Monatsupdate November

Am Ende des Monats November ein kurzer Blick auf die Performance Daten. Das Portfolio ist noch immer im Drawdown, aber der November war insgesamt positiv – und damit ist der Drawdown jetzt kleiner.

Insbesondere die Short Position in EUR/USD und die Long Position im S&P 500 haben sehr positiv performt. Auf der negativen Seite verbuchen wir erneut WTI Oil. Spätestens nach der Entscheidung der OPEC sollte die Position diese Woche glatt gestellt werden – wir werden sehen.

Portfolio: +2,2%, damit steht das Portfolio seit Jahresanfang bei +6,3%*.
Wikifolio:  +2,27%

*Schätzung

MAQS – Global Trend Following

Signale des monatlichen Systems:

  • Kauf einer halben Position im DB OY Commodity ETF

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DIY – Steigende Zinsen

DIY – Steigende Zinsen

Mit der Diskussion über die niedrigen Zinsen kam zwangsläufig die Frage auf, inwieweit die Risikoprämien an dieser Stelle schon ein zu niedriges Niveau erreicht haben. Wenn dem so ist, dann müsste in den nächsten Jahren mit negativen bzw. deutlich geringeren Prämien zu rechnen sein.

Die Marktteilnehmer erhoffen sich von der Wahl Donald Trumps eine Reflationierung der Welt. „Be carefull what your wish for“.

Auch in Japan leben keine Dummköpfe.

Japan hat über die letzten 15-20 Jahre versucht seine Probleme über eine höhere Inflation zu lösen und ist dabei gescheitert. Einzig die letzten Ansätze die Deflation zu exportieren indem Japan seine Währung massiv geschwächt hat zeigen Anzeichen von Besserung.

Nun ist es nicht gerade leicht Korrelation von Koinzidenz zu unterscheiden. Vielleicht haben neben der unter „Abenomics“ bekannt gewordenen Politik der YEN-Schwächung auch andere Faktoren zum Auftrieb in der Inflation geführt.

Das zweite Problem ist , dass Japan zu Lasten seiner Handelspartner die Deflation in diese Länder exportiert hat. Wenn nun der Präsident Trump in den USA Inflation erzeugt, könnte diese ebenso aus dem Ausland kommen. Für den Rest der Welt hieße dies ein weiterer Druck auf die Preise.

Es kommt so oder so – keiner kann es wissen.

Wie schon oft formuliert bin ich kein Freund von Prognosen und Optimierungen – ich versuche lieber in Szenarien zu denken, um ein Gefühl für die zukünftigen Entwicklungen zu bekommen.

Deshalb kam mir die Idee der DIY (do-it-yourself) Renditen.

Es gilt ein oder mehrere Szenarien zu entwerfen, die das aktuelle Zinsniveau berücksichtigen bzw. einen Anstieg simulieren.

Beim Wort simulieren, kommt natürlich die Monte-Carlo Simulation wieder zum Einsatz. In den letzten Wochen haben ich mein Tool komplett neu aufgesetzt. Es arbeitet jetzt deutlich schneller und ressourcenschonender unter der Verwendung von VBA. Die alte Version auf Basis von Excel-Formeln war mir einfach zu träge und fehleranfällig.

Kann man damit einen Zins-Bärenmarkt simulieren?

Zuerst muss man sich an dieser Stelle klar machen, woraus denn der Gesamt-Ertrag (Total Return) einer Zins-Anlage besteht. An dieser Stelle möchte ich mich in Anlehnung an mein monatliches System auf die Langen EURO-Staatsanleihen konzentrieren.

Der reale Total Return der EURO-Staatsanleihen setzt sich aus mindestens 3 Komponenten zusammen.

  1. Liquiditätsprämie: Der Anleger ist bereit auf die Liquidität für lange Zeit (15-30 Jahre) zu verzichten.
  2. Inflationsprämie: Der Anleger kauft nominale Renditen und ist damit dem Inflationsrisiko für die gesamte Laufzeit ausgesetzt.
  3. Auf den EURO-Staatsanleihen besteht eine Kredit-Prämie. Nicht alle Staatsanleihen der Eurozone sind AAA und handeln mit einem Aufschlag zum risikolosen Zins aufgrund des erhöhten Ausfallrisikos.

Jetzt  muss man berücksichtigen, dass Zinsstruktur-Kurven die meiste Zeit normal sind.

Eine normale Zinsstrukturkurve besagt, je länger die Laufzeit desto größer der Zins bzw. die Kompensation für das übernommene Risiko.

Den Rentenmarkt zu shorten kann ganz schön teuer sein.

Die Händler in japanischen JGB-Futures mussten dies über die letzten Jahrzehnte schmerzvoll lernen. Der JGB-Future (für 10j-Staatsanleihen) wird auch als „Widowmaker“ bezeichnet. Das Problem ist, wenn man Zinsen short ist, dann hat man einen Kredit aufgenommen und jeden Tag bzw. jeden Monat müssen die Zinszahlungen erfolgen.

Der Effekt ist umso stärker je steiler die Zinsstruktur-Kurve ist. Im Prinzip kann man sich das so vorstellen, als ob man sich für 10 Jahre Geld ausleiht und dieses auf dem Sparkonto anlegt. Jedem dürfte damit klar sein, dass man so eine Menge Geld verliert, solange die 10-jährigen Zinsen höher sind als die Sparzinsen.

