Vor ein paar Monaten habe ich mir das Buch “The Ivy Portfolio” gekauft. Ein Unterkapitel in die­sem Buch heisst: “Winning by Not Losing”, daher der Titel die­ses Eintrages. Einige Ideen aus die­sem Buch könn­ten viel­leicht für den ein­ten oder ande­ren Privatanleger hilf­reich sein.

The Ivy Portfolio, Mebane T. Faber und Eric W. Richardson, Wiley 2009

How to Invest Like the Top Endowments and Avoid Bear Markets” ist der Untertitel die­ses Buches.

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Die ers­ten drei Kapitel sind aus­führ­lich den Stiftungen der Elite-Universitäten Harvard und Yale gewid­met. Diese wer­den als Vorbild für das Efeu-Portfolio ange­führt, letzt­end­lich soll­te der Leser mit dem erwor­be­nen Wissen selbst ein Portfolio erstel­len und mana­gen kön­nen. Dieses soll­te eine sta­bi­le Rendite unab­hän­gig der Märkte gene­rie­ren. Das Buch ist auf den ame­ri­ka­ni­schen Markt aus­ge­rich­tet, daher sind die vor­ge­schla­ge­nen Portfolios für einen euro­päi­schen bzw. schwei­ze­ri­schen Privatanleger so nicht über­trag­bar. Ich wer­de nur eini­ge inter­es­san­te Unterkapitel kurz erwäh­nen.

Teil Titel (Deutsch) Kapitel Ausgewählte Unterkapitel
1 Konstruktion des Efeu Portfolios The Super Endowments Summary
The Yale Endowment Of Alphas and Betas
The Harward Endowment  
Building Your Own Ivy League Portfolio Inflation Is the Enemey
Creating an All-Weather Policy Portfolio through Indexing
Implementing Your Portfolio
Rebalacing Yor Portfolio
2 Alternative Anlage Private Equity Summary
Hedge Funds Summary
3 Aktives Management Winning by Not Losing The Quantitative System
A Rotation System
Following the Smart Money
Develop an Action Plan Implementing Your Ivy Portfolio

Konstruktion des Efeu Portfolios

The Super Endowments, Summary

Die gros­sen Stiftungen haben auf Grund ihres akti­ven Asset Management, eine Mehrrendite gegen­über den klei­nen Stiftungen, die ver­mehrt eine pas­si­ve buy-and-hold Strategie fah­ren.
Bei den gros­sen Stiftungen ist die Gewichtung von tra­di­tio­nel­len Anlagen gerin­ger, umso­mehr sind die Anteile an rea­len (Immobilien, Grundstücke usw.) und alter­na­ti­ven Anlagen höher.

Of Alphas und Betas

Bei aktiv gema­nag­ten Geldanlagen wer­den des Öfteren die zwei grie­chi­schen Buchstaben Alpha und Beta benutzt. Ein ETF, der einen Index nach­bil­det, kann die­sen nicht “schla­gen”, daher gene­riert der pas­si­ve ETF nur Beta. Ein Aktienfonds hat einen Benchmark, wenn der Fondsmanager eine Mehrrendite über die­sem Benchmark erzielt, so hat er ein posi­ti­ves Alpha gene­riert. Ein aktiv gema­nag­ter Aktienfonds hat in der Regel viel höhe­re Gebühren als ein pas­si­ver ETF, dafür erwar­tet der Anleger von die­sem Fonds ein ent­spre­chen­des posi­ti­ves Alpha.

Building Your Own Ivy League Portfolio

Inflation Is the Enemey (Inflation ist Ihr Feind)
Dass die Renditen der Asset Klassen sehr unter­schied­li­chen wäh­rend der Zeitperioden von hoher bzw. tie­fer Inflation aus­fal­len ist wohl bekannt. Folgende Renditen wur­den wäh­rend der Inflationsperioden von 1972–2007 erzielt:

  U.S. Aktien Nicht U.S. Aktien U.S. Anleihen Rohstoffe Immobilien (US-Reits) Inflation
Hohe Inflation (1972–1981) 8.46% 12.54% 3.27% 19.16% 11.16% 8.70%
Tiefe Inflation (1982–2007) 14.11% 14.24% 10.84% 12.65% 12.83% 3.15%

Meine Bemerkung: Mit nur zwei Teilzeiträumen ist eine sol­che Aussage wie in der obi­gen Tabelle ein biss­chen fahr­läs­sig.

