Wieso der Computer Börsentrends besser identifizieren kann
Wie zahlreiche „Behavioral Finance“-Studien zeigen, stehen sich Investoren bei ihren Anlageentscheidungen oft selbst im Weg. Sie handeln zu häufig emotional und neigen dazu, Gewinne am Kapitalmarkt zu schnell zu realisieren, während Verlustpositionen zu lange im Portfolio verbleiben. Demgegenüber versucht ein quantitativer, computerbasierter Anlageansatz Marktentwicklungen objektiv zu analysieren und Kauf- wie Verkaufssignale systematisch umzusetzen.
Wie zahlreiche „Behavioral Finance“-Studien zeigen, stehen sich Investoren bei ihren Anlageentscheidungen oft selbst im Weg. Sie handeln zu häufig emotional und neigen dazu, Gewinne am Kapitalmarkt zu schnell zu realisieren, während Verlustpositionen zu lange im Portfolio verbleiben. Demgegenüber versucht ein quantitativer, computerbasierter Anlageansatz Marktentwicklungen objektiv zu analysieren und Kauf- wie Verkaufssignale systematisch umzusetzen.
Ein Gastbeitrag von Leo Willert, CEO und Gründer von ARTS Asset Management
In Zeiten von handelspolitischen Unwägbarkeiten wie dem amerikanisch-chinesischen Handelskonflikt oder dem Brexit ist es auch für Investoren, die professionell Portfolios verwalten, schwierig, den richtigen Ein- und Ausstiegszeitpunkt am Kapitalmarkt zu bestimmen. Die weitere Entwicklung und die Folgen der Handelskonflikte für die Wirtschaft und die Märkte sind schlicht noch nicht genau abzusehen. Befinden wir uns am Ende des Konjunkturzyklus oder ist für die Kurse doch noch weiter Luft nach oben? Welche Region wird sich gut entwickeln – welche underperformen?
Hinzu kommen Fehleinschätzungen, die durch menschliche Emotionen bedingt sind. Auch ein professioneller Anleger kann dazu neigen, seine Expertise und die Qualität seiner Anlagestrategie zu überschätzen und eine einmal eingeschlagene Strategie weiter zu verfolgen, obwohl die Marktdaten bereits eine gegenläufige Entwicklung nahelegen. Dadurch wird bei fallenden Kursen zu spät die Reißleine gezogen und Verluste nicht konsequent genug begrenzt. Die emotionale Neigung, schlechte Erfahrungen aus der Erinnerung auszublenden, wirkt sich ebenfalls negativ auf das zukünftige Anlageverhalten aus. Quantitatives Asset Management zielt dagegen darauf ab, durch einen regelbasierten Handelsansatz und damit einer weitgehend objektiven Form der Informationsverarbeitung, emotionale Fehleinschätzungen in der Anlageentscheidung zu vermeiden.
Auswertung einer breiten Datenbasis in kürzester Zeit
Anlageentscheidungen traditioneller Fondsmanager stützen sich oftmals nur auf eine begrenzte Anzahl von Daten. Die Auswertung sämtlicher verfügbarer Daten würde sein Zeit- und Kostenbudget sprengen und in keinerlei Verhältnis zu den möglichen Chancen stehen. Anders sieht es aus, wenn ein Computer zum Einsatz kommt. Die quantitative Analyse eröffnet neue Dimensionen für die Auswertung von Daten und das Folgen von Markttrends. Der Computer kann in kürzester Zeit eine große Menge an Daten auswerten und arbeitet dabei ohne Unterbrechung.
Ein automatisierter Selektionsprozess kann somit große Informationsmengen effizient und objektiv verarbeiten und ermittelt auch für sehr große Universen die relativ attraktivsten Titel. Immer umfangreichere Datenbanklösungen unterstützen dabei den Aufwand der Informationsbeschaffung. Die Qualität der verwendeten Daten ist dabei von essenzieller Bedeutung für die Prognosegüte der Signale. Die Pflege von Datenbanken nimmt daher einen erheblichen Teil der Research-Tätigkeit ein.
Marktdaten sind heute in Echtzeit verfügbar. Kurse reagieren meist sehr schnell auf neue Informationen. Das gilt im Besonderen für hochliquide Assetklassen. Da der quantitative Handelsansatz programmierten Regeln folgt, ist auch die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Anlageentscheidung gegeben. Die Argumente sind nicht neu, haben aber trotzdem nicht an ihrer Überzeugungskraft eingebüßt. So vermag beispielsweise das computerbasierte Handelssystem von ARTS Asset Management, das bereits vor mehr als 16 Jahren eingeführt wurde, mehr als 10.000 Investmentfonds und ETFs zu analysieren und rund 3,5 Millionen Datensätze pro Monat zu verarbeiten. Dabei werden die performancestärksten Trends über Anlageklassen, Sektoren, Regionen und Länder hinweg herausgefiltert.
Gewinnen, indem man nicht (zu viel) verliert
Quantitative Asset Manager nutzen neben ihrem flexiblen Anlageverhalten ein striktes Risikomanagement. Das computerbasierte Handelssystem ist so justiert, dass in guten Zeiten an den Börsen das Fondsvermögen zur Gänze in Aktienfonds investiert werden kann. Wenn der Wind an den Börsen dreht und sich Phasen mit Verlusten manifestieren, kann der Aktienanteil reduziert werden. Im Extremfall wird ein Komplettausstieg vollzogen. In solchen Fällen wird in konservativere Wertpapiere, wie in Investmentfonds mit Anleihen- oder Geldmarktinstrumenten, umgeschichtet. Jede einzelne Position im Fonds ist zur Risikobegrenzung zusätzlich mit einem Stop-Loss-Limit ausgestattet. Dadurch wird versucht, langfristige und heftige Wertverluste systematisch zu reduzieren respektive auszuschließen.
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