MSCI-World-ETF noch die richtige Anlage für Einsteiger?

An dem Herrn Ancres bin ich ja schon mal verzweifelt. Trotzdem versuche ich hier nochmal: 

wenn Dinge wie shannons deamon dich überfordern (glaube ich nicht, braucht man kein Finanzwissen zu), dann solltest du dich einfach mal von der Idee verabschieden am größten Pokertisch der Welt was extra Schlaues machen zu wollen => ETFs. Fertig. Die Marktrendite ist gut verdientes Geld. 

Wenn es dich in den Fingern juckt, dir das zu langsam geht, dann suchst du den "Thrill" besser woanders. Schonmal über Sportwetten nachgedacht? Da hast du doch etwas Expertise? Die Buchmacher sind zwar nicht "dumb money", aber deine Chancen nachhaltig bei Sportwetten. 

Also: Großteil deines Geldes in ETFs. Den Rest kannst du bei Sportwetten einsetzen.       

Zu Shannons Deamon:

Angenommen 

• du hast 1000EUR. 
  
• wir werfen eine faire Münze. 50% Wahrscheinlichkeit für Kopf. Genauso für Zahl
  
• du hast die Möglichkeit wiederholt an einer Lotterie teilzuhnehmen: du verdoppelst dein eingesetztes Geld bei Kopf, verlierst aber 50% deines Geldes bei Zahl. 
  

• das ist eine "positive expectation bet". Im Schnitt, wenn du lang genug spielst, gewinnst du Geld. Das ist ein "Edge". Das willst du am Markt haben. 
  
• Jetzt eine ganz praktische Frage: wie viel von deinen 1000 EUR würdest du einsetzen? Wie viel wenn dein Konto gewachsen ist? Wie viel wenn es geschrumpft ist?
  

Nehmen wir zwei Strategien: 
- die erste (A), du setzt immer dein gesamtes Geld. Im schlimmsten Fall verlierst du die Häfte? 
- die zweite (B), du setzt immer die Hälfte deines Geldes. 

Aus dem Bauch: welche Strategie fändest du besser? Macht es überhaupt einen Unterschied? 

Und genau hier wird es spannend. Strategie B ist signifikant besser. Wie kann das sein? Wir haben eine "positive expectation bet"? Im Schnitt verdiene ich Geld? Warum nicht alles reinbuttern? 

Und hier liegt die power der "Diversifikation". Sie verringert das Risiko. Und das Risiko (contrary to common internet knowledge) ist per se erstmal schlecht für deinen geometrischen Durchschnitt=> deine Rendite. 

Was hat das jetzt mit der Börse zu tun. Der SPY ist (in the long run) anscheinend eine solche "positive expectation bet". Was cubanpete jetzt mit "rebalancing" meint, ist dass du regelmäßig Geld umschichtest wenn es im SPY gut gelaufen ist. Von eine der Riskanten Anlage (SPY) in eine "sichere Anlage".

Ich mache das. Ich habe da Dinge entwickelt die das sogar recht gut timen und wichtige Parameter zur Bestimmung der Positionsgröße (insbesondere die Volatilität) gut abschätzen. Leider wird dieser Vorteil bei mir komplett durch steuerliche Aufwände und Transaktionskosten aufgebraucht, so das meine Rebalance Frequenz sich nur noch bedingt von einem buy-and-hold Portfolio unterscheidet.   

Ergo => BRAUCHST DU WAHRSCHEINLICH NICHT. 

Im Anhang ein (und nur einer) Simulationslauf der Portfolios A und B. 

Code:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(100)
n_flips = 100 
initial_wealth = 100  # bankroll
p_heads = 0.5 
win_factor = 2 
lose_factor = 0.5 

coin_flips = np.random.choice([1, 0], size=n_flips, p=[p_heads, 1 - p_heads])


shannon_portfolio = [initial_wealth]
buy_and_hold_portfolio = [initial_wealth]


shannon_risky = initial_wealth / 2
shannon_safe = initial_wealth / 2
buy_and_hold_risky = initial_wealth

for flip in coin_flips:
    if flip == 1:  # Heads
        shannon_risky *= win_factor
        buy_and_hold_risky *= win_factor
    else:  # Tails
        shannon_risky *= lose_factor
        buy_and_hold_risky *= lose_factor

    total_wealth = shannon_risky + shannon_safe
    shannon_risky = total_wealth / 2
    shannon_safe = total_wealth / 2
    shannon_portfolio.append(total_wealth)
    buy_and_hold_portfolio.append(buy_and_hold_risky)


plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(shannon_portfolio, label="Shannon's Portfolio", linewidth=2)
plt.plot(buy_and_hold_portfolio, label="Buy-and-Hold Portfolio", linewidth=2)
plt.title("Shannon's Demon Simulation", fontsize=16)
plt.xlabel("Coin Flip Index", fontsize=14)
plt.ylabel("Portfolio Value", fontsize=14)
plt.legend(fontsize=12)
plt.grid(True)
plt.show()