Risk Variation in Trend-Following Systems: Warum Performance-Unterschiede trotz identischer Signale entstehen

Motivation

Warum erzielen Trend-Following Manager mit ähnlichen Ansätzen so unterschiedliche Ergebnisse? Die Antwort liegt nicht alleine in der Signal-Generierung, sondern auch im Risk Management Design.

Der Beitrag analysiert systematisch, wie unterschiedliche Risiko-Allokationsregeln die Performance beeinflussen – selbst bei identischen Trend-Signalen.

Das Jahr 2019

2019 war ein perfektes Lehrbuch-Jahr für diese Fragestellung.

Während Fixed Income spektakuläre Trends lieferte, zeigten andere Asset-Klassen (AC) deutlich schwächere oder keine Trends:

·         Fixed Income: Starke, konsistente Abwärtstrends bei Yields

·         Equities: Volatil und trendlos mit großen Drawdowns

·         Commodities: Gemischte Signale ohne klare Richtung

·         FX: Überwiegend seitwärts bewegend

Das Ergebnis: Der Barclays BTOP50 Index zeigte eine Rendite-Spanne von -5% bis +12% zwischen den besten und schlechtesten Managern. Diese Diskrepanz lässt sich nicht durch unterschiedliche Signale erklären – alle hatten Zugang zu denselben Märkten und Trends.

Die fünf kritischen Design-Entscheidungen

Ein Studie von AlphaSimplex identifiziert dabei fünf fundamentale Design-Fragen im Trend-Following:

1. Signal-Generierung

Absolute vs. Cross-Sectional Momentum

· Absolute: Zeit-Serie jedes Marktes unabhängig (klassischer Ansatz)

· Cross-Sectional: Relative Stärke zwischen Märkten

Die meisten diversifizierten CTA-Manager nutzen absolute Momentum-Signale.

2. Cross-Sectional Risk Allocation

EAR vs. TVR (Die entscheidende Wahl)

Equal Asset Class Risk (EAR):

Fixe Risiko-Budgets pro Asset-Klasse (z.B. 25% für Equities, FI, Commodities, FX)

Time-Varying Risk (TVR):

Dynamische Allokation basierend auf Trend-Stärke (Signal Conviction)

2019 Impact: TVR-Systeme konnten massiv vom Fixed Income Trend profitieren, während EAR-Systeme gezwungen waren, Kapital in schwächere Asset-Klassen umzuschichten.

3. Portfolio-Level Risk Targeting

CRT vs. SRT

Constant Risk Targeting (CRT):

Fixe Portfolio-Volatilität (z.B. 10% p.a.), unabhängig von Signal-Stärke

Signal-Based Risk Targeting (SRT):

Höheres Risiko bei starken Trend-Signalen, niedriges bei schwachen

Philosophie: CRT stabilisiert das Risiko-Profil. SRT erhöht die "Conviction" – nimmt mehr Risiko bei starken Trends.

4. Rebalancing

Continuous vs. Periodic

· Continuous: Täglich oder bei signifikanten Marktbewegungen

· Periodic: Feste Intervalle (wöchentlich, monatlich)

Häufigeres Rebalancing bedeutet höhere Transaction Costs, aber bessere Trend-Partizipation.

5. Timing-Ansatz

End-of-Day vs. Intraday

Technische Frage der Signal-Implementierung, weniger relevant für strategische Performance-Unterschiede.

Die vier Risk-Rescaling-Kombinationen

AlphaSimplex simuliert in seiner Studie dazu vier Kern-Strategien für 2019 mit folgendem Ergebnis :

Strategie	Cross-Sectional	Portfolio-Level	2019 Performance
EAR-CRT	Fixed 25% AC Risk	Constant 10% Vola	~+6%
EAR-SRT	Fixed 25% AC Risk	Signal-Based	~+4%
TVR-CRT	Time-Varying	Constant 10% Vola	~+12%
TVR-SRT	Time-Varying	Signal-Based	~+8%

Die Ergebnisse im Detail:

1. TVR-CRT: Der klare Gewinner 2019 (+12%)

·         Maximale Partizipation am Fixed Income Trend

·         Konstantes Risiko-Budget (10% Vola) wird optimal auf trendende Märkte fokussiert

·         Keine Zwangs-Allokation in schwache Märkte

2. EAR-SRT: Der Verlierer (+4%)

·         Fixe 25% Risiko-Budgets pro Asset-Klasse zwingen zur Diversifikation in trendlose Märkte

·         Signal-Based Risk Targeting reduziert zusätzlich das Gesamt-Exposure

·         Doppelte Restriktion: weder flexible AC-Allokation noch konstantes Risk-Taking

3. EAR-CRT & TVR-SRT: Mittelfeld

·         EAR-CRT: Fixe AC-Allokation, aber konstantes Risiko-Budget stabilisiert Performance (~+6%)

·         TVR-SRT: Flexible AC-Allokation, aber reduziertes Exposure durch SRT (~+8%)

Die praktischen Implikationen

Was bedeutet das für dein Trading-System?

