{"id":46050,"date":"2025-11-16T08:31:58","date_gmt":"2025-11-16T13:31:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cambridgeassociates.com\/insight\/timeout-157-wann-versteht-man-genug-copy\/"},"modified":"2025-11-17T03:35:33","modified_gmt":"2025-11-17T08:35:33","slug":"timeout-158-zeitvariable-korrelationen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cambridgeassociates.com\/de\/insight\/timeout-158-zeitvariable-korrelationen\/","title":{"rendered":"Timeout 158: Zeitvariable Korrelationen"},"content":{"rendered":"

Korrelationen von Renditen geh\u00f6ren zu den zentralen statistischen Massen bei der Beurteilung von Diversifikationseigenschaften von Anlagen. Die Empirie zeigt, dass Korrelationen nicht statisch, sondern zeitvariabel sind, und von unterschiedlichen makro\u00f6konomischen Regimen abh\u00e4ngen. Am Beispiel monatlicher Index-Renditen von Aktien, Anleihen und Trendfolge-Strategien zeigen wir, wie stark diese Variabilit\u00e4t in den letzten gut zwanzig Jahren effektiv variierte.<\/strong><\/p>\n

Einf\u00fchrung<\/h4>\n

Wer Diversifikationseigenschaften von Anlagen analysiert, pr\u00fcft meistens in einem ersten Schritt die Korrelationen der bisherigen Renditen mit denjenigen anderer Anlageklassen. Die m\u00f6glichen Werte daf\u00fcr reichen von -1.0 bis +1.0 und reflektieren perfekt negative respektive perfekt positive Korrelationen. Bei Werten um Null spricht man von unkorrelierten Renditen, d.h. es besteht kein Zusammenhang und keine Abh\u00e4ngigkeit zwischen den Renditen. Bevor wir uns jedoch der Zeitvariabilit\u00e4t von Korrelationen zuwenden, lohnt es sich, die Limiten von Korrelationsanalysen zu beleuchten.<\/p>\n

Limiten von Korrelationsanalysen<\/h4>\n

Erstens erfasst das Mass der Korrelation nur lineare Beziehungen in der Vergangenheit. Bei der Berechnung von Korrelationen wird gepr\u00fcft, ob die bisherigen Abweichungen von den Mittelwerten einer Zeitreihe im gleichen Moment und in die gleiche Richtung erfolgen wie die Mittelwerts- Abweichungen einer anderen Zeitreihe. F\u00fcr vertieftere Analysen bieten sich so genannte Cluster-Analysen an, die \u00fcber einfache Korrelationen hinausgehen. Diese ber\u00fccksichtigen nicht nur die Richtung der Renditen, sondern auch deren Magnitude und das gesamte Verhaltensmuster \u00fcber die Zeit. Cluster-Analysen decken somit strukturelle \u00c4hnlichkeiten zwischen Anlagen auf, die einfache Korrelationen \u00fcbersehen bzw. nicht erfassen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Zweitens spielt die Periodizit\u00e4t eine wichtige Rolle. Die Korrelationen zwischen st\u00fcndlichen oder t\u00e4glichen Renditen ist oft tiefer als zwischen Zeitreihen mit monatlichen Daten.<\/p>\n

Drittens erfassen Korrelationen lediglich statistische Beziehungen und keine Kausalit\u00e4t. Man findet unz\u00e4hlige stark positive Korrelationen zwischen Zeitreihen, die kausal keinen Zusammenhang haben (lustige Beispiele: https:\/\/www.tylervigen.com\/spurious-correlations<\/a>). Einer Anlage kann also ihr Diversifikationspotenzial weder zu- noch abgesprochen werden, nur weil in einer gewissen Zeitperiode eine hohe oder tiefe Korrelation vorlag.<\/p>\n

