Von Gerd Kommer und Daniel Kanzler
Die Efficient-Market-Hypothese (EMH) zeichnet sich durch drei Merkmale aus: (a) Sie hat unter allen Forschungsergebnissen der Finanzökonomie die größte praktische Bedeutung für Privatanleger. (b) Sie ist erstaunlich simpel. (c) Sie wird häufig missverstanden und oft regelreicht hysterisch angegriffen.
Die EMH lässt sich ohne nennenswerten Präzisionsverlust in folgender kurzen Beschreibung zusammenfassen:
„Allein mit öffentlichen Informationen ist es unwahrscheinlich, eine fachlich korrekt gewählte passive Benchmark (den »Markt«) zuverlässig zu schlagen (zu outperformen).“
„Schlagen/outperformen“ heißt „unter fachlich richtiger Berücksichtigung von Kosten, Steuern und Risiko übertreffen“.
Zwei andere, häufiger gehörte Beschreibungen der EMH lauten so:
„Der Marktpreis eines börsengehandelten Wertpapiers ist zu jeder Zeit die beste Schätzung des objektiven (»wahren«) Wertes des Wertpapieres.“
„Der Marktpreis eines Wertpapieres in einem (informations-)effizienten Markt reflektiert alle verfügbare Informationen.“
Die letztgenannten EMH-Beschreibungen Nr. 2 und Nr. 3 sind zwar ebenso richtig wie die erstgenannte Beschreibung Nr. 1, werden jedoch nach unserer Erfahrung von Privatanlegern oft missverstanden und von nicht wenigen Vertretern der Finanzbranche, die die EMH ablehnen, in ihren Publikationen über die EMH bösgläubig fehlinterpretiert, da sich die Wordings 2 und 3 gut für absichtliche Fehlinterpretationen eignen. Weiter unten in diesem Blog-Beitrag in der Sektion „Missverständnisse zur EMH aufgrund gezielter Verfälschung“ gehen wir auf diesen Gesichtspunkt genauer ein.
Die EMH sagt mithin, dass die Börsen oder „der Markt“ öffentliche Informationen sehr schnell einpreisen, so schnell, dass es für einen gegebenen Anleger sehr wahrscheinlich zu spät ist, wenn er auf der Basis dieser Informationen tradet (handelt).
Informationseffizienz – das Schlüsselkonzept
In diesem Sinne ist der Markt „informationseffizient“. Die wenigen Fälle, in denen es für die Reaktion eines Anlegers nicht zu spät ist, kann der Anleger ex ante nicht zuverlässig (systematisch) von der großen Mehrheit der übrigen Fälle unterscheiden.
Wie muss man sich diese Informationseffizienz konkret vorstellen?
Jede neue öffentliche Information, die den Kurs (Preis) beeinflussen kann, wird ihn beinahe sofort beeinflussen. Eine heute bekannt gewordene öffentliche Information kann, sofern sie von Bedeutung ist und sofern es eine Handvoll rationaler Investoren gibt, aus Logikgründen unmöglich „erst morgen“ den Kurs beeinflussen. Wüsste man mit Gewissheit, dass die Information X morgen den Kurs der Aktie Y vom derzeitigen Kurs 100 auf 110 erhöhen würde, wäre es risikolos, die Aktie heute in jeder beliebigen Menge zu kaufen, um sie morgen beim Kurs von 110 wieder zu verkaufen (Arbitrage). Über die Kreditfinanzierung eines solchen Investments könnte man astronomische Eigenkapitalrenditen erzielen. Daher würde der Kurs bereits heute auf 110 getrieben werden und eben nicht erst morgen.
Wo hohe Informationseffizienz vorliegt, ist es für einen Anleger, der nur Zugang zu öffentlichen Informationen hat – das sind wohl 99,5% von uns – außerordentlich schwer „systematisch Outperformance zu erzeugen“, also eine breit diversifizierte, passive Buy-and-Hold-Benchmark (den „Markt“) langfristig und verlässlich zu schlagen.
Wer den Versuch unternimmt, den Markt zu schlagen, wird dafür mit einer über 50%igen Wahrscheinlichkeit mit Opportunitätskosten bezahlen, einem schlechteren Ergebnis als es mit einer passiven Buy-and-Hold-Anlage möglich gewesen wäre.
