Hamsterrad vs Schwarm Working

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    • Hamsterrad bewertet Buchwert, Dividende und das KGVe (wenn ich das richtig sehe).
      Schwarm Working bewertet je nachdem wie man die Gewichtung wählt EPS Wachstum, KGVe, Robustheit, Börsenwert und PayBackTime.

      Bzw. lies dir auch das mal durch:
      Bauplan: Eine Marktampel aus dem Hamsterrad

      Änderung des "Mittelwertansatzes" möglich?

      Man könnte sagen, dass Hamsterrad den Fokus auf die Dividende legt und Schwarm Working legt den Fokus (je nach Gewichtung) mehr auf EPS Wachstum und Robustheit.
    • Die grundsätzlich ähnliche Sortierung beider Systeme liegt natürlich daran, dass EPS-Wachstum, relatives KGV und Robustheit (als Teil der "Worst-Case"-Komponenten im Hamsterrad-Sheet) jeweils wichtige Aspekte der Bewertung sind - also die drei Dimensionen der "Gier"-Funktion.

      Im Prinzip war das Schwarm-Working ein Versuch, die Denkweise anderer Bewertungssysteme als Option (d. h. bei entsprechender Wahl der Gewichtungsfaktoren) in eine Watchlist einzubringen, die zuvor fast nur die absolute Dividendenrendite und das absolute KGV (welches in die Payback-Time einfließt) berücksichtigte, also Zykliker (unter kompletter Vernachlässigung ihres [auch Dividendenausfall-] Risikos) deutlich höher bewertete als defensive Geschäftsmodelle und zudem nur eine sehr geringe Abhängigkeit der Punktzahl vom aktuellen Kurs der zu bewertenden Aktie aufwies.
      Dabei soll eine Watchlist gerade letzteres mit hoher Priorität berücksichtigen, denn sie soll mir ja zeigen, welche der (zuvor als "beobachtenswert" eingestuften) Aktien gerade jetzt für den nächsten (monatlichen) Kauf bevorzugt auszuwählen wäre: Eine ständige Umsortierung der Watchlist aufgrund der Kursbewegungen (und auch aufgrund eines stark abflachenden Gewinnwachstums, etwa bei IBM, Wal-Mart und demnächst möglicherweise Novo-Nordisk) ist m. E. ausdrücklich erwünscht, und Aktien, die auch bei starken Kursbewegungen keine Chance auf einen Spitzenplatz in der Watchlist haben, also voraussichtlich nie gekauft werden können, kosten nur unnötigen Wartungsaufwand (was allerdings auch für den einen oder anderen Titel des Hamsterrad-Sheets gilt).

      Das Hamsterrad-Sheet berücksichtigt insbesondere die Entwicklung des Buchwertes und der Aktienrückkäufe, die vom Schwarm-Working beide nicht erfasst werden. Zudem gibt es Abzüge für eine hohe Ausschüttungsquote, welche das Schwarm-Working ebenfalls ignoriert.
      Das Schwarm-Working enthält dafür eine "Big is beautiful"-Komponente (Marktkapitalisierung) und einen "Lex Apple"-Mechanismus zur Erkennung eines abflachenden Gewinnwachstums, welche das Hamsterrad-Sheet jeweils nicht kennt.

      Im Hamsterrad-Sheet hängt die Bewertung eines Unternehmens ausschließlich von den Daten dieses Unternehmens ab (und dies in linearer Form aufgrund der verwendeten Stammdaten-Tabellen, wenngleich nur innerhalb gewisser Intervalle, außerhalb deren eine weitere Verbesserung bzw. Verschlechterung keinerlei Effekt auf die Bewertung hat).
      Das Schwarm-Working hingegen hat die "Macke", dass nicht die Unternehmen selbst bewertet werden, sondern ihre relativen Positionen gegenüber anderen Unternehmen in den einzelnen Kategorien (weil dem damaligen Depotinhaber ein "einfaches" System wichtiger war als ein "korrektes"und er sich nicht mit komplizierten Formeln herumschlagen wollte).
      Das Gewicht einer absoluten Differenz eines Attributs zwischen zwei Unternehmen ist also völlig zufällig (im Bereich von -10% bei der Robustheit machen 5% mehr oder weniger ziemlich viel an Bewertungspunkten aus, im Bereich von -40% hingegen so gut wie nichts).

      Man kann sogar durch "geschicktes" Hinzufügen weiterer Unternehmen in die Schwarm-Working-Datenbasis die Reihenfolge bereits vorhandener Unternehmen umsortieren.
      Dies macht es schwieriger, "untaugliche" Titel beim Schwarm-Working auszusortieren (theoretisch kann jede Aktie "die beste" sein, wenn man nur ihre Vergleichsmenge entsprechend wählt), während man beim Hamsterrad-Sheet leicht ausprobieren kann, welche Punktzahl eine Aktie bei einem Aktienkurs von 0,001 € erreichen würde (und wenn sie selbst für "umsonst" keine 180 Punkte schafft, dann wird sie in der Realität nie ein "Kauf" werden).

