Eigenhandel/Financial Engineering. Prof. Dr. Mark Wahrenburg. Übersicht. Handelsorganisation/-strategien. Risikocontrolling von Marktpreis- und

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1 Eigenhandel/Financial Engineering Prof. Dr. Mark Wahrenburg 1 Übersicht Handelsorganisation/-strategien Market Making Finanzinnovationen Performancemessung Risikocontrolling von Marktpreis- und Gegenparteirisiken 2

2 Funktionen im Eigenhandel Risikocontrolling Performance Messung Bilanz/G&V Compliance Research Meldewesen Marktdatenfeed IT-Systems Händler Sales Risikokapitalallokation Liquiditätsmanagement Back Office 3 Aktienhandel: Organisation Institutionals Domestic International Convertibles OTC Futures/Options/Index products Retail Sales Administration Proprietary Trading Risk Arbitrage Futures/Options Capital Markets Syndicates Block Trades Program Tading Index Arbitrage Option Replication Passive Strategien 4

3 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 5 Hedge-Fonds Klassifikationen Strategien im Eigenhandel Long/Short Equity: Hedge von Long-Positionen in (unterbewerteten) Aktien durch Shortpositionen in Indexinstrumenten oder (überbewerteten) Aktien Arbitrage: Ausnutzung relativer Fehlbewertungen von in Verbindung stehenden Wertpapieren/Instrumenten (z.b. Convertible Arbitrage) 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) 6

4 Beispiel: Performance von M&A Arbitrage Hedgefonds 50% 40% Rendite 30% 20% 10% 0% -10% S&P 500 M&A Hedgefund-Index Mittelwert 19,0% 12,8% St.abw. 14,2% 6,3% 7 Tracking Error und Information Ratio Day Portfolio Benchmark Portfolio - Benchmark 1 25% 18% 7% 2 10% 8% 2% 3 15% 7% 8% 4 10% 15% -5% 5-5% -10% 5% 6 10% 8% 2% Mittelwert 11% 8% 3% Stand.abw. 9,7% 9,7% 4,7% Tracking Error = 4,7% (=Stand.abw. der Renditedifferenzen) Information Ratio = (11% - 8%) / 4,7% =.67 (=Renditedifferenz/Tracking Error) 8

5 Tracking Error: Interpretation Welche Renditedifferenzen sind bei einem Tracking Error von x % zu erwarten, falls die Portfoliorendite im Mittel gleich der Benchmarkrendite ist? Unter der Annahme der Normalverteilung ergibt sich ein 90% Konfidenzintervall für Renditedifferenz: +/ 1,64 Tracking Error Bei einem Tracking Error von 3% sind somit die absoluten Renditedifferenzen in 10% der Fälle größer als 4,92%. 9 Übersicht Handelsorganisation/-strategien Market Making Finanzinnovationen Performancemessung Risikocontrolling von Marktpreis- und Gegenparteirisiken 10

6 Making Markets: Marktorganisationsformen 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 (Multiple) Market Maker Markt Konkurrierende Market Maker setzen Bid-, Ask-Preise 11 Formen des Handelsgeschäfts von Banken Broking (Durchhandeln) : matched book Bsp: Frankfurter Sparkasse vertreibt Merrill Lynch Best of Derivate Wettbewerbsfaktor: Distributionskanal Market Making Bsp: OTC Zinsderivate (Swaps, Caps, Floors...) Transitorische Eigenposition zum Spitzenausgleich Wettbewerbsfaktor: Kundenstamm + Risikocontrolling Position Taking Bsp: Hedge Fonds Wettbewerbsfaktor: Analyse + Risikocontrolling 12

7 Marktplätze Börsenmärkte Parkett Automatische Handelssysteme (z.b. Xetra) Außerbörsliche börsenähnliche Märkte NASDAQ Instinet (Reuters) Private Handelssysteme von Banken (z.b. Optionsscheinhandel über Internet) OTC Märkte Telefonmärkte mit Market Makern (Bonds, Fx) Blockhandel in Upstairs market (Brokermarkt) 13 Markplätze: zukünftige Entwicklung Intelligente Softwareagenten übernehmen Suchfunktion Zugang zu verschiedenen Börsensystemen über einheitliche Zugangsschnittstelle 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 14

