Stolperstein oder Quantensprung?

Dr. Christian Raubach, Wegelin, Managing Partner

Von Michael Lennert

Veröffentlicht am: 08. August 2008

Quantitative Anlagestrategien haben ihre Stärken, wenn die Kapitalmärkte berechenbar sind. Sie haben aber auch ihre Schwächen: Trendbrüche sowie eine erhöhte Volatilität mögen sie gar nicht. Ein Quantensprung wird jedoch erst dann möglich sein, wenn sie lernen ihre eigenen Schwächen zu managen.

„Der heisseste Platz der Hölle ist für jene bestimmt, die in Zeiten einer Krise neutral bleiben“, sagte schon der italienische Dichter und Philosoph Dante. Umgekehrt könnte man also schlussfolgern, dass es in der Hölle weniger heiss zugeht – vielleicht reicht es ja sogar für das Fegefeuer oder noch besser den Himmel –, wenn man sich in Zeiten einer Krise eben nicht neutral verhält, wenn man also Farbe bekennt und/oder stringent (s)einen Weg geht.

Doch speziell übertragen auf Finanzkrisen, welchen Weg sollte ein Investor einschlagen? Wem kann er in der Krise trauen? Auf wen bauen? Etwa auf den Menschen, also den traditionellen Asset Manager, der zwar zum einen sicher seine Alpha-Fähigkeiten preist, zum anderen aber auch von Emotionen getrieben ist, von Angst und Gier, oder ist es nicht ratsamer, auf den Computer zu bauen, also das quantitative Asset Management, das in jeder Phase seines Handelns emotionslos, transparent und somit ausrechenbar ist.

Sicherlich, Schwächen zeigen beide Ansätze, auch die quantitativen – das etwa hat die Subprime Krise anschaulich gezeigt. Gleichwohl oder gerade deswegen lauten entscheidende Fragen für die Zukunft: Ist Quant gleich Quant? Wann sind Quants besser als traditionelle Asset Manager? Wer lernt schneller aus seinen Schwächen, die Quants oder die Traditionellen? Wie lauten die Trends der Zukunft und was überwiegt bei quantitativem Asset Management letztlich: der Systemfehler oder die Trefferquote?

Zu crowded: nichts für Quants

„Es stimmt, einige Quant-Ansätze, insbesondere diejenigen, die quantitatives Stockpicking betreiben, sind im August des vergangenen Jahres und danach stark unter die Räder gekommen“, sagt etwa Dr. Christian Raubach, Managing Partner bei Wegelin und verweist darauf, dass die Gründe hierfür vor allem darin lagen, dass die quantitativen Stockpicker vielfach ähnliche Modelle mit gleichen Faktoren verwenden, die im Grunde auf die gleichen Daten zurückgreifen, und das sind insbesondere Kennzahlen wie das Kurs-Gewinn-Verhältnis, die Dividendenrendite, der Cashflow et cetera. Mit dem Ergebnis, dass der grosse Teil dieser Modelle folglich zeitgleich zu identischen Schlüssen kam. Das führte unter anderem auch zu Liquiditätsengpässen, da diese Gruppe unisono danach dasselbe machte. Ein Teufelskreis, der sich insbesondere bei den Quants noch verschärfte, die mit einem hohen Leverage arbeiteten. „Ja, wenn es zu crowded wird, dann geht bei vielen Quants plötzlich nichts mehr“, sagt Raubach weiter. Wegelin verwaltet nach eigenen Angaben rund fünf Milliarden Schweizer Franken in quantitativen Anlagen, darunter ungefähr eine Milliarde in quantitativen Single-Hedgefonds und sieht sich als einer der führenden Anbieter in der Schweiz. Für Raubach sind quantitative Ansätze hierbei kein Modetrend, sondern durchaus einer, der sich fest in den Portfolios von Schweizer institutionellen Investoren verankern wird. „Die Banken und insbesondere die Versicherungsbranche nutzten quantitative Verfahren zur Entscheidungsfindung schon viel früher als die Asset-Management-Industrie. Diese hinkt leider hinterher und hat daher noch eindeutig Aufholpotenzial“, sagt er. Deswegen sei die Durchdringung von quantitativen Ansätzen in den Schweizer Portfolios derzeit sicherlich noch nicht hoch. Der Banker schätzt sie im einstelligen Prozentbereich. Mittelfristig hält es Raubach gleichwohl für möglich, dass dieser Anteil stetig auf 10 bis 20 Prozent ansteigen wird.

