Vor ein paar Monaten habe ich mir das Buch “The Ivy Portfolio” gekauft. Ein Unterkapitel in die­sem Buch heisst: “Winning by Not Losing”, daher der Titel die­ses Eintrages. Einige Ideen aus die­sem Buch könn­ten viel­leicht für den ein­ten oder ande­ren Privatanleger hilf­reich sein.

The Ivy Portfolio, Mebane T. Faber und Eric W. Richardson, Wiley 2009

How to Invest Like the Top Endowments and Avoid Bear Markets” ist der Untertitel die­ses Buches.

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Die ers­ten drei Kapitel sind aus­führ­lich den Stiftungen der Elite-Universitäten Harvard und Yale gewid­met. Diese wer­den als Vorbild für das Efeu-Portfolio ange­führt, letzt­end­lich soll­te der Leser mit dem erwor­be­nen Wissen selbst ein Portfolio erstel­len und mana­gen kön­nen. Dieses soll­te eine sta­bi­le Rendite unab­hän­gig der Märkte gene­rie­ren. Das Buch ist auf den ame­ri­ka­ni­schen Markt aus­ge­rich­tet, daher sind die vor­ge­schla­ge­nen Portfolios für einen euro­päi­schen bzw. schwei­ze­ri­schen Privatanleger so nicht über­trag­bar. Ich wer­de nur eini­ge inter­es­san­te Unterkapitel kurz erwähnen.

Teil Titel (Deutsch) Kapitel Ausgewählte Unterkapitel
1 Konstruktion des Efeu Portfolios The Super Endowments Summary
The Yale Endowment Of Alphas and Betas
The Harward Endowment  
Building Your Own Ivy League Portfolio Inflation Is the Enemey
Creating an All-Weather Policy Portfolio through Indexing
Implementing Your Portfolio
Rebalacing Yor Portfolio
2 Alternative Anlage Private Equity Summary
Hedge Funds Summary
3 Aktives Management Winning by Not Losing The Quantitative System
A Rotation System
Following the Smart Money
Develop an Action Plan Implementing Your Ivy Portfolio

Konstruktion des Efeu Portfolios

The Super Endowments, Summary

Die gros­sen Stiftungen haben auf Grund ihres akti­ven Asset Management, eine Mehrrendite gegen­über den klei­nen Stiftungen, die ver­mehrt eine pas­si­ve buy-and-hold Strategie fahren.
Bei den gros­sen Stiftungen ist die Gewichtung von tra­di­tio­nel­len Anlagen gerin­ger, umso­mehr sind die Anteile an rea­len (Immobilien, Grundstücke usw.) und alter­na­ti­ven Anlagen höher.

Of Alphas und Betas

Bei aktiv gema­nag­ten Geldanlagen wer­den des Öfteren die zwei grie­chi­schen Buchstaben Alpha und Beta benutzt. Ein ETF, der einen Index nach­bil­det, kann die­sen nicht “schla­gen”, daher gene­riert der pas­si­ve ETF nur Beta. Ein Aktienfonds hat einen Benchmark, wenn der Fondsmanager eine Mehrrendite über die­sem Benchmark erzielt, so hat er ein posi­ti­ves Alpha gene­riert. Ein aktiv gema­nag­ter Aktienfonds hat in der Regel viel höhe­re Gebühren als ein pas­si­ver ETF, dafür erwar­tet der Anleger von die­sem Fonds ein ent­spre­chen­des posi­ti­ves Alpha.

Building Your Own Ivy League Portfolio

Inflation Is the Enemey (Inflation ist Ihr Feind)
Dass die Renditen der Asset Klassen sehr unter­schied­li­chen wäh­rend der Zeitperioden von hoher bzw. tie­fer Inflation aus­fal­len ist wohl bekannt. Folgende Renditen wur­den wäh­rend der Inflationsperioden von 1972–2007 erzielt:

  U.S. Aktien Nicht U.S. Aktien U.S. Anleihen Rohstoffe Immobilien (US-Reits) Inflation
Hohe Inflation (1972–1981) 8.46% 12.54% 3.27% 19.16% 11.16% 8.70%
Tiefe Inflation (1982–2007) 14.11% 14.24% 10.84% 12.65% 12.83% 3.15%

Meine Bemerkung: Mit nur zwei Teilzeiträumen ist eine sol­che Aussage wie in der obi­gen Tabelle ein biss­chen fahrlässig.

