Wollen Sie finanziell unabhängig sein und erfolgreich am Markt agieren, benötigen Sie in Ihrem Gehirn Reiz-Reaktions-Verschaltungen, die richtig auf externe Informationen, also Marktsignale, reagieren. Auf der Suche nach persönlicher Exzellenz gibt es viele Wege, die zum Ziel führen. Dieses Buch beschreibt einen davon.

Schaut man sich die Trading-Foren, -Blog-Beiträge und -Websites an und spricht mit den Tradern, hat man hier ein Thema vor der Brust, das gerne unter den Tisch gekehrt wird. Börsenpsychologie: »Ja, das ist schon wichtig, aber zeigen Sie mir lieber ein paar Ein- oder Ausstiegssignale.« Dabei beeinflusst Psychologie nicht nur die Kursbewegungen im Allgemeinen, also den Markt, sondern auch die persönlichen Handelsentscheidungen jedes einzelnen Händlers beziehungsweise im weiteren Sinne auch die Entwicklung eines automatisierten Handelssystems! Sind Sie im Inneren auf Misserfolg programmiert, wird Ihr Unterbewusstsein Sie mit allen Mitteln, die ihm zur Verfügung stehen, und das sind weit mehr als Sie es sich bewusst vorstellen können, dabei unterstützen, dieses Ziels zu erreichen. Viele Händler meinen hingegen, ihr Handelserfolg sei von externen Faktoren bestimmt, und wenn die Marktumstände nicht danach sind, dann können sie auch nicht erfolgreich sein. Nun kann man natürlich dieser Überzeugung sein. Die Frage, die ich dann meinen Klienten stelle ist: »Führt Sie das zum Erfolg?«

2.1 Schenken Sie Ihren Gedanken mehr Aufmerksamkeit

Sie sind frei, zu denken, was Sie wollen, jedoch machen einige Gedanken erfolgreicher und bringen Sie Ihrem Ziel näher als andere. In der kognitiven Verhaltenstherapie beschäftigt man sich mit negativen und positiven Kognitionen (das, was man denkt und fühlt) und wie sinnvoll es ist, die Kog­nitionen zu untersuchen beziehungsweise zu verändern, wenn diese nicht zielführend sind. Wer als Händler denkt, er hätte keinen Einfluss auf seinen Erfolg und sein Glück beim Handel, dem wird es anders gehen als dem Händler, der überzeugt ist, dass er es ist, der für seinen Erfolg verantwortlich ist. Erfolg und Glück sind eine direkte Folge unserer Erfolgs- beziehungsweise Glücksfähigkeit. Jedem von uns steht diese Erfolgs- und Glücksfähigkeit zur Verfügung und wir können sie nutzen. Wir können beschließen, uns darauf zu konzentrieren, statt passiv darauf zu warten, dass das Schicksal uns äußere Umstände beschert, damit wir Erfolg haben. Diesen Entschluss können Sie jetzt sofort oder später für sich alleine treffen. Stellen Sie sich die Frage: »Worauf warte ich noch?«

Im Folgenden werde ich darauf eingehen, wie die allgemeinen Charakteristika komplexer Entscheidungssituationen aussehen, in denen Menschen planen und handeln. Ich skizziere, welche typischen Verhaltensweisen und welche systematischen Fehler bei der Lösung einer Aufgabe auftreten. Zunächst einmal ganz allgemein.

