QUALITÄTSVERBESSERUNG IN DER PORTFOLIO OPTIMIERUNG Frankfurt

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1 Quantitative Investmentanalysen objektiv unabhängig standardisiert QUALITÄTSVERBESSERUNG IN DER PORTFOLIO OPTIMIERUNG Frankfurt 19. Mai

2 Quantitative Investmentanalysen objektiv unabhängig standardisiert 1. ÜBERBLICK: QUANVEST PRODUKTE 2. RENDITE UND RISIKO KENNZAHLEN 3. ANWENDUNGEN DER PORTFOLIO SIMULATION 4. MODERNE VERMÖGENSSTRUKTURIERUNG WERKZEUGE FÜR DIE VERMÖGENS- STRUKTURIERUNG 2

3 EXZELLENZ IM INVESTMENT PROZESS mit Excel sehr schwer und langwierig Rendite schätzen Vergangenheit erklären Ausgewogen entscheiden n Gute Portfolioqualität basiert auf Kunden- spezifischen Anlageprozessen. n Zu häufig werden spezialisierte Kompetenzen hervor gehoben, z.b. Asset Management. n Widersprüchliche Angaben zur Zielrendite, historischen Verlusten und zum Risiko. 3

4 QUANVEST PORTFOLIO BEWERTUNG UND STRUKTURIERUNG In Fuchsbriefe TOPS Non- Profit im Plus, Stiftung 2014 Stammdaten: Erwartete Rendite, erwarteter max. Verlust, Benchmark: Index Zugehörigkeit, Peergroup, beta, alpha. Regelbasierte Strategie Simulation, Backtest, out- of- sample Test. Portfolio Strukturierung, Allokation, Selektion, Gewichtung. Risk Management, Simulation, Stresstest Investment Controlling, Performance Überwachung & Riskosignale. 4

5 QUANVEST ERMITTELT EIGENSTÄNDIGE RENDITE KENNZAHLEN IN UMFRAGEN. Vermögensverwalter werden zweimal im Jahr befragt. Ertragserwartungen je Wertpapier: Die Ertragserwartung spiegelt den langfristig, über mindestens 10 Jahre erwarteten Ertrag. Quanvest ermittelt in Umfragen Ertragserwartungen für Assetklassen. Diese werden auf jedes Wertpapier im Portfolio übersetzt, dazu ermittelt Quanvest für vergleichbare Wertpapiere, sog. Peer Groups. Ertragserwartungen werden in der Vermögensstrukturierung eingesetzt. Sehr gut eigenen sich Ertragserwartungen auch zur Vorselektion von Wertpapieren beim Portfolioaumau. Tipps für den Anlagevorschlag: è Renditeziele und Kombination der Assets plausibel erläutern. è Gewichtung innerhalb der Assetklasse erklären. è Abweichende Hausmeinung transparent darlegen können. Ertragserwartungen Umfrage (Auszug) Ertragserwartung von Aktien Häufigkeit der Nennungen in (Rendite in%) 5

6 MIT DEM SENSIS - MODELL WERDEN PORTFOLIO- RISIKEN UND CHANCEN GEMESSEN. Einsatz z.b. in den Test der Private Banking Prüfinstanz TOPS 2014 und Stiftung 2014 Was ist SENSIS? Monte- Carlo Simulation über 10 Tage, 12 Monate oder 15 Jahre, Messung von Value- at- Risk, Conditional Shortfall, Sortino oder Sharpe- Ratio.. Simulation schiefer Verteilungen und extremer Korrelationen. Simulation von Aktien, Bonds, Fonds, Optionsstrategien und Zertifikaten. Realistische Einschätzung der Rendite Risiko- Eigenschaften von Portfolien. Risiko- und Ertrags- Analyse von regel- basierten Wertsicherungs-, Umschichtungs-, Rebalancing- Verfahren. Stresstest: Auswertung von historischen und künftigen Krisenszenarien, wie Inflation oder Eurokrise.. Aktien: Stoxx 50 (ETF) Rohstoffe: ETFs DJ- UBSCI 6

