Der Chicago Board Options Exchange Volatility Index ist einer der wichtigen Indikatoren zur Interpretation der Börsenstimmung. Ein wesentlicher Grund für den jüngsten Anstieg der Marktvolatilität ist die erhöhte Korrelation zwischen den Indexbestandteilen.

Der VIX ist nicht als „Angstindex“ konzipiert, obwohl er in den Medien häufig als solcher interpretiert wird. Tatsächlich misst es die Optionen des S&P 500 Index (SPX), um die Marktvolatilität in den nächsten 30 Tagen vorherzusagen. Ein oft übersehener Faktor ist die Korrelation zwischen S&P 500-Aktien. Eine hohe Korrelation kann zu einer erhöhten Indexvolatilität führen und umgekehrt.

Wir veranschaulichen dies anhand eines vereinfachten Beispiels. Angenommen, es gibt einen Index, der aus zwei gleichgewichteten Aktien besteht. Wenn zwei Aktien perfekt korrelieren und beide um 10 % steigen, steigt auch der Index um 10 %. Wenn jedoch zwei Aktien umgekehrt korrelieren und eine Aktie um 10 % steigt und die andere um 10 % fällt, bleibt der Index unverändert.

In beiden Fällen beträgt die tägliche Volatilität der Aktie 10 % – denken Sie daran, die Volatilität misst, wie stark sich ein Aktienkurs nach oben und unten bewegt – aber da Aktien unterschiedliche Korrelationen aufweisen, variiert die Volatilität des Index dramatisch.

Wenn wir von einem Index aus 500 Aktien mit unterschiedlichen Gewichtungen und Volatilitäten sprechen, wird die Berechnung natürlich viel komplizierter. Glücklicherweise bietet CBOE eine Reihe von Korrelationsindizes an, die die Differenz zwischen dem SPX und der impliziten Volatilität einzelner Aktien quantifizieren. Da sich Korrelationen im Laufe der Zeit ändern können – beispielsweise Aktien, die kurzfristig weniger korreliert sind, können auf längere Sicht eine engere Korrelation aufweisen – stellt die Börse Korrelationskennzahlen für verschiedene Zeiträume bereit. Ich finde den CBOE 1-Month Implied Correlation Index (COR1M) beim Vergleich mit dem VIX sehr nützlich, da beide sehr ähnliche Zeitrahmen verwenden.

Als Faustregel gilt, dass die Korrelation zunimmt, wenn der Markt fällt, und abnimmt, wenn er stetig steigt. Angesichts der Tatsache, dass die größten Technologieaktien (bekannt als die „Big Seven“) die Marktentwicklung über weite Strecken des Jahres dominierten, während die meisten Komponenten des S&P 500 hinterherhinkten, überrascht es nicht, dass COR1M über weite Strecken des Jahres 2024 auf historisch niedrigen Niveaus verharrte. Tatsächlich wurde das Allzeittief am 12. Juli erreicht. Auch der VIX liegt nahe seinem Post-Pandemie-Tief und erreichte sieben Tage später ein absolutes Tief von 10,62.

Allerdings passierte damals etwas Interessantes, vielleicht ein „Signal“. Von Juni bis Anfang Juli fiel COR1M stark, während der VIX, wenn auch auf niedrigem Niveau, relativ stabil blieb. Da der VIX als alternativer Indikator für den kurzfristigen Schutzbedarf institutioneller Anleger verwendet werden kann, ist der VIX nicht weiter gesunken wie COR1M, was zeigt, dass am Markt eine gewisse Vorsicht herrscht. Der S&P 500 erreichte am 16. Juli seinen Höchststand, obwohl der anfängliche Rückgang geringer ausfiel.

Im August änderte sich die Situation dramatisch. Der „Carry Trade“, bei dem Hedgefonds sich niedrig verzinsliche Yen borgten, um Vermögenswerte mit besserer Wertentwicklung wie Technologieaktien zu kaufen, brach heftig zusammen, was zu einem breiten, aber kurzlebigen Ausverkauf führte. Der VIX stieg stark an und damit auch die Korrelationen. COR1M erreichte einen Höchststand von 76,91, als der VIX 65 erreichte. Während sich die Aktie jedoch weitgehend erholt hat, ist COR1M lediglich auf die Mitte der 20er-Jahre zurückgekehrt. Die Rotation dominierender Sektoren hat die Korrelationen verringert, was erklärt, warum der VIX weiterhin hoch ist und zu Jahresbeginn nicht auf sein Niveau zur Jahresmitte zurückgekehrt ist.

Natürlich sind sich die Anleger auch darüber im Klaren, dass die Volatilität in den kommenden Wochen zunehmen dürfte – ein Zeitraum, der die Sitzung der Federal Reserve und die bevorstehenden unvorhersehbaren Wahlen einschließt. Ein Anstieg des VIX ist wie der Preis eines Regenschirms, der steigt, wenn eine Regenwolke auftaucht, während die Korrelation als Barometer betrachtet werden kann.

Artikel weitergeleitet von: Golden Ten Data