Die Kunst der Portfoliooptimierung: Teil I) Die Strategische Asset Allokation (SAA)

Zunächst möchten wir der Frage nachgehen, was Strategische Asset Allokation eigentlich ist und welchen Nutzen sie dem Investor bietet?

ChatGPT fasst es wie folgt zusammen „Die Strategische Asset Allokation ist eine fundamentale Methode der Portfoliokonstruktion, die darauf abzielt, langfristige Anlageziele zu erreichen, indem sie die Vermögensallokation entsprechend den individuellen Risikotoleranzen, Renditeerwartungen und zeitlichen Horizonten eines Anlegers ausrichtet.“ Auch für uns stellt die SAA die langfristige Portfolioausrichtung dar, die sich je nach Kundenziel aus einer individuellen Portfoliooptimierung ergibt. Im Wesentlichen trifft das auf benchmarkfreie Multi Asset-Portfolien zu, deren Allokation flexibel an den Anlagezielen ausgerichtet ist. Damit stellt die SAA die Grundlage bzw. die Referenzallokation für die Taktische Asset Allokation (TAA) dar.

Nach welchem Parameter soll eine SAA optimiert werden?

Im Rahmen der Portfoliooptimierung wird eine Effizienzkurve erstellt, die den Zusammenhang zwischen der Portfoliorendite (μ) und dem Portfoliorisiko (σ) visualisiert. Diese Kurve markiert einen entscheidenden Schritt auf dem Weg zur Identifizierung des optimalen Portfolios. Auf ihr sind alle Portfolios verzeichnet, die ein optimales Verhältnis von Rendite zu Risiko bieten - sie weisen entweder bei einer gegebenen Rendite das geringstmögliche Risiko auf oder bieten bei einem festgelegten Risikoniveau die höchstmögliche Rendite. Entsprechend kann je nach Anlageziel das Optimierungsproblem auf zwei Weisen formuliert werden:

Daraus abgeleitet lassen sich weiterführende Optimierungsstrategien entwickeln. Dazu gehört beispielsweise die Festlegung eines minimalen Renditeziels, welches erreicht werden soll. Zudem bietet sich die Möglichkeit, alternative Rendite- und Risikomaße zu berücksichtigen. Beispiele hierfür sind die risikoadjustierte (Über-)Rendite (Sharpe Ratio) oder der Conditional Value at Risk (CVaR) anstelle der üblichen Volatilität.
 
Welche Inputparameter sind für die Portfoliooptimierung von Nöten?

Wir bei Tresides Asset Management zielen auf die liquiden Assetklassen ab und nutzen dafür drei Faktoren: Rendite- und Risikoprognosen sowie Korrelationsschätzungen zwischen den einzelnen Anlageklassen. Für die langfristigen Schätzungen stellen wir auf einen Zeitraum von 10 Jahren ab, um einen gesamten Wirtschafts- bzw. Finanzzyklus abzubilden und aktualisieren diese jedes Quartal:
1) Die Renditeschätzung: Eine Renditeschätzung basierend auf historischen Renditedaten der einzelnen Assetklassen ist zwar möglich, jedoch besteht das Risiko signifikanter Abweichungen von zukünftig möglichen Renditen. Ein Beispiel: historisch haben europäische Staatsanleihen bis 2022 ca. 4% p.a. erwirtschaftet (gemessen am EMU Bond All Maturity Index). Die laufende Verzinsung hingegen lag zum damaligen Zeitpunkt lediglich bei ca. 1%. Damit ist klar, dass für eine effektive Portfoliooptimierung vorrangig zukunftsorientierte Renditeerwartungen berücksichtigt werden sollten. Zur Ermittlung dieser Erwartungen beziehen wir verschiedene Bewertungsmodelle renommierter Researchinstitute und -analysten mit ein.
2) Die Risikoschätzung: In Bezug auf die Risikoschätzung verlassen wir uns derzeit auf historische Risikokennzahlen (wie z.B. die historische Volatilität). Diverse Volatilitätsregime werden durch einen Gewichtungsfaktor (Decayfactor) abgegriffen, der die jüngere Historie höher gewichtet und überproportional berücksichtigt. Aufgrund der Schwächen dieser historisch basierten Vorgehensweise sehen wir einen Mehrwert von weitergehenden Prognoseansätzen, welche im weiteren Artikel näher beleuchtet werden.
3) Die Korrelationsschätzung: Auch hier nutzen wir historische Daten und setzen auf den Decayfaktor, um neue Korrelationsregime (z.B. seit 2022) verstärkt in die Optimierung einfließen zu lassen.

Aus den aktuellen Rendite- und Volatilitätsprognosen im obigen Schaubild ist ersichtlich, dass die Aktienmärkte nach wie vor das größte Performancepotenzial bieten. Allerdings hat sich der Abstand zum Rentenmarkt deutlich verringert (anders ausgedrückt: Aktienrisikoprämien sind gesunken),wobei Renten zudem eine vergleichsweise geringe Volatilität aufweisen (zwischen 4%-7%). Für den Geldmarkt erwarten wir langfristig eine Durchschnittsverzinsung von 2,5%, welche in der Nähe der sogenannten „neutral rate“ (EZB Leitzinssatz, der weder expansiv noch restriktiv wirken soll) liegen sollte. Mit Blick auf die Aktienmarktvolatilität lässt sich beobachten, dass wir im historischen Vergleich eine geringere Schwankungsbreite unterstellen, was damit zu begründen ist, dass gerade nach der COVID-Krise die Volatilität deutlich abnahm.