Wenn Wertpapierkurse zu einem gegebenen Zeitpunkt sehr wahrscheinlich schon alle öffentlichen Informationen beinhalten, dann ist der gegenwärtige Marktpreis die beste Schätzung des zukünftigen Marktpreises. Andere Schätzungen sind nur aus Zufall besser oder schlechter.
Diese Interpretation von Informationseffizienz lässt zu, den Markt in einem gegebenen Zeitintervall aus Zufall/Glück zu schlagen. Glück (positiver Zufall) ist naturgemäß nicht systematisch wiederholbar.
Aus beinahe unzähligen empirischen Untersuchungen, die Wissenschaftler seit etwa 1960 angestellt haben, wie auch auf der Basis von methodischen Überlegungen aus der Statistik wissen wir, dass die Wahrscheinlichkeit durch aktives Investieren einer passiven Buy-and-Hold-Strategie zu unterliegen mit der Länge des Betrachtungszeitraums zunimmt. In diesem Sinne „arbeitet die Zeit gegen aktive Anleger“.
„Markteffizienz“ – ein verunglückter Name
In den Medien und überwiegend auch in der Finanzbranche wird statt der sachlich präzisen Bezeichnung „informationseffizient“ fast ausschließlich die verkürzte, latent missverständliche Bezeichnung „effizient“ (oder „Effizienz“) verwendet. Das ist insofern bedauerlich, als das Wort „effizient“ oder „Effizienz“ in der Alltagssprache großenteils wertend (normativ) verwendet wird – mit der Nebenbedeutung von „effektiv“, „produktiv“, „nützlich“, „vorteilhaft“ oder „gut“. So verstehen viele, vielleicht sogar die meisten Privatanleger das Wort „effizient“ in der Aussage „das ist ein effizienter Markt“. Dieses normative Verständnis ist jedoch falsch. Informationseffizienz hat im Rahmen der EMH mit den normativen Bedeutungen von effizient nichts zu tun.
Der amerikanische Finanzökonom John Cochrane hat deswegen einmal argumentiert, dass Eugene Fama (geb. 1939), der Haupterfinder der EMH in den 1960er-Jahren die Benennung seiner aus empirischen Forschungen abgeleiteten Hypothese sozusagen versemmelte. Gemäß Cochrane – wir stimmen ihm hier zu – hätte Fama seine Hypothese besser „Reflective Market Hypothesis“ taufen sollen, da das Adjektiv „reflektiv“ oder das Substantiv „Reflexivität“ in der Alltagssprache für die meisten „normalen Menschen“ nicht normativ geladen ist wie das auf die Begrifflichkeit „effizient/Effizienz“ zutrifft (Cochrane 2013).
Auch inhaltlich-technisch scheint „reflexiv“ – denkt man den Sachverhalt, um den es hier geht, einmal genauer durch – besser zu passen als „effizient“.
Aber natürlich wird sich am vorhandenen Namen der Hypothese nichts mehr ändern. (Fama erhielt 2013 unter anderem für seine Forschungen zur EMH den Wirtschaftsnobelpreis.)
Was ist eine „neue Information“ im Sinne der EMH?
Zurück zum Inhalt der EMH: Hier ist das Verständnis von „neue Informationen“ von großer Bedeutung.
Neue, noch nicht eingepreiste Informationen sind solche, die noch nicht öffentlich bekannt sind, auch nicht als bloße Vermutung. Neue Informationen sind im Moment ihres Bekanntwerdens vom Kollektiv der Marktteilnehmer nicht erwartet und müssen daher, sobald sie bekannt werden, „Überraschungen“ sein. Sie waren deswegen im Moment ihres Eintreffens/Bekanntwerdens also noch nicht eingepreist. Wenn sie erwartet worden wären, wären sie keine neuen Informationen, also schon bekannt und also schon eingepreist.
Eine Information, die vor 50 Minuten eingetroffen ist, ist keine neue Information mehr, obwohl sie umgangssprachlich und in den Medien gewohnheitsmäßig noch für einige Zeit als „neue Information“ bezeichnet wird. Eine Information im EMH-Kontext ist also nur „neu“ im buchstäblichen Moment ihres Bekanntwerdens. Eine vor fünf Stunden bekannt gewordene Information ist jetzt eine bekannte (alte) Information, die wahrscheinlich schon eingepreist ist. In diesem Sinne, können nur „alte Informationen“ in der Gegenwart existieren.
