Cross-Sectional Momentum: einer der ältesten Faktoren im Trading.

Momentum ist seit über dreißig Jahren in der akademischen Literatur dokumentiert und gehört zu den robustesten Faktoren, die wir kennen. Trotzdem überlebt er — weil er periodisch brutale Crashes liefert, die schwache Hände aus der Strategie spülen. Über das klassische Setup, die Mathematik und die Crashes, die man kennen sollte.

Cross-Sectional vs. Time-Series Momentum.

Es gibt zwei Familien von Momentum-Strategien, die oft verwechselt werden:

• Time-Series Momentum: ein Asset wird relativ zu seiner eigenen Vergangenheit beurteilt. Wenn SPX in den letzten zwölf Monaten gestiegen ist, bleibe long; sonst short oder cash. Basis vieler Trendfolger.
• Cross-Sectional Momentum: Assets werden gegeneinander gerankt. Long die besten 10 bis 20 %, short die schlechtesten. Es geht um relative, nicht absolute Stärke.

Beide funktionieren — aber unterschiedlich. Time-Series ist eine Richtungswette, Cross-Sectional eine Marktneutralitäts-Strategie. Der Rest dieses Artikels konzentriert sich auf Cross-Sectional.

Die akademische Basis.

Jegadeesh und Titman (1993) zeigten in einer der einflussreichsten Finanz-Papers der Geschichte, dass Aktien mit hoher Performance über die letzten 3 bis 12 Monate in den folgenden 3 bis 12 Monaten die schlechtesten Performer schlagen. Die Differenz war ökonomisch und statistisch signifikant.

Carhart (1997) baute auf Fama-French auf und fügte Momentum als vierten Faktor hinzu — neben Markt, Size und Value. Seither ist Momentum Standardvokabular jedes quantitativen Aktienmanagers. Asness, Moskowitz und Pedersen (2013) zeigten, dass der Effekt nicht auf US-Aktien beschränkt ist: er existiert in praktisch jeder Asset-Klasse — Aktien international, Anleihen, Währungen, Rohstoffe.

Das klassische Setup.

Die robusteste Variante, die seit über drei Jahrzehnten getestet wird:

import pandas as pd

def momentum_score(prices, lookback=252, skip=21):
    """
    Klassischer 12M-1M-Momentum-Score:
    Return über 12 Monate, aber die letzten 21 Handelstage werden
    übersprungen (kurzfristiges Mean-Reversion ausblenden).
    """
    return prices.shift(skip) / prices.shift(skip + lookback) - 1

def rank_portfolio(scores, n_long=50, n_short=50):
    ranked = scores.rank(axis=1, ascending=False)
    longs  = ranked.le(n_long).astype(float)
    shorts = ranked.ge(ranked.max(axis=1) - n_short + 1, axis=0).astype(float) * -1
    weights = (longs + shorts) / (n_long + n_short)
    return weights

Warum die letzte Monat ausschließen? Weil auf 1-Monats-Horizont das Gegenteil gilt: Aktien neigen zu kurzfristigem Mean-Reversion. Wer das nicht ausblendet, mischt zwei gegenläufige Effekte und verschmiert das Signal.

Historische Performance.

Long-Top-Dezil / Short-Bottom-Dezil auf US-Aktien über 1927 bis 2024:

• Annualisierte Rendite (Long-Short): 8 bis 12 %
• Annualisierte Vola: 12 bis 16 %
• Sharpe-Ratio: 0,6 bis 0,9
• Max-Drawdown: bis zu -90 % (Juni 1932), in moderner Zeit -50 % (März 2009)

Long-Only-Varianten (nur Top-Dezil long, kein Short) liefern niedrigere absolute Renditen, dafür deutlich geringere Volatilität und besser handhabbare Drawdowns. Das ist die Variante, die in der Praxis fast immer sinnvoller ist.

Momentum-Crashes.

Die hässliche Seite von Momentum: er crasht periodisch — und zwar dann, wenn die schwachen Aktien aus dem Bottom-Dezil plötzlich rauschen.

März bis April 2009: das berühmteste Beispiel. Nach dem Tiefpunkt der Finanzkrise schossen Banken-Aktien, die zuvor 80 bis 95 % verloren hatten, in sechs Wochen um 200 bis 400 % nach oben. Diese Aktien standen im Short-Leg vieler Momentum-Portfolios. Long-Short-Momentum verlor in Q2 2009 etwa 30 %.

