Theoretische Begriffsanalyse des Behavioral-Finance-Fonds

Averbeck, Daniel

doi:10.1007/978-3-662-55924-6_4

Daniel Averbeck²

5770 Accesses

Zusammenfassung

Dieser Teil der Arbeit über die tatsächliche Anlageumsetzung der theoretischen Erkenntnisse der Behavioral Finance Theorie enthält den Kern der Arbeit, weil hier das Vorgehen der Behavioral Finance Fonds ausführlich analysiert wird. Zunächst wird herausgearbeitet, dass die Anlagestrategie das geeignete Kriterium zur Fondsabgrenzung dieser Fonds darstellt. Nach einer Systematisierung der traditionellen Anlagestrategien und der Beschreibung der jüngeren Entwicklung der Behavioral Finance Fonds wird aufgrund einer feststellbaren Strategieintransparenz versucht, auf Basis der Fondsinformationen eine Eingrenzung der Behavioral Finance Fonds in Form einer Abstufung (i. w. S., i. e. S., ohne explizite Begriffsnennung) vorzunehmen. Innerhalb der Kategorie Behavioral Finance Fonds i. e. S. findet eine Klassifizierung der Strategieansätze im Rahmen einer dezidierten Untersuchung der Finanzanalysen, Entscheidungssysteme und Umsetzungsmethodiken statt. Dabei dienen die gewonnenen Ergebnisse abschließend für einen definitorischen Abgrenzungsversuch des neuen Fondskonzeptes.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Log in via an institution

Chapter: USD 29.95; Price excludes VAT (USA)

eBook: USD 29.99; Price excludes VAT (USA)

