Invesco-Studie: «Die Datenrevolution geht weiter»

Die spektakuläre Performance der Tech-Mega-Caps hat die Faktorrenditen erheblich beeinflusst. Für systematische Investoren bringt dies sowohl Chancen als auch Herausforderungen mit sich, so das Ergebnis einer aktuellen Studie von Invesco.

Für die neunte jährliche Invesco Global Systematic Investing Studie wurden 131 institutionelle lnvestoren und Wholesale-Investoren befragt, die zusammen ein Vermögen von 22,3 Billionen US-Dollarverwalten. Wie die Studie zeigt, reagieren die Investoren auf die komplexe und sich schnell verändernde Marktdynamik mit zunehmend ausgefeilten Ansätzen des systematischen Investierens.

Invesco stellt fest, dass Faktoren, die mit dem Erfolg grosser Technologieunternehmen in Zusammenhang stehen, wie Momentum, Growth und Quality, im zurückliegenden Jahr eine aussergewöhnlich gute Performance erzielt haben, während Value hinter den Erwartungen zurückgeblieben ist. Das Konzentrationsrisiko hat jetzt zu einer Trendumkehr geführt: In den letzten zwölf Monaten hat mehr als die Hälfte (52%) der Investoren die Value-Allokation erhöht, um sich abzusichern.

Bessere Performance

«Durch die jüngste ausserordentliche Performance von Mega-Cap-Technologieaktien und die dadurch deutlich gewordenen Herausforderungen in Bezug auf das Konzentrationsrisiko, Faktorrotationen, das Risikomanagement und die Sicherstellung eines ausgewogenen Engagements denken Anleger jetzt anders über Faktorstrategien nach», erklärt Georg Elsässer, Senior Portfolio Manager, Quantitative Strategies, bei Invesco. «Diese Herausforderungen haben deutlich gemacht, wie unverzichtbar ein gutes Risikomanagement ist. Eine Dynamik bei einigen grossen Aktien zu beobachten ist etwas ganz anderes als das, worum es bei der Vereinnahmung von Momentum-Faktorprämien geht.»

Mit der Anpassungsfähigkeit, die systematische Investoren gezeigt haben, ist es ihnen gelungen, auch in diesem Umfeld gute Ergebnisse zu erzielen. Nach eigenen Angaben haben 46% der systematischen Investoren mit ihren Strategien in den letzten zwölf Monaten eine bessere Performance erzielt als traditionelle aktive Ansätze und marktgewichtete Strategien. Der Anteil der Investoren, deren Strategien schlechter abgeschnitten haben als diese beiden Ansätze, liegt bei lediglich 8% beziehungsweise 6%.

Zunehmend ausgefeiltere Ansätze

Die Notwendigkeit, schnell auf plötzliche Veränderungen des makroökonomischen Umfelds zu reagieren, hat zu einem verstärkten Einsatz von Techniken geführt, die sofortige Portfolioanpassungen ermöglichen. In diesem Zusammenhang schätzen 80% der Studienteilnehmer insbesondere Faktor-Tilting-Strategien, während 67% Modelle zur Rotation zwischen Anlageklassen und Sektoren für besonders wichtig halten.

Der von vier Fünftel (82%) der Investoren genannte Haupttreiber einer proaktiven Faktorallokation ist die angestrebte Anpassung an Konjunkturzyklen. Diese spiegelt sich auch in der Neugewichtung der Faktorgewichte wider: Fast alle befragten Investoren (91%) geben an, ihre Faktorgewichte im Zeitverlauf anzupassen – im Jahr 2023 waren es erst drei Viertel.

«In den vergangenen Jahren sind die Faktoransätze etwas ambitionierter geworden. Das deutet darauf hin, dass die Investoren bei der Übersetzung zyklischer Faktormerkmale in diversifizierte Faktorportfolios immer ausgefeiltere Methoden anwenden», ergänzt Elsässer.

Die schnelleren Veränderungen des Marktumfelds führen dazu, dass sich auch die Zeithorizonte der Investoren verkürzen. Rund 40% der Investoren bewerten die Performance immer noch über den traditionell üblichen Zeitraum von drei bis fünf Jahren. Ein Drittel (32%) orientiert sich dagegen inzwischen an einem Zeithorizont von zwei bis drei Jahren – im Jahr 2023 waren es noch weniger als ein Viertel (23%).

