Wertsicherungsstrategien im Crashtest
Insbesondere in Krisenzeiten wie zum Beispiel dem kürzlichen Corona-Crash lohnt sich der Blick auf die Performance gängiger Wertsicherungsstrategien. Konnten sie sich in der Krise beweisen und trotz massiver Kursverluste wirklich den Wert der Kapitalanlagen sichern?
Im folgenden Artikel vergleichen wir unter diesem Aspekt den Value-at-Risk Ansatz, angewandt von Scalable Capital, mit der PDI-Strategie, eingesetzt von EVERGREEN.
Der Spagat zwischen Rendite und Risiko
In Zeiten extrem niedriger oder sogar negativer Zinsen für festverzinsliche Anlagen führt für ertragsorientierte Anleger kein Weg an deutlich risikoreicheren Aktieninvestments vorbei. Für eine langfristig höhere Rendite müssen dabei mögliche kurz- bis mittelfristige Wertschwankungen in Kauf genommen werden:
Zum Höhepunkt der Corona-Krise im März 2020 verlor der DAX von seinem Höchststand etwa 40 %. Während der globalen Finanz- und Wirtschaftskrise in 2008/09 musste das deutsche Aktienbarometer sogar fast 60 % Wertverlust hinnehmen.
Auch wenn sich die kurzfristigen Wertverluste über einen längeren Anlagehorizont meist wieder erholen, zeigt die Erfahrung, dass sich viele verunsicherte Anleger nach einem Crash komplett aus dem Aktienmarkt zurückziehen und die anschließende Erholung verpassen. Zusätzlich kann vorab nicht realistisch prognostiziert werden, wann genau das angelegte Kapital tatsächlich benötigt wird. Fällt ein größerer Kapitalbedarf also genau in die Krisenzeit, so ist der realisierte Verlust vorprogrammiert.
Wertsicherungsstrategien als Absicherung in Zeiten der Krise
Eine Antwort auf dieses Dilemma kann eine Wertsicherungsstrategie sein. Bei Wertsicherungsstrategien handelt es sich um professionelle Investmentansätze, welche die möglichen Kursverluste begrenzen sollen, während eine Partizipation an steigenden Märkten ermöglicht wird. Diese Konzepte sollen somit zu einem asymmetrischen Risiko-Chancen-Profil führen.
Der Corona-Crash als Lackmustest
In diesem Artikel wollen wir zwei gängige Wertsicherungsstrategien nach Value-at-Risk (VaR Ansatz) und Optionsreplikation (PDI-Strategie) vorstellen, miteinander vergleichen und dem Praxistest unterziehen. Dabei beleuchten wir vor allem, ob das versprochene asymmetrische Risiko-Chancen-Profil bei den Kursschwankungen in der aktuellen Corona-Krise eingehalten werden konnte.
Diese bietet sich dafür besonders gut an, da die Aktienmärkte Februar und März 2020 mit bisher noch nie dagewesener Dynamik in die Tiefe rauschten. Nach Ausbildung der Tiefststände Mitte März, erfolgte im Anschluss eine ebenfalls bemerkenswert schnelle Erholungsrallye. Erfolgreiche Wertsicherungsansätze müssen also gleichzeitig beide Grundeigenschaften nachweisen:
- Deutliche Reduzierung der Verluste im Crash
- Hohe Partizipation in der Erholung
Der Value-at-Risk Ansatz
Der Value-at-Risk Ansatz ist eine von Banken häufig genutzte Strategie zur Überwachung von Risiken. Dieser wird beispielweise von dem bekannten Robo Advisor Scalable Capital angewandt.
Die allgemeine Intuition des Ansatzes ist eine Wertuntergrenze zu definieren (z.B. 90 %), die für ein bestimmtes Konfidenzniveau (z.B. 95 %) innerhalb eines Zeitraums (z.B. 1 Jahr) nicht unterschritten werden soll. Der ‚Value at Risk‘ gibt dabei die Verlustschwelle an, die innerhalb des gegebenen Zeitraums mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit nicht überschritten wird. Wie hoch der Value at Risk ausfällt, wird je nach Risikoprofil des Anlegers definiert.