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

Notes

1.
Vgl. § 1 Abs. 7–9 KAGB [62] und Assmann und Schütze (2015): 1041 [4]. Investmentfonds der EU bzw. des EWR sind einheitlich geregelt durch die Aufsichtsbehörde des Herkunftslandes. Ausländische Fonds (Nicht EU bzw. EWG) müssen grundsätzlich die gleichen Mindestauflagen erfüllen, was durch eine Zusammenarbeit der BaFin mit der Aufsichtsstelle des Drittstaates abgesichert wird. Somit gilt das Recht des Sitzstaates als auch das des Vertriebsstaates. Siehe dazu Ernst und Young (2014): 25–28 [30].
2.
Als Investmentvermögen gilt „jeder Organismus für gemeinsame Anlagen, der von einer Anzahl von Anlegern Kapital einsammelt, um es gemäß einer festgelegten Anlagestrategie zum Nutzen dieser Anleger zu investieren und der kein operativ tätiges Unternehmen außerhalb des Finanzsektors ist“; § 1 Abs. 1 KAGB. Der Begriff des Investmentvermögens ersetzt den Begriff des Investmentfonds im Rahmen des vorher geltenden Investmentrechts und fasst diesen weiter. Vgl. § 3 KAGB [62] und Assmann und Schütze (2015): 1007 [4]. In diesem Buchwird der Begriff des Investmentfonds synonym zu dem hier erläuterten Begriff des Investmentvermögens benutzt. Dieses Vorgehen entspricht bspw. auch dem des Investmentsteuergesetzes.
3.
Artikel 1 Abs. 2 Richtlinie 2009/65/EG. Für eine Aufzählung der erlaubten Finanzanlagen siehe Artikel 50 Abs. 1 Richtlinie 2009/65/EG [93].
4.
Vgl. § 1 Abs. 2 f. KAGB [62] und Wallach (2014): 102 [113]. Zu diesen zählen bspw. Hedgefonds, Immobilienfonds oder Private Equity Fonds. Siehe dazu Devesa et al. (2014): 315 [22].
5.
Vgl. § 1 Abs. 6 KAGB [62], Götz (2014): 244, Devesa/Durben/Engel (2014): 315 [22] sowie Assmann/Schütze (2015): 1035–1040 [4].
Ein Anleger gilt als professionell laut § 1 Abs. 19 Ziffer 32 KAGB [62], wenn er im Sinne des Anhangs II der Richtlinie 2004/39/EG als professioneller Kunde gilt und somit über ausreichend Erfahrung und Sachverstand verfügt, sodass er die Risiken einschätzen und seine Anlageentscheidung selbst treffen kann. Für die speziell zu erfüllenden Kriterien siehe Anhang II der Richtlinie 2004/39/EG [92]. Entsprechend gehören zu den professionellen Kunden insbesondere Kreditinstitute, Pensionsfonds, Versicherungsunternehmen und große Unternehmen mit einer Mindestbilanz oder einem -umsatz.
Als semi-professioneller Anleger gilt man gemäß § 1 Abs. 19 Ziffer 33 KAGB, wenn man sich „verpflichtet, mindestens 200.000 EUR zu investieren, schriftlich […] angibt, dass man sich der Risiken im Zusammenhang mit der beabsichtigten Verpflichtung oder Investition bewusst ist, dessen Sachverstand, Erfahrung und Kenntnisse die AIF-Verwaltungsgesellschaft“ bestätigt. Für eine detaillierte Aufführung der Kriterien siehe § 1 Abs. 19 Ziffer 33 KAGB [62].
Hierzu zählen somit auch Stiftungen, kirchliche Gemeinden, Versorgungskammern, Family Offices und hochvermögende Privatpersonen. Siehe dazu Wallach (2014): 104 f. [113].
6.
Vgl. Postert (2007): 15 [89] und Götz (2014): 247 [38].
7.
Vgl. Art. 2 Abs. 1 der BaFin-Richtlinie zu Fondskategorien vom 22. Juli 2013 und Assmann/Schütze (2015): 1041 [4].
8.
Vgl. §§ 192–198 KAGB [62], Götz (2014): 250 f. [38] sowie Assmann/Schütze (2015): 1042 [4].
Auch in Ländern außerhalb der EU bzw. des EWRs ist diese Aufteilung nach Anlageschwerpunkten vergleichbar: Hier werden die „Open-end-funds“ eingeteilt in „Money Market Funds“ und innerhalb der „Long-Term Funds“ in „Stock Funds“, „Bond Funds“ und „Blended Funds“, siehe dazu Jordan/Miller/Dolvin (2012): 108 [58].
Fonds könnten auch nach anderen Unterscheidungsmerkmalen gegliedert werden, wie bspw. nach geografischem Anlageschwerpunkt, zeitlichem Anlagehorizont, rechtlicher Konstruktion, Ertragsverwendung, Währungsnotierung, bestimmten Themen etc. Siehe dazu Behrenwaldt (2001): 63–65 [9], Hanak/Jost (2002): 39–65 [41], Postert (2007): 15, 17–19 [89], Perridon/Steiner/Rathgeber (2009): 288 [85], Becker/Peppmeier (2011): 91–93 [7] sowie Devesa/Durben/Engel (2014): 316 f. [22]. Das Fonds-Analyse-Unternehmen Morningstar zeigt über 300 Anlagekategorien auf Ihrer Internetseite auf.
9.
Auch die im Folgenden veranschaulichten Begrifflichkeiten des Investmentprozesses beziehen sich auf das Management von Aktien- bzw. Mischfonds. Für andere Fondsarten bestehen teilweise Abweichungen.
10.
Vgl. Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 93 [14]. Der Investmentprozess kann in fünf Phasen gegliedert werden: Zielfestlegung, Informationssammlung und -auswertung, Asset Allocation, Trading, Ergebniskontrolle. Siehe dazu Behrenwaldt (2001): 66 [9] und Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 122 [14]. Für ein abweichendes Verständnis vom Aufbau des Investmentprozesses und dessen Teilkomponenten siehe Schmidt-von Rhein (2004): 14 [101], Kaiser/Vöcking (2002): 23–33 [63].
Losgelöst vom Investmentprozess existiert die Investmentkultur, welche die praktizierten Mechanismen des Arbeitens festlegt, wie bspw. Kommunikationsfähigkeit, Teamfähigkeit, Gründlichkeit etc. Siehe dazu Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 126 [14]. Da sie keinen direkten Bezug zur Umsetzung der Behavioral Finance-Erkenntnisse innerhalb von Fonds besitzt, findet sie keine weitere Beachtung.
11.
Vgl. Schmidt-von Rhein (2004): 18 f. [101], Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 94 [14], Perridon/Steiner/Rathgeber (2009): 285 [85] sowie Jacob (2012): 166 [55]. Die Uneinheitlichkeit der Begriffsauffassung veranschaulicht auch die Tatsache, dass einige Autoren die verschiedenen Grundsätze und speziell die Wahl der aktiven oder passiven Anlage dem Begriff „Investmentstil“ zuordnen oder die Begriffe Investmentstil und Investmentphilosophie bzw. Investmentstil und Investmentpolitik synonym verwenden, siehe dazu Paulus/Sauer (2001): 1683–1687 [84], Schmidt-von Rhein (2004): 28–31 [101] sowie Dembowski (2012): 243 [21].
Eine nicht ganz scharfe Trennung findet man bei der Entscheidung über die Assetklassen, in welche grundsätzlich investiert werden soll und die spezielle Gewichtung innerhalb dieser Klassen. Ersteres wird i. d. R. der Investmentphilosophie zugeordnet, während Letzteres Aufgabe der Asset Allocation und somit Teil des Investmentprozesses ist. Siehe dazu Schmidt-von Rhein (2004): 26 f. [101] und Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 117 [14].
12.
Vgl. Obst/Hintner (2000): 884 [83] und Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 124 [14].
13.
Vgl. Behrenwaldt (2001): 66 [9] und diverse Online-Lexikons.
14.
Vgl. Gabler Wirtschaftslexikon (2015) [36].
15.
Für inhaltliche Komponenten dieser Definition siehe Hanak/Jost (2002): 115 f. [41], Schmidt-von Rhein (2004): 26–28, 57–59 [101] sowie Jacob (2012): 168 f. [55].
Gemäß dieser Definition ist auch der Investmentstil eine Teilkomponente, die zur Anlagestrategie gehört. Der Investmentstil beschreibt die grundsätzliche Methodik und bezieht sich im Unterschied zur Investmentphilosophie auf Portfolios. Zu den Unterscheidungsmerkmalen im Anlagestil zählen bspw. Long-Term vs. Short Term, Top-down vs. Bottom-up, aggressiv vs. defensiv, Benutzung von Wertsicherungsstrategien etc. Auch Value vs. Growth werden häufig als unterschiedliche Anlagestile bezeichnet. Siehe dazu Paulus/Sauer (2001): 1683–1693 [84] und Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 127–162 [14]. Auch Spremann sieht den Anlagestil als Teilkomponente der Asset Allocation. Siehe dazu Spremann (2008): 42 [106]. Für eine Diskussion über die ebenfalls sehr heterogene Auffassung des Investmentstil-(-style-)Begriffes siehe Postert (2007): 39–43 [89].
Auch zu den Begrifflichkeiten der taktischen und strategischen Asset Allocation gibt es abweichende Begriffsverständnisse, siehe dazu Günther et al. (2012): 153–155 [40].
16.
Vgl. o. V. (2015b): 1 [81].
17.
Vgl. Poddig/Brinkmann/Seiler (2009): 17 f. [87], Jacob (2012): 134 und 146 [55], Steiner/Bruns/Stöckl (2012): 230 [109].
18.
Die Fundamentalanalyse kann sich neben Unternehmen auch auf andere Objekte beziehen wie bspw. Anleihen, Immobilien, Rohstoffe und Kunst. Auf das grundsätzlich vergleichbare Vorgehen soll an dieser Stelle lediglich verwiesen werden, da der Fokus dieses Buches auf der Assetklasse Aktien liegt. Siehe dazu Jacob (2012): 149–153 [55].
19.
Vgl. Murphy (1999): 24 f. [74], Braun (2007): 3 [12], Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 163 [14].
20.
Vgl. Braun (2007): 7 f. [12] und Steiner/Bruns/Stöckl (2012): 230 [109]. Zum genauen Vorgehen der Global-, Branchen- und Unternehmensanalyse zur Bestimmung des inneren Wertes siehe Zdral (2000): 98–124 [117], Braun (2007): 9–29 und 33–38 [12] sowie Steiner/Bruns/Stöckl (2012): 231–269 [109].
21.
Vgl. Braun (2007): 29–33 [12]. Siehe dort auch für eine ausführlichere Darstellung der Kennzahlen.
22.
Hierbei werden nur Strategien aufgeführt, die in den im Rahmen dieses Buches relevanten Aktien- oder Mischfonds umgesetzt werden.
Zudem existieren zahlreiche Fonds, deren Anlagestrategie es ist, in bestimmte Themenfelder zu investieren, denen eine wachsende Bedeutung prognostiziert wird. Hierbei werden Titel ausgewählt, die innerhalb dieser Bereiche tätig sind und von der Prognose fundamental profitieren sollen. Solche Felder wären bspw. der demografische Wandel, Informationstechnologien, aufstrebende Märkte, bestimmte Ereignisse (Olympische Spiele, EU-Beitritt etc.). Siehe dazu Cesar (2000): 107–111 [16] und Kaiser/Vöcking (2002): 125–138 und 349–360 [63]. Diese Strategien suchen zwar auch nach fundamentalen Veränderungen, zeigen aber keine direkte Auswahl bestimmter Titel innerhalb der Themengebiete auf, sodass sie hier nicht als eigenständige fundamentale Anlagestrategien gesehen werden.
Für den Erfolg dieser Strategien sei auf Abschn. 3.2 sowie O’Shaughnessy (2007) [82] verwiesen. Dort untersucht der Autor von 1963 bis 2003 mehr als 50 verschiedene Anlagestrategien auf ihren Erfolg hin.
23.
Vgl. Cesar (2000): 95–97 [16] und Jünemann/Imbacher (2007): 174–176 [61].
24.
Vgl. Cesar (2000): 101 f. [16] und Eling (2006): 19 f. [28].
25.
Vgl. Abschn. 3.2, Zdral (2000): 125 f. [117], Browne (2007): 25–40 und 49–63 [13] sowie Graham (2011): 209–227, 232–244, 537–549 [39].
26.
Vgl. Abschn. 3.2. Es wird davon ausgegangen, dass dieses Wachstumspotenzial noch nicht vollständig eingepreist ist bzw. das Unternehmen auch in Zukunft weiter wachsen wird, was eine Wertsteigerung zur Folge hätte. Siehe dazu Allianz Global Investors (2009): 4 [1] und o. V. (2009b): 1 [79].
