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Factor Investing mit ETFs

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Wuppi
vor 40 Minuten von Diamantenhände:

Heute Startschuss!

 

-    All-Cap, inkl. Small Caps
-    Weltweit, inkl. Schwellenländer
-    Multifaktor: Size, Value, Quality, Investment und Momentum
-    Mix aus Marketcap & BIP
-    Leichtes ESG Screening
-    Acc & Dis verfügbar, geht heute auf Xetra los - Handelbarkeit über Scalable im Laufe des Tages Acc: IE0001UQQ933; Dis: IE000FPWSL69
-    0,5% TER


Index Methodology.

Hauptsache seinen eigenen Namen in den Namen des Fonds reinpacken - fragwürdig :rolleyes:

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ER EL
vor 14 Minuten von Wuppi:

Hauptsache seinen eigenen Namen in den Namen des Fonds reinpacken - fragwürdig :rolleyes:

Macht ja sonst keiner... :narr:

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i++

Das Thema wäre doch was für einen eigenen Thread, oder? Vielleicht analog zu dem A. Beck Thread: 

 

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DST
Am 19.6.2023 um 21:20 von Johannes34567:

Es hat überhaupt gar nichts mit niedrig bewerteten Aktien bzw. HmL zu tun.

Dann handelt es sich wohl nur um einen Zufall, dass Buphets Alpha mit dem Value und Quality Faktor erklärt werden kann.

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Glory_Days
· bearbeitet von Glory_Days

Mich würde mal interessieren, ob unsere Faktor-Experten hier im Forum Studien/Gegenüberstellungen von Long/Short Faktor-Portfolios und Long-Only Faktor-Portfolios kennen. Wie verhalten sich rollierende Exzess-Renditen im Vergleich und wie rollierende Korrelationen?

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Johannes34567
vor 23 Stunden von DST:

Dann handelt es sich wohl nur um einen Zufall, dass Buphets Alpha mit dem Value und Quality Faktor erklärt werden kann.

Buffets Alpha wird mit MKT, SMB, HML, UMD, BAB, QMJ und Leverage erklärt. Kann sein, dass niedrig bewertete Stocks auch häufig unterbewertet Aktien waren, aber eine Growth Aktie kann genauso gut unterbewertet wie eine Value Aktie sein. 

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hattifnatt
· bearbeitet von hattifnatt
vor 34 Minuten von Johannes34567:

Buffets Alpha wird mit MKT, SMB, HML, UMD, BAB, QMJ und Leverage erklärt. Kann sein, dass niedrig bewertete Stocks auch häufig unterbewertet Aktien waren, aber eine Growth Aktie kann genauso gut unterbewertet wie eine Value Aktie sein. 

OK, hat jetzt eine Zeit gedauert, bis ich die TLAs entschlüsselt hatte, deswegen für die anderen Leser ;) 

Zitat

market (MKT), size (small-minus-big, SMB), book-to- market (high-minus-low, HML), and momentum (up-minus-down, UMD)

Zitat

companies with low beta (BAB)

Und QMJ ist dann der Titel des Artikels, aus dem die Zitate sind:

"Quality minus junk - Clifford S. Asness & Andrea Frazzini & Lasse Heje Pedersen"

https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11142-018-9470-2.pdf

 

Von Frazzini et al. stammt natürlich auch der Artikel "Buffett's Alpha":

http://docs.lhpedersen.com/BuffettsAlpha.pdf

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Saek
· bearbeitet von Saek
2 hours ago, Glory_Days said:

Mich würde mal interessieren, ob unsere Faktor-Experten hier im Forum Studien/Gegenüberstellungen von Long/Short Faktor-Portfolios und Long-Only Faktor-Portfolios kennen. Wie verhalten sich rollierende Exzess-Renditen im Vergleich und wie rollierende Korrelationen?

Erstmal ist es egal - mit l/s sind höhere Faktorloadings möglich, aber solange man bei den Faktorloadings, die mit long-only realisierbar sind, bleibt, ist es hauptsächlich eine Kostenfrage. Dabei muss man im Detail anschauen, wieviel man für Factor Exposure zahlt (ein Blick auf die TER reicht nicht). Wenn man in einem long-only Fonds ein 0.2 HmL Loading bekommt, und der Fonds 30 bps teurer als ein marktbreiter ETF ist, wäre das vergleichbar zu einem marktneutralen l/s Fonds mit 0.8 HmL Loading, der 120 bps kostet. (l/s Fonds machen nicht unbedingt +/-100%, sondern gehebelt +/-300% o.ä.)

