{"id":13425,"date":"2020-10-19T09:00:01","date_gmt":"2020-10-19T07:00:01","guid":{"rendered":"https:\/\/my-life.lu\/?p=13425"},"modified":"2025-05-12T11:10:21","modified_gmt":"2025-05-12T09:10:21","slug":"anlegen-verwechseln-sie-nicht-ursachen-und-wirkung-30067","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/my-life.lu\/de\/anlegen-verwechseln-sie-nicht-ursachen-und-wirkung-30067\/","title":{"rendered":"Anlegen: Verwechseln Sie nicht Ursachen und Wirkung!"},"content":{"rendered":"

Sie m\u00f6chten ohne fremde Hilfe an den M\u00e4rkten anlegen? Wir geben Ihnen eine Reihe wertvoller Ratschl\u00e4ge zum Thema Statistik, damit Sie als Anleger zuk\u00fcnftig noch besser informiert sind. Mit ihrer Hilfe wird es Ihnen m\u00f6glich sein, die Qualit\u00e4t der von Ihnen herangezogenen statistischen Daten besser zu pr\u00fcfen und Ihre Quellen kritisch zu hinterfragen.<\/p>\n

In unserer Beitragsreihe zum Thema Verhaltens\u00f6konomik<\/strong><\/span><\/a> warnt myLIFE Sie immer wieder vor den kognitiven Verzerrungen, die das Urteilsverm\u00f6gen t\u00e4uschen und Sie zu falschen Anlageentscheidungen verleiten k\u00f6nnen. Angesichts dieser Verzerrungen weisen wir regelm\u00e4\u00dfig darauf hin, wie wichtig es ist, sich von Experten unterst\u00fctzen zu lassen. Allerdings verbietet Ihnen niemand, eigenst\u00e4ndig zu handeln.<\/p>\n

Und falls Sie dies doch tun, suchen Sie ganz bestimmt nach zuverl\u00e4ssigen Indikatoren, um Ihre Entscheidungen darauf zu st\u00fctzen, oder? Denn der Versuch, die m\u00f6gliche Wertentwicklung einer Anlage zu beurteilen, erfordert eine faktische Analyse auf Grundlage von Zahlen und eher noch von Statistiken.<\/p>\n

Indikatoren zu suchen, die Ihnen bei der Entscheidung helfen, ist ein gutes Mittel, sofern sie auf zuverl\u00e4ssigen, stichhaltigen Daten beruhen. Ebenso, wie trotz gutem Rezept ein Gericht nicht gelingt, weil man Zutaten minderer Qualit\u00e4t verwendet, kann eine gute statistische Analyse nicht zu zuverl\u00e4ssigen Ergebnissen f\u00fchren, wenn ihr fehlerhafte oder falsche Daten zugrunde gelegt werden.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Eine gute statistische Analyse kann nicht zu zuverl\u00e4ssigen Ergebnissen f\u00fchren, wenn ihr fehlerhafte oder falsche Daten zugrunde gelegt werden.<\/p><\/blockquote>\n

\u201eGarbage in, Garbage out!\u201c<\/h2>\n

\u201eGarbage in, Garbage out\u201c, wie die Angelsachsen so gerne sagen. Und sie haben Recht damit: Wenn man in ein Rechensystem schlechte Daten eingibt, kann dieses auch keine zuverl\u00e4ssigen Indikatoren ausgeben. Sie m\u00fcssen sich daher unbedingt im Klaren sein, dass es bei einem \u201eRauschen\u201c in den Daten, das ihre Qualit\u00e4t verschlechtert, nahezu sicher auch zu einem \u201eRauschen\u201c in den Schlussfolgerungen kommt, die Sie nach Ihrer Analyse ziehen.<\/p>\n

Stellen wir uns folgende Situation vor: Wie jeden Morgen begibt sich ein Anleger auf die Suche nach Finanzinformationen, um seine Anlageentscheidungen daran auszurichten. Er konsultiert reihum seine bevorzugten Medien, seine E-Mails, seine beruflichen sozialen Netzwerke und seinen Bekanntenkreis. Bei der Lekt\u00fcre erf\u00e4hrt er, dass Wissenschaftler die Theorie aufgestellt haben, dass ein Zusammenhang zwischen dem Verzehr eines bestimmten Lebensmittels und der Linderung einer Krankheit besteht. Die Nachricht weckt seine Neugier, aber er h\u00e4lt sich nicht damit auf. Wie k\u00f6nnte er diese Information f\u00fcr seine Anlagen nutzen? Der fragliche Zusammenhang ist noch in keiner Weise bewiesen, und es wurden keinerlei Einzelheiten zu dieser Studie ver\u00f6ffentlicht.<\/p>\n

Kurze Zeit sp\u00e4ter liest er den aktuellen Beitrag eines Bloggers, der eine aufschlussreiche Grafik teilt: Die Kurve eines B\u00f6rsenindex, zu dem er Zugang hat, folgt seit zehn Jahren aufsehenerregend genau der Ertragskurve der Bananenproduktion in Brasilien. Warum also noch weiter suchen? Unser Anleger ist der Meinung, eine lukrative Chance entdeckt zu haben.<\/p>\n

