Was ist Korrelationsrisiko in einem Trading-Portfolio?

Kurz gesagt. Korrelationsrisiko ist das Risiko, dass mehrere offene Positionen gleichzeitig Geld verlieren, weil sie auf denselben Treiber reagieren. Positionen, die einzeln klein wirken, können zusammen eine große Wette ergeben, wenn sie sich gemeinsam bewegen. Gemessen wird es mit dem Korrelationskoeffizienten von −1 bis +1: Je näher an +1, desto weniger diversifizieren sich die Positionen gegenseitig. Zudem steigen Korrelationen in fallenden Märkten oft an, also genau dann, wenn Diversifikation am meisten gebraucht wird.

Die meisten Trader planen jeden Trade für sich: ein Stopp, ein Risiko von 1% des Kontos, eine Positionsgröße aus dem Stoppabstand. Für einen einzelnen Trade ist diese Logik richtig. Sie reicht aber nicht mehr aus, wenn drei oder vier Trades gleichzeitig offen sind und alle von derselben Sache abhängen, etwa vom US-Dollar, vom Kryptomarkt insgesamt oder von den Zahlen einer Branche. Korrelationsrisiko ist der Name für diese verborgene Überschneidung.

Was Korrelationsrisiko bedeutet

Zwei Positionen sind korreliert, wenn sich ihre Ergebnisse tendenziell zur gleichen Zeit in dieselbe Richtung bewegen. Korrelationsrisiko beschreibt, was mit dem Konto passiert, wenn diese Tendenz stark ist: Eine einzige Bewegung des gemeinsamen Treibers trifft alle Positionen zugleich, und der Gesamtverlust liegt näher an der Summe aller Stopps als am Verlust eines einzelnen Trades.

Auch der umgekehrte Fall existiert. Positionen mit niedriger oder negativer Korrelation gleichen sich teilweise aus, sodass das Konto weniger schwankt, als die einzelnen Trades vermuten lassen. Darauf beruht die Idee der Diversifikation, und sie funktioniert nur, wenn die Korrelation tatsächlich niedrig ist, nicht wenn die Instrumente lediglich unterschiedliche Namen tragen.

Wie Korrelation gemessen wird

Das übliche Maß ist der lineare Korrelationskoeffizient, meist als r bezeichnet. Das IUPAC Gold Book definiert ihn als Maß für den Grad des Zusammenhangs zwischen zwei gemessenen Größen, berechnet daraus, wie stark jedes Wertepaar von seinem Mittelwert abweicht. Im Trading sind diese Größen meist die täglichen Renditen oder die Ergebnisse pro Trade von zwei Instrumenten oder zwei Strategien.

Die Spannen in den mittleren Zeilen sind gängige Faustregeln, keine offiziellen Schwellenwerte. Zwei Einschränkungen sind für Trader wichtig. Der Koeffizient erfasst nur lineare Zusammenhänge, und er hängt stark vom Messzeitraum ab: Ein 30-Tage-Fenster und ein 2-Jahres-Fenster können für dasselbe Paar sehr unterschiedliche Werte liefern.

Warum sich korrelierte Positionen addieren

Sind Positionen unabhängig, heben sich ihre zufälligen Schwankungen teilweise auf. Sind sie korreliert, geschieht das nicht. Die übliche Portfolioformel dahinter geht auf Harry Markowitz' Aufsatz "Portfolio Selection" von 1952 zurück: Die Schwankung einer Gesamtposition hängt nicht nur von der Größe jedes Teils ab, sondern auch von der Korrelation zwischen ihnen.

Die Tabelle unten zeigt unsere eigene Berechnung für einen einfachen Fall. Jede offene Position hat dieselbe typische Schwankung von 1% des Kontos. Die rechte Spalte zeigt die "effektive Anzahl unabhängiger Wetten", also wie viel Diversifikation tatsächlich vorhanden ist.

Diese Zahlen sind illustrative Berechnungen, keine Daten echter Konten. Entscheidend ist das Muster: Mit fünf Positionen bei einer Korrelation von 0,8 hält der Trader fünf Tickets, aber kaum mehr als eine unabhängige Wette, und das Konto schwankt fast so, als wäre eine einzige fünfmal so große Position offen.

Der schlimmste Fall ist noch einfacher. Werden alle Stopps in derselben Bewegung ausgelöst, entspricht der Verlust der Summe der geplanten Risiken, egal wie hoch die Korrelation in ruhigen Phasen war. Bei fünf Positionen mit je 1% sind das 5% in einer Bewegung.

Korrelation ist nicht stabil

Eine in einer ruhigen Phase gemessene Korrelation ist ein schwacher Hinweis darauf, wie sich Positionen in einem Ausverkauf verhalten. François Longin und Bruno Solnik untersuchten in "Extreme Correlation of International Equity Markets" die Monatsrenditen der fünf größten Aktienmärkte von 1958 bis 1996. Sie fanden, dass die Korrelation weniger mit der Volatilität an sich zusammenhängt als mit dem Markttrend: Sie steigt in Bärenmärkten, aber nicht in Bullenmärkten.