Daraus ist ersicht­lich, dass Rohstoffe ein guter Schutz vor Inflation sind und das Anleihen erwar­tungs­ge­mäss in Zeiten von hoher Inflation kaum noch Erträge abwerfen.

Creating an All-Weather Policy Portfolio through Indexing

Die fol­gen­de Zahlen bestä­ti­gen, dass Stock-Picking nur in sel­te­nen Fällen zu einem Alpha füh­ren. Eric Crittenden und Cole Wilcox haben den Russel 3000 seit 1983 auf die Aktienrenditen unter­sucht. Der Russel 3000 beinhal­tet die 3000 gröss­ten U.S. Firmen. Über die­se Zeitperiode hat­ten 40% der Aktien eine nega­ti­ve Rendite, 20% ver­lo­ren fast ihren gesam­ten Wert und 10% Aktien leg­ten über 500% zu. Zusammengefasst konn­ten nur 36% der Aktien ihren Index schla­gen, d.h. 64% der Aktien per­form­ten schlech­ter als der Russel 3000.

Implementing Your Portfolio (Umsetzung des Portfolios)

Es wer­den unter­schied­li­che Portfolios mit mehr oder weni­ger Asset Klassen erläu­tert. Die fol­gen­de Tabelle ent­hält das ein­fachs­te Portfolio.

  Ivy Portfolio ETF Expense Ration Anbieter Bermerkung
U.S. Aktien 20% VTI 0.07% Vanguard MSCI US Breiter Markt Index, über 3600 Titel 
Nicht U.S. Aktien 20% VEU 0.25% Vanguard FTSE All-World ex-US ETF, zir­ka 2200 Titel
Anleihen 20% BND 0.11% Vanguard Total Anleihen Mark, Firmen- und Staatsanleihen, Government
Mortage-Backed usw. Die Anleihen-Index deckt fast alles ab.
Immobilien 20% VNQ 0.12% Vanguard MSCI US REIT 
Rohstoffe 20% DBC 0.83% PowerShares Deutsche Bank Liquid Commodity Index (DBLCI). Preisentwicklung von
sechs Rohstoffen ab: Rohöl (WTI), Heizöl, Aluminium, Gold, Weizen und
Mais.

Die Aufteilung ent­spricht 40% Aktien und je 20% in die ande­ren Asset Klassen. Dieses Portfolio ist natür­lich für unse­ren EUR- und CHF-Markt nicht geeig­net. Die alter­na­ti­ven Anlagen sind in die­sen Portfolios nicht vertreten.

Rebalacing Yor Portfolio

Das Portfolio soll­te jähr­lich über­prüft wer­den und even­tu­el­le ein Rebalancing durch­ge­führt wer­den. Viel steht in die­sem Unterkapitel noch über Optimierung von Steuern, was aber nicht auf die Schweiz über­trag­bar ist.

Alternative Anlagen

Private Equity

Für einen Privatanleger ist der Zugang zu Private Equity eher schwie­rig. Normalerweise kann nur mit einem hohen mini­ma­len Betrag in die­se Asset Klasse inves­tiert wer­den. Es gibt Private Equity ETFs, die­se inves­tie­ren aber meis­tens in die Aktien von Firmen, die in Private Equity Firmen invol­viert sind, es ist damit eine indi­rek­te Investition.

Hedge Funds

Auch die Investitionen in Hedge Funds erwei­sen sich für die nicht sehr rei­chen Privatanleger als schwie­rig. Es gibt auch ETFs, wel­che die­se Asset Klasse abde­cken, bei­spiels­wei­se den db HEDGE FUND INDEX ETF (ISIN: LU0328476337).

