GET-Capital: Optimierung andersrum

Während bei vielen Ansätzen die Renditeerwartung den Ausgangspunkt der Überlegungen darstellt und das Risiko eine abgeleitete Größe ist, geht GET Capital den umgekehrten Weg. Im Zentrum steht die individuelle Risikotragfähigkeit des Investors.

Die Zeiten, da in der institutionellen Vermögensverwaltung Ertrags- vor Risikoaspekten gereiht wurden, sind fürs Erste vorbei. Kapital, das man nicht verloren hat, muss man nicht erst zurückverdienen, lautet die Lektion der letzten Jahre, und Vermögensverwaltern, die diesem Motto erfolgreich folgen, gehört die Zukunft.

GET Capital ist ein solches Haus, dessen risikobasierter Investmentansatz seit Mitte 2006 zeigen darf, was in ihm steckt, und die Tatsache, dass sich das von der nordrhein-westfälischen Gesellschaft verwaltete Kapital seit damals von 30 Millionen auf 1,2 Milliarden Euro erhöht hat, legt den Schluss nahe, dass die Fondsboutique ihre Feuertaufe überstanden hat. Aus den ursprünglich vier Mitarbeitern des in Mönchengladbach ansässigen Unternehmens ist mittlerweile ein 13-köpfiges Team geworden. Gesellschafter sind neben dem Topmanagement, bestehend aus Marc Bechtel, Jürgen Büschges und Harald Schnorrenberg, mit 30 Prozent die Grundeigentümerversicherung VVaG, Hamburg, mit 15 Prozent ein Investor der ersten Stunde sowie die triple alpha GmbH mit 55 Prozent, eine ausgegliederte Tochter der d-fine GmbH. d-fine wiederum ging aus einem Management-Buy-out des Spezialbereichs Financial Risk Controlling von Arthur Andersen Deutschland Mitte 2002 hervor.

Auf dem Weg nach oben hatte GET Capital das Glück, auch ein DAX-30-Unternehmen gewinnen zu können, das dem damaligen Start-up drei mit unterschiedlichen Risikovorgaben ausgestattete Absolute-Return-Mandate anvertraute. Aus den ursprünglich 150 Millionen Euro sind bis heute mehr als 300 Millionen geworden, was den Auftrag zur wichtigsten Referenz des GET-Teams macht. Dabei wurde als Risikomaß des Expected Shortfall eingesetzt, denn auch hier stellte von Anfang an die individuelle Risikotragfähigkeit des Investors die Basis aller Aktionen dar. Die optimierte Rendite ist dann sozusagen das „Abfallprodukt“ der Arbeit. Im Realbetrieb bedeutete das, dass zum Beispiel die Normalverteilungsannahme bei Renditen nie ein Thema war. GET Capital arbeitet mit echten historischen Renditeverteilungen. Volatilitäten werden nicht als geeignetes Risikomaß betrachtet, und auch das Value-at-Risk-Konzept wurde als ungeeignet ausgemustert.

Viel mehr Verlass sei auf Expected Shortfall (ES), weswegen GET Capital diesen aus echten langfristigen Datensätzen errechnet, um damit die Extremrisiken in den Fat Tails der Verteilung wirklichkeitsnah abzuleiten (siehe Grafik „Echt- versus Normalverteilung“).

Eine grafische Gegenüberstellung von Echt- und Normalverteilung zeigt sehr deutlich, dass das Risiko bei Letzterer gegenüber den tatsächlich eintretenden negativen Ereignissen deutlich unterschätzt wird. Für GET Capital steht außer Frage, dass nur die Echtverteilung und keine Verteilungsannahmen zu brauchbaren Ergebnissen führen. Der Expected Shortfall ist dem VaR eindeutig überlegen.

Was die Renditeerwartungen der einzelnen Assetklassen anbelangt, so leitet man diese nicht aus fundamentalen Faktormodellen ab, sondern aus den real erzielten Renditen nach einem Bootstrapping-Verfahren, und ermittelt daraus die Renditeprognose für den Folgetag.

Deutsch Ratio statt Sharpe Ratio

Im Unterschied zu traditionellen Ansätzen, die die Sharpe Ratio eines Portfolios optimieren, stellt GET Capital auf die sogenannte Deutsch Ratio ab, also den Quotienten aus Überschussrendite und dem Risiko der Überschussrendite, gemessen in Expected Shortfall und damit dem potenziellen Verlust. Nachdem man zuvor jene Assets beziehungsweise Assetklassen identifiziert hat, die ein positives, überdurchschnittliches Renditepotenzial versprechen und deren spezifisches Risiko mithilfe des ES ermittelt hat, kommen mit der Deutsch Ratio als Zielfunktion die realen Renditeverteilungen und Korrelationen des verwendeten langfristigen, mehrjährigen Zeitfensters zum Tragen. Selbstverständlich werden die Transaktionskosten als negativer Renditebestandteil mit einbezogen.

