Alternative Multi-Asset-Strategien auf Basis von saisonalen Kursmustern
In den historischen Kursverläufen von Aktien und Rohstoffen können wiederkehrende Muster nachgewiesen werden, zeigt ein Forschungspapier von Nick Baltas, Geschäftsführer der Quantitative Research Group der UBS Bank. Der Autor verwendet zunächst den Fama-McBeth-Regressionsansatz, um zu testen, ob zukünftige Renditen anhand von Vergangenheitswerten erklärt werden können. In den Panelregressionen werden Lags von bis zu 60 Monaten berücksichtigt.
Im nächsten Schritt konstruiert er Long-Short-Portfolios, um die Performance einer nach saisonalen Mustern ausgerichteten Strategie zu evaluieren. Jeden Monat werden alle Assets der gleichen Anlageklasse basierend auf der durchschnittlichen Rendite der letzten zehn Jahre sortiert. Bei der Berechnung der Durchschnittsrendite werden nur vergangene Renditen des gleichen Kalendermonats berücksichtigt. Die Portfolios werden gebildet, indem Long-Positionen für das obere Quantil und Short-Positionen für das untere Quantil der Rankings eingegangen werden (Annual-Strategie). Als Referenzpunkt dient die Non-Annual-Strategie. Bei der Berechnung der Durchschnittsrenditen werden nur vom Analysemonat abweichende Kalendermonate verwendet. Die Konstruktion der Portfolios erfolgt wie bei der Annual-Strategie. 
Quelle: Baltas (2016)
Die Analyse der beiden Strategien zeigt, dass die Annual-Strategie für Aktien und Rohstoffe zu statistisch und ökonomisch signifikanten Prämien führt. Die Renditen der Annual-Strategie korrelieren nicht mit bekannten Risikofaktoren wie Value oder Momentum. Der Autor untersucht daher, ob die Prämien der Annual-Strategie existieren, weil Arbitragemöglichkeiten begrenzt sind. Hierfür werden Transaktionskosten bei der Auswertung der Strategien berücksichtigt. 
Quelle: Baltas (2016)
Die Annual-Strategie erfordert eine monatliche Liquidierung und Rekonstruktion für einen Großteil der Portfolio-Positionen. In der Praxis können diese Prämien daher nicht umgesetzt werden.
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