2.1.1 Erkenne die Realität: Theorie versus Praxis

Quizfrage: Kennen Sie Tanaland? Sagen Sie jetzt nicht zu schnell: »Ja, da wollte ich schon immer einmal hin. Da gibt es so viele Sonnentage.« Tanaland ist mit seiner Population aus Menschen und Tieren sowie zahlreichen Landschaftsparametern Teil einer Computersimulation, um menschliche Planungs- und Entscheidungsprozesse genauer zu untersuchen. Exemplarisch sollen anhand Dörners Experiment (Dörner 2006) menschliche Unzulänglichkeiten beim Denken und Handeln behandelt werden. Die Probanden dieses Planspiels sollen eine Verbesserung der gegenwärtig schlechten Situation der Tupis, eines Stamms, der von Ackerbau und Viehzucht lebt, und der Hirtennomaden, der Moros, schaffen. Dazu wurden ihnen diktatorische Rechte verliehen, mit denen alle Maßnahmen umgehend und widerspruchslos umgesetzt werden konnten. Ein typisches weitreichendes Muster ist, dass anstehende dringende Probleme gelöst wurden, ohne die durch die neue Problemlösung entstandenen Fernwirkungen zu beachten. Und damit wurden sehr häufig neue, zum Teil katastrophale Probleme erschaffen und das Gegenteil von dem erreicht, was eigentlich beabsichtigt wurde. Als Gründe für den häufigen Misserfolg erwiesen sich bestimmte »Denkfiguren«, die häufig auf linearem Denken der Probanden beruhten. Beeinflusst man eine Variable, hat das einen Effekt auf andere Parameter, die das Gesamtsystem bedingen. Wenn Sie beispielsweise die Ernteerträge verbessern wollen, indem Sie direkte Ernteschädlinge (wie Mäuse, Ratten und Affen) bekämpfen, wirkt sich das im ersten Schritt positiv auf die Acker- und Obstbauernte aus. Da sich aber Insekten, die ja die Beute der Kleinsäuger sind, nun ungehemmter vermehren können und gleichzeitig den Raubkatzen die Nahrung entzogen wird, müssen sich Letztere Alternativen, wie dem Viehbestand der Nomaden, zuwenden. Zusammenfassend kann man sagen, dass das Nichteinbeziehen von Nebenwirkungen eine grundsätzliche Ursache für Misserfolge menschlicher Entscheidungen ist.

Die Tätigkeiten der Probanden wurden klassifiziert in die Kategorien »Entscheidung treffen«, »Nachdenken« und »Fragen stellen«. Es wurde untersucht, ob sich im Zeitablauf des Versuchs ein Muster bildet. Die Häufigkeit von »Fragen« und »Nachdenken« wird mit dem Zeitablauf reduziert und die Häufigkeit des »Entscheidens« wächst. (Beobachten Sie sich selbst einmal beim Handeln und fragen Sie sich, ob dieses Verhalten auch auf Sie zutreffen könnte!) Dem anfänglich vorsichtigen Zögerer weicht ein entscheidungsfreudiger Macher. Es zeigt sich, dass Menschen ab einem gewissen Stadium meinen, dass sie ein genügend genaues Bild der Zusammenhänge haben und diese Erfahrungen keinesfalls durch zusätzliches Analysieren infragegestellt werden soll. Einher geht diese Beobachtung mit dem Phänomen der Selbstüberschätzung in der Praxis. Ein zusätzliches Problem im Rahmen der menschlichen Entscheidungsfindung ist das Umdefinieren beziehungsweise Umgewichten von Teilzielen. Dies führte im Endeffekt dazu, dass die Erfüllung des Gesamtziels unmöglich gemacht wurde. Eklatante Folgen waren unnötiges Leiden und zahlreiche Tote. Alles nur Folgen der Unfähigkeit, seine einmal gefasste Meinung noch einmal zu revidieren. Ein Mehr an Nachdenken und Weniger an Machen erschien dagegen durchaus sinnvoll.

Die Unfähigkeit, ein komplexes Problem zu lösen, war oft ein Auslöser für Zynismus und ging einher mit Fluchttendenzen. Generelle Erkenntnis und Fazit: Denken, Werte, Stimmungen und Emotionen haben einen signifikanten Einfluss beim Lösen von komplexen Aufgaben. Typische Phänomene waren:

Warum sind diese allgemeingültigen Erkenntnisse für den Trader relevant? Die Fehler, die Menschen beim Denken und Planen machen, müssen bei der Entwicklung einer erfolgreichen Trader-Karriere berücksichtigt werden. In diesem Simulationsexperiment wurde unter Optimalbedingungen gearbeitet. In der Praxis werden diese Effekte noch deutlicher zum Tragen kommen. Kein Trader hat diktatorische Rechte und derart direkte Eingriffs- und Kontrollmöglichkeiten – weder auf das Gesamtsystem »Markt« noch auf das Subsystem Broker und damit auf die Qualität der Order Execution. Im Gegenteil, er kann sein Handelssystem nur den externen Veränderungen des Marktes beziehungsweise dem Datenfeed anpassen. Im Folgenden beleuchte ich die von außen beobachtbaren Phänomene näher, warum Menschen in komplexen Entscheidungs- und Planungssituationen häufig schlechte Ergebnisse liefern.

