- Nein, wir geben keine Empfehlungen.
- Ergebnisse sind Szenarien, keine Anweisungen.
- Kritisches Hinterfragen bleibt unerlässlich.
- Die Datenbasis umfasst historische Marktperioden.
- Modelle werden laufend gegen neue Daten validiert.
- Grenzen liegen in Annahmen und Datenqualität.
- Es werden keine persönlichen Daten für Simulationen benötigt.
- Technische Cookies sorgen für Funktionalität.
- Datenschutz steht bei allen Prozessen im Fokus.
- Sonderfälle wie variable Entnahmen können abgebildet werden.
- Nicht jede komplexe Strategie ist direkt modellierbar.
- Wir empfehlen individuelle Parameter-Experimente.
Begriffe & Methodik
Glossar für Drawdown-Analyse
Wer von "Drawdown" spricht, meint selten das Gleiche: Mal ist der maximale Rückgang gemeint, mal die Dauer bis zum Vorkrisenniveau, mal die Höhe einzelner Verluste. Unser Glossar legt die verwendeten Begriffe offen, damit keine Definitionslücken bleiben. Wer vergleicht, muss wissen, worüber gesprochen wird.
Modell 1
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Szenario (Entwicklungspfad)
Ein Szenario beschreibt eine hypothetische Entwicklung, die sich aus bestimmten Startparametern, Annahmen und Zufallseinflüssen ergibt. Szenarien helfen, die Bandbreite möglicher Entwicklungen darzustellen, ohne eine Prognose zu liefern.
Entnahme 1
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Entnahmeplan
Ein Entnahmeplan legt fest, wie Mittel über einen Zeitraum aus einem Kapitalstock entnommen werden. In Simulationen werden verschiedene Pläne darauf getestet, wie sie auf Marktschwankungen reagieren und wie lange die Mittel typischerweise reichen.
Risiko 2
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Drawdown (Rückgang)
Ein Drawdown beschreibt den prozentualen Rückgang eines Depotwerts gegenüber seinem bisherigen Höchststand. Entscheidend ist nicht nur die Tiefe, sondern auch die Dauer eines Drawdowns. In Simulationen dienen verschiedene Kennzahlen wie Maximal-Drawdown und Recovery Time zur Bewertung von Risiko und Widerstandsfähigkeit.
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Volatilität
Volatilität misst die Schwankungsbreite eines Wertes über einen bestimmten Zeitraum. Sie ist ein Indikator für Unsicherheiten und mögliche Ausschläge in den Simulationsergebnissen.
Statistik 1
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Monte-Carlo-Simulation
Monte-Carlo-Simulationen nutzen Zufallsprozesse, um viele mögliche Zukunftsszenarien für eine gegebene Strategie oder einen Entnahmeplan zu erzeugen. Das Verfahren ermöglicht die Analyse von Wahrscheinlichkeitsverteilungen und die Quantifizierung von Extremrisiken jenseits einfacher Mittelwertbetrachtung.
Vergleich 1
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Backtesting
Backtesting meint die rückwirkende Überprüfung einer Methode anhand historischer Daten. So lässt sich nachvollziehen, wie sich ein Entnahmeplan in realen Marktphasen verhalten hätte. Die Aussagekraft ist durch vergangene Marktbedingungen begrenzt – Ergebnisse sind kein Versprechen für die Zukunft.
Metrik 2
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Recovery Time (Erholungszeit)
Die Recovery Time gibt an, wie lange es dauert, bis sich ein Wert von einem Drawdown wieder auf das vorherige Hoch erholt. Diese Kennzahl ist für die Analyse von Stresstests und der Robustheit einer Strategie besonders relevant.
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Erfolgsquote
Die Erfolgsquote gibt an, in wie vielen Simulationen ein Entnahmeplan ohne vollständigen Kapitalverlust bis zum Ende durchgehalten wurde. Sie ist ein Indikator für Robustheit – aber keine Garantie.
Erweiterte Nutzung & Troubleshooting
Szenarien funktionieren nicht wie in der Theorie? Willkommen in der Realität: Unser Simulator stößt gezielt an die Grenzen klassischer Modelle. Wer tiefer einsteigt, stellt schnell fest – Parameterwahl, Datenbasis und Annahmen sind entscheidend. Wir empfehlen, verschiedene Einstellungen durchzuprobieren, um die Bandbreite potenzieller Verläufe zu erfassen. Wer absolute Planungssicherheit erwartet, ist bei jedem Modell falsch beraten: Ergebnisse sind immer nur Annäherungen an eine ungewisse Zukunft. Für Spezialfälle wie variable Entnahmen, extreme Marktphasen oder ungewöhnliche Portfoliozusammensetzungen empfehlen wir, die Ergebnisstreuung kritisch zu prüfen und Alternativen zu simulieren. Unser Team steht für Fragen bereit – aber wir geben lieber Denkanstöße als vermeintlich einfache Lösungen.