In einem Marktumfeld, das von instabilen Regimen, sich ändernden Korrelationen und nichtlinearen Schocks geprägt ist, kann die Volatilität nicht mehr als eine einfache Variable betrachtet werden, die es zu decken gilt. Sie wird zu einer Dimension, die strukturiert werden muss. In diesem Raum etabliert sich eine in der traditionellen Vermögensverwaltung lange marginalisierte Begrifflichkeit: die Konvexität. Hinter diesem technischen Begriff verbergen sich tiefgreifende Veränderungen. Dort, wo die klassische Allokation ein Rendite-Risiko-Paar um einen Mittelwert optimiert, versuchen konvexe Strategien, die Verteilung der Ergebnisse selbst zu transformieren.
Ende 2025 fasste David Dredge, CIO von Convex Strategies, in einem State Street-Podcast diesen Wechsel operativ zusammen: «Der Fahrer, der ein Rennen gewinnt, ist der mit den besten Bremsen.» Mit anderen Worten: Die Fähigkeit, Schocks zu absorbieren, begrenzt die Leistung nicht, sie determiniert sie. Dieser Ansatz kehrt die herkömmliche Risikobetrachtung um, denn in einem linearen Rahmen erweist sich der Schutz als Kostenfaktor. In einer konvexen Logik hingegen wird er zu einem Hebel. Indem er die Extreme absichert, setzt er Kapital frei, um dort mehr Risiko zu nehmen, wo es belohnt wird.
Dredge betont einen oft missverstandenen Punkt: Es geht nicht darum, auf eine Krise zu spekulieren, sondern sich dagegen zu schützen, um sich aggressiver den Chancen auszusetzen. Die Konvexität wirkt wie eine dynamische Versicherung, die lineare Renditeprofile in asymmetrische Profile verwandelt.
Die Strategie besteht daher darin, Konvexität dort zu kaufen, wo der Markt extreme Risiken unterschätzt.
Seine Analyse beruht auf einer strukturellen Asymmetrie. Dazu gehört, dass Umgebungen mit scheinbar niedriger Volatilität oft extreme Risiken konzentrieren («Fat Tails») und dass von Natur aus volatiles Umfeld hingegen tendenziell besser belohnte Chancen bieten («Thin Tails»). Die Strategie besteht daher darin, Konvexität dort zu kaufen, wo der Markt extreme Risiken unterschätzt, und Kapital richtungsorientiert dort einzusetzen, wo die Volatilität bereits eingepreist ist.
Diese Interpretation findet heute eine Fortsetzung in systematischen Ansätzen, die darauf abzielen, diese Logik zumindest teilweise zu industrialisieren. Das von BlackShip Capital entwickelte Modell dient als Illustration. Im Gegensatz zu traditionellen «Long-Vol»-Strategien, die in Phasen der Kompression der Volatilität oft bestraft werden, zielt ihr Ansatz darauf ab, in allen Marktregimen Alpha zu erzeugen.
Wo einige Volatilitätsprodukte bei einer ruhigen Rückkehr Verluste von 35% bis 55% erleiden können, beharrt BlackShip darauf, profitabel zu bleiben. Der Unterschied ist fundamental: Die Konvexität ist nicht mehr ein passiver Schutz, sondern eine aktive Leistungsquelle. Ihre Architektur basiert auf Dispersion-Arbitrage, der Ausnutzung nichtlinearer Signale und einer fortlaufenden Anpassung an die Marktregime. Das Ziel ist nicht, die Volatilität vorherzusagen, sondern ihre strukturellen Ungleichgewichte auszunutzen.
Diese systematische Herangehensweise treibt die Logik über das hinaus, was Dredge beschrieben hat. Sie reduziert die menschliche Diskretion drastisch, setzt strenge Risikomanagementregeln durch und bevorzugt eine extrem schnelle Ausführung – bis hin zur Fähigkeit, das gesamte Portfolio in wenigen Sekunden zu liquidieren.
