Alternative Risikoprämien Research.
Verbesserung durch Research: aus Erfahrung lernen, an neue Marktverhältnisse anpassen und zielgerichtet vorgehen
Wir haben in den vergangenen Jahren eingehende Nachforschungen angestellt und darauf hingearbeitet, die Alternative Risk Premia (ARP)-Strategie von LOIM zu einer robusten und nur geringfügig von den Marktbedingungen abhängigen Strategie auszubauen. Unser oberstes Ziel ist und bleibt es, echte und unkorrelierte Renditen für die Anleger zu erwirtschaften.
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Wir konzentrierten unsere Nachforschungen darauf, genau zu überlegen, wie wir einzelne Risikoprämien (wie Volatilität und Trendfolge) erschliessen können. Unseres Erachtens wurden diese Prämien durch die abrupten Marktrotationen, die wir in jüngster Zeit öfter beobachten konnten, stark beeinflusst. Ausserdem überdachten wir unseren Ansatz bezüglich der Aktienfaktorprämien, da die beliebten Aktienanlagestile stark unter Druck geraten sind.
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Da die Diversifikation von ausschlaggebender Bedeutung ist, entwickelten wir unabhängig von den bestehenden Strategien verschiedene neue Strategien. Die wichtigsten Eigenschaften, die wir dabei berücksichtigen, sind die Fokussierung auf Arbitrage-Gelegenheiten (nicht direktional / kein verstecktes Beta), die Abwesenheit jeglicher Korrelation mit den Primärmärkten, ein begrenzter Decay-Faktor und/oder ein geringer Bekanntheitsgrad und wenig Zulauf.
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Neueste führende und innovative Technologien bilden das Kernstück unserer jüngsten Forschung. Wir setzen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zum Ausbau unserer Fähigkeiten ein, neue Anlagechancen zur Generierung von Alpha aufzudecken.
Über die Links im nachfolgenden Text können Sie die von uns veröffentlichten Forschungsergebnisse und die in jüngster Zeit vorgenommenen Verbesserungen einsehen. Bitte klicken Sie auf die einzelnen Schaltflächen unten, um unsere Publikationen zu lesen.
Bitte wenden Sie sich für weitere Informationen an Clement Leturgie oder an Clément Mary-Dauphin.
Den optimalen Ansatz für faktorbasierte Aktienanlagen entwickeln.
The recent period has been quite challenging for equity factor strategies. While some investors started to express doubts about their future, others decided to “sin” a little (i.e. factor timing). At LOIM, we have learnt two major lessons.
The first is that portfolio construction is a key requirement for prudent factor investing. Having done our homework, we present in Our Approach to Factor Investing, our views on the efficient implementation of factors.
The second lesson can be summarized by the words of John Maynard Keynes “The market can stay irrational longer than you can stay solvent”. As patience is no longer an option, our current research is focused on new sources of alpha, through the application of machine learning (to financial and non-financial data including ESG). This will be the basis of our new equity strategies in 2020, with the objective, as always, to provide diversification and complementary sources of returns to traditional factors.
Aus ESG-Faktoren Alpha schöpfen.
Portfolioverwalter berücksichtigen ESG-Faktoren aus verschiedenen Gründen. Einer davon ist der Wunsch, Gutes zu tun, der Bestandteil des globalen Trends zu verantwortungsvollerem Investieren ist. Ein weiterer Grund für die Berücksichtigung von ESG-Kriterien ist besseres Risikomanagement. Informationen zur ESG-Politik eines Unternehmens eröffnen eine alternative Betrachtungsweise, die möglicherweise Risiken aufdeckt, welche mit der traditionellen Fundamentalanalyse oder der Untersuchung von Marktdaten nicht erkannt werden. Schliesslich verwenden immer mehr Portfoliomanager ESG-Faktoren als Quelle für zusätzliches Alpha und setzen darauf, dass der Markt ESG-Belange noch nicht eingepreist hat.
In unserer Studie, ESG alpha: doing well while doing good, präsentieren wir unsere wichtigsten Erkenntnisse zu diesem Thema und erläutern, wie wir es als neue Prämie in unser ARP-Angebot zu integrieren gedenken.
Click here to access our most recent update paper: Quant ESG is still doing well
Aktienrenditen mithilfe von Aktienattributen und maschinellem Lernen voraussagen.
