Schwarze Schwäne im Trading


Im Artikel VDAX-NEW, VIX – Volatilität und deren Indizes im Trading haben wir einen detaillierten Blick auf die Volatilität oder Schwankungsintensität im DAX bzw. S&P500 geworfen, die sich zügig auf den gesamten Finanzmarkt ausdehnen lässt.


Wir stellten heraus, dass sich über Volatilitätsindizes wie z.B. den VDAX-NEW auf den DAX berechnen lässt, mit welcher Schwankungsbreite die Marktteilnehmer für den jeweiligen Markt für eine gegebene Wahrscheinlichkeit rechnet.


Anders: es wurde eine Begrifflichkeit namens „Standardabweichung“ eingeführt und in diesem Zusammenhang ein „1-sigma“-Event (68%ige Wahrscheinlichkeit, dass der Markt in dem jeweiligen Bereich landet), ein „2-sigma“-Event (95%ige Wahrscheinlichkeit, dass der Markt in dem jeweiligen Bereich landet) und ein „3-sigma“-Event (eine 99%ige Wahrscheinlichkeit, dass der Markt in dem jeweiligen Bereich landet).


Abschließend hielten wir fest, dass sich am Finanzmarkt, grob gesprochen, jedes Event oberhalb der dreifachen Standardabweichung als „Schwarzer Schwan“ bezeichnen lässt, also ein Ereignis, welches als höchst unwahrscheinlich bezeichnet werden kann.


Unser Ziel ist nun im Folgenden einen Idee zu erhalten, wie große Marktteilnehmer (Hedge Funds, CTAs, etc.) unter anderem die Risiken ihrer Positionen kalkulieren, welche Rolle hierbei die Volatilität spielt und wo im Markt Extrembereiche liegen könnten, bei deren unterschreiten nochmalige, starke Verkaufswellen ausgelöst werden können, von denen dann am Abend in den Nachrichten als „Schwarzer Schwan“ berichtet wird.


Werfen wir zunächst einmal einen kurzen Blick hinter die Kulissen und das Risiko-Management von einigen institutionellen Marktteilnehmern und Trading Desks.


Hierzu ist zunächst ein wenig statistisches Grundwissen nötig, wir wollen allerdings nicht zu akademisch werden.


In der Statistik gibt es die sogenannte 68–95–99,7-Regel. Diese Abkürzung (auch als "empirische Regel" bekannt), gibt die Wahrscheinlichkeit an, mit der Werte um ihren Mittelwert in einer Normalverteilung schwanken.


Tatsächlich lässt sich nämlich zeigen, dass 68%, 95% und 99,7% innerhalb einer, zwei bzw. drei Standardabweichungen vom Mittelwert entfernt liegen.


Im Artikel zum VDAX und VIX hatten wir anhand dessen eine Aussage darüber getroffen, wie wahrscheinlich bspw. der DAX ausgehend von seinem Eröffnungskurs und einem gegebenen Punktwert im VDAX-NEW am Ende des Tages x Punkte höher bzw. tiefer notiert.


Nun kann man sich sicherlich vorstellen, dass institutionelle Marktteilnehmer bei ihrem Handel an den globalen Märkten, diese Erwartungshaltung aus Risiko-technischer Sicht nutzen. Und in der Tat tun sie das auch.


Risk-Parity Funds


In der institutionellen Vermögensverwaltung (Hedge Fonds, CTAs, etc.) hat sich in den vergangenen Jahren ein Trend entwickelt, wonach Vermögensverwalter die ihnen anvertrauten Kundengelder nicht einfach nur über verschiedene Vermögenswerte in diversen Märkten investieren, sondern stattdessen vom zu erwartenden Risiko, welches sich über die Volatilität definiert.


Zwar gibt es diesen als Risk-Parity-Methode bekannten Ansatz schon seit einigen Jahrzehnten. Aber besonders nach der Finanzkrise 2008 wurde ein immer stärkerer Fokus auf dieses Modell der Vermögens-Allokation gelegt.

Der Risk-Parity-Ansatz zielt bei seiner Allokation darauf ab, bei gleichem Risiko wie z.B. bei einem traditionellen Portfolio, resistenter gegen Marktabschwünge zu sein.


Grafisch kann man sich das wie folgt vorstellen:


Die Grafik ist stark vereinfacht, aber was auffällt ist, dass die Risiko-Allokation einen recht hohen Aktien-Anteil beinhaltet (wie dies zu Zeiten niedriger Volatilität am Aktienmarkt auch in der Tat der Fall sein dürfte, liegt das Ziel doch seitens des Vermögensverwalters darin, eine möglichst hohe Rendite für den Investor bei geringen Kapitalschwankungen zu erzielen).


In der Tat handelt es sich hierbei um eine Momentaufnahme, denn die Gewichtung des Portfolios hängt ganz wesentlich von der Volatilität am Aktienmarkt ab, da Risiko sich über Volatilität definiert.


Ausgehend von unserem Wissen zur Volatilität und wie man ausgehend von dieser Kennzahl Schwankungsbreiten bzw. entsprechende Erwartungen z.B. für den DAX oder S&P500 formulieren kann, lässt sich nun folgende Überlegung anstellen:


es ist dem Vermögensverwalter möglich vor Beginn des Handelstages z.B. für sein Portfolio ausgehend von der Volatilität am Markt bestimmte Verlustschwellen festzulegen, wo er seinen Aktienbestand reduziert um dafür zu sorgen, dass das ihm anvertraute Vermögen seiner Kunden und die von diesen formulierte Maßgabe bzgl. ihrer persönlichen Risikopräferenz gewahrt bleibt (als Privatanleger sprechen wir von Stop Loss-Orders).


