• Monte-Carlo-Simulation zeigt realistische Renditechancen
• Mehr Sicherheit durch breite Diversifikation
• Klare Risiken, aber hohe Planbarkeit bei ETFs

Ein breit diversifiziertes ETF-Portfolio gilt als verlässliche Strategie für langfristigen Vermögensaufbau. Doch wie lässt sich fundiert einschätzen, welche Renditen in der Zukunft möglich sind, jenseits spekulativer Prognosen? Die Monte-Carlo-Simulation bietet eine statistisch fundierte Methode, um Unsicherheiten abzubilden und realistischere Erwartungen zu formulieren.

Im Gegensatz zu klassischen Punktprognosen, die konkrete Kursziele angeben, simuliert die Monte-Carlo-Methode tausende potenzielle Kursverläufe auf Basis historischer Daten. So entsteht ein breites Bild möglicher Entwicklungen, inklusive Eintrittswahrscheinlichkeiten für Renditen und Verluste. Das Verfahren basiert auf der Wahrscheinlichkeitstheorie und nutzt das Gesetz der großen Zahlen, das besagt: Je öfter ein Zufallsexperiment wiederholt wird, desto näher liegen die Ergebnisse am erwarteten Mittelwert.

Simulation eines breit gestreuten ETF-Portfolios

Im Rahmen einer Analyse von Fairvalue wurde ein ETF-Portfolio simuliert, das gleichgewichtet sieben Anlageklassen abbildet - darunter Aktien aus Industrie- und Schwellenländern, Anleihen, Immobilien, Rohstoffe sowie Hochzinsanleihen. Die zugrunde gelegten Renditen stammen aus dem Zeitraum 2001 bis 2017, einem Abschnitt mit mehreren schweren Marktkrisen. Die Simulation ist also bewusst konservativ gehalten.

Die Software erzeugte 10.000 zufällige Kursverläufe auf Basis dieser historischen Jahresrenditen, wie Fairvalue berichtete. Daraus ergibt sich eine Wahrscheinlichkeitsverteilung möglicher Ergebnisse, eingeteilt in sogenannte Perzentile. Diese geben an, wie wahrscheinlich bestimmte Renditen sind, etwa im mittleren Szenario oder unter besonders günstigen oder ungünstigen Marktbedingungen.

Was Anleger aus der Monte-Carlo-Simulation lernen können

Das zentrale Ergebnis laut Fairvalue: Ein gut diversifiziertes ETF-Portfolio bietet langfristig eine sehr hohe Wahrscheinlichkeit auf positive Erträge. Besonders interessant: In fast allen simulierten Szenarien wurde langfristig ein Kapitalzuwachs erreicht. Auch Verlustszenarien lassen sich realistisch einschätzen, wie etwa die Wahrscheinlichkeit, dass das Portfolio temporär deutlich unter den Einstiegskurs fällt.

Grenzen und Nutzen der Methode

Auch die Monte-Carlo-Simulation liefert keine Garantie. Ihre Aussagekraft hängt stark von den verwendeten Daten und der Methodik ab. Dennoch zählt sie laut Experten zu den besten verfügbaren Instrumenten der quantitativen Finanzplanung. Sie ersetzt vage Vorhersagen durch belastbare Wahrscheinlichkeiten, was einen echten Vorteil für strategisch denkende Anleger darstellen kann. Die Monte-Carlo-Simulation ist jedoch ein effektives Werkzeug, um die Unsicherheit an den Kapitalmärkten zu quantifizieren, nicht zu eliminieren.

Redaktion finanzen.net

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