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2/2022 | Theorie & Praxis
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Früher Vogel …

Was passiert, wenn Wissenschaftler eine Renditeanomalie entdecken und ihre Erkenntnisse ­veröffentlichen? Naheliegend wären eine Abschwächung beziehungsweise ein Verschwinden des Effekts, tatsächlich ­beobachtet man aber ein interessantes Anpassungsphänomen.

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Die Jagd nach Preisanomalien ist ein nie endender Wettlauf zwischen den stärksten Marktteilnehmern. Sobald mögliche neue Chancen – in der Regel von Finanzmarktforschern – entdeckt werden, müssen sie rasch genutzt werden, denn früher oder später verschwinden sie wieder.

© universität duisburg-essen, GMF
Akademische Studien stoßen immer wieder auf Phäno­mene, die auf Renditeanomalien hinweisen. In einem effizienten Markt müssten solche Gewinnmöglichkeiten dann eigentlich rasch verschwinden, weil sie von einer wachsenden Zahl von Akteuren ausgenutzt werden. Und eine im Jahr 2015 publizierte Studie mit dem Titel „Does Academic Research Destroy Stock Return Predictability?“ scheint dies auch zu bestätigen. Die Forscher untersuchten damals 97 Faktoren beziehungsweise Variablen aus 80 Studien, die einen Erklärungsgehalt für Querschnittsrenditen am Markt aufwiesen. Sie replizierten ­zunächst die In-Sample-Renditen der jeweiligen Studie in deren Originaluntersuchungszeitraum und ermittelten, welche Ergebnisse dann Out of Sample erzielt wurden, unterschieden in Post-Sample-Periode (Ende des In-Sample-Zeitraums bis zum Veröffentlichungsdatum) sowie die Zeit nach der Veröffentlichung. Die einzelnen Variablen wurden dabei anhand marktneutraler Long-Short-Portfolios (Top/Flop-Quintile) betrachtet.
 
Rückgang der ­Renditen
Das Ergebnis sah so aus, dass die Prognosekraft nennenswert zurückging. Im Durchschnitt lagen die Renditen der Variablen in der Post-Sample-Periode um 26 Prozent niedriger als In Sample, was auf statistische Ungenauigkeiten beziehungsweise Data Mining hinweist. Und nachdem die jeweiligen Studien veröffentlicht wurden, lagen die Renditen im Mittel um 58 Prozent niedriger als In Sample. Damit ließen sich abzüglich der statistischen Effekte mindestens 32 Prozent des Renditeverfalls auf die Veröffentlichungen zurückführen. Die Autoren vermuteten, dass dieser Anteil die Untergrenze darstellt, da wahrscheinlich bereits in der In-Sample-Periode einige Kapitalmarktprofis von den laufenden Untersuchungen wissen.
 
Jedenfalls ließen die Forscher keinen Zweifel daran, dass die in den Studien gefundenen Effekte in der Praxis systematisch ausgenutzt werden. Das zeigte sich auch ­daran, dass Variablen, die In Sample höhere Renditen oder höhere Signifikanzniveaus aufwiesen, eine stärkere Abnahme der damit verbundenen Renditen verzeichneten. Und zwar sicherlich deshalb, weil sie für den Praxiseinsatz am vielversprechendsten sind. Das Gleiche galt für Variablen, die sich nur mit Kursen und Handelsdaten darstellen (und damit einfacher ausnutzen) lassen und bei denen die Kosten für Arbitrage geringer sind.
 
