Erdgas & Storage-Spreads: Volatilität, Saisonalität und Speicherlogik.

Erdgas ist der volatilste Rohstoff, den ein normaler Trader einigermaßen handhaben kann. Tagesbewegungen von 10% sind keine Seltenheit, Wochenbewegungen von 25% kommen vor. Die Ursache: Gas lässt sich kaum lagern, schwer transportieren, ist regional fragmentiert und hängt am Wetter. Genau diese Eigenschaften machen es interessant — wer die Speicherlogik versteht, kann strukturelle Spreads handeln, die statistisch wesentlich planbarer sind als reine Preisspekulation.

Die Speicher-Mechanik.

Erdgas wird in unterirdischen Kavernen, ausgebeuteten Lagerstätten und LNG-Tanks gespeichert. Die Kapazitäten sind begrenzt: Die USA können etwa 4.000 Bcf (Milliarden Kubikfuß) speichern, die EU rund 1.100 TWh (etwa 100 Bcm). Beide Kapazitäten werden im Sommer aufgefüllt (Injection Season, April-Oktober) und im Winter entleert (Withdrawal Season, November-März).

Daraus folgt ein klares Spread-Muster im Terminkurvenverlauf: Sommerkontrakte (Juli, August) sind im Schnitt günstiger als Winterkontrakte (Januar, Februar). Der Sommer-Winter-Spread reflektiert die Kosten der Lagerung plus eine Risikoprämie für unerwartete Winter-Nachfrage.

Die historische Spread-Bandbreite bei Henry Hub (US-Benchmark): typisch 0,5-2,0 USD/MMBtu zwischen Sommer- und Winter-Front. Bei TTF (Europa-Benchmark) liegt der Sommer-Winter-Spread typisch zwischen 5-20 EUR/MWh, in Krisenzeiten (2021-2022) waren es zeitweise über 100 EUR/MWh.

Lagerdaten als Leitsignal.

Die EIA (USA) und GIE/AGSI (Europa) publizieren wöchentliche Lagerdaten. Bei der EIA erscheint der Bericht donnerstags um 16:30 Uhr deutscher Zeit, bei AGSI täglich mit zwei Tagen Verzögerung. Diese Reports sind die wichtigsten Markt-Trigger der Woche.

Wichtig ist nicht der absolute Füllstand, sondern die Veränderung relativ zum 5-Jahres-Schnitt. Liegt der Füllstand 10% über dem 5-Jahres-Schnitt für die jeweilige Kalenderwoche, ist das bärisch. Liegt er 10% unter, ist es bullisch. Trader achten zudem auf die wöchentliche Injection/Withdrawal-Rate gegen den Bloomberg-Survey-Konsens — Überraschungen bewegen den Front-Monat schnell um 3-8%.

import requests
import pandas as pd

# EIA Natural Gas Weekly Storage Report
EIA_KEY = "IHR_API_KEY"
url = "https://api.eia.gov/v2/natural-gas/stor/wkly/data/"
params = {
    "api_key": EIA_KEY,
    "frequency": "weekly",
    "data[0]": "value",
    "facets[duoarea][]": "NUS",  # US-Total
    "start": "2010-01-01",
    "sort[0][column]": "period",
    "sort[0][direction]": "asc"
}
r = requests.get(url, params=params).json()
data = pd.DataFrame(r["response"]["data"])
data["period"] = pd.to_datetime(data["period"])
storage = data.set_index("period")["value"].astype(float)

# Wöchentlicher Vergleich zum 5-Jahres-Schnitt
storage_df = pd.DataFrame({"storage": storage})
storage_df["week"] = storage_df.index.isocalendar().week
storage_df["year"] = storage_df.index.year
five_yr_avg = storage_df.pivot(index="week", columns="year", values="storage")
storage_df["five_yr_mean"] = storage_df["week"].map(
    five_yr_avg.iloc[:, -6:-1].mean(axis=1)
)
storage_df["deviation_pct"] = (storage_df["storage"] / storage_df["five_yr_mean"] - 1) * 100
print(storage_df.tail(10))

Eine Abweichung von ±10% gegenüber dem 5-Jahres-Schnitt ist signifikant. Über ±20% wird die Marktreaktion meist heftig — bullisch oder bärisch je nach Richtung.

Der Sommer-Winter-Spread konkret.

Den Spread bauen Sie aus zwei Futures-Kontrakten: Sommer-Kontrakt (typisch August) long, Winter-Kontrakt (typisch Januar) short — wenn Sie der Meinung sind, der Spread weitet sich. Bei US-Henry-Hub-Futures (NG an NYMEX) ist jeder Kontrakt 10.000 MMBtu groß. Spread-Margin ist deutlich niedriger als Einzel-Margin (oft 50% Reduktion), weil die Korrelation zwischen den Kontrakten hoch ist.

Eine systematische Idee: Wenn die Lagerbestände im Frühjahr deutlich unter dem 5-Jahres-Schnitt liegen, weitet sich der Sommer-Winter-Spread, weil die Märkte erwarten, dass die Speicher in der kommenden Injection Season nur teilweise gefüllt werden können — und der nächste Winter knapp wird. Diese Erwartung kann sich um 10-30% innerhalb von 6-10 Wochen aufbauen.

Das umgekehrte Setup: Liegen die Speicher im November über dem 5-Jahres-Schnitt, ist der Markt entspannt, der Sommer-Winter-Spread komprimiert sich, weil der Winter voraussichtlich kein Engpass wird.

TTF und der europäische Sondereffekt.

TTF (Title Transfer Facility) ist der niederländische Handelsplatz und de-facto europäischer Benchmark. Im Gegensatz zu Henry Hub spielt bei TTF die Geopolitik eine herausragende Rolle — der Wegfall russischer Pipeline-Lieferungen 2022 hat den Markt strukturell verändert. Europa ist heute primär abhängig von LNG (vor allem aus USA, Katar, Norwegen).

