Ein jüngster Beitrag zur Debatte über die Implementierung von Multi-Faktor-Strategien stammt von den Analysten Feifei Li und Joseph Shim von Research Affiliates. Sie untersuchten die Auswirkungen auf den Marktund deren Einfluss auf die Anlageerträge.Das Duo entwickelte eine Multi-Faktor-Strategie zur Kostenbegrenzung. ETF Stream sprach mit Li und Shim über ihre Gedanken und die Reaktionen auf ihre Forschung im Kundenkreis von Research Affiliates. Zunächst ging es um die Grundlagen von Faktordefinitionen und deren Bedeutung für alle nachfolgenden Berechnungen.
ETF Stream: Wir haben die Diskussion über die zunehmende Verbreitung von Faktoren durch Anbieter und die sich wandelnden Definitionen verfolgt. Ihre Forschung orientiert sich stark an der akademischen Literatur. Sind solide Faktordefinitionen unerlässlich, bevor man Transaktionskosten berücksichtigt?
Feifei Li und Joseph Shim:Das ist richtig – wir halten es für wichtig, sich an der akademischen Literatur zu orientieren, um Faktoren zu identifizieren, die auf starker ökonomischer Intuition beruhen. Akademische Prüfung hilft, die Vorausschau-Überzeugung aufzubauen, dass diese Renditetreiber (entweder als Kompensation für nicht-diversifizierbares Risiko oder aufgrund hartnäckiger Verhaltensmuster von Investoren) auch in Zukunft Bestand haben und nicht nur Daten-Mining-Ergebnisse sind. In unserem aktuellen Artikel „Strike the right balance in Multi-factor Strategy Design“ legen wir die Faktorauswahl als gegeben zugrunde und konzentrieren uns ausschließlich auf die Portfolio-Konstruktion.
ETF Stream: Wie gut wird das Konzept des Market Impact Ihrer Meinung nach verstanden?
FL & JS:Das Konzept des Market Impact ist in der breiten Anlegerschaft schlecht verstanden, da es nicht direkt beobachtbar ist (da sich der Wert eines Index-Tracking-Portfolios gleichzeitig mit dem Index ändert). Direkte Kosten wie Verwaltungsgebühren und Provisionen sind oft die einzigen Kosten, die ein Anleger bei seiner Anlageentscheidung berücksichtigt. Indirekte Kosten wie der Market Impact werden leicht übersehen. Allerdings kann der Market Impact die Anlageerträge erheblich stärker belasten, insbesondere bei sehr großen Anlagevolumina – die laufende Gebühr (Expense Ratio) ist im Vergleich zu den versteckten Market Impact-Kosten für viele Smart-Beta-Strategien nur die Spitze des Eisbergs. Auch wenn die genaue Messung der Market Impact-Kosten einer Strategie schwierig ist, lassen sich die Implementierungsvorteile einer Strategie gegenüber einer anderen recht einfach vergleichen und verstehen. Dies ist beständig, bis die Strategie ihre Methodik ändert – ganz anders als Performance-Zahlen, die oft schlechter als nutzlos sind (negativ für die Vorhersage zukünftiger Performance).
ETF Stream: Welche Gefahren birgt eine zu starke Konzentration in einzelnen Faktoren bei der Portfoliobildung?
FL & JS:Wenn wir uns ausschließlich auf empirische Belege konzentrieren, kann die optimale Obergrenze je nach Einzelfaktorportfolio und Stichprobenzeitraum leicht variieren. Beispielsweise könnte der Profitabilitätsfaktor bei einem Cut-off von 20 % am besten abschneiden, während der Momentum-Faktor im Stichprobenzeitraum bei 30 % die höchste risikobereinigte Rendite erzielt. Die Ergebnisse hängen jedoch von der Stichprobe ab, und es gibt keine Garantie, dass derselbe Cut-off in Zukunft optimal sein wird. Anders ausgedrückt, es ist auch möglich, dass die Profitabilitäts- und Momentumfaktoren in den Folgejahren bei 30 % bzw. 20 % Cut-offs am besten abschneiden. Wichtig ist, den Kompromiss zwischen der Einbeziehung weniger Wertpapiere mit starkem Signal und den höheren Transaktionskosten aufgrund eines konzentrierten Portfolios zu verstehen. Daher empfehlen wir eine enge Bandbreite und eine konsistente Abdeckung aller Faktoren, es sei denn, es gibt eine starke ökonomische Begründung für unterschiedlich konstruierte Einzelfaktorportfolios.
ETF Stream: Sind Ihre Ergebnisse bezüglich der Einbeziehung der Momentum- und Größentfaktoren (Size Factors) überraschend?
