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Institutioneller Investor sucht Manager für Best-of-Two-Strategie

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2/2019 | Produkte & Strategien
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Blinder Fleck mit Potenzial

Die hohen Korrelationen traditioneller Assetklassen gehören zu den größten Problemen der ­Investmentwelt. Alternative, unkorrelierte Risikoprämien findet man allenfalls in Marktnischen, auf die Algo-Trader keinen Zugriff haben – diskretionäres Handeln ist gefragt.

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Wer nur Algorithmen vertraut, verzichtet auch im Bereich alternativer Risikoprämien auf Möglichkeiten und Marktsegmente, die diskretionär arbeitenden Managern sehr wohl offenstehen. ­Vor allem die weite Welt der OTC-Märkte bleibt automatisch agierenden Handelsansätzen verschlossen.

© TAO, jayzynism | stock.adobe.com

Der Definition von William F. Sharpe folgend versteht man unter einer Risikoprämie den Zusatzertrag, den der Inves­tor als Entlohnung für die Übernahme von zusätzlichem Marktrisiko verdient. Aus dieser älteren Definition leiteten sich die ersten Faktoransätze im Aktienbereich ab. Mit dem Drei-Faktor-Modell von Eugene Fama und Kenneth French begann man bereits Anfang der 1990er-Jahre, systematisch in die Faktoren Size (Marktkapitalisierung) und Value (Buchwert) zu investieren. Aber schon nach der heftigen Korrektur des Aktienmarktes nach dem Jahr 2000 machten sich Marktteilnehmer neuerlich auf die Suche nach weiteren Diversifikationsmöglichkeiten. Die bis dahin primär auf den Aktienmarkt bezogenen Modelle griffen zu kurz und konnten lange Zeit nur sehr eingeschränkt auf Kreditrisiken, Währungen, Rohstoffe oder weitere alternative Risikofaktoren übertragen werden. Weil echte Diversifikation aber nur unter Einsatz anderer Risikofaktoren und Assetklassen möglich ist, setzte eine Art Wettrüsten ein. Vor allem Hedgefonds und Investmentbanken zählten zu den aktivsten Entwicklern neuer Handels- oder Asset-Allocation-Modelle, die fast immer in Algorithmen verpackt wurden. Und weil dabei jede denkbare Idee ins Auge gefasst wird, rücken auch immer mehr unkonventionelle Ansätze in den Fokus. Als Quelle dieser alternativen Risikoprämien sieht etwa Thierry Roncalli, Head of Quantitative Research, bei Amundi Asset Management und Professor of Finance an der University of Evry, nicht mehr nur das Marktrisiko, sondern auch Marktanomalien. Ein Beispiel dafür wären persistente Kapitalflüsse, die längerfristig dafür sorgen, dass Preise auf ein unnatürlich niedriges oder ­hohes Niveau bewegt werden – als Erstes fällt einem dazu natürlich die Notenbank­politik ein. Und längst wird auch der Derivatebereich systematisch nach Arbitragemöglichkeiten abgesucht – die Differenz zwischen Kassa- und Terminmarktkursen stellt dabei ebenso eine mögliche Risikoprämie dar wie Anomalien innerhalb von Laufzeiten oder Bonitäten.

Die größten Herausforderungen bei der Lukrierung von Risikoprämien liegen in der Identifikation und der Implementierung im Portfoliokontext. Positionsgröße und Wahl der Instrumente beziehungsweise Zeithorizonte sind in der Praxis am relevantesten. Diese Aufgabenstellung kann man mithilfe von Algorithmen lösen, die entweder immer investieren oder mithilfe von quantitativen Filtern arbeiten. Üblich sind hier die Verwendung von Stop-Loss-Mechanismen oder signalgebenden Mechanismen. Aufgrund der automatisierten Elemente findet man den Ansatz üblicherweise immer in sehr kurzer Laufzeit und linearen Instrumenten.