Preise am Rentenmarkt bewegen sich umgekehrt proportional zu den Zinsen. Das ist auch ganz logisch, da eine Anlage heute z.B. in Bundesanleihen mit einer Verzinsung für 10 Jahre von 0,5% pro Jahr in einem Zinsumfeld von 5% für 10 Jahre keiner mehr haben will. Somit muss der Preis nach unten korrigieren, damit neben dem Kupon von 0,5% p.a. auch noch ein Kapitalertrag entsteht, der die Differenz zu den 5% p.a. ausgleicht.

Rolling down the yield curve – der unbekannte Zusatzertrag

Auch wenn sich Zinsen nicht bewegen entsteht eine Preisbewegung bei einer Rentenanlage – die sogenannte Rollrendite.

Nehmen wir an die Zinsstruktur-Kurve ist normal (also steigend), dann liegt beispielsweise die Zehnjährige Rendite bei 5% und die 9 Jährige Rendite bei 4,5%.

Somit wird der Preis der Anleihe steigen, wenn diese „die Kurve runter läuft“. Der Rolldown-Effekt ist umso stärker desto steiler die Kurve ist.

DIY – Total Return auf lange Anleihen

Mit dem eben beschriebenen Grundüberlegungen wollen wir die Parameter für die Simulation bestimmen.

Ein erster Blick auf den historischen Verlauf z.B. der 10J US Renditen zeigt einen zweigeteilten Verlauf. Seit Beginn der Zeitreihe in den 60er Jahren sind die Zinsen aufgrund von steigender Inflation bis Anfang der 80er Jahre gestiegen. Der weitere Verlauf – mit den drastischen Zinsanhebungen der Fed unter Volcker – ist der bis heute andauernde Bullenmarkt mit fallenden Zinsen.

historische-10j-renditen
Quelle: Bloomberg

Dieser Renditeverlauf führte zu einem Total Return über die gesamte Laufzeit von 1962 bis 2016 wie abgebildet.

historischer-10j-total-return
Quelle: Bloomberg, eigene Berechnungen

Bei der genaueren Analyse über den Zeitverlauf, werden die beiden Perioden getrennt betrachtet. An dieser stelle soll der Blick auf die nominalen Renditen gerichtet werden. Für reale Renditen müsste man die Zeitreihe um die Entwicklung der Inflation bereinigen.

Der gesamte nominale Ertrag bei konstanter Laufzeit von 10J setzt sich nur aus den 2 Komponenten: Carry – die laufende Verzinsung und der Preis-Performance durch Veränderung der Renditen. Der Rolldown-Effekt kommt nicht zum tragen, da die Renditen immer konstant bei 10 Jahren stehen und somit nicht kürzer werden – nicht die Kurve runterrollen.

Gesamt Ertrag Preis Ertrag
Zeitraum Rendite Risiko Drawdown Rendite Risiko
Gesamt 6,81% 6,73% -14,81% 0,24% 6,65%
1962 – 1982 3,43% 6,63% -14,81% -3,63% 6,62%
1982 – 2016 8,70% 6,73% -10,99% 2,44% 6,59%
  1. Gut zu erkennen ist, dass die Volatilitäten über den gesamten Zeitraum sehr ähnlich sind – ganz unabhängig, ob die Renditen steigen oder fallen.
  2. Das Risiko entsteht zum größten Teil durch die Preisbewegung – die Carry spielt einen untergeordnete Rolle.
  3. Die Gesamt-Rendite ist in einem Bullenmarkt höher als im Bärenmarkt, da die Preiskomponente im Bärenmarkt einen negativen Beitrag leistet und im Bullenmarkt einen positiven.
  4. Langfristige Untersuchungen zeigen, dass „in the long run“ Anleihen ca. ihre running yield –  also die aktuelle Rendite erzielen. Die Preisbewegung sollte auf sehr lange Zeiträume keinen Einfluss auf die Rendite haben.

Aufbauend auf diesen ersten Erkenntnissen sollen 2 Simulationen steigender Zinsen aufgebaut werden:

  1. Simulation mit dem Risikoprofil des Bärenmarktes 1962 – 1982, adjustiert um die um die aktuelle laufende Rendite (1,5%).
  2. Alternative Simulation mit dem rückwärts laufenden Bullenmarkt, sodass wir 2016 starten und in der Zeit zurück bis zum Zinshoch 1982 blicken.

Die Ergebnisse sind fertig – der Blick auf ein mögliches Szenario, angelehnt an den historischen Verlauf.

Gesamt Ertrag Preis Ertrag
Zeitraum Rendite Risiko Drawdown Rendite Risiko
1962 – 1982 0,61% 7,36% -19,05% -4,04% 7,35%
2016 – 1982 3,28% 6,62% -15,21% -2,63% 6,57%

Ein Reim auf die Geschichte.

adjustierter-historischer-10j-total-return
Möglicher Wertverlauf, Quelle: Bloomberg, eigene Berechnungen

Im nächsten Schritt soll die Monte-Carlo Simulation vorbereitet werden. Da wir nicht davon ausgehen können, dass sich die Geschichte exakt wiederholt, oder exakt rückwärts abläuft, benötigen wir eine Simulation. Diese füttern wir mit den auf Basis der der obigen Zeitreihen abgeleiteten Risikoprofile.

