Performanceanalyse: Vorsicht, der Schein trügt!

Unabhängig vom Grad seiner Erfahrung sollte man als Anleger stets die folgende goldene Regel der Statistik beherzigen: Korrelation ist nicht gleich Kausalität. Nachfolgend möchten wir Ihnen dies anhand einiger Beispiele veranschaulichen, um Sie so hoffentlich vor einigen zu leichtfertigen Anlageentscheidungen zu bewahren.

Ist Nicolas Cage etwa verantwortlich für die Zahl an Ertrunkenen?!

Nicht nur im Zusammenhang mit Geldanlagen sondern auch bei anderen Themen neigen wir dazu, Korrelation und Kausalität miteinander zu verwechseln. Doch wenn in einem Finanzdiagramm zwei Kurven einen ähnlichen Verlauf aufweisen, muss das noch lange nicht bedeuten, dass deswegen ein kausaler Zusammenhang zwischen ihnen besteht. Aus diesem Grunde werden bestimmte Korrelationen als Scheinkorrelationen bezeichnet, weil sie einen Zusammenhang zwischen mehreren Elementen suggerieren, der in Wirklichkeit gar nicht besteht, oder weil sie durch einen Störfaktor zustande kommen, d. h. durch ein zusätzliches Element, das die einzelnen Elemente miteinander in Verbindung bringt und das selbst nicht aus der Darstellung hervorgeht.

Interessant ist in diesem Zusammenhang die Arbeit von Tyler Vigen, denn mit ihr lassen sich die möglichen Folgen solcher Korrelationen besser verstehen. Der inzwischen zu einer Berühmtheit gewordene Harvard-Student hat ein Computerprogramm geschrieben, das bereits über 30.000 verrückte Scheinkorrelationen ermittelt hat.

Zum Beispiel hat das Programm auf einen Zeitraum von 10 Jahren gemessen eine Korrelation von über 99 % zwischen der Scheidungsrate im US-Bundesstaat Maine und dem Margarinekonsum der dort lebenden Menschen festgestellt. Sollte man daraus etwa schließen, dass Margarine die Stabilität einer Ehe beeinträchtigt?!

Oder ein anderes Beispiel: Auf einen Zeitraum von 10 Jahren gemessen besteht eine Korrelation von mehr als 66 % zwischen der Anzahl an Menschen, die in ihrem Pool ertrunken sind, und der Anzahl an veröffentlichten Filmen, in denen der Schauspieler Nicolas Cage mitspielt. Sind die Filme des Schauspielers somit etwa gefährlich?!

Derart offensichtlich falsche Korrelationen können einen zum Schmunzeln bringen. Der Spaß ist jedoch schnell vorbei, wenn eine falsche Korrelation weniger offensichtlich ist und Sie womöglich zu Anlageentscheidungen verleitet, die in Wirklichkeit nur auf viel heißer Luft beruhen und letztendlich sogar potenziell negative Folgen für Sie haben.

Bei der Betrachtung einer Korrelation sollte man stets kritisch hinterfragen, ob für den scheinbaren Zusammenhang nicht in Wirklichkeit eine andere Variable ursächlich ist.

Bei der Betrachtung einer Korrelation sollte man stets kritisch hinterfragen, ob für den scheinbaren Zusammenhang nicht in Wirklichkeit eine andere Variable ursächlich ist. Sie könnten sonst Gefahr laufen, Ihre Ersparnisse zu verlieren.

Die Rocklänge – ein Indikator fast wie jeder andere …?

Anleger, die die Morgenzeitung lesen, sollten sich bewusst sein, dass beispielsweise im Pharma- oder Medizinbereich im Labor festgestellte Korrelationen in größerem Maßstab und über einen längeren Zeitraum hinweg Tests unterzogen werden, um etwa die Wirksamkeit (oder Nichtwirksamkeit) eines Medikaments oder Nahrungsmittels bei der Linderung pathologischer Beschwerden zu feststellen. Anhand dieser groß angelegten Tests lässt sich oftmals erkennen, dass scheinbare kausale Zusammenhänge in Wirklichkeit nichts weiter als Zufall sind und sich der tatsächliche Störfaktor außerhalb der Betrachtung befindet. Dieser kleine Exkurs dürfte hoffentlich ausreichen, um Ihren Übereifer zu bremsen, all Ihre Ersparnisse lediglich auf Grundlage einer im Labor festgestellten möglichen Korrelation zweier Variablen zu investieren.

Aber wie sollte man dann beim Investieren vorgehen? Im Falle Ihres Geldes haben Sie nicht die Möglichkeit, in einem virtuellen Labor Tests durchzuführen – schon gar nicht in großem Maßstab –, um herauszufinden, ob Sie sich bei einer Anlage auf die richtigen Annahmen gestützt haben. Doch andererseits können Sie die Zuverlässigkeit der von Ihnen herangezogenen Daten auch einfach kritisch hinterfragen, bevor Sie entscheiden, ob Sie investieren wollen oder nicht. Auf jeden Fall sollten Sie davon Abstand nehmen, blind auf eine Strategie zu vertrauen, die sich auf eine einfache Korrelation stützt, welche bei der geringsten Änderung der Wirtschaftslage wieder verschwinden könnte.

