Smart-Beta-Strategien in Rohstoffen
Mit der Umsetzung von Smart-Beta-Strategien bei Rohstoff-Investments befasst sich eine kurze Forschungsarbeit von Standard & Poor's, die Ende 2013 veröffentlicht wurde. "Intelligente" Indexkonzepte, die etwa nach Volatilität oder Risikofaktoren gewichten, sind im Aktienbereich bereits etabliert und haben gezeigt, dass mit ihnen häufig eine höhere risikoadjustierte Rendite erzielt werden kann als mit traditionellen Gewichtungsmethoden. Relativ neu ist die Übertragung auf Rohstoffinvestments. Klassische Rohstoffindizes, wie der S&P GSCI oder der Dow Jones UBS Commodity Index gewichten nach Liquidität oder der globalen Produktionsmenge und sind daher stark in Richtung Energiesektor ausgerichtet. 80 - 90 % des Risikos des S&P GSCI ist auf den Energiesektor zurückzuführen.
Quelle: Standard & Poor's
Die Autoren untersuchen daraufhin Gewichtungen nach den Risikofaktoren Value, Curve, Momentum und Liquidity. Traditionelle, passive long-only Rohstoffindizes rollen auflaufende Futures-Verträge in die nächste Fälligkeit, was entweder zu Backwardation-Gewinnen oder Contango-Verlusten führen kann. Curve-Strategien setzen dort an und rollen in Contango-Phasen, um Verluste zu begrenzen, beispielsweise in länger laufende Futures, deren höheres Preisrisiko entsprechend höher entlohnt wird. Die Analyse zeigt, dass alle untersuchten Curve-Strategien langfristig besser abschneiden als der klassische Index.
Quelle: Standard & Poor's
Positiv schneiden ebenfalls Momentum-Strategien ab, die neben reinen Long-Positionen auch Short-Positionen in Rohstoff-Futures mit negativem Momentum eingehen. Gegenüber traditionellen Indizes, seien diese Ansätze insbesondere in Korrekturphasen in der Lage, Verluste zu begrenzen, wie die Analyse der Autoren belegt.
Allerdings sollten Investoren beachten, dass mit dem Fokus auf gezielte Faktor-Exposures erheblich aktive Risiken eingegangen würden. Faktor-Renditen sind volatil und alle untersuchten Smart-Beta-Ansätze seien anfällig für temporäre Drawdown-Phasen.
