Branchen-Rückenwind im Test: Weinstein-Stages schlagen die Rangliste nicht

Stan Weinstein hat in seinem 1988 erschienenen Buch „Secrets for Profiting in Bull and Bear Markets" eine einfache These aufgestellt: Bevor man eine einzelne Aktie kauft, soll man zuerst auf die Branchengruppe schauen, in der sie steht. Sein „Forest to the Trees"-Kapitel argumentiert, dass eine starke Aktie in einer schwachen Branche selten lange stark bleibt — und eine schwache Aktie in einer starken Branche oft mitgezogen wird. Diese Studie prüft, ob sich diese Idee mechanisch nachbauen und auf zwei bereits veröffentlichte Backtests dieser Reihe anwenden lässt: den Parabel-Umkehr-Backtest und den Umsatzbeschleuniger-Backtest. Das Ergebnis ist zweigeteilt: Der Branchenwind existiert messbar — aber er verbessert die beiden geprüften Rezepte nicht.

Das Ergebnis in vier Zahlen

Bringt Stan Weinsteins Branchen-Einstufung als Filter mehr als eine einfache Rangliste der Branchen nach relativer Stärke? Wir haben das an zwei bereits veröffentlichten Backtests getestet — dem Parabel-Umkehr-Rezept (9.908 Trades) und dem Umsatzbeschleuniger-Rezept (277 Positionen). Vier Zahlen tragen das Ergebnis:

• 24,29 % gegen 4,27 % p. a. Im breiten Signal-Arm des Umsatzbeschleunigers (2.693 statt 277 Positionen) brachten Stage-2-Einstiege 24,29 Prozent pro Jahr, Stage-4-Einstiege nur 4,27 Prozent (N = 1.349 gegen 546). Der Branchenwind ist real — und zeigt sich dort am stärksten, wo ein Rezept am wenigsten selektiert.
• +1,93 gegen +2,24 Prozentpunkte Beim Parabel-Umkehr-Rezept lag der Stage-2-Filter (FA) mit 1,93 Punkten Vorsprung vor dem S&P 500 unter der einfachen Ranglisten-Variante (FB) mit 2,24 Punkten. Die vorregistrierte Bedingung „FA schlägt FB" wurde damit verfehlt.
• 15,53 % gegen 16,56 % Beim Umsatzbeschleuniger lag der Stage-2-Filter (FA) konservativ gerechnet sogar unter dem ungefilterten Rezept (F0). Ein Branchenfilter verbesserte dieses Rezept nicht, sondern kostete Rendite.
• +10,43 % gegen +6,39 % Ausgerechnet Stage 4, die schwache Branche, war beim Parabel-Rezept mit einem Median von 10,43 Prozent über 2.695 Trades die beste Teilmenge der ganzen Auswertung — gegenüber 6,39 Prozent über alle 9.908 Trades. Bei einem Rezept, das auf Abstürze setzt, kehrte sich der Rückenwind-Gedanke ins Gegenteil.

Im getesteten Zeitraum bestand ein messbarer Branchenwind, ohne dass die Weinstein-Stages die beiden geprüften Rezepte gegenüber der einfachen Rangliste verbesserten.

Weinsteins Branchen-These

Weinsteins Kernaussage lässt sich in drei Bausteine zerlegen. Erstens: Die Branchengruppe ist wichtiger als die einzelne Aktie — wer nur auf den Chart eines Titels starrt, sieht die Bäume, aber nicht den Wald. Zweitens: Ein Titel sollte nach seiner 30-Wochen-Durchschnittslinie beurteilt werden, nicht nach kurzfristigen Ausschlägen. Weinstein selbst formuliert das im ersten Kapitel seines Buchs so unmissverständlich, dass an der Bedeutung dieser Linie kein Zweifel bleibt:

"Stocks trading beneath their 30-week MAs should never be considered for purchase, especially if the MA is declining."

„Aktien, die unter ihrem 30-Wochen-Durchschnitt notieren, sollten niemals zum Kauf infrage kommen — erst recht nicht, wenn der Durchschnitt fällt." — Stan Weinstein, „Secrets for Profiting in Bull and Bear Markets", McGraw-Hill, 1988, Kapitel 1.

