Factor Investing

Invesco Global Systematic Investing Studie 2023

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

Unsere Befragungen identifizierten vier zentrale Themen, die in der Studie näher untersucht werden. Dazu gehören der Einsatz systematischer Strategien zur Anpassung an sich verändernde makroökonomische Rahmenbedingungen, die Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) im Investmentprozess, der Aufbau flexiblerer systematischer Strategien und der Einsatz systematischer Strategien bei nachhaltigen Investments.

  • Systematisches Investieren nimmt zu: Ein sich veränderndes makroökonomisches Umfeld erfordert vielfältigere Methoden

    Factor Investing ist seit jeher die Grundlage systematischer Strategien. Jetzt erweitern die Anleger jedoch ihr Instrumentarium um vielfältigere Strategien (Abbildung 1). Ein nordamerikanischer Wholesale-Investor erläuterte: „Im Factor Investing werden üblicherweise bestimmte Faktoren wie Value und Momentum übergewichtet, um Risikoprämien zu einzunehmen. Beim systematischen Investieren nutzen wir jetzt vielfältigere quantitative Methoden.“ 

    Abbildung 1. Systematische Methoden/Instrumente in der Portfoliokonstruktion, % Nennungen

    Welche der folgenden systematischen Methoden/Instrumente nutzen Sie bei der Portfoliokonstruktion? Stichprobengröße: 130. Gruppiert nach folgenden Regionen: Gesamt/APAC/EMEA/Nordamerika. Instrumente und Methoden nach Aussage der Befragten. Faktorbasiertes Investieren: 94/93/94/94, Dynamische Asset-Allokation: 78/77/73/82, Multi-Asset-Analyse: 51/50/35/67, Systematische Risikosenkung durch Derivate/Optionen: 51/60/41/55, Quantitative ESG-Modelle: 43/63/35/39, Maschinelles Lernen/AI: 30/50/12/35.

  • Die Evolution der systematischen Portfoliokonstruktion

    Im zweiten Thema wird untersucht, wie sich die Dynamik des systematischen Investierens verändert.  Diese Studie beleuchtet den Trend, dass das Faktorexposure seit einigen Jahren dynamischer angepasst wird.  Wir haben herausgefunden, dass fast drei Viertel der Befragten ihr Engagement im Laufe der Zeit durch vielfältige Instrumente anpassen (Abbildung 2), um auf bestimmte Faktoren abzuzielen.  Zudem halten laut unserer diesjährigen Studie knapp 80% der Befragten „Wachstum“ für einen zusätzlichen Faktor. 

    Abbildung 2. Anpassung der Faktor-Gewichtungen im Laufe der Zeit, % Nennungen

    Passen Sie Ihre Faktor-Gewichtungen im Laufe der Zeit an? Stichprobengröße: 130. Die Abbildung zeigt, ob die Befragten ihre Faktor-Gewichtungen im Laufe der Zeit anpassen (ja/nein). Gesamt: 25/75, APAC: 27/73, EMEA: 14/86, Nordamerika: 33/67.

  • Algorithmen und Alpha: Anleger erwarten künftig großen Einfluss von künstlicher Intelligenz

    Das dritte Thema befasst sich vor allem mit Daten und Technologie. Anlegern, die systematisch investieren, ist der Aufstieg von künstlicher Intelligenz (KI) nicht verborgen geblieben. Knapp 50% der Befragten nutzen KI bereits in irgendeiner Weise (Abbildung 3). Künftig dürften immer mehr systematisch investierende Anleger darauf setzen und die Verbreitung vorantreiben.

    Abbildung 3. Einsatz von KI im Investmentprozess, % Nennungen

    Nutzen Sie in Ihrem Investmentprozess KI? Stichprobengröße: 130. Die Abbildung zeigt, wie Retail- und Wholesale-Investoren KI im Investmentprozess einsetzen. Die Antwortmöglichkeiten waren: Umfassender Einsatz von KI/Begrenzter Einsatz von KI/Kein Einsatz von KI, jedoch geplant/Kein Einsatz von KI und auch nicht geplant. Institutionelle Investoren: 10/35/44/11, Wholesale-Investoren: 8/42/40/10.

  • Anleger wollen ESG-Herausforderungen und Zielkonflikte durch systematische Strategien meistern

    In unserem vierten und letzten Thema untersuchen wir 2023 weiter die Schnittmenge von systematischen Anlagen mit ESG-Investments (Umwelt, Soziales und Governance). Zwei Drittel der Befragten gaben an, bei ESG-Investments systematische Instrumente zu nutzen. Hauptgründe dafür sind Performanceüberlegungen und das Risikomanagement (Abbildung 4). Die zunehmende Rolle von Technologie in unserem dritten Thema wirkt sich auch auf das vierte Thema aus. Knapp die Hälfte der Befragten plant den stärkeren Einsatz von KI und anderen systematischen Instrumenten, um uneinheitliche Daten anzugehen und große Datenmengen effektiver zu analysieren.  

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

    Was sind die Vorteile eines systematischen Ansatzes bei der ESG-Umsetzung? Stichprobengröße: 100. Die Abbildung zeigt die Vorteile systematischer ESG-Umsetzung nach Regionen: Gesamt/APAC/EMEA/Nordamerika. Bessere Performance: 77/90/50/89, Besseres Risikomanagement: 71/83/69/63, Bessere Portfoliodiversifikation: 59/67/53/58, Höhere Effizienz/niedrigere Kosten: 39/43/44/32, Bessere Skalierbarkeit und höhere Kapazität: 36/37/34/37, Ermittlung und Steuerung von Portfoliokonzentration/-verzerrungen: 29/23/41/24.

Invesco Global Systematic Investing Studie 2023: Titelseite

PDF Invesco Global Systematic Investing Studie | Lesen Sie die komplette Studie

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. Lesen Sie die komplette Studie in englischer Sprache.

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FAQs

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.

    EMEA 3203192/2023

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