Anlageverhalten systematisch nutzbar machen -Erfolgreich investieren mit quantitativen Methoden

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1 Anlageverhalten systematisch nutzbar machen -Erfolgreich investieren mit quantitativen Methoden Bernhard Langer, CIO Invesco Quantitative Strategies Dieses Marketingdokument richtet sich ausschließlich an professionelle Kunden und Finanzberater und ist nicht zur Weitergabe an Dritte bestimmt

2 Invesco Quantitative Strategies Verwaltetes Vermögen von 23 Mrd. US-Dollar Erfahrenes Team mit über 40 Investmentspezialisten Globale Research Agenda für kontinuierliche Modellverbesserungen Einheitlicher Ansatz in der Renditeprognose und Portfoliokonstruktion 1983 U.S. Quantitative Core Equity 1991 Financial Futures 1992 U.S. Small Cap Core; U.S. Mkt Neutral 1995 Equitized U.S. Market Neutral 1996 U.S. Enhanced Index 1999 European Quantitative Core 2000 Eurobloc Quantitative Core 2001 Global Quantitative Core 2002 Absolute Return (multi-strategy hedge fund approach) 2003 Global Balanced Solutions 2005 European/Global Low Volatility 2006 European Market Neutral 2007 Directional Long-Short (130/30) 2008 Global Market Neutral 2009 U.S. Low Volatility 2010 Emerging Markets 2012 European Growth 2013 Asia Pacific Low Volatility Quelle: Invesco, Stand: Nicht alle verfügbaren Strategien von Invesco Quantitative Strategies sind hier aufgeführt. Die Auswahl dient nur der Illustration. Balanced Solutions Mandate werden in Zusammenarbeit mit Invesco s Global Asset Allocation Investmentteam gemanagt. 2

3 Invesco Quantitative Strategies Eine Philosophie, ein Modell, viele Anwendungsmöglichkeiten Wir sind davon überzeugt, durch die systematische Anwendung fundamentaler und marktpsychologischer Erkenntnisse einen Mehrwert für unsere Kunden erzielen zu können. 3

4 Quantitatives Investieren Historische Entwicklung 60er Jahre 80er Jahre Bis Erste Grundlagen werden geschaffen: Markowitz, Sharpe, Treynor-Black Langsames Wachstum der Anlagegelder, ca. 4 bis 5 Mrd. USD Wenig Daten, die ersten Computer, Long only, Index-Produkte Teenager-Jahre Bessere Daten und leistungsfähigere Computer Anlagegelder ca. 100 Mrd. USD, Long/Short, Market-Neutral Fokus auf fundamentale Daten Boom-Jahre Ansteigende Verschuldung, hunderte Alpha-Signale, Arbitrage-Geschäfte Sehr gute Performance, explosives Wachstum der Anlagegelder auf ca. 2 Billionen USD Platzen der Blase Massive kreditfinanzierte Anlagen, Crowed Trades 1, dramatischer Anstieg der Volatilität, Aktienquoten werden um 70% reduziert Quelle: Invesco, Stand: Volumen der Anlagegelder beruhen auf Invesco Schätzungen. 1 Ungewöhnlich stark nachgefragte Transaktionen auf der Kauf- und Verkaufseite. 4

5 Quant Comeback 2010 Wo wir heute stehen Die Wertentwicklung von Quant-Produkten bessert sich schnell und ist wieder konkurrenzfähig Aktives Management befindet sich in großem Wettbewerb mit passiven Investments, ETF s 1, High Frequency Trading 2 usw. Was haben wir daraus gelernt: Vermeidung von Verschuldung und einem zu konzentrierten Risiko In Research investieren; Anders sein ; Faktoren; Stile Risikomanagement: Von einem Risiko-Standardmodell hin zu einem maßgeschneiderten Risikomodell Abrücken von kapitalisierungsgewichteten Benchmarks und Tracking Error s 3 Langfristige Orientierung Individualisierung, um eine stärkere Kundenorientierung zu gewährleisten Effizientere Handelsmethoden / Suche nach Liquidität Quelle: Invesco, Stand: ETF = Exchange Traded Funds; 2 High Frequency Trading = Hochgeschwindigkeitshandel; 3 Tracking Error = Standardabweichung der Differenz zwischen Portfolio- und Benchmarkrendite. 5