Von Robeco gibt es was zum Thema (habe ich nicht gelesen): Factor Investing: Long-Only versus Long-Short oder When Equity Factors Drop Their Shorts

Von AQR gibt es bestimmt einiges, z.B. das hier

Quote

 

Consider again this identity for a long-only portfolio guided by the above Fama-French factors.
      Active = Index + (Active – Index)

 

Here are some reasons you might want to add the full long-short market-neutral factors to your portfolio in addition (or more likely in lieu of) the long-only active tilt above:

  1. If the expected Sharpe ratio of (Active – Index) is high relative to the expected Sharpe ratio of the Index itself, you’d optimally want the (Active – Index) part in your portfolio to be at least as large as the Index part. But in practice, most active long-only portfolios (especially the diversified ones favored by firms like DFA and AQR) take low tracking error in the (Active – Index) component compared to the volatility of the index itself. In other words, if net of all costs the Sharpe ratio of (Active – Index) is in the ballpark of the Sharpe ratio of the index—and certainly if it exceeds it—a traditional long-only implementation won’t get you enough factor exposure.
  2. Again, (Active – Index) is a very constrained long-short portfolio (constrained to only short the index). If you think the full long-short HML, SMB, RMW, CMA, and UMD might be higher Sharpe ratio than just the long side of each factor minus the entire market, it’s another reason to prefer your active stock picking to be done in long-short “hedge fund” or “liquid alt” form.
  3. Points 1) and 2) above are likely relevant at any time — but at a time when value spreads are still extremely wide and traditional markets are still very expensive, being able to take more risk in the generalized type of (Active – Index) investment (like the factor example in Point 2) above) versus market risk may be more important than usual.
  4. I’m introducing another issue here, but I think it’s important. The potential advantages of market-neutral investing are considerably more important for taxable investors. Simply separating alpha from beta is surprisingly important for taxable investors. And, if you’re taxable, once you are implementing this separation, it becomes very attractive to actively practice tax-loss harvesting, something again much much more effective if you run your active positions separately as a long-short portfolio.

 

1)-3) sind einfach nur "höheres Faktor-Exposure möglich", bei 4) weiß ich nicht, ob es für uns relevant ist.

 

Also in kurz: Wann die Factor Loadings der beiden Portfolios ähnlich genug sind, verhalten sich Renditen und Korrelationen gleich.

5 minutes ago, hattifnatt said:

companies with low beta (BAB)

Auch bekannt als Betting Against Beta ;)

23 hours ago, DST said:

Dann handelt es sich wohl nur um einen Zufall, dass Buphets Alpha mit dem Value und Quality Faktor erklärt werden kann.

Es ist ja gerade ein Anspruch eines Mehrfaktor-Modells, möglichst jegliches CAPM-Alpha von diversifizierten Portfolios zu erklären. Wenn das funktioniert, ist es hoffentlich wenig Zufall.

FF3 erklärt über 90 % der Renditen der diversifizierten Portfolios, im Vergleich dazu CAPM nur 70%. FF5 noch ein bisschen mehr, 95% oder so.

Es ist dem Faktormodell recht egal, wie das diversifizierte Portfolio entstanden ist.

 

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Glory_Days
· bearbeitet von Glory_Days
vor 36 Minuten von Saek:

Erstmal ist es egal - mit l/s sind höhere Faktorloadings möglich

Das Faktorloading ist doch bei den l/s-Faktoren nicht unbedingt symmetrisch zwischen l und s verteilt (wenn die negative x-Achse die Gewichtung des Short-Only und die positive x-Achse die Gewichtung des Long-Only Portfolios eines bestimmten Faktors darstellt und die y-Achse das Faktorloading)? Oder andersherum gefragt: Welche korrespondierende Gewichtung von Long-Only Portfolios und Short Only-Portfolios braucht man bei verschiedenen Faktoren, um gleich hohes Faktorloading zu erzeugen? Ist es leichter, ein bestimmtes Faktorloading durch Long-Only oder Short-Only Portfolien zu erzeugen? Sehe deinen Punkt, dass man in der Praxis das Verhältnis von Faktorloading/zusätzliche Kosten betrachten sollte (wobei man das absolute Faktorloading ggf. durch einen Fremdkapitalhebel erhöhen kann).

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Saek
Just now, Glory_Days said:

Das Faktorloading ist doch bei den Faktoren nicht unbedingt symmetrisch zwischen l & s verteilt?

Ich denke, da steht was dazu drin. (link im obigen Post)

19 minutes ago, Saek said:

When Equity Factors Drop Their Shorts

 

15 minutes ago, Glory_Days said:

Welche Gewichtung von Long-Only Portfolios und Short Only-Portfolios brauche ich bei verschiedenen Faktoren um gleiches Faktorloading zu erzeugen?

