Best Styles x Behavioural Finance
Die Illusion des Wissens und wie man die Grenzen des Lernens überwinden kann
Im ersten Artikel unserer Serie "Best Styles X Behavioural Finance" haben wir uns mit den beiden Engeln befasst, die unsere Entscheidungsfindung leiten, dem "rationalen Engel" und dem "instinktiven Engel". Insbesondere ging es darum, wie letzterer uns dazu verleiten kann, emotionalen oder gesellschaftlich beeinflussten Trends zu folgen, und wie unsere Best Styles-Strategie unser rationales Gehirn nutzt, indem wir stoisch und objektiv bleiben. Unser instinktiver Engel kann jedoch auch den Sinn dessen verdrehen, was unser rationaler Engel uns sagt, und so die Illusion von Wissen erzeugen.
Lernen ist eine menschliche Superkraft. Im Laufe der Zeit lernte der Homo sapiens, das Feuer zu beherrschen, entwickelte die Sprache, schuf immer ausgefeiltere Werkzeuge - und gab all dieses Wissen an seine Nachkommen weiter. Kinder lernen die einzigartigen Laute und die komplexe Grammatik ihrer Muttersprache, indem sie sich ihr einfach aussetzen. Und wir hören nie auf zu lernen - Pianisten perfektionieren ihre Kunst über Jahrzehnte hinweg, Wissenschaftler verbringen ihr Leben damit, die Geheimnisse der Quantenphysik zu ergründen, Fußballmanager kombinieren ihre Erfahrungen auf dem Spielfeld mit den neuesten Datenmodellen, um ihre Taktik ständig anzupassen.
Doch dem Lernen sind Grenzen gesetzt. In der komplexen Welt von heute kann niemand ein Spezialist für alles werden. Die Zeiten des "Renaissancemenschen", der sowohl in den Künsten als auch in den Wissenschaften und obendrein in der Politik kompetent war, sind längst vorbei. Das hindert unseren instinktiven Engel jedoch nicht daran, uns zu sagen, dass wir solche Universalisten sein können. Das gelingt ihm, indem er uns übermütig macht, indem er uns dazu bringt, unsere Fähigkeiten zu überschätzen, oder indem er Daten ignoriert, die unsere Überzeugungen nicht bestätigen - Themen, die wir in diesem zweiten Beitrag untersuchen werden.
Wie Selbstüberschätzung das größte Fotografieunternehmen ruinierte
Bevor Digitalkameras und später Smartphones aufkamen und das Fotografieren unserer Haustiere so einfach und kostengünstig wurde wie ein Knopfdruck, war die Fotografie ein vergleichsweise teures Hobby, das auf analoge Kameras und Filme angewiesen war.
Bis in die 1970er Jahre war vor allem ein Unternehmen ein Synonym für Fotos: Eastman Kodak. Die dominante Stellung von Kodak bei Kameras und insbesondere bei Filmen machte es zu einem äußerst profitablen Unternehmen. Es war sogar so dominant, dass seine Ingenieure, als sie 1975 die Digitalkamera erfanden, diese Innovation beiseite geschoben wurde, da sie die Cash Cow des Unternehmens bedrohte: den Film. Kodak hatte aufgehört zu lernen. Was folgte, waren zwei Jahrzehnte des Niedergangs. Das Filmgeschäft wurde durch das Aufkommen der Digitalkamera auf den Kopf gestellt. Und zwar von Fujifilm, das in den 1980er Jahren mit preiswerteren Produkten auf den US-Markt kam. Das Totenglöckchen kam in den 2000er Jahren, als Digitalkameras (inzwischen von Kodaks Konkurrenten hergestellt) und dann Smartphones zum dominierenden fotografischen Medium wurden. Das übermäßige Vertrauen des KodakManagements in sein Geschäftsmodell trübte seine Sichtweise und führte dazu, dass es eine vielversprechende Innovation missachtete.
