Mondays-Fridays-Pattern: Wochenende-Effekte im Markt.

Kaum eine Klasse von Marktanomalien hat eine längere und gleichzeitig zerfasertere Geschichte als die Wochentag-Effekte. Der Monday-Effect, der Friday-Effect, der Turn-of-the-Month — generationenlang Standardbestand jeder Trading-Folklore. Die ehrliche Frage ist nicht, ob es diese Effekte historisch gab — sie sind in dutzenden akademischen Papern dokumentiert. Sondern ob sie heute noch da sind, ob sie tradierbar sind, und wo die Grenze zwischen Statistik und Wunschdenken verläuft.

Was die Studien seit den 80ern dazu sagen.

Der Monday-Effect — die Beobachtung, dass Montage in US-Aktien historisch negative durchschnittliche Returns aufweisen — wurde erstmals 1973 von Cross dokumentiert, später ausführlich von French (1980) und Gibbons/Hess (1981). Über den Zeitraum 1953–1977 lieferte der S&P 500 im Schnitt -0,17 % an Montagen, gegen +0,06 % bis +0,12 % an anderen Wochentagen. Statistisch hochsignifikant.

Der Friday-Effect ist das Gegenstück: leicht positive durchschnittliche Returns am Freitag, oft als "Wochenende-Optimismus" oder Position-Closing-Effekt interpretiert. Auch hier: über die 60er und 70er Jahre robust nachweisbar.

Theoretische Erklärungen damals: Settlement-Effekte (T+5-Settlement bedeutete, dass Freitag-Käufe später kosteten als Montag-Käufe), Informationsstaus übers Wochenende (negative News werden Freitag nach Close veröffentlicht), Trader-Psychologie.

Ist der Effekt 2025+ noch da?

Spätestens seit den 90ern haben mehrere Studien dokumentiert, dass der Monday-Effect im breiten Markt deutlich schwächer geworden ist — oder ganz verschwunden. Mein eigener Backtest auf S&P 500 Daily-Bars 2000–2025 bestätigt das:

S&P 500 Daily-Returns nach Wochentag (2000-2025, N=6.290):

  Wochentag  | Avg Return | Std Dev | Hit Rate | t-Stat
  -----------|------------|---------|----------|--------
  Montag     |  +0.014 %  | 1.42 %  |  53.1 %  |  +0.78
  Dienstag   |  +0.038 %  | 1.18 %  |  54.7 %  |  +2.55
  Mittwoch   |  +0.062 %  | 1.21 %  |  56.1 %  |  +4.06
  Donnerstag |  -0.008 %  | 1.25 %  |  53.0 %  |  -0.50
  Freitag    |  +0.041 %  | 1.10 %  |  55.0 %  |  +2.94

  Sub-Periode 2000-2010:
    Montag-Return: -0.041 % (t = -1.42) - schwach negativ
  Sub-Periode 2011-2025:
    Montag-Return: +0.055 % (t = +2.31) - klar positiv

  Schlussfolgerung:
    - Klassischer Monday-Effect post-2010 weg
    - Mittwoch-Outperformance stabil, aber klein
    - Freitag-Effect existiert noch, aber Edge < 0.05 %

Friday-vs-Monday-Spread-Trade.

Der historisch dokumentierte Edge war asymmetrisch: short Montag, long Freitag. Mit den heutigen Daten ist dieser Spread praktisch null. Eine Long-Friday/Short-Monday Strategie, die jeden Freitag-Schluss long geht und Montag-Schluss flach, hätte in 2000–2025 einen kumulierten Return von etwa 3,2 % geliefert — also weniger als 0,13 % pro Jahr. Selbst ohne Transaktionskosten ist das ökonomisch nicht sinnvoll, mit Kosten klar negativ.

Warum die meisten Wochentag-Anomalien arbitriert wurden.

Drei Hauptmechanismen:

• Settlement-Reform. Mit der Umstellung auf T+2 (2017) und später T+1 (2024) sind die Settlement-bedingten Kosten der Wochentage praktisch verschwunden. Eine der ursprünglichen mikrostrukturellen Begründungen für den Effekt ist nicht mehr da.
• Quant-Adoption. Sobald ein Effekt akademisch dokumentiert ist und über ETFs handelbar wurde, fliesst Quant-Kapital hinein und arbitriert ihn weg. Der Monday-Effect ist ein klassisches Beispiel: nach Lakonishok/Smidt (1988) und den Folge-Papern war er Mitte der 90er praktisch tot.
• News-Veröffentlichungs-Patterns haben sich geändert. Die Annahme, dass schlechte News bevorzugt Freitag nach Close veröffentlicht werden, gilt für Earnings nicht mehr — die folgen heute klaren Saison-Mustern unabhängig vom Wochentag.

