Institutional Money, Ausgabe 3 | 2017

226 N o. 3/2017 | www.institutional-money.com P R O D U K T E & S T R A T E G I E N : FAK TOR I NVE S TMENT S B ei der Übernahme von Sal. Oppenheim im Jahr 2009 dürfte wohl niemand in der Deutschen Bank damit ge- rechnet haben, dass man sich mit diesem Kauf eine zukünftige Vermögensverwal- tungsperle ins Haus geholt hat. Die Rede ist von einem Quant-Team, das damals bereits seit acht Jahren an der Entwicklung eines Faktorinvestmentansatzes arbeitete. Man hätte dieses Potenzial damals auch kaum er- kennen können, denn aus der Perspektive des Jahres 2009 lag die Fantasie dieses mit- gekauften Know-hows noch einige Jahre in der Zukunft. Damals, kurz nach Ausbruch der Finanzkrise, hätten vermutlich auch sehr viele professionelle Anleger nicht aus dem Stegreif erklären können, was unter „Smart Beta“ zu verstehen ist. Aber warum sollte eine Großbank nicht auch einmal Glück haben. Dank der Entscheidung im Jahr 2009 verfügt die Deutsche Bank heute über einen Vorsprung beim Trendthema Smart Beta. Dem Kölner Sal.-Oppenheim-Team ist es in den zurückliegenden eineinhalb Jahr- zehnten gelungen, etliche grundsätzliche Schwächen des Smart-Beta-Konzepts (siehe Kasten „Schwäche der Faktorindizes“) zu entschärfen. Die Arbeit mit dem Modell be- gann schon 2001. Anfangs waren auch hier die Faktoren statisch definiert, im Lauf der Jahre wurde das Modell jedoch Schritt für Schritt weiterentwickelt. Mittlerweile inve- stiert man in einen dynamischen Faktoran- satz. Statt zu unterstellen, dass die errech- nete historische Outperformance einzelner Faktoren den Charakter eines Naturgesetzes hat, wird laufend analysiert, mit welchen Ertragstreibern sich das Verhalten von Ak- tienkursen erklären lässt. Ferdinand Haas, Global Head of Investment Specialists Ac- tive, ist derzeit dabei, das Konzept weltweit zu präsentieren, er erklärt: „Das System be- obachtet 200 Faktoren und stellt fest, wel- che davon die reale Marktsituation des letz- ten Monats erklären. Daraus wird eine Rei- henfolge der gerade wirksamen Faktoren abgeleitet, in sie wird investiert.“ Komplexer Ansatz Das klingt einfacher, als es ist. Der Kom- plexitätsgrad der Analyse ist hoch. Die Fak- toren werden in fünf Cluster eingeteilt, wovon jeder 40 bis 50 Faktoren enthält. Eingesetzt werden nur Faktoren, die histo- risch auch ausreichend lange stabile Phasen aufweisen. Das Aussortieren der „Eintags- fliegen“ verringert die Anzahl der einsetz- baren Faktoren auf deutlich weniger als die Hälfte. Mit diesen brauchbaren Faktoren werden die 3.400 verwendbaren Aktien des Universums laufend analysiert. Lässt sich die Wertentwicklung einer Aktie nicht län- ger auf Basis der gewählten Faktoren nach- vollziehen, treten jene Faktoren an ihre Stelle, die die entsprechenen Korrelationen aufweisen. Vereinfacht dargestellt: Machen sich Anleger auf die Jagd nach hohen Divi- Simple Smart-Beta-Konzepte weisen nach Ansicht der Deutschen Asset Management gravierende Schwächen auf. Ein Quant-Team der Deutschen Bank bietet eine seit 2001 praktisch erprobte Lösung an, die erstaunlich erfolgreich ist. FOTO : © GÜNT E R MENZ L Really Smart Beta Langfristige Performance Multi-Faktor-Investment mit 16 Jahren Track Record Seit Handelsstart des quantitativen Systems wurde die Benchmark in 14 von 16 Jahren geschlagen, der annualisierte durchschnittliche Mehrertrag liegt bei 1,23 Prozent. Quelle: Deutsche Asset Management 50 % 100 % 150 % 200 % 250 % YTD 2015 2013 2011 2009 2007 2005 2003 2001 - Benchmark Composite Rollierendes Alpha Ab rollierender Zweijahresperiode durchwegs positiv Im rollierenden Einjahresbetrachtungszeitraum kam es 2004 und 2014 zu einer Underperformance, ab zwei Jahren Betrachtungszeitraum wurde die Benchmark durchgehend geschlagen. Quelle: Deutsche Asset Management Ferdinand Haas, DeAM: „Manche Investoren halten die Daten für zu gut, um wahr sein zu können.“ -2 % -1 % 0 % 1 % 2 % 3 % 4 % 5 % 2017 2015 2013 2011 2009 2007 2005 2003 1 Jahr 2 Jahre