Auch Anleger können Opfer von Selbstüberschätzung werden. Eine gute Aktienauswahl wird oft auf Geschicklichkeit zurückgeführt, obwohl auch andere Faktoren eine Rolle spielen können. In den Jahren 2023 bis 2024 beispielsweise dominierten die sogenannten "Magnificent Seven" (Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia und Tesla) den US-Aktienmarkt und und waren seine wichtigsten PerformanceTreiber. Die Auswahl der "Magnificent Seven" erforderte wenig Geschick, angesichts des allgemeinen Hypes, dem diese Aktien ausgesetzt waren, als KI als vielversprechende Technologie aufkam. Doch als die Entwicklung dieser Aktien auseinander zu laufen begann, haben übermütige Anleger möglicherweise die Anzeichen übersehen, die sie zu einer Neubewertung ihrer Positionen hätten veranlassen müssen. Generell neigen übermäßig zuversichtliche Anleger dazu, höhere Risiken einzugehen und auf eine Diversifizierung zu verzichten - eine Strategie, die auf lange Sicht zu größeren Verlusten als erwartet führen kann.
Warum Do-it-yourself nicht der beste Ansatz für alles ist
Dieses Phänomen steht in engem Zusammenhang mit einer anderen Voreingenommenheit: der Überschätzung der eigenen Fähigkeiten in einem Bereich, in dem man kein Experte ist.
Die Baumärkte sind sich dieses Vorurteils bewusst und bedienen es. Allein in Deutschland locken über 2000 Baumärkte (mehr als in Frankreich und Großbritannien zusammen, Daten von 2024) mit dem Bau einer Gartenlaube, dem Verlegen eines eigenen Parkettbodens oder der Verwandlung des Balkons in einen städtischen Regenwald. Vielleicht nicht ganz zufällig erlitten 12.000 Deutsche (meist Männer) einen Heimwerkerunfall, der im Krankenhaus behandelt werden musste (Daten aus dem Jahr 2022).
Dieses Phänomen wird durch den berühmten Dunning-Kruger-Effekt beschrieben: Menschen, die gerade erst eine neue Fähigkeit erlernt haben - eine Sprache, ein Handwerk, eine Investition - neigen dazu, ihre Fähigkeiten weit zu überschätzen, was zu Missverständnissen, Unfällen und Verlusten führt. Auf einen euphorischen Höhepunkt folgt dann oft die Erkenntnis, dass das Thema komplexer ist als ursprünglich angenommen, bevor weiteres Lernen und mehr Erfahrung das Selbstvertrauen auf ein Niveau anheben, das den eigenen Kenntnissen entspricht.
Dunning-Kruger-Effekt
Quelle: Allianz Global Investors. Dies dient nur zur Veranschaulichung.
Neue Anleger können leicht in diese Falle tappen, vor allem wenn sie erste Gewinne verzeichnen.
Erfolge werden oft dem eigenen Können zugeschrieben, während Rückschläge auf externe Faktoren oder Pech zurückgeführt werden. Professionelle Anleger lernen mit der Zeit, dass Bescheidenheit der Schlüssel ist, dass Renditen nicht vollständig vorhergesagt werden können und dass der Markt jeden Tag neue Lektionen zu erteilen hat.
Unbequeme Wahrheiten meiden: Bestätigungsfehler (Confirmation Bias)
Der Mensch glaubt gern, dass er Recht hat. Unser instinktiver Engel hat daher die Tendenz, die Faulheit beim Lernen zu fördern. Informationen, die bestätigen, was man bereits weiß, werden oft gegenüber Daten bevorzugt, die das vermeintliche Wissen in Frage stellen. Die Algorithmen der sozialen Medien sind genau auf diesen Bestätigungseffekt ausgerichtet: In den meisten Fällen werden Videos und Beiträge vorgeschlagen, die mit Inhalten übereinstimmen, die die Nutzer zuvor konsumiert und gemocht haben.
