Welche Investmentstrategien versprechen Gewinn?

Die Anreize zur Investition im Bereich der Volatilität liegen auf der Hand: Stark negative Korrelationen zu den meisten übrigen Asset-Klassen sorgen für verbesserte Stabilität des Portfolios und geringere Anfälligkeit gegenüber Marktrückschlägen. Weiterhin machen die Eigenschaften der Volatilität (zum Beispiel Bandbreitengebundenheit und Mean Reversion) die Risiken von Investments relativ gut kalkulierbar. Darüber hinaus eröffnen die Charakteristika der Volatilitätsmärkte, etwa ein Nachfrageüberhang nach Long-Positionen in Volatilität, besonders in Zeiten großer Unsicherheit, die Chance, Ineffizienzen für relativ risikoarme Gewinne zu nutzen. Demgegenüber stehen die Nachteile der immer noch schwierigen Investierbarkeit, da die Instrumente zum Teil intransparent und wenig liquide sind.

Formen von Volatilität
Um erfolgreich in Volatilität zu investieren, ist es erforderlich, ein beobachtetes Volatilitätsniveau bewerten zu können. Hierzu ist zunächst die Erläuterung verschiedener Begriffe erforderlich. Als historische Volatilität bezeichnet man die Schwankung, der eine Anlage über einen bestimmten Zeitraum in der Vergangenheit unterlag. Sie wird in der Regel beberechnet als die Standardabweichung der Tagesrenditen auf annualisierter Basis.

Daneben lässt sich die implizite Volatilität beobachten. Diese stellt den aktuellen Marktpreis der Volatilität dar und gibt das Maß an Schwankung an, das implizit in den aktuellen Optionspreisen gehandelt wird. Sie lässt sich nummerisch mit Hilfe einer Optionspreisformel (in der Regel Black Scholes) aus den handelbaren Optionspreisen bestimmen. Ein Marktteilnehmer, dessen Meinung bezüglich der Zukunft von diesem Preis abweicht, kann – ähnlich wie etwa bei einer Aktie – die implizite Volatilität entsprechend kaufen oder verkaufen.

Zusätzlich zu berücksichtigen ist, dass die im Optionsmarkt gehandelte Volatilität für einen Basiswert nicht eindeutig ist, sondern in zwei Dimensionen variiert, die eine so genannte Volatilitätsoberfläche aufspannen. Zum einen ist sie abhängig vom Basispreis, da das Black-Scholes-Modell von normalverteilten Renditen ausgeht, in der Realität aber bei starken Marktrückgängen größere Schwankungen auftreten als bei steigenden Märkten. Somit werden für niedrige Basispreise in der Regel höhere Volatilitäten eingepreist als für hohe (Volatility Skew).

Bei der zweiten Dimension handelt es sich um die Laufzeit der Option. In ruhigen Marktphasen wie etwa in den Jahren 2003 bis 2007 werden für längere Laufzeiten in der Regel höhere Volatilitäten eingepreist als für kurze, da die nahe Zukunft relativ gut vorhersehbar ist, während für längere Zeiträume auch gewisse Wahrscheinlichkeiten für unvorhersehbare Ereignisse (Rezessionen, Katastrophen oder ähnliches) eingepreist werden. In unruhigen Zeiten wie etwa in den letzten Wochen des Jahres 2008 dagegen ist häufig eine fallende Zeitstruktur zu beobachten. Kurzfristige Volatilitäten werden hier teurer gehandelt als langfristige, da Unsicherheit besonders bezüglich der kurzfristigen Marktentwicklung besteht. Diese beiden Dimensionen sind zu beachten, wenn in Volatilität anhand von Optionen investiert wird.

Der nach wie vor gängigste Weg, in Volatilität zu investieren, führt über Optionen. Beim Kauf/Verkauf einer Option wird implizit die entsprechende Volatilität ge- oder verkauft.

Handelbarkeit von Volatilität
Vorteile sind die relativ hohe Liquidität im Bereich von Index- und Bluechip-Optionen verbunden mit engen Geld-Brief- Spannen. Nachteilig ist jedoch, dass die Wertentwicklung einer Optionsposition nicht nur von der Entwicklung der impliziten Volatilität beeinflusst wird, sondern auch eine Abhängigkeit gegenüber dem Basiswert selbst aufweist (Delta).

