Die komplette Börsenhistorie in Excel importieren und analysieren – Wir zeigen Ihnen, wie!

Die Börsenwelt ist ein komplexes Geflecht aus Zahlen, Trends und Emotionen. Um in diesem Umfeld fundierte Entscheidungen treffen zu können, ist ein tiefes Verständnis der historischen Preisbewegungen unerlässlich. Glücklicherweise müssen Sie kein professioneller Analyst sein, um diese Daten für sich nutzbar zu machen. Microsoft Excel, das vielseitige Tabellenkalkulationsprogramm, bietet Ihnen alle Werkzeuge, um historische Börsendaten zu importieren, zu organisieren und umfassend zu analysieren. In diesem Artikel führen wir Sie Schritt für Schritt durch den gesamten Prozess – von der Datenbeschaffung bis hin zu aussagekräftigen Analysen, die Ihnen helfen, bessere Investitionsentscheidungen zu treffen.

Warum ist die Analyse historischer Börsendaten so wichtig?

Die Vergangenheit ist selten ein perfekter Indikator für die Zukunft, aber sie bietet wertvolle Einblicke in das Verhalten von Märkten und einzelnen Wertpapieren. Durch die Analyse historischer Daten können Sie:

• Muster und Trends erkennen: Sehen Sie, wie sich ein Aktienkurs über Jahre hinweg entwickelt hat und identifizieren Sie langfristige Trends oder saisonale Muster.
• Volatilität und Risiko bewerten: Messen Sie, wie stark ein Wertpapier schwankt, um das potenzielle Risiko Ihrer Investition einzuschätzen.
• Anlagestrategien testen (Backtesting): Überprüfen Sie, wie gut eine bestimmte Anlagestrategie in der Vergangenheit performt hätte.
• Vergleiche anstellen: Setzen Sie die Performance eines Wertpapiers in Relation zu anderen oder zu einem Gesamtmarktindex.

Excel ist dabei das ideale Werkzeug für viele Privatanleger und auch professionelle Trader, da es weit verbreitet, flexibel und extrem leistungsstark ist, wenn es um die Manipulation und Visualisierung von Daten geht.

Woher kommen die Daten? – Die Quellen Ihrer Finanzinformationen

Bevor Sie mit der Analyse beginnen können, benötigen Sie Daten. Glücklicherweise gibt es eine Vielzahl von Quellen, die historische Kursdaten kostenlos oder gegen eine Gebühr zur Verfügung stellen. Einige der beliebtesten Optionen sind:

• Finanzportale (z.B. Yahoo Finance, Investing.com, finanzen.net): Diese Webseiten bieten oft die Möglichkeit, historische Kurse für Aktien, Indizes und andere Wertpapiere als CSV-Dateien (Comma Separated Values) herunterzuladen. Yahoo Finance ist hierbei oft eine erste Anlaufstelle für viele Nutzer, da es eine umfangreiche Historie bietet.
• Börsen- und Broker-Websites: Viele Börsen oder Broker stellen ebenfalls historische Daten zur Verfügung, manchmal auch in spezifischen Formaten oder über eigene APIs.
• Datenanbieter-APIs (z.B. Alpha Vantage, Quandl): Für fortgeschrittenere Nutzer, die eine automatisierte Datenbeschaffung wünschen, bieten Application Programming Interfaces (APIs) eine hervorragende Lösung. Diese erfordern jedoch in der Regel Programmierkenntnisse oder spezielle Add-Ins für Excel.
• Excel’s integrierte Datentypen (für moderne Excel-Versionen): Seit einigen Jahren bietet Excel (Microsoft 365) die Möglichkeit, Aktiendaten direkt als Datentypen zu integrieren. Sie geben einfach ein Tickersymbol ein, konvertieren es in den „Aktien”-Datentyp und können dann direkt verschiedene Attribute wie historische Kurse abrufen. Dies ist eine sehr elegante und einfache Methode für aktuelle Daten, aber für sehr lange Historien oder komplexe Abfragen sind die anderen Methoden oft flexibler.

Für die Zwecke dieses Artikels konzentrieren wir uns auf den Import über CSV-Dateien und die Nutzung von Power Query, da diese Methoden für die meisten Nutzer zugänglich und sehr mächtig sind.

