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Akademische Studien belegen, dass die systematische Vereinnahmung von Faktorprämien wie Value, Quality oder Momentum auf lange Sicht bessere Anlageergebnisse bringt, sowohl am Aktien- als auch am Anleihenmarkt. In den vergangenen zehn Jahren haben diese Erkenntnisse ein neues Anlageprodukt entstehen lassen, das oft als "Smart" oder "Alternative Beta" bezeichnet wird und auf starkes Anlegerinteresse gestossen ist.
Trotz zunehmender Bekanntheit bereitet die Implementierung einer Faktorallokation Neuanlegern oft Schwierigkeiten. Derzeit gibt es hunderte Smart-Beta-Produkte am Markt, von einfachen ETFs, die einzelne Faktoren abbilden, bis hin zu komplizierten Multi-Faktor-Lösungen. Tatsächlich ist es schwierig, die richtige Faktorkombination zu finden. Da die Voraussage, welche Faktoren sich in Zukunft gut entwickeln und welche zurückbleiben, nicht sicher ist, erscheint die Diversifikation über mehrere Faktoren sinnvoll.
Leider weisen einzelne Faktoren aber ein negatives Exposure gegenüber anderen Faktoren auf. Beispielsweise geht mit Strategien, die sich auf den Momentum-Faktor beschränken, tendenziell ein negatives Exposure gegenüber dem Faktor Value einher. Ein im Jahr 2016 veröffentlichtes Papier von David Blitz, dem Head of Quantitative Equities Research bei Robeco, wies nach, dass viele existierende Smart Beta-Produkte kein optimales Faktor-Exposure bieten. Der Grund dafür ist, dass sie sich auf Faktorindizes beziehen, die entsprechend ihrer Marktkapitalisierung gewichtet sind, während gleichgewichtete Faktorstrategien tatsächlich höhere Renditen abwerfen.
Effiziente Kombination von Faktoren
Effiziente Factor Investing-Strategien sollten Risikokonzentrationen meiden und sicherstellen, dass die einzelnen Faktoren nicht im Widerspruch zueinander stehen. Robecos Researchergebnisse zeigen, dass man gut diversifizierte Portfolios konstruieren kann, indem man Wertpapiere auswählt, die ein hohes Exposure zu einem spezifischen Faktor haben und gleichzeitig negative Exposures zu anderen Faktoren vermeiden. Zum Beispiel lassen sich Aktien finden, die nicht nur unter dem Aspekt niedriger Volatilität attraktiv sind, sondern auch im Hinblick auf Bewertung und Momentum. Gleichermassen ist es möglich, attraktiv bewertete Aktien zu identifizieren, die auch im Hinblick auf Qualität und Momentum vorteilhaft sind.
Aus diesem Grund sollten Anleger darauf achten, bei ihren quantitativen Strategien einen mehrdimensionalen Ansatz im Hinblick auf Risiken zu verfolgen, um ein optimales Exposure sicherzustellen. Dies ist besonders wichtig, da die meisten gängigen Smart Beta-Produkte auf nur einen Aspekt fokussieren. Die Portfoliokonstruktion sollte sich nie auf nur einen Faktor stützen und sollte sowohl vergangenheitsorientierte als auch nach vorn gerichtete Risikomasse integrieren. Dazu zählen beispielsweise statistische Daten über die historische Volatilität oder Ertragserwartungen. Es sollte auch das Konzentrationsrisiko verringert werden, indem man strikte, researchbasierte Konzentrationsobergrenzen für die Gewichtung von Regionen, Ländern, (Sub-)Sektoren, Größenklassen und Einzeltiteln vorgibt.
Nicht nur eine optimale Lösung
Man muss sich, gemäss den Experten von Robeco, bewusst sein, dass es den für alle Fälle idealen Ansatz bei der Faktor-Allokation nicht gibt. In einem im September 2016 veröffentlichten Artikel vertraten David Blitz und Joop Huij, Head of Factor Research bei Robeco, die Ansicht, dass ein optimales Factor Investing-Portfolio von den Überzeugungen und Präferenzen des einzelnen Anlegers abhängt. Je nach persönlichem Profil wird jeder Anleger eine unterschiedliche Wertentwicklung anstreben und dabei mehr oder weniger Risiko eingehen wollen.
Zum Beispiel ist der Faktor Low Volatility für diejenigen sehr attraktiv, die einen gewissen Schutz vor Abwärtsbewegungen ohne starke Abstriche am Renditepotential wünschen, etwa für Pensionskassen, die ihren Deckungsgrad möglichst stabil halten wollen. Weniger interessant ist der Faktor dagegen für Anleger, denen eine maximale Rendite wichtiger als das Abwärtsrisiko ist und die den hohen Tracking Error scheuen, der mit Low Volatility-Strategien einhergeht. Letztlich müssen bei der Entwicklung einer optimalen Lösung auch die bestehenden Portfolios und Faktor-Exposures berücksichtigt werden. Beispielsweise wird ein Anleger, dessen Kernportfolio bereits eine erhebliche Value-Tendenz aufweist, diesen Faktor im Faktorportfolio möglicherweise niedriger gewichten.