Profil I: 1962 – 1982:

risikoprofil_62-82
Quelle: Bloomberg, eigene Berechnungen

Profil II: 2016 – 1982:

risikoprofil_16-82
Quelle: Bloomberg, eigene Berechnungen

Das Ergebnis ist vergleichbar, aber insbesondere der Drawdown kann in der Zukunft im Rentenmarkt empfindlich sein. Damit sollten zukünftige Allokationsmodelle das Risiko erhöhter Drawdowns nicht außer Acht lassen. Mit meinem neuen Tool kann ich die Asset Allokation genau unter Beachtung dieser Erkenntnisse betreiben.

Die Ergebnisse im Detail:

Datenbasis Ertrag Risiko Drawdown
1962 – 1982 -0,08% 6,98% -54,62%
2016 – 1982 3,15% 6,62% -45,33%

Die Logik dahinter ist natürlich, dass mit steigenden Zinsen immer auch der Carry also der laufende Ertrag steigt und die Verluste der Preisbewegung kompensiert.Zu beachten ist, dass der Ertrag im Profil II mit zwar einer ähnlich starken Zins-Bewegung, aber über einen längeren Zeitraum ganz andere Ergebnisse liefert.

Wollten die Zentralbanken dem Kapitalmarkt-Anleger einen Gefallen tun, sollten diese folglich sehr vorsichtiggestreckt über mehrere Jahre die Zinsen anheben. Im weiten Verlauf können diese Zinsanhebungen dann etwas schneller gehen – eben immer nur so stark, wie der Ertrag aus dem Kupon (der Carry) die Preisentwicklung kompensiert.

Als letztes noch ein (Aus-)Blick auf die möglichen Verläufe der nächsten 5 Jahre. Die Buy-and-Hold Investoren können nur hoffen, dass die Zentralbanken ähnliche Modelle laufen lassen und dementsprechend handeln.

Die Risikoprämien werden somit für die nächste Zukunft für passive Investoren relativ gering bleiben. Hinzu kommt, dass diese Investoren auf „Gedeih und Verderb“ den Zentralbanken ausgeliefert sind. Natürlich sehen alle historischen Simulationen mit Anleihe-Komponenten phantastisch aus, sie bleiben aber ein Produkt vergangener Tage.

Profil I – Daten vom 1962- 1982

5j-siml-10j-total-return_i
Quelle: Bloomberg, eigene Berechnungen

Profil II – Daten von 2016 – 1982

5j-siml-10j-total-return_ii
Quelle: Bloomberg, eigene Berechnungen

Für das MAQS-Trendfolge-Modell, sollten die Verläufe kein Problem darstellen, da bei stark negativen Preisbewegungen die Positionen abgebaut werden. Dies gilt es in einen der nächsten Blog-Beiträge zu beweisen.

MAQS – Global Trend Following

Signale des wöchentlichen Systems:

  • keine

 

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Niedrige Zinsen – Teil 3

Niedrige Zinsen – Teil 3

Nach dem ich in der letzten Woche die Präsidentschaftswahl in den USA thematisiert hatte, möchte ich jetzt das Kapitel der niedrigen Zinsen fortführen und für den Moment auch beenden.

Im ersten Beitrag hatte ich versucht, die Gründe für die niedrigen Zinsen zu finden und im zweiten Beitrag sortierte ich die niedrigen Zinsen in die breite Palette der Risikoprämien ein.

Heute  sollen die Erkenntnisse dazu dienen, Handlungsmöglichkeiten daraus abzuleiten.

Genereller Tenor der Beiträge war:

  1. Die niedrigen Zinsen sind Teil unserer Gesellschaft und reflektieren die aktuelle wirtschaftliche und demographische Lage – Ergo wir müssen die niedrigen Zinsen erst mal hinnehmen.
  2. Der Schluss sollte sein: OK, wenn die niedrigen Zinsen ein Zeichen für niedrige Term-Prämien (Inflation und Liquidität) darstellen, dann muss ich bei meiner Anlage versuchen, auf die anderen Prämien auszuweichen.

Das klingt vielleicht etwas ernüchternd, aber im Jahr 2000 waren die Risikoprämien für Aktien (zumindest im Rückblick) zu niedrig und ggf. sogar negativ. Heute 16 Jahre später trifft dies eben für die Term-Prämien zu. Wann und ob diese „zu niedrig“ waren, wissen wir erst beim Blick in den Rückspiegel.

Die Finanz-Community sieht dies m.E. nicht ganz so deutlich. Während der 2000er Jahre rannte man den schon geringen Aktien-Risikoprämien hinterher. Gleichzeitig ist man jedoch seit Jahren abgeneigt, die niedrigen Term-Prämien zu kaufen. Der Markt hat so lange ich in der Industrie bin immer eine short Duration Position.

Heute höre ich auf Konferenzen, dass früher alles besser war und der risikolose Zins (gemeint sind hier meist lange Staatsanleihen) eine auskömmliche Rendite bot.

Meiner Meinung nach wird hier die Vergangenheit weitestgehend verklärt dargestellt, da sich zu jener Zeit keiner mit den „auskömmlichen“ Renditen zufrieden gab.

Wenn dem so wäre, hätten die Anleger schon vor vielen Jahren ihre Duration-Gaps geschlossen.

Als Duration-Gaps werden die Unterschiede zwischen der Duration der Aktivseite (der Kapitalanlagen) und der Passiv-Seite, also der Verpflichtung z.B. eine Lebensversicherung mit der Rente auszuzahlen, bezeichnet. Duration ist dabei ein Maß für die Sensitivität der Anlage auf Änderungen des Zinses.

