Kaufen, wenn andere ängstlich sind: die Daten

Warren Buffetts meistzitierte Faustregel lautet: Seien Sie ängstlich, wenn andere gierig sind, und seien Sie gierig, wenn andere ängstlich sind. Sie gilt weithin als gesicherte Weisheit. Im Prinzip ist sie auch überprüfbar: Wenn sich die Stimmung am Gesamtmarkt messen lässt, können die Renditen nach den ängstlichsten und gierigsten Momenten ermittelt und verglichen werden. Diese Seite führt diesen Test durch. Dafür wird ein Fear-and-Greed-Indikator verwendet, der auf der Stimmung Hunderttausender Nachrichtenartikel basiert.

Aufbau eines Fear-Indikators aus Nachrichten

Jeder Artikel in unserem Newsfeed erhält bei der Veröffentlichung ein unternehmensbezogenes Stimmungstag: positiv, negativ oder neutral. Werden diese Tags täglich über den gesamten Markt gezählt, entsteht aus den Nachrichten ein täglicher Stimmungswert. Die Nettostimmung eines Tages entspricht hier der Zahl positiver Tags minus der Zahl negativer Tags, geteilt durch die Summe beider Werte. Ein Wert nahe dem oberen Ende der Spanne steht für einen optimistischen, gierigen Markt. Ein Wert nahe dem unteren Ende kommt in diesen Daten einem ängstlichen Markt am nächsten.

Zwei Einschränkungen sollten vor jeder Renditebetrachtung genannt werden. Die Stimmungstags liegen erst ab 2024 vor. Das messbare Zeitfenster umfasst daher etwa zweieinhalb Jahre und keinen vollständigen Marktzyklus. Außerdem sind die Tags überwiegend optimistisch.

SELECT toString(toYear(published_utc)) AS year, count() AS tagged_insights,
       round(100.0 * countIf(JSONExtractString(ins,'sentiment')='negative') / count(), 1) AS negative_pct
FROM global_markets.stocks_news ARRAY JOIN insights AS ins
WHERE JSONExtractString(ins,'sentiment') != ''
GROUP BY year ORDER BY year

Im jüngsten Jahr entfielen auf pessimistische Artikel knapp 19.1% des gesamten Tag-Volumens. Dieses Muster zeigt sich im gesamten Beobachtungszeitraum. Ein ängstlicher Tag in dieser Stichprobe ist daher der am wenigsten optimistische verfügbare Nachrichtentag, kein Tag offener Panik. Das ist die Datengrundlage. Entscheidend ist, wie sich der Markt danach entwickelte.

Der Test: Was auf Angst und Gier folgte

Für jeden Tag mit einem Stimmungswert wurde die Rendite des S&P 500 über die folgenden 5, 20 und 60 Handelstage gemessen. Anschließend wurden die Tage in das ängstlichste Zehntel, das gierigste Zehntel und alle übrigen Tage aufgeteilt. Für jede Gruppe wurde die durchschnittliche Folgerendite berechnet.

WITH sent AS (
    SELECT toDate(published_utc) AS d,
           (countIf(s='positive') - countIf(s='negative')) / (countIf(s='positive') + countIf(s='negative')) AS net
    FROM (SELECT published_utc, JSONExtractString(ins,'sentiment') AS s
          FROM global_markets.stocks_news ARRAY JOIN insights AS ins
          WHERE JSONExtractString(ins,'sentiment') != '')
    GROUP BY d HAVING countIf(s='positive') + countIf(s='negative') >= 20
),
spyd AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start,'America/New_York')) AS d,
           argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start,'America/New_York')) AS c
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker='SPY' AND window_start >= '2024-01-01'
      AND (toHour(toTimeZone(window_start,'America/New_York'))*60 + toMinute(toTimeZone(window_start,'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY d
),
spy AS (
    SELECT d, c, leadInFrame(c,5) OVER w AS c5, leadInFrame(c,20) OVER w AS c20, leadInFrame(c,60) OVER w AS c60
    FROM spyd WINDOW w AS (ORDER BY d ASC ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND 60 FOLLOWING)
),
j AS (
    SELECT s.net AS net, (spy.c5/spy.c-1)*100 AS f5, (spy.c20/spy.c-1)*100 AS f20, (spy.c60/spy.c-1)*100 AS f60
    FROM sent s INNER JOIN spy ON s.d = spy.d WHERE spy.c60 > 0
),
qt AS (SELECT quantile(0.1)(net) AS p10, quantile(0.9)(net) AS p90 FROM j)
SELECT multiIf(net <= (SELECT p10 FROM qt), 'Extreme fear (least upbeat)',
               net >= (SELECT p90 FROM qt), 'Extreme greed (most upbeat)',
               'In between') AS market_mood,
       count() AS days,
       round(avg(f5),2)  AS fwd_5d_pct,
       round(avg(f20),2) AS fwd_20d_pct,
       round(avg(f60),2) AS fwd_60d_pct
FROM j GROUP BY market_mood
ORDER BY multiIf(market_mood='Extreme fear (least upbeat)',0, market_mood='In between',1, 2)

