Die erfolgreichsten Investoren neigen dazu, ihre Entscheidungen von Vernunft, nicht von Emotionen leiten zu lassen. Kleinere Investoren haben sich jedoch den Ruf erworben, genau das Gegenteil zu tun - Unternehmen zu suchen, zu denen sie sich persönlich verbunden fühlen und mehr auf Intuition als auf kalte, harte Logik setzen.

Wenn beispielsweise der Markt auf Schieflage geht, sehen professionelle Anleger es als eine Gelegenheit, zu einem günstigen Preis zu kaufen. Anleger auf der anderen Seite verkaufen ihre Aktien wahrscheinlich eher, wenn sie am Tiefpunkt sind.

Ob dieser Rap fair ist oder nicht, der Glaube, dass sich einzelne Anleger mehr als falsch geirrt haben, ist die Grundlage für "Odd-Lot-Theorie". "Die Idee ist, dass man, wenn man nachvollzieht, was an der Börse bewegt wird und was umgekehrt ist, eine überdurchschnittliche Erfolgschance haben wird.

Diese Form der technischen Analyse gewann Mitte der 1900er Jahre beträchtliche Popularität. Nachfolgende Untersuchungen haben gezeigt, dass die Verwendung von ungeraden Lotdaten als Grundlage für Timing-Trades jedoch nicht sehr gut funktioniert.

Folgende kleine Transaktionen

Auf den Finanzmärkten repräsentiert eine Standard- oder runde Partie 100 Aktien einer bestimmten Aktie. Wenn institutionelle Anleger zum Beispiel einen Kauf oder Verkauf tätigen, ist es normalerweise in einer schönen, geraden Anzahl von Losen.

Natürlich kann es sich nicht jeder Anleger leisten, 100 Aktien gleichzeitig zu kaufen, was für einige Aktien bedeuten könnte, dass er mehrere zehntausend Dollar ponirt. Stattdessen können sie beschließen, zum Beispiel 15 Aktien gleichzeitig zu kaufen. Diese kleineren Beträge - von 1 bis 99 Aktien - werden als "ungerade Lose" bezeichnet. "In der Vergangenheit hat es etwas länger gedauert, diese Transaktionen zu stornieren als die Runde, aber es war immer noch möglich.

Da es sich bei ungeraden Lots per Definition um kleinere Aufträge handelt, begannen einige, sie als eine Möglichkeit zu sehen, die Stimmung von Alltagsinvestoren zu messen. Gegen Ende des 19. Jahrhunderts begannen die Contrarianer gegen die Leute zu wetten, die diese bescheidenen Trades platzierten. Es war nicht bis in die frühen 1940er Jahre jedoch, dass Garfield Drew, ein Anleihe-Statistiker, der 1941 das Buch "Neue Methoden für Profit auf dem Aktienmarkt" schrieb, die Theorie systematisch testete und weiter popularisierte.

Drew analysierte die Marktaktivität anhand eines "Balance Ratios" von Odd-Lot-Verkäufen zu Odd-Lot-Käufen. Seine Ergebnisse scheinen zu bestätigen, dass kleinere Investoren relativ gesehen eher kaufen, wenn eine Aktie im Preis steigt und anfälliger für den Verkauf sind, wenn der Preis den Boden erreicht.

Gleichgewichtsverhältnis = Odd-Lot-Verkäufe / Odd-Lot-Käufe

Während Drews relativ einfaches Verhältnis zu einer der beliebtesten Methoden der Interpretation von Daten wurde, traten auch im Laufe der Zeit andere Metriken auf.Eines davon, das Odd-Lot-Short-Ratio, hilft bei der Bestimmung, wie viele Anleger den Markt "shortieren" oder wetten. Nach der Theorie sollte ein Anstieg dieser Aktivität ein Auslöser für den Kauf sein.

Odd-Los-Short-Ratio = (Ungerade-Los-Verkäufe) / (Durchschnitt aus ungeraden Verkäufen und Käufen)

Abbildung 1

Die folgende Tabelle zeigt die täglichen ungeraden Lot-Aktivitäten, getrennt nach Käufen, Verkäufen und Short-Positionen.

Quelle: Barron's

Theorie verliert Gunst

Die ungerade Menge Theorie erfreute sich seit Jahrzehnten großer Beliebtheit, zum großen Teil dank Drews einflussreicher Schriften. Aber in den 1960er Jahren zog seine Hypothese die Aufmerksamkeit anderer Forscher auf sich.

Einige kamen zu dem Schluss, dass der einzelne Investor nicht so konsequent falsch lag, wie zunächst angenommen. Zum Beispiel stellte Donald Klein fest, dass der Verkauf von kleinen Lagerbeständen zu unpassenden Zeiten stattfand - das heißt, wenn der Markt fiel - ungerade Lot-Käufe nicht. Solche Forschungen trugen dazu bei, das Vertrauen in Drews Theorie zu zerstören, die stetig an Popularität verlor.

Gibt es eine gewisse Gültigkeit für die Vorstellung, dass Kleinanleger die meiste Zeit falsch wetten? Die Jury ist immer noch auf dieser wichtigen Frage. Es ist jedoch ziemlich klar, dass ungerade Losdaten selbst ein weniger zuverlässiger Weg zur Messung ihrer Aktivität geworden sind.

Dafür gibt es mehrere Gründe. Erstens gibt es proportional weniger Ungerade-Los-Transaktionen als früher. In den 1930er und 1940er Jahren gaben Einzelpersonen eher Aufträge zum Kauf oder Verkauf einzelner Aktien ab. Aber im Laufe des 20. Jahrhunderts wurden Investmentfonds zu einer weit verbreiteten Möglichkeit, am Markt teilzunehmen.

Andere Investoren begannen mit Trading-Optionen, bei denen sie mit einem relativ geringen finanziellen Engagement die Partien kontrollieren konnten. Mit weniger ungeraden Lotdaten ging die statistische Relevanz deutlich zurück.

Abbildung 2

Das folgende Diagramm zeigt die "ungerade Lotrate", dh den Prozentsatz aller Trades, die ungleiche Lose enthalten. Die gelbe Linie repräsentiert Aktien, während die blaue Linie börsengehandelte Produkte (ETPs) darstellt.

Quelle: SEC

Darüber hinaus stammen die Daten aus ungeraden Lots, die heute existieren, nicht immer von bescheiden ausgestatteten, einfachen Investoren. Einige stammen aus Wiederanlageplänen für Dividenden, die auf der Grundlage einer bestimmten Auszahlungsformel ungleiche Aktien eines Unternehmens erwerben können. Und mit dem Aufkommen des algorithmischen Handels brechen Computer manchmal große Käufe und Verkäufe in kleinere Transaktionen auf, um die Bewegungen des Unternehmens vom Rest des Marktes zu verbergen.

Da sich der Aktienmarkt ständig weiterentwickelt, wird es schwieriger, die Rohdaten zu betrachten und alles Wesentliche über den Kleinanleger zu erkennen. Wie der Herausgeber von "The Stock Trader's Almanac" es einmal formulierte: "Es ist wie ein neuer Krieg mit alten Werkzeugen. "

The Bottom Line

Die Popularität der Odd-Lot-Theorie vor den 1960er-Jahren zeigt die Attraktivität von konträren Investitionsstrategien. Jetzt, wo aus vielen Gründen ungerade Lose gekauft und verkauft werden, verwenden nur wenige Leute diese Daten, um zuversichtlich vorherzusagen, in welche Richtung der Markt gehen wird.