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

Die Arbeit hat der Markt gemacht

Fast jede Debatte 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 den Schritt, der eigentlich am Anfang stehen sollte: zu fragen, welche Rendite der Markt im fraglichen Zeitraum geliefert hat – und was es kostet, diese Rendite zu erzielen.

Diese erste Zahl ist schnell ermittelt. Vom 3. April 2017 bis zum 4. September 2026 legte der S&P-500-Future über 2.363 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 Schlagzeile. Sie stammt aus einer Kursreihe ohne Dividenden, und zwei unabhängige Prüfungen setzen sie unter den Markt, für den sie steht: Gegenüber dem ETF auf denselben Index liegt sie 0,7 Prozentpunkte pro Jahr niedriger; gegenüber der NAV-Performance eines S&P-500-ETF in unseren eigenen Fondsdaten beträgt der Abstand 1,2 Prozentpunkte pro Jahr. 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 Größe verschwindet. Fünf Faktoren erklären den größten Teil dieses Unterschieds. Keiner davon setzt voraus, dass der Trader mit seiner Einschätzung des Marktes falschlag, und alle fünf lassen sich mit unseren eigenen Kursdaten messen. Bevor wir uns den ersten Faktor ansehen, müssen wir jedoch klären, von welcher Art Trading hier die Rede ist – denn davon hängt die Größe jeder folgenden Zahl 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.

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 messen. Intraday-Trading liegt daher außerhalb des Umfangs dieser Studie, und nichts im Folgenden sollte als Aussage darüber verstanden werden.

Für jede Haltedauer beantwortet die Geschichte des Marktes drei Fragen auf einmal: 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 folglich, 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 damit mit einer Lücke, die zunächst durch Können überwunden 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 gilt: Je kürzer der Trading-Stil, desto weniger ist Können ein Bonus und desto mehr ist es eine Voraussetzung. Zweitens bezieht sich diese Studie, wenn sie von verlierenden Tradern spricht, vor allem auf das schnelle Ende dieser Skala – auf tägliche und wöchentliche Haltedauern, bei denen die Hürde am höchsten ist. Beim Positionshandel über Monate und Quartale gilt dieselbe Arithmetik, allerdings deutlich weniger streng.

Verluste kosten mehr, als sie aussehen

Die erste Kraft ist reine Arithmetik, und sie wird besonders häufig unterschätzt. Prozente wirken in beide Richtungen nicht symmetrisch: Wer 20 % verliert, braucht einen Gewinn von 25 %, um wieder auf den Ausgangswert zu kommen; wer die Hälfte verliert, muss sich verdoppeln; und nach einem Rückgang von 70 % braucht es einen Gewinn von 233 %, um den Ausgangswert wieder zu erreichen. Mit jedem weiteren Schritt nach unten wird die Lücke zwischen dem Verlust und dem nötigen Gewinn zur Erholung größer.

Das Frühjahr 2020 zeigt, was das praktisch bedeutet. Zwischen dem 19. Februar und dem 23. März fiel der Markt um 34,4 %. Um wieder sein vorheriges Niveau zu erreichen, brauchte er einen Gewinn von 52,5 % – erreicht am 21. August, 184 Tage nach dem Hoch. Wer die Position während des Rückgangs 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 545 Unternehmen in unserer Stichprobe notieren 40,4 % derzeit mehr als 20 % unter ihrem eigenen Zweijahreshoch, 4,6 % liegen mehr als die Hälfte darunter. Das mittlere Unternehmen bräuchte einen Gewinn von 18,6 %, nur um wieder ein Niveau zu erreichen, das es bereits einmal erreicht hatte. Die tatsächlichen Werte dürften noch schlechter sein: Gescheiterte Unternehmen können nicht in der Stichprobe enthalten sein, und 23 weitere Kursreihen mussten entfernt werden, weil sich unbereinigte Aktiensplits in einer Kursreihe nicht von Kursabstürzen unterscheiden lassen. Damit fallen neben den Datenfehlern auch echte Einbrüche aus der Stichprobe.

Genau deshalb ist Risikosteuerung nicht einfach eine Frage des Temperaments. Einen tiefen Drawdown zu akzeptieren ist nicht mutig; es bedeutet, eine Erholung finanzieren zu müssen, deren Kosten schneller steigen als der Verlust, der sie notwendig gemacht hat.

