Warum die meisten Trader Geld verlieren – und was die Daten zeigen

Die Arbeit hat der Markt gemacht

Fast jede fachliche Diskussion über Trading landet früher oder später bei der Frage nach dem Können. Die einen glauben, dass man lernen kann, Charts zu lesen, Einstiege zu timen und Verluste zu begrenzen. Die anderen glauben, dass das nicht möglich ist. Beide Seiten überspringen dabei oft die Frage, die eigentlich am Anfang stehen sollte: Welche Rendite hat der Markt im fraglichen Zeitraum erzielt – und was kostet es, diese Rendite zu erwirtschaften?

Diese erste Zahl ist schnell ermittelt. Vom 3. April 2017 bis zum 4. September 2026 legte der S&P-500-Future über 2.365 Tagesschlusskurse hinweg um 227,8 % zu. Auf ein Jahr umgerechnet entspricht das 13,5 % pro Jahr. Um diese Rendite zu erzielen, war eine einzige Entscheidung am Anfang nötig, danach keine weitere.

Diese Zahl ist eher eine Untergrenze als eine vollständige Marktrendite. Sie stammt aus einer Kursreihe ohne Dividenden, und zwei unabhängige Gegenproben zeigen, dass sie unter der Rendite des Marktes liegt, den sie abbildet. Gegenüber dem ETF auf denselben Index liegt sie 0,7 Prozentpunkte pro Jahr niedriger, gegenüber der NAV-Wertentwicklung eines S&P-500-ETF in unseren eigenen Fondsdaten 1,2 Prozentpunkte. Jeder folgende Vergleich fällt damit zugunsten des Traders aus.

Die am Markt verfügbare Rendite war also erheblich. Jede Erklärung für schwache Handelsergebnisse muss zeigen, wo eine Rendite dieser Größenordnung verloren geht. Fünf Faktoren erklären einen großen Teil des Unterschieds. Keiner davon setzt voraus, dass der Trader mit seiner Markteinschätzung falschlag, und alle fünf lassen sich mit unseren eigenen Kursdaten messen.

Vorher ist zu klären, von welcher Art Trading hier die Rede ist. Davon hängt die Größenordnung fast aller folgenden Zahlen ab.

Von welchem Trading hier die Rede ist

Daytrading, Swingtrading und Positionshandel unterscheiden sich in vielerlei Hinsicht. Direkt messen lässt sich hier jedoch nur ein Faktor, und genau der ist entscheidend: wie lange eine Position gehalten wird. Alles andere folgt daraus, die Kosten ebenso wie die Zahl der Round Trips und die Größe eines typischen Gewinns oder Verlusts.

Unsere Datenbank enthält Tagesschlusskurse. Damit lassen sich Haltedauern von einer Sitzung bis zu einem ganzen Quartal messen. Alles, was innerhalb eines einzelnen Tages passiert, lässt sich dagegen nicht erfassen. Intraday-Trading liegt daher außerhalb dieser Studie, und nichts im Folgenden ist als Aussage darüber zu verstehen.

Für jede Haltedauer beantwortet die Geschichte des Marktes drei Fragen: Wie oft war eine Long-Position am Ende des Zeitfensters im Plus? Wie groß waren der durchschnittliche Gewinn und der durchschnittliche Verlust? Und welche Trefferquote bräuchte ein Trader, um nach 0,2 % Kosten pro Round Trip bei null herauszukommen?

Das Muster ist klar. Auf Tagessicht liegt die nötige Trefferquote von 64,1 % um 9,6 Prozentpunkte über den 54,5 %, die der Markt selbst geliefert hat. Wer von Tag zu Tag handelt, startet mit einer Lücke, die erst durch Können geschlossen werden muss, bevor die Strategie überhaupt die Gewinnschwelle erreicht.

Verlängert man die Haltedauer auf eine Woche, dreht sich das Verhältnis: Die nötigen 58,5 % liegen unter den 60,8 %, die schlichtes Investiertsein erzielt hat. Auf Quartalssicht ist die Lücke auf 25 Prozentpunkte zugunsten des Traders gewachsen, während die jährliche Kostenlast von 39,6 % auf 0,8 % gesunken ist.