Doch zurück zur erzielten Performance im vergangenen Jahr. „Auch wir wären vergangenes Jahr massiv eingebrochen, wenn wir den gleichen Approach wie die Stockpicker gefahren hätten“, erklärt Raubach weiter und skizziert hierbei den hauseigenen Quant-Ansatz, der nicht auf einzelne Titel, sondern auf globale Sektoren, beziehungsweise Länder setzt. „Wir haben den Vorteil, dass wir uns in einer Nische bewegen, in der deutlich weniger Volumen bewegt wird. Das hat aber auch den Nebeneffekt, dass deutlich mehr Volumen möglich ist. Denn bis sie als Quant-Manager bedeutende Indizes bewegen, brauchen sie sehr hohe Volumina. Das war für uns 2007 ein sehr grosser Rettungsanker“, erklärt der Wegelin-Banker hierzu und deutet dabei an, dass das vergangene Jahr für die hauseigene Strategie sogar ein gutes Jahr war, man sei um die fünf Prozent über der Benchmark gelegen, dieses Jahr hingegen sei man eher nahe bei der Benchmark.

Quant ist nicht gleich Quant

„Es stimmt. Quant ist nicht gleich Quant“, sagt auch Rolf Schneider, CEO der Zürcher Unternehmensberatung Dr. Blumer&Partner, einem Unternehmen, welches sich seit 1998 dem quantitativen Asset Management verschrieben hat. 2001 wurde dann der erste Quantfonds aufgelegt. Mittlerweile sind es fünf Fonds, einfach auch deswegen, weil der Consultant mit den spezifischen Titelempfehlungen der Banken nicht zufrieden war.

„Unser Modell baut darauf auf, dass wir eine Fundamentalanalyse durchführen, jedoch nicht nur das. Wir beurteilen zeitgleich das Momentum der einzelnen Titel, haben eine Dividendenstrategie integriert, aber auch die Analystenmeinungen sind im Algorithmus mit abgebildet“, erklärt Schneider. Zudem komme eine Risiko-Ertrags-Schätzung nach Markowitz zum Tragen. „Natürlich kommt es auf den individuellen Ansatz an, und sicherlich ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass ein Ansatz, der lediglich auf einer Strategie, beispielsweise einer Dividendenstrategie, basiert, auf Dauer nicht so erfolgreich ist wie ein komplexer Ansatz, der verschiedene Bereiche abdeckt“, erklärt er, der sich hierbei eindeutig dafür ausspricht, dass ein System derart aufgestellt sein sollte, dass es in der Lage ist, über einen längeren Zeitraum Mehrwert zu schaffen. Hierzu sei es natürlich auch notwendig, dem Algorithmus die Möglichkeit zu geben, das Alpha in einem grossen Universum zu suchen. „Man braucht Konsistenz und sollte nicht versuchen, das Modell jeden Monat zu korrigieren. Wir machen Anpassungen nur, wenn wir das historisch auch nachweisen können“, erläutert der Consultant. „Ich glaube nur dann, wenn es ein Kapitalmarktmodell schafft, eine stabile Beziehung zwischen den ökonomischen Rahmenbedingungen und dem Geschehen an der Börse herzustellen, ist dies eine gute Vorraussetzung dafür, dass man stabile Renditesignale bekommt“, sagt wiederum Dr. Peter Oertmann, CEO bei Vescore, der hierbei offen zugibt, dass er ein Anhänger von konditionierten Multifaktormodellen ist. Vescore bietet beispielsweise Global-Tactical-Asset-Allocation-Produkte (GTAA) auf der Basis derartiger Modelle an. Er selbst ist jedoch kein Verfechter von Trendfolgemodellen. „Ich halte persönlich weniger von Trendfolgemodellen. Denn zum einen halte ich diese für weniger intelligent als etwa Multifaktormodelle, da sie einzig und allein darauf basieren, bestimmten Trends in den Kursverläufen hinterherzujagen, zum anderen haben Trendfolgemodelle grosse Schwächen in volatilen Märkten sowie in Phasen von fundamentalen Wendepunkten, da sie letztendlich nur Autokorrelationen in den Kursfeldreihen ausnutzen und wir alle wissen, dass diese Dinge sehr instabil sind“, erklärt der CEO.