Ein häufiger Fehler liegt darin, dass sich Menschen zu wenig die »Warum«-Frage stellen. »Ich habe x, y und z gemacht, dabei ist nicht das gewünschte Ergebnis herausgekommen. Warum?« Ein weiterer typischer Fehler liegt darin, dass zu wenige Entscheidungen pro Absicht getroffen werden, also zu wenig »komplex« gehandelt wird. Menschen tendieren dazu, Entscheidungen zur Realisierung von einem Ziel zu treffen. In komplexeren Systemen ist es jedoch sinnvoll, mehr Entscheidungen pro Absicht zu realisieren. Beispielsweise kann man das Ziel »Einnahmeerhöhung« durch die Maßnahme »Vermehrung von Arbeitsplätzen« »alleine oder in der Kombination »Schaffung von Arbeitsplätzen«, Investition in Produktentwicklung« und »Werbung« erfüllen. Das grundlegende Ziel des Traders »Kapitalerhalt« kann durch die Maßnahme »Setzen eines engen Stops (im Verhältnis zur Depotgröße)« alleine oder durch die Kombination »Stop Loss Order«, »übergeordneter Zusammenhang im 60-Minuten-/Tages-Chart« und »Momentum der großen Marktteilnehmer« erfüllt werden.

Zurück zum Experiment von Dörner. Vielen Entscheidern mangelte es im Versuch an der Priorisierung des tatsächlichen Problems. Andere arbeiteten im falschen Bereich an der Problemlösung und verrannten sich in Spezialfragen.

Ideal: Analyse der Zusammenhänge, Vorstrukturierung; Selbstreflexion, Verhaltensstabilität

Nicht relevant: Intelligenz

Ziel: Fähigkeit Unsicherheit zu ertragen + zur Selbstmodifikation

Die Mehrzahl der schlechten Planer und Entscheider haben ursprünglich angenommene Zusammenhänge nicht weiter geprüft, sondern sie – auch nachdem widersprüchliche Ergebnisse auftauchten – weiterhin als gegeben angesehen. Zu diesen Herausforderungen addierte sich ein zu häufiger Themenwechsel, letztendlich eine geringe Verhaltensstabilität. Dazu kam ein geringer Grad an Selbstreflexion und kritischer Stellungnahme sowie eine häufig auftretende geringe Bereitschaft zur Selbstmodifikation – es kam lediglich zu Rekapitulationen der »schlechten« Verhältnisse: »Das funktioniert alles nicht!« Nur wenige Probanden schaffen eine geeignete Vorstrukturierung des eigenen Verhaltens. Schließlich kam auch noch ungeeignete Delegation von Verantwortung hinzu, die gerade dann häufig anzutreffen war, wenn der Proband mit den anstehenden Problemen nicht fertig wurde. Folge dieser Maßnahme war, dass Nebeneffekte nicht sichtbar wurden, d.h. die Gründe für das Scheitern nicht aufgefunden wurden. Die Intelligenz eines Probanden hatte keinen Einfluss auf das Ergebnis. Wichtiger war die Fähigkeit, Unbestimmtheit/Unsicherheit »zu ertragen«.

2.1.2. Kennzeichen der Simulation

Nachdem oben die zu beobachtenden einschränkenden Muster menschlichen Planens und Entscheidens in der Simulation beschrieben wurden, sollen im Folgenden die Charakteristika bei der Lösung von Problemen genauer betrachtet werden. Welches sind nun die Kennzeichen?

Die Komplexität eines Modells ist bedingt durch die Anzahl der Merkmale, die gleichzeitig zu behandeln sind. Das Modell der Realität ist umso komplexer, je mehr Variablen es gibt und je mehr diese voneinander abhängig sind. Mathematisch könnte man die Komplexität in einer Gleichung abbilden. Sie ist ein Produkt aus Merkmals- und Verknüpfungszahl.

