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Fünf Fragen zu unserer neuen DataEdge Alternatives-Strategie

5 questions on our new DataEdge alternatives strategy
Laurent Joué - Head of Systematic Alternatives and Lead Portfolio Manager

Laurent Joué

Head of Systematic Alternatives and Lead Portfolio Manager
Marc Pellaud, PhD - Lead Portfolio Manager

Marc Pellaud, PhD

Lead Portfolio Manager

In diesem Fragen- und Antwortenkatalog erläutern Laurent Joué und Marc Pellaud, Co-Leads der DataEdge Alternatives-Strategie von LOIM, wie wertvolle Erkenntnisse aus Big Data zu besseren Gewinnprognosen beitragen können. Wie können wir mithilfe alternativer Datenbestände das Verbraucherverhalten und dessen Auswirkungen auf Unternehmensergebnisse besser verstehen und so Alpha-Chancen aufspüren?

 

Gut zu wissen:

  • Unsere DataEdge Alternatives-Strategie nutzt Big Data, um in Echtzeit Trends beim Verbraucherverhalten zu erkennen. Solche Daten können genutzt werden, um die Prognosen von Unternehmensgewinnen zu verbessern
  • Innerhalb des DataEdge-Anlageuniversums hat unser Research ergeben, dass Gewinnüberraschungen und Aktienrenditen eng miteinander verbunden sind – sowohl bei Aufwärts- als auch bei Abwärtsbewegungen. Und sie können Alpha-Chancen generieren
  • Der Anlageansatz von LOIM vereint innovatives alternatives Datenresearch mit systematischer Anlageerfahrung. Diesen „Informationsvorsprung“ nutzen wir bei der Aktienauswahl

 

1. Wie nutzt die DataEdge-Strategie von LOIM alternative Daten, um die Vorhersage wichtiger Unternehmensindikatoren zu verbessern?

Die Strategie beruht auf der Nutzung, Gewinnung und Analyse alternativer Datenpunkte aus verschiedenen Regionen, Sektoren und Quellen. Diese umfassen:

  • Kreditkartentransaktionen
  • digitale Belege
  • Internet-Verkehr
  • Aktivitäten in Apps
  • Geolokalisierungsdienste

Dank weiterer Fortschritte in der Datenwissenschaft ist es heute möglich, diese Daten zu strukturieren und zu filtern, um Trends im Verbraucherverhalten in Echtzeit zu erkennen. Anschliessend prognostizieren wir mithilfe systematischer und quantitativer Analysemethoden, wie Muster die Leistungskennzahlen (KPI) börsennotierter Unternehmen beeinflussen könnten. Dazu zählen etwa Umsatz, Einnahmen, Nutzer, Neukunden und Bindungsmuster.

Um Alpha-Potenzial zu generieren, ist die Strategie bestrebt, Gewinnüberraschungen zu erkennen und Wendepunkte in den KPI-Trends über mehrere Quartale hinweg zu verfolgen.

 

2.Wie sieht das Anlageuniversum der Strategie aus?

Diese Alternatives-Strategie ist global und sektorneutral angelegt. Das Anlageuniversum konzentriert sich aktuell auf die USA, Schwerpunkte sind Konsum, Technologie, Industrie und Gesundheitsunternehmen. In Bezug auf die Marktkapitalisierung ist es überwiegend in Small und Mid Caps engagiert.

Dieses Universum wird durch die Verfügbarkeit und Qualität der von uns gesuchten alternativen Daten bestimmt und dürfte sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln und wachsen. Das aktuelle1 Universum umfasst 640 Unternehmen, die in den US-Märkten notiert sind. Die Strategie überwacht täglich 200 bis 250 Unternehmen. Die Abbildungen 1 und 2 zeigen die Aufschlüsselung des Universums nach Sektoren und Marktkapitalisierung.

 

Abbildung 1. Sektoren im DataEdge-Universum

Quelle: LOIM. Nur zur Veranschaulichung. Stand: März 2024. Die Allokation kann sich ändern.

