VDAX-NEW, VIX – Volatilität im Trading

Jeder Händler wird früher oder später in seinem Trading mit dem Wort Volatilität konfrontiert. Doch was ist Volatilität eigentlich und welche Informationen lassen sich aus Indizes wie dem VDAX-NEW für den deutschen oder dem VIX für den US-amerikanischen Aktienmarkt ziehen?


Zunächst: Volatilität zeigt uns die Schwankungsintensität des Preises eines Basiswertes innerhalb eines bestimmten Zeitraums an.


Der VDAX-NEW zeigt uns also z.B. die seitens des Marktes erwartete Schwankungsintensität für den DAX an, der VIX jene für den S&P500.


Etwas anders gesprochen bezeichnet Volatilität jenen Preis, den Marktteilnehmer aktuell bereit sind für die Absicherung bestehender Positionen zu bezahlen oder noch etwas plumper: ein Volatilitätsindex ist ein Fieberthermometer für die Börse.


Eine niedrige Volatilität deutet auf schwankungsarme Marktbedingungen hin, Versicherungen sind infolgedessen günstig, eine hohe Volatilität deutet auf schwankungsintensive Marktbedingungen hin, Versicherungen sind infolgedessen kostspieliger.


Sowohl der VDAX-NEW, als auch der VIX berechnen die Volatilität basierend auf am Geld notierenden Optionen (Englisch: At-the-money Optionen) auf den DAX bzw. S&P500 mit einer Rest-Laufzeit von einem Monat.


Schauen wir zum besseren Verständnis einmal auf ein praktisches Beispiel, sowohl für den VDAX-NEW, als auch den VIX:


VDAX-NEW


  • Der DAX handle für unsere Betrachtung bei 11.950 Punkte

  • Der VDAX-NEW zu diesem Zeitpunkt bei 17 Punkten (das entspricht 17%)

Was sagt das über die erwartete Schwankungsbreite im DAX seitens der Marktteilnehmer aus?


Hierzu wollen wir einen Blick auf folgende Formel werfen:


Schwankungsbreite = +/- (DAX-Stand * VDAX New * √(Tage/365))


Wenn wir also die Schwankungsbreite für bspw. die nächsten 30 Tage (1 Monat) berechnen wollen, berechnen wir


+/-(11.950 * 17% * √(30/365)) = +/-582 Punkte Schwankungsbreite pro Monat


Die erwartete Schwankungsbreite für einen Tag wäre


+/-(11.950 * 17% * √(1/365)) = +/-106 Punkte Schwankungsbreite pro Tag


Diese erwartete Schwankungsbreite wird in der Statistik auch mit einer Standardabweichung bezeichnet (1-sigma) und bedeutet, dass der DAX bspw. am betrachteten Handelstag rein statistisch erwartet werden sollte im Bereich um 106 Punkte höher oder niedriger vom Eröffnungskurs (11.950 Punkte) zu schließen.


Die Wahrscheinlichkeit für einen solchen Schlusskurs in diesem Intervall lässt sich tatsächlich klar beziffern: sie beträgt 68%.


Natürlich gibt es auch ein 2-sigma-Event oder ein 3-sigma-Event. Ein 2-sigma-Event entspricht der Aussage, dass der DAX in 95% der Fälle in einem Bereich von +/- (2 *106 Punkten = 212 Punkten) schließen wird.


Ein 3-sigma-Event entspricht der Aussage, dass der DAX in 99% der Fälle in einem Bereich von +/- (3 *106 Punkten = 318 Punkten) schließen wird.


Am Finanzmarkt lässt sich, grob gesprochen, jedes Event oberhalb dreifachen Standardabweichung als „Schwarzer Schwan“ bezeichnen, also ein Ereignis, welches als höchst unwahrscheinlich bezeichnet werden darf.


Schauen wir zu Vertiefungszwecken noch einmal auf die einfache Standardabweichung anhand eines VIX-Beispiels:


VIX


  • Der S&P500 handle für unsere Betrachtung bei 2.870 Punkten

  • Der VIX notiert zu diesem Zeitpunkt bei 15.95 Punkten (15.95%)

Was sagt das über die erwartete Schwankungsbreite im S&P500 seitens der Marktteilnehmer aus?


Hierzu wollen wir einen Blick auf folgende Formel werfen:


Schwankungsbreite = +/- (S&P500-Stand * VIX * √(Tage/365))


Wenn wir also die Schwankungsbreite für bspw. die nächsten 30 Tage (1 Monat) berechnen wollen, berechnen wir


+/-(2.870 * 15.95% * √(30/365)) = +/-131.2 Punkte Schwankungsbreite pro Monat


Die erwartete Schwankungsbreite für einen Tag wäre


+/-(2.870 * 15.95% * √(1/365)) = +/-24 Punkte Schwankungsbreite pro Tag


Im nächsten Artikel wollen wir eine Idee formulieren, wie sich mit dieser Volatilitätsbetrachtung in unserem Trading arbeiten und einen Plan für extreme Marktbedingungen formulieren können - extreme Marktbedingungen, die wir auch als „Schwarze Schwäne“ kennen.