Viertens sollten f\u00fcr umfassende Risikoanalysen zus\u00e4tzliche Kennzahlen ber\u00fccksichtigt werden. Das Downside-Beta beispielsweise misst die Sensitivit\u00e4t einer Anlage gegen\u00fcber negativen Marktbewegungen und kann stark vom normalen Beta abweichen. Eine Anlage mag in einem normalen Marktumfeld schwach korrelieren, aber in Krisen pl\u00f6tzlich stark mitfallen. Zudem beklagt sich kaum ein Investor, wenn seine Anlagen alle gleichzeitig erheblich an Wert gewinnen und somit positiv korrelieren. Die Finanzkrise von 2008 zeigt, was wir meinen: Pl\u00f6tzlich korrelierte (fast) alles mit gef\u00fchlten 1.0 und von der erhofften Diversifikation war nicht mehr viel zu sehen. Nicht weil alle diese diversifizierenden Strategien nur in Aktien investiert h\u00e4tten, sondern weil Liquidit\u00e4t dringend ben\u00f6tigt wurde und verkauft wurde, was irgendwie noch Cash brachte. Eine wichtige Lektion aus der Finanzkrise f\u00fcr Anleger ist daher, niemals in die Situation zu geraten, unter Druck Zwangsverk\u00e4ufe vornehmen zu m\u00fcssen.<\/p>\n

Und nicht zuletzt sind Korrelationen eben nicht statisch, sondern sie ver\u00e4ndern sich \u00fcber die Zeit. Wir sprechend von sogenannten bedingten Korrelationen in verschiedenen makro\u00f6konomischen Regimen.<\/p>\n

Zeitvariable Korrelationen<\/h4>\n

Die Abbildung zeigt die Entwicklung der Korrelationen monatlicher Renditen von drei Anlageklassen ab Sept.\u00a0 2003 bis Sept. 2024. Wir st\u00fctzen auf rollierende 3-Jahres-Korrelationen ab, d.h. die drei Graphen stellen jeweils durchschnittliche Korrelationen zweier Renditezeitreihen \u00fcber die letzten 36 Monate dar.<\/p>\n

\"Line<\/p>\n

Quelle: Cambridge Associates. Nur f\u00fcr illustrative Zwecke.<\/p>\n

Government Bond Index und Trendfolge-Strategien gemessen am BTOP50 Index. Daraus ergeben sich die drei paarweisen Korrelationsgraphen in der Abbildung f\u00fcr Aktien\/Anleihen (hell blau), Aktien\/CTAs (dunkel blau) sowie Anleihen und CTAs (gelb). Folgende Feststellungen sind aus unserer Sicht dabei erw\u00e4hnenswert:<\/p>\n

Die rollierenden Korrelationen variieren f\u00fcr alle drei Paare stark \u00fcber die Zeit. Es gibt kaum l\u00e4ngere Phasen mit sehr stabilen Werten. Daran gilt es bei klassischen Optimierungen mit Kovarianz-Matrizen zu denken, bzw. dieser Variabilit\u00e4t mit sinnvollen Szenario- und Sensitivit\u00e4tsanalysen Rechnung zu tragen.<\/p>\n

F\u00fcr Aktien und Anleihen lag die Korrelation in den ersten rund 19 Jahren mit einer Ausnahme stets im negativen Bereich und schwankten zwischen Null und -0.5. Ab Mitte 2022 stiegen die Werte aber rasch und stark an und erreichten in 2025 satte 0.8. Die Erkl\u00e4rung lag im Regime-Wechsel von einem Umfeld sehr tiefer (in der Schweiz sogar negativer) Zinsen bei geringer Inflation hin zu einer Phase mit steigender und h\u00f6herer Inflation gepaart mit raschen, heftigen Zinsanstiegen.<\/p>\n

Wie wir im Timeout Nr. 145 bereits beschrieben haben, sind Phasen mit stark positiven Korrelationen zwischen Aktien und Anleihen sind nichts Aussergew\u00f6hnliches, da wir das schon in den 80ern und 90ern mehrmals beobachten konnten. Entsprechend muss die popul\u00e4re These, wonach Staatsanleihen von Industrienationen immer zuverl\u00e4ssige Diversifikation oder sogar Hedges f\u00fcr Aktienanlagen bieten, kritisch hinterfragt werden.<\/p>\n