 

Abbildung 2. DataEdge-Universum nach Marktkapitalisierung

Quelle: LOIM. Nur zur Veranschaulichung. Stand: März 2024.

 

3. Welche Rolle spielen Gewinnüberraschungen? Sind sie eng mit den Aktienrenditen des DataEdge-Universums verbunden?

Unser Researchzeigt, dass im DataEdge-Universum Gewinnüberraschungen und Aktienrenditen eng miteinander verbunden sind. Das gilt sowohl bei Aufwärts- als auch bei Abwärtsbewegungen. Wir prüften unter Verwendung dieses Universums die Verbindung zwischen Gewinnüberraschungen und Aktienrenditen im Hinblick auf drei Faktoren.

  • Relevanz. Wir verwendeten Kennzahlen wie die Korrelation und die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Gewinnesowie die Regressionsanalyse4. Wir führten eine Regression von Gewinnüberraschungen und Aktienrenditen auf die in den letzten zwanzig Jahren und fünf Jahren veröffentlichten Gewinne durch. Dabei zeigte unser Modell tatsächlich einen deutlichen Bezug zum DataEdge-Universum. Dies deutet darauf hin, dass Gewinnüberraschungen einen erheblichen Teil der Preisbewegungen beeinflussen können5.

    Unsere Studie ergab auch bezüglich der Relevanz potenziell attraktive Kennzahlen für die letzten fünf Jahre. Die Korrelation blieb stabil und stieg sogar leicht an, ebenso wie die durchschnittliche Gewinnwahrscheinlichkeit, die nahe am historischen Niveau blieb.
     
  • Marktprämie. Dieser Begriff bezieht sich auf die durchschnittlichen Aktienrenditen bei positiven und negativen Gewinnüberraschungen. Über den 20-Jahres-Zeitraum stellten wir fest, dass der Markt positive Gewinnüberraschungen mit durchschnittlich +1,9% belohnte. Negative Gewinnüberraschungen waren hingegen mit einem Abzug von durchschnittlich -3,6% verbunden. Zudem erzielten 86% des Universums bei positiven Gewinnüberraschungen im Durchschnitt eine positive Rendite. Bei negativen Gewinnüberraschungen fiel die Rendite bei 80% des Universums im Durchschnitt negativ aus. Die letzten fünf Jahre bestätigten diese Ergebnisse: Der Markt belohnte positive Gewinnüberraschungen mit durchschnittlich +1,7% und bestrafte negative Gewinnüberraschungen mit durchschnittlich -4,1%.

 

Abbildung 3. Marktprämie bei positiven und negativen Gewinnüberraschungen

Quelle: LOIM. Nur zur Veranschaulichung. Die in der Vergangenheit erzielte Performance lässt nicht auf die künftige Wertentwicklung schliessen. Der 20-Jahreszeitraum bezieht sich auf Januar 2004 bis Januar 2024, der 5-Jahres-Zeitraum auf 2019-2024.

 

  • Die Überraschungstendenz. Bei dieser Analyse wurden die ungleichen Anteile der Aktien gemessen, die die Konsensprognose übertrafen oder dahinter zurückblieben. Der Konsensabweichung gegenüber dem gemeldeten Wert wurde mithilfe des mittleren absoluten prozentualen Fehlers (MAPE) gemessen. Im 20-Jahres-Zeitraum lag der durchschnittliche Prozentsatz positiver Gewinnüberraschungen bei 72%, die negativen Gewinnüberraschungen betrugen 28%. Inzwischen verzeichneten 88% des Universums in mehr als 50% der Zeit positive Gewinnüberraschungen. Der durchschnittliche MAPE im Universum betrug 4,14%.

    Wir stellten in den letzten fünf Jahren keine wesentlichen Veränderungen der Überraschungstendenz gegenüber dem 20-Jahres-Zeitraum fest. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Konsenserwartungen tendenziell die Unternehmensgewinne in den USA unterschätzen. Andererseits zeigte sich eine erhebliche Zunahme des Konsensfehlers in den jüngsten rollierenden Perioden. Dafür ist wahrscheinlich die Covid-19-Pandemie verantwortlich.