Daraus folgen zwei Dinge. Erstens: Je kürzer die Haltedauer, desto weniger ist Können ein Bonus und desto mehr wird es zur Voraussetzung. Zweitens meint diese Studie, wenn sie von verlierenden Tradern spricht, vor allem das schnelle Ende dieser Skala, also tägliche und wöchentliche Haltedauern, bei denen die Hürde am höchsten ist. Beim Positionshandel über Monate und Quartale gilt dieselbe Arithmetik, allerdings deutlich milder.

Verluste kosten mehr, als sie aussehen

Die erste Kraft ist reine Arithmetik, und sie wird besonders häufig unterschätzt. Prozentwerte wirken nicht in beide Richtungen gleich. Wer 20 % verliert, braucht 25 % Gewinn, um wieder auf den Ausgangswert zu kommen. Wer die Hälfte verliert, muss seinen Wert verdoppeln. Nach einem Rückgang von 70 % sind 233 % Gewinn nötig, um das Ausgangsniveau wieder zu erreichen.

Mit jedem weiteren Schritt nach unten wächst die Lücke zwischen dem Verlust und dem Gewinn, der zur Erholung nötig ist.

Das Frühjahr 2020 zeigt, was das praktisch bedeutet. Zwischen dem 19. Februar und dem 23. März fiel der Markt um 34,4 %. Um sein vorheriges Niveau wieder zu erreichen, brauchte er einen Gewinn von 52,5 %, erreicht am 21. August, 184 Tage nach dem Hoch. Wer die Position hielt, holte den gesamten Verlust wieder auf. Wer am Tief verkaufte, realisierte den Verlust und überließ die Erholung anderen.

Bei Einzelaktien zeigt sich derselbe Mechanismus in noch extremerer Form. Von den 813 Unternehmen in unserer Stichprobe notieren 44,5 % mehr als 20 % unter ihrem eigenen Zweijahreshoch, 8,4 % liegen mehr als die Hälfte darunter. Das mittlere Unternehmen bräuchte einen Gewinn von 20,7 %, nur um wieder ein Niveau zu erreichen, das es schon einmal hatte.

Die tatsächlichen Werte dürften noch schlechter sein. Gescheiterte Unternehmen können nicht in der Stichprobe stehen, und 49 weitere Kursreihen mussten entfernt werden, weil sich unbereinigte Aktiensplits in einer Kursreihe nicht von Abstürzen unterscheiden lassen. Damit fallen auch echte Einbrüche aus der Stichprobe.

Genau deshalb ist Risikosteuerung keine Frage des Temperaments. Einen tiefen Drawdown hinzunehmen bedeutet, eine Erholung leisten zu müssen, deren Kosten schneller steigen als der Verlust, der sie nötig gemacht hat.

Die Rendite steckt in wenigen Tagen

Wenn der Markt über neun Jahre eine so hohe Rendite liefert, liegt der Gedanke nahe, in den guten Phasen investiert zu sein und in den schlechten auszusteigen. Die Daten geben darauf eine klare Antwort. Sie beginnt damit, wie ungleichmäßig sich Renditen über die Zeit verteilen.

Von den 2.364 Tagesbewegungen der Reihe genügt es, die zehn stärksten herauszunehmen, und das Ergebnis fällt von +227,8 % auf +77,7 %. Ohne die zwanzig stärksten bleiben nur +29,0 %. Nimmt man die dreißig stärksten heraus, also 1,3 % aller Sitzungen, enden neun Jahre in einem steigenden Markt bei −1,4 %.

Das Spiegelbild ist genauso deutlich und verdient Aufmerksamkeit, denn es ist das stärkste Argument für Market Timing. Ohne die zehn schwächsten Tage hätte derselbe Zeitraum +531,4 % eingebracht.

Ließen sich beide Gruppen voneinander trennen, wäre Timing eine der wertvollsten Fähigkeiten am Finanzmarkt. Sie lassen sich aber nicht trennen, und genau das ist der entscheidende Befund.

Vierzehn der zwanzig besten Tage lagen höchstens zehn Handelstage von einem der zwanzig schlechtesten entfernt. Sie häufen sich in denselben Wochen – am 13. und 24. März 2020, am 6. April 2020 und am 9. April 2025 –, weil starke Erholungen oft Teil starker Einbrüche sind. Sie sind keine getrennten Ereignisse, die erst später in ruhigeren Märkten auftreten.

