Was hat „Quantamental“ Investing mit Factor Investing zu tun?

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„Quantamental“ ist ein relativ neu zusammengesetztes Wort in der Sprache der Vermögensverwaltung, das einen neuen Trend in unserer Branche erkennen lässt. Es steht für die Verschmelzung einer quantitativen und einer fundamentalen Herangehensweise im Anlagemanagement.

Smart Beta dagegen bezeichnet den Versuch, die Gewichtung von Wertpapieren in klassischen Indizes so anzupassen, dass sich das Risiko-Rendite-Verhältnis verbessert.

Factor Investing ist eine weiterentwickelte Form von Smart Beta mit dem Hauptziel, die Gewichtung von Wertpapieren in klassischen Indizes so zu verändern, dass diejenigen Positionen in bestimmten Faktoren bestehen bleiben, mit denen sich das Risiko-Rendite-Verhältnis weiter verbessern lässt.Die beiden Ansätze mögen ganz unterschiedlich erscheinen. Doch in diesem Beitrag möchte ich eine Anlagephilosophie vorstellen, die beiden gemeinsam ist (unter der Annahme, dass Smart Beta mehr ist als nur ein Marketing-Trick).

Psychologen haben intensiv erforscht, wie sehr Stereotype unsere Beurteilung von Menschen beeinflussen: Instinktiv neigen wir dazu, gut angezogene, attraktive Menschen zu bevorzugen, die uns ähnlich sehen. Dasselbe gilt für Worte – auch bei ihnen ist die Wahrnehmung oft wichtiger als die Essenz.

In der Vermögensverwaltung genießt das Wort „quantitativ“, so könnte man sagen, einen eher schlechten Ruf, was wahrscheinlich auf die komplexe Mathematik zurückzuführen ist, die für derartige Anlagestrategien erforderlich ist. Einige mathematisch affine Anleger mögen das Wort zwar liebelieben , die Mehrheit mag es jedoch nicht.„Indexorientierte Geldanlage“ dagegen hört sich in den Ohren der meisten Anleger gut an, denn es klingt nach Transparenz und Sparsamkeit. Fundamental orientiertes Portfoliomanagement wiederum, das auf einer wertenden Einschätzung der Fundamentaldaten eines Unternehmens oder einer Volkswirtschaft beruht, befriedigt unser Bedürfnis nach einem rationalen Ansatz beim Treffen von Anlageentscheidungen.

Tatsache ist: Die meisten Anleger fühlen sich mit den kostenbewussten, leicht nachvollziehbaren Entscheidungen von Fundamentalmanagern wohler als mit den hochkomplexen mathematischen Modellierungen, die sie hinter quantitativen Fonds vermuten.

Angesichts dieser unterschiedlichen Wahrnehmung ist nur logisch, dass Marketingteams quantitative Strategien seit dem Jahr 2007 nicht mehr als solche bezeichnen, sondern als „Smart Beta“, was sich zusammensetzt aus „Smart“ für den wertend-fundamentalen Aspekt und „Beta“ für die indexorientierte Geldanlage.

In Wirklichkeit aber gibt es keinen großen Unterschied zwischen Smart Beta und quantitativen Strategien: Beide nutzen akademische Erkenntnisse, um systematische Formen der Geldanlage zu definieren, die im Durchschnitt eine höhere Performance oder zumindest eine höhere risikobereinigte Rendite als die nach Marktkapitalisierung gewichtete Benchmark erzielen. Die Verwendung von Portfolio-Optimierern oder Risikomodellen anstelle von einfachen Aktienfiltern kann nicht mehr als Unterscheidungsmerkmal gelten, denn eine wachsende Zahl von Smart-Beta-Strategien nutzt ebenfalls Modellierungstechniken.

Die Aversion mancher Anleger gegenüber quantitativer Strategien kann zu widersprüchlichen Einschätzungen führen. So heißt es beispielsweise „Backtesting ist schlecht“ (weil man die Daten dafür so auswählen kann, dass sie die gewünschten Ergebnisse zeigen) und „Live-Performance ist gut“ (weil sie real ist). Wenn man jedoch die 20 besten Live-Performances der vergangenen fünf Jahre auswählt, ist auch dies eine Art Optimierung mittels Backtesting, nur eben über einen relativ kurzen und nicht sehr weit zurückliegenden Zeitraum. Am Ende findet man damit womöglich nur die 20 Fondsmanager mit dem größten Glück, obwohl sie möglicherweise schlechte Prozesse hatten.

