Die 3 %-Optionsstrategie
Investieren Sie eine Million Dollar in diese Strategie. Nutzen Sie davon nur 10.000 bis 30.000 Dollar für den Handel mit Indexoptionen. Der Rest bleibt in bar. Genau das erreichen Guasoni, Mayerhofer und Zhao (2026), wenn sie einen Algorithmus 25 Jahre lang (Januar 1996 – Dezember 2020) Monat für Monat die optimale Mischung aus Indexoptionen auswählen lassen: ein kleiner Einsatz hinter einem großen Kapitalstock.
Monatlich führt der Algorithmus eine komplexe Finanzberechnung durch. Er prognostiziert die Volatilität des Folgemonats mithilfe einer einfachen Log-Regression auf Basis vergangener impliziter und realisierter Werte, erstellt eine empirische Verteilung der Indexrenditen und löst ein quadratisches Optimierungsproblem. Um zu verhindern, dass der Optimierer das Konto durch unendliche Hebelwirkung sprengt, legen die Autoren ein Positionslimit fest (eine Obergrenze für die euklidische Norm der Gewichtungen). Diese Obergrenze hält das Brutto-Optionsengagement bei moderaten 1 % bis 3 % und erzielt damit attraktive annualisierte Sharpe-Ratios von bis zu 1,94 für den Nasdaq 100. Für den S&P 500 ergeben sich Sharpe-Ratios zwischen 0,84 und 1,46, wodurch sich die geringe Sharpe-Ratio des Marktindex von 0,40 im gleichen Zeitraum deutlich verdoppelt.
Wie funktioniert das? Das Portfolio verkauft Put-Optionen mit Ausübungspreisen weit aus dem Geld und vereinnahmt so die Prämie für die Übernahme des Crash-Risikos. Zugleich hält es eine gemischte Call-Position: Es kauft Calls mit Ausübungspreisen weit aus dem Geld und verkauft Calls nahe am Geld, um die Marktausrichtung des Portfolios zu steuern. Der Optimierer rotiert die Put-Positionen und verschiebt die Gewichtung je nach Volatilitätslage zwischen verschiedenen Ausübungspreisen, anstatt mechanisch dieselben Optionen zu verkaufen. Vereinfacht ausgedrückt: Das Portfolio ist am besten als Put-Verkaufsstrategie zu verstehen, wobei Call-Positionen zur Steuerung des Marktrisikos und der Auszahlungsstruktur eingesetzt werden.
Haben Guasoni und seine Kollegen die perfekte Strategie gefunden, um reich zu werden? Nicht ganz. Das gesamte Modell beruht auf einer Volatilitätsprognose, die im Kern nichts anderes ist als eine Log-Regression, die vergangene implizite und realisierte Volatilität fortschreibt. Den nächsten „Schwarzen Schwan“ kann sie nicht vorhersagen – sei es die Auflösung des Yen-Carry-Trades im August 2024 oder der Zollschock im April 2025. Um genau zu sein: Die Studie räumt ein, dass der Crash im März 2020 „große Verluste“ verursacht hat. Die Strategie überlebte nur, weil 97 % des Kapitals in bar gehalten wurden, nicht weil das Modell robust ist. Hinzu kommt eine Einschränkung, die die Studie selbst nicht ausdrücklich benennt: Die monatliche Margin-Prüfung – berechnet mithilfe des Theoretical Intermarket Margin System (TIMS), das anhand einer Reihe von Indexbewegungen in Kombination mit impliziten Volatilitätsschocks von ±75 % einem Stresstest unterzogen wurde – ist lediglich eine Momentaufnahme bei der Portfoliozusammenstellung und keine dynamische Beschränkung, da Broker die Anforderungen täglich an die sich ändernden Indexstände, Volatilität, Schiefe und Clearingbedingungen anpassen. Wenn die anfängliche Sicherheitsleistung nicht ausreicht, hält das Modell liquide Mittel vor, sodass die ausgewiesene Performance von Monaten mit ausreichender Sicherheitsleistung abhängt. Ohne diese präzise Volatilitätsprognose sinkt die Sharpe-Ratio von 1,20 auf schwache 0,08, was darauf hindeutet, dass ein Großteil des scheinbaren Vorteils von der Prognose abhängt.
Letztendlich beweist die Studie, wie Nicholas Taleb mit seinem feinen Sarkasmus sagen würde, eine tiefgreifende ökonomische Wahrheit: Wer 97 % seines Geldes auf einem Bankkonto anlegt, dessen Portfolio übersteht nahezu alles. Es ist eine brillante Methode, Risiken zu managen – vorausgesetzt, man definiert „Alpha“ lediglich als den Erhalt des ursprünglichen Anlagevermögens von einer Million, während man gelegentlich Lotto spielt.
References
Guasoni, P., Mayerhofer, E., Zhao, M. (2026)
Options portfolio selection with position limits — Journal of Empirical Finance, Vol. 89, 101770
Key takeaways
- Guasoni, Mayerhofer und Zhao (2026) argumentieren, dass ein winziges monatliches Options-Overlay – 97 bis 99 % in bar – den S&P 500 auf risikobereinigter Basis schlägt: Sharpe-Ratio bis zu 1,46, gegenüber 0,40 für den Index selbst.
- Die Autoren behaupten, dass der Verkauf von Put-Optionen, die aus dem Geld liegen, den eigentlichen Wettbewerbsvorteil ausmacht; Call-Optionen dienen lediglich der Steuerung des Marktrisikos und nicht der Erzielung von Renditen.
- Wenn sie recht haben, liegt das Hauptproblem in der Art der Messung: Die Margin-Prüfung ist eine monatliche Momentaufnahme, nicht die tägliche Neuberechnung, die ein echter Broker durchführt – und auch die Annahme, dass ein Barpuffer von 97 % Risikomanagement sei, ist übertrieben.