AUTOREN
Sonal Desai, Ph.D.
Executive Vice President, Chief Investment Officer, Franklin Templeton Fixed Income
Daten-Research hat Anlegern leistungsstarke neue Instrumente zur Erzielung von Renditen an die Hand gegeben. Wird da eine menschliche Note überhaupt noch benötigt? Sonal Desai, CIO von Franklin Templeton Fixed Income, erörtert die Rolle quantitativer Analysen im Rahmen der Debatte um aktive und passive Anlageformen.
Während Daten-Research in der Anlageverwaltung Einzug gehalten hat, ist eine polarisierte Debatte entbrannt, die genauso hitzig geführt wird, wie die Diskussion um passive oder aktive Anlagen, und meiner Meinung nach sehr viel interessanter und folgenreicher ist.
Bevor wir näher darauf eingehen, lassen Sie mich nur kurz auf einen Aspekt hinsichtlich der Wahl zwischen aktiven und passiven Anlagen hinweisen: Wenn es um festverzinsliche Anlagen geht, haben aktive Anlageansätze passive Strategien in der Vergangenheit immer wieder problemlos übertroffen. Während der letzten zehn Jahre hat der mittlere aktive Investmentmanager im Anleihenbereich die mittlere passive Strategie auf annualisierter Basis um 65 Basispunkte1 (Bp) und die mittlere auf börsengehandelte Fonds (ETFs) ausgerichtete Strategie um 63 Bp übertroffen (Stand: 30. September 2019, Wertentwicklung der Manager nach Abzug von Gebühren gemessen).
Bei Rentenanlagen haben sich aktive Investments in der Vergangenheit also als die überlegene Strategie erwiesen. Die Frage ist: Welche Form der aktiven Anlage funktioniert am besten?
Quantitatives Research – aktiver Beitrag zu Anleiheentscheidungen
Befürworter des quantitativen Ansatzes (auch als „Quant“-Ansatz bezeichnet) argumentieren, dass er herkömmliche, auf Fundamentaldaten aufbauende Anlagestrategien übertrifft. Sie behaupten, dass ihre Algorithmen regelbasierte Faktoren identifizieren können, die Alpha2 effektiver und zuverlässiger erzielen. Verfechter eines traditionelleren aktiven Ansatzes setzen dem entgegen, dass erfahrene Wirtschaftswissenschaftler und Kreditanalysten gegenüber Algorithmen, die Daten ohne Kontext durchforschen, immer einen Vorteil genießen.
Ich glaube, dass die gesamte Debatte, die aktive Strategien quantitativen Ansätzen gegenüberstellt, eine falsche Dichotomie darstellt.
In der Franklin Templeton Fixed Income Group führen wir beide Ansätze zusammen. Wir glauben, dass die Zukunft von Anleiheinvestments in der Verknüpfung von quantitativem Research und aktivem Management, das auf einer Fundamentalanalyse basiert, liegt.
Wir haben gerade ein Whitepaper veröffentlicht, in dem wir beschreiben, wie wir dies erreichen und warum wir davon überzeugt sind, dass dies die mit Abstand beste Strategie für uns ist.
Top-Down-Fundamentalanalysen spielen bei unserem Ansatz eine zentrale Rolle (schließlich bin ich Volkswirtin). Unser Prozess beginnt mit dem von unseren Wirtschaftswissenschaftlern erarbeiteten makroökonomischen Ausblick, der sich in einer Reihe wirtschaftlicher Prognosen widerspiegelt. Anschließend werden die Quant- und Daten-Researchteams aktiv und überführen die Einschätzungen der Volkswirte in standardisierte Makrovariablen, die in einen Regressionsbaum-Algorithmus einfließen. Hierdurch wird der makroökonomische Ausblick in Sektoreinschätzungen umgewandelt, was es leichter macht, unterschiedliche Sichtweisen zu vergleichen und zu diskutieren. Dies wiederum legt den Grundstein für unseren firmeneigenen Prozess zur Sektorenverteilung.
Unsere Faktormodelle erzeugen unterdessen unabhängig von den Analysten priorisierte Kauf- und Verkaufsempfehlungen für Unternehmensanleihen. Anschließend vergleichen wir die „besten Ideen“ der Faktormodelle und der Kreditanalysten für jede Branche getrennt. Der Prozess ist besonders nützlich, wenn die fundamentalen Einschätzungen unserer Analysten von den Modellempfehlungen abweichen – dies sind die Situationen, in denen wir am meisten dazulernen. Aus Diskussionen und Überleitungen gehen dann unsere Anlageüberzeugungen und Positionen hervor, von denen wir am stärksten überzeugt sind.
Im Rahmen einer engen Zusammenarbeit fordern sich unsere Analysten und die von unseren quantitativen Analysten entwickelten Modelle gegenseitig heraus und versuchen, sich gegenseitig zu verbessern.