Da aber alles, was automatisiert werden kann, von entsprechend ausgerüsteten Marktteilnehmern auch nahezu gleich schnell entdeckt und ausgebeutet werden kann, muss jeder neuen Idee auch eine Portion Skepsis entgegen­gebracht werden. Und in diesem Zusammenhang gewinnen plötzlich wieder diskretionäre Ansätze an Reiz. Nimmt der Fondsmanager bewusst Positionen in einem ­bestimmten Laufzeitenband auf, kann das mehrere Vorteile haben, wie Achim Motamedi ausführt. Der Managing Director der TAO Alterna­tive Investments GmbH mit Sitz in Wien, erklärt dazu: „Zum einen kann der Fondsmanager hier opportunistischer agieren und zwischen den Laufzeiten wechseln.“ Zudem könne er je nach Bedarf „unterschiedliche Instrumente einsetzen, beispielsweise Optionen oder Futures oder Kombinationen“. Also: flexibler Einsatz von Derivaten, ohne gleich einen ganzen Algorithmus neu programmieren zu müssen. Und dann liefert der ausgebildete Mathematiker mit persisch-österreichischen Wurzeln ein Killer-Argument für den diskretionären Ansatz: „Man kann OTC-Liquidität nützen, die ein Algorithmus nicht ,sehen‘ kann.“ Das heißt also, es können Marktsegmente angezapft werden, die es in einem regelbasierten Universum nicht gibt – schlicht weil Algorithmen die Daten nicht erfassen können. Dazu später mehr.

Bedeutsamer Unterschied

Grundsätzlich verfolgt man mit der Erschließung von alternativen Risikoprämien das Ziel, eine Fülle von Risikofaktoren aus verschiedenen Assetklassen zu einem effizienten Portfolio zu kombinieren. TAO Alternatives setzte einen solchen Ansatz am 1. Juli 2007 zuerst für die österreichische Uniqa-Versicherung und dann für TAO um. Als Quellen von Risikofaktoren dienen dabei Zins-, Aktien- und auch Währungsmärkte. Mota­medi und sein Co-Fondsmanager Stefan Müller investieren parallel in etwa 15 verschiedene Faktoren. Sehr anschaulich lässt sich der Ansatz anhand von Dividenden-Futures erklären, die man bei TAO bereits in vielen Risikofaktoren erfolgreich ausgerollt hat (siehe Grafik „Gewusst wie“): Dazu vergleicht man die letztbekannten Dividenden (Anm.: „Realisat“), die innerhalb eines ­Kalenderjahres von den im Eurostoxx 50 enthaltenen Aktien ausgeschüttet wurden, mit der Entwicklung eines kurzfristigen und eines längerfristigen Dividenden-Futures, die an der Eurex gehandelt werden. Der kurzfristige ist der generische erste Kontrakt, also jeweils der mit dem nächsten Verfallsdatum und einer Laufzeit von einem Jahr. Der längerfristige Future ist jener mit dem jeweils dritten Verfallsdatum und einer Laufzeit von drei Jahren. Dabei ist zu erkennen, dass die kurzfristige Futureskurve leicht unterhalb der realisierten Dividenden anzutreffen ist. Die Differenz zwischen der Futureskurve und den realisierten Dividenden stellt die Risikoprämie dar, die sich in der Inversion des Futures zu dem Realisat ausdrückt.

Algorithmische Handelssysteme inves­tieren häufig in diese kurzen Dividenden-Futures. Der diskretionäre Manager wird aber tendenziell in die leicht länger laufenden Dividenden-Futures – also Kontrakte mit drei Jahren Laufzeit – investieren wollen. Wie aus der Grafik ersichtlich, ist hier die Inversion deutlich ausgeprägter. Der Manager erhält daher einen viel größeren Risikopuffer, falls das Realisat – die kumulierten Dividenden eines Jahres – doch einmal tiefer ausfallen sollte. Zusätzlich vereinnahmt er auch höhere absolute Erträge im Zeitablauf. Er kauft ja den Dividenden-­Future und verkauft dagegen gedanklich die realisierten zukünftigen Dividenden.

ARP diskretionär implementiert

Dividenden-Futures bieten sich sowohl für ein algorithmisches als auch ein diskretionäres Investment an. Sobald man allerdings andere Auszahlungsprofile in die opti­male Transaktionsgestaltung aufnehmen möchte, kommt man schnell zu rein diskretionären Anlagen. Motamedi dazu: „Gesetzt den Fall, wir wollen eine etwas weniger marktrisikobehaftete Implementierung des Risikofaktors Dividenden vornehmen:. Ein einfacher Ansatz wäre es, nicht den Futures-Kontrakt zu erwerben, sondern einen Call Spread auf die Dividenden-Futures zu kaufen.“ Das Auszahlungsprofil (Pay-off) sieht dann einen Minimum-Maximum-­Korridor vor, sodass Gewinn und Verlust begrenzt sind. Wenn man mit diesen Rahmenbedingungen für einen risikoaversen ­Investor eine konservative Transaktion in der Dividenden-Risikoprämie aufbauen möchte, so könnte diese beispielsweise so aussehen, dass der Call Spread sehr tiefe Ausübungspreise benutzt. Wenn etwa die Dividenden des Eurostoxx 50 bei 110 bis 120 Euro je Indexeinheit und damit bei 110 bis 120 ­Indexpunkten liegen, könnte ein solches konservatives Call-Spread-Beispiel einen Long Call auf den Dividenden-Future ­Dezember 2015 mit einem Basispreis von 95 Indexpunkten und einen Short Call auf den Dividenden-Future Dezember 2015 mit einem Basispreis von 100 Indexpunkten ­beinhalten.

