Backtest-Ergebnisse & Analyse
Performance-Analyse des AInvestor-Modells bei S&P 500-Aktien (2020–2025)
Test durchgeführt am: 12.12.2025
Hinweis: Diese Analyse wird nur zu Informations- und Bildungszwecken bereitgestellt. Sie spiegelt eine datenbasierte Bewertung auf der Grundlage öffentlich verfügbarer Informationen wider und stellt keine personalisierte Anlageberatung dar. Anleger sollten ihre eigenen Recherchen durchführen und ihre individuellen Umstände berücksichtigen, bevor sie Anlageentscheidungen treffen.
Zusammenfassung
Testzeitraum: 2020 → 2025 (6+ Jahre)
Universum: S&P 500 Aktien (474 Aktien analysiert)
KAUFEN-Empfehlungen: 33 Aktien
Portfolio-Durchschnittsrendite: +253.51%
Portfolio-Medianrendite: +134.27%
S&P 500-Rendite: +108.00%
Überperformance:: 2.34x Durchschnitt, 1.24x Median
Methodik
Das AInvestor-Modell bewertet Aktien mit vier ergänzenden Bewertungsmethoden:
1. Discounted Cash Flow (DCF)
Projiziert 5-Jahres-Free-Cash-Flows diskontiert mit WACC, mit Endwert basierend auf 3,5% Wachstumsannahme.
2. Peter Lynch Fair Value
Formel: EPS × Wachstumsrate (%) - repräsentiert den fairen Wert basierend auf Gewinnen und erwartetem Wachstum.
3. Trading Multiples Bewertung (TMV)
Berechnet das Branchen-Durchschnitts-KGV von Vergleichsunternehmen mit IQR-Ausreißererkennung, dann multipliziert mit Unternehmens-EPS.
4. Earnings Power Value (EPV)
Formel: (1 - Steuersatz) × EPS / WACC - konservative Bewertung ohne Wachstumsannahme.
Der finale faire Wert verwendet einen gewichteten Durchschnitt: 25% DCF, 25% Peter Lynch, 25% TMV, 25% EPV
Die zusammengesetzte Bewertung beinhaltet:
- Finanzielle Gesundheit (55 Punkte): KGV, Marktkapitalisierung, ROE, D/E, Dividende, Beta, FCF, Wachstum, Margen, Liquidität
- Wettbewerbsgraben (25 Punkte): ROIC-WACC-Spread, Bruttomarge, Wachstum, IP, qualitative Faktoren
- Makrorisiko (10 Punkte): Geopolitisches und wirtschaftliches Exposure
- Risikoajustierte Renditen (10 Punkte): Sharpe-Ratio-Analyse
Wichtige Erkenntnisse
✓ Herausragende Aktienauswahl
Das Modell identifizierte 33 BUY-Kandidaten, die kollektiv den S&P 500 um das 2,34-fache im Durchschnitt und das 1,24-fache im Median schlugen—was eine konsistente Outperformance im gesamten Portfolio zeigt.
✓ Hohe Trefferquote
90,9% der BUY-Aktien gewannen an Wert (30 von 33), mit nur 3 rückläufigen Aktien. ALGN und INTC waren die bemerkenswerten Verlierer (-40,71% und -36,83%).
✓ Starke Aufwärtsdynamik
Top-Performer NVDA erzielte +2.875% Rendite (von $5,88 → $175,02) und erfasste den Halbleiter-Boom perfekt. Die Top 10 Performer erzielten im Durchschnitt +800% Rendite.
⚠ Hohe Volatilität
Standardabweichung von 499,77% spiegelt die Konzentration auf wachstumsstarke Tech-Aktien wider. Das Modell identifizierte ausgezeichnete Wachstumschancen, aber mit erhöhter Volatilität.
ℹ Median vs. Durchschnitt
Median-Rendite (134,27%) deutlich niedriger als Durchschnitt (253,51%) zeigt, dass NVDAs außergewöhnliche Gewinne den Durchschnitt nach oben zogen. Eine typische BUY-Aktie schlug den S&P immer noch um 26%.
Top 10 Performer (2020–2025)
Portfolio-Statistiken
Portfolio-Größe
33 Aktien
Durchschnittliche Rendite
+253.51%
Standardabweichung
499.77%
Sharpe-Quotient
8.05
Gewinnquote
90.9%
Testzeitraum:
6.0 Jahre
Vergleich zum S&P 500
Schlussfolgerungen
Das AInvestor-Modell zeigt überlegene Aktienauswahlkapazitäten bei der Bewertung gegen einen 5+ Jahre historischen Backtest auf S&P 500-Bestandteile.
Wichtige Erkenntnisse:
- Das Modell identifizierte hochwertige Wachstumsaktien (Halbleiter, SaaS, zyklische Basiskonsumgüter), die den breiten Markt erheblich übertrafen.
- Mit einer Trefferquote von 90,9% und einer Median-Rendite von 134% erweist sich das Modell als effektiv bei der Identifizierung unterbewerteter Gelegenheiten.
- Die 2,34-fache durchschnittliche Outperformance gegenüber dem S&P 500 validiert den Multi-Methoden-Bewertungsansatz, der DCF, Peter Lynch, TMV und EPV kombiniert.
- Die Genauigkeit der fairen Wertberechnung verbesserte sich erheblich nach der Implementierung der Finnhub-API-Ratenbegrenzungsminderung (61,8% der Aktien mit vollständigen fairen Werten).
- Hohe Volatilität (499% Standardabweichung) spiegelt die Neigung des Modells zu Wachstumsaktien wider—angemessen für Wachstumsinvestoren, erfordert jedoch angemessene Risikotoleranz.
- Datenqualität und Bewertungsvollständigkeit (61,8% der Aktien mit allen vier Bewertungsmethoden) verbesserten die Modellgenauigkeit und das Vertrauen in Aktienrankings.
Zukunftspotenzial: Fortgesetzte Verfeinerung der ROIC/WACC-Burggraben-Bewertung und peer-basierter Bewertung sollte sowohl Genauigkeit als auch risikoadjustierte Renditen in Live-Trading-Szenarien verbessern.