Die bisherigen Backtests des MESH Wheels betrachteten die isolierte Mechanik eines einzelnen Basiswerts (IWM) sowie die Integration von Steuern und Reinvestitionen (DRIP). Eine Schwäche des MESH Wheels ist die Kapitaleffizienz, insbesondere in ausgeprägten Bull-Runs: Für tieferliegende Grid-Level wird viel Kapital als Sicherheit vorgehalten. Werden diese Level nicht erreicht, trägt das geparkte Kapital nur über Zinsen zur Rendite bei.
Werden mehrere Basiswerte gleichzeitig gehandelt, stellt sich die Frage der Kapitalallokation: Muss für jedes Grid jederzeit der volle Puffer vorgehalten werden (Silo-Ansatz)? Oder genügt auf Portfolio-Ebene weniger, weil gering korrelierte Basiswerte selten gleichzeitig ihren maximalen Kapitalbedarf erreichen (Cross-Margining)? Dieser Beitrag misst, was die Reduktion des Vorhaltekapitals an Einkommen, Rendite und Risiko verändert.
1. Das Setup: Gering korrelierte Basiswerte
Um den Effekt des Cross-Margining messbar zu machen, wurde das System auf ein Portfolio aus drei liquiden ETFs angewendet:
- IWM (Russell 2000 / Small Caps)
- XLP (Consumer Staples / Basiskonsumgüter)
- XLE (Energy / Energiesektor)
Die Auswahl zielt auf historisch gering korrelierte Assets ab, damit Marktschocks unterschiedlich absorbiert werden. Unter den liquiden ETFs (siehe auch Potentielle Underlyings) ist dies eine der am wenigsten korrelierten Kombinationen. Gering korreliert heißt allerdings nicht unkorreliert: In Marktschocks steigen die Korrelationen deutlich. Perspektivisch wären noch weniger korrelierte Underlyings wünschenswert, für ein reines Aktien-Setup wurden bisher keine identifiziert.
Modellannahmen: Wie in allen MESH-Wheel-Beiträgen basiert dieser Backtest nicht auf echten historischen Optionsdaten, denn diese sind für so lange Zeiträume schlicht nicht verfügbar. Die Optionspreise werden per Black-Scholes-Näherung simuliert, auf Basis verfügbarer Volatilitätsindizes je Underlying bzw. der realisierten Volatilität, wenn kein Index zur Verfügung steht. Für ein System mit kurzen Laufzeiten von 9–20 Tagen ist diese Näherung methodisch vertretbar, sie ersetzt aber keine echten Orderbuch-Daten. Steuern sind nicht berücksichtigt, alle Werte verstehen sich vor Steuern. Das betrifft besonders den Vergleich mit Buy & Hold: Das MESH Wheel realisiert laufend Erträge, Buy & Hold dagegen keine Kursgewinne. Unter Steuern würde der Abstand zu Buy & Hold schrumpfen.
2. Kapitalallokation und der Skimming-Mechanismus
Der wichtigste strukturelle Grundsatz des Systems bleibt im Portfolio-Ansatz unangetastet: Das Grid arbeitet ohne Fremdkapital. Neue Positionen werden nur eröffnet, wenn sie zum Zeitpunkt der Eröffnung vollständig durch Cash im gemeinsamen Pool gedeckt sind.
Was bedeutet z. B. 120 % Startkapital? Zu Beginn einer Kohorte wird das initial bereitzustellende Kapital festgelegt. Bei 120 % entspricht es dem 1,2-fachen des anfänglichen Reserved Capitals aller Grids, also des Kapitals, das nötig wäre, wenn alle Level aller Grids bei aktuellem Kursniveau gleichzeitig angedient würden. Ein Wert größer als 100 % ist sinnvoll, weil langanhaltende Bull-Runs den nominalen Kapitalbedarf durch steigende Basispreise stark erhöhen können (siehe IWM MESH Wheel Backtest).
Wie funktioniert das Skimming (z. B. 100/80)? Die Notation lautet Startkapital/Skimming-Threshold. An jedem Tag der Simulation wird die Summe des aktuellen Reserved Capitals aller Grids berechnet. Der Skimming-Threshold (z. B. 80 % bei 100/80) legt fest, wie viel von diesem theoretischen Maximalbedarf tatsächlich als Grid-Kapital (Cash) im Portfolio vorgehalten wird.
- Ist das Grid-Kapital größer als dieser Zielwert, wird der Überschuss in den DRIP (Aktienbestand) abgeschöpft.
- Ist es kleiner (z. B. durch einen höheren Kapitalbedarf nach Kursanstiegen), wird Liquidität aus dem DRIP in das Grid zurücktransferiert.
Der Härtefall: Fällt der Markt auf breiter Front und mehrere Grids triggern gleichzeitig tieferliegende Level, greifen sie auf denselben Cash-Pool zu. Reicht das nicht, greift ein harter Cut-off: Das Grid schreibt die Option schlichtweg nicht. In diesem Moment entgeht dem System eine Optionsprämie, die Deckung der Positionen hat aber Vorrang.
3. Ergebnisse: Silo-Allokation vs. Cross-Margining
Zur Einordnung zunächst zwei Ertragskennzahlen. Beide beziehen sich auf das durchschnittlich im Grid gebundene Kapital (das Skimming-Target):
- Pure Yield: Die operative Jahresrendite des Grids aus Optionsprämien, realisierten Kursgewinnen und -verlusten geschlossener Trades, Dividenden auf angediente Aktien und Zinsen auf nicht gebundenes Grid-Cash. Erträge des DRIP sind ausgeklammert.