Erkennen Sie den Zusammenhang zwischen den beiden Beispielen? Bei n\u00e4herer Betrachtung sind beide Situationen sehr \u00e4hnlich, und unser Anleger t\u00e4te gut daran, seine Vorlieben beim Schm\u00f6kern aufzugeben und sich in beiden F\u00e4llen die Zeit f\u00fcr Nachforschungen zu nehmen, damit er versteht, was sich tats\u00e4chlich hinter diesen Informationen verbirgt. In beiden F\u00e4llen besteht offenkundig eine wahrscheinliche Korrelation zwischen zwei Variablen. Aber das hei\u00dft nicht zwangsl\u00e4ufig, dass es auch einen Kausalzusammenhang gibt. In der Statistik ver\u00e4ndert dieser Unterschied zwischen Korrelation und Kausalit\u00e4t alles.<\/p>\n

Im Gegensatz zur Kausalit\u00e4t ist die Korrelation nur ein historisches und vor\u00fcbergehendes Ma\u00df f\u00fcr zwei Faktoren, die nicht zwangsl\u00e4ufig zusammenh\u00e4ngen. Es l\u00e4sst sich nicht sicher feststellen, dass diese Statistik im Zeitverlauf stabil und f\u00fcr die Zukunft relevant ist. Im Anlagebereich erlauben sich b\u00f6swillige Zeitgenossen mitunter einen \u00fcblen Spa\u00df, indem sie Korrelationen f\u00fcr unerhebliche Zeitr\u00e4ume suchen, um damit das Urteilsverm\u00f6gen der Anleger zu tr\u00fcben.<\/p>\n

Was lernen wir daraus? Wenn man Ihnen von einer vielversprechenden Anlagestrategie erz\u00e4hlt, sollten Sie sich stets vergewissern, dass sie nicht auf simplen Korrelationen, sondern auf echten, wirklichen Kausalzusammenh\u00e4ngen beruht.<\/p>\n

Diese goldene Regel der Statistik sollten Sie stets beachten: Korrelation ist nicht gleich Kausalit\u00e4t.<\/p><\/blockquote>\n

Korrelation ist nicht gleich Kausalit\u00e4t<\/h2>\n

Vergessen Sie niemals die goldene Regel der statistischen Analyse: Korrelation ist nicht gleich Kausalit\u00e4t. Wenn sich zwei Variablen im Zeitverlauf sehr \u00e4hnlich entwickeln, bedeutet dies nicht zwingend, dass ein kausaler Zusammenhang zwischen ihren besteht.<\/p>\n

Vergewissern Sie sich daher vor einer Anlageentscheidung stets, dass diese Informationen keine \u201espurious correlations\u201c sind, wie die Angelsachsen es nennen, also Scheinkorrelationen.<\/p>\n

In der Statistik versteht man unter einer Scheinkorrelation einen scheinbar kausalen Zusammenhang zwischen zwei Variablen, der in Wirklichkeit gar keiner ist. Diese falsche Korrelation wird h\u00e4ufig durch einen dritten Faktor verursacht, den sogenannten St\u00f6rfaktor, der zum Zeitpunkt der Pr\u00fcfung der Informationen nicht sichtbar ist.<\/p>\n

Unser Gehirn mag einfache Erkl\u00e4rungen und stellt gerne leicht verst\u00e4ndliche Zusammenh\u00e4nge auch dort her, wo es sie gar nicht unbedingt gibt. Als Meister der schnellen Schlussfolgerungen kann es uns bei der Betrachtung einer Grafik sehr leicht zu der \u00dcberzeugung kommen lassen, dass die Entwicklung einer Variablen\u00a0A mit jener einer Variablen\u00a0B zusammenh\u00e4ngt oder umgekehrt. Eine eingehendere statistische Pr\u00fcfung kann jedoch zeigen, dass einer \u00e4hnlichen Entwicklung in einer Grafik keine Kausalit\u00e4t, sondern blo\u00dfe Koinzidenz zugrunde liegt.<\/p>\n

Zum besseren Verst\u00e4ndnis m\u00f6chten wir Ihnen dies anhand eines Beispiels aus dem wirklichen Leben veranschaulichen, das zugleich glaubhaft, reproduzierbar und ohne weiteres zu enttarnen ist: Ein wahrer Klassiker der Sommermonate ist es, den Anstieg der Eisverk\u00e4ufe und den Anstieg der Sterblichkeitsrate mit einander in Beziehung zu setzen und ihre Korrelation aufzuzeigen, die generell recht hoch ist. F\u00fcr die erh\u00f6hte Zahl der Todesf\u00e4lle ist jedoch offenkundig nicht der Verzehr von Speiseeis verantwortlich. Im Falle dieses Beispiels ist es logisch, dass bei besonders gro\u00dfer Sommerhitze jeder Lust auf ein Eis hat, und dass dessen ungeachtet f\u00fcr Menschen mit schwacher Gesundheit leider eine erh\u00f6hte Wahrscheinlichkeit besteht, der Hitze zu erliegen.<\/p>\n

Hier ist ganz klar die Hitze der St\u00f6rfaktor, und die Frage der Kausalit\u00e4t kann ganz leicht gekl\u00e4rt werden, wenn man nur die genaue Anzahl der Hitzetage sowie die exakte Temperatur ermittelt, \u00fcber der sowohl die Eisverk\u00e4ufe als auch die Sterblichkeitsrate steigen.<\/p>\n

Seien Sie also vorsichtig! Soweit Sie das Thema \u201eScheinkorrelationen\u201c anhand einiger Beispiele vertiefen m\u00f6chten, empfehlen wir Ihnen unseren Beitrag \u201ePerformanceanalyse: Vorsicht, der Schein tr\u00fcgt!<\/strong><\/span><\/a>\u201c.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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