ETF Securities: Rohstoffe - „Kaufe im Januar und verkaufe im Mai“

Der Zusatz „Verkaufe im Mai und kaufe erneut am St. Leger Day“ basiert auf einem bekannten saisonalen Effekt an den Aktienmärkten. Bestehen dieselben saisonalen Effekte auch an den Rohstoffmärkten? Und was noch wichtiger ist, sind sie von Bedeutung?

Aus historischer Sicht finden sich Belege ähnlicher saisonaler Trends bei Rohstoffen wie auch bei Aktien. Der nachfolgende Chart hebt die durchschnittliche Monatsperformance für Aktien und Rohstoffe hervor und zeigt dabei die Gemeinsamkeiten im saisonalen Verhalten auf. Dabei entwickeln sich Rohstoffe von August bis November allerdings tendenziell besonders schwach.

Aus der Analyse lässt sich schließen, dass sich Rohstoffe von Januar bis April in der Regel besonders gut, im Oktober und November hingegen am schlechtesten entwickeln.

Halten die saisonalen Effekte einer statistischen Prüfung stand?

Wir haben unsere saisonale Analyse der Prüfung mittels eines Regressions-Tools unterzogen, um die statistische Signifikanz des Effekts zu ermitteln. Zu diesem Zweck sind p-Werte unseres Erachtens am besten geeignet. P-Werte beurteilen, inwieweit die Daten das Argument stützen, dass eine zufällige Zahl ebenso gültig wäre. Je höher der p-Wert, desto höher die Wahrscheinlichkeit, dass dies zutrifft, und desto geringer die Signifikanz der Ergebnisse. Ein Wert unter 10% wird als statistisch signifikant erachtet.

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