Gleichgewicht 1/N

Equal Weight 1/N across asset classes

Faustregel, so alt wie die Diversifikation selbst; die formale Begründung stammt von Victor DeMiguel, Lorenzo Garlappi und Raman Uppal (2009) · 2009 (Aufsatz; die Regel selbst ist viel älter)

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Aktueller Stand

Daten bis 2026-09. Monatlich aktualisiert.

Seit Januar+9,9 %

Letzte 12 Monate+13,2 %

Letzte 5 Jahre, pro Jahr+7,6 %

Aktuell unter dem Höchststand−2,4 %

Platz nach 12 Monaten15 / 60

Unsere Berechnung, 1984-02 – 2026-09

Pro Jahr8,7 %

Real (nach Inflation)5,7 %

Volatilität9,1 %

Größter Verlust−34,1 %

Schlechtestes Jahr−23,3 % (2008)

Bestes Jahr29,2 %

Schlechteste 12 Monate−31,4 %

Positive Jahre85 %

7 % dieser Historie wurden mit Ersatzreihen für Anlageklassen berechnet, die es noch nicht gab (siehe „Wie wir es modellieren“ und die Seite über die Daten). Ohne Ersatzreihen beginnt die Historie im Jahr 2000.

Wachstum von 10.000 $

Gleichgewicht 1/N: 356.024 $S&P 500: 1.163.109 $

Herkunft

Die 1/N-Regel besagt: Bei N Anlagen steckt man 1/N des Geldes in jede und ignoriert Schätzungen von Rendite und Risiko. Es ist die einfachste denkbare Aufteilung und wird von gewöhnlichen Sparern seit sehr langer Zeit verwendet. Unsere Enzyklopädie enthält bereits ältere Ideen der Gleichverteilung (die Talmud-Regel der Drittel und das Ivy Portfolio mit fünf gleichen Bausteinen); dieses Modell ist die akademische Version.

Der Referenzaufsatz ist „Optimal Versus Naive Diversification: How Inefficient is the 1/N Portfolio Strategy?“ von DeMiguel, Garlappi und Uppal, Review of Financial Studies 22(5), S. 1915-1953, Mai 2009 (ein früheres Diskussionspapier zirkulierte seit 2005). Die Autoren vergleichen 14 Optimierungsmodelle (das Mean-Variance-Portfolio auf Stichprobenbasis und Erweiterungen zur Verringerung des Schätzfehlers) mit 1/N auf mehreren Datensätzen.

Ihr Befund: Außerhalb der Stichprobe schlug keines der 14 Modelle 1/N durchgängig bei Sharpe Ratio, Sicherheitsäquivalent-Rendite oder Umschlag. Der Grund ist der Schätzfehler: Erwartete Renditen und Kovarianzen müssen aus begrenzter Historie geschätzt werden, und der Fehler hebt den Gewinn aus der Optimierung auf. In Simulationen, die auf US-Aktien kalibriert sind, braucht die Mean-Variance-Strategie auf Stichprobenbasis etwa 3.000 Monate an Daten, um 1/N bei 25 Anlagen zu schlagen, und etwa 6.000 Monate bei 50 Anlagen.

Das Ergebnis sagt nicht, dass 1/N optimal ist. Es sagt, dass die naive Regel für die Vermögensaufteilung auf Basis historischer Schätzungen schwer zu schlagen ist; die Autoren weisen zudem darauf hin, dass noch viel Arbeit nötig ist, um die versprochenen Gewinne der Optimierung zu realisieren. Eine spätere Kritik (R-bloggers, 2013) argumentiert, die Datensätze und die kurze Monatshistorie im Aufsatz entschieden die Frage nicht, und merkt an, dass die Unterschiede bei der Sharpe Ratio nicht auf Signifikanz getestet wurden (ein Blog, nicht begutachtet).

Die Wahl von N und der Frage, welche Anlagen zählen, ist selbst eine Ansicht. Im Aufsatz sind die Anlagen meist Aktienportfolios oder Indizes einer einzigen Anlageklasse; hier wenden wir die Regel über Anlageklassen hinweg an, was eine andere Verwendung ist (meine Lesart; die Datensätze des Aufsatzes sind in dieser Recherche nicht bestätigt).

Was enthalten ist

Jede von N Anlagen

10%

Regel: 1/N. Unsere Definition verwendet N = 10 (der Aufsatz selbst legt keine Liste von Anlageklassen fest)

Quelle der Anteile: DeMiguel, Garlappi, Uppal (2009), Review of Financial Studies 22(5):1915-1953 — ideas.repec.org. Bibliografische Seite mit Befunden auf Abstract-Ebene (14 Modelle, sieben Datensätze, 3.000 und 6.000 Monate). Der Aufsatz definiert 1/N als gleiches Gewicht in jeder riskanten Anlage; die hier verwendete konkrete Liste von zehn Anlageklassen ist unsere eigene Wahl, nicht die des Aufsatzes.

