Korrelation zwischen VSTOXX und Eurostoxx

[Neiqi]

Ich habe diese Funktion geschrieben um die täglichen Renditen zu berechnen

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def calculate_daily_returns(df):
   daily_df = df.copy()
   daily_df['EURO STOXX 50 Returns'] = daily_df['EURO STOXX 50'].pct_change()
   daily_df['VSTOXX Returns'] = daily_df['VSTOXX'].pct_change()
   return daily_df.dropna()

Dann errechne ich die Korrelation mit dieser Funktion

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daily_returns_df = calculate_daily_returns(df)
correlation_daily = daily_returns_df['EURO STOXX 50 Returns'].corr(daily_returns_df['VSTOXX Returns'])

.

Soweit so gut, ich Analysiere die Daten zwischen 2013 und 2023.
In diesen Zeiträumen suche ich mir die Daten raus wo die Marktvolatilität am höchsten und am geringsten sind.
Am höchsten sagt er mir 2020 - 2021 am geringsten sagt er mir 2017 - 2018. Jetzt berechne ich die Korrelation in diesen Daten und stelle fest das, die Marktvolatilität welche 2017 bis 2018 am geringsten ist eine stärkere negative Korrelation ergibt als die Korrelation von 2020 bis 2021 obwohl bei höherer Markvolatlität ja die Korrelation am stärksten sein sollte.

Habe ich einen Logikfehler in der Berechnung ?

Viele Grüße

[__deets__]

Ich bin da nicht tief drin, aber der VSTOXX drückt doch nur eine Erwartungshaltung aus. Wenn jemand wirklich die Marktvolatilität bestimmen könnte, würde er das nicht veröffentlichen, sondern Geld drucken. Kann aber keiner. Und das sieht man dann daran, das die Vorhersage nicht stimmt

[Neiqi]

Also der VSTOXX drück die implizite Volatilität der nächsten 30 Tage vom EUROSTOXX50 aus.

[__deets__]

Ja, aber er ist eine Projektion. Wenn ich am 1.9.2001 den VSTOXX anschaue, ist dem doch nicht zu entnehmen, was 11 Tage später passiert. Also korreliert das auch nicht automatisch besser, wenn die Volatilität sich wirklich erhöht.