Managed Futures ( CTAs )

Transkript

1 Managed Futures ( CTAs ) Dr. Christoph Wiesmayr 0

2 Historie Einer der frühen Investmentstile Viele Pioniere der 80er Jahre wie Tony CRABEL, Monroe TROUT: technisches, systematisches Trading im Gegensatz zu diskretionärem Investmentstil GM In den USA relativ geringe regulatorische Anforderungen (wenn wenige Investoren) Historie in Österreich Pionier: Hasenbichler ab Anfang 90er Jahre Später: SMN, FTC, Benchmark (Blue Danube) Merit Sonderfall Quadriga Europa: manche Jurisdiktionen konnten schon lange als Domizil für Managed Futures Fonds dienen (Luxemburg, Malta, Frankreich,Irland, GB) In einigen weiteren Jurisdiktionen waren Vertriebszulassungen möglich (zb Österreich) Dr. Christoph Wiesmayr 1

3 Entwicklung der Fondsvolumina Dec-93 Sep-94 Jun-95 Mar-96 Dec-96 Sep-97 Jun-98 Mar-99 dez-99 Sep-00 Jun-01 Mar-02 Dec-02 sep-03 jun-04 Dr. Christoph Wiesmayr 2

4 Performance (1) 50% 40% 30% 20% 10% 0% -10% Daten bis Mai 2005! Dr. Christoph Wiesmayr 3

5 Performance (2) Dez 82 Dez 84 Dez 86 Dez 88 Dez 90 Dez 92 Dez 94 Dez 96 Dez 98 Dez 00 Dez 02 Dez 04 Daten bis Mai 2005! Dr. Christoph Wiesmayr 4

6 Basisinstrumente Futures auf (normalerweise liquide!) Financial Futures Geldmarktinstrumente Bonds Aktienindizes Währungen Commodity Futures Soft Commodities (orange juice, sugar, coffee, cotton,..) Getreidemärkte (corn, wheat,..) Fleischmärkte (live cattle, lean hogs,..) Energiemärkte (crude oil, heating oil, natural gas,..) Metallmärkte (gold, copper, aluminium, nickel,..) manchmal: physische Währungen selten: Optionen selten: physische Commodities zum Parken von Liquidität: Geldmarktinstrumente Dr. Christoph Wiesmayr 5

7 Besonderheiten zum Leverage Leverage erfolgt über Futures Futures benötigen einen relativ geringen Einschuss (Margin). Margin liegt je nach Markt bei ca % des bewegten Underlying der Futures; d.h. theoretisch könnte man einen fast 30-fachen Leverage eingehen (de facto ist natürlich der Leverage nahezu aller Fonds in den Fondsrichtlinien eingeschränkt wenige Kunden würden sonst einen derartigen Fonds kaufen) Beispiel: 20% des Portfolios sind in Margins gebunden, 80% des Portfolios werden auf dem Geldmarkt veranlagt. Ist das hoher Leverage oder niedriger? 20% x 30 = 600% des Portfolios können bewegt werden Erfahrungswert: durchschnittliche Margin to Equity von 20% entspricht in diversifizierten Managed Futures Fonds in etwa einer annualisierten Standardabweichung von 20%. Sinnvolle Maßzahl: Margin to Equity : durchschnittliche Marginauslastung in Relation zum Fondsvermögen Dr. Christoph Wiesmayr 6

8 Substile von Managed Futures Spezialisierung auf Commodities Währungen Financials Diversified (in Marktgruppen diversifiziert) trade generation Diskretionär (~10%): verwendet fundamentale und/oder technische Analysen, trifft aber persönlich in jedem Fall Entscheidungen über Kauf-/Verkauf, eventuelle Stops und/oder Performanceziele Systematisch (~90%): Computer gibt auf Basis einer Programmierung Entscheidungen vor; davon: Trend-Following (>50%): Substil zu systematisch, auf Basis Momentum oder Break-Out sonstige systematische Entscheidungen: auf Basis Pattern Recognition, Regressionsanalysen, Countertrends, Relative Value decision input Fundamental: fundamentale / ökonomische Analysen (~10%) Technisch: Preiszeitreihen und Ableitungen (~90%) short-term (~10%) long-term (~90%) Dr. Christoph Wiesmayr 7