Noch schlimmer ist, dass die vergangenen fünf Jahre ein fast ununterbrochener Bullenmarkt waren. Dadurch werden Analysen über diesen Zeitraum mit hoher Wahrscheinlichkeit positiv für die optimistischsten unter diesen 20 Managern ausfallen. Ein beta-neutraler Backtest über die vergangenen 20 Jahre dürfte deutlich weniger verzerrt sein, schon deshalb, weil er auch Bärenmärkte wie 2008 umfasst.

Abbildung 1: Factor Investing – Positionierung unter den unterschiedlichen Ansätzen beim Portfoliomanagement

Factor

Quelle: BNP Paribas Asset Management, Stand: 01.09.2017

Anhand des „quantamentalen“ Ansatzes lässt sich besser zwischen „guten“ und „schlechten“ quantitativen Strategien, Smart Beta und Factor Investing unterscheiden : Bei Smart Beta und besonders bei Factor Investing wird nicht auf Renditen an sich geachtet, sondern auf systematische Risiken in den richtigen Faktoren, also in denjenigen, von denen man annimmt, dass sie nützliche Repräsentationen für Aktien mit eher hohen als niedrigen erwarteten Renditen sind; bei diesen Faktoren handelt es sich um Value, Quality, Momentum und Low Risk.

Derartige Faktoren zahlen sich auf lange Sicht aus. Das gleiche Konzept kommt aber auch beim fundamentalen Portfoliomanagement zum Tragen. Dort sucht man nach Unternehmen, die gute Fundamentaldaten aufweisen, also solche, die gemessen an ihrem Cashflow, ihrer Ertragskraft oder ihrem Buchwert niedrig bewertet sind (Value). Man sucht auch nach den Firmen denen mit der besten Wettbewerbsfähigkeit und den kompetentesten Managementteams (Quality) und nach denen, die nicht zu viel Unsicherheit in den Nettoinventarwert eines Portfolios bringen (Low Risk). Dabei ist es wichtig die entsprechenden Aktien zum optimalen Zeitpunkt zu kaufen, zumeist dann, wenn sich ihre Kursdynamik zum Positiven wendet (Momentum).

„Quantamental“ wird Factor Investing dann, wenn quantifizierbare Risiken auf der Grundlage einer speziellen Auswahl von fundamentalen Faktoren oder Indikatoren berücksichtigt werden. Wenn man dieser Absicht den gesamten Prozess über treu bleibt, ist nicht zu erwarten, dass bei Factor Investing etwas vollkommen schiefgehen könnte. Denn es gibt dann keine mysteriös versteckten Risiken mehr, und die Auswahl von Wertpapieren lässt sich ebenso gut erklären, wie wenn sie durch einen menschlichen Fondsmanager getroffen worden wäre.

„Quantamental“ kann auch als die Kombination quantitativer Methoden mit wertendem Anlagemanagement verstanden werden, bei der ein menschlicher Fondsmanager die endgültige Entscheidung trifft. Tatsächlich muss der Mensch dabei nicht immer das letzte Wort haben, wenn er dem Modell nicht zustimmt, denn dies würde wieder emotionale Verzerrungen in den Anlageprozess bringen. Trotzdem sollten manche Anlageentscheidungen lieber von einem menschlichen Fondsmanager getroffen werden und manche lieber von systematischen Modellen. Leicht überprüfen lässt sich dies anhand der Zahl der Fälle (siehe ‚Sample Size Matters‘): Wenn eine bestimmte Entscheidung häufig ansteht und viele Wertpapiere betrifft, dann gilt das Gesetz der großen Zahlen, und systematische Modelle dürften bessere Ergebnisse liefern als ein Mensch.

Wenn es um seltene Ereignisse oder nur um wenige Wertpapiere geht, sind dagegen Menschen besser. Ein Beispiel dafür wäre die Fähigkeit, das richtige Timing für Faktoren wie Value, Quality, Momentum oder Low Risk zu finden. Es geht darum zu erkennen, wann welche Aktien ohne diese Faktoren hohe oder niedrige erwartete Renditen generieren. Dies war in der Vergangenheit nur sehr selten der Fall. Mit Sicherheit würde ein Algorithmus damit nicht gut zurechtkommen, Menschen jedoch schon eher. Für die Auswahl der Value-Aktien aus einem Universum von 1.600 Aktien ist dagegen ein Algorithmus besser geeignet.

Der Hauptvorteil dieses „quantamentalen“ Ansatzes ist, dass er eine Kombination der Stärken von quantitativen und wertenden/fundamentalen Analysen verspricht – er bietet eine Möglichkeit, den Konflikt zwischen Mensch und Maschine zu beenden.


Verfasst am 01.09.2017

 

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