Mehrere mögliche Zielsetzungen

Bei der risikobasierten Portfoliooptimierung sind mehrere Zielsetzungen realisierbar. So kann eine Obergrenze für das Portfoliorisiko als Bedingung definiert werden, wobei als Bezugsgröße der Expected Shortfall dient. Auch relatives Risiko im Vergleich zu einer Marktbenchmark kann in die individuelle Optimierung einfließen. Darüber hinaus sind Kombinationen mit einer absoluten oder auch relativen Untergrenze für die erwartete Portfoliorendite in der Optimierungsarchitektur darstellbar.

Das Auffinden des Lösungsraums in der Portfoliooptimierung erfolgt mittels genetischer Algorithmen und ist daher mit entsprechendem Aufwand verbunden. „Genetische Algorithmen zählen zu den stochastischen Suchverfahren und sind naturanalog. Sie finden zunehmend Eingang in komplexe finanztheoretische Fragestellungen, insbesondere bei nichtlinearen Zielfunktionen. Dabei wird in mehreren Richtungen gleichzeitig nach einem Optimum gesucht, und die Pfade zum Optimum werden simultan verarbeitet“, umreißt Vorstand Bechtel den für Nichtnaturwissenschaftler schwer fassbaren theoretischen Hintergrund.

Ist die Nebenbedingung, 100 Prozent netto long zu sein, an die Optimierung in der Markowitz-Welt für die Efficient-Frontier-Kurve sinnvoll? GET Capital meint nein und formuliert statt dessen als Nebenbedingung, dass die erwartete Überschussrendite auf Portfolioebene positiv sein muss. Das unterscheidet den Ansatz deutlich von klassischen Markowitz-Optimierungen, in denen das voll investierte Minimum-Risk-Portfolio auf der Efficient Frontier auch im negativen Bereich liegen kann. Wenn alle Märkte unisono fallen, ist kein Marktportfolio die beste Wahl, denn alle Portfolios auf der Effizienzlinie sind zu 100 Prozent investiert, weshalb die gesamte Efficient Frontier kein einziges gutes Portfolio enthält. Es gibt dann kein voll investiertes Portfolio mit maximaler Sharpe Ratio mehr. Deshalb arbeitet GET Capital nicht mit der Nebenbedingung, immer 100 Prozent long investiert zu sein, sondern nutzt als Nebenbedingung an die Optimierung eine Renditeanforderung und betont damit den Absolute-Return-Charakter der Investmentstrategien.

Das aufwendige Optimierungsprogramm nutzt verschiedene Assets – das mögen einzelne Aktien, Renten oder auch ganze Asset- oder Subassetklassen sein. Diese werden mandatsspezifisch festgelegt und sollten ein möglichst breites Universum abdecken. Dabei nutzt die Boutique im Rahmen der Implementierung neben Einzeltiteln auch liquide Instrumente wie zum Beispiel ETFs.

Aufgrund der langjährigen praktischen Erfahrung des Senior Managements von GET Capital – insbesondere mit quantitativen Investmentansätzen – wurde das theoretische Grundkonzept um einen adaptiven Stop-Loss-Mechanismus zur Vermeidung von extremen Kursverlusten ergänzt. Dieser Mechanismus ist dem eigentlichen Optimierungsprozess als Filter vorgeschaltet. Das Stop-Loss-Konzept zur Verlustkontrolle nutzt die assetspezifische Volatilität als Parameter. Verliert ein Asset einen bestimmten Prozentsatz seiner Volatilität, wird es aussortiert und macht bei der Optimierung nicht mehr mit, lautet die Regel, die Verluste zu kappen hilft. Im umgekehrten Fall muss das Asset vom Tief um denselben Prozentsatz der Volatilitätsbreite zunächst nach oben laufen, bevor es für die Optimierung wieder zur Verfügung steht. „Dies bedeutet aber keine Garantie dafür, dass sich dieses Asset dann schon im Portfolio wiederfinden wird. Das bestimmt allein der Optimierungsprozess“, hält Marc Bechtel, Vorstand und Partner der GET Capital AG, fest.

Sehr gut schneidet das Modell in fallenden Marktphasen ab, da in der Regel Assets mit negativer Deutsch Ratio nicht gehalten werden. Zudem werden durch das Stop-Loss-Konzept extreme Abstürze vermieden und Verlustgrenzen eingehalten. Die Partizipation in positiven Marktphasen hängt ganz entscheidend von dem vorgegebenen maximalen Risikobudget und dem Anlageuniversum ab. Insbesondere in gleichmäßig steigenden Marktphasen wird aufgrund der Deutsch Ratio in jene Assets investiert, die die meiste Upside aufweisen.

„Unser Investmentansatz sollte von potenziellen Anlegern immer über einen gesamten Zyklus beurteilt werden. Unser Ziel ist es, eine optimale Kombination von Einzelassets zu generieren, die ein vorgegebenes absolutes oder relatives Risikobudget immer einhält und gleichzeitig eine attraktive, dem Risikobudget, dem mit dem Investor vereinbarten Anlageuniversum und der Marktphase entsprechende Performance erwirtschaftet“, merkt Bechtel an.