Faktorbasiertes Anlegen stützt sich auf eine Handvoll Faktoren, die in der Vergangenheit entdeckt wurden, deren zukünftiges Potenzial zur Generierung von Überschussrenditen aber Gegenstand hitziger Debatten ist. Zudem tut sich die Finanzbranche schwer damit, neue Faktorprämien zu akzeptieren, da sie berechtigte Bedenken betreffend der mit der Datenerhebung verbundenen Risiken hegt.
Wir denken, dass diese Hürde überwunden werden kann, indem der Prozess der Erkennung von Faktoren vollständig systematisiert wird und so weit wie möglich frei von menschlichen Interventionen abläuft. Die Methoden des maschinellen Lernens halten allmählich Einzug in den Bereich der systematischen Aktienanlage und könnten schlussendlich das fehlende Puzzleteil im Faktor-Investing liefern.
Wir glauben, dass die Anwendung maschineller Lerntechniken auf ein breites Spektrum von Aktienattributen, einschliesslich alternativer Daten wie ESG-Faktoren, zwei wichtigen Zwecken dienen wird. Erstens können wir damit neue Alpha-Quellen erschliessen, entweder durch Exploration nicht-linearer Kombinationen von Aktienattributen, die von traditionellen Faktoren nicht erfasst werden, oder durch Nutzung neuer Datenquellen. Zweitens kann der systematische Prozess dank der Dynamik des maschinellen Lernens an Veränderungen des Marktumfelds angepasst werden. Die Anwendung des maschinellen Lernens im Bereich der systematischen Aktienanlagen war ein sehr wichtiges Thema unserer Nachforschungen.
Mehr lesen: Machine learning for the prediction of stock returns
Neue alternative Risikoprämien entwickeln.
We are constantly working to expand opportunities by developing new risk premia and/or refining existing ones. Over the recent period, we launched two new strategies on commodities, which we believe will allow us to increase diversification and return opportunities across our ARP offering.
Wir sind stets darum bemüht, unser Angebot durch die Entwicklung neuer Risikoprämien und/oder die Verfeinerung existierender Prämien zu erweitern. In jüngster Zeit haben wir zwei neue Strategien im Rohstoffbereich lanciert, die unseres Erachtens die Diversifikation und das Renditepotenzial unseres ARP-Angebots verbessern werden.
2018 entwickelten wir die LOIM Commodity Carry-Strategie die darauf abzielt, die Carry-Prämie während der Restlaufzeit und die Liquiditäts-Prämie um die Roll-Over-Periode auszuschöpfen. Diese Strategie ist unabhängig von unseren anderen Strategien (einschliesslich unserer anderen Rohstoff-Risikoprämien), weist aber aufgrund ihres defensiven Profils interessante Eigenschaften auf, die dazu tendieren, in risikoaversen Zeiten an den globalen Rohstoffmärkten eine überdurchschnittliche Performance zu liefern.
2020 lancierten wir ein innovatives Vorgehen für Value-Investing in Rohstoffe, das im globalen ARP-Angebot nicht sehr stark vertreten ist. Diese Strategie soll die Prämie aus dem Verhältnis zwischen Angebot und Nachfrage auf dem physischen Rohstoffmarkt nutzen und wird durch die Positionierung der Produzenten und Konsumenten am Markt bestimmt. Zur Stützung und Diversifikation des globalen Signals und der Positionierung werden preisgesteuerte Techniken kombiniert.
Derzeit untersuchen wir ereignisgesteuerte Arbitragemöglichkeiten anhand von traditionellen und unkonventionellen Daten (Big Data), um die Gelegenheiten im Bereich Aktien zu erweitern.
Ein diversifiziertes Portfolio aus alternativen Risikoprämien zusammenstellen.
Im Bestreben, ein robustes und diversifiziertes Portfolio aus alternativen Risikoprämien aufzubauen, wendet das LOIM-Team für systematische Anlagestrategien viel Zeit auf, um nach eigenen Risikoprämien zu forschen und diese zu entwickeln. Wir werden immer wieder danach gefragt, wie wir zur Entscheidung gelangen, eine neue Risikoprämie in unser Portfolio aufzunehmen. Der ausschlaggebende Faktor für die Aufnahme einer neuen Risikoprämie ist für uns deren Diversifikationspotenzial. Wir vertreten den Standpunkt, dass ein Portfolioverwalter, der eine solide Reihe von unabhängigen alternativen Risikoprämien entwickeln und effizient kombinieren kann, auch in der Lage sein sollte, den Anlegern die attraktivsten unkorrelierten risikobereinigten Renditen zu liefern.