9 Substile von Managed Futures Beispiel SMN Diversified Futures Fund SMN Diversified Futures Fund Wie werden Entscheidungen getroffen? Systematisch / mechanisch diskretionär/ subjektiv Aufgrund welcher Informationen? Tradingphilosophie? quantitativ fundamental Antizyklisches Verhalten Diversifikation Märkte? Breit diversifiziert Trendfollowing Marktspezialisierung Diversifikation Trendlänge? Welche Instrumente? mehrere Zeithorizonte Outright Futures ein Zeithorizont Spreads, Arbitrage, Optionen 12 smn DIVERSIFIED Dr. Christoph Wiesmayr 8

10 Woher kommt Alpha? Marktineffizienzen jeglicher Natur Plus: gute Beobachtung und gut programmierte Systeme Plus: eiserne Beachtung von Handelsregeln und damit Ausschalten von psychologisch bedingten Händlerkrankheiten Professionelle Ausführung von Transaktionen Slippage = Differenz zwischen vom System vorgegebenen optimalen Transaktionskurs und dem effektiv am Markt erzielten Transaktionskurs (plus Transaktionskosten) Hängt ab von: Marktliquidität, Transaktionsgröße, Professionalität der beauftragten Broker (und/oder eigener Händler) Je häufiger Frequenz der Transaktionen desto höher Einfluss der Abwicklung (Geschwindigkeit, Genauigkeit) auf Performance Fokus auf Diversifikation in der Portfoliozusammenstellung von Marktgruppen Fehlerlose Abwicklung und Kontrolle ist zwingend Dr. Christoph Wiesmayr 9

11 Managed Futures im statistischen Vergleich Risiko und Ertrag Standardabweichung / /2005 Ertrag p.a. Ertrag p.a. Ertrag p.a. Standardabweichung Standardabweichung modified sharpe ratio MSCI World 16,75% 12,64% -1,43% 15,15% 8,13% 14,09% 0,58 SSB Big Euro Government Bond Index 6,13% 5,46% 8,54% 4,64% 7,27% 5,08% 1,43 Hedgefonds Gesamt 13,16% 9,77% 6,62% 5,15% 10,06% 7,95% 1,27 Hedge Fund of Funds 9,22% 6,95% 4,71% 4,37% 7,08% 5,89% 1,20 Market Neutral 10,84% 3,60% 8,24% 2,12% 9,61% 3,00% 3,20 Statistical Arbitrage 10,61% 3,65% 2,95% 3,88% 6,97% 3,91% 1,79 Long/Short Equity 17,79% 11,56% 4,55% 8,76% 11,51% 10,47% 1,10 Short Biased -1,87% 18,00% 0,20% 17,48% -0,88% 17,69% -0,05 Event Driven 12,25% 7,01% 9,75% 3,97% 11,06% 5,76% 1,92 Merger Arbitrage 12,79% 3,78% 5,84% 3,17% 9,50% 3,64% 2,61 Distressed Securities 11,28% 5,92% 12,08% 5,09% 11,66% 5,52% 2,11 Fixed Income Arbitrage 6,59% 4,69% 6,16% 2,57% 6,38% 3,82% 1,67 Mortgage-Backed Arbitrage 10,24% 4,96% 9,33% 4,22% 9,81% 4,61% 2,13 Convertible Arbitrage 8,02% 4,95% 8,82% 4,78% 8,40% 4,85% 1,73 Global Macro 14,02% 14,89% 12,90% 5,46% 13,49% 11,39% 1,18 Managed Futures 5,38% 11,42% 7,39% 13,08% 6,33% 12,19% 0,52 Emerging Markets 8,31% 21,17% 9,31% 9,97% 8,79% 16,76% 0,52 Dr. Christoph Wiesmayr 10