6 Einführung in BehavioralFinance * In der klassischen Kapitalmarkttheorie verhalten sich Anleger rational und Märkte sind effizient *Behavioral Finance beschäftigt sich mit der Psychologie der Anleger. Hierbei werden Aktionäre als Handelnde und ihre typischen Verhaltensweisen untersucht. 6

7 Einführung in Behavioral Finance Behavioral Finance beschäftigt sich mit irrationalem Verhalten auf Finanzmärkten Bedeutende Forschungsergebnisse von Daniel Kahnemann * und Amos Tversky * Verzerrungen (Bias) als systematische Quellen von Marktineffizienzen Möglichkeiten für aktives Management Quelle: Invesco, Stand: *Daniel Kahnemann und Amos Tversky sind Autoren eines der wichtigsten Aufsätze bei der Entwicklung der Disziplin der Behavioral Finance und Behavioral Economics. Der Aufsatz Prospect theory: An Analysis of Decision under Risk Exchange Traded Funds ist 1979 erschienen. 7

8 Überoptimismus (Overconfidence) Überschätzen der eigenen (prognostischen) Fähigkeiten Überschätzen der Güte der vorhandenen Informationen Dem eigenen Bild widersprechende Informationen werden ignoriert Mögliche Konsequenzen: Festhalten an unattraktiven Aktien Ungenügende Verkaufsdisziplin Zu häufiges Handeln auf Informationen Hohe Transaktionskosten 8

9 Experiment: Bitte notieren Sie die letzten vier Ziffern Ihrer privaten Telefonnummer 9

10 Experiment: Wie viele Allgemein-Mediziner gibt es in Hamburg? 10

11 Mentaler Anker (Anchoring) Mentale Anker, von denen aus Schätzungen adjustiert werden Schätzungsänderungen sind im Durchschnitt zu klein Relative Schätzungen fallen leichter als absolute Schätzungen Mögliche Konsequenzen: Marktniveauschätzungen sind zu dicht an den aktuellen Schätzungen Neue Informationen werden ungenügend berücksichtigt Unterfüttert Gewinnrevisionen und (moderates) Momentum als Indikatoren 11

12 Fluch des Gewinners Das Bieten hat viel mit einer Übernahme gemein Der genaue Wert des Objektes ist unbekannt Der Meistbietende gewinnt Finanzieller Anreiz der Unternehmensleitung zu gewinnen Implikation: Übernahmen sind attraktiv für Aktionäre der übernehmenden Gesellschaft 12

13 Independent Thinking - Unabhängiges Denken Quantitative Faktorperformance in verschiedenen Marktzyklen (Informationskoeffizienten Welt) 0,10 0,05 0,00-0,05 Gewinnrevisionen Relative Stärke Management Verhalten Bewertung -0, letzte 6 Monate Dezil 9. Dezil 8. Dezil 3. Dezil 2. Dezil 1. Dezil Quelle: Invesco; Stand Informations-Koeffizient (IC): Korrelation zwischen unserer Renditeprognose und der tatsächlichen, von den Aktien im zurückliegenden Monat erzielten Rendite. Die IC s wurden in Dezile eingeteilt, d.h. im 1. Dezil befinden sich die besten 10%, im 10. Dezil befinden sich die schlechtesten 10%. Die Grafik dient nur der Illustration. Die Wertentwicklung der Vergangenheit ist keine Garantie für die zukünftige Wertentwicklung. 13

14 Engineered Discipline - Integrierter Investmentprozess Mehrwert auf allen Ebenen Prognosen Renditeprognose Risikoprognose Transaktionskosten- Prognose Optimierung mit GPMS 1 Portfoliovorgaben & Restriktionen, ESG 2 Kriterien Konstruktion Finale Kontrolle Implementierung Portfolio 1 Global Portfolio Management System. 2 ESG=Environmental, Social; Governance. Die Grafik dient nur der Illustration. 14