      Diese Positionsabhängigkeit des Schwarm-Working sorgt dafür, dass (prozentual) gleich große Unterschiede in demselben Attribut zwischen zwei Unternehmen ggf. sehr unterschiedlich hoch bewertet werden: Beim Gewinnwachstum streuen die Werte der erfassten Unternehmen ziemlich stark, weshalb die Platzziffer dort eine recht gute Aussage über die Qualität des Unternehmens liefert; bei der Robustheit hingegen sind die Unterschiede sehr gering (was daran liegt, dass für diese Watchlist gezielt defensive Geschäftsmodelle ausgewählt wurden - Halbzykliker wie BASF werden in diesem Umfeld drastisch abgewertet, weil reine Zykliker komplett fehlen), sodass wenige Robustheits-Prozente mehr im Bereich um die -10% übertrieben hart bestraft werden (und dies, wo der Unterschied zwischen -8% und -12% sehr wohl an der Art und Weise der Bereinigung eines einzelnen EPS-Wertes im betreffenden Bilanzjahr oder einem temporären Ausreißer einer Währungsrelation liegen kann).

      Alles in allem hat das Hamsterrad-Sheet die breitere Datenbasis, die vielfältigere Auswertung derselben und nicht die Macke der "ungerechten" Bewertung kleiner Differenzen.
      Dafür ist die Berechnung der Punktzahlen des Schwarm-Workings selbst für den "mathematisch unbeleckten" Leser ziemlich leicht verständlich (was damals quasi ein "Kaufgrund" für den Dividenden-Sammler war, denn er hätte ja auch komplett auf das Hamsterrad-Sheet umsteigen können) und erfordert keine Diskussion darüber, warum z. B. in der Stammdatentabelle des Hamsterrad-Sheets ein konkreter Wert mit einer konkreten Punktzahl honoriert wird und wieso die willkürlichen Grenzen der Tabellenzeilen nicht anders gewählt wurden.

      Dieser Beitrag wurde bereits 7 mal editiert, zuletzt von Bereinigung ()

    • Das Einzige, was ich aus dem Schwarm-Working in eine Hamsterrad-Weiterentwicklung übernehmen wollen würde, ist die Erkennung eines abflachenden Gewinnwachstums.

      Das ist aber nicht so einfach, weil das Hamsterrad-Sheet dieses Gewinnwachstum nicht direkt misst, sondern den aktuellen Wert mit dem Durchschnitt aller Werte vergleicht (ohne die zeitliche Anordnung dieser Werte zu betrachten). An dieser Stelle sind die beiden Konstruktionen nicht kompatibel zueinander.
    • Bereinigung schrieb:

      Das Einzige, was ich aus dem Schwarm-Working in eine Hamsterrad-Weiterentwicklung übernehmen wollen würde, ist die Erkennung eines abflachenden Gewinnwachstums.

      Das ist aber nicht so einfach, weil das Hamsterrad-Sheet dieses Gewinnwachstum nicht direkt misst, sondern den aktuellen Wert mit dem Durchschnitt aller Werte vergleicht (ohne die zeitliche Anordnung dieser Werte zu betrachten). An dieser Stelle sind die beiden Konstruktionen nicht kompatibel zueinander.
      Etwas vergleichbares habe ich in meiner eigenen Tabelle durch das "Sekundärbewertungssystem" bereits eingebaut. Hierbei berechne ich zwei unterschiedliche Abweichungen des EPS+360d vom Median, nämlich einmal mit Daten ab 2006 und einmal ab 2011 und verwende dann die Bewertungspunktzahl, die schlechter ist.

      Bisher hatte ich leider nicht die Zeit ausführlichere Untersuchungen mit den Echtdaten vorzunehmen, da ich mit Kursen zum Geschäftsjahresbeginn arbeiten möchte und daher zuerst für alle erfassten Unternehmen neue Kurse einpflegen musste.

      Grundsätzlich scheint diese Methode aber zu funktionieren, wobei es jedoch eine zweite Bewertungstabelle mit abweichender Parametrisierung des "Abstands zum Mittelwert" erfordert. Allerdings scheint bei mir der kurze Zeitraum (ab 2011) für die Messung des Wachstums anhand des Median/Mittelwert problematisch zu sein, da hier nur sehr wenige Daten (2011 bis 2015 = 5 Werte!) zur Berechnung desselben vorliegen und einzelne, ggf. verzerrte, Werte daher ein viel höheres Gewicht erhalten.

      Trotz "genauer" Einstellung in der Bewertungstabelle weichen die ermittelten Wachstumswerte nämlich in Teilen von den "Soll"-Werten (geometrisches Wachstum) ab. Wie gravierend das ist, muss ich bei Gelegenheit nochmal genauer untersuchen (und würde das hier oder im Original-Thread) dann darstellen.

      Gefühlsmäßig würde ich für mich aber trotzdem selbst "fehlerhaftere" Daten (sofern nicht gravierend) dem "Ignorieren" der kurzfristigen Unternehmensentwicklung vorziehen. Das liegt aber auch daran, dass diese ggf. "fehlerhafteren" Daten bei mir ohnehin nur dann relevant sind, wenn das "Primärsystem", welches das Wachstum ähnlich des Schwarm-Workings misst, nicht funktionieren sollte.

