Den Klassiker kennen viele — die Bond-Variante kaum jemand
Den klassischen Sell-in-May-Effekt kennen viele: Von November bis April laufen Aktien historisch besser als von Mai bis Oktober. Die übliche Konsequenz lautet: im Sommer raus aus dem Markt, rein ins Tagesgeld.
Was die Forschung 2025 zeigt: Der Sommer-Switch in Anleihen statt Cash macht die Strategie noch besser. Der Grund ist überraschend simpel — Staatsanleihen haben kaum eine eigene Saisonalität. Sie liefern in den Aktien-Schwächemonaten ungefähr das Gleiche wie im Rest des Jahres. Genau das macht sie zur besseren Parkposition.
Wir haben den Befund mit unseren eigenen Daten gegengeprüft. Das Ergebnis ist differenzierter, als die Schlagzeile vermuten lässt.
Die Studie: Halloween-Effekt trifft Anleihen-ETFs
Chih-Hsiang Hsu und Donald Lien untersuchen in „To outperform: Sell-in-May enhanced with bond investments" (Pacific-Basin Finance Journal, Vol. 90, 2025) eine einfache Frage: Was passiert, wenn man das Sommerkapital nicht auf dem Konto liegen lässt, sondern in Anleihen-ETFs parkt?
Ihre drei zentralen Befunde über rund 20 Jahre und ein Set globaler Aktien-ETFs:
- Der Halloween-Effekt lebt. Das November–April-Fenster schlägt das Mai–Oktober-Fenster in der Breite der untersuchten Aktienmärkte — robust über den gesamten Zeitraum.
- Staatsanleihen haben keine signifikante Saisonalität. Ihre Renditen verteilen sich relativ gleichmäßig über das Jahr. Es gibt keine „schlechten sechs Monate" für Bonds.
- Langläufer schlagen Kurzläufer im Sommerfenster. ETFs auf lang laufende Staatsanleihen liefern von Mai bis Oktober höhere Renditen als kurz laufende.
Daraus bauen die Autoren die kombinierte Strategie: Aktien von November bis April, Long-Term-Bonds von Mai bis Oktober. In ihrem Sample schlägt diese Kombination Buy-and-Hold sowohl bei der Rendite als auch beim Risiko, gemessen an der Sharpe-Ratio.
Gegencheck 1: Das Halloween-Muster im S&P 500
Punkt 1 lässt sich mit SeasonAlpha direkt nachvollziehen. Der saisonale Jahresverlauf des S&P 500 (SPY) zeigt das typische Muster: ein kräftiger Anstieg von November bis April, dann eine flache, schwankungsanfällige Phase über den Sommer.
In Zahlen, gerechnet auf Basis der letzten 22 Halbjahres-Paare (Total Return inklusive Dividenden):
| Fenster | Ø Rendite | Median | Win-Rate | Std.-Abw. |
|---|---|---|---|---|
| November–April | +7,34 % | +7,68 % | 77 % | 10,05 |
| Mai–Oktober | +4,30 % | +4,21 % | 77 % | 10,50 |
Interessant: Die Trefferquote ist in beiden Fenstern gleich hoch. Der Sommer ist statistisch nicht häufiger negativ — er liefert im Schnitt nur weniger Ertrag pro Risikoeinheit. Genau das ist die Lücke, die eine Anleihen-Position schließen soll.
Gegencheck 2: Warum TLT als Parkposition funktioniert
Der spannendere Teil ist Punkt 2. Wenn Bonds im Sommer keine Schwäche zeigen, ist die Rotation kostenlos — man verzichtet auf nichts. Der Monatszyklus von TLT (iShares 20+ Year Treasury ETF, Langläufer auf US-Staatsanleihen) über 20 Jahre zeigt genau das:
Auffällig ist die Verteilung der Stärke. Die durchschnittlichen Monatsrenditen der letzten 20 Jahre:
| Monat | TLT Ø Rendite | Win-Rate |
|---|---|---|
| Mai | +0,33 % | 50 % |
| Juni | +0,76 % | 65 % |
| Juli | +1,34 % | 65 % |
| August | +1,65 % | 60 % |
| September | –0,37 % | 50 % |
| Oktober | –1,58 % | 30 % |
Juli und August — bei Aktien traditionell dünne Handelsmonate — sind bei TLT die zwei stärksten Sommermonate. Das passt zum bekannten Risk-Off-Reflex: Wenn Aktien im Sommer zittern, fließt Kapital in Staatsanleihen. Schwach ist TLT dagegen im Oktober, dem klassischen Vola-Monat.