Aktives Management

Winning by Not Losing

Schon fast regel­mäs­sig gibt es Blasen, die nach dem Platzen, die Aktien 40% bis 80% abstür­zen las­sen. Wenn jemand einen Verlust von 75% ein­fährt, braucht er danach einen Gewinn von 300% um die­sen Verlust aus­zu­glei­chen. Seit 1900 ver­lor der Dow Jones mehr als 30 Mal über 20% und 10 Mal ver­lor er über 40%. Wie wäre es schön die­se Verluste ver­mei­den zu kön­nen, wobei Sie dabei Ihr gröss­ter Feind sind.

The Quantitative System

Mit einem mecha­ni­schen System kön­nen die per­sön­li­chen Emotionen bei der Kauf- bzw. Verkauf-Entscheidung eli­mi­niert wer­den. Das vor­ge­schla­ge­ne System basiert auf dem glei­ten­den Durchschnitt (SMA). Oftmals erzeu­gen sol­che Systeme vie­le Kauf bzw. Verkaufs-Signale, was hohe Transaktionskosten ver­ur­sacht. Das Buch schlägt ein System vor, mit einem glei­ten­den Durchschnitt basie­rend auf Monatsdaten.

  S&P 500 Mechanisches Timing
Rendite per annum 9.21% 10.45%
Volatilität 17.87% 12.02%
Sharpe 4% 0.29 0.54
Maximaler Verlust -83.66% -50.31%
Bestes Jahresrendite 52.88% 52.40%
Schlechteste Jahresrendite -43.86% -26.87%

Aus der Tabelle wird ersicht­lich das die Rendite beim mecha­ni­schen System gegen­über buy-and-hold zir­ka 1% höher aus­fällt. Zudem ist die Volatilität, d.h. das Risiko um zir­ka 5% gerin­ger. Wie das System funktioniert:

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  • Kaufregel: Wenn Kurs > 10-Monat SMA
  • Verkaufregel: Wenn Kurs 10-Monat SMA

Aus dem oben dar­ge­stell­ten Diagramm ist ersicht­lich, war­um die Volatilität mit die­sem mecha­ni­schen System gerin­ger aus­fällt. Bei hohen Kursrückschlägen ist der Anleger in der Regel nicht mehr long posi­tio­niert. Anderseits kann von einem raschen Anstieg der Kurse, wie die­se seit dem 9.03.2009 statt­fin­det, erst mit einer Verzögerung pro­fi­tiert wer­den. Letztendlich “glät­tet” ein sol­ches System die hohen Verluste bzw. Gewinne. Der 10-Monat-SMA ist nicht die ein­zi­ge rich­ti­ge Lösung, bei­spiels­wei­se könn­te ein 8‑Monat-SMA durch­aus für einen ande­ren Index bzw. ande­re Zeitperiode bes­ser geeig­net sein.

Mit dem Analysis-Tool von Swissquote kön­nen Sie pro­blem­los ein sol­ches MAV (SMA) Chart dar­stel­len lassen.

A Rotation System (Das Rotationssystem)

Im oben dar­ge­stell­ten System kann es vor­kom­men, dass man zu einer bestimm­ten Zeit nur mit 20% in eine Asset Klasse inves­tiert ist und 80% Cash hält. Es gibt Anleger, die einem Rotationssystem fol­gen, dabei wer­den die durch­schnitt­li­chen Renditen in Perioden von 1, 3, 6 oder 12 Monate/n berech­net. Die Wahl der Periode ist dabei nicht so ent­schei­dend, im Buch wer­den gar alle Perioden für die Renditenberechnung der Asset Klassen vor­ge­schla­gen. Danach erfolgt die Investitionen für die nächs­te Periode in die X Asset Klassen mit den höchs­ten Renditen. Beim ein­fa­chen Portfolio wür­den bei­spiels­wei­se je 50% in die zwei Asset Klassen inves­tiert, die in den letz­ten Perioden die höchs­ten Renditen abwar­fen. Es wird nicht emp­foh­len 100% auf eine Asset Klasse zu set­zen, andern­falls erge­ben sich gerin­ge­rer Diversifikationseffekt und höhe­re Risiken. Beim Fünf-Asset-Klassen Portfolio wird eine mini­ma­le Aufteilung in 2 oder 3 Asset Klassen empfohlen.