Dieses Risiko kann durch zusätzliche Absicherungsgeschäfte im Basiswert eliminiert werden. Da sich das Delta während der Laufzeit jedoch ändert, muss das Absicherungsgeschäft ständig angepasst werden (dynamisches Hedging). Problematisch bei dieser Vorgehensweise sind zum einen der damit verbundene Handelsaufwand und die –kosten und zum anderen die intransparente Gewinn-/Verlustentwicklung während der Laufzeit, die sich aus der Veränderung der impliziten Volatilität, aber auch durch die ständige Anpassung des Absicherungsgeschäftes aus der Differenz der impliziten zur tatsächlich realisierten Volatilität zusammensetzt.

Effizientere Investments über Optionen beinhalten zum Beispiel Straddles (Kombinationen aus Call- und Put-Optionen), die das Delta und damit die Notwendigkeit von Absicherungsgeschäften minimieren oder auch Discount- und Bonuszertifikate, über die ein Investor effizient Short-Positionen in Optionen einnehmen kann, ohne Zugang zu den Terminmärkten verbunden mit Margin-Verpflichtungen und entsprechenden Kosten suchen zu müssen.

Eine direkte Handelbarkeit der Volatilität ohne Einfluss der Entwicklung des Basiswertes ist gegeben über das Instrument der Variance Swaps. Der Abschluss eines Variance-Swap-Kontrakts ermöglicht es, von einer Über- oder Unterbewertung der impliziten gegenüber der später realisierten Volatilität zu profitieren. Schwankt der Basiswert stärker als durch die implizite Volatilität prognostiziert, gewinnt die Long-Position et vice versa. Dieses Instrument macht Volatilität zwar direkt handelbar, ist aber mit Geld-Brief- Spannen von 1 bis 3 Volatilitätspunkten relativ teuer. Zudem ist der Gewinn/Verlust nicht linear, sondern konvex in der Volatilität, da das Auszahlungsprofil sich nicht nach den Volatilitätswerten, sondern deren Quadraten (Varianzen) berechnet.

Die zurzeit wohl günstigste und direkteste Möglichkeit, in Volatilitäten im Indexbereich zu investieren, stellen Volatilitäts- Futures dar. In den USA ist dieses Segment dank an der CBOE gehandelter Futures auf den Volatilitätsindex VIX schon seit geraumer Zeit äußerst liquide. Auch in Europa wurde im Jahr 2009 der Versuch gestartet, mit an der EUREX gelisteten Mini-Futures auf den VSTOXX (Volatilitätsindex des Eurostoxx 50) eine vergleichbare Investitionsmöglichkeit zu schaffen. Die Vorteile von Volatilitäts-Futures gegenüber den anderen genannten Instrumenten liegen neben den geringeren Geld-Brief-Spannen auch in der großen Transparenz der Kursentwicklung, die ausschließlich von dem beobachtbaren und mit gehandelten Optionen replizierbaren Index abhängt.

Investitionsmöglichkeiten: Index- versus Einzeltitelvolatilität
Um die Assetklasse Volatilität effizient in eine Investmentstrategie einzubinden, ist es erforderlich, beobachtete Volatilitätsniveaus einordnen und günstige Einstiegsgelegenheiten identifizieren zu können.

Hierzu muss zunächst unterschieden werden zwischen Index- und Einzeltitelvolatilitäten. Die Volatilität eines Index setzt sich zusammen aus den Volatilitäten der Indexmitglieder und deren impliziten Korrelationen untereinander. Ist die erwartete durchschnittliche Korrelation hoch (die Mitglieder bewegen sich tendenziell in dieselbe Richtung), so ist die Indexvolatilität teuer im Vergleich zu den Volatilitäten der Mitglieder. Dies ist insbesondere in unsicheren Zeiten der Fall, da viele Marktteilnehmer sich eher über Indexoptionen als über Puts auf Einzeltitel absichern. Aber auch die Annahme, dass in Marktrückschlägen alle Titel relativ gleichmäßig fallen, kann in Zeiten zunehmender Angst vor einem Crash dazu führen, dass die implizite Korrelation und damit auch die Indexvolatilität relativ überbewertet ist.

Solche Ineffizienzen lassen sich zum Beispiel nutzen, indem die dann stark nachgefragte Indexvolatilität verkauft wird, während Einzeltitelvolatilitäten tendenziell eher gekauft werden sollten. Bei geringer impliziter Korrelation dagegen sind Long- Positionen in Indexvolatilität eher erfolgversprechend, da ein Anstieg der Korrelation und damit einhergehend des Volatilitätsniveaus wahrscheinlich ist.

