Am 11.8.2014 wird Markus Schuller  in den Institutional Money News zur sogenannten 3. Generation der Asset-Allocation zitiert. Als erste Generation wird die Ein-Faktor/Ein-Perioden Anwendung auf Basis der Portfolio-Selection von Harry Markowitz genannt. Ich stimme zu, dass der Markowitz-Ansatz „bahnbrechend“ war und damit den Anfang einer neuen Generation von Asset-Allocation Ansätzen darstellt. Als weitere Generation nennt Schuller die Erweiterung um mehr als einen Faktor und mehr als eine Periode. Der nächste große konzeptionelle Schritt besteht unter anderem in der Abkehr vom „homo oeconomicus“ und der Normalverteilungsannahme („dritte Generation“). Die Einführung von Risikomaßen, die nicht auf Normalverteilungen basieren, führt zu anderen und konzeptionell besseren Risikomaßen als der Volatilität. Ausserdem wird die unrealistische Annahme stabiler Korrelationen in Frage gestellt.

Aber ebenso wie für Markowitz-Optimierungen werden meist noch Rendite-, Risiko und Korrelationsprognosen benötigt. Eine wesentliche Entwicklungsstufe nach der Aufgabe von Annahmen stabiler Korrelationen und Normalverteilungen  sehe  ich in der kompletten Abkehr von Prognosen.

Es besteht zunehmend Einigkeit darüber, dass Renditen besonders schwer zu prognostizieren sind. Neuere Optimierungsmodelle versuchen daher, vor allem ohne Renditeprognosen auszukommen. Viele benötigen aber noch Risiko- und Korrelationsprognosen. Die aktuellste Generation der Asset-Allocation versucht, auch ohne solche Prognosen auszukommen.

Ohne Prognosen sind Optimierungen schwierig. Aber mit Hilfe von auf Vergangenheitsdaten aufbauenden umfassenden Simulationen und Szenarioanalysen können relativ robuste Portfolios in Bezug  auf potentielle künftige Verluste konstruiert werden. Aus unterschiedlichen robusten Portfolios kann dann ein für den jeweiligen Investor gut geeignetes ausgesucht werde. Bei vorgegebener Risikotoleranz, gemessen als maximal tolerierter Verlust, kann dann dasjenige mit der höchsten erwarten Rendite über mehrere Perioden selektiert werden. Die konzeptionelle Basis dafür liefert das sogenannte Kelly-Kriterium.  Veritas setzt diesen Ansatz mit dem proprietären Rsik@Work Modell um.