Drittens misst Weinstein relative Stärke gegenüber dem Gesamtmarkt mit der Mansfield-Formel: ((RP / SMA52(RP)) − 1) × 100, wobei RP das relative Kursverhältnis der Aktie oder Gruppe zum Index ist. Zu Weinsteins Zeit lieferte der eigens dafür betriebene Mansfield-Chartdienst die passenden Branchengruppen-Charts fertig aufbereitet. Diesen Dienst gibt es heute nicht mehr — wer die Methodik nachbauen will, muss sie aus dem Buchtext rekonstruieren. Für die frühen Kapitel (1 bis 3, Stage-Definition und Grundmechanik) gelingt das direkt aus dem Originaltext. Für die vertiefenden Aussagen ab Kapitel 4, in denen Weinstein die Gruppenanalyse mit weiteren Praxisbeispielen unterlegt, war der Volltext im Rahmen dieser Studie nur über Sekundärquellen (Rezensionen, Zusammenfassungen, Fachforen) zugänglich — das wird hier bewusst offen ausgewiesen, statt eine Vollständigkeit vorzutäuschen, die nicht belegt ist.

Unsere Mechanisierung: ein vorregistrierter Stage-Automat

Weinstein hat seine vier Stages (1 = Bodenbildung, 2 = Aufwärtstrend, 3 = Topbildung, 4 = Abwärtstrend) am Chart mit dem Auge erkannt. Für einen reproduzierbaren Test braucht es eine feste Regel. Der hier verwendete Stage-Automat wurde vor der Rechnung festgelegt und arbeitet ausschließlich mit dem 30-Wochen-Durchschnitt und der Lage des Index zu dieser Linie: Er vergleicht den aktuellen Stand des Durchschnitts mit dem Stand vor vier Wochen und prüft zusätzlich, ob der Index über oder unter dem Durchschnitt notiert. Stage 2 gilt als Kandidat nur, wenn der Index ÜBER der Linie liegt UND die Linie in diesen vier Wochen um mehr als 0,5 Prozent gestiegen ist; Stage 4 nur, wenn der Index UNTER der Linie liegt UND sie um mehr als 0,5 Prozent gefallen ist. Alles dazwischen ist eine Übergangsstufe: Stage 3 nach einem Aufwärtstrend, Stage 1 nach einem Abwärtstrend. Ein Stufenwechsel wird erst nach zwei aufeinanderfolgenden Wochen mit demselben Signal bestätigt, damit einzelne Ausreißerwochen keinen Wechsel auslösen. Als Robustheits-Nebenlauf wurde derselbe Automat zusätzlich auf einem 40-Wochen-Durchschnitt gerechnet.

Für die Branchengruppen selbst gibt es keinen Mansfield-Chartdienst mehr zu kaufen — stattdessen wurden 11 gleichgewichtete Wochenindizes gebaut, einer je GICS-Sektor (Kommunikationsdienste, Nicht-Basiskonsumgüter, Basiskonsumgüter, Energie, Finanzen, Gesundheitswesen, Industrie, Informationstechnologie, Grundstoffe, Immobilien, Versorger), jeweils als Kettenindex mit Startwert 100. Bedingung für eine bewertbare Woche: mindestens 20 Mitglieder im Index. Die Branchenzuordnung je Firma stammt aus einer Kaskade — zuerst GICS-Klassifikation, dann eine gröbere Sektor-Angabe, zuletzt der SIC-Code der US-Börsenaufsicht — und deckt so 19.654 von 22.757 Symbolen ab (86,4 Prozent), bei aktiven Titeln 6.065 von 6.338 (95,7 Prozent), bei delisteten 13.589 von 16.419 (82,8 Prozent). Als einfachen Gegenspieler zur Stufen-Ampel gibt es zusätzlich eine 6-Monats-Rangliste: Jede Branche wird nach ihrer Rendite der letzten sechs Monate sortiert und in eine obere und eine untere Hälfte geteilt (Nebenläufe mit 3 und 12 Monaten liefen zur Kontrolle mit).

Damit das Ergebnis nicht im Nachhinein zurechtgebogen werden kann, wurde die Erfolgsregel vor der Rechnung schriftlich fixiert:

„Stages gelten als ‚messbar besser' nur, wenn FA (Stage-2-Filter) die FB-Variante (obere Ranglistenhälfte) bei BEIDEN Backtests im Hauptmaß schlägt UND die Gegenproben (GA = nur Stage 4, GB = nur untere Hälfte) spiegelbildlich schlechter sind." — aus der vorregistrierten Entscheidungsregel dieser Studie, festgelegt vor der Rechnung.