      Für das Hamsterrad-Sheet fällt die o.g. Datenproblematik aber ggf. ohnehin nicht so stark ins Gewicht, da hier zusätzlich noch die Analystenschätzungen bis 2018 in den Median/Mittelwert mit einfließen, also insgesamt dann 8 anstatt lediglich 5 Daten zur Verfügung stehen. Oder aber es wird dadurch noch ungleich "gefährlicher", weil hier dann die Analystenschätzungen mit 37,5% einen ganz erheblichen Einfluss auf den Median/Mittelwert haben.

      Das müsste man im Zweifel einmal durchrechnen und testen.

      Dieser Beitrag wurde bereits 4 mal editiert, zuletzt von Oliver ()

    • Oliver schrieb:

      Allerdings scheint bei mir der kurze Zeitraum (ab 2011) für die Messung des Wachstums anhand des Median/Mittelwert problematisch zu sein, da hier nur sehr wenige Daten (2011 bis 2015 = 5 Werte!) zur Berechnung desselben vorliegen und einzelne, ggf. verzerrte, Werte daher ein viel höheres Gewicht erhalten.
      Für das Hamsterrad-Sheet fällt die o.g. Datenproblematik aber ggf. ohnehin nicht so stark ins Gewicht, da hier zusätzlich noch die Analystenschätzungen bis 2018 in den Median/Mittelwert mit einfließen, also insgesamt dann 8 anstatt lediglich 5 Daten zur Verfügung stehen. Oder aber es wird dadurch noch ungleich "gefährlicher", weil hier dann die Analystenschätzungen mit 37,5% einen ganz erheblichen Einfluss auf den Median/Mittelwert haben.
      Die Verwendung von 2018e als Ende des "kurzen" Wachstums hat den Vorteil, dass das Bilanzjahr 2018 noch bei keinem der beobachteten Unternehmen läuft (2017e hingegen schon, wenn der Bilanzjahreswechsel vor dem heutigen Datum lag), also die Analysten auch noch keine (zu bereinigenden bzw. ohne eine Bereinigung das Wachstum verzerrenden) Sondereffekte in ihre Schätzungen eingearbeitet haben können (im Gegensatz zu 2016e bzw. 2017e, die bei der Forward-KGV-Berechnung Verwendung finden).

      Bei einer direkten Wachstumsberechnung (also z. B. der 7. Wurzel aus "EPS2018e / EPS2011") hätte man dieses Bereinigungsproblem für 2016e/2017e "übersprungen".

      Wenn man die Bereinigung von Sondereffekten jedoch für die Berechnung des Forward-KGV ohnehin erledigen muss, dann bleibt lediglich das Problem, dass man den Analystenkonsensschätzungen grundsätzlich vertrauen muss, denn letztlich läuft das Konzept der Bewertung unter Verwendung eines Forward-KGV ja genau darauf hinaus, Titel zu identifizieren, bei denen der Markt (in der Form des aktuellen Aktienkurses) und der Analystenkonsens (in der Form der EPS-Schätzungen) stark divergierende Meinungen äußern.

      Das Hamsterrad-Sheet wettet ja grundsätzlich darauf, kurz- bis mittelfristige Übertreibungen des Marktes gegenüber der Entwicklung der (erwarteten) Fundamentaldaten finden zu können (also Kostolany's Hund und Herrchen, Grahams Voting and Weighing Machine bzw. den Mean-Reversion-Effekt, dessen Visualisierung in unserem Fall die Hamsterrad-Marktampel darstellen soll, oder auch der Fear&Greed-Index).
      Wenn wir dieser Theorie folgen wollen, dann ist das Erkennen, ob das historische EPS-Wachstum in die Zukunft fortgeschrieben werden darf oder nicht (und damit die Glaubwürdigkeit des historischen Durchschnitts-KGVs als Referenzwert für das aktuelle KGV) der wichtigste Aspekt überhaupt bei der Aktienbewertung, denn dies gibt die Richtung vor, in die sich der Kurs früher oder später bewegen soll.

      Dieser Beitrag wurde bereits 2 mal editiert, zuletzt von Bereinigung ()

    • Bereinigung schrieb:

      Das Einzige, was ich aus dem Schwarm-Working in eine Hamsterrad-Weiterentwicklung übernehmen wollen würde, ist die Erkennung eines abflachenden Gewinnwachstums.

      Das ist aber nicht so einfach, weil das Hamsterrad-Sheet dieses Gewinnwachstum nicht direkt misst, sondern den aktuellen Wert mit dem Durchschnitt aller Werte vergleicht (ohne die zeitliche Anordnung dieser Werte zu betrachten). An dieser Stelle sind die beiden Konstruktionen nicht kompatibel zueinander.
      Nicht einfach heißt ja nicht unmöglich... Gemeinsam Kräfte bündeln und ein entsprechendes Tool auf die Beine stellen oder um die noch fehlenden Parameter ergänzen. Für Laien wie mich wäre das natürlich eine tolle Sache, um die bestmögliche Orientierung bei der Unternehmensauswahl zu bekommen.

      Ich denke, der eine und andere weiß nicht, welche Möglichkeiten er mit der Bereitstellung eines solchen Tools hat. Ich kenne mind. eine Hand voll Leute, die dafür finanzielle Unterstützung leisten würden.

