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

Foto: Anna Tarazevich / Pexels
Trading wird meist als Wettbewerb des Könnens beschrieben. Die Daten zeigen jedoch, dass ein großer Teil des Ergebnisses bereits feststeht, bevor Können überhaupt ins Spiel kommt. Zwischen April 2017 und September 2026 erzielte der US-Aktienmarkt 13,5 % pro Jahr für Anleger, die ihre Position einfach hielten. Diese Auswertung untersucht fünf Gründe, warum bei aktiven Händlern davon so wenig ankommt.
Kernergebnis, Stand 04.09.2026: +227,8 % (der Markt selbst, 2017–2026, ohne einen einzigen Trade).
- +227,8 %der Markt selbst, 2017–2026, ohne einen einzigen Trade
- −1,4 %derselbe Zeitraum ohne die 30 besten Tage
- 64,1 %nötige Trefferquote auf Tagessicht – der Markt selbst schaffte 54,5 %
- 94,9 %Zwangsschließungen binnen eines Jahres bei Hebel 30
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. Zwei unabhängige Gegenproben zeigen, dass sie unter der Rendite des abgebildeten Marktes liegt. 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. 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 Auswertung. 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?
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| Haltedauer | Markt im Plus | Nötige Trefferquote | Lücke | Runden pro Jahr | Kosten pro Jahr |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 Tag | 54,5 % | 64,1 % | +9,6 Pp. | 252 | 39,6 % |
| 1 Woche | 60,8 % | 58,5 % | −2,3 Pp. | 50 | 9,6 % |
| 2 Wochen | 65,4 % | 58,0 % | −7,3 Pp. | 25 | 4,9 % |
| 1 Monat | 68,7 % | 55,4 % | −13,3 Pp. | 12 | 2,4 % |
| 1 Quartal | 75,4 % | 50,2 % | −25,1 Pp. | 4 | 0,8 % |
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. Sie muss erst durch Können geschlossen werden, bevor die Strategie überhaupt die Gewinnschwelle erreicht.
Bei einer Haltedauer von einer 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 Auswertung mit verlierenden Tradern vor allem das schnelle Ende dieser Skala. Das sind 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. 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.
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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. Außerdem mussten 49 weitere Kursreihen 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. Ihre Kosten steigen schneller als der Verlust, der sie nötig gemacht hat.
Die Rendite steckt in wenigen Tagen
Über neun Jahre lieferte der Markt eine hohe Rendite. Da 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.
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Von den 2.364 Tagesbewegungen der Reihe genügt es, die zehn stärksten herauszunehmen. Dann fällt das Ergebnis 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. 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. Denn starke Erholungen sind oft Teil starker Einbrüche. 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, also den Anteil der Positionen mit Gewinn. 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.
Die Richtung allein erklärt daher wenig von der Rendite. Entscheidend ist die Größe der einzelnen Bewegungen. Sie sind so verteilt, dass viele Handelsregeln sie nicht ausreichend berücksichtigen.
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Tage mit mehr als vier Standardabweichungen vom Mittelwert machen 0,63 % der Reihe aus. Unter einer Normalverteilung wären es rund 0,006 %. Sie treten damit etwa hundertmal häufiger auf, als ein Normalverteilungsmodell erwarten ließe. Die gemessene Wölbung beträgt 17,0 gegenüber 3 bei einer Normalverteilung. 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. Der verbleibende Tag kann ein solches Risiko tragen.
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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. Das überrascht wenig: Eine über zwei Jahre gestiegene Aktie hatte in der Regel mehr Auf- als Abwärtstage. Die Zahlen geben nicht die umgekehrte Deutung her, eine hohe Trefferquote habe das Ergebnis verursacht. 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, 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. Eine kleine Gruppe extremer Gewinner zieht die Durchschnittsrendite von +43 % nach oben.
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. Jeder davon kostet 0,2 % der Position.
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| Trades je Monat | Ergebnis nach neun Jahren | pro Jahr |
|---|---|---|
| 0 | +227,8 % | 13,5 % |
| 1 | +161,6 % | 10,8 % |
| 2 | +108,8 % | 8,2 % |
| 5 | +6,2 % | 0,6 % |
| 10 | −65,6 % | −10,8 % |
| 20 | −96,4 % | −29,8 % |
Fünf Round Trips im Monat klingen moderat. 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 ein günstiger Fall, kein Durchschnitt. Sie beruhen auf einer Pauschale von 1 € aus unserem eigenen Brokervergleich; 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 % −65,7 %. Eine Direktbank mit 4,90 € plus 0,25 % je Order kostet 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. 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 keinen Vorteil nachgewiesen hat.
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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 %. Über fünf Jahre bei zehn Trades im Monat rundet sich der Anteil der Gewinner auf null. Das mittlere Depot steht dann 71,1 % im Minus.