Das geht z.B. hiermit ganz gut: https://www.portfoliovisualizer.com/match-factor-exposure

(Ich glaube, da ist US eingestellt und man kann es nicht ändern. Das Beispiel hier macht somit keinen Sinn, weil der l/s Fonds global ist und die Faktorloadings einer US-Regression einfach Müll sind...)

 

Ich würde die Frage andersrum aufziehen. Erst sollte man klären, welche Faktorloadings man möchte. Und dann kann man sich überlegen, wie man das am besten hinbekommt. Wenn man dann auf bessere/andere Produkte wechselt, ist das Portfolio trotzdem konsistent. z.B. Könnte man als Ziel 100% Marktbeta haben, und sobald SPYI der günstigste All-World ETF geworden ist, nur noch den besparen statt A2PKXG. Die konkreten Fonds sind austauschbar.

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Glory_Days
· bearbeitet von Glory_Days
vor 19 Minuten von Saek:

Ich denke, da steht was dazu drin. (link im obigen Post)

 

Das geht z.B. hiermit ganz gut: https://www.portfoliovisualizer.com/match-factor-exposure

(Ich glaube, da ist US eingestellt und man kann es nicht ändern. Das Beispiel hier macht somit keinen Sinn, weil der l/s Fonds global ist und die Faktorloadings einer US-Regression einfach Müll sind...)

 

Ich würde die Frage andersrum aufziehen. Erst sollte man klären, welche Faktorloadings man möchte. Und dann kann man sich überlegen, wie man das am besten hinbekommt. Wenn man dann auf bessere/andere Produkte wechselt, ist das Portfolio trotzdem konsistent. z.B. Könnte man als Ziel 100% Marktbeta haben, und sobald SPYI der günstigste All-World ETF geworden ist, nur noch den besparen statt A2PKXG. Die konkreten Fonds sind austauschbar.

Muss ich mir morgen mal genauer anschauen. Die Frage geht in die Richtung, welcher Anteil der einzelnen l/s-Faktorprämien durch den Short-Anteil und welcher Anteil durch den Long-Anteil erklärbar wird. Beim Beta-/Marktfaktor ist es mir aufgrund der Definition intuitiv klar, bei den anderen Faktoren nicht wirklich. Ich denke, dass eine derartige Analyse Auswirkungen auf die Auswahl und Umsetzung von Faktor-Portfolios haben könnte, v.a. dann, wenn strukturelle oder verhaltensbedingte Beschränkungen bestehen. Und auch sonst finde ich die Frage aus theoretischen Gesichtspunkten interessant.

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Glory_Days
vor 22 Stunden von Saek:

When Equity Factors Drop Their Shorts

Das geht thematisch in die richtige Richtung - allerdings muss man hier die herangezogene Untersuchungsmethodik genau verstehen, und das Paper ist recht lange.

Zitat

Altogether, our findings show that decomposing canonical factors into their long and short legs is crucial for understanding factor premiums and building efficient factor portfolios.

Zitat

We find that factor premiums originate in both legs, but are typically strongest on the long side.

Zitat

[T]he long-leg approach requires more leverage to achieve the same amount of factor exposure [as short selling].

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Saek
16 hours ago, Glory_Days said:

Das geht thematisch in die richtige Richtung - allerdings muss man hier die herangezogene Untersuchungsmethodik genau verstehen, und das Paper ist recht lange.

 

Hier ist eine kompakte Zusammenfassung: https://alphaarchitect.com/2019/11/do-long-only-factor-portfolios-deliver/

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indianahorst
· bearbeitet von indianahorst
Am 22.5.2023 um 17:33 von Saek:

 

150% Aktien

 

Wunsch: 225%...300% 5-Jahres-Anleihen

 

 

Zusammengefasst hebelst du also sowohl Aktien als auch Anleihen.

 

Im Wesentlichen versuchst du also - zumindest temporär, solange dein Humankapital dein Vermögen übersteigt -  das HFEA-Portfolio aus dem Boglehead-Forum nachzubauen, richtig?

Mit dem Unterschied, dass du den Hebel auf andere Weise als mit dem (3x S&P500) UPRO und dem (3x 20y+ US Bonds) TMF bildest. 

Verstehe ich das so richtig?

 

Ich nehme an, du kennst den HFEA-Thread von ZahlGraf im MSW-Subreddit? Wie ist deine Einschätzung zur dortigen Schlussfolgerung, dass für Europäer das Nachbauen von HFEA mit den verfügbaren ETFs langfristig keine bessere risikoadjustierte Rendite  als einfaches Buy&Hold eines 1x S&P500 bringt, sich also nicht lohnt?