Following the Smart Money (Dem intelligenten Geld folgen)

Das Buch schlägt hier eine Stock-Picking Strategie vor, indem man den bes­ten Fondsmanagern mit Verzögerung über die Schultern schaut.

In den USA müs­sen die Anlagefonds ab einem Anlagevermögen vom mehr USD 100 Millionen ihre Assets quar­tals­wei­se der U.S. Securities and Exchange Commission (SEC) mel­den. Diese Assets kön­nen inner­halb 45 Tage nach Quartalsschluss in der EDGAR Datenbank ein­ge­se­hen wer­den. Es wer­den aber nur Long-Positionen aus­ge­wie­sen, d.h. kei­ne Short-Positionen und auch kei­ne Derivate.

In EDGAR kann bei­spiels­wei­se die gehal­te­nen Positionen von Berkshire Hathaway (CIK-Nr.: 0001067983) ermit­telt werden.

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Im Feld “Filling Type” wird nur “13F” ein­ge­ge­ben und nach der Suche steht der neus­te Quartals-Report zuoberst auf der Liste. Damit kön­nen die gehal­te­nen Aktienpositionen von Warren Buffett’s Berkshire erfah­ren werden.

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Das Buch ent­hält eine Liste von Fonds, die sich für eine sol­che Prozedur eig­nen. Es gibt auch eine kos­ten­pflich­ti­ge Website AlphaClone, wel­che die­se Alpha-Selektion durchführt.

Develop an Action Plan, Implementing Your Ivy Portfolio

Dieses Unterkapitel gibt eine schritt­wei­se Anweisung für die Implementierung Ihres Portfolios. Beispielsweise müs­sen Sie gemäss Ihrem Risiko/Rendite Profil her­aus­fin­den, wie hoch Sie die ein­zel­nen Asset Klassen in Ihrem Portfolio gewich­ten wol­len. Dieses Kapitel ent­hält nur zir­ka 7 Seiten, daher ist es mehr eine Zusammenfassung der vor­her­ge­hen­den Kapitel.

Meine Buchkritik

Investieren wie die bei­den Stiftungen Harvard und Yale, ist für den Privatanleger nicht mög­lich, daher wird die­ses Buch dem Untertitel “How to Invest Like the Top Endowments and Avoid Bear Markets” nur zum Teil gerecht. Zudem haben auch die bei­den Stiftungen im letz­ten Geschäftsjahr erheb­li­che Verluste ein­ge­fah­ren. Mit einem Verlust von 24.6% ging am 30.6.2009 das Geschäftsjahr der Yale-Stiftung zu Ende, gar einen Verlust von 27.3% erlitt im glei­chen Zeitraum die Harvard-Stiftung. Zudem haben bei­de Stiftungen sehr viel Geld in eher illi­qui­den Anlagen was vie­le Privatanleger sicher­lich ver­mei­den wollen.

Die Ratschläge für die Vermeidung eines Bärenmarktes kön­nen eher von einem Privatanleger umge­setzt wer­den. Zurzeit sind Investitionen in Alternative Anlagen wie Hedge Fonds oder Private Equity für den nicht rei­chen Privatanleger eher schwie­rig, trotz­dem wid­met das Buch zir­ka 25% des Inhaltes die­sem Thema. Gleichwohl kann ich die­ses Buch emp­feh­len, da er dem Leser rea­le ETF-Portfolio vor­schlägt, natür­lich müss­ten die­se auf den schwei­ze­ri­schen Markt ange­passt wer­den. Zu die­sem Buch gibt es noch die inter­es­san­te Website “The Ivy Protfolio”.

