Quantitative Analyse: Momentum und Mean-Reversion

Was ist quantitative Analyse?

Quantitative Analyse (Quant) nutzt statistische Modelle und historische Preisdaten, um Muster zu erkennen, die das bloße Auge übersieht. Kein Bauchgefühl — reine Mathematik. Die zwei wichtigsten Quant-Strategien im 360°-System sind Momentum und Mean-Reversion.


Strategie 1: Momentum

Kern-These: Was zuletzt stark gestiegen ist, steigt oft weiter — zumindest kurzfristig.

Momentum-Modelle messen, wie stark eine Aktie in einem definierten Zeitraum (z.B. 20 oder 60 Handelstage) relativ zu vergleichbaren Aktien performt hat.

Momentum-Score Signal
Top 20 % aller Kandidaten Starkes Long-Signal
Mittlere 60 % Neutral
Bottom 20 % Short-Signal

Momentum funktioniert am besten in Trendbedingungen und versagt in Seitwärtsmärkten.


Strategie 2: Mean-Reversion

Kern-These: Extreme Kursbewegungen kehren zur Mitte zurück — ein übertriebener Einbruch wird oft korrigiert.

Der Z-Score misst, wie weit der aktuelle Kurs vom historischen Durchschnitt abweicht (in Standardabweichungen).

Z-Score Interpretation Signal
< −2.0 Stark überverkauft Long (Reversion erwartet)
−2.0 bis −1.0 Leicht überverkauft Leichter Long-Bias
−1.0 bis +1.0 Normal Neutral
+1.0 bis +2.0 Leicht überkauft Leichter Short-Bias
> +2.0 Stark überkauft Short (Reversion erwartet)

Mean-Reversion funktioniert am besten in Seitwärtsmärkten und bei Aktien ohne starken Trend.


Kombination: Momentum vs. Mean-Reversion

Der Quant-Score kombiniert beide Strategien — gewichtet nach dem aktuellen Marktregime:

Bullen-Regime  → Momentum-Gewicht 70 %, Mean-Reversion 30 %
Bären-Regime   → Momentum-Gewicht 60 %, Mean-Reversion 40 %
Seitwärts      → Momentum-Gewicht 40 %, Mean-Reversion 60 %

Das Marktregime (→ Marktregime-Analyse) bestimmt also mit, wie der Quant-Score berechnet wird.


Weitere Quant-Metriken im 360°-System

  • Sharpe Ratio (rollierende 30 Tage): Rendite relativ zum Risiko
  • Beta: Wie stark schwankt die Aktie relativ zum S&P 500?
  • Korrelation zu SPY: Bewegt sich die Aktie mit dem Markt oder unabhängig?

Grenzen der Quant-Analyse

  • Modelle basieren auf historischen Daten — vergangene Muster garantieren keine Zukunft
  • Quant-Signale können durch Nachrichten oder Earnings sofort ungültig werden
  • Overfitting-Risiko: Modelle, die auf alten Daten perfekt funktionieren, versagen auf neuen
  • Kandidaten aus dem Auswahluniversum haben teils kurze Handelshistorien (oft Small-Caps) — statistische Aussagekraft begrenzt

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