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Bei Long-only-Aktienallokationen geht das Hauptrisiko in der Regel vom Markt-Beta aus. In dem Bestreben, eine bessere Diversifizierung zu erreichen, haben sich die Anleger zunehmend daran gewöhnt, in Smart-Beta- oder Faktor-Strategien zu investieren, um ihre Investitionsreise zu erleichtern. Neben der Diversifizierung versuchen die Anleger auch, eine Outperformance zu erzielen, indem sie ihre Allokation auf verschiedene Smart-Beta-Strategien zeitlich abstimmen, wohl wissend, dass die Performance einzelner Faktoren von den vorherrschenden makroökonomischen Zyklen abhängt.
Sobald die Ziele der Allokation festgelegt sind, muss zusätzlich überlegt werden, wie die Portfolios am besten aufgebaut werden können, um diese Ziele zu erreichen. In den letzten Jahren ist ein wachsender Bestand an Literatur zu der Frage entstanden, ob die Allokation bottom-up auf der Aktienebene oder top-down auf der Strategieebene aufgebaut werden sollte. Im aktuellen Whitepaper geht es weder darum, die Vorzüge einer Top-down- oder Bottom-up-Strategie zu bewerten, noch zu beurteilen, ob Smart Beta am besten zur Risikodiversifizierung oder zur Leistungssteigerung eingesetzt werden kann. Vielmehr soll untersucht werden, ob Erkenntnisse des maschinellen Lernens bei der Verbesserung der Risikodiversifizierung in einer Multi-Faktor-Smart-Beta-Allokation durch den Einsatz hierarchischer Clustering-Techniken eine Rolle spielen können.
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