 

Abbildung 4. Überraschungstendenz

Quelle: LOIM. Nur zur Veranschaulichung. Die in der Vergangenheit erzielte Performance lässt nicht auf die künftige Wertentwicklung schliessen. Der 20-Jahreszeitraum bezieht sich auf 2004-2024, der 5-Jahres-Zeitraum auf 2019-2024.

 

4. Ergeben sich aus der engen Verbindung zwischen Gewinnüberraschungen und Aktienperformance Alpha-Chancen? 

Der Bezug zwischen Gewinnüberraschungen und der Aktienperformance wird seit über 50 Jahren in der wissenschaftlichen Literatur untersucht6. Unser Research bestätigt, dass beim DataEdge-Universum tatsächlich eine Verbindung besteht. Immer mehr Informationen sind immer leichter verfügbar. Auch die Nutzung alternativer Daten nimmt stark zu. Daraus ergibt sich die Frage, inwieweit sich aus Gewinnüberraschungen Alpha-Chancen ergeben können.

Wir formulierten eine theoretische Strategie,um das Alpha-Potenzial von Gewinnüberraschungen im DataEdge-Universum zu messen. Kurz gesagt geht die Strategie bei positiven Gewinnüberraschungen eine Long-Position ein, bei negativen Überraschungen reagiert sie umgekehrt. Als Grundlage dienen historische Kursbewegungen. Wir bezeichnen diese Strategie als „vollkommene Voraussicht“, da sie Informationen nutzt, die zum Zeitpunkt des Portfolioaufbaus bereits öffentlich waren, und damit nicht umsetzbar ist. Die theoretische Strategie ist also nicht in der Praxis anwendbar. Sie vermittelt uns jedoch ein Verständnis des Alpha-Potenzials, seines Verhaltens im Zeitverlauf sowie des Umfangs der Preisreaktionen auf neue Bilanzzahlen.

Die Ergebnisse unserer Analyse zeigten, dass bei Strategien, die Gewinnrevisionen vorhersagen können, erhebliche Alpha-Chancen bestehen. Die Information Rationach Handelskosten schwankte je nach Zeitraum zwischen 3,5 und über 4 und war über kürzere oder längere Perioden stabil.

Basierend auf diesen Ergebnissen und der durchschnittlichen Trefferquote unserer Prognose für Gewinnrevisionenvon knapp 70% lautet unsere Annahme: Die Strategie dürfte nach den Parametern der Forschung von Grinold und Kahn eine Information Ratio von 1,6 verzeichnen10.

Dies bestätigt erneut, dass Gewinnüberraschungen erhebliche Preisbewegungen auslösen können und unserer Auffassung nach umfassende Alpha-Chancen bieten.

 

5. Welche Erfahrung hat LOIM mit systematischen Alternatives, und welchen Ansatz verfolgt LOIM?

Bei der DataEdge-Strategie vereinen wir innovatives alternatives Datenresearch mit systematischer Anlageerfahrung. Als Lead Portfolio Manager verfügen wir zusammen über 36 Jahre Erfahrung mit systematischen Alternatives-Strategien. Wir arbeiten mit dem quantitativen Anlageteam von LOIM zusammen, das 21 Anlageexpertinnen und -experten umfasst und über USD 10 Mrd. verwaltet11. Daneben kooperieren wir mit einem innovativen Datenaggregator mit engen Verbindungen zu unserem Segment „1798 Alternatives“.

Unser differenzierter Anlagerahmen ist nicht einfach ein Mix aus fundamentalem und quantitativem Ansatz. Vielmehr ist es unser Ziel, reines idiosynkratisches Alpha zu isolieren, indem wir bei der Titelauswahl unseren Informationsvorsprung anwenden. Dies führt letztlich zu einem konträren, diversifizierten Portfolio: Es investiert in Aktien, bei denen unsere Modelle eine grosse potenzielle Abweichung von den allgemeinen Markterwartungen vorhersagen.

 
 
 
Erfahren Sie mehr über unsere DataEdge-Strategie.

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