Van Tharp über Analogien zwischen Poker und Trading

im seinem aktuellen Newsletter schreibt Van K. Tharp, bekannter Autor und Trading Coach, Zusammenhänge zwischen Trading und dem Pokerspiel Texas Hold’Em.

im Mai 2008 wurde dieses Thema bereits in diesem Blog aufgegriffen – hier geht’s zum Beitrag.

In seinem Artikel schreibt Van Tharp über Verluste, die dadurch entstehen, dass man zu viele Hände spielt (Poker) oder nicht auf Trades wartet, die ein gutes Gewinnpotential haben.

Eine Simulation der Gewinnchancen beim Poker zeigt, welche Blätter welche Gewinnwahrscheinlichkeiten aufweisen und  dass selbst gute Karten nur in bevorzugten Spielsituationen auch wirklich eine gute Aussicht auf Gewinn haben. Es wird klar, dass ein Spieler diese Gewinnwahrscheinlichkeiten kennen muss, um sein Spiel profitabel zu halten.

Dasselbe gilt für die Gewinnchancen von Handelssignalen. Welche Gewinnwahrscheinlichkeiten haben diese Signale und wie verändern sich diese in unterschiedlichen Marktsituationen?

Der Kontext spielt ebenfalls eine wichtige Rolle. Für alle Texas Hold’Em Spieler verändert sich die Gewinnchance mit dem Austeilen der Gemeinschaftskarten, die zur Hand eines jeden Spielers zählen. Dadurch kann sich das eigene Blatt verstärken, aber auch das der Gegner.

Im Trading verändert sich der Kontaxt ständig – durch neue Nachrichten, die Marktbewegungen und Korellationen zwischen Ländern, Sektoren und Einzelwerten, uvm.

Van Tharp fasst folgendermaßen zusammen:

Mit den meisten Trades verhält es sich wohl wie mit den Anfangskarten beim Poker: sind sie gut, verhelfen Sie einem zu einem kleinen Vorsprung. Wichig ist das Verhältnis zwischen Gewinn und Verlust. Es ist in Ordnung nur in 40 Prozent der Fälle Geld zu verdienen, wenn die Gewinne im Verhältnis zu den Verlusten bei 2:1 stehen. Zu viele Hände im Poker zu spielen kann das selbe beim Trading sein, wenn zu viele Trades (Overtrading) getätigt werden mit einem schlechten Verhältnis zwischen Risiko und Gewinnpotential mit dem auf lange Sicht nicht profitabel gehandelt werden kann.

Ich selbst spiele auch seit einiger Zeit diese Pokervariante und die Ähnlichkeit zum Trading fällt mir jedesmal wieder auf. Angefangen beim Risikomanagement bezogen auf das Konto und den Einsatz, bis hin zu Disziplin und mentalem Training. Emotionen wirken sich bei beiden Spielarten negativ auf das Ergebnis aus. Zuletzt liegt immer der richtig, der Geld verddient.

Die Repräsentativitätsheuristik

Ich möchte heute einen bisher noch nicht besprochenen Effekt darstellen, die Repräsentativitätsheuristik (Representativeness)

Bei der sog. Repräsentativitätsheuristik wird die Eintrittswahrscheinlichkeit repräsentativer Ereignisse gegenüber weniger repräsentativen überschätzt. Dies beeinflusst uns bei der Informationsverarbeitung und Entscheidung, weil wir Ereignisse, die uns repräsentativer erscheinen, für wahrscheinlicher halten, als andere.

Verantwortlich für diese Fehleinschätzung ist unter anderem die Ähnlichkeit der Stichprobe mit der Population (statistisch beobachtete Grundgesamtheit)

Hierbei handelt es sich um einen Vergleich der zufällig gewählten Stichprobe mit der Grundgesamtheit. Entspricht das Auftreten der Stichprobe nicht den Erwartungen, wird dieses Ereignis unterschätzt und andere im Gegensatz dazu überschätzt.

