Institutional Money, Ausgabe 2 | 2019

schaften etablierte Fünfprozentgrenze ge- drückt. Auf diese Weise wird die Chance erhöht, die nunmehr „signifikanten“ For- schungsergebnisse auch in anerkannten Fachjournalen veröffentlichen zu können. Analysen ohne signifikante Resultate bleibt die im Wissenschaftsbetrieb so wichtige Publikation ja meist versagt. Konkret be- deutet das, dass die Investmentindustrie die Faktordefinition so lange „verbessert“, bis sich aufgrund von bloßem Zufall eine bes- sere Backtest-Performance ergibt. Investo- ren haben davon nichts, da sich die gezeigte Performance als fälschlicherweise künstlich erhöht erweist. Falsche Faktorauswahl? Aus fundamentaler Sicht wäre eine Än- derung beziehungsweise mehrmalige Ände- rung in der Faktordefinition ebenfalls pro- blematisch. Im Fall einer solchen Umstel- lung liegt der Verdacht nahe, dass die Fak- toren, die jeweils abgebildet werden, doch keine nachhaltigen Ertragsbringer sind. Da bisher nur wenige Faktoren, beispiels- weise Value und Momentum, die von Inves- toren gesuchte Persistenz gezeigt haben, ist die Gefahr, dass sich eine vermeintliche Faktorprämie als Fata Morgana erweist, stets gegeben. Ist bei einem Faktor also ein Update erforderlich, tut man als Anleger gut daran, dem Anbieter konkrete Fragen be- züglich der Robustheit zu stellen. Die Kritik am Data Mining bezieht sich nicht nur auf die Definition einzelner Fak- toren, sondern auch auf Auswahl und Zu- sammenstellung der Faktoren. Die Studien- autoren betonen dabei auch die Bedeutung von Selbstverständlichkeiten: Auswahl und Gewichtung verschiedener Faktoren sollten wohl begründet und nicht durch bloßes Zurückschauen entstanden sein. Wer ein- fach die „beste“ In-sample-Faktorkombi- nation wählt, darf für die Zukunft keine robuste Performance erwarten. Model-Mining-Risiko Ein weiterer Fallstrick methodologischer Inkonsistenzen stellt das Model Mining Risk dar, auch wenn Faktordefinition und -selektion mit der nötigen Sorgfalt erfolgt sind, kann in der anschließenden Portfolio- konstruktion von Multi-Faktor-Indizes viel schiefgehen. Indexanbieter verfügen hier über ein großes Menü an Optionen, und so wie in der Faktordefinition müssen jede Entscheidung sowie jede anschließende Än- derung der Konstruktion fundamental be- gründet sein. Ein nach Ansicht der Autoren heikler Punkt ist der Einsatz willkürlicher Beschränkungen. Berichtet ein Anbieter, dass verschiedene einschränkende Richtli- nien mit historischen Daten getestet wurden und die Limits so gewählt wurden, dass der Multi-Faktor-Index die höchste Information Ratio aufweist, könnte es interessant sein, Näheres zu erfahren. Mit der Anzahl der Li- mitierungen für Sektoren-, Länder- und Ein- Das große Interesse an Faktorindizes und Smart-Beta-Lösungen kann Fondsanbieter unter Zeitdruck oder aus Kompetenzmangel durchaus dazu verleiten, bei der Entwicklung solcher Lösungen schlampig zu arbeiten. Die Zahl der möglichen Fallen, in die man tappen kann, ist keineswegs gering. N o. 2/2019 | www.institutional-money.com 91 T H E O R I E & P R A X I S : FAK TOR- I NVE S T I NG