Kooperation mit AIMcapital AG
Seit Anfang diesen Jahres arbeitet eine Forschungsgruppe des Zentrums für Alternative Investments & Risk Management (ZAI) an der Züricher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW) in Kooperation mit dem Asset Manager AIMcapital AG (AIM) an dem Projekt, die Positionierung systematischer Handelsstrategien im akutellen Marktumfeld zu verbessern.
Preisbildung durch Zentralbanken stark verzerrt
Peter Schwendner, der das Projekt an der ZHAW leitet, erklärt dass “die gegenwärtige Zentralbankpolitik einen erheblichen Einfluss auf die Preisbildung an den Finanzmärkten hat und die Korrelationen zwischen Anleihen, Aktien, Währungen und Rohstoffen unmittelbar beeinträchtigt. Daher ist es nicht überraschend, dass das Handelsumfeld der letzten Jahre von sehr instabilen Preistrends sowie einem allgemeinem ‘Risk On Risk Off’ Verhalten der Marktteilnehmer geprägt war“.
Systematische Handelsstrategien, die insbesondere von Managed Futures Fonds wie z.B. bei AIM eingesetzt werden, basieren auf einer regelbasierten quantitativen Analyse historischer Preisdaten. Aus dieser Analyse werden Handelssignale für die Zukunft abgeleitet, z.B. um an Preistrends zu partizipieren. Die Qualität dieser Signale kann jedoch durch sich verändernde Marktregimes geschwächt werden, da eine klare Beziehung zwischen historischen und zukünftigen Preisdaten nicht mehr hergestellt werden kann.
Managed Futures leiden unter QE und Co
“Die Geldmarktpolitik der vergangenen Jahre und das extrem niedrige Zinsumfeld haben einen deutlich negativen Einfluss auf die Renditen der Managed Futures Industrie gehabt“, berichtet Thomas Zmuck von AIM. Sein Kollege Wilhelm Fritsche erläutert in diesem Zusammenhang, dass “AIM viel Wert auf neues Research legt und immer bestrebt ist, die Performance bestehender Handelssysteme zu verbessen. Eine Anpassung der Positionierung systematischer Handelsstratgien an das jeweilige Marktumfeld kann zu einer deutlichen Renditesteigerung führen, weshalb wir an einem wissenschaftlichen Ansatz, der Marktregimes erkennen und bewerten kann, interessiert sind“.
Die Idee bei der Auswertung der Handelsdaten ist, basierend auf der Erfahrung mit der historischen Performance der Handelsmodelle in bestimmten ökonomischen Regimes die aktuell beste Position für jeden Markt zu berechnen. Im Gegensatz zu einem kompetitiven Ansatz, bei dem das Investmentkapital nur dem besten Modell oder dem besten Händler zugeteilt würde, werden die Informationen aus den einzelnen Modellen in einer kooperativen Art und Weise verwertet. Die Charakterisierung des Marktumfelds erfolgt in Zusammenarbeit mit der Gruppe von Thomas Ott am Institut für Angewandte Simulation (IAS).
“Im Ergebnis bestimmen wir ein Bayes-Ensemble von Handelsmodellen, also ein intelligentes System, das die Auswirkung des Makroumfelds auf Handelsmodelle erlernt und die Konsistenz der Handelssystematik verbessern soll”, erklärt Peter Schwendner abschliessend.