27.
Vgl. Drobetz (2003): 121, 123, 144 [27], Bernstein (2006): 137 [10], Allianz Global Investors (2009): 4 [1], o. V. (2009b): 1 [79] sowie Dembowski (2012): 244 [21].
28.
Vgl. Allianz Global Investors (2009): 5 [1].
29.
Vgl. Murphy (1999): 22–24 [74], Braun (2007): 3 f. [12], Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 167 [14].
30.
Vgl. Murphy (1999): 24 f. [74], Hielscher (2001): 46 f. [47], Braun (2007): 39 f. [12].
31.
Vgl. Murphy (1999): 29 [74], Hielscher (2001): 47 [47] sowie Steiner/Bruns/Stöckl (2012): 274 [109]. Für eine ausführliche Darlegung der unterschiedlichen Verfahrensformen siehe Murphy (1999): 51–399, 419–436 [74], Hielscher (2001): 52–59 [47], Aschoff (2006): 191–252, 359–448 [3], Braun (2007): 343–69 [12], Steiner/Bruns/Stöckl (2012): 270–292 [109] sowie Jacob (2012): 154–158 [55].
32.
Für verschiedene Momentum-Strategien siehe Naggl (2000): 261 [75] und Aschoff (2006): 59–69 [3]. Für einen Mischfonds mit technischer Anlagestrategie siehe beispielhaft den HLB Universal-Strategie Fonds: o. V. (2002b): 1 [78]. Es werden hierbei erneut nur solche Strategien aufgeführt, welche bei den hier relevanten Aktien- oder Mischfonds Anwendung finden.
33.
Vgl. Cesar (2000): 94 f. [16] und Jünemann/Imbacher (2007): 178 f. [61]. Hierbei müssen traditionelle Chartisten, die fast ausschließlich Charts analysieren, von technischen Analysten unterschieden werden, welche statistische Methoden bei quantitativen Handelsmodellen verwenden. Somit stellt das „Charting“ ein Teilgebiet der technischen Analyse dar. Beide beziehen ihre Untersuchungen auf die Marktbewegungen und i. d. R. werden sie miteinander kombiniert. Siehe dazu Murphy (1999): 29 f. [74] und Jacob (2012): 154 [55].
34.
Vgl. Aschoff (2006): 257–353 [3], Jünemann/Imbacher (2007): 179–182 [61] sowie Schwarzer (2012a) [103]. Siehe dazu ebenfalls Abschn. 3.2.
35.
Beispiele von Fondsmanagern, die behaupten, dass mithilfe von Behavioral Finance Erkenntnissen Marktbewegungen prognostiziert und entsprechende Anlagestrategien auf Basis dieser Erkenntnisse formuliert werden können finden sich bei Clemens (2009): 194–197 [18], Hübner (2009): 206 f. [50], Longeval/van Nieuwerburgh (2009): 218–223 [67], McLean (2009): 230–232 [71].
36.
Richard Thaler ist Professor an der Universität von Chicago. Die Gründer des LSV Asset Management sind Josef Lakonishok (Professor an der Universität von Illinois), Andrei Shleifer (Professor an der Universität Harvard) sowie Robert Vishny (Professor an der Universität von Chicago).
37.
Vgl. Santoni/Kelshiker (2010): 58 [96].
38.
Siehe dazu Abb. 5.1. Lediglich Holtfort/Loock (2014) [48] gehen auf die qualitative Zusammensetzung der Behavioral-Finance-Fonds kurz ein. Dabei legen sie ihren Analysefokus weniger auf die tatsächliche Umsetzung der Behavioral Finance-Strategie als auf eine Darstellung grober Ausgestaltungsmerkmale wie die Ausschüttungsform, die Marktkapitalisierung sowie die regionalen Anlageschwerpunkte.
39.
In Bezug auf die anderen Unterteilungskriterien von Fonds liegen keine besonderen Abweichungen vor.
40.
Wie in Abschn. 4.1.1.1 erklärt, gibt es eine rechtliche Vorgabe für die grundsätzlich zulässigen Vermögenswerte sowie die Mindestinvestition von 51 % in den namengebenden Vermögenswert. Der Verkaufsprospekt muss von der BaFin genehmigt werden. Siehe dazu Devesa/Durben/Engel (2014): 319, 324 [22].
41.
Die bestehende Literatur zu Behavioral-Finance-Fonds ist in Abschn. 5.1 aufgeführt.
42.
Siehe dazu Abschn. 5.1. Hier werden die bisherigen Performancestudien über Behavioral-Finance-Fonds skizziert.
43.
Die wenigen vorangegangenen Untersuchungen unterscheiden sich hierbei. Während Reinhart/Brennan, Santoni/Kelshiker, Philippas sowie Holtfort/Loock lediglich Fonds in ihre Untersuchung einfließen ließen, die selbst ihren Behavioral Finance-Hintergrund formuliert haben, bezogen Wright/Banerjee/Boney, Goodfellow/Schiereck/Wippler sowie Furuzonfari/Huang/Wang auch durch Medien bezeichnete Fonds in ihre Ausführungen mit ein. Siehe dazu Reinhart/Brennan (2007): 3 [91], Wright/Banerjee/Boney (2008): 82 [116], Santoni/Kelshiker (2010): 58 [96], Furuzonfari/Huang/Wang (2011): 3 [35], Philippas (2012): 6 [86], Goodfellow/Schiereck/Wippler (2013): 115 [37] sowie Holtfort/Loock (2014): 405 [48].
44.
Der Begriff „Behavioral“ wird im amerikanischen Englisch präferiert und ist in der Literatur bevorzugt zu finden. Einzelne nicht-amerikanische Publikationen nutzen den Begriff „Behavioural“, wobei beide als vollkommen synonym anzusehen sind und auch im Rahmen dieses Buches synonym verwendet werden.
45.
Der Verkaufsprospekt ist gemäß § 164 Abs. 1 KAGB von der Kapitalverwaltungsgesellschaft oder der EU-OGAW-Verwaltungsgesellschaft zu veröffentlichen und gemäß § 164 Abs. 3 KAGB aktuell zu halten. In ihm müssen unter anderem folgende Angaben enthalten sein: „eine Beschreibung der Anlageziele des Investmentvermögens einschließlich der finanziellen Ziele und Beschreibungen der Anlagepolitik und -strategie, einschließlich etwaiger Konkretisierungen und Beschränkungen bezüglich dieser Anlagepolitik und -strategie.“ § 165 Abs. 2 Ziffer 2 KAGB.
46.
Für die verpflichtende Anfertigung der drei Dokumente für OAGWs siehe § 101 Abs. 1 KAGB, § 103 KAGB sowie § 164 Abs. 1 KAGB [62].
Die wesentlichen Anlegerinformationen bzw. das KIID müssen nur eine „kurze Beschreibung der Anlageziele und der Anlagepolitik“ beinhalten. § 166 Abs. 2 Ziffer 2 KAGB. Der Jahresbericht und der Halbjahresbericht müssen „alle wesentlichen Angaben enthalten, die es den Anlegern ermöglichen, sich ein Urteil über diese Tätigkeit und die Ergebnisse des Sondervermögens zu bilden“. § 101 Abs. 1 KAGB. Bei der Aufzählung der notwendigen Inhalte wird die Anlagestrategie oder -politik nicht explizit erwähnt. Für die detaillierten Inhalte siehe § 101 KAGB und § 103 KAGB [62].
47.
Grundsätzlich denkbar wäre auch eine Ausweitung der Begriffssuche gewesen, indem das hier beschriebene Vorgehen mit dem Begriff „Behavioral Finance“ ergänzt worden wäre mit bspw. den Begriffen „verhaltenswissenschaftlich“, „Verhaltensfehler“, „Stimmung“, „irrational“, „psychologisch“ etc. Die Suche wurde in diesem Buch auf den Begriff Behavioral Finance begrenzt, da dies den wissenschaftlichen Terminus darstellt und somit eine Umsetzung dieser wissenschaftlichen Theorie am ehesten signalisiert. Es wäre allerdings zu prüfen, ob eine Ausweitung des Suchbegriffs unter Umständen abweichende Strategievarianten ermitteln würde.
48.
Ein weiteres sinnvolles Kriterium als Indiz für die Tiefe der Behavioral Finance-Verwurzelung in der Anlagestrategie wäre die Häufigkeit der Erwähnung in den verschiedenen Quellen.
49.
Grundsätzlich können Fonds ihre Anlagestrategie und Stilrichtung ändern. In der folgenden Untersuchung wurde die jeweils zum Untersuchungszeitpunkt verfolgte Strategie analysiert. Dieses Vorgehen wird auch unterstützt durch die Beobachtungen von Jaunich, der in seiner Studie eine gewisse Konstanz in der Stilrichtung der Fonds eruiert. Siehe dazu Jaunich (2008): 161 [56].
50.
Diese grundsätzliche Aufteilung in drei Obergruppen stellt hier lediglich eine Strategieanlehnung dar. Im Anschluss an den folgenden Strategieumsetzungsüberblick soll in Abschn. 5.3 die Behavioral Finance-Strategie von den beiden traditionellen Anlagestrategien (fundamental und technisch) abgegrenzt werden.
51.
Die Begriffe Growth und Momentum werden von einigen Fondsgesellschaften synonym verwendet (Momentum i. e. S. = Growth). Innerhalb der folgenden Untersuchung werden die beiden Begriffe entsprechend abgegrenzt: Growth vermittelt wachstumsstarke Werte mit einer kennzahlenorientierten Titelselektion. Momentum repräsentiert eine Strategie, bei der Gewinner gekauft und Verlierer verkauft werden bzw. Titel ein technisches Momentum aufweisen (Indikator bspw. Preismomentum). Eine klare Abgrenzung ist sehr schwierig, da Growth-Werte i. d. R auch ein technisches Momentum aufweisen.
52.
Für die Quellenunterlegung der folgenden Beschreibung der Fondsstrategien gilt: Grundsätzlich stammen die Informationen aus den bereits oben angesprochenen Quellen der speziellen Fonds bzw. ihrer Fondsgesellschaften, sofern sie die entsprechenden Fonds betreffen (siehe dazu Abschn. 4.3.1). Abb. 4.3 zeigt zudem welche Quellenarten bei den einzelnen Fonds verwendet wurden und welche zusätzlichen Zeitschriftenquellen hinzugezogen wurden, die ebenfalls Informationen direkt die Fondsstrategie betreffend oder indirekt Fondsgesellschaften und ihre Strategien (im Falle eines Bezuges zu den Fonds) beinhalten. Darüber hinaus sind in den folgenden Ausführungen an einigen Stellen noch Quellen angegeben, die einer Ergänzung für die Verknüpfung zwischen Behavioral Finance-Effekten und ihrer Umsetzung in den Behavioral-Finance-Fonds dienen.
53.
Für die Erläuterungen zum Herdenverhalten siehe Abschn. 2.1.3.
Die Gewinnchancen dieser antizyklischen Strategie erkannte bereits Baron Rothschild zur Zeit der Napoleonischen Kriege: „Man muss kaufen, wenn die Kanonen donnern und verkaufen, wenn die Violinen spielen.“ Siehe dazu Braun (2007): 104 [12]. Das Herdenverhalten der anderen Marktteilnehmer soll ausgenutzt werden in dem Sinne: „when everyone thinks alike, everyone is likely to be wrong“. Siehe dazu Neill (1954): 1 [76].
54.
Die Begriffe Stimmung und Sentiment werden hier und im Rest des Buches synonym verwendet.
55.
Insbesondere für die antizyklische Contrarian-Strategie dienen auch Schlagzeilen und Titelbilder als Kontra-Indikatoren. Siehe dazu Davis (2005): 58–73 [20].
Eine detaillierte Ausführung der Stimmungsmessung inkl. einiger hier aufgeführter Indikatoren findet sich in der Strategiekategorie Abschn. 4.2.2.1 „C. Trenderkennung“, da hier sowohl die pro- als auch antizyklische Vorgehensweise gemeinsam angesprochen werden.
56.
Begründungen für diese Überbewertung liegen zum einen in einer starken Verfügbarkeit der negativen Werte und zum anderen in einer gewissen Repräsentativität für das Unternehmen. Für die Erläuterungen der beiden Effekte siehe Abschn. 2.1.1.
57.
Für die Erläuterungen zum Herdenverhalten siehe erneut Abschn. 2.1.3.
58.
Für eine detaillierte Beleuchtung der Stimmungsmessung siehe die Ausführungen der folgenden Strategiekategorie Abschn. 4.2.2.1 „C. Trenderkennung“.
59.
Teilweise werden auch fundamentale Entwicklungen und eine Finanzanalyse berücksichtigt. Diese sind allerdings der Identifizierung von übergeordneten Trends nachgelagert.