      Vielleicht kommt es ja zu einem 'magischen Dreieck' zwischen Hamsterrad, Bereinigung und Alexxx und ein 'Best-of-the-Best' Tool wird hier angeboten. Ich würde dafür bezahlen.
    • Ich sehe beim Hamsterrad-Sheet viel mehr Potenzial durch eine Erweiterung der Titelmenge als durch eine Änderung von Berechnungsformeln.
      Der Gesamtmarkt ist momentan sicherlich nicht günstig bewertet, aber unter den 200 erfassten Titeln meines Hamster-Klons finden sich immerhin 35 Stück mit mehr als 200 Hamsterrad-Punkten und 65 Stück mit mehr als 185 Hamsterrad-Punkten. Ich habe also eine reichhaltige Auswahl zur Bestückung eines hinreichend diversifizierten Depots.
      Wenn man sich verinnerlicht, was die Bewertungsmethode eigentlich erreichen will und bei welchen Geschäftsmodellen man vermutlich am ehesten in dieser Hinsicht fündig wird, dann kann man die entsprechenden Branchen systematisch abgrasen und alles erfassen, was sowohl das angestrebte Gewinnwachstum als auch die angestrebte Robustheit aufweist (die aktuelle Bewertung ist kein Argument gegen die Aufnahme eines Titels in eine Watchlist - mich interessieren überteuerte Aktien von grundsätzlich funktionierenden Geschäftsmodellen sehr wohl, weil sie früher oder später auch mal wieder fair bewertet sein werden, und niedrig bewertete Aktien von grundsätzlich nicht funktionierenden Geschäftsmodellen nicht, weil sie bei dem Zeithorizont meines Anlageverfahrens tendenziell immer Underperformer sein müssten).

      Ich wäre auch sehr vorsichtig damit, das Zusammenfügen unterschiedlicher Ideen als "Verbesserung" zu bewerten.
      Eine der Ideen des Schwarm-Working ist es beispielsweise, dass der Anleger durch die Gewichte der einzelnen Platzziffern auf einfache Art und Weise seine persönliche Anlagemethode ausdrücken kann - das ist gerade für Anwender, die mit Berechnungsformeln nicht so viel am Hut haben, angenehmer, als in den Stammdatentabellen des Hamsterrad-Sheets herum zu ändern (und nicht wirklich zu verstehen, was man damit genau bewirkt).
      An dieser Stelle gibt es einen offensichtlichen Trade-Off zwischen Einfachheit und Exaktheit; bei einer wie auch immer gearteten Zusammenfügung müsste man sich zwischen beiden Konzepten entscheiden.
      Dasselbe gilt für den unterschiedlichen Aufwand bei der Datenerfassung. Für die Bestimmung der Buchwerte und Aktienzahlen muss man nun mal tiefer in die Jahresberichte der Unternehmen hinein schauen als für die Bestimmung der geringeren Datenmenge zur Fütterung des Schwarm-Workings; zur "Belohnung" erhält man dann aber auch einen tieferen Einblick in das Unternehmen und eine auf einer breiteren Datenbasis stehende Bewertung der Aktie.
      Wenn man die Aussagekraft des Hamsterrad-Sheets verbessern wollte, dann würde man als erstes die Datenbasis verbreitern, also beispielsweise Aspekte wie den Verschuldungsgrad, die Entwicklung des Steuersatzes, die operative Marge etc. mit aufnehmen. Dadurch würde man sich aber von der Einfachheit des Schwarm-Working immer weiter entfernen.

      An manchen Stellen bedingt die zugrundeliegende Börsenphilosophie auch die zu verwendenden Datenstrukturen und Algorithmen.
      Wenn man beispielsweise an den Mean-Reversion-Effekt glaubt, dann besagt dieser ja, dass die Rückkehr zur Mitte umso wahrscheinlicher wird, je weiter man sich von dieser entfernt hat. Der Abstand von dieser Mitte wird jedoch sowohl im Hamsterrad-Sheet als auch im Schwarm-Working linear bewertet, in der "Gier"-Funktion hingegen quadratisch (was sich mit den Stammdatentabellen des Hamsterrad-Sheets kaum modellieren ließe - deren Existenz ist eine logische Folge der linearen Denkweise an dieser Stelle).
      Die "Gier"-Funktion weist jedoch noch viel weitreichendere Unterschiede in ihrer Denkweise gegenüber Hamsterrad-Sheet und Schwarm-Working auf: Sie stellt Mindestanforderungen auf, bei deren Verfehlen eine Aktie "aussortiert" wird. Das Hamsterrad-Sheet argumentiert an dieser Stelle "versöhnlicher" und erlaubt es jeder Aktie, einen beliebig schwachen Wert in einzelnen Kategorien durch starke Werte in den übrigen Kategorien auszugleichen (genau dies geschieht bei der Bildung einer Punktesumme).
      Während die "Gier"-Funktion also nach den Schwächen einer Aktie sucht, will die Hamsterrad-Funktion eher Aktien mit vielen ordentlichen Eigenschaften finden (das sind die "Systemlieblinge" des Hamsterrads), zum Teil auch durch eine hohe positive Bewertung eines objektiv unwichtigen Aspekts (etwa die stetige Steigerung "homöopathischer" Dividendenausschüttungen wie bei Oracle); das Schwarm-Working wiederum sucht Aktien, die im direkten Vergleich besser sind als andere erfasste Aktien, kennt aber absolute Begriffe wie "gut" oder "schlecht" überhaupt nicht, weil sie keine quantifizierte Bewertung der Eigenschaften vornimmt (es spielt keine Rolle, ob eine Aktie um 1% oder um 20% besser ist als eine andere, solange keine dritte Aktie dazwischen liegt). Das Hamsterrad-Sheet ist also grundsätzlich besser als das Schwarm-Working geeignet, um eine Watchlist überhaupt erst einmal mit sinnvollen Aktien zu bestücken.