Der Grad der Vernetztheit ist bedingt durch die verschiedenen Variablen und auf welche Weise sie sich gegenseitig beeinflussen.

Intransparent ist das Abbild der Realität, weil unklar ist, welche Variablen es gibt und in welchem Zusammenhang beziehungsweise in welcher Stärke sie zueinander stehen. Das ist eine Quelle der Unbestimmtheit des Systems.

Die Verkettung der einzelnen Merkmale miteinander erzeugt einen gewissen Zeitdruck aufgrund der gleichzeitigen Änderung. Damit unterliegt die Situation einer Dynamik. Schließlich ist es auch für den Entscheider unmöglich, alle Informationen simultan zu sammeln, zu verarbeiten und auszuwerten. Es gilt daher, Tendenzen abzuschätzen. Stellen Sie sich einen römischen Feldherrn vor, der seine Legionen gegen seine Gegner aufstellt, bei der alle Figuren mit einem Gummiband aneinanderhängen, so dass er die Reiter oder die Wurfgeschosse nicht einzeln bewegen kann. Dazu kommt, dass sich die Kohorten des Gegners von alleine bewegen – nach Regeln, die er nicht genau kennt oder über die er falsche Annahmen hat. Schließlich befindet sich ein Teil der eigenen und der fremden Kohorten im Nebel des Morgens, sie sind nur sehr ungenau zu erkennen. Kommt Ihnen diese Situation als Trader im Ansatz bekannt vor?

In der neuesten Operations-Research-Methoden, egal ob beim Militär oder in der Industrie, werden Faktoren wie Stimmung (am Markt) und Kampfbereitschaft in die mathematische Modellierung einbezogen. Es gilt dabei, auf der Suche nach dem Druckpunkt, dem Gegner stets voraus zu sein

Idealtypische Handlungsablauforganisation

Während oben die Merkmale eines Entscheidungsproblems beschrieben worden sind, soll an dieser Stelle der idealtypische Ablauf vorgestellt werden. Es soll der Frage nachgegangen werden, wie der Planer und Entscheider unter den Bedingungen einer komplexen, dynamischen, teilweise intransparenten und stark vernetzten Umwelt handeln soll, um sein Ziel zu erreichen. Danach wird gezeigt, wie der Planer und Entscheider sich tatsächlich verhält. Hier erfolgt die Betrachtung aus der Außenansicht. An dieser Stelle soll nur skizzenhaft auf den Vorgang eingegangen werden.

Der erste Schritt bei der Problemlösung liegt in der Erarbeitung der genauen Zielvorstellung. Hier treten bereits die ersten Probleme auf. In der Regel handelt es sich um Komplexziele, die eine Menge von verschiedenen Teilzielen und Vorgängen beinhalten. Eine Zieldefinition eines Händlers, der schreibt »Mein P/L (Profit-Loss-Verhältnis) soll besser werden«, deutet auf mehrere Themen hin. Es zeigt, dass dieser Händler nicht weiß, wie das Ziel genau aussieht. Das schafft Unklarheit. Das Dekomponieren eines großen Ziels in viele konkrete Teilziele hat den Vorteil, dass man Maßnahmen daraufhin prüfen kann, ob sie geeignet oder ungeeignet sind, das Ziel zu erreichen!

Den idealen Bedingungen stehen menschliche Probleme bei der Lösung entgegen: Im Versuch konnte man bei der Analyse des Problemlösungsverhaltens beobachten, dass Menschen eine Tendenz haben, auffällige, aber nicht die wichtigen und dringlichen Probleme zu lösen. Oft werden die Teilziele nachverfolgt, bei denen der Lösungsweg bekannt ist. Oft konnte man feststellen, dass das Lösen einer Aufgabe zum Selbstzweck wird, um Erfolg zu bekommen. Eine weitere Folge mangelnder Dekomposition eines Komplexziels war, dass bei der Lösung eines Problems nicht die Entwicklung in der Zukunft einbezogen wurde. Letztendlich kam noch hinzu, dass implizierte Wirkungen ebenfalls nicht berücksichtigt wurden.

