Green Line Breakout im Härtetest: 31.752 Ausbrüche auf Allzeithoch seit 1962

Dr. Eric Wish veröffentlicht im Wishing Wealth Blog täglich seinen Marktindikator und eigene Chart-Beispiele. Sein bekanntestes Konzept ist der „Green Line Breakout" (GLB): eine waagerechte grüne Linie auf dem Monatschart am letzten unangetasteten Allzeithoch einer Aktie. Sein Argument dafür ist einfach und einleuchtend — über einem echten Allzeithoch kann kein Anleger mehr im Verlust sitzen, „no overhead supply" nennt er das. Das Konzept kursiert seit Jahren in Trading-Communities, meist als grober Nachbau. Öffentlich zugänglich war bislang kein sauberer, survivorship-freier Rücktest über den gesamten US-Aktienmarkt — nicht nur über die Beispiele, die Wish selbst in seinem Blog zeigt.

Wir haben genau das gebaut. Aus seinen eigenen, öffentlich zugänglichen Regeln haben wir eine messbare Rezeptur abgeleitet und über den kompletten US-Aktienmarkt seit 1962 rückgetestet — inklusive aller Firmen, die es heute an der Börse nicht mehr gibt. Das Ergebnis: 31.752 Ausbrüche, 31.220 abgeschlossene Trades, ein Erwartungswert von +2,74 Prozent je Trade nach Kosten. Aber der Befund hat einen klaren Bruch: Das Signal selbst trägt echte Information — Wishs eigenes Stop-Rezept mit der engen grünen Linie als Verkaufsmarke scheitert daran in der Praxis, und selbst die überlebende Version dieses Rezepts schlägt den breiten Markt nicht. In einem Update vom 8. August 2026 haben wir die Gegenprobe gerechnet: Tauscht man allein diese Verkaufsregel gegen geduldiges Halten, schlägt dieselbe Regel den Markt — mit Vorbehalten, die weiter unten stehen.

Wer ist Dr. Eric Wish

Eric Wish ist von Haus aus Forschungspsychologe: emeritierter Associate Professor im Department of Criminology and Criminal Justice der University of Maryland, von 1990 bis 2022 Leiter des dortigen Center for Substance Abuse Research, heute Leiter des Center for Financial Literacy Education seiner Fakultät. Die Börse ist seine zweite Leidenschaft — seit 2006 gibt er an derselben Universität Kurse zu Aktienmarkt und technischer Analyse, und im Wishing Wealth Blog veröffentlicht er täglich seinen selbst entwickelten Marktindikator GMI, eigene Trades und Chart-Beispiele. Seine Leser kennen ihn schlicht als „Dr. Wish". Anders als bei vielen anderen Momentum-Trainern ist sein Ansatz weniger auf ein einzelnes spektakuläres Ergebnis zugeschnitten als auf eine Handvoll wiederkehrender, klar benannter Regeln — von denen der Green Line Breakout die bekannteste ist.

Auch bei Wish gilt dieselbe Einordnung wie bei jedem selbst veröffentlichten und selbst dokumentierten Handelskonzept: Sein Track-Record ist selbst berichtet, dokumentiert über Blog-Beispiele, nicht durch eine unabhängige Prüfung. Diese Studie testet deshalb ausschließlich die Regel, nicht seine persönlichen Handelsergebnisse.

Was wir getestet haben: aus einer Blog-Definition eine messbare Regel

Wishs eigene Definition der grünen Linie ist präzise genug, um sie fast wörtlich zu übernehmen:

„I draw a green line on a monthly stock chart at a bar at an all-time high that has not been penetrated (or closed above) for three straight months (or 3 bars)."

„Ich ziehe auf dem Monatschart eine grüne Linie an einem Balken auf Allzeithoch, das drei aufeinanderfolgende Monate (bzw. drei Balken) lang nicht mehr erreicht oder überschritten wurde." — Glossar des Wishing Wealth Blog von Dr. Eric Wish (wishingwealthblog.com)

Aus dieser und weiteren Formulierungen haben wir eine vollständige, prüfbare Rezeptur gebaut: Die Linie entsteht am höchsten Monats-Hoch seit Datenbeginn, das in den folgenden drei vollen Kalendermonaten nicht mehr erreicht wird; sie gilt erst ab dem ersten Handelstag des vierten Folgemonats — alles andere wäre ein Blick in die Zukunft, den ein echter Trader zum Signalzeitpunkt nicht hätte. Der Kauf löst am ersten Tagesschluss über dieser Linie aus. Wish erwähnt außerdem, dass es hilft, wenn die Aktie sich vorher bereits von ihrem Jahrestief verdoppelt hat — dafür haben wir eine eigene Sensitivität gerechnet (siehe unten).

