Realitätsstörung

Steve Jobs ‚“Reality Distortion Field“ verzerrte die Wahrnehmung der Apple-Mitarbeiter, was technisch möglich war. Obwohl dies zu vielen internen Konflikten führte, veranlasste es Apple auch, weltverändernde Produkte wie das iPhone zu entwickeln.

Finanzen haben ihre eigenen Realitätsverzerrungsfelder: Anbieter helfen dabei, die Erwartungen der Anleger an die Ergebnisse bestimmter Anlagestrategien neu zu definieren. Smart Beta hat ein besonders starkes Realitätsverzerrungsfeld. Akademische Untersuchungen, die die Vorteile von Faktorinvestitionsstrategien detailliert beschreiben, haben dazu beigetragen, Investoren davon zu überzeugen, mehr als 1 Billion US-Dollar für Smart-Beta-Produkte bereitzustellen.

Das Stipendium, das diese Zuweisungen motiviert, ignoriert jedoch weitgehend die Transaktionskosten, die die Rendite erheblich reduzieren. Darüber hinaus weisen Faktorportfolios und Smart-Beta-Produkte unterschiedliche Methoden zur Portfoliokonstruktion auf, sodass die realisierten Renditen von investierbaren Produkten erheblich von den theoretischen Renditen abweichen können.

All dies wirft die Frage auf: Ist Smart Beta vom Design her kaputt?

Der Aufstieg des wissenschaftlichen Investierens

Viele Wissenschaftler wurden in den letzten Jahrzehnten an die Wall Street gelockt. Oft schließen sie sich Finanzinstituten an und erstellen Research Papers, die die attraktiven risikobereinigten Renditen innovativer quantitativer Strategien aufzeigen.

Im Laufe der Zeit haben diese Doktoranden eine Flut von Artikeln über Faktorinvestitionen hervorgebracht, die die theoretische Grundlage für intelligente Beta-Allokationen bilden.

Factor Investing Papers nach Suchthema, Social Sciences Research Network (SSRN), 2018

Quellen: SSRN, FactorResearch

Theorie gegen Realität

Der Aufbau von Faktorportfolios in der akademischen Forschung unterscheidet sich jedoch stark vom Aufbau von investierbaren Exchange Traded Funds (ETFs) für Smart Beta. Auf hohem Niveau stellen Faktorportfolios Long-Short-Körbe mit Aktien dar, die nach einem bestimmten Faktor geordnet sind, während Smart-Beta-ETFs einfach Indexprodukte mit Faktor-Neigungen sind.

Der Wertfaktor wird beispielsweise durch den Kauf billiger und den Verkauf teurer Unternehmen geschaffen, und die US-Iteration bietet eine überzeugende Fallstudie. Die Aktien werden durch eine Kombination aus Preis-Buch- und Preis-Gewinn-Multiplikatoren ausgewählt. Um die Renditen von Smart Beta und Faktor zu vergleichen, berechnen wir die Überschussrenditen der ersteren, indem wir den Index kurzschließen.

Obwohl die Trends ähnlich sind, übertrifft der Long-Short-Value-Faktor das Smart Beta. Anleger, die auf der Grundlage der Studie Faktorrenditen erzielen möchten, wären wahrscheinlich enttäuscht über die viel geringere Überschussrendite, die durch Smart Beta erzielt wird.

Wert in den USA: Smart Beta vs. Factor Returns

Quelle: FactorResearch

Wir können das Smart Beta und die Faktorrenditen in Einklang bringen, indem wir die Unterschiede in der Konstruktion der Portfolios demonstrieren:

  • Wir erstellen Smart-Beta-Portfolios, indem wir 30% aller Aktien mit Marktkapitalisierungen von mehr als 1 Milliarde US-Dollar auswählen und nach einem Faktor am günstigsten bewerten. Aktien werden nach Marktkapitalisierung gewichtet und Überschussrenditen werden durch Leerverkauf des Börsenindex berechnet.
  • Wir ändern dann die Gewichtung auf gleiche Gewichtung. Die Indizes werden in der Regel nach Marktkapitalisierung gewichtet, was effektiv eine Short-Position im Größenfaktor darstellt. Wenn Small Caps Large Caps übertreffen, was sie langfristig tun, ist eine gleiche Gewichtung für die Rendite günstiger.
  • Als nächstes verkaufen wir Aktien anstelle des Index, sodass das Short-Portfolio eines Faktors ebenso ein Profitcenter ist wie das Long-Portfolio.
  • Wir wechseln dann von der Dollar-Neutralität zur Beta-Neutralität. Einige Faktoren weisen vorübergehend oder strukturell negative Netto-Betas auf, was die Rendite senkt, da die Märkte langfristig steigen. Durch die Beta-neutrale Strukturierung eines Portfolios wird der Leistungsverlust verringert.
  • Wir berechnen schließlich die Faktorrendite und leiten sie aus einer Long-Short-Beta-Neutralität der oberen und unteren 30% der nach einem Faktor geordneten Aktien ab, wobei die Aktien gleich gewichtet sind.