      Der deutlichste Unterschied bei der Modellierung von Aktien zwischen Schwarm-Working und Hamsterrad-Sheet liegt m. E. darin, dass das Hamsterrad-Sheet jede Aktie für sich bewertet, das Schwarm-Working jedoch nur Verhältnisse zwischen den Aktien zu bestimmen versucht (weil der Dividenden-Sammler seine Watchlist auf der Basis gleichen Vertrauens in alle erfassten Werte erstellt hat, was ich nicht für zielführend halte, weil ein Bewertungssystem mir insbesondere bei der Erkennung "guter", also zu meinem Anlagestil passender Aktien helfen und mich zudem warnen soll, falls mein "Allgemeinwissen" über ein Unternehmen zu veralten droht, weil das Geschäftsmodell in nachhaltige Turbulenzen geraten ist, siehe Pfizer, Intel, IBM, Wal-Mart etc. - es gibt keine "unantastbaren" Aktien).
      Wenn der Gesamtmarkt korrigiert, dann liefert das Hamsterrad-Sheet (ebenso wie die "Gier"-Funktion) folglich mehr Kaufkandidaten als vorher (wenn man das Überschreiten einer bestimmten Punktzahl in dieser Hinsicht interpretiert), während die Punktzahlen des Schwarm-Working in der Summe immer gleich bleiben und somit keinen Indikator für "kaufen" bzw. "verkaufen" liefern können.
      An dieser Stelle halte ich das Schwarm-Working für grundsätzlich unterlegen, weil sich die Bewertung einer Aktie dadurch ändern kann, dass der Kurs einer anderen Aktie steigt bzw. fällt. Dieser Aspekt des Bewertungssystems war jedoch vom Dividenden-Sammler so vorgegeben und stand nicht zur Diskussion.

      Alle hier diskutierten Bewertungsverfahren haben jedoch eines gemeinsam: Sie ersetzen nicht das Verständnis des Geschäftsmodells, das Erkennen von Abhängigkeiten von externen Einflüssen (Zykliker, Rohstoffpreise, Währungsrisiken, einzelne Großkunden), eine (kaum objektiv quantifizierbare) Bewertung des Burggrabens eines Geschäftsmodells und der Schnelllebigkeit einer Branche (der "Nokia-Effekt") sowie (ganz wichtig, vor allem für Langfristanleger) eine eigene Meinung über die Zulässigkeit der langfristigen Fortschreibung des bisherigen Gewinnwachstums in die Zukunft. Genau diese kann man aus einer Betrachtung der Vergangenheit nämlich nicht ableiten, weil bei überdurchschnittlich hohem Wachstum (Google) der Sättigungspunkt des betreffenden Marktes (mit anschließendem Abflachen des Wachstums, begleitet von einer KGV-Komprimierung der Aktien dieser Branche) üblicherweise noch in der Zukunft liegt, bei Wachstum in mittlerer Höhe (Nestlé) jedoch oftmals bereits in der Vergangenheit.

      Ein Bewertungssystem ist nur ein Werkzeug, nicht die Lösung aller Probleme. Es kann bei der Vorauswahl von Aktien für ein tieferes Studium ebenso helfen wie bei konkreten Timing-Entscheidungen, aber am Lesen und Verstehen der Jahresberichte führt m. E. letztlich kein Weg vorbei.
      Und manchmal gibt es einfach kein "besser", weil ein Unterschied zwischen zwei Unternehmen sowohl ein Vorteil als auch ein Nachteil sein kann: Eine international diversifizierte Procter&Gamble kann vom Wachstum in den Emerging Markets profitieren, was eine auf die USA beschränkte Church&Dwight nicht kann, bezahlt dafür aber mit den entsprechenden Risiken (Währung, Rechtssicherheit) in den Ländern seines Expansionsbereichs. Dies lässt sich in einem Bewertungssystem aber nicht ausdrücken, weil der "Grad der Globalisierung" eines Geschäftsmodells sich kaum quantifiziert darstellen lässt, was für die Erfassung dieses Aspekts erforderlich wäre.

