09. März 2007 Fondsinvestitionen sind Vertrauenssache. Ist es einem Fondsmanager einmal gelungen über längere Zeit den Markt zu schlagen, so steigt die Wahrscheinlichkeit, dass es ihm in der nahen Zukunft nicht mehr gelingen wird. Oder aber er versteht sein Handwerk, während der, dem es schon bislang nicht gelungen ist, es wohl niemals schaffen wird. Beide Ansichten entsprechen der Wahrheit und genau deswegen ist Fondsanlage eben Vertrauenssache.
Der menschliche Faktor scheint daher die Investition zu dominieren, etwas, was den zahlenfixierten und stets nach Sicherheit strebenden Finanzmärkten tendenziell verhasst ist. Eine ganze Fachrichtung der Sozialwissenschaften, die sogenannte „Behavioural Finance“ befasst sich mit dem Problem, dass sich Menschen zwar an objektiven Kriterien orientieren, ihre selektive Wahrnehmung die Fakten aber oft verzerrt.
Algorithmen statt Teamsitzungenteamsitzungen
Verunsicherte Fondsmanager folgen lieber dem Markt und vollziehen kollektive Fehler nach, anstatt sich auf die Ergebnisse ihrer Analysemethoden zu verlassen. Oder aber er vertraut Werten, die lange zeit guten ertrag brachten, auch wenn sein eigens Research gegen sie spricht.
So kommt es, dass es am Ende den wenigsten Fondsmanagern gelingt, den Vergleichsindex über einen längeren Zeitraum zu schlagen. Diese Erkenntnis hat natürlich fatale Folgen für die Branche und so erklärt sich der Boom billigerer, börsengehandelter oder auch aktiv gemanagter Indexfonds, die immerhin nur knapp unter dem Marktdurchschnitt liegen können..
Auf eine andere Art und Weise versucht die Branche dem Problem schon länger zu begegnen, nämlich durch die Integration objektiver Kriterien, sei es entweder unterstützend oder in den vergangenen Jahren zunehmend auch als einzige Basis der Anlageentscheidung.
Mathematische Algorithmen in einem Computermodell, das auf Basis von als Marktgesetzen erkannten Faktoren und anderen Zusammenhängen programmiert wird, ersetzen individuelle Kauf- und Verkaufsentscheidungen.
Wenig Alpha
Dies hat unbestritten den Vorteil, dass sich so der steigenden Datenflut der modernen Finanzmärkte effizienter Herr werden lässt, die Menschen rasch an die Grenze ihrer Informationsaufnahmekapazität bringen können. Die Datenbasis beruht dabei in aller Regel auf Bilanzzahlen und Kursdaten.
„Angesichts der weltweiten Datenüberflutung und der zunehmenden Informationsdichte wird es für den Menschen schwieriger, den Überblick zu behalten. Und selbst der disziplinierteste Fondsmanager kann sich nie ganz seinen Emotionen verschließen. Das ist zwar im besten Fall genau seine Stärke, aber eben häufig auch der Grund für spekulative Blasen und echte Fehleinschätzungen.“, sagt Bart Goosens, Chef des Quantitative Equity Management der Fondsgesellschaft Dexia Asset Management.
Betrachtet man indes die Ergebnisse 32 ausgewählter quantitativ gemanagter Fonds in den vergangene zwölf Monaten, verliert die Methode rasch an Zauber. Nur die Minderheit der Fonds erwirtschaftet in diesem Zeitraum ein positives „Jensens Alpha“. Diese Kennziffer misst die risikoangepasste Überrendite eines Fonds gegenüber seiner Benchmark, indem sie die erwartete von der realisierten Risikoprämie subtrahiert. Sie sagt aus um wie viel besser sich der Fonds gegenüber dem Vergleichsindex entwickelt hat ohne ein höheres Risiko eingehen zu müssen.