Beim Ausstieg ist Wish ebenfalls eindeutig — und das ist der Kern dieser Studie:

„I have a strict rule to sell a stock immediately if it comes back below its green line."

„…until it closes below its rising 30 week average."

„Ich habe eine strikte Regel, eine Aktie sofort zu verkaufen, wenn sie unter ihre grüne Linie zurückfällt." / „…bis sie unter ihrem steigenden 30-Wochen-Durchschnitt schließt." — Wishing Wealth Blog von Dr. Eric Wish

Diese beiden Sätze sind die gesamte Original-Ausstiegsregel: ein enger Stop unter der Linie, und — solange der Kurs über der Linie bleibt — ein Halten bis zum Bruch des 30-Wochen-Durchschnitts. Beide Regeln haben wir wörtlich übernommen, mit zwei bewusst konservativen Präzisierungen. Erstens: Der Ausstieg über den Durchschnitt greift beim ersten Wochenschluss unter dem 30-Wochen-Durchschnitt der Wochenschlüsse. Zweitens: Den Zusatz „steigend" haben wir nicht nachgebaut, weil er keine prüfbare Zahl ist, sondern eine Einschätzung — ihn wegzulassen ist die strengere, früher verkaufende Variante. Alle Operationalisierungsentscheidungen samt Zitatbelegen stehen einzeln dokumentiert in unserer Regeldokumentation.

Einen Baustein von Wishs System konnten wir nicht nachbauen: seinen GMI-Marktfilter, der Käufe nur bei günstiger Gesamtmarktlage zulässt. Welche sechs Bausteine in den GMI eingehen, hat Wish öffentlich benannt — wie er drei davon berechnet, hat er bewusst offengelassen. Wir haben den Filter deshalb durch einen klassischen, öffentlichen Ersatz angenähert und als eigene Sensitivität separat ausgewiesen — Details dazu weiter unten.

Aufbau: survivorship-frei über 64 Jahre

Der Hauptlauf deckt den gesamten US-Aktienmarkt von 1962 bis 2026 ab, ausdrücklich inklusive aller Firmen, die inzwischen von der Börse genommen wurden — sonst würde die Studie nur die überlebenden Titel messen und das Ergebnis systematisch schönrechnen. Der Scan fand 31.752 gültige Ausbrüche, davon wurden 31.220 zu vollständig abgeschlossenen Trades auf 6.159 verschiedenen Tickern, im Zeitraum vom 14. September 1962 bis zum 5. August 2026. Kostenannahme: 0,2 Prozent je Seite, also je Kauf und Verkauf.

Bevor wir die Ergebnisse zeigen, ein Wort zur Prüfung dieser Zahlen: Ein automatisierter Lookahead-Test bestätigt für alle 31.752 Signale, dass keine Linie vor ihrem eigentlichen Gültigkeitsdatum verwendet wurde. Eine Recall-Prüfung an bekannten Ankerbeispielen aus dem Wishing Wealth Blog selbst — etwa der Ausbruch von SHAK im August 2019 und von TRIP im März 2013 — findet beide exakt zum berichteten Zeitpunkt wieder. Bei einer Fünfer-Auswahl weiterer Blog-Beispiele aus Mai 2021 wurden drei von fünf im Datenbestand gefunden (die übrigen zwei fehlen schlicht als Kursdatei im Bestand, keine Regelabweichung). Eine Stichprobe von zehn zufällig gezogenen Trades wurde Schritt für Schritt einzeln nachgerechnet — alle zehn stimmen auf den Prozentpunkt mit der automatischen Berechnung überein. Ergebnis der gesamten Prüfkette: alle Prüfungen bestanden.

Das Ergebnis: Das Signal trägt Information

Auf den ersten Blick wirkt eine Trefferquote von 14,35 Prozent enttäuschend niedrig. Gegen den Zufall gehalten zeigt sich aber, dass das Signal echte Information trägt: Zwei unabhängige Zufalls-Baselines mit exakt derselben Trade-Zahl — einmal völlig frei über alle Handelstage verteilt, einmal jahresgleich zum echten Signaltag gezogen — kommen nur auf +0,11 bzw. +1,49 Prozent je Trade. Der Abstand zur echten Strategie beträgt damit 2,6 beziehungsweise 1,2 Prozentpunkte je Trade. Die extremsten Einzeltrades des gesamten Laufs zeigen zudem, wie breit die Verteilung ist: HAS lieferte zwischen 1982 und 1985 über 910 Handelstage +6.743,9 Prozent, JCI zwischen 1985 und 1987 +3.425,9 Prozent — beide über den 30-Wochen-Ausstieg, keiner über den engen Linien-Stop.