      Ich kaufe generell nicht "die Watchlist von oben", denn es ist leicht zu erkennen, dass an der Spitze der Sortierung (egal nach welchem Bewertungssystem) praktisch immer Aktien stehen, die entweder große Unsicherheiten beinhalten (beim Hamsterrad: Sowohl Novo-Nordisk als auch Oracle kämpfen aktuell mit rückläufigem Gewinnwachstum) oder für die das betreffende Bewertungssystem einfach nicht funktioniert (weil es implizite Annahmen trifft, die im Falle dieser "Spitzenaktien" eben gerade nicht erfüllt sind).
      Egal, welches Bewertungssystem man verwenden mag, die Aktie von Gilead Sciences wird praktisch immer ganz oben auftauchen, weil der einmalige Gewinnsprung nach dem Durchbruch bei der Hepatitis-Behandlung so gut wie immer alle anderen Aspekte überstrahlt. Die Fortschreibung dieses explosionsartigen Wachstums ist aber offensichtlich nicht zulässig, womit die Aktie sich der Bewertung durch alle mir geläufigen Systeme entzieht. Ähnliches gilt für die Hersteller von Smartphones.

      Dieser Beitrag wurde bereits 3 mal editiert, zuletzt von Bereinigung ()

    • Wenn man die Aussagekraft des Hamsterrad-Sheets verbessern wollte, dann würde man als erstes die Datenbasis verbreitern, also beispielsweise Aspekte wie den Verschuldungsgrad, die Entwicklung des Steuersatzes, die operative Marge etc. mit aufnehmen. Dadurch würde man sich aber von der Einfachheit des Schwarm-Working immer weiter entfernen.
      Würde ich alles mit machen, wenn meine Unterarme bzw. Hände nicht so im Arsch wären.


      Egal, welches Bewertungssystem man verwenden mag, die Aktie von Gilead Sciences wird praktisch immer ganz oben auftauchen, weil der einmalige Gewinnsprung nach dem Durchbruch bei der Hepatitis-Behandlung so gut wie immer alle anderen Aspekte überstrahlt.
      Ja ok. Aber man würde es am Gewinnwachstum sehen und am KGVe. Das sollte einem skeptisch werden lassen. Die Schwarm-Working Tabelle kann man am besten verstehen, wenn man die ca. 900 Seiten PDF liest und dem entsprechend erstmal die Grundlagen erfasst. Ich würde sowieso jedem raten alles davon zu lesen, weil so sieht man überhaupt erst halbwegs durch. Einen anderen Weg sehe ich da nicht.

      Die andere Sache ist, dass ich mir vorstellen könnte auch mit 4-traders.com und morningstar.com zu arbeiten um brauchbare Ergebnisse zu bekommen. Ich könnte mir vorstellen, wenn man eine bestimmte Erfahrung hat und alles halbwegs durch blickt, dass man anschließend auf diesen ganzen Zahlensalat verzichten kann.
    • Bzw. Ich für mich selbst mache gerade ein Experiment, ob ich es schaffe ein standard ETF Portfolio zu schlagen oder wenigstens die gleiche Performance zu erreichen.
      Wenn ich das nicht hinbekomme, dann kaufe ich mir eben ETFs... :)

      Dieser Beitrag wurde bereits 2 mal editiert, zuletzt von Alexxx ()

    • Alexxx schrieb:

      Die andere Sache ist, dass ich mir vorstellen könnte auch mit 4-traders.com und morningstar.com zu arbeiten um brauchbare Ergebnisse zu bekommen. Ich könnte mir vorstellen, wenn man eine bestimmte Erfahrung hat und alles halbwegs durch blickt, dass man anschließend auf diesen ganzen Zahlensalat verzichten kann.
      Weder 4-traders.com noch Morningstar (meine beiden wichtigsten Datenquellen für einen ersten Eindruck) liefern Dir bereinigte EPS-Daten.

      Und ohne Bereinigung kann man auf den ersten Blick nicht mal Zykliker von defensiven Geschäftsmodellen unterscheiden, wenn man kein entsprechendes Wissen über die jeweilige Branche mitbringt, also beispielsweise im Nahrungsmittelsektor den Unterschied zwischen margenstarken Markenherstellern und margenschwachen Rohstoffproduzenten kennt: Nestlé funktioniert ganz anders als Südzucker, obwohl beide im Bereich der Pizzaherstellung sogar direkte Konkurrenten sind. Man erkennt dies am ehesten bei einem Blick auf die operative Marge beider Unternehmen.
      Hormel Foods und Tyson Foods sind beide im Bereich der Fleischproduktion in den USA aktiv, aber das KGV beider Unternehmen unterscheidet sich um einen Faktor von ungefähr 2, und dies aus gutem Grund.

      Wenn Du bei Nestlé nicht die Erwartungshaltung hättest, dass das Geschäftsmodell schwankungsarm sein muss, dann würde die Aktie aufgrund ihrer EPS-Ausreißer der Jahre 2008 und 2010 bei einem vollautomatischen Screening auf der Basis der Morningstar-Daten gnadenlos durchfallen. Erst das Wissen um den Alcon-Deal sorgt dafür, die Aktie als das zu erkennen, was sie tatsächlich ist.
      Auch hier ist es die operative Marge, die einem die richtige Idee liefert, denn diese hat sich in den beiden fraglichen Jahren kaum verändert, was die hohen Gewinne als Sondereffekte (hier: milliardenschwere Buchgewinne bei einem Spartenverkauf) enttarnt.