Der nächste Schritt beim Lösen einer Herausforderung ist die Bildung eines Modells der Realität. Dazu müssen zunächst Informationen gesammelt werden. Der vollständigen Sammlung von Informationen steht der Zeitdruck entgegen. Um vollständige Information zu erhalten, müsste man ununterbrochen lesen, vergleichen und analysieren, was der begrenzten Ressource Zeit entgegensteht. Bei der Informationssuche geht es um dieselbe Herausforderung, die auch der Händler hat – die Wahl der richtigen Stopregeln: Gibt es Regeln für die Wahl des richtigen Auflösungsgrads von Information? Habe ich jetzt erst einmal genug Wissen? Wie fein granuliert brauche ich meine Informationen? Soll man zum Beispiel einen Gartenteich betrachten, bestehend aus einzelnen Tieren, einzelnen Goldfischen, einzelnen Gelbrandkäfern, einzelnen Seerosen …? Oder betrachtet man ihn als Tier- und Pflanzenpopulation, Wasser und Bodengrund? Die Frage nach dem richtigen Auflösungsgrad kann man nicht a priori beantworten. Es ist gut möglich, dass man während des Umgangs mit dem System den Auflösungsgrad wechseln muss.

Idealtypisch sind die gesammelten Informationen so aufzustellen, dass sich ein Gesamtbild ergibt, das die Realität abbildet. Dabei muss Wichtiges von Unwichtigem getrennt werden. Und man muss wissen, was zusammengehört und was unabhängig voneinander ist. Es braucht dabei die Kenntnis des Systems als Wirkungsgefüge, also die Kenntnis der kausalen Zusammenhänge des Systems. Weiterhin muss die Kenntnis da sein, wie die einzelnen Bestandteile eines Systems in Oberbegriffs- und Unterbegriffs-Hierarchien eingebettet sind, um das System eventuell mit Analogieschlüssen zu ergänzen. Schließlich muss man wissen, in welche Bestandteile die Elemente eines System zerlegbar sind, beziehungsweise wie diese Elemente in den größeren Rahmen eingebettet sind damit die Hypothese über die Zusammenhänge zwischen den Variablen getestet werden kann. Um an das Wissen über die Strukturzusammenhänge zu kommen, gibt es zwei Möglichkeiten, nämlich den Analogieschluss und die Beobachtung der Variablenwerte im Zeitverlauf. Wenn man beobachtet, dass die Variable A steigt, gefolgt vom Anstieg der Variablen B, und wenn man beobachten kann, dass die Variable A abnimmt und in Folge auch die Variable B, kann man von einer Kovariation ausgehen.

Betrachten wir nun die Fehlerquellen, die dazu führen, dass sich die Situation des Simulationssystems beim Gros der Probanden verschlechtert. Unabhängig von der Art der Katastrophe, also Rinderkatastrophe, Grundwasserkatastrophe und Bevölkerungskatastrophe, die alle aufgrund gut gemeinter Maßnahmen verursacht worden sind, ist die Hauptursache darin zu sehen, dass die meisten Probanden nicht wussten, wie sie mit einem System umgehen sollen. Ein System, bei dem zwar nicht alles mit allem, aber vieles mit vielem zusammenhängt. Es lag die Tendenz vor, »eins nach dem anderen« zu lösen. Das impliziert die (oft nicht bewusste) Annahme, dass sich das System aus vielen voneinander unabhängigen Teilsystemen zusammensetzt. Doch die Schwierigkeit im Umgang mit Systemen liegt darin, dass das Problem sehr groß wird, wenn man sich nicht darum kümmert. Dass den Probanden ein umfassendes Bild des Systems als Ganzes mit allen Wechselwirkungen fehlt, kann neben den oben besprochenen Themen auch der Informationsüberlastung zugeschrieben werden. Ein weiterer Grund dafür, ein System als zusammenhanglose Anhäufung von Teilsystemen anzusehen, liegt darin, dass dies kognitive Energie spart. Der menschliche Organismus ist stets bemüht, Energie zu sparen. Schließlich hat über Millionen von Jahren Energiemangel vorgeherrscht. Und denken kostet sehr viel Energie! Außerdem vermeidet man die Angst, Fehler zu machen: Man kann nicht falschliegen, wenn keine Hypothese über einen Wirkungszusammenhang definiert wurde. Ein weiterer Fehler liegt darin, das Gesamtgeflecht der Beeinflussung auf einen einzelnen Punkt zu reduzieren, der scheinbar alles beeinflusst. Die zentralistische Organisation einer Hypothese hat für den Entscheider den Vorteil, dass er sich nur um eine Sache kümmern muss und dennoch alles ganzheitlich berücksichtigt. Das heißt, auch wenn die Hypothesen im Einzelnen nicht falsch sind, so können sie aufgrund der Anordnung im System doch falsch sein, weil sie Rückkopplungen untereinander nicht berücksichtigen. Diese sogenannte reduktive Hypothesenbildung lässt die Tatsache außer Acht, dass, wenn man an einem Teil des Netzes zieht, sich mehr oder minder alles verändert. Damit wird dem System von positiven und negativen Rückkopplungen nicht Rechnung getragen.