Warum das Original-Stop-Rezept scheitert: der enge Stop

Genau hier liegt der zweite, entscheidende Befund. Wishs eigene Stop-Regel — sofort verkaufen, sobald der Kurs unter die grüne Linie fällt — bestimmt, wie die meisten Trades tatsächlich enden:

84,3 Prozent aller Trades enden über den Linien-Stop — mit einem durchschnittlichen Verlust von −3,9 Prozent. Das ist die Original-Regel in Aktion: kleine, konsequent begrenzte Verluste, exakt wie Wish es beschreibt. Das Problem ist nicht die Regel an sich, sondern ihre Häufigkeit: In vier von fünf Fällen verlässt der Ausbruch die Linie im Median schon nach drei Handelstagen wieder nach unten, bevor sich zeigt, ob daraus ein größerer Trend geworden wäre.

Der positive Gewinn der Strategie kommt aus den übrigen 13,8 Prozent der Trades, die diesen frühen Stop überleben und stattdessen erst beim ersten Wochenschluss unter dem 30-Wochen-Durchschnitt verkauft werden — mit einem Durchschnitt von +38,8 Prozent. Ohne diese Gruppe wäre die Summe aller Trades klar negativ. Das ist eine klassische Trendfolge-Verteilung: viele kleine, korrekt begrenzte Verlierer, wenige sehr große Gewinner, die am Ende alles tragen. Genau hier liegt aber auch das praktische Problem für einen Nachahmer: Der enge Stop trifft nicht nur die „falschen" Ausbrüche, sondern schneidet auch einen Teil der potenziellen großen Trends vorzeitig ab, bevor sie sich als solche zeigen können.

Was passiert ohne den Stop? Das volle Potenzial des Signals

Um zu sehen, wie viel Kraft im Einstiegssignal selbst steckt — unabhängig vom Stop-Rezept —, haben wir dieselben 31.752 Ausbrüche mit fester Haltedauer und ganz ohne Stop nachgerechnet:

Das Bild dreht sich vollständig: Ohne jeden Stop steigt die Trefferquote mit der Haltedauer kontinuierlich, von 51,9 auf 60,4 Prozent, und der Median wird sogar positiv. Nach zwölf Monaten liegt der durchschnittliche Trade bei +14,59 Prozent, bei einer Trefferquote von 60,4 Prozent — mehr als das Fünffache des Hauptlauf-Erwartungswerts von +2,74 Prozent. Der Schluss liegt nahe: Ein Ausbruch über ein echtes Allzeithoch ist im Median ein gutes Signal — der enge Linien-Stop des Originals zerstört einen erheblichen Teil dieses Werts, weil er einen Großteil der Trades verkauft, bevor sie Zeit hatten, sich zu entwickeln.

Depot-Simulation: schlägt das Rezept den Markt?

Reine Trade-Statistiken sagen nichts darüber, was ein Depot mit begrenztem Kapital tatsächlich verdient hätte. Wir haben simuliert: Start mit 100.000 Dollar, maximal 20 offene Positionen à 5 Prozent Depotanteil, exakt nach dem Original-Rezept inklusive engem Linien-Stop.

Das ist die maßgebliche Zahl: Im direkt vergleichbaren Zeitfenster seit 1993 kommt das GLB-Depot auf 7,30 Prozent Rendite pro Jahr — 3,46 Prozentpunkte hinter dem SPY-Index mit 10,76 Prozent. Das Original-Rezept mit engem Stop schlägt den Markt nicht. Über den vollen Datenzeitraum seit 1962 (63,9 Jahre) kommt dasselbe Depot rechnerisch auf eine höhere CAGR von 9,64 Prozent und ein Endkapital von 35.861.348 Dollar — dieser längere Lauf ist aber nicht direkt mit dem SPY vergleichbar, weil der SPY als Kursreihe erst 1993 beginnt und die beiden Zahlen unterschiedliche Zeitfenster messen.

Als zusätzlichen Vergleichsmaßstab haben wir ein gleichgewichtetes Aktienuniversum berechnet — die mittlere Jahresrendite aller im Bestand gehandelten Ticker, ohne jede Auswahlregel. Über den gesamten Zeitraum 1962 bis 2026 liegt der Median dieser Jahres-Mediane bei rund 7,15 Prozent pro Jahr — ähnlich stark wie das GLB-Depot selbst, deutlich schwächer als der SPY. Das arithmetische Mittel wäre hier irreführend, weil einzelne Ticker-Jahre (etwa nach starken Kurssprüngen) über +1.000 Prozent erreichen und den Durchschnitt verzerren würden; deshalb der Median. 2008 mit −47,5 Prozent und 2022 mit −27,6 Prozent zählten zu den schwächsten Jahren, 2003 mit +39,5 Prozent und 1975 mit +34,6 Prozent zu den stärksten.

