit, sich an veränderte Marktbedingungen anzupassen.
• Überprüfung durch Dritte: Erwägen Sie die Verwendung von Überprüfungsdiensten durch Dritte, um Ihre Handelsstrategien zu validieren. Diese Dienste können dazu beitragen, potenzielle Verzerrungen zu identifizieren und sicherzustellen, dass Ihre Strategien robust sind.
• Verwenden Sie systematisches Trading: Systematisches Trading bietet die beste Verteidigung gegen Survivorship Bias, indem sichergestellt wird, dass Entscheidungen auf umfassenden, historischen Datensätzen und nicht nur auf den Gewinnern basieren. Dieser Ansatz hilft, emotionale Vorurteile zu beseitigen und einen objektiveren Blick auf den Markt zu ermöglichen.

Fazit

Survivorship Bias ist ein erhebliches Risiko im Trading, das zu ungenauen Bewertungen von Strategien, überhöhten Erwartungen und schlechten Handelsentscheidungen führen kann. Durch das Verständnis der Mechanismen von Survivorship Bias und die Umsetzung von Minderungsstrategien können Trader realistischere und zuverlässigere Strategien entwickeln, das Risikomanagement verbessern und letztendlich ihre Chancen auf langfristigen Erfolg erhöhen. Denken Sie immer daran, die Misserfolge zu analysieren, nicht nur die Erfolge, um ein klares und genaues Bild des Marktes zu erhalten.