Der Vorteil der Reduzierung hat noch weitere bequeme Nebeneffekte für den Entscheider: Hat man eine reduzierte Hypothese formuliert, schafft man Übersichtlichkeit. Im Gegensatz dazu schafft die Auflösung eines Systems in unübersichtliche, interdependente Teilsysteme Unbestimmtheit. Und diese wiederum verursacht, dass ein Kontrollverlust und damit Unsicherheit wahrgenommen wird. Und dies ist wahrscheinlich der Grund dafür, dass reduktive Hypothesen (»Welterklärung aus einem Guss«) in der Realität so wenig hinterfragt und falsifiziert werden. (Ist die Strategie der massiven Ausweitung der Geldmenge der Fed durch den Kauf von US-Staatsanleihen und hypothekengesicherten Wertpapieren wirklich der Weg aus der Krise? Oder wird dadurch später nicht eine noch größere Blase, die irgendwann platzen muss, erschaffen?) Gleichzeitig vermeidet man komplizierte Betrachtungen, die einen hohen kognitiven Aufwand und damit einen erhöhten Energieverbrauch nach sich ziehen könnten. Menschen verwenden Mittel, um ihre Hypothesen aufrechtzuerhalten – auch gegen widersprüchliche Erfahrungen. Ein Mittel dazu ist die hypothesengerechte Informationsauswahl, auf die im Kapitel Behavioral Finance (3.2) noch detaillierter eingegangen wird.

Menschen lieben und verteidigen ihre einmal aufgestellten Hypothesen, da sie ihnen scheinbar Gewalt über Dinge geben. Während abstrakte Konzepte und Generalisierungen eine lebensnotwendige Geistestätigkeit darstellen, führen übergeneralisierte Vorgänge häufig dazu, dass man von der Situation abstrahiert und Bedingungen dekonditionalisiert. Wenn eine Versuchsperson die Hypothese aufstellt, »Fremdenverkehr bringt was«, führt das ins Verderben, wenn nicht klar ist, dass eine Maßnahme zur Förderung des Fremdenverkehrs nur dann positive Ergebnisse bringt, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Der englische Philosoph James T. Reason führt diese Tendenz auf »similarity matching« zurück, also auf die Tendenz des Menschen, eher auf Ähnlichkeiten denn auf Unterschiede zu reagieren.

Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass Schematisierungen und Reglementierungen in einem hochgradig interdependenten System gefährlich sind. Vielmehr ist es ratsam, sich bei seinen Handlungen auf den jeweiligen Kontext einzustellen und sich immer wieder anzupassen. Das hat zur Folge, dass man sein Bild von der Situation stets aufs Neue anpassen muss. Sie merken die Fähigkeit stets offen zu sein und Unsicherheit ertragen zu können ist eine Konstante bei der Suche nach der besten Performance! So muss sich der Akteur auf fließende Bedingungen einstellen, was der menschlichen Tendenz der Generalisierung und zur Bildung abstrakter Handlungsschemata im höchsten Maß entgegensteht. Die Vorteile des Ansatzes, abstrakte Konzepte zu bilden, muss man strategisch abwägen: Wann sind sie angebracht sind und wann nicht?