Über die Jahrzehnte: eine Kante, die schwächer wird

Die Strategie war in den 1980er- und 1990er-Jahren deutlich kraftvoller als heute: durchschnittlich +9,78 Prozent bzw. +5,58 Prozent je Trade. Seit den 2000er-Jahren pendelt der Durchschnitt nur noch zwischen +1,33 und +1,59 Prozent — das ist rund ein Siebtel des 1980er-Niveaus und gut ein Viertel des 1990er-Niveaus. Ein plausibler Grund liegt nahe: Je bekannter und je stärker algorithmisch gehandelt ein Markt wird, desto schneller werden einfach zu erkennende Muster wie ein Ausbruch über ein Allzeithoch von anderen Marktteilnehmern vorweggenommen oder arbitriert. Die 1970er-Jahre bilden mit einem leicht negativen Durchschnitt die einzige Ausnahme — plausibel erklärbar durch die Öl- und Inflationskrisen dieser Dekade, die viele Allzeithoch-Ausbrüche direkt in scharfe Korrekturen laufen ließen.

Der GMI-Marktfilter: benannt, aber nicht reproduzierbar

Wishs Handelsregel läuft in der Praxis nicht ohne Filter: Er kauft Ausbrüche nach eigener Aussage bevorzugt, wenn sein GMI-Marktindikator eine günstige Gesamtmarktlage anzeigt. Welche sechs Bausteine der GMI zählt, hat Wish in seinem Blogbeitrag „About the General Market Index (GMI)" vom April 2005 selbst aufgelistet — unter anderem seinen eigenen Zehn-Tage-Index erfolgreicher neuer Hochs, die Zahl der täglichen neuen Hochs im Markt, eigene Trendindizes auf QQQ und SPY sowie einen Fondsindex aus einer kostenpflichtigen Fachpublikation. Wie er drei dieser Bausteine genau berechnet, hat er ausdrücklich offengelassen. Für einen unabhängigen Rücktest ist der GMI damit nicht reproduzierbar. Das ist keine Kleinigkeit: Ein funktionierender Marktfilter könnte theoretisch genau die schwachen Phasen herausfiltern, in denen der enge Linien-Stop besonders oft zuschlägt.

Wir haben deshalb einen klassischen, öffentlich bekannten Ersatzfilter mit derselben Funktion getestet, ausdrücklich nicht als Nachbau des GMI, sondern als Platzhalter: Ein Signal wird nur akzeptiert, wenn der SPY-Monatsschluss des Vormonats über dem gleitenden 10-Monats-Durchschnitt seiner eigenen Monatsschlüsse liegt — ein einfacher, weit verbreiteter Langfrist-Trendfilter.

Das Ergebnis ist ernüchternd für die Filter-Idee: Der Ersatzfilter reduziert die Trade-Zahl um rund ein Viertel, verschlechtert aber gleichzeitig den Erwartungswert leicht (+2,17 statt +2,74 Prozent). Ob Wishs tatsächlicher GMI besser funktioniert, lässt sich mit öffentlichen Daten nicht prüfen — der hier getestete Ersatz jedenfalls verbessert die Ergebnisse nicht.

Weitere Sensitivitäten im Überblick

Neben Haltedauer, Ausstiegsgrund und Marktfilter haben wir sieben weitere Varianten der Rezeptur durchgerechnet, um zu prüfen, wie stabil der Kernbefund gegenüber Annahmen ist:

Zwei Zeilen verdienen besondere Aufmerksamkeit. Erstens der Doubler-Filter: Wish erwähnt, dass es hilft, wenn eine Aktie sich vor dem Ausbruch bereits von ihrem Jahrestief verdoppelt hat — und tatsächlich liegt der Erwartungswert bei diesen 8.098 Trades mit +4,55 Prozent deutlich über dem Hauptlauf. Zweitens die Volumenbestätigung: Auch der von Wish erwähnte Volumenhinweis („it does help if the stock showed above average volume…") bestätigt sich, +3,58 Prozent statt +2,74 Prozent, allerdings bei nur halb so vielen Trades (15.652 statt 31.220). Beide Zusatzfilter kosten also Trade-Zahl, verbessern aber die Durchschnittsrendite — ein Hinweis, dass sich das Original-Rezept durch zusätzliche, von Wish selbst genannte Qualitätsfilter verbessern lässt, auch wenn sie im Hauptlauf bewusst nicht standardmäßig scharfgeschaltet sind.

