Januar-Effekt
Gibt es ihn wirklich oder ist es nur ein Mythos. Es geht um den Januar-Effekt. Wir erklären in diesem Beitrag worum es geht und ob du diesen Effekt für dein Trading nutzen kannst.
1. Januar 2026
Keine Kommentare
1. Einleitung
Overnight-Gaps – also die Differenz zwischen dem Schlusskurs eines Handelstages und dem Eröffnungskurs des folgenden Tages – gehören zu den markantesten Phänomenen an den Aktienmärkten. Sie entstehen durch Nachrichten, wirtschaftliche Daten und Handelsaktivitäten auf internationalen Märkten, die außerhalb der regulären Handelszeiten der jeweiligen Börse stattfinden. Für den DAX-Index, der an der Xetra-Börse zwischen 9:00 und 17:30 Uhr MEZ gehandelt wird, sind insbesondere die Entwicklungen an den US-Märkten nach Xetra-Schluss sowie asiatische Märkte über Nacht relevant.
Die vorliegende Studie untersucht systematisch die Eigenschaften von Overnight-Gaps im DAX über einen Zeitraum von 20 Jahren (ca. 2005–2025). Dabei werden die statistische Verteilung der Gaps, saisonale Muster, das Verhalten nach extremen Gaps sowie einfache Trading-Strategien analysiert. Ziel ist es, empirisch fundierte Aussagen über die Natur und mögliche Ausnutzbarkeit von DAX-Gaps zu treffen.
2. Methodik
2.1 Datengrundlage
Als Datenbasis dienen tägliche OHLC-Daten (Open, High, Low, Close) des DAX-Index von der Plattform Stooq.com. Der Untersuchungszeitraum umfasst die letzten 20 Jahre, gerechnet vom aktuellen Datum. Nach Bereinigung fehlender Werte stehen ca. 5.000 Handelstage für die Analyse zur Verfügung.
2.2 Gap-Berechnung
Der Overnight-Gap wird für jeden Handelstag t als prozentuale Differenz zwischen dem Eröffnungskurs des Tages und dem Schlusskurs des Vortages berechnet:
Gap(t) = (Open(t) – Close(t−1)) / Close(t−1)
Ein negativer Wert bedeutet einen Gap-Down (der Markt eröffnet unter dem Vortagesschluss), ein positiver Wert einen Gap-Up. Zusätzlich wird die Intraday-Rendite (Open → Close) sowie die Close-to-Close-Rendite für jeden Tag berechnet.
2.3 Gap-Fill-Analyse
Ein Gap gilt als „gefüllt" (Gap Fill), wenn der Kurs im Tagesverlauf das Niveau des Vortagesschlusskurses erreicht oder überschreitet. Konkret: Bei einem Gap-Down wird geprüft, ob das Tageshoch (High) über oder auf dem Vortagesschluss liegt. Bei einem Gap-Up wird geprüft, ob das Tagestief (Low) unter oder auf dem Vortagesschluss liegt.
2.4 Event Study: Extreme Gaps
Als extreme Gap-Down-Ereignisse werden Tage definiert, an denen der Gap kleiner oder gleich −2 % beträgt. Für diese Ereignisse werden die Folgerenditen über 1, 2 und 3 Handelstage berechnet, jeweils ausgehend vom Schlusskurs des Gap-Tages. Dies erlaubt Rückschlüsse darauf, ob der Markt nach einem starken Gap-Down tendenziell zur Erholung neigt.
2.5 Multi-Day-Strategie-Backtest
Zwei einfache Strategien werden rückgetestet. Die Momentum-Strategie kauft bei einem Gap-Up von ≥2 % zum Eröffnungskurs und hält die Position, bis der Schlusskurs das Vortages-High überschreitet oder maximal 3 Handelstage vergangen sind. Die Rebound-Strategie verfährt analog bei einem Gap-Down von ≤−2 %. Beide Strategien verwenden identische Ausstiegsregeln, um eine faire Vergleichbarkeit zu gewährleisten.
3. Ergebnisse
3.1 Verteilung der Overnight-Gaps
Die Verteilung der DAX-Gaps zeigt eine deutlich leptokurtische (spitze) Form mit schweren Rändern (Fat Tails). Der Großteil aller Gaps liegt in einem engen Band zwischen −0,5 % und +0,5 %, was darauf hindeutet, dass der DAX an den meisten Tagen relativ nahe am Vortagesschluss eröffnet. Gleichzeitig treten vereinzelt extreme Gaps von über ±5 % auf, die weit über eine Normalverteilung hinausgehen.