 

 

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Saek
Just now, indianahorst said:

Im Wesentlichen versuchst du also - zumindest temporär, solange dein Humankapital dein Vermögen übersteigt -  das HFEA-Portfolio aus dem Boglehead-Forum nachzubauen, richtig?

Nein :lol:

 

Von HFEA halte ich wenig. Ich habe deutlich weniger Anleihen. Wenn ich von 50% UPRO 50% TMF ausgehen, sind das ebenfalls 150% Aktien (wobei meine Aktien-Fonds dank Multifaktorinvesting riskanter sind, dafür aber geographisch und über mehr Faktoren/Renditequellen diversifiziert). Die Anleihen in HFEA sind allerdings 150% mit (vermutlich knapp unter) 20 Jahren Laufzeit. Ich hatte weiter vorne geschrieben, dass ich (in Bezug auf 150%) 225%...300% Anleihen mit ~5 Jahren Laufzeit möchte. Geteilt durch 4, damit mit bei 20 Jahren Duration ist, sind das nur 56%...75%, und derzeit bin noch deutlich darunter.

HFEA ist nach meinem Verständnis eine fast schon wahnsinnige Wette auf eine in der Zukunft negative Korrelation zwischen Aktien und Anleihen, d.h. die Anleihen sollen als "Krisenalpha" funktionieren. Aus dem HFEA Eröffnungspost:

Quote

What are the risks of your strategy?
The main risk is that the S&P 500 and long Treasuries crash together in the same short period of time. In the past 30 years this has not happened, and I can't think of a real-world scenario in which this would happen. I acknowledge this risk and move forward having accepted it.

Außerdem sind die Erwartungen an Anleihenrenditen häufig stark von der Zeit mit fallenden Zinsen seit 1980 beeinflusst, wodurch die Rendite im Rückblich deutlich höher als das erscheint, was man für die Zukunft erwarten sollte.

Ich investiere in Anleihen (Futures), weil es dafür genau wie für Aktien eine Risikoprämie über dem risikolosen Zins geben sollte, die sog. Term-Prämie. Die ist, wenn man mehr als 30 Jahre in die Vergangenheit schaut, leicht positiv mit dem Aktienmarkt korreliert - nicht negativ. Manchmal werden Aktien und Anleihen gleichzeitig verlieren, manchmal nicht. Die Term-Prämie ist zumindest in den historischen Daten, nach dem was ich gesehen habe, etwas unzuverlässiger als die Aktien-Risikoprämie. Die Zeiten der Underperformance sind teils recht lange (30 Jahre) und häufiger als bei Aktien. Aber als weitere Renditequelle im Portfolio bringt es schon was. Best Case (ähnliche Prämie wie historisch) wären ca. 1% für 5-jährige Anleihen (bei höheren Laufzeiten mehr, bei niedrigeren weniger, allerdings gibt es einen deutlichen Betting Against Beta Effekt: die Prämie flacht stark ab). Aber vermutlich sollte man immer mit zukünftig niedrigeren Prämien rechnen, also sagen wir mal 0.5% nach Kosten.

16 minutes ago, indianahorst said:

Ich nehme an, du kennst den HFEA-Thread von ZahlGraf im MSW-Subreddit? Wie ist deine Einschätzung zur dortigen Schlussfolgerung, dass für Europäer das Nachbauen von HFEA mit den verfügbaren ETFs langfristig keine bessere risikoadjustierte Rendite  als einfaches Buy&Hold eines 1x S&P500 bringt, sich also nicht lohnt?

Zu der Schlussfolgerung kann ich spontan nichts sagen. Ich habe die Posts irgendwann mal gesehen und schnell ignoriert, weil mir viel nicht gefallen hat. Prinzipiell würde ich in Anleihen ausschließlich über Futures gehebelt investieren, weil das extrem günstig ist. Anleihen ETFs (egal ob LevETFs oder normale ETFs auf Kredit) haben so hohe Kosten, dass nichts außer einer negativen erwarteten Rendite von der Term-Prämie übrig bleibt.

Ich habe eben mal in das Fazit geschaut. Meine Kritik, ganz knapp und bestimmt nicht vollständig

