Optimale Allokation von aktiven, passiven und Smart-Beta-Strategien

Der Asset Manager QMA hat in einem Forschungspapier die optimale Allokation verschiedener Strategie-Ansätze in Core-Satellite-Portfolios untersucht. Basierend auf der häufigen Aufteilung von zwei Dritteln des Portfolios auf die Benchmark und einem Drittel auf die High-Conviction-Ansätze wird mit einer Ziel-Überschussrendite von 60 Basispunkten jährlich gerechnet. Im ersten Schritt verfolgen die Autoren einen Minimum-Varianz-Ansatz. Im Vier-Asset-Fall kann so durch den Einsatz von Strategien mit geringerem Tracking Error wie Enhanced Indexing und Smart Beta ein niedrigerer Tracking Error und eine höhere Information Ratio erreicht werden. Dabei sollte Anleger allerdings berücksichtigen, dass dadurch auch höhere implizite Kosten wie Such- und Überwachungskosten anfallen.

Der Minimum-Varianz-Ansatz weist die Nachteile auf, dass das Risiko mit dem Tracking Error nur unzureichend ausgedrückt ist und der Anlagehorizont der Investoren nicht berücksichtigt wird. Im zweiten Schritt minimieren die Autoren daher den Expected Shortfall unter Berücksichtigung des Anlagezeitraumes. Es zeigt sich, dass Strategien mit niedrigerem Tracking Error mit ansteigendem Anlagehorizont an Bedeutung gewinnen. Dies führt zu niedrigeren Shortfall-Wahrscheinlichkeiten (PSF) und einem höheren Expected Surplus (ESP). Damit einher geht allerdings auch ein höherer Tracking Error als im Minimum-Varianz-Fall.


Quelle: QMA LLC


Absolut Research analysiert institutionelle Publikumsfonds mit Smart-Beta- und Factor-Investing-Strategien jeden Monat in den Publikationen Absolut|ranking Smart Beta Equity und Smart Beta Fixed Income & Commodity. Insgesamt umfassen die Absolut|rankings mehr als 11.000 institutionelle Publikumsfonds und ETFs, aufgeteilt in 27 Asset-Klassen und Marktsegmente und mehr als 110 Vergleichsgruppen.