Die klassenbasierte Auswertung bestätigt dieses Bild quantitativ: Die mit Abstand häufigste Klasse ist 0 % bis +0,5 % mit knapp 1.900 Tagen, gefolgt von −0,5 % bis 0 % mit rund 1.550 Tagen. Extreme Gaps jenseits von ±2 % machen zusammen weniger als 2 % aller Handelstage aus.
3.2 Zeitliche Entwicklung
Die Zeitreihe der Gaps offenbart ein charakteristisches Clustering-Phänomen: Phasen hoher Gap-Volatilität wechseln sich mit ruhigen Phasen ab. Besonders auffällig sind die Cluster während der Finanzkrise 2008/2009, der Eurokrise 2011/2012, des Zusammenbruchs im Zuge der COVID-19-Pandemie im März 2020 sowie eine erneute Zunahme extremer Gaps in jüngerer Vergangenheit um 2024/2025. In ruhigen Marktphasen bewegen sich die Gaps dagegen fast ausschließlich innerhalb des ±2 %-Bandes.
3.3 Saisonalität nach Wochentag
Der Boxplot nach Wochentagen zeigt moderate Unterschiede in der Gap-Verteilung. Montage weisen tendenziell die größte Streuung auf, was auf die längere Zeitspanne zwischen Freitagsschluss und Montagseröffnung zurückzuführen ist – über das Wochenende können sich mehr marktbewegende Nachrichten ansammeln. Die Mediane liegen an allen Wochentagen nahe bei Null, mit einer leichten positiven Tendenz an Dienstagen und Donnerstagen. Insgesamt sind die Wochentags-Unterschiede jedoch gering und statistisch mit Vorsicht zu interpretieren.
3.4 Gap vs. Intraday-Bewegung
Der Scatter-Plot von Gap-Größe gegen die Intraday-Rendite (Close minus Open) zeigt ein aufschlussreiches Muster. Es besteht eine negative Korrelation: An Tagen mit einem starken Gap-Down tendiert der Markt dazu, sich im Tagesverlauf zu erholen (positive Intraday-Rendite). Umgekehrt folgt auf einen starken Gap-Up häufig eine Rückbewegung nach unten. Dieses Mean-Reversion-Verhalten ist besonders bei extremen Gaps ausgeprägt und deutet darauf hin, dass Übernacht-Reaktionen häufig übertrieben sind und im regulären Handel teilweise korrigiert werden.
Kernbefund: Es besteht ein statistisch nachweisbares Mean-Reversion-Muster bei DAX Overnight-Gaps. Große Gap-Downs werden im Tagesverlauf häufig teilweise geschlossen.
4. Event Study: Folgerenditen nach extremen Gap-Downs
Die Event Study untersucht die Kursreaktion in den Tagen nach einem extremen Gap-Down (≤−2 %). Über den 20-jährigen Untersuchungszeitraum wurden 51 solcher Ereignisse identifiziert. Die Boxplots der Folgerenditen zeigen ein differenziertes Bild:
- Tag +1: Der Median der Rendite am Folgetag ist leicht positiv (ca. +0,8 %), was auf eine Tendenz zur kurzfristigen Erholung hindeutet. Die Streuung ist jedoch erheblich, mit Renditen von ca. −5 % bis +5 %.
- Tag +2: Der Median steigt weiter auf ca. +1,4 %. Die Bandbreite der Ergebnisse nimmt zu, was den längeren Zeithorizont widerspiegelt.
- Tag +3: Der Median liegt bei ca. +2 %, allerdings mit der größten Streuung. Einzelne extreme Ausreißer (sowohl positiv als auch negativ) verzerren das Bild.
Die durchgehend positiven Mediane legen nahe, dass der DAX nach extremen Gap-Downs eine statistische Tendenz zur Erholung zeigt. Allerdings ist die hohe Varianz ein wichtiger Hinweis: In Einzelfällen – insbesondere während systemischer Krisen – können die Verluste nach einem Gap-Down weiter eskalieren. Eine blinde Wette auf eine Erholung wäre daher riskant.
5. Multi-Day-Strategie-Backtest
Zwei systematische Strategien wurden über den gesamten 20-Jahres-Zeitraum rückgetestet. Beide verwenden einen Gap-Schwellenwert von ±2 % als Einstiegssignal und identische Ausstiegsregeln (Close > Vortages-High oder maximal 3 Tage Haltedauer).
Rebound-Strategie (Gap ≤ −2 %): Diese Strategie setzt auf eine Erholung nach extremen Gap-Downs. Die Equity-Kurve zeigt einen deutlich positiven Verlauf über den gesamten Zeitraum mit einem Gesamtertrag von über 100 % (Equity von 1,0 auf über 2,1). Besonders profitabel waren Phasen nach den Krisenereignissen 2008/2009 und 2020, in denen die Strategie von der starken Erholungstendenz profitierte.