60.
Die Fonds von LGT verweisen bei dieser Strategie auf die Analogie des Schönheitswettbewerbes von Keynes, wodurch sie aufzeigen wollen, dass der innere Wert des Wertpapieres nicht von Relevanz ist, sondern vielmehr die Marktmeinung. Siehe dazu Abschn. 1.3.2. Für die Behavioral Finance Verwendung speziell im Investmentprozess bei LGT siehe Hergert/Gunter (2009): 243–247 [46].
61.
Eine genauere Begründung der Behavioral Finance für die zeitverzögerte Reaktion bei Gewinnüberraschungen wird in der Strategiegruppe Abschn. 4.2.2.2, B. formuliert.
62.
Grundsätzlich lässt sich die Entstehung einer Momentum-Phase auch mithilfe der Repräsentativitätsheuristik erklären, da nach einer gewissen Folge gleicher Marktbewegungen diese als repräsentativ angesehen wird. Siehe dazu zusätzlich Hens/Bachmann (2008): 71–74 [45].
63.
Für die Darlegung der Stimmung im Allgemeinen und der Emotionen siehe Abschn. 2.1.2.
64.
Vgl. Hübner (2003): 20 [49] und Mattern (2007) [68].
65.
Vgl. Braun (2007): 104 [12].
66.
Für die Erläuterungen des Stimmungszyklus siehe Abschn. 2.1.2.
67.
Vgl. Braun (2007): 105 f. [12]. Für weitere solche Indikatoren siehe Davis (1997): 178–191 [19] und Erhardt (1997): 228–245 [29]. Da Kleinanleger meist erst zum Ende eines Trends den Markt betreten, dient die Höhe des Odd-Lot-Indexes als Hinweis für Trendwenden.
Sentix – ein Kapitalmarktumfrageinstitut und Betreuer zweier Behavioral-Finance-Fonds innerhalb dieser Strategieklasse – erläutert weitere Messinstrumente für das Sentiment und seine Interpretation: Während kurzfristige Stimmungsextrema unmittelbare Indikatoren für Trendwechsel darstellen, besitzt das mittelfristige Stimmungsbild Prognosecharakter, da es die Marktbewertung der Anleger zeigt. Die Differenz der mittelfristigen Wertwahrnehmung und der kurzfristigen Marktstimmung stellt der Time-Differential-Index dar. Die Wahrscheinlichkeit, dass steigende oder fallende Kurse eine übertriebene Sorglosigkeit bedingt haben, misst der Overconfidence-Index. Für weitere Stimmungsanalyse- und massenpsychologische Instrumente siehe Davis (2005): 74–89 [20], Hübner/Hussy (2006b): 40 f. [52], Hübner/Hussy (2006c): 37 f. [53], Hübner/Hussy (2006d): 34 f. [54] sowie Sentix (2011) [104]. Für eine Darstellung der Sentimentmessung im Allgemeinen und der Sentix-Analyse im Speziellen siehe Schriek (2009): 131–136 [102].
68.
Auch hier werden fundamentale und charttechnische Faktoren mit berücksichtigt. Der Schwerpunkt soll allerdings auf der Auswertung von Stimmungsbeobachtungen liegen.
69.
Für die Erläuterungen der Value-Strategie siehe Abschn. 3.1 und Abschn. 4.1.1.3.
Oftmals werden die Strategien bei Small-Caps-Werten verfolgt, weil hier der Markt als weniger effizient angesehen wird.
70.
Neben den ausführlichen Darstellungen zur Erklärung von Behavioral Finance-Effekten an anderen Stellen dieses Buchessiehe zusätzlich Montier (2010): 487–506 [72].
71.
Siehe hierzu Dreman (1977): 147–156 [23]. Für Erläuterungen der Repräsentativitätsheuristik siehe Abschn. 2.1.1.
72.
Siehe hierzu Dreman (1977): 258 f. [23], Dreman (1995): 42–51 [24], Dreman (1998): 246 f. [25] sowie Dreman (2011): 247 f. [26]. Für eine Darlegung des Überoptimismus siehe Kiehling (2001) 141–143 [65]. Für die Erklärung, dass sogenannte Glamour- oder Favorite-Werte dennoch verstärkt nachgefragt werden, siehe Statman (1995): 17–19 [108] und Arnswald (2001): 45 [2].
73.
Für diese Herleitung von Dreman siehe auch Dreman (2011): 168–275 [26].
74.
Die bewusste Ausklammerung der Fundamentalanalyse wird von verschiedenen Fondsgesellschaften strittig diskutiert. Andere sehen insbesondere einen psychologisch getriebenen Vergleich zwischen Preis und Wert als notwendig an, da eine Entscheidung ansonsten nur auf Markt- und Stimmungsinformationen beruhen würde.
75.
Für eine ausführliche Darstellung der von Dreman verwendeten Indikatoren siehe Dreman (1977): 260–266 [23], Dreman (1998): 160–192 [25] sowie Dreman (2011): 249–267 und 279–302 [26]. Teilweise wird die Selektion von unterbewerteten Wertpapieren auch durch technische Analysemethoden untermauert, wie bspw. das Preismomentum.
76.
Bei der Entscheidungsfindung und Prüfung der Nachhaltigkeit des Umschwungs hilft hier auch eine fundamentale Untersuchung.
77.
Siehe hierzu Dreman (1998): 245–248 [25]. Eine genauere Begründung der Behavioral Finance für die zeitverzögerte Reaktion bei Gewinnüberraschungen wird in der Strategiegruppe 2b formuliert. Für eine zusätzliche Erläuterung der psychologischen Fehler (insb. Overconfidence) bei Gewinnprognosen und der Möglichkeiten zur Ausnutzung von Gewinnüberraschungen siehe Dreman (2011): 187–243 [26].
78.
Für Erklärungen des nicht vorhandenen kausalen Zusammenhangs siehe Abschn. 2.1.1.
79.
Für die verschiedenen Ansätze den Erfolg der Value-Strategie zu erklären, siehe Friesenegger/Riegler-Rittner (2009): 46–48 [32]. Für eine Darstellung der Gründe, warum es so schwer fällt, konträr zur Herde zu handeln, dies aber eine größere Erfolgschance bietet, siehe Dreman (2011): 266 f. [26] und Montier (2011): 161–169 [73].
80.
Für die Erläuterungen der Verfügbarkeitsheuristik siehe Abschn. 2.1.1. Für die Verbindung der Verfügbarkeitsheuristik mit dem Value Investing siehe Hens/Bachmann (2008): 69 [45].
81.
Für die Erläuterungen der Overconfidence siehe Abschn. 2.1.2.
82.
Für die Erläuterungen des Herdenverhaltens siehe Abschn. 2.1.3.
83.
Für die Erläuterungen des Ankereffektes siehe Abschn. 2.1.1. Für die Erläuterungen des Overconfidence siehe Abschn. 2.1.2.
84.
Für die modelltheoretische Erklärung der Auswirkungen einer Gewinnüberraschung siehe Abschn. 2.3. Für die Verknüpfung der verschiedenen psychologischen Aspekte, insb. der naiven Extrapolation der eigenen Prognosen, der Ankerbildung und ihren Erklärungen für die Unterreaktionen bei Gewinnprognosen siehe Shefrin (2000): 59 f. [104] und Kiehling (2001): 147–152 [65]. Für eine detailliertere Erläuterung der Auswirkungen von Analystenempfehlungen, -revisionen, Kurszielen und Gewinnprognosen und deren mögliche Ausnutzung siehe Feldman/Livnat/Zhang (2012): 120–132 [31].
85.
Für eine detaillierte Darstellung der verzerrten Reaktionen auf Gewinnbekanntgaben und speziell Gewinnüberraschungen durch die Behavioral Finance-Phänomene Selbstüberschätzung, Ankerbildung und Konservatismus inkl. dem Bezug zum von Fuller & Thaler betreuten Undiscovered Managers Behavioral Growth Fonds siehe Shefrin (2000): 106–119 [105].
86.
Auch hier sind sich die Fonds uneinig, ob der bewusste Verzicht auf die klassische Fundamentalanalyse von Vorteil ist.
87.
Daneben wird die Titelauswahl für wachstumsstarke Anlagen auf viele andere Kriterien gestützt.
88.
Die drei in dieser Kategorie subsumierten Behavioral-Finance-Fonds werden alle von JPMorgan verwaltet. Ihre genaue inhaltliche Growth-Ausgestaltung lehnt sich an den prozyklischen Strategieteil der JPM Behavioral-Finance-Fonds aus der Kategorie Abschn. 4.2.2.3 C an.
Für die Erläuterungen zum Herdenverhalten siehe Abschn. 2.1.3.
89.
Für die Erläuterungen der Value-Strategie siehe Abschn. 3.1 und Abschn. 4.1.1.3. Für die Erläuterungen der Stimmungsmessung siehe Strategiekategorie 1c.
90.
Die drei anderen Hauptkomponenten der Investmentphilosophien von Graham und Buffet: die Sicherheitsmarge, das Investieren in Unternehmen und der wirtschaftliche Burggraben fließen hier in die fundamentale Analyse von unterbewerteten Titeln ein.
91.
Für die Erläuterungen des Stimmungszyklus siehe Abschn. 2.1.2.
92.
Beim First Private Europa Aktien Fonds wird diese Strategie auch als „Growing-Value“-Strategie tituliert.
Für die Erläuterungen des Momentum-Ansatzes siehe Abschn. 3.1 und 4.1.1.3.
93.
Lakonishok weist darauf hin, dass diese Strategie grundsätzlich nicht neu ist, lediglich vereinzelte Aspekte hinzugekommen sind und der Prozess systematischer geworden ist.
94.
Dieses Unterscheidungsmerkmal formulieren die Fondsgesellschaft LSV Asset Management und auch JPM.
95.
Vgl. Becker (2016): 112–114 [8]. Die Value-Falle meint die Gefahr, zu lange in attraktiv bewerteten Titeln oder Märkten „sitzen“ zu bleiben, bevor sie sich positiv entwickeln. Siehe dazu Becker (2016): 112 [8].
96.
Diese Systematik trifft auch im Falle einer aktiven, Behavioral Finance-gestützten Steuerung des Investitionsgrades zu.
97.
Für die Erläuterungen der Repräsentativitätsheuristik siehe Abschn. 2.1.1. Für die Erläuterungen des fehlerhaften kausalen Zusammenhangs siehe Abschn. 2.1.1. Für eine Darlegung des Überoptimismus siehe Kiehling (2001): 141–143 [65].
98.
Für die Erläuterungen der Overconfidence siehe Abschn. 2.1.2. Für die Erläuterungen des Ankereffektes siehe Abschn. 2.1.1. Für die Verbindung des Ankereffektes zum Momentum siehe zusätzlich Hens/Bachmann (2008): 74–77 [45].
99.
Für die Erläuterungen der Stimmungsmessung siehe Strategiekategorie Abschn. 4.2.2.1 C.
100.
Eine strikte Trennung anhand der genauen Gewichtung der beiden Strategieelemente kann aufgrund fehlender Informationen nicht vorgenommen werden. Die hier aufgeführte Abgrenzung wurde auf Grundlage vorhandener Informationen und abgeleiteter Tendenzen durchgeführt.
101.
Bezeichnet werden die beiden Stilmerkmale mit „Bewertung und Dynamik“. Eine ganz klare Trennung, inwiefern die beiden Komponenten ineinander überfließend oder parallel verwendet werden, ist ebenfalls nicht möglich. Stellenweise lassen sich auch bei hier eingegliederten Fonds Anzeichen erkennen, dass in Titel investiert wird, bei denen alle Bewertungsfaktoren gemeinsam vorliegen (wachstumsstarke Aktien mit günstiger Bewertung und einem positiven Nachrichtenfluss) und somit kein „entweder oder“.
102.
Für die Erläuterungen der Value-Strategie siehe Abschn. 3.1 und 4.1.1.3. Für die Erläuterungen des Momentum-Ansatzes siehe Abschn. 3.1 und 4.1.1.3.
103.
Für die Erläuterungen der Overconfidence siehe Abschn. 2.1.2. Für die Erläuterungen der Loss Aversion siehe Abschn. 2.1.2.
104.
Für die Erläuterungen der Regret Aversion siehe Abschn. 2.1.2. Für die Erläuterungen der kognitiven Dissonanz und der damit einhergehenden Konsequenzen siehe Abschn. 2.1.2. Für die Erläuterungen des Dispositioneffektes siehe Abschn. 2.1.1.
105.
Anzumerken sei hier, dass diese Argumentation vor dem Hintergrund zweifelhaft erscheint, dass der Verkauf von Gewinnern einem positiven Momentum entgegenwirkt und lediglich ein negatives Momentum fördert, indem es die Anpassung verzögert.
106.
Für die Erläuterungen des Ankereffektes siehe Abschn. 2.1.1.