Die praktische Folge ist unbequem. Nach einem starken Kursrückgang zu verkaufen, ist eine der natürlichsten Reaktionen überhaupt. Zugleich ist es eine der zuverlässigsten Arten, die anschließende Erholung zu verpassen. Die schlechtesten Tage zu meiden und die besten mitzunehmen, klingt nach einer Timing-Strategie. In der Praxis widersprechen sich die beiden Ziele.

Eine hohe Trefferquote sagt weniger, als sie vermuten lässt

Trader, die ihre Ergebnisse dokumentieren, verfolgen meist ihre Trefferquote: den Anteil der Positionen, die mit Gewinn enden. Sie ist leicht zu verstehen, enthält aber deutlich weniger Information, als ihre Verbreitung vermuten lässt.

Über die neun Jahre schlossen 54,5 % aller Sitzungen höher als am Vortag. Der Markt stieg also häufiger, als er fiel. Der durchschnittliche Gewinntag brachte allerdings 0,75 %, während der durchschnittliche Verlusttag 0,77 % kostete. Das Verhältnis beider Werte, die sogenannte Payoff-Ratio, lag bei 0,96: Die Gewinne waren etwas kleiner als die Verluste.

Aus der Richtung allein entsteht daher keine Rendite. Entscheidend ist die Größe der einzelnen Bewegungen, und die sind so verteilt, dass viele Handelsregeln sie nicht ausreichend berücksichtigen.

Tage mit mehr als vier Standardabweichungen vom Mittelwert machen 0,63 % der Reihe aus. Unter einer Normalverteilung wären es rund 0,01 %. Sie treten damit etwa sechzigmal häufiger auf, als ein Normalverteilungsmodell erwarten ließe. Die gemessene Wölbung beträgt 17,0 gegenüber 3 bei einer Normalverteilung, und die Schiefe von −0,29 zeigt, dass die Extreme leicht nach unten verzerrt sind.

Eine Positionsgröße, die 99 von 100 Tagen übersteht, ist daher nicht automatisch vorsichtig, wenn der verbleibende Tag ein solches Risiko trägt.

Dasselbe Muster zeigt sich, sobald man von Tagen auf Unternehmen wechselt. Über die 813 Aktien hinweg beträgt die Korrelation zwischen dem Anteil der Gewinntage und der Gesamtrendite 0,43, die Rangkorrelation 0,65.

Beide Größen bewegen sich also in dieselbe Richtung, was wenig überrascht: Eine Aktie, die über zwei Jahre gestiegen ist, hatte zwangsläufig mehr Auf- als Abwärtstage. Was die Zahlen nicht hergeben, ist die umgekehrte Deutung, dass eine hohe Trefferquote das Ergebnis verursacht habe. Der Abstand zwischen beiden Maßen zeigt, warum. Die Rangfolgen stimmen recht gut überein, der lineare Zusammenhang ist schwächer, weil einige der größten Gewinne bei Unternehmen mit unauffälliger Trefferquote liegen.

Auf Ebene des Gesamtmarktes taugt die Trefferquote allein noch weniger als Maßstab: Eine Payoff-Ratio von 0,96 bedeutet, dass häufigeres Richtigliegen für sich genommen keine Rendite erzeugt hat.

Dieselbe Stichprobe beantwortet auch die Frage, die sich viele früher oder später stellen: ob sich die Auswahl einzelner Aktien lohnt. Das mittlere Unternehmen erzielte über seinen jeweiligen Zeitraum 18,1 %. Verglichen mit dem Index über genau dasselbe Zeitfenster schlugen ihn nur 35,2 % der Unternehmen, während die Durchschnittsrendite von +43 % von einer kleinen Gruppe extremer Gewinner nach oben gezogen wird.

Aktienauswahl ist damit kein Münzwurf mit gleichen Chancen. Sie ist eine Ziehung aus einer Verteilung, deren typisches Ergebnis weit unter dem Durchschnitt liegt. Die wenigen Ausreißer zu verpassen, ist daher der Normalfall und nicht einfach Pech.

Kosten entscheiden, was übrig bleibt

Bis hierhin wurde nichts gehandelt. Nehmen wir nun einen Trader an, der weder Wert schafft noch vernichtet. Er erzielt dieselbe Bruttorendite von 227,8 %, verteilt sie aber auf eine bestimmte Zahl von Round Trips pro Jahr, von denen jeder 0,2 % der Position kostet.

