Factor Investing

Invesco Global Systematic Investing Studie 2024

Diese auf die zukünftige Investmentlandschaft ausgerichtete Studie bietet eine Perspektive darauf, wie Anleger fortgeschrittene Methoden einsetzen (bzw. einsetzen wollen), um widerstandsfähige Portfolios zu konstruieren und potenziell Alpha zu generieren.

Willkommen zur Invesco Global Systematic Investing Studie 2023. Dieses Jahr wurde der Titel unserer jährlich erscheinenden Factor Investing-Studie aktualisiert in „Global Systematic Investing Study“, um die Weiterentwicklung quantitativer Anlagestrategien in den letzten Jahren zu erfassen. Seit der ersten Ausgabe im Jahr 2016 liefert die Studie Einblicke in faktorbasiertes Investieren. Künftig wollen wir darin den größeren Zusammenhang und das gesamte Spektrum systematischen Investierens betrachten. Hier schreitet die Entwicklung rasch voran.

Systematisches Investieren: die Investmentlandschaft der Zukunft

Die Studie gibt die Aussagen wichtiger Entscheidungsträger wieder, die ein Vermögen von 22,5 Billionen US-Dollar verwalten (Stand: 31. März 2023). Dazu wurden 130 systematische Investoren befragt, die für ihre Anlageentscheidungen strukturierte, regelbasierte quantitative Modelle und Algorithmen nutzen.

Zentrale Themen

Die Studie hat vier Hauptthemen identifiziert: Die zunehmende Nutzung systematischer Strategien für den Aufbau von Multi-Asset-Portfolios, die Entwicklung von Multi-Faktor-Strategien zum Standardansatz, die wachsende Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) in Investmentprozessen und die steigende Nachfrage nach individuellen, auf die Nachhaltigkeitsziele von Investoren zugeschnittenen Lösungen.

Richtige Positionierung in einem komplexen Umfeld: Die wachsende Bedeutung systematischer Strategien im Aufbau von Multi-Asset-Portfolios

Bei der Konstruktion von Multi-Asset-Portfolios berücksichtigen institutionelle Investoren und Wholesale-Investoren unterschiedliche Faktoren wie die Wahrung der Liquidität und die Minimierung der Volatilität. Diese Faktoren lassen sich mit systematischen Strategien sehr gut berücksichtigen. Dadurch bieten diese Anlegern ein leistungsstarkes Instrument, um ihre Anlageziele zu erreichen. So stellte ein nordamerikanischer institutioneller Investor fest: „Wir bewegen uns weg von statischen Allokationen hin zu einem dynamischeren, datengestützten Ansatz, mit dem wir besser auf Volatilität reagieren und Chancen über verschiedene Anlageklassen hinweg nutzen können.“

Abb. 1. Erwägungen in Multi-Asset-Portfolios, Wert /10

Bewerten Sie die folgenden Faktoren in der Reihenfolge ihrer Bedeutung für die Konstruktion von Multi-Asset-Portfolios: (Wert von 1-10, wobei 10 für sehr wichtig steht). Die nach institutionellen Investoren/Wholesale-Investoren gruppierte Grafik zeigt, welche Faktoren von den Befragten beim Aufbau von Multi-Asset-Portfolios verwendet wurden. Liquiditätsbeschränkungen: 8,0/7,4, Minimierung der Volatilität: 7,8/7,6, Geringe Korrelation der Anlagewerte: 7,6/7,8, Minimierung des Drawdowns: 7,4/8,0, Maximierung der Sharpe Ratio: 7,2/7,2.

Die Entwicklung von Multi-Faktor-Anlagestrategien

Das zweite Thema beleuchtet die sich verändernde Dynamik des Multi-Faktor-Investierens, die heute die Norm ist, da Faktorrenditen Chancen und Herausforderungen für Investoren mit sich bringen. Deutlich wird das am Beispiel der Dominanz von Mega-Cap-Tech-Aktien. Da diese das Konzentrationsrisiko erhöht hat, haben die Anleger nach Lösungen durch Faktoranlagen gesucht – einschließlich höherer Allokation in den Value-Faktor als möglicher Absicherung.

Abb. 2 Veränderung der Faktorallokationen über die vergangenen 12 Monate, Nennungen in %)

Haben Sie Ihre Allokationen in diese Faktoren in den letzten 12 Monaten erhöht, reduziert oder unverändert gelassen (ohne Berücksichtigung von Markteffekten)?