Wie wir es modellieren

Große US-Unternehmen (S&P 500)	10%
Kleine US-Unternehmen	10%
Entwickelte Märkte außerhalb der USA	10%
Schwellenländer	10%
Immobilien (REITs)	10%
US-Anleihemarkt (gesamt)	10%
Inflationsgeschützte Anleihen (TIPS)	10%
Bargeld (US-Schatzwechsel)	10%
Gold	10%
Rohstoffe	10%

Der Aufsatz nennt keine Liste von Anlageklassen, daher sind N und die Liste unsere. Wir verwenden N = 10, eine Klasse je eigenständiger Renditequelle und keine zwei Klassen, die überwiegend dasselbe sind: US-Large-Caps, US-Small-Caps, Aktien entwickelter Märkte ohne USA, Schwellenländer-Aktien, REITs, US-Gesamtmarkt-Anleihen, TIPS, Cash, Gold, Rohstoffe. Bewusst weggelassen, um Doppelzählungen zu vermeiden: Value-/Growth-Unterstile (Überschneidung mit us_large und us_small), bond_short, bond_mid, bond_long und bond_corp (Überschneidung mit bond_agg und cash). Das Ergebnis sind 50 % Aktien, 20 % Anleihen (agg und TIPS), 10 % Cash, 30 % Sachwerte (REIT, Gold, Rohstoffe). Alle 17 Klassen zu je 5,88 % würden US-Aktienstile (fünf Aktienstil-Klassen) und Laufzeiten von Staatsanleihen übergewichten und ist nicht das, was 1/N über Anlageklassen hinweg bedeutet. Die Startdaten beschränken das vollständige Portfolio auf die Zeit ab 2000-07 (tips); eine alternative, historienfreundliche Liste würde tips durch bond_mid ersetzen.

Für Anleger in Euro

Dasselbe Portfolio, mit Euro gekauft, ohne Währungsabsicherung: Monatsrenditen zum Monatsendkurs umgerechnet (vor 1999 D-Mark), Inflation des Euroraums. Euro-Historie von 1984-02 bis 2026-09.

Pro Jahr in Euro7,5 %

Nach Euro-Inflation5,2 %

Größter Verlust in Euro−35,0 %

Schlechtestes Jahr in Euro−18,9 % (2008)

Sichere Entnahme, 30 Jahre, Dollar6,19 % (1987-09)

Sichere Entnahme, 30 Jahre, Euro4,60 % (1985-03)

Die größte Entnahme im ersten Jahr, danach mit der Inflation steigend, die bei jedem Monatsstart 30 Jahre reichte. Entnahmen für dieses Portfolio testen →

So bauen Sie es mit europäischen Fonds nach

Beispiele für in der EU vertriebene UCITS-Fonds für jeden Teil des Portfolios. Sie bilden ähnliche Märkte ab, nicht genau die Indizes unserer Rechnung.

Teil	Anteil	Beispielfonds (ISIN)
Große US-Unternehmen (S&P 500)	10%	iShares Core S&P 500 UCITS ETF USD (Acc) `IE00B5BMR087` Vanguard S&P 500 UCITS ETF (USD) Distributing `IE00B3XXRP09`
Kleine US-Unternehmen	10%	SPDR Russell 2000 U.S. Small Cap UCITS ETF `IE00BJ38QD84` iShares MSCI USA Small Cap ESG Enhanced CTB UCITS ETF USD (Acc) `IE00B3VWM098`
Entwickelte Märkte außerhalb der USA (am nächsten)	10%	iShares Core MSCI Europe UCITS ETF EUR (Acc) `IE00B4K48X80` iShares Core MSCI Japan IMI UCITS ETF `IE00B4L5YX21`
Schwellenländer	10%	iShares Core MSCI Emerging Markets IMI UCITS ETF (Acc) `IE00BKM4GZ66`
Immobilien (REITs)	10%	iShares US Property Yield UCITS ETF `IE00B1FZSF77` iShares Developed Markets Property Yield UCITS ETF `IE00B1FZS350`
US-Anleihemarkt (gesamt) (am nächsten)	10%	iShares Core Global Aggregate Bond UCITS ETF EUR Hedged (Acc) `IE00BDBRDM35` iShares Core Global Aggregate Bond UCITS ETF USD (Dist) `IE00B3F81409`
Inflationsgeschützte Anleihen (TIPS)	10%	iShares USD TIPS UCITS ETF USD (Acc) `IE00B1FZSC47`
Bargeld (US-Schatzwechsel)	10%	Xtrackers II EUR Overnight Rate Swap UCITS ETF 1C `LU0290358497` iShares USD Treasury Bond 0-1yr UCITS ETF (Acc) `IE00BGSF1X88`
Gold	10%	Invesco Physical Gold ETC `IE00B579F325` Xetra-Gold `DE000A0S9GB0`
Rohstoffe	10%	iShares Diversified Commodity Swap UCITS ETF `IE00BDFL4P12`

Das sind Beispiele, keine Empfehlungen. Prüfen Sie vor dem Kauf das Basisinformationsblatt, die Kosten und Steuern bei Ihrem Broker. Namen und ISIN am 4. November 2026 auf justETF geprüft; Udak erhält nichts von diesen Fonds.