Fünf Round Trips im Monat klingen moderat, und das sind sie auch: Eine Position wird ungefähr einmal pro Woche geschlossen und neu eröffnet. Bei diesem Tempo bleiben nach neun Jahren in einem steigenden Markt +6,2 % übrig.

Deutsches Tagesgeld brachte in denselben 112 Monaten insgesamt 1,81 %. Die Indexdaten sind in Dollar, der Einlagenzins in Euro; für einen fairen Vergleich muss daher umgerechnet werden. In Euro erzielte derselbe Indexzeitraum +200,7 %. Der Trader liegt damit noch vor einem Sparkonto, behält aber weniger als ein Dreißigstel dessen, was der Markt ohne Handel geliefert hat.

Die 0,2 % in der Tabelle sind der günstigste Fall, kein Durchschnitt. Sie stammen aus dem niedrigsten Gebührensatz unseres eigenen Brokervergleichs, ebenso wie die übrigen Stufen der Grafik. Wer dieselbe Strategie mit 500-€-Orders handelt, zahlt 0,4 % je Round Trip und macht bei fünf Trades im Monat aus +227,8 % −65,7 %. Wer über eine Direktbank handelt, die 4,90 € plus 0,25 % je Order berechnet, zahlt bei einer 1.000-€-Position 1,5 % je Round Trip. Bei diesem Tarif genügt bereits ein Trade im Monat, um aus +227,8 % −40,2 % zu machen.

Kosten sind daher kein Detail, das man erst optimiert, wenn die Strategie funktioniert. Bei üblichen Handelsfrequenzen können sie zum bestimmenden Faktor werden, und die Wahl des Brokers kann das Ergebnis stärker verändern als viele Anpassungen an der Strategie selbst.

Ohne Vorteil verkürzt Tempo nur die Geschichte

Die Rechnung oben schreibt dem Trader die Marktrendite noch vollständig gut. Schwieriger ist die Frage, was geschieht, wenn die Richtung jedes Trades schlicht zufällig richtig oder falsch ist. Das ist die faire Ausgangsannahme für jeden, der noch nicht gezeigt hat, dass es anders ist.

Dafür haben wir 30.000 Depots simuliert. Jeder Trade verwendet eine tatsächliche Tagesbewegung aus der Indexreihe, die Richtung wird per Münzwurf bestimmt, und es fallen dieselben 0,2 % Kosten an. Können gibt es in diesem Modell nicht, zusätzliche Fehler aber ebenso wenig.

Nach einem Jahr liegen 24,9 % der Depots, die einmal im Monat handeln, im Plus. Bei vier Trades im Monat sinkt der Anteil auf 10,3 %, bei zehn auf 2,6 % und bei zwanzig auf 0,2 %. Verlängert man den Zeitraum auf fünf Jahre bei zehn Trades im Monat, rundet sich der Anteil der Gewinner auf null, während das mittlere Depot 71,1 % im Minus steht.

Einzelne Tage zufällig zu ziehen, nimmt dem Markt etwas Reales, denn ruhige Tage folgen häufig auf ruhige Tage, und heftige Bewegungen häufen sich. Wiederholt man die Rechnung mit Fünftagesblöcken, die diese Häufung erhalten, sinkt der Einjahreswert bei vier Trades im Monat von 10,3 % auf 9,1 %. Die Richtung des Ergebnisses hängt also nicht von der Annahme ab; wenn überhaupt, ist die einfachere Annahme die günstigere für den Trader.

Es lohnt sich, genau zu benennen, was hier geschieht. Niemand wird in diesem Modell für eine falsche Prognose bestraft, denn die Prognosen sind konstruktionsbedingt fair. Allein die Handelsfrequenz macht aus einem ausgeglichenen Spiel einen fast sicheren Verlust, weil jeder Trade Kosten verursacht und sich diese genauso aufzinsen wie Renditen.

Damit ist auch die Frage beantwortet, die nach enttäuschenden kurzfristigen Ergebnissen regelmäßig aufkommt: ob es mit der Zeit besser wird. Für ein Depot ohne Vorteil wird es das nicht. Bei vier Round Trips im Monat sind nach einem Jahr 10,3 % der Depots im Plus, nach zwei Jahren 3,8 %, nach drei 1,5 %, nach fünf 0,3 % und nach zehn Jahren gerundet null, während das mittlere Depot 62,9 % verloren hat.