GIGO
Und letztlich liegen auffällig viele Werte im Bereich um Null. Dieses Ergebnis ist aus der Fondsanalyse nur zu bekannt: die meisten Fonds laufen mit dem Markt mit. Indes gibt es doch einige rühmliche Beispiele.
Der Quant IQ USA (Isin DE0009140640) hat es zwar in Euro nur auf ein plus von 1,44 Prozent gebracht, ist aber damit nicht nur der drittbeste Fonds seiner Kategorie, sondern kommt auch auf ein Alpha von 2,3. Der Mischfonds 4Q-European Value (Isin DE00097819897) bringt es bei einem Wertzuwachs von 10,70 Prozent sogar auf ein Alpha von 3,6. Der Invesco Europa Core (Isin DE0008470337) kommt zwar nur auf ein Alpha von 0,79 ist aber der zweitbeste Fonds seiner Kategorie.
Denn das Problem ist, dass der menschliche Faktor zwar im Analyseprozess und der Anlageentscheidung ausgeschaltet wird, nicht aber in der Analysevorbereitung. Kurz gesagt, gilt die alte Programmiererweisheit GIGO: Garbage in, garbage out. Da der Computer seine Vorgaben nicht problematisiert, kommt es immer auf deren Akkuratesse an.
Rentenfonds mit negativem Alpha
Geht das Fondsmanagement von unzutreffenden Zusammenhängen aus oder ändern diese sich während des Zeitablaufs, werden die Anlageergebnisse in der Regel suboptimal ausfallen. Besonders problematisch wird es dann, wenn auch Analystenschätzungen in die Datenbasis eingehen. Sind diese falsch, trifft der Computer auch die falschen Entscheidungen.
Das ist umso schwerwiegender, als sich Computer an die vorgegebene Programmierung halten und keinen Korrekturfaktor kennen. Insofern wird das menschliche Element nur teilweise ausgeschaltet. Auch Goosens räumt ein: „Der Erfolg eines quantitativ gemanagten Fonds hängt nicht am Computer, sondern an der Qualität der Modelle, nach denen er entscheidet.“
Ein Hinweis darauf, dass dies auch in der Praxis relevant ist, scheint sich daraus gewinnen zu lassen, dass auffällig viele quantitativ gemanagte, ältere Rentenfonds ein deutlich negatives Alpha aufweisen. Viele Analysten gehen davon aus, dass die Zusammenhänge an den Rentenmärkten heute andere sind als noch vor einigen Jahren (Gute Stimmung stützt Unternehmensanleihen). Und so könnte es sein, dass sich die einst erfolgreichen Modelle heute nicht mehr zu bewähren.
Nützliches Hilfsmittel
Je öfter nun aber das Management hier korrigierend eingreift, um so eher werden auch die Vorteile der scheinbar objektiven Portfolioverwaltung aufgegeben. Mit einer ständigen Modellanpassung wird die Gesamtanalyse immer subjektiver.
Insofern bleibt es allen quantitativen Modellen zum Trotz dabei: Fondsinvestitionen sind Vertrauenssache. Und wenn ein Modell einmal über längere Zeit den Markt geschlagen hat, so steigt die Wahrscheinlichkeit, dass es ihm in der nahen Zukunft nicht mehr gelingen wird. Oder aber das Management ist sehr nah am Markt, wo sich natürlich sofort die Frage stellt, wozu dann noch die Computeranalyse nötig ist.
Sie spart Kosten und verbessert den Informationsgrad des Managements und es ist im Grundsatz dabei unerheblich, ob sich deren Erkenntnisse in einer Modellkonstruktion niederschlagen oder ob sie verarbeitete Informationen für die Anlageentscheidungen nutzen. Denn beide Methoden sind nur unterschiedliche Seiten derselben Medaille.
Die in dem Beitrag geäußerte Einschätzung gibt die Meinung des Autors und nicht die der F.A.Z.-Redaktion wieder.
Text: FAZ.NET
Bildmaterial: FAZ.NET
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