  • Fokus auf US-Aktien, ich würde immer ein paar regionale ETFs nach Market Cap dazupacken (z.B. wie bei @hattifnatt im Kinderdepot als einfachste Variante)
    • US-Aktien hatten eine überdurchschnittliche Rendite, es ist nicht zu erwarten, dass sich das wiederholen wird. Gehebelte US-Portfolios schauen in Backtests deshalb unverhältnismäßg gut aus
    • Nasdaq ist das gleiche plus Sektorwette, ich erwarte von so etwas keine höhere Rendite
  • Market Timing nach Moving Average halte ich für keine sinnvolle Anlagestrategie, egal was ein Backtest dazu sagt, insbesondere wenn man im Backtest nur auf US-Aktien schaut
  • Gold hat keine erwartete Rendite (aber viel Volatilität). Würde ich allgemein nicht anfassen, aber insbesondere nicht in einem gehebelten Portfolio. Keine erwartete Rendite minus Kosten ergibt eine negative erwartete Rendite, ähnlich wie bei Anleihen LevETFs
  • Ich hebele in EUR und meine Anleihen sind EUR-gehedgt (inhärent bei Futures). Zahlgraf nimmt ungehedgte Anleihen. Kann man drüber diskutieren, aber Währungsrisiko ist unkompensiert...
  • Die Betrachtung von Sparplänen/DCA gewichtet nur spätere Zeitpunkt stärker und senkt evtl das Risiko (auf eine suboptimale Art). Solche Analysen sind in meinen Augen nutzlos. Wenn man Lifecycle Investing verstanden hat, weiß man, was man tun müsste.
  • Ähnlich die Betrachtung von Rebalancing-Zeitpunkten. Ich sehe Rebalancing als Methode zur Risikokontrolle. So oft wie mögich (ideal täglich) wäre da am besten. Praktische Einschränkung wie Steuern oder Transaktionskosten führen dann halt zu größeren Intervallen. Die Unterschiede sind hauptsächlich Zufall

 

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Glory_Days
· bearbeitet von Glory_Days
vor 9 Minuten von Saek:

HFEA ist nach meinem Verständnis eine fast schon wahnsinnige Wette auf eine in der Zukunft negative Korrelation zwischen Aktien und Anleihen, d.h. die Anleihen sollen als "Krisenalpha" funktionieren.

:thumbsup:

Zitat

What are the risks of your strategy?
The main risk is that the S&P 500 and long Treasuries crash together in the same short period of time. In the past 30 years this has not happened, and I can't think of a real-world scenario in which this would happen. I acknowledge this risk and move forward having accepted it.

Manchmal wird man von der realen Welt schneller eingeholt als einem lieb ist.

vor 9 Minuten von Saek:

Außerdem sind die Erwartungen an Anleihenrenditen häufig stark von der Zeit mit fallenden Zinsen seit 1980 beeinflusst, wodurch die Rendite im Rückblich deutlich höher als das erscheint, was man für die Zukunft erwarten sollte.

:thumbsup:

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Glory_Days
· bearbeitet von Glory_Days

Was ich bisher meine vestanden habe:
Faktor-Investoren möchten den Alpha-Anteil eines Portfolios auf ein Minimum reduzieren, da dieser den durch ein Faktor-Modell unerklärbaren Teil der Rendite darstellt und es daher unklar ist, wodurch/durch welchen Faktor dieser zukünftig abgegriffen werden könnte.

Aktive Investoren hingegen wollen ein möglichst hohes Alpha gegenüber einem Faktor-Modell/einer diversifizierten Benchmark im Sinne eines Excess-Returns erzielen.

Durch die Einführung neuer Faktoren kann es passieren, dass das bisher mit anderen Faktor-Modellen aufgetretene Alpha verschwindet und damit erklärbar wird. Erfolgreiche Alpha-Anleger können sich also zu einem späteren Zeitpunkt im Rückblick als erfolgreiche Faktor-Investoren heraustellen?

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Saek
11 minutes ago, Glory_Days said:

Durch die Einführung neuer Faktoren kann es passieren, dass das bisher mit anderen Faktor-Modellen aufgetretene Alpha verschwindet und damit erklärbar wird. Erfolgreiche Alpha-Anleger können sich also zu einem späteren Zeitpunkt als erfolgreiche Faktor-Investoren heraustellen?

Würde ich so unterschreiben.

Ein weiterer wichtiger Unterschied ist, dass Faktorinvesting (oder "passives" Investieren) möglichst systematisch ist und viele aktive Anleger nach Ermessen handeln. Dann ist es schwierig, das Alpha zu reproduzieren, selbst wenn der Erfolg im Rückblick durch Faktoren erklärbar ist.

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Glory_Days
· bearbeitet von Glory_Days
vor 37 Minuten von Saek:
vor 52 Minuten von Glory_Days:

Durch die Einführung neuer Faktoren kann es passieren, dass das bisher mit anderen Faktor-Modellen aufgetretene Alpha verschwindet und damit erklärbar wird. Erfolgreiche Alpha-Anleger können sich also zu einem späteren Zeitpunkt als erfolgreiche Faktor-Investoren heraustellen?

Würde ich so unterschreiben.

Ich weiß noch nicht so genau, was ich davon halten soll. Zunächst einmal finde ich den Umstand ziemlich amüsant.