Diese methodischen Unterschiede müssen für die Rendite nicht unbedingt positiv sein. Im Wertfall haben Shorting-Aktien die Rendite seit 2000 nicht mehr gestützt. Dies ist wahrscheinlich auf die starke Performance von Amazon, Netflix und anderen Wachstumsaktien in den letzten Jahren zurückzuführen.

Abstimmung von Smart Beta und Faktorrenditen auf den Wert in den USA: CAGRS, 2000–2018

Quelle: FactorResearch

Diese Renditen spiegeln die Transaktionskosten wider, jedoch nicht die Verwaltungsgebühren, Betriebskosten oder Kosten für die Ausleihe von Aktien. Die Berücksichtigung solcher Kosten würde die Rendite senken.

Smart Beta vs. Factor Returns in den USA

Wenn wir die Analyse vom Wertfaktor auf andere Stammaktienfaktoren am US-Aktienmarkt ausweiten, zeigen Smart Beta und Faktoren eine vergleichbare Performance. In einigen Fällen – zum Beispiel beim Wert – übertrifft der Faktor das Smart Beta. Unter anderem mit dem Momentum-Faktor erzielt das akademische Portfolio geringere Renditen.

Smart Beta vs. Factors in den USA: CAGRs, 2000–2018

Quelle: FactorResearch

Der Niedrigvolatilitätsfaktor zeigt die größte Variation zwischen Smart Beta-Überschuss und Faktorrendite. Der Faktor geht davon aus, dass weniger volatile Aktien risikobereinigt besser abschneiden als ihre volatileren Gegenstücke. Der Nachteil ist, dass weniger volatile Aktien niedrigere Betas haben. Dies bedeutet, dass Portfolios mit geringer Volatilität an den Bullenmärkten tendenziell eine Underperformance aufweisen. Das Long-Short-Faktor-Portfolio passt sich dem an, indem es das Portfolio beta-neutral macht, was bei Smart Beta nicht der Fall ist.

Aus diesem Grund sollten Anleger ihre Erwartungen an Smart-Beta-ETFs mit geringer Volatilität anpassen. Angesichts niedriger Betas könnten solche Produkte das Kapital immer noch besser erhalten als andere Strategien in nach unten gerichteten Märkten, aber die erwarteten Überschussrenditen werden erheblich niedriger sein als die in den Forschungsberichten hervorgehobenen.

Weitere Gedanken

Smart Beta wird einige Anleger enttäuschen, aber das ist ebenso ihre Schuld wie die der Produktanbieter. Anleger schätzen die erheblichen Tracking Error im Vergleich zu ihren Benchmarks nicht. Dies hat ETF-Emittenten dazu veranlasst, Indexprodukte mit nur geringen Faktorneigungen zu erstellen. Angesichts des höheren Preises von Smart-Beta-ETFs im Vergleich zu einfachen Vanille-Aktien-ETFs ist es fraglich, ob sie die höheren Gebühren wert sind.

Anleger sollten Produkte mit einem höheren Faktorengagement annehmen, auch wenn dies einen höheren Tracking Error bedeutet. Andernfalls wird die Outperformance eine Herausforderung darstellen. Investoren können ihren Kuchen nicht haben und ihn auch nicht essen.

Wenn sich Anleger dazu verpflichten, den in der akademischen Forschung festgestellten Faktor der Anlagerenditen zu replizieren, sollten sie versuchen, diese so effizient wie möglich zu erfassen. Die Ernte solcher Renditen ist in den letzten Jahren einfacher geworden, da mehr Long-Short-Multi-Faktor-Produkte – darunter liquide alternative Investmentfonds und sogar ETFs – entstanden sind.

Dies bedeutet natürlich, in Produkte zu investieren, die sich ganz anders verhalten als der Gesamtmarkt. Aber das ist ein Vorteil, kein Mangel.

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Bildnachweis: © Getty Images / erhui1979

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Nicolas Rabener

Nicolas Rabener ist Geschäftsführer von FactorResearch, das quantitative Lösungen für Factor Investing anbietet. Zuvor gründete er Jackdaw Capital, einen quantitativen Investmentmanager, der sich auf aktienmarktneutrale Strategien konzentriert. Zuvor war Rabener bei GIC (Government of Singapore Investment Corporation) tätig und konzentrierte sich auf Immobilien in verschiedenen Anlageklassen. Er begann seine Karriere bei Citigroup im Investment Banking in London und New York. Rabener hat einen MS in Management von der HHL Leipzig Graduate School of Management, ist CAIA-Charterinhaber und betreibt Ausdauersport (100 km Ultramarathon, Mont Blanc, Kilimandscharo).