7 UNTERSCHEIDUNG VON RISIKO METHODEN (I) Die Investition ist nicht umsonst Kennzahl historisch Erwartet (SENSIS ) Rendite : Performance Renditeerwartung Risiko : Volatilität der Performance, Maximaler Drawdown Rendite und Risiko entspricht dem gewählten Zeitfenster, Skalierung zum VaR (Value- at- Risk) mit Wurzel(250) und z.b. Faktor 2.3, Normalverteilt, Sample ist maximal so groß, wie Zeitraum in Tagen. Simulation Rendite langfristig erwartbar, Risiko unabhängig von historischem Betrachtungs- Zeitraum, Eigenständige Risiko- Simulation mit allen Risikomaßen, max. Drawdown entspricht 98% o. 99% Konfidenz, Analyse von Schiefe und extremen Korrelationen, Großes Sample: Szenarien (SENSIS ). 7

8 UNTERSCHEIDUNG VON RISIKO METHODEN (II) historische Portfolio- Bewertung schwer mit Simulation vergleichbar Kennzahl historisch Erwartet (SENSIS ) Rendite : Performance Renditeerwartung Risiko : Volatilität der Performance, Maximaler Drawdown à Erlebter Stress Simulation, Potenzieller Drawdown à Bevorstehender Stress Erwartete Rendite Maximaler Drawdown 8

9 BEISPIEL: PERFORMANCE PROJEKT 1: TURNAROUND PORTFOLIO Historische Risikomessung (blaue Linie in oberer Grafik) nur begrenzt aussagefähig. zunehmend Verluste sehr stabile Performance hohes Risiko aktive Risiko- reduktion Neuorientierung Reinvestition Nach einem hohen Verlust wurde neu investiert. Die derzeitige Performance übertrifft die Erwartungen bei ausgewogener Allokation. 9

10 BEISPIELHAFTES REPORTING IM PERFORMANCE PROJEKT (I) Zusammenfassung eines Portfolios im Kontext des Projektumfeldes 10

11 BEISPIELHAFTES REPORTING IM PERFORMANCE PROJEKT (II) Kennzahlen basieren auf Rückschau à erlebtes Risiko vs. potenzielles Risiko 11

12 DIE AUSWERTUNGSKRITERIEN FÜR PORTFOLIOQUALITÄT IN TOPS 2014 Für einen Anlagevorschlag erwartete Rendite und potenzieller max. Drawdown vergleichen. n n n n n n n 90% Teil- Portfolio: EUR Erwartete Rendite aus Quanvest Ertragserwartungsumfragen. Anlagegrenze - 10% Value- at- Risk (d.h. keine Wertung ab - 11,5%) 98% Value- at- Risk in Monte- Carlo Simulation mit Szenarien, d.h. 220 Szenarien schlechter. Rendite und Risiko für jedes einzelne Wertpapier im AV Die effizientesten Portfolios sind nicht die mit der höchsten Rendite oder dem niedrigsten Risiko. Die Effizienzlinie bezieht sich nur auf das Testfeld. 12

13 ANWENDUNGSBEREICHE: PORTFOLIO Fuchsbriefe TOPS Non- Profit im 2014 Für die Performance Projekt Portfolios misst Quanvest täglich Rendite und Risikomasse, z.b. MWR, TWR, Volatilität, Value- at- Risk. Zusätzlich wird täglich die Punktevergabe im Performanceprojekt auf Basis besonderer Risiko/ Rendite Masse, wie Sortino Ratio oder Omega berechnet und täglich als Ranking veröffentlicht. Für die Fuchsbriefe NIP (Non- Profit im Plus) Depots hat Quanvest eine Portfolioüberwachung eingerichtet, die frühzeitig vor Verlusten warnt (Ampelsystem). Ferner quantifiziert Quanvest nach einem Risikobudget Verfahren monatlich die Investitionssummen für die NIP Depots, um diese gegen starke Verluste abzusichern. Quanvest prüft die Portfoliostruktur und Diversifikation seit 2009 in den Tests TOPS, z.b. TOPS 2014 und in Stiftung, z.b. Stiftung smanager2014. Quanvest überwacht Anlagerichtlinien auf monatlicher oder täglicher Basis. Quanvest liefert Daten + Software (auch in Cloud), um einfache, wie komplexe Mandate zu strukturieren, simulieren und optimieren. 13