Was bei Lebensmittel- und Pharmaindustrie so nicht ist

Wären Sie glück­lich, falls die Lebensmittelindustrie auf den Produktaufdruck der nähr­wert- und gesund­heits­be­zo­ge­nen Angabe ver­zich­ten wür­de. Dafür wür­de die Lebensmittelindustrie nach gehäuf­ten Lebensmittelerkrankungen eine Broschüre mit dem Titel “Besondere Risiken bei Lebensmittel” in die Haushaltungen verschicken.

Was wür­den Sie dazu sagen, wenn der Beipackzettel bei den Medikamenten nur das Anwendungsgebiet, die Dosierung bzw. Dauer der Anwendung und die Haltbarkeit des Medikamentes aus­wei­sen wür­de. Keine Hinweise auf die mög­li­chen Nebenwirkungen, Wechselwirkungen mit ande­ren Medikamenten usw. Sie wür­den aber nach gehäuf­ten Todesfällen ver­ur­sacht durch Medikamente von der Pharmaindustrie ein Heft mit dem Titel “Besondere Risiken bei Medikamenten” nach­hau­se geschickt bekommen.

Um beim Vergleich der Schweizer Onlinebroker zu blei­ben, es wäre durch­aus mög­lich die feh­len­den Informationen der Lebensmittel bzw. der Medikamente mit­tels Internet umständ­lich zu ermitteln.

Nicht nur die Rendite zählt 

Wahrscheinlich haben vie­le Anleger im Jahr 2008 und teil­wei­se auch 2009 schmerz­lich erfah­ren, dass die Rendite nur ein Teil einer Finanzanlage ist und das Risiko oft­mals zu wenig beach­tet wird.

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Ende 2008 und Anfang die­ses Jahres bekam ich von den Banken, wo ich online Wertschriften hand­le, das Heft “Besondere Risiken im Effektenhandel”. Wahrscheinlich habe fast alle online Trader von ihren Brokern eine sol­che Druckschrift erhal­ten. Erstaunlicherweise wur­den die Anleger erst mit dem Börsenabsturz 2008 wie­der ein­mal an die­se Risiken erinnert.

Angenommen Sie gehen zum ers­ten Mal zu einem Anlageberater, dann wer­den Sie hof­fent­lich fest­stel­len, dass er viel Zeit ver­wen­det, um Ihr Risikoprofile zu ermit­teln. Zusätzlich zu Ihrer Risikoneigung wird der Anlageberater auch Ihr erwar­te­tes Renditenziel und den unge­fäh­ren Anlagehorizont wis­sen wol­len. Mit die­sen drei Parametern, aus­ge­drückt in Zahlen, kann eine Finanzanlage bzw. ein Portfolio ermit­telt wer­den. Die meis­ten Wertpapiere haben ein Risiko/Rendite Profil, was viel­fach aus his­to­ri­schen sta­tis­ti­schen Kursen errech­net wird. Der Anlageberater wird auf Grund die­ses quan­ti­ta­ti­ven Anlageprozess, eines für Sie pas­sen­des Portfolio ermitteln.

Keine Risikoangaben bei Schweizer Onlinebroker

Leider küm­mert sich der Schweizer Onlinebroker wenig um das ein­ge­gan­ge­ne Risiko ihrer Kundschaft. Ich habe ein­mal ein paar Onlinebroker dar­auf hin geprüft, wel­che Risikozahlen sie beim Kauf eines Wertpapiere angeben.

Migros Bank

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In ihren M‑BancNet gibt es weder beim Kauf eines Wertpapieres noch für das gesam­te Portfolio irgend­wel­che Zahlen über Risiken.

E‑Trading der Postfinance

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Keine Angaben über die Risiken beim Kauf eines Wertpapieres und auch nicht für das Gesamtrisiko des Portfolios. Es ist mir uner­klär­lich, war­um E‑Trading ein Werkzeug für die Chartanalyse anbie­tet und ander­seits ihren Onlinetrader über die Risiken sei­nes Portfolios im Dunkeln lässt.

Andere Handelsplattformen

Weiter habe ich auch die Demoversionen der Handelsplattform von Saxo Bank und Keytrade Bank kurz geprüft, auch dort kei­ne Angaben über Risiken. Anders bei der Rendite, die­se wird bei vie­len Onlinebrokern ausgewiesen.

