{"id":13438,"date":"2020-10-19T09:00:44","date_gmt":"2020-10-19T07:00:44","guid":{"rendered":"https:\/\/my-life.lu\/?p=13438"},"modified":"2020-10-19T10:47:16","modified_gmt":"2020-10-19T08:47:16","slug":"performanceanalyse-vorsicht-der-schein-truegt-30075","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/my-life.lu\/de\/performanceanalyse-vorsicht-der-schein-truegt-30075\/","title":{"rendered":"Performanceanalyse: Vorsicht, der Schein tr\u00fcgt!"},"content":{"rendered":"<div id=\"playht-iframe-wrapper\" style=\"max-height: 210px !important;\">\n\t<iframe\n\tscrolling=\"no\"\n\tclass=\"playht-iframe-player\"\n\tid=\"playht-iframe-player\"\n\theight=\"90px\"\n\twidth=\"100%\"\n\tframeborder=\"0\"\n\tstyle=\"max-height: 90px; height: 90px !important;\"\n\tsrc=\"https:\/\/play.ht\/embed\/?article_url=https:\/\/my-life.lu\/?p=13438&voice=de-DE-Wavenet-C&appId=fiFJxxWiUV3tImG&trans_id=-MJ2l6Q5pLDaAeBXkupV\"\n\tdata-voice=\"de-DE-Wavenet-C\"\n\tarticle-url=\"https:\/\/my-life.lu\/?p=13438\"\n\tdata-appId=\"fiFJxxWiUV3tImG\"\n\tallowfullscreen=\"\">\n\t<\/iframe>\n<\/div>\n<p class=\"entete\">Unabh\u00e4ngig vom Grad seiner Erfahrung sollte man als Anleger stets die folgende goldene Regel der Statistik beherzigen: Korrelation ist nicht gleich Kausalit\u00e4t. Nachfolgend m\u00f6chten wir Ihnen dies anhand einiger Beispiele veranschaulichen, um Sie so hoffentlich vor einigen zu leichtfertigen Anlageentscheidungen zu bewahren.<\/p>\n<h2 id=\"h2_0\" >Ist Nicolas Cage etwa verantwortlich f\u00fcr die Zahl an Ertrunkenen?!<\/h2>\n<p>Nicht nur im Zusammenhang mit Geldanlagen sondern auch bei anderen Themen neigen wir dazu, <a href=\"https:\/\/my-life.lu\/de\/anlegen-verwechseln-sie-nicht-ursachen-und-wirkung-30067\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>Korrelation und Kausalit\u00e4t<\/strong><\/span><\/a> miteinander zu verwechseln. Doch wenn in einem Finanzdiagramm zwei Kurven einen \u00e4hnlichen 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 St\u00f6rfaktor zustande kommen, d. h. durch ein zus\u00e4tzliches Element, das die einzelnen Elemente miteinander in Verbindung bringt und das selbst nicht aus der Darstellung hervorgeht.<\/p>\n<p>Interessant ist in diesem Zusammenhang die Arbeit von <a href=\"http:\/\/www.tylervigen.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>Tyler Vigen<\/strong><\/span><\/a>, denn mit ihr lassen sich die m\u00f6glichen Folgen solcher Korrelationen besser verstehen. Der inzwischen zu einer Ber\u00fchmtheit gewordene Harvard-Student hat ein Computerprogramm geschrieben, das bereits \u00fcber 30.000 verr\u00fcckte Scheinkorrelationen ermittelt hat.<\/p>\n<p>Zum Beispiel hat das Programm auf einen Zeitraum von 10\u00a0Jahren gemessen eine Korrelation von \u00fcber 99\u00a0% zwischen der Scheidungsrate im US-Bundesstaat Maine und dem Margarinekonsum der dort lebenden Menschen festgestellt. Sollte man daraus etwa schlie\u00dfen, dass Margarine die Stabilit\u00e4t einer Ehe beeintr\u00e4chtigt?!<\/p>\n<p>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 ver\u00f6ffentlichten Filmen, in denen der Schauspieler Nicolas Cage mitspielt. Sind die Filme des Schauspielers somit etwa gef\u00e4hrlich?!<\/p>\n<p>Derart offensichtlich falsche Korrelationen k\u00f6nnen einen zum Schmunzeln bringen. Der Spa\u00df ist jedoch schnell vorbei, wenn eine falsche Korrelation weniger offensichtlich ist und Sie wom\u00f6glich zu Anlageentscheidungen verleitet, die in Wirklichkeit nur auf viel hei\u00dfer Luft beruhen und letztendlich sogar potenziell negative Folgen f\u00fcr Sie haben.