Behavorial Finance

Hintergrund und Theorie

Lesezeit: ca. 5 Min.

Behavioral Finance – Hintergrund & Theorie

(Hinweis: Bei dem vorliegenden Beitrag handelt es sich um einen Auszug aus: Effekte einer fünfwöchigen E-Learning Intervention auf die Emotionale Kompetenz, Hövelborn, 2018)

Das Trading stellt eine Sonderform des Handels an den Finanzmärkten dar.

Im Gegensatz zum Investing, bei dem auf eine Werterhöhung des zugrundeliegenden Assets (eng.: Vermögenswert), beispielsweise einer Aktie, eines Rohstoffes oder eines Metalles, spekuliert wird, kann beim Trading ebenfalls von fallenden Kursen profitiert werden.

Dies ist durch sogenannte Leerverkäufe möglich, bei denen ein einfaches Differenzgeschäft zwischen den Tradern und den Brokern, der Schnittstelle zwischen Trader und der Börse, entsteht.

Dies ermöglicht es den Tradern ebenfalls, zukünftige Börsengeschäfte abzusichern und im Falle eines Börsencrashs die Verluste auszugleichen oder hiervon profitieren zu können.

Für einige Dekaden bestand die Erklärung finanzieller Entscheidungen in der Markteffizienztheorie (Fama, 1970; Samuelson, 1965).

Diese besagt, dass die Preise des Assets durch alle öffentlich verfügbaren Informationen bestimmt werden, wodurch ein unvorhersehbarer Markt entsteht und alle Trader rational handeln.

Gestützt wird diese Theorie von weiteren Arbeiten, welche einen wichtigen Zusammenhang zwischen rationalem Entscheidungsverfahren und Emotionen im ökonomischen Kontext gezeigt haben  (Damasio, 2006; Elster, 1998; Grossberg & Gutowski, 1987; Lo, 1999; Loewenstein, 2000; Peters & Slovic, 2000).

Kritik an diesem Modell wird durch Forschungsergebnisse getragen, welche einen Einfluss von irrationalem Verhalten und Handeln zeigen.

Darunter zählen übertriebene Zuversichtlichkeit (Barber & Odean, 2001; Gervais & Odean, 2001), Überreaktion (Bondt & Thaler, 1985), Verlustaversion (Kahneman & Tversky, 1979; Odean, 1998; Shefrin & Statman, 1985), Herdenverhalten (Huberman & Regev, 2001; Wray & Bishop, 2016), Fehleinschätzung von Wahrscheinlichkeiten (Lichtenstein, Fischoff & Phillips, 1982) und Nachtrauern (Bell, 1983; Clarke, Krase, & Statman, 1994).

Aus diesen Gründen und der klaren Abweichung zur Markteffizienztheorie entstand der Bereich der Behavioral Finance (Shefrin, 2001). Nicht zuletzt in der Finanzkrise stand dieser Wissenschaftsbereich im Fokus. So begründeten Akerlof und der spätere Nobelpreisträger Shiller der Yale Universität (2009) die Finanzkrise und den Einbruch der Börsen, zumindest zu einem Teil, mit einer übertriebenen Zuversichtlichkeit großer Marktakteure, welche basierend hierauf zu hohe Investments in zu gefährliche Geschäften gemacht haben.

Das Ganze, und dies widerspricht der Markteffizienztheorie, geschah trotz vorhandener, eindeutiger Informationen.

Es zeichnet sich also ab, dass die Entscheidungsfindungen im finanziellen Kontext sowohl rationaler als auch irrationaler Natur sein können.

Zielstellung des Tradings

Bevor genauer auf die Emotionen im Trading eingegangen wird, ist es von großer Bedeutung, die Zielstellung des erfolgreichen Tradings zu verstehen.

Am Ende kommt es, wie bei jedem anderen Unternehmen auch, darauf an, positive Zahlen zu erwirtschaften. Ohne auf steuerliche und weitere Aspekte einzugehen, hängt die Profitabilität mathematischer Natur von exakt zwei Größen ab.

So ergibt sich aus der (1) Wahrscheinlichkeit eines Systems und dem (2) durchschnittlichen Chance-Risiko Verhältnis der sogenannte Profitfaktor (PF). Berechne Deinen Profitfaktor mit unserem kostenlosen Tool.

Dieser ist in der Wirtschaft ebenfalls unter dem Begriff Return on Investment bekannt. Er gibt an, wie viel durchschnittlich pro investiertem bzw. riskiertem Kapital erwirtschaftet wird. Liegt der PF bei 1, so handelt es sich um ein Geschäft, bei dem das Geld lediglich gewechselt wird. Ist der Faktor kleiner 1, so wird Geld verloren.

Das Gegenteil gilt für einen PF welcher größer 1 ist. Ein erfolgreicher Trader schafft es somit immer seine Trades in eine Nische einzuordnen, bei dem er einen erwarteten PF mindestens größer 1 eingeht. Ob dies mathematisch auf Grund der hohen Erfolgswahrscheinlichkeit oder eines sehr guten Chance-Risiko Verhältnisses geschieht, ist zunächst irrelevant.