Hat man keine oder wenige Informationen über die Realität, lässt sich leicht entscheiden. Sobald man ein wenig mehr Informationen gesammelt hat, wird es gefährlich. Der Planer und Entscheider merkt, dass er nicht alle Informationen kennt, und versucht, mehr Wissen zu bekommen. Er beginnt zu erkennen, dass er fast überhaupt nichts weiß. Dadurch verstärkt sich das Gefühl der Unsicherheit. So wurde (scheinbar) klares Wissens über die Lage durch eine Ansammlung von Zweifeln und Wissen über sein eigenes Halbwissen ersetzt. Hängt a wirklich von b ab? Und wovon hängt b ab? Nur von c oder auch von d? Oder ist es die gleichzeitige Kombination von e, f und g? Es scheint frustrierend zu sein: Je mehr man weiß, desto mehr weiß man auch, dass man nicht weiß. Der Zustand der vollkommenen Information dürfte gerade auf Kapitalmärkten nie erreicht sein. Schließlich wissen die am Währungsmarkt agierenden Spieler nicht, welche Absichten und Erwartungen ihre »Gegner« im Interbankenmarkt haben. Diese positive Rückkopplung aus Informationssammlung und Unbestimmtheit mag ein weiterer Grund sein, keine zusätzlichen Informationen über die Realität einzuholen. Sie würden das einmal gefasste Bild und die getroffene Entscheidung ins Wanken bringen. Dabei hat man doch gerade durch eine Entscheidung das unangenehme Gefühl der Unsicherheit und Unbestimmtheit bewältigt.

Bei Systemen mit sich widersprechenden Zielen, zum Beispiel bei der Entwicklung eines Handelssystemes mit maximaler Rendite bei minimalem theoretischem Draw-down, ist es notwendig, eine große Zahl von Informationen einzuholen und zu integrieren. Unter Zeitdruck haben Versuchspersonen die Tendenz, viele Entscheidungen zu treffen. Man könnte das als Kombination von Informationsverweigerung und Aktionismus betiteln. Die Folge ist ein Sinken der Handlungsgüte. Daraus ließe sich die Hypothese ableiten, dass ängstliche Personen tendenziell mehr Informationen verweigern und zum Aktionismus neigen. Irgendwann wird der Akteur aufhören, das Spiel weiter zu spielen, weil immer mehr Unsicherheit und Angst seine Entscheidungsfreiheit reduzieren und er in seinem Verhalten letztendlich erstarrt. Oder er gleitet in eine »Irrationaldrift« mit Aktionismus nach dem Motto: »Was soll das ganze Abwägen von Informationen und Nachdenken. Beim Handeln soll man sich ganz auf sein Gefühl verlassen.« Er wird dann vollkommen von seinen unbewussten Gefühlen geleitet. Er kann sich dann entweder in die Horizontalflucht zurückziehen, also die Probleme lösen, die er lösen kann, oder er geht in die Vertikalflucht und sieht die Realität mit seinen Augen, statt sich mit ihr zu konfrontieren.

Ist Ihnen aufgefallen, dass wir beim Thema Informationssammlung und Modellbildung sind? Schon an dieser Stelle zeigen sich die weitreichenden Effekte psychologischer Wirkmechanismen! Was wir hier gerade betrachten, ist nur der sichtbare Teil des Eisberges, die anderen 90 Prozent des Eisberges werden Ihnen bei der Durchsicht des 10-Schritte-Programms deutlich werden.