Ereignisse, die voraussehbar, aber noch nicht tatsächlich geschehen sind, sind keine neuen Informationen, sondern bereits bekannte Informationen und damit ebenfalls schon eingepreist. Beispiel: Die amerikanische Regierung kündigt eine Absenkung der US-Körperschaftsteuer an (was die Unternehmensgewinne nach Steuern erhöhen würde), die erst in drei Jahren in Kraft treten wird. Der positive Effekt dieser Information im Aktienmarkt wird natürlich größtenteils im Moment der Ankündigung erfolgen, nicht erst im Moment des Vollzuges drei Jahre später. Realistischerweise wird der Effekt (die Einpreisung) sogar noch früher (allmählich) einsetzen, nämlich dann, wenn die ersten leisen Gerüchte über ein solches Gesetzesvorhaben durchsickern.
Mit dieser „EMH-Informationslogik“ tut sich das menschliche Denken tendenziell schwer.
Die anlegerspezifische Interpretation einer Information im Sinne einer Verarbeitung konstituiert eine Anlagestrategie, keine Information.
Die Relevanz von Insider Trading für die Informationseffizienz
Einer der wesentlichen Gründe dafür, dass es historisch leichter war als heute, den Markt über längere Zeiträume zu schlagen, dürfte in der vor ca. 2005 weltweit noch starken Verbreitung von Insider Trading liegen. Insider Trading liegen definitionsgemäß nicht-öffentliche Informationen zugrunde.
Durch Insider Trading erfolgt die Preisanpassung oft genug sogar schon vor der Veröffentlichung der betreffenden Informationen.
Insider Trading ist in den USA zwar formal schon seit 1934 illegal, wurde aber faktisch erst ab Anfang der 1990er Jahre ernsthaft verfolgt und bestraft. Außerhalb der USA wurden Anti-Insider-Trading-Gesetze überwiegend erst Ende der 1980er-Jahre Jahre eingeführt und auch danach dauerte es noch Jahre, bis eine wirksame Strafverfolgung begann.
Die Random-Walk-Theorie
Ein wichtiger Aspekt der EMH ist die „Random-Walk-Theorie“ (Zufallslauftheorie). „Random Walk“ ist ein Begriff aus der allgemeinen Statistik, der bezogen auf die Börse den Verlauf von Aktienkursen im Zeitablauf beschreibt. Gelegentlich begegnet man in Internetforen und in den Wirtschaftsmedien dem Irrglauben, das Random-Walk-Konzept sei von realitätsfernen Finanzprofessoren erfunden worden. Das ist nicht korrekt. Random-Walk-Verhalten von Daten existiert beispielsweise auch in Chemie und Physik.
Die Random-Walk-Theorie sagt aus, dass historische Kursverläufe keine Aussagen über künftige Kursverläufe zulassen. Tatsächlich lässt sich zeigen, dass der Verlauf von Aktienkursen – nach Berücksichtigung des normalen langfristigen Aufwärtstrends von real rund 0,023% pro Trading-Tag für einen Standardwerteindex – kein kurz- oder mittelfristiges Muster enthält, das nicht auch durch Zufall entstanden sein könnte.
Selbst Aktienexperten sind nicht in der Lage, Kursdiagramme, die per Zufallsgenerator mit einprogrammierter Aufwärtsdrift erzeugt wurden, zuverlässig von echten Kursdiagrammen zu unterscheiden.
Der Wertpapiermarkt hat also kein „Gedächtnis“. Die Kurse von gestern bedeuten kurz- und mittelfristig nichts für die Kurse von heute. Beispielsweise liegt die „Autokorrelation“ der Tagesrenditen oder der Monatsrenditen breiter Aktienmarktindizes nahe bei null. Dasselbe gilt für die durchschnittliche Autokorrelation individueller Aktien. Es gibt somit statistisch fast keinen Zusammenhang zwischen der Rendite am Tag 1 oder Monat 1 und der entsprechenden Rendite am Folgetag oder im Folgemonat.
Das Konzept der Arbitrage
Ein Kernelement zum Verständnis der EMH ist das Konzept der Arbitrage, das schnelle Eliminieren offensichtlicher Ertragschancen durch Marktteilnehmer, soweit diese Ertragschancen nicht auf Risiko (Unsicherheit) oder Arbitrage-Hindernisse zurückzuführen sind, z. B. gesetzliche Beschränkungen oder hohe Transaktionskosten oder Steuern.