Alternative Anlageklassen auf dem Vormarsch

Die Studie sieht einen klaren Trend zu einer stärkeren Diversifikation systematischer Anlageportfolios, der auch eine deutliche Zunahme des strategischen Einsatzes alternativer Anlageklassen umfasst. Von den befragten Investoren sind 40% im Rahmen ihrer systematischen Anlagestrategien in Immobilien investiert (gegenüber 31% im Jahr 2023), 36% in Rohstoffen (2023: 26%) und 34% in Private Equity und Infrastruktur (2023: 32% beziehungsweise 28%).

Diese Diversifikation ermöglicht es den Investoren, ganzheitlichere, stärker integrierte Multi-Asset-Modelle zu entwickeln. So erklärte ein europäischer institutioneller Investor: «Unser systematischer Ansatz umfasst jetzt sowohl liquide als auch illiquide Vermögenswerte. Diese ganzheitliche Sichtweise ermöglicht es uns, das allgemeine Portfoliorisiko besser zu steuern und Chancen in verschiedenen Anlageklassen zu nutzen, die uns in der Vergangenheit möglicherweise entgangen wären.»

Die Anwendung systematischer Anlageansätze auf weniger liquide Anlageklassen kann jedoch Herausforderungen mit sich bringen, zumal institutionelle Investoren Liquiditätsengpässe als wichtigste Erwägung beim Aufbau von Multi-Asset-Portfolios bezeichnen und Wholesale-Investoren immerhin als viertwichtigste Überlegung.

Systematische Investoren begegnen dieser Problematik durch den Einsatz von Instrumenten wie liquiden Proxies oder Derivaten, die es ihnen ermöglichen, ihr Gesamtengagement in weniger liquiden Anlageklassen wie Immobilien anzupassen, aber auch schnell wieder umzuschichten.

«Wir haben systematische Tools für verschiedene Anlageklassen. Die Herausforderung besteht jedoch darin, schnell zu handeln, wenn Risiken erkannt werden», erläutert ein nordamerikanischer institutioneller Investor. «Wir entwickeln Prozesse für illiquide Investitionen, um ähnliche Performanceschwellen und Exitstrategien wie bei liquiden Anlagen zu erreichen.»

KI wird immer wichtiger

Der Trend zu immer diversifizierteren und ausgefeilteren systematischen Portfolios wird durch eine Datenrevolution unterstützt, die die Art und Weise verändert, wie Investoren Allokationsentscheidungen treffen. Ermöglicht wird dies durch die Verfügbarkeit immer vielfältigerer Datenquellen als Entscheidungsgrundlage für die Portfolioallokation.

Am häufigsten werden makroökonomische Daten (97%), Fundamentaldaten von Unternehmen (81%) und technische Indikatoren (76%) verwendet, aber auch die Integration alternativer Datenquellen gewinnt immer mehr an Bedeutung. Ein Viertel der Befragten (23%) bezieht alternative Daten wie Satellitenbilder, Transportdaten und Wetterinformationen in die eigenen Modelle ein.

Gleichzeitig kommen KI-Anwendungen in immer mehr Schritten des Investmentprozesses zum Einsatz. Nach Ansicht der Investoren profitieren systematische/faktorbasierte Strategien unter allen Anlagestilen am meisten von KI.

«KI entwickelt sich rasch von einem peripheren Instrument zu einem Eckpfeiler moderner Anlagestrategien. KI-Anwendungen können riesige Datenmengen analysieren, um Muster zu erkennen, Trends zu identifizieren und schnelle Erkenntnisse zu gewinnen. Das macht sie gut geeignet für systematisches Investieren», erläutert Elsässer. «Es gibt aber auch weiterhin Herausforderungen wie Datenqualität, Sicherheit und Transparenz. Auch die Suche nach wirklich nachhaltigem Alphapotenzial auf der Grundlage KI-basierter Prozessverbesserungen dauert an.»