Wie stark ist der Branchenwind selbst?

Bevor die Stages auf die Rezepte losgelassen werden, lohnt ein Blick auf die Sektorindizes selbst. In 852 bewertbaren Wochen je Sektor (9. April 2010 bis 31. Juli 2026) liefen sie sehr unterschiedlich:

Fast acht Prozentpunkte Abstand zwischen dem schwächsten Sektor (Kommunikationsdienste, 8,20 % p. a.) und dem stärksten (Informationstechnologie, 15,93 % p. a.) — der Wind ist also real und keine Rundungsgröße. Gemessen über alle 9.009 bewerteten Sektor-Wochen — die Stufenreihe beginnt je Sektor erst in Woche 34, weil vorher weder Durchschnitt noch Vier-Wochen-Vergleich vorliegen — verteilen sich die Stufen so: Stage 2 (Aufwärtstrend) 56,4 Prozent, Stage 4 (Abwärtstrend) 16,3 Prozent, Stage 3 (Topbildung) 15,7 Prozent, Stage 1 (Bodenbildung) 11,6 Prozent der Wochen. Die Frage dieser Studie ist nicht, ob dieser Wind existiert — das zeigt schon diese Tabelle —, sondern ob er zwei bereits scharf geschliffenen Aktien-Rezepten noch etwas hinzufügt.

Stufe 1: Wind oder Auswahl?

Um das zu beantworten, wurde jeder einzelne Trade der beiden Quell-Backtests in zwei Teile zerlegt: den Branchenwind (die Rendite des zugehörigen Sektorindex über dieselbe Haltedauer) und den aktienspezifischen Rest (die Differenz zur tatsächlichen Trade-Rendite). Stage und Ranglistenhälfte wurden dabei jeweils vom letzten Stand STRIKT VOR dem Einstiegstag gezogen — 19,7 Prozent der Einstiege beim Parabel-Rezept fallen exakt auf einen Wochenschluss, und würde man diesen Tag mitnehmen, flösse dort Information vom selben Handelstag ein.

Parabel-Umkehr (9.908 Trades)

Über alle 9.908 Trades des Kandidaten K5 („Gewinnziel 11 Prozent oder spätestens Tag 12") liegt die mittlere Rendite bei 3,64 Prozentpunkten, der Median bei 6,39 Prozent. Zerlegen lassen sich die 9.771 Trades mit Branchenzuordnung: Dort liegt die mittlere Rendite bei 3,62 Prozentpunkten, davon nur 0,61 Punkte aus dem Branchenwind (Median 0,46 Punkte) — ein Windanteil von 16,8 Prozent — und 3,01 Punkte aktienspezifischer Rest (Median 4,15 Punkte). Bei den 6.498 Gewinner-Trades im Mittel +10,99 Prozentpunkte, zerlegt in +1,59 Punkte Wind und +9,41 Punkte Rest; bei den 3.273 Verlierer-Trades im Mittel −11,01 Punkte, davon −1,32 Wind und −9,69 Rest. Auf beiden Seiten trägt der aktienspezifische Rest den größeren Teil.

Umsatzbeschleuniger K·org (277 Trades)

Im Hauptarm des Umsatzbeschleunigers sieht die Kopfzahl zunächst anders aus: Über die 268 bewertbaren der 277 Positionen macht der Branchenwind im Mittel rund die Hälfte der Rendite aus (6,79 von 13,70 Prozentpunkten, 49,6 Prozent) — auf den ersten Blick eine deutlich stärkere Rolle des Sektors. Der zweite Blick relativiert das: Der Rest-MEDIAN ist negativ (−1,72 Prozentpunkte) bei einem Rendite-Median von nur 2,07 Prozent — dieser Wert stammt allein aus dem arithmetischen Mittel und wird von wenigen großen Ausreißern getragen, nicht von der typischen Position. Bei den 142 Gewinner-Trades im Mittel +50,19 Prozentpunkte, zerlegt in +13,27 Punkte Wind und +36,92 Punkte Rest; bei den 126 Verlierer-Trades im Mittel −27,43 Punkte, davon nur −0,51 Wind und −26,92 Rest. Auch hier gilt: Der Rest dominiert die Größenordnung, besonders auf der Verliererseite fast vollständig.