107.
Vgl. Zschäpitz (2013) [118] und Vollkommer (2014) [111].
108.
Diese Vorgehensweise zeigen bspw. der H&A Sharewise Community Fonds sowie der Investor Fonds auf. Ersterer schwankt allerdings auch stärker als der Gesamtmarkt und weist eine Performancegebühr in Höhe von 15 % auf. Siehe dazu ebd.
109.
Dieses Verfahren benutzt der „Intelligent Recommendations Global Growth Fonds“. Siehe dazu ebd.
110.
Das stünde im Einklang mit der in Abschn. 4.3.2 hergeleiteten Definition von Behavioral-Finance-Fonds. Zu nennen ist hier auch die Social-Trading-Plattform wikifolio.com, bei der jeder seine Anlagestrategie anbieten kann und die besten Strategien verstärkt nachgefragt werden, sodass die Weisheit der Vielen genutzt werden soll. Siehe ausführlicher zu diesem Konzept Kern (2016): 137–139 [64].
111.
Zu diesen zählen bspw. ein Hedgefonds von MarketPsych aus dem Jahr 2008 sowie ein Hedgefonds von Derwent Capital Markets mit Auflage 2011 und Schließung 2012.
112.
Vgl. Schmidt (2013) [99] und Krauß/Nann (2013): 349 [66]. Skeptische Beurteilungen führen für diese Strategie die Schwierigkeit an, differenzieren zu können, welche Informationen wirklich neu sind und welche lediglich auf Aussagen oder Deutungen anderer Medien verweisen. Siehe dazu Schmidt (2013) [99].
113.
Vgl. Bollen/Mao/Zeng (2011): 1–8 [11], Schmidt (2013) [99], Sprenger et al. (2014): 926–957 [107] sowie Rao/Srivastava (2014): 227–247 [90].
114.
Vgl. Pöppe/Schiereck/Zielinski (2014): 618 f. [88]
115.
Auch das stünde im Einklang mit der in Abschn. 4.3.2 hergeleiteten Definition von Behavioral-Finance-Fonds.
Bezieht sich demgegenüber die Textanalyse auf die reine Auswertung von Unternehmensdaten, müsste diese Fondsstrategie der fundamentalen Anlagestrategie zugewiesen werden, da hierbei entsprechend das Unternehmen den Mittelpunkt der Analyse kennzeichnet.
116.
Auch die beiden Strategien aus dem vorherigen Abschnitt lassen sich in diese Matrix eingliedern. Beide versuchen die Stimmung zu messen und dabei eine Momentum-Phase zu prognostizieren und daran zu partizipieren.
117.
Siehe dazu Abschn. 2.1.
118.
Für eine detaillierte Darstellung des Einflusses von Emotionen auf die Entscheidungen privater Anleger siehe Mazanek (2006) [70] und Mattern (2008b) [69].
119.
Für eine ausführliche Darstellung des Kontrasteffekts siehe Abschn. 2.1.
120.
Für die Erklärungen der beiden Phänomene Abschn. 2.1.
121.
Diese Form der Behavioral Finance-Integration in den Anlageprozess verfolgen auch Fonds, die nicht die Behavioral Finance-Theorie explizit in den Anlageprozess aufnehmen und somit nicht Teil des Untersuchungssamples sind.
122.
Dies stellt unter anderem den Grund dafür dar, dass in Abschn. 2.1 auch Behavioral Finance-Effekte thematisiert werden, auf die nicht von Behavioral-Finance-Fonds explizit zurückgegriffen wird.
123.
Gleiches gilt sicherlich auch für traditionelle Value-Fonds.
124.
Siehe für eine Abgrenzung zwischen qualitativer und quantitativer Analyse in der Fußnote 469.
125.
Vgl. Fuller (1995): 34 [33].
126.
Bei JPMorgan stellt Behavioral Finance einen von drei Investmentansätzen neben Research Driven Process und Manager Driven Process dar. Daneben bieten auch Degroof, Dreman Value Management, LSV Asset Management, Nicholas-Applegate Capital Management, Quantitative Management Associates, LGT und Robeco einen auf Behavioral Finance fokussierten Investmentansatz an.
127.
Eine klassische Erklärung der Mean Reversion wäre z. B.: ein erhöhtes Angebot durch stärkere Konkurrenz drückt den Ertrag, dann wird in die Produktionskapazität investiert und die Nachfrage erhöht sich etc.
128.
Für die Prospect Theory siehe Abschn. 2.1.1 und für die Loss Aversion siehe Abschn. 2.1.2.
129.
Vgl. Wright/Banerjee/Boney (2008) [116] und Holtfort/Loock (2014) [48]. Die genauen Aussagen der beiden Studien werden in Abschn. 5.1 thematisiert.
130.
Das entspricht der im folgenden Abschnitt vorgenommenen Abgrenzung der Finanzanalysen. Die Sentimentanalyse ist hier ein typisches Behavioral Finance-Instrument, da der Fokus auf dem Menschen und nicht auf Kursen liegt.
131.
Kausalitäten lassen sich besser einprägen, sodass die Begründungen der Behavioral-Finance-Fonds sehr gut aufgenommen werden.
132.
Für eine allgemeine Untersuchung der Werbebeeinflussung auf die Risiko-Rendite-Wahrnehmung mithilfe der Behavioral Finance siehe Jordan (2003) [59] und Jordan (2004) [60].
133.
Die wissenschaftliche grundsätzliche Rechtfertigung dieses Vorgehens beschreiben bereits der erste Teil dieses Buches, indem er die Möglichkeit von Marktineffizienzen aufzeigt, welche theoretisch ausnutzbar wären. Für eine Untermauerung, dass irrationales Verhalten die Kurse beeinflusst, siehe zudem Schmeling (2007) [98].
134.
Vgl. Walker (2006): 45 f. [112] und Chekhlov (2010): 47 [17]. Für die enge Verknüpfung zwischen Behavioral Finance und der quantitativen Umsetzung siehe Heidorn/Siragusano (2004) [42], Reinhart/Brennan (2007): 1 f. [91], Hens (2009): 115 [44], o. V. (2009c): 36 [80] sowie Caginalp/DeSantis (2011): 1030 [15].
Weber untersucht die Verwendung von Heuristiken bei der Anlageentscheidung und stellt fest, dass oftmals vereinfachte Handelsregeln bessere Ergebnisse liefern als komplexe Entscheidungsmodelle. Dieses Ergebnis stützt somit die Benutzung von Heuristiken, sodass quantitative Modelle, welche oftmals ein heuristisches Vorgehen umsetzen, in Behavioral-Finance-Fonds durchaus sinnvoll erscheinen. Siehe zur Untersuchung Weber (2011) [114].
135.
Fuller bzw. Santoni/Kelshiker unterscheiden die Methodemöglichkeiten Überrenditen zu erzielen hiervon abweichend. Fuller gibt 1995 lediglich zwei grundsätzlich verschiedene Optionen an: zum einen die Suche nach einzigartigen Informationen und zum anderen die Ausnutzung von Verhaltensanomalien. Siehe dazu Fuller (1995): 31 [33]. Santoni/Kelshiker vertiefen die möglichen Quellen für Outperformance, indem sie drei Herkunftsansätze dokumentieren: die Ausnutzung überlegener Informationen, Ausnutzung überlegener quantitativer Modelle zur Informationsverarbeitung, Ausnutzung von irrationalem Anlegerverhalten. Diese Sichtweise vertritt Fuller 2000 auch. Siehe dazu Fuller (2000): 291–293 [34] und Santoni/Kelshiker (2010): 57 [96].
Diese Aufteilung erscheint jedoch zu wenig trennscharf, da der letzte Punkt nicht gleichrangig zu den anderen beiden erscheint. Erkanntes Fehlverhalten kann zum einen eine besondere Information darstellen und wird zum anderen durch bestimmte Modelle ausgenutzt.
136.
Einige Behavioral-Finance-Fonds grenzen ihre Finanzanalyse explizit von den traditionellen ab. Siehe hierzu bspw. Hübner/Hussy (2006a): 17–19 [51], Hübner/Hussy (2006c): 37 [53] sowie Hübner/Hussy (2006d): 34 [54].
137.
Für die Belegung, dass sowohl die fundamentale als auch technische Analyse neben qualitativen auch quantitative Finanzanalysemethoden in Form von elektronischer Unterstützung (bspw. Inhaltsanalysen von Texten oder Einsatz von künstlicher Intelligenz) verwenden siehe Schmidt (2001): 926 [100].
Die beiden Begriffe sollen im Rahmen der hier vorgenommenen Strategieeinordnung wie folgt verstanden werden: Quantitativ meint hierbei eine Titelselektion, die rein mechanisch, durch computergestützte Modelle und emotionslos funktioniert. Die Entscheidung wird somit durch das entwickelte Programm autark und ohne Einfluss des Menschen getroffen. Qualitativ beinhaltet hier die Benutzung von qualitativen Instrumentarien, wie bspw. Erfahrungen und Expertise. Die Entscheidung beruht dabei auf dem Entschluss einer Einzelperson oder eines Teams. In Anlehnung an Paulus/Sauer (2001): 1684 f. [84], Oprée (2003): 1 [77], o. V. (2009c): 30 [80].
In der Literatur wird häufig die „quantitative Anlagestrategie“ als eine eigenständige Strategie angesehen. Siehe dazu und für eine Anlehnung der beiden Definitionen Steiner/Tebroke (1995): 315–322 [110] und Paulus/Sauer (2001): 1684 f. [84]. Hiervon wird im Rahmen dieses Buches Abstand genommen, da die oben ausgeführten Überlegungen darstellen, dass diese beiden Umsetzungsmethoden Teilkomponenten der bestehenden Anlagestrategien kennzeichnen und eine quantitative Strategie einen Anlagestil darstellt. Dieses Vorgehen stützen auch Sauer (2002): 163 [97], Hens (2009): 115 sowie o. V. (2009c): 30, 36 [80] sowie die Fußnoten.
Für einen Erfolgsvergleich der beiden Methoden siehe Montier (2010): 427–445 [72].
Eine Spezialisierung des quantitativen Anlagestils stellt die Benutzung von „künstlicher Intelligenz“ dar, die abgrenzend zur reinen quantitativen Methode Systeme entwickelt, die nach Mustern suchen und dabei auch lernfähig sind. Siehe dazu Williams (2001) [115].
138.
Vgl. Murphy (1999): 24. Demzufolge untersucht die technische Analyse nicht das „Warum“, sondern nur das „Wie“.
139.
Hiermit ist die klassische Unternehmensbewertung anhand von Bilanzen und Prognosen gemeint, bei denen der Blick auf dem Unternehmen liegt.
140.
Das entspricht der in Abschn. 4.2 aufgezeigten Tendenz, dass Behavioral-Finance-Fonds verstärkt das Mittel der Stimmungsanalyse verwenden. Eine Call/Put-Ratio wäre eher der technischen Analyse zuzuordnen, da diese sich auf Kurse und Marktdaten bezieht.
Für weitere Ansätze über die Beziehung zwischen Behavioral Finance und technischer Analyse siehe Clemens (2009): 195 [18], Hübner (2009): 205 [50], Longeval/van Nieuwerburgh (2009): 218 [67], McLean (2009): 229 [71], Hergert/Gunter (2009): 240 [46].
141.
Entsprechend werden insbesondere die traditionellen Analyseansätze oftmals eher als komplementär denn als konkurrierend angesehen. Siehe dazu Steiner/Tebroke (1995): 309 [110] und Sauer (2002): 163 [97]. Hens zeigt bspw. die Idee auf, die fundamentale Analyse mit der verhaltenswissenschaftlichen zu kombinieren in einer Vier-Felder-Matrix mit einer Diagonalen (mit neg. Steigung). Werte, die durch eine jeweils hohe fundamentale (x-Achse) und verhaltensorientierte (y-Achse) Bewertung geprägt sind (und rechts der Diagonale liegen), weisen entsprechend ein Kaufsignal auf. Siehe dazu Hens (2003) [43].
142.
Vgl. Barberis/Thaler (2003): 1055 [6].
143.
Vgl. Jensen (1978) [57]: 96, Roll (1992): 30 f. [94] sowie Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 75 [14].
144.
Vgl. Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 75 [14].
145.
Siehe dazu Abschn. 1.3.1.
146.
Vgl. Braun (2007): 113. [12]. So kritisiert Ross: „Psychology produces too many answers and no theory“. Siehe dazu Ross (2002): 135 [95].
147.
Vgl. Ross (2002): 132 [95].