<\/p>\n<blockquote><p>Bei der Betrachtung einer Korrelation sollte man stets kritisch hinterfragen, ob f\u00fcr den scheinbaren Zusammenhang nicht in Wirklichkeit eine andere Variable urs\u00e4chlich ist.<\/p><\/blockquote>\n<p>Bei der Betrachtung einer Korrelation sollte man stets kritisch hinterfragen, ob f\u00fcr den scheinbaren Zusammenhang nicht in Wirklichkeit eine andere Variable urs\u00e4chlich ist. Sie k\u00f6nnten sonst Gefahr laufen, Ihre Ersparnisse zu verlieren.<\/p>\n<h2 id=\"h2_1\" >Die Rockl\u00e4nge\u00a0\u2013 ein Indikator fast wie jeder andere\u00a0&#8230;?<\/h2>\n<p>Anleger, die die Morgenzeitung lesen, sollten sich bewusst sein, dass beispielsweise im Pharma- oder Medizinbereich im Labor festgestellte Korrelationen in gr\u00f6\u00dferem Ma\u00dfstab und \u00fcber einen l\u00e4ngeren Zeitraum hinweg Tests unterzogen werden, um etwa die Wirksamkeit (oder Nichtwirksamkeit) eines Medikaments oder Nahrungsmittels bei der Linderung pathologischer Beschwerden zu feststellen. Anhand dieser gro\u00df angelegten Tests l\u00e4sst sich oftmals erkennen, dass scheinbare kausale Zusammenh\u00e4nge in Wirklichkeit nichts weiter als Zufall sind und sich der tats\u00e4chliche St\u00f6rfaktor au\u00dferhalb der Betrachtung befindet. Dieser kleine Exkurs d\u00fcrfte hoffentlich ausreichen, um Ihren \u00dcbereifer zu bremsen, all Ihre Ersparnisse lediglich auf Grundlage einer im Labor festgestellten m\u00f6glichen Korrelation zweier Variablen zu investieren.<\/p>\n<p>Aber wie sollte man dann beim Investieren vorgehen? Im Falle Ihres Geldes haben Sie nicht die M\u00f6glichkeit, in einem virtuellen Labor Tests durchzuf\u00fchren\u00a0\u2013 schon gar nicht in gro\u00dfem Ma\u00dfstab\u00a0\u2013, um herauszufinden, ob Sie sich bei einer Anlage auf die richtigen Annahmen gest\u00fctzt haben. Doch andererseits k\u00f6nnen Sie die Zuverl\u00e4ssigkeit 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 st\u00fctzt, welche bei der geringsten \u00c4nderung der Wirtschaftslage wieder verschwinden k\u00f6nnte.<\/p>\n<p>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 \u00fcber die n\u00f6tigen Ressourcen, Kompetenzen und Erfahrungen verf\u00fcgt, um die Stichhaltigkeit der Ihrer Anlagestrategie zugrunde gelegten Kausalit\u00e4t zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n<p>Wie bei allem im Leben sind auch beim Anlegen Vorsicht und Bescheidenheit unerl\u00e4sslich. Denn selbst in der Finanzwelt besteht der Glaube an bestimmte Korrelationen jenseits aller Vernunft fort und liefert weiterhin Stoff f\u00fcr die Legenden der Wall\u00a0Street. Eines der ber\u00fchmtesten Beispiele daf\u00fcr 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 L\u00e4nge der von Damen getragenen R\u00f6cke und Kost\u00fcme und der Konjunkturentwicklung besteht.<\/p>\n<p>Dieser Theorie zufolge bedeutet also eine steigende Popularit\u00e4t kurzer R\u00f6cke, dass die M\u00e4rkte bald einen Anstieg verzeichnen werden. Und umgekehrt soll ein in-Mode-kommen l\u00e4ngerer R\u00f6cke anzeigen, dass sich die M\u00e4rkte demn\u00e4chst wieder r\u00fcckl\u00e4ufig entwickeln werden. Der Grundgedanke hinter der Theorie besteht darin, dass k\u00fcrzere R\u00f6cke 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 R\u00f6cke ebenfalls Anfang der 2000er-Jahre besonders in Mode waren, als die Technologieblase platzte.