Folgende Punkte:

  • Wenn bei bestimmten Anlegern/Portfolien etablierte Faktor-Modelle versagen (im Sinne eines hohen Alpha-Anteils), spricht das nicht gerade für eine allgemein hinreihende Beschreibung der Renditen durch diese Faktoren. Die Frage ist, haben Faktor-Modelle überhaupt diesen Anspruch oder genügt es, wenn diese in den meisten Portfolien einen hinreichend großen Anteil der Rendite statistisch signifikant erklären können?
  • Um Faktor-Modelle zu verbessern, müssen bestehende Modell um zusätzliche Faktoren erweitert werden, um damit gerade die Anleger/Portfolien mit hohem Alpha-Anteil in den bisherigen Faktor-Modellen zu untersuchen.
  • In einem perfekten Faktor-Modell (oder im Limit unendlicher Faktoren (=Kombinatorik aller möglichen Faktor-Definitionen)) verschwindet Alpha für alle Portfolien auf allen Zeitreihen.

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lugge
vor 49 Minuten von Glory_Days:

Durch die Einführung neuer Faktoren kann es passieren, dass das bisher mit anderen Faktor-Modellen aufgetretene Alpha verschwindet und damit erklärbar wird. Erfolgreiche Alpha-Anleger können sich also zu einem späteren Zeitpunkt im Rückblick als erfolgreiche Faktor-Investoren heraustellen?

Exakt

 

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Glory_Days
· bearbeitet von Glory_Days
vor 3 Stunden von Saek:

Ein weiterer wichtiger Unterschied ist, dass Faktorinvesting (oder "passives" Investieren) möglichst systematisch ist und viele aktive Anleger nach Ermessen handeln. Dann ist es schwierig, das Alpha zu reproduzieren, selbst wenn der Erfolg im Rückblick durch Faktoren erklärbar ist.

Das bedeutet im Umkehrschluss aber auch, dass ein systematischer Portfolio-Ansatz mit hohem zeitstabilem Alpha-Anteil tendenziell ein gutes Portfolio darstellt - unabhängig davon, dass der Ursprung des Alphas heute (noch) nicht bekannt ist. D.h. man müsste Faktoren gar nicht kennen, um von ihnen profitieren zu können, solange der Portfolio-Ansatz bzw. das Alpha systematisch sind.

 

Ich verstehe natürlich den Ansatz, diese noch unbekannten Faktoren kennen zu wollen: Schließlich könnte das Alpha aus der Summe mehrere (noch unbekannter) Faktoren zusammengesetzt sein. D.h. auch wenn sich diese Gruppe unbekannter Faktoren in einem spezifischen systematischen Portfolio-Ansatz zeitstabil verhalten würde, wäre eine genauere Kenntnis für andere systematische Portfolio-Ansätze ggf. hilfreich.

KI meint zu dieser Frage:

Zitat

The question is whether there is an advantage of knowing parts of the return in terms of factors or whether it doesn't matter to know the return-factors provided that the expected total return of both such portfolios is equal?

If the expected total return of both approaches is equal, then it may not matter whether you know the return-factors or not. However, knowing the return-factors can help you better understand the sources of returns and risks in your portfolio and make more informed investment decisions

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lugge
vor 31 Minuten von Glory_Days:

Wenn bei bestimmten Anlegern/Portfolien etablierte Faktor-Modelle versagen (im Sinne eines hohen Alpha-Anteils), spricht das nicht gerade für die Allgemeingültigkeit hinsichtlich Erklärbarkeit von Renditen dieser Modelle. Die Frage ist, haben Faktor-Modelle überhaupt diesen Anspruch oder genügt es, wenn diese in den meisten Portfolien einen hinreichend großen Anteil der Rendite statistisch signifikant erklären können?

Von meinem Verständis her haben Faktorenmodelle nicht den Anspruch, die Rendite jedes einzelnen Portfolio zu 100% zu erklären. Meiner Meinung nach muss man hier einen Schritt zurückgehen: Aktienportfolios bestehen aus Firmen. Diese sind in ihren Eigenschaften unterschiedlich. Manche Firmen sind groß, manche Firmen sind klein. Manche haben hohen einen P/B, andere einen niedrigen etc. Durch systhematisches sortieren vieler Firmen wurden Charakteristika von Unternehmen entdeckt, die ein hohes Maß zur Erklärbarkeit von Renditen (zusätzlich zum Marktfaktor) beitragen. Diese Eigenschaften wurden statistisch signifikant weltweit in vielen verschiedenen Märkten und über lange Zeitreihen festgestellt.

