Outperformance durch Low-Beta-Strategien
Im Forschungsaufsatz „Low-Beta Investment Strategies“ untersuchen Olaf Korn und Laura-Chloé Kuntz von der Universität Göttingen die Eigenschaften verschiedener Low-Beta-Ansätze für den Zeitraum 1988 bis 2014. Dabei werden Low-Beta-Strategien definiert als marktneutrale Portfolios mit Long-Exposure auf Low-Beta-Aktien und Short-Positionen in High-Beta Stocks. Die Autoren betrachten vier verschiedene Gewichtungsschemata: Zunächst einen gleichgewichteten Ansatz, bei dem Positionen gleicher Größe im Long- und Short-Portfolio eingegangen werden. Zwei weitere Ansätze, die als Extreme Low und Extreme High bezeichnet werden, umfassen jeweils nur Long-Positionen im Low-Beta Portfolio bzw. Short-Positionen im High-Beta-Portfolio, während ansonsten in risikofreie Anleihen und den breiten Aktienmarkt (S&P 500) investiert wird. Eine vierte Strategie schließt Investments in den Gesamtmarkt aus, so dass lediglich das Low- und das High-Beta-Portfolio sowie risikofreie Assets zur Verfügung stehen. Im ersten Schritt zeigen die Autoren durchschnittliche Rendite, Volatilität und Sharpe Ratio für die verschiedenen Ansätze über unterschiedliche Zeithorizonte auf, wobei der Extreme-Low-Ansatz tendenziell die beste Performance erzielt. Jährliches Rebalancing scheint zu besseren Ergebnissen zu führen als quartalsweises.
Quelle: Korn, Kuntz, 2015
Im Anschluss werden die Faktorsensitivitäten der Strategien überprüft. Es zeigt sich, dass die Gewichtungsschemata sehr unterschiedliche Exposures gegenüber üblichen Faktoren wie Size, Value und Momentum aufweisen, so dass „die Low-Beta-Strategie“ nach Ansicht der Autoren nicht existiert, sondern es eine Reihe verschiedener Strategien mit deutlich divergierenden Eigenschaften gibt. Diese Eigenschaften werden allerdings durch die stochastische Natur der Betas beeinflusst: Einerseits kann sich das ex-ante ermittelte Beta sehr von dem tatsächlich realisierten Beta unterscheiden, andererseits wird eine gleichlaufende Bewegung von Markt und Betas festgestellt. Aus diesen Eigenschaften konstruieren die Autoren Indikatoren, die signifikante Aussagen zur künftigen Marktentwicklung zulassen. Werden diese Indikatoren in einer Portfoliostrategie genutzt, lässt sich damit eine substanzielle Outperformance bei hohen Sharpe Ratios erzielen.
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