Hier ein Beispiel der Wissenschaftler Kahneman und Tversky zur Veranschaulichung:

In einer Befragung aller Familien einer Stadt mit sechs Kindern ergab sich bei 72 Familien folgende Geburtenfolge:

Variante 1: M J M J J M (M = Mädchen, J = Junge)

Den Probanden der Studie wurde eine zweite Geburtenfolge gezeigt und sie sollten einschätzen, auf wie viele Familien sie zutreffen könnte:

Variante 2: J M J J J J

Etwa 80 Prozent schätzten die erste Variante wahrscheinlicher ein, als die zweite.

Beide Geburtenfolgen sind statistisch gleich wahrscheinlich. Da die zweite Variante nicht repräsentativ in Bezug auf die Grundgesamtheit (alle Familien mit sechs Kindern) ist, wird sie unterschätzt, bzw.<!–[if supportFields]>xe “bzw.”<![endif]–><!–[if supportFields]><![endif]–>die erste Variante überschätzt.

Aus der Repräsentativitätsheuristik lassen sich mehrere Fehler ableiten:

• die bereits hier vorgestellte Gambler’s Fallacy
• die Conditional Probability Fallacy, bei der Ursache und Wirkung vertauscht werden
• die Conjunction Fallacy, bei die Wahrscheinlichkeit verbundener Ereignisse übrschätzt wird

Auswertung zur Overconfidence – Umfrage im Seminar

In unserem Seminar und dem Beitrag zur Behavioral Finance am 15.04.08 verwendeten wir einen kleinen Fragenkatalog, um die Auswirkungen von Overconfidence zu demonstrieren. Es waren verschiedene Werte zu schätzen und dabei sollten zusätzlich eine Ober- und Untergrenze genannt werden, zwischen denen der tatsächliche Wert mit hoher Sicherheit (90%) liegen sollte.

Bei dieser Aufgabenstellung ist das Ziel, dass 5 Antworten (bei 6 Fragen) richtig beantwortet werden. Das entspräche zwar etwa 83% statt 90%, da dies in der Praxis aber schwer zu unterscheiden ist, ist diese Annäherung hier völlig ausreichend.

Die Ergebnisse lassen sich wie folgt zusammen fassen:

1. 19% der Teilnehmer erfüllten diese Anforderungen und wählten mit ihren Grenzen den Antwortbereich ausreichend groß. Die restlichen 81% unterlagen einer Selbstüberschätzung als Konsequenz der Overconfidence

2. Bei 75% der Teilnehmer waren maximal die Hälfte der Antwortbereiche groß genug gewählt, um einen Treffer zu landen. Dies entspricht einer Trefferwahrscheinlichkeit von 50% oder weniger. Eine solche 50:50 Chance, entspricht einem sehr niedrigen Sicherheitsniveau (ist gleichbedeutend mit raten).
Im Klartext bedeutet das: man könnte bei einer Entscheidung mit zwei Alternativen (z.B. Marktrichtung long oder short) auch eine Münze werfen und würde ein ähnliches Ergebnis erreichen.

3. Bei der Abgabe der Antworten zeigt sich, das die Ober- und Untergrenzen nicht den selben Abstand zum Schätzwert aufweisen. Es ergibt sich eine Verzerrung in die ein oder andere Richtung.
Beispiel: Untergrenze, Schätzung und Obergrenze: 90, 100, 115
Die Untergrenze ist hier 10 von der Schätzung entfernt, die Obergrenze aber 15. Der Schätzwert liegt somit nicht in der Mitte des Prognosebandes.

Fazit:

Die Annahme, dass sich ein Großteil der Teilnehmer überschätzen würde, wurde bestätigt. Dies steht im Einklang mit den bisherigen Studienergebnissen zur Overconfidence. Es zeigt, dass wir als Anleger davon ausgehen müssen, diesem Effekt zu unterliegen.