Es gilt zu beachten, dass der Value-at-Risk ein zufallsbehafteter Wert ist, der nur mit der Sicherheit des Konfidenzniveaus nicht überschritten werden kann: Wird beispielsweise einen Value-at-Risk von 10 % (bei einer Wertuntergrenze von 90 %) auf einem Konfidenzniveau von 95 % innerhalb eines Zeitraumes von einem Jahr festgelegt, so wird der Verlust innerhalb eines Jahres mit 95 %er Wahrscheinlichkeit nicht mehr als 10 % betragen. Das heißt jedoch auch, dass in 1 von 20 Fällen, der Verlust über dem Value-at-Risk liegen kann.
Die Berechnung des Value-at-Risk ist eine der größten Hürden dieses Ansatzes. Alle Methoden zur Berechnung beruhen darauf, basierend auf historischen Werten, eine statistische Verteilung zu schätzen, welche das Portfolio möglichst genau abbilden. Dabei wird oft auf sogenannte Monte Carlo Simulationen zurückgegriffen, mithilfe derer man basierend auf Zufallsziehungen und analytischen Berechnungen von historischen Parametern wiederholt Ergebnisse simuliert und auswertet.
Ist der Value-at-Risk erst einmal definiert, wird versucht ein gewinnmaximierendes Portfolio zusammenzustellen, welches diesen Value-at-Risk besitzt. Im Allgemeinen gilt: umso höher die erwartetet Rendite, umso höher das Risiko, umso höher der Value-at-Risk.
Anwendung des Value-at-Risk Ansatz am Beispiel Scalable Capital
Scalable Capital, als Marktführer unter den deutschen Robo-Advisor, ist einer der prominentesten Nutzer des Value-at-Risk Ansatzes. Die Zusammenstellung eines Portfolios durch Scalable Capital basiert auf dem individuellen Value-at-Risk des Kunden. Scalable Capital deckt hier Values-at-Risk von 3 % bis 25 % ab, für einen Zeitraum von einem Jahr und einem Konfidenzniveau von 95 %. Basierend auf dem Value-at-Risk, sowie weiterer Nebenbedingungen wie Diversifikation und Kostenersparnis, wird ein gewinnmaximierendes Portfolio aus verschiedenen ETFs zusammengestellt.
Zusätzlich betreibt Scalable Capital konstantes und anlassbezogenes Rebalancing. Dies bezieht sich darauf, dass der Value-at-Risk eines Portfolios nicht konstant ist, sondern sich mit steigenden und fallenden Kursen verändert. Führen diese Marktveränderungen dazu, dass der Value-at-Risk des Portfolios vom anfangs definierten Wert abweicht, so wird das Portfolio umgeschichtet, um den Value-of-Risk des Portfolios wieder dem definierten Wert anzupassen.
Eine auf Optionsreplikation beruhende Wertsicherungsstrategie (PDI Strategie)
Passive Dynamic Investing (PDI) ist eine synthetische, optionsbasierte Wertsicherungsstrategie.
Optionsbasierte Wertsicherungsstrategien kombinieren Kaufoptionen (Calls) oder Verkaufsoptionen (Puts) mit Wertpapieren, um asymmetrische Auszahlungsprofile zu erzeugen. Nichtlineare Entwicklungen eines Finanzinstruments ermöglichen Strukturen wie Kapitalschutz oder Renditeoptimierung.
Die Auszahlungsprofile dreier Optionsstrategien auf einen Blick
Die Collar-Strategie kombiniert die Protective-Put-Strategie mit dem Verkauf von Out-Of-The-Money Call-Optionen. Durch den Prämienerlös der verkauften Calls kann die Put-Strategie zum Großteil oder sogar komplett finanziert werden. Auf das Kurssteigerungspotenzial über den Basispreis des Short Calls wird somit verzichtet.
Auszahlungsprofil der theoretischen Collar-Options-Strategie im Vergleich zum ungesicherten Portfolio
Optionsbasierte Wertsicherungsstrategien können durch den Einsatz von linearen Finanzinstrumenten wie z.B. Futures, synthetisch nachgebildet werden. Die synthetische Strategie soll dabei das Auszahlungsprofil der zu replizierenden Optionsstrategie wiedergeben.