Die Delisting-Sensitivität verdient eine eigene Einordnung: Rechnet man jeden delisteten Titel als Totalverlust von −100 Prozent statt zum letzten verfügbaren Kurs, sinkt der Erwartungswert auf +0,72 Prozent je Trade — noch positiv, aber deutlich näher an den Zufalls-Baselines. Ein Teil des gemessenen Ergebnisses hängt damit an der Annahme, wie stark ein Delisting tatsächlich zu Buche schlägt; in der Realität liegt die Wahrheit meist zwischen „letzter Kurs" und „Totalverlust", je nachdem, ob und wie ein Anleger vor der endgültigen Ausbuchung noch verkaufen konnte.

Was das Original nicht sagt — und wo wir übersetzen mussten

Wishs Blog-Beiträge sind qualitative Beschreibungen, keine Programmieranleitung. An mehreren Stellen mussten wir vage Formulierungen in prüfbare Zahlen übersetzen: Die genaue Preisbasis (wir verwenden split- und dividendenbereinigte Kurse, ohne die jeder Split ein Schein-Allzeithoch wäre), die genaue Bedeutung von „past year" bei der Doubler-Regel (252 Handelstage), oder die Frage, ob ein Ausbruch am Tagesschluss oder schon intraday zählt (wir werten konservativ den Tagesschluss, die Intraday-Variante wird nur zusätzlich mitgeschrieben). Jede dieser Übersetzungsentscheidungen ist einzeln mit Quellenbeleg in unserer vollständigen Regeldokumentation nachvollziehbar.

Zur Datenqualität außerdem: 716 der 31.752 Signale (2,3 Prozent) entfallen auf 26 Ticker, deren Kursreihe im Bestand genau am Datenrand 1962/63 beginnt — durchweg alte Standardwerte wie IBM, Coca-Cola, Boeing oder 3M, die in Wahrheit längst vorher notierten. Ihr „Allzeithoch" ist deshalb nur ab dem Datenbeginn messbar, nicht seit dem tatsächlichen Börsengang. Lässt man diese Titel ganz weg, ändert sich das Gesamtbild kaum (14,4 statt 14,35 Prozent Trefferquote, +2,76 statt +2,74 Prozent Erwartungswert) — der Effekt ist also klein, aber real und deshalb hier benannt.

Grenzen dieser Studie

Vier Einschränkungen gehören zu jeder ehrlichen Wiedergabe dieses Ergebnisses:

• Selbst berichteter Track-Record. Dr. Wishs eigene Handelsergebnisse sind nicht unabhängig geprüft. Diese Studie testet seine veröffentlichten Regeln gegen historische Marktdaten — nicht seine tatsächlichen, individuellen Trades.
• GMI-Marktfilter nicht reproduzierbar. Sein Marktindikator ist zentraler Bestandteil seiner tatsächlichen Handelspraxis; seine sechs Bausteine sind zwar benannt, die Berechnung von dreien davon hat Wish aber offengelassen. Der von uns getestete Ersatzfilter ist ausdrücklich nur ein Platzhalter derselben Funktion, kein Nachbau des Originals — und er hat die Ergebnisse in unserem Test nicht verbessert.
• Gekappte Historie bei älteren Titeln. Bei 716 Signalen auf 26 alten Standardwerten beginnt die Kursreihe im Bestand erst am Datenrand 1962/63, obwohl diese Firmen längst vorher notierten — ihr „Allzeithoch" ist deshalb nur ab Datenbeginn messbar, nicht seit dem tatsächlichen Börsengang. Der Effekt auf das Gesamtergebnis ist nach unserer Sensitivitätsrechnung klein.
• Delisting-Annahme. Der Hauptlauf bucht delistete Titel zum letzten verfügbaren Kurs aus. Eine strengere Annahme (Totalverlust) drückt den Erwartungswert auf +0,72 Prozent je Trade — ein Teil des Ergebnisses hängt damit an dieser Modellannahme.

Update vom 08.08.2026: Ein Ausstieg ohne den engen Stop

Der Hauptbefund oben wirft eine naheliegende Frage auf: Wenn das Einstiegssignal echte Information trägt, aber Wishs eigener Stop sie zerstört — was passiert, wenn man genau diesen Stop durch die Regeln ersetzt, die sich in den Sensitivitäten oben bereits als wirksam gezeigt haben? Aus den beiden stärksten Bausteinen des Hauptlaufs — Kauf erst bei Monatsschluss-Bestätigung über der Linie, und Verzicht auf den Linien-Stop — haben wir ein zusammengesetztes Rezept gebaut und noch einmal komplett rückgetestet: Kauf zum Schluss des Breakout-Monats, sobald dieser über der grünen Linie liegt; Verkauf erst beim ersten Wochenschluss unter dem 30-Wochen-Durchschnitt oder spätestens nach 252 Handelstagen (rund zwölf Monaten), je nachdem, was zuerst eintritt. Kein Linien-Stop mehr.