 

Meiner Meinung nach können diese Charakteristika immer nur ein Proxy für weiter untergeordnete Charakteristiken sein. Aus diesem Grund ergibt meiner Meinung nach die (viel geäußerte) Kritik am "Faktorenzoo" auch Sinn - das mag eine nette akademische Übung sein. So genau festnageln kann man diese Firmeneigenschaften aber nicht. Aber als Proxy scheint eine Eigenschaft wie niedriger P/B (Value) eben doch etwas dran (gewesen) zu sein.

 

Man sollte aber im Hinterkopf behalten, dass ein Faktor aber eben auch nur so zuverlässig sein kann, wie die Summe der Untereigenschaften, für die er steht. Und diese Untereigenschafen werden eben stark beeinflusst - wie etwa von der Zinspolitik etc. Dadurch können Faktoren eben auch über lange Zeit schlechter abschneiden als ein Marktneutrales Aktienportfolio.

 

Ich bin mittlerweile an dem Punkt angekommen, wo ich Faktoren nicht anders betrachte als die Marktprämie. Marktneutrale Aktienportfolios haben teilweise über Jahrzehnte quasi risikolose kurzlaufende Staatsanleihen underperformed. Trotzdem würde hier wohl niemand bestreiten, dass es Sinn ergibt, in Aktien zu investieren. Es gibt also offenbar eine Prämie von Aktien gegenüber Anleihen, die Investoren bereit sind zu zahlen.

Faktorprämien sind nichts anders: Sie haben über einen relevanten Zeitraum gesehen eine hohe Chance, besser abzuschneiden als der Markt. Es muss aber nicht so kommen.

 

 

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Glory_Days
· bearbeitet von Glory_Days

Eine Frage noch zur Addivität von Faktorprämien:

Im Fama-French Modell sind diese per Definition additiv und voneinander unabhängig:
grafik.png.7518800a1f9b0f7c55a894df87c9c011.png

Kommer hingegen schreibt:

Zitat

(a) Faktorprämien sind nicht »additiv«. Das heißt, man kann nicht jede in einem Portfolio berücksichtigen und dann die einzelnen statistischen Renditeaufschlage einfach aufsummieren, um zur erwarteten Portfoliorendite zu kommen. Die Prämien sind nicht additiv, weil sie sich in vielfältiger Weise überlappen, d.h. auf die gleichen Aktienmarktsegmente beziehen.

Nach meinem Verständnis sind Faktorenprämien innerhalb eines Portfolios (nach linearer Regression der Portfolio-Rendite) immer als additiv anzusehen (siehe Performance Attribution bei Portfolio-Visualizer). Bezieht sich Kommer hier nur auf die praktische Umsetzung, dass es isoliertes Faktor-Investing in der Anlagepraxis nicht gibt, da Aktienmarktsegmente immer mehreren Faktoren ausgesetzt sind?

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Saek
· bearbeitet von Saek
1 hour ago, Glory_Days said:

Das heißt, man kann nicht [jede in einem Portfolio berücksichtigen und dann] die einzelnen statistischen Renditeaufschlage einfach aufsummieren, um zur erwarteten Portfoliorendite zu kommen.

Ich schätze die erwartete Rendite meines Portfolios genau so. Factorloading mal Prämie, dann aufsummieren.

 

1 hour ago, Glory_Days said:

Bezieht sich Kommer hier nur auf die praktische Umsetzung, dass es isoliertes Faktor-Investing in der Anlagepraxis nicht gibt, da Aktienmarktsegmente immer mehreren Faktoren ausgesetzt sind?

Da hab ich kurz nachdenken müssen. Ich finds komisch formuliert. Ich vermute, dass Kommer die Korrelation der Faktoren untereinander mient (die Faktoren sind unabhängig, aber nicht orthogonal) und auch, welche Auswirkungen das auf die Portfoliokonstruktion mit sich bringt. Keine Ahnung, ob ich damit richtig liege....

Ich versuchs mal zu erklären, aber ich befürchte, dass ich das auf Anhieb nicht 100%-ig perfekt hinbekomme. 

 

Ein Beispiel wäre Value und Momentum, die negativ korreliert sind. Ich beginne mit einem idealen long-only Value Portfolio* (im FF3-Modell z.B.).

image.png.dd64974013f94f8d878c967ddfea11f3.png

Dann möchte ich dem ganzen Momentum hinzufügen. Dafür konstruiere ich ein Momentum-Portfolio und füge dessen Renditen dem Faktormodell hinzu (FF3+Momentum). Wenn ich die Regression des Value-Portfolios erneut rechne, ändert sich das Factorloading.

image.png.d22289152f0b4ffdf0e2c776245c8468.png

Weil Value eine negative Korrelation zu Momentum hat, kann es passieren, dass das Value-Loading sinkt und man stattdessen ein negatives Momentum-Loading erhält. 

