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Jede Börsenstrategie braucht eine Quelle für neue Anlageideen. Mit unserem quantitativen Screening-Modell stossen wir auf Aktien, an die wir vielleicht nie gedacht hätten. Denn das Modell lässt uns menschliche Vorurteile vermeiden und direkt das Wesentliche sehen.
Effiziente Markttheorie
Eugene Fama, der als Professor an der University of Chicago wirkte, wurde 2013 für seine umstrittene «Effiziente Markttheorie» mit dem Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften ausgezeichnet. Diese Theorie postuliert, dass Märkte in Bezug auf Informationen effizient seien. Alle verfügbaren Informationen über ein bestimmtes Unternehmen würden sich in dessen Preis widerspiegeln. Deswegen ist es gemäss dieser Theorie nicht möglich, den Markt mit einer Auswahl von Aktien zu schlagen, die auf öffentlich zugänglichen Informationen basiert. Es überrascht nicht, dass diese Theorie der Ursprung des passiven Investierens ist. Anstatt sich auf die Selektion einzelner Aktien zu konzentrieren, deckt passives Investieren den breiten Markt mittels Index-Fonds ab. Aufgabe des Investors ist eigentlich nur die Diversifizierung, da die Theorie impliziert, dass es keine bessere Alternative zum passiven Investieren gebe.
Doch wie kann es sein, dass Investoren wie Warren Buffet den Markt über einen langen Zeitraum, der sich vom Ölschock über den Black Monday, die Dotcom-Blase bis zur grosse Finanzkrise erstreckt, mittels einer sorgfältigen Auswahl von Aktien zu schlagen vermochten? Werfen wir einen genaueren Blick auf die Theorie von Fama. Diese basiert auf der Annahme, dass alle Investoren jederzeit den gleichen Zugang zu allen verfügbaren Informationen haben. Zusätzlich setzt sie voraus, dass alle Marktteilnehmer stets rational handeln. Unter der Voraussetzung, dass diese Annahmen tatsächlich zutreffen, ist die Theorie stichhaltig und konzeptionell interessant.
Mängel
Die Realität sieht jedoch ganz anders aus. Die Forschung auf dem Gebiet der modernen Verhaltensökonomie zeigt vielmehr: Viele Entscheidungen werden auf der Basis von unvollständigen Informationen getroffen und entsprechen aufgrund psychologischer Einflussfaktoren wie Gruppendruck, begrenzter analytischer Fähigkeiten oder Emotionen – etwa Ungeduld, Aufregung, Panik oder Gier – keineswegs einem rationalen Verhalten. Darüber hinaus treffen die Annahmen, die der effizienten Markttheorie zu Grunde liegen, zwar für den Preis der meisten Aktien zu. Aber sie gelten nicht ausnahmslos für alle Aktien. Manchmal wird ein Unternehmen nur von ein paar Investoren verfolgt, aber von den Analysten der Banken völlig ignoriert. Oft wird auch der gleichberechtigte Zugang zu allen Informationen durch Sprachbarrieren eingeschränkt. Zudem reicht die Aufnahmekapazität eines einzelnen Investors kaum aus, um die Informationen über die rund 50’000 börsenkotierten Unternehmen weltweit zu verfolgen. Daher muss es einige Ausreisser geben, die zu Preisen gehandelt werden, welche den Wert des Unternehmens nicht wirklich widerspiegeln.
Die Suche nach Ausreissern
Wir gehen von der Annahme aus, dass es Aktien gibt, deren Preis aus verschiedenen Gründen vorübergehend vom inneren Wert abweicht. Sind wir in der Lage, genau diese Unternehmen zu finden? Hier kommt unser Screening-Modell ins Spiel. Mit einem Bestandscreening lassen sich in kurzer Zeit zehntausende Aktien überprüfen, filtern und auswählen. Professor Joel Greenblatt von der University of Columbia in New York hat diese Methode im Hinblick auf die Frage, ob sich so der breite Markt empirisch wie praktisch übertreffen lasse, erfolgreich getestet. Das Originalmodell gewann 2012 die Quant Awards, die gemeinsam vom CFA Institute France und vom US-Finanzdienstleister State Street vergeben werden. Es basiert auf Bewertungs- und Kreditkennzahlen. Sein Zweck war es, nicht nur billige Aktien zu finden, sondern auch solche mit einem geringen Risikoprofil. Überzeugt von diesem gut strukturierten und disziplinierten Ansatz haben wir unser eigenes Aktienscreening-Modell entwickelt und im Laufe der Jahre weiterentwickelt. Heute filtert das «DRF Quant Model» alle Aktienmärkte weltweit emotionslos und effizient und integriert zusätzliche Kriterien, etwa Rentabilität oder Nachhaltigkeitsparameter wie CO2-Emissionen, in die Suche nach Investitionsmöglichkeiten.
Ursprung einer neuen Idee
Das Screening-Modell hält unsere Forschungspipeline stets auf dem neuesten Stand und sorgt für Kontinuität in unserem Anlageprozess. Es ist wichtig zu betonen, dass wir vor jeder Investition eine gründliche Analyse durchführen. Auf diese Research Reports sind wir ausgesprochen stolz. Wir nutzen das Screening-Modell lediglich, um neue vielversprechende Anlageideen zu generieren. So stiessen wir etwa auf das belgische Sensor-Unternehmen Melexis, das US-Wifi-Unternehmen Ubiquiti oder das dänische Medizinprodukte-Unternehmen Coloplast. Wir kommen zu neuen und unerwarteten Ideen für ein Investment, was dazu beiträgt, unser Portfolio gut diversifiziert zu halten. Natürlich verwerfen wir manchmal auch eine Idee, die im Screeningprozess auftaucht, und geben die Forschung über das Unternehmen auf, wenn wir nach einer vertieften Analyse nicht ausreichend von diesem überzeugt sind. Hier spielen jeweils qualitative Aspekte wie ein verständliches Geschäftsmodell, Management, Reputation, Marke oder schwer zu quantifizierende Risikofaktoren eine besondere Rolle.
Schlussfolgerung
Die begrenzte Verfügbarkeit von verständlichen Informationen, die limitierte Aufnahmekapazität für Informationen einer einzelnen Person sowie emotionale Vorurteile können dazu führen, dass bestimmte Aktienkurse zeitweilig zu absurden Preisen gehandelt werden. Ein quantitatives Modell kann uns helfen diese Aktien zu identifizieren. Wir können danach evaluieren, ob wir auf eine wirklich interessante Investitionsmöglichkeit gestossen sind oder ob ein qualitativer Faktor den niedrigen Preis zu erklären vermag. Ein blosses Brainstorming würde nie zu gleich vielen und gleich interessanten Ideen führen. Das bedeutet aber auch, dass unser Screeningprozess nicht nur eine Quelle von Ideen ist, sondern auch den Vorteil mit sich bringt, dass das Portfolio gut diversifiziert bleibt.
Erste Veröffentlichung: Oktober 2014
Aktuelle Version: November 2020