Das Kombi-Rezept im Test

Von den 31.752 Ausbrüchen des Hauptlaufs bestätigten 20.801 ihren Ausbruch auch am Ende des Breakout-Monats mit einem Schluss über der Linie; nach dem üblichen Preis-Mindestfilter blieben 20.796 gültige Signale, aus denen 19.914 vollständig abgeschlossene Trades auf 5.409 Tickern wurden, im Zeitraum vom 30. November 1962 bis zum 5. August 2026. Kostenannahme weiterhin 0,2 Prozent je Seite.

Das ist ein anderes Bild als der Hauptlauf: Dass weniger als die Hälfte der Trades im Plus endet, fällt nicht mehr so ins Gewicht wie beim engen Stop, weil die Trades jetzt Zeit haben, sich zu entwickeln. Wie im Hauptlauf entscheidet auch hier der Ausstieg über das Ergebnis:

Die große Mehrheit der Trades — 86,5 Prozent — verlässt die Position beim SMA-Signal und landet im Schnitt fast exakt bei null (−0,01 Prozent). Den positiven Erwartungswert des Rezepts tragen fast vollständig die 8,64 Prozent der Trades, die den 30-Wochen-Ausstieg gar nicht erst auslösen und stattdessen die vollen zwölf Monate durchhalten — mit einem Schnitt von +84,10 Prozent; die beiden kleinen Restgruppen (Reihenende und Datenbruch) steuern zusammen rund einen weiteren Prozentpunkt bei. Der Zeitdeckel ist damit kein Nebenschauplatz, sondern der eigentliche Gewinnmotor: Aktien, die ein Jahr lang stabil über ihrem 30-Wochen-Durchschnitt bleiben, sind genau die seltenen, großen Trends, auf die es bei dieser Strategie ankommt.

Ein Blick auf die Jahrzehnte zeigt, dass diese Kante über die Zeit deutlich stabiler bleibt als beim Original-Rezept, wenn auch nicht konstant:

Dieselbe Erosion wie im Hauptlauf ist auch hier zu sehen — aus den 1980er- und 1990er-Spitzenwerten von durchschnittlich +12,75 bzw. +18,56 Prozent je Trade wird seit den 2000er-Jahren ein deutlich schmaleres Band von +5,33 bis +5,91 Prozent. Das entspricht rund einem Drittel des Niveaus der beiden stärksten Jahrzehnte — eine Kante, die kleiner geworden ist, aber anders als beim Original nicht verschwunden.

Schlägt das Kombi-Depot den Markt?

Wie beim Hauptlauf haben wir auch das Kombi-Rezept in einer Depot-Simulation nachgebildet: 100.000 Dollar Startkapital, maximal 20 offene Positionen à 5 Prozent Depotanteil, exakt nach der neuen Ausstiegsregel.

Das ist die maßgebliche Zahl dieses Updates: Im direkt vergleichbaren Zeitfenster seit 1993 kommt das Kombi-Depot auf 12,79 Prozent Rendite pro Jahr — 2,03 Prozentpunkte vor dem SPY-Index mit 10,76 Prozent. Zur Erinnerung: Das Original-Rezept mit engem Linien-Stop lag im selben Vergleich 3,46 Punkte hinter dem Index. Der Austausch der Verkaufsregel dreht das Ergebnis von einer klaren Marktunterschreitung in eine klare Marktüberschreitung.

Über den vollen Datenzeitraum seit 1962 (63,8 Jahre) bietet das Depot 19.914 Signale an, kann davon aber wegen der begrenzten Positionszahl nur 2.012 tatsächlich handeln (89,9 Prozent werden mangels freier Kapazität verdrängt) und kommt auf ein Endkapital von 76.447.558 Dollar bei einer CAGR von 10,98 Prozent — auch dieser längere Lauf ist, wie beim Hauptlauf, nicht direkt mit dem SPY vergleichbar, weil dessen Kursreihe erst 1993 beginnt.

Woher der Sprung kommt: Einstieg oder Ausstieg?

Um zu klären, welcher der beiden Bausteine — die spätere Kaufbestätigung oder der neue Ausstieg — den größeren Anteil am Ergebnis hat, haben wir sie einzeln getestet. Behält man den ursprünglichen Ausbruch-Einstieg von Wish bei (Kauf am ersten Tagesschluss über der Linie, keine Monatsschluss-Bestätigung) und tauscht nur den Ausstieg gegen die neue Regel, ergeben sich 29.994 Trades mit einem Schnitt von +8,03 Prozent je Trade. Der volle Hauptlauf dieses Updates mit beiden Bausteinen kommt auf 19.914 Trades und +8,29 Prozent.

