Datenanalyse
Zwei Anlagen haben in deinem Backtest eine niedrige Korrelation. Das sagt etwas über die beobachteten Renditen. Es sagt noch nicht, wie viel du in einer schlechten Marktphase verlieren kannst. Dafür musst du die Mischung, ihre gemeinsamen Treiber und die Verlustphasen ansehen.
Messwert
Eine Korrelation zwischen zwei Renditereihen liegt zwischen minus 1 und plus 1. Nahe plus 1 bewegen sich die Reihen oft gemeinsam, nahe minus 1 häufig gegeneinander. Nahe null ist kein klarer linearer Zusammenhang zu erkennen. Das ist nicht dasselbe wie Unabhängigkeit.
Der Wert gehört immer zu einem Zeitraum und einem Datenraster. Tägliche Renditen können anders korrelieren als monatliche. Auch die Währung und die Frage, ob Dividenden enthalten sind, verändern den Vergleich. Wer nur die Zahl „0,2“ zeigt, lässt die wichtigsten Bedingungen weg.
Korrelation beschreibt vergangene gemeinsame Bewegungen. Sie ist kein fester Charakterzug zweier Anlagen.
Portfolio
Wenn zwei Positionen nicht immer gleichzeitig stark schwanken, kann ihre Mischung die Schwankung des Gesamtportfolios senken. Dabei zählen aber auch die Gewichte und die Schwankung jeder einzelnen Position. Ein kleiner sicherer Anteil wirkt anders als ein großer riskanter Anteil, selbst bei derselben Korrelation.
Diversifikation ist deshalb eine Eigenschaft der ganzen Mischung. Die Korrelation ist eine Eingabe für die Risikorechnung, nicht ihr fertiges Ergebnis.
Stress
Stell dir ein 50:50-Portfolio vor. Anlage A verliert in einem Krisenmonat 20 Prozent, Anlage B 15 Prozent. Das Portfolio verliert vor Kosten und Rebalancing 17,5 Prozent. Eine niedrige Korrelation über die vorigen Jahre verhindert diesen gemeinsamen Monat nicht.
Das ist auch empirisch relevant, aber man sollte nicht zu viel verallgemeinern: Eine Studie von Longin und Solnik fand für internationale Aktienmärkte eine höhere Korrelation in Bärenmärkten. Sie untersuchte genau diese Märkte und diesen Zusammenhang. Daraus folgt keine feste Krisenkorrelation für jedes beliebige Paar aus Aktien, Anleihen oder Immobilienfonds.
Auswertung
Ich würde zuerst die Korrelation über den gesamten Zeitraum berechnen. Danach eine rollierende Korrelation, zum Beispiel mit einem Fenster von 36 Monatsrenditen. So wird sichtbar, ob sich der Zusammenhang im Zeitverlauf verändert. Zum Schluss kommen die Monate, in denen das Portfolio am meisten verloren hat: Was taten die einzelnen Positionen genau dann?
Das Fenster ist keine magische Einstellung. Ein kurzes Fenster reagiert schnell, schwankt aber stärker. Ein langes glättet viel und kann einen jüngeren Bruch verdecken. Vergleiche dieselben Kalendertage, dieselbe Währung und dieselbe Renditeart. Fehlende Monate einfach zu ignorieren kann die Rechnung verfälschen.
Gebühren und Rebalancing gehören in eine Portfoliosimulation. Die Korrelation allein bildet beides nicht ab.
Treiber
Zwei ETFs sind nicht automatisch zwei verschiedene Risiken. Prüfe, welche Unternehmen, Branchen, Regionen und wirtschaftlichen Faktoren dahinterstehen. Zwei Fonds mit unterschiedlichen Namen können viele gleiche Aktien halten. Aktien und Immobilienfonds können beide unter hohen Finanzierungskosten leiden.
Auch das Gewicht ist entscheidend. Ein Portfolio mit 90 Prozent in einer Position und 10 Prozent in einer zweiten bleibt stark von der ersten abhängig, selbst wenn die beiden Renditereihen bisher wenig korrelierten.
Die bessere Frage lautet: Welche Verluste würden beide Positionen gleichzeitig treffen und wie viel Euro wäre dann im gesamten Depot betroffen?
Backtest
Der Artikel zum Assetklassen-Backtester zeigt Rendite und Risiko einzelner Anlageklassen. Die dort beschriebene Version berechnet noch keinen Portfolioeffekt aus einer Mischung. Aus zwei einzeln angezeigten Kurven kannst du daher keine geprüfte Diversifikationswirkung ablesen.
Wenn du eine Mischung testest, brauchst du synchronisierte Renditen, feste oder dokumentiert veränderte Gewichte und die gemeinsame Portfolio-Zeitreihe. Dann lassen sich Volatilität, maximaler Verlust, rollierende Korrelation und die schlechtesten Monate nebeneinander prüfen.
Bevor du das Ergebnis deutest, kontrolliere die Datenqualität. Unterschiedliche Startdaten oder fehlende Ausschüttungen können einen vermeintlichen Vorteil erzeugen.
Der Vergleich liefert die Ausgangsdaten. Für Aussagen über eine Mischung brauchst du zusätzlich die Portfolio-Zeitreihe.
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Quellen