Verlustaversion und Dispositionseffekt: Warum wir Gewinner schließen und Verlierer halten
Lernen Sie, wie die Prospect Theory die Verlustaversion erklärt, und messen Sie den Dispositionseffekt in Ihren eigenen Trades.
Was Sie lernen werden
- Die Kernideen der Prospect Theory: Referenzpunkt, Verlustaversion und abnehmende Sensitivität.
- Was der Dispositionseffekt ist und warum er ein Trading-Ergebnis schädigt.
- Wie Sie Ihren eigenen Dispositionseffekt mit zwei einfachen Kennzahlen messen.
- Regeln, die den Effekt verringern, ohne auf Willenskraft angewiesen zu sein.
Erklärung
Prospect Theory
Die Prospect Theory (Neue Erwartungstheorie), 1979 von den Psychologen Daniel Kahneman und Amos Tversky entwickelt, beschreibt, wie Menschen unter Risiko tatsächlich entscheiden. Drei Ideen sind für Trader wichtig:
- Referenzpunkt: Wir beurteilen Ergebnisse als Gewinne oder Verluste relativ zu einem Ausgangspunkt, meist dem Einstiegskurs, nicht anhand des Gesamtvermögens.
- Verlustaversion: Ein Verlust fühlt sich stärker an als ein gleich großer Gewinn. In ihren Experimenten wurden Verluste etwa doppelt so stark gewichtet wie gleich große Gewinne; der genaue Faktor variiert zwischen Personen und Situationen.
- Abnehmende Sensitivität: Der Unterschied zwischen €0 und €100 fühlt sich größer an als zwischen €1,000 und €1,100. Das macht Menschen risikoscheu bei Gewinnen (den sicheren Gewinn mitnehmen) und risikofreudig bei Verlusten (zocken, um den Verlust nicht real werden zu lassen).
Der Dispositionseffekt
Der Dispositionseffekt ist die Neigung, Gewinnpositionen zu früh zu verkaufen und Verlustpositionen zu lange zu halten. Der Begriff wurde 1985 von Hersh Shefrin und Meir Statman eingeführt. Er folgt direkt aus der Prospect Theory: Ein kleiner Gewinn verleitet dazu, ihn „zu sichern“, während das Schließen eines Verlusts einen „Buchverlust“ in einen realen verwandelt, was schmerzt. Verwandt ist der Sunk-Cost-Fehlschluss: weiterzumachen wegen bereits verlorenen Geldes, obwohl vergangene Kosten durch Warten nicht zurückzuholen sind.
Warum es in Zahlen wichtig ist
In der Lektion zu R-Multiples im Risikomanagement-Kurs haben Sie gelernt, dass die Erwartung von der Trefferquote und vom durchschnittlichen Gewinn im Verhältnis zum durchschnittlichen Verlust abhängt. Der Dispositionseffekt greift genau den zweiten Teil an: Er verkleinert durchschnittliche Gewinne und vergrößert durchschnittliche Verluste. Eine hohe Trefferquote kann dann ein negatives System verbergen.
Messung: PGR und PLR
Der Finanzforscher Terrance Odean nutzte zwei Kennzahlen, um den Effekt in Brokerkonten zu messen. Sie können sie auf Ihr eigenes Journal anwenden. Betrachten Sie jedes Mal, wenn Sie etwas verkaufen oder schließen, jede Position, die Sie in diesem Moment hätten schließen können:
- PGR (Proportion of Gains Realised, Anteil realisierter Gewinne) = realisierte Gewinne ÷ (realisierte Gewinne + Buchgewinne).
- PLR (Proportion of Losses Realised, Anteil realisierter Verluste) = realisierte Verluste ÷ (realisierte Verluste + Buchverluste).
Ein Buchgewinn oder Buchverlust ist eine offene Position, die derzeit im Gewinn oder Verlust liegt, aber nicht geschlossen wurde. Ist PGR deutlich größer als PLR, realisieren Sie Gewinne bereitwilliger als Verluste: ein Zeichen für den Dispositionseffekt.
