Seit einigen Jahren ist das Thema Faktor-Investing (auch bekannt als “Smart Beta”) in aller Fondsanbieter Munde. Wunderbare Überrenditen werden prognostiziert (bei geringerem Risiko versteht sich!). Dass das (mal wieder) alles nicht so sein kann, verwundert nicht. Ein schönes Zitat für den Marketing-Speak der Anbieter:
In wissenschaftlichen Studien wurde inzwischen bestätigt, dass Faktoren den breiteren Markt über bestimmte Zeiträume und Regionen hinweg in verschiedenem Ausmass übertreffen. Zu den gängigsten Faktoren zählen «Value», «Size», «Momentum», «Quality», «Yield» und «Low Volatility».
So genannte Smart-Beta-ETFs sind die gängigen Vehikel,um dem einfachen Investor den neuen Ansatz schmackhaft zu machen. Verschiedene Faktoren, die angeblich Überrenditen produzieren, werden kombiniert und die entsprechenden Aktien anhand von quantitativen Screenern in den ETF gepackt. Das schöne daran ist (für den Fondsanbieter), dass man sich somit auch noch den teuren aktiven Manager spart. Ein paar Algorithmen über das Aktienuniversum laufen lassen und schon ist das Portfolio parat!
Das mit den “wissenschaftlichen Studien” sollte man aber nicht ganz so eng sehen. Eine unabhängige Studie des US-Wirtschaftsprofessors Lu Zhang hat nämlich jetzt genau das Gegenteil aufgezeigt.
If Zhang ever aspired to a quiet career in the ivory tower, however, all that changed in 2017, when he published a paper with co-authors Kewei Hou and Chen Xue examining 452 factors described in various academic journals. Their findings confirmed what many feared: Most factors don’t survive scrutiny. When they tried to replicate the factors, 294 of them failed a test of statistical significance. Zhang and his co-authors couldn’t say with 95 percent confidence, a commonly used hurdle in financial research, that the factors weren’t the result of random chance. And when they subjected the factors to a more stringent test of 99.5 percent confidence, an additional 77 failed to make the cut. In all, 81 factors survived, or just 18 percent of the original group.
Effektiv zeigt die Studie also auf, dass die berechneten Überrenditen mit hoher Wahrscheinlichkeit auf Zufallseffekten beruhen. Dies verwundert kaum, denn die Faktoren werden in der Regel über so genanntes Backt-Testing herausgefiltert. Es werden also nahand von Faktoren eine Vielzahl von Aktiensegmenten ausgewählt und deren vergangene Performance über viele Jahre mit dem breiten Index verglichen. Also z.B. Wachstumsaktien vs. Aktien des Gesamtmarktes oder Qualitätsaktien vs. Gesamtmarkt oder Dividendenwerte usw. Natürlich wird man für einige dieser Aktiengruppierungen ein “Beta” – auch über viele Jahre – errechnen können. Und schon ist ein Smart-Beta-Faktor geboren!
Darüber hinaus zeigt Zhang auf, dass viele Faktoren eine grosse Überlappung zeigen und analytisch nicht strikt getrennt werden können. Ein gutes Beispiel ist “Value” und “Dividende”. Am Ende des Tages bleiben zwei wesentliche Faktoren für Überrenditen im Rennen: Momentum und Value. Dies ist aber alles andere als neu. Schon Benjamin Graham hat in den 1930ern den Valueansatz dargestellt und der alte Börsianerspruch “the trend is your friend” hat auch schon viele Jahrzehnte auf dem Buckel.
Das Fazit: Performance fällt nicht vom Himmel…
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