Hohe Sicherheit

Die Daten legen nahe (siehe Grafik „Geringe Schadenseintrittswahrscheinlichkeit“), wie extrem unwahrscheinlich es ist, mit ­einer derartigen Transaktion einen Verlust zu erleiden: Im Juli 2013, als der damalige Chef der US-Notenbank Ben Bernanke laut über den Ausstieg aus QE nachdachte, ging es mit Renten und Aktien bergab. Auch die Dividenden-Futures zeigten Schwäche und suggerierten, dass die Dividenden des Eurostoxx 50 unter einen Wert von 100 Indexpunkten sinken könnten, obwohl sich Dividenden auch in Rezessionen immer als stabiler Faktor erwiesen haben und seit 2010 niemals unter 110 Indexpunkten lagen. Nach wenigen Monaten war der Spuk ­vorbei, und die Dividenden-Futures holten wieder deutlich auf. Sie erreichten Werte jenseits der 105 Punkte und lagen damit deutlich über dem Korridor der Strike-Preise der Optionen. Durch das Aufsetzen solcher Trades entstehen besser planbare Erträge und defensivere Marktrisiken.

Blinde Algorithmen

Liquidität findet sich im OTC-Bereich für solch eine Anlageidee ausreichend. „Ein ­aktiver, diskretionärer Manager kann den kompletten außerbörslichen Markt und die dort vorhandene zusätzliche Liquidität berücksichtigen, und im Fall von TAO Alternatives sogar in Risikofaktoren investieren, die über einen Algorithmus gar nicht greifbar sind“, betont Motamedi. Dass Algorithmen die Fehlerquelle Mensch ausschließen, lässt der Manager jedenfalls nicht gelten – immerhin würden Algorithmen ja von Menschen programmiert: „Man tauscht also ­Managerrisiko gegen Backtestfehler, Backfitting-Risiken oder einfach Modellrisiken wie Pfadabhängigkeit ein.“

Nichtsdestotrotz erfreuen sich algorithmische Fondslösungen bei Asset Managern großer Beliebtheit: Hier können sehr große Volumina in Fondsform verwaltet werden, da man in diesen Gefäßen meist auf börsennotierte, kurzlaufende Assets fokussiert ist. Skalierbare Produkte, die ohne großen Ressourcenaufwand verwaltet werden können, sind auch dementsprechend kosteneffizient.

An dieser Stelle könnte man polemisieren und fragen: Ist nicht auch ein Volkswagen kosteneffizienter als ein Porsche? Trotzdem bestehen beide nebeneinander. Ähnlich ­verhält es sich mit diskretionären und algorithmusgetriebenen Ansätzen zum Einfangen alternativer Risikoprämien.

Dass sich gut gemachtes diskretionäres Risikoprämienmanagement keineswegs zu verstecken braucht, gerade auf der Langstrecke seine Diversifikationseigenschaften bestens ausspielen und dabei noch mit auskömmlichen Renditen aufwarten kann, zeigt die auf der vorigen Seite abgebildete Grafik „Diskretionär voran“: Verglichen wird der TAO-Alternatives-Ansatz mit Aktien-, Renten- und Hedgefondsindizes. TAO am nächs­ten kommt über fast zwölf Jahre noch der Eurekahedge Multi-Factor Risk Premia Index, der 2018 ein „Annus horribilis“ mit einem Minus von 10,19 Prozent durchzustehen hatte. TAO schlug sich da mit einem Minus von vier bis fünf Prozent wesentlich besser.  

Dr. Kurt Becker


Alternative-Risikoprämien-(ARP)-Fonds im Überblick

Das globale Bild zeigt Licht und Schatten in einer schnell wachsenden Branche.

