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1/2018 | Produkte & Strategien
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ETF war gestern

Während ETFs nur die Indexperformance bieten können, schafft der Deutsche AM Quant Equity Euroland mit einer dynamischen Faktorstrategie den berühmten Schnaps mehr.

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Ein dynamischer Multi-Faktor-Ansatz, der bei geringer Konstenbelastung bessere Erträge bringt als simple passive Konzepte, ist so etwas wie das Ei des Kolumbus bei Aktieninvestments. Der Deutsche Asset Management Quant Equity Euroland kommt diesem Ideal bisher schon recht nahe.

Foto: © EtiAmmos | adobe.stock.com; Deutsche Asset

Marktineffizienzen via Faktorinvestments auszunutzen versuchen viele Asset Manager. Gemeinhin gilt nur eine Handvoll Faktoren wie Value, Size, Momentum, Low Volatility und Quality als ausreichend stabil, um langfristig Überrenditen zu liefern, weswegen sie auch dann von den Big Playern wie iShares in ETF-Form gegossen wurden. Ferdinand Haas, Global Head of Investment Specialists Active bei Deutsche Asset Management, sieht das Faktorthema ­allerdings differenzierter: „Nicht alle Faktoren, die in den letzten Jahrzehnten ­einen risikoadjustierten Mehr­ertrag gezeigt haben, müssen das auch zwangsläufig in der ­Zukunft tun. Die mit Value verbundene ­Risikoprämie kann tatsächlich stabil über die Zeit sein, aber es ist etwa nicht ein­zusehen, warum man für Low Volatility als ­Investor auf lange Sicht entschädigt werden sollte. Vielmehr zeigen unsere Berechnungen, dass etwa auch Growth in bestimmten Phasen das Potenzial hat, Performancetreiber für künftige Renditen zu sein. Wir richten uns nach dem Wind und verfolgen einen prognostischen, sehr granularen ­Ansatz.“
Faktorüberrenditen sind nämlich alles andere als stabil. Daher lohnt es sich, einen dynamischen, quantitiven, regelbasierten Ansatz zu verfolgen, wie ihn Sal. Oppenheim seit 2001 entwickelte. Durch die Übernahme 2009 landete das Konzept dann in den Händen des Deutsche-Bank-Konzerns, der sich nun nach einigen Adaptierungen anschickt, den Ansatz global auszurollen. Als Schaukasten dient dabei der am 25. Februar 2011 aufgelegte Deutsche AM Quant Equity Euroland (vormals OP Euroland Werte, siehe Kasten im Anhang).


Fünf Faktoren sind nicht genug
Jedenfalls hat man bei Deutsche AM zweihundert ökonomische Faktoren identifiziert und in einer Faktorbibliothek dokumentiert, die grundsätzlich Prognosepotenzial für künftige Performance besitzen. Diese Faktoren werden in die fünf Cluster ­Gewinnwachstum, Bewertung, Finanzstärke, Analysten-Sentiment und technische ­Indikatoren zusammengefasst, die dann aus jeweils 40 bis 50 Einzelfaktoren bestehen und die Grundlage für Diversifikation und Dynamik in der Allokation schaffen. In ­einem monatlichen Rechenprozess, der auf einem proprietären, nichtparametrischen statistischen Algorithmus beruht, werden diese Faktoren danach sortiert, wie stark sie zur Erklärung des Marktverhaltens des letzten Monats beigetragen haben. Diese Faktoren müssen zudem eine gewisse statistische Signifikanz in der Nachhaltigkeit ihrer Prognosewirkung (Persistenz) aufweisen. Dabei muss jeder der fünf Cluster mit zumindest einem Faktor zum Zuge kommen, um einen ausreichenden Grad an Diversifikation sicherzustellen.


Dieses quasi selbstlernende Modell selektiert also dynamisch die für den jeweiligen Folgemonat relevanten Faktoren. Insgesamt werden sieben Faktoren in diesem Prozess des dynamischen Faktor-Screenings sys­tematisch ausgewählt und sorgen dafür, dass sich der Algorithmus an die sich verändernden Marktbedingungen im Monatsabstand anpasst. Die monatliche Schätzung der fünf Faktorgewichte geschieht unter der Prämisse, die Fakorüberlappung möglichst zu reduzieren, um am Ende ­eine Maximierung der Gesamtprognosekraft der selektierten Faktoren sicherzustellen.


In einem nächsten Schritt werden die insgesamt 3.600 im Deutsche- AM-Universum enthaltenen Aktien auf ihre Attraktivität im Hinblick auf die – mit ­unterschiedlichen Gewichten ausgestatteten – selektierten sieben Faktoren untersucht und mit einem aktienspezifischen Score versehen, der dann die Basis für den Portfoliokonstruktionsprozess bildet. Diese einfache Form der Modellierung wurde gewählt, um ein Overfitting zu vermeiden.


Mission accomplished
Das Besondere liegt darin, dass die Scores in Alpha-Fore­casts übersetzt werden, die schon die geschätzten Transaktionskosten – inklusive der Kosten des Market Impacts – beinhalten. Somit finden nur solche Aktien Eingang, die auch nach Kosten ein positives Alpha erwarten lassen. Dann kommt in der Portfoliokonstruktion das MSCI-BARRA-Risikomodell zum Einsatz, das Volatilitäten der einzelnen Aktien und deren Korrelationen berücksichtigt. Am Ende steht dann eine automatisierte Port­foliokonstruktion in Form eines Optimizers, der iterativ die optimale Portfoliozusammensetzung unter Berücksichtigung des Risiko-Ertrags-Trade-offs ermittelt.