Beispiel zur Gambler’s Fallacy

Im Beitrag Trendumkehr oder die Suche nach dem heiligen Gral wurde bereits des Spieler’s Trugschluss oder Gambler’s Fallacy dargestellt.

An folgendem Beispiel eines Kursverlaufs lässt sich dieser Effekt grafisch veranschaulichen:

Hier ist ein klar zu erkennender Trend dargestellt bei dem der Kurs gerade nach einem etwas stärkeren Anstieg einknickt.
Ist das ein günstiger Einstiegspunkt und wenn ja in welche Richtung? Vielleicht denken Sie kurz darüber nach, bevor Sie weiter lesen…

Dieser Kursverlauf zeigt den Devisenkurs des Euro gegenüber dem US Dollar der letzten drei Monate (abzüglich der letzten paar Wochen).

Die Gambler’s Fallacy tritt nun auf, wenn sich jemand mit folgender Begründung für den Einstieg auf der Short Seite entscheidet:

• der Kurs ist bereits lange gestiegen und
• ich glaube dass es jetzt sehr viel wahrscheinlicher ist, dass dieser Trend umkehrt, als noch vor ein paar Wochen (weil er jetzt schon viel länger andauert)

Es ist eben allein auf Grund der Tatsache, dass der Trend jetzt älter ist, die Wahrscheinlichkeit für eine Umkehr des Trends nicht größer.
Die Entscheidung Short zu gehen wäre hier als falsch anzusehen. Hier der gesamte Chart der letzten drei Monate:

Hinweis: Diese Beurteilung gilt nur für den angesprochenen Fall zur Erklärung der Gambler’s Fallacy. Es gibt weitere Einflussfaktoren, die diese Entscheidung durchaus stützen könnten, beispielsweise die Überlegung, dass die Europäische Zentralbank an einem bestimmten Punkt eingreifen muss, um die Währung stabil in einer festgelegten Schwankungsbreite zu halten.

Flugzeugabstürze und Co. – Faktor Auffälligkeit der Verfügbarkeitsheuristik

Wie bereits in einem Post vom 19.02.08 beschrieben, bezieht sich die Verfügbarkeitsheuristik auch auf Erinnerungen. Diese werden nach Goldberg und von Nitzsch (2004) durch vier Faktoren bestimmt:

1. Aktualität
2. Auffälligkeit
3. Anschaulichkeit
4. affektive Kongruenz

Der Faktor Auffälligkeit bezieht sich auf eben besonders auffällige Ereignisse, die einem dadurch besser in Erinnerung haften bleiben. 09/11 mit dem Zusammenbruch der Twin Towers in New York ist ein solches Ereignis an das sich sicherlich jeder erinnern kann. Ich bin durch den Sturm, der derzeit in Deutschland wütet, auf ein anderes interessantes, wenngleich zum Glück glimpflich ausgegangenes Ereignis gestoßen. Ein Beinahe-Absturz eines Airbus A320. Um das ganze zu untermauern, hier der Link zu einem kurzen Videoausschnitt:

LiveLeak A320 Video (externer Link)

Solche Ereignisse können dazu führen, dass deren Eintrittswahrscheinlichkeit überschätzt wird. Manch einer wird vielleicht sagen, dass er bei solchem Wetter nicht mehr in ein Flugzeug steigt, weil es ihm zu gefährlich erscheint.

Sind es vielleicht mehr Personen, die bei einem Verkehrsunfall in Mitleidenschaft gezogen werden? Solche Statistiken haben wir normalerweise nicht im Kopf. An Absturzszenen können wir uns viel leichter erinnern.

Mit Börsencrashs oder anderen auffälligen Ereignissen verhält es sich gleichermaßen. Diese Überschätzung der Eintrittswahrscheinlichkeit beeinflusst unser Entscheidungsverhalten, da wir bei der Informationsverarbeitung Schwerpunkte auf derartige Informationen legen.