In den folgenden zwei Monaten lagen die ängstlichen Tage deutlich vor den gierigen. Der S&P 500 erzielte in den 60 Handelstagen nach einem Wert für extreme Angst durchschnittlich 6.35%, gegenüber 2.85% nach einem Wert für extreme Gier. An normalen Tagen dazwischen waren es 4.03%. Die Rangfolge entspricht der Faustregel: Der ängstliche Markt war der bessere Einstiegszeitpunkt, der gierige Markt der schlechtere.

Bei einer genaueren Betrachtung wird das Bild unschärfer. In den folgenden fünf Tagen lagen die ängstliche und die gierige Gruppe nur einen Bruchteil eines Prozentpunkts auseinander. Über zwanzig Tage lag die gierige Gruppe leicht vorn. Der Abstand öffnet sich erst nach zwei Monaten. Jede Extremgruppe umfasst nur 45 Tage. Einige wenige Episoden beeinflussen daher den Durchschnitt stark.

Warum dies ein Hinweis und kein Beweis ist

Drei Punkte sprechen gegen eine abschließende Bewertung des Ergebnisses.

Der Zeitraum fällt in einen steigenden Markt. Jede Gruppe erzielte über 60 Tage eine positive Rendite. Verglichen wird daher ein gutes Ergebnis mit einem besseren Ergebnis, nicht ein Gewinn mit einem Verlust. Eine Regel, die vor Gier nahe einem Markthoch schützen soll, wird hier nicht an einem Markthoch getestet.

Die ängstlichen Tage treten außerdem häufig auf, nachdem der Markt bereits gefallen ist und sich pessimistische Berichte häufen. Eine Erholung von diesen Ausgangspunkten lässt sich ebenso gut mit einfacher Mean Reversion erklären wie mit einem Informationsvorsprung der Stimmung selbst. Um diese Faktoren zu trennen, braucht es mehr als eine Reihe einzelner Datenpunkte.

Auch die Stichprobe ist klein. Zweieinhalb Jahre mit jeweils 45 Tagen in den Extremgruppen bilden eine schmale Grundlage für eine Aussage über jeden Markt und jede Epoche. Ein einzelner Zeitraum von 2024 bis 2026 ist eine Realisation, nicht die Grundgesamtheit.

Die Untersuchung bestätigt etwas Kleineres und Nützlicheres als die Faustregel selbst: Die Aussage ist messbar. Ein Satz, der meist als zitierfähige Redewendung weitergegeben wird, lässt sich in eine Kennzahl überführen, anhand der Marktdaten prüfen und mit wachsender Stimmungshistorie erneut berechnen. Die Richtung entspricht derzeit Buffett.

FAQ

Funktioniert es tatsächlich, zu kaufen, wenn andere ängstlich sind?

In dieser Stichprobe von 2024 bis 2026 folgte auf die ängstlichsten Tage eine höhere durchschnittliche 60-Tage-Rendite des S&P 500 (6.35%) als auf die gierigsten Tage (2.85%). Über kürzere Zeiträume schließt sich die Lücke fast vollständig. Die Stichprobe ist zudem kurz. Das Ergebnis ist daher ein Hinweis auf die Richtung, kein Beweis.

Wie wird der Fear-and-Greed-Indikator berechnet?

Aus den artikelbezogenen Stimmungstags in unserem Newsfeed: Die Zahl positiver Artikel eines Tages minus die Zahl negativer Artikel, geteilt durch deren Summe. Ein niedriger Wert steht für einen pessimistischen Markt, ein hoher Wert für einen optimistischen.

Warum beginnt der Test im Jahr 2024?

Die Stimmungstags im Newsfeed beginnen im Jahr 2024. Dadurch umfasst das messbare Zeitfenster etwa zweieinhalb Jahre.

Handelt es sich um Anlageberatung?

Nein. Es handelt sich um eine Messung historischer Daten mit genannten Einschränkungen: ein kurzer Zeitraum, überwiegend optimistische Tags, ein steigender Markt und mögliche Mean Reversion. Der Test ist weder eine Strategie noch eine Prognose.

Jede Zahl auf dieser Seite stammt aus der darunterliegenden gespeicherten Abfrage. Erweitern Sie ein beliebiges Panel, um die Stimmungszahlen und Folgerenditen zu prüfen, oder führen Sie denselben Test auf dem Strasmore-Terminal selbst durch. Eine verwandte Möglichkeit zur Einschätzung der Marktangst finden Sie unter implizite Volatilität. Ein tatsächliches Angstereignis in den Daten ist der COVID-Crash im März 2020.