In der Kurzstudie Building a diversified Alternative Risk Premia portfolio, erläutern wir den Nutzen unserer alternativen Risikoprämien für die Diversifikation und das von uns selbst entwickelte Verfahren zur Kombination dieser Prämien in unserem Portfolio.
Mehr lesen: Building a diversified Alternative Risk Premia portfolio
Neue Wege zur Nutzung der Volatilität.
Volatilitätsrisikoprämien waren schon immer ein Bestandteil unseres ARP-Angebots. 2017 erweiterten wir unsere Strategie zur Nutzung der Volatilität, um mehr als die üblichen Verfahren zu umfassen, die meistens nur auf die Nutzung kurzfristiger Aktienvolatilitätsprämien ausgerichtet sind. Unsere Volatilitätsstrategie wurde angelegt, um Volatilitätsprämien aus allen Aktienbereichen sowie aus Anleihen auszuschöpfen. Zudem bietet sie die Möglichkeit, Gelegenheiten für Volatilitäts-Arbitrage, wie Konvexität und Mean Reversion, zu nutzen.
2019 überarbeiteten wir unsere Strategie zur Nutzung kurzfristiger Aktienvolatilitätsprämien mit dem Ziel, weniger anfällig auf Kurseinbrüche bei Risikoanlagen und häufige Kursausschläge zu sein. Die wesentlichste Verbesserung bestand in den neu festgelegten Strips, aus denen wir die Optionen auswählen, die nunmehr auf „Call Wings“ beschränkt sind, wodurch gewährleistet wird, dass grosse negative Marktschocks uns nichts anhaben können und dass wir sowohl kurz- als auch langfristig gleichmässigere und unkorrelierte Renditen erzielen können.
Neue Wege zur Nutzung der Trendfolge.
2018 bauten wir unsere ARP-Cross-Asset-Trend-Strategie aus, indem wir ein Risiko-Overlay einbauten, um unser Modellportfolio gegen Verluste durch eine Trendwende zu markanten Kurseinbrüchen zu schützen. Wir gehen zwar davon aus, dass die ARP-Cross-Asset-Trend-Strategie eine geringe Korrelation mit traditionellen Anlageklassen aufweist und mittel- bis langfristig einen positiven Beitrag zur Fondsperformance leisten wird, doch es ist für diese direktionale Strategie typisch, in Zeiten grosser Risikobereitschaft auch wieder stärker mit Risikoanlagen zu korrelieren. Demzufolge kann die Trend-Strategie ihrem Portfolio möglicherweise ein kurzfristiges Aktienrisiko bescheren. Bei einer abrupten Trendumkehr könnten Sie folglich aufgrund des Mangels einer kurzfristigen Diversifikation Verluste erleiden. Wir haben daher nach einem Weg gesucht, um zu verhindern, dass unsere Cross-Asset-Trend-Prämien der Empfindlichkeit der Risikoanlagen allzu stark ausgesetzt sind. Zu diesem Zweck entwickelten wir die „Dynamic-Cross-Asset-Trend-Strategie“, um die Teilhabe an kurzfristigen Trendwenden am Markt zu verhindern. Wir entwickelten einen Risiko-Overlay-Prozess für unsere Cross-Asset-Trend-Strategie. Das Risiko-Overlay vermindert nach und nach das Risikobudget, je mehr die ex-ante-Korrelation mit den Aktien zunimmt.
Mehr lesen: trend following and volatility premia 2018 review
Extracting greater value from value investing.
Die unterdurchschnittliche Performance von Value-Anlagen in Aktien der vergangenen Jahre hat eine angeregte Debatte über die Zukunft dieses Anlagestils hervorgerufen. Da Value (auch Substanzwert) der ausschlaggebende Faktor bei der Auswahl von Aktienanlagen ist, wirft diese Debatte einen Schatten auf faktorbasiertes Anlegen insgesamt. Dies bedeutet nicht, dass wir einfach die Hände in den Schoss legen sollten, bis Value-Strategien wieder einträglich sind – das könnte nämlich noch eine Weile dauern. Jede Enttäuschung ist immer auch die Gelegenheit, unsere Strategie zu überdenken, und genau das haben wir getan.
Im Artikel, Let’s make Value great again, analysieren wir, was wir über Value-Investing wissen, und zeigen einen einfachen Weg auf, um die Performance dieses Anlagestils zu verbessern.
Wichtiger Hinweis.
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