Kernbefund der Zerlegung: Der aktienspezifische Rest dominiert in beiden Backtests die Rendite. Der Branchenwind erklärt weder beim Parabel-Rezept noch beim Umsatzbeschleuniger die Größenordnung der Gewinne oder Verluste.

Stufe 2: Verbessert ein Branchenfilter die Rezepte?

Die Zerlegung zeigt nur, wie viel vom bereits gehandelten Ergebnis dem Wind zuzuschreiben ist. Ob ein Branchenfilter VOR dem Einstieg etwas bringt, prüft Stufe 2 getrennt für beide Rezepte — mit F0 als unverändertem Rezept, FA als Stage-2-Filter, FB als Filter auf die obere Ranglistenhälfte und den jeweiligen Gegenproben GA (nur Stage 4) und GB (nur untere Hälfte).

Parabel-Umkehr (netto Mischkosten, Hauptmaß vsSPY winsorisiert am 2,5- und 97,5-Prozent-Rand; alle Werte sind Trade-Renditen, kein Depotverlauf)

FA verbessert das Rezept gegenüber F0 leicht im vsSPY-Maß (+1,93 statt +1,87 Prozentpunkte), fällt aber im Median von 6,39 auf 5,28 Prozent und in der Trefferquote von 66,6 auf 64,3 Prozent. Entscheidend für den vorregistrierten Vergleich: FA liegt mit +1,93 Punkten unter FB mit +2,24 Punkten — und die Gegenprobe kippt das erwartete Bild vollständig um. Stage 4 (GA), die eigentlich schwache Branche, ist mit +2,55 Punkten vsSPY und einer Zielquote von 52,2 Prozent die BESTE Teilmenge der ganzen Tabelle — besser als F0, besser als FA, besser als FB, allerdings nur im Ertrag: Der schlechteste Trade liegt in GA mit −73,6 Prozent genau auf dem Wert des ungefilterten Rezepts, kein Filter kappt den linken Rand. Bei einem Umkehr-Rezept, das gerade auf abgestürzte Aktien setzt, zahlt sich der Rückenwind also in sein Gegenteil verkehrt aus: in der schwachen Branche dürften die vorangegangenen Abstürze tiefer und die Rückpraller entsprechend größer ausfallen.

Umsatzbeschleuniger, Hauptarm K·org (Depot-Rendite p. a.)

„Konservativ" ist die Rechnung ohne die drei Positionen mit Kurssprung-Verdacht (Monatsrendite über 200 Prozent) — dieselbe Konvention wie im publizierten Umsatzbeschleuniger-Bericht. In der Hauptrechnung sieht FB mit 29,12 Prozent p. a. gegenüber 26,28 Prozent bei F0 zunächst nach einer Verbesserung aus. Unter der konservativen Rechnung dreht sich das Bild: F0 steht bei 16,56 Prozent, FA bei 15,53 Prozent und FB bei 15,71 Prozent — BEIDE Filtervarianten liegen darunter. Der scheinbare FB-Vorsprung der Hauptrechnung hängt an genau jenen drei Ausreißer-Positionen. Und wie beim Parabel-Rezept liegt FA (24,94 %) auch hier unter FB (29,12 %) — die vorregistrierte Bedingung „FA schlägt FB" ist damit in keinem der beiden Backtests erfüllt. Der maximale Rückgang verschlechtert sich außerdem deutlich, von −24,44 Prozent (F0) auf −49,80 Prozent (FA) beziehungsweise −49,42 Prozent (FB) — ein halbiertes Depot schwankt stärker, und beide Filter halbieren die Positionszahl etwa.

Zur Gegenprobe GA in diesem Arm eine wichtige Einschränkung: Mit nur 33 von 277 Positionen (11,9 Prozent) ist sie in nur 115 der 163 Monate des Betrachtungszeitraums überhaupt investiert — die 17,22 Prozent p. a. sind die Zahl eines Depots, das knapp ein Drittel der Zeit leer stand, und nicht direkt mit den durchgehend investierten Zeilen darüber vergleichbar.