Short Extension
Ziel dieses dynamischen Multi-Faktor-Ansatzes ist es, ein Portfolio aus 100 bis 200 Titeln zu erhalten, das auf risikoadjustierter Basis den Euro Stoxx Net Return Index schlägt, wobei ein Tracking Error von maximal vier Prozent pro Jahr und eine angestrebte Information Ratio von 0,75 die Eckdaten darstellen.


Dabei befindet sich die Deutsche AM auf der Höhe des Ehrgeizes, wie der institutionelle Composite Track Record (Bruttozahlen) zeigt: Hier konnte seit Start im November 2008 bis Ende Januar 2018 eine Überschussrendite von annualisiert 2,15 Prozent, verbunden mit einem ­Tracking Error von 1,57 Prozent, und somit eine Information Ratio von 1,37 erreicht werden. Somit wurden die Ziele übererfüllt, selbst wenn man Kosten von etwa 0,35 Prozent per annum berücksichtigt. Betrachtet man die 75 rollierenden Dreijahresperioden im Zusammenhang mit dem Composite, so konnte in hundert Prozent der Fälle der Euro Stoxx Net Return Index geschlagen werden.


Der Deutsche AM Quant Equity Euroland, in dem sich derzeit zirka 130 Aktien befinden, ist auf eine 130/30-Strategie ausgerichtet. Dabei werden jene Aktien, die die schwächsten Scores in Bezug auf die jeweiligen sieben Faktoren aufweisen und einen negativen Ertrag nach Berücksichtigung der Kosten erwarten lassen, geshortet. Aktuell tut man sich bei Deutsche AM allerdings schwer, genügend Shorts zu finden, die nach Berücksichtigung der Leihekosten ein negatives Alpha erwarten lassen, sodass der Deutsche AM Quant Equity Euroland im Moment eher ­einem 110/10 Fonds gleicht. Dass die Aktienauswahl nach dem Score-Modell geradezu nach einer Short Extension schreit, sieht man, wenn man monatsweise nach dem bekannten Algorithmus den Markt in Quintile einteilt und diese nach jedem Rebalancing ihrem Rang gemäß miteinander verknüpft (siehe Grafik „Kumulative Outperformance“).


Durch die Erweiterung auf der Short-Seite verbessert sich der Transferkoeffizient (TC). Basierend auf der Grinold’schen Formel für aktives Portfolionanagement, derzufolge die Anlageeffizienz (Information Ratio, IR) eine Funktion der Managerfähigkeiten (Skills, IC), der Markttiefe (Breadth, N) sowie der Freiräume (Freedom, TC) ist, stellt der Transferkoeffizient die Korrelation der prognostizierten Erträge mit den tatsächlich umgesetzten Entscheidungen dar. Je mehr Entscheidungsfreiheit bei der Implementierung vorhanden ist und je mehr Prognosen erfolgreich umgesetzt werden können, umso mehr strebt die Kennzahl gegen den Höchstwert von eins. Die Lockerung der Long-only-Restriktion und die Zulassung von Leerverkäufen führen zu ­einer nachhaltigen Verbesserung des Transferkoeffizienten. Das spiegelt die Grafik „Simulation des Transferkoeffizienten“ wider, der mit ­Zunahme des Short-Extension-Prozentsatzes zuerst stärker und dann immer schwächer steigt, sodass 130/30 einen guten Kompromiss darstellt. Jedenfalls gestattet die Short Extension eine bessere Implementierung der Alpha-Forecasts, weshalb diese auch im Fondsportfolio und in Spezialmandaten umgesetzt wird.


Das Zeug zum Core-Produkt
Der systematische quantitative Ansatz, wie er sich im Deutsche AM Quant Equity Euroland widerspiegelt, liefert eine sehr beständig risikoadjustierte Outperformance. Zwar sind es seit Fondsauflage annualisiert nur 61 Basispunkte (siehe Chart „Versprochen und geliefert“), was im Wesentlichen an einem Durchhänger der Strategie in den Jahren 2013 und 2014 liegt, vor dem auch der beste Ansatz nicht gefeit ist. Schließlich gibt es auch hier temporär Mean Reversion. Das führt dann dazu, dass die rollierende Dreijahresperformance im Deutsche AM Quant Equity Euroland seit Auflage „nur“ in 38 von 47 Perioden – und damit in gut 80 Prozent der Fälle – jene der Benchmark bis Jahresende 2017 schlägt. In den letzten drei Jahren (Stichtag 7. März 2018) lag man nach Kosten wieder um 105 Basispunkte pro Jahr vorn. Auf ganz lange Sicht sind die Ergebnisse noch besser, wie der Composite zeigt, sodass man als Investor getrost da­rüber nachdenken darf, ob man nicht einen Euro-Stoxx-ETF getrost durch den Deutsche AM Quant Equity Euroland oder einen entsprechenden Spezialfonds substituieren sollte.


Die Entscheidung zugunsten des ­Ansatzes wird künftig noch leichter, legt doch die Deutsche AM eine spezielle institutionelle Tranche mit nur 25 Basispunkten Management Fee auf, sodass noch einmal zehn Basispunkte mehr bei der Investorenschaft verbleiben. Um etwaige Kapazitätsgrenzen braucht man sich aktuell noch keine Sorgen zu machen. Bei einer realistischen langfristigen Überrenditeerwartung in der neuen Anteilsklasse von im Schnitt 125 Basispunkten jährlich lohnt sich eine Rückkehr von passiven Produkten ins aktive regel­basierte, systematische und sehr granulare dynamische Faktor-Investment allemal. Auch klassische Smart-Beta-ETFs sehen im Vergleich zum Ansatz der Deutsche AM alt aus. Besseres wird man billiger nicht finden. Daher: Kaufen!


Anhang:

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