Arbitrage ist definitionsgemäß risikolos. Transaktionen (Investments), die mit Risiko, auch moderatem Risiko einher hergehen, sind keine Arbitrage, obwohl viele davon fehlerhaft von Journalisten, Finfluencern [1] und Vertretern der Finanzbranche „Arbitrage“ genannt werden. Da „Arbitrage/arbitrieren“ besser klingt als „spekulieren“, „wetten“, „zocken“ oder „investieren“, benutzen alle möglichen Leute in der Finanzbranche diesen Terminus bewusst oder unbewusst falsch.
Das Konzept der Arbitrage beruht auf dem „Gesetz des Preisausgleichs“ (engl. „Law of One Price“). Es besagt, dass zwei Finanz-Assets (Vermögenswerte) mit dem gleichen erwarteten Risikograd und dem gleichen erwarteten Cash-Flow auch die gleiche erwartete Rendite haben müssen, andernfalls würde es sich lohnen, das Finanz-Asset A mit dem niedrigeren Preis zu kaufen und simultan das Finanz-Asset B zu einem höheren Preis (leer-)zu verkaufen. Soweit zwei identische Finanz-Assets in einem Markt tatsächlich unterschiedliche Preise haben, ist dieser Zustand (a) entweder nur temporär, bis er wegarbitriert ist, (b) sind die Transaktionskosten für Kauf und Verkauf genauso hoch wie oder höher als die Preisunterschiede und verhindern so die Preisangleichung, (c) verhindern rechtliche, steuerliche oder marktstrukturelle Hemmnisse die Arbitrage oder (d) sind die relevanten Assets eben doch nicht hinreichend identisch.
Die Geschichte der Effizienzmarkthypothese
Die Wurzeln der EMH gehen auf die drei Franzosen Henri Lefèvre (1827–1885), Jules Regnault (1834–1894) und vor allem Louis Bachelier (1870–1946) zurück. Lefèvre und Regnault waren Wertpapierhändler, Bachelier akademischer Mathematiker. In neuerer Zeit haben die beiden amerikanischen Wirtschaftswissenschaftler und Nobelpreisträger Paul Samuelson (1915–2009) und vor allem Eugene Fama (geb. 1939) seit den 1960er-Jahren am meisten zur Weiterentwicklung der EMH beigetragen.
Unterschiedliche Grade von Informationseffizienz
Beim Verstehen und Interpretieren der EMH solle man beachten, dass diese keine „vollkommene Informationseffizienz“ beansprucht (eine „perfekte“ oder „100%“-Informationseffizienz). Die „100%-Grenze“ ist vielmehr lediglich als theoretischer Endpunkt eines Spektrums von „wenig informationseffizient bis hochgradig informationseffizient“ formuliert worden. Deswegen kann eine von Gegnern der EMH bis heute immer noch merkwürdig oft vorgebrachte Aussage wie „hier präsentieren wir Evidenz dafür, dass im Zeitraum Soundso auf dem Wertpapiermarkt Soundso keine perfekte Informationseffizient geherrscht hat“ keine Widerlegung der EMH sein. Hier wird der EMH ein Anspruch X angedichtet, den sie gar nicht erhebt.
Auf jedem Markt besteht ein mehr oder weinig hoher Grad an Informationseffizienz. Am höchsten ist dieser Grad auf den Finanzmärkten. Auf „normalen“ Märkten ist er geringer. Deswegen besteht dort eher die Möglichkeit mit harter Arbeit, viele Zeitaufwand, Know-How und Cleverness finanziell ausbeutbaren Informationsvorsprung zu erzielen, sprich im Falle von Kauf „Schnäppchen“ zu finden, im Falle von Verkauf “ hohe, attraktiven Margen“ zu erzielen („teurer verkaufen als die Konkurrenz“). Ein paar Beispiele für andere Märkte: Der Markt für Kartoffeln in Stuttgart, der Markt für Bergführungen am Mont Blanc in Chamonix, der Markt für IT-Beratung in den Niederlanden, der Markt für Gebrauchtwagen in Spanien, für Gewerbeimmobilien in Nordamerika, für Stradivari-Geigen weltweit und für nicht börsennotierte GmbH-Anteile an Gastronomiebetrieben in Düsseldorf – in allen Fällen in einem bestimmten Zeitraum.