Hartnäckige Anomalien
Der beschriebenen Studie von David McLean und Jeffrey Pontiff folgten weitere Untersuchungen, die weitgehend im Einklang mit den damaligen Erkenntnissen standen, diese zum Teil aber auch erweiterten. Im Jahr 2018 veröffentlichten Heiko Jacobs und Sebastian Müller eine umfangreiche Untersuchung, in der sie 241 Anomalien an 39 Aktienmärkten vor und nach ­ihrer Veröffentlichung im Zeitraum von 1980 bis 2015 betrachteten („Anomalies Across the Globe“). Eine entscheidende Erkenntnis war hier, dass nur in den USA ein statis­tisch signifikanter und starker Rück­gang der Long/Short-Renditen nach Veröffentlichung zu verzeichnen war, der im Bereich der Ergebnisse der erstgenannten Studie lag. Die Autoren führten das hartnäckige Fortbestehen vieler Anomalien außerhalb des US-Marktes auf Limits to Arbitrage und damit verbundene segmentierte Märkte zurück. Das würde ­bedeuten, dass die Renditeeffekte, anders als McLean und Pontiff vermuteten, eher auf Fehlpreisungen im Sinne der Behavioral Finance als auf Data Mining zurückzuführen sind. Dafür sprach insbesondere das ­Ergebnis von Jacobs und Müller, dass Anomalien, die vor allem auf Aktien mit hohen ­Arbitragekosten beruhen, auch höhere Renditen erzielen. Diesen Effekt beobachteten sie sowohl In Sample als auch nach Ver­öffentlichung der jeweiligen Studien und sowohl in den USA als auch international.
 
Ähnlicher Effekt bei ­Währungen
Einen vergleichbaren Effekt dokumentiert ein Forschertrio um Söhnke M. Bartram in der Studie „Currency Anomalies“ für den Devisenmarkt. Sie untersuchen Monatsdaten für die Wechselkurse einer Vielzahl von Ländern im Zeitraum von Dezember 1970 bis November 2019 und betrachten dabei elf bekannte Prädiktoren für Überrenditen. Zur Analyse werden Point-in-Time-Daten verwendet, um sicherzustellen, dass Marktteilnehmern die jeweiligen Signale zu den entsprechenden Zeitpunkten potenziell zur Verfügung standen. Dadurch werden Verzerrungen im Zusammenhang mit dem Look-Ahead-Bias vermieden.
 
Die Forscher kommen zu dem Ergebnis, dass die untersuchten Strategien bei Devisen auch nach Transaktionskosten und umfassenden Risikoanpassungen rentabel sind. Allerdings sinken die risikobereinigten ­Gewinne nach Veröffentlichung der zugrunde liegenden Studien erheblich. Dabei ist der Rückgang bei Strategien mit größeren dokumentierten Gewinnen und geringeren Arbitragekosten auch hier höher, was erneut auf das Vorliegen von Mispricings als Ursache von Anomalien hinweist. Eine erwähnenswerte Ausnahme ist der Carry Trade, der keinem Publikationseffekt unterliegt und damit die Merkmale eines Risiko­faktors trägt, was mit früheren Erkenntnissen aus der Literatur übereinstimmt.
 
Die bisherige Forschung lässt sich als Zwischenfazit wie folgt zusammenfassen: Akademische Studien tragen schon seit Jahrzehnten nennenswert dazu bei, dass sich Anomalien abschwächen. Doch gerade ­außerhalb der USA bestehen viele dieser Effekte nach ihrer Veröffentlichung weiter, statt ganz zu verschwinden.
 
Neue spannende Erkenntnisse zu diesem Thema lieferte nun Guy Kaplanski in seinem Paper „The Race to Exploit Anomalies and the Cost of Slow Trading“. Darin ­untersuchte er insgesamt 71 Anomalien am US-Aktienmarkt im Zeitraum von 1973 bis 2018 daraufhin, wie sich deren Veröffentlichung auf den genauen Verlauf der erzielten Renditen auswirkt. Er fand dabei einen kurzfristigen Effekt, der entgegen der Abschwächung der Renditen verläuft: Nach der Veröffentlichung von Anomalien kommt es demnach zu einer Verschiebung der Renditen zum Monatsanfang. Vor allem für den ersten Handelstag des Monats steigt den Untersuchungen zufolge die mittlere Ren­dite der über alle Anomalien aggregierten Portfolios nach deren Veröffentlichung erheblich an (siehe Grafik „Vorzieheffekt“).
 
