Wer kennt sie nicht, die alten Wetterregeln. Sie umspannen ein weites Feld: von Grossvaters „bösem Bein“, über Onkel Fritzens „Wasser“ bis hin zum 100jährigen Kalender. Einige dieser Regeln werden durchaus auch von der Wissenschaft gelegentlich konsultiert und zum Teil sogar ernst genommen, auch wenn die Meteorologie in den letzten Jahren ausserordentlich komplexe Prognosemethoden und –modelle entwickelt hat, die nachgewiesenermassen zu einer Verringerung der Prognosefehler geführt haben.
Auch für die Börsenentwicklung gibt es alte Bauernregeln
Man mag das Wetter jeweils mögen oder nicht, Tatsache ist aber, dass uns die einschlägigen Wetterfrösche, von denen es inzwischen ja etwa ähnlich viele gibt wie Börsengurus, mindestens eine Woche im Voraus mit erstaunlicher Genauigkeit voraussagen können, was wir denn von der Wetterfront so zu erwarten haben.
Auch für die Börsenentwicklung gibt es die alten „Bauernregeln“. Auch sie umspannen ein weites Feld von Phantasien, beginnend mit der Länge der Damenroben in der Haute Couture, über den Ausgang des American Football –Finales bis hin zu den unzähligen Regeln der Chart-Technik. Wie in der Meteorologie, so werden auch in der empirischen Finanzmarktforschung immer komplexere mathematisch/statistische Modelle verwendet, die die Prognose erleichtern sollen. Anders als bei den Wetterfröschen, scheinen diese Bemühungen aber bei der Prognose der Finanzmarktentwicklungen kaum Früchte zu tragen, wie uns ja nicht zuletzt die Entwicklungen in den letzten Jahren wieder einmal drastisch vor Augen geführt haben.
Warum ist das so? Warum scheint man – völlig anders als bei der Wetterprognose - umso mehr Probleme bei der Voraussage der Finanzmärkte zu haben, je mehr man über sie zu wissen glaubt?
Die kurzfristige Dynamik wird von Überraschungen getrieben
So schwierig ist die Antwort nicht. Die meisten Finanzmärkte (Aktien-, Obligationen-, Devisenbörsen etc.) werden heute als weitestgehend effiziente Märkte bezeichnet. Ein effizienter Markt ist ein Markt, an welchem die Preise der gehandelten Aktiva in jedem Moment alle öffentlich verfügbaren Informationen reflektieren. Neue, am Markt eintreffende Informationen (überraschende Leitzinsveränderungen, Dividendenkürzungen oder gar Prognoseänderungen irgendwelcher Gurus selbst u.ä.) werden sofort in ihren Wirkungen analysiert und können gegebenenfalls zu Preisänderungen führen.
Dabei ist der Überraschungscharakter der jeweiligen Informationen von wesentlicher Bedeutung, da ja (definitionsgemäss) erwartete Ereignisse bereits im Preis enthalten sind oder zumindest sein sollten. Dieser Preisbildungsmechanismus führt dazu, dass die kurzfristige Dynamik der Preisentwicklung an den Finanzmärkten fast ausschliesslich von Überraschungen getrieben wird. Wenn dies aber so ist, dann sollte es nicht verwundern, dass die Preise selbst auch unerwartet schwanken.
Dies muss nicht unbedingt heissen, dass die Märkte bei der Preissetzung immer richtig liegen – die kurzfristige Dynamik kann durchaus die wildesten Blüten treiben. Es heisst aber, dass das Setzen auf kurzfristige Wetten gefährlich sein kann.
Jeder, der die Finanzmärkte beobachtet, weiss, wie unvorhergesehen sich Hochs und Tiefs an der Börse ablösen. Wenn gelegentlich der Eindruck entsteht, es würde sich ein systematisches Muster herausbilden, so ist dasselbe in der Regel am nächsten Tag bereits wieder zerstört, weil ... das Fed den Diskontsatz senkt ... eine überraschende Dividendenankündigung veröffentlicht wird o.ä.
Physikalische Prozesse und soziales Verhalten
Dies macht deutlich, dass eine Börsenprognose, die auch nur annähernd so erfolgreich sein möchte, wie die oben erwähnten Wetterprognosen, bedingen würde, dass man unerwartete Ereignisse prognostizieren kann. Ein Widerspruch in sich selbst. Es zeigt aber auch, dass man halt den Wetterfrosch und den Börsenguru nicht auf die gleiche Ebene stellen kann. Denn während der eine versucht, mit statistischen Modellen physikalische Prozesse zu ergründen, muss der andere mit ähnlichen Modellen soziales Verhalten erfassen. Da aber die Marktteilnehmer – anders als die Hochs und Tiefs an der Wetterfront - selber auch auf die Prognose reagieren, kann ein für eine gewisse Zeit richtig erscheinendes Modell – so komplex und „richtig“ es in einem bestimmten Moment sein mag – relativ schnell zur Makulatur werden.
Feedback-Mechanismen, im konkreten Fall die Reaktion von Marktteilnehmern auf irgendwelche Modellergebnisse, spielen in den Sozialwissenschaften eine prominente Rolle und haben schon so manchen Modellansatz ad absurdum geführt. In der Meteorologie eben nicht. Dem Wetter ist es ziemlich egal, wie die „Leute da unten“ auf die Wetterprognose reagieren.
Den immer richtig liegenden Guru gibt es nicht
Und was heisst das für die Analyse der Finanzmärkte? Es bringt nichts auf irgendwelche Prognosen und kurzfrisitge Einschätzungen von wem auch immer zu setzen. Den immer richtig liegenden Guru gibt es nicht – und wenn es ihn gäbe, dann würde er seine Geheimnisse für sich behalten. Genau dies ist bei den Wetterprognosen eben anders.
Die Konsequenz der obigen Überlegungen ist ferner, dass man in der Zukunft wohl erwarten kann, dass die Prognoserisiken der gängigen Wetterfrösche noch kleiner werden, die Prognoserisiken der Börsengurus aber kaum. Und man wird deshalb auch in Zukunft mit dem Grossteil seines Anlagevermögens sinnvollerweise eine langfristig orientierte und risikokontrollierte Strategie fahren und nur mit einem kleineren Teil auf „heisse Stories“ setzen. Wenn sich die „Stories“ als richtig herausstellen - umso besser. Aber wenn nicht, hat man zumindest nicht allzu viel Geld verloren.