Schlagwort-Archive: Smart Beta

Evidence Based Investment Analysis – New (first?) online trainings available

DVFA, the German association for financial analysis and asset management, has just published two training videos for Evidence Based Investment Analysis (English version and German version, initial DVFA EBIA publication see here; my last EBIA text see here). I am proud that I have been asked to develop and provide the trainings. According to my knowledge, they are quite unique. Here is the summary in English: Weiterlesen

Passive Outperformance von Indizes

Hier sind meine 10 Thesen zu Möglichkeiten der Outperformance von „Märkten“ (Die Thesen  und ihre Begründungen wurden zuerst am 3.8.2018 auf dem  RoboAdvisor Portal veröffentlicht):

  1. „Den Markt“ gibt es nicht: Das Multi-Asset Problem (siehe hier).
  2. Es fehlen gute Multi-Asset Benchmarks aber es gibt gute Selbsttestmöglichkeiten (siehe  www.portfoliocharts.com und www.portfoliovisualizer.com)
  3. „Passiv gibt es nicht“ bzw. das Index-Selektionsproblem (siehe  Indexselektion)
  4. Manche Indizes sind einfach zu schlagen
  5. Outperformance-Illusion von Faktorinvestments und Smart Beta
  6. Viele Studien zeigen, dass traditionelle Indizes auch ohne Faktorwetten einfach zu schlagen sind (siehe z.B. Söhnholz, D. (2012): Renditenorientierte Diversifikation 2.0 und Risiko-Overlays: Prognosefreie systematische Umsetzung, Arbeitspapier Söhnholz Advisors GmbH, 27.6 oder auch hier).
  7. Effiziente Trendfolge und die Outperformance-Illusion aktiver Risikomanager
  8. Größtes Problem ist falsches Anlegerverhalten bzw. falsches Market Timing (siehe z.B. hier).
  9. Empfehlung für Anleger: Einfach-Passiv ist besser als aktiv und ESG schadet nicht (siehe hier)
  10. Empfehlung auch für Robo-Advisors: Einfach-Passiv ist besser als aktiv und ESG schadet nicht (siehe auch hier).

PureESG ist besser als als SmartESG

Verantwortungsvolle ESG (= Environment, Social, Governance) Kapitalanlagen sind im Aufwind. Das gilt auch für sogenannte Smart Beta Investments. Neuerdings werden auch SmartESG Anlagen angeboten. Dabei besteht das Risiko der Überquantifizierung bzw. des Data Mining. PureESG halte ich für attraktiver.  Weiterlesen

Multi-Asset Benchmarks: Gibts nicht, will keiner. Oder doch?

Bei der Kapitalanlage geht es darum, eine gute Rendite mit einem akzeptablen Risiko zu erreichen. Was „gut“ und „akzeptabel“ ist, wird meist anhand von Benchmarks bzw. Indizes gemessen. Obwohl fast alle Geldanleger „Multi-Asset“ Strategien verfolgen, gibt es keine anerkannten Multi-Asset Benchmarks. Das sollte sich ändern.  Weiterlesen

Finanzanalysten und Produktanbieter könnten Probleme mit Evidence Based Investment Analysis (EBIA) haben

Inzwischen habe ich mehrere Vorträge zum Thema Evidence Based Investment Analysis (EBIA) vor Analysten und andere Marktteilnehmern gehalten. Dabei wurden zwei besonders wichtige Fragen gestellt. Frage 1: Finanzanalysten scheinen das Konzept grundsätzlich sehr gut zu finden, haben aber Angst um ihre Jobs. Ist diese Angst berechtigt? Frage 2: Anleger profitieren am meisten von EBIA. Wie können sie sicherstellen, dass sie gute Investmentanalysen erhalten?

Hierzu habe ich einige Anmerkungen und Ideen: Weiterlesen

Geldanlageinnovationen sind einfacher, als gedacht

Es gibt bereits tausende von Investmentfonds, zunehmend mehr ETFs (Exchange Traded Fonds) und viele andere Produkte wie Zertifikate am Markt. Aber Regulierungs- und interne Anforderungen an neue Produkte nehmen zu und die Vermarktungskosten steigen an. Inzwischen können neue Fonds allein aufgrund von Restriktionen bei Depotbanken kaum noch gegründet werden, wenn nicht schon zu Beginn mindestens 10 Millionen Euro Anlagevolumen sicher sind. Und große Fondsanbieter erwarten oft ein Absatzpotential von mehreren hundert Millionen Euro, bevor sie ein OK für ein neues Produkt geben. Oft brauchen sie ein Jahr Vorlauf, um einen neuen Fonds zu starten. Es wird also immer schwieriger, echte Geldanlageinnovationen zu finden und erfolgreich an den Markt zu bringen. Anbei ein paar neue Innovationsbeispiele: Weiterlesen

Evidence based investment analysis (EBIA): A new term every financial analyst and investor should know

Evidence based investing (EBI, see Ritholtz/IMNis a pretty new term and evidence based investment analysis (EBIA, see DVFA-Blog) is a brand new terminology. Is EBIA just another fad or useless buzzword? I do not think so. I think that EBIA may be much more important than EBI.  Weiterlesen

Big Data und Machine Learning verschlechtern die Anlageperformance und Small Data ist attraktiv

„Maschinelles Lernen ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. …. Das Thema ist eng verwandt mit …. „Data-Mining“ (Wikipedia, 19.11.2017). Unter Data-Mining „versteht man die systematische Anwendung statistischer Methoden auf große Datenbestände (insbesondere „Big Data“ bzw. Massendaten) mit dem Ziel, neue Querverbindungen und Trends zu erkennen.“ (Wikipedia, 19.11.2017).

Während sich maschinelles Lernen zunächst gut anhört, wird „Data-Mining“ von unabhängigen Finanzexperten schon lange stark kritisiert. Mit meiner Firma Diversifikator verfolge ich bewußt einen möglichst einfachen Ansatz, der ohne (No Data) bzw. mit wenig (Small Data) Daten auskommt (s. auch  Evidenzbasierung und Researchbasierung ).

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Tolle kostenlose Daten und Tools für Anleger und Berater

Welche Internetseite für wen am wichtigsten ist, muss jeder selbst beurteilen. Die weiter unten genannten Seiten sind aber für alle interessant, die sich mit dem Thema Asset Allokation auf verschiedene Anlageklassen beschäftigen und dafür Daten und Tools suchen, die kostenlos zur Verfügung stehen. Kostenlos muss aber nicht schlecht heißen. Manche der Daten und Tools sind besser als vieles, was ich bisher bei Profis gesehen habe. Weiterlesen

Institutionelles Herding ist ein viel größeres Problem als Algo-Herding oder Robo-Herding

Der Governor der Bank of England sieht “Algo-Herding” bzw. Herdenverhalten von Robo-Advisors als ein potentielles Problem: Robo-advice and risk management algorithms may lead to excess volatility or increase pro-cyclicality as a result of herding, particularly if the underlying algorithms are overly-sensitive to price movements or highly correlated“ (Mark Carney, Governor der Bank of England, am 26.1. 2017 laut Citywire.co.uk). Das sehe ich nicht so.

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