15 Portfoliokonstruktion und Risikomanagement Warum Quants einen Optimierer für die Portfoliokonstruktion verwenden Invesco Global Quantitative Core (Angestrebtes Risiko 3%) Tracking Error (in %) 6,00 5,00 4,90* 4,00 Stilfaktoren 26,0% 3,00 2,00 1,00 0,00 Länder/Währungen Sektoren Einzeltitelselektion 63,7% 3,6% 6,7% 1,86* Stil-Faktoren Länder/Währungen Sektoren Einzeltitelselektion 0,6% 10,7% 3,9% 84,8% Top 20% Aktien Invesco Global Quantitative Core Portfolio Ohne Optimierung Zu hohes Risiko relativ zur Benchmark Zu geringes Risiko aus der Einzeltitelauswahl Mit Optimierung Risikoanforderungen erreicht Risiko überwiegend aus der Einzeltitelauswahl Die Grafik dient nur der Illustration. Quelle: Analysen von Barra TM und Invesco, per (letzte verfügbare Einstellung). *Risikocharakter der Top 20% Aktien innerhalb des Universums (ca globale Aktien) relativ zum Risikocharakter des Invesco Global Quantitative Core Portfolios. 15

16 Engineered Discipline Effektives Risikomanagement Vom Standard-Risikomodell hin zu einem maßgeschneiderten Risikomodell Verbesserte Risikovorhersagen Genauere Einschätzung von Portfoliorisiken in unseren Enhanced, Core und Market Neutral Produkten Verbesserte und effizientere Portfoliokonstruktion Verbesserung der Wertentwicklung pro Risikoeinheit (wieviel Mehrertrag kommt im Portfolio an) Verbesserte Performance-Attribution Eine aussagekräftigere Attribution von Risiko und Ertrag Quelle: Invesco. 16

17 Ergebnisorientiertes Managen Beispiel US-Aktien: Die traditionelle Risikomessung (Value at Risk) reagiert langsamer und weniger ausgeprägt 15% 10% 5% Risikobudget wird verschenkt 0% Rendite -5% -10% -15% Volatilitätsanstieg wird signifikant unterschätzt!> Wertuntergrenzen ggf. in Gefahr -20% -25% 06/ / / / / / / / / / /2013 Erwartete Schwankungsbreite aus Invesco-Ansatz (99% Konfidenz, 1 Tag Haltedauer) VaR aus Standardabweichung (99% Konfidenz, 1 Tag Haltedauer) S&P 500 tägliche Rendite Quelle: Invesco; Thomson Financial; Stand: Die gekennzeichneten Marktsituationen stellen Beispiele dar. 17

18 Ergebnisorientierte Managen Der Wertsicherungsmechanismus von Invesco: t-garch-copula Schätzverfahren und Risikomaß sind die entscheidenden Unterschiede Komponente Standard Ansatz Invesco- Ansatz Vorzüge der Weiterentwicklung Schätzverfahren Volatilität Standardabweichung t-garch Keine Annahme einer Normalverteilung von Renditen Schnelle Anpassung an Veränderungen im Risikoumfeld Schätzverfahren Marktgleichlauf Korrelation Copula Berücksichtigt Variabilität von Korrelationen keine Annahme einer Normalverteilung von Renditen Risikomaß Value-at-Risk Erwarteter Höchstverlust (Expected Shortfall) Direkte Einschätzung der Anforderungen auf Anlegerseite (d.h. wie viel könnte ich verlieren anstatt wie viel würde ich bei Eintritt eines hohen Verlustes mindestens verlieren ) Quelle: Invesco Research. 18

19 Purposeful evolution Sinnvolle Weiterentwicklung Smart Beta Der Low Volatility Effekt Aktien mit niedriger Volatilität erzielen eine ebenso attraktive Wertentwicklung wie Aktien mit höherer Volatilität. Das Eingehen von Risiken wird nicht belohnt. Hoch-volatile Aktien erzielen im Durchschnitt niedrigere Erträge. annualisierte relative Performance 4% 2% 0% -2% -4% -6% -8% -10% -12% -14% Welt USA Japan Europa Emerging Markets Quelle: Invesco Research, Dezember 1996 bis Juni 2013, Datenbasis: IQS Aktienuniversum (ca globale Titel) gruppiert nach historischer Volatilität. Dezil 1 bildet die 10% Aktien mit der niedrigsten Volatilität ab, Dezil 10 bildet die 10% Aktien mit der höchsten Volatilität ab. Die Grafik dient nur der Illustration. 19