Weitere Hinweise auf Fehlbewertungen in den Indexvolatilitätsmärkten können technische Indikatoren geben, welche die aktuelle Volatilitätssituation ins Verhältnis zur Historie setzen. Nicht nur eine im historischen Vergleich hohe Korrelation, sondern auch eine hohe Volatilität im Vergleich zur in der Vergangenheit gehandelten oder zur historisch realisierten Volatilität geben Hinweise auf eine Überbewertung. Eine entscheidende Rolle spielen solche Erwägungen etwa bei der Abwägung zwischen Investitionen in Volatilitäten verschiedener Indizes. Historisch hat zum Beispiel der Eurostoxx 50 aufgrund der stärkeren Diversifikation um ca. zwei bis drei Prozentpunkte weniger geschwankt als der DAX. Wenn die implizite Eurostoxx-Volatilität temporär trotzdem oberhalb der DAX-Volatilität liegt, so kann dies ein Hinweis auf eine überbewertete Eurostoxx- Volatilität sein.

Bei der Analyse von komplexen Finanzmarktdaten ist darauf zu achten, dass sich neben dem wirtschaftlichen Zusammenhang auch eine statistische Signifikanz nachweisen lässt. Die dann gewonnenen Erkenntnisse können einen Mehrwert für den Investor generieren, wie das folgende theoretische Beispiel demonstriert:

Angenommen, es existiere ein exakter linearer Zusammenhang der gehandelten Volatilitäten zu einem jeweiligen unternehmensspezifischen Faktor A (zum Beispiel dem Marktwert des Unternehmens, der Dividendenrendite etc.) für eine Menge von Basiswerten. In diesem Fall könnte man für eine neu hinzugefügte Aktie direkt aus ihrem Faktor A eine Größe für die Volatilität ableiten (GRAFIK 1). Würde die implizite Volatilität von der errechneten theoretischen Volatilität abweichen, so wäre dies ein möglicher Indikator dafür, dass der Markt die Volatilität falsch preist. Eine Short-Positionierung in der Volatilität, umgesetzt zum Beispiel durch den Erwerb von Discountstrukturen (etwa Covered-Call- Strategien, Zero-Anleihe und Short-Put etc.), wäre sinnvoll, falls die gehandelte höher als die theoretische Volatilität ist.

In der Praxis existiert natürlich kein exakter Zusammenhang und keine eindeutige Wenn-dann-Beziehung. Es ist sicher auch ratsam, mehr als nur einen Faktor heranzuziehen, um den Erklärungsgrad für die Volatilität zu erhöhen. Hier bietet sich eine mehrdimensionale Regression an.

Bestimmende unternehmensspezifische Faktoren
Nun stellt sich die Frage, welche Faktoren mit der gehandelten Volatilität eines Unternehmens korrelieren. Ein vielversprechender Ansatz ist die Betrachtung des Aktienbetas, das die Marktsensibilität der Aktie gegenüber ihrem Vergleichsindex beschreibt. Das Beta ergibt sich als Division der Kovarianz des Index zur Aktie durch die Varianz des Index. Besitzt eine Aktie ein Beta größer 1 so bedeutet dies, dass die Schwankungen der Aktie größer sind als bei ihrem Vergleichsindex. Entsprechend besitzen defensive Aktien ein Beta kleiner 1. Je höher das Beta, desto größer sollte auch die erwartete Schwankung für die Zukunft, also die implizite Volatilität, sein. In einer Regression stellt sich dieser Faktor wie erwartet als statistisch signifikant heraus, die Korrelation bei einer Stichmenge von fast 160 europäischen Aktien liegt bei knapp 0,75.

Ein weiterer Faktor, der für die Erklärung der Volatilität herangezogen werden kann, ist der CDS-Spread. Dieser gibt den Risikoaufschlag wieder, den Firmen auf ihre Anleihe gegenüber dem risikolosen Zinssatz zahlen müssen, und reflektiert so die Einschätzung von Anleihe-Investoren über die zukünftige Zahlungsfähigkeit des Unternehmens. Auch bei diesem Faktor bedeutet eine höhere Risikoeinstufung der Investoren eine höhere künftige Marktschwankung der Aktie. Eine Berechnung basierend auf den ca. 160 Aktien für Laufzeiten bei den Credit Default Swaps von fünf Jahren ergibt eine Korrelation von ca. 0,45.

