Survivorship Bias einfach für Trading erklärt
- Von Thomas
Survivorship Bias – oder zu Deutsch der Überlebenden-Irrtum ist ein kognitives Phänomen, bei dem Menschen dazu neigen, nur auf diejenigen Beispiele zu schauen, die erfolgreich waren, und dabei diejenigen zu ignorieren, die gescheitert sind.
Dieses Phänomen tritt besonders häufig auf, wenn es um die Bewertung von Risiken oder Entscheidungen geht, die auf Erfahrungen basieren. Und es tritt auch beim Backtesting auf, wie wir später noch sehen werden.
Survivorship Bias einfach erklärt
Um den Überlebenden-Irrtum zu verstehen, ist es hilfreich, einen Blick auf die Geschichte zu werfen. Während des Zweiten Weltkriegs wurden viele Flugzeuge der Alliierten von deutschen Flugabwehrkanonen abgeschossen.
Um diese Verluste zu reduzieren, wurden Ingenieure damit beauftragt, die Flugzeuge zu verstärken, indem sie die am häufigsten getroffenen Bereiche mit zusätzlicher Panzerung verstärkten.
Die Ingenieure gingen davon aus, dass diese Maßnahmen die Überlebenschancen der Flugzeuge erhöhen würden. Allerdings wurde bald festgestellt, dass die Anzahl der abgeschossenen Flugzeuge nicht signifikant zurückging.
Denn in Wirklichkeit wurden nur die Überlebenden untersucht, um herauszufinden, welche Teile des Flugzeugs am meisten beschädigt waren, und diese Bereiche wurden verstärkt.
Das Ergebnis war, dass die Flugzeuge, die überlebten, häufig in den weniger getroffenen Bereichen beschädigt waren, während diejenigen, die abgeschossen wurden, in den stärker getroffenen Bereichen getroffen wurden. Der Überlebenden-Irrtum trug dazu bei, dass die Ingenieure falsche Schlüsse zogen und falsche Maßnahmen ergriffen, um das Problem zu lösen.
Survivorship Bias im Unternehmertum
Viele Menschen betrachten erfolgreiche Unternehmer wie Bill Gates oder Steve Jobs und ziehen daraus den Schluss, dass der Weg zum Erfolg darin besteht, eine revolutionäre Idee zu haben und hart zu arbeiten.
Allerdings vergessen sie dabei, dass es viele andere Menschen gab, die ähnliche Ideen hatten und genauso hart gearbeitet haben, aber trotzdem scheiterten. Diejenigen, die scheiterten, werden oft nicht berücksichtigt, wenn es darum geht, die Faktoren zu analysieren, die zum Erfolg von Unternehmern beitragen.
Wie dieser Überlebenden Irrtum entsteht
Es gibt mehrere Gründe, warum der Überlebenden-Irrtum auftritt. Zum einen neigen Menschen dazu, sich auf positive Ergebnisse zu konzentrieren und negative Ergebnisse zu ignorieren oder zu vergessen. Dies kann zu einer Verzerrung der Wahrnehmung führen.
Ein weiterer Grund ist, dass erfolgreiche Beispiele oft mehr Aufmerksamkeit erhalten und daher prominenter in unserer Wahrnehmung sind. Wir neigen dazu, uns an Beispiele zu erinnern, die uns beeindruckt haben oder die wir bewundern, und ignorieren dabei die weniger beeindruckenden oder enttäuschenden Beispiele.
Darüber hinaus können auch Bestätigungsfehler eine Rolle spielen. Menschen neigen dazu, nach Beweisen zu suchen, die ihre Überzeugungen unterstützen, und ignorieren Beweise, die dagegen sprechen. Das erleben wir im Bereich der Social Media heute oft und dieser Umstand trägt auch zur Verbreitung von Verschwörungstheorien aller Art bei.
Wenn jemand beispielsweise glaubt, dass der Erfolg eines Unternehmens auf eine bestimmte Strategie zurückzuführen ist, kann er oder sie dazu neigen, nur auf erfolgreiche Unternehmen zu achten, die diese Strategie verfolgt haben, und dabei diejenigen zu ignorieren, die die Strategie nicht verfolgt haben oder trotz der Strategie gescheitert sind.
Auswirkungen Survivorship Bias im Alltag
Der Überlebenden-Irrtum kann zu falschen Schlussfolgerungen führen und dazu führen, dass Menschen Risiken unterschätzen oder Entscheidungen auf der Grundlage unvollständiger Informationen treffen. Es ist daher wichtig, sich bewusst zu sein, wann dieser Bias auftritt, und sich bemühen, eine umfassendere und ausgewogenere Sichtweise zu entwickeln.
Um den Überlebenden-Irrtum zu vermeiden, sollten wir uns bemühen, uns an alle Beispiele zu erinnern, nicht nur an diejenigen, die erfolgreich waren. Wir sollten uns auch bemühen, unsere Überzeugungen und Annahmen zu hinterfragen und nach Beweisen zu suchen, die diese in Frage stellen.