Der erste Schritt: Daten in Excel bringen – Verschiedene Importmethoden

Sobald Sie eine Datenquelle gefunden haben, geht es darum, die Informationen in Ihr Excel-Arbeitsblatt zu bekommen. Hierfür gibt es mehrere Wege:

Methode 1: Der klassische CSV-Import

Der einfachste Weg ist oft der Download einer CSV-Datei von einem Finanzportal. Diese Dateien enthalten Rohdaten in Tabellenform, getrennt durch Kommas oder Semikolons.

1. CSV-Datei herunterladen: Navigieren Sie zu Ihrer bevorzugten Datenquelle (z.B. Yahoo Finance), suchen Sie das Wertpapier, wählen Sie den Zeitraum aus und klicken Sie auf „Historische Daten herunterladen”.
2. In Excel importieren: Öffnen Sie Excel. Gehen Sie zum Reiter „Daten”. In der Gruppe „Daten abrufen und transformieren” klicken Sie auf „Aus Text/CSV”.
3. Dateiauswahl und Vorschau: Wählen Sie Ihre heruntergeladene CSV-Datei aus. Excel zeigt Ihnen eine Vorschau der Daten. Stellen Sie sicher, dass der „Dateieursprung” (z.B. 65001: Unicode (UTF-8)) und der „Trennzeichen” (oft Komma oder Semikolon) korrekt erkannt werden, damit die Daten in Spalten aufgeteilt werden.
4. Laden: Klicken Sie auf „Laden”, um die Daten direkt in ein neues Arbeitsblatt zu importieren, oder auf „Transformieren”, um den Power Query Editor zu öffnen und weitere Anpassungen vorzunehmen (siehe Methode 3).

Vorteil: Schnell und unkompliziert. Nachteil: Manuell, nicht dynamisch – bei neuen Daten müssen Sie den Vorgang wiederholen.

Methode 2: Power Query – Der moderne Daten-Zauberer

Power Query, das in modernen Excel-Versionen unter „Daten abrufen und transformieren” zu finden ist, ist ein unglaublich mächtiges Werkzeug zum Importieren, Transformieren und Kombinieren von Daten aus verschiedenen Quellen. Der größte Vorteil: Einmal eingerichtet, können Sie Ihre Abfrage mit einem Klick aktualisieren.

1. Daten abrufen: Gehen Sie zum Reiter „Daten” und klicken Sie in der Gruppe „Daten abrufen und transformieren” auf „Daten abrufen” -> „Aus anderen Quellen” -> „Aus dem Web”.
2. URL eingeben: Ein Dialogfeld öffnet sich. Fügen Sie die URL der Webseite ein, die die historischen Daten enthält (z.B. eine Seite von Investing.com, die eine Tabelle mit Kursen anzeigt). Klicken Sie auf „OK”.
3. Navigator verwenden: Excel versucht, Tabellen auf der Webseite zu erkennen. Im „Navigator”-Fenster sehen Sie eine Liste der gefundenen Tabellen. Wählen Sie die Tabelle aus, die Ihre Kursdaten enthält. Eine Vorschau hilft Ihnen bei der Auswahl.
4. Daten transformieren (Power Query Editor): Klicken Sie auf „Transformieren”. Dies öffnet den Power Query Editor, wo Sie die Daten vor dem Import optimal aufbereiten können.
• Datentypen anpassen: Sehr wichtig! Stellen Sie sicher, dass Spalten wie „Datum” als Datum, „Schlusskurs”, „Eröffnungskurs”, „Volumen” als Dezimalzahl oder ganze Zahl formatiert sind. Klicken Sie dazu auf das Symbol neben dem Spaltennamen und wählen Sie den richtigen Datentyp.
• Spalten umbenennen/entfernen: Geben Sie den Spalten aussagekräftige Namen (z.B. „Datum”, „Schlusskurs Angepasst”). Entfernen Sie Spalten, die Sie nicht benötigen.
• Fehlende Werte behandeln: Entscheiden Sie, ob Sie Zeilen mit fehlenden Werten entfernen oder diese anderweitig behandeln möchten.
• Filter anwenden: Falls Sie nur Daten für einen bestimmten Zeitraum benötigen, können Sie hier einen Datumsfilter einrichten.
5. Laden der Daten: Nachdem Sie alle Transformationen vorgenommen haben, klicken Sie im Power Query Editor auf „Schließen & Laden” oder „Schließen & Laden in…”. Wählen Sie „Tabelle”, um die Daten in ein neues Arbeitsblatt zu laden.