Neben dem Beta und dem CDS-Spread lässt sich sicher eine Vielzahl anderer Faktoren finden, die eine Korrelation zur Volatilität aufweisen. Zum Beispiel:

• Historische Volatilität: Eine Regression mit diesem Faktoren würde aufgrund der starken Korrelation zwischen historischer und impliziter Volatilität andere Faktoren überschatten.
• Performance der Aktie: Allgemein lässt sich eine negative Korrelation zwischen Aktienkursentwicklung und impliziter Volatilität nachweisen. Verliert eine Aktie aufgrund eines unternehmensspezifischen Ereignisses wie etwa einer Gewinnwarnung, so ist eine erhöhte Volatilität des Kurses für die Zukunft zu erwarten.
• Weitere Faktoren wie zum Beispiel Dividendenrendite, Kurs/Gewinn-Verhältnis, Marktkapitalisierung etc.

In der Praxis ist neben diesen theoretischen Überlegungen sicherlich die Qualität der Daten von entscheidender Bedeutung: Insbesondere die Verfügbarkeit einzelner Kennziffern schränkt das Universum gegebenenfalls stark ein. Entweder sind einzelne Faktoren für bestimmte Unternehmen gar nicht vorhanden oder sie werden wie zum Beispiel Bilanzkennziffern oft nicht auf täglicher Basis bereitgestellt.

Bei dem oben erwähnten Universum ergibt sich ein Erklärungsgrad (R2) in der Regression von ca. 63 %, falls die Faktoren „Beta“, „5-Jahres-CDS-Spread“ und „1-Jahres-Aktienperformance“ benutzt werden. Die Regression liefert so für jeden einzelnen Basiswert zu einer gehandelten Volatilität eine theoretisch faire implizite Volatilität. Die Differenz dieser beiden Werte lässt sich errechnen, um dann strategische Vola-Long- oder Vola- Short-Positionen einzugehen.

Nutzung volatilitätsspezifischer Eigenschaften
Neben dem Verfahren der Regression lassen sich die bereits oben kurz erwähnten speziellen Eigenschaften der Volatilität bei einer Analyse nutzen. Durch die Mean- Reversion-Eigenschaft fällt das Volatilitätsniveau nach starken Anstiegen nach einiger Zeit wieder ab.

Dieses Phänomen ist insbesondere in turbulenten Marktphasen zu beobachten, in denen Marktteilnehmer für Absicherungen im Optionsmarkt hohe Preise bezahlen und die implizite Volatilität stark nach oben treiben. Dies führt häufig zu Übertreibungen, so dass sich ein Verkauf von Volatilität gerade in diesen Marktphasen oft anbietet. Ein erfolgversprechender systematischer Ansatz besteht deshalb darin, die aktuelle gehandelte Volatilität dem Durchschnitt der impliziten Volatilität in der Vergangenheit gegenüber zu stellen. Große Abweichungen deuten dabei meist auf interessante Anlagechancen hin (GRAFIK 2).

Ein interessanter Einstieg für eine Analyse stellt auch das Zusammenspiel zwischen historischer und impliziter Volatilität dar. Ambivalent wird in der Fachliteratur diskutiert, inwiefern die historische Volatilität als eine Schätzung für künftige Marktschwankungen herangezogen werden kann. Es bleibt dabei festzuhalten, dass Basiswerte, die zu einer höheren impliziten im Verhältnis zur realisierten Volatilität gehandelt werden, interessante Anlagemöglichkeiten für Vola-Short-Positionierungen wie zum Beispiel Discountstrukturen darstellen können. Die Erwartung in diesem Fall wäre, dass der Markt die Volatilität irrational zu hoch preist und daher gehandelte Volatilitäten fallen sollten.

Weiter steigendes Interesse
Da insbesondere die impliziten Volatilitäten nur schlecht greifbar und teils schwerer als klassische Investments wie zum Beispiel Aktien zu handeln sind, sperren sich Investoren vereinzelt gegen Engagements in dieser Assetklasse. Dem stehen aber die oben geschilderten diversen Vorteile wie etwa die Diversifikation gegenüber, die zur Stabilität des Gesamtportfolios beitragen können.

Neue Produkte wie Variance-Swaps oder Vola-Futures dokumentieren aber ein steigendes Interesse bei institutionellen Investoren. Diese Instrumente stellen neben den Discountstrukturen und diversen Optionsstrategien eine weitere Möglichkeit dar, von Volatilitätsänderungen zu profitieren. Auch für die Zukunft ist ein weiter steigendes Interesse an der Assetklasse Volatilität zu erwarten. Wie bei allen Anlagen bleibt natürlich auch in diesem Fall neben dem Verständnis für die Eigenschaften der Volatilität eine detaillierte Analyse wie etwa oben vorgestellt unumgänglich.