Literatur

Allianz Global Investors (2009): Value oder Growth – mehr als eine Stilfrage. In: Portfolio Praxis Akademie, Mai 2009.
Google Scholar
Arnswald, Torsten (2001): Investment Behaviour of German Equity Fund Managers. Economic Research Centre of the Deutsche Bundesbank, Discussion Paper No. 08/01.
Google Scholar
Aschoff, Heiko (2006): Die Investmentstrategien der Profis. München: FinanzBuch Verlag.
Google Scholar
Assmann, Heinz-Dieter; Schütze, Rolf A. (2015): Handbuch des Kapitalanlagerechts, 4. neubearb. Aufl. München: C.H. Beck.
Google Scholar
BaFin-Richtlinie (2013): Richtlinie zur Festlegung von Fondskategorien gemäß § 4 Absatz 2 KAGB und weitere Transparenzanforderungen an bestimmte Fondskategorien in der Fassung der Bekanntmachung vom 22. Juli 2014.
Google Scholar
Barberis, Nicholas; Thaler, Richard (2003): A Survey of Behavioral Finance. In: Constantinides, George M.; Harris, Milton; Stulz, René M. (Hrsg.): Handbook of the Economics of Finance. Amsterdam: Elsevier: 1053–1121.
Google Scholar
Becker, Hans P.; Peppmeier, Arno (2011): Bankbetriebslehre, 8. akt. Aufl. Herne: NWB Verlag.
Google Scholar
Becker, Kurt (2016): Überlegene Kombination. In: Institutional Money 4/2016: 112–116.
Google Scholar
Behrenwaldt, Udo (2001): Aktienfonds. In: Gerke, Wolfgang; Steiner, Manfred (Hrsg.): Handwörterbuch des Bank- und Finanzwesens, 3. völlig überarb. und erw. Aufl. Stuttgart: Schäffer-Poeschel Verlag: 61–71.
Google Scholar
Bernstein, William J. (2006): Die intelligente Asset Allocation. München: FinanceBuch Verlag.
Google Scholar
Bollen, Johan; Mao, Huina; Zeng, Xiao-Jun (2011): Twitter Mood Predicts the Stock Market. In: Journal of Computational Science Vol. 2, 1/2011: 1–8.
Google Scholar
Braun, Johannes (2007): Aktienanalyse – Fundamentalanalyse, Technische Analyse und Behavioral Finance. Saarbrücken: Verlag Dr. Müller.
Google Scholar
Browne, Christopher H. (2007): Die Value Zauberformel. Kulmbach: Börsenmedien AG.
Google Scholar
Bruns, Christoph; Meyer-Bullerdiek, Frieder (2008): Professionelles Portfoliomanagement – Aufbau, Umsetzung und Erfolgskontrolle strukturierter Anlagestrategien, 4. überarb. und erw. Aufl. Stuttgart: Schäffer-Poeschel Verlag.
Google Scholar
Caginalp, Gunduz; DeSantis, Mark (2011): A Paradigm for Quantitative Behavioral Financ. In: American Behavioral Scientist Vol. 55, 8/2011: 1014–1034.
Google Scholar
Cesar, Gerald (2000): Börse für Fortgeschrittene. Stuttgart: Schäffer-Poeschel Verlag.
Google Scholar
Chekhlov, Alexei (2010): Over- and Under-Reaction in Liquid Markets. In: The Hedgefund Journal, 1/2010: 46–47.
Google Scholar
Clemens, Michael (2009): Interview Michael Clemens Senior Portfolio Manager Bankinvest. In: The Technical Analyst Magazine (Hrsg.): Technical Analysis & Behavioural Finance in Fund Management – Discussions with Investment Managers and Analysts. Guildford: Global Markets Media: 193–202.
Google Scholar
Davis, Ned (1997): Timing is Everything – Sentimentindikatoren an der Wall Street. In: Jünemann, Bernhard; Schellenberg, Dirk (Hrsg.): Psychologie für Börsenprofis – Die Macht der Gefühle bei der Geldanlage. Stuttgart: Schäffer-Poeschel Verlag: 175–191.
Google Scholar
Davis, Ned (2005): Antizyklische Investment-Strategien. München: FinanzBuch Verlag.
Google Scholar
Dembowski, Anke (2012): Profi-Handbuch Investmentfonds, 5. akt. Aufl. Regensburg: Walhalla Fachverlag.
Google Scholar
Devesa, Michael; Durben, Petra; Engel, Günter (2014): Betriebswirtschaftslehre der Kreditinstitute, 2. Aufl. Haan-Gruiten: Verlag Europa-Lehrmittel.
Google Scholar
Dreman, David N. (1977): Psychology and the Stock Market. New York: Amacom.
Google Scholar
Dreman, David N. (1995): Exploiting Behavioral Finance: Portfolio Strategy and Construction. In: Wood, Arnold S. (Hrsg.): Behavioral Finance and Decision Theory in Investment Management. Charlottesville: Association for Investment Management and Research: 42–51.
Google Scholar
Dreman, David N. (1998): Contrarian Investment Stategies: The Next Generation. New York: Simon & Schuster.
Google Scholar
Dreman, David N. (2011): Contrarian Investment Stategies: The Psychological Edge. New York et al.: Free Press Simon & Schuster.
Google Scholar
Drobetz, Wolfgang (2003): VL Asset Management – Style Investing. URL: https://wwz.unibas.ch/fileadmin/wwz/redaktion/cofi/A._Lehre/A._HS08/F._General_Lecture_Notes/02-01.pdf, Abruf am 29.08.2014.
Eling, Martin (2006): Hedgefonds-Strategien – Systematisierung und Überblick. Working Papers on Risk Management and Insurance No. 13, Mai 2006.
Google Scholar
Erhardt, Jens (1997): Wenn die Fieberkurve steigt – Prognosen mit Hilfe von Indikatorenmodellen. In: Jünemann, Bernhard; Schellenberg, Dirk (Hrsg.): Psychologie für Börsenprofis – Die Macht der Gefühle bei der Geldanlage. Stuttgart: Schäffer-Poeschel Verlag: 219–247.
Google Scholar
Ernst & Young (2014): Die Investmentbranche in Deutschland. Publikation vom 16. Mai 2014.
Google Scholar
Feldman, Ronen; Livnat, Joshua; Zhang, Yuan (2012): Analysts’ Earnings Forecast, Recommendation, and Target Price Revisions. In: The Journal of Portfolio Management Vol. 38, 3/2012: 120–132.
Google Scholar
Friesenegger, Alexander; Riegler-Rittner, Sebastian (2009): Performance quantitativer Value-Strategien am deutschen Aktienmarkt. Bremen: Europäischer Hochschulverlag.
Google Scholar
Fuller, Russell J. (1995): Behavioral Finance and Alphas. In: Wood, Arnold S. (Hrsg.): Behavioral Finance and Decision Theory in Investment Management. Charlottesville: Association for Investment Management and Research: 31–35.
Google Scholar
Fuller, Russell J. (2000): Behavioral Finance and the Sources of Alpha. In: Journal of Pension Plan Investing Vol. 2, 3/2000: 291–293.
Google Scholar
Furuzonfari, Zekhni; Huang, Yuren; Wang, Ningxin (2011): Do Behavioral Funds Perform Better than the Market? The University of Hong Kong, Working Paper, 22.04.2011.
Google Scholar
Gabler Wirtschaftslexikon (2015): Stichwort: Strategie, online im Internet. URL: http://wirtschaftslexikon.gabler.de/Archiv/3172/strategie-v11.html, Abruf am 26.02.2015.
Goodfellow, Christiane; Schiereck, Dirk; Wippler, Steffen (2013): Are Behavioural Finance Equity Funds a Superior Investment? A Note on Fund Performance and Market Efficiency. In: Journal of Asset Management Vol. 14, 2/2013: 111–119.
Google Scholar
Götz, Ulrike (2014): Geldanlage und Investmentvermögen, 2. Aufl. Karlsruhe: Verlag Versicherungswirtschaft.
Google Scholar
Graham, Benjamin (2011): Intelligent Investieren, 5. Aufl. München: FinanzBuch Verlag.
Google Scholar
Günther, Stefan; Moriabadi, Cyrus; Schulte, Jörn; Garz, Hendrik (2012): Portfolio-Management – Theorie und Anwendung, 5. überarb. Aufl. Frankfurt am Main: Frankfurt School Verlag.
Google Scholar
Hanak, Michael; Jost, Christian (2002): Investmentfonds. Wien: C & D.
Google Scholar
Heidorn, Thomas; Siragusano, Tindaro (2004): Die Anwendbarkeit der Behavioral Finance im Devisenmarkt. Hochschule für Bankwirtschaft, Working Paper Serie Nr. 52 März 2004.
Google Scholar
Hens, Thorsten (2003): Behavioral and Evolutionary Finance – Neue Wege zu Anlagestrategien von Pensionskassen. Vortrag am 17.09.2003 Zürich. URL: http://www.evolutionaryfinance.ch/behaviouralfinance/presentations/030917%20ZuerichFinNeu.pdf, Abruf am 04.12.2015.
Hens, Thorsten (2009): Ende des Homo Oeconomicus? In: Institutional Money 1/2009: 114–117.
Google Scholar
Hens, Thorsten; Bachmann, Kremena (2008): Behavioural Finance for Private Banking. Chichester: John Wiley & Sons, Inc.
Google Scholar
Hergert, Volker; Gunter, Oliver (2009): Interview Volker Hergert Senior Equity Strategist LGT Capital Management & Oliver Gunter Senior Equity Strategist LGT Capital Management. In: The Technical Analyst Magazine (Hrsg.): Technical Analysis & Behavioural Finance in Fund Management – Discussions with Investment Managers and Analysts. Guildford: Global Markets Media: 237–250.
Google Scholar
Hielscher, Udo (2001): Technische Aktienanalyse. In: Gerke, Wolfgang; Steiner, Manfred (Hrsg.): Handwörterbuch des Bank- und Finanzwesens, 3. völlig überarb. und erw. Aufl. Stuttgart: Schäffer-Poeschel Verlag: 46–60.
Google Scholar
Holtfort, Thomas; Loock, Marit (2014): Der Behavioral-Finance-Ansatz im Portfoliomanagement – Eine empirische Untersuchung internationaler Investmentfonds. In: Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen 8/2014: 404–409.
Google Scholar
Hübner, Manfred (2003): Sentimantanalyse mit dem sentix. In: Smart Investor 6/2003: 20–21.
Google Scholar
Hübner, Manfred (2009): Interview Manfred Hübner Head of Behavioural Finance Deka Investment. In: The Technical Analyst Magazine (Hrsg.): Technical Analysis & Behavioural Finance in Fund Management – Discussions with Investment Managers and Analysts. Guildford: Global Markets Media: 203–213.
Google Scholar
Hübner, Manfred; Hussy, Patrick (2006a): Behavioral Finance – Sentix als Bindeglied zwischen Theorie und Praxis. In: Smart Investor 9/2006: 14–19.
Google Scholar
Hübner, Manfred; Hussy, Patrick (2006b): Behavioral Finance – Unterschiede zwischen Privatanlegern und institutionellen Investoren. In: Smart Investor 10/2006: 40–41.
Google Scholar
Hübner, Manfred; Hussy, Patrick (2006c): Behavioral Finance – Sentiment und Positionierung. In: Smart Investor 11/2006: 36–38.
Google Scholar
Hübner, Manfred; Hussy, Patrick (2006d): Behavioral Finance – Marktstrukturen – Sektortrends erkennen und nutzen. In: Smart Investor 12/2006: 34–35.
Google Scholar
Jacob, Michael (2012): Asset Management – Anlageinstrumente, Marktteilnehmer und Prozesse. Wiesbaden: Springer Gabler Verlag.
Google Scholar
Jaunich, Oliver (2008): Anlagestrategie Behavioral Finance – Die Bedeutung verhaltensorientierter Anlagestrategien in der amerikanischen und deutschen Fondsindustrie. Promotionsschrift an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule Aachen, Juni 2008.
Google Scholar
Jensen, Michael C. (1978): Some Anomalous Evidence Regarding Market Efficieny. In: Journal of Financial Economics Vol. 6, 2–3/1978: 95–101.
Google Scholar
Jordan, Bradford; Miller, Thomas W., Dolvin, Steven D. (2012): Fundamentals of Investments – Valuation and Management, 6^th ed. New York: McGraw-HillBasic Books.
Google Scholar
Jordan, Jennifer (2003): Repräsentativitätsheuristik und Werbewirkung: Die Bedeutung der Werbung für Investmentfonds. In: Marketing – Zeitschrift für Forschung und Praxis 4/2003: 273–288.
Google Scholar
Jordan, Jennifer (2004): Behavioral Finance und Werbung für Investmentfonds – Beeinflussung der Risiko-Rendite-Wahrnehmung privater Anleger. Wiesbaden: Deutscher Universitäts-Verlag.
Google Scholar
Jünemann, Bernhard; Imbacher, Heinz (2007): Money Management – Die Formel für ihren Börsenerfolg, 2. unveränderte Aufl. München: FinanzBuch Verlag.
Google Scholar
KAGB (2014): Kapitalanlagegesetzbuch vom 4. Juli 2013 (BGBI. I S. 1981) mit allen späteren Änderungen in der Fassung vom 10. Dezember 2014. In: BGBI. I S. 2085.
Google Scholar
Kaiser, Helmut; Vöcking, Thomas (2002): Strategische Anlageberatung – Assetklassen und Portfoliomanagement, Aufl. Wiesbaden: Gabler Verlag.
