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
Archiv der Kategorie: Smart Beta
„PureESG“ und „Reverse-ESG-Integration“: Beweisumkehr nötig!
Bei Wissenschaftlern und institutionellen Anlegern scheint sich die Meinung durchzusetzen, dass Geldanlage mit Berücksichtigung von Environment, Social und Governance (ESG) Kriterien weder Renditen senkt noch Risiken erhöht. Oft werden sogar positive Auswirkungen festgestellt (siehe auch hier). Dabei müssen ESG Anlagen gar nicht besser performen als andere Anlagen. Bei gleicher Performance spricht fast alles für die nachhaltige beziehungsweise verantwortungsvolle Geldanlage (s.a. hier). Daher ist eine Beweisumkehr nötig: Ignoranten von ESG-Kriterien müssen beweisen, dass ihr Ansatz besser ist! ESG-ETFs bzw. PureESG Portfolios von Diversifikator können dafür als Benchmarks genutzt werden.
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/IMN) is 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 ).
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.
Dividendenportfolios sind immer (noch) sinnvoll
Dividendenportfolios werden seit einiger Zeit stark nachgefragt. Vielleicht sind dividendenstarke Aktien sogar schon überwertet. Trotzdem werden sie in diesen Zeiten sehr niedriger Anleiherenditen weiter von Anlegern gekauft, die regelmäßige Einnahmen haben möchten.
Ich mag Dividendenaktien, weil ich langfristig positiv für Aktien eingestellt bin, aber vor allem, weil dividendenorientierte Unternehmen meist eine gute Unternehmensführung haben. Weiterlesen
Verantwortungsvolle (ESG) Portfolios brauchen keine Outperformance
Es gibt nur wenige deutsche Portfoliomanager, die verantwortungsvolle Portfolios auf Basis von ESG Faktoren (Environment (E), Social (S) und Governance (G)) bzw. ESG-ETFs anbieten. Angeblich schränkt die Nutzung von ESG Kriterien das Anlageuniversum zu stark ein. Außerdem sei mit ESG Faktoren, anders als mit anderen „Faktoren“ wie „Low Volatility“, keine Outperformance zu generieren. Und quantitativ orientierte Manager kritisieren, dass es keine guten ESG Zeitreihen für quantitative Analysen gäbe. Aber das ist überwiegend falsch. Weiterlesen