Also welche Möglichkeiten haben die Anleger heute, den niedrigen Zinsen zu begegnen.

  1. Falls wir mit genügend Evidenz feststellen können, dass die Term-Prämien zu gering sind, dann sollte man diese meiden. Wie eben ausgeführt bin ich mir nicht abschließend sicher dabei, da eine wesentliche Eigenschaft immer noch fehlt: Die Käufer rennen nicht manisch in die langen Staatsanleihen, sondern weigern sich beharrlich!
  2. Es lohnt der Blick auf die anderen Risikoprämien. Wie ich im letzten Beitrag gezeigt hatte, gibt es eine Reihe weiterer Risikoprämien die interessant erscheinen. Whisky hat m.E. keine investierbare Risikoprämie – es ist und bleibt in erster Linie ein Konsumgut und sollte auch als solches behandelt werden. Es spricht sicher nichts dagegen einige Flaschen nach dem Kauf weiter zu lagern, um den Genuss des Getränks weiter zu steigern. Das daraus eine sinnvolle Rendite entspringt, würde ich bezweifeln. Ich würde sogar behaupten, dass nach Abzug aller Aufwendungen für Raum, Klimatisierung und Zinskosten, etc. es sinnvoller ist, den anvisierten Genuss in 10 oder 20 Jahren zu kaufen und nicht selbst herzustellen.
  3. Nicht jede Risikoprämie hat ein symmetrisches Risikoprofil und kann unter Umständen mehr Risiko enthalten als auf den ersten Blick zu erwarten war. Damit will ich betonen, Risikoprämien sind immer eine Kompensation für Risiken! Damit ist klar, dass ich nicht in erster Linie über die Prämie nachdenken muss, sondern über das Risiko.
    Aus diesem Grund steht wahrscheinlich das Wort „Risiko“ vor dem Wort „Prämie“.
  4. Risiken lassen sich immer steuern. Das gilt umso mehr, je transparenter Risiken sind. Wenn ich mir im klaren darüber bin, was für mich das jeweilige Risiko bedeutet, dann kann ich über die Positionsgröße dieses Risiko sehr gut steuern.
  5. Ob Risikoprämien aktuell hoch oder niedrig sind, ist oft schwer zu sagen. Selbst professionelle Investoren verzichten darauf, die Attraktivität vorauszusehen.
  6. Risikoprämien lassen sich nur über lange Zeiträume verdienen. Daher ist es wichtig, lange investiert zu bleiben.

Mit diesen Vorgaben betrachte ich immer meine (heutige) Herangehensweise. Mit diesen Eingangsüberlegungen bin ich gestartet, um meine Handelssysteme zu entwerfen. Die Abfolge ist immer gleich:

  1. Ich beginne mit der Suche nach Risikoprämien. Diese sollten ökonomisch zu begründen und möglichst akademisch erforscht sein.
  2. Ich begutachte das mit den Risikoprämien verbundene Risikoprofil. Sind die Prämien im Stande einen Black Swan zu widerstehen? Das kann man zwar nicht explizit testen, da der Black Swan unbekannt ist. Mit Begutachtung der Struktur – vor allem der Reaktion auf Volatilität – kann man m.E. heuristisch das Verhalten erfassen – nicht in seiner genauen Quantität, aber in der Richtung.
  3. Da ich davon ausgehe, dass der Kapitalmarkt auf (sehr) lange Sicht einigermaßen rational Risiken ähnlich belohnt, erhöhte ich implizit sehr ähnliche Sharpe Ratios. Dies wurde für verschiedene Risikoprämien schon empirisch untersucht.
  4. Mit gleichen Sharpe Ratios, entfällt die Prognose über die genaue aktuelle Höhe der Risikoprämie. Ebenfalls werden von mir die Korrelationen der Risikoprämien untereinander ignoriert, bzw. nehme ich an, dass die gesamte Kovarianz-Matrix mit einer Konstante gefüllt ist.
    • Dieses Vorgehen entstammt ebenfalls der akademischen Forschung (Olivier Ledoit & Michael Wolf), die von einer sehr hohen Fehlerquote bei der Schätzung der Kovarianz ausgeht. Der Schätzfehler ist höher als der Fehler durch die Constant-Correlation-Matrix.
  5. Somit ist – wie der geneigte Leser sicher schon erkannt hat – Risk Parity – The name of the Game. Wie schon hergeleitet, ist damit ein ebenso Risiko-Ertrags effizientes Portfolio möglich. Auf Prognosen kann und sollte (wegen der hohen Fehleranfälligkeit) verzichtet werden.
  6. Warum sich mit allerlei Einflussfaktoren zur Prognose von Risikoprämien herumschlagen? Am Ende muss ich bei jedem am Markt gehandelten Preis überlegen, ob ich kaufe oder verkaufe. Dann kann auch gleich meine Entscheidung einzig und allein auf dem Preis beruhen. Deshalb verwende ich die schon erwähnten Trendfolge-Strategien. Das Risikoprofil wird aus dieser neuen Zeitreihe ermittelt.
  7. Nachdem dann die Gewichtung (proportional 1/Volatilität) klar sind, können die verschiedenen Risikoprämien allokiert werden.
  8. Wichtig is,t die zu erwarteten Drawdowns des gesamten Portfolios z. B. mit einer Monte-Carlo Simulation zu untersuchen. Mit dieser Erkenntnis wird festgelegt, wieviel des Kapitals letztlich auf dem Sparkonto („risikolos“) liegen bleibt und wieviel in unserer Risiko-Strategy investiert wird.
    Der Blick auf den Drawdown ist wichtig, da wir den eingeschlagenen Weg über sehr lange Zeiträume verfolgen wollen und nicht durch unerwartete Verluste die Position zum falschen Zeitpunkt schließen.