Solche Strategien sind zum Beispiel dann sinnvoll, wenn hohe Transaktionskosten am Optionsmarkt reduziert werden sollen. Weiterhin sind sie von Nutzen, wenn die gewünschten Optionsparameter am Markt schwer oder eben gar nicht handelbar sind.
Auch häufig rollierende Strategien können synthetisch günstiger sein.
Anwendung der PDI Strategie am Beispiel Evergreen
Der Wertsicherungsansatz von Evergreen basiert auf einer synthetischen Collar-Strategie.
Hierbei werden ein Protective-Put, sowie ein Short-Call kombiniert. Damit liegen die Gewinne oder Verluste der Strategie innerhalb des definierten Korridors (siehe Abbildung). Um eine Zeitdiversifikationskomponente mit zu integrieren, erfolgt eine zeitliche Staffelung der Optionen. Handelstäglich wird eine neue Optionsstruktur mit einer Restlaufzeit von 1 Jahr hinzugefügt.
Die praktische Umsetzung erfolgt dabei synthetisch, das heißt, dass keine realen Optionen gehandelt werden, sondern nur das Auszahlungsprofil mit Hilfe hochliquider Futures repliziert wird. Der Vorteil von Futures liegt dabei in ihren geringen Kosten und ihrer hohen Liquidität – dies ist notwendig, um schnell auf jede Marktbewegung reagieren zu können, besonders in Krisen.
Vergleich der Wertsicherungsstrategien am Beispiel des Corona ‑Crashs
Der direkte Vergleich der beiden konkurrierenden Wertsicherungsansätze am Beispiel von Scalable Capital und Evergreen zeigt einen deutlichen Unterschied in der Dynamik der Anpassungen.
Year-to-Date-Vergleich der Aktienallokation Evergreen PDI Yang und Scalable Capital VaR 15
Die PDI Strategie von EVERGREEN reagiert zeitnah auf die Marktturbulenzen und beginnt bereits Ende Februar mit der Reduktion der Aktienquote. Anschließend wurde das Exposure schrittweise bis zu den Tiefstständen reduziert. Der VaR-Ansatz von Scalable bleibt hingegen relativ lange statisch und beginnt erst dann mit signifikanten Anpassungen, nachdem das Schlimmste am Markt bereits vorüber war.
Auch in der anschließenden Erholungsrallye werden die Unterschiede deutlich. Während Evergreen bereits wieder die Aktienquote erhöht, baut Scalable sogar noch Risiko ab.
Im direkten Vergleich wird die Berechtigung einer der wesentlichen Kritiken des Value at Risk Ansatzes deutlich: Die Value-at-Risk Strategie reagiert vergleichsweise langsam auf extreme Marktveränderungen. Dadurch wurde der Anteil der riskanten Assets im Portfolio zu spät verringert und somit übermäßig stark an den Kursverlusten teilgenommen.
Um diesen Zusammenhang zwischen Trägheit und Value-at-Risk Ansatz nachzuvollziehen, ist es wichtig zu verstehen, welch starken Effekt die historische Volatilität auf den Value-at-Risk hat. Gibt es über einen längeren Zeitraum nur schwache Marktschwankungen, also geringe Volatilität, so sinkt der Value-at-Risk des betreffenden Assets und die Allokation dieses Assets würde sich stetig erhöhen. Kommt es nun zu einem Marktschock, so steigt die Volatilität sprunghaft an, jedoch betrachtet der Value at Risk nun eine Gewichtung aus der langen Phase geringer Volatilität und der kurzen Phase hoher Volatilität. Dadurch kommt es zu der auch in der Praxis sichtbaren Trägheit in der Reaktionsgeschwindigkeit des VaR Ansatzes.
Um diesem Effekt entgegen zu wirken, könnte man eine Gewichtung benutzen, in welcher man die jüngere Vergangenheit stärker gewichtet. Dies hätte jedoch zur Folge, dass man zu spät an Markterholungen teilnimmt, indem man die Allokationen wieder erhöht. Das ist dadurch bedingt, dass der Value-at-Risk noch stark von der kurz zurückliegenden Phase starker Volatilität geprägt ist, obwohl der Markt eigentlich bereits wieder in eine Phase schwacher Volatilität eingetreten ist. Daher besteht in Krisen ein negativer Trade-Off zwischen der Teilhabe an Verlusten und Teilhabe an Erholung.
