Der Nutzen von Depot-Optimierungen

Depot Optimierung

In der Vermögens-Verwaltung und Vermögensberatung sind Optimierungen seit Jahren im Einsatz. Zum einen ist der Nutzen für den Investor unbestritten, zum Anderen vereinen sie die wichtigsten Kennzahlen in einer anschaulichen Grafik, die dann auch die Grenzen des Machbaren aufzeigt.

Die Depotoptimierung verbessert im Regelfall das Verhältnis von Rendite und Risiko – auch ganz andere Kennzahlen können optimiert werden, im Folgenden zwei „vorausschauende“ Kennzahlen für Rendite und Risiko.

  • Die künftige „erwartete“ Rendite eine Depots wird mit der Zuordnung von Einzeltiteln zu Anlageklassen bestimmt. Zu den Anlageklassen liegen bei Quanvest die Umfrageergebnisse bei Vermögensverwaltern vor.
  • Für das Risiko wird der Value-at-Risk im SENSIS-Kapitalmarktmodell mittels Monte-Carlo Simulation bestimmt. Alternativ kann auch Der Zeitraum der Wertaufholung als Risikogröße herangezogen werden, denn je länger es dauert, einen Verlust zu kompensieren, desto gravierender ist der Verlust. Oder man integriert die Sensitivität zu Zinserhöhungen als ergänzende Risikokennzahl in die Optimierung.

Darüber hinaus können Restriktionen angewendet werden, im Folgenden einige Beispiele:

  • Minimale / Maximale Quoten für Aktien, z.B. 40%-60% und für andere Anlageklassen, z.B. jede alternative Anlageklasse einzeln nicht mehr als 10% und alle in Summ nicht mehr als 25% im Depot.
  • Minimale Quote für Dividenden und Ausschüttungen, z.B. 2.5% vom Depotwert.
  • Mindest-Rating im Anleihe-Segment, z.B. kein Rating unter BBB und Durchschnittsrating mindestens „A“.
  • Durchschnittliches Nachhaltigkeitsrating über sechs (Skala 1-10).
  • Sensitivität (Wertveränderung) im Falle einer Zinserhöhung um 1% soll positiv bleiben.
  • Das Mindestvermögen (99% Konfidenz) nach 5 Jahren oder auch nach 25 Jahren, weil z.B. eine Investition getätigt werden soll.

Ablauf einer Depotoptimierung

In den einzelnen Optimierungsschritten wird z.B. Quotient aus "erwarteter Rendite" zum "Value-at-Risk" eines Depots durch Umschichtungen verbessert, d.h. die Depotgewichtungen werden im Sinne einer Verbesserung der Kennzahl verändert. Der Optimierer merkt sich die neue Gewichtung, wenn sich der Quotient aus Rendite und Risiko verbessert, m.a.W. das Depot hat mehr Rendite bei gleichem Risiko oder weniger Risiko bei gleicher Rendite. Die folgende Grafik fasst das Ergebnis einer solchen Optimierung beispielhaft zusammen:

 

  • Das nicht optimierte Depot wird durch das schwarze Kreuz dargestellt, es hat eine erwartete Bruttorendite von gut 4% und das Risiko wird als Value-at-Risk (12 Monate, 95% Konferenz) von 17.5% gemessen. Es enthält ca. 50 Einzeltitel, d.h. Aktien, Anleihen, ETF und Fonds.
  • Eine Serie von einfachen ETF-Depots (im Chart:rot)  aus jeweils 7-8 naiv gerichteten ETF wird durch die rote Linie symbolisiert. Diese geben ein Mindestmaß an Diversifizierung vor, das jedes Anlagedepot erreicht, wenn es über der roten Linie liegt.
  • In zwei Optimierungsvorgängen wird jeweils "moderat" umgeschichtet, d.h. die Ausgangs-Allokation bleibt im Wesentlichen erhalten. Es gelten die folgenden Restriktionen:
    • Aktienquote darf sich nur um ca. 10% (Faktor 0.8 - 1.2) verschieben,
    • einzelne Teil-Anlageklassen können sich verdoppeln oder komplett verschwinden,
    • im zweiten Schritt werden alternative Anlageklassen mit maximal 10% Gewicht ergänzt.
  • In Summe entsteht zwei Effizienzlinien durch die Verbindung der in der Optimierung gefundenen effizienten Depots, sie werden als grüne / blaue Punkte (s. Grafik) dargestellt. Auf die Darstellung aller Punkte wird aus Gründen der Übersichtlichkeit verzichtet.
  • Optimierung 1 (im Chart:grün): Schichtet man im Depot innerhalb der vorgegebenen Titel um und verändert im Sinne der o.g. Restriktionen nur die Gewichtungen nur moderat, entsteht die grüne Effizienzlinie.
    • Bei gleicher Renditeerwartung kann das Risiko um zwei Prozentpunkt gesenkt werden.
    • Bei gleichem Risiko beträgt das zusätzliche Renditepotenzial 0.5% p.a.
  • Optimierung 2 (im Chart: blau): Werden zusätzliche, alternative Anlageklassen bereitgestellt, z.B. Immobilien, Infrastruktur, Gold, Prämienstrategien, Projektfinanzierungen, Katastrophenanleihen die jeweils mit maximal 10% gerichtet werden dürfen und in Summe nicht mehr als 30% ausmachen sollen, dann entsteht ein erheblich höheres Optimierungspotenzial:
    • Die erwartete Rendite wird im Optimalfall von 4% auf 4.6% erhöht und der VaR von 17.5% auf 15% gesenkt.
    • Bei gleichem Risiko kann die Rendite um 1.2% gesteigert werden.

 

Vorteile der Depot-Optimierung mit Kapitalmarktmodell ?

Optimierte Depots sind diversifizierter, was gleichbedeutend mit "weniger Risiko bei gleicher Rendite" ist. Vorteile sind:

  • eine schnellere Wertaufholung nach Verlusten, bzw. langfristig mehr Wertzuwachs bei gleich hohem Risiko,
  • weniger Klumpen-Risiken, d.h. weniger Korrelation der Anlageklassen und höhere Streuung hält die Tiefe von Verlusten moderat. So ist ein diversifiziertes Depot den üblichen Schwankungen durch Branchenrotationen weniger ausgesetzt, ähnlich wie breite, regionale oder globale Aktienindizes,
  • Die Depots auf der Effizienzlinie können detailliert ausgewertet werden, z.B. die Höhe der Sensitivität zu Zinserhöhungen, steigenden Rohstoffpreisen oder starken Verlusten im Aktienmarkt.

 

Vergleich mit Markowitz-Optimierungen

Die Quanvest-Optimierung unterscheidet sich von den immer noch sehr verbreiteten, herkömmlichen Markowitz-Optimierungen aus mehreren Gründen:

  • Markowitz-Optimierungen arbeiten mir historischen Renditen, die für künftige Renditeentwicklungen irrelevant sind, um nicht zu "irreführend" zu sagen. Zufällig hohe historische Renditen werden zu hoch gewichtet, derzeit z.B. Technologieaktien.
  • Als Risikobegriff wird die Volatilität eingesetzt, die wenig über die tatsächlich zu erwartende Verlusthöhe aussagt.
  • In der Optimierung von Quanvest können besser nachvollziehbare Risikobegriffe als Risikomaß oder als Restriktion eingesetzt werden, z.B. dass "Kapitalerhalt nach 7 Jahren".
  • Restriktionen können in Markowitz-Optimierungen nicht angewendet werden, die Ergebnisse sind nicht konform mit den Anlagerichtlinien.
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