Auf der nächsten Stufe des idealtypischen Ablaufs bei der Lösung eines komplexen Systems steht die Stufe der Prognose und Extrapolation. Es geht darum, aus den gesammelten Informationen Entwicklungen abzuschätzen, die über die jetzige Situation hinausgehen. Welche Maßnahme sich wie auswirkt, ist für die Planung und Entscheidung oft wichtiger als die gegenwärtige Situation. Die reine Information: »Meine Handelskontogröße ist 100 000 Euro« hat eine andere Bedeutung, wenn sie letzte Woche 200 000 und vorletzte Woche noch 300 000 Euro hatten, als wenn es letzte Woche 50 000 und vorletzte Woche 25 000 war. Wir haben eben schon angedeutet, dass Menschen Probleme haben, sich ein geeignetes Bild von Entwicklungstendenzen zu machen. Planer und Entscheider leben in einem vierdimensionalen System. Der dreidimensionalen Raum (Horizontale/Vertikale/Tiefe) bewegt sich auf der Zeitachse in Richtung Zukunft. Um unsere Umwelt zu verstehen, bauen wir Menschen uns Raum- und Zeitgestalten. Raumgestalten bleiben über die Zeit unverändert. Inhaltlich fallen darunter Objekte wie Stühle, Häuser, Straßen, Bäume et cetera. Zeitgestalten verändern sich über die Zeitachse. Eine Melodie beispielsweise spezifiziert sich über die Relation der Töne, die aufeinander folgen. Eine Debatte definiert sich aus der Reihe der vorgetragenen Argumente und der Reaktion der Opposition auf die Argumente des Vorredners. Menschen können mit Raumgestalten besser umgehen. Hat man etwas nicht verstanden, schaut man noch einmal hin. Zeitgestalten ändern sich mit der Zeit. Sind sie einmal halb abgelaufen, kann man nicht sicher sein, welche Gestalt sie letztendlich annehmen. In der Zeitgestalt ist es nicht möglich, beliebig vor- und zurückzuspringen. Der Mensch kann bestenfalls mutmaßen, was sich in der Zukunft wohl ereignen wird. Er kann den tatsächlichen Verlauf der Zukunft nicht einsehen. Menschen wandeln Zeitgestalten in Raumgestalten um, um mit dem Faktor Zeit umgehen zu können. Ein Candlestick-Chart ist am Ende des Tages auch nur eine zweidimensionale Darstellung der Kursentwicklung im Zeitverlauf. Um die Zeitgestalt zu spezifizieren und möglichst gute Prognosen zu erarbeiten, zeichnen wir Diagramme mit zeitlichem Ablauf. Spannend wird es, wenn wir fragen: Welche psychologischen Mechanismen verwenden Menschen, um die Zukunft vorherzusehen?

Bei der Momentextrapolation beginnt man damit, möglichst auffällige Variablen anzuschauen, die dringlich erscheinen, ärgern, erfreuen oder erschüttern. Charakteristisch ist die lineare und »monotone« (also ohne Richtungswechsel) Fortschreibung eines gegenwärtigen Trends. Damit wird zum einen die Anzahl der betrachteten Variablen reduziert, zum anderen wird die Art des Zusammenhangs festgelegt. Letzteres bedeutet, dass den Richtungs- und Geschwindigkeitsänderungen eines Trends nicht oder nicht genügend Rechnung getragen wird.

Im Gegensatz dazu beruht die Zentralidee-Tendenz auf der reduktiven Hypothesenbildung. Ein Faktor (wie im Praxisfall der Fed »Liquidität«) wird zum Dreh- und Angelpunkt aller weiteren Variablen. Diese »Zentralvariable« bestimmt das ganze Geschehen und es wird alles auf sie bezogen.

Festzustellen ist, dass Zentralidee-Tendenz und Momentanextrapolation kombiniert auftreten können oder sich auseinander ergeben.

Eine Vielzahl von Menschen würde bei zahlreichen Abschätzungen komplett falschliegen. Falls Sie weder die Seerosen- noch die Reiskorn-Verdoppelungje-Schachbrettfeld-Aufgabe präsent haben, gehe ich kurz auf die letztere Aufgabe ein: Der König, der den Erfinder des Schachspiels belohnen wollte, ging auf die Forderungen des Erfinders ein, die Anzahl der Reiskörner des vorherigen Feldes auf dem darauf folgendem Feld zu verdoppeln. Und da ein Schachbrett 64 Felder hat, kam es zu 63 Verdoppelungen der jeweiligen Reismenge. Nimmt man ein paar Annahmen vorweg, also beispielsweise wie viel Gramm ein Reiskorn hat, ergeben sich Größen von ungeahnter Dimension. So wären allein für das letzte Feld zirka 3,1 Millionen Schiffsladungen zu je 50 000 Tonnen Reis fällig. Bedenkt man, dass dazu noch die Hälfte des Volumens vom letzten Feld und dessen Hälfte vom vorletzten Feld