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Aktienhandel: Organisation
• Institutionals
–
–
–
–
–
Eigenhandel/Financial Engineering
Domestic
International
Convertibles
OTC
Futures/Options/Index
products
• Retail
•
Capital Markets
– Syndicates
– Block Trades
• Program Tading
– Index Arbitrage
– Option Replication
– Passive Strategien
– Sales
– Administration
Prof. Dr. Mark Wahrenburg
• Proprietary Trading
– Risk Arbitrage
– Futures/Options
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Übersicht
4
Rentenhandel: Organisation
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Government Securities
Corporate Fixed Income
Short term & Floating rate products, Repos
Mortgage bonds
Asset Backed Securities
Capital Markets
Foreign markets, Euromarket
Futures & Options
OTC Derivate: Swaps, Swaptions, Caps,
Collars
• Structured Notes
• Proprietary trading
• Handelsorganisation/-strategien
• Market Making
• Finanzinnovationen
• Performancemessung
• Risikocontrolling von Marktpreis- und
Gegenparteirisiken
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Funktionen im Eigenhandel
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Strategien im Eigenhandel
Hedge-Fonds Klassifikationen
Performance Messung
•
Long/Short Equity: Hedge von Long-Positionen in (unterbewerteten) Aktien durch Shortpositionen in Indexinstrumenten oder
(überbewerteten) Aktien
Meldewesen
•
Arbitrage: Ausnutzung relativer Fehlbewertungen von in Verbindung
stehenden Wertpapieren/Instrumenten (z.B. Convertible Arbitrage)
Risikokapitalallokation
•
Event driven: Ausnutzung von Anlagemöglichkeiten, die sich im
Zuge von Unternehmensumstrukturierungen/-krisen ergeben (M&A,
Insolvenzen,...)
•
Macro: (ungehedgte) Wetten auf allgemeine Marktentwicklungen
(Zinsen, Wechselkurse, Aktienindizes)
Risikocontrolling
Bilanz/G&V
Research
Compliance
Marktdatenfeed
Händler
IT-Systems
Sales
Liquiditätsmanagement
Back Office
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Beispiel: Performance von M&A Arbitrage Hedgefonds
Übersicht
50%
• Handelsorganisation/-strategien
Rendite
40%
30%
• Market Making
20%
10%
• Finanzinnovationen
0%
• Performancemessung
-10%
1990
1992
1994
1996
1998
• Risikocontrolling von Marktpreis- und
S&P 500
Mittelwert
St.abw.
M&A Hedgefund-Index
19,0%
14,2%
Gegenparteirisiken
12,8%
6,3%
www.hfr.com
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Tracking Error und Information Ratio
Day
1
2
3
4
5
6
Portfolio
25%
10%
15%
10%
-5%
10%
Mittelwert
Stand.abw.
11%
9,7%
10
Making Markets: Marktorganisationsformen
Benchmark Portfolio - Benchmark
18%
7%
8%
2%
7%
8%
15%
-5%
-10%
5%
8%
2%
8%
9,7%
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• Broker Markt
– Broker sucht Handelspartner (Vermittlerfunktion)
– Broker (Börse) sichert Abwicklung (Counterparty
Risiko)
– keine Eigenposition des Brokers
• (Single) Dealer/Specialist Markt
– (Ein) Dealer setzt Bid und Ask-Preis
– Dealer macht Preise
– Marktpreisrisiko aus Inventory
3%
4,7%
Tracking Error = 4,7% (=Stand.abw. der Renditedifferenzen)
• (Multiple) Market Maker Markt
Information Ratio = (11% - 8%) / 4,7% = .67
(=Renditedifferenz/Tracking Error)
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– Konkurrierende Market Maker setzen Bid-, Ask-Preise
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Tracking Error: Interpretation
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Formen des Handelsgeschäfts von Banken
• Broking (Durchhandeln) : matched book
Welche Renditedifferenzen sind bei einem Tracking Error
von x % zu erwarten, falls die Portfoliorendite im Mittel gleich
der Benchmarkrendite ist?
– Bsp: Frankfurter Sparkasse vertreibt Merrill Lynch
„Best of“ Derivate
– Wettbewerbsfaktor: Distributionskanal
Unter der Annahme der Normalverteilung ergibt sich ein
90% Konfidenzintervall für Renditedifferenz:
• Market Making
– Bsp: OTC Zinsderivate (Swaps, Caps, Floors...)
– Transitorische Eigenposition zum Spitzenausgleich
– Wettbewerbsfaktor: Kundenstamm + Risikocontrolling
+/– 1,64 · Tracking Error
Bei einem Tracking Error von 3% sind somit die absoluten
Renditedifferenzen in 10% der Fälle größer als 4,92%.