Dieselbe Arbeit warnt, dass einfache Vergleiche täuschen können, weil eine nur bei großen Bewegungen gemessene Korrelation höher aussieht, selbst wenn sich der zugrunde liegende Zusammenhang nicht geändert hat. Für Trader ist die praktische Lesart vorsichtig: Eine Diversifikation, die auf einem ruhigen Chart gut aussieht, kann schrumpfen, wenn mehrere Positionen gleichzeitig falsch laufen.

Typische Quellen von Korrelationsrisiko

Korrelationsrisiko sieht selten aus wie "zweimal derselbe Trade". Meist versteckt es sich hinter verschiedenen Tickern:

• Eine gemeinsame Währung: Long EUR/USD, long GBP/USD und short USD/CHF sind drei Positionen, aber alle drei sind Wetten gegen den US-Dollar.
• Ein Markt, viele Coins: Long-Positionen in mehreren Altcoins hängen oft von der Richtung des gesamten Kryptomarkts ab, die Bitcoin vorgibt.
• Index und seine Bestandteile: Ein Long-Indexfuture plus Long-Positionen in seinen größten Aktien verdoppelt das Engagement in derselben Marktbewegung.
• Eine Branche oder ein Thema: Mehrere Aktien derselben Branche reagieren meist auf dieselben Nachrichten, dieselbe Berichtssaison oder denselben Zinsentscheid.
• Mehrere Prop-Konten, eine Strategie: Dieselben Trades auf mehrere Konten zu kopieren verteilt das Risiko nicht, ein schlechter Tag kann alle Konten gleichzeitig treffen.

Die genaue Stärke jedes Zusammenhangs ändert sich mit der Zeit, daher ist die Liste oben eine Sammlung von Prüffragen, keine Sammlung fester Zahlen.

Korrelationsrisiko in der Praxis steuern

Korrelationsrisiko wird auf Ebene der Gruppe gesteuert, nicht des einzelnen Trades. Eine praktikable Routine sieht so aus:

1. Positionen nach Treiber gruppieren: Vor dem Einstieg fragen, welche einzelne Bewegung diesen Trade und die bereits offenen zusammen ins Minus bringen würde.
2. Das Risiko jeder Gruppe begrenzen: Ein Limit für das Gesamtrisiko von Positionen mit gemeinsamem Treiber festlegen und jeden neuen Trade innerhalb des verbleibenden Rahmens dimensionieren. Den breiteren Rahmen beschreibt unser Leitfaden zum Risikomanagement für Trader.
3. Von der Gruppe aus dimensionieren, nicht nur vom Trade: Klassisches Position Sizing beantwortet "wie groß ist dieser Trade"; ein Gruppenlimit beantwortet "wie groß darf dieser Trade sein, angesichts dessen, was schon offen ist".
4. Mit den Kontolimits abgleichen: Bei Konten mit einem Daily Loss Limit sollte die Summe der Stopps einer korrelierten Gruppe mit Abstand unter diesem Limit bleiben.
5. Mit eigenen Daten messen: Korrelationen aus den tatsächlichen Renditen im Journal über ein festes Fenster berechnen und bei jedem Review neu prüfen.

Korrelation beeinflusst auch Formeln, die unabhängige Trades voraussetzen. Das Kelly-Kriterium und eine aus mehreren Strategien berechnete Sharpe Ratio sehen auf dem Papier besser aus, wenn die Überschneidung zwischen Positionen ignoriert wird.

Was Sie protokollieren sollten, um Korrelationsrisiko zu sehen

Korrelationsrisiko ist Trade für Trade schwer zu erkennen und in zusammengefassten Daten leicht. Nützliche Felder:

• Ein- und Ausstiegszeit jedes Trades, um zu sehen, welche Positionen gleichzeitig offen waren.
• Geplantes Risiko in Kontowährung, damit sich das Gesamtrisiko überlappender Positionen addieren lässt.
• Instrument, Markt und Haupttreiber (zum Beispiel "USD", "Krypto-Beta", "Tech-Sektor") als Tag.
• Strategie und Konto, um zu prüfen, ob mehrere Strategien oder Konten in Wahrheit ein einziges Engagement sind.
• Tagesergebnisse, um Tage zu erkennen, an denen mehrere Positionen zusammen verloren haben, das deutlichste praktische Zeichen von Korrelation.

Dieser Artikel dient ausschließlich Bildungszwecken und ist keine Finanz- oder Anlageberatung. Die Zahlen sind illustrative Berechnungen, keine Empfehlungen. Trading, insbesondere mit Hebel, birgt ein hohes Risiko, einen Teil oder das gesamte Kapital zu verlieren, und in der Vergangenheit gemessene Korrelationen garantieren nicht, wie sich Positionen künftig verhalten.

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