Um die Auswirkungen dieses Effekts zu veranschaulichen, schätzt der Autor den kumulierten Verlust, der sich aus einer Verzögerung der Aktualisierung des Anomalieportfolios um einen Tag zu Monatsbeginn ergibt. Vor der Entdeckung der Anomalien liegt dieser bei rund drei Prozent des Portfoliowerts. Nach den jeweiligen Veröffentlichungen beträgt der Verlust dagegen rund zwölf Prozent, und bei Momentumeffekten sogar fast 30 Prozent. Dabei zeigt sich das Muster sowohl bei den Long- als auch den Short-Portfolios der einzelnen Strategien.
 
Anomalien durch ­Mispricings
Die beobachteten Verschiebungen sind als Folge einer möglichst schnellen Umsetzung der Anomalieportfolios durch Arbitrageure zu interpretieren. Sie sind ein klares Zeichen dafür, dass Kapital in die Ausnutzung der gefundenen Anomalien fließt. Das deutet wiederum auf Fehlbewertungen als deren Ursache hin, da die Effekte offensichtlich als profitabel in Bezug auf die Abwägung von Risiko und Gewinnpotenzial angesehen werden, schreibt Kaplanski.
 
Gleichzeitig trägt genau dieses Verhalten zur langfristigen Abnahme der mit den Anomalien verbundenen Renditen bei und spielt damit eine Schlüsselrolle bei der Annäherung an eine weitgehende Markteffizienz. Im Zeitablauf gesunkene Transaktionskosten beziehungsweise geringere Limits to Arbitrage erhöhen dabei zunehmend die Raffinesse der Akteure, was die Effizienz des Prozesses weiter verbessert. All das bedeutet letztlich, dass die Renditen von Anomalien nach deren Entdeckung hauptsächlich aufgrund der Preisdruck-Theorie abnehmen, so der Autor. Und dieser Druck ist stark ­genug, um kurzfristig sogar einen gegenläufigen Effekt höherer Renditen auszulösen. Dieses Phänomen lässt sich am besten mit der Hypothese adaptiver Märkte (AMH) nach Andrew Lo in Einklang bringen.
 
Guy Kaplanski schreibt, dass Arbitrageure vor allem deshalb auf monatlicher Basis handeln, weil für viele wichtige Anomalien wie etwa Momentum in der klassischen Umsetzung die Daten für abgeschlossene Monate erforderlich sind. Hier könnte man eine Parallele zum bekannten Turn-of-the-Month-Effekt (TOM) vermuten, dem zufolge die durchschnittlichen Renditen an den letzten beiden und den ersten drei Tagen ­eines Monats höher sind als sonst. Doch ­eine solche Wechselwirkung kann der Forscher ausschließen: Der von ihm ermittelte Effekt tritt erst nach Veröffentlichung der Anomalien auf, während sich TOM fortlaufend abzeichnet.
 
Schnell sein lohnt sich
Für die praktische Umsetzung von anomaliebasierten Strategien ergeben sich daraus zwei Schlussfolgerungen. Zum einen sollte im Idealfall darauf abgezielt werden, die Anomalien möglichst schon vor deren Veröffentlichung auszunutzen, um so höhere Renditen aufgrund des dann noch geringen Wettbewerbs zu erzielen. Weniger offensichtlich war dagegen bisher, die monatlichen Transaktionen auch so früh wie möglich umzusetzen, da für Verspätungen hohe Verluste im Verhältnis zum gewählten Zeithorizont anfallen dürften. Jede Verzögerung in der Umsetzung im Vergleich zum Monatsschlusskurs verschlechtert die Renditen erheblich, so Kaplanski.
 
Daraus könnte sich, nimmt man wieder die AMH als Schablone, eine Art von Wettrennen entwickeln: Kurzfristige Akteure könnten versuchen, schon am letzten Tag des alten Monats die entsprechenden Ranglisten zu antizipieren, um möglichst allen anderen bei der Erstellung beziehungsweise Anpassung der Anomalieportfolios zuvorzukommen und so den maximalen Effekt für sich zu vereinnahmen. Die Folge des zunehmenden Vorzieheffekts beziehungsweise der Vorwegnahme könnte dann sein, dass die Anomalien zunehmend im Rauschen der Märkte verschwinden. Dies wäre ein ähnlicher Mechanismus wie in anderen Studien zur Erklärung des weitgehend verschwundenen Indexeffekts angeführt (siehe „Im Rauschen verschwunden“, Institutional Money Ausgabe 4/2021).
 