Missverständnisse zur EMH aufgrund gezielter Verfälschung
Ein beträchtlicher Teil der leider immer noch weit verbreiteten Missverständnisse über die EMH und der oft sachlich falschen Kritik an ihr rührt daher, dass ihr von Journalisten, Finfluencern, Vertretern der Finanzbranche oft aus Bösgläubigkeit und von manchen Privatanlegern aus Wissensmangel Aussagen oder Implikationen angedichtet werden, die gar nicht zu ihr gehören, darunter die folgenden:
Jede Anlagestrategie hat ein „Capacity Limit“ oder im Jargon verkürzt und formuliert eine bestimmte „Capacity“, eine Volumensgrenze, oberhalb derer sich ihre Ergebnisse, ihre Renditen allmählich verschlechtern werden. Da die Marktteilnehmer diese Volumensgrenze bei der Annäherungen an die Grenze in Gestalt schlechteren Ergebnisse erkennen, wird die Grenze nicht dauerhaft überschritten werden – so wie die Nachfrage nach, z. B., Mangos oder jedem anderen Gut normalerweise abnehmen wird, wenn ihr Preis immer weiter steigt.
Dass nicht alle Anleger passiv investieren, ist somit eine Grundbedingung für die Gültigkeit der EMH und für das Funktionieren von Passivem Investieren, wie es auch eine Grundbedingung für jede Art von Investieren einschließlich jede Art aktiv zu investieren ist. Aber gerade diese Grundbedingung führt dazu, dass bei der Annäherung an die Volumensgrenze immer mehr Anwender der Investmentstrategie „abspringen“ und die Überschreitung der Grenze damit verhindern – ein bei genauer Überlegung letztlich trivialer und offensichtlicher Rückkoppelungsmechanismus oder Feedback Loop.
Keine aktive Investmentstrategie besitzt eine höhere Capacity als die Strategie, die auf der EMH basiert, nämlich Passiv Investieren. Aber auch für Passiv Investieren besteht ein Capacity Limit. Wie erwähnt ist dieses Limit in der Praxis jedoch faktisch irrelevant, da es niemals überschritten werden wird. Die Annäherung an die Grenze geschähe naturgemäß allmählich und ließe allen Anwendern reichlich Zeit sich umzuorientieren.
Das heute existierende Volumen echten passive Investierens liegt weltweit deutlich unterhalb der geschätzten Capacity. Den noch immer niedrigen globalen Marktanteil von Passivem Investieren haben wir hier berechnet. Das Passives Investieren über 50 Jahre nach seiner Erfindung Anfang der 1970er Jahre weiterhin komfortabel unter seiner Capacity Grenze liegt, lässt sich auch daran erkennen, dass es nach wie vor exzellent funktioniert. Gemessen an seinen empirischen Renditevorteilen vor aktivem Investieren hat die Leistung passiven Investierens in den letzten Jahren eher noch zugenommen.
„Capacity Limits“ bestehen für fast alles, was Menschen tun
In diesem Zusammenhang mag es für unsere Leser interessant sein, sich zu vergegenwärtigen, dass die allermeisten Aktivitäten von Menschen – mit der Ausnahme von Atmen und rein geistigen Aktivitäten wie denken oder fühlen – überhaupt nicht oder jedenfalls sehr viel schlechter funktionieren, wenn alle Menschen diese Aktivitäten gleichzeitig ausüben. Das ist banal und in der Praxis führt es wegen des oben erwähnten Rückkoppelungsmechanismus selten zu Problemen.
Prüfen Sie unser Argument dennoch für einige Sekunden: Stellen Sie sich für einen Moment eine beliebige, nicht rein geistige Tätigkeit, vor, die Sie an einem bestimmten Ort und zu einer bestimmten Zeit ausüben, z. B. „Urlaub in einem Städtchen an der Côte d’Azur in Südfrankreich machen“ oder „Trainieren in ihrem persönlichen Fitness-Club“. Dann fragen Sie sich, was passieren würden, wenn alle Menschen in Ihrer Stadt, in Ihrer Region, in ihrem Staat oder auf dieser Erde plötzlich das Gleiche täten. Fragen Sie sich dann, warum das bisher nie geschehen ist und auch nie geschehen wird. Die Antwort: Auch hier existieren – wie beim Investieren – Rückkoppelungsmechanismen, die das dauerhafte Überschreiten des Capacity Limits unwahrscheinlich machen.