- FCF Yield (Free Cashflow Yield): Der jährliche Zuwachs des freien Kapitals im DRIP. Das ist der Teil der Erträge, der nach Deckung des mit den Kursen wachsenden Kapitalbedarfs der Grids übrig bleibt und entnommen werden könnte, ohne das Grid anzufassen.
Der Backtest stellt zwei Konfigurationen gegenüber:
- Baseline (Silo-äquivalent, 120/100): 120 % Startkapital, das Grid hält 100 % des Gesamtbedarfs als Cash vor. Jedes Grid kann damit jederzeit gleichzeitig seinen Maximalbedarf abrufen, genau wie bei getrennten Töpfen. Das ist die kapitalintensive Variante.
- Cross-Margining (100/80): 100 % Startkapital, das Portfolio hält aber nur 80 % des Gesamtbedarfs als Grid-Kapital vor. Die Annahme dahinter: Nicht alle Grids brauchen gleichzeitig alles.
Beide Konfigurationen parken ab Tag 1 genau 20 % des anfänglichen Grid-Bedarfs im DRIP. Der DRIP-Anteil ist damit in beiden Varianten gleich, der Unterschied liegt allein im Grid-Kapital: 100 % gegen 80 % des Bedarfs.
Die Werte aggregieren die Ergebnisse über alle 4-Jahres-Kohorten:
| Metrik | Baseline (Silo - 120/100) | Cross-Margining (100/80) | Delta |
|---|---|---|---|
| Median CAGR | 11,50 % | 12,43 % | + 0,93 % |
| Avg Pure Yield | 11,38 % | 13,08 % | + 1,70 % |
| Avg FCF Yield | 4,65 % | 6,60 % | + 1,95 % |
| Worst Max DD | -33,64 % | -39,18 % | - 5,54 % |
4. Datenauswertung & Fazit
Cross-Margining (also die 100/80 Variante) erhöht die Kapitaleffizienz des MESH Wheels deutlich gegenüber der Baseline (120/100 Variante):
- Mehr Rendite: Der Median-CAGR steigt von 11,50 % auf 12,43 %. Buy & Hold wird in 15 von 16 Kohorten geschlagen (Baseline: 12 von 16). Zudem schlägt Cross-Margining Buy&Hold in allen 4 nicht überlappenden Kohorten (Baseline: 3 von 4). Auch im schwächsten Fall verbessert sich das Bild: Der größte Rückstand gegenüber Buy & Hold sinkt von -6,0 auf -3,1 Prozentpunkte.
- Mehr Ertrag pro gebundenem Dollar: Der Pure Yield steigt von 11,38 % auf 13,08 %, der FCF Yield von 4,65 % auf 6,60 %.
- Der Preis: In der extremsten Kohorte erreicht die Baseline 98 % des Gesamtbedarfs, das Cross-Margining-Grid wird bei 80 % gedeckelt und schreibt die tiefsten Level nicht mehr. Der Max Drawdown fällt mit -39,2 % statt -33,6 % tiefer aus (Buy & Hold: -48,4 %), und die längste Zeit unter dem Höchststand wächst von rund einem auf rund eineinhalb Jahre.
Der gelegentliche Verzicht auf die tiefsten Level wird durch den Effizienzgewinn mehr als überkompensiert, weil die Grids im Schnitt nicht gleichzeitig tief schreiben. Der DRIP-Anteil ist in beiden Varianten gleich und dient zusätzlich als Reserve für Bull-Runs.
5. Kohorten-Analyse (Direkter Vergleich)
Um die Robustheit über verschiedene Marktzyklen zu bewerten, nutzen wir eine Kohorten-Analyse. Eine Kohorte ist ein Anlagezeitraum von exakt 4 Jahren. Die Simulation startet jedes Jahr eine neue, isolierte Kohorte (2007–2011, 2008–2012 usw. bis 2022–2026). Die ausgewiesenen Werte (z. B. die CAGR) sind somit nicht die Rendite eines Kalenderjahres, sondern die durchschnittliche jährliche Performance über die gesamte Laufzeit der jeweiligen Kohorte. Benachbarte Kohorten überlappen sich zu drei Vierteln. Als unabhängige Zeiträume zählen deshalb nur die vier nicht überlappenden Kohorten (2007–2011, 2011–2015, 2015–2019, 2019–2023).
Die folgenden Charts zeigen die Cross-Margining-Variante (100/80) im Vergleich zur kapitalintensiven Baseline (120/100) und zur Buy-&-Hold-Benchmark.
CAGR pro Startjahr:
CAGR-Vorsprung gegenüber Buy & Hold:
Die Darstellung zeigt, um wie viele Prozentpunkte (pp) die Strategien die Buy-&-Hold-Benchmark in der jeweiligen Kohorte über- oder untertroffen haben.
Max Drawdown pro Startjahr:
Income Yields pro Startjahr: Vergleich der operativen Ertragskraft (Pure Yield) und des freien Kapitalzuwachses (FCF Yield) beider Konfigurationen.
Blockiertes Kapital & Underwater Jahre:
Die Balken (linke Achse) zeigen, wie viele Jahre das System in der jeweiligen Kohorte maximal unter dem bisherigen Höchststand lag. Die Linien (rechte Achse) zeigen den Stresstest des Cross-Margining: höchste Auslastung des Gesamtbedarfs in der Kohorte (Peak Assigned).