Eine zweite Möglichkeit, die infrage kommen könnte, wäre eine vorzeitige Neutralisierung beziehungsweise ein Hedging der Anomalieportfolios nach den ersten ein bis zwei Wochen des Monats. Insbesondere bei Momentumeffekten wurde dann bereits ein Großteil der zu erwartenden Prämie realisiert.
 
Insgesamt ist aber bei allen Varianten auch eine möglichst kosteneffiziente Umsetzung der Transaktionen für die Anomalieportfolios entscheidend, um in der Praxis tatsächlich eine positive Rendite zu erzielen. Das gilt insbesondere vor dem Hintergrund, dass sich die Nettorenditen der meisten Anomalien zunehmend im Rückwärtsgang befinden.
 
Drei Effekte
Schon die zuerst beschriebene Studie von McLean und Pontiff lässt erkennen, dass viele Anomalien einen Mix aus drei Effekten darstellen. Zum einen Überoptimierungen beziehungsweise Verzerrungen etwa aufgrund der fehlenden Berücksichtigung multipler Hypothesentests, was Abweichungen zwischen In-Sample- und Post-Sample-Renditen verursacht. Zum anderen echte Mispricings, die sich durch den Rückgang der Renditen von der Post-Sample-Periode zum Zeitraum nach der Veröffentlichung approximieren lassen. Dabei spielen Limits of Arbitrage eine Rolle und können verhindern, dass Fehlpreisungen ganz verschwinden. Und drittens risikobasierte Anteile, die auch nach Veröffentlichung als klassische Prämien dauerhaft bestehen bleiben. Demnach können Anomalien im Lauf der Zeit in alternative Risikoprämien übergehen (siehe dazu „Alles Alpha ist vergänglich“, Institutional Money Ausgabe 3/2020).
 
Nicht unerwähnt bleiben soll eine Studie, nach der vor allem die im Zeitablauf gestiegene Markteffizienz dazu beigetragen hat, dass Renditeeffekte verschwinden („Where Have the Profits Gone? Market Efficiency and the Disappearing Equity Anomalies in Country and Industry Returns“). Darin schreibt das Forschertrio um Adam Zaremba, dass keine Belege dafür zu finden sind, dass ­akademische Veröffentlichungen explizit für den Rückgang der Anomalien verantwortlich sind. Zwar wurde dabei die Indexebene analysiert – und für ein Universum von ­Einzelaktien könnte es wiederum anders aus­sehen. Interessant ist aber dennoch, dass die Renditeeffekte in großen, entwickelten Märkten sowie in Märkten mit geringer idiosynkratischer Volatilität am stärksten ­zurückgingen. Hier sind die Limits of Ar­bitrage am geringsten, und die Markteffizienz sollte damit am höchsten sein. Allerdings ist eine genaue Trennung ohnehin schwierig, da Markteffizienz und wissenschaftliche Forschung interagieren, was auch die Studie von Guy Kaplanski bereits implizierte.
 
Ewige Jagd
Langfristig sollten in „effizient ineffizienten“ Märkten der Theorie nach jedenfalls ­alle durch Studien bekannten Anomalien verschwinden, die kein tatsächliches Risiko darstellen oder durch starke Limits of Arbitrage geschützt sind. Die Tendenz dazu ist gegeben, da Investoren fortlaufend aus akademischen Studien lernen und davon profitieren möchten. Aber vollständig „zerstört“ wurden viele der dokumentierten Anomalien in der Praxis trotzdem noch nicht. Stattdessen zeigen sich inter­essante Anpassungsphänomene wie der Vorzieheffekt eines Großteils der Renditen auf die ersten Tage des Monats, was wiederum darauf angepasste Strategien und damit ­eine gewisse Evolution ermöglicht. Gleichzeitig sind die ausgefuchsten Strategen, gewissermaßen die Raubtiere im Sinne der Adaptive Market Hypothesis, in diesem ­unendlichen Spiel schon längst auf der Jagd nach der nächsten „Beute“ beziehungsweise Anomalie.

Dr. Marko Gränitz

Anhang:

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