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JA - AUCH WENN SIE ES NICHT GLAUBEN -,UNSER RISIKOINDIKATOR ZEIGT GRÜN

Gastautor: Dr. Georg Oehm
25.08.2018, 18:48  |  1721   |   |   

Im Risikomanagement setzen wir verschiedene Systeme ein, die Indikatoren bereitstellen, damit wir uns ein Bild von den Märkten machen können, welches über eine oberflächliche Lageanalyse hinausgeht. Es gibt natürlich keinen Master-Indikator. Die Informationslage ist eher wie im Cockpit eines Flugzeugs. Auch dort stehen zahlreiche Instrumente zur Verfügung. Manche werden regelmäßig gebraucht, andere seltener. Aber am Ende entscheidet – wie im Flugzeug – auch bei uns der Mensch und der kann sich bei der Interpretation von Indikatoren auch irren.

Nachfolgend eine kurze Erläuterung zu einem von uns mit Interesse verfolgten Risikoindikator, der über eine lange Historie verfügt und bisher sehr gute Hinweise zum Marktrisiko gegeben hat.

Control-Panel in einem Flugzeug-Cockpit © Shutterstock | Alexandru Nika

I. Kurse

Es ist zwar eine Plattitüde, aber es stimmt: Kurse machen Nachrichten – nicht Nachrichten Kurse. Der Ablauf ist immer gleich. Wichtige Kurse verändern sich und im Anschluss suchen die Volontäre der Nachrichtenredaktionen in den Agenturmeldungen nach Erklärungen. Gerade dann, wenn sich keine finden, werden langjährige Beobachter besonders aufmerksam.

II. Indikatoren

Kurse entstehen aufgrund der Handlung von Akteuren, seien es Privatpersonen, institutionelle Anleger oder Computerprogramme (Algorithmen). Und alle drei Gruppen verwenden – bewusst oder unbewusst – auch Indikatoren, die sie bei ihren Entscheidungen beeinflussen. Die viel erwähnten (in ihrer Bedeutung aber wohl stark überschätzten) 50-, 100- oder 200-Tages-Linien in den Charts gehören beispielsweise dazu. Relative Stärke, relative Schwäche, Bollinger-Bänder, Advance-Decline und vieles mehr genauso. Die Vielfalt der Indikatoren hält von der Anzahl her mit der Auswahl in einem gut sortierten Weingeschäft locker mit.

III. Risiko und der Aktienmarkt (kurz und knapp)

Die Grundlagen legte Harry Markowitz mit seinem Basismodell. Das sogenannte Capital Asset Pricing Model (CAPM) beschreibt, wie Investoren verschiedene Anlagen kombinieren, um ihr Portfolio zusammenzustellen. Den Nobelpreis gab es dafür, dass die verschiedenen anlagenspezifischen Renditen mit dem jeweiligen anlagenspezifischen Risiko kombiniert werden. Risiko nach Markowitz ist relativ einfach definiert: hohe Wertschwankungen = hohes Risiko, niedrige Wertschwankungen = niedriges Risiko.

William F. Sharpe (ebenfalls Nobelpreisträger) empfahl, immer dann eine Aktie zu einem Portfolio hinzuzufügen, wenn die Zusatzerträge nicht mit denjenigen des Portfolios korreliert sind. Je geringer die Korrelation der Erträge, desto interessanter ist die Einbeziehung einer neuen Anlage in ein bestehendes Portfolio.

Als Drittes zu nennen ist Barra. Nicht Mary Barra, CEO von GM, sondern Barra, das weltführende Unternehmen für Systeme zum Risikomanagement, welches nach der Übernahme in 2004 heute zu MSCI gehört. Die Wahrscheinlichkeit, dass große Institutionen ihre Entscheidungen über Aktienanlagen treffen, nachdem Barra-Systeme dazu befragt wurden, ist wohl größer als die Wahrscheinlichkeit, dass Bayern München deutscher Fußballmeister wird.

Hauptthema in diesem Zusammenhang ist die Frage, wie verschiedene Anlagen und Portfolios miteinander korreliert sind. Ein wichtiges Problem dabei ist die Auswahl des Zeitraums, der herangezogen wird, um die Korrelationen zu berechnen. Zur Auswahl stehen tägliche, monatliche oder jährliche Daten.For the long runoder, wie ich gerne übersetze, bei Anlagehorizonten bis zum Grabstein (also 40 Jahre und mehr), wird oft empfohlen, Korrelationen auf der Basis von historischen Zeitbetrachtungen über fünf Jahre zu berechnen.

Dabei verbleibt nur ein Problem: Was machen Anleger, deren Horizont kürzer ist als 40 Jahre?
Die auf die lange Frist ausgelegten Systeme waren weder 2002 noch 2008 in der Lage die Krise vorherzusagen. Aber genau dafür hätten viele Anleger Risikosysteme eigentlich gebraucht.

III. Value at Risk

Eine Lösung ist die Verwendung von Value at Risk (VaR). Derartige Systeme versuchen, das Problem des 5-Jahres-Zeitraums zu vermeiden, um nicht immer zu spät zu sein. VaR verändert deshalb die Perspektive. Ziel ist es, die Frage zu beantworten, wieviel ein gegebenes Portfolio in einem Crash verlieren würde.

Auch der Einsatz von Value at Risk hat seine Probleme. In Marktsituationen mit sehr geringer Volatilität (wie zum Beispiel in 2017) unterschätzen die Systeme systematisch die potentiellen Risiken. Im Ergebnis ist die Volatilität selbst eine der volatilsten und am schwierigsten prognostizierbaren Einflussgrößen am Kapitalmarkt. Physiker könnten sagen: Heisenbergs Unschärferelation lässt grüßen.

Das erste Quartal 2018 ist ein gutes Beispiel. VaR-Berechnungen mit der Volatilität von 2017 führten zu völlig falschen Ergebnissen („Viel Spaß mit Ihrem Robo-Advisor, sagen wir da nur).

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