Q4 2020: ähnliches Muster. Value-Aktien, Reisesektor, Bankenwerte — alles, was unter COVID-Restriktionen gelitten hatte — sprangen nach Impfstoff-Nachrichten innerhalb von Wochen 50 bis 100 %. Momentum-Strategien verloren 15 bis 20 % in vier Wochen.

Beide Crashes folgen demselben Muster: nach langen Phasen ausgeprägter Trends kommt eine plötzliche, gewaltsame Rotation. Wer Momentum systematisch trades, muss diese Episoden überleben können.

Risiko-adjustiertes Momentum.

Eine wirksame Verbesserung: Momentum-Score durch die Volatilität der Aktie teilen. Damit werden niedrigvolatilität Aktien stärker gewichtet als hochvolatile. Resultat: das Portfolio ist insgesamt stabiler, und die Momentum-Crashes werden gedämpft.

Eine andere Variante: Volatilitäts-Scaling auf Portfolio-Ebene. Die Position wird so dimensioniert, dass die realisierte Vola des Portfolios konstant gehalten wird (z. B. bei 10 % p. a.). In Phasen hoher Marktvolatilität wird das Exposure automatisch reduziert — was die schlimmsten Crashes signifikant abfedert. Studien von Barroso und Santa-Clara (2015) zeigen, dass das die Sharpe-Ratio von 0,5 auf etwa 0,9 anhebt.

Combine mit anderen Faktoren.

Asness und das AQR-Team haben über Jahre gezeigt: die Kombination aus Momentum, Value und Quality liefert deutlich bessere risiko-adjustierte Renditen als jeder Faktor allein. Die drei Faktoren korrelieren niedrig miteinander — Value und Momentum sogar negativ. Das ergibt ein diversifiziertes Faktor-Portfolio mit Sharpe-Ratios deutlich oberhalb von 1,0.

Konkret: gleichgewichtete Kombination aus Top-Dezil-Momentum, Top-Dezil-Value (z. B. niedriges KGV) und Top-Dezil-Quality (z. B. hohe Eigenkapitalrendite, niedrige Verschuldung) reduziert sowohl Drawdowns als auch die Schwankungsbreite zwischen guten und schlechten Jahren.

Implementierung für Retail.

Für Privatanleger sind zwei Wege praktikabel:

1. Long-Only-ETFs: MTUM (iShares MSCI USA Momentum Factor) ist der Standard für US-Momentum. IWMO bietet eine globale Variante. Beide rebalancen halbjährlich und sind eine günstige Möglichkeit, das Faktor- Exposure abzubilden — ohne Short-Seite, dafür auch ohne die schlimmsten Long-Short-Drawdowns.
2. Eigene Implementierung: für Anleger mit etwa 100 bis 500 Aktien Universum, monatlichem Rebalancing und disziplinierter Ausführung. Erfordert saubere Datenpipeline, Walk-Forward-Validation und ein Auge auf Transaktions- kosten — die das Setup leicht ruinieren können.

Was ich davon halte.

Momentum ist einer der wenigen Faktoren, der trotz dreißig Jahren öffentlicher Forschung weiter funktioniert. Das hat einen Grund: er ist psychologisch schwer zu tragen. Wer Momentum trades, sitzt regelmäßig auf Drawdowns, die ihn dazu bringen wollen, die Strategie aufzugeben — und genau dann liefert sie ihre besten Jahre.

Bei mir läuft Cross-Sectional Momentum als langfristiger Sleeve im Portfolio, kombiniert mit Quality- und Value-Faktoren. Long-Only, vola-skaliert, monatliches Rebalancing. Realistische Erwartung: 6 bis 9 % p. a. mit Sharpe um 0,8 und gelegentlichen 20 %-Drawdowns. Wer mehr verspricht, hat einen schlechten Backtest oder ist Marketing.

Sie wollen Momentum als Faktor in Ihrem Portfolio implementieren oder mit anderen Faktoren kombinieren? Erstgespräch buchen — wir bauen das Setup mit sauberer Validierung und realistischen Erwartungen auf.