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Das heute immer noch übliche Vorgehen und Hantieren mit Optimierern á la Markowitz führt m.E. in die falsche Richtung und lässt den Menschen als entscheidende Größe völlig außer Acht – das geht besser!

 

MAQS – Global Trend Following

Signale des wöchentlichen Systems:

  • keine

 

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Erwartung – Donald Trump – Reaktion

Erwartung – Donald Trump – Reaktion

Eigentlich wollte ich heute über den 3. Teil bzgl. der niedrigen Zinsen schreiben.

Die Ereignisse in den USA mit der Wahl des – zumindest hier in Europa – unbeliebten Donald Trump bieten jedoch die Möglichkeit in meinem Blog auf dieses Ereignis aktuell zu reagieren.

Das interessanteste an der Wahl war m.E. die Kombination der Erwartungen im Vorfeld, der Positionierung der Anleger und der nach der Wahl zu beobachteten Reaktion an den Finanzmärkten.

Warum sind Wahlprognosen so schlecht?

Wie schon beim Brexit lagen die Wahlprognostiker daneben. Das ist ggf. nicht ganz fair, da es vor beiden Ereignissen auch Wahlprognosen gab, die ein deutlich engeres Rennen vorhersagten.

Im Falles des Brexits waren sogar die weit verbreiteten Prognosen gar nicht schlecht. Diese zeigten ein relativ knappes 50:50 Ergebnis mit leichtem Vorsprung der Brexit-Gegner. Die Buchmacher lagen mit einer Quote von 80:20 zugunsten der Brexit-Gegner völlig daneben.

Bei Donald Trump war es auch ein Kopf-an-Kopf Rennen mit leichtem Vorsprung von Hillary gegenüber Trump.

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Quelle: RealClearPolitics

Die Wahl selbst viel in beiden Fällen deutlich klarer aus als viele gedacht haben.

Wie kann das passieren, wo doch laufend der Puls der Zeit über Umfragen gemessen wird?

Ich denke hierbei sind viele Entscheidungssituationen gleichzeitig zu beobachten. Diese wirken in die eine wie in die andere Richtung. Nicht zuletzt das Veröffentlichen der neuesten Prognose führt zu einer erneuten Veränderung der Meinung.

Bei Donald Trump könnte – zumindest hier in Europa – bei der Auswertung der Prognosen immer die Hoffnung mit geschwungen sein, dass Hillary für Europa die bessere Alternative ist. Jeden falls die Kommentare aller deutschen Politiker waren deutlich Pro-Hillary.

Die Kapitalmärkte schlossen sich dem gleichen Wunsch an und malten das Bild mit Trump als Präsident immer tief schwarz.

Die Suche nach Bestätigung der vorgefassten Meinung über den Ausgang der Wahl führt m.E. zu einer Überbewertung der Wahlprognosen bzw. der medialen Signale.

In der Tat hat Donald Trump einen ziemlich provokanten Wahlkampf geführt. Er hat immer mit lauten Tönen gegen Minderheiten und das Ausland geschossen. Hillary hat demgegenüber die deutlich gemäßigten Worte gefunden und mehr den Status Quo bewahrend gesprochen.

Trump ging damit ein viel größeres Risiko ein als Hillary. Dieses wurde auch im Nachhinein belohnt.

Ganz nach Keynes:

“Worldly wisdom teaches that it is better for reputation to fail conventionally than to succeed unconventionally.”

Auch bei Wahlprognosen wird der einzelne Befragte sich ähnlich verhalten. Er wird im Zweifel – trotz anonymer Umfrage – eine Tendenz hin zum Status Quo entwickeln und die Fragen in diese Richtung beantworten.

Schon das Bekenntnis in einer Umfrage zu Trump könnte gerade für die von Trump durchaus scharf angegangen Minderheiten zu weiteren Fragen führen, die die oder der Befragte nicht beantworten möchte.

Damit haben wir wieder so etwas wie den Volatility Smile. Die Wahrscheinlichkeiten an den Rändern also auch die Wahrscheinlichkeiten für extreme Kandidaten werden von den Umfragen bzw. von der breiten Masse unterschätzt.

Die Aussagen Trumps wurden in den europäischen Medien oft gezeigt – dagegen Hillarys Aussagen fast nie besonders beachtet. Dies führte vielleicht zu einem viel zu einseitigem Bild. Auf der einen Seite ein polternder Trump und auf der anderen Seite eine konforme Hillary.

Das Wahlkampf und Regierung zwei verschiedene Paar Schuhe sind, sollte m.E. jedem klar sein. Auch im deutschen Wahlkampf werden oft Dinge versprochen, die hinterher nicht so heiß gegessen werden wie sie gekocht werden.

Kapitalmärkte und Statistiken

Die Kapitalmärkte schauen gern auf Statistiken, lassen sich aber auch gern von „Statistiken“ täuschen die keine sind.

So z.B. der Zusammenhang der Performance des Dow Jones mit der Frage ob der amerikanische Präsident dem demokratischen Lager angehört oder dem republikanischen.