In der „MJ Hudson Allenbridge Alternative Risk Premia Fund Review 2019“ schätzen Experten, dass zwischen 150 und 200 Milliarden US-Dollar in globalen alternativen Risikoprämienfonds geparkt sind. Nicht enthalten sind hierin Strategieangebote von Investmentbanken, sodass wohl noch deutlich mehr Assets in alternativen Risikoprämien-(ARP)-Lösungen inves­tiert sind. MJ Hudsons Untersuchungen basieren auf einer Umfrage, die sich an 25 Asset Manager richtete, die mit ­einem verwalteten Vermögen von 120 Milliarden US-Dollar für die Mehrheit der in ARP verwalteten Strategien stehen.

Trotz der performancemäßigen Herausforderung im letzten Jahr – man denke nur an den Vola-Spike Anfang Fe­bruar 2018 und an die schrecklichen letzten Wochen des vergangenen Jahres – konnten 46 Prozent der Antwortenden ein Wachstum der verwalteten Vermögen von mehr als 20 Prozent melden.

Dabei wuchsen größere Manager schneller als kleinere. Das durchschnitt­liche Niveau der Managementgebühren blieb mit 82 Basispunkten gegenüber der letzten Umfrage von MJ Hudson von 2017 stabil. Pensionsfonds stellen nach wie vor die wichtigste Investorengruppe für ARP-Manager dar, wobei der Anteil der Asset Manager unter den Klienten zunimmt. Hedgefondsallokationen bilden die wichtigsten Zuflüsse, während die Befragten geringere Zuflüsse von risikoaverseren ­Investoren erwarten als 2017.

Maue Performance 2018 als Hemmnis

Die 2018 beobachtete Performance von ARP-Fonds stellt das größte Hindernis für weitere Investments dar. Auch wird die ­Industrie angesichts einer großen Zahl ähnlicher Strategien als unübersichtlich eingestuft. Allerdings haben sich die Bedenken bezüglich „Crowded Trades“ gegenüber 2017 etwas abgeschwächt. Der durchschnittliche ARP-Fonds verlor gegenüber Cash 2018 7,5 Prozent, wobei die Volatilität bei 6,1 Prozent lag.

Die Spreizung der Renditen erwies sich dabei als groß, lagen diese doch zwischen minus 13,6 Prozent und einem Plus von 3,4 Prozent. Mehr als 75 Prozent der Performance der ARP-Branche können aufgrund von sechs einzelnen Strategien erklärt werden. Dies sind drei Aktienfaktoren, eine Short-Aktienvolatilität-Strategie, FX Carry und Multi-Asset Trendfolge. Einzelne Fonds weisen große Schwankungen bezüglich ihrer Sensitivität zu diesen Hauptstrategien auf und erzielten 2018 annualisierte Alphas in einer Bandbreite von minus 11,5 Prozent bis plus 2,8 Prozent.

Analyse der Performancetreiber der ARP-Fonds

Laut Odi Lahav, CEO von MJ Hudson Allenbridge, verfolgt sein Haus den Faktor-Investing-Markt seit 2014. Ziel sei es, institutionellen Klienten wie Pensionsfonds, Versicherern, Staatsfonds und anderen Gruppen marktführendes Research und Beratungslösungen anzubieten. Antti ­Suhonen, einer der Autoren der vorliegenden Studie und Direktor bei MJ Hudson Allenbridge, meint, dass der Review 2019 ein umfassendes Update des ARP-Marktes darstellt und Entwicklungen der Asset-Management-Industrie sowie den Risikoappetit der Investoren und die Natur der Zu- und Abflüsse beinhaltet.

Dazu gehöre auch die Analyse der Performancetreiber der ARP-Fonds. Diese gründe sich auf Vergleiche mit selbst entwickelten Indizes, die wiederum auf Basis der Alternative-Beta-Strategien von Investmentbanken entwickelt wurden.

Grundsätzlich schätzten Investoren demnach den Wert von ARP-Fonds als Baustein der Portfoliodiversifikation, aber auch deren Liquidität und Transparenz. Trotz der schwierigen Zeiten im letzten Jahr konnte fast die Hälfte der Befragten einen Zuwachs an Assets vermelden. Auch vergrößert sich die Vielfältigkeit, da sich die Grenzen zwischen Alpha und Alternative Beta verschieben. Angesichts der steigenden Komplexität und der beschränkten Verfügbarkeit von Live-Track-Records ist der Rat eines Experten vor der Implementierung von ARP-Strategien in institutionellen Portfolios wohl geboten. Obwohl das Versprechen von Diversifikation verlockend ist, sei es nicht leicht, die für einen spezifischen Investor geeigneten Strategien beziehungsweise Anbieter herauszufiltern, sagt Odi Lahav.


Anhang:

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