• Position Taking
– Bsp: Hedge Fonds
– Wettbewerbsfaktor: Analyse + Risikocontrolling
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Nutzen der Produktion von Liquidität durch Market
Maker
Marktplätze
• Börsenmärkte
• Angebot von Immediacy; Portfolioanpassungen
ermöglichen
– Parkett
– Automatische Handelssysteme (z.B. Xetra)
• Preisstabilisierung
• Außerbörsliche börsenähnliche Märkte
– NASDAQ
– Instinet (Reuters)
– Private Handelssysteme von Banken (z.B.
Optionsscheinhandel über Internet)
• Preisfindung
• Hemmschwelle für Investment senken
• Finanzierungskosten senken (Liquiditätsprämie)
• OTC Märkte
– Telefonmärkte mit Market Makern (Bonds, Fx)
– Blockhandel in “Upstairs market“ (Brokermarkt)
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Innovation Junk Bond Markt: „Neues Produkt“ durch
konsequentes Market Making
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Bid-Ask-Spread eines monopolistischen Market
Makers
Markplätze: zukünftige Entwicklung
• Intelligente Softwareagenten übernehmen
Suchfunktion
Annahmen:
MM kennt Angebot/Nachfrage in
„friktionslosem Markt“
• Zugang zu verschiedenen Börsensystemen über
einheitliche Zugangsschnittstelle
S,B :
Angebot/Nachfrage in
friktionslosem Markt
S‘, B‘: Angebot/Nachfrage des MM
p*, Q* : Gleichgewichtspreis/-menge
in friktionslosem Markt
PA, PB, QT: Gleichgewichtspreise/menge in MM-Markt
(PA - PB)*QT: MM-Gewinn
– erhöhte Preistransparenz
– erhöhte Konkurrenz zwischen Handelssystemen
• Portalseiten routen Order zum Handelsplatz mit
günstigstem Preis
• Integration von privaten Handelssystemen mit
anderen Serviceleistungen (Research...) zur
stärkeren Kundenbindung
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Was ist Liquidität?
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Kosten der Liquiditätsproduktion (1)
• Bid-Ask-Spread
„Möglichkeit, schnell zu Preisen nahe
Gleichgewichtspreis große Positionen
kaufen/verkaufen zu können“
– Orderabwicklung
– Inventory Holding Kosten (Risikoaversion der Market
Komponenten:
• Breite: Größe der best bid, best ask orders
• Tiefe: viele, große Limitorders nahe
Gleichgewichtspreis
• Widerstandskraft: temporäre Ungleichgewichte durch
große Orders werden schnell durch Gegenorders
kompensiert
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Makers)
– Verluste an Insider
• Preiseinfluß großer Orders
• Opportunitätskosten des Wartens (Limitorder)
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Kosten der Liquiditätsproduktion (2)
Übersicht
• Opportunitätskosten von handelsinduzierter Volatilität
• Handelsorganisation/-strategien
• Kosten eines nicht informationseffizienten Marktes für
• Market Making
Outsider (Verluste des Investors an Insider)
• Finanzinnovationen
• Suchkosten des Investors
• Marketing Kosten des Händlers
• Performancemessung
• Brokerage Gebühr
• Risikocontrolling von Marktpreis- und
Gegenparteirisiken
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Bedingungen für den Erfolg von Market Making
Finanzinnovationen: Repackaging Cash Flows
• Nachfrage nach Liquidität / Konkurrenz durch enge
Substitute
1. Synthetische Zerobonds (Salomon Brothers CATS)
– hochkorrelierte Aktien: Konzentration des Handels auf
eine Aktie
– Derivate/Finanzinnovationen: Nachfragepräferenzen
– Regierungsanleihe in SPV eingebracht
• Reputation für dauerhafte Liquidität
– SPV emittiert duplizierende Zerobonds
– Austrocknung des Marktes in Crash Situationen
– Salomon Brothers übernimmt Market Maker Funktion
• Geringe Kosten des Market Makings
– Hedgebarkeit des Eigenbestands
– Reduktion der asymmetrischen Information durch
Baskethandel, Beschränkung der Handelsteilnehmer
(Handel zwischen Pensionsfonds)
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Erfolgsmessung Handelsgeschäft
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Finanzinnovationen (2)
2. Capped Call + capped Put (Trinkaus&Burkhard)
Pay Off
Handelsgewinn
Sales
Margin
Customer
Franchise
(Spread
Income)
Gewinn aus
Position Taking
Hohe Handelserfolge oft Ergebnis von Customer Franchise,
weniger Position Taking
x
Freihube/Kehr/Krahnen/Theissen (1998):
Wert Underlying in T
Duplikation durch: long call mit strike x, short call mit strike y
long put mit strike y, short put mit strike x
Spread + Position Taking Income deutscher amtlicher Kursmakler ~ 0!