Die Rendite steckt in wenigen Tagen

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

Von den 2.362 Handelstagen 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 %: praktisch bei null.

Das Spiegelbild ist genauso drastisch und verdient Aufmerksamkeit, denn es ist das stärkste Argument für Timing. Ohne die zehn schwächsten Tage hätte dieselbe Zeitspanne +531,4 % eingebracht. Ließen sich die beiden Gruppen voneinander trennen, wäre Timing die wertvollste Fähigkeit im Finanzmarkt. Sie lassen sich jedoch nicht trennen – und genau das ist der Befund.

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

Die praktische Folge ist unbequem. Nach einem starken Kursrückgang zu verkaufen, ist eine der natürlichsten Reaktionen überhaupt. Gleichzeitig ist es eine der zuverlässigsten Möglichkeiten, bei der anschließenden Erholung nicht investiert zu sein. Die schlechtesten Tage zu vermeiden und gleichzeitig die besten mitzunehmen, ist keine schwierige Fähigkeit. Es ist ein Widerspruch.

Eine hohe Trefferquote sagt weniger, als sie vermuten lässt

Trader, die ihre Ergebnisse dokumentieren, verfolgen meist ihre Trefferquote: den Anteil der Positionen, die mit einem Gewinn enden. Sie ist leicht zu verstehen, enthält aber deutlich weniger Informationen, 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 0,78 % 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 diese sind so verteilt, dass die meisten Handelsregeln sie stillschweigend ausblenden.

Tage mit mehr als vier Standardabweichungen vom Mittelwert machen 0,64 % 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 neunundneunzig von hundert Tagen übersteht, ist nicht konservativ, wenn der hundertste Tag ein solches Verlustrisiko trägt.

Dasselbe Muster zeigt sich, sobald man von Tagen auf Unternehmen wechselt. Über die 545 Aktien hinweg beträgt die Korrelation zwischen dem Anteil der Gewinntage und der Gesamtrendite 0,40, während die Rangkorrelation 0,62 beträgt. Die beiden 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 Interpretation – dass eine hohe Trefferquote das Ergebnis verursacht habe. Der Abstand zwischen den beiden Maßen zeigt warum. Die Rangfolgen stimmen relativ gut überein, während der lineare Zusammenhang deutlich schwächer ist. Das ist typisch, wenn die größten Gewinne bei Unternehmen mit einer eher unauffälligen Trefferquote liegen. Auf Ebene des Gesamtmarktes versagt die Trefferquote als Orientierung besonders deutlich: Ein Payoff-Verhältnis von 0,96 bedeutet, dass häufigeres Richtigliegen keine Rendite erzeugt hat.

Dieselbe Stichprobe beantwortet auch die Frage, die sich früher oder später viele stellen: ob sich die Auswahl einzelner Aktien lohnt. Das mittlere Unternehmen erzielte über seinen jeweiligen Zeitraum 20,3 % Rendite. Verglichen mit dem Index über genau dasselbe Zeitfenster schlugen ihn nur 34,5 % der Unternehmen. Gleichzeitig wird die Durchschnittsrendite von +49 % durch eine kleine Gruppe extremer Gewinner nach oben gezogen. Aktienauswahl ist damit kein Münzwurf mit gleichen Chancen. Sie ist eine Ziehung aus einer Verteilung, bei der das typische 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 Händler an, der weder zusätzlichen Wert schafft noch Wert vernichtet: Er erzielt dieselbe Bruttorendite von 227,8 %, sammelt sie aber über eine bestimmte Zahl von Round Trips pro Jahr ein, wobei jeder 0,2 % der Position kostet.

Fünf Round Trips im Monat klingen moderat, und das sind sie auch: eine Position wird einmal pro Woche geschlossen und neu eröffnet. Bei diesem Tempo bleiben nach neun Jahren in einem steigenden Markt +6,3 % übrig. Deutsche Tagesgeldeinlagen brachten in denselben 111 Monaten insgesamt 1,76 %. Die Indexdaten sind in Dollar angegeben, der Einlagenzins in Euro. Für einen fairen Vergleich muss daher umgerechnet werden: In Euro gerechnet erzielte derselbe Indexzeitraum +200,7 %. Der Händler liegt damit noch vor einem Sparkonto, behält aber nur etwa ein Sechsunddreißigstel dessen, was der Markt ohne zusätzliche Kosten geliefert hat.

