Institutional Money, Ausgabe 3 | 2023

M it dem Aufkommen von Faktortheorien und dem Siegeszug von Smart Beta ist das Markt- Timing zunehmend in Verruf geraten. Passive Strategien oder schlichte Buy-and-Hold-Ansätze schienen das aktive Kaufen und Verkaufen von Positionen über de facto jeden Zeitraum hinweg zu schlagen. Ausnahmen fand man vielleicht noch in assettechnischen oder geografischen Ni- schenmärkten,wo das Insiderwissen eines Portfoliomanagers gegenüber dem breiten Markt ein relevantes Alpha heraus- kitzeln konnte.Offenbar wollte jedoch eine Gruppe an Wis- senschaftlern aus Wien das so nicht stehen lassen. Das lässt sich zumindest aus der Arbeit „Timing the Factor Zoo“ schließen. Das Autorenteam besteht aus Otto Randl, Christoph Reschenhofer, Josef Zechner, die allesamt an der Wirtschaftsuniversität Wien (WU) wirken, sowie Andreas Neuhierl, den es inzwischen an die Washington University in St. Louis verschlagen hat. Faktor- und Signalzoo Die Autoren verfolgen dabei die Grundidee, dass es möglich sein müsste, die rund 300 Faktoren, die in der Literatur als valide anerkannt sind, entlang von Kauf- und Verkaufssigna- len zu handeln. Von Letzteren verorten sie 39. Man könnte an dieser Stelle also nicht nur von einem Faktor-, sondern auch gleich von einem Signalzoo sprechen. Die Autoren traden diese Faktoren nun rückblickend im Untersuchungszeitraum von 1926 bis 2020 entlang der 39 Signale. Dann vergleichen sie den durchschnittlichen Ertrag In der jüngsten Vergangenheit wurde immer wieder bezweifelt, dass Markt-Timing passiven Strategien überlegen sein kann. Ein Forscherteam aus Wien tritt über ein 300-Faktor-Modell mit 39 Trading-Signalen den Gegenbeweis an. Erfolgsfaktor Timing 39 Signale in 6 Kategorien für 300 Faktoren Momentum- und Volatilitätssignale bringen zusätzliche Rendite. Die Anwendung von Kauf- und Verkaufssignalen bringt in nur der Hälfte der Fälle eine Zusatzrendite. In allen anderen Fällen kommt es zu einer Minderung. Die Autoren haben herausgefunden, welche spezifischen Signale funktionieren. Zuzuordnen sind diese tendenziell den Kategorien Momentum und Volatilität. Eine vollständige Liste der Signale findet sich über den QR-Code auf der nächsten Seite. Quelle: Neuhierl et al., „Timing the Factor Zoo“ -1,0 % -0,5 % 0,0 % 0,5 % 1,0 % -1,0 % -0,5 % 0,0 % 0,5 % 1,0 % IPO-Spread Volatilität Reversal Bewertung Momentum Faktor-Charakteristik REV1 REV2 VAL2 SPREAD2 VAL4 IPS1 VAL6 IPS2 VAL3 IPS4 IPS3 VAL5 VAL1 SPREAD1 IPS6 MOM10 MOM11 MOM8 MOM9 MOM12 MOM6 IPS5 MOM5 VOL7 VOL1 VOL4 VOL5 MOM2 VOL6 MOM3 VOL2 VOL3 MOM1 MOM4 TSMOM2 MOM7 TSMOM1 TSMOM3 TSMOM4 VAL2 IPS2 IPS1 VAL6 VAL3 SPREAD2 VAL4 SPREAD1 IPS4 VAL5 IPS3 VAL1 IPS6 REV1 IPS5 MOM10 MOM2 MOM8 MOM11 MOM3 MOM5 MOM9 REV2 MOM1 MOM12 MOM7 MOM4 TSMOM2 TSMOM1 TSMOM3 VOL7 MOM6 VOL4 VOL1 VOL5 TSMOM4 VOL3 VOL6 VOL2 a) Unterschied im durchschnittlichen Ertrag b) Unterschied bei der Sharpe Ratio 164 N o . 3/2023 | institutional-money.com PRODUKTE & STRATEGIEN | Faktor-Timing FOTO: © WIRTSCHAFTSUNIVERSITÄT WIEN » Das durchschnittliche Alpha fällt mit über zehn Prozent per annum hoch aus und ist statistisch signifikant. « Josef Zechner, WU Wien