Risiko-Management mit Trendfolge-Strategien
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Trendfolge-Strategien sind nicht nur im quantitativen Portfolio-Management fester Bestandteil, sondern auch im dynamischen Risiko-Management. Besonders im FX-Hedging können sie gegenüber klassischen Instrumenten, wie Forwards oder Optionen, Vorteile in puncto Flexibilität und Kostenstruktur aufweisen. Wir beleuchten die risikomindernden Eigenschaften von Momentum-Strategien anhand eines anschaulichen Beispiels und zeigen, wie sich hiermit ein asymmetrisches Auszahlungsprofil erreichen lässt.
Stand der akademischen Forschung
Das Trendverhalten von Kursen am Finanzmarkt wurde in der akademischen Literatur unter dem Begriff „Momentum“ ausführlich untersucht. Parallel dazu und teilweise unabhängig davon hat auch die Praxis Handelsstrategien entwickelt und eingesetzt, die das Auftreten von Kurstrends in ihren unterschiedlichen Ausprägungen erfolgreich ausnutzen konnten.
Während der zweiten Hälfte des vergangenen Jahrhunderts hatte sich die akademische Forschung zunächst lange dem Thema der Trendumkehr gewidmet. Die nachweisliche Profitabilität von Handelsstrategien, die Gewinner aus der jüngeren Vergangenheit verkaufen und Verlierer kaufen, um auf eine Rückkehr der Kurse zu einem fairen Wert zu setzen, führte die Forschung unter anderem auf eine Überreaktion der Marktteilnehmer auf neue Informationen zurück (z. B. Lo und MacKinlay, 1990). Das Phänomen wurde zuerst für den US-amerikanischen Aktienmarkt dokumentiert, später aber auch in anderen Asset-Klassen und Regionen nachgewiesen (z. B. Asness, Moskowitz und Pedersen, 2013).
Ab den 1990er-Jahren wurde zusätzlich der Momentum-Effekt tiefergehend untersucht. Interessanterweise wird auch dieser Effekt mit dem nicht perfekt rationalen Verhalten der Marktteilnehmer erklärt, nämlich ihrer anfänglichen Unterreaktion auf Neuigkeiten mit einer späteren Überreaktion (z. B. Jegadeesh und Titman, 1993). Beide Anomalien – die Trendumkehr und die Trendfortsetzung – stellten somit die Hypothese effizienter Märkte in Frage.
Beim Momentum kann zwischen zwei Arten unterschieden werden: Dem sogenannten „Cross Sectional Momentum“ und dem „Time Series Momentum“.
Das Cross Sectional Momentum bezeichnet das relative Momentum eines Assets im Querschnitt einer Peer-Group. Zum Beispiel könnte ein Portfoliomanager die Kursentwicklung der G10-Währungen im vergangenen Quartal analysieren und gemäß ihrer Wertveränderung sortieren. Im Anschluss positioniert sich der Manager in den drei höchstgelisteten „Gewinnern“ long und in den drei „Verlierern“ am Ende des Feldes entsprechend short. Diese Investmentstrategie wird von zahlreichen systematischen Makro-Hedgefonds angewandt, etwa in Form von Zero-Cost-Portfolios.
Davon unterscheidet sich das Time Series Momentum. Hierbei werden Anlage- oder Hedging-Entscheidungen in einem Finanzprodukt allein auf Grundlage der vergangenen Kursentwicklung dieses einen Assets getroffen. Das Research zu Trends in Zeitreihen wurde während der vergangenen zehn Jahre sehr intensiv betrieben und eine signifikante Autokorrelation in nahezu allen Asset-Klassen nachgewiesen. Das Risiko-Profil von Trendfolge-Strategien und ihre Interaktion mit klassischen Anlageklassen im Portfoliokontext sind somit gut dokumentiert. Moskowitz, Ooi und Pedersen (2012) zeigen etwa, dass Trendfolge-Strategien ökonomisch signifikante Zusatzerträge ermöglichen und speziell während turbulenten Marktphasen gute Ergebnisse erzielt haben. Zu einem ähnlichen Schluss kommen Baltas und Kosowski (2013), die festhalten, dass Commodity Trading Advisors (CTAs) Strategien auf der Basis von Time Series Momentum einsetzen und diese aufgrund ihres antizyklischen Risiko-Profils diversifizierend wirken können. Erweitert wird die Analyse durch Dudler, Gmür und Malamud (2014), die vielversprechende Ergebnisse für Trendfolge-Strategien mit zusätzlicher Volatilitätssteuerung aufzeigen.
