Portfoliodiversifikation über unterschiedliche Risiko-Cluster

In der Portfoliokonstruktion wird oftmals ein Hauptaugenmerk auf die Konzentration einzelner Assets gelegt, was das Risiko mit sich bringt, dass Anleger sich fälschlicherweise für breit diversifiziert halten. Johann Pfitzinger und Nico Katzke von der Stellenbosch University in Südafrika nutzen in einem Research Paper die Analogie, dass die sprichwörtlichen Eier in verschiedenen Körben zu halten, nicht dasselbe ist, wie sie in gut differenzierten Körben zu halten. Es wird eine Portfolio-Optimierungstechnik namens CHI (Convex HIerarchical optimization) vorgestellt, die es erlaubt, das vollständige Risikospektrum einer Gruppe von Assets zu berücksichtigen und eine breitere Diversifikation über unterschiedliche Risiko-Cluster zu erreichen.

Der CHI-Optimierer verwendet einen hierarchischen Clustering-Algorithmus — eine Form des unbeaufsichtigten maschinellen Lernens — um ein Portfolio in ein optimales Allokationsdiagramm zu zerlegen. Ein Multi-Asset-Backtest zeigt, dass das CHI-Portfolio über mehrere risikobasierte Diversifikationsmaße hinweg bessere Ergebnisse erzielt: Tatsächlich ist es das einzige Cluster-basierte Portfolio, das die Diversifikation im Vergleich zu einer Minimum-Varianz-Strategie verbessert. Darüber hinaus zeigt das Portfolio eine robustere Diversifikation als mehrere konkurrierende Strategien, z.B. Equal Risk Contribution und Maximum Diversification. Diese stärkere Diversifizierung geht nicht auf Kosten der Performance.

Quelle: Pfitzinger, Katzke, 2023

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