Viele systematische Anleihestrategien beginnen mit einem ähnlichen Versprechen: Daten, Modelle und prädiktive Faktoren zu nutzen, um attraktive Wertpapiere zu identifizieren. Doch Anleger stehen vor einer schwierigeren Frage: Welche Ansätze können diese Signale in wiederholbares Alpha verwandeln? Unserer Ansicht nach hängt die Antwort weniger von einem einzelnen Faktor ab, sondern vielmehr vom gesamten Anlagemotor, der dahintersteht.
Die Identifizierung attraktiver Wertpapiere ist nur der Anfang. Auf den Anleihenmärkten besteht die Herausforderung darin, dies beständig über große, fragmentierte Märkte hinweg zu tun, in denen Preisgestaltung, Liquidität und Handelskosten stark variieren können. Unserer Meinung nach hängt wiederholbares Alpha nicht nur von der Qualität der Signale eines Managers ab, sondern auch von der Disziplin, mit der diese Signale in Portfolioergebnisse umgesetzt werden (Abbildung).
Signale sind nur der Ausgangspunkt
Viele systematische Anleihenstrategien nutzen bekannte Kategorien von prädiktiven Faktoren, wie Substanz, Momentum und Qualität. Diese Faktoren, einschließlich proprietärer Faktoren, können dabei helfen, Wertpapiere zu identifizieren, die mit einer höheren Wahrscheinlichkeit eine Benchmark übertreffen. Faktorbezeichnungen allein verraten Anlegern jedoch nur sehr wenig über die Stärke einer Strategie.
Unserer Ansicht nach hängt erfolgreiches systematisches Investieren davon ab, wie diese Faktoren erforscht, getestet, kombiniert und implementiert werden. Ein Substanz (oder Value)-Signal kann beispielsweise isoliert betrachtet überzeugend wirken. Wenn es jedoch auf schwachen Daten basiert, sich mit anderen Risiken überschneidet oder nicht kosteneffizient gehandelt werden kann, schafft es in der Praxis möglicherweise keinen großen Mehrwert.
Deshalb sind wir der Ansicht, dass Anleger über das bloße Vorhandensein von Faktoren hinausblicken und kritischere Fragen stellen sollten: Wie weit reicht die Datenhistorie des Managers zurück? Wie oft werden Faktoren getestet? Wie werden neue Faktoren hinzugefügt? Wie werden veraltete Faktoren entfernt? Und wie vermeidet es der Manager, sich zu stark auf Signale zu verlassen, die in der Vergangenheit funktioniert haben, in der Zukunft aber möglicherweise nicht mehr funktionieren?
Änderungen der Faktorwirksamkeit
Ein Grund, warum Wiederholbarkeit schwierig ist, besteht darin, dass sich Märkte verändern. Die Wirksamkeit von Faktoren kann sich im Laufe der Zeit ebenfalls verändern. Ein systematischer Prozess, der sich nicht anpasst, kann an veralteten Zusammenhängen verhaftet bleiben.
Unserer Ansicht nach macht das dynamisches Faktor-Research unerlässlich. Eine starke systematische Plattform sollte in der Lage sein, zu bewerten, ob sich die Faktorwirksamkeit ändert, Faktorgewichte bei Bedarf anzupassen, potenzielle neue Alpha-Quellen zu testen und kontinuierlich neue Forschungsergebnisse in ihre Faktorenpalette aufzunehmen. Das Ziel ist nicht, jeder kurzfristigen Marktverschiebung hinterherzujagen, sondern einen disziplinierten Prozess aufrechtzuerhalten, der sich weiterentwickeln kann, wenn sich Datenbeziehungen ändern.
Eine Rangliste ist kein Portfolio
Selbst starke Signale schaffen nicht automatisch ein starkes Portfolio. Bei systematischen festverzinslichen Anlagen kann das Modell Anleihen nach ihrer erwarteten Attraktivität einstufen, aber die Portfoliokonstruktion bestimmt, wie diese Ideen in tatsächliche Positionen umgesetzt werden.
Dieser Schritt ist entscheidend. Ein Portfolio muss das Engagement in Bezug auf Duration, Spreadrisiko, Emittentenrisiko, Branchenrisiko und Umschlaghäufigkeit steuern. Es muss zudem unbeabsichtigte Konzentrationen vermeiden, die aus der fundamentalen Titelauswahl entstehen. Ohne diese Kontrollen könnte eine Strategie, die scheinbar Alpha durch Titelauswahl generiert, in Wirklichkeit versteckte Faktor- oder Beta-Risiken eingehen.
Aus unserer Sicht ist dies einer der größten Unterschiede zwischen systematischen Managern. Die Frage ist nicht nur, ob Manager attraktive Wertpapiere identifizieren können, sondern ob sie Portfolios aufbauen können, die diese Erkenntnisse nutzen und gleichzeitig im Einklang mit den Risikobudgets ihrer Strategien und den Zielen der Kunden bleiben.
