Faber Ivy (statisch)
Fabers Ivy Portfolio (statische Version mit gleichen Gewichten, ohne Trendregel)
Aktueller Stand
Unsere Berechnung, 1984-02 – 2026-09
Wachstum von 10.000 $
Herkunft
Mebane Faber, Fondsmanager bei Cambria Investment Management, veröffentlichte 2006 auf SSRN (Fabers eigene Website nennt 2006) und 2007 im Journal of Wealth Management „A Quantitative Approach to Tactical Asset Allocation“. Das Papier testete eine einfache Regel an fünf Anlageklassen: US-Aktien (S&P 500), ausländische Aktien (MSCI EAFE), Anleihen (10-jährige US-Treasuries), Immobilien (NAREIT) und Rohstoffe (GSCI). Eine Klasse wird gehalten, wenn ihr Monatsschlusskurs über ihrem einfachen gleitenden 10-Monats-Durchschnitt liegt, andernfalls wird sie durch Bargeld ersetzt. Die Regel entspricht grob dem gleitenden 200-Tage-Durchschnitt und wird einmal im Monat geprüft.
Das Portfolio aus fünf Klassen mit gleichen Gewichten (je 20 %) war in diesem Papier die Ausgangsbasis. Faber berichtete, dass die Buy-and-hold-Version über 1973-2008 etwa 9,77 % pro Jahr erzielte, die Timing-Version etwa 11,27 % bei deutlich geringeren Drawdowns (Zahlen wiedergegeben von MoneySense und Canadian Couch Potato). Faber fasste den Nutzen so zusammen, dass der Drawdown von etwa 46 % auf unter 10 % sank, und seine spätere Fortsetzung von 2018 mit Out-of-Sample-Daten zeigte, dass die Regel in sechs der acht Jahre nach 2009 hinter Aktien zurückblieb (Swedroe). Das Papier war immer als einfaches Beispiel gedacht, nicht als das Modell, das er für Kunden betreibt.
„The Ivy Portfolio: How to Invest Like the Top Endowments and Avoid Bear Markets“ (Wiley, 2009; Faber und Richardson) baute auf dem Papier auf. Die Autoren untersuchten, wie große Stiftungen wie Harvard und Yale ihr Vermögen aufteilen, und schlugen vor, dass Privatanleger die grobe Aufteilung mit ETFs nachbilden könnten. Das Buch stellt zwei Hauptversionen vor: den „Ivy 5“ (fünf Anlageklassen, je 20 %) und den „Ivy 10“ (zehn Positionen zu je 10 %, mit zusätzlichen TIPS, ausländischen Anleihen und einer Aufteilung der Aktien in mehr Teile). Kiplinger beschrieb die Version mit zehn Positionen als kostengünstige Zusammenstellung aus ETFs und ETNs zu je 10 %. Die Idee des Buches war, das Portfolio mit einer Timing-Regel auf Basis des gleitenden 10-Monats-Durchschnitts zu halten, um Bärenmärkte zu vermeiden.
Beispiele für den Ivy 5 mit ETFs in späteren Monatsupdates (Advisor Perspectives, Ivy Portfolio) sind VTI (US-Aktien), VEU (ausländische Aktien), IEF (Treasuries mit 7-10 Jahren), VNQ (REITs) und DBC (Rohstoffe); das monatliche Signal vergleicht den Schlusskurs jedes Fonds mit seinem einfachen 10-Monats-Durchschnitt.
WICHTIG für unsere Seite: Unser Modell ist die statische Version mit gleichen Gewichten ohne Trendregel. Fabers veröffentlichter Vorsprung entstand durch das Timing-Overlay; die statische Version ist nur der Vergleichsmaßstab, mit dem Faber vergleicht. Sie „Ivy Portfolio“ zu nennen ist daher eine Vereinfachung, die die Seite ausweisen muss.
