Kapitalanlagen vor Krisen schützen: Statistiker entwickeln neue Handelsstratetgien für Portfolios

Die Wertentwicklung von Kapitalmarktanalagen unterliegt vielen Einflüssen. Problematisch sind besonders plötzlicher Extremereignisse wie der Zusammenbruch der Lehman Bank, den viele Anleger empfindlich zu spüren bekommen haben.

Zum besseren Schutz eines Anlagenportfolios schlagen Dr. Nicolai Bissantz (Lehrstuhl Mathematik III der RUB), Dr. Matthias Arnold und Dr. Dominik Wied (TU Dortmund) und Dr. Daniel Ziggel (quasol GmbH, Spin-Off des Lehrstuhls Mathematik III der RUB) eine Handelsstrategie vor, die in schlechten Zeiten wesentlich bessere Ergebnisse erzielt.

Dazu entwickelten die Wissenschaftler zwei statistische Testverfahren, die die Wertentwicklung von Kapitalmarktanlagen kontinuierlich auf plötzliche Änderungen im Verhalten testen. In Simulationen einer Krise erzielten sie damit knapp 20 Prozent bessere Renditen als Standardportfolios. Die Ergebnisse der Arbeit wurden von der Vereinigung der technischen Analysten in Deutschland mit dem 3. Platz des VTAD-Award ausgezeichnet.

Mathematik als Schlüssel zum Erfolg

Die Vorgänge am Kapitalmarkt erscheinen nur auf den ersten Blick zufällig. Bei einer genauen Analyse stellt sich heraus, dass sie auf verschiedene Weise mathematischen, insbesondere wahrscheinlichkeitstheoretischen Regelmäßigkeiten unterliegen. Banken und andere Akteure betreiben daher einen erheblichen mathematischen Aufwand, um bessere Prognosen der zukünftigen Entwicklung zu erreichen. Eine erhebliche Schwierigkeit ist die Entwicklung von mathematischen Modellen für Ausnahmesituationen wie die neueste Finanzkrise. Während man in ruhigen Zeiten davon ausgehen kann, dass wichtige Kenngrößen wie die zufälligen Schwankungen einzelner Werte sowie die Korrelationen untereinander einer ruhigen, oft nahezu konstanten Entwicklung folgen, ändern sich diese Kenngrößen bei unvorhersehbaren Ereignissen schlagartig. Zum Schutz gegen große Verluste bei solchen Ereignissen wird in Portfolios oft in eine gewisse Breite von Anlagen investiert. Mit dieser Diversifikation will man erreichen, dass Verluste in einem Bereich und Gewinne in einer anderen Anlage sich gegenseitig ausgleichen. Voraussetzung dafür ist allerdings eine negative Korrelation dieser Anlagen, d.h. ein gegenläufiger Trend ihrer Werte. In der Finanzkrise änderte sich aber die Korrelation vieler Anlagebereiche – ihre Werte gingen systematisch in die gleiche Richtung und fielen. Auf den ersten Blick mag ein solcher 'Diversification meltdown' nur Anleger betreffen, die über so große Vermögen verfügen, dass es keinen stören sollte, wenn diese Verluste erzielen. Während dies für Privatanleger sicherlich so sein mag, ist dies dennoch ein großer Irrtum: nahezu jeder von uns ist darauf angewiesen, dass wichtige Marktteilnehmer ihre Portfolios vor Finanzkrisen schützen können: Auch das Wohl und Wehe von Versicherungen hängt davon ab, die wiederum Rentenauszahlungen und die Zahlungsfähigkeit anderer Versicherungen bestimmen.