Der Unterschied ist eindeutig: Fast der gesamte Sprung gegenüber dem Original stammt aus dem Ausstieg — vom engen Linien-Stop zum SMA30W-/12-Monats-Exit. Die zusätzliche Monatsschluss-Bestätigung beim Einstieg verfeinert das Ergebnis noch etwas (von +8,03 auf +8,29 Prozent, bei rund einem Drittel weniger Trades), ist aber der kleinere Hebel. Das deckt sich mit dem, was der Hauptlauf schon zeigte: Das Signal selbst trägt echte Information — die Original-Verkaufsregel war der Teil, der sie zerstörte.

Fünf Einschränkungen, die zu diesem Ergebnis gehören

Ein besseres Ergebnis nach einer Regeländerung verdient besondere Vorsicht, nicht weniger. Fünf Punkte gehören zu jeder ehrlichen Einordnung dieses Updates:

• In-Sample abgeleitet. Die neue Ausstiegsregel wurde aus genau der Sensitivitätsmatrix des Hauptlaufs abgeleitet, in der sie anschließend gemessen wurde — Monatsschluss-Bestätigung und Verzicht auf den Linien-Stop waren beides bereits im Hauptlauf die Varianten mit dem besten Ergebnis. Das ist eine In-Sample-Verbesserung, kein unabhängiger Beweis, dass dieselbe Kombination auch künftig funktioniert.
• Der Median bleibt negativ. Trotz eines positiven Durchschnitts von +8,29 Prozent liegt der Median bei −2,67 Prozent, die Trefferquote bei 43,9 Prozent. Der Gewinn hängt an wenigen großen Läufern — wer einzelne davon verpasst (etwa weil eine Position aus Kapazitätsgründen gar nicht erst eröffnet wird, wie es im Depot bei 89,9 Prozent der Signale seit 1962 der Fall war), verfehlt einen wesentlichen Teil des gemessenen Ergebnisses.
• Delisting-Annahme. Wertet man jeden delisteten Titel als Totalverlust von −100 Prozent statt zum letzten verfügbaren Kurs, sinkt der Erwartungswert auf +3,71 Prozent je Trade — noch positiv, aber weniger als halb so hoch.
• Die Kante wird über die Zeit schwächer. Seit den 2000er-Jahren liegt die Trade-Güte nur noch bei rund einem Drittel des Niveaus der 1980er- und 1990er-Jahre.
• Der eigentliche Signal-Vorsprung ist kleiner, als der Durchschnitt suggeriert. Eine Zufalls-Baseline mit identischer Trade-Zahl und derselben Jahresverteilung wie dieses Rezept kommt bereits auf +5,29 Prozent je Trade — allein durch die Verteilung der Trades über gute und schlechte Marktjahre. Der tatsächliche Vorsprung des Signals gegenüber dem Zufall liegt damit bei rund +3 Prozentpunkten je Trade, nicht bei den vollen +8,29 Prozent.

Waren die Verlierer vorab erkennbar?

Von den 19.914 Trades dieses Updates enden 56,1 Prozent im Minus; 3,5 Prozent aller Trades sind schwere Verluste von mehr als 30 Prozent. Naheliegende Frage: Lässt sich das schon am Einstiegstag erkennen? Wir haben acht Merkmale geprüft, die am Einstiegstag bereits feststehen — den rohen Einstiegskurs, das gehandelte Dollarvolumen, das Ausbruchsvolumen im Verhältnis zum Durchschnitt, den Vorlauf der Aktie seit ihrem Jahrestief, das Alter der grünen Linie, die Tiefe der Basis unter dem Allzeithoch, die 60-Tage-Volatilität vor dem Ausbruch und den Abstand des Einstiegskurses über der grünen Linie — und jeden Trade nach jedem dieser Merkmale in fünf gleich große Gruppen (Quintile) sortiert. Die Marktlage haben wir zusätzlich betrachtet, aber nicht in Quintile geteilt: Sie ist eine Ja/Nein-Angabe (SPY-Vormonat über seinem Zehn-Monats-Durchschnitt oder nicht).

Drei Merkmale trennen dabei am deutlichsten zwischen dem besten und dem schlechtesten Fünftel: das Alter der grünen Linie, die 60-Tage-Volatilität vor dem Ausbruch und der Vorlauf der Aktie seit ihrem Jahrestief. Bei den beiden letzteren zeigt sich ein Muster, das zugleich warnt und ernüchtert: Aktien mit der höchsten Vor-Ausbruch-Volatilität und dem stärksten Vorlauf haben nicht nur mit Abstand den größten Anteil schwerer Verluste (14,4 bzw. 12,6 Prozent aller Trades in diesen Gruppen, gegenüber nur 0,3 bzw. 0,6 Prozent im ruhigsten Fünftel) — sie haben zugleich auch die höchste Durchschnittsrendite (+14,84 bzw. +13,03 Prozent). Hochvolatile, bereits heißgelaufene Ausbrüche sind riskanter in beide Richtungen: mehr Totalausfälle, aber auch mehr der seltenen großen Gewinner.