Im nachfolgenden Chart ist der Zusammenhang zwischen der Trägheit des Value-at-Risk Ansatzes und der historischen Volatilität verdeutlicht. Der Basistenor des Graphen ist der sogenannte “VIX” (Volatilitätsindex), welcher die implizite Volatilität basierend auf dem Marktindex S&P500 abbildet. Im 2‑Jahres-Rückblick ist klar zu erkennen, dass sich die Volatilität von 2019 bis Anfang 2020 auf einem konstant geringen Niveau befand. Dies entspricht einer ruhigen Marktzeit mit hohen Aktienallokationen. Zum Corona Crash sehen wir nun einen enormen Anstieg der Volatilität, welches gemäß den aktuellen Marktdaten zu einem sofortigen Abfall der Aktienallokation führen müsste. Anhand der Moving Average Berechnung sehen wir jedoch, dass ein Ansatz wie der Value-at-Risk erst reagiert, wenn die Volatilität schon wieder sinkt, da es sich um eine historische Betrachtung handelt. Mithilfe der gewichteten, rollierenden Durchschnittsbetrachtung kann die Reagibilität des Ansatzes zwar erhöht werden, wie am dritten Graphen zu erkennen ist. Jedoch ist auch dieser Ansatz immer träge im Vergleich zum Markt und hat den bereits beschriebenen negativen Trade-Off zwischen schneller Partizipation an der Markterholung und schneller Reagibilität in Krisensituationen. Dies verdeutlicht, dass historisch basierte Ansätze stets dem Markt hinterherlaufen.
2‑Jahres-Entwicklung des VIX mit gewichtetem und ungewichtetem 60 Tage rollierenden Durchschnitt
Im Gegensatz dazu orientiert sich die PDI Strategie von EVERGREEN vorwiegend an aktuellen Markdaten zur Findung von Allokationsentscheidungen. Historische Volatilitäten spielen im Berechnungsmodell ebenfalls eine Rolle, allerdings nicht im gleichen Ausmaß.
Weitere Unterschiede werden in der folgenden Übersicht verdeutlicht:
| Value at Risk Ansatz | EVERGREENs Synthetischer Optionsansatz |
|---|---|
| Hohe Abhängigkeit von historischen Volatilitäten (in gewichteten Modellen besonders jüngerer Vergangenheit) | Betrachtung historischer Volatilität (besonders jüngerer Vergangenheit), jedoch nicht als ausschlaggebendes Maß |
| Basiert auf historischen Daten | Basiert auf aktuellen Marktdaten |
| Bildet einen Erwartungswert an die Zukunft basierend auf Daten der Vergangenheit | Bildet keinen Erwartungswert, sondern leitet eine Untergrenze (Floor) basierend auf Zufallssimulationen her |
| Diskrete Anpassungen an den Markt | Stetige Anpassung an den Markt (aber diskrete Replikationsfehler) |
| Nicht Zeitdiversifiziert | Zeitdiversifiziert |
Zusammenfassung
Bei unserem Vergleich zwischen der Value-at-Risk Wertsicherungsstrategie, dem „Marktstandard“, genutzt von z.B. Scalable Capital und EVERGREENs Synthetischer Optionswertsicherungsstrategie (PDI), sehen wir einen klaren Unterschied in der Reagibilität der Strategien auf Marktturbulenzen in der Krise. Anhand des Corona-Crashs zeigt sich, dass Evergreens Ansatz deutlich dynamischer sowohl auf Marktverluste als auch auf darauffolgende Erholungen reagiert, als der von Scalable angewandte Value-at-Risk Ansatz.
Mit Hilfe von PDI konnten Verluste wirksam begrenzt und anschließende Aufwärtsbewegungen anteilig mitgenommen werden. Aufgrund der modellspezifischen Trägheit des VaR Ansatzes kann das idealtypische asymmetrische Risiko-Chancen-Profil nicht erreicht werden. Die bemerkenswerte Dynamik der Marktturbulenzen rund um die Corona-Krise hat die VaR Wertsicherungsstrategie die theoretisch bereits bekannten Grenzen nun auch in der Praxis aufgezeigt.
Der Artikel ist erstmals auf www.RoboAdvisor-Portal.com erschienen.
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