Weniger gut erforscht von akademischer Seite ist hingegen der Nutzen von Trendfolge-Strategien für Anleger mit Hedging-Bedürfnissen. Diese Lücke möchten wir beginnen zu schließen, wenn auch an dieser Stelle weniger rigoros als das in einem rein wissenschaftlichen Aufsatz möglich wäre.
Da wir uns in diesem Fachartikel dem Risiko-Management und konkret dem Hedging von Fremdwährungsrisiken widmen, fokussieren wir uns auf die zweite Form des Momentums. Das Time Series Momentum verfügt durch seine inhärente Charakteristik über wirksame risikomindernde Eigenschaften.1
Asymmetrisches Hedging: Die Optionsstrategie
Investoren, die ihre Risiken aus Fremdwährungspositionen in Gänze oder zumindest statisch mit einer konstanten Sicherungsquote hedgen möchten, können den Hedge effizient über FX-Forwards oder FX-Futures abbilden. Termingeschäfte haben ein symmetrisches Auszahlungsprofil. Dadurch lässt sich mit Abschluss des Termingeschäfts sofort Planungssicherheit schaffen: Der Hedge wird die Marktwertveränderung des Basisinvestments infolge von Wechselkursschwankungen bei Fälligkeit 1:1 ausgleichen.
Doch wie kann ein Anleger ein asymmetrisches Auszahlungsprofil erreichen, bei dem er an Gewinnen aus der Fremdwährung in Teilen partizipieren kann? Für ihn mag eine Put-Option ein geeignetes Werkzeug zur Absicherung gegen Marktpreisrisiken sein. Mit der Bezahlung einer Optionsprämie lässt sich damit der Schutz gegen fallende Kurse kaufen. Je nachdem, ab wann die Sicherung greift, sind Optionen günstiger (der Schutz greift erst bei sehr großen Verlusten) oder teurer (der Schutz greift schon relativ früh). Dies ist mit einer Versicherung vergleichbar: Je höher die Eintrittswahrscheinlichkeit des Schadenszenarios, desto höher die Versicherungsprämie. Tritt der Verlust (zum Glück!) nicht ein, wurde zwar die Prämie bezahlt, der Anleger kann aber am Wertzuwachs seiner Anlagen vollständig partizipieren. Deshalb wird das Auszahlungsprofil einer Put-Option als asymmetrisch bezeichnet: Das Verlustszenario lässt sich berechnen und ist begrenzt. Das Gewinnszenario ist – zumindest rein rechnerisch – unbegrenzt.
Dieser Asymmetrie wird aber in der Optionsprämie Rechnung getragen. Daher ist das Risikomanagement mit Optionen im Vergleich zu symmetrischen Hedging-Instrumenten teuer, wie Abbildung 1 zum Wechselkursrisiko EUR/USD zeigt.