Die eigenen Schwächen managen

Soweit so gut. Doch haben nicht alle Modelle ihre Schwächen und ist es deswegen nicht entscheidend, wie man mit diesen Schwächen umgeht? „Natürlich hat auch unser Modell Schwächen. Deswegen bestimmt sich die Qualität eines Anlageprozesses ja gerade danach, wie gut man die Schwächen seines Modells managen kann“, sagt Oertmann weiter und verweist darauf, dass man etwa bei Vescore einen wesentlichen Teil der Zeit damit verbringe, die eigenen Schwächen zu entdecken, zu analysieren und die Implikationen der Schwächen für den Asset-Allocation-Prozess zu definieren. „Wir haben bei den globalen Aktienklassen seit zehn Jahren eine Trefferwahrscheinlichkeit von rund 68 Prozent. Das heisst aber auch, dass 32 Prozent der Signale falsch sind. Somit beschäftigen wir uns intensiv damit, warum 32 Prozent der Signale falsch und die anderen 68 Prozent richtig sind“, erklärt er und erläutert dabei die Gründe, warum für ihn quantitative Investmentansätze auch auf Dauer funktionieren können. „Einfach deswegen, da es an den Kapitalmärkten Wirkungszusammenhänge gibt, die dauerhafte Relevanz haben“, sagt er und erklärt dabei das hauseigene Multifaktorenmodell, welches auf der Basis der Schätzung von Risikoprämien Allokationsentscheidungen trifft. Dabei stellt der CEO klar, dass es nicht darum gehe, Ineffizienzen zu finden, die natürlich immer wieder auftreten, aber auch immer wieder verschwinden können, sondern es gehe darum zu erkennen, wann es sich besonders lohne, Risiko zu übernehmen.

Und was macht den Erfolg eines Quantmanagers aus?

„Dass man für die Übernahme von Risiko eine Prämie bekommt, ist so wie ein ‚physikalisches Gesetz’ der Finanzmärkte. Das wird in alle Ewigkeit funktionieren“, ist Oertmann überzeugt und skizziert hierbei die notwendigen Charaktereigenschaften eines erfolgreichen Quantmanagers. Dazu gehöre sicherlich eine gewisse Unruhe, was das eigene Modell angehe. Also etwa, wenn man mit Modellen arbeitet, dass man nicht aufhört, kontinuierlich über die Funktionsweise und die Strukturen des Modells nachzudenken, den Ansatz fortlaufend weiterentwickelt, aber auch bereit ist, das Modell ständig auf das Lernen in den Märkten neu auszurichten, denn zum einen habe ein Anlageprozess, der immer gleich sei, eine viel höhere Lerngeschwindigkeit als eine bauchgetriebene Entscheidung, zum anderen könne man bestimmte Modelle auf Lernen ausrichten, und somit viel systematischer an komplexe Entscheidungssituationen herangehen.