Die vorregistrierte Entscheidung

Gemessen an der vor der Rechnung fixierten Regel ist das Ergebnis eindeutig, auch wenn es nicht das ist, was Weinsteins These vermuten ließe:

1. Stages schlagen die Rangliste nicht. In beiden Backtests liegt FA unter FB (Parabel: +1,93 gegen +2,24 Punkte vsSPY; Umsatzbeschleuniger K·org: 24,94 gegen 29,12 Prozent p. a.), und die Gegenproben verhalten sich nicht spiegelbildlich — beim Parabel-Rezept ist die Gegenprobe GA sogar die beste Teilmenge der gesamten Tabelle. Das komplexere Werkzeug wird deshalb NICHT weiterverfolgt.
2. Kein Branchenfilter wird eingeführt. Im ehrlichen Maß — konservative Rechnung beim Umsatzbeschleuniger, vsSPY winsorisiert ohne die Kohorten 2020/21 beim Parabel-Rezept — verbessert keine Variante die bereits publizierten Rezepte robust. Der FB-Vorsprung beim Parabel-Rezept beträgt im winsorisierten Hauptmaß nur +0,38 Prozentpunkte (+2,24 gegen +1,87) und schrumpft im vsSPY-Median ohne die Kohorten 2020/21 von +0,59 auf +0,19 Prozentpunkte; beim Umsatzbeschleuniger liegt FB konservativ (15,71 %) unter F0 (16,56 %).
3. Stufe 3 — eine Branchenrotationsstrategie — wird NICHT ausgelöst. Das vorregistrierte Erfolgskriterium für den Schritt dorthin (konsistente Trennung in der Zerlegung, robuste Verbesserung im Filtertest, spiegelbildliche Gegenproben) wurde in keinem der drei Punkte erfüllt.

Wo der Wind trotzdem sichtbar wird

Die drei Sätze oben sind keine Aussage, dass Branchen für Aktienrenditen irrelevant sind — im Gegenteil. Im breiten Signal-Arm ALLE des Umsatzbeschleunigers — 2.693 Positionen statt der 277 des engen K·org-Kerns — trennt die Stufen-Ampel sehr stark: Stage-2-Einstiege (FA) kommen auf 24,29 Prozent p. a. (konservativ 14,05 Prozent, N = 1.349), Stage-4-Einstiege (GA) nur auf 4,27 Prozent (konservativ 4,21 Prozent, N = 546) — ein Abstand von 20 Prozentpunkten. Genau dieser Abstand schrumpft im bereits selektiven Hauptarm K·org von 20 auf 7,7 Prozentpunkte (24,94 gegen 17,22 Prozent, wobei GA hier zusätzlich das Investitionsproblem oben hat). Der Branchenwind trennt also dort am stärksten, wo das Rezept selbst am wenigsten selektiert — und verschwindet, sobald ein Rezept bereits scharf vorfiltert.

Beim Parabel-Umkehr-Rezept ist die Richtung sogar umgekehrt: Stage 4, die schwache Branche, ist mit einem Median von +10,43 Prozent gegenüber +6,39 Prozent im Median über alle Trades und einer Zielquote von 52,2 gegenüber 41,5 Prozent bei Stage 2 die beste Teilmenge. Ökonomisch lässt sich das erklären: Ein Umkehr-Rezept kauft gerade den Absturz. In einer schwachen Branche dürften die vorangegangenen Abstürze im Schnitt tiefer ausfallen, und ein Rückprall aus größerer Tiefe legt prozentual mehr zurück — der „Rückenwind"-Gedanke gilt hier spiegelverkehrt.

Ein weiteres Warnzeichen gegen einen stabilen Effekt: Die Ranglisten-Richtung ist zwischen den beiden Umsatzbeschleuniger-Armen gegenläufig. Im Hauptarm K·org liegt die obere Ranglistenhälfte vorn (FB 29,12 gegen GB 19,15 Prozent), im Arm L-alt·org dagegen deutlich die UNTERE (GB 25,97 gegen FB nur 7,22 Prozent). Ein Filter, dessen Vorzeichen vom betrachteten Aktien-Segment abhängt, misst eher Streuung im Datensatz als eine stabile Regel.