Aus den drei trennschärfsten Merkmalen haben wir eine einfache Meide-Regel gebaut, vorab festgelegt und nicht im Nachhinein optimiert: Ein Trade wird verworfen, wenn er bei mindestens zwei der drei Merkmale im jeweils schlechtesten Fünftel liegt. Die Wirkung:

Die Regel wirkt wie gedacht: Der Anteil schwerer Verluste in den behaltenen Trades sinkt von 3,5 auf 1,3 Prozent. Der Preis dafür ist unerwartet hoch: Die verworfene Gruppe hat trotz ihrer vielen schweren Verluste und ihrer niedrigeren Trefferquote (39,2 Prozent) selbst die höchste Durchschnittsrendite aller drei Gruppen (+13,04 Prozent) — sie enthält eben nicht nur die Totalausfälle, sondern auch überdurchschnittlich viele der seltenen großen Gewinner. Wer diese Trades komplett meidet, senkt sein Risiko schwerer Einzelverluste spürbar, gibt aber einen Teil der Durchschnittsrendite ab (von +8,29 auf +7,47 Prozent).

Der wichtigste Test folgt erst danach: Wir haben die Merkmale, Grenzwerte und das schlechteste Quintil ausschließlich auf der ersten Hälfte der Daten (1962 bis 1999, 5.189 Trades) bestimmt und die fertige Regel unverändert auf die zweite Hälfte (2000 bis 2026, 14.725 Trades) angewendet — ein echter Out-of-Sample-Test. Schon die Merkmalsauswahl selbst ist auf der ersten Hälfte nicht identisch mit der auf der Gesamtstichprobe (dort zählen Vor-Ausbruch-Volatilität, Linienalter und der rohe Einstiegskurs zu den trennschärfsten, nicht der Vorlauf). Und im eigentlichen Test hält die Regel nicht: In der zweiten Hälfte liegt die Durchschnittsrendite der behaltenen Trades bei 5,59 Prozent, die der verworfenen bei 5,53 Prozent — praktisch kein Unterschied.

Die ehrliche Antwort auf die Ausgangsfrage lautet deshalb: teilweise ja, teilweise nein. Ja, die Merkmale trennen sichtbar zwischen mehr und weniger schweren Einzelverlusten — innerhalb derselben Stichprobe, aus der sie abgeleitet wurden. Nein, dieselbe Regel liefert im strengen Zeit-Hälften-Test keine bessere Durchschnittsrendite mehr. Wer die Meide-Regel anwenden würde, sollte sie also eher als Instrument zur Begrenzung einzelner schwerer Ausreißer verstehen als als eine Möglichkeit, die Gesamtrendite zu steigern.

Fazit: ein zweigeteiltes Urteil

Zwei Fragen, zwei unterschiedliche Antworten. Funktioniert Wishs Originalregel exakt so, wie er sie selbst beschreibt — inklusive des sofortigen Verkaufs unter der grünen Linie? Nein: Das Rezept scheitert an seiner eigenen Verkaufsregel und bleibt im direkt vergleichbaren Zeitfenster seit 1993 klar hinter dem SPY-Index zurück (7,30 gegenüber 10,76 Prozent pro Jahr). Trägt das zugrunde liegende Einstiegssignal — ein Ausbruch über ein echtes, mehrmonatiges Allzeithoch — echte Information? Ja, und ersetzt man Wishs engen Stop durch geduldiges Halten bis zum Bruch des 30-Wochen-Durchschnitts oder für maximal zwölf Monate, schlägt dieselbe Regel im Rücktest den Markt: 12,79 gegenüber 10,76 Prozent pro Jahr im Fenster seit 1993. Das Original scheitert also an seiner eigenen Verkaufsregel; ersetzt man sie durch geduldiges Halten, schlägt die Strategie den Markt — mit den oben genannten Vorbehalten: In-Sample-Ableitung, negativer Median, eine über die Jahrzehnte abnehmende Kante und ein um die Zufalls-Baseline bereinigter Signal-Vorsprung von rund drei statt acht Prozentpunkten je Trade.

Weitere eigene Rücktest-Studien — etwa der Qullamaggie-Backtest zu den Momentum-Setups von Kristjan Kullamägi oder der Episodic-Pivot-Backtest zu Kurssprüngen nach Quartalszahlen — stehen in der Rubrik Studien.

Stand der Zahlen: 8. August 2026.

Dieser Beitrag ist eine historische Auswertung öffentlich beschriebener Handelsregeln 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.