Vol-Regime

Vol-Regime sind anhaltende Marktzustände, die durch bestimmte Volatilitätsniveaus und -verhaltensweisen gekennzeichnet sind.

Definition

Ein Vol-Regime ist ein Zeitraum, in dem die Volatilität konsistente Eigenschaften aufweist:

Niveau (hoch/niedrig)
Verhalten (trendend, mean-reverting, sprunghaft)
Dynamik (wie sie auf Spot-Bewegungen reagiert)

Häufige Regime

Regime	BTC-IV-Bereich	Eigenschaften
Low Vol	30-45%	Seitwärtsbewegung, zäher Verlauf, niedrige realisierte Vol
Normal Vol	45-65%	Gesunde Trends, moderate Schwankungen
High Vol	65-90%	Schnelle Bewegungen, erhöhte Angst
Crisis Vol	90%+	Panik, Kapitulation, Kurslücken

Volatilitäts-Clustering

Eine der robustesten empirischen Erkenntnisse: Volatilität tritt in Clustern auf. Auf Tage mit hoher Vol folgen Tage mit hoher Vol; auf niedrige folgen niedrige.

GARCH-Darstellung

Das Standardmodell für Vol-Clustering:

\sigma_t^2 = \omega + \alpha \epsilon_{t-1}^2 + \beta \sigma_{t-1}^2

Dabei gilt:

$\omega$ = Beitrag der langfristigen Varianz
$\alpha$ = Schock-Auswirkung (ARCH-Term)
$\beta$ = Persistenz (GARCH-Term)

Ein hoher Wert von $\alpha + \beta$ (nahe 1) bedeutet hohe Persistenz.

Mean Reversion

Trotz Clustering tendiert die Vol dazu, zu langfristigen Niveaus zurückzukehren.

Geschwindigkeit der Rückkehr

Gemessen durch den Mean-Reversion-Parameter $\kappa$ :

d\sigma = \kappa(\bar{\sigma} - \sigma)dt + \text{Rauschen}

Krypto-Vol kehrt schneller zum Mittelwert zurück als Aktien-Vol (höheres $\kappa$ ).

Implikationen

Extreme Vol-Werte halten nicht an
Nach Spikes ist mit einem allmählichen Rückgang zu rechnen
Nach ruhigen Phasen ist mit einem letztendlichen Anstieg zu rechnen

Volatilitätsrisikoprämie (VRP)

Die Tendenz, dass die IV im Durchschnitt die nachfolgende RV übersteigt.

\text{VRP} = \mathbb{E}[\text{IV}] - \mathbb{E}[\text{RV}]

Historische VRP nach Markt

Markt	Typische VRP	Anmerkungen
SPX	2-4 Vol-Punkte	Sehr konsistent
BTC	5-15 Vol-Punkte	Höher und variabel
ETH	5-20 Vol-Punkte	Ähnlich wie BTC

VRP-Dynamik

Die VRP variiert je nach Regime:

Low Vol: VRP komprimiert oder negativ
Nach Spikes: VRP oft sehr hoch
Normal: Moderat positive VRP

Regime-Erkennung

Einfache Methoden

Perzentil-Ranking: Wo liegt die aktuelle IV im Vergleich zur Historie?
IV/RV-Verhältnis: Ist die IV teuer oder günstig?
Form der Laufzeitstruktur: Backwardation deutet auf hohes kurzfristiges Risiko hin

Statistische Methoden

Rollierende Statistiken: Perzentil der 20-Tage-realisierten Vol
Markov Regime Switching: Formale Zustandsschätzung
Hidden Markov Models: Probabilistische Regime-Identifikation

Handel in verschiedenen Regimen

Regime	Long Vol	Short Vol	Hauptrisiko
Low Vol	Günstig, aber Zeitwertverlust	Funktioniert, aber Spikes ausgesetzt	Plötzlicher Übergang
Normal	Fair	Fair	Kein Edge
High Vol	Teuer	Riskant	Anhaltend erhöhtes Niveau
Crisis	Sehr teuer	Gefährlich	Alles ist möglich

Intuition aufbauen

Volatilitätsregime von Grund auf lernenInteraktive Lektion · keine Vorkenntnisse erforderlich

Die interaktive Lektion oben behandelt Vol-Regime von Grund auf: was Vol-Regime sind, Low-Vol-Kompression, High-Vol-Expansion und Krise sowie Mean Reversion mit dem Kappa-Parameter und der Halbwertszeit-Formel.

Open-Source-Implementierungen

Repo	Warum einen Blick wert
arch	GARCH/EGARCH-Vol-Clustering-Modelle in Python
QuantLib	Vol-Modelle und Mean Reversion

Definition​

Häufige Regime​

Volatilitäts-Clustering​

GARCH-Darstellung​

Mean Reversion​

Geschwindigkeit der Rückkehr​

Implikationen​

Volatilitätsrisikoprämie (VRP)​

Historische VRP nach Markt​

VRP-Dynamik​

Regime-Erkennung​

Einfache Methoden​

Statistische Methoden​

Handel in verschiedenen Regimen​

Intuition aufbauen​

Open-Source-Implementierungen​

Siehe auch​