Nachtest: feine Branchen-Ebene

Gegen alles bisher Gesagte gibt es einen naheliegenden Einwand: Elf Sektoren sind zu grob. „Informationstechnologie" wirft Halbleiterhersteller und Software-Anbieter in denselben Topf, „Gesundheitswesen" die Biotech-Frühphase und den Krankenhausbetreiber. Auch Weinsteins Gruppenbegriff liegt näher an Branchengruppen als an elf Großsektoren. Wir haben denselben Test deshalb eine Etage tiefer wiederholt: 74 GICS-Branchen statt 11 Sektoren — jede Schwelle, jede Kostenannahme, jede Winsorisierung und jede Etikettregel unverändert übernommen. Kein Parameter-Sweep, keine Nachoptimierung, dieselbe vorregistrierte Entscheidungsregel.

Eine Einschränkung gehört diesem Kapitel vorangestellt, weil sie alles Folgende einfärbt: Auf der feinen Ebene ist die Datengrundlage deutlich dünner. Eine Branchenangabe tragen nur 12.420 der 22.757 Symbole (54,6 Prozent) gegenüber 86,4 Prozent auf der Sektorebene. Vor allem klafft die Abdeckung zwischen lebenden und verschwundenen Titeln auseinander: 91,4 Prozent der 6.338 aktiven, aber nur 40,3 Prozent der 16.419 delisteten Titel — eine Spreizung von 51,1 Prozentpunkten. Der Grund ist banal und genau deshalb gefährlich: Die feine Branchenangabe stammt aus einem Stammdatenbestand, der heute gepflegt wird. Wer noch notiert ist, hat sie fast immer; wer verschwunden ist, meistens nicht. Auf der Sektorebene fängt eine Ersatzquelle diese Fälle ab, auf der feinen Ebene gibt es keine. Der feine Branchenindex ist damit überwiegend aus Überlebenden gebaut und zeigt tendenziell einen zu freundlichen Verlauf. Dieses Kapitel trägt deshalb Aussagen über Unterschiede zwischen Filtervarianten, aber keine über das Renditeniveau. Dazu kommt: Je Jahr haben nur 52 bis 59 der 74 Branchen überhaupt genug Mitglieder für einen Index, und 12 Branchen erreichen die Schwelle nie — „von 74" heißt faktisch „von 62".

Die Entscheidungszahlen auf beiden Ebenen

Vorsprung vor dem S&P 500, winsorisiertes Mittel, netto Mischkosten. Beide Ebenen über dieselben 9.908 Trades.

Konservative Rechnung ohne Kurssprung-Verdachtsfälle. Die GA-Spalte der feinen Ebene steht auf nur 40 der 277 Positionen (14,4 Prozent) und ist nur in 106 der 163 Monate investiert — sie ist mit den nahezu durchgehend investierten Spalten (159 bis 162 Monate) nicht vergleichbar.

Was der Nachtest ändert — und was nicht

Die Entscheidung bleibt unverändert. Die vorregistrierte Bedingung lautete: Stages gelten nur dann als messbar besser, wenn der Stage-2-Filter FA die Ranglisten-Variante FB im Hauptmaß beider Rücktests schlägt UND die Gegenproben GA und GB spiegelbildlich schlechter ausfallen. Auf der feinen Ebene liegt FA erneut hinter FB — beim Umkehr-Rezept mit +2,08 gegen +2,25 Prozentpunkten, beim Umsatzbeschleuniger mit 16,66 gegen 23,06 Prozent. In beiden Tests, auf beiden Ebenen, dasselbe Vorzeichen. Dass FA auf der feinen Ebene mit 16,66 Prozent erstmals knapp über dem ungefilterten Rezept landet — auf der Sektorebene lag er mit 15,53 Prozent darunter —, ändert daran nichts: Entschieden wird am Vergleich mit FB, und der fällt erneut gegen den Stage-Filter aus. Sauberer als auf der Sektorebene stehen immerhin die Gegenproben: Beim Umsatzbeschleuniger liegen GA mit 5,96 und GB mit 14,79 Prozent jetzt erwartungsgemäß unter FA und FB. Beim Umkehr-Rezept bleibt die Gegenprobe dagegen invertiert — GA übertrifft FA mit +2,20 gegen +2,08 Prozentpunkten —, und genau diese Inversion ist seit der Sektorebene der Kern des Befundes. Der Nachtest bestätigt die Entscheidung, statt sie zu kippen: Ein Branchenfilter wird nicht eingeführt, und die Branchenrotation bleibt nicht ausgelöst.

