Glossar
Korrelation
Aktualisiert 12. Juni 2026
Korrelation ist ein statistisches Maß, das beschreibt, wie stark und in welche Richtung sich zwei Variablen gemeinsam verändern – im Finanzkontext also etwa die Kursbewegungen zweier Kryptowährungen oder einer Kryptowährung und einer anderen Anlageklasse.
Der Korrelationskoeffizient: Von −1 bis +1
Das Ergebnis einer Korrelationsanalyse wird als Korrelationskoeffizient ausgedrückt und liegt stets im Bereich von −1 bis +1. Ein Wert nahe +1 bedeutet, dass sich beide Assets in der Regel gleichzeitig und in dieselbe Richtung bewegen (positive Korrelation). Ein Wert nahe −1 zeigt, dass sie sich typischerweise gegenläufig entwickeln (negative Korrelation). Bei einem Wert um 0 lässt sich kein systematischer Zusammenhang erkennen.
Ein konkretes Beispiel aus dem Kryptosegment: Viele Altcoins weisen historisch eine hohe positive Korrelation zu Bitcoin auf. Steigt Bitcoin deutlich, ziehen zahlreiche kleinere Kryptowährungen oft mit – und umgekehrt. Das erschwert die Diversifikation innerhalb eines rein kryptofokussierten Portfolios, weil viele Positionen bei einem Markteinbruch gleichzeitig nachgeben können.
Korrelation im Portfoliomanagement
Im klassischen Portfoliomanagement gilt: Je geringer die Korrelation zwischen einzelnen Assets, desto geringer das Gesamtrisiko des Portfolios. Dieses Grundprinzip der Diversifikation besagt, dass ein breit gestreutes Portfolio aus niedrig korrelierten Anlagen Verluste in einem Segment durch Stabilität oder Gewinne in einem anderen abfedern kann. Ob und in welchem Ausmaß Kryptowährungen diesen Diversifikationseffekt gegenüber traditionellen Anlageklassen tatsächlich liefern, hängt vom Betrachtungszeitraum ab und ist unter Fachleuten nicht abschließend geklärt.
Ein Spezialfall ist das sogenannte Pairs Trading: Dabei werden zwei stark korrelierte Assets gegenläufig positioniert, wenn ihre Kurse vorübergehend auseinanderdriften – in der Erwartung, dass sie zur historischen Beziehung zurückfinden. Solche Strategien sind technisch anspruchsvoll und mit erheblichen Risiken verbunden.
Korrelation ist keine Kausalität
Ein zentrales Missverständnis: Korrelation belegt keinen Ursache-Wirkungs-Zusammenhang. Zwei Werte können sich rein zufällig parallel entwickeln, ohne dass einer den anderen beeinflusst. Wer Korrelationsdaten auswertet, sollte diese kritisch einordnen und nach plausiblen Erklärungen suchen, statt vorschnell kausale Schlüsse zu ziehen.
Hinweis: Korrelationsanalysen sind analytische Werkzeuge zur Einordnung von Zusammenhängen – sie stellen kein Handelssignal dar. Historische Korrelationen können sich jederzeit verändern; Muster und statistische Indikatoren können scheitern.