Was enthalten ist
| US-Aktien | 20% | S&P 500 im Papier; VTI in der ETF-Version des Ivy 5 |
| Ausländische Aktien (entwickelte Märkte) | 20% | MSCI EAFE im Papier; VEU in der ETF-Version |
| Anleihen (10-jährige US-Treasuries) | 20% | IEF in der ETF-Version |
| Immobilien (REITs) | 20% | NAREIT-Index; VNQ |
| Rohstoffe | 20% | GSCI im Papier; DBC in der ETF-Version |
Wie wir es modellieren
| Große US-Unternehmen (S&P 500) | 20% |
| Entwickelte Märkte außerhalb der USA | 20% |
| Staatsanleihen mittlerer Laufzeit (10 J.) | 20% |
| Immobilien (REITs) | 20% |
| Rohstoffe | 20% |
Für Anleger in Euro
So bauen Sie es mit europäischen Fonds nach
| Teil | Anteil | Beispielfonds (ISIN) |
|---|---|---|
| Große US-Unternehmen (S&P 500) | 20% | iShares Core S&P 500 UCITS ETF USD (Acc) IE00B5BMR087Vanguard S&P 500 UCITS ETF (USD) Distributing IE00B3XXRP09 |
| Entwickelte Märkte außerhalb der USA (am nächsten) | 20% | iShares Core MSCI Europe UCITS ETF EUR (Acc) IE00B4K48X80iShares Core MSCI Japan IMI UCITS ETF IE00B4L5YX21 |
| Staatsanleihen mittlerer Laufzeit (10 J.) | 20% | iShares USD Treasury Bond 7-10yr UCITS ETF (Dist) IE00B1FZS798 |
| Immobilien (REITs) | 20% | iShares US Property Yield UCITS ETF IE00B1FZSF77iShares Developed Markets Property Yield UCITS ETF IE00B1FZS350 |
| Rohstoffe | 20% | iShares Diversified Commodity Swap UCITS ETF IE00BDFL4P12 |
Die Idee
Faber argumentiert, dass Stiftungsvermögen ihre Ergebnisse vor allem durch breite Diversifikation über Aktien, Anleihen, Immobilien und Sachwerte erzielen und dass ein einfacher Trendfilter es Privatanlegern erlaubt, tiefe Bärenmärkte wie 1973-74, 2000-03 und 2008-09 zu vermeiden. Das statische Portfolio liefert den Diversifikationsteil, die Timing-Regel den defensiven Teil.
Wie man es kauft
Ivy 5 mit ETFs (wie in den Updates von Advisor Perspectives verwendet): VTI, VEU, IEF, VNQ, DBC. Fabers Buch beschreibt auch den Ivy 10 mit TIPS und internationalen Anleihen. Die Timing-Regel erfordert, die Kurse monatlich zu prüfen und jede Klasse unterhalb ihres 10-Monats-Durchschnitts in Bargeld (oder kurze Treasuries) umzuschichten; die statische Version braucht nur periodisches Rebalancing.
Rebalancing laut Veröffentlichung
Faber empfiehlt periodisches Rebalancing; bei der Timing-Version wird das veröffentlichte Modell einmal im Monat am letzten Tag des Monats aktualisiert und ignoriert Marktbewegungen dazwischen. Fabers FAQ sagt, das Rebalancing selbst sei wichtiger als seine genaue Häufigkeit, und schlägt ein jährliches Rebalancing in steuerfreien Konten vor.
Varianten
- Ivy 5 mit Timing über den einfachen 10-Monats-Durchschnitt (die Hauptversion des Buches; hier nicht modelliert).
- Ivy 10: zehn Positionen zu je 10 % (mit zusätzlichen TIPS und ausländischen Anleihen und einer Aufteilung der Aktien), mit oder ohne Timing.
- Momentum-Rotationsvarianten im Buch (die besten 1-3 Anlageklassen nach der durchschnittlichen Rendite der letzten 3/6/12 Monate auswählen), von CXO Advisory gegen die Renditen von Harvard und Yale getestet.
- Fabers Trendfolge-Fonds Global Tactical Asset Allocation (GTAA) bei Cambria, die über 50 Anlageklassen nutzen.