Die zunehmende Bedeutung der KI: Vom Anlageinstrument zur strategischen Notwendigkeit

Die Transformation der KI von einem peripheren Werkzeug für Investoren hin zu einem festen Bestandteil ihrer Investmentprozesse, zum Beispiel für die Portfoliooptimierung, steht im Fokus des dritten Themas. Die für das Investmentmanagement verfügbaren KI-Anwendungen sind bereits vielfältig und nehmen weiter zu, wobei sich neue Anwendungen schnell durchsetzen. Beispielsweise nutzen 47% der Investoren KI für Stimmungsanalysen von Nachrichten, Analystentelefonkonferenzen und Social-Media-Feeds – 2023 waren es erst 35%. In sehr dynamischen Märkten kann diese Echtzeit-Bewertung der Marktstimmung ein wichtiger Vorteil sein.

Abbildung 3. Wie nutzen Sie KI in Ihrem Investmentprozess? Nennungen in %

Wie nutzen Sie KI in Ihrem Investmentprozess? Die nach 2023/2024 gruppierte Grafik zeigt, wie die Befragten KI im Investmentprozess einsetzen. Identifizierung von Mustern und Trends im Marktverhalten: 84/90, Optimierung der Portfolioallokation und des Risikomanagements: 69/70, Entwicklung und Erprobung von Anlagestrategien: 53/67, Durchführung von Stimmungsanalysen zu Nachrichten, Analystentelefonkonferenzen und Social-Media-Feeds: 35/47, Echtzeit-Überwachung und -Anpassung von Portfoliopositionen: 35/42, Automatisierung des Timings von Handelsentscheidungen: 16/19.

Ein aktiver ESG-Ansatz: Maßgeschneiderte systematische Strategien gewinnen an Bedeutung

Das vierte Thema beleuchtet den Trend hin zur Nutzung systematischer Ansätze, um Umwelt-, Sozial- und Governance-Aspekte (ESG) in Anlageportfolios zu integrieren. Ein institutioneller Investor aus Europa bringt die Herausforderung auf den Punkt: „Standard-ESG-Lösungen reichen nicht mehr aus. Wir müssen in der Lage sein, unseren ESG-Ansatz so anzupassen, dass er unsere spezifischen Prioritäten und die einzigartigen ESG-Herausforderungen in unserem Anlageuniversum widerspiegelt. Systematische Strategien geben uns die Werkzeuge dafür an die Hand.“

Abbildung 4. Vorteile eines systematischen ESG-Ansatzes, % Nennungen

Inwieweit nutzen Sie einen systematischen Ansatz für die Umsetzung von ESG? Die Grafik zeigt, inwieweit die Befragten einen systematischen Ansatz zur Umsetzung von ESG verwenden, aufgeteilt nach 2023/2024. Kein systematischer Ansatz: 37/33, moderat systematischer Ansatz: 50/52, sehr systematischer Ansatz: 13/15.

FAQs - Häufig gestellte Fragen

Factor Investing ist ein systematischer, evidenzbasierter Investmentansatz. Er zielt auf bestimmte Eigenschaften („Faktoren“) eines Vermögenswerts ab, die die Rendite- oder Risikoeinschätzung eines Wertpapiers erleichtern. Dieser Investmentansatz basiert auf Daten und empirischen Untersuchungen. Man kann dadurch die Rendite jeder Anlage, und damit jedes Portfolios, auf eine Reihe von risiko- und renditebestimmenden Faktoren zurückführen. Wir können ein Portfolio gestalten, das Anlagefaktoren widerspiegelt. Zu den häufigsten Anlagefaktoren zählen Bewertung (Value), Momentum, Qualität und Low Volatility. Durch Anlagen in Vermögenswerte und Portfolios mit attraktiven Faktoreigenschaften können Investoren auf eine langfristige Prämie abzielen. Factor Investing ist das Ergebnis eingehender wissenschaftlicher Forschung. Das erste Einfaktormodell wurde bereits in den 1960er Jahren entwickelt.

Factor Investing zielt darauf ab, Risiko- und Renditetreiber systematisch zu nutzen, um Portfolios mit einem besseren Risiko-Rendite-Profil zu konstruieren. Factor Investing kann als separater dritter Ansatz neben marktgewichtetem Indexing und traditionellem aktivem Management betrachtet werden. Je nach Umsetzung und Komplexität liegen der erwartete Mehrwert und die Kosten für Factor Investing üblicherweise irgendwo zwischen den beiden anderen Ansätzen. Wichtige Vorteile gegenüber traditionellen aktiven Ansätzen sind Transparenz, Skalierbarkeit und Kostenersparnisse. Zugleich bietet Factor Investing dieselbe Flexibilität wie marktgewichtetes Indexing, um individuelle Anforderungen umzusetzen, das Risiko zu steuern und auf höhere Renditen abzuzielen.

Folgende Faktoren werden häufig eingesetzt:

Value: Aktien mit niedriger Bewertung traut man höhere Renditen zu. Der Value-Faktor hat einen naheliegenden Grund: Man darf vernünftigerweise annehmen, dass durch den Kauf einer niedrig bewerteten Anlage künftig höhere Renditen zu erwarten sind als bei einem höheren Kurs zum Kaufzeitpunkt. Das höhere Renditepotenzial des Faktors „Value“ im Vergleich zu seinem Gegenteil („Wachstum“) wurde 1977 von Basu entdeckt und seitdem intensiv untersucht und ausgewertet.