Vorteil: Einmal eingerichtet, ist die Abfrage wiederverwendbar und mit einem Klick aktualisierbar. Ideal für dynamische Datenanalyse. Nachteil: Anfänglich etwas komplexer, erfordert Verständnis für den Power Query Editor.

Daten aufbereiten und bereinigen – Die Grundlage für präzise Analysen

Nachdem die Daten in Excel sind, ist die Bereinigung und Aufbereitung entscheidend für genaue Analysen. Auch wenn Power Query bereits viel Arbeit abnimmt, gibt es manchmal noch Nachholbedarf, besonders bei CSV-Imports.

• Datumformatierung: Stellen Sie sicher, dass alle Datumsangaben im korrekten Datumsformat vorliegen (z.B. TT.MM.JJJJ oder JJJJ-MM-TT). Excel muss Daten als Datum erkennen, um Zeitreihenanalysen durchführen zu können. Manchmal hilft hier die Funktion TEXTSPALTEN (unter „Daten” -> „Datentools”) oder eine Anpassung des Zellformats.
• Zahlenformate: Vergewissern Sie sich, dass alle Zahlen (Kurse, Volumen) als Zahlen formatiert sind. Entfernen Sie Tausendertrennzeichen (Punkte oder Kommas, je nach Ländereinstellung) und stellen Sie sicher, dass das Dezimaltrennzeichen korrekt ist (Komma oder Punkt). Oft kann hier die Funktion Suchen & Ersetzen oder wieder Power Query helfen.
• Angepasste Schlusskurse: Nutzen Sie für Analysen, die Dividenden und Aktiensplits berücksichtigen, immer den „Angepassten Schlusskurs” (Adjusted Close). Dieser Kurs berücksichtigt alle unternehmensbezogenen Maßnahmen und stellt die langfristige Kursentwicklung korrekt dar.
• Fehlende Werte (N/A, #DIV/0!): Identifizieren und behandeln Sie fehlende Werte. Je nach Kontext können Sie diese Zeilen entfernen, interpolieren oder als 0 behandeln.

Die Macht der Zahlen: Erste Analysen in Excel

Sobald Ihre Daten sauber und strukturiert sind, können Sie mit der eigentlichen Aktienanalyse beginnen. Hier sind einige grundlegende, aber aussagekräftige Analysen, die Sie in Excel durchführen können:

1. Renditeberechnung

Die Rendite ist die zentrale Kennzahl, um die Performance einer Investition zu bewerten.

• Tagesrendite: Erstellen Sie eine neue Spalte und berechnen Sie die tägliche prozentuale Veränderung.
  =(Schlusskurs_heute - Schlusskurs_gestern) / Schlusskurs_gestern
• Kumulierte Rendite: Zeigt die Gesamtperformance über einen Zeitraum. Dies kann entweder durch Multiplikation der täglichen Renditefaktoren (1 + Tagesrendite) oder einfacher durch die Formel =(Schlusskurs_Ende - Schlusskurs_Anfang) / Schlusskurs_Anfang berechnet werden.
• Annualisierte Rendite: Um Renditen über verschiedene Zeiträume vergleichbar zu machen. Eine einfache Annäherung für tägliche Daten ist =(1 + Durchschnittliche_Tagesrendite)^252 - 1 (bei ca. 252 Handelstagen pro Jahr).

2. Gleitende Durchschnitte (Moving Averages)

Gleitende Durchschnitte (GDs) glätten Kursdaten und helfen, Trends zu identifizieren. Ein häufig verwendeter GD ist der einfache gleitende Durchschnitt (SMA).

• Berechnung: Für einen 20-Tage-SMA berechnen Sie den Durchschnitt der letzten 20 Schlusskurse. Ziehen Sie diese Formel dann für alle Tage nach unten.
  =MITTELWERT(Schlusskurs_aktuell:Schlusskurs_vor_19_Tagen)
• Interpretation: Ein steigender GD deutet auf einen Aufwärtstrend hin, ein fallender auf einen Abwärtstrend. Kreuzungen verschiedener GDs (z.B. 50-Tage-GD und 200-Tage-GD) sind oft Handelssignale.