14 RISIKOSIMULATION ZUR VERMÖGENSOPTIMIERUNG Auch für den Einsatz bei großen Vermögen, Stiftungen und institutionellen Mandaten. Simulation von komplexen Anlagevorschlägen. Eine Simulation bewertet alle alternativen Portfolios nach Kriterien, wie Rendite, Risiko, Ausschüttungen, Nachhaltigkeit, Ratings, Fremdwährungsanteil u.s.w.. Die Analyse einer optimalen Allokation (SAA/TAA) erfolgt unter Berücksichtigung von min / max- Restriktionen je Anlageklasse (grob/fein) oder Restriktionen wie maximales simuliertes Risiko, Mindest- Ausschüttung, erwartete, bzw. historische Rendite oder maximaler historischer Verlust, etc. WpHG- konforme Einstufungen des Kunden können als Anlagerestriktionen unmittelbar übernommen werden. Quanvest aktualisiert die Risikodaten monatlich. Es können auch Haus- eigene Risikodaten für die Optimierungssoftware verwendet werden. Eine Software steht als Cloud- Service auf Quanvest- Servern oder im Banken- Intranet und kann auf Haus- eigenen Servern mit Haus- eigenen Daten konfiguriert werden. 14

15 VERBESSERTE SAA TAA INTERAKTION IM INVESTMENT PROZESS IT- Unterstützung einer ständigen Interaktion zwischen Berater, Manager und Kunde Planung / Allokation (SAA) Risiko- bereitschaft Optimierung Assetklassen Optimierung Restriktionen Selektions- spezifische SAA Assetklassen SAA Selektion + Gewichtung Selektion + Gewichtung TAA Umsetzung (TAA) 15

16 NAHTLOSE UMSETZUNG: TAA à SAA à TAA Einsatz in den Fuchsbriefe Stiftungsportfolios Nonprofit im Plus SAA à TAA: Assetklassen- orientierteumsetzungsvorschläge für die SAA, Nachträgliche Auswahl von ETF, Fonds, Einzeltiteln. Überwachung von Risiko / Rendite und Anlagerichtlinien: Stimmt das geplante Risiko? Sind die Anlagerichtlinien erfüllt? Alternativer Weg: TAA à SAA: TAA: Ableitung einer IST- SAA aus einem Anlagevorschlag oder : TAA: Selektion und Gewichtung von ETF, Fonds, Einzeltiteln je Assetklasse. Berechnung von individuellen Benchmarks je TAA- Assetklasse, z.b. Dividendentitel, Value Fonds, defensive Fonds, Lokalwährungsanleihen (Frontiermärkte), etc. SAA mit individuellen Anlageklassen, TAA- konformen Risiko und Rendite Eigenschaften. Simulation / Optimierung wird im täglichen Portfolio Management umgesetzt. 16

17 UNTERSCHEIDUNG VON SIMULATION UND OPTIMIERUNG Kennzahl Historisch (Markowitz) Simuliert (SENSIS ) Zeitfenster für Vola: selektiv unterschiedlich Verteilung: normal Anlage- typisch Korrelation: fixiert auf Zeitraum Unabhängig, diversifiziert Alternative Zeitfenster für Markowitz Renditen Erwartete Rendite Maximaler Drawdown 17

18 ALLOKATIONS OPTIMIERUNG: AUSWAHL OPTIMALER PORTFOLIOS Effizienz Line der Wertpapier Allokation unterhalb des Testfeldes Allokation wird TAA / Wertpapier basiert optimiert Beste TOPS Portfolios Optimierter Vorschlag IST Portfolio Effizienzlinie des Portfolios (durch Umschichtung) n Max. 10% Risiko (98% Konfidenz erlaubt), n Selektion diversifiziert nicht genug, n Portfolio verbesserbar, aber Horizont zu nah. 18