Über das gesamte Halbjahresfenster gerechnet ist der Unterschied praktisch null:
| ETF | Nov–Apr Ø | Mai–Okt Ø | Differenz |
|---|---|---|---|
| TLT (20+ Jahre Laufzeit) | +2,10 % | +2,38 % | +0,28 PP |
| IEF (7–10 Jahre) | +1,80 % | +1,82 % | +0,02 PP |
| SHY (1–3 Jahre) | +0,94 % | +1,00 % | +0,06 PP |
Das bestätigt den Studienbefund mit unseren Daten: Anleihen kennen kein Sell in May. Und der Langläufer TLT bringt im Sommerfenster mehr als doppelt so viel wie der Kurzläufer SHY.
Gegencheck 3: Der Praxis-Test über 20 Jahre
Jetzt die entscheidende Frage — bringt die Kombination am Ende mehr? Wir haben vier Varianten über 20 Jahre (Okt 2005 bis Okt 2025) durchgerechnet, jeweils mit zwei Umschichtungen pro Jahr, ohne Steuern und Transaktionskosten:
| Strategie (SPY-Basis) | CAGR | Volatilität | Sharpe | Max. Drawdown |
|---|---|---|---|---|
| Buy & Hold SPY | 11,11 % | 19,37 % | 0,64 | –55,2 % |
| Nov–Apr SPY / Sommer Cash | 6,69 % | 14,19 % | 0,53 | –36,5 % |
| Nov–Apr SPY / Sommer SHY | 7,72 % | 14,22 % | 0,60 | –34,4 % |
| Nov–Apr SPY / Sommer TLT | 8,58 % | 17,55 % | 0,56 | –39,5 % |
Zwei Lesarten stecken in dieser Tabelle.
Erstens, der Studienbefund bestätigt sich klar: Innerhalb der Sell-in-May-Familie gilt TLT > SHY > Cash. Wer im Sommer in Langläufer rotiert statt ins Tagesgeld, verbessert die Jahresrendite über 20 Jahre um rund 1,9 Prozentpunkte pro Jahr — bei ähnlichem Drawdown-Profil. Die Bond-Variante ist der Cash-Variante deutlich überlegen.
Zweitens, aber: Gegen einfaches Buy-and-Hold beim S&P 500 verliert die Rotation in diesem Zeitraum — bei Rendite und Sharpe. Der Grund liegt auf der Hand: Die letzten 20 Jahre waren für US-Large-Caps eine außergewöhnliche Bullenphase. Wer den Markt sechs Monate im Jahr verlässt, verpasst dabei zwangsläufig viel.
Wo die Rotation tatsächlich gewinnt
Die Studie erscheint im Pacific-Basin Finance Journal und untersucht ein globales ETF-Set — nicht nur US-Mega-Caps. Genau dort dreht sich das Bild. Dieselbe Rechnung mit EEM (Schwellenländer-ETF) über die gleichen 20 Jahre:
| Strategie (EEM-Basis) | CAGR | Volatilität | Sharpe | Max. Drawdown |
|---|---|---|---|---|
| Buy & Hold EEM | 5,89 % | 27,97 % | 0,34 | –66,4 % |
| Nov–Apr EEM / Sommer Cash | 6,34 % | 19,51 % | 0,41 | –38,0 % |
| Nov–Apr EEM / Sommer SHY | 7,37 % | 19,53 % | 0,46 | –34,6 % |
| Nov–Apr EEM / Sommer TLT | 8,23 % | 22,07 % | 0,47 | –38,5 % |
Hier schlägt die Bond-Rotation Buy-and-Hold in allen drei Dimensionen: +2,3 Prozentpunkte CAGR, Sharpe 0,47 statt 0,34 und ein Maximum Drawdown von –38,5 % statt –66,4 %. Der Effekt ist also real — er wirkt nur dort am stärksten, wo der Aktienmarkt selbst schwach oder extrem volatil war.
Grenzen: Was diese Zahlen nicht sagen
Vier Einschränkungen gehören zwingend dazu.
Duration ist ein echtes Risiko. TLT hat eine Duration von über 15 Jahren. 2022 verlor der ETF über 30 % — in einem Jahr, in dem auch Aktien fielen. Die Annahme „Bonds federn Aktienverluste ab" gilt nicht immer. In Inflationsphasen fallen beide zusammen.
Der Rückblick enthält einen Jahrzehnte-Rückenwind. Ein großer Teil der TLT-Historie fällt in eine Phase strukturell fallender Zinsen. Fallende Zinsen bedeuten steigende Anleihekurse. Ob Langläufer im aktuellen Zinsumfeld dieselben Renditen liefern, ist offen.