Die Umsetzung kann Alpha schaffen oder zunichtemachen
Anleihenmärkte funktionieren nicht reibungslos. Anleihen werden nicht wie Standardaktien gehandelt. Die Kurssbildung kann weniger transparent sein, die Liquidität kann ungleichmäßig sein und Transaktionskosten können kleine Vorteile beim erwarteten Ertrag aufzehren.
Das macht die Umsetzung zentral für systematische Anleihenstrategien. Ein Faktor mag vor Berücksichtigung der Handelskosten stark erscheinen. Wenn jedoch die Wertpapiere schwer zu beschaffen oder teuer zu handeln sind oder voraussichtlich einen übermäßigen Umschlag erfordern, kann das erwartete Alpha verschwinden, bevor es das Portfolio erreicht.
Unserer Ansicht nach benötigen effektive systematische Manager starke Fähigkeiten bei der Liquiditätsfindung, der Modellierung von Transaktionskosten und der Ausführung. Diese Fähigkeiten helfen nicht nur dabei zu bestimmen, welche Anleihen attraktiv erscheinen, sondern auch, welche Anleihen effizient genug gehandelt werden können, um die Position zu rechtfertigen.
Beispielsweise hilft unsere proprietäre Handelssimulationsplattform abSimulator bei der Bewertung, wie sich Transaktionskosten auf die Anlageergebnisse auswirken können, bevor Anlageentscheidungen getroffen werden. Das kann eine realistischere Einschätzung darüber liefern, ob eine Alpha-Quelle den Kontakt mit realen Märkten voraussichtlich überstehen wird.
Dieser Punkt ist bei festverzinslichen Wertpapieren besonders wichtig, da viele systematische Alphas inkrementell sind. Die Stärke der Strategie resultiert aus vielen kleinen Entscheidungen, die sich aufsummieren, über ein breites Chancenspektrum hinweg. Die Qualität der Umsetzung kann darüber entscheiden, wie viel von diesem Potenzial erhalten bleibt.
Plausibilitätsprüfung trennt Disziplin von Data-Mining
Systematisches Investieren kann mechanisch klingen, aber eine starke Plausibilitätsprüfung ist unerlässlich. Modelle benötigen Überwachung. Daten erfordern Qualitätskontrollen. Das Faktor-Research benötigt einen Prozess, um zu prüfen, ob Zusammenhänge robust, wirtschaftlich sinnvoll und umsetzbar sind.
Unserer Ansicht nach hilft diese Stringenz dabei, einen disziplinierten, systematischen Prozess von einer Sammlung backgetesteter Signale zu unterscheiden. Anleger sollten verstehen, wer die Modellergebnisse überprüft, wie Änderungen genehmigt werden, wie die Faktorperformance überwacht wird und wie der Manager prüft, ob die Ergebnisse aus den beabsichtigten Quellen stammen.
Das ist wichtig, da systematische Strategien anfällig für Überanpassung, veraltete Datenbeziehungen und unbeabsichtigte Exponierungen sein können, wenn der Researchprozess nicht gut kontrolliert wird. Ein durchdachtes Governance-Rahmenwerk kann dazu beitragen, dass die Strategie auf wiederholbare, erklärbare Alpha-Quellen ausgerichtet bleibt, anstatt auf kurzfristige Muster, die möglicherweise keinen Bestand haben.
Was Anleger fragen sollten
Bei der Bewertung systematischer Anleihemanager sollten Anleger möglicherweise über die Performance oder Faktorlisten hinausblicken. Unserer Ansicht nach lautet die bessere Frage, ob der Manager die vollständige Alpha-Produktionskette etabliert hat.
Das bedeutet, zu fragen:
- Werden die Faktoren durch robuste Daten und Research gestützt?
- Kann sich das Modell anpassen, wenn sich die Wirksamkeit der Faktoren ändert?
- Kontrolliert die Portfoliokonstruktion unbeabsichtigte Risiken?
- Sind Liquiditäts- und Transaktionskosten in den Prozess integriert?
- Gibt es eine klare Plausibilitätsprüfung für Modelländerungen und Faktorbewertungen?
- Kann der Manager erklären, woher das Alpha stammt und ob es aus den beabsichtigten Quellen kommt?
Diese Fragen sind für eine breite Palette systematischer Anleihenstrategien relevant. Auch wenn sich die Mandate unterscheiden können, bleibt die zugrunde liegende Herausforderung dieselbe: Signale beständig in Portfolioergebnisse umzusetzen.
Unserer Ansicht nach erfordert ein wiederholbares Anleihe-Alpha mehr als nur gute Signale. Es erfordert Datentiefe, Research-Disziplin, Stringenz bei der Portfoliokonstruktion, Umsetzungsgeschick und Governance. Für Anleger kann das Verständnis dieses gesamten Motors der beste Weg sein, um beständige systematische Strategien von solchen zu unterscheiden, die Schwierigkeiten haben, ihr Versprechen einzulösen.
Von Bernd Wuebben, Director—Systematic Investing and Quantitative Research bei AllianceBernstein
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