Die 0,2 % in der Tabelle sind der günstigste Fall, kein Durchschnittswert. Sie stammen aus dem niedrigsten Gebührensatz unseres eigenen Brokervergleichs. Auch die übrigen Stufen der Grafik stammen aus derselben Quelle. Wer dieselbe Strategie mit 500-€-Orders handelt, zahlt 0,4 % je Round Trip und macht bei fünf Trades im Monat aus +227,8 % −65,6 %. Wer sie 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 % −40,1 % zu machen.

Kosten sind daher kein Detail, das man optimiert, sobald die Strategie funktioniert. Bei üblichen Handelsfrequenzen sind sie der bestimmende Faktor. Und die Wahl des Brokers kann das Ergebnis stärker verändern als die meisten Anpassungen an der Strategie selbst.

Ohne Vorteil verkürzt Tempo nur die Geschichte

Die Rechnung oben schreibt dem Händler die Marktrendite noch gut. Die schwierigere Frage lautet, was geschieht, wenn die Richtung jedes Trades schlicht zufällig richtig oder falsch ist – die ehrliche Ausgangsannahme für jeden, der noch nicht gezeigt hat, dass es anders ist.

Um diese Frage zu beantworten, haben wir 30.000 Depots simuliert. Jeder Trade verwendet eine tatsächliche Tagesbewegung aus der Indexreihe, ihre Richtung wird per Münzwurf bestimmt, und es fallen dieselben 0,2 % Kosten an. Können gibt es in diesem Modell nicht, Unfähigkeit aber ebenso wenig. Nach einem Jahr liegen 25,0 % der Depots, die einmal im Monat handeln, im Plus. Bei vier Trades im Monat sinkt der Anteil auf 10,4 %, bei zehn auf 2,5 % und bei zwanzig auf 0,3 %. 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, während sich heftige Bewegungen häufen. Wiederholt man die gesamte Rechnung mit Fünftagesblöcken, die diese Häufung erhalten, sinkt der Einjahreswert bei vier Trades im Monat von 10,4 % auf 8,9 %. Die Richtung des Ergebnisses hängt also nicht von dieser Annahme ab. Wenn überhaupt, ist die einfachere Annahme die freundlichere.

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 nahezu sicheren Verlust, weil jeder Trade eine Maut zahlt und sich diese Kosten genauso kumulieren 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. Der Grund ist dieselbe Arithmetik, nur aus einem anderen Blickwinkel betrachtet. Bei vier Round Trips im Monat sind nach einem Jahr 10,4 % der Depots im Plus. Nach zwei Jahren sind es 3,8 %, nach drei 1,7 %, nach fünf 0,3 % und nach zehn Jahren rund null, während das mittlere Depot 62,9 % verloren hat. Die Zeit mittelt die Reibung nicht heraus. Sie vervielfacht sie – und die kleine Chance, im Plus zu liegen, schrumpft mit jedem weiteren Jahr, in dem das Depot weiter handelt.

Das ist zugleich die ehrliche Antwort auf die Frage nach der Erfahrung. Unsere Daten enthalten Kurse, keine Menschen: Wir können nicht beobachten, wie lange eine einzelne Person bereits handelt, und diese Studie macht dazu keine Aussage. Was die Daten zeigen, ist die Höhe der Hürde, die Erfahrung überwinden müsste – 9,6 Prozentpunkte bei der Trefferquote auf Tagessicht oder 12,8 Prozentpunkte pro Jahr bei fünf Round Trips im Monat. Was diese Hürde nicht erreicht, ist kein langsamer Fortschritt. Es unterscheidet sich von dem Ergebnis in diesen Grafiken nur durch Glück.

Hebelwirkung funktioniert anders – und dieser Unterschied fällt nicht zugunsten des Händlers aus.