Die Idee

Wenn Prognosen für Rendite und Risiko verrauscht sind, vermeiden gleiche Gewichte den Schätzfehler und brauchen keine Eingaben. Auf Anlageklassen angewandt, verteilt die Regel das Geld auf Aktien, Anleihen, Cash und Sachwerte, ohne Meinungen darüber, was am besten abschneiden wird.

Wie man es kauft

Ein breiter, kostengünstiger Indexfonds je Klasse, gleiche Beträge, Rebalancing auf je 10 %. Beispiele: Fonds auf den gesamten bzw. großen US-Aktienmarkt, Small-Cap-Fonds, entwickelte Märkte ohne USA, Schwellenländer, REIT-Fonds, Gesamtmarkt-Anleihenfonds, TIPS-Fonds, T-Bill- oder Geldmarktfonds, Gold-ETF, Rohstoff-ETF (die Beispiele sind von mir, nicht von den Autoren).

Rebalancing laut Veröffentlichung

Die 1/N-Strategie des Aufsatzes ist eine Regel mit konstanten Gewichten, was in jeder Periode des Tests ein Rebalancing auf 1/N bedeutet (die Rebalancing-Häufigkeit des Aufsatzes ist in meinen Quellen nicht bestätigt). In der Enzyklopädie nehmen wir jährliches Rebalancing an, sofern die Engine nichts anderes sagt.

Varianten

1/N über alle 17 Klassen (je 5,88 %).
1/N über eine kürzere Liste (zum Beispiel 5 Klassen wie im Ivy Portfolio: je 20 %).
1/N mit bond_mid anstelle von tips, um eine längere Historie zu erhalten.

Kritik

Was als Anlageklasse zählt (und N), bestimmt die tatsächlichen Gewichte; 1/N ist nicht neutral. Bei den zehn Klassen oben liegen 30 % in Sachwerten und nur 20 % in Anleihen.
Gleiche Gewichte ignorieren das Risiko: Rohstoffe und Schwellenländer-Aktien bringen weit mehr Volatilität als Cash und TIPS, erhalten aber denselben Anteil in Geld.
Die Belege des Aufsatzes betreffen überwiegend Aktienportfolios und eine begrenzte Historie; Kritiker sagen, die Unterschiede bei der Sharpe Ratio seien nicht auf Signifikanz getestet worden (R-bloggers, 2013).

Durch die Epochen

Epoche	Zeitraum	Gesamt	Pro Jahr	Größter Verlust	S&P 500
Black Monday	1987-08 – 1987-12	−10,6 %	—	−14,8 %	−21,8 %
Sparkassenkrise und Rezession von 1990	1990-07 – 1991-03	+5,5 %	—	−5,5 %	+7,4 %
Anleihenmassaker von 1994	1994-02 – 1994-12	−2,3 %	—	−4,1 %	−3,2 %
Asien- und Russlandkrise	1997-07 – 1998-10	−1,8 %	−1,4 %	−12,6 %	+22,4 %
Dotcom-Blase und Crash	2000-03 – 2002-10	−3,4 %	−1,3 %	−9,7 %	−37,2 %
Erholung und Immobilienboom	2002-11 – 2007-09	+126,7 %	+18,1 %	−4,5 %	+97,0 %
Globale Finanzkrise	2007-10 – 2009-03	−26,4 %	−18,5 %	−34,1 %	−44,7 %
Das Jahrzehnt nach der Krise	2009-04 – 2019-12	+153,7 %	+9,0 %	−12,0 %	+411,2 %
Ausverkauf im vierten Quartal 2018	2018-09 – 2018-12	−8,3 %	—	−8,3 %	−14,4 %
Corona-Crash und Stimulus-Boom	2020-02 – 2021-12	+27,8 %	+13,7 %	−14,7 %	+53,6 %
Inflationsschock und Zinserhöhungen	2022-01 – 2022-12	−10,9 %	−10,9 %	−15,5 %	−19,9 %