Kritik
- CXO Advisory (Besprechung des Buches): Die Kosten waren höher, und für große Teile des getesteten Zeitraums gab es viele ETF-Näherungen noch nicht; die Ergebnisse verstehen sich vor Gebühren und Steuern; kleine Konten können Schwierigkeiten haben, zu diversifizieren; Überfüllung könnte Timing-Prämien schwächen; die Stresstests des Buches waren womöglich nicht streng genug.
- Die Timing-Version blieb in sechs der acht Jahre nach dem Bärenmarkt 2008-09 hinter Aktien zurück (Fabers Fortsetzung von 2018, wie von Swedroe berichtet).
- Eine einfache Nachbildung mit SPY/IEF ergab, dass die Regel bis 2007 Buy-and-hold nicht schlug und erst 2008 glänzte (Nachbildung bei r-bloggers).
- Das statische Portfolio aus fünf Klassen hatte über 1973-2012 einen maximalen Drawdown von etwa 46 %, Diversifikation allein verhindert also keine tiefen Verluste; die Korrelationen stiegen 2008 (Investing Daily).
Durch die Epochen
| Epoche | Zeitraum | Gesamt | Pro Jahr | Größter Verlust | S&P 500 |
|---|---|---|---|---|---|
| Black Monday | 1987-08 – 1987-12 | −12,8 % | — | −16,0 % | −21,8 % |
| Sparkassenkrise und Rezession von 1990 | 1990-07 – 1991-03 | +6,6 % | — | −3,2 % | +7,4 % |
| Anleihenmassaker von 1994 | 1994-02 – 1994-12 | −1,1 % | — | −3,9 % | −3,2 % |
| Asien- und Russlandkrise | 1997-07 – 1998-10 | +5,4 % | +4,1 % | −10,9 % | +22,4 % |
| Dotcom-Blase und Crash | 2000-03 – 2002-10 | +0,6 % | +0,2 % | −11,7 % | −37,2 % |
| Erholung und Immobilienboom | 2002-11 – 2007-09 | +131,4 % | +18,6 % | −4,4 % | +97,0 % |
| Globale Finanzkrise | 2007-10 – 2009-03 | −35,2 % | −25,1 % | −43,2 % | −44,7 % |
| Das Jahrzehnt nach der Krise | 2009-04 – 2019-12 | +193,6 % | +10,5 % | −13,6 % | +411,2 % |
| Ausverkauf im vierten Quartal 2018 | 2018-09 – 2018-12 | −10,7 % | — | −10,9 % | −14,4 % |
| Corona-Crash und Stimulus-Boom | 2020-02 – 2021-12 | +32,5 % | +15,8 % | −17,9 % | +53,6 % |
| Inflationsschock und Zinserhöhungen | 2022-01 – 2022-12 | −13,2 % | −13,2 % | −18,5 % | −19,9 % |
Kalenderjahre
Beliebiger N-Jahres-Zeitraum
| Beliebiger N-Jahres-Zeitraum | Schlechteste | 10 % schlechter als | Median | 10 % besser als | Beste |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 J. (501) | −38,8 % | −2,7 % | +10,5 % | +21,9 % | +49,1 % |
| 3 J. (477) | −8,3 % | +2,3 % | +9,4 % | +16,1 % | +24,6 % |
| 5 J. (453) | +0,8 % | +4,8 % | +9,0 % | +13,6 % | +19,2 % |
| 10 J. (393) | +4,6 % | +5,6 % | +9,2 % | +11,5 % | +12,2 % |
| 15 J. (333) | +4,8 % | +6,7 % | +9,0 % | +11,3 % | +12,3 % |
| 20 J. (273) | +6,5 % | +7,2 % | +9,0 % | +10,9 % | +11,7 % |
| 30 J. (153) | +7,9 % | +8,3 % | +8,8 % | +9,7 % | +10,5 % |
Wie es sich historisch verhielt
- Bärenmarkt und Stagflation 1973-74. Fabers Studie umfasst diesen Zeitraum; das statische Portfolio mit gleichen Gewichten profitierte von Sachwerten (REITs und Rohstoffe), während die Timing-Regel den Verlust angeblich weiter senkt. investingdaily.com
- Bärenmarkt der Dotcom-Blase 2000-2003. Einer der Bärenmärkte, die Fabers Regel vermeiden soll; die statische Gleichgewichtung hält sich dank Anleihen und Immobilien besser als Aktien allein. investingdaily.com