12 Managed Futures im statistischen Vergleich Korrelationen MSCI World Bond Index SSB Big Euro Government Hedgefonds Gesamt Hedge Fund of Funds Market Neutral MSCI World 1,00 0,08 0,48 0,57 0,36 0,52 0,62-0,75 0,59 0,49 0,52 0,04 0,03 0,12 0,19-0,11 0,53 SSB Big Euro Government Bond Index 0,08 1,00 0,28 0,17 0,17 0,20 0,18-0,06 0,12 0,09 0,10 0,19-0,04 0,18 0,33 0,20 0,06 Hedgefonds Gesamt 0,48 0,28 1,00 0,90 0,33 0,32 0,78-0,47 0,67 0,40 0,61 0,45 0,11 0,41 0,86 0,13 0,65 Hedge Fund of Funds 0,57 0,17 0,90 1,00 0,42 0,30 0,85-0,62 0,79 0,51 0,74 0,45 0,16 0,49 0,64 0,03 0,77 Market Neutral 0,36 0,17 0,33 0,42 1,00 0,33 0,35-0,33 0,37 0,32 0,27 0,10-0,03 0,34 0,21 0,13 0,22 Long/Short Equity 0,52 0,20 0,32 0,30 0,33 1,00 0,26-0,35 0,38 0,46 0,25 0,15 0,01 0,25 0,25-0,04 0,20 Statistical Arbitrage 0,62 0,18 0,78 0,85 0,35 0,26 1,00-0,72 0,66 0,50 0,61 0,21 0,01 0,27 0,43-0,02 0,59 Short Biased -0,75-0,06-0,47-0,62-0,33-0,35-0,72 1,00-0,63-0,51-0,61-0,07-0,04-0,24-0,13 0,14-0,56 Event Driven 0,59 0,12 0,67 0,79 0,37 0,38 0,66-0,63 1,00 0,68 0,86 0,39 0,15 0,57 0,38-0,17 0,67 Merger Arbitrage 0,49 0,09 0,40 0,51 0,32 0,46 0,50-0,51 0,68 1,00 0,51 0,12 0,01 0,42 0,12-0,14 0,38 Distressed Securities 0,52 0,10 0,61 0,74 0,27 0,25 0,61-0,61 0,86 0,51 1,00 0,44 0,24 0,54 0,34-0,17 0,61 Fixed Income Arbitrage 0,04 0,19 0,45 0,45 0,10 0,15 0,21-0,07 0,39 0,12 0,44 1,00 0,22 0,54 0,45-0,06 0,28 Mortgage-Backed Arbitrage 0,03-0,04 0,11 0,16-0,03 0,01 0,01-0,04 0,15 0,01 0,24 0,22 1,00 0,07 0,13-0,08 0,21 Convertible Arbitrage 0,12 0,18 0,41 0,49 0,34 0,25 0,27-0,24 0,57 0,42 0,54 0,54 0,07 1,00 0,29-0,14 0,30 Global Macro 0,19 0,33 0,86 0,64 0,21 0,25 0,43-0,13 0,38 0,12 0,34 0,45 0,13 0,29 1,00 0,25 0,41 Managed Futures -0,11 0,20 0,13 0,03 0,13-0,04-0,02 0,14-0,17-0,14-0,17-0,06-0,08-0,14 0,25 1,00-0,10 Emerging Markets 0,53 0,06 0,65 0,77 0,22 0,20 0,59-0,56 0,67 0,38 0,61 0,28 0,21 0,30 0,41-0,10 1,00 Long/Short Equity Statistical Arbitrage Short Biased Event Driven Merger Arbitrage Distressed Securities Fixed Income Arbitrage Mortgage-Backed Arbitrage Convertible Arbitrage Global Macro Managed Futures Emerging Markets unkorreliert (-0.25<R<+0.25) negativ korreliert (R<-0.25) positiv korreliert (R>+0.25) Dr. Christoph Wiesmayr 11