Einzelne Tage zufällig zu ziehen, nimmt dem Markt etwas Reales. Ruhige Tage folgen nämlich häufig auf ruhige Tage und heftige Bewegungen häufen sich. Fünftagesblöcke erhalten diese Häufung. Wiederholt man die Rechnung mit ihnen, 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.
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.
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Nach enttäuschenden kurzfristigen Ergebnissen kommt regelmäßig die Frage auf, 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 % und nach drei 1,5 %. Nach fünf Jahren sind es 0,3 %, nach zehn Jahren gerundet null. Das mittlere Depot hat dann 62,9 % verloren.
Die Zeit mittelt die Reibung nicht heraus. Sie zinst sie auf. 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. Diese Auswertung 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. Auch sie fällt nicht zugunsten des Traders aus.
Hebel setzt dem Handel eine Frist
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Bei doppeltem Hebel werden 0,1 % der Depots innerhalb eines Jahres zwangsweise geschlossen. Bei fünffachem Hebel sind es 17,6 %, bei zehnfachem 56,3 %. Alle sieben CFD-Anbieter in unserem Brokervergleich bieten Privatkunden bis zu dreißigfachen Hebel an. Das ist die EU-Obergrenze für wichtige Währungspaare, für wichtige Aktienindizes liegt sie beim Zwanzigfachen. Beim dreißigfachen Hebel 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. Sie trifft auf eine Position, 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 bis zur Zwangsschließung aushalten kann.
Ein zwangsweise geschlossenes Depot kann an der Erholung nicht mehr teilnehmen. 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 der Research-Beitrag Von der Rendite leben.
Ist Daytrading profitabel?
Die Zahlen dieser Auswertung beantworten das nicht mit Ja oder Nein, sondern mit einer Hürde. Sie gelten für Haltedauern ab einer Sitzung, nicht für Positionen, die am selben Tag eröffnet und geschlossen werden. 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. Ein langfristiges Depot trägt deutlich weniger Transaktionskosten. 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
Alle fünf Effekte zeigen 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. Die Auswahl der typischen Aktie tut es ebenso wenig. Übliche Kosten bei üblicher Handelsfrequenz können einen großen Teil einer langen Aufwärtsphase aufzehren. 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. Erst dann zieht er mit jemandem gleich, der nichts getan hat.
Zwei Faktoren würden diese Hürde weiter erhöhen. 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. Sie belasten häufiges Handeln stärker als langfristiges Halten.
Sechs 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 Auswertung kann die Hürde benennen, nicht sagen, wer sie nimmt. Die Aktienstichprobe enthält nur Unternehmen, die wir erfassen. Gescheiterte fehlen also. 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 schnitt am besten ab, wer nach dem Einstieg nichts mehr änderte.
Tools dazu
Daten und Methode
- Datenbasis
- es.f · 03.04.2017 bis 04.09.2026 · 2.364 Handelstage · 813 Einzelaktien
- Gegenprobe
- Dieselbe Kurskette gegen den ETF auf denselben Index, über exakt dieselben Tage: es.f erzielte 36,92 % gegenüber 38,40 % für SPY. Über alle vier prüfbaren Indexpaare liegt die Kette im Mittel 0,68 Prozentpunkte pro Jahr unter der Referenz.
- Zweite Gegenprobe
- Die vom Anbieter gemeldete NAV-Performance eines S&P-500-ETFs aus unserer eigenen ETF-Tabelle liegt über ein, drei und fünf Jahre um 1,17 Prozentpunkte pro Jahr über unserer Kurskette (Stand: 31.10.2026). Die Kette enthält keine Dividenden, und Rollkosten sowie Ausschüttungen lassen sich aus diesen Daten nicht voneinander trennen. Beide Gegenproben zeigen in dieselbe Richtung: Die Buy-and-Hold-Seite dieser Auswertung ist eher zu niedrig als zu hoch angesetzt.
- Die Indexreihe ist die Front-Month-Futures-Kette und damit eine Kursreihe: Dividenden sind nicht enthalten. Zwei Gegenproben zeigen die Größenordnung der Abweichung. Gegen den ETF auf denselben Index über exakt dieselben Tage liegt die Kette 0,7 Prozentpunkte pro Jahr tiefer. Dasselbe gilt für alle vier prüfbaren Indexpaare, mit Abweichungen von 0,5 bis 0,8 Prozentpunkten. Gegen die NAV-Performance, die ein S&P-500-ETF in unserer eigenen ETF-Tabelle ausweist, beträgt die Differenz über ein, drei und fünf Jahre 1,2 Prozentpunkte pro Jahr. Rollkosten und Ausschüttungen lassen sich aus diesen Daten nicht trennen. Beide Gegenproben zeigen jedoch in dieselbe Richtung: Die Buy-and-Hold-Rendite ist hier zu niedrig angesetzt, nie zu hoch.