Eine Zahl in der zweiten Tabelle verlangt eine eigene Erklärung, weil sie auf den ersten Blick für den Filter zu sprechen scheint: Die Ranglisten-Variante FB kommt beim Umsatzbeschleuniger auf der feinen Ebene konservativ auf 23,06 Prozent und liegt damit 6,50 Prozentpunkte über dem ungefilterten Rezept — auf der Sektorebene lag dieselbe Variante mit 15,71 Prozent noch darunter. Genau dieser Sprung ist das stärkste Argument GEGEN den Filter: Ein Vorsprung, der mit der Feinheit der Einteilung das Vorzeichen wechselt, ist keine Regel, sondern Streuung. Dazu kommt, dass der Wert auf 132 der 277 Positionen steht und der größte Rückgang dabei von −24,4 auf −38,5 Prozent wächst. Und er ist eine Niveau-Aussage — genau die Art von Aussage, die die Abdeckungslücke der feinen Ebene nicht trägt.

Drei Befunde der Sektorebene halten der feineren Gruppierung ebenfalls stand. Erstens dominiert weiterhin der aktienspezifische Rest: Bei den 6.130 Gewinner-Trades des Umkehr-Rezepts stammen im Mittel 9,17 von 11,01 Prozentpunkten aus dem Rest und nur 1,84 aus dem Branchenwind; beim Umsatzbeschleuniger sind es im Mittel 32,84 von 49,70 Punkten Rest gegen 16,86 Punkte Wind. Gegenüber der Sektorebene hebt die feinere Gruppierung den gemessenen Wind damit nur wenig an — von 1,59 auf 1,84 Prozentpunkte beim Umkehr-Rezept, von 13,27 auf 16,86 beim Umsatzbeschleuniger —, die Größenordnung kippt sie nirgends. Zweitens bleibt Stage 4, die schwache Branche, beim Umkehr-Rezept der bessere Teich: Median +8,96 Prozent gegen +6,39 Prozent über alle Trades, Trefferquote 69,8 gegen 66,6 Prozent. Der Effekt fällt kleiner aus als auf der Sektorebene (dort +10,43 Prozent Median), er dreht aber nicht. Drittens bleibt die Ranglisten-Richtung zwischen den Armen gegenläufig: Im Hauptarm K·org liegt die obere Hälfte vorn (konservativ gerechnet 23,06 gegen 14,79 Prozent), im Arm L-alt·org dagegen die untere (10,61 gegen 9,81 Prozent). Ein Filter, dessen Vorzeichen vom Segment abhängt, misst Streuung und keine Regel.

Einen echten Zugewinn bringt die feine Ebene doch: Der schwache Ranglisten-Vorteil beim Umkehr-Rezept hängt hier nicht mehr an zwei Ausnahmejahren. Im vsSPY-Median schrumpft der FB-Vorsprung ohne die Kohorten 2020/21 nur von +0,62 auf +0,41 Prozentpunkte, während er auf der Sektorebene von +0,59 auf +0,19 Prozentpunkte einbrach; im winsorisierten Hauptmaß bleibt er mit +0,38 gegen +0,39 Prozentpunkten praktisch unberührt. Der Vorteil ist damit stabiler — aber er bleibt klein, und er steht allein.

Was der Nachtest ausdrücklich nicht liefert, ist weniger Risiko. Der größte Rückgang des Hauptarms steigt vom ungefilterten Depot mit −24,4 Prozent auf −32,0 Prozent unter FA und −38,5 Prozent unter FB. Beide Filter verkleinern das Depot auf rund die Hälfte (55 beziehungsweise 48 Prozent der Positionen), und ein kleineres Depot schwankt stärker. Bezahlt wird der ganze Nachtest zudem mit der oben genannten Abdeckungslücke — 54,6 gegen 86,4 Prozent — und einer Survivorship-Neigung von 51 Prozentpunkten, die jede Niveau-Aussage der feinen Ebene unzuverlässiger macht als die der groben. Unterm Strich: Eine feinere Branchen-Einteilung ist nicht die fehlende Zutat. Einzelne Werte verschiebt sie durchaus kräftig — die Antwort auf die Ausgangsfrage verschiebt sie nicht.