Dabei wird gern vergessen, dass die Anzahl an Stichproben nicht ausreicht um eine valide statistische Aussage zu bekommen.

Seit 1929 hat der Dow Jones immer besser abgeschnitten unter einem demokratischen Präsidenten als unter einem republikanischen (Forbes).

In der Tat fielen einige der großen Börsen-Abschwünge in die Regierungszeit republikanischer Präsidenten.

Ist jede Koinzidenz einen eine Korrelation?

Sicher nicht! Es gab in dieser Zeit 22 Perioden (4-Jahres Zeiträume). Davon waren 12 mal demokratische Präsidenten und 10 mal ein republikanischer im Amt.

Für eine statistische Auswertung ist die Datengrundlage zu klein. Auf ähnliche Schlüsse kommt eine Studie aus dem Jahr 2014 von Blinder und Watson.

Außerdem ist die Börse von vielen Faktoren bestimmt – natürlich auch vom politischen Umfeld. Hierzu passt auch die Börsenweisheit:

„Politische Börsen haben kurze Beine“

Risiko vs. Unsicherheit

Börsen können wir schon oft gezeigt mit Risiken gut umgehen. Für Unsicherheit trifft dies nicht zu. Leider werden beide Dinge oft und gern miteinander verwechselt und die Börsianer übertrumpfen sich im professionellen Weissagen.

Das Ursache-Wirkungsprinzip von Politik bzw. dem Einfluss einer einzelnen Person wird z.B. oft maßlos überschätzt.

Vielleicht ist es gerade umgekehrt, dass nach einem großen Börsen-Aufschwung die Wähler in den USA das Gefühl haben eine andere Regierung zu wählen. Ein Grund dafür könnte sicher sein, dass einige Wähler sich  im Stich gelassen fühlen und nicht am Aufschwung partizipiert haben und deshalb verstärkt den Kandidaten wählen, der ihnen eine Besserung verspricht.

Ich möchte an dieser Stelle nicht weiter über die Beweggründe der US Wähler rätseln – diese sind sicher sehr vielfältig und individuell. Mir ging es nur mit dem Beispiel darum, das Ursache-Wirkungs-Prinzip zu hinterfragen.

Professionelles Weissagen

Im Vorfeld der Wahl wurden Conference Calls und Informationsveranstaltungen etc. betrieben. Es wurde tagelang Research betrieben und Investmentkomitees haben bis zum Abwinken diskutiert. Alles nur um darüber zu philosophieren, wie der Wähler abstimmen wird.

Letztlich war der ganze „Hype“ völlig umsonst – bzw. sogar äußert schädlich.

Wer z.B. fest an Hillary als 45. Präsident(in) glaubte und offensiv positioniert war, hatte wahrscheinlich am Mittwoch Morgen Panik. Diese trieb in Japan den Aktienmarkt um 6% nach Süden.

Wahrscheinlich zwangen diese Ereignisse einige zu Panikverkäufen und das genau zum falschen Zeitpunkt. Kurz nach der Eröffnung in Europa brachen auch hier die Kurse massiv ein. Der Bund-Future sprang in die Höhe und mit ihm das Gold.

Kurz darauf geschah das Unfassbare – der Aktienmarkt drehte komplett und schloss den Tag deutlich im Plus. Der Bund-Future verlor am Tagesende und auch das Gold gab seine Gewinne wieder ab.

Mein Handelssystem tauchte auch zeitweise deutlich ins Minus, bzw. der schon bestehende Drawdown wurde noch größer. Diese Schwankungen innerhalb der Woche bzw. für das monatliche System die Schwankungen innerhalb des Monats sind dem System generell unbekannt.

Damit meine ich in der Modellierung treten diese Schwankungen nur als High-Low-Close auf. Das System bemerkt zwar eine Zunahme der Volatilität und diese hat ggf. auch Auswirkungen auf das zukünftige Verhalten, aber das wöchentliche System handelt nur einmal die Woche und NIE in Panik. Das Gleiche gilt entsprechend für das monatliche System.

Die Risiken in beiden Systemen sind genau mit diesen Vorgaben ausbalanciert – keine Not außer der Reihe einzugreifen.

Aus der Modelllogik geht das auch nicht. Die Ergebnisse der Vergangenheit, sind mit einem diskretionären Eingriff zwischen den Handelspunkten nicht zu rechtfertigen. Die Historie beinhaltet alle relevanten Informationen und in den knapp 10 Jahren Backtest bzw. Handel gab es schon allerhand „historische“ Ereignisse. Diese konnten alle sehr gut verdaut werden – auch ohne Prognose einer Wahl, oder Panik nach überraschenden Momenten.

Verlor eine Position nach einem großen Ereignis, sorgten die Stops für einen geregelten Verkauf zum Handelstag in der kommenden Woche.

Wichtig wie immer ist:

Man muss die Drawdown-Verluste aushalten können, um sich diszipliniert an seine Regeln halten zu können!

 

MAQS – Global Trend Following

Signale des wöchentlichen Systems:

  • Kauf Long Position: EuroStoxx50
  • kauf Short Position: WTI Crude Oil

 

 

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Niedrige Zinsen – Teil 2

Niedrige Zinsen – Teil 2

Im Anschluss an meinen Beitrag in der vorherigen Woche möchte ich das Thema Zins im Zusammenhang mit Risikoprämien erläutern.