Momentum: Aktien, die sich in der Vergangenheit gut entwickelt haben, werden sich voraussichtlich auch weiter gut entwickeln. Der Momentum-Faktor beschreibt das Phänomen, dass Aktien, die in der Vergangenheit gestiegen sind, oft weiter steigen – zumindest kurzfristig. Dieser Faktor wurde erstmals 1993 von Jegadeesh und Titman festgestellt. Sie haben herausgefunden, dass eine Anlagestrategie, bei der frühere Gewinner gekauft und frühere Verlierer verkauft werden, Überrenditen erzielt hat.

Quality: Qualitätsunternehmen traut man höhere Erträge zu als schlechteren Unternehmen. Faktorbasierte Strategien setzen auf Quality, indem sie Einzelwerte mit guten Bilanzkennzahlen wählen, etwa mit hoher Eigenkapitalrendite und niedrigem Verschuldungsgrad.

Volatility: Aktien mit niedriger Volatilität traut man auf risikobereinigter Basis einen Mehrertrag gegenüber Aktien mit hoher Volatilität zu. Aktien mit niedriger Volatilität in der Vergangenheit könnten höhere risikobereinigte Renditen erzielen, weil es sich meist um stabile, defensivere Unternehmen handelt. Ihre Wachstumsaussichten sind vielleicht weniger ausgeprägt. Sie verfügen jedoch oft über solidere Bilanzen, zahlen üblicherweise Dividenden und können ihre Gewinne und Dividenden sogar bei niedrigerem Wirtschaftswachstum steigern. Der „Low Volatility“-Faktor wurde erstmals von Haugen und Heins in den frühen 1970er-Jahren entdeckt.

Akademiker und Praktiker vertreten vielleicht unterschiedliche Meinungen darüber, warum Faktoren existieren. Einig sind sie sich jedoch darin, dass es drei Gründe für Anlagefaktoren gibt: Risikoprämien, Verhaltensanomalien und Marktstruktur:

Risikoprämien: Der Faktor kompensiert den Anleger dafür, systematisches Risiko einzugehen.

Verhaltensanomalien: Der Faktor ist im anhaltenden, jedoch nicht notwendigerweise rationalen, Investorenverhalten begründet.

Marktstruktur: Die Faktorprämie resultiert potenziell aus der Branchenstruktur, Marktbeschränkungen oder ähnlichen Gegebenheiten.

Es kann schwierig sein, einen eindeutigen Zusammenhang zwischen Faktorperformance und Verhaltensmustern nachzuweisen. Zudem ist es verlockend, diese Erklärung als Patentlösung anzuführen, wenn keine Belege für Risikoprämien oder strukturelle Einflüsse gezeigt wurden. Auch wenn das Anlegerverhalten oberflächlich betrachtet irrational scheint, kann es aufgrund nicht offensichtlicher Motive dennoch rational begründet sein. Deshalb kann man nicht davon ausgehen, dass der Markt offensichtliche Verhaltensanomalien dadurch überwinden wird, dass Anleger lernen, rationaler zu handeln. 

Bei Aktien ist Factor Investing gut etabliert. Es ist jedoch nicht auf diese Anlageklasse beschränkt und bei Anleihenportfolios genauso nützlich. Wie sich gezeigt hat, können Faktoren wie Value, Carry und Low Volatility auch die Risiko- und Renditetreiber von Anleihenportfolios erklären. 

  • Wesentliche Risiken

    Der Wert von Anlagen und die Erträge hieraus unterliegen Schwankungen. Dies kann teilweise auf Wechselkursänderungen zurückzuführen sein. Es ist möglich, dass Anleger bei der Rückgabe ihrer Anteile nicht den vollen investierten Betrag zurückerhalten.

    Wichtige Informationen

    Dies ist Marketingmaterial und kein Anlagerat. Es ist nicht als Empfehlung zum Kauf oder Verkauf einer bestimmten Anlageklasse, eines Wertpapiers oder einer Strategie gedacht. Regulatorische Anforderungen, die die Unparteilichkeit von Anlage- oder Anlagestrategieempfehlungen verlangen, sind daher nicht anwendbar, ebenso wenig wie das Handelsverbot vor deren Veröffentlichung. Die Ansichten und Meinungen beruhen auf den aktuellen Marktbedingungen und können sich jederzeit ändern. Weitere Informationen zu unseren Produkten/Strategien erhalten Sie unter den angegebenen Kontaktdaten.

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Bleiben Sie auf dem Laufenden zur rapiden Weiterentwicklung beim systematischen Investieren.