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Währungsrisiken neu denken: Mit dynamischem Hedging Rendite und Risiko austarieren.
Währungsschwankungen bei hohem US-Dollar-Exposure werden für institutionelle Investoren zunehmend zum Risikofaktor. Klassische Absicherungsstrategien stoßen dabei an ihre Grenzen. Mit einem neuen quantitativen Ansatz der Deka lassen sich Währungsrisiken dynamisch steuern und risikoadjustierte Renditen gezielt verbessern.
April 2026
Über die Rendite eines Portfolios entscheidet nicht nur die Auswahl der richtigen Investments. Die vergangenen Jahre haben vielen Anlegern schmerzlich bewusst gemacht, dass auch die Schwankungen von Währungen erheblichen Einfluss auf die Wertentwicklung haben können. Derzeit ist dies vor allem für Vermögenswerte in US-Dollar relevant. Denn seit dem starken Anstieg des Dollars gegen Ende des Jahres 2021 hat die Währung stetig an Wert verloren. Da mittlerweile auch die Rolle des Dollars als sicherer Hafen in Frage gestellt wird, ist die künftige Entwicklung von einer grundsätzlichen Unsicherheit geprägt.
Entwicklung EUR-USD Wechselkurs.
Quelle: Bloomberg
Für viele institutionelle Investoren könnte das zum Problem werden, da sie in den vergangenen Jahren hohe Bestände in US-Werten aufgebaut haben, die zumeist nicht abgesichert sind, macht Prof. Dr. Dominik Wolff, Leiter Quant. Kundenindividuelle Strategien der Deka, klar: „Die meisten Portfolios und Fonds sind nicht oder nur teilweise gegen Währungsrisiken abgesichert. Rentenpositionen sind deutlich häufiger gehedged als Aktieninvestments, doch angesichts der veränderten Rahmenbedingungen stellt sich zunehmend die Frage, ob dieses Vorgehen noch den Bedürfnissen institutioneller Investoren entspricht.“
Ein wesentlicher Grund für die oft nur partielle Absicherung liegt in den Kosten. Diese spiegeln im Kern den Zinsunterschied zwischen den USA und der Eurozone wider. Solange die kurzfristigen US-Zinsen über denen im Euroraum liegen, ist eine Absicherung für Euro-Anleger mit Hedging-Kosten verbunden. „Wir sehen jedoch ein zunehmendes Interesse am Markt für Hedging-Lösungen für US-Dollar-Investments“, führt Wolff aus. „Wir haben uns daher gefragt, ob das eher statische Währungsmanagement wirklich optimal ist oder ob sich durch einen dynamischen Ansatz bessere Ergebnisse erzielen lassen.“ Zwar reduziere eine vollständige Absicherung die Schwankungen deutlich, sie verursache jedoch auch laufende Kosten, die aktuell bei rund zwei Prozent pro Jahr liegen. Eine ungesicherte Position hingegen setze Investoren den Währungsschwankungen ungeschützt aus. „Beide Extreme haben klare Nachteile“, hebt er hervor. „Eine dynamische Steuerung der Währungsabsicherung, die sich an den jeweiligen Marktbedingungen orientiert, hat hingegen das Potential, die Risiken bei gleichzeitig niedrigeren Kosten zu reduzieren. Daher haben wir bereits vor einiger Zeit begonnen, in unserem quantitativen Team ein entsprechendes Modell zu entwickeln.“
„Entscheidend ist, dass wir nicht nur im Backtest gute Ergebnisse sehen, sondern auch im laufenden Betrieb."
Leiter Quant. Kundenindividuelle Strategien, Deka.
Die richtige Mischung macht‘s.
Dieses „Dynamic FX-Hedging“ der Deka basiert auf einem supervised Machine-Learning-System, welches eine Kombination verschiedener quantitativer Verfahren nutzt: ein sogenanntes Ensemble aus Regressionsmodellen, baumbasierten Methoden wie Random Forests und Boosting sowie neuronalen Netzwerken. Die einzelnen Verfahren bringen dabei unterschiedliche Stärken mit: Regressionsmodelle sind vergleichsweise gut interpretierbar, baumbasierte Ansätze können nichtlineare Zusammenhänge und Interaktionen zwischen Variablen abbilden, während neuronale Netzwerke eine hohe Flexibilität aufweisen. Allerdings ist die Datenbasis für Finanzmärkte im Vergleich zu anderen Anwendungsbeispielen oftmals sehr beschränkt und von einem hohen Anteil an sogenanntem „noise“ geprägt, macht Wolff klar: „Wir haben es hier nicht mit physikalischen Naturgesetzen zu tun. Stattdessen können die gleichen Signale von unterschiedlichen Personen oder zu unterschiedlichen Zeiten verschieden interpretiert werden. Beispielsweise kann ein Investor ein Moving-Average-Signal (gleitenden Durchschnitt) als positives Investitionssignal wahrnehmen, dies aber ein Jahr später anders einschätzen und ignorieren. Daher sind komplexe Modelle wie neuronale Netzwerke, die in großen Datensätzen sehr gut Muster erkennen und Zusammenhänge finden können, nicht immer optimal, da diese dazu neigen die Daten auswendig zu lernen. Stichwort: Overfitting.“ Stattdessen seien auch einfachere Modelle wie regressionsbasierte Ansätze sinnvoll. Mit der Kombination verschiedener Modelle ließen sich daher stabilere und robustere Prognosen erzeugen.
Robust durch unterschiedliche Datenquellen.