3. Volatilität

Die Volatilität misst die Stärke der Kursschwankungen und ist ein Indikator für das Risiko.

• Standardabweichung: Berechnen Sie die Standardabweichung der täglichen Renditen über einen bestimmten Zeitraum (z.B. 20 Tage).
  =STABW.S(Tagesrenditen_aktuell:Tagesrenditen_vor_19_Tagen)
• Interpretation: Eine höhere Standardabweichung bedeutet höhere Volatilität und damit ein höheres Risiko.

4. Maximal- und Minimalwerte, Drawdowns

Interessant sind auch Höchst- und Tiefststände sowie die größten Rückschläge (Drawdowns).

• MAX/MIN: Finden Sie die höchsten und niedrigsten Kurse über einen Zeitraum mit den Funktionen =MAX() und =MIN().
• Maximaler Drawdown: Der maximale Drawdown ist der größte Kursrückgang von einem Hochpunkt zu einem Tiefpunkt, bevor ein neues Hoch erreicht wird. Dies ist komplexer zu berechnen und erfordert oft Hilfsspalten oder fortgeschrittenere Formeln.

5. Visuelle Aufbereitung – Diagramme sprechen Bände

Zahlen allein sind oft schwer zu interpretieren. Diagramme machen Trends und Muster sofort sichtbar.

• Liniendiagramme: Ideal, um die Kursentwicklung über die Zeit darzustellen. Fügen Sie auch gleitende Durchschnitte hinzu.
• Säulendiagramme: Verwenden Sie diese für das Handelsvolumen, oft in Kombination mit dem Kursdiagramm (über eine sekundäre Achse).
• Kombinationsdiagramme: Ermöglichen die Darstellung von Kursen und Volumen in einem Chart.

Von einfachen zu fortgeschrittenen Analysen – Das volle Potenzial ausschöpfen

Excel bietet noch viel mehr Möglichkeiten, Ihre Finanzdaten zu analysieren:

• Bedingte Formatierung: Heben Sie Zellen hervor, die bestimmte Kriterien erfüllen (z.B. rote Zahlen bei negativer Rendite, grüne bei positiver). Das schafft schnell visuelle Übersichten.
• Pivot-Tabellen: Nutzen Sie Pivot-Tabellen, um Ihre Daten nach Monat, Quartal, Jahr oder anderen Kriterien zu aggregieren und tiefere Einblicke in die Performance zu gewinnen. Sie können beispielsweise die monatliche Durchschnittsrendite oder die Volatilität nach Jahr anzeigen lassen.
• Was-wäre-wenn-Analysen: Verwenden Sie Excels „Was-wäre-wenn-Analyse”-Tools (Datentabelle, Zielwertsuche, Szenario-Manager), um verschiedene Szenarien für Ihre Investitionen durchzuspielen.
• Excel-Funktionen für Finanzmathematik: Excel bietet spezialisierte Funktionen für Finanzberechnungen wie ZINSEN(), IRR(), XIRR(), NPV(), XNPV() und mehr, die für die Bewertung komplexerer Investitionen nützlich sind.
• VBA-Makros: Für sehr spezifische, hochgradig automatisierte Aufgaben können Sie Visual Basic for Applications (VBA) verwenden, um eigene Skripte zu erstellen – das ist jedoch eher etwas für fortgeschrittene Anwender.

Fazit und Ausblick – Ihr Weg zum datengetriebenen Investor

Das Importieren und Analysieren von Börsenhistorie in Excel ist ein mächtiges Werkzeug für jeden, der seine Investitionen ernst nimmt. Es ermöglicht Ihnen, fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten und nicht nur auf Basis von Bauchgefühl zu treffen. Sie können Trends erkennen, Risiken bewerten und Strategien testen, bevor Sie echtes Kapital einsetzen. Denken Sie jedoch immer daran: Vergangene Performance ist kein Garant für zukünftige Ergebnisse.

Nutzen Sie die vorgestellten Methoden, um Ihre eigene Datenbasis aufzubauen und zu pflegen. Experimentieren Sie mit verschiedenen Analysen und Diagrammen. Je mehr Sie mit den Daten arbeiten, desto besser werden Sie die Märkte verstehen. Excel ist Ihr persönliches Analyse-Labor – nutzen Sie es, um ein noch informierterer und erfolgreicherer Investor zu werden!