8 Was ist Liquidität? Möglichkeit, schnell zu Preisen nahe Gleichgewichtspreis große Positionen kaufen/verkaufen zu können 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 15 Nutzen der Produktion von Liquidität durch Market Maker Angebot von Immediacy; Portfolioanpassungen ermöglichen Preisstabilisierung Preisfindung Hemmschwelle für Investment senken Finanzierungskosten senken (Liquiditätsprämie) Innovation Junk Bond Markt: Neues Produkt durch konsequentes Market Making 16

9 Bid-Ask-Spread eines monopolistischen Market Makers Annahmen: MM kennt Angebot/Nachfrage in friktionslosem Markt S,B : Angebot/Nachfrage in friktionslosem Markt S, B : Angebot/Nachfrage des MM p *, Q * : Gleichgewichtspreis/-menge in friktionslosem Markt P A, P B, Q T : Gleichgewichtspreise/- menge in MM-Markt (P A -P B )*Q T : MM-Gewinn 17 Kosten der Liquiditätsproduktion (1) Bid-Ask-Spread Orderabwicklung Inventory Holding Kosten (Risikoaversion der Market Makers) Verluste an Insider Preiseinfluß großer Orders Opportunitätskosten des Wartens (Limitorder) 18

10 Kosten der Liquiditätsproduktion (2) Opportunitätskosten von handelsinduzierter Volatilität Kosten eines nicht informationseffizienten Marktes für Outsider (Verluste des Investors an Insider) Suchkosten des Investors Marketing Kosten des Händlers Brokerage Gebühr 19 Bedingungen für den Erfolg von Market Making Nachfrage nach Liquidität / Konkurrenz durch enge Substitute hochkorrelierte Aktien: Konzentration des Handels auf eine Aktie Derivate/Finanzinnovationen: Nachfragepräferenzen Reputation für dauerhafte Liquidität Austrocknung des Marktes in Crash Situationen Geringe Kosten des Market Makings Hedgebarkeit des Eigenbestands Reduktion der asymmetrischen Information durch Baskethandel, Beschränkung der Handelsteilnehmer (Handel zwischen Pensionsfonds) 20

11 Erfolgsmessung Handelsgeschäft Handelsgewinn Sales Margin Customer Franchise (Spread Income) Gewinn aus Position Taking Hohe Handelserfolge oft Ergebnis von Customer Franchise, weniger Position Taking Freihube/Kehr/Krahnen/Theissen (1998): Spread + Position Taking Income deutscher amtlicher Kursmakler ~ 0! 21 Übersicht Handelsorganisation/-strategien Market Making Finanzinnovationen Performancemessung Risikocontrolling von Marktpreis- und Gegenparteirisiken 22

12 Finanzinnovationen: Repackaging Cash Flows 1. Synthetische Zerobonds (Salomon Brothers CATS) Regierungsanleihe in SPV eingebracht SPV emittiert duplizierende Zerobonds Salomon Brothers übernimmt Market Maker Funktion 23 Finanzinnovationen (2) 2. Capped Call + capped Put (Trinkaus&Burkhard) Pay Off x y 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 24

13 Finanzinnovationen (3) 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 t 0 : 2*P Coupon Bond -P floater +P Cap (= Mindestemissionspreis) Duplizierung der Cash Flows: Coupontermine: 10%-Libor + max(0;libor-10%) = max(0; 10%-Libor) Laufzeitende: Coupons (s.o.) 25 Finanzinnovationen (4) 4. Garantiestruktur Zerobonds + Calls auf Underlying Underlying + Puts + Zerobonds 150% Performance am Laufzeitende 100% 50% 0% -50% -100% Indexstand bei Auflage Steigung = Partizipationsgrad -150% Indexstand am Laufzeitende Aktienindex Garantiefonds 26

14 Garantiefonds - Beispiel A.L.S.A.-System D 3/2000 Merkmale: Vermögensaufteilung am Auflagetag : - Laufzeit vier Jahre ( ) - 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.) Zero Bonds 9.5% DAX-Puts 3.5% 27 Garantiefonds Beispiel f. Fondsvermögen Mittelabflüsse Performance Fondsvolumen / Rückflüsse (Mio ) ,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 Fondsperformance - 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 28

15 Finanzinnovationen (5) 5. Portfolio Insurance Versicherung eines S&P500 Portfolios gegen Wertverlust unter X = Putoption auf S&P500 Duplikation durch dynamische Handelsstrategie in S&P500-Futures + sichere Anlage/Verschuldung Optionswert Deltahedge S t Preis Underlying 29 Finanzinnovationen: Nutzen für Investoren 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 30

