ETF-Magazin: "Gefährliche Nähe" (Q2-2010) - Börse Frankfurt

Anlagestrategie
Schlaues Risikomaß
Die üblicherweise zur Messung des Anlagerisikos
verwendete Standardabweichung als
Ausdruck der Volatilität ist intuitiv schwer
erfassbar. Viel aussagekräftiger ist es, die Volatilitätssteuer
als Risikomaß zu nehmen. Diese
„Steuer“ zeigt den Renditeschwund auf Grund
der jeweiligen Volatilität des Anlageobjekts.
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Belastung. Die Volatilitätssteuer lässt sich mit der folgenden
Gleichung berechnen:
Durch Diversifi kation und andere Mittel kann die
Volatilität eines Portfolios glücklicherweise klein gehalten
werden. Hat ein Investorenportfolio eine Jahresvolatilität
von 50 Prozent, würde eine Reduzierung
dieser hohen Jahresvolatilität auf 32 Prozent zu einem
„Steuervorteil“ von sieben Prozentpunkten führen. So
hoch ist die Differenz zwischen beiden „Steuersätzen“.
Bei 50 Prozent Volatilität beträgt die Volatilitätssteuer
zwölf Prozent, bei 32 Prozent Volatilität liegt die
Steuer bei nur fünf Prozent. Diese „Steuersenkung“
von sieben Prozentpunkten kann direkt der Rendite zugeschlagen
werden. Selbst die vermeintlich so risikoarmen
Renten-ETFs sind mit nicht unerheblichen Volatilitätssteuern
belastet. Jedoch bleibt die Belastung bei
den Zinspapieren erheblich unter der Volatilitätssteuer
bei Aktien.
Üblicherweise wird die Volatilität als Maß des eingegangenen
Risikos verwendet. Jedoch kann auch die
Volatilitätssteuer als Risikomaß interpretiert werden,
so wie dies in der Grafi k oben erfolgt. Die Volatilitäts-
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Laufzeit 7 bis 10 Jahre
Laufzeit 5 bis
7 Jahre
Gesamtmarkt
Laufzeit 3 bis 5 Jahre
Laufzeit 1 bis 3 Jahre
Laufzeit 3 Monate
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Quelle: Dieter Girmes
Laufzeit mehr
als 10 Jahre
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steuer ist bei einer intuitiven Kosteninterpretation
besser verständlich als die statistische Maßzahl Standardabweichung,
durch die die Volatilität in der Regel
ausgedrückt wird.
Überlegene Strategie. Auf der Grundlage der zuvor
angestellten Überlegungen kann das von uns angestrebte
Investitionsziel „angemessener Renditezuwachs
bei Kapitalerhalt und Risikominimierung“ mit
einer 3-Phasen-Umschichtung besser verwirklicht werden
als mit der Strategie „Kaufen und Halten“. Jede
Marktphase erfordert dabei andere Investmentschwerpunkte.
In Seitwärtsmärkten stimmt das Rendite-Risiko-Verhältnis
nicht. Durch die horizontale Kursentwicklung
entsteht keine positive Rendite, während
gleichzeitig die Volatilität sehr hoch sein kann. Anders
ausgedrückt: Anleger tragen nur Risiken, für die
sie jedoch nicht mit höherer Rendite entschädigt werden.
Die numerischen Werte der Kennzahl RRR bleiben
während Seitwärtsmärkten in der Nähe der Null-Linie.
Der Investor sollte in solchen Phasen in Geldmarktpapiere
oder Anleihen investieren. Nur in der Baisse erhalten
Anleger ein noch schlechteres Rendite-Risiko-
Verhältnis. Die numerischen Werte der Kennzahl RRR
sind in dieser Phase grundsätzlich negativ. Für Anleger
sind negative RRR-Werte das Signal zum Ausstieg.
Sind Investoren dagegen in der Hausse nicht dabei,
erleiden sie Gelegenheitsverluste. Auch diese Verluste
können durch mathematische Mustererkennung mit
Hilfe der Kennzahl RRR eingeschränkt werden. Die
numerischen Werte der Kennzahl sind in der Hausse
grundsätzlich positiv.
Eine konsequente Umsetzung der von der Kennzahl
RRR gelieferten Einstiegs- und Ausstiegssignale hätte
in der Zeit von Anfang Januar 1999 bis Ende 2009 zu
attraktiven Renditen bei niedriger bis moderater Volatilität
geführt (s. Grafi k S. 37 unten). Je nach maximal
möglicher Aktienquote betrug die durchschnittliche
Jahresrendite zwischen 6,6 Prozent (bei maximal zehn
Prozent Aktien) und 9,7 Prozent (bei maximal 50 Prozent
Aktien). Die Volatilität bewegte sich dabei zwischen 5,1
Prozent (10 Prozent Aktien) und 11,6 Prozent (50 Prozent
Aktien). Bei einer maximalen Aktienquote von 30
Prozent errechnete sich eine Durchschnittsrendite von
8,2 Prozent bei 7,5 Prozent Volatilität. Die Simulationsrechnung
zeigt, dass eine fl exible Anlagestrategie mit
regelmäßigen Anpassungen anhand der Kennzahl Risiko-Rendite-Ratio
zu besseren Ergebnissen führt.
DIETER GIRMES
UNIVERSITY COLLEGE LONDON
dieter@stats.ucl.ac.uk