Für Anleger kann sich der Bestätigungsfehler auf vielerlei Weise bemerkbar machen. Eine Person, die glaubt, dass eine Rezession bevorsteht, wird Wirtschaftsdaten bevorzugen, die diese Annahme bestätigen, gegenteilige Informationen verwerfen und entsprechend investieren. Umgekehrt kann sich ein Anleger, der in ein angeschlagenes Unternehmen investiert, zu sehr auf die ermutigenden Worte des Vorstandsvorsitzenden verlassen. Anekdotische Beweise werden beachtet, die angeblich zeigen, dass die Lage weniger schlimm ist, als sie tatsächlich ist. Angesichts der Informationsflut, die jedem von uns heutzutage zur Verfügung steht, ist der Confirmation Bias stärker denn je ausgeprägt: Die gezielte Suche nach Daten, die unseren Überzeugungen widersprechen könnten, ist mühsam, zeitaufwändig und unangenehm. Leider ist es notwendig, wenn man auf Grundlage der ungeschminkten Wahrheit investieren will.
Wie Best Styles mit den Grenzen des Lernens umgeht
Anleger lernen im Laufe ihres Lebens und ihrer Karriere, und viele werden sehr gut in dem, was sie tun. Aber sie gehen in der Regel von einem bestimmten Standpunkt an das Investieren heran, zum Beispiel als Value-Investor oder indem sie sich auf die Rentabilität von Unternehmen konzentrieren. Es kann schwierig sein, verschiedene Arten des Investierens zu beherrschen.
Anleger neigen auch dazu, etwas zu haben, das wir als "natürliches Habitat" bezeichnen: einen Bereich des Marktes, den sie bevorzugt aufsuchen oder gut kennen. Das kann eine Region oder ein Sektor sein, größere Unternehmen oder kleinere Unternehmen. Viele Anleger verlassen ihre Komfortzone nicht oder sind, wenn sie es tun, nicht sehr erfolgreich. Auch die Zahl der Unternehmen, die ein Einzelner recherchieren und analysieren kann, ist begrenzt - und das macht einen Filter notwendig. Und selbst wenn eine solche enorme Aufgabe auf ein größeres Team von Analysten aufgeteilt wird, gibt es Grenzen, was die Breite oder Tiefe der Analyse angeht.
Best Styles hingegen integriert verschiedene Anlagestile in einem Ansatz und ermöglicht es uns, die positiven Ergebnisse jedes einzelnen Stils sowie der kombinierten Strategie zu testen und zu untersuchen. Der Best Styles-Ansatz kann auf ein sehr breites Anlageuniversum von Tausenden von Aktien weltweit angewendet werden (auch wenn es einige Einschränkungen hinsichtlich der Datenverfügbarkeit geben könnte).
Übermäßiges Vertrauen ist auch ein Problem, das im Allgemeinen nicht mit einem systematischen Anlageansatz verbunden ist. Best Styles hat sich über Jahrzehnte hinweg bewährt, und die statistischen Methoden, die zur Messung des Erfolgs unserer Modelle eingesetzt werden, sind ziemlich eindeutig, wenn es um statistische Konfidenz geht.
Es könnte sogar umgekehrt so sein, dass sich systematische Anleger ihrer potenziellen Unzulänglichkeiten bewusst sind und versuchen, diese durch Diversifizierung und Risikomanagement abzumildern. Und schließlich kann ein systematischer Ansatz nicht bewusst oder unbewusst die zur Verfügung stehenden Daten ignorieren. Es gibt keine Meinung, die bestätigt werden muss, es handelt sich einfach um einen objektiven Prozess, bei dem die Voreingenommenheit so weit wie möglich eingeschränkt wird.
Insgesamt ermöglicht uns der Best-StylesAnsatz, viele Unternehmen zu kennen und verschiedene Sichtweisen objektiv und auf der Grundlage verschiedener Anlagestile anzuwenden. Obwohl dies eher einer "Raketenwissenschaft" als dem "Renaissance-Mann" entspricht, glauben wir, dass dieser Ansatz Anlegern helfen kann, ihre Anlageziele zu erreichen.