„Wir legen den Fokus auf positive Konvexität, dort, wo andere sie durch Krisenstrategien verwässern.“
Doch diese Raffinesse zeigt eine zentrale Einschränkung: Konvexität ist schwer skalierbar. Tatsächlich sind die von ihr genutzten Möglichkeiten – Volatilitätsverzerrungen, lokale Ineffizienzen, Angebot-Nachfrage-Ungleichgewichte – begrenzt in ihrer Kapazität. Jenseits einer bestimmten Schwelle wird Kapital selbst zu einer Quelle von Verzerrungen, was das Alpha verwässert. Genau hier kommt ein dritter Ansatz ins Spiel, entwickelt von Bainbridge Partners, der Konvexität nicht als isolierte Strategie, sondern als Prinzip der Portfoliostruktur integriert.
Durch seine Aperio-Strategie artikuliert das Unternehmen (gegründet von Antoine Haddad) ausdrücklich drei Ziele: Generierung von Alpha, positive Konvexität und die Aufrechterhaltung dauerhafter Liquidität. Im Gegensatz zu einigen Multi-Strategy-Plattformen, die Alpha mit Carry-Strategien verbinden, die oft Risiken am Rand ausgesetzt sind, priorisiert Bainbridge eine Netto-Exposition gegenüber Konvexität. „Wir legen den Schwerpunkt auf positive Konvexität, dort, wo andere sie durch Krisenstrategien verwässern“, betont Haddad, kürzlich im Hedge Fund Journal zitiert.
Diese Disziplin geht mit einer klaren Ablehnung von Illiquidität einher. Während ein Teil der Industrie sich auf Illiquiditätspremien (Private Credit, strukturierte Finanzierungen) konzentriert, behält Bainbridge eine strikte Liquiditätsanforderung bei, die vor allem aus den Lehren von 2008 stammt. Diese strukturelle Einschränkung beeinflusst direkt den Portfoliobau. Wie Florian Denié, Partner und CIO bei Bainbridge, erläutert, liegt das Hauptrisiko nicht immer in explizit konvexen oder konkaven Strategien, sondern in impliziten Short-Volatility-Exposures, die oft auf individueller Ebene unsichtbar sind.
Eine Optimierung der Allokation um den Durchschnitt herum ist ohne Exposition gegenüber der Konvexität unvollständig.
Die Konvexität wird dann zu einer emergenten Eigenschaft des Portfolios, erzielt durch die Kombination von gering korrelierten Strategien, teils systematisch, andere discretionary, intern oder extern. Der Ansatz von Bainbridge führt eine wesentliche Nuance in die Debatte ein: Konvexität ist nicht nur eine Absicherungs- oder Alpha-Quelle, sondern eine Disziplin der Allokation.
Die drei Rahmen – Dredge, BlackShip, Bainbridge – führen thus zu einer gemeinsamen Diagnose: Die Linearität der Portfolios ist heute eine strukturelle Verwundbarkeit. In einem Umfeld, in dem Korrelationen sich brutal neu konfigurieren können und Liquidität verschwinden kann, besteht die zentrale Frage nicht mehr nur im Risikoniveau, sondern in seiner Form. Die Konvexität bietet eine Antwort, indem sie eine kontrollierte Nicht-Linearität einführt. Sie ermöglicht nicht nur, extreme Verluste zu begrenzen, sondern auch zu beeinflussen, wie Kapital in günstigen Phasen eingesetzt wird.
Bleibt eine offene Frage: Kann diese Logik generalisiert werden? Theoretisch scheint die Antwort bejahend. Jede Allokation, die um den Mittelwert optimiert ist, scheint ohne Exposition gegenüber der Konvexität unvollständig. Auf operativer Ebene deuten jedoch die von BlackShip aufgezeigten Grenzen (Kapazität, Liquidität, Komplexität) auf eine restriktivere Realität hin: Konvexität ist eine knappe Ressource. Und genau diese Knappheit erklärt ihren Wert.