16 Erfolgsfaktoren von Finanzinnovationen 1 Erleichterung von Risikoreallokation Unbundling von Risiken (Bsp: Hedging von Krediten mit Swaps: Separation von Kredit- und Zinsrisiken) Pooling von Risiken zur Erleichterung der Handelbarkeit (Bsp: Insurance Futures) Steuerersparnis für Investor Umwandlung von Zinseinkommen in Kursgewinne (Bsp: Capped Calls & Puts) 31 Erfolgsfaktoren von Finanzinnovationen 2 Transaktionskostenersparnis Shortsellingkosten vermeiden durch Kopplung mit sicherer Anlage (Bsp: Reverse Floater, viele Structured Notes) Größenvorteile durch zentralisiertes Hedging/Duplikation (Bsp: Optionsscheine, Index-Partizipationsscheine) Umgehung regulatorischer Hemmnisse Bsp: Certificates of Deposit vermeiden Mindestreservekosten 32

17 Übersicht Handelsorganisation/-strategien Market Making Finanzinnovationen Performancemessung Risikocontrolling von Marktpreis- und Gegenparteirisiken 33 Performancemessung Performance(t, t+ t) = realisierte Cash Flows (t, t+ t) + Verzinsung der Cash Flows bis t+ t + Marktwert der Positionen (t, t+ t) 34

18 Marking to Market - Verfahren Marking to Market Wertpapierpreise Börse Wertpapierpreise OTC Markt Modellpreise Modellwahl Statische Parameter Marktparameter Liquidationswerte (Bid-, Ask-Werte) faire Midpoint-Werte 35 Beispiel: Amerikanische Aktienoption ohne Dividendenschutz 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) 36

19 Schätzung der impliziten Volatilität: Smile Kurven Implizite Volatilität Laufzeit 3 Laufzeit 2 Laufzeit 1 At the Money Strike Schätzung aus Marktpreisen von Optionen (Modellwahl!) Schätzung aus quotierten impliziten Volatilitäten (OTC) Probleme: Verfügbarkeit, Übertragbarkeit auf exotische Optionen 37 Fallstudie: 85 Mio. Verlust NatWest 1997 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 Scheingewinne ausgewiesen Fehlbewertung war offenes Geheimnis im Markt [Quelle: Euromoney, May 1997, 42-47] 38

20 Generierung von Zinskurven: Überblick Yield Curve Zero (Spot) Curve Diskontfaktoren 1 t (Interne Rendite von Coupon bonds) t (Interne Rendite von Zerobonds) t Marking to Market: PV = CashFlow( t)* df ( t) t 39 Generierung der Spotkurve: Yield Curve Stripping Ableitung der Yield to maturity aus Couponbond-Preisen: Laufzeit Coupon Preis Yield Berechnung ,84% 102=110/(1+ry1) ,09% 98=5/(1+ry2)+105/(1+ry2)^ ,38% 99=6/(1+ry3)+6/(1+ry3)^2+106/(1+ry3)^3 Ableitung von Spotraten und Diskontfaktoren: Laufzeit Berechnung Spotrate 1 102=110/(1+r1) 7,84% 2 98=5/(1+r1)+105/(1+r2)^2 6,05% 3 99=6/(1+r1)+6/(1+r2)^2+106((1+r3)^3 6,36% Laufzeit Diskontfaktor Berechnung 1 0,93 df1=1/(1+r1) 2 0,89 df2=1/(1+r2)^2 3 0,83 df3=1/(1+r3)^3 (Compounding Frequency = jährlich) 40

21 Komplikationen der Praxis 1. Auswahl der Zinskurve Zero-Zinskurve Corporate bonds BBB Corporate bonds A Swap Treasury Laufzeit 2. Auswahl der Inputs für Kurve Bonds, Futures, Swaps, FRAs... Inter-, Extrapolationsverfahren Fitting-Algorithmen 3. Definitionsmerkmale der Kurve Compounding Frequency Day count convention Best-Practice Performancemessung Unabhängig von Handelsbereich Ausreichendes Produkt-Know-How, Marktnähe Idealfall: unabhängiges System für Bewertung und Risikomessung Vorab definierte Bewertungsformeln, Datenquellen Genaue Definition der handelbaren Produkte Konsistenz-Check durch Einholen indikativer Preise für wichtige OTC-Positionen bei unabhängigen Brokern 42