Welche Risiken gilt es zu beachten?

Das größte Risiko besteht sicherlich bei Korrelationsbrüchen oder nachhaltigen Änderungen in einem Volatilitätsregime. Gerade mit Blick auf das Jahr 2022 wurde in den Modellen unterstellt, dass die Aktien-Rentenkorrelation negativ ist worauf basierend wiederum eine vermeintliche Diversifikation von Multi Asset-Portfolien erfolgte. Rückblickend hat das aufgrund zahlreicher Einflussfaktoren nicht funktioniert, was die Portfoliovolatilität deutlich erhöht hat. Inwiefern sich die Korrelation in Zukunft wieder „normalisiert“ ist schwer abzuschätzen, allerdings ist aufgrund des höheren Zinsniveaus wieder die Möglichkeit gegeben, dass Zinsen gesenkt werden und einen Risikopuffer gegen fallende Aktienmärkte bieten können. Zudem lassen sich am Rentenmarkt wieder positive laufende Erträge erzielen
Daneben sind strukturelle Faktoren wie zum Beispiel die globale Energiewende, der demographischer Wandel oder technische Innovationen (Künstliche Intelligenz) mit zu berücksichtigen:

In Abbildung 3 ist die aktuelle Effizienzkurve unseres Publikumsfonds Tresides Balanced Return dargestellt, auf der wir zwei Punkte markiert haben. Zum einen das Portfolio mit dem höchsten Sharpe Ratio (Max Sharpe Portfolio) und zum anderen das Portfolio mit einer Zielrendite von 5%. Der Unterschied in der Allokation der beiden Portfolien wird nachfolgend dargestellt:

Es wird ersichtlich, dass das maximale Sharpe Portfolio ein deutlich geringeres Aktiengewicht zugunsten der Rentenmärkte aufweist (Anmerkung: die Kassenhaltung wurde auf 5% begrenzt).
Während sich die Renditebeiträge der einzelnen Assetklassen aufgrund ihrer Subadditivität durch einfaches Aufaddieren ihrer gewichteten Renditen bestimmen lassen, ist im Gegensatz dazu die Risikobeitragsberechnung nicht so geradlinig zu handhaben, weshalb hier auf das Konzept der Marginal Risk Contribution (MRC) zurückgegriffen wird. Die MRC berücksichtigt nicht nur die Volatilität und Gewichtung, sondern auch die Korrelation der jeweiligen Assetklasse mit dem Gesamtportfolio. Mathematisch stellt sich die Berechnung der MRC wie folgt dar

Daran lässt sich erkennen, was die maßgeblichen Risikotreiber des Portfolios sind und wie das Portfolio durch Umschichtungen und Erweiterung des Anlageuniversums besser diversifiziert werden kann. In unserem Beispiel zeigt sich, dass der Aktienmarkt der wesentliche Rendite- und Risikotreiber im Portfolio ist, wohingegen der Staatsanleihe- und Covered Bond-Bereich nur wenig zum Portfoliorisiko beitragen:

Nachdem die langfristig optimale Allokation bestimmt wurde, lässt sich eine aktive, kurzfristige Taktische Asset Allokation (TAA) daran ausrichten. Dafür verwenden wir ein Indikatorenset aus fünf Bereichen (Makroökonomie, Mikroökonomie, monetäre Geldpolitik, Sentiment und Positionierung sowie Markttechnik), das Einfluss auf unsere Hausmeinung und somit auf Über- bzw. Untergewichtungen hat.

In unserer taktischen Allokation zeigt sich, dass wir derzeit eine leichte Untergewichtung europäischer Aktien präferieren, welche sich vor allem aus dem starken Anstieg seit November 2023 ergibt. Neben der überkauften Marktsituation sehen wir immer noch einen Gegenwind von monetärer Seite, was sich an der Geldmengenentwicklung zeigt. Gleichzeitig konnte die Berichtssaison der einzelnen europäischen Unternehmen nicht wirklich überzeugen. Konstruktiv sind wir nach wie vor für europäische Unternehmensanleihen und ziehen derzeit Covered Bonds kerneuropäischen Staatsanleihen vor.

 
Wir bei Tresides Asset Management verfolgen einen flexiblen und benchmarkfreien Managementansatz, der es uns ermöglicht unsere unabhängige Hausmeinung akzentuiert umzusetzen. Wir nutzen dabei die kurzen Entscheidungswege im Team und können uns situativ an Marktveränderungen anpassen. Wir können auch Sondersituationen (wie z.B. Not Rated Anleihen, Sub-Benchmark Emissionen, Small Caps) in den Portfolien implementieren und zusätzliche Risikoprämien abschöpfen. Insgesamt sind wir bestrebt eine vor allem nachhaltige und risikoadjustierte Outperformance zu generieren und legen großen Wert auf eine Kommunikation auf Augenhöhe, sowie ein hohes Service-Level. Daher unterstützen wir sie gerne bei der Implementierung der langfristigen Ausrichtung ihrer Anlagestrategie.

Quellenverzeichnis:
JP Morgan “The Long-term Strategist” https://markets.jpmorgan.com/#research.publication_page&publicationId=9001746

Amundi Asset Management “A rocky net zero pathway” https://research-center.amundi.com/article/rocky-net-zero-pathway

PGIM “FORECASTING LONG-TERM EQUITY RETURNS” https://www.pgim.com/de/white-paper/forecasting-long-term-equity-returns

Journal of Finance “Modeling Corporate Bond Returns” - BRYAN KELLY, DIOGO PALHARES and SETH PRUITT

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