Google Scholar
Kern,Andreas (2016): Sternstunden für Stockpicker. In: Capital 9/2016: 137–139.
Google Scholar
Kiehling, Hartmut (2001): Börsenpsychologie und Behavioral Finance – Wahrnehmung und Verhalten am Aktienmarkt. München: Verlag Franz Vahlen.
Google Scholar
Krauß, Jonas; Nann, Stefan (2013): Einfluss der Social-Media-Analyse auf den Aktienmarkt. In: Everling, Oliver; Lempka, Robert (Hrsg.): Finanzdienstleister der nächsten Generation: Die neue digitale Macht der Kunden. Frankfurt am Main: Frankfurt School Verlag: 345–362.
Google Scholar
Longeval, Jan; van Nieuwerburgh (2009): Interview Jan Longeval and Carl van Nieuwerburgh Institutional Asset Management Bank Degroof. In: The Technical Analyst Magazine (Hrsg.): Technical Analysis & Behavioural Finance in Fund Management – Discussions with Investment Managers and Analysts. Guildford: Global Markets Media: 214–227.
Google Scholar
Mattern, Conrad (2007): Story-getriebene Finanzmärkte – Die Analyse von Marktbewegungen mit Hilfe von Themenindizes. In: Smart Investor 8/2007: 24–26.
Google Scholar
Mattern, Conrad (2008b): Mit Emotionen erfolgreich. In: Cash Special Investmentfonds/2008: 74–75.
Google Scholar
Mazanek, Lena (2006): Der Einfluss von Emotionen auf das individuelle Entscheidungsverhalten privater Anleger. Promotionsschrift an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, April 2006.
Google Scholar
McLean, Colin (2009): Interview Colin McLean Managing Director SVM Asset Management. In: The Technical Analyst Magazine (Hrsg.): Technical Analysis & Behavioural Finance in Fund Management – Discussions with Investment Managers and Analysts. Guildford: Global Markets Media: 228–235.
Google Scholar
Montier, James (2010): Die Psychologie der Börse – Der Praxisleitfaden für Behavioral Finance. München: FinanceBuch Verlag.
Google Scholar
Montier, James (2011): Der Schlüssel zu Ihrem Anlage-Erfolg – Bessere Entscheidungen mit Behavioral Investing. Kulmbach: Börsenmedien.
Google Scholar
Murphy, John J. (1999): Technische Analyse der Finanzmärkte. München: FinanzBuch Verlag.
Google Scholar
Naggl, Walter (2000): Risikoreduzierung und Performancesteigerung mit Trendfolgesystemen. In: Hehn, Elisabeth (Hrsg.): Innovative Kapitalanlagekonzepte. Wiesbaden: Gabler Verlag: 261–271.
Google Scholar
Neill, Humphrey B. (1954): The Art of Contrary Thinking: It Pays to Be Contrary. Caldwell: Caxton Printers.
Google Scholar
Oprée, Steffen (2009): Fondsgebundene Vermögensverwaltung hat viele Gesichter. In: Handelsblatt vom 25.10.2003. URL: http://www.handelsblatt.com/finanzen/anlagestrategie/trends/erfolg-mit-qualitativen-auswahlverfahren-fondsgebundene-vermoegensverwaltung-hat-viele-gesichter/2281568.html, Abruf am 16.03.2014.
o. V. (2002b): Misch-Fonds mit technischer Anlagestrategie. In: Die Welt vom 08.09.2002. URL: http://www.welt.de/print-wams/article606815/Misch-Fonds-mit-technischer-Anlagestrategie.html, Abruf am 09.03.2015.
o. V. (2009b): Der Growth-Ansatz. In: Frankfurter Allgemeine Zeitung vom 28.09.2009. URL: http://www.faz.net/aktuell/finanzen/basiswissen/anlagestrategien-der-growth-ansatz-115384.html, Abruf am 04.03.2015.
o. V. (2009c): Roundtable Quant Management. In: dpn-online April/2009. URL: http://www.dpn-online.com/dpn/Roundtables/Quant-Management, Abruf am 16.03.2015.
o. V. (2015b): Tradingstrategie. URL: http://www.wertpapierdepot.net/anlagestrategie/tradingstrategien/, Abruf am 27.02.2015.
O’Shaughnessy, James P. (2007): Die besten Anlagestrategien aller Zeiten. Rosenheim: TM Börsenverlag AG.
Google Scholar
Obst, Georg; Hintner, Otto (2000): Geld-, Bank- und Börsenwesen – Handbuch des Finanzsystems. 40. völlig überarb. Aufl. Stuttgart: Schäffer-Poeschel Verlag.
Google Scholar
Paulus, Helmut; Sauer, Andreas (2001): Portfolio-Management-Stile. In: Gerke, Wolfgang; Steiner, Manfred (Hrsg.): Handwörterbuch des Bank- und Finanzwesens, 3. völlig überarb. und erw. Aufl. Stuttgart: Schäffer-Poeschel Verlag: 1683–1694.
Google Scholar
Perridon, Louis; Steiner, Manfred; Rathgeber, Andreas (2009): Finanzwirtschaft der Unternehmung, 15. überarb. und erw. Aufl. München: Verlag Franz Vahlen.
Google Scholar
Philippas, Nikolaos (2012): Did Behavioral Mutual Funds Exploit Market Inefficiencies During The Crisis? University of Piraeus, Working Paper, October 2012.
Google Scholar
Poddig, Thorsten; Brinkmann, Ulf; Seiler, Katharina (2009): Portfoliomanagement – Konzepte und Strategien, 2. überarb. Aufl. Bad Soden: Uhlenbruch Verlag.
Google Scholar
Pöppe, Thomas; Schiereck, Dirk; Zielinski, Frank (2014): Das Google-Suchvolumen als Liquiditätsindikator des Aktienhandels: Evidenz aus dem weltweiten Agrarsektor. In: Credit and Capital Markets 4/2014: 611–640.
Google Scholar
Postert, Andreas (2007): Der Anlagestil deutscher Aktienfonds – Eine portfoliobasierte Analyse mittels style-identifizierender Fundamentalfaktoren. Wiesbaden: Deutscher Universitäts-Verlag.
Google Scholar
Rao, Tushar; Srivastava, Seket (2014): Twitter Sentiment Analysis: How to Hedge Your Bets in the Stock Markets. In: Can, Fazli; Özyer, Tansel; Polat, Faruk (Hrsg.): State of the Art Application of Social Network Analysis. Heidelberg/New York/Dordrecht/London: Springer Verlag: 227–247.
Google Scholar
Reinhart, Walter J.; Brennan Michael (2007): Behavioral Portfolios Performance Measurement. In: Financial Decisions Vol. 19, 5/2007: 1–15.
Google Scholar
RL 2004/39/EG (2014): Richtlinie 2004/39/EG des Europäischen Parlaments und des Rates vom 21. April 2004 über Märkte für Finanzinstrumente in der Fassung der Bekanntmachung vom 15. Mai 2014. In: ABI. Nr. L 173 S. 349.
Google Scholar
RL 2009/65/EG (2014): Richtlinie 2009/65/EG des Europäischen Parlaments und des Rates vom 13. Juli 2009 zur Koordinierung der Rechts- und Verwaltungsvorschriften betreffend bestimmter Organismen für gemeinsame Anlagen in Wertpapieren (OGAW) in der Fassung der Bekanntmachung vom 23. Juli 2014. In: ABI. Nr. L 257 S. 186.
Google Scholar
Roll, Richard (1992): Volatility in U.S. and Japanese Stock Markets. In: Journal of Applied Corporate Finance Vol. 5, 1/1992: 29–33.
Google Scholar
Ross, Stephen A. (2002): Neoclassical Finance, Alternative Finance and the Closed End Fund Puzzle. In: European Financial Management Vol. 8, 2/2002: 129–137.
Google Scholar
Santoni, Alessandro; Kelshiker, Arun R. (2010): Behavioral Finance: An Analysis of the Performance of Behavioral Finance Funds. In: The Journal of Index Investing Vol. 1, 2/2010: 56–72.
Google Scholar
Sauer, Andreas (2002): Strukturiertes Portfoliomanagement: Mit quantitativen Methoden auf der Suche nach dem Alpha. In: Kleeberg, Jochen M.; Rehkugler, Heinz (Hrsg.): Handbuch Portfoliomanagement, 2. vollk. neu konzipierte Aufl. Bad Soden: Uhlenbruch Verlag: 162–179.
Google Scholar
Schmeling, Maik (2007): An Empirical Analysis of Behavioral-Finance-Theories in International Equity Markets. Promotionsschrift an der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, November 2007.
Google Scholar
Schmidt, Holger (2013): Twitter-Faktor für Anleger. In: Focus Magazin 12/2013. URL: http://www.focus.de/finanzen/boerse/aktien/web-wirtschaft-twitter-faktor-fuer-anleger_aid_941623.html, Abruf am 27.03.2015.
Schmidt, Reinhart (2001): Fundamentalanalyse. In: Gerke, Wolfgang; Steiner, Manfred (Hrsg.): Handwörterbuch des Bank- und Finanzwesens, 3. völlig überarb. und erw. Aufl. Stuttgart: Schäffer-Poeschel Verlag: 916–927.
Google Scholar
Schmidt-von Rhein, Andreas (2004): Die moderne Portfoliotheorie im praktischen Wertpapiermanagement: eine theoretische und empirische Analyse aus Sicht privater Kapitalanleger. Bad Soden: Uhlenbruch Verlag.
Google Scholar
Schriek, Raimund (2009): Besser mit Behavioral Finance – Finanzpsychologie in Theorie und Praxis. München: FinanzBuch Verlag.
Google Scholar
Schwarzer, Jessica (2012a): Warum schlechte Nachrichten gut sind. In: Handelsblatt Online vom 10.04.2012. URL: http://www.handelsblatt.com/finanzen/anlagestrategie/trends/boersenweisheit-warum-schlechte-nachrichten-gut-sind/6492780.html, Abruf am 09.10.2016.
Sentix (2011): Investors’ Sentiment & Behavior. In: Survey Results 38/2011.
Google Scholar
Shefrin, Hersh (2000): Börsenerfolg mit Behavioral Finance: Investmentpsychologie für Profis. Stuttgart: Schäffer-Poeschel Verlag.
Google Scholar
Spremann, Klaus (2008): Portfoliomanagement, 4. überarb. Aufl. München: Oldenbourg Verlag.
Google Scholar
Sprenger, Timm O.; Tumasjan, Andranik; Sandner, Philipp G.; Welpe, Isabell M. (2014): Tweets and Trades: The Information Content of Stock Microblogs. In: European Financial Management Vol. 20, 5/2014: 926–957.
Google Scholar
Statman, Meir (1995): Behavioral Finance versus Standard Finance. In: Wood, Arnold S. (Hrsg.): Behavioral Finance and Decision Theory in Investment Management. Charlottesville: Association for Investment Management and Research: 14–21.
Google Scholar
Steiner, Manfred; Bruns, Christoph; Stöckl, Stefan (2012): Wertpapiermanagement – Professionelle Wertpapieranalyse und Portfoliostrukturierung, 10. überarb. Aufl. Stuttgart: Schäffer-Poeschel Verlag.
Google Scholar
Steiner, Manfred; Tebroke, Hermann-Josef (1995): Entwicklung von Anlagestrategien. In: Cramer, Jörg-Engelbrecht; Rudolph, Bernd (Hrsg.): Handbuch für Anlageberatung und Vermögensverwaltung. Frankfurt am Main: Verlag Fritz Knapp: 306–324.
Google Scholar
Vollkommer, Thomas (2014): Schwarmintelligenz bei Investmentfonds. URL: http://www.bundesweitefinanzberatung.de/expertenartikel/ansicht/schwarmintelligenz-bei-investmentfonds-13790/, Abruf am 27.03.2015.
Walker, Anette (2006): Die Macht des Unterbewussten. In: Bankmagazin 10/2006: 44–46.
Google Scholar
Wallach, Edgar (2014): Die Regulierung offener Fonds im Kapitalanlagegesetzbuch. In: Habersack, Mathias; Mülbert, Peter O.; Nobbe, Gerd; Wittig, Arne (Hrsg.): Schriftenreihe der Bankenrechtlichen Vereinigung, Band 35. Bankenregulierung, Insolvenzrecht, Kapitalanlagegesetzbuch, Honorarberatung – Bankrechtstag 2013. Berlin/Boston: De Gruyter: 95–122.
Google Scholar
Weber, Volker (2011): Heuristiken begrenzter Rationalität bei der Aktienauswahl – Systematisierung und Performancemessung von Aktienanlagestrategien im Assetmanagement unter Berücksichtigung der Bounded Rationality, Dissertationsreihe 37. Chemnitz/Lößnitz: Verlag der Gesellschaft der Unternehmensrechnung und Controlling.
Google Scholar
Williams, Fred (2001): Artificial Intelligence has small but loyal following. In: Pensions & Investments Vol. 29 10/2001: 4–8.
Google Scholar
Wright, Colby; Banerjee, Prithviraj; Boney, Vaneesha (2008): Behavioral Finance: Are the Disciples Profiting from the Doctrine? In: The Journal of Investing Vol. 17, 4/2008: 82-901-15.
Google Scholar
Zdral, Wolfgang (2000): Spekulieren wie die Profis. München: Econ Ullstein List Verlag.
Google Scholar
Zschäpitz, Holger (2013): Fondsbranche entdeckt die Basisdemokratie. In: Die Welt vom 30.11.2013. URL: http://www.welt.de/finanzen/geldanlage/article122421881/Fondsbranche-entdeckt-die-Basisdemokratie.html, Abruf am 27.03.2015.