1. TVR ist nicht immer besser

2019 war ein "TVR-freundliches" Jahr mit klarer Trend-Konzentration in einer Asset-Klasse. In Jahren mit breiter Diversifikation über alle ACs hinweg kann EAR stabilere Ergebnisse liefern.

2. CRT vs. SRT ist eine Philosophie-Frage

· CRT: Präferenz für konsistentes Risiko-Profil, unabhängig von Markt-Umfeld

· SRT: Präferenz für "adaptive conviction" – mehr Risiko in starken Trend-Phasen

3. Asset-Class-Caps als Mittelweg

AlphaSimplex empfiehlt TVR mit Asset-Class-Caps (z.B. maximal 40% Portfolio-Risiko pro AC):

·         Erlaubt Flexibilität für starke Trends

·         Verhindert extreme Konzentration

·         Balanciert Diversifikation und Opportunität

Eine Beispiel-Implementierung wäre wir folgt:

Target Portfolio Vola: 10%

Max AC Risk: 40% × 10% = 4% pro Asset-Klasse

Wenn Fixed Income-Trends 8% Risiko-Beitrag generieren würden:

·         → Cap bei 4%

·         → Restliches Budget (6%) auf andere ACs verteilen

Historischer Vergleich: 2008 vs. 2019

Das Paper vergleicht 2019 mit 2008 – einem Jahr, in dem beide Ansätze gut funktionierten:

2008:

·         Starke, synchrone Trends über alle Asset-Klassen hinweg

·         Equities crashen, Fixed Income rallied, Commodities kollabieren, USD steigt

·         EAR und TVR liefern ähnliche Performance (~+20%)

2019:

·         Trend-Konzentration in Fixed Income

·         Andere Asset-Klassen trendlos oder konträr

·         TVR massiv überlegen (+12% vs. +6% für EAR-CRT)

Die Lektion: In Krisen mit breiten, synchronen Trends ist die Risk-Allocation weniger relevant. In "Single-Trend-Jahren" entscheidet das Design über Erfolg oder Misserfolg.

Praktische Umsetzung:

TVR mit Asset-Class-Caps

So setzt du einen TVR-Ansatz mit Caps um:

Schritt 1: Berechne Raw Positions

w_raw = Signal / Volatilität (pro Markt)

Cap z.B. bei ±2.0 (Max Position pro Markt)

Schritt 2: Skaliere auf Target Vola

Portfolio Vola (raw) = √(Σ(w_raw × σ)²)

Scale Factor = Target Vola / Portfolio Vola (raw)

w_base = w_raw × Scale Factor

Schritt 3: Asset-Class Risk Contribution

Risk Contribution (pro Markt) = w_base × σ

AC Risk (pro Klasse) = √(Σ Risk Contrib²) für alle Märkte in AC

Schritt 4: Wende AC-Caps an

Cap Level = AC Cap (z.B. 40%) × Target Vola

AC Scale Factor = MIN(1; Cap Level / AC Risk)

w_TVR (final) = w_base × AC Scale Factor

Schritt 5: Finale Portfolio Vola

Portfolio Vola (TVR) = √(Σ(w_TVR × σ)²)

Sollte ≤ Target Vola sein

Fazit: Design entscheidet über Performance

Trend-Following ist kein homogener Ansatz.

Die Performance-Unterschiede zwischen Managern sind weniger nur auf "Alpha-Generierung" und "Zauber-Indikatoren" zurückzuführen als auch auf bewusste Risk-Management-Entscheidungen.

1. Flexible Asset-Allocation (TVR) ermöglicht opportunistische Partizipation an konzentrierten Trends – wie 2019 in Fixed Income.

2. Constant Risk Targeting (CRT) stabilisiert das Risiko-Profil und verhindert ungewollte Exposure-Reduktion in trendstarken Phasen.

3. Asset-Class-Caps bieten den optimalen Mittelweg zwischen Flexibilität und Diversifikation.

Für systematische Trader bedeutet das: Kenne dein Risk-Rescaling-Design und verstehe, in welchen Markt-Umfeldern es funktioniert. Es gibt kein "bestes" System – nur das System, das zu deiner Risiko-Philosophie und deinem Zeithorizont passt.

Eine Anmerkung :

Die Systeme die wir real handeln sind in der Signalgenerierung extrem einfach gehalten. Meist nur mit 1-2 Parametern. Wenn überhaupt...

Das Risiko ist das einzige, was wir während des Trades managen können.

Unter dem folgenden Link können Sie die konkreten Implementierungsschritte für ein Beispiel System herunterladen :

TVR konkret.pdf

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Ressourcen

· Original Paper: Kaminski, K. & Yang, A. (2020). "Risk Variation in Trend-Following Systems". AlphaSimplex Group.

Über den Autor

Tobias Lüke ist systematischer Trader mit Fokus auf Trend-Following und Risiko-Management.

Auf cja.capital analysiert er quantitative Trading-Strategien und teilt praktische Implementierungen.

Disclaimer: Dieser Artikel dient ausschließlich Bildungszwecken und stellt keine Anlageberatung dar. Trend-Following-Strategien können erhebliche Verluste verursachen. Führe eigene Analysen durch und konsultiere professionelle Berater.