Clustering und Sharpe-Ratio-Maximierung zur Portfolioallokation

Keon Vin Park von der Seoul National University hat eine neue Methode zur Portfolio-Optimierung durch die Kombination von Clustering-Techniken und Sharpe-Ratio-basierter Optimierung vorgestellt. Ziel ist es, risikoadjustierte Renditen zu maximieren, indem ähnliche Assets gruppiert und anschließend optimal gewichtet werden.

Zunächst werden über die historischen Log-Renditen Asset-Cluster gebildet, die jeweils so gewichtet werden, dass die Sharpe Ratio maximiert ist. Dieser Ansatz berücksichtigt damit direkt den Trade-off zwischen Risiko und Rendite.

Dieser Ansatz wird anschließend anhand historischer Daten von zehn Titeln des S&P 500 zwischen 2010 und 2024 getestet. Dabei wird unterschieden zwischen der Trainingsphase 2010 bis 2019 und der anschließenden Testperiode. Aus der Clustering-Analyse ergeben sich drei Cluster von Einzeltiteln mit ähnlichem Renditeprofil, welche SR-optimiert gewichtet werden. Alle Cluster-Portfolios wiesen eine Überrendite relativ zu einem gelichgewichteten Benchmarkportfolio aller untersuchter Einzeltitel auf.

_{Quelle: Park, 2025}

Das Cluster mit der besten Performance wird im Folgenden detaillierter mit dem Benchmarkportfolio verglichen. Zwischen 2020 und 2024 wies das Cluster eine Gesamtrendite von 141 % auf, rund 33 Prozentpunkte mehr als die Benchmark, bei vergleichbarer Volatilität.

_{Quelle: Park, 2025}

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