Hebel setzt dem Handel eine Frist

Bei doppeltem Hebel werden 0,1 % der Depots innerhalb eines Jahres zwangsweise geschlossen. Bei fünffachem Hebel sind es 17,4 %, bei zehnfachem 56,3 %. Beim dreißigfachen Hebel, den alle sieben CFD-Anbieter in unserem Brokervergleich weiterhin anbieten, werden 94,8 % der Depots innerhalb von zwölf Monaten geschlossen.

Der zweite Balken der Grafik ist genauso wichtig wie der erste. Lässt man dieselben Depots ohne Kosten laufen, ändert sich kaum etwas: Bei fünffachem Hebel sind es 14,8 % statt 17,4 %, bei dreißigfachem 93,7 % statt 94,8 %. Anders als beim Ergebnis zur Handelsfrequenz geht es hier nicht um Gebühren. Es geht um die eigene Schwankungsbreite des Marktes, die auf eine Position trifft, die zu groß ist, um sie auszuhalten. Die Wiederholung mit Fünftagesblöcken, die ruhige und stürmische Phasen zusammenhält, liefert erneut nahezu dasselbe Ergebnis: 15,6 % und 94,6 %.

Hebel macht also niemanden treffsicherer. Er verkürzt die Zeit, bis aus einer gewöhnlichen Pechsträhne ein unumkehrbarer Verlust wird – und das im denkbar schlechtesten Moment: Ein zwangsweise geschlossenes Depot kann an der Erholung nicht mehr teilnehmen, also genau dann nicht, wenn die größten Tagesgewinne auftreten. Der erste Abschnitt gilt damit in voller Härte, nur ist keine Position mehr vorhanden, die sich erholen könnte.

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. Die Rendite eines ganzen Jahrzehnts konzentriert sich auf Tage, die sich vorher nicht bestimmen lassen und sich ausgerechnet in den schlimmsten Wochen häufen. Eine gute Trefferquote trägt kein Depot, und die Auswahl der typischen Aktie tut es ebenfalls nicht. Übliche Kosten bei üblichen Handelsfrequenzen können eine ganze Hausse aufzehren, während der Hebel dem gesamten Vorhaben eine Frist setzt.

Nichts davon beweist, dass profitabler Handel unmöglich ist. Es zeigt die Höhe der Hürde, bevor über Können überhaupt gesprochen wird: Wer fünf Round Trips im Monat macht, muss den Markt um rund 12,8 Prozentpunkte pro Jahr schlagen, nur um mit jemandem gleichzuziehen, der nichts getan hat.

Zwei Faktoren würden diese Hürde noch erhöhen, und beide fehlen in den Berechnungen. Finanzierungskosten für eine gehebelte Position sind nicht berücksichtigt, obwohl der US-Leitzins Anfang September 2026 bei 3,63 % lag. Auch Steuern auf realisierte Gewinne sind nicht berücksichtigt, obwohl sie häufiges Handeln stärker belasten als das bloße Halten. Die Berücksichtigung eines dieser Faktoren würde alle Ergebnisse in dieselbe Richtung verschieben.

Fünf Einschränkungen sollten offen benannt werden. Der Intraday-Handel wird hier nicht erfasst, weil die Datenbank Tagesschlusskurse enthält und die kürzeste messbare Haltedauer eine Sitzung ist. Auch die individuelle Erfahrung wird nicht gemessen: Die Daten enthalten Kurse, keine Handelskonten. Die Studie kann daher nur die Hürde benennen, nicht sagen, wer sie nimmt. Die Aktienstichprobe enthält nur Unternehmen, die wir derzeit erfassen. Gescheiterte Unternehmen fehlen daher, und die 23 wegen unbereinigter Kapitalmaßnahmen entfernten Reihen nehmen ebenfalls reale Abstürze aus der Stichprobe. Die Simulationen beschreiben einen Händler ohne Können. Sie sind damit ein Maßstab und kein Porträt einer bestimmten Person. Und all das basiert auf einem einzigen Abschnitt der Geschichte, der zufällig einen Crash und einen langen Bullenmarkt enthielt. Weitere neun Jahre würden andere Größenordnungen liefern, auch wenn sich an der Arithmetik von Kosten und Erholungen nichts ändern würde.

Der nützlichste Befund ist zugleich der unspektakulärste. Über diese neun Jahre führte die Entscheidung zum besten Ergebnis darin, keine weiteren Entscheidungen zu treffen.