- Die Aktienstichprobe beginnt mit 862 Unternehmen, die mindestens 400 Handelstage und einen Kurs am Stichtag aufweisen. 49 davon werden entfernt, weil sie eine Eintagesbewegung von mehr als ±35 % enthalten. Die Kursreihen sind nicht um Kapitalmaßnahmen bereinigt. Ein Aktiensplit im Verhältnis 2:1 erscheint daher wie ein Kurssturz von 50 %, und aus den Kursen allein lässt sich beides nicht unterscheiden. 2026 führten sowohl ein echter Absturz als auch ein Split zu einem Faktor von 0,49. Mit der Entfernung dieser Fälle verschwinden jedoch auch echte Abstürze aus der Stichprobe. Die Drawdown-Werte fallen dadurch milder aus, als sie es sonst wären. Es bleiben 813 Unternehmen. Die Liste der Unternehmen ist im Repository festgeschrieben, später in unsere Datenbank aufgenommene Titel ändern das Ergebnis daher nicht.
- Jedes Unternehmen wird über seinen eigenen Anfangs- und Endtag mit dem Index verglichen, da die Reihen nicht alle am selben Tag beginnen. Eine einheitliche Indexrendite würde unterschiedliche Zeiträume miteinander vergleichen.
- Die simulierten Depots unterstellen keinerlei Können: reale Tagesbewegungen des Index, zufällige Richtung und reale Handelskosten. Sie bilden ein Nullmodell. Bei 30.000 Pfaden liegt der Standardfehler eines Anteils bei höchstens 0,3 Prozentpunkten. Die zweite Nachkommastelle wäre daher nur Rauschen und wird nicht ausgewiesen.
- Die unabhängige Ziehung einzelner Tage zerstört die Volatilitätsclusterung, die für Zwangsschließungen entscheidend ist. Deshalb wurde jede Simulation mit Fünftagesblöcken wiederholt. Beide Ergebnisse werden ausgewiesen: 9,1 % gegenüber 10,3 % der Depots im Plus bei vier Round Trips im Monat sowie 15,6 % gegenüber 17,6 % Zwangsschließungen bei fünffachem Hebel.
- Die Kosten werden bei jedem Round Trip auf die gesamte Position berechnet, und jede Position wird einen Handelstag lang gehalten. Finanzierungskosten auf gehebelte Positionen sind nicht modelliert, obwohl der US-Leitzins am 04.09.2026 bei 3,63 % lag. Steuern sind ebenfalls nicht berücksichtigt. Beide Auslassungen schönen das Ergebnis: In der Praxis kämen für den Händler Finanzierung und Steuern noch hinzu.
- Die Kennzahlen zu den Haltedauern stammen aus überlappenden Fenstern und sind daher keine unabhängigen Beobachtungen. Hinter der Tageszeile stehen 2.364 Sitzungen, hinter der Quartalszeile jedoch nur rund 37 unabhängige Quartale. Die Quartalszeile sollte deshalb entsprechend vorsichtig interpretiert werden.
- Alle vier Kostenstufen stammen aus unserer eigenen Erhebung der Preisverzeichnisse mehrerer Broker: 0,1 % entsprechen einer Order über 1.000 € mit 0,99 € Gebühr, 0,2 % der Pauschale von 1 € auf beiden Seiten, 0,4 % derselben Pauschale bei einer Order über 500 € und 1,5 % dem Direktbanktarif von 4,90 € plus 0,25 % auf 1.000 €, ebenfalls auf beiden Seiten. Spreads, Steuern und Slippage kommen hinzu. Jede hier ausgewiesene Zahl unterschätzt daher die tatsächliche Belastung.
- Die Haltedauern werden über überlappende Fenster der Indexreihe gemessen, wobei jede Sitzung als möglicher Einstieg zählt. Alles unterhalb einer Sitzung ist für uns nicht sichtbar, weil die Datenbank Tagesschlusskurse enthält.
- Die erforderliche Trefferquote eines Traders lautet p* = (durchschnittlicher Verlust + Kosten) ÷ (durchschnittlicher Gewinn + durchschnittlicher Verlust). Verwendet werden die durchschnittlichen Gewinn- und Verlustgrößen, die der Markt auf der jeweiligen Haltedauer selbst hervorgebracht hat.
- Der Hebel wird mit einer Zwangsschließung bei 50 % des Einsatzes modelliert, entsprechend den Regeln für Privatanleger, die die CFD-Anbieter unseres Vergleichs anwenden. Dabei werden CFD-Kosten statt Gebühren für den Aktienhandel verwendet. Der Vergleich nennt Spreads ab 0,6 Punkten bei einem Indexstand von rund 24.000, also etwa 0,005 % je Round Trip. Das Modell setzt das Vierfache davon als Puffer für Slippage an.
Alle Werte stammen aus unserer eigenen Kursdatenbank und werden von einem Skript im Repository erzeugt. Ein erneuter Lauf mit demselben Stichtag liefert dieselben Zahlen. Keine Anlageberatung.