20 Wie performtein Low VolatilityPortfolio in verschiedenen Marktszenarien? Am Beispiel des Invesco Pan European Structured Equity Fund Bären-Markt Normales Marktumfeld Bullen-Markt Monatliche Index Performance <-3% -3% - +3% > +3% Ø Monatliches Alpha (nach Kosten) 1,8% 0,5% -0,9% Stärkste relative Wertentwicklung, wenn Anleger es am dringendsten brauchen: in Bärenmärkten, zur Reduzierung extremer Kursverluste Ca. 0,5% pro Monat positives Alpha in einem normalen Marktumfeld (nach Kosten) An Bullenmärkten kann das Portfolio nicht immer zu 100% partizipieren Nur zur Illustration. Quelle: Invesco, MSCI; Stand: MSCI = MSCI Europe ND. Fondsperformance (A Shares): Netto-Dividenden reinvestiert. Die Wertentwicklung der Vergangenheit lässt keine Rückschlüsse auf die künftige Performance zu, stellt keine Garantie für künftige Erträge dar und lässt sich nicht in die Zukunft fortschreiben. 20

21 Purposeful evolution Sinnvolle Weiterentwicklung Differenzierung zwischen Alpha und Beta Market Neutral Strategien Aktien-Positionen Long Only Long-Short Benchmark-Relativ (Tracking Error) Global Enhanced US Core European Core Global 130/30 Portfolio-Risiko Absolutes Risiko (Standardabweichung) Global Low Volatility US Low Volatility European Low Volatility Global Market Neutral Australian 130/30 US Market Neutral Differenziert zwischen Rendite und Risiko der Einzeltitel und der Rendite und dem Risiko des Marktes Eliminiert eine Marktausrichtung (Beta) Strebt nach positiven Renditen Managt Risiko durch: die Verrechnung von Long- und Shortpositionen Währungsneutralität (es wird der gleiche Währungsanteil in Long- und Shortpositionen gehalten) die Limitierung von nichtaktienspezifischen Risiken Sektoren Industrien Stilen Ländern Währungen Maximiert Manager-Fähigkeiten Keine Benchmarkorientierung Symmetrische Alpha-Implementierung Quelle: Invesco; Stand:

22 Wenn Sie tiefer in die Materie einsteigen wollen Die Quant Bibel Active Portfolio Management: Quantitative Theory and Applications von Richard Grinold, Ronald Kahn (1994, 1999) Entscheidungsfindung verstehen Thinking fast and slow von Daniel Kahneman, (2012) Beurteilung von Wahrscheinlichkeiten und Prognoseunsicherheit The signal and the noise von Nate Silver (2012) 22

23 Aktienmärkte auf Allzeithochs Anzeichen für systemische Risiken? Cross-Asset-Korrelationen der Anlageklassen eher niedrig Marktvolatilität mäßig Liquidität gut Erwarteter Maximalverlust Erwarteter Maximalverlust 8% 7% 6% 5% 4% 3% 2% % 0% Euro Stoxx 50 FTSE 100 S&P 500 Nikkei Y Bund US T-Note 10-Y JGB Agrar Roh-Öl Gold Kupfer Quelle: Invesco Quantitative Strategies, Stand: Die Grafik zeigt die berechneten erwarteten Schwankungsbreiten der erwähnten Anlageklassen zu verschiedenen Zeitpunkten. 23

24 Bewertung: Globale Aktienmärkte Günstig war gestern Bewertung Welt -3,0-2,0 Unattraktiv -1,0 Neutral 0,0 1,0 2,0 3,0 Attraktiv 4, Jahr Bewertung Europa -3,0-2,0 Unattraktiv -1,0 Neutral 0,0 1,0 2,0 3,0 Attraktiv 4, Jahr Bewertung USA -3,0-2,0 Unattraktiv -1,0 Neutral 0,0 1,0 2,0 3,0 Attraktiv 4, Jahr Bewertung Japan -3,0-2,0-1,0 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0 Neutral Attraktiv Jahr Unattraktiv Quelle: Thomson Financial; Bloomberg; Invesco Research; Stand:

