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Crowded Trades und Korrelationsbruch

Lowenstein über LTCM: „It apparently did not occur to Rosenfeld that since LongTerm tended to buy the less liquid security in every market, its assets were not entirely independent of one another... Its assets would be susceptible to falling in unison if a time came when, literally, 'everyone' wanted to sell."

Das Konzept

Crowded Trades entstehen, wenn viele Marktteilnehmer denselben oder strukturell ähnlichen Trade halten. Scheinbar diversifizierte Positionen (verschiedene Märkte, verschiedene Assets) kollabieren in einer Krise zu perfekter Korrelation, weil sie durch denselben Mechanismus — erzwungener Leverage-Abbau — gleichzeitig unter Druck geraten.

LTCM als Lehrbeispiel: LTCM hielt in Dutzenden von Märkten "Relative Value" Positionen — kaufe das günstigere, weniger liquide Asset; shorte das teurere, liquidere. Das sah nach Diversifikation aus. In Wirklichkeit war jede einzelne Position strukturell identisch: eine Long-Illiquidität, Short-Liquidität Wette. Als alle Akteure gleichzeitig Liquidität brauchten (Russland-Default August 1998), fiel das gesamte Portfolio in dieselbe Richtung.

Der Mechanismus

Phase 1 — Normalmarkt: Viele Fonds halten ähnliche Relative-Value-Positionen. Jeder glaubt, er ist diversifiziert (verschiedene Märkte). Spreads engten sich kontinuierlich — jeder ist Gewinner.

Phase 2 — Auslöser: Ein externes Ereignis (Russland-Default) schockt das Risikogefühl global. Mehrere große Akteure gleichzeitig unter Leverage-Druck.

Phase 3 — Erzwungener Verkauf: Alle Akteure müssen dieselben Positionen (long illiquid) liquidieren. Käufer fehlen. Spreads explodieren — genau gegen alle Positionen gleichzeitig.

Phase 4 — Korrelationsbruch: Historische Korrelationen zwischen verschiedenen Relative-Value-Positionen waren niedrig oder null. In der Krise werden sie +1. Das Risikomanagement-Modell (basierend auf historischen Korrelationen) war blind für diese Phase.

Warum Standard-Korrelationsmatrizen versagen

Historische Korrelationen messen die lineare Beziehung zwischen Asset-Returns in normalen Märkten (Mediocristan). In Extremistan-Ereignissen: - Assets fallen nicht wegen fundamentaler Verbindung - Sie fallen, weil diesel ben Akteure alle gleichzeitig verkaufen müssen - Der gemeinsame Faktor ist Leverage/Liquiditätsdruck — der in historischen Daten nicht erscheint

Mathematisch: Standard-Korrelation misst Average Correlation. Was zählt für Tail Risk ist Tail Correlation — die Korrelation im schlechtesten 1% der Tage. Diese kann nahe 1 sein, auch wenn der historische Durchschnitt 0,1 war.

Crowded Trade Erkennung

Signale für einen Crowded Trade: - Viele Hedgefonds berichten ähnliche Positionen (13F-Filings, Kapitalfluss-Daten) - Spreads sind historisch eng → viele haben den Spread-Einengungsthese bereits eingekauft - Broker-Finanzierung wird teurer (Signal: Counterparties reduzieren Exposure zu ähnlichen Positionen) - Ein großer Akteur im Trade ist in Schwierigkeiten (Salomon's Ausstieg aus Arbitrage)

Test: Wenn der Trade so offensichtlich richtig ist, dass "alle" ihn kennen, ist er wahrscheinlich überfüllt.

Operative Anwendung

Positionsgröße: Crowded Trades erfordern kleinere Positionen. Die scheinbare Korrelations-Diversifikation ist trügerisch.

Exit-Plan: In einem Crowded Trade ist es entscheidend zu wissen, wie man exit, wenn viele gleichzeitig raus wollen. Illiquide Long + liquide Short = in der Krise hat man die Illiquidität, braucht aber Liquidität.

Leverage-Limit: Crowded Trades + hoher Leverage = existenzielle Gefahr. LTCM konnte nicht warten bis die Trades recht hatten — weil der Leverage zuerst sie zwang zu verkaufen.

Regime-Awareness: regime_change_risiko — Korrelationsmatrizen aus einem Regime gelten nicht im nächsten. Vor jedem Stress-Test: Was passiert, wenn alle Korrelationen gleichzeitig auf 1 gehen?

Verbindung zu anderen Konzepten

Crowded Trades sind das konkrete Marktmikrostruktur-Phänomen hinter mediocristan_extremistan: In normalen Zeiten liegen alle in Mediocristan (niedrige Korrelationen, stabile Spreads). In Extremistan-Events kollabiert die Struktur. Und sie sind der Beweis für kreditzyklus_gefahr: Kredit (Leverage) ist der Mechanismus, der aus einem schlechten Monat einen systemischen Kollaps macht.