Doch Vorsicht, Scheinkorrelationen sind nicht immer so leicht als solche zu erkennen, insbesondere wenn Sie bei Ihrem Research keinen Experten an Ihrer Seite haben. Im Zweifel raten wir Ihnen, sich an einen Experten zu wenden, der über die nötigen Ressourcen, Kompetenzen und Erfahrungen verfügt, um die Stichhaltigkeit der Ihrer Anlagestrategie zugrunde gelegten Kausalität zu gewährleisten.

Wie bei allem im Leben sind auch beim Anlegen Vorsicht und Bescheidenheit unerlässlich. Denn selbst in der Finanzwelt besteht der Glaube an bestimmte Korrelationen jenseits aller Vernunft fort und liefert weiterhin Stoff für die Legenden der Wall Street. Eines der berühmtesten Beispiele dafür ist die Rocksaumtheorie. Die auch unter der Bezeichnung Hemline-Index oder -Barometer bekannte Theorie wurde erstmals 1926 von George Taylor beschrieben und besagt, dass eine Korrelation zwischen der durchschnittlichen Länge der von Damen getragenen Röcke und Kostüme und der Konjunkturentwicklung besteht.

Dieser Theorie zufolge bedeutet also eine steigende Popularität kurzer Röcke, dass die Märkte bald einen Anstieg verzeichnen werden. Und umgekehrt soll ein in-Mode-kommen längerer Röcke anzeigen, dass sich die Märkte demnächst wieder rückläufig entwickeln werden. Der Grundgedanke hinter der Theorie besteht darin, dass kürzere Röcke eher in Zeiten aufkommen, in denen das Verbrauchervertrauen hoch und die Stimmung gut ist. Darin einen Zusammenhang zu sehen, mag zwar naheliegend sein, doch sollte man auch bedenken, dass kurze Röcke ebenfalls Anfang der 2000er-Jahre besonders in Mode waren, als die Technologieblase platzte.

Auch heute noch sind einige Ökonomen darum bemüht, die Gültigkeit der Rocksaumtheorie zu prüfen. Als durchschnittlicher Anleger ist man allerdings besser beraten, sich bei seiner Anlagestrategie nicht allzu sehr auf diese Art von Pseudo-Indikatoren zu verlassen.

Supercomputer ermitteln viel häufiger Verbindungen zwischen mehreren Variablen, die scheinbar von Bedeutung sind, sich aber in Wirklichkeit als Scheinkorrelationen erweisen.

Big Data und maschinelles Lernen als potenzielle Fundgrube der Korrelationen

Die Problematik der Scheinkorrelationen ist alles andere als neu. Doch mit dem Aufkommen von Technologien wie Big Data, künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, mit denen sich der Finanzwelt heute völlig neue Möglichkeiten eröffnen, gewinnt das Thema zunehmend an Brisanz und Komplexität.

Die Stärke dieser Technologien liegt darin, dass entsprechende Computer dazu in der Lage sind, in Sekundenschnelle eine schier unvorstellbar große Anzahl von Tests und Berechnungen durchzuführen. Aber je mehr man nach Zusammenhängen sucht, desto mehr findet man auch … Entsprechend ist es bei einem Supercomputer viel wahrscheinlicher als beim Menschen, Verbindungen zwischen mehreren Variablen zu ermitteln, die scheinbar von Bedeutung sind, sich aber in Wirklichkeit als Scheinkorrelationen, d. h. bloßes „Rauschen“ in den Daten erweisen.

So großartig diese Technologien auch sein mögen – wir sollten stets darauf achten, dass die von den Maschinen ermittelten Ergebnisse auch durch streng wissenschaftliche Arbeiten untermauert sind und der Kontrolle durch menschliche Finanzanalysten unterliegen, die in der Lage sind, die wirtschaftliche Grundlage dieser Daten zu gewährleisten.

Einige wertvolle Ratschläge für ungeduldige Anleger

Wir leben heute in einer Welt, in der von allem und jedem eine schnelle Reaktionsfähigkeit erwartet wird. Mühsame Aufgaben wie Berechnungen lassen wir von Maschinen erledigen. Und seien wir doch mal ehrlich: Der Großteil von uns überfliegt einfach nur die technischen Publikationen und Angaben, mit denen eine bestimmte Anlagestrategie gelobt wird, ohne uns wirklich die Zeit zu nehmen, ihre Gültigkeit hinreichend zu prüfen.

Es geht uns an dieser Stelle nicht darum, einen Schuldigen zu finden, sondern darum, kritisch zu hinterfragen und die Dinge nüchtern zu betrachten. In dieser Hinsicht haben Sie zwei Möglichkeiten: Entweder Sie nehmen sich die Zeit, sich wieder mit den Grundlagen der Statistik zu befassen, um die Gültigkeit der von Ihnen herangezogenen Zahlen besser einschätzen zu können. Oder Sie entscheiden sich dafür, sich an einen Experten zu wenden, der bei der Ausarbeitung einer Anlagestrategie in der Lage ist, die Spreu vom Weizen zu trennen.

Wie auch immer Sie sich entscheiden – nehmen Sie bloße Diagramme niemals für bare Münze. Auch wenn Ihnen eine Anlagestrategie naheliegend erscheint, sollten Sie nach Möglichkeit stets den Rat eines Experten einholen, um nicht am Ende versehentlich Äpfel mit Birnen zu vergleichen oder die Anzahl an Ertrunkenen mit der Anzahl an Filmen mit Nicolas Cage in Verbindung zu bringen.