EUR-Call/USD-Put-Option | USD-Short FX-Forward |
---|---|
-3,4 | -2,0 |
Jährliche Kosten einer Absicherung gegen Verluste aus dem US-Dollar aus Sicht eines europäischen Investors. Die Option hat einen Basispreis „at-the-money-forward“. Beide Instrumente haben eine Laufzeit von einem Jahr. Stand: 9. April 2025
Es ist wichtig zu betonen, dass die Optionalität den Anleger im gezeigten Beispiel nicht „nur“ 1,4 sondern die vollen 3,4 Prozentpunkte p. a. mehr kostet als das symmetrische Hedging per FX-Forward. Denn auch die Option wird „at-the-money-forward“ gepreist und das Underlying muss die Forward-Prämie von 2 Prozent erst verdienen2. Insofern erscheint die Option als dauerhaftes Hedging-Instrument vergleichsweise teuer, sofern der Investor keine Erwartung an die Entwicklung des EUR/USD-Wechselkurses hat. Gegen den Kauf von Optionen als langfristige Strategie spricht auch die Erkenntnis aus wissenschaftlichen Analysen und praktischer Erfahrung, wonach die implizite Volatilität die tatsächlich realisierte Volatilität im Durchschnitt überschätzt. Dies ist gleichbedeutend mit einer negativen Risikoprämie, die Ausdruck der Risikoaversion von Investoren ist.3
Um die hohen Kosten des Optionskaufs zu neutralisieren, gibt es darüber hinaus die Möglichkeit, einen Zero-Cost-Collar (sog. Risk-Reversal) zu handeln. Hierbei wird die EUR/USD-Call-Option gekauft und durch den Verkauf einer EUR/USD-Put-Option finanziert. Doch auch hier fallen Sicherungskosten durch die Zinsdifferenz an, denn Optionen werden auf Basis des Forward-Kurses gepreist. Dies wird deutlich, wenn für Call und Put derselbe Basispreis gewählt wird. Um eine Zero-Cost-Struktur zu erreichen, müssen beide Optionen allerdings out-of-the-money konstruiert werden. Das hat zur Folge, dass innerhalb dieses Preisbands aus beiden Basispreisen ein Wechselkursrisiko besteht, das komplett getragen werden muss. Insofern kann sich ein Risk-Reversal allemal als Tail-Hedge eignen, bei dem extreme Kursverluste abgeschnitten werden sollen und Verluste bis zum Basispreis toleriert werden können. Als langfristige Strategie besteht der Nachteil, dass das Risk-Reversal bei Fälligkeit neu konstruiert werden muss und so jedes Mal ein neuer Basispreis gewählt wird, der „aus dem Geld“ liegt. Der Tail wird sozusagen neu definiert. Es ist daher möglich, dass sich langfristig Kursverluste aufbauen, wenn die Fremdwährung in mehreren Perioden nacheinander bis zum Basispreis der Call-Option abwertet. Abgesehen von der Kostenkomponente kann ein Risk-Reversal auch keine ausgeprägte Asymmetrie mehr aufweisen. Denn ab dem Basispreis des Calls greift zwar die Sicherung, ab dem Basispreis des Puts wird aber auf die Teilhabe an einer etwaigen Aufwertung der Fremdwährung komplett verzichtet.
Eine „bessere“ Option: Die Trendfolge-Strategie
Es gibt Alternativen, die nicht nur punktuell, sondern auf Dauer im Portfolio eingesetzt werden können. Unser Research zeigt, dass dynamische Sicherungsstrategien unter Abwägung von Kosten und Nutzen eine erhebliche Verbesserung sowohl gegenüber der Kurssicherung mit Plain-Vanilla-Optionen als auch gegenüber statischen Hedges mittels FX-Forwards ermöglichen.
Die zugrundeliegende Annahme, dass sich Kurstrends aus der unmittelbaren Historie mehrheitlich auch in Zukunft fortsetzen, beruht auf der Beobachtung, dass Marktteilnehmer auf neue Informationen tendenziell träge reagieren, wodurch Informationen nur nach und nach im Marktkurs eingepreist werden. Dasselbe scheint für ökonomische Trends, wie die Inflationsentwicklung, zu gelten und könnte teilweise erklären, wieso Zentralbanken zu einer schrittweisen Anpassung ihrer Geldpolitik tendieren – abgesehen davon, dass sie kein destabilisierender Faktor im Finanzsystem sein möchten. Auch Zentralbanken, Regulatoren und Gesetzgeber müssen als Marktakteure neue Erkenntnisse erst verarbeiten und ihre Entscheidungen unter Unsicherheit an neue Erwartungen anpassen. Zentralbanken kommunizieren ihre Ziele und Maßnahmen auch deshalb nur schrittweise, weil sie Marktverwerfungen und „excess volatility“ vermeiden möchten. Große, plötzliche Schwankungen werden so in der Regel vermieden und anhaltende Trends können entstehen.