Das schwierige Verhältnis der Finanzbranche und der Medien zur EMH
Wer sich intensiv mit der EMH beschäftigt, dem wird auffallen, dass in der Finanzbranche einschließlich der Majorität aller Wirtschaftsjournalisten und Finfluencer eine mehr oder weniger stark ausgeprägte Aversion gegen die EMH besteht. Die lässt sich leicht erklären: Mit Interessenkonflikten.
Der marktmäßige Nachfrage nach Fondsmanagern, Wertpapieranalysten, Finanzjournalisten und Finfluencern wird umso größer und ihre Gehälter, umso höher sein, je mehr Marktteilnehmer an informationsineffiziente Märkte glauben. Umgekehrt: Je größer der Anteil der Anleger ist, die die EMH zur Grundlage ihres Investierens machen (also an Informationseffizienz glauben), desto geringer ist diese Nachfrage und desto mehr der genannten Dienstleister können buchstäblich „nach Hause gehen“. Je mehr Marktteilnehmer die EMH zur Grundlage ihres Investierens machen, desto mehr Gebühreneinnahmen wird die Fonds- und Bankenbranche verlieren. Analoges gilt für die Umsätze der der Finanzmedien. Deren kurzatmige, bei Berücksichtigung der Transaktionskosten, Steuereffekte und des Risikos häufiger falsch als richtigen Anlagetipps sind für passiv orientierte Buy-and-Hold-Anleger überflüssig.
Die weitere Evolution der Informationseffizienz
Der Grad der Informationseffizienz in den Finanzmärkten nimmt im Zeitablauf wohl immer weiter zu. Das bewirken der technische Fortschritt, einschließlich des Fortschritts in den Werkzeugen der künstlichen Intelligenz (KI), der Wettbewerb zwischen Investoren (Profi-Investoren und Privatanlegern), die absolut immer noch wachsende Zahl aktiver Anleger und die im Zeitablauf sich verschärfende Regulierungen, einschließlich der immer strikteren Strafverfolgung von Insider Trading sowie die Intensivierung der Offenlegungsvorschriften für börsennotierte Unternehmen (Bhattacharya 2023).
Warum KI die Informationseffizienz der Märkte weiter erhöhen wird, haben wir in unserem Blog-Beitrag „Ist Künstliche Intelligenz ein Gamechanger beim Investieren?“ dargelegt.
Insgesamt kann man wohl sagen, dass die Finanzmärkte zwar nicht vollkommen informationseffizient sind, aber jedenfalls ausreichend effizient, um aktives Investment-Management für Anleger (im Unterschied zur Finanzbranche) zu einem Verliererspiel und passives Investieren zum Gewinnerspiel zu machen.
Letztlich wird die Qualität einer Theorie daran gemessen, wie gut die Prognosen über die Zukunft sind, die sich aus der Theorie ableiten lassen. Gemessen an diesem Kriterium schneidet die EMH spektakulär gut ab, da keine andere Theorie die Leistungen und Ergebnisse der Marktteilnehmer (Renditen nach Kosten, Steuern und Risiko) besser erklärt und prognostiziert.
Einer kürzlichen akademischen Untersuchung zufolge besteht der Hauptunterschied zwischen dem „mentalen Modell von Wertpapiermärkten“ bei Privatanlegern und demjenigen von Personen, die berufsmäßig mit Wertpapieren zu tun haben, dass erstere überwiegend glauben neue Informationen werden sehr, sehr langsam eingepreist und letztere, dass sie sehr schnell eingepreist werden (Andre u.a. 2023). Dass institutionelle Anleger trotz dieses Wissens überwiegend aktiv investieren, dürfte sich daraus erklären, dass sie damit in sehr lukrativer Weise das falsche mentale Modell bei den meisten Privatanlegern in Gestalt hoher Gebühren ausbeuten. Smart!
Wer sich mit der akademischen Literatur zur EMH auseinandersetzen möchte, könnte dieses Unterfangen mit den sechs Artikeln beginnen, die wir am Ende dieses Blog-Beitrags in Appendix 1 aufgelistet haben.