Kalenderjahre

Beliebiger N-Jahres-Zeitraum

Beliebiger N-Jahres-Zeitraum	Schlechteste	10 % schlechter als	Median	10 % besser als	Beste
1 J. (501)	−31,4 %	−2,8 %	+9,6 %	+20,8 %	+43,8 %
3 J. (477)	−4,4 %	+2,8 %	+8,1 %	+15,0 %	+22,2 %
5 J. (453)	+1,7 %	+4,4 %	+8,3 %	+12,3 %	+18,8 %
10 J. (393)	+4,2 %	+5,2 %	+8,6 %	+10,6 %	+11,9 %
15 J. (333)	+4,6 %	+6,5 %	+8,5 %	+10,1 %	+11,0 %
20 J. (273)	+6,4 %	+7,1 %	+8,5 %	+9,9 %	+10,7 %
30 J. (153)	+7,2 %	+7,6 %	+8,1 %	+9,1 %	+9,8 %

Wie es sich historisch verhielt

1929-2015 (warum man über Klassen streut). Aktien erzielten 1927-2015 9,9 % pro Jahr gegenüber 5,3 % für Anleihen, verloren in der Weltwirtschaftskrise jedoch über 80 % und blieben 20 Jahre lang (1929-1949) und 40 Jahre lang (1969-2009) hinter Anleihen zurück. Diese Art von Historie soll die Gleichverteilung über Klassen überstehen (Faber, zitiert bei AAII). www.aaii.com
1966-1982, 1973-1974, 2000-2002, 2008, 2022. Für genau diese gleich gewichtete Mischung aus zehn Klassen gibt es keine veröffentlichten Ergebnisse. Unsere Engine berechnet sie. Die Zusammensetzung (30 % Sachwerte, 10 % Cash) ist das Merkmal, das das Verhalten in Inflationsphasen bestimmt. ideas.repec.org

Veröffentlichte Ergebnisse (von Dritten)

Über 14 Optimierungsmodelle und sieben Datensätze hinweg schlägt keines 1/N durchgängig bei Sharpe Ratio, Sicherheitsäquivalent-Rendite oder Umschlag (Datensätze des Aufsatzes (Stichprobe in meinen Quellen nicht angegeben)): qualitativ ideas.repec.org
Schätzfenster, das nötig ist, damit Mean-Variance auf Stichprobenbasis 1/N schlägt (Simulation, kalibriert auf US-Aktien) (Simulation): etwa 3.000 Monate bei 25 Anlagen, etwa 6.000 Monate bei 50 Anlagen ideas.repec.org
1/N hatte typischerweise eine höhere Sharpe Ratio außerhalb der Stichprobe, ein höheres Sicherheitsäquivalent und einen geringeren Umschlag als optimale Strategien (frühere Fassung, Seminar-Abstract von 2005, zehn Datensätze) (Entwurf von 2005): qualitativ or.stanford.edu

Was wir nicht prüfen konnten

Die sieben Datensätze des veröffentlichten Aufsatzes und die Rebalancing-Häufigkeit des Aufsatzes wurden nicht gelesen (der Volltext liegt hinter einer Bezahlschranke; der Link zum NBER-Entwurf lieferte 404). Ein Entwurf von 2006 nennt als einen Datensatz zehn S&P-500-Sektorportfolios (Suchzusammenfassung).
Die Behauptung, Harry Markowitz habe 1/N für seine eigene Altersvorsorge verwendet, wird häufig mit diesem Aufsatz verknüpft; ich habe sie nicht überprüft und verwende sie nicht.
Die Liste der zehn Anlageklassen ist unser eigener Entwurf, nicht von den Autoren.
Die Datensätze können sich zwischen dem Entwurf von 2005 (zehn) und der Fassung von 2009 (sieben) unterscheiden: nicht überprüft.

Quellen

ideas.repec.org https://ideas.repec.org/a/oup/rfinst/v22y2009i5p1915-1953.html
lbsresearch.london.edu https://lbsresearch.london.edu/id/eprint/407
or.stanford.edu https://or.stanford.edu/seminars/demiguel_111105.html
academicnewsletter.sufe.edu.cn https://academicnewsletter.sufe.edu.cn/info/355050
www.r-bloggers.com https://www.r-bloggers.com/2013/06/the-fallacy-of-1n-and-static-weight-allocation/
www.aaii.com https://www.aaii.com/journal/article/the-trinity-portfolio-combining-diversification-tilts-and-trend-following?printerfriendly=true

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Berechnet auf Basis historischer Daten. Vergangene Ergebnisse sagen die Zukunft nicht voraus. Modelle vor den 1990er Jahren nutzen Ersatzreihen für Klassen, für die es noch keinen Index gab; Gebühren, Steuern und Fondskosten sind nicht enthalten. Das ist Mathematik, keine Anlageempfehlung.