      Auch die operative Marge ist aber leider kein Allheilmittel, denn manche Unternehmen bilanzieren Sondereffekte (etwa die Kosten für Abfindungen anlässlich einer Restrukturierung) als Teil ihrer Produktionskosten, d. h. die sind dann bereits im operativen Gewinn mit drin.
      In solchen Fällen muss man die Gewinn- und Verlustrechnung ganz detailliert nachvollziehen, bevor man das Geschäftsmodell wirklich verstehen kann - also: Jahresberichte lesen und die Zahlen vieler aufeinander folgender Jahre in eine gemeinsame Tabelle übertragen, um zu erkennen, welche Ursachen die Ausreißer bei der Gewinn-Entwicklung haben.
      Bei den meisten US-Unternehmen bekommt man dafür relativ viel Hilfe in Form der non-GAAP-Gewinnangaben (wenngleich man auch diese nicht blind übernehmen darf, weil manche Unternehmen sie zur Berechnung von Schönwetterzahlen missbrauchen), während die Europäer einen oftmals im Regen stehen lassen, was die Transparenz ihres Geschäftsmodells angeht.

      Außerdem liefert Dir Morningstar keine KGV-Historie der Unternehmen. 4-traders.com versucht dies zwar, hat aber erstens ein zu kleines Zeitfenster (KGV-Daten erst ab 2011, und damals waren die Aktien zu billig) und zweitens Fehler in seiner Datenhistorie (bei britischen Unternehmen werden Pfund und Pence munter durcheinander geworfen).
      Das Hamsterrad-Sheet leistet also sehr wohl einiges an Verbesserung gegenüber den Daten dieser beiden Quellen.

      Dieser Beitrag wurde bereits 2 mal editiert, zuletzt von Bereinigung ()

    • Bereinigung schrieb:

      Und ohne Bereinigung kann man auf den ersten Blick nicht mal Zykliker von defensiven Geschäftsmodellen unterscheiden, wenn man kein entsprechendes Wissen über die jeweilige Branche mitbringt, also beispielsweise im Nahrungsmittelsektor den Unterschied zwischen margenstarken Markenherstellern und margenschwachen Rohstoffproduzenten kennt: Nestlé funktioniert ganz anders als Südzucker, obwohl beide im Bereich der Pizzaherstellung sogar direkte Konkurrenten sind. Man erkennt dies am ehesten bei einem Blick auf die operative Marge beider Unternehmen.
      Hormel Foods und Tyson Foods sind beide im Bereich der Fleischproduktion in den USA aktiv, aber das KGV beider Unternehmen unterscheidet sich um einen Faktor von ungefähr 2, und dies aus gutem Grund.
      Ja Ok. Die Grundlagen sollte man schon kennen. Bzw. die Branche / Geschäftsmodel.
      Check KGVe, Ckeck EPS morningstar bzw. 4-Traders der Zukunft bzw. Vergangenheit (10 Jahre) und Südzucker fliegt auch ohne die Margenbetrachtung raus. Die man natürlich mit betrachten sollte. Dann liest man vielleicht nochmal paar Artikel, Wiki, Geschäftsberichte durch und hat schon einen guten Eindruck.

      Aber brauche ich dafür wirklich eine Tabelle? Oder muss ich dafür alle Werte bereinigen? Tut der Markt nicht schon von alleine alle Sachen mit bereinigen und einpreisen? Es ist ja nicht so, also ob der Rest der Markteilnehmer diese Bereinigungen nicht mit betrachten würde.

      Ich gewinne eher den Eindruck, dass man durch zuviele Daten und Informationen der Illusion verfällt die Zukunft voraussagen zu könnnen oder glaubt irgendwas unter Kontrolle zu haben.

      Eine Strategie zu haben ist wichtig. Davon bin ich überzeugt. Aber ob das Taktieren in ehr kurzfristigen Zeiträumen mit übermäßiger Datenflut langfristig was brinkt, davon bin ich bis jetzt nicht überzeugt.

      Dieser Beitrag wurde bereits 1 mal editiert, zuletzt von Alexxx ()

    • Alexxx schrieb:

      Aber brauche ich dafür wirklich eine Tabelle? Oder muss ich dafür alle Werte bereinigen? Tut der Markt nicht schon von alleine alle Sachen mit bereinigen und einpreisen? Es ist ja nicht so, also ob der Rest der Markteilnehmer diese Bereinigungen nicht mit betrachten würde.
      Wenn Du den Markt für perfekt hältst, dann nützt Dir ein Bewertungssystem natürlich nichts. Wer so denkt, der kauft Monat für Monat seine World-ETF-Rate, egal ob der DAX bei 9000 oder 12000 Punkten steht.

      Aber wäre der Markt perfekt, dann dürfte es solche Bewegungen nicht geben. Und genau diese zeigt das Hamsterrad-Sheet an.

      Dieser Beitrag wurde bereits 1 mal editiert, zuletzt von Bereinigung ()

    • Bereinigung schrieb:

      Wenn Du den Markt für perfekt hältst, dann nützt Dir ein Bewertungssystem natürlich nichts.
      Es geht nicht darum, dass der Markt perfekt ist oder nicht.
      Es geht darum, ob du selbst es schaffst perfekter als der Markt zu sein. Das ist der Punkt.