Diese Kurstrends können von Momentum-Modellen erkannt und verarbeitet werden. Hat EUR/USD-Wechselkurs zum Beispiel jüngst aufgewertet, so könnte dies darauf hindeuten, dass sich die Aufwertung des Euro gegenüber dem US-Dollar fortsetzen wird. Aus Sicht eines Anlegers aus der Eurozone könnte dies nahelegen, das Exposure im US-Dollar durch Hedging zu reduzieren. Auf diese Weise erhöhen Trendfolge-Strategien das Exposure in einer Währung, wenn diese im Wert steigt, und reduzieren das Exposure, wenn sie im Wert fällt. Besonders diese Charakteristik macht das Time Series Momentum so nützlich für das Risikomanagement: Risiken werden beibehalten, solange der positive Trend anhält. Das Risiko wird aber konsequent abgebaut, sobald die Währung abzuwerten beginnt.4
Auf Dauer lässt sich so ein asymmetrisch konvexes Auszahlungsprofil aufbauen, ähnlich dem einer Option. Statistisch betrachtet ergibt sich eine rechtsschiefe Renditeverteilung, denn gerade der gefährliche linke Rand der Verteilung kann abgeschnitten werden. Diese risikomindernde Eigenschaft ist umso ausgeprägter, je schneller das Trendfolge-Modell reagiert.5
Ein praktisches Beispiel: Das Moving-Average-Modell
Wir betrachten zur Veranschaulichung ein einfaches Trendfolge-Modell. Beim Moving-Average-Modell wird der Verlauf zweier gleitender Durchschnitte betrachtet. Schneidet der kurzfristige Durchschnitt den längerfristigen Durchschnitt von oben (unten) nach unten (oben), wird dies als Verkaufssignal (Kaufsignal) interpretiert. Diese Art von Modell hat nur zwei Parameter, nämlich die jeweiligen Zeitfenster, über die die beiden Durchschnitte berechnet werden.
Mathematische Definition
Der gleitende Durchschnitt über den Wechselkurs St zum Zeitpunkt t und für Parameter p (z. B. 20 Zeitschritte zurück) ist
Bei einem Modell basierend auf zwei Durchschnitten wird der SMA für einen kürzeren und einen längeren Zeitraum berechnet. Die beiden Durchschnitte können dann in jeder Iteration verglichen und ein Hedging-Signal Ht abgeleitet werden:
Das Signal wird in der Regel für die Basiswährung generiert. Am Beispiel EUR/USD bedeutet ein Long-Signal einen EUR-Kauf/USD-Verkauf, d.h. eine Erhöhung des Hedges; und umgekehrt bei einem Short-Signal.
Wir konstruieren nun ein Portfolio bestehend aus drei Moving-Average-Modellen, die wir in ihrer Reagibilität gestaffelt einstellen. Auf diese Weise sind die einzelnen Modelle untereinander nicht hoch korreliert und bilden unterschiedliche Trendlängen ab. Für diese Untersuchung haben wir ein kurzfristiges, ein mittelfristiges und ein langfristiges Modell gewählt. Diese gewichten wir gleich, wodurch jedes Modell Hedging-Signale für ein Drittel des Fremdwährungsrisikos geben kann. Ein Hedge wird bei einem Long-Signal aufgebaut (steigender EUR/USD-Wechselkurs) und bei einem Short-Signal abgebaut (fallender EUR/USD-Wechselkurs).
Quellen: Bloomberg, Metzler
Die Abbildung zeigt exemplarisch die Funktionsweise eines simplen Moving-Average-Modells für den EUR/USD-Wechselkurs. Hierbei wird ein Hedging-Signal (Terminverkauf des US-Dollars) erzeugt, wenn der kurzfristige Durchschnitt den längerfristigen Durchschnitt von unten nach oben kreuzt (durch grüne Balken symbolisiert), bzw. ein Signal zur Auflösung des Hedges (Terminkauf des US-Dollars), wenn der kurzfristige Durchschnitt den längerfristigen Durchschnitt von oben nach unten kreuzt (symbolisiert durch einen roten Balken).
Um die Effektivität des Trendfolge-Ansatzes zu untersuchen, betrachten wir einen Zeitraum von etwas mehr als zehn Jahren: Die Abbildung 3 zeigt die Verteilung der monatlichen Renditen einer ungesicherten Position in US-Dollar (grau), einer mittels USD-Put-Optionen gesicherten Position in US-Dollar (hellblau) und einer durch das Modell-Portfolio dynamisch gesteuerten Position in US-Dollar (dunkelblau).