Risikoprämien überall

Die Zinsen sind in Deutschland niedrig, da hier einige Risikoprämien deutlich anders bewertet werden als in anderen Ländern der Eurozone bzw. der Welt.

Für den Sparer bzw. Investor und Anleger ist auf lange Sicht nur die reale Rendite seiner Anlagen interessant.

Der reale risikolose Zins ist ein Konstrukt der Finanzwissenschaft. Die tatsächliche Existenz ist m.E. zu bestreiten.

Gemeinhin werden kurz laufende Staatstitel mit höchster Bonität dem risikolosen Zins gleichgesetzt – aus Mangel an Alternativen!

Bonitätsrisiko, Liquiditätsrisiko, Inflationsrisiko

Tatsächlich hat natürlich eine AAA-Anlage z.B. in deutschen Bundesschatzbriefen (2 Jahre Laufzeit) mindestens 3 Risikoprämien.

  1. Selbst für AAA-Anlagen bestehen Bonitätsrisiken – die Anleihen könnten von den Rating Agenturen herab gestuft werden oder sofort ausfallen. Natürlich ist diese Risikoprämie an dieser Stelle sehr gering, aber risikolos ist die Anlage nicht.
  2. Eine 2-jährige Anlage bindet nominell das Kapital für 2 Jahre, ggf. könnte in dieser Zeit die Inflation ansteigen, sodass die erwartete reale Rendite nicht realisiert werden kann.
  3. Es besteht eine Liquiditätsprämie – die Gefahr, dass während der 2 Jahre Laufzeit nur eratische Rückkaufspreise gestellt werden. Dies ist zwar beim erwähnten Bundesschatzbrief ebenfalls sehr sehr gering jedoch nicht ganz null.

Der Sparer,  der sein Geld zu einer Bank trägt und auf Zinsen auf sein Tagesgeldkonto hofft, geht ebenfalls Risiken ein. Spareinlagen sind nachrangige Verbindlichkeiten einer Bank. Im Insolvenzfall sind diese Spareinlagen den anderen unbesicherten Verbindlichkeiten – Bankanleihen gleichgesetzt und können in der Insolvenz wertlos werden.

Aus diesem Grund gibt es die deutsche und europäische Einlagensicherung, um einzelne Bankinsolvenzen aufzufangen.

Trotzdem ist der Sparer auf dem Tagesgeldkonto  einem Kredit-Risiko, da Banken gewöhnlich nicht ein AAA-Rating haben und dieses schon nicht risikolos ist (siehe oben).

Das dieses Risiko tatsächlich schlagend werden kann, haben die Sparer von Islandsbanki leidvoll erfahren müssen. Auch die Anleger > EUR 100.000 in Zypern mussten sogenannte Haircuts hinnehmen, als das Bankensystem Zyperns ins Wanken geriet.

Zumindest existiert auf dem Tagesgeldkonto kein Inflationsrisiko. Bei länger laufenden Termingeldern sieht das natürlich anders aus.
Die heutigen negativen Zinsen in Deutschland sind somit z.T. ein Signal, dass Risikoprämien für Inflation, Kredit und Liquidität sehr gering sind, bzw. nicht vom Markt bezahlt werden. Dafür ist die EZB der Garant – die EZB steht zur Verfügung, um kurze Anleihen aufzukaufen.

Damit verbleiben für den Investor und Anleger im Umfeld der Zinsen nur die Wahl

  1. Höhere Kreditrisiken in Form von deutlich schlechter eingestuften Unternehmen und Staaten zu kaufen oder
  2. Die Laufzeiten in Bereiche auszudehnen, die von den Käufen der Open Market Operations der Zentralbanken unberührt sind.

Im ersten Fall spricht man von Anlagen bis hin zu High Yield Anleihen also alles was von den Ratingagenturen mit schlechter als BBB- eingestuft wird und deutlich höhere Ausfallwahrscheinlichkeiten aufweist.

Im zweiten Fall sind natürlich die schon erwähnten Liquiditäts- und Inflationsprämien deutlich höher.

Neben Risiken im Bereich der Zinsen, gibt es ebenso Risikoprämien in anderen Asset Klassen.

Bei Aktien kommen vor allem höhere Bonitätsrisiken hinzu. Eine Aktie ist gehandeltes Eigenkapital. Dieses steht in der Rangfolge im Fall einer Insolvenz ganz oben und wird sofort als erstes aufgebraucht zur Befriedigung von Ansprüchen gegen das Unternehmen.

Bei der Verteilung der Erträge steht es ganz unten und muss abwarten was übrig bleibt. Zu erst werden die Verbindlichkeiten der Rangfolge nach bedient, ehe eine Dividende den Aktien zusteht. Manche Unternehmen zahlen Dividende aus, obwohl die Erträge nicht ausreichen – aus der Substanz. Damit ist es für den Anleger jedoch ein schlechtes Geschäft, da er sich de facto die Dividende selber zahlt.

Small Cap vs. Large Cap, Value vs. Growth und Momentum

Am Aktienmarkt werden zusätzliche Risikoprämien identifiziert. Typischerweise kommen zur Entlohnung für höhere Bonitätsrisiken noch die Prämien für Value, Unternehmensgröße und Momentum.

Die ersten 3 Faktoren entstammen den Arbeiten von Fama und French, während der Faktor Momentum von Carhart beigesteuert wurde.

Jüngst wurde die Anomalie, dass sich defensive Aktien deutlich besser entwickeln als zyklische bzw. riskante Aktien als Risikoprämie definiert.