Doch nicht nur das. Ebenfalls entscheidend sei eine Transparenz im Entscheidungsprozess, denn eine Black Box lasse sich nicht gut im Markt positionieren, sowie die Notwendigkeit, ein interdisziplinäres Team zu entwickeln und aufzubauen, welches Erfahrungen mit dem Umgang mit Modellkonzepten hat.

Für Wegelin wiederum gehören zu einem erfolgreichen Quantansatz ein solides, akademisches Fundament und ein sehr gutes Research-Team. Hierbei arbeitet die Bank intensiv mit der Universität Sankt Gallen zusammen, da man der Ansicht ist, dass man zwingend ein akademisches Fundament und Ideen braucht, denn sonst hätte man laut Dr. Raubach „Korrelation ohne Kausalität“. Zudem wichtig: Ein bunt gemischtes Team aus etwa Mathematik-, Statistik-, Physik- und Kapital-Experten, die in der Lage sind, aus den Ideen, die aus dieser akademischen Welt entstünden, Produkte zu machen.

„Ein erfolgreicher Quant-Manager kennt sein Modell genau, überwacht dieses und misst den Effekt, auf dem er sein Modell begründet hat, durch unabhängige Querkontrollen. Gleichzeitig darf er sich nicht in seine Modelle „verlieben“ und muss stets kritisch gegenüber seinem Modell bleiben“, sagt wiederum Dr. Florian Herzog, CTO und Partner bei swissQuant Group in Zürich,

für den ein quantitatives Modell auf Dauer nur funktionieren kann, wenn es kontinuierlich überwacht wird, es die Möglichkeit gibt, die verwendeten Parameter nach definierten Kriterien neu anzupassen, es aber auch gegebenenfalls ausser Betrieb zu nehmen und nicht zu vergessen: Die Chance wahrzunehmen, Modelldiversifikation zu fahren. Also zwei bis drei Modelle zu verwenden, die zwar das Gleiche leisten, aber auf anderen ökonomischen Effekten aufgebaut sind, da sich diese Modelle dann gegenseitig stützen, da einmal der eine Ansatz besser und dann wiederum der andere Ansatz besser funktioniert.

Gute Zeiten, schlechte Zeiten

„Beispielsweise haben bei den Aktienstrategien zwischen 2002 und Anfang 2007 solche Faktoren gut funktioniert, die die Werthaltigkeit von Unternehmen identifizieren, auch Value-Faktoren genannt. Wenn diese Faktoren als Outperformance-Lieferant jedoch plötzlich wegbrechen, merkt man dies erst nach ein paar Monaten. Leider kann man dem zeitnah relativ wenig entgegensetzen, ausser man reduziert beispielsweise die Volatilitäten, verstärkt das Risikomanagement oder fährt Absicherungsstrategien um den draw down zu minimieren“, erklärt Dr. Herzog, der jedoch im gleichen Atemzug darauf hinweist, dass es auch gar nicht sinnvoll wäre, die Modelle Monat für Monat neu zu justieren. Die Gründe dafür sind einleuchtend: man würde zum einen viel zu hektisch reagieren und zum anderen zu sehr auf „kleine Ausreisser“ setzen. Deswegen mache es auch erst nach drei bis vier Monaten Sinn, auf andere Faktoren, etwa auf eine Momentum-Strategie zu switchen.