Swissquote hat es, will dies aber teilweise bezahlt haben

Risikoangabe für Portfolio

Bei der Swissquote kann das Portfolio nach Value at Risk (VaR) aus­ge­wer­tet wer­den. Dieser wird für den aktu­el­len Tag, für eine Woche und einen Monat berech­net. Dasselbe gilt auch für den Value at Gain (VaG), mit die­sen Angaben kön­nen auch die Risiken für asym­me­tri­sche Anlagen dar­ge­stellt wer­den, was für vie­le struk­tu­rier­te Produkte sehr hilf­reich ist. Auch das Gesamtrisiko der Portfolios wird auf einer Skala von 1 bis 10 eingestuft.

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Bei Portfolios mit nur sym­me­tri­schen Anlagen wie bei­spiels­wei­se ETF’s, Aktien usw. wäre es wün­schens­wert, wenn die Risiken für ein Jahr aus­ge­wie­sen würden.

Risikoangaben beim Kauf

Der Equity- und Portfolio Analyzer von Swissquote schei­nen mei­nen Forderungen bezüg­lich der Risikoangaben beim Kauf einer Position auch zu erfül­len, lei­der konn­te ich die­se bei­den Werkzeuge noch nicht in Aktion sehen. Wobei Swissquote die­se Dienstleistung jähr­lich mit CHF 199.– in Rechnung stellt, eben­falls für Kunden mit einem Konto.

Onlinebroker ohne Risikozahl/en nicht akzeptabel

Für mich als Onlinetrader ist die­ser Zustand der feh­len­den Risikozahlen nicht akzep­ta­bel. Ich fra­ge mich, für was wir in der Schweiz eine eid­ge­nös­si­sche Finanzmarktaufsicht (fin­ma) haben. Diese ver­langt von ihr über­wach­ten Banken auch Risikozahlen, war­um hat der Privatanleger kein sol­ches Recht auf die­se Risikozahlen der Onlinebroker. Obliegt es nicht der fin­ma, den Kunden vor den Banken zu schützen?

Natürlich kön­nen die­se Risikowerte für vie­le Wertpapiere, irgend­wo im Internet gefun­den wer­den und das Risiko eines Portfolios kann der Trader selbst berech­nen. Nur gehö­ren Rendite und Risiko zusam­men und müs­sen ent­spre­chend auch von den Handelsplattformen berech­net und aus­ge­wie­sen werden.

Den Einwand, dass vie­le Trader die­se Zahlen sowie­so nicht ver­ste­hen wür­den, kann als Begründung auch nicht ange­führt wer­den. Falls ein Anleger die Risikowerte nicht ver­steht, kann er sich die­se von sei­nem Anbieter erläu­tern las­sen, mög­li­cher­wei­se lässt er sich die­se Dienstleistung gar bezahlen.

Eine Rendite über einer risi­ko­lo­sen Anlage umfasst auch ein Risiko, der Anleger hat Anrecht die­ses Risiko durch den Onlinebroker quan­ti­fi­ziert zu bekommen.

Berechnung der Korrelationen mit Excel

In die­sem Beitrag wer­de ich auf­zei­gen, wie Sie die Korrelation mit Excel selbst berech­nen kön­nen. An ein paar Praxisbeispielen wer­den wir sehen, war­um Korrelationen hilf­reich sein können.
Für das fol­gen­de Praxisbeispiel habe ich mir die Tageskurse eini­ger ETF’s sowie der Aktie Nestlé bei der SIX abge­holt. Auf Grund des UBS-ETF MSCI JAPAN (FDJPHU/ LU0136240974) hat mich noch die Korrelation zum Währungskurs JPY/CHF interessiert.

