Boxplots vom Fonds

De Block visualisiert d Position vo eme Fonds im Vergliich zur Verteilige vo vergleichbare Portfolios vo de Performance Watcher Community, zum nöd nume sis Niveau z beurteile, sondern au sis relativs Positioniere, sini Kohärenz und s mögliche Vorhandesi vo atypische Verhalte, nach drüü Dimensione:

• Performance

• Volatilität

• Wetter (Perfometer-Score)

D graue Boxplots stelle d Verteilige vo de Portfolios vo de Performance Watcher Community für di gliichi Währig und s gliiche Risiko-Niveau dar.

De analysiert Fonds wird dur en separate Punkt dargestellt, positioniert uf jedem vo de Boxplots.

Das ermöglicht en unmittelbare visuelle Vergliich zwüsche em Fonds und sine Peers.

Wie liest man einen Boxplot

Jede Boxplot fasst d Verteilige vo de vergleichbare Portfolios uf die folgend Art zäme:

• Box (grau)
  D Box erstreckt sich vom erschte Quartil (Q1) bis zum dritte Quartil (Q3) und enthält die zentrale 50 % vo de Portfolios.

• Median (horizontale Linie in der Box)
  De Median entspricht em zentrale Portfolio vo de Verteilige.

• Whisker (Linien ober- und unterhalb der Box)
  D Whiskers begrenze s Intervall vo de nöd aberrante Portfolios, wie es dur d Methode vom Interquartilsabstand definiert isch (siehe Methodologie unte).

• Punkte
  Jede Punkte stellt en einzelne Fonds dar.
  De Punkte, wo de analysiert Fonds darstellt, ermöglicht es, sini exakti Position i de Verteilige z identifiziere. Wenn er sich über d Whiskers use befindet, zeigt das es atypisches Verhalte im Vergliich zu de vergleichbare Portfolios.

De Vergliich zwüsche em analysierte Fonds und em Boxplot vo de Community ermöglicht es, visuell z beurteile:

• d Position vom Fonds im Vergliich zum Marktmedian.

• d relativi Dispersion vom Fonds,

• s Vorhandesi vo extremem Verhalte.

Zur Wetter-Dimension

Im Wetter-Panel stellt de Boxplot d Verteilige vo de Perfometer-Scores vo de vergleichbare Portfolios vo de Performance Watcher Community dar.

Im Gegesatz zu Rendite oder Volatilität isch s Wätter en abgleitete und begrenzte Indikator, wo Performance und Risiko i einere synthetische Qualitätsmessig kombiniert.

D Positionierig vom analysierte Fonds i dem Boxplot ermöglicht es drum, d relativi Qualität vo sinere Verwaltig im Vergliich zu vergleichbare Portfolios z beurteile, statt en isolierti Rohvariable.

Vertiefung: Definition von Grenzen und Ausreißern

Warum keine Normalverteilung angenommen wird

Rendite- und Risikoverteilungen von Portfolios sind in der Praxis selten normalverteilt.
Typische Merkmale sind:

• Asymmetrien,

• fette Verteilungsschwänze,

• starke Zentralisierung.

Daher verwendet Performance Watcher keine festen Perzentilgrenzen (z. B. 1 %–99 %).

Die IQR-basierte Methode

Die Whisker basieren auf dem Interquartilsabstand (IQR):

[{IQR} = Q3 - Q1]

Die Grenzen werden definiert als:

• Untere Grenze:
  [Q1 - 1.5 x IQR]

• Obere Grenze:
  [Q3 + 1.5 x IQR]

Portfolios außerhalb dieses Bereichs gelten als Ausreißer.

Vorteile dieser Methode:

• sie stützt sich auf den zentralen Kern der Verteilung,

• sie ist robust gegenüber Extremwerten,

• sie erfordert keine Verteilungsannahmen.

Bezug zu einer Normalverteilung (nur zur Einordnung)

Bei normalverteilten Daten gilt näherungsweise:

• (Q1 ~ -0.6745𝝈)

• (Q3 ~ +0.6745𝝈)

• (IQR ~ 1.349𝝈)

Die Whisker lägen damit etwa bei:

• Untere Grenze:
  [-2.70𝝈]

• Obere Grenze:
  [+2.70𝝈]

Weniger als 1 % der Beobachtungen würden diese Grenzen überschreiten.
Diese Beziehung dient nur als Hinweis. Normalverteilung wird nicht vorausgesetzt.

Warum kein fixes 99 %-Intervall?

Feste Perzentilgrenzen setzen stabile, symmetrische Verteilungen voraus.
Die IQR-Methode passt sich dagegen flexibel an:

• schiefe Verteilungen,

• unterschiedliche Stichprobengrößen,

• heterogene Portfolio-Universen an.

Gedeckelte Whisker

Performance Watcher verwendet gedeckelte Whisker:

• existieren keine Ausreißer gemäß IQR-Kriterium,

• endet der Whisker beim besten bzw. schlechtesten beobachteten Portfolio.

So bleibt die Darstellung eine getreue visuelle Zusammenfassung der tatsächlichen Daten.

Warum das relevant ist

Diese Methodik stellt sicher, dass der Boxplot:

• robust über sehr unterschiedliche Portfolio-Sets hinweg bleibt,

• echte Streuung und Ausreißer sichtbar macht,

• faire Vergleiche zwischen Compositen und Community ermöglicht.

Sie verbindet die intuitive Lesbarkeit eines Boxplots mit der statistischen Realität von Vermögensverwaltungsdaten.