Momentum-Strategie (Gap ≥ +2 %): Diese Strategie setzt auf eine Fortführung der positiven Dynamik nach starken Gap-Ups. Die Performance ist deutlich schwächer mit einem Gesamtertrag von nur ca. 24 % über 20 Jahre. Auffällig ist ein signifikanter Drawdown während der COVID-Krise 2020, als auf extreme Gap-Ups weitere starke Verluste folgten.
Ergebnis: Die Rebound-Strategie erzielte historisch eine Gesamtrendite von über 100 %, während die Momentum-Strategie nur ca. 24 % erreichte – ein starkes Indiz für Mean-Reversion bei extremen DAX-Gaps.
6. Zusammenfassung der Kernergebnisse
- Die DAX-Gap-Verteilung ist leptokurtisch mit Fat Tails: Die meisten Gaps liegen unter ±0,5 %, aber extreme Ausbrüche von über ±5 % treten regelmäßig auf.
- Volatilitäts-Clustering: Extreme Gaps häufen sich in Krisenphasen (2008, 2011, 2020, 2024/25).
- Montage weisen die größte Gap-Streuung auf (Wochenend-Effekt).
- Es besteht eine negative Korrelation zwischen Gap-Größe und Intraday-Rendite (Mean Reversion).
- Nach extremen Gap-Downs (≤−2 %) zeigt der DAX eine statistische Erholungstendenz über 1–3 Tage.
- Eine Rebound-Strategie auf Basis extremer Gap-Downs übertrifft eine Momentum-Strategie auf Basis extremer Gap-Ups deutlich.
7. Schwächen und Risiken der Untersuchung
7.1 Datenqualität und -verfügbarkeit
Die Daten stammen von einer einzigen Quelle (Stooq.com). Mögliche Fehler in den historischen Kursdaten – etwa durch Splits, Index-Umstellungen oder fehlerhafte Datensätze – können die Ergebnisse verzerren. Eine Kreuzvalidierung mit einer zweiten Datenquelle (z. B. Bloomberg, Refinitiv) wurde nicht durchgeführt.
7.2 Transaktionskosten und Slippage
Der Backtest berücksichtigt keine Transaktionskosten, Slippage (Ausführungsdifferenzen) oder Spread-Kosten. In der Praxis müsste ein Trader nach einem extremen Gap unmittelbar zum Eröffnungskurs handeln können – was insbesondere bei hoher Volatilität mit erheblicher Slippage verbunden sein kann. Die reale Performance der Strategien dürfte daher niedriger ausfallen.
7.3 Survivorship Bias und Index-Zusammensetzung
Der DAX-Index hat über 20 Jahre seine Zusammensetzung mehrfach geändert (zuletzt die Erweiterung auf 40 Mitglieder im September 2021). Die Gap-Eigenschaften des Index können sich durch Veränderungen in der Zusammensetzung über die Zeit verändert haben.
7.4 Overfitting und In-Sample-Test
Sämtliche Strategien wurden auf dem gesamten verfügbaren Datensatz entwickelt und getestet (In-Sample). Es erfolgte keine Aufteilung in Trainings- und Testdatensätze. Die gewählten Parameter (z. B. der 2 %-Schwellenwert, die 3-Tage-Haltedauer) könnten Resultat einer unbewussten Datenanpassung sein. Die Ergebnisse sollten daher nicht als Prognose für zukünftige Renditen interpretiert werden.
7.5 Geringe Stichprobengröße bei extremen Events
Mit lediglich 51 identifizierten extremen Gap-Down-Ereignissen (≤−2 %) über 20 Jahre ist die Stichprobe für die Event Study relativ klein. Statistische Aussagen auf Basis dieser Stichprobe sind mit erheblicher Unsicherheit behaftet.
7.6 Fehlende Berücksichtigung des Marktumfelds
Die Analyse differenziert nicht zwischen verschiedenen Marktregimen (Bullen- vs. Bärenmarkt, Hoch- vs. Niedrigzinsumfeld). Eine bedingte Analyse, die das makroökonomische Umfeld einbezieht, könnte differenziertere Erkenntnisse liefern.
7.7 Keine Risikoadjustierung
Die dargestellten Renditen sind nicht risikoadjustiert. Insbesondere die Rebound-Strategie geht per Definition in Phasen hoher Volatilität Positionen ein – also genau dann, wenn das Risiko am höchsten ist. Eine Betrachtung risikoadjustierter Maße wie der Sharpe Ratio unter Berücksichtigung realistischer Kosten wäre für eine abschließende Bewertung unerlässlich.