Wertpapier/Währung Standardabweichung 250 Tage
ZKB SILVER ETF  (ZSIL/ CH0029792717) 49.63%
ZKB GOLD ETF  (ZGLD/ CH0024391002) 28.84%
Xmtch (CH) SLI  (XMSLI/ CH0031768937) 38.36%
UBS-ETF MSCI JAPAN  (FDJPHU/ LU0136240974) 46.07%
NESTLE N  (NESN/ CH0038863350) 30.42%
DB X‑TR DAX  (XDAX/ LU0274211480) 47.06%
DB X‑TR SHORT DAX  (XSDX/ LU0292106241) 36.93%
JPY/CHF 17.13%

Die meis­ten die­ser Wertpapiere bzw. Währungskurs ste­hen in Zusammenhang mit mei­nem Portfolio, zudem woll­te ich mei­ne gefühls­mäs­si­gen Annahmen bezüg­lich Korrelationen zwi­schen den Wertpapieren überprüfen.

Korrelationen auf Tageskursen

Ich habe die Korrelationen für ein Jahr bzw. für 90-Tage auf den Tageskursen berechnet.

korr_jahr_b_tag

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Die 90-Tage-Korrelationen wur­den vom 22.04.2009 — 28.08.2009 berech­net, es sind also nicht 3 Monate, son­dern 90 Handelstage. Samstag, Sonntag und Feiertage gibt es kei­nen Börsenhandel, daher sind die­se Tage auch nicht in die Berechnung eingeflossen.

Korrelationen auf Wochenkurse

Ab einem Zeitraum von 6 Monaten emp­feh­le ich, die Wochenkurse zu neh­men und nicht die Tageskurse. Daher habe ich auch die Jahreskorrelationen auf der Basis von Wochenkursen berech­net, wobei ich den Freitag als Kurstag benutz­te. Im Dezember 2008 und Mai 2009 gibt es einen Zwei-Wochen-Sprung, dies soll­te das Ergebnis aber nicht stark beinträchtigen.

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Tageskursen kön­nen manch­mal Extreme aus­wei­sen, was das Resultat der Korrelationen ein wenig ver­fälscht. Diese Extreme könn­ten sich inner­halb einer Woche wie­der nor­ma­li­sie­ren und daher sind Wochenkurse für die Erstellung von Korrelationen über einen län­ge­ren Zeitraum oft­mals die bes­se­re Wahl.

Korrelationen in der Praxis und meine gefühlsmässigen Annahmen

Wer die Kurse täg­lich oder wöchent­lich beob­ach­tet, wird wahr­schein­lich auto­ma­tisch gewis­se Korrelationen zwi­schen den Kursen der Wertpapiere fest­stel­len. Beispielsweise steigt der Ölpreis zur­zeit mit den Aktienindizes, dies ist nicht immer so. Noch im Jahr 2008, als der Ölpreis über UDS 100 lag, wie­sen die­se bei­den Assets eine nega­ti­ve Korrelation auf. Ich wer­de im Folgenden auf eini­ge Korrelationen die mein Portfolio beein­flus­sen eingehen.

Silber, Gold und Aktien

Es gibt eine star­ke Korrelation (>0.7) zwi­schen Gold und Silber. Ich hat­te aber in der letz­ten Zeit (90 Tage) das Gefühl, das der Silberpreis zuneh­mend auch mit den Aktienindizes kor­re­liert. Die 90-Tage-Korrelation scheint dies mit dem SLI und dem Dax zu bestä­ti­gen. Die auf ein Jahr hoch­ge­rech­ne­te Volatilität des Silbers war mit fast 50% weit­aus höher als die des Goldes mit nur zir­ka 29%.

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Dass die Streuung beim Silber höher ist, lässt sich her­vor­ra­gend mit einem Punktdiagramm dar­stel­len. Im Oktober 2008 gab es beim Silber gar eine posi­ti­ve wie nega­ti­ve Rendite in Bereich von 10%.

Silber wird mehr als Gold in der Industrieproduktion ver­wen­det, daher schei­nen die höhe­re Korrelation zu den Aktien und höhe­re Volatilität gegen­über Gold nicht zu erstaunen.