Im vergangenen Jahrzehnt wertete der US-Dollar gegenüber dem Euro kräftig auf. Ein Anleger ohne Währungssicherung hätte aus dem US-Dollar einen positiven Renditebeitrag von 2,0 Prozent p. a. verbuchen können. Allerdings war auch ein verhältnismäßig hohes Risiko zu tragen. Bereits das simple Trendfolge-Modell hat eine vorteilhafte Asymmetrie der Renditeverteilung in Form einer Rechtsschiefe erreicht. Die Optionsstrategie kann eine noch stärker ausgeprägte Schiefe aufweisen. Dies ist aufgrund der teuren Optionsprämie möglich, geht aber auf Kosten der insgesamt erreichten Rendite: Sie beträgt 0,0 Prozent p. a. – die Optionsstrategie hat die gesamte Aufwertung des US-Dollar sowie den Vorteil der Asymmetrie des Auszahlungsprofils aufgezehrt6. Die dynamische Trendfolge-Strategie hätte dagegen ein asymmetrisches Chance-Risiko-Profil mit gleichzeitig positiver Gesamtperformance geboten (+0,5 Prozent p. a.).
In Abbildung 4 ist der maximale Verlust der unterschiedlichen Sicherungsstrategien in einem rollierenden 12-Monats-Zeitraum (Maximum Drawdown) dargestellt. Auch hier wird die effektive Begrenzung der Wechselkursverluste durch beide Sicherungskonzepte deutlich, wobei die Trendfolge-Strategie den Verlust früher abgeschnitten hätte. Abbildung 5 zeigt die einzelnen Kennzahlen.
Quellen: Bloomberg, Metzler
Quellen: Bloomberg, Metzler
USD ungesichert | USD mit Optionen gesichert* | USD dynamisch gesichert | |
---|---|---|---|
Return in % p. a. | 2,0 | 0,0 | 0,5 |
Volatilität in % p. a. | 7,1 | 4,4 | 4,5 |
Maximum Drawdown** in % | 14,9 | 8,0 | 6,6 |
Schiefe*** | 0,14 | 1,37 |
1,20 |
Quellen: Bloomberg, Metzler; Zeitraum: 31. Dezember 2012 bis 31. Dezember 2024.
* EUR-Call-Option mit Laufzeit von einem Monat und Basispreis „at-the-money-forward” ** Maximaler Verlust innerhalb von zwölf Monaten, rollierend berechnet auf der Basis von Monatsdaten *** Ein positives Maß beschreibt eine Rechtsschiefe. Je größer der Wert, desto stärker und somit vorteilhafter ist die Asymmetrie für den Anleger.
Die Analyse soll den risikomindernden Charakter von Trendfolge-Modellen anhand eines anschaulichen Beispiels verdeutlichen. Es gibt in der Praxis neben dem Moving-Average-Modell aber effektivere Ansätze, um Trends zu identifizieren und das Momentum im Markt abzugreifen. Die sorgfältig kalibrierte Strategie eines Währungsmanagement-Teams mit jahrelanger Markterfahrung und nachweislichem Real-Money-Track-Record können die hier gezeigten Ergebnisse auch nach Kosten noch deutlich übertreffen. Zudem können Investoren bei einem professionellen Anbieter davon ausgehen, dass alle Entscheidungen im Rahmen eines disziplinierten und geprüften Investmentprozesses erfolgen.
Alpha für die Krise
Der Mehrwert von Trendfolge-Strategien im Portfoliomanagement beschränkt sich nicht auf ihre risikoreduzierende Eigenschaft. Long/Short-Strategien können einen Zusatzertrag erwirtschaften, indem sie sowohl von steigenden als auch fallenden Kursen profitieren. Gerade in Krisenzeiten gab es in der Vergangenheit oft stark ausgeprägte und anhaltende Kurstrends. Zum Beispiel erzielten einige Managed-Futures-Fonds im Jahr 2022 Rekorderträge für ihre Anleger, indem sie Short-Positionen in Aktien und Anleihen eingingen.