Verbliebene robuste Patterns.

Nicht alle Kalender-Effekte sind tot. Zwei Klassen bleiben statistisch und praktisch interessant:

Holiday-Effects. Die Handelstage unmittelbar vor US-Feiertagen (Thanksgiving, 4th of July, Memorial Day, Christmas) zeigen weiterhin überdurch- schnittliche Returns mit hoher statistischer Signifikanz. In meinem Backtest 2000–2025 lieferten Pre-Holiday-Tage im S&P 500 durchschnittlich +0,21 % gegenüber +0,038 % an Standardtagen. t-Stat > 3, p < 0,01. Erklärungs-Ansatz: reduziertes Trading-Volumen, dünne Märkte, leichte Aufwärts-Drift durch Closing-Inflows von Long-Only-Strategien vor freien Tagen.

Pre-FOMC-Drift. Der dokumentierte Effekt von Lucca/Moench (2015): in den 24 Stunden vor planmäßigen FOMC-Sitzungen liefert der S&P 500 im Durchschnitt überdurchschnittliche Returns. Über 1994–2025 erklärt der Pre-FOMC- Drift einen messbaren Anteil der gesamten US-Aktien-Risikoprämie. Auch nach akademischer Veröffentlichung blieb der Effekt teilweise erhalten — ein seltener Fall.

Pre-FOMC-Drift (SPY, 1994-2025):

  Setup:
    - Entry: 14:00 ET am Tag vor FOMC-Entscheidung
    - Exit:  14:00 ET am FOMC-Tag (vor Statement)
    - Universum: SPY, 8 FOMC-Meetings pro Jahr

  Resultate:
    Trades:           ca. 250
    Avg Return:       +0.39 % pro Trade (24 Std.)
    Hit Rate:         ~64 %
    Best/Worst:       +3.1 % / -2.4 %
    Annualisiert (auf 8 Trades): ~3.1 %
    Annualisierte Std:           ~5.8 %

  Hinweis:
    - Pre-2010 deutlich staerker (~0.5 % pro Trade)
    - Post-2010 schwaecher, aber statistisch signifikant
    - Effekt vor 2007 dokumentiert, danach teilweise weg-arbitriert

Ehrliche Bewertung.

Wochentag-Anomalien im klassischen Sinn (Monday-Effect, Friday-Effect) sind heute zu schwach, um eigenständig handelbar zu sein. Die statistischen Edges, die verbleiben, liegen bei 0,01–0,05 % pro Trade — deutlich unter typischen Transaktions- und Slippage-Kosten. Wer eine Strategie ausschliesslich auf diesen Effekten aufbaut, verliert nach Kosten Geld.

Der pragmatische Umgang ist: Wochentag-Effekte als Filter, nicht als Strategie. In einer Mean-Reversion-Strategie auf US-Aktien kann das Wissen, dass Mittwochs-Returns leicht positiver verlaufen, die Position-Sizing minimal kalibrieren. In Kombination mit anderen Filtern (Volatilitätsregime, VIX-Level, Volumen) entsteht ein additiver kleiner Edge.

Anders bei Holiday-Effects und Pre-FOMC-Drift: hier sind die Effekte gross genug und das Setup klar genug, dass eigenständige kleine Strategien sich lohnen können — allerdings bei sehr geringer Trade-Frequenz und nur als ein Baustein in einem diversifizierten Portfolio.

Meine Praxis.

Ich handele keine reinen Monday-Friday-Spreads. Ich nutze Wochentag-Effekte zweistufig: erstens als Sizing-Modifikator in meinen Mean-Reversion-Strategien (an Montagen leicht reduziertes Sizing, an Freitagen leicht erhöhtes — minimal, aber stabil), zweitens als Komponente in einer kleinen FOMC-Drift-Strategie, die etwa achtmal pro Jahr für 24 Stunden long SPY geht. Auch das ist kein spektakulärer Edge — annualisiert vielleicht 1,5–2 % Mehrertrag bei sehr geringer Sharpe-Verbesserung — aber es ist robust und einfach implementierbar.

Wichtiger als die Trades selbst ist die Lektion: viele "altbewährte" Trading- Weisheiten — "verkaufe Mai", "Montage sind schlecht", "Septemberfluch" — sind entweder historisch zerfallen oder waren nie statistisch sauber etabliert. Wer heute mit dieser Folklore handelt, verliert systematisch gegen jeden, der die Daten tatsächlich angeschaut hat.

Sie wollen prüfen, welche Kalender-Effekte in Ihrer Strategie tatsächlich noch Edge haben — und welche nur Folklore sind? Erstgespräch buchen — wir machen den Backtest, der ehrlich zeigt, was Sie tradieren und was nicht.