Literatur Anhang

Achatz, Helmut (2012): Stimmungsfonds: Schon rein – oder draußen bleiben? In: Focus Money Online vom 12.12.2012. URL: http://www.focus.de/finanzen/boerse/stimmungsfonds-schon-rein-oder-draussen-leiben_aid_879805.html, Abruf am 08.12.2015.
Achatz, Helmut (2013): Immer wissen, wie die Märkte ticken. In: Focus Money vom 02.01.2013. URL: http://www.finanzen100.de/finanznachrichten/wirtschaft/stimmungsfonds-immer-wissen-wie-die-maerkte-ticken_H790727769_50811/, Abruf am 07.12.2015.
Brill, Marla (2004): Recent Lessons from Behavioral Finance – Don’t look for logic in the way investors act, say these experts. In: Financial Advisor vom 01.04.2004. URL: http://www.fa-mag.com/news/article-874.html, Abruf am 08.12.2015.
Buchholz, Michael (2013): Anleger und Märkte sind selten rational – und eröffnen damit neue Anlagechancen. In: ASSCompact 4/2013. URL: https://www.wiso-net.de/document/BLIS__C75D2E88AC3ACA03277513772BAB186F, Abruf am 07.12.2015.
Clement, Douglas (2013): Interview with Richard Thaler − University of Chicago behavioral economist on stock markets, NFL drafts and the importance of trust. In: Federal Reserve Bank of Minneapolis vom 03.10.2013. URL: https://www.minneapolisfed.org/publications/the-region/interview-with-richard-thaler, Abruf am 08.12.2015.
Daum, Patrick (2013): “,Hohes Risiko gleich hoher Ertrag‘ ist eine Binsenweisheit”. In: wallstreet: online vom 27.06.2013. URL: http://www.wallstreet-online.de/nachricht/6248841-hohes-risiko-hoher-ertrag-binsenweisheit, Abruf am 08.12.2015.
de Aenlle, Conrad (2005): Making Money When the Market Is Mistaken. In. New York Times vom 10.04.2005. URL: http://www.nytimes.com/2005/04/10/business/yourmoney/making-money-when-the-market-is-mistaken.html?_r=0, Abruf am 07.12.2015.
de Aenlle, Conrad (2009): When Emotions Move the Markets. In: New York Times vom 11.10.2009. URL: http://www.nytimes.com/2009/10/11/business/mutfund/11behavior.html?_r=0, Abruf am 08.12.2015.
Diem Meier, Markus (2007): Psychologie: Im Griff der Kontrollillusion. In: Bilanz vom 13.09.2007. URL: http://www.bilanz.ch/invest/psychologie-im-griff-der-kontrollillusion, Abruf am 07.12.2015.
Euler, Christian (2012): Ohne Gefühle investieren. In: Die Welt vom 30.01.2012. URL: https://www.welt.de/print/die_welt/finanzen/article13840883/Ohne-Gefuehle-investieren.html, Abruf am 07.10.2016.
Felke, Johannes (2005): Diszipliniert und reaktionsschnell zwischen Investment und Cash. In: Das Vermögensverwalter eMagazin 09/10 2005. URL: http://www.axxion.de/fileadmin/user/Fondsbereich/Trust_Timing/2013_10_Private_Banker_15.pdf, letzter Abruf am 07.10.2016.
Forrest, Tiffany; Conroy, Hong Luan; McFarland, Serina (2004): Exploiting Behavior Bias in the Financial Market: A Study of Fuller & Thaler Asset Management. URL: http://www.bauer.uh.edu/drude/Fuller-Thaler.Project.Spring.2004.pdf, Abruf am 08.12.2015.
Glassman, James K. (2003): Exploiting the Effects of Emotions on the Capital Markets. In: Capitalism Magazine vom 03.11.2003. URL: http://capitalismmagazine.com/2003/11/exploiting-the-effects-of-emotions-on-the-capital-markets/, Abruf am 08.12.2015.
Harris, Elizabeth (2001): Some Funds Try to Read Your Mind. In New York Times vom 19.08.2001. URL: http://www.nytimes.com/2001/08/19/business/investing-some-funds-try-to-read-your-mind.html, abruf am 08.12.2015.
Hiller von Gärtringen, Christian (2010): Investmentfonds: Die Fondsbranche sucht neue Ideen. In: Frankfurter Allgemeine Zeitung vom 08.02.2010. URL: http://www.faz.net/aktuell/finanzen/fonds-mehr/investmentfonds-die-fondsbranche-sucht-neue-ideen-1936281.html, Abruf am 07.12.2015.
Hussla, Gertrud A. (2005): Behavioural Finance untersucht menschliche Reaktionen: Profis nutzen Herdentrieb an den Märkten. In: Handelsblatt vom 04.10.2005. URL: http://www.handelsblatt.com/finanzen/anlagestrategie/trends/behavioural-finance-untersucht-menschliche-reaktionen-profis-nutzen-herdentrieb-an-den-maerkten/2559536.html, Abruf am 07.12.2015.
Keplinger-Mitterlehner, Michaela (2010): Finanzmarkt-Psychologie – Neue Anlagestrategie steigert Erträge. URL: http://www.biallo.at/artikel/Girokonto/neue_-finanzmarkt-psychologie_steigert_fondsertraege.php, Abruf am 08.12.2015.
Kuo, John (2013): Real-World Applications of Behavioral Finance. In: NerdWallet vom 02.09.2013. URL: http://www.nerdwallet.com/blog/investing/realworld-applications-behavioral-finance/, Abruf am 08.12.2015.
LandesBank Berlin (2013): Produktinformationsblatt: United Signals Cognitrend Behavioral Finance. URL: http://www.zertifikate.lbb.de/hidden/dl/indexhtml/Produktdatenbank/Anlageprodukte/Strategie/LBB2JM/DE000LBB2JM3_PIB.pdf, Abruf am 07.12.2015.
Lenherr, Beat P. (2004): Rational financial decision-making. In: Finance Asia vom 03.12.2004. URL: http://www.financeasia.com/News/32202,rational-financial-decision-making.aspx, Abruf am 07.12.2015.
Lexa, Michaela (2009): “Das Bauchgefühl als wissenschaftliche Methode”. In: Wirtschaftsblatt vom 08.10.2009. URL: http://wirtschaftsblatt.at/home/boerse/1119314/print.do, Abruf am 08.12.2015.
Lukasser, Jürgen (2012): Erfolgreich mit Behavioral Finance. URL: http://de.e-fundresearch.com/newscenter/131-kepler-fonds/artikel/19338-erfolgreich-mit-behavioral-finance, Abruf am 08.12.2015.
Oprée, Steffen (2003): Fondsgebundene Vermögensverwaltung hat viele Gesichter. In: Handelsblatt vom 25.10.2003. URL: http://www.handelsblatt.com/finanzen/anlagestrategie/trends/erfolg-mit-qualitativen-auswahlverfahren-fondsgebundene-vermoegensverwaltung-hat-viele-gesichter/2281568.html, Abruf am 16.03.2014.
o. V. (2001a): Don’t Just Analyse the Market, analyze the Investor. In: Bloomberg Business vom 20.05.2001. URL: http://www.bloomberg.com/bw/stories/2001-05-20/dont-just-analyze-the-market-analyze-the-investor, Abruf am 08.12.2015.
o. V (2001b): Elsmark (JP Morgan Fleming): Mit Behavioral Finance dem Anlegerverhalten auf der Spur. URL: http://www.fondsweb.de/fondsnews/1476-Elsmark-JP-Morgan-Fleming-Mit-Behavioral-Finance-dem-Anlegerverhalten-auf-der-Spur, Abruf am 09.12.2015.
o. V. (2002c): Behavioural-Finance-Fonds und Contrarian-Strategien – Die Psychologen unter den Anlegern. In: Neue Zürcher Zeitung vom 27.05.2002. URL: http://www.nzz.ch/article85WO9-1.396391, Abruf am 07.12.2015.
o. V. (2002d): Analyze This. In: Forbes vom 11.11.2002. URL: http://www.forbes.com/global/2002/1111/068asia.html, Abruf am 08.12.2015.
o. V. (2005b): Gier & Angst als Ratgeber. In: Fonds Professionell Online 1/2005. URL: http://www.fondsprofessionell.de/magazin/aktuelle-ausgabe/aid/gier-angst-als-ratgeber/artikelseite/2/, Abruf am 15.05.2014.
o. V. (2005c): Outperformance mit Psychologie. In: DerStandard vom 07.04.2005. URL: http://derstandard.at/1990427/Outperformance-mit-Psychologie, Abruf am 07.12.2015.
o. V. (2006): Die Macht der Gefühle. In: Onvista Anlegermagazin, 05/2006.
Google Scholar
o. V. (2009d): Stetige Gewinne dank Börsenpsychologie. In: Euro Fondsexpress 25/2009: 14.
Google Scholar
o. V. (2009e): Rendite mit den Emotionen der Anleger. In: Die Welt vom 22.06.2009.
Google Scholar
o. V. (2009f): Monega bringt Behavioral-Finance-Fonds. In: Portfolio Internationl vom 23.06.2009.
Google Scholar
o. V. (2011a): Behavioral Finance. URL: http://www.dreman.com/about-dreman/behavioral-finance/, Abruf am 09.12.2015.
o. V. (2011b): Dreman Contrarian Investment Approach. URL: http://www.dremancontrarianfunds.com/files/DremanContrarianValueInvestmentApproach.pdf, Abruf am 09.12.2015.
o. V. (2011c): Dreman Investment Philosophy & Process Presentation. URL: http://www.dremancontrarianfunds.com/files/DremanInvestmentPhilosophyAndProcessPresentation.pdf, Abruf am 09.12.2015.
o. V. (2011e): Our Philosphy. URL: http://www.dreman.com/about-dreman/philosophy/, Abruf am 09.12.2015.
o. V. (2011f): Overview. URL: http://www.dreman.com/about-dreman/, Abruf am 09.12.2015.
o. V. (2011g): The Potential Advantages of a Contrarian Strategy. URL: http://www.dreman.com/about-dreman/the-potential-advantages-of-a-contrarian-strategy/, Abruf am 09.12.2015.
o. V. (2012): Gesteuert ins Kursziel. In: FondsExclusiv 3/2012. URL: http://www.fondsexklusiv.at/inhalt/print-ausgaben/gesteuert-ins-kursziel.html, Abruf am 07.10.2016.
o. V. (2013a): Geschäft mit Emotionen. In: Institutionell Money 2/2013. URL: https://www.institutional-money.com/magazin/produkte-strategien/artikel/geschaeft-mit-emotionen/?newsseite=7, Abruf am 07.12.2015.
o. V. (2015a): Behavioral Finance-Ansatz. URL: http://www.jpmorganassetmanagement.ch/de/showpage.aspx?pageID=58&disc=1&version=PageB, Abruf am 09.12.2015.
o. V. (2015c): Neue defensive Managementstrategie für Aktienfonds – Selektion von Qualitätsunternehmen mit geringerer Schwankung. URL: https://www.kepler.at/eBusiness/services/resources/media/288738777059259608-525760085528600218-848637918220904443-1-1-NA.pdf, Abruf am 08.12.2015.
Paikert, Charles (2010): The Growing Importance of Behavioral Finance. In: WealthBriefing vom 18.08.2010. URL: http://www.wealthbriefing.com/html/article.php?id=31126#.VmYjgTZdHIU, Abruf am 08.12.2015.
Pilmes, Andreas (2011): Matterns Werk und Teufels Beitrag. In: Stocks 22/2011.
Google Scholar
Robeco (2015): Quantitative Aktien. URL: http://www.robeco.de/institutionelle-anleger/investmentstrategien/quantitative-aktien.jsp, Abruf am 08.12.2015.
Schoppig, Joel (2010): Behavioral Finance; can it really help investors? In: Citywire Global vom 05.01.2010. URL: http://citywireglobal.com/news/behavioural-finance-can-it-really-help-investors/a374825/print, Abruf am 07.12.2015.
Segal, Julie (2007): MONEY MANAGEMENT – Unexpected Behavior. In: Institutional Investor vom 12.06.2007. URL: http://www.institutionalinvestorcom/Article/1372537/Endowments-and-Foundations-Archive/MONEY-MANAGEMENT-Unexpected-Behavior.html#.VmdxIOIqxB8, Abruf am 09.12.2015.
Singh, Laurie Kaplan (2005): Mind Games. In: Institutional Investor Vol. 39, 6/2005: 145–146.
Google Scholar
Slome, Wade W. (2009a): Action Dan (Poker King) and Professional Investing. In: Investing Caffeine vom 17.09.2009. URL: http://investingcaffeine.com/2009/09/17/action-dan-poker-king-and-professional-investing/, Abruf am 07.12.2015.
Slome, Wade W. (2009b): Bill Miller: Revenge of the Dunce? In: Investing Caffeine vom 28.07.2009. URL: http://investingcaffeine.com/2009/07/28/bill-miller-revenge-of-the-dunce/, Abruf am 07.12.2015.
Slome, Wade W. (2010): Mauboussin Takes the Outside View. In: Investing Caffeine vom 19.01.2010. URL: http://investingcaffeine.com/2010/01/19/mauboussin-takes-the-outside-view/, Abruf am 07.12.2015.
Sommer, Sarah (2011): Die Nase voll von Nachhaltigkeitsfonds. In: Manager Magazin online vom 26.04.2011. URL: http://www.manager-magazin.de/finanzen/alternativegeldanlage/a-758889.html, Abruf am 07.10.2016.
Szabo, Tea (2007): Aus den Fehlern anderer lernen. In: Morningstar vom 08.06.2007. URL: http://www.morningstar.de/de/news/40734/aus-den-fehlern-anderer-lernen.aspx, Abruf am 07.12.2015.
Thaler, Richard H. (2009): Die Finanzkrise ist kein Unfall. In: Institutional Money 1/2009.
Google Scholar
Wallace, Charles (2010): Using Behavioral Finance to Better Understand the Psychology of Investors. In: Institutional Investors vom 12.05.2010. URL: http://www.institutionalinvestor.com/ Article/2485942/Asset-Management/Using-Behavioral-Finance-to-Better-Understand-the-Psychology-of-Investors.html?ArticleId=2485942&p=3#.U3Rx7keKBzM, Abruf am 15.05.2014.

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Mülheim an der Ruhr, Deutschland
Daniel Averbeck

Authors

Daniel Averbeck
View author publications
You can also search for this author in PubMed Google Scholar

Corresponding author

Correspondence to Daniel Averbeck .

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

About this chapter

Cite this chapter

Averbeck, D. (2018). Theoretische Begriffsanalyse des Behavioral-Finance-Fonds. In: Added Value von Behavioral-Finance-Fonds. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-55924-6_4

Download citation

DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-55924-6_4
Published: 01 March 2018
Publisher Name: Springer Gabler, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-662-55923-9
Online ISBN: 978-3-662-55924-6
eBook Packages: Business and Economics (German Language)

Publish with us

Policies and ethics