Institutional Money, Ausgabe 1 | 2024

Dieser Parameter wird auf robuste und transparente Weise auf der Grundlage spezifischer Kriterien ermittelt, beispiels- weise durch das Höchstgewicht, das einer einzelnen Aktie zugestanden wird.Dadurch sind Power-Faktorportfolios aus- reichend diversifiziert, leicht interpretierbar und auch prak- tisch relevant, wodurch ein datengesteuerter Rahmen, der frei von diskretionären Eingriffen ist, für die Erstellung von Faktorportfolios geschaffen wird. Bessere Ergebnisse Die Ergebnisse zeigen, dass Power Sorting die herkömm- liche Sortierung in Bezug auf verschiedene Portfoliomess- größen übertrifft. Verwendet wird dabei ein Satz von 85 eta- blierten Faktormerkmalen in einem Out-of-sample-Zeit- raum, der von März 1980 bis Dezember 2021 reicht. Bei vielen Faktorportfolios ergibt sich die Outperformance aus der Übernahme einer aggressiveren Positionierung auf der Short-Seite und einer konservativeren Positionierung auf der Long-Seite. Dies wiederum impliziert, dass das charakteristi- sche Signal für underperformende Aktien stark, für Aktien mit Outperformance jedoch tendenziell schwächer ausfällt. Bei gleichgewichteten Portfolios steigt die durchschnittliche Sharpe Ratio der Faktorportfolios um 57 Prozent, bei wert- gewichteten Portfolios verdoppelt sich diese (siehe Tabelle „Deutlich überlegen“). Wichtig ist, dass die beobachtete Per- formancesteigerung statistisch hochsignifikant ist und nicht auf eine erhöhte Umschlagshäufigkeit oder ein höheres Tail- Risiko zurückzuführen ist. Darüber hinaus haben diese ver- besserten Ergebnisse von Faktorportfolios auch wichtige Auswirkungen auf das Asset Pricing, da sie zur Wiederbe- lebung vieler dokumentierter Faktoren führen, die zuletzt für unbedeutend gehalten wurden. So steigt die Faktor- signifikanzrate von 40 auf 75,3 Prozent für gleichgewichtete Portfolios und von 18 auf 55,3 Prozent für wertgewichtete Portfolios, selbst wenn ein strenger t-Statistik-Schwellenwert für die Signifikanz von Faktoren in der Höhe von drei verwendet wird, wie ihn Campbell R. Harvey, Yan Liu und Heqing Zhu bereits 2016 in „… and the Cross-Section of Expected Returns“, veröffentlicht in The Review of Financial Studies, vorschlugen. Nachfrage dürfte gesichert sein Für den Praktiker bedeutet dies, dass der neue Ansatz zur Konstruktion von Faktorportfolios Anlass zur Hoffnung gibt, bessere Renditen zu erzielen. Da viele Faktorkonzepte in den letzten Jahren hinter ihren Ansprüchen und den Erwartungen der Investoren zurückgeblieben sind, dürfte die Nachfrage nach einer solchen alternativen Vorgangsweise beträchtlich sein. Es wird wohl nicht mehr lange dauern, bis die ersten Anbieter von ihren institutionellen Kunden auf diesen interessanten Faktorportfoliokonstruktionsansatz an- gesprochen werden respektive von sich aus in diese Rich- tung tätig werden und entsprechende Produkte entwickeln. DR. KURT BECKER Deutlich überlegen Power Sorting lässt konventionelle Faktorportfolioansätze alt aussehen. GLEICHGEWICHTETER ANSATZ WERTGEWICHTETER ANSATZ Power Sorting Konventioneller Ansatz Power Sorting Konventioneller Ansatz Return (%) 0,77 0,51 0,62 0,32 Standardabweichung (%) 4,04 4,21 4,17 4,39 Sharpe Ratio 0,72 0,46 0,52 0,26 t-Werte 4,64 2,96 3,40 1,71 Maximum Drawdown (%) -45,79 –55,35 –48,96 –59,22 Hit Rate (%) 61,88 57,39 58,27 53,44 Portfolioumschlag (%) 37,57 39,39 33,09 35,44 Anzahl der effektiven Long-Positionen 1315,41 369,24 460,01 107,00 Anzahl der effektiven Short-Positionen 535,60 370,33 229,79 98,42 Vergleich der Portfolios auf Basis der Power-Sortierung mit jenen der konventionellen Dezilsortierung über alle Faktoren hinweg sowohl für gleich- als auch für wertgewichtete Ansätze. Die eklatante Überlegenheit des Power Sortings zeigt sich an Kennzahlen wie der niedrigeren Standardabweichung (Portfolios sind diversifizierter), der höheren Sharpe Ratio, dem geringeren Maximum Drawdown, der höheren Hit Rate, den höheren t-Werten und dem geringeren Portfolioumschlag. Quelle: Studie 86 N o . 1/2024 | institutional-money.com THEORIE & PRAXIS | Power Sorting FOTO: © ULTRAMARIN » Durch Power Sorting verdoppelt und verdreifacht sich die Signifikanzrate der Faktoren. « Nikolaos Vasila, PhD Student an der Lancaster University und Quantitative Investment Researcher bei Ultramarin in München