Schwachpunkte von Quantstrategien

Ein durchaus gewichtiger Punkt, denn er offenbart einen Schwachpunkt von Quantstrategien. „Es stimmt, wenn etwa ein Trendbruch entsteht, etwa von Value zu Growth, dann braucht der Quantmanager eine gewisse Zeit um dies zu erkennen und zu verarbeiten“, erklärt Dr. Raubach. Doch wie lang ist diese gewisse Zeit oder darf sie maximal sein? „Wenn man mit einem Trading Modell arbeitet, kann ein time lag von zehn Tagen schon zu viel sein, wenn man dagegen mit einem Monatsmodell arbeitet, kann eine Zeitverzögerung von einem Monat noch in Ordnung sein, eine von fünf Monaten jedoch schon zu spät. Das hängt eben sehr vom Zeit- und vom Entscheidungshorizont des Modells ab“, erklärt wiederum Dr. Herzog und deutet dabei an, dass eine erhöhte Volatilität quantitative Modelle ebenfalls ins Trudeln bringen könne, und hier insbesondere Modelle, die über Aktien oder die Zeit mitteln, da bei einer erhöhten Volatilität die vom Modell abgeleiteten Informationen schwerer herauszulesen seien.

Bedeutung wird zunehmen

Dennoch betont Dr. Herzog die seiner Ansicht nach noch wachsende Bedeutung von quantitativen Ansätzen. Denn zwar werde der Computer den Menschen nicht ersetzen, da der Mensch insbesondere stärker in der Mustererkennung und im Lesen von Nachrichten sei. Gleichwohl habe der Computer überall dort seine Stärken, wo es um das Managen von grossen Volumina und grossen statistischen Zusammenhängen geht. „Wir sehen beim quantitativen Asset Management weiterhin einen Trend bei Aktien-Strategien, aber auch bei Strategien, die Aktien übergreifend funktionieren, also etwa bei Produkten, die Aktien-Obligationen-Umschichtungen rechnen können. Zudem ist eindeutig ein Trend weg von Einzelstrategien und hin zu Ansätzen mit einer eher strategischen Bedeutung zu sehen“, sagt er.

Und Vescore CEO Oertmann ergänzt: „Innerhalb der nächsten fünf Jahre wird das quantitative Asset Management sicherlich weiter an Bedeutung gewinnen, da die Investoren zunehmend erkennen werden, dass quantitatives Asset Management ehrlicher und transparenter ist, sowie schneller aus seinen Fehlern lernen kann als das traditionelle“, sagt er und weist in diesem Zusammenhang auf die zunehmende Bedeutung der Diversifikation hin, denn seiner Ansicht nach ist beispielsweise eine Diversifikation ohne quantitative Unterstützung nicht effizient. „Zudem beobachten wir eine Konvergenz zwischen Hedgefonds und Quantmanagern. Viele Hedgefonds sind modellgetrieben und nutzen quantitative Verfahren. Hier glaube ich, wird ein zunehmendes Segment quantitativer Strategien entstehen, bei denen die Hedgefonds langsam reintröpfeln“, resümiert er.

Doch es gibt auch kritische Stimmen. „Es kommt natürlich auch darauf an, wie sich die Märkte entwickeln. Wenn es zu mehreren Trendbrüchen wie beispielsweise im Sommer des letzten Jahres kommt, werden quantitative Ansätze sicher ihre Mühe gegenüber qualitativen Ansätzen haben. Das Gleiche gilt für eine erhöhte Volatilität. Da in der Regel bei quantitativen Ansätzen eine Übergewichtung von Branchen und Sektoren stattfindet, sind die Systeme bei volatilen Märkten anfälliger für Rückschläge. Der Algorithmus stellt sich nicht neu ein, sondern die Titelauswahl wird beim Rebalancing erst wieder neu angepasst“, sagt Schneider.

Soweit so gut. Doch muss ein erfolgreicher Quantmanager, wie bereits angetönt, nicht bereit sein, „das Modell ständig auf das Lernen in den Märkten neu auszurichten“, oder auch anders formuliert, ständig daran interessiert sein, die Trefferquote des Modells und nicht die Anzahl der Systemfehler zu erhöhen?

Wenn ja, würde es einem Investor – wobei wir wieder beim Wort Krise wären – sicher leichter fallen, sich in Zeiten einer Krise gerade nicht neutral zu verhalten. Denn das Wort Krise bedeutet im Chinesischen zum Beisipiel zweierlei: Gefahr und Gelegenheit.

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