Die EMH ist jedoch nicht das einzige Argument, auf dem die Überlegenheit passiven Investierens in der Praxis basiert. Auch die sogenannte „Arithmetic of Active Investing“, die der Wirtschaftsnobelpreisträger William Sharpe 1991 formulierte (Sharpe 1991, Link) sowie die Forschungsdisziplin Behavioral Finance [5] haben hierzu weitere mächtige Argumente geliefert. Daniel Kahneman und Richard Thaler erhielten für ihre Beiträge zu Behavioral Economics den Wirtschaftsnobelpreis. Beide argumentierten, dass sich aus ihren Arbeiten über Anlegerirrationalitäten die Entscheidung für passives Investieren ableiten lasse.
Fazit
Die zentrale Aussage der EMH ist die, die wir am Beginn dieses Blog-Beitrags formulierten: Allein mit öffentlichen Informationen ist es sehr unwahrscheinlich, den Markt, eine korrekt gewählte passive Benchmark systematisch nach Kosten, Risiko und Steuern zu schlagen. Wer es trotzdem versucht, wird diesen Versuch wahrscheinlich mit Unterrenditen bezahlen.
Die EMH ist eine einfache Hypothese oder Theorie, deren Hauptaussage oder -implikation jeder leicht verstehen kann – so wie einige andere wichtige wissenschaftlichen Theorien, z. B. die Evolutionstheorie oder die Theorie der Gravitation.
Für das konkrete Investieren von Privatanlegern – Vermögensaufbau und Vermögensschutz – existiert keine praxisrelevantere finanzökonomische Theorie als die EMH.
Obwohl die EMH eine einfache Theorie ist und obwohl ihre Gültigkeit und Praxisrelevanz „unendlich oft“ empirisch bestätigt wurde, wird sie von Vertretern der Finanzbranche oft absichtlich falsch dargestellt.
Endnoten
[1] „Finfluencer“ sind Influencer auf dem Gebiet der Finanzen und des Investierens.
[2] Vermeintliche Outperformer können Outperformer sein, die nur aufgrund akademisch unzureichender, also falscher Berechnungen Schein-Outperformance produziert haben oder Outperformer, für deren behauptete Outperformance keine objektive, von Dritten nachprüfbaren Belege existieren.
[3] Die bekannteste Kennzahl für die Berechnung der risikogewichteten Rendite ist die Sharpe Ratio.
[4] Zur Theorie des vollkommenen Wettbewerbs siehe die englische Wikipedia, Stichwort „Perfect Competition“. Das Konzept der unsichtbaren Hand wurde erstmalig von Adam Smith (1723–1790), dem Vater der Volkswirtschaftslehre, formuliert.
[5] Siehe Artikel „Verhaltensökonomik“ in der deutschsprachigen Wikipedia.
Appendix 1
Zusammenfassende Darstellungen der Effizienzmarkthypothese
Brown, Stephen (2011): „The efficient market hypothesis: The demise of the demon of chance“; Accounting and Finance; 2011; Vol. 51
Cochrane, John (2013): „Eugene Fama: Efficient Markets, Risk Premiums, and the Nobel Price“; Internet-Fundstelle hier
Malkiel, Burton (2004): „Models of Stock Market Predictability“; in: Journal of Financial Research; Winter 2004
Maberly, Edwin/Pierce, Raylene (2004): „Stock Market Efficiency Withstands another Challenge: Solving the ‚Sell in May/Buy after Halloween‘ Puzzle“; in: Econ Journal Watch; Vol. 1; No. 1; April 2004
Statman, Meir (2011): „Efficient Markets in Crisis“; in: Journal of Investment Management; Vol. 9; No. 2; Second Quarter 2011
Jacobs, Heiko/Weber, Martin (2016): „Random Walk Plus Drift – Was Aktienkurse wirklich sind“; Forschung für die Praxis, Band 28, Behavioral Finance Group, Universität Mannheim
Appendix 2
Sind die Renditen von Warren Buffet eine Widerlegung der Effizienzmarkthypothese?
Nein und dafür gibt es drei gute Argumente. Erstens wäre mehr als nur ein Warren Buffett nötig, um aus statistikwissenschaftlicher Sicht einen solchen Beweis zu erbringen. Da es weltweit viele Millionen professionelle (gewerbliche, institutionelle) und private Anleger gibt, würde und wird allein der Zufall – ohne das Erfordernis von Können – nach dem Gesetz der großen Zahl einen oder mehrere „Wunderinvestoren“ wie Buffett produzieren.