(Anmerkung: im Zusammenhang mit Investoren und deren Risikopräferenz kämen wir nun zügig zu Begrifflichkeiten wie „Value at Risk“ ins Spiel, dem wir uns in detaillierter Form auch bereits in unseren Artikeln zum Thema „Der Hedge Fund für den kleinen Trader“ gewidmet haben.)


Schauen wir uns im Folgenden ein Beispiel aus der Praxis vom 10.10.2018 an. Der Schlusskurs im S&P500 am 09.10.2018 lag bei 2.880,34 Punkten, der VIX schloss am 09.10.2018 bei 15,95 Punkten.


Mittels unserer Formel für die erwartete Schwankungsbreite für einen Tag im S&P500 ergibt sich


+/-(2.880,34 * 15.95% * √(1/365)) = +/-24 Punkte Schwankungsbreite pro Tag


Demnach ergibt sich also ein


1-sigma-Event zu +/- 24 Punkte

2-sigma-Event zu +/- 48 Punkte

3-sigma-Event zu +/- 72 Punkte


Das bedeutet also, dass ein Fall des S&P500 um mehr als 72 Punkte einem „Schwarzen Schwan“ gleichkäme und eine nochmalige Beschleunigung einer Abwärtsbewegung nach sich ziehen dürfte, sollte der S&P500, warum auch immer, derart weit fallen.


Unten stehendes Spreadsheet zeigt nun unter „Level“ das jeweilige Kursniveau an, wo der betrachtete CTA seine „Position“ (Spalte links daneben) auf das jeweilige Niveau reduzieren muss, um sein Portfolio entsprechend dem Profil seiner Anleger diversifiziert zu haben.


Beginnt der CTA den Tag (in diesem Fall den 10.10.2018 im S&P500) also mit einer Gewichtung von 57% Aktien bei 2.880 Punkten, müsste er bei einem anhaltenden Kursverfall und Rutsch unter 2.806 Punkten diesen Anteil auf 43,2% reduzieren und im Gegenzug Anleihen kaufen.


(Wichtige Anmerkung: ein solches Spreadsheet (Quelle) mit den jeweiligen Leveln, wo seitens des Vermögensverwalters (in diesem Fall Nomura) entsprechend agiert und eine Anpassung des Portfolios stattfindet, ist nicht einfach so verfügbar.


Im übertragenen Sinne wäre das in etwa so, als würde man an einem Pokertisch sitzen und müsste mit offenen Karten spielen, während die anderen Spieler uns ihre Karten nicht zeigen müssten.


Nichtsdestotrotz zeigt sich eine beeindruckende Übereinstimmung unseres berechneten 3-sigma-Events und wann es zu einem „Schwarzen Schwan“ kommt (ab 2.808 Punkten) mit den im Spreadsheet aufgezeigten Level (2.806 Punkte))


Der Nutzen für unser Trading im Privatanlegerbereich


Wie wir oben gezeigt haben, kommen solche 3-sigma-Event bzw. darüberhinausgehend, in Summe in nur 0,3% der Fälle vor oder konkret: ein 4-sigma-Event tritt bspw. an einem von 15.787 Tagen oder statistisch alle 43 Jahre auf (= ist sehr unwahrscheinlich = ein Schwarzer Schwan).


Nichtsdestotrotz: sie kommen vor.


Im Allgemeinen lässt sich sagen, dass man solche illiquiden Marktumfelde, in denen im übertragenen Sinne nur Verkäufer im Markt aktiv sind, meiden sollte.

Dennoch kann es eine Strategie sein, in solch einem Extrembereich eine Verkaufsorder zu platzieren (Berechnung des 3-sigma-Events ausgehend von obiger Volatilitäts-Formel), da sich das Momentum in solchen Bereichen noch einmal beschleunigen kann und sehr wahrscheinlich auch dürfte.


Der Grund: es kommt zu einer regelrechten (Verkaufs-)Panik kommt und viele Marktteilnehmer müssen ausgehend von ihren algorithmischen Handelssystemen und zwecks Adjustierung der von ihnen verwalteten Portfolios das Gleiche tun: verkaufen.


Aber Vorsicht: es bedarf hierbei einer enormen Wachsamkeit, nicht nur weil bei der Verwendung von Sell Stop-Orders in solch einem Marktumfeld ein enormes Risiko für Slippage besteht.


Zudem ist große Vorsicht geboten in Bezug auf höchstaggressive Gegenbewegungen, denn algorithmische Handelssysteme suchen den Markt auch nach statistischen „Fehlbewertungsniveaus“ ab, was denen bekannt sein dürfte, die schon einmal einen „Flash Crash“ live miterlebt haben.


Zwar übertreibt der Markt zunächst in Richtung des vorherrschenden Momentums. Sobald sich dieser Verkaufsdruck aber legt, kommt es nicht selten zu einer sehr starken Gegenbewegung, da zwar nur vereinzelt wieder Algorithmen als Käufer in den Markt eintreten.


Da diese aber auf keine Verkäufer treffen, schießt der betroffene Markt regelrecht wie am Gummiband gezogen wieder aufwärts, ergo: ein Trader, der versucht ein derartiges Extrem-Event in Richtung des Momentums zu handeln, sollte äußerst wachsam und zu manuellen Gewinnmitnahmen bereit sein, wenn sich erste Anzeichen einer Gegenbewegung abzeichnen.


Dir hat der Artikel gefallen? Sende gerne dein Feedback an jklatt@jk-trading.com