Exemplarisch hierfür kann folgendes Beispiel genannt werden:

Die Statistik von Trader (a) weist nach 100 Trades 40 Gewinner, 60 Verlierer, einen durchschnittlichen Gewinn von 337 € und einen Verlust von durchschnittlich 100 € auf.

Aus der Formel für den Profitfaktor

Behavioral Finance - Formel Profitfaktor

ergibt sich ein PF von 2,25.

Dies bedeutet, dass Trader (a) pro riskiertem und in diesem Fall investierten Euro im Durchschnitt das 2,25-fache zurück- bekommt.

Trader (b) hatte eine deutlich bessere Trefferwahrscheinlichkeit. So gewann er 60 Trades von insgesamt 100, verlor demnach 40 Stück bei einem durchschnittlichen Gewinn von 150 € und einem durchschnittlichen Verlust von ebenfalls 100 €.

Der PF ist der Formel nach exakt derselbe wie von Trader (a). Es ist anzunehmen, dass die wahrgenommenen Emotionen indes deutlich unterschiedlich bei den beiden Tradern aussahen.

 

Fazit

Zusammenfassend ist die erste Voraussetzung für ein erfolgreiches Trading eine mathematisch, nachvollziehbare Nische, welche in jedem Geschäft eingegangen und eingehalten werden muss.

Dieser rationalen Grundlage steht eine Vielzahl irrationaler Verhaltensweisen gegenüber, welche in der Lage sind einen negativen Einfluss auf die rationale Nische zu haben. Ein tieferes Verständnis für die Emotionen und deren Auswirkungen auf die einfache Zielstellung soll im folgenden Beitrag näher betrachtet werden.

Hier geht’s weiter zu Teil 4: Emotionen und Auswirkungen auf das Trading

[Gesamt: 7   Durchschnitt:  4.6/5]

Quellen: Behavioral Finance

  • Barber, B. M., & Odean, T. (2001). Boys Will Be Boys: Gender, Overcon- fidence, And Common Stock Investment, 116, 261–292.
  • Bell, D. E. (1983). Risk Premiums for Decision Regret. Management Sci- ence, 29(10), 1156–1166.

  • Bondt, W. F. M. D., & Thaler, R. (1985). Does the Stock Market Overreact? The Journal of Finance, 40(3), 793.
  • Clarke, R., Krase, S., & Statman, M. (1994). Tracking Errors, Regret, and Tactical Asset Allocation, 20, 16–24.
  • Damasio, A. R. (2006). Descartes‘ error: Emotion, reason and the human brain (rev. ed. with a new preface). London: Vintage.
  • Elster, J. (1998). Emotions and Economic Theory. Journal of Economic Literature, 36(1), 47–74.
  • Fama, E. F. (1970). EFFICIENT CAPITAL MARKETS: A REVIEW OF THEORY AND EMPIRICAL WORK The Journal of Finance, 25(2), 383–417.
  • Gervais, S., & Odean, T. (2001). Learning to be Overconfident. Review of Financial Studies, 14(1), 1–27.
  • Grossberg, S., & Gutowski, W. E. (1987). Neural dynamics of decision making under risk: Affective balance and cognitive-emotional interactions. Psychological review, 94(3), 300–318.
  • Huberman, G., & Regev, T. (2001). Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Nonevent that Made Stock Prices Soar, 56, 387–396.

  • Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. Econometrica, 47(2), 263.
  • Lichtenstein, S., Fischoff, B., & Phillips, L. D. (1982). Calibration of probabilities: The state of the art to 1980. In D. Kahneman, P. Slovic, & A. Tversky (Eds.), Judgment under uncertainty: Heuristics and biases (pp. 306–334). Cambridge, UK: Cambridge University Press.
  • Lo, A. W. (1999). The Three P’s of Total Risk Management. Financial Analysts Journal, 55(1), 13–26.
  • Loewenstein, G. (2000). Emotions in Economic Theory and Economic Behavior. The American Economic Review, 90(2), 426–432.
  • Odean, T. (1998). Are Investors Reluctant to Realize Their Losses? SSRN Electronic Journal.
  • Peters, E., & Slovic, P. (2000). The Springs of Action: Affective and Analytical Information Processing in Choice. Personality & social psychology bulletin, 26(12), 1465–147
  • Samuelson, P. A. (1965). Proof That Properly Anticipated Prices Fluctuate Randomly. Industrial Management Review, 6(2), 41–49.
  • 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.
  • Wray, C. M., & Bishop, S. R. (2016). A Financial Market Model Incorporating Herd Behaviour. PloS one.

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Über Felix

Felix ist Day Trader und hat es mit seinem System in einen amerikanischen Investment Fund geschafft. Er führte im Zuge seiner Masterarbeit eine internationale Studie mit Tradern durch. Dabei konnte er die Effektivität unseres E-Learning Kurses beweisen.

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