25 Korrelation der Einzelwerte untereinander niedrig Aktives Management lohnt sich! 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 Australien Frankreich Deutschland Japan Großbritannien USA Quelle: Invesco Quantitative Strategies Research; Stand Die Grafik zeigt geglättete 1-Monats-Korrelationen von Einzelwerten über einen rollierenden Zeitraum von 6 Monaten innerhalb der Länder Australien, Frankreich, Deutschland, Japan, Großbritannien und USA. 25

26 Quantitative Methoden verstehen- Warum können Anleger diesen Ansätzen vertrauen? Was liefern quantitative Manager: Transparenz, Konsistenz, eine lernende Organisation, Performance Die Invesco Quantitative Strategies-Adaption: Independent Thinking - Die besten Ideen aus der Anwendung fundamentaler und verhaltenspsychologischer Konzepte von einem globalen Investmentteam, das Wert auf unabhängiges Denken legt. Engineered Discipline - Einen strukturierten Investmentprozess, welcher quantitative Modelle nutzt, um innerhalb vorgegebener Risikoparameter Mehrertrag zu generieren. Purposeful Evolution - Zielgerichtete Entwicklung der Investmenterkenntnisse und eines vorausschauenden Investmentprozesses, der seine Effektivität über einen langen Zeitraum unter Beweis gestellt hat. 26

27 Wichtige Informationen Dieses Marketingdokument richtet sich ausschließlich an professionelle Kunden und Finanzberater und ist nicht zur Weitergabe an Dritte bestimmt. Die hier dargestellte Meinung ist die des Invesco Quantitative Strategies Teams in Frankfurt zum Stand 31. August Diese Meinung kann sich jederzeit und ohne vorherige Ankündigung ändern. Diese Publikation ist nicht Bestandteil eines Verkaufsprospektes. Sie enthält lediglich allgemeine Informationen und berücksichtigt keine individuellen Erwartungen, steuerliche oder finanzielle Interessen. Obwohl große Sorgfalt darauf verwendet wurde, sicherzustellen, dass die in dieser Publikation enthaltenen Informationen korrekt sind, kann ebenso wenig eine Verantwortung für Fehler oder Auslassungen irgendwelcher Art übernommen werden sowie für alle Arten von Handlungen, die auf diesen basieren. Die Nennung von Einzeltiteln dient ausschließlich der Veranschaulichung und stellt keine Empfehlung zum Kauf oder Verkauf dar. Sämtliche Informationen zu den genannten Einzeltiteln stammen aus öffentlich zugänglichen Quellen. Der Wert der Anteile sowie die Erträge hieraus können sowohl steigen als auch fallen und es ist möglich, dass der Anleger den ursprünglich angelegten Betrag nicht zurückerhält. Weiterhin können auch Wechselkursänderungen Schwankungen des Wertes der Anlage verursachen. Weder Invesco noch ein anderes Unternehmen der Invesco Ltd. übernimmt eine Garantie für die Entwicklung eines Fonds noch den Werterhalt einer Anlage. Die Performance der Vergangenheit ist keine Garantie für die zukünftige Entwicklung. Dieses Dokument dient lediglich der Information und stellt keinen Anlagerat oder Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Anteilen dar. Hinweise auf Rankings, Ratings oder Preise bieten keine Garantie für künftige Performance und lassen sich nicht fortschreiben. Die von Invesco bereitgestellten Asset-Management-Dienstleistungen entsprechen den relevanten lokalen gesetzlichen und regulatorischen Vorgaben. Herausgeber dieses Dokuments in Deutschland ist Invesco Asset Management Deutschland GmbH, An der Welle 5, D Frankfurt am Main, beaufsichtigt durch die Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht. Herausgeber dieses Dokuments in Österreich ist Invesco Asset Management Österreich GmbH, Rotenturmstrasse 16-18, A-1010 Wien. Herausgeber dieses Dokuments in der Schweiz ist Invesco Asset Management (Schweiz) AG, Stockerstrasse 14, CH-8002 Zürich. 27