19 ALLOKATIONS OPTIMIERUNG: BEISPIEL EINES OPTIMALEN PORTFOLIOS Details Kennzahlen eine beispielhaften Portfolios im Rahmen der Titel- Auswahl Eine beispielhafte Portfolioauswahl mit Empfehlung (Gewicht nach Umschichtung) n Zahlreiche Alternativen vorhanden. n Restriktionen veränderbar, bzw. zus. Restriktionen möglich. n Ergebnisse wesentlich verbesserbar durch Hinzunahme weiterer Wertpapiere bzw. Wertpapieraustausch. 19

20 TOPS 2014: PORTFOLIOS IM TEST Beispiel: Viele Portfolios in TOPS 2014 hätten durch Umschichtungen mehr Potenzial entfaltet. Diversifikationspotenzial Effizienzlinie des Vorschlags durch Umschichtung Anlagerestriktion: Risiko < 10% Anlagevorschlag Risiko > 11,5% n Einflüssen von Anlage- Restriktionen präzise ausarbeiten, z.b. Kundenvorgaben zu Gewichtungen, max. Risiko, Ausschüttung, Mindest- Ratings. n Nicht so sehr die höhere Rendite, als vielmehr die Risikodiversifikation kann erheblich zur Verbesserung der Effizienz beitragen. n Die Fähigkeit zur komplexen Portfoliooptimierung ist ein Nachweis exzellenter Anlageprozesse. n Rendite- Ziele, Backtest, Echtportfolios und Risikosimulation sollten ein konsistentes, abgestimmtes Bild ergeben. n Alternative Assetklassen sind nützlich, erfordern entsprechendes Knowhow und Erfahrung. 20

21 DAS BESTE PORTFOLIO: NOCHMAL VERBESSERT! Der Blick auf Navi: Wie halten Sie Rendite und Risiko in der Waage? n Welche Risikokennzahl gewählt, warum Volatilität oder welchen Value- at- Risk (VAR)? n Konfidenzniveau und Zeithorizont passen zum Anlagehorizont. Was bedeutet 95% über 10 Jahre? n Stimmen Risiko (VAR) und max. Drawdown aus Backtest überein? n Passt Portfolio Risiko zur WpHG- konformen Einstufung des Kunden? n Wie haben Vorgaben des Kunden die Portfolioeffizienz beeinträchtigt? Tipps für den Anlagevorschlag: è Volatilität ist als Risikokennzahl irreführend. è Value at Risk lässt sich nicht aus der Portfoliohistorie berechnen. è Die nachteiligen Auswirkungen der Anlage- Restriktionen auf die Portfolioeffizienz zeigen. 21

22 OPTIMIERUNG: MIT DYNAMISCHEN RESTRIKTIONEN Min / max- Restriktionen beeinflussen unmittelbar Allokation und Schränken die Selektion ggf. ein. 22

23 OPTIMIERUNG STIFTUNGSFALL MIT RESTRIKTION: MIND. 2,5% ERTRAG Min- Restriktionen für eine Kennzahl (Ausschüttung) n Aktien, Anleihen - Allokation. n Blau: Normale Allokationen, n Grün: Mindestens 2,5% Ertrag è Kundenvorgaben führen zu Risikoerhöhung. n In der Regel haben Portfolios mit Ausschüttungen geringere Renditeerwartungen und weniger Diversifikation. n Alternative Assetklassen mit hohen Ausschüttungen wären sinnvoll. 23

24 OPTIMIERUNG AUF BASIS EINER SIMULATION REDUZIERT RISIKEN Beispiel: Finanzkrise Tatsächlich weniger Risiko n Aktien, Anleihen - Allokation. n Historischer Zeitraum für Risikomessung: 07/2007 bis 06/2008 n Return=erwartete Rendite n Risk=SENSIS Risiko n Farben = Tatsächliche 7- Tages Volatilität des Portfolios zwischen 07/2008 und 03/2009 : (grün: 2%, rot: 8%) 24