Zweitens war Warren Buffet (er trat Ende 2025 im Alter von 95 Jahren als CEO von Berkshire Hathaway zurück) kein „Finanzinvestor“, wie es ein Fondsmanager, ein Vermögensverwalter oder ein Privatanleger ist. Warren Buffet ist Unternehmer. Die langfristigen (Eigenkapital)renditen der – sagen wir – zwei Prozent erfolgreichsten Unternehmer weltweit liegen weit, weit über dem, was selbst sehr erfolgreiche Finanzinvestoren wie Buffett erzielt haben. (Diese hohen unternehmerischen Eigenkapitalrenditen im Topsegment aller Unternehmer gehen naturgemäß mit einem höheren Risiko bei Verlust und bei Vermögensschwankungen einher.) Die allermeisten von Buffetts Investments innerhalb von Berkshire Hathaway waren so umfangreich, dass er substanziellen Einfluss auf alle möglichen operativen und strategischen Aspekte der betreffenden Unternehmen ausüben konnte, was für einen reinen Finanzinvestor kategorisch nicht gilt. Buffetts Investments waren fast ausnahmslos „Unternehmensbeteiligungen“, nicht kleine „passive“ Finanzinvestments. Sehr viele dieser Beteiligungen waren und sind gesellschaftsrechtlich sogar Tochterunternehmen von Buffets Holding Berkshire Hathaway.
Niemand würde die finanziellen Erfolge Unternehmer Elon Musk, Bill Gates oder dem aktuell reichsten Deutschen, dem Unternehmer Klaus-Michael Kühne als Widerlegung der EMH betrachten, eben weil es sich hier um Unternehmer und unternehmerische Investments handelt, nicht Finanzinvestoren oder Finanzinvestments. Ebenfalls wichtig im Kontext Unterscheidung Unternehmer versus Finanzinvestor: Buffett nahm ja keine Anlegergelder an, wie ein Fondsmanager. Er investierte nur sein „eigenes“ Geld, genauso wie ein Unternehmer. In dieser Hinsicht hatte Buffett einen viel einfacheren Job als ein Fondsmanager.
Drittens sind die Aktionärsrenditen von Berkshire Hathaway schon lange nicht mehr konsistent höher als die des Marktes, definiert als der S&P 500 Index, eine von Buffett selbst gewählte Marktbenchmark. in den 20 Jahren von Anfang 2005 bis Ende 2025 (als Buffett zurücktrat) war die Berkshire-Rendite praktisch identisch mit der des Marktes. Die risikoadjustierte Berkshire-Rendite (Sharpe Ratio) lag sogar darunter. Die Outperformance von Berkshire ist also schon lange „Geschichte“. Sie ereignete sich im Wesentlichen vor ungefähr 2005 und geschah in einer Zeit, in der die Märkte weniger informationseffizient waren als heute. Wer aber heute z. B. 25 Jahre oder 50 Jahre zurückrechnet, sieht noch „kumulative Outperformance“, die jedoch im Wesentlichen aus Outperformance vor 2005 resultiert.
Appendix 3
Allgemeine Literatur, auf die Blog-Beitrag Bezug genommen wurde:
Andre, Peter u. a. (2023): „Mental Models of the Stock Market“; 10. Nov. 2023; Internet-Fundstelle: SSRN/Social Sciences Research Network
Bhattacharya, Utpal (2023): „The Enforcement of Insider Trading Laws Around the World (1900–2022)“; 26 June 2023; Internet-Fundstelle: SSRN/Social Sciences Research Network
Chordia, Tarun u. a. (2011): „Trends in the Cross-Section of Expected Stock Returns“; 4 March 2011; Internet-Fundstelle: SSRN/Social Sciences Research Network
Cochrane, John (2013): „Eugene Fama: Efficient Markets, Risk Premiums, and the Nobel Price“; Internet-Fundstelle hier
McLean, David/Pontiff, Jeffrey (2015): „Does Academic Research Destroy Stock Return Predictability?“; 7. Jan. 2015; Internet-Fundstelle: SSRN/Social Sciences Research Network
Sharpe, William (1991): „The Arithmetic of Active Management“; in: The Financial Analysts Journal; Vol. 47; No. 1; Jan./Feb. 1991