      Es reicht schon aus, wenn der Markt im Durchschnitt besser die Titel bewertet als du es tust.

      Ich persönlich bin in dieser Hinsicht sehr demütig gestimmt, weil die wissenschaftlichen Untersuchungen hier sehr eindeutig sind. Trotzdem probiere ich es mal aus und schaue was passiert... :)
    • Alexxx schrieb:

      Es geht nicht darum, dass der Markt perfekt ist oder nicht.Es geht darum, ob du selbst es schaffst perfekter als der Markt zu sein. Das ist der Punkt.
      Um dies zu beobachten, haben wir u. a. dieses Bild hier.
      (Wobei eine rollierende Renditeberechnung aussagekräftiger wäre als die Rendite seit Erfindung des Hamsterrad-Sheets, insbesondere weil sich während dessen Existenz das Titeluniversum geändert hat.)


      Tatsächlich ist mein Ziel aber nicht, schon in der aktuellen Situation den Markt schlagen zu wollen, sondern mit einer ausdrücklich defensiveren Anlagestrategie gegenüber dem Gesamtmarkt nichts zu verlieren.
      Eine Outperformance ist erst für den nächsten Crash geplant, denn diesen muss das Depot aushalten können (weil ich mich nicht in der Lage sehe, den Zeitpunkt seines sein Eintreten vorherzusagen). Dies ist der Grund für meine hohe Bewertung der "Robustheit"-Komponente und den daraus resultierenden Verzicht auf alles, was auch nur ansatzweise zyklisch aussieht.

      Anleger mit einem längeren Zeithorizont (über mehrere Marktzyklen hinweg, also z. B. 30 Jahre), die sich sicher sind, während des nächsten Crashs nicht panisch zu verkaufen (und vor einer solchen Panik schützen auch keine ETFs - schon gar nicht dann, wenn diese Vehikel gezielt von denjenigen Anlegern als Lösung angesehen und gekauft werden, die keine Ahnung von Marktbewertung haben), dürfen gerne weniger Robustheit und dafür mehr Gewinnwachstum ins Depot nehmen.
      Die Erfahrungen aus den Jahren 2002/03 und 2008/09 zeigen allerdings, dass man die nervliche Abgebrühtheit dafür (d. h. das Aushalten roter Zahlen in den Bilanzen seiner Depottitel und die damit einhergehende Halbierung ihrer Aktienkurse oder gar noch Schlimmeres, was bei Zyklikern nun mal wahrscheinlicher ist als bei robusten Unternehmen) auf die harte Tour erwerben muss; wer dies nicht schon mal mit einem signifikant großen eigenen Depot durchgemacht hat, der schläft mit einem defensiv ausgerichteten Depot besser.

      Und der von mir verlinkte Artikel zeigt ja deutlich, dass ein signifikanter Teil der Anleger genau so denkt wie ich. Vermutlich ist dies die "Dividende ist der neue Zins"-Fraktion, die von den Zentralbanken aus den renditelosen Anleihen in den Aktiensektor vertrieben wurde und deshalb das kauft, was man aus der eigenen Küche und dem eigenen Putzmittelregal kennt und damit die "Qualitätsblase" der bekannten Dividendenaristokraten verursacht hat.
      Mein Ziel muss es also sein, dieser Qualitätsblase aus dem Weg zu gehen, indem ich dieselbe Qualität zu einem noch nicht übertriebenen Preis zu kaufen versuche (denn eine Aktie ohne Gewinnwachstum mit 3% Dividende für 130% ihrer normalen Bewertung liefert mir eine Rendite von Null über die nächsten zehn Jahre, das ist nicht besser als Staatsanleihen). Dafür brauche ich aber sowohl ein Qualitätsmaß (hier: EPS-Wachstum und Robustheit) als auch ein Preismaß (hier: KGV zu historischem Durchschnitt).
      Diese Kombination ist die gemeinsame Idee hinter Schwarm-Working, Hamsterrad-Sheet und "Gier"-Funktion.

      Dieser Beitrag wurde bereits 4 mal editiert, zuletzt von Bereinigung ()

    • Bereinigung schrieb:

      Tatsächlich ist mein Ziel aber nicht, schon in der aktuellen Situation den Markt schlagen zu wollen, sondern mit einer ausdrücklich defensiveren Anlagestrategie gegenüber dem Gesamtmarkt nichts zu verlieren.
      Das ist doch auch eine Art den Markt zu schlagen nur eben in der Baisse. Oder nicht? :)

      Nochmal zu der Grafik hier. Man kann leider nicht erkenne was Qualitätstitel sind? Dividendenaristokraten meinst du?
      Gibt es die Studie irgendwo mal als PDF?

      Und was sind in diesem Falle Value Aktien? Öl (Rohstoffe), Versicherung und Banken?

      Wenn ich jeden Monat versuche irgendeinen Titel aus den beiden Listen zu kaufen, dann fällt mir das im Moment besonders schwer. Am Anfang als ich noch keine Titel hatte war es irgendwie leichter auch psychologisch gesehen. :)