Hintergrund

Anlagestrategien, die auf die Treffgenauigkeit von Kapitalmarktprognosen setzen, sind zum Scheitern verurteilt. Detailprognosen wie „der DAX steigt um 1.000 Punkte" treffen nur in den allerseltensten Fällen ein. Quantitative Modelle können helfen, Anlageentscheidungen unabhängig von Detailprognosen zu treffen. Auch sie beruhen auf Zukunftserwartungen – diese sind jedoch weniger konkret. Einfache Beispiele für solche Erwartungsmodelle sind Timing- bzw. Trendfolge- oder Titelselektionsmodelle, die auf Annahmen beruhen wie:

  • Solange der DAX unter der 200-Tageslinie notiert, überwiegen negative Tendenzen am Aktienmarkt
  • Aktien mit einem relativ niedrigen KGV schlagen häufig den Index

Mit Hilfe von Backtests können solche (kurs-)prognosefreien Strategien überprüft und die Trefferhäufigkeit der zugrundeliegenden Aussagen quantifiziert werden:

  • Solange der DAX unter der 200-Tageslinie notiert, überwiegen in 60% der Handelswochen negative Tendenzen am Aktienmarkt
  • Aktien mit einem relativ niedrigen KGV schlagen den Index in 70% der Handelsmonate

Als (kurs)prognosefreie Strategie setzt Risk@Work auf eine mehrperiodische Portfoliosteuerung auf Basis des mathematischen Fundaments des sogenannten Kelly-Kriteriums und langen Erfahrungszeitreihen für die jeweiligen Anlageklassen.

Das aus der Spieltheorie bekannte Kelly-Kriterium ermöglicht die Optimierung der Gesamtgewinnsumme durch die Wahl des richtigen Geldeinsatzes pro Investition. Durch die Maximierung des Erwartungswerts der geometrischen Rendite vermeidet Kelly den kurzfristigen Ruin durch unangemessen große Einsätze, erlaubt aber gleichzeitig den progressiven Einsatz von einmal erzielten Gewinnen, um bei künftigen Investitionen noch größere Gewinne erzielen zu können. Kelly konnte beweisen, dass dieses System allen (!) anderen Systemen zur Positionsgrößenbestimmung in vergleichbaren Situationen überlegen ist.