Nestlé, SLI und Dax

Ich habe zur­zeit kei­nen direk­ten Aktientitel in mei­nem Portfolio, vor Kurzem habe ich mit Intel mei­ne letz­te Position ver­kauft. Trotzdem fin­de ich Nestlé eine mög­li­che Option für mein Portfolio, er ist mit einer Standardabweichung von zir­ka 30% weni­ger vola­til als der SLI mit cir­ca 38%. Zudem zahl­te Nestlé am 29.04.2009 eine Jahresdividende von CHF 1.40 pro Einheit, d.h. mehr als 3%. Die 90-Tage-Korrelation von Nestlé zum SLI beträgt nur 0.24, was die­sen Titel nebst der Dividendenzahlung zusätz­lich inter­es­sant macht. Dieser Titel könn­te defi­ni­tiv auch eine Bereicherung für ein rei­nes Anleihenportfolio sein.

UBS-ETF MSCI JAPAN und JPY/CHF

Zurzeit habe ich noch den UBS-ETF MSCI JAPAN (FDJPHU/ LU0136240974) in mei­nem Portfolio. Ich wer­de das Gefühl nicht los, das der stei­gen­de MSCI Japan ein­her­geht mit fal­len­dem Yen. Meine Annahme wird nur teil­wei­se von der 1‑Jahr-Wochenkurs-Korrelation bestätigt.

DB X‑TR DAX Dax und DB X‑TR DAX Short Dax

Wahrscheinlich erwar­ten Sie zwi­schen den bei­den ETF’s eine voll­stän­di­ge inver­se Korrelation. Die 1‑Jahr-Wochenkurs-Korrelation kommt mit ‑0.85 der ‑1 noch am nächs­ten. Ich stel­le mir vor, dass die Abweichung auf Grund des feh­len­den Volumens an der SIX zu Stande kommt bzw. die bei­den ETF’s den Dax kaum syn­chron exakt tra­cken. Diese Theorie wird durch die 1‑Jahr-Wochenkurs-Korrelation gestützt, damit wer­den die täg­li­chen Abweichungen zum Net Asset Value (NAV) teil­wei­se “geglät­tet”.

Anmerkung zu Excel

Damit die fol­gen­den Arbeitsmappen kor­rekt funk­tio­nie­ren, müs­sen Sie die Ausführung von Makros erlau­ben. Zuerst kön­nen Sie die­se ohne die Ausführung der Makros laden und den Quellencode der Makros im Microsoft Visual Basic [ALT]+[F11] prü­fen. Wie Sie oben sehen, wur­de Excel 2007 mit der “Bedingten Formatierung” erwei­tert. Eine sol­che Einfärbung einer Matrix ist nun “kin­der­leicht”.

Funktionen

KORREL(Matrix1;Matrix2)

Gibt den Korrelationskoeffizient einer zwei­di­men­sio­na­len Zufallsgrösse zurück, deren Werte in den Zellbereichen Matrix1 und Matrix2 ste­hen. Das Excelmakro CorrMatrix(Matrix) erleich­tert die Berechnung einer Matrix von Korrelationen, sie­he “Computing The Correlation Matrix – By Simon Benninga”. Dort kön­nen Sie auch ent­neh­men, wie eine sol­che Funktion in Excel ein­ge­ge­ben wird.

KOVAR(Matrix;Matrix2)

Diese Funktion gibt die Kovarianz zurück, den Mittelwert der für alle Datenpunktpaare gebil­de­ten Produkte der Abweichungen. Wie beim Korrelationskoeffizienten steht eine posi­ti­ve Kovarianz für eine posi­ti­ve linea­re Assoziation zwi­schen den Datenpunktpaar und umge­kehrt. Da der Wert der Kovarianz von den Einheiten der Datenpunktpaare abhängt, gibt es kei­nen “abso­lu­ten” Wert. Für den Anwender ist der Korrelationskoeffizient für die Beurteilung der Stärke der Assoziation weit­aus bes­ser geeig­net. Das Excelmakro VarCovar(Matrix) ermög­licht die Berechnung einer Matrix von Kovarianzen.

Arbeitsmappe für Excel 2007: Korr_Beispiel.xlsm 2007
Arbeitsmappe: Korr_Beispiel.xls