Simulation: 20 Prozent bessere Ergebnisse als Standardportfolios

Der Kern der Arbeit der Statistiker aus Bochum und Dortmund bestand daher in der Entwicklung einer Handelsstrategie, die auf einer kontinuierlichen Untersuchung der Wertentwicklung von Kapitalmarktanlagen beruhen. Besonders plötzliche Änderungen ihrer zufälligen Schwankungen und der Korrelationen untereinander sind dabei bedeutsam. Löst der Algorithmus ein Warnsignal aus, werden diese Kenngrößen neu aus den vorliegenden Daten für die aktuelle Situation geschätzt, und eine neue optimale Zusammensetzung des Portfolios berechnet. In numerischen Simulationen der Handelsstrategie testeten die Forscher ihre Effizienz bei den zurückliegenden Börsenkrisen. Die vorgeschlagene Strategie führte dabei zu einer knapp 20 Prozent besseren Rendite als ein Standardportfolio mit gleichmäßiger Diversifikation in verschiedene Indizes, bei einer um sogar fast 30 Prozent geringeren Schwankung des Werts.

Diversifikation in Sparten besser als in Länder

Eine häufige Strategie zur Diversifikation von Portfolios ist die Aufteilung in verschiedene geographische Regionen oder Branchen wie Gesundheit, Versicherungen oder Telekommunikation. Gerade für kleinere Portfolios, bei denen eine häufige Änderung der Anlagen nicht erwünscht ist, wird oft eine solche statische Aufteilung gewählt. In einem weiteren Teil ihrer Arbeit haben Dr. Nicolai Bissantz und Dr. Daniel Ziggel, zusammen mit Dr. Kathrin Bissantz und Verena Steinorth, untersucht, wie sich die Korrelationen zwischen verschiedenen geographisch bzw. branchenorientierten Anlagen bei den zurückliegenden Börsenkrisen entwickelt haben. Dabei zeigte sich, dass Diversifikation zwischen Anlagen in verschiedenen Branchen besser funktioniert als zwischen Ländern.

Forschungsarbeit ausgezeichnet

Die Forschungsarbeiten der Bochumer und Dortmunder Statistiker fanden Eingang in vier Artikel, die bei renommierten Zeitschriften eingereicht wurden. Obwohl diese den zeitaufwendigen Publikationsprozess noch nicht abschließend durchlaufen haben, ist die Relevanz dieser Arbeiten so groß, dass diese bereits mit dem 3. Preis der Vereinigung der technischen Analysten in Deutschland (VTAD-Award) ausgezeichnet wurde. Die Vereinigung ruft jedes zweite Jahr technische Analysten zur Beteiligung mit einer innovativen Analyse auf. Dabei werden drei Preise für Ergebnisse verliehen, die neue Erkenntnisse in der technischen Analyse vermitteln oder etablierte Techniken wesentlich weiterentwickeln.

Gemeinsame Arbeit im Sonderforschungsbereich

Die beteiligten Wissenschaftler arbeiten zusammen im Sonderforschungsbereich 823 „Statistik nichtlinearer dynamischer Prozesse“, mit Ausnahme von Dr. Kathrin Bissantz und Verena Steinorth, in dem Wissenschaftler der Ruhr-Universität Bochum und der TU Dortmund gemeinsam forschen. Die quasol GmbH ist ein Spin-Off des Lehrstuhls Mathematik III (Prof. Dr. Holger Dette) an der Ruhr-Universität, die durch eine Existenzgründerhilfe des Bundeswirtschaftsministeriums gefördert wurde.

Weitere Informationen

Dr. Nicolai Bissantz, Lehrstuhl Mathematik 3 der Ruhr-Universität, 44780 Bochum, Tel. 0234/32-23291, E-Mail: nicolai.bissantz@rub.de, http://www.ruhr-uni-bochum.de/mathematik3/team/bissantz.html

TU Dortmund: Dr. Matthias Arnold, Tel. 0231 755 – 5203 E-Mail: arnold@statistik.tu-dortmund.de, Dr. Dominik Wied, Tel. 0231 755 – 3869, E-Mail: wied@statistik.tu-dortmund.de

Quasol: Dr. Daniel Ziggel, Quasol GmbH, Marktallee 8, 48165 Münster, Tel.: 02501/9779662, E-Mail: info@quasol.de, http://www.quasol.de/

Vorabversionen der Artikel können von der Homepage des Lehrstuhls Mathematik III heruntergeladen werden http://www.ruhr-uni-bochum.de/mathematik3/research/index.html

Redaktion: Meike Drießen