Kosten und Steuern fehlen. Zwei Umschichtungen pro Jahr lösen in Deutschland Abgeltungsteuer auf realisierte Gewinne aus. Über 20 Jahre frisst das einen spürbaren Teil des Vorsprungs — Buy-and-Hold hat hier einen strukturellen Vorteil.
Die Sharpe-Werte sind ohne risikofreien Zins gerechnet (reines Rendite-zu-Volatilität-Verhältnis) und daher nur untereinander vergleichbar, nicht mit externen Quellen.
Umsetzung: Wie man das prüft
Wer die Idee weiterverfolgen will, kann sie in SeasonAlpha selbst nachrechnen — mit den eigenen Wunsch-Tickern:
- Monatszyklus mit Ticker
TLT: Zeigt die durchschnittliche Rendite je Kalendermonat inklusive Win-Rate und Signifikanz-Tacho. VergleicheTLT,IEFundSHYnebeneinander — der Duration-Unterschied wird sofort sichtbar. - Jahreszyklus mit
SPYoderQQQ: Der normalisierte Jahresverlauf macht das Nov–Apr-Fenster direkt sichtbar. - Backtest-Engine: Hier lassen sich Ein- und Ausstiegsregeln mit Indikator-Filtern kombinieren und auf Signifikanz prüfen.
Wichtig zur Methodik: Alle SeasonAlpha-Saisonalitäten arbeiten mit normalisierten Renditen — jedes Jahr startet bei 100, die täglichen Renditen kumulieren darauf. Absolute Kursdifferenzen werden nie über Jahre hinweg addiert, sonst dominieren spätere Jahre mit höherem Kursniveau das Bild.
Fazit
Die Kernaussage der Studie hält unserem Gegencheck stand: Anleihen haben keine Sommer-Schwäche, und wer das Sell-in-May-Kapital in Langläufer statt in Cash parkt, verbessert das Ergebnis über 20 Jahre um rund 1,9 Prozentpunkte pro Jahr. TLT liefert im Sommerfenster mehr als doppelt so viel wie der Kurzläufer SHY.
Die zweite, unbequemere Erkenntnis: Gegen US-Large-Caps im Bullenmarkt verliert selbst die verbesserte Variante. Der Vorteil der Rotation zeigt sich dort, wo Aktien schwächer und volatiler laufen — in unserem Test bei Schwellenländern mit +2,3 Prozentpunkten CAGR und einem fast halbierten Drawdown.
Das ist keine Anlageempfehlung, sondern eine historische Auswertung. Prüfe den TLT-Monatszyklus selbst auf seasonalpha.ai/monatszyklus.
Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zwischen Sell in May und dem Halloween-Effekt?
Beides beschreibt dasselbe Muster: Aktien liefern von November bis April historisch höhere Renditen als von Mai bis Oktober. „Sell in May and go away" ist die umgangssprachliche Merkregel, „Halloween-Effekt" der Begriff aus der Finanzliteratur — benannt nach dem Einstiegszeitpunkt Ende Oktober.
Warum sind Langläufer wie TLT im Sommer besser als Kurzläufer?
Zwei Gründe. Erstens haben Langläufer eine höhere Duration und profitieren stärker von fallenden Renditen — Kapitalflüsse in sichere Häfen wirken bei ihnen deutlich hebelnder. Zweitens ist ihre laufende Verzinsung meist höher. In unseren Daten liefert TLT von Mai bis Oktober +2,38 % gegenüber +1,00 % bei SHY.
Haben Anleihen wirklich gar keine Saisonalität?
Nicht ganz — auf Monatsebene gibt es Unterschiede, etwa einen schwachen Oktober bei TLT (–1,58 % im Schnitt, Win-Rate 30 %). Aber auf Halbjahresebene gleicht sich das aus: Nov–Apr und Mai–Okt liegen bei TLT, IEF und SHY jeweils weniger als 0,3 Prozentpunkte auseinander. Ein systematisches „schlechtes Halbjahr" gibt es bei Staatsanleihen nicht.
Funktioniert die Strategie auch mit einem breiten Anleihen-ETF statt TLT?
Ein breiter Aggregate-Bond-ETF mischt Kurz-, Mittel- und Langläufer sowie Unternehmensanleihen. Dadurch sinkt die Duration und damit sowohl das Renditepotenzial als auch das Zinsrisiko — das Ergebnis läge zwischen unseren SHY- und TLT-Zahlen. Wer den Studienbefund exakt abbilden will, braucht das lange Laufzeitende.