Durchgerechnetes Beispiel
Hypothetisches Beispiel 1 (Erwartung): Ein Trader gewinnt 60% seiner Trades. Weil er Gewinne früh mitnimmt, beträgt sein durchschnittlicher Gewinn €80. Weil er Verlierer hält, beträgt sein durchschnittlicher Verlust €160. Gebühren, Spreads und Steuern sind nicht berücksichtigt.
- Erwartetes Ergebnis pro Trade = 0.60 × €80 − 0.40 × €160
- = €48 − €64 = −€16 pro Trade
Obwohl er sechs von zehn Trades gewinnt, verliert er im Durchschnitt €16 pro Trade.
Hypothetisches Beispiel 2 (PGR und PLR): Über ein Quartal traf derselbe Trader mehrere Schließungsentscheidungen. Gezählt über alle diese Entscheidungstage: 6 realisierte Gewinne und 14 Buchgewinne; 2 realisierte Verluste und 18 Buchverluste.
- PGR = 6 ÷ (6 + 14) = 6 ÷ 20 = 0.30
- PLR = 2 ÷ (2 + 18) = 2 ÷ 20 = 0.10
Er realisierte Gewinne dreimal so bereitwillig wie Verluste (0.30 ÷ 0.10 = 3). Zusammen mit Beispiel 1 ist die Diagnose klar: Das Problem sind nicht die Einstiege, sondern die Ausstiege.
Regeln, die helfen
- Legen Sie Stop und Kursziel vor dem Einstieg fest und platzieren Sie die Stop-Order sofort im Markt.
- Erlauben Sie, den Stop nur in die Richtung zu verschieben, die das Risiko verringert, niemals weiter weg.
- Stellen Sie die „Neueinstieg“-Frage: „Wenn ich keine Position hätte, würde ich diesen Trade jetzt zu diesem Kurs eröffnen?“ Wenn nicht, ist der Grund zum Halten der Referenzpunkt, nicht der Chart.
- Überprüfen Sie Ihre Ausstiege monatlich: Vergleichen Sie durchschnittlichen Gewinn und durchschnittlichen Verlust in R.
Häufiger Fehler
Übungsaufgabe
Verwenden Sie auf Papier diese hypothetischen Zahlen aus einem Journal: 9 realisierte Gewinne, 6 Buchgewinne, 3 realisierte Verluste, 12 Buchverluste. Berechnen Sie PGR und PLR und entscheiden Sie, ob der Dispositionseffekt sichtbar ist.
Lösung anzeigen
PGR = 9 ÷ (9 + 6) = 9 ÷ 15 = 0.60. PLR = 3 ÷ (3 + 12) = 3 ÷ 15 = 0.20. PGR ist dreimal so groß wie PLR (0.60 ÷ 0.20 = 3), Gewinne werden also weit bereitwilliger realisiert als Verluste: ein klares Dispositionsmuster.
Einschränkungen: Diese Kennzahlen ignorieren geplante Ausstiege; ein Trader, dessen Kursziele einfach näher liegen als seine Stops, kann aus berechtigten Gründen eine höhere PGR aufweisen. Prüfen Sie Ausstiege immer anhand des schriftlichen Plans.
Das Wichtigste in Kürze
- Verluste fühlen sich stärker an als gleich große Gewinne, und der Einstiegskurs wirkt als emotionaler Referenzpunkt.
- Der Dispositionseffekt verkleinert durchschnittliche Gewinne und vergrößert durchschnittliche Verluste, wodurch selbst eine hohe Trefferquote unprofitabel werden kann.
- PGR und PLR machen den Effekt zu Zahlen, die Sie verfolgen können.
- Feste Stops, die „Neueinstieg“-Frage und regelmäßige Ausstiegs-Reviews verringern den Effekt.
Nächster Schritt
Die nächste Lektion behandelt vier weitere Verzerrungen, die verfälschen, wie Sie Informationen sammeln und beurteilen: Bestätigungsfehler, Recency-Effekt, Ankereffekt und Rückschaufehler.
Selbsttest
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