Die EU-Speicherziele (mindestens 90% am 1. November jedes Jahres) sind seit 2022 gesetzlich verankert. Das ändert die Marktdynamik: Im Frühjahr und Sommer kaufen europäische Versorger fast unabhängig vom Preis ein, weil sie das Speicherziel erreichen müssen. Dadurch entsteht ein „Floor" im Sommer und gleichzeitig Verspekulationsmöglichkeit, wenn Marktteilnehmer wetten, ob die Ziele erreicht werden.

Eine konkrete Trading-Idee: TTF-Front-Month vs. TTF-Winter-Kontrakt (Q1-nächstes Jahr). Wenn die EU-Füllstände im Juli unter 70% liegen, weitet sich der Spread typischerweise. Wenn sie über 85% liegen, komprimiert er sich.

# Beispiel: AGSI-Daten für EU-Speicherfüllstand laden (vereinfachte API-Skizze)
import requests
import pandas as pd

url = "https://agsi.gie.eu/api"
params = {
    "country": "eu",
    "from": "2020-01-01",
    "size": 1000
}
headers = {"x-key": "IHR_AGSI_API_KEY"}
r = requests.get(url, params=params, headers=headers).json()
df = pd.DataFrame(r["data"])
df["gasDayStart"] = pd.to_datetime(df["gasDayStart"])
df = df.set_index("gasDayStart").sort_index()
df["full_pct"] = df["full"].astype(float)

# Aktuelle Abweichung zum 5-Jahres-Schnitt für aktuelle Woche
df["week"] = df.index.isocalendar().week
df["year"] = df.index.year
pivot = df.pivot_table(index="week", columns="year", values="full_pct", aggfunc="mean")
print(pivot.tail(20))

Wettermodelle als Edge.

Gas-Preise reagieren auf Wetter-Forecasts oft, bevor das Wetter eintritt. Heating Degree Days (HDD) und Cooling Degree Days (CDD) sind die Standardgrößen. Im Winter treibt jeder HDD über dem Schnitt die Nachfrage um etwa 0,3-0,5 Bcf/Tag in den USA. Bei 10 Tagen mit jeweils 5 HDD über Schnitt sind das schon 15-25 Bcf — relevant gegen die Lagerbestände.

Wetter-Forecasts mit 7-14 Tagen Vorlauf (z.B. ECMWF, GFS) sind kommerziell verfügbar. Wer die forecasted HDDs gegen den Konsens-Survey vergleicht und systematisch in Front-Month-Gas positioniert, hat einen messbaren Edge. Voraussetzung: zuverlässige Datenquelle, schnelle Reaktion auf Forecast-Updates (oft mehrmals täglich).

Risiken und Stolperfallen.

Erstens: Vehikel-Wahl ist kritisch. Der UNG-ETF (US Natural Gas Fund) verliert strukturell durch Contango-Roll-Yield. Wer Gas länger als ein paar Wochen über UNG hält, verliert auch bei stabilen Preisen. Direkter Futures-Handel ist sauberer, aber margin-intensiv.

Zweitens: Front-Month-Expiry-Volatilität. In den letzten 3 Tagen vor Expiry werden NG-Front-Month-Kontrakte oft volatil, weil Hedger und Lieferanten Positionen schließen. Spread-Trades sollten 5-7 Tage vor Expiry rollen.

Drittens: Geopolitische Schocks. 2022 hat gezeigt, was geopolitische Brüche mit dem Gasmarkt machen können. TTF stieg in Spitzen auf über 340 EUR/MWh — das 10-15-fache des langjährigen Schnitts. Wer ohne Stops Spreads hielt, wurde ausgelöscht. Konservatives Sizing ist Pflicht.

Viertens: LNG-Arbitrage verändert Spreads. Seit 2023 sind US-LNG-Exporte ein dominanter Faktor. Wenn TTF deutlich über Henry Hub plus Transportkosten (typisch 3-5 USD/MMBtu) liegt, verschieben Cargos. Diese Arbitrage verbindet die Märkte enger als früher — alte Spread-Statistiken verlieren teilweise Aussagekraft.

Fünftens: Margin-Calls. Eine Bewegung von 25% in einer Woche bei einem mit Standard-Margin betriebenen Konto kann zu Margin-Calls führen, die Sie zwingen, zum schlechtesten Zeitpunkt zu verkaufen. Spread-Margin ist niedriger, aber bei geweiteten Spreads (Krise) wird sie kurzfristig hochgesetzt.

Mein praktischer Zugang.

Ich handele Erdgas selten als reinen Direktional-Trade. Die typischen Setups in meinem Buch sind:

Setup 1: Sommer-Winter-Spread bei US-Henry-Hub, einmal im Frühjahr (April/Mai), wenn Lagerbestände gegenüber 5-Jahres-Schnitt deutlich abweichen. Haltedauer 6-12 Wochen, dollarneutral mit 1:1-Kontrakten.

Setup 2: TTF-Front gegen TTF-Winter im Juli/August, wenn EU-Speicher klar unter oder über Trend liegen. Haltedauer 4-8 Wochen.

Setup 3: Henry-Hub vs. TTF (transatlantischer Spread) wenn der Abstand über LNG-Transport-Kosten plus Risikoaufschlag hinausgeht. Selten, aber wenn dann mit gutem Risk-Reward.

Gemeinsam ist allen Setups: harte Stops, konservative Größen (max 5% Kapitaleinsatz pro Setup), und das volle Bewusstsein, dass Erdgas der Markt ist, der die Risk-Management-Disziplin am unmittelbarsten bestraft.

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