Die Zeit mittelt die Reibung nicht heraus. Sie zinst sie auf, und die kleine Chance, im Plus zu liegen, schrumpft mit jedem Jahr, in dem das Depot weiter handelt.

Das ist zugleich die faire Antwort auf die Frage nach der Erfahrung. Unsere Daten enthalten Kurse, keine Menschen: Wir können nicht beobachten, wie lange jemand bereits handelt, und diese Studie macht dazu keine Aussage. Die Daten zeigen aber, wie hoch die Hürde ist, die Erfahrung überwinden müsste. Das sind 9,6 Prozentpunkte Trefferquote auf Tagessicht oder 12,8 Prozentpunkte pro Jahr bei fünf Round Trips im Monat. Ein Depot, das diese Hürde nicht nimmt, kann eine Zeit lang trotzdem vorn liegen, aber nur durch Glück.

Beim Hebel wirkt die Arithmetik anders, und auch das nicht zugunsten des Traders.

Hebel setzt dem Handel eine Frist

Bei doppeltem Hebel werden 0,1 % der Depots innerhalb eines Jahres zwangsweise geschlossen. Bei fünffachem Hebel sind es 17,6 %, bei zehnfachem 56,3 %. Beim dreißigfachen Hebel, den alle sieben CFD-Anbieter in unserem Brokervergleich weiterhin anbieten, werden 94,9 % der Depots innerhalb von zwölf Monaten geschlossen.

Der zweite Balken der Grafik ist genauso wichtig wie der erste. Lässt man dieselben Depots ganz ohne Kosten laufen, ändert sich wenig: 15,1 % statt 17,6 % bei fünffachem Hebel, 93,6 % statt 94,9 % bei dreißigfachem. Anders als bei der Handelsfrequenz geht es hier vor allem nicht um Gebühren. Es geht um die Schwankung des Marktes selbst, die auf eine Position trifft, die zu groß ist, um sie auszuhalten. Die Wiederholung mit Fünftagesblöcken, die ruhige und unruhige Phasen zusammenhält, liefert fast dasselbe: 15,6 % und 94,7 %.

Hebel macht also niemanden treffsicherer. Er verringert die Marktbewegung, die ein Depot aushalten kann, bevor die Position geschlossen wird.

Ein zwangsweise geschlossenes Depot kann an der Erholung nicht mehr teilnehmen, und einige der größten Tagesgewinne fallen in dieselben Wochen wie die größten Verluste. Die Erholungsarithmetik aus dem ersten Abschnitt gilt dann in voller Härte, nur ist keine Position mehr da, die sich erholen könnte.

Daytrading als Vollzeitberuf

Ob Trading ein Gehalt ersetzen kann, ist eine Frage des Könnens und der Arithmetik. Die oben gemessene Hürde von rund 12,8 Prozentpunkten pro Jahr bei fünf Round Trips im Monat muss überwunden werden, bevor überhaupt etwas verdient ist.

Wer von Handelsgewinnen leben will, braucht zudem Kapital. Bei einer Nettorendite von 10 % pro Jahr, einer Annahme und keiner Prognose, erfordert ein Einkommen von 40.000 € vor Steuern ein Konto von 400.000 €. Jedes schwächere Jahr zehrt an diesem Kapital. Wie viel Kapital eine gleichmäßige Entnahme bei realistischen Renditen braucht, zeigt die Studie Von der Rendite leben .

Ist Daytrading profitabel?

Die Zahlen dieser Studie beantworten das nicht mit Ja oder Nein, sondern mit einer Hürde. Bei fünf Round Trips im Monat kosten die Gebühren rund 12,8 Prozentpunkte pro Jahr, bevor der Trader mehr verdient als die Bruttorendite des Marktes. Zwei Befunde aus der Analyse kommen hinzu.

Eine hohe Trefferquote allein reicht nicht, weil das Verhältnis von durchschnittlichem Gewinn zu durchschnittlichem Verlust ebenfalls über das Ergebnis entscheidet. Und ein großer Teil der Marktrendite entsteht an wenigen Tagen, an denen ein kurzfristig geführtes Depot womöglich nicht investiert ist.

