Systematisches Investieren in Fixed Income

FRANKFURT – „Regulatorische Änderungen und technologische Fortschritte haben die Liquidität und Transparenz im Handel mit festverzinslichen Wertpapieren drastisch verbessert“, erklärt Scott DiMaggio von AllianceBernstein. Wie Anleger von den neuen Ansätzen profitieren können.

Ab hier folgt der Marktkommentar von Scott DiMaggio, Head - Fixed Income AllianceBernstein:

„Höhere Zinsen bedeuten, dass die Anleihemärkte wieder lohnende reale Renditen bieten. Gleichzeitig schafft die anspruchsvollere wirtschaftliche Situation einen größeren Spielraum bei der aktiven Auswahl festverzinslicher Wertpapiere. Doch wie können Anleger die daraus entstehenden Chancen konsequent nutzen? Systematische Ansätze für festverzinsliche Anlagen könnten eine Antwort bieten – auch, weil sie ein hohes Maß an Anpassungsfähigkeit bieten.

Quantitativer und KI-gesteuerter Entscheidungsprozess

Systematisches Investieren in festverzinsliche Wertpapiere ist ein aktiver Ansatz, der darauf abzielt, die Benchmarks der Anleihemärkte zu übertreffen. Bei diesem Ansatz steuert ein dynamischer Multifaktorprozess die Anlageentscheidungen, wobei prädiktive Faktoren verwendet werden, die nachweislich mit der Outperformance verbunden sind.

Ein quantitativer, KI-gesteuerter Entscheidungsprozess ordnet jede Anleihe auf dem Markt nach ihrer Übereinstimmung mit diesen Vorhersagefaktoren ein und zielt so darauf ab, durch eine Bottom-up-Wertpapierauswahl Alpha zu erzielen. Diese systematische Methodik steht im Gegensatz zu traditionellen aktiven Ansätzen, bei denen meist die Duration und das Kreditmarktengagement sowie die Sektorausrichtung im Vordergrund stehen.  

Da systematische Ansätze von verschiedenen Performancefaktoren abhängen, werden sich ihre Renditen wahrscheinlich von denen traditioneller aktiver Strategien unterscheiden – und diese ergänzen. Die aktiven Renditen aus der Wertpapierauswahl in systematischen Strategien sind konstruktionsbedingt weitgehend unkorreliert – sowohl mit der Benchmark als auch mit wichtigen Risikoprämien. Infolgedessen können diese Strategien wirksame Diversifizierer in einem festverzinslichen Portfolio sein. Darüber hinaus lassen sich systematische Ansätze leicht anpassen, so dass die Manager ihre Portfolios genau auf die Präferenzen ihrer Kunden abstimmen und gleichzeitig ihr Leistungspotenzial beibehalten können.

Wie Vorhersagefaktoren funktionieren

Doch wie funktioniert das genau? Risikofaktoren, wie etwa das Zinsrisiko oder die Spread-Duration dienen als Indikatoren dafür, wie Markttreiber die Wertpapierkurse beeinflussen. Systematische Strategien zielen darauf ab, die Faktoren zu identifizieren, mit denen sich wiederholt Wertpapiere mit dem besten risikobereinigten Renditepotenzial finden lassen. Dabei kann es sich sowohl um marktwertbasierte Faktoren als auch um fundamentale, unternehmensspezifische Faktoren handeln.

Die Erkenntnisse über prädiktive Faktoren helfen dabei, systematisch große Mengen historischer Marktdaten zu analysieren und Wertpapiere mit den richtigen Merkmalen herauszufiltern, die eine überdurchschnittliche Wahrscheinlichkeit haben, den Markt zu übertreffen.

Führende systematische Vermögensverwalter verfügen über umfangreiche Research-Datenbanken und eigene hochmoderne Quantifizierungsplattformen, die es ihnen ermöglichen, Hunderte von eigenen Faktoren zu identifizieren und zu nutzen. Nicht alle werden kontinuierlich in ein systematisches Portfolio implementiert. Vielmehr können die Manager diese je nach Marktbedingungen rotieren.

Systematische Ansätze – ein Novum für Fixed Income

Wenn es um Aktien geht, sind prädiktive faktorbasierte Ansätze schon längst im Einsatz. Hier lassen sich Benchmarks relativ einfach konstruieren und die Preisbildung ist weitgehend transparent. Im Fixed-Income-Bereich ist der Ansatz jedoch noch recht neu. Ein Grund: Die höhere Komplexität sowie die Verteilung auf verschiedene Handelsplätze, machen die Ermittlung von Liquidität und Preisen auf den Anleihemärkten wesentlich komplexer.

