Das gleichgewichtete Portfolio schlagen – mittels einfacher Faktor-Filter

Forschungsdesign und Daten

Wir untersuchen das MSCI All Country („AC“)-Universum und seine Regionen (USA, Europa, Developed Markets, Emerging Markets) auf Basis von wöchentlichen Gesamtrenditen vom 3. April 2002 bis 31. März 2022. Wir betrachten nur Large- und Mid-Cap Titel und analysieren die Nettorendite nach realistischen Transaktionskosten. Am ersten Mittwoch eines jeden Monats wird das Portfolio aktualisiert.  

Unser Ansatz ist bewusst möglichst einfach gehalten, um die Robustheit der Ergebnisse zu unterstreichen. Wir benutzen daher ausschließlich historische Renditedaten (keine Fundamentaldaten, etc.) und wenden einen einzigen Filter vor der Gleichgewichtung der verbleibenden Titel an. Wir testen drei Varianten dieses Filters:

• Momentum-Filter: Ausschluss der schwächsten 12-Monats-Performer in 10-%-Schritten; Gleichgewichtung der verbleibenden Titel.

• Volatilitäts-Filter: Ausschluss der volatilsten Aktien basierend auf 5-Jahres-Realvolatilität; Gleichgewichtung der verbleibenden Titel.

• Sharpe-Ratio-Filter: Ausschluss der niedrigsten 5-Jahres-Sharpe-Ratio-Namen; kombiniert Momentum- und Volatilitäts-Information und reduziert die Umschlagshäufigkeit.

Das Ziel dieses Filter-Schrittes ist es das in vorigen Studien aufgezeigte negative Exposure des 1/N-Portfolios auf Momentum und Low-Risk zu vermeiden, während der vorteilhafte Size-Tilt und das disziplinierte, regelmässige Rebalancing erhalten bleiben.

Zentrale Ergebnisse

1. Konsistente Outperformance über Regionen

   Jeder der Faktor-Filter übertrifft sowohl den gleich- als auch den marktkapitalisierungsgewichteten Benchmark hinsichtlich Rendite- und risikoadjustierter Kennzahlen in den Regionen AC, USA, Europa, Developed und EM. In Abbildung 1 wandert das Portfolio im Risiko-Rendite-Chart jeweils nach links oben, wenn mehr Titel mit schlechten Faktor-Scores ausgeschlossen werden.

   Beim Momentum-Screen steigen Renditen und fallen Volatilität sowie Drawdowns mit höheren Ausschlussquoten im Regelfall an bzw. ab; die Sharpe-Verbesserungen sind ökonomisch bedeutsam und in Europa statistisch signifikant (Ledoit–Wolf-Test).

   Der Volatilitäts-Filter zeigt monotone Sharpe-Zuwächse, wenn hochvolatile Namen entfernt werden. Bereits der Ausschluss der obersten 10 % nach Volatilität führt zu höheren Renditen, geringerer Volatilität und kleineren maximalen Drawdowns als reine Gleichgewichtung – robust in allen fünf Regionen; die Sharpe-Unterschiede sind auf dem 95-%-Niveau oder höher signifikant. Der zusätzliche Turnover bleibt moderat.

   Der Sharpe-Ratio-Filter erweist sich als robustester Allrounder: Die risikoadjustierte Outperformance gegenüber EW reicht von ~28 % (USA) bis ~55 % (Europa), mit statistischer Signifikanz in allen Regionen außer EM. Zudem verbessern sich Downside-Kennzahlen (Sortino, Calmar, Omega). Dies kommt durch die Kombination der beiden Faktoren Momentum (im Zähler) und Low-Volatility (im Nenner) zu Stande.

2. Robustheit gegenüber Transaktionskosten

   Eine Sensitivitätsanalyse zeigt, dass alle drei Filter-Varianten die reine Gleichgewichtung selbst bei Transaktionskosten von bis zu 150 Basispunkten noch übertreffen – ein unrealistisch hoher Wert für das betrachtete Large- and Mid-Cap Universum. Der Momentum-Ansatz reagiert stärker auf die Rebalancing-Frequenz; Volatilitäts- und Sharpe-Varianten bleiben beim Wechsel von monatlich auf wöchentlich oder quartalsweise weitgehend unbeeinflusst.

3. Robustheit über Zeit und Parameter

   Rollierende 3-Jahres-Sharpe-Ratios belegen, dass alle drei Faktor-Filter während des Grossteils der letzten 20 Jahre dominieren. Die Resultate bleiben stabil gegenüber alternativen Parametern und Rebalancing-Schemata, insbesondere im Fall der Volatilitäts- und Sharpe-Ratio-Filter. Alternative faktorbasierte Filter-Kriterien wie Quality und Value wurden auch untersucht und liefern positive Effekte, diese sind jedoch weniger stark und robust.

4. Ökonomische Intuition und Faktor-Exposures

   Konstruktionsbedingt wandeln die Faktor-Filter die negativen Exposures des 1/N Portfolios auf Momentum und Low Volatility in neutrale bis positive und erhalten zugleich die Exposures auf Size und Short-Term Reversal – das Ergebnis ist ein einfaches, long-only Multi-Faktor-Portfolio.

Einordnung in die Literatur und die OLZ Anlagepraxis

Die Ergebnisse stehen im Einklang mit der langjährigen Evidenz zu Momentum- und Low-Risk-Prämien sowie mit Arbeiten, die die beobachteten Renditen des gleichgewichteten Portfolios auf Faktor-Exposures und Rebalancing-Effekte zurückführen.

Was wir zeigen: Ein einziger Filter-Schritt – ausschließlich mit Renditehistorie – erzeugt zuverlässige, out-of-sample Verbesserungen über Regionen und Marktregime hinweg. Die Ergebnisse unterstreichen erneut die, durch eine breite wissenschaftliche Basis abgestützten, attraktiven Rendite- und Risikoeigenschaften von Momentum- und Low-Volatility-Portfolios.

Die in dieser Studie betrachteten Risiko- und Momentum-Filter finden bereits in zahlreichen Anlageprodukten von OLZ Anwendung. Zudem können sie zusammen mit weiteren Faktor-Tilts oder Nachhaltigkeitskriterien in massgeschneiderte Anlagelösungen integriert werden, um die mehrdimensionalen Anlageziele der Investoren möglichst genau abzubilden.

Fazit

Um das 1/N-Portfolio zu übertreffen, braucht es keine komplexen Modelle und keine umfangreichen oder schwer zugänglichen Daten. Ein einfacher, transparenter Filter – auf Momentum, Volatilität oder Sharpe-Ratio – gefolgt von Gleichgewichtung übertrifft konsistent den 1/N und den Marktkapitalisierungs-Benchmark hinsichtlich Rendite (nach Kosten) und Risiko. Die etablierten Faktoren Low-Risk und Momentum können somit genutzt werden, um zwei angeblich kaum zu schlagende Benchmarks auf einfache und zuverlässige Weise zu übertreffen. 

Für methodische Details, regionale Ergebnis-Tabellen, Kosten- und Frequenz-Sensitivitäten sowie rollierende Auswertungen verweisen wir auf den veröffentlichten Beitrag: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165176525003891