  • Diese lässt sich auch ökonomisch untermauern.

Investoren sind immer auf der Suche nach hohen Erträgen und stehen damit vor der Wahl entweder eine defensive Aktie mit überschaubarer Rendite, oder eine hoch volatile Aktie mit viel Potential. Das absolute Risiko für beide Positionen ist nach unten an der Nulllinie begrenzt. Aktien ähneln somit dem Long-Call Profil einer Option. Somit sind defensive Aktien in den Portfolien häufig deutlich unterrepräsentiert. Investoren können somit durch die Investition in defensive Aktien eine Outperformance erzielen.

Normal Backwardation = Versicherungsprämie

Auch Rohstoffe zahlen im Durchschnitt eine Risikoprämie. Hierzu hat die akademische Welt den Begriff der „Normal Backwardation“ geprägt.

Backwardation ist ein Begriff der Future Märkte. Futures für Rohstoffe werden in verschiedenen Laufzeiten gehandelt. Wenn der kürzeste Future-Kontrakt bzw. der Kassakurs an der Börse einen höheren Preis hat, als die darauf folgenden – also die Future-Preiskurve ein Gefälle aufweist, spricht man von Backwardation. Eine steigende Termin-Kurve bezeichnet man als Contango.

Das Konzept der „Normal Backwardation“ ist eine Art Versicherungsprämie, die die Produzenten der Rohstoffe bereit sind zu zahlen, um im Gegenzug dazu deutlich höhere Planungssicherheit über Ihre operativen Erträge zu bekommen.

Carry

An den Währungsmärkten lassen sich durch Investments in Währungen mit hohem Zinsniveau höhere Erträge erzielen. Normaler Weise haben diese Währungen auch höhere Risiken. Diese Risikoprämie wird als Carry bezeichnet.

Vollatility-Smile

An den Derivate-Märkten sind ebenfalls Risikoprämien zu verdienen. Typischerweise werden Call- und Put-Optionen für Stikes weit aus dem Geld verkauft, da dort die in den Optionen implizierten Volatilitäten relativ hoch sind. Diesen Effekt nennt man Vollatility-Smile, da die graphische Darstellung des Volatilitätsverlaufes wie ein Smilie aussieht.

Auch hier ist der Markt generell bereit Extremrisiken abzusichern und dafür eine Prämie zu bezahlen. Für den Schreiber (Verkäufer) der Optionen bedeutet das laufende Einnahmen in normalen Zeiten, da die realisierte Volatilität normalerweise unterhalb der implizieten (verkauften) liegt. Im Stress  bedeutet es für den Stillhalter jedoch ggf. extrem große Auszahlungen.

Alle Risikoprämien zusammen

Die wesentlichen Risikoprämien als Aufschlag auf den theoretischen risikolosen realen Zins sind somit benannt und erklärt:

  1. Bonitätsrisiko
  2. Liquiditätsrisiko
  3. Inflationsrisiko
  4. Momentum
  5. defensive vs. zyklische Aktien
  6. Small Caps vs. Large Caps
  7. Normal Backwardation
  8. Carry
  9. Volatility-Smiles

Der Anleger hat heute viel klarer als früher die Möglichkeit in einzelne Risikoprämien zu investieren, oder mehrere dieser Risikoprämien zu mischen.

Früher blieb dem Investor nur die Möglichkeit z.B. sein Kapital im Aktienmarkt zu investieren. Dies brachte Ihm jedoch immer gleichzeitig Exposure zu verschiedenen Risikoprämien z.B.:

  1. Bonitätsrisiko
  2. Liquiditästrisiko
  3. Inflationsrisiko
  4. Small Cap
  5. u.s.w

Leider musste der Anleger in der Vergangenheit immer die „natürliche“ Mischung dieser Risikoprämien hinnehmen. Heute ist es möglich einzelne auszuwählen bzw. diese nach seine eigenen Vorstellungen zu mischen.

Für mein Portfolio habe ich z.B. den Emerging Markets Aktien MinVol ETF gewählt um den Faktor defensiv vs. zyklisch deutlicher zu betonen.

In der institutionellen Welt ist es aktuell en Vouge die Risikoprämien möglichst genau zu separieren und zu dosieren. Einige gehen schon sogar so weit, die Höhe bzw. Erträge aus den Risikoprämien zu timen.

Aus meiner Sicht ist das – zumindest nach Transaktionskosten nicht möglich. Ich verlasse mich daher auf einfache bekannte Konzepte wie Risk-Parity.

Achtsam sollte man bei dieser Art der Allokation trotzdem sein. Wie oben im Fall der beschriebenen Calls und Puts ist mit einem deutlich schiefen Risikoprofil zu rechnen.

Hier greifen Risk-Parity Konzepte zu kurz, da die Volatilität der Strategie oder der Risikoprämie kein guter Schätzer für das tatsächliche Risiko ist.

Hier sollten Ansätze mit Expected Drawdown oder Expected Shortfall zum Einsatz kommen.
Keep it Simple
Für mein Portfolio bzw. die von mir verantworteten Gelder versuche ich die Welt immer simple zu gestalten und verzichte ex ante auf Risikoprofile, welche durch extreme Schiefe v.a. Linksschiefe auffallen.

MAQS – Global Trend Following

Signale des wöchentlichen Systems:

  • Schließen der Long Position im Bund Future

 

Eure Kommentare sind herzlich willkommen.