Grenzen dieser Studie

• Die Branchenzuordnung ist statisch und heutig. Jede Firma bekommt genau eine Branche aus der aktuellen GICS/Sektor/SIC-Kaskade zugewiesen, angewendet auf die gesamte Historie seit 2010 — eine Umgruppierung im Zeitverlauf (etwa durch Fusionen oder Portfolioumbau) bildet die Studie nicht ab.
• Die Sektorindizes sind gleichgewichtet, nicht kapitalisierungsgewichtet. Ein kleiner Nebenwert zählt genauso viel wie ein Branchenschwergewicht — Weinsteins eigene Gruppenindizes waren zu seiner Zeit näher an einer kapitalisierungs- oder kursbasierten Gewichtung.
• Der Stage-Automat kennt weder Mansfield-relative Stärke noch Handelsvolumen. Er misst ausschließlich die Steigung des 30-Wochen-Durchschnitts und die Lage des Index zu dieser Linie. Weinsteins eigene Methodik zieht zusätzlich die relative Stärke gegenüber dem Gesamtmarkt und Volumenmuster heran — beides floss hier bewusst nicht ein, um den Automaten einfach und vorab vollständig spezifizierbar zu halten.
• 3.103 von 22.757 Symbolen (13,6 Prozent) bleiben ohne Branche — bei delisteten Titeln sind es 2.830 von 16.419 (17,2 Prozent) —, weil weder GICS- noch Sektor- noch SIC-Angabe vorliegt. Auf die getesteten Trades wirkt sich das schwächer aus: Beim Parabel-Rezept fehlt die Branche bei 138 von 9.908 Trades (1,4 Prozent), beim Umsatzbeschleuniger bei 9 von 277 Positionen (3,2 Prozent). Diese Trades fließen ungefiltert nur in F0 ein und fallen aus allen Filtervarianten heraus.
• Die Sekundärquellen-Lücke bei Weinstein selbst. Für die Kapitel ab 4 seines Buchs, in denen die Gruppenanalyse mit weiteren Fallbeispielen vertieft wird, stand im Rahmen dieser Studie nur Sekundärliteratur zur Verfügung, kein Zugriff auf den vollständigen Originaltext.
• Der Nachtest auf der feinen Branchen-Ebene steht auf einer schmaleren Datenbasis. Die 74-Branchen-Rechnung im Kapitel oben deckt nur 54,6 Prozent der Symbole ab und bei delisteten Titeln nur 40,3 Prozent. Ihre Aussagen zu Unterschieden zwischen den Filtervarianten sind belastbar, Aussagen über das Renditeniveau nicht. Auf Trade-Ebene wächst dadurch die unbeschriftete Restmenge: 534 statt 138 der 9.908 Parabel-Trades (5,4 Prozent) tragen keine Branche, 799 keine Stufe vor dem Einstieg, im Umsatzbeschleuniger-Hauptarm sind es 15 statt 9 Positionen. Sie alle bleiben in F0 und fallen aus jeder Filtervariante — der Vergleich ist auf der feinen Ebene also ungleicher besetzt, systematisch zulasten der Titel mit dünner Stammdatenlage.

Wer sehen will, woher die 9.908 zerlegten Trades des Umkehr-Rezepts stammen, findet die Ausgangsstudie im Parabel-Umkehr-Backtest; die 277 Positionen des Hauptarms K·org stammen aus dem Umsatzbeschleuniger-Backtest. Weitere Rücktest-Studien dieser Reihe stehen gesammelt in der Rubrik Studien.

Stand der Zahlen: 9. August 2026; Nachtest auf der feinen Branchen-Ebene 10. August 2026.

Dieser Beitrag ist eine historische Auswertung öffentlich verfügbarer Kurs- und Fundamentaldaten und keine Anlageberatung. Er enthält keine Kauf- oder Verkaufsempfehlung und keine Prognose; einzelne namentlich genannte Titel dienen ausschließlich der Veranschaulichung historischer Kursmuster. Vergangene Ergebnisse — ob simuliert oder real — sind kein verlässlicher Indikator für künftige Renditen. Wer Anlageentscheidungen trifft, sollte die eigene Lage und die eigenen Risiken prüfen, im Zweifel mit fachlicher Beratung.