Diese werden mit einer breiten Palette an Daten gespeist: makroökonomische Datenpunkte, fundamentale Indikatoren und technische Signale. Dazu zählen unter anderem Zins- und Inflationsdifferenzen zwischen den USA und dem Euroraum am kurzen und am langen Ende, relative Aktienmarktentwicklungen sowie klassische technische Indikatoren wie gleitende Durchschnitte oder Momentum-Kennzahlen über verschiedene Zeiträume. „Wir greifen bewusst auf unterschiedliche Datenquellen zurück“, betont der Quant-Spezialist. „Auch das macht unser System robuster.“ Anhand der Daten generiert das System eine Prognose für den EUR/USD-Wechselkurs.
Indikatorengruppen des Systems.
Quelle: Deka, Stand 2026
Das System wurde auf einem Datensatz von 2001 bis 2025 trainiert und anschließend über jeweils ein Jahr „out of sample“ getestet, bevor es neu kalibriert wurde. „Durch das Training mit ‚alten‘ Daten und dem darauffolgendem Test, bei dem wir die Prognosen unseres Systems mit der tatsächlichen Entwicklung des Währungskurses vergleichen, können wir verhindern, dass das Modell lediglich Muster erkennt, die nur in den Trainingsdaten der Vergangenheit funktioniert haben. Damit erhalten wir eine solide Basis für die Prognosegüte.“
„Interessant ist, dass das System die Gewichtung der Einflussfaktoren selbst bestimmt“, so Dominik Wolff. „Wir geben die möglichen Variablen vor, aber welche davon tatsächlich relevant sind, ergibt sich aus den Daten.“ Diese Gewichtung ist dabei nicht statisch, sondern verändert sich im Zeitverlauf. Aktuell spielen beispielsweise die relative Aktienmarktentwicklung zwischen den USA und Europa sowie die Zinsdifferenz am langen Ende eine besonders große Rolle, während kurzfristige Momentum-Signale weniger stark gewichtet werden.
Die eigentliche Herausforderung liegt jedoch in der Umsetzung der Prognosen in konkrete Absicherungsentscheidungen. Hier setzt die Deka bewusst auf einen möglichst simplen Ansatz. „Wir wollten keine starren Schwellenwerte definieren, da diese in ruhigen oder volatilen Phasen des Marktes ja ganz unterschiedliche Bedeutungen haben“, erklärt Wolff. Stattdessen orientiere sich die Absicherungsquote an der historischen Schwankungsbreite der Modellprognosen. Daraus ergeben sich abgestufte Absicherungsniveaus – von einer vollständigen Absicherung bis hin zu gänzlich offenen Positionen.
Verbesserte risikoadjustierte Rendite dank Hedging.
Diese Vorgehensweise hat zwei zentrale Vorteile: Zum einen passt sich das Modell automatisch unterschiedlichen Marktphasen an, gleichzeitig bleibt es transparent und nachvollziehbar. Seit 2025 befindet sich das System im Livetest. „Entscheidend ist, dass wir nicht nur im Backtest gute Ergebnisse sehen, sondern auch im laufenden Betrieb“, betont der Deka-Experte. „Die bisherigen Ergebnisse sind jedoch sehr positiv: So konnte die Volatilität gegenüber offenen Positionen bei gleicher Rendite um 50 Prozent reduziert werden. Im Vergleich zu einem vollständig abgesicherten Portfolio hingegen konnten durch die Reduktion die Hedgingkosten gesenkt und die Rendite um mehrere Prozentpunkte erhöht werden. Insgesamt hat sich gezeigt, dass sich mit einer dynamischen Absicherung eine verbesserte risikoadjustierte Rendite erzielen lässt.“ Auch die Handelskosten fielen kaum ins Gewicht, da im Durchschnitt lediglich ein bis zwei Anpassungen der Hedge-Quote pro Monat erforderlich seien.
Die Umsetzung der Absicherung erfolgt über hochliquide Devisentermingeschäfte. Der Ansatz ist grundsätzlich flexibel einsetzbar und kann sowohl auf Einzelfondsebene als auch im Rahmen eines Gesamtportfolios umgesetzt werden – sofern entsprechende Fremdwährungspositionen bestehen und der Einsatz von Derivaten zulässig ist. Im Unterschied zu klassischen Währungs-Overlays, die primär auf Risikoreduktion abzielen, berücksichtigt das neue Dynamic Hedging explizit auch Ertragsüberlegungen, betont Wolff: „Der größte Vorteil des Systems liegt nicht in der vollständigen Absicherung, sondern in der Verbesserung der risikoadjustierten Rendite.“
Das Dynamic FX-Hedging der Deka ist als Modell erprobt, die Feuertaufe in der Praxis steht noch aus. Vor dem Hintergrund gestiegener Unsicherheiten an den Devisenmärkten gewinne dieser Ansatz jedoch an Bedeutung, ist sich Dominik Wolff sicher: „Die Unsicherheit an den Währungsmärkten ist gestiegen – und damit auch das Interesse an flexibleren Lösungen.“
Hinweis:
Diese Unterlage/Inhalte wurden zu Werbezwecken erstellt. Allein verbindliche Grundlage für den Erwerb von Deka Investmentfonds sind die jeweiligen Basisinformationsblätter, die jeweiligen Verkaufsprospekte und die jeweiligen Berichte, die Sie in deutscher Sprache bei Ihrer Sparkasse oder der Deka Deutsche Girozentrale, 60625 Frankfurt und unter www.deka.de erhalten. Bitte lesen Sie diese, bevor Sie eine Anlageentscheidung treffen. Die enthaltenen Meinungsaussagen geben unsere aktuelle Einschätzung zum Zeitpunkt der Erstellung wieder, die sich jederzeit ohne vorherige Ankündigung ändern kann.
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