FL & JS:Bis zu einem gewissen Grad, ja. Die meisten Anleger konzentrieren sich auf die isolierten Eigenschaften von Faktorportfolios, um über deren Aufnahme zu entscheiden. Wir betonen hier, wie diese Faktoren Ihre Gesamtbestände ergänzen. Ohne Berücksichtigung von Implementierungsfragen und angesichts des erheblichen Diversifikationsnutzens, den Momentum- und Größentfaktoren bieten (negative oder niedrig positive Korrelation mit anderen Faktoren), erscheint ihre Einbeziehung in eine Multi-Faktor-Strategie zwingend. Es ist etwas überraschend, dass die Einbeziehung dieser Faktoren die Handelskosten einer Multi-Faktor-Strategie nicht erhöht. Dies liegt hauptsächlich daran, dass sich die von unkorrelierten Faktoren ausgehenden Transaktionen auf der Ebene des gesamten Multi-Faktor-Portfolios gegenseitig aufheben. Diese Beobachtung scheint informativ für die Entscheidung eines Anlegers zu sein, der eine Multi-Faktor-Strategie verfolgt: Um die gewünschte Faktorprämie effektiv zu nutzen, scheint es vorteilhaft zu sein, einen einzigen Manager zu engagieren, der alle Faktoren aus Handelsperspektive abdeckt.
ETF Stream: Haben Sie eine Übernahme Ihrer Strategie durch ETF-Anbieter beobachtet? Welche Kritikpunkte haben Sie an den aktuell verfügbaren Angeboten?
FL & JS:PIMCO ist der ETF-Anbieter für den RAFI Dynamic Multi-factor Index. Einige Angebote verwenden einen Cut-off von 50 % zur Auswahl der Bestandteile für einzelne Faktoren oder passen lediglich die Portfolio-Gewichte innerhalb des gesamten Universums ohne Auswahl an. Diese Beispiele konzentrieren sich auf eine kostengünstige Implementierung und verpassen dabei Chancen für eine bessere Performance. Viele erfassen die Größe, indem sie sich auf den nach Marktkapitalisierung gewichteten Small-Cap-Teil des Universums konzentrieren, was kritisiert wird, da die Größenprämie nach Korrektur der Delisting-Return-Berichterstattung in Datenbanken und nachfolgender Publikums-Crowding verschwunden sei. Einige ETFs nutzen auch Makro-Regime für das Faktor-Timing. Wir halten Makro-Regime für schwer prognostizierbar mit der Präzision, die für das Timing von Stilfaktoren nützlich wäre. Zudem erhöht es das Risiko von Overfitting, fügt Komplexität hinzu und erfordert mehr Umschlag und Handel, was zu höheren Implementierungskosten führt. Wir bevorzugen stets Einfachheit im Design unserer Smart-Beta-Strategien. Wir favorisieren auch Smart-Beta-Multi-Faktor-Angebote, die auf einem Mix-Ansatz basieren (Kombination von Einzelfaktorportfolios). Der integrierende Ansatz (der Verbundwerte auf Basis multipler Charakteristika zur Aktienauswahl verwendet) kann eine gute Option für eine quantitative aktive Strategie sein, wenn hohes aktives Risiko toleriert wird, Kapazität keine primäre Sorge darstellt und ausgefeilte Implementierung Handelsbedenken mindern kann. Investoren, die Wert auf volle Transparenz, Diversifikation, minimale Aufsichtsverpflichtungen und niedrige Gebühren legen, finden jedoch eine Mix-Multi-Faktor-Indexstrategie sinnvoll.
ETF Stream: Ganz allgemein, wie reagieren die Leute auf Ihre Erkenntnisse?
FL & JS:Unser Kundenbetreuungsteam hat in den letzten Jahren eine Reihe von Anfragen zu diesem Thema erhalten – dies war teilweise motivierend, unsere Erkenntnisse im Produktdesign zusammenzufassen und öffentlich zugänglich zu machen. Kunden/Interessenten sehen, was auf dem Tisch liegt, möchten aber verstehen, wie die Analyse zu diesen Entscheidungen führt. Unser Artikel „Strike the Right Balance in Multi-Factor Strategy Design“ beantwortet diese Fragen und erklärt die bewussten und durchdachten Entscheidungen, die wir bei unserem Produktdesign getroffen haben: die vorteilhafteste Balance zwischen effektivem Harvesting der Faktorprämie und Implementierungskosten zu identifizieren. Das Feedback unserer Kunden und Interessenten ist überwiegend positiv, und sie finden die Analyse hilfreich.
