Volatilitätsprognosen sind unerlässlich, wenn man mit risikobasierten Strategien eine optimale Performance erzielen will. Bisher haben sich die Anleger auf historische Daten verlassen. Doch der Einbezug der impliziten Volatilität bietet zusätzliche Informationen, wie Serge Tabachnik in seinem Beitrag auf finews.first schreibt.


In dieser Rubrik nehmen Autorinnen und Autoren Stellung zu Wirtschafts- und Finanzthemen.


Traditionelle Ansätze zur Volatilitätsschätzung und -prognose stützen sich auf zahlreiche Methoden zum Filtern von historischen Daten. Die Covid-19-Krise hat uns jedoch daran erinnert, dass abrupte Systemveränderungen durch rückblickende Datenanalyse nicht gut erfasst werden, was für Anleger zum Nachteil werden kann.

Kennziffern zur impliziten Volatilität können helfen, die Volatilitätserwartungen der Marktteilnehmer zu messen. Der auch als «Angstbarometer» bekannte VIX beispielsweise ist ein Echtzeit-Index der impliziten Volatilität, der die vom Markt für die nächsten 30 Tage erwartete Volatilität angibt. Die Indizes beruhen auf Optionspreisen, aus denen die implizite Volatilität der Basiswerte nichtlinear berechnet wird.

Gesammeltes Anlegerwissen nutzen

Die Volatilitätserwartung kann in ein ansonsten historisches Volatilitätsmodell eingefügt werden und dadurch Hinweise auf die künftige Entwicklung geben. Die Integration zukunftsgerichteter Risikomesszahlen ermöglicht es, das gesammelte Wissen der Anleger zu nutzen und die Qualität der Allokation, der Risikomanagement-Modelle und der Konvexitäts-Eigenschaften zu verbessern.

Unsere Untersuchung einer auf Volatilität ausgerichteten Strategie mit S&P 500 Futures hat ergeben, dass das Volatilitätsziel um mehr als 20 Prozent überschritten wird, wenn die Volatilität mit historischen Indizes geschätzt wird. Werden nichtaufbereitete Daten des VIX eingesetzt, wird das Ziel jedoch ähnlich stark unterschritten. Werden die angepassten VIX-Werte eingesetzt, die auf der historischen Beziehung zwischen impliziter und realisierter Volatilität basieren, wird der Zielwert nur knapp verfehlt.

Vielversprechende Methode

Mit dieser Methode sehen wir bei mehreren Kennzahlen Verbesserungen, was darauf hindeutet, dass die in der impliziten Volatilität enthaltenen zukunftsgerichteten Informationen einen klaren Vorteil bieten.

Auch bei der Ausweitung auf Aktien- und Unternehmensanleihenmärkte, die gegenüber dem VIX-Index sensitiv sind, erweist sich diese Methode als vielversprechend. Es ist bemerkenswert, dass mithilfe eines einzigen Indizes (VIX) nicht nur die Volatilität seiner Bezugsgröße (S&P 500) korrekt vorausgesagt werden kann, sondern auch die Volatilität regional und strukturell unterschiedlicher Märkte.

Unsere Untersuchungen haben gezeigt, dass sich die Methode, historische und vorausschauende Volatilitätsindizes zu kombinieren, auf die Analyse anderer Anlageklassen ausweiten lässt, beispielsweise auf Aktien- oder Anleihen sowie festverzinsliche Anlagen, Währungen und Rohstoffe.


Serge Tabachnik ist Head of Research für die Multi-Asset-Gruppe von Lombard Odier Investment Managers (LOIM). Bevor er im Dezember 2018 zu LOIM stiess, war er CEO und Gründer von Antares Technologies, einer Investmentgesellschaft, die von Paloma Partners gegründet und 2017/18 teilweise an Two Sigma Investments verkauft wurde. Vor seiner Karriere im Finanzwesen war er Postdoctoral Fellow am Department of Astrophysical Sciences der Princeton University und lehrte an der Oxford University und der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne (EPFL). Er hat einen Doktortitel in Theoretischer Physik von der Universität Oxford und einen Master-Abschluss in Theoretischer Physik sowohl von der EPFL als auch von der École Polytechnique in Paris. Derzeit lehrt er als Teil der Abteilung für Finanztechnik an der Universität Paris 2. Im Jahr 2003 begann er seine Investmentkarriere bei Amaranth als Senior-Risikostratege. Im Mai 2006 wechselte er zu CFM (Capital Fund Management) als Leiter des Bereichs Yield Arbitrage.


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