Institutional Money, Ausgabe 1 | 2025

e)zient ist, wird die Frage, wie e)zient er tatsächlich ist, legitim. Darüber hinaus wird die Vorstellung, dass dieses E)zienzniveau im Lauf der Zeit konstant bleibt, unwahr- scheinlich. Mutig, wie Asness ist, behauptet er, dass der Markt im Verlauf seiner bald 35 Jahre währenden Karriere in der Finanzindustrie mit den Jahren weniger e)zient geworden ist, was die relative Preisgestaltung verschiedener gängiger Aktien betri t. Tests der E)cient Market Hypo- thesis waren schon immer schwierig – und ihre Interpre- tation umstritten. Tests, wie stark sie sich geändert hat, sind noch schwieriger. Geschwindigkeit versus Genauigkeit Asness hat selbst früher daran geglaubt, dass die Märkte eher dazu tendieren würden, mit der Zeit e)zienter zu werden. Schließlich sind in den letzten Jahrzehnten Allgegenwärtig- keit und Geschwindigkeit verfügbarer Informationen konti- nuierlich gestiegen, und gleichzeitig sind die Handelskosten rapide gesunken. Hier verwechselt man aber nur zu leicht Geschwindigkeit mit Genauigkeit. Natürlich ist es schwer vorstellbar, dass neue Informationen die Aktienkurse nicht schneller beein ussen als in der Vergangenheit, und das ist auch eine Art von „E)zienz“. Aber Geschwindigkeit sagt nichts darüber aus, ob das Preisniveau vor oder nach der neuen Information besonders genau war oder nicht. Abge- sehen von den Hochfrequenzhändlern war Geschwindigkeit nie das Problem. Beispielsweise hatten die grundlegenden Value- und Momentum-Strategien,mit denen AQR 1994 zu handeln begann, und ihre weitaus komplexeren Nachfolger von heute – Schlagwörter sind hier viel mehr Faktoren, bes- sere Messungen derselben, innovative Ideen wie alternative Datenstrategien, kombiniert mit maschinellem Lernen – schon immer eine Umsatzhäu gkeit, für die eine nano- sekundenähnliche Geschwindigkeit ohne Belang ist. Asness konkret: „Tatsächlich ist bei den meisten Backtests mit mit- telfristigen Halteperioden und einer Verzögerung des Han- dels um eine ganze Woche ab dem Zeitpunkt der Handels- entscheidung nur eine bescheidene Verschlechterung zu be- obachten.“Warum sollte eine Strategie, die Aktien normaler- weise etwa neun bis zwölf Monate hält, auseinanderfallen, wenn man sie mit einer Woche Verzögerung umsetzt? Wenn dies der Fall wäre, wäre sie ja vielmehr eine Einewo- chenstrategie und keine Einjahresstrategie. Festzuhalten ist: Ja, die Informationsgeschwindigkeit hat Konsequenzen und kann den Markt in gewisser Hinsicht e)zienter machen, aber sie ist weitgehend irrelevant für die genannte mittel- fristige Hypothese, die Asness vertritt. Beweise Tests der Markte)zienz waren schon immer schwierig und umstritten. Asness stützt sich dabei auf eine Messgröße, die AQR 1999–2000 während der berühmten Dotcom-Blase eingeführt hat und die jetzt von vielen anderen, auf unter- schiedliche Weise berechnet, genutzt wird: den Value Spread. Dieser ist – unabhängig davon, welche Kenngröße man da- für konkret verwendet – der Quotient aus der Bewertung teurer Aktien zur Bewertung billiger Aktien. Die Über- legung dahinter ist klar: Ist der Value Spread hoch, zahlen Investoren für ihre Lieblingsaktien viel im Vergleich zu jenen, die sie nicht mögen, und umgekehrt. Natürlich zah- len sie für teure Aktien immer mehr als für billige, da sie sie nach ihrer De nition von teuer und billig sortiert haben. Aber wie viel mehr oder weniger als normal, das ist der entscheidende Punkt. Asness sieht sich zwei Versionen des Value Spread an. Eine von Ken Frenchs Website verwendet das klassische Kurs- Buchwert-Verhältnis, die andere basiert auf etwas, das näher an AQR und dem Ansatz vieler anderer Quants liegt, näm- lich mehreren Value-Messgrößen, wobei AQR so viel wie möglich an Bewertungsspezi ka des jeweiligen Sektors her- ausnimmt. Diese zweite Version des Value Spread ist aber nur für einen kürzeren Stichprobenzeitraum verfügbar. Die Gra k „Value Spread nach Fama-French“ illustriert die Entwick- lung des Quotienten aus dem Kurs-Buchwert-Verhältnis (KBV) der teuren 30 Prozent der Aktien und dem KBV der billigen 30 Prozent der Aktien ausschließlich bei Large Caps. Die Verwendung anderer Kenngrößen führt imÜbrigen zu ähnlichen Ergebnissen. Wenn man beispielsweise das Kurs- Cash ow-Verhältnis (KCV) von derselben Website verwen- Value-Spread-Entwicklung im Quant-Stil Entwicklung des z-Score des Value Spread seit 1981 Darstellung der einzelnen Werte in Form von Standardabweichungen vom standardisier- ten Durchschnitt als z-Score. Auch bei dieser quantmäßigen Berechnungslogik zeigt sich, dass teure Aktien 1999/2000 und 2019/2020 im Verhältnis zu den billigeren Aktien noch teurer wurden. Quelle: Datenbibliothek von Kenneth French Value Spread -2 -1 0 1 2 3 4 I 2021 I 2016 I 2011 I 2006 I 2001 I 1996 I 1991 I 1968 I 1981 Z-Score 118 N o . 1/2025 | institutional-money.com THEORIE & PRAXIS | Effiziente Märkte » Verringerte Markteffizienz bedeutet, dass disziplinierte, valueorientierte Aktienselektion sowohl riskanter als auch langfristig wahrscheinlich lohnender ist. « Cliff Asness, Gründer, Managing Principal und CIO von AQR Capital Management