- Finanzkrise 2008-2009. Faber nutzt 2008 als Beispiel dafür, dass Diversifikation versagte, weil die Korrelationen stiegen und die Anlagen gemeinsam fielen; die Timing-Version erlitt in einer Nachbildung mit SPY und IEF nur einen Drawdown von etwa 5 %. www.r-bloggers.com
- 2010er Jahre. Das Timing-System blieb in sechs der acht Jahre nach 2009 hinter Aktien zurück (Fabers eigene Überprüfung von 2018). www.etf.com
Veröffentlichte Ergebnisse (von Dritten)
- Portfolio aus fünf Anlagen mit gleichen Gewichten 1973-2012: maximaler Drawdown von etwa 46 % gegenüber 51 % beim S&P 500 (1973-2012): maximaler Drawdown -46,0 % (Portfolio von Faber) gegenüber -51,0 % (S&P 500) investingdaily.com
- Buy-and-hold-Portfolio (statisch) aus fünf Anlagen gegenüber Timing mit dem einfachen 10-Monats-Durchschnitt: annualisierte Renditen (1973-2008): 9,77 % statisch gegenüber 11,27 % mit Timing canadiancouchpotato.com
- Zusammenfassung von Faber: Das Timing senkte den maximalen Drawdown von etwa 46 % auf unter 10 % und die Volatilität auf einstellige Werte (1973-2008): 46 % auf unter 10 % www.quantconnect.com
- Rendite des Stiftungsvermögens von Harvard, zum Vergleich (Juni 1985 - Juni 2008): 15,2 % annualisiert kiplinger.com
- Out-of-Sample-Fortsetzung von 2018: Die Sharpe Ratio der Timing-Regel verbesserte sich gegenüber Buy-and-hold von 0,45 auf 0,80 (Out-of-Sample (bis etwa 2017)): Sharpe 0,45 auf 0,80 www.etf.com
Was wir nicht prüfen konnten
- Auf das SSRN-Papier und das Buch wurde nicht zugegriffen; alle Zahlen stammen aus Sekundärquellen (Investing Daily, Canadian Couch Potato, QuantConnect mit Zitaten von Faber).
- Fabers eigene Website datiert das Papier auf 2006; die Fassung in der Zeitschrift stammt von 2007.
- Der genaue Drawdown des statischen Portfolios im Jahr 2008 wurde nicht gefunden.
- Das Bogleheads-Wiki lieferte 403; der Text des Kiplinger-Artikels ließ sich nicht abrufen, nur sein Titel und ein Ausschnitt.
Quellen
- investingdaily.com
https://investingdaily.com/articles/18093/avoid-market-crashes-using-the-ivy-portfolio-market-timing-system - canadiancouchpotato.com
https://canadiancouchpotato.com/2012/05/14/market-timing-goes-to-college/ - www.quantconnect.com
https://www.quantconnect.com/forum/discussion/8285/a-quantitative-approach-to-tactical-asset-allocation-gtaa-5-with-simplemovingaverage/ - www.etf.com
https://www.etf.com/sections/index-investor-corner/swedroe-why-financial-trends-persist - www.r-bloggers.com
https://www.r-bloggers.com/2009/11/tactical-asset-allocation-using-blotter/ - www.cxoadvisory.com
https://www.cxoadvisory.com/technical-trading/a-few-notes-on-the-ivy-portfolio-how-to-invest-like-the-top-endowments-and-avoid-bear-markets/ - kiplinger.com
https://kiplinger.com/article/investing/t041-c000-s001-the-ivy-endowment-fund-portfolio.html - mebfaber.com
https://mebfaber.com/timing-model/ - www.advisorperspectives.com
https://www.advisorperspectives.com/dshort/updates/2026/09/30/ivy-portfolio-sp500-moving-averages-september-2026
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.