Hier kann man erkennen, dass hauptsächlich das negative Alpha jetzt deutlich niedriger ist, weil diese Rendite jetzt vom negativen Momentum-Exposure übernommen worden ist. Aber die anderen Loadings verändern sich auch (RmRf, HmL niedriger). Das gibt es aber manchmal auch viel deutlicher. Auf die Schnelle habe ich mit Value und Momentum aber nichts finden können.

 

Ein ähnliches Beispiel ist Value und Investment, die stark positiv korreliert sind. Start ist wieder die FF3-Regression (erstes Bild oben). Dann füge ich im FF3 Modell Investment hinzu.

image.png.6f011b84cf87a0a196fa10656590e243.png

Hier hat sich die HmL-Faktorlast recht deutlich reduziert. Dafür ist Investment deutlich positiv.

 

Das heißt aber, wenn ich das ideale long-only Value-Portfolio nehme (im FF3-Modell mit z.B. 0.5 HmL Loading) und das ideale long-only Momentum Portfolio (im Modell mit Marktfaktor und Momentum mit 0.5 Momentum Loading), und ich investiere in diese beiden Portfolios 50/50, erhalte ich nicht etwa ein Value und Momentum Loading von jeweils 0.25., sondern beispielsweise 0.15/0.15. Ich versuchs mal, mit ein paar Tabelen zu veranschaulichen.

Die beiden idealen Portfolios in einer Regression mit nur dem jeweiligen Faktor:

image.png.cbda0ede18f0068c7f4e8c8e4d613e37.pngimage.png.7426f66af13cdd51721d9b77d2471077.png

Die gleichen Portfolios in einer Regression mit allen drei Faktoren (Veränderung der Loadings habe ich erfunden).

image.png.b995fc01a719a52386099f20831d1046.png

Innerhalb dieses Modells ist alles linear, d.h. ein Portfolio je zur Hälfte aus diesen beiden Teilen hat ein Factorloading von (0.4-0.1)/2 für Value und Momentum.

 

Die Auswirkung muss nicht so drastisch sein wie in meinem Beispiel. Vermeiden lässt sich das z.B. über integriertes Multifaktorinvesting. Eine höhere Gewichtung von Aktien, die sowohl in dem Value- als auch in dem Momentum-Portfolio sind, also ein konzentriertes Portfolio, kann das umgehen.

Oder die einzelnen Faktor-Portfolios berücksichtigen die anderen Faktoren ebenfalls. Eine Möglichkeit, die den Turnover nicht erhöht, im Value-Portfolio das negative Momentum-Loading zu vermeiden, wäre ein Momentum Screen. Dimensional macht sowas: Die versuchen nicht nur den Teil der Aktien mit niedrigem KBV gewichtet nach Market Cap zu halten, sondern erlauben davon Abweichungen. Aktien, die man verkaufen muss, werden erst verkauft, wenn deren Momentum nicht (mehr) positiv ist, und Aktien, die man kaufen muss, werden erst gekauft, wenn deren Momentum nicht mehr negativ ist. 

 

Welcher Ansatz hier der bessere ist, und ob man in den einzelnen Faktor-Portfolios wirklich andere Faktoren als Screen mitberücksichtigen sollte, ist nicht unbedingt ganz klar. Wenn man z.B. Value und Momentum kombinieren will, aber es bei den value-igsten Aktien keine mit hohem Momentum gibt, und bei den Aktien mit hohem Momentum keine Value-Aktien, was macht man dann?

 

* Die Faktor-Portfolios sind nach einer Kenngröße (MK für Size, KBV für Value, etc.) sortiert (Aktien dabei nach MK gewichtet) und der long only Teil ist z.B. die billigere Hälfte oder die billigeren 30%.

 

 

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Glory_Days
· bearbeitet von Glory_Days
vor 18 Minuten von Saek:

Da hab ich kurz nachdenken müssen. Ich finds komisch formuliert. Ich vermute, dass Kommer die Korrelation der Faktoren untereinander mient (die Faktoren sind unabhängig, aber nicht orthogonal) und auch, welche Auswirkungen das auf die Portfoliokonstruktion mit sich bringt. Keine Ahnung, ob ich damit richtig liege....

Wäre jetzt auch meine intuitive Vermutung gewesen. Kommer geht von isolierte Einzelfaktor-Portfolios aus und weist darauf hin, dass wenn man diese mischen würde, der Effekt nicht gewichtet arithmetisch ist, da diese zwar unabhängig sind, aber eine nicht-verschwindende Korrelation aufweisen.

Danke für die Beispiele!

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