Damit systematische Ansätze auf den Märkten für festverzinsliche Wertpapiere funktionieren, sind fortschrittliche Technologien und Analysen unerlässlich. Die akademische Forschung untermauert die Argumente für den Einsatz prädiktiver Faktoren bei der Anlage in festverzinsliche Wertpapiere. Um erfolgreiche Portfolios zu erstellen, erfordert es allerdings tiefgehende Tests und Werkzeuge zur praktischen Realisierung.

Die Herausforderung dabei: Bei einem systematischen Ansatz wird jede Anleihe in der Benchmark anhand einer Reihe von Vorhersagefaktoren bewertet. Dies führt zu einer Reihe von Bewertungen für jedes Wertpapier. So kann eine Anleihe beispielsweise eine hohe Bewertung für den Wert, aber eine niedrige Bewertung für das Momentum haben. Ein Faktorkombinationsmodell rollt dann die verschiedenen Faktorwerte auf, um einen einzigen zusammengesetzten Gesamtfaktorwert für jedes Wertpapier zu erhalten.

Beim Erstellen eines Portfolios verwendet das Modell zwei Kriterien unter Verwendung der Faktorbewertungen: Vorhersagekraft und Korrelation mit anderen Faktoren. Es gewichtet diese mithilfe eines Algorithmus, der durch maschinelles Lernen bestimmt wird. Auf diese Weise wird der Gesamtfaktorwert für jede Anleihe unter Berücksichtigung anderer Optimierungs- und Risikobeschränkungen eingestuft, vor allem: Anleihe, Emittent, Sektor, ESG, Duration, Spread, Liquidität und Transaktionskostengrenzen. Auf diese Weise strebt das Modell überlegene risikobereinigte Renditen an, indem es ein Gleichgewicht zwischen Vorhersagekraft und strenger Risikokontrolle schafft. In diesem relativ neuen Bereich hat sich die Leistung einiger Anbieter von systematischen festverzinslichen Produkten als enttäuschend erwiesen.

Schlüssel zum Erfolg: Dynamik, Daten und Liquidität

Die tatsächlichen Renditen stimmten nicht mit den getesteten Ergebnissen überein? Dabei lassen sich vor allem drei Schwachstellen identifizieren: 1. das Vertrauen auf statische Faktoren, 2. die Verwendung unzuverlässiger Daten und 3. die Unfähigkeit, Liquidität zu beschaffen und Ideen effektiv umzusetzen. Gleichzeitig markieren diese Schwachstellen, die drei Säulen, die wirksame systematische Strategien auszeichnen:

Dynamik: Die Marktbedingungen ändern sich ständig, und die Wirksamkeit von Faktoren variiert von Markt zu Markt und im Laufe der Zeit. So kann beispielsweise Carry (Rendite) ein starker Faktor auf den Märkten für Investment-Grade-Anleihen sein, nicht aber auf den Märkten für Hochzinsanleihen, wo das Ausfallrisiko ein wichtigerer Performancefaktor ist. Folglich ist es von entscheidender Bedeutung, die Faktoren kontinuierlich zu bewerten und sie dynamisch zu steuern.

Daten: Verlässliche Daten sind die unverzichtbaren Bausteine effektiver systematischer Strategien. Systematische Anleger benötigen große Mengen an Daten, die sauber und umfangreich sind und eine lange Historie aufweisen. Die Zusammenstellung dieser Daten ist eine mühsame, ressourcenintensive Aufgabe. Es müssen Daten zusammengetragen werden, die sich auf eine Vielzahl von Anleihekennzahlen erstrecken, Point-in-Time-Analysen für die Finanzdaten von Unternehmen in verschiedenen Bereichen umfassen und viele festverzinsliche Klassen weltweit abdecken.

Liquidität: Unternehmen, die die Liquidität einer Anleihe nicht effektiv einschätzen können, werden nicht in der Lage sein, ihre Anlageideen umzusetzen. Um in einem Markt mithalten zu können, der jede neue Information immer schneller verdaut und darauf reagiert, müssen erfolgreiche Fixed-Income-Manager eine Technologie einsetzen, die alle externen Handelsplattformen für festverzinsliche Wertpapiere an einem Ort zusammenführt. Die Suche nach ausreichender Liquidität zur Ausführung der gewünschten Geschäfte ist eine Voraussetzung für die Verwaltung der Faktorgewichtung eines Portfolios.

Fazit

Insbesondere der dritte Punkt: Genügend Liquidität zu attraktiven Preisen zu finden, ist für systematische Ansätze für festverzinsliche Anlagen von größter Bedeutung. Immerhin führen systematische Strategien nur dann Geschäfte aus, wenn sie den Test auf Transaktionskosteneffizienz bestehen.“