Risikokennzahlen als Maßstab
In das Feld der technischen Indikatoren fallen auch Ansätze, die auf Grundlage der Volatilität, des Value-at-Risk oder der Korrelation die Anlagequoten adjustieren. Diese und andere Risikokennzahlen ergeben sich ebenfalls aus der historischen Wertentwicklung. Ein typischer Ansatz, der in Strategien wie „Risk Parity“, „Target Volatility“ oder „Maximum Diversification“ Anwendung findet, ist die Reduktion der Portfoliogewichte bei steigenden Risikokennzahlen.
Für eine plastischere Darstellung, wollen wir uns ein Anwendungsbeispiel am Dax ansehen. Der folgende Chart vergleicht die Wertentwicklung des Deutschen Leitindex (schwarz) mit drei verschiedenen taktischen Strategien über die vergangenen fünf Jahre.
Die erste Strategie nutzt einen Allokationsmechanismus, der auf Grundlage des gleitenden Durchschnitts der Dax-Kurse eine Entscheidung ausgibt (orange). Hierzu fließen die laufenden 10-, 30-, 90- und 200-Tage-Durchschnitte des Indexniveaus in die Berechnung ein. Die Art und Weise wie diese vier Indikatoren die endgültige Investitionsquote beeinflussen, wurde rückblickend so optimiert, dass ein ähnliches Ergebnis mit weniger Risiko herauskommen sollte. Der Ergebnistabelle lässt sich entnehmen, dass dies gelungen ist und man den Index hätte schlagen können, während Volatilität und maximaler Verlust mit dieser taktischen Strategie geringer ausgefallen wären.
Der Schein trügt
Als nächstes probieren wir die Anwendung einer Target-Volatility-Strategie (rot). Das Ziel ist ein konstantes Volatilitätsniveau von 15 Prozent anzustreben und die Investitionsquote entsprechend zu reduzieren oder zu erhöhen. Natürlich erfolgt die Anpassung auf Grundlage der rückblickenden Volatilität und so ist man praktisch immer einen Schritt zu spät.
In unserem Beispiel schauen wir mit dieser Strategie laufend in den vergangenen Monat und hoffen dementsprechend, dass diese kurzfristige Volatilität eine gewisse Vorhersagekraft besitzt. Tatsächlich erreichte man so im Ergebnis über fünf Jahre eine vergleichbare Rendite mit weniger Volatilität und knapp 10 Prozent geringerem Maximalverlust.
Ist Markt-Timing am Ende doch gar nicht so schwer? Der Schein trügt teilweise. Wie bereits erwähnt, ist die Charttechnik-Strategie rückwirkend so kalibriert worden, dass sie ein gutes Ergebnis vorweist. Eine leichte Änderung dieser Parameter, und das Resultat wäre ein ganz anderes.
So war für die vergangenen fünf Jahre der gleitende 90-Tage-Durchschnitt besonders relevant. Ob dieses vermeintliche Optimum auf die nächsten fünf Jahre oder in einer globalen Krise zutrifft, darf angezweifelt werden. Die Target-Volatility-Strategie bietet weniger Angriffsfläche für Überoptimierung, wäre bei einer plötzlichen und kräftigen Korrektur jedoch ebenfalls fehl am Platz und im schlimmsten Falle sogar kontraproduktiv.