Ob ein einzelner Trader diese Hürde nimmt, lässt sich aus Marktdaten nicht ablesen. Die Hürde gilt für jedes Depot gleich, die Fähigkeiten dahinter nicht.

Daytrading oder langfristig anlegen?

Beides sind unterschiedliche Quellen von Rendite, nicht zwei Wege zum selben Ergebnis. Langfristiges Anlegen lebt von der Entwicklung der Unternehmen und Märkte und verlangt, zwischenzeitliche Rückgänge auszuhalten. Kurzfristiges Trading versucht, an Kursbewegungen zu verdienen, und zahlt bei jedem Handel Kosten.

Die Rechnung oben zeigt, wie diese Kosten mit der Zahl der Trades wachsen, während ein langfristiges Depot deutlich weniger Transaktionskosten trägt. Beide Ansätze können im selben Depot vorkommen. Nur das kurzfristige Trading muss die Hürde aber immer wieder neu nehmen.

Müssen Daytrader Steuern zahlen?

Ja, und die Regeln hängen vom Land ab. In Deutschland unterliegen Gewinne grundsätzlich der Abgeltungsteuer von 25 % zuzüglich Solidaritätszuschlag und gegebenenfalls Kirchensteuer. Verluste aus Aktienverkäufen lassen sich nur mit Gewinnen aus Aktienverkäufen verrechnen.

Was die Zahlen klären und was offen bleibt

Zusammengenommen zeigen die fünf Effekte in dieselbe Richtung. Ein Verlust erfordert einen größeren Gewinn, um ihn auszugleichen. Ein großer Teil der Rendite eines Jahrzehnts konzentriert sich auf Tage, die sich vorher nicht bestimmen lassen und oft nah an den schlechtesten Tagen liegen. Eine gute Trefferquote trägt ein Depot nicht, und die Auswahl der typischen Aktie tut es ebenso wenig. Übliche Kosten bei üblicher Handelsfrequenz können einen großen Teil einer langen Aufwärtsphase aufzehren, und der Hebel begrenzt, wie viel Marktbewegung eine Position übersteht.

Nichts davon beweist, dass profitables Trading unmöglich ist. Es zeigt, wie hoch die Hürde ist, bevor über individuelles Können überhaupt gesprochen wird. Bei fünf Round Trips im Monat muss ein Trader den Markt um rund 12,8 Prozentpunkte pro Jahr schlagen, nur um mit jemandem gleichzuziehen, der nichts getan hat.

Zwei Faktoren würden diese Hürde weiter erhöhen, und beide fehlen in den Berechnungen. Finanzierungskosten für gehebelte Positionen sind nicht berücksichtigt, obwohl der US-Leitzins Anfang September 2026 bei 3,63 % lag. Auch Steuern auf realisierte Gewinne fehlen, und sie belasten häufiges Handeln stärker als langfristiges Halten. Jeder der beiden Faktoren würde die Kosten des Tradings erhöhen.

Fünf Einschränkungen bleiben. Intraday-Handel wird hier nicht erfasst, weil die Datenbank Tagesschlusskurse enthält und die kürzeste messbare Haltedauer eine Sitzung ist. Auch individuelle Erfahrung wird nicht gemessen, weil die Daten Kurse enthalten und keine Handelskonten; die Studie kann die Hürde benennen, nicht sagen, wer sie nimmt. Die Aktienstichprobe enthält nur Unternehmen, die wir erfassen, gescheiterte fehlen also, und die 49 wegen unbereinigter Kapitalmaßnahmen entfernten Reihen nehmen auch echte Abstürze heraus. Die Simulationen beschreiben einen Trader ohne Können und sind damit ein Vergleichsmaßstab, kein Porträt einer bestimmten Person. Und alles beruht auf einem einzigen Abschnitt der Geschichte, der einen Crash und einen langen Bullenmarkt enthielt. Weitere neun Jahre würden andere Größenordnungen liefern, auch wenn die Arithmetik von Kosten und Erholungen gleich bliebe.

Der nützlichste Befund ist zugleich der unspektakulärste. In diesen neun Jahren bestand die beste Entscheidung darin, keine weiteren Entscheidungen zu treffen.