Ein ausgezeichnetes Beispiel hierfür ist die Entwicklung unserer dynamischen Faktorengewichtungen: Unsere Datenanalysten haben einen wachstumssteigernden Algorithmus programmiert, der eine Reihe von makroökonomischen Variablen beinhaltet, um den Kreditzyklus zu erfassen. Der Algorithmus kann die relative Wertentwicklung verschiedener Faktoren (in den Kategorien Wert, Qualität und Momentum) auf der Basis der Entwicklung von Indikatoren zum Kreditzyklus vorhersagen. Anschließend kann er die Faktorgewichtungen anpassen und denjenigen Faktoren mehr Gewicht zuweisen, die unserer Einschätzung nach auf Basis der Entwicklung des Kreditzyklus die besten Ergebnisse liefern sollten.
Daten-Research hat uns einen Satz leistungsstarker neuer Tools zur Erzielung von Überschussrenditen an die Hand gegeben. Aber Algorithmen alleine reichen nicht aus. Algorithmen können sich einem finanziellen und wirtschaftlichen Umfeld mit starkem Rauschen nicht selbst bewegen – sie benötigen Unterstützung durch menschliche Logik und Erfahrung.
Die Zukunft des Anleihemarkts ist bereits gekommen – und sie liegt in der erfolgreichen Verknüpfung von quantitativem Research und aktivem Management, das auf einer Fundamentalanalyse basiert. Das ist genau das, was wir bei der Franklin Templeton Fixed Income Group heute tun. Unsere Wirtschaftswissenschaftler, Analysten, Datenexperten und Portfoliomanager arbeiten eng zusammen. Sie treiben sich gegenseitig an, fordern sich gegenseitig heraus und schaffen so einen positiven Kreislauf zwischen quantitativen und fundamentalen Analysen.
Es ist nicht einfach – aber dies ist die Zukunft.
Was früher einmal ein einfacher, zweidimensionaler (Top-down- und Bottom-up-) Prozess war, wird zu einem vierdimensionalen Schachspiel, in dem sich fundamentale und quantitative Analysen gegenseitig bereichern. Genau dort finden wir die Erkenntnisse und Wettbewerbsvorteile, die erforderlich sind, um mit einem besonders unsicheren und schwierigen Anlageumfeld umzugehen.
Ich hoffe, Sie sind neugierig geworden und lesen sich die Studie „Quantitatives Research – aktiver Beitrag zu Anleiheentscheidungen“ durch, um mehr über unseren Ansatz zu erfahren.
Fußnoten
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Alpha ist ein risikobereinigtes Maß dafür, wie sehr ein Portfoliomanager positiv oder negativ zur Rendite eines Fonds beiträgt.
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Ein Basispunkt ist eine Maßeinheit. Ein Basispunkt entspricht 0,01 %.
Welche Risiken bestehen?
Alle Anlagen sind mit Risiken verbunden, einschließlich des potenziellen Verlusts des Anlagekapitals. Der Wert von Anlagen kann fallen oder steigen, und Anleger erhalten möglicherweise nicht den vollen Anlagebetrag zurück. Anleihenkurse entwickeln sich im Allgemeinen in die den Zinsen entgegengesetzte Richtung. Wenn sich also die Anleihenkurse in einem Investmentportfolio an steigende Zinsen anpassen, kann der Wert des Portfolios sinken. Ändert sich die Finanzkraft eines Anleiheemittenten oder das Kreditrating einer Anleihe, kann dies den Wert der Anleihe beeinflussen.
ETFs werden wie Aktien gehandelt. Ihr Marktwert schwankt, und sie können zu Kursen gehandelt werden, die über oder unter ihrem Nettoinventarwert liegen. Maklerprovisionen und Aufwendungen des ETF schmälern die Renditen. ETF Anteile können den Tag über zu ihrem Marktpreis und nicht zu ihrem Nettoinventarwert (NIW) an der Börse, an der sie notiert sind, gekauft oder verkauft werden. Anteile von ETFs können an Sekundärmärkten gehandelt werden und am Sekundärmarkt entweder einen Aufschlag oder einen Abschlag gegenüber ihrem NIW aufweisen.
Aktiv verwalteten Strategien könnten Verluste entstehen, wenn sich das Urteil des Anlageverwalters in Bezug auf Märkte, Zinssätze oder die Attraktivität, relativen Werte, Liquidität oder potenzielle Wertsteigerung bestimmter für ein Portfolio getätigter Anlagen als unzutreffend herausstellt. Es kann nicht garantiert werden, dass mit den Anlagetechniken oder Entscheidungen eines Anlageverwalters die gewünschten Ergebnisse erzielen werden.