13 Managed Futures im statistischen Vergleich Instabilität der Korrelationen MSCI World MSCI World up /2004 KORRELATIONEN MSCI World dn SSB EUR SSB EUR up SSB EUR dn CSFB HF CSFB HF up CSFB HF dn Hedgefonds Gesamt 0,47 0,06 0,37 0,30 0,12 0,38 Hedge Fund of Funds 0,56 0,17 0,51 0,19 0,10 0,30 0,90 0,85 0,81 Market Neutral 0,37 0,23 0,16 0,19 0,16 0,25 0,33 0,39-0,04 Statistical Arbitrage 0,51 0,09 0,45 0,22 0,27 0,28 0,31 0,29-0,20 Long/Short Equity 0,61 0,25 0,49 0,20 0,16 0,25 0,77 0,72 0,53 Short Biased -0,75-0,51-0,55-0,07-0,13-0,13-0,47-0,29-0,17 Event Driven 0,58 0,30 0,58 0,14 0,11 0,11 0,66 0,50 0,57 Merger Arbitrage 0,48 0,15 0,52 0,10 0,22 0,09 0,39 0,36 0,22 Distressed Securities 0,50 0,14 0,51 0,12 0,05 0,05 0,60 0,25 0,56 Fixed Income Arbitrage 0,03-0,19 0,22 0,21 0,10 0,18 0,45 0,28 0,44 Mortgage-Backed Arbitrage 0,02-0,16 0,23-0,04 0,06-0,04 0,11 0,05 0,22 Convertible Arbitrage 0,10 0,06 0,19 0,20 0,14 0,16 0,40 0,29 0,35 Global Macro 0,18-0,08 0,04 0,34 0,09 0,39 0,86 0,85 0,70 Managed Futures -0,15-0,02-0,45 0,23 0,14 0,20 0,11 0,33-0,30 Emerging Markets 0,53 0,21 0,50 0,06 0,01 0,12 0,65 0,44 0,50 Dr. Christoph Wiesmayr 12

14 Managed Futures im statistischen Vergleich Instabilität der Korrelationen Aktien 30% 20% 10% 0% -10% -20% -30% Dez. 91 M rz. 00 Okt. 02 Aug. 84 Jan. 87 Okt. 87 Aug. 98 Sep. 02 Feb. 01 Nov. 87 9,53% 10,35% 10,79% 10,82% 13,79% -21,32% -14,52% -11,62% -10,42% -9,81% best ab 1982 worst ab 1982 Managed Futures 22,03% -2,73% -4,80% -10,02% 10,01% 1,84% 11,49% 4,81% 1,03% 11,33% S&P 100 Aktienindex 9,53% 10,35% 10,79% 10,82% 13,79% -21,32% -14,52% -11,62% -10,42% -9,81% Dr. Christoph Wiesmayr 13

15 Managed Futures im statistischen Vergleich Instabilität der Korrelationen Anleihen 30% 20% 10% 0% -10% Apr. 83 M ai. 95 Okt. 84 Feb. 86 M ai. 85 Jul. 03 M ai. 84 Apr. 87 Apr. 04 Sep. 87 4,69% 4,76% 4,79% 4,83% 6,47% -4,76% -3,43% -3,29% -3,25% -3,13% best ab 1982 worst ab 1982 Managed Futures -3,47% 2,25% -3,55% 22,04% 6,45% -2,55% 11,51% 23,08% -6,85% -1,49% SSB Corporate A 4,69% 4,76% 4,79% 4,83% 6,47% -4,76% -3,43% -3,29% -3,25% -3,13% Dr. Christoph Wiesmayr 14

16 Managed Futures im statistischen Vergleich Skewness und Kurtosis /2005 skewness kurtosis MSCI World -0,58 0,61 SSB Big Euro Government Bond Index -0,28 1,13 Hedgefonds Gesamt 0,00 2,25 Hedge Fund of Funds -0,19 4,37 Market Neutral 0,32 0,29 Statistical Arbitrage -0,27 0,26 Long/Short Equity 0,26 3,79 Short Biased 0,84 1,94 Event Driven -3,45 24,25 Merger Arbitrage -2,19 10,35 Distressed Securities -1,55 8,53 Fixed Income Arbitrage -3,13 16,30 Mortgage-Backed Arbitrage -4,21 26,41 Convertible Arbitrage -1,31 2,86 Global Macro 0,02 2,56 Managed Futures -0,05 0,45 Emerging Markets -0,62 4,41 Subindex Trend-Following (CISDM): Skewness: +0.32, Kurtosis: +0.37) Dr. Christoph Wiesmayr 15

