Benchmark für CTA-Strategien
Gert Elaut von der Universität Ghent und Péter Erdös von RPM Risk & Portfolio Management haben in einem Forschungspapier eine systematische Trendfolgestrategie als unabhängige Benchmark für Managed-Futures-Strategien entwickelt. Der von den Autoren konstruierte Index basiert auf dem Faktor Time Series Momentum (TSMOM), der die Fortsetzung der Preisentwicklung eines Assets in eine bestimmte Richtung ausnutzt. Dabei soll durch die simultane Implementierung unterschiedlicher Zeithorizonte sowohl die Strategie länger- als auch kurzfristigerer Trendfolger abgebildet werden. Direkte und indirekte Transaktionskosten sowie Management- und Performance Fees werden berücksichtigt. Verschiedene Regressionsanalysen zeigen, dass gängige Risikofaktoren, etwa Marktbeta, Size, Value oder Liquidity, die Performance der Strategie nicht erklären können. Im Vergleich zu anderen Benchmarks ist der von den Autoren entwickelte TSMOM-Ansatz eine bessere Approximation der tatsächlichen Performance von Trendfolge-Strategien. 
Quelle: Elaut, Erdös, 2016
Während der TSMOM-Ansatz ein Durchschnitt kurz- und langfristiger Trendfolgestrategien darstellt, versuchen die Autoren, durch einen weiteren Faktor zwischen den Erfolgen der unterschiedlichen Zeithorizonte zu unterscheiden. Dieser Speed-Faktor impliziert, dass langfristigere Momentum-Strategien kurzfristigere outperformen – jedoch bei niedrigerer Schiefe. Angesichts der damit verbundenen Transaktionskosten wird das Gewicht des Speed-Faktors in der Gesamtbenchmark allerdings auf 20 % beschränkt. Ein noch besseres Fitting des Modells kann erreicht werden, wenn die TSMOM-Faktoren für jede Asset-Klasse separat angepasst werden, also Aktien, Anleihen, Rohstoffe und Wechselkurse. Angewandt auf ein Sample an CTA-Hedgefonds erklärt das Modell 40 % der Variabilität der Renditen.
Zwar gibt es signifikante andere Einflussfaktoren (Fondsgröße und –alter, Style sowie Asset-Klassen-Exposure), doch auch diese können die bestehenden Alphas der Fonds nicht vollständig erklären, was einen Indikator für die Manager-Fähigkeiten darstellt. Auffällig ist zudem die Persistenz der Alphas im Zeitverlauf. Insgesamt schließen die Autoren, dass ihr Modell gegenüber anderen, bestehenden Ansätzen einen höheren Erklärungsgehalt für die Performance von Managed-Futures-Strategien aufweist und damit eine geeignetere Benchmark darstellt.
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