Disclaimer
Keine Anlageberatung
Diese Analyse dient ausschließlich Informations- und Bildungszwecken. Sie stellt weder eine Anlageberatung noch eine Empfehlung zum Kauf, Verkauf oder Halten von Finanzinstrumenten dar. Die dargestellten Inhalte sind keine Aufforderung zur Durchführung von Transaktionen oder sonstigen Rechtsgeschäften. Individuelle Anlageentscheidungen sollten stets auf Basis einer eigenständigen, sorgfältigen Prüfung unter Berücksichtigung der persönlichen finanziellen Situation, der Anlageziele und der individuellen Risikotoleranz getroffen werden.
Keine Gewähr für Richtigkeit und Vollständigkeit
Obwohl bei der Erstellung dieser Analyse größtmögliche Sorgfalt angewandt wurde, wird keine Gewähr für die Richtigkeit, Vollständigkeit und Aktualität der bereitgestellten Informationen, Daten und Darstellungen übernommen. Die verwendeten Daten stammen aus öffentlich zugänglichen Quellen Dritter (Stooq.com), deren Korrektheit nicht unabhängig verifiziert wurde. Fehler in der Datengrundlage, in der Berechnung oder in der Interpretation können nicht ausgeschlossen werden.
Vergangene Wertentwicklung
Die in dieser Analyse dargestellten Ergebnisse, Renditen und Strategieperformances beruhen auf historischen Daten und Rückrechnungen (Backtests). Vergangene Wertentwicklungen und Simulationsergebnisse sind kein verlässlicher Indikator für zukünftige Ergebnisse. Die tatsächliche Performance einer Strategie kann aufgrund veränderter Marktbedingungen, Transaktionskosten, Slippage, Liquiditätsengpässen und anderer Faktoren erheblich von den hier dargestellten historischen Ergebnissen abweichen.
Risiken des Wertpapierhandels
Der Handel mit Finanzinstrumenten, insbesondere mit derivativen Produkten wie Futures, Optionen und CFDs, ist mit erheblichen Risiken verbunden und kann zum vollständigen Verlust des eingesetzten Kapitals führen. Gap-Risiken stellen dabei ein besonderes Risiko dar: Plötzliche Kursänderungen über Nacht oder am Wochenende können dazu führen, dass Stop-Loss-Orders nicht zum gewünschten Kurs ausgeführt werden und Verluste das ursprünglich geplante Maß deutlich übersteigen.
Haftungsausschluss
Der Autor übernimmt keinerlei Haftung für direkte, indirekte, beiläufige oder Folgeschäden, die aus der Nutzung oder dem Vertrauen auf die in dieser Analyse enthaltenen Informationen entstehen könnten. Dies gilt unabhängig davon, ob solche Schäden vorhersehbar waren oder auf die Möglichkeit solcher Schäden hingewiesen wurde. Die Nutzung der bereitgestellten Informationen erfolgt ausschließlich auf eigenes Risiko des Lesers.
Interessenkonflikte
Es wird darauf hingewiesen, dass der Autor möglicherweise Positionen in den analysierten oder verwandten Finanzinstrumenten hält oder in Zukunft eingehen könnte. Die dargestellten Analysen und Meinungen können durch eigene Interessen beeinflusst sein.
Urheberrecht und Nutzungsrechte
Alle Inhalte dieser Analyse, einschließlich Texte, Grafiken, Tabellen und Programmcode, sind urheberrechtlich geschützt. Eine Vervielfältigung, Verbreitung oder öffentliche Zugänglichmachung – auch auszugsweise – bedarf der vorherigen schriftlichen Zustimmung des Autors, sofern nicht ausdrücklich anders angegeben.
Regulatorischer Hinweis
Diese Analyse wurde nicht in Übereinstimmung mit den gesetzlichen Vorschriften zur Förderung der Unabhängigkeit von Finanzanalysen erstellt und unterliegt keinem Verbot des Handels vor der Veröffentlichung von Finanzanalysen. Sie erfüllt nicht die gesetzlichen Anforderungen an eine Finanzanalyse gemäß § 34b WpHG (bzw. der jeweils geltenden Fassung des Wertpapierhandelsgesetzes) oder der EU-Marktmissbrauchsverordnung (MAR) und sollte entsprechend nicht als solche verstanden werden.
Empfehlung zur professionellen Beratung
Vor jeder Anlageentscheidung wird dringend empfohlen, einen qualifizierten und unabhängigen Finanzberater, Vermögensverwalter oder Steuerberater zu konsultieren, der die persönlichen Umstände, finanziellen Ziele und steuerliche Situation des Anlegers angemessen berücksichtigen kann.