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y
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Garantiefonds – Beispiel f.
Fondsvermögen
Fondsvolumen / Rückflüsse
(Mio €)
3. Reverse Floater [Bsp: Coupon = max(10% - Libor;0)]
Duplikation durch:
– 200 DM long in 5% Couponanleihe
– 100 DM short Floating Rate note auf LIBOR
– 100 DM long Cap mit Strike 10% (Call Optionen auf Libor)
• Kosten in t0: 2*PCoupon Bond -Pfloater+PCap
(= Mindestemissionspreis)
• Duplizierung der Cash Flows:
Performance
0,9
0,8
500
0,7
0,6
400
0,5
0,4
300
0,3
0,2
200
100
0,1
0
0
9604
9704
9804
9904
- Bei einer Fondsperformance von 5-10% setzten massive Rückflüsse ein
- Nach einem Jahre waren 90% des Fondsvolumens abgeflossen
Mögliche Gründe
- Falsches Produktkonzept (keine Absicherung bereits erzielter Performance)
- Kundenberater verdienen an Fondsumsatz
Coupontermine: 10%-Libor + max(0;Libor-10%) =
max(0; 10%-Libor)
Laufzeitende: 200 - 100 + Coupons (s.o.)
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25
Finanzinnovationen (4)
Finanzinnovationen (5)
4. Garantiestruktur
5. Portfolio Insurance
– Zerobonds + Calls auf Underlying
– Underlying + Puts + Zerobonds
150%
Performance am
Laufzeitende
Mittelabflüsse
600
Fondsperformance
Finanzinnovationen (3)
100%
Steigung =
Partizipationsgrad
50%
– Versicherung eines S&P500 Portfolios gegen
Wertverlust unter X
– = Putoption auf S&P500
– Duplikation durch dynamische Handelsstrategie in
S&P500-Futures + sichere Anlage/Verschuldung
0%
Optionswert
Indexstand
bei Auflage
-50%
-100%
Deltahedge
-150%
0
5000
10000
Indexstand am Laufzeitende
Aktienindex
Garantiefonds
St
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Garantiefonds - Beispiel
A.L.S.A.-System D 3/2000
Merkmale:
Vermögensaufteilung am
Auflagetag 01.03.1996:
Preis Underlying
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Finanzinnovationen: Nutzen für Investoren
- Laufzeit vier Jahre (28.02.2000)
- 100% Kapitalgarantie am Laufzeitende
- 56% Partizipation am DAX
- Nach Auflage nur Anteilsrückgabe möglich,
keine Neukäufe.
DAX-Indexzertifikate 83%
Emittiert von Landesbank mit
AAA-Rating (wichtig wegen
Anlagevorschriften für Fonds)
Geldmarkt 4% (Für
Gebühren, Puffer für
Auszahlungen etc.)
1. CATS:
– zinsrisikofreie Investition bei vorgegebenem Anlagehorizont
– kein Wiederanlagerisiko zwischenzeitlicher Coupons
– (+ Steuervorteile)
2. Capped Calls + Puts
– Konstruktion eines Zerobonds mit Optionen
– Umwandlung von Zinserträgen in steuerfreie Kursgewinne
3. Reverse Floater
– Spekulation auf sinkende Zinsen mit Hebelwirkung
4. Garantiefonds
– Transaktionskosteneffizienter Kauf von Aktie + Put
5 . Portfolio Insurance
– Transaktionskosteneffizienter Kauf von S&P500-Puts
Zero Bonds 9.5%
DAX-Puts 3.5%
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Erfolgsfaktoren von Finanzinnovationen 1
Performancemessung
• Erleichterung von Risikoreallokation
– Unbundling von Risiken
(Bsp: Hedging von Krediten mit Swaps: Separation von
Kredit- und Zinsrisiken)
Performance(t, t+∆t) =
realisierte Cash Flows (t, t+∆t)
+ Verzinsung der Cash Flows bis t+∆t
– Pooling von Risiken zur Erleichterung der
Handelbarkeit
(Bsp: Insurance Futures)
+ ∆ Marktwert der Positionen (t, t+∆t)
• Steuerersparnis für Investor
– Umwandlung von Zinseinkommen in Kursgewinne
(Bsp: Capped Calls & Puts)
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Erfolgsfaktoren von Finanzinnovationen 2
Marking to Market - Verfahren
• Transaktionskostenersparnis
Marking to Market
– Shortsellingkosten vermeiden durch Kopplung mit
sicherer Anlage
(Bsp: Reverse Floater, viele Structured Notes)
Wertpapierpreise
Börse
– Größenvorteile durch zentralisiertes
Hedging/Duplikation
(Bsp: Optionsscheine, Index-Partizipationsscheine)