<\/p>\n<p>Auch heute noch sind einige \u00d6konomen darum bem\u00fcht, die G\u00fcltigkeit der Rocksaumtheorie zu pr\u00fcfen. Als durchschnittlicher Anleger ist man allerdings besser beraten, sich bei seiner Anlagestrategie nicht allzu sehr auf diese Art von Pseudo-Indikatoren zu verlassen.<\/p>\n<blockquote><p>Supercomputer ermitteln viel h\u00e4ufiger Verbindungen zwischen mehreren Variablen, die scheinbar von Bedeutung sind, sich aber in Wirklichkeit als Scheinkorrelationen erweisen.<\/p><\/blockquote>\n<h2 id=\"h2_2\" >Big Data und maschinelles Lernen als potenzielle Fundgrube der Korrelationen<\/h2>\n<p>Die Problematik der Scheinkorrelationen ist alles andere als neu. Doch mit dem Aufkommen von Technologien wie Big Data, k\u00fcnstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, mit denen sich der Finanzwelt heute v\u00f6llig neue M\u00f6glichkeiten er\u00f6ffnen, gewinnt das Thema zunehmend an Brisanz und Komplexit\u00e4t.<\/p>\n<p>Die St\u00e4rke dieser Technologien liegt darin, dass entsprechende Computer dazu in der Lage sind, in Sekundenschnelle eine schier unvorstellbar gro\u00dfe Anzahl von Tests und Berechnungen durchzuf\u00fchren. Aber je mehr man nach Zusammenh\u00e4ngen sucht, desto mehr findet man auch\u00a0&#8230; 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.\u00a0h. blo\u00dfes \u201eRauschen\u201c in den Daten erweisen.<\/p>\n<p>So gro\u00dfartig diese Technologien auch sein m\u00f6gen\u00a0\u2013 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 gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n<h2 id=\"h2_3\" >Einige wertvolle Ratschl\u00e4ge f\u00fcr ungeduldige Anleger<\/h2>\n<p>Wir leben heute in einer Welt, in der von allem und jedem eine schnelle Reaktionsf\u00e4higkeit erwartet wird. M\u00fchsame Aufgaben wie Berechnungen lassen wir von Maschinen erledigen. Und seien wir doch mal ehrlich: Der Gro\u00dfteil von uns \u00fcberfliegt einfach nur die technischen Publikationen und Angaben, mit denen eine bestimmte Anlagestrategie gelobt wird, ohne uns wirklich die Zeit zu nehmen, ihre G\u00fcltigkeit hinreichend zu pr\u00fcfen.<\/p>\n<p>Es geht uns an dieser Stelle nicht darum, einen Schuldigen zu finden, sondern darum, kritisch zu hinterfragen und die Dinge n\u00fcchtern zu betrachten. In dieser Hinsicht haben Sie zwei M\u00f6glichkeiten: Entweder Sie nehmen sich die Zeit, sich wieder mit den Grundlagen der Statistik zu befassen, um die G\u00fcltigkeit der von Ihnen herangezogenen Zahlen besser einsch\u00e4tzen zu k\u00f6nnen. Oder Sie entscheiden sich daf\u00fcr, sich an einen Experten zu wenden, der bei der Ausarbeitung einer Anlagestrategie in der Lage ist, die Spreu vom Weizen zu trennen.<\/p>\n<p>Wie auch immer Sie sich entscheiden\u00a0\u2013 nehmen Sie blo\u00dfe Diagramme niemals f\u00fcr bare M\u00fcnze. Auch wenn Ihnen eine Anlagestrategie naheliegend erscheint, sollten Sie nach M\u00f6glichkeit stets den Rat eines Experten einholen, um nicht am Ende versehentlich \u00c4pfel mit Birnen zu vergleichen oder die Anzahl an Ertrunkenen mit der Anzahl an Filmen mit Nicolas Cage in Verbindung zu bringen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Unabh\u00e4ngig vom Grad seiner Erfahrung sollte man als Anleger stets die folgende goldene Regel der Statistik beherzigen: Korrelation ist nicht gleich Kausalit\u00e4t. Nachfolgend m\u00f6chten wir Ihnen dies anhand einiger Beispiele veranschaulichen, um Sie so hoffentlich vor einigen zu leichtfertigen Anlageentscheidungen zu bewahren. 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