Es kann hilfreich sein, mehrere Quellen zu konsultieren und verschiedene Perspektiven zu berücksichtigen, um eine umfassendere Sichtweise zu entwickeln.
In der Wissenschaft ist es üblich, negative Ergebnisse zu veröffentlichen, um zu verhindern, dass Forscher falsche Schlüsse ziehen und um zu ermöglichen, dass andere Forscher von den Fehlern lernen können. Auch im Alltag können wir versuchen, aus unseren Fehlern zu lernen und sie als Gelegenheit zu nutzen, um unsere Entscheidungen und Annahmen zu hinterfragen und zu verbessern.
Insgesamt ist der Überlebenden-Irrtum ein wichtiges Phänomen, das uns daran erinnert, dass es wichtig ist, kritisch und objektiv zu denken und eine umfassendere Sichtweise zu entwickeln. Indem wir uns bemühen, unsere Wahrnehmung zu erweitern und unsere Annahmen und Überzeugungen zu hinterfragen, können wir bessere Entscheidungen treffen und bessere Ergebnisse erzielen.
Und wie ist das an der Börse? Sehen wir weiter.
Auswirkungen Survivorship Bias an der Börse
Der Überlebenden-Irrtum kann auch im Bereich der Anlageberatung auftreten. Investoren, die erfolgreich in Aktien investieren, werden oft als Experten betrachtet, und ihre Strategien werden von anderen Investoren übernommen.
Allerdings kann der Erfolg dieser Investoren auf Glück oder andere Faktoren zurückzuführen sein, die nicht unbedingt auf ihre Fähigkeit zurückzuführen sind, den Markt vorherzusagen. Investoren sollten sich bewusst sein, dass diejenigen, die scheitern, oft nicht öffentlich bekannt sind und daher nicht berücksichtigt werden.
Ein weiteres Beispiel dafür ist die Analyse und Auswahl von Aktienfonds.
Wenn nur die Fonds betrachtet werden, die in der Vergangenheit erfolgreich waren und noch am Markt sind, wird das Ergebnis des Modells wahrscheinlich verzerrt sein. Fonds, die aufgrund von schlechter Leistung oder anderen Faktoren vom Markt verschwunden sind, werden nicht berücksichtigt, was zu einer Verzerrung der Daten führt.
Was uns in die Welt des Backtestings überleitet.
Auswirkungen Survivorship Bias beim Backtesting
Im Zusammenhang mit Finanzmarktmodellen bedeutet das, dass die Daten, die zur Erstellung eines Modells verwendet werden, nur aus den Unternehmen stammen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt noch am Markt waren.
Unternehmen, die in der Vergangenheit aufgrund von Insolvenz, Übernahme oder Fusion vom Markt verschwunden sind, werden aus den Daten herausgefiltert. Da nur erfolgreiche Unternehmen im Datensatz enthalten sind, können Finanzmarktmodelle aufgrund von Survivorship Bias fehlerhaft sein.
Und diese Problematik sehen wir uns nun anhand eines Beispiels an.
Vergleich S&P 100 mit und ohne Bereinigung der Überlebenden
Vergleichen wir hier zwei simple Reversionssysteme über einen Zeitraum von 20 Jahren. Die genaue Systemlogik soll hier unerwähnt bleiben, weil sie nichts zum Kern der Sache beiträgt.
Unterstreichen wir, dass in beiden Fällen die exakt gleiche Systemlogik zur Anwendung kommt.
Links das unbereinigte S und P 100 Portfolio über 20 Jahre – also mit dem Stand heute – und rechts bereinigt.
Auf der rechten Seite ist das Portfolio also so intelligent, dass es die Aktien nur dann in die Analyse mit einbezieht, wenn sie tatsächlich Teil des Index waren. De-listete Unternehmen werden beispielsweise entfernt. Neu gelistete Werte hinzugefügt. Auf der linken Seite geschieht diese Bereinigung nicht.
Das Ergebnis überrascht. Links – unbereinigt – ist die Performance deutlich besser. Rechts – bereinigt – ist es schlechter aber wir sind näher an der Realität, weil auch die “Nieten” mit berechnet werden. Und das ist dann im echten Trading natürlich auch so.
Bitte klicken sie auf die Grafik um die Bilder zu vergrößern.
Fazit Survivorship Bias im Hinblick auf Backtesting
Um Survivorship Bias in Finanzmarktmodellen zu vermeiden, müssen Trader sicherstellen, dass ihre Daten vollständig und repräsentativ sind. Das bedeutet, dass alle Unternehmen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt am Markt waren, in die Analyse einbezogen werden sollten, unabhängig davon, ob sie erfolgreich waren oder nicht.
Hier helfen Datenprovider, die dieses Problem für uns lösen. Unsere Backtesting Software Wealth Lab enthält kostenlos bereinigte Daten und damit können wir Backtests machen, die sehr nahe an der Realität sind.
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