Der Monatswechsel März → April im DAX: 75 % Win-Rate
Kaum ein saisonaler Effekt ist so gut dokumentiert wie der Turn-of-Month-Effekt — die Beobachtung, dass ein Großteil der Monatsrendite in den wenigen Tagen rund um den Monatswechsel entsteht. Für den DAX zeigt der Übergang von März zu April besonders starke Zahlen.
Wir haben die letzten 20 Jahre statistisch ausgewertet — und der Effekt ist nicht nur sichtbar, sondern statistisch signifikant.
Was ist der Turn-of-Month-Effekt?
Der Turn-of-Month-Effekt (TOM) beschreibt ein wiederkehrendes Muster: Die Rendite an den letzten Handelstagen eines Monats und den ersten Handelstagen des Folgemonats ist systematisch höher als im Rest des Monats.
Gründe dafür sind unter anderem:
- Gehalts- und Sparplanflüsse: Anfang des Monats fließen Sparpläne, betriebliche Altersvorsorge und ETF-Käufe in den Markt.
- Window Dressing: Fondsmanager adjustieren ihre Portfolios zum Quartals- und Monatsende.
- Psychologie: Der Monatswechsel erzeugt einen natürlichen Reset — neue Budgets, neue Ziele.
Die Zahlen: DAX März → April (20 Jahre)
Für unsere Analyse betrachten wir ein Fenster von t-3 bis t+3 — also die letzten 3 Handelstage im März und die ersten 3 Handelstage im April.
Die Ergebnisse aus SeasonAlpha sprechen für sich:
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| Win-Rate | 75,0 % |
| Ø Rendite | +1,367 % |
| Median | +1,820 % |
| Max. Gewinn | +3,98 % |
| Max. Verlust | -3,20 % |
| Standardabweichung | 2,261 % |
| Stichprobe | 20 Jahre (15 Gewinner / 5 Verlierer) |
In 15 von 20 Jahren war der Monatswechsel März → April positiv. Der Median liegt sogar über dem Durchschnitt — das deutet darauf hin, dass der Effekt nicht von einzelnen Ausreißern getrieben wird.
Ist das statistisch signifikant?
Ja. Der Signifikanztest liefert einen Relevanz-Score von 0,83 — das ist ein klar grünes Signal.
- t-Statistik: 2,63 — die Rendite weicht deutlich von Null ab.
- p-Wert: 0,0163 — die Wahrscheinlichkeit, dass dieses Ergebnis reiner Zufall ist, liegt unter 2 %.
- Cohen's d: Der Effekt ist mittelgroß — kein statistisches Rauschen, sondern ein nachweisbares Muster.
Zur Einordnung: Ein p-Wert unter 0,05 gilt in der Statistik als signifikant. Mit p = 0,0163 liegt der DAX-Monatswechsel März → April deutlich darunter.
Warum gerade März → April?
Der Monatswechsel März → April hat eine Besonderheit: Er fällt mit dem Quartalsende Q1 → Q2 zusammen. Das verstärkt die üblichen TOM-Effekte:
- Quartalsendes-Rebalancing: Institutionelle Anleger schichten Portfolios um.
- Neue Quartalsbudgets: Frisches Kapital fließt in den Markt.
- Dividendensaison: Viele europäische Unternehmen zahlen im April aus — die Erwartung treibt bereits vorher die Kurse.
Was bedeutet das für Trader?
Die Daten zeigen ein statistisch robustes Muster. Trotzdem gilt: Saisonalität ist eine Wahrscheinlichkeit, keine Garantie. In 5 von 20 Jahren war der Monatswechsel negativ — teils mit Verlusten bis -3,20 %.
Wer saisonale Muster nutzen möchte, kann sie als zusätzlichen Filter einsetzen:
- Ist dein Setup ohnehin bullisch? Ein positiver TOM-Effekt bestätigt die Richtung.
- Planst du einen Einstieg? Die Tage t-3 bis t+3 bieten historisch ein günstiges Zeitfenster.
- Nutze den Signifikanztest auf SeasonAlpha, um zu prüfen, welche Monatswechsel wirklich belastbar sind — und welche nur Rauschen.
So findest du die Analyse auf SeasonAlpha
- Öffne seasonalpha.ai
- Wähle in der Sidebar Monatswechsel
- Stelle den Ticker auf DAX (^GDAXI) und den Zeitraum auf 20 Jahre
- Wähle in der Monatswechsel-Auswahl nur März → April
- Scrolle zum Expander Statistische Signifikanz — dort findest du den Signifikanz-Tacho
Du kannst auch andere Monatswechsel vergleichen und mit der Fenster-Optimierung experimentieren.
Fazit
Der Monatswechsel März → April gehört zu den stärksten und statistisch signifikantesten TOM-Effekten im DAX. 75 % Win-Rate, +1,37 % Durchschnittsrendite und ein p-Wert von 0,016 sprechen eine klare Sprache.
Nutze dieses Wissen als Baustein — nicht als alleinige Grundlage. Kombiniere saisonale Muster mit technischen Indikatoren und eigenem Risikomanagement. Probiere es selbst aus auf seasonalpha.ai.
Häufige Fragen
Was ist der Turn-of-Month-Effekt?
Der Turn-of-Month-Effekt beschreibt das Muster, dass Aktien rund um den Monatswechsel überdurchschnittlich hohe Renditen erzielen. Typischerweise betrachtet man die letzten 2–3 und die ersten 2–3 Handelstage. Der Effekt ist seit Jahrzehnten in der Finanzforschung dokumentiert.
Funktioniert der TOM-Effekt bei jedem Monatswechsel?
Nicht alle Monatswechsel sind gleich stark. Auf SeasonAlpha kannst du jeden der 12 Übergänge einzeln analysieren und per Signifikanztest prüfen. März → April ist einer der stärksten — andere wie August → September fallen deutlich schwächer aus.
Kann man mit dem Monatswechsel-Effekt handeln?
Die Statistik zeigt ein robustes Muster, aber keine Garantie. Transaktionskosten, Slippage und außergewöhnliche Marktereignisse können den Effekt in einzelnen Jahren überlagern. Saisonale Muster eignen sich am besten als Ergänzung zu bestehenden Strategien.
Warum ist der Signifikanztest wichtig?
Ohne Signifikanztest weißt du nicht, ob ein Muster echt ist oder purer Zufall. Der p-Wert misst die Wahrscheinlichkeit, dass das Ergebnis zufällig entstanden ist. Bei p = 0,016 liegt diese Wahrscheinlichkeit unter 2 % — das ist ein starkes Signal.