Die rollierenden 3-Jahres-Korrelationen zwischen den Trendfolge-Strategien und Aktien respektive Anleihen verlaufen hingegen anders: Aktien korrelierten mit CTAs in der Beobachtungsperiode rollierend zwischen rund 0.6 und -0.5. Es gab einige Wechsel in den Vorzeichen, was die hohe Dynamik in dieser Beziehung unterstreicht. Im Schnitt lag die Korrelation in etwa bei Null, was das hohe Diversifikationspotenzial der CTAs zu Aktien demonstriert. Gleichzeitig verdeutlicht es die Tatsache, dass CTAs eben keine Put-Optionen darstellen, weil diese permanent stark negativ mit Aktienanlagen korreliert w\u00e4ren und entsprechend negative erwartete Renditen aufweisen. L\u00e4ngere Zeitreihen sind leider f\u00fcr ein ausreichend grosses Sample von spezialisierten Trendfolge-Strategien nicht verf\u00fcgbar.<\/p>\n

Anleihen korrelierten leicht positiv mit den CTAs und waren durch sehr lange Entwicklungszyklen gepr\u00e4gt, von einer hohen Korrelation im Nachgang an die geplatzte Tech-Blase bis zu sichtbar negativen Korrelationen vor der Finanzkrise in 2008. Anschliessend folgte eine Phase steigender Korrelationen, was gewisse Kritiker zur These motivierten, dass Anlagen in Trendstrategien nur erfolgreich waren, weil sie in Anleihen investierten. Ab Ende 2017 fielen die rollierenden Korrelationen dann stetig und heftig \u00fcber mehrere Jahre hinweg auf fast -0.8, was die erstklassigen Renditen in 2022 erkl\u00e4rte und damit die genannte These eindeutig widerlegte. Auch heute sind die Werte f\u00fcr rollierende Korrelationen mit Anleihen noch deutlich negativ.<\/p>\n

Durchschnitte und Pfade<\/h4>\n

Die Zeitvariabilit\u00e4t der Korrelationen von (monatlichen) Anlagerenditen bringen eine zentrale Erkenntnis ans Licht: Wenn diversifizierende Anlagestrategien wie Trendfolge \u00fcber einen sehr langen Zeitraum im Schnitt eine Korrelation von rund Null mit Aktienrenditen aufweisen, folgt daraus nicht, dass sie auch in jeder kurzfristigen Periode unkorreliert sind. Es ist vielmehr so, dass die langfristige Korrelation von null das Ergebnis von Phasen mit deutlich positiver und Phasen mit deutlich negativer Korrelation darstellen.<\/p>\n

Analog die Erkenntnis f\u00fcr die Rolle von Staatsanleihen als zuverl\u00e4ssige Diversifikatoren f\u00fcr Aktienanlagen. Es h\u00e4ngt vom makro\u00f6konomischen Umfeld ab (siehe Timeout Nr. 110 \u00fcber die Gefahr von Analysen in einem einzigen \u00f6konomischen Regime), ob \u00fcberhaupt und wie gut Anleihen diversifizieren. In einem Umfeld von sehr tiefen Zinsen ist das Potenzial f\u00fcr weitere Zinssenkungen limitierter als bei hohen Zinsen. Der sogenannte Fed-Put funktioniert nicht immer, wie uns das Jahr 2022 \u00e4ussert anschaulich zeigte.<\/p>\n

Perspektivenwechsel helfen<\/h4>\n

Wer die Zeitvariabilit\u00e4t von Korrelationen ausser Acht l\u00e4sst, l\u00e4uft Gefahr, dass die angestrebten und erhofften Diversifikationseffekte in einem Portfolio genau in dem Moment versagen, wo man sie eigentlich am meisten brauchen w\u00fcrde. Gleichzeitig werden m\u00f6glicherweise n\u00fctzliche Diversifikatoren in einem Portfolio verschm\u00e4ht, bloss weil die Korrelationen mit Aktienrenditen k\u00fcrzlich h\u00f6her war als in anderen Phasen.<\/p>\n

Je nachdem, wie sich die die makro\u00f6konomischen Rahmenbedingungen ver\u00e4ndern, k\u00f6nnen sich auch die Korrelations-Muster fundamental \u00e4ndern. Anleger sollten daher regelm\u00e4ssig pr\u00fcfen, ob ihre Diversifikationsannahmen noch der vorherrschenden Realit\u00e4t entsprechen.<\/p>\n

Dr. Christoph Gort, Investment Managing Director<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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