• Umgehung regulatorischer Hemmnisse
Modellpreise
Modellwahl
Statische Parameter
Marktparameter
• „faire“ Midpoint-Werte
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Beispiel: Amerikanische Aktienoption ohne
Dividendenschutz
Übersicht
•
• Handelsorganisation/-strategien
• Market Making
•
• Finanzinnovationen
• Performancemessung
•
• Risikocontrolling von Marktpreis- und
Gegenparteirisiken
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Wertpapierpreise
OTC Markt
• Liquidationswerte (Bid-, Ask-Werte)
– Bsp: Certificates of Deposit vermeiden
Mindestreservekosten
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Alternative Bewertungsmodelle
– Black-Modell mit kontinuierlicher Dividende (europäisch)
– Closed Form Approximation für early exercise
– Binomialmodell mit diskreten Dividenden, early exercise
– Modell mit stochastischer Varianz der Aktienrendite
Statische Parameter
– Laufzeit, Ausübungspreis
– ggfls. Parameter des Volatilitätsprozesses („quasi-statisch“)
Marktparameter
– Aktienkurs
– Zins
– implizite Volatilität
– erwartete zukünftige Dividenden (-rendite)
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Schätzung der impliziten Volatilität: Smile Kurven
Generierung der Spotkurve: Yield Curve Stripping
Ableitung der „Yield to maturity“ aus Couponbond-Preisen:
Implizite Volatilität
Laufzeit Coupon Preis Yield Berechnung
1
10
102 7,84% 102=110/(1+ry1)
2
5
98 6,09% 98=5/(1+ry2)+105/(1+ry2)^2
3
6
99 6,38% 99=6/(1+ry3)+6/(1+ry3)^2+106/(1+ry3)^3
Laufzeit 3
Ableitung von Spotraten und Diskontfaktoren:
Laufzeit Berechnung
1
102=110/(1+r1)
2
98=5/(1+r1)+105/(1+r2)^2
3
99=6/(1+r1)+6/(1+r2)^2+106((1+r3)^3
Laufzeit 2
Laufzeit 1
Strike
At the Money
Laufzeit
1
2
3
• Schätzung aus Marktpreisen von Optionen (Modellwahl!)
• Schätzung aus quotierten impliziten Volatilitäten (OTC)
• Probleme: Verfügbarkeit, Übertragbarkeit auf exotische Optionen
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Diskontfaktor
0,93
0,89
0,83
Berechnung
df1=1/(1+r1)
df2=1/(1+r2)^2
df3=1/(1+r3)^3
40
Komplikationen der Praxis
1. Auswahl der Zinskurve
Starhändler Nguyen steigert „Gewinn“ aus Zinsderivatehandel
von 0 auf 100 Mio. £ p.a.
Bonus: 3-5 Mio. £ p.a.
•
“Dominierende, arrogante” Persönlichkeit
•
Strategie: Short-Position in langlaufenden out-of-the-money
Zinsoptionen
•
Hedge mit liquiden at-the-money Optionen
•
Veraltetes Front-Office-System arbeitet mit „straight line
volatility“
•
•
(Compounding
Frequency = jährlich)
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Fallstudie: 85 Mio. £ Verlust NatWest 1997
•
Spotrate
7,84%
6,05%
6,36%
Corporate bonds „BBB“
Zero-Zinskurve
Corporate bonds „A“
Swap
Treasury
Laufzeit
2. Auswahl der Inputs für Kurve
•
•
•
Scheingewinne ausgewiesen
Fehlbewertung war „offenes Geheimnis“ im Markt
Bonds, Futures, Swaps, FRAs...
Inter-, Extrapolationsverfahren
Fitting-Algorithmen
3. Definitionsmerkmale der Kurve
• Compounding Frequency
• Day count convention
• ....
[Quelle: Euromoney, May 1997, 42-47]
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Generierung von Zinskurven: Überblick
Yield Curve
Zero (Spot) Curve
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Best-Practice Performancemessung
• Unabhängig von Handelsbereich
Diskontfaktoren
• Ausreichendes Produkt-Know-How, Marktnähe
• Idealfall: unabhängiges System für Bewertung und
Risikomessung
1
t
(Interne Rendite von
Coupon bonds)
t
• Vorab definierte Bewertungsformeln, Datenquellen
t
(Interne Rendite von
Zerobonds)
Marking to Market: PV =
• Genaue Definition der handelbaren Produkte
• Konsistenz-Check durch Einholen indikativer Preise
für wichtige OTC-Positionen bei unabhängigen
Brokern
CashFlow(t ) * df (t )
t
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