17 Statistische Besonderheiten von Hedgefonds Stale Pricing Anpassungsfaktor Risiko Korrelat ionen Market Neutral +41% +6% Long/Short Equity +15% +1% Short Biased 0% 0% Merger Arbitrage +41% +7% Distressed Securities +41% +7% Fixed Income Arbitrage +44% +9% Convertible Arbitrage +91% +28% Global Macro 0% 0% Managed Futures 0% 0% Emerging Markets +27% +5% Private Equity +90% +34% Quelle: Connor, Asset Allocation Effects of Adjusting Alternative Assets for Stale Pricing, Journal of Alternative Investments, Winter 2003 Dr. Christoph Wiesmayr 16

18 Managed Futures im statistischen Vergleich Zusammenfassung Schlechtere Sharpe Ratio als andere Investmentstile (vor allem durch höhere Volatilität) Korrelation Unkorreliert bzw. negativ korreliert zu allen Hedgefondsstilen und klassischen Assetklassen und zwar vor allem in den Marktphasen, in denen der Investor die negative Korrelation braucht! In der ganzen Gruppe Managed Futures: neutrale Skewness und Kurtosis, bei Sub-Stil Trend-following: leicht positive Skewness => rechtsschiefe Verteilung der Erträge! Keine stale pricing Effekte => Zeitreihen zeigen wirkliches Volatilitäts- und Korrelationsverhalten auf Dr. Christoph Wiesmayr 17

19 Managed Futures Wie entsteht diese Skewness und Kurtosis (1) Optionale Verteilung der Erträge der Einzeltrades Die Wahrscheinlichkeit eines geringen Gewinnes ist in einem MF Fonds etwas niedriger als in der Normalverteilung µ(nv)=0 µ(mf)>=0 Ein Stop Loss beschränkt die maximal möglichen Verluste eines Einzeltrades Der Erwartungswert einer Position ist im MF Fonds >=0 Die Ertragschancen wirklich hoher Gewinne ist in einem MF Fonds nicht geringer als in der Normalverteilung Dr. Christoph Wiesmayr 18

20 Managed Futures Wie entsteht diese Skewness und Kurtosis (2) Nicht die Trefferquote per se ist wichtig, sondern die Maximierung des Verhältnisses [durchschnittlicher Gewinn von Gewinntrades] zu [durchschnittlicher Verlust von Verlusttrades] Stop-Loss limitieren maximalen Verlust bei Einzeltransaktionen. Das führt zu einem attraktiven Chancen-Risiko Profil, die Wahrscheinlichkeitsverteilung des Gewinnes einer Transaktion entspricht dadurch der einer gekauften Option Beispiel: Kennzahlen SMN Diversified per 05/2005: 43.68% Durchschnittliche Trefferquote 2.50 Verhältnis durchschnittlicher Gewinn : durchschnittlicher Verlust d.h. ca. 56% der Transaktionen enden mit einem geringen Verlust; 28% der Transaktionen gleichen diese Verluste aus. 16% der Transaktionen bringen die positive Performance Dr. Christoph Wiesmayr 19

21 Managed Futures Elemente Handelssystem Elemente eines Handelssystems Entry Stop Loss Money Management Exit Re-Entry Wann wird eine Position eingegangen? Wie hoch ist das maximale Verlustrisiko? Wie groß soll die Position im Vergleich zum Portfolio sein? Wann wird die Position geschlossen? Wird eine Position neu eingegangen? Dr. Christoph Wiesmayr 20

22 Managed Futures Beispiel Handelssystem Stop Loss & Profit $5.820 je Kontrakt Stop Loss & Profit $3.690 je Kontrakt Stop Loss & Loss $940 je Kontrakt Stop Loss & Loss $1.550 je Kontrakt Stop Loss Loss $1.400 je Kontrakt System BUND fast (based on 1 contract) Gross profit $ Total net profit $ Total # trades 70 Winning trades 31 Losing trades 39 % profitable 44,3% ø winning trade $2.563 ø losing trade $940 Ratio win/loss 2, Stops Loss + 103,75 Loss $930 je Kontrakt Dr. Christoph Wiesmayr 21

23 Spezielle Risikofaktoren Marktrisiko wie bei den meisten Strategien das größte Einzelrisiko Slippage Risiko Fondsvolumen Liquidität Korrelationen Operationale Risiken Dr. Christoph Wiesmayr 22