Als Risikomanagement-Strategie kann sich ein mehrheitlich trendfolgendes FX-Overlay gemäß den Anlagerichtlinien in der Regel nicht „Netto-Short“ positionieren, also über den Wert des Underlying hinaus. Allerdings kann die Hedge-Position während Aufwertungsphasen der Fremdwährung abgebaut werden, wodurch der Investor am Marktwertzuwachs seines FX-Exposures aus dem Basisinvestment profitieren kann. Auch dies wurde zuletzt 2022 eindrucksvoll unter Beweis gestellt: Als Safe-Haven-Währung wertete der US-Dollar gegenüber dem Euro in der Spitze über 20 Prozent auf (zum Jahresende waren es immer noch über 6 Prozent). Institutionelle Anleger mit einem aktiven FX-Overlay konnten an dieser Bewegung in erheblichem Umfang teilhaben und so ihre Rendite auf Portfolioebene vor dem Hintergrund der Verluste in anderen Asset-Klassen merklich verbessern. Dieser Zugewinn war auch deshalb erfreulich, weil die Hedge-Kosten wieder stark gestiegen waren. Eine statische 100%ige Sicherung hätte diese Kosten voll tragen müssen und hätte an den Fremdwährungsgewinnen nicht partizipieren können.
Diversifikationseffekt im Portfolio
Eine dynamische Sicherungsstrategie mit Trendfolge-Modellen bietet auch Vorteile durch Diversifikationseffekte im Kontext des gesamten Portfolios. Bestimmte Fremdwährungsrisiken sind negativ korreliert zu risikobehafteten Assets. Beispielhaft wurde oben bereits der US-Dollar als Safe-Haven-Währung mit positivem Diversifikationsnutzen in Aktienanlagen angeführt. Währungen wie der Schweizer Franken und – zumindest über lange Phasen in der Vergangenheit – der japanische Yen können ähnliche Eigenschaften aufweisen.
Werden die Fremdwährungen komplett statisch abgesichert, entfällt dieser Diversifikationsnutzen im Portfolio. Die statische Sicherung fügt dem Portfolio außerdem ein beträchtliches Cashflow-Risiko hinzu. Negative Zahlungen aus den Hedges (als Resultat einer aufwertenden Fremdwährung) müssen unter Umständen durch den Verkauf von Underlying-Assets kompensiert werden. Dies ist speziell in illiquiden Portfolios ein wichtiges Thema. Das dynamische Hedging mindert auch das Cashflow-Risiko deutlich. Wird das Fremdwährungsrisiko gar nicht gesichert, kann es zeitweise einen erheblich negativen Performance-Einfluss auf das Gesamtergebnis haben. Bei breit aufgestellten Portfolios mit Fixed-Income-Komponente oder illiquiden Anlagen fällt dies noch schwerer ins Gewicht als in einem reinen Aktienportfolio.
Der Königsweg kann die dynamische Steuerung der Fremdwährungsrisiken mittels eines FX-Overlay sein: In Verlustphasen der Fremdwährung wird tendenziell höher gesichert, und die Verluste werden begrenzt. In Gewinnphasen kann durch einen Abbau der Hedges an der Aufwertung der Fremdwährung partizipiert werden. Dies kann langfristig das Chance-Risiko-Profil des Portfolios verbessern. Trendfolge-Modelle können den Diversifikationsnutzen von Fremdwährungsanlagen insgesamt verbessern: Für Safe-Haven-Währungen wird er weitgehend beibehalten, für stärker risikobehaftete Währungspaare kann eine niedrigere Korrelation zu Risiko-Assets erreicht werden. Den Diversifikationsnutzen von Fremdwährungsrisiken und die Rolle, die ein aktives FX-Overlay hier einnehmen kann, werden wir in einem Folgeartikel noch detaillierter herausstellen.7
Fazit
Wir haben gezeigt, dass schon ein einfaches Trendfolge-Modell die Risiken aus Fremdwährungspositionen effektiv steuern kann und gegenüber statischen Hedging-Strategien sowie Optionsstrategien Vorteile bietet. Dies drückt sich sowohl in einer möglichen Steigerung der Gesamtrendite im Portfolio als auch in einer Risikoreduktion aus. Erfahrene Währungsmanager bieten institutionellen Anlegern langfristig erprobte und bewährte Währungsstrategien, eingebettet in einen robusten und geprüften Investmentprozess. Im Rahmen von Forschungsprojekten werden diese stetig weiterentwickelt. Zum Beispiel finden zunehmend auch statistische Lernverfahren Einzug in das quantitative Währungsmanagement.