Keine Konfektion …

Man versteht sich als Lösungs- und nicht als Produktanbieter, obwohl ein Schaukasten in Form eines Publikumsfonds als Door Opener manchmal nicht zu unterschätzen ist. Noch ist der Track Record der meisten Mandate relativ jung, und Spezialfonds bleiben meist diskret im Hintergrund.

… nur Prêt-à-porter

Im Oktober 2010 wird das Mandat eines institutionellen Kunden (GET Aktien Core Europa) jedenfalls drei Jahre alt. Dessen wichtigste Spezifika sehen als Anlageuniversum den DJ Stoxx 600 vor. Das Maximalgewicht eines Titels liegt bei fünf Prozent des Fondsvolumens. Die Risikomessung geschieht via Expected Shortfall, Stop-Losses (nach oben beschriebener Logik) werden angewandt, und die Optimierung erfolgt gemäß genetischem Algorithmus. Daher kann auch ein Portfolio generiert werden, das zur Gänze im Geldmarkt steht.

Die historische Simulation der Strategie sah sehr vielversprechend aus, und die Live-Performance seit Oktober 2007 hat die Erwartungen erfüllt (siehe Grafik „GET Aktien Core Europa bald 3 Jahre live“).

Die Renditetabelle „GET Aktien Core Europa: Airbag wirkt“ zeigt, dass in schwachen Zeiten der Verlust exakt 12,65 Prozent nach Kosten betrug und damit um 31,12 Prozent vor dem DJ Stoxx 600 lag, also die Reise gen Süden durch den Algorithmus nur zu einem guten Viertel mitgemacht wurde. Da die Steuerungsgröße des Portfolios die Risikovorgabe darstellt, wurde an der nach dem 9. 3. 2009 einsetzenden Dynamik nach oben zunächst nur begrenzt teilgenommen. Aus der Tabelle „Risikokennzahlen GET Aktien Core Europa versus DJ Stoxx 600“ wird aber manifest, dass über längere Zeiträume ein wesentlich besseres Ergebnis – bei gleichzeitig deutlich reduziertem Einsatz von Risikokapital – erzielt werden konnte. Die Benchmark dient hier nur als Vergleich und nicht als Steuerungsgröße im Rahmen der Portfoliooptimierung, wie es üblicherweise bei Managern relativer Benchmarkmandate der Fall ist. Mit diesem Mandat wird eine Absolute-Return-Strategie, basierend auf einem europäischen Aktienuniversum, verfolgt. „Der Investor war mit der realen Performance sehr zufrieden und hat Anfang des Jahres das Mandatsvolumen verdoppelt“, freut sich Bechtel.

Anspruchsvoller Ansatz

Wie für alle spezialisierten Investmentboutiquen mit oft hochkomplexen Ansätzen stellt auch für GET Capital das Herantragen der Investmentansätze an seine potenziellen Kunden die entscheidende Herausforderung dar. Während man Deutschland selbst bearbeitet, hat man mit Heinz Hofstätter einen langjährig erfahrenen Österreicher mit exzellenten Kontakten zu institutionellen Anlegern in Österreich gewinnen können. Hofstätter wird zudem von Christoph Böck, MBA unterstützt. Die beiden waren von der Vorstellung des risikobasierten Ansatzes so überzeugt, dass GET Capital sie für die Idee, die Investmentboutique in Österreich bei institutionellen Kunden einzuführen, gewinnen konnte. Hofstätter und Böck unisono: „Wir sehen große Chancen für GET Capital am österreichischen Markt, insbesondere bei sehr risikobewussten Investoren wie Versicherungen und Pensionskassen.“

Fazit: ein ausschließlich quantitativ ausgerichteter, dynamischer, risikobasierter Investmentansatz, in dessen Mittelpunkt das Risiko als Steuerungsgröße der Portfoliooptimierung steht und der sich die ersten Meriten verdient hat. Die deutlichen Gewinne an Assets verdeutlichen dies. Expected-Shortfall-Konzepte sind State of the Art und scheinen sich immer mehr durchzusetzen.    

VaR unterschätzt traditionell die größere Masse an Renditen im Fat Tail bei Echt- und Normalverteilung. ES (Expected Shortfall) zeigt, wo bei Reißen der VaR-Schwelle im Schnitt der Verlust unter Zugrundelegung der Verteilung echter historischer Renditen zu erwarten ist. Quelle: GET Capital

Die dynamische Aktienquote atmet zwischen 0 und 100 Prozent. Historische Simulation bis Oktober 2007, dann live in einem institutionellen Mandat. Die Optimierung der Deutsch Ratio erfolgt nach dem genetischen Algorithmus der GET Capital. Quelle: GET Capital

Im Oktober wird das risikokontrollierte Aktienmandat drei Jahre alt. 2008 vermied man rund 70 Prozent des Jahresverlustes. Quelle: GET Capital

Die Risikokennzahlen des GET-Capital-Ansatzes überzeugen über alle Zeiträume. Ergebnisse des 5-Jahres-Zyklus hervorgehoben, Kennzahlen per 31. 3. 2010. Quelle: GET Capital