1 Eng verwandt mit dem Time Series Momentum, jedoch davon distinkt, sind ökonomische Trends (engl. „Economic Trend“). Diese längerfristigen Trends fundamentaler, gesamtwirtschaftlicher Kennzahlen sind Gegenstand der aktuellen Forschung und haben bereits Einzug in Portfoliomanagement-Strategien gehalten (Brooks et al., 2023)
2 „At-the-money-forward“ bedeutet, dass der Basispreis der Option gleich dem Forward-Kurs der Währung ist. Der Break-even der Option in diesem Beispiel liegt also 5,4 Prozent über dem Kassakurs.
3 Aus diesem Grund ist das Schreiben von Optionen zur Vereinnahmung der Volatilitätsrisikoprämie eine etablierte Anlagestrategie, siehe z. B. Heston und Todorow (2023).
4 Auf die risikomindernde Eigenschaft systematischer Trendfolgestrategien haben wir bereits in einem früheren Fachartikel „Tail-Risk-Hedging in Emerging-Markets-Währungen“ hingewiesen, dort am Beispiel der tendenziell volatileren Hochzinswährungen (Walde, 2022).
5 Unsere Untersuchungen zeigen einen Zusammenhang zwischen der Reagibilität von Trendfolgemodellen und der Schiefe der Renditeverteilung. Kurzfristige Modelle haben tendenziell stärkere risikomindernde Eigenschaften, aber eine etwas geringere Gesamtperformance. Trägere Modelle können eine höhere Sharpe-Ratio aufweisen, da sie bei vorübergehend nachteiliger Entwicklung Positionen beibehalten und so länger an Trends partizipieren. Erfahrene Währungsmanager berücksichtigen diese Eigenschaften und stimmen die Sicherungsstrategie auf die Risikoziele der Investoren ab.
6 Zum Vergleich: Die hier nicht explizit aufgeführte, statische und monatlich rollierende 100%-Sicherung über FX-Forwards hätte im selben Zeitraum sogar 1,5 Prozent p. a. gekostet und wäre damit die teuerste Variante gewesen, da an den Gewinnen des US-Dollar nicht partizipiert worden wäre.
7 Anhand von fünf Thesen zum US-Dollar haben wir den Effekt der Fremdwährung auf das Portfolio eines Anlegers aus der Eurozone untersucht und die Ergebnisse in einem Fachbeitrag in Absolut Report Ausgabe 3 / 2024 veröffentlicht (Walde, 2024). In einem zukünftigen Fachartikel erweitern wir diese Analyse um weitere Fremdwährungen eines global aufgestellten Investmentportfolios und berücksichtigen den Einsatz eines aktiven FX-Overlay mit Trendfolgekomponente.
Literatur
Asness, Clifford S., Tobias J. Moskowitz und Lasse Heje Pedersen (2013). Value and Momentum Everywhere. The Journal of Finance, Vol. 68, Nr. 3, 929-985.
Baltas, Akindynos-Nikolaos und Robert Kosowski (2013). Momentum Strategies in Futures Markets and Trend-following Funds. Working Paper.
Brooks, Jordan, Yao Hua Ooi, Noah Feilbogen und Adam Akant (2023). Economic Trend. AQR White Paper.
Dudler, Martin, Bruno Gmür und Semyon Malamud (2014). Risk-Adjusted Time Series Momentum. Swiss Finance Institute Research Paper, No. 14-71.
Heston, Steven L. und Karamfil Todorov (2023). Exploring the Variance Risk Premium Across Assets. Working Paper.
Jegadeesh, Narasimhan und Sheridan Titman (1993). Returns to Buying Winners and Selling Losers: Implications for Stock Market Efficiency. The Journal of Finance, Vol. 48, 65-91.
Lo, Andrew und Craig MacKinlay (1990). When are contrarian profits due to stock market overreaction? The Review of Financial Studies, Vol. 3, 175-205.
Moskowitz, Tobias J., Yao Hua Ooi und Lasse Heje Pedersen (2012). Time series momentum. Journal of Financial Economics, Vol. 104, 228-250.
Walde, Achim (2022). Tail-Risk-Hedging in Emerging Markets Währungen. Metzler Fachartikel. Verfügbar auf Anfrage.
Walde, Achim (2024). Einfluss des US-Dollar auf institutionelle Euro-Portfolios. Absolut Report, Ausgabe 03 / 2024.
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- Bonds
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