Daraus ist ersicht­lich, dass Rohstoffe ein guter Schutz vor Inflation sind und das Anleihen erwar­tungs­ge­mäss in Zeiten von hoher Inflation kaum noch Erträge abwer­fen.

Creating an All-Weather Policy Portfolio through Indexing

Die fol­gen­de Zahlen bestä­ti­gen, dass Stock-Picking nur in sel­te­nen Fällen zu einem Alpha füh­ren. Eric Crittenden und Cole Wilcox haben den Russel 3000 seit 1983 auf die Aktienrenditen unter­sucht. Der Russel 3000 beinhal­tet die 3000 gröss­ten U.S. Firmen. Über die­se Zeitperiode hat­ten 40% der Aktien eine nega­ti­ve Rendite, 20% ver­lo­ren fast ihren gesam­ten Wert und 10% Aktien leg­ten über 500% zu. Zusammengefasst konn­ten nur 36% der Aktien ihren Index schla­gen, d.h. 64% der Aktien per­form­ten schlech­ter als der Russel 3000.

Implementing Your Portfolio (Umsetzung des Portfolios)

Es wer­den unter­schied­li­che Portfolios mit mehr oder weni­ger Asset Klassen erläu­tert. Die fol­gen­de Tabelle ent­hält das ein­fachs­te Portfolio.

  Ivy Portfolio ETF Expense Ration Anbieter Bermerkung
U.S. Aktien 20% VTI 0.07% Vanguard MSCI US Breiter Markt Index, über 3600 Titel
Nicht U.S. Aktien 20% VEU 0.25% Vanguard FTSE All-World ex-US ETF, zir­ka 2200 Titel
Anleihen 20% BND 0.11% Vanguard Total Anleihen Mark, Firmen- und Staatsanleihen, Government
Mortage-Backed usw. Die Anleihen-Index deckt fast alles ab.
Immobilien 20% VNQ 0.12% Vanguard MSCI US REIT
Rohstoffe 20% DBC 0.83% PowerShares Deutsche Bank Liquid Commodity Index (DBLCI). Preisentwicklung von
sechs Rohstoffen ab: Rohöl (WTI), Heizöl, Aluminium, Gold, Weizen und
Mais.

Die Aufteilung ent­spricht 40% Aktien und je 20% in die ande­ren Asset Klassen. Dieses Portfolio ist natür­lich für unse­ren EUR- und CHF-Markt nicht geeig­net. Die alter­na­ti­ven Anlagen sind in die­sen Portfolios nicht ver­tre­ten.

Rebalacing Yor Portfolio

Das Portfolio soll­te jähr­lich über­prüft wer­den und even­tu­el­le ein Rebalancing durch­ge­führt wer­den. Viel steht in die­sem Unterkapitel noch über Optimierung von Steuern, was aber nicht auf die Schweiz über­trag­bar ist.

Alternative Anlagen

Private Equity

Für einen Privatanleger ist der Zugang zu Private Equity eher schwie­rig. Normalerweise kann nur mit einem hohen mini­ma­len Betrag in die­se Asset Klasse inves­tiert wer­den. Es gibt Private Equity ETFs, die­se inves­tie­ren aber meis­tens in die Aktien von Firmen, die in Private Equity Firmen invol­viert sind, es ist damit eine indi­rek­te Investition.

Hedge Funds

Auch die Investitionen in Hedge Funds erwei­sen sich für die nicht sehr rei­chen Privatanleger als schwie­rig. Es gibt auch ETFs, wel­che die­se Asset Klasse abde­cken, bei­spiels­wei­se den db HEDGE FUND INDEX ETF (ISIN: LU0328476337).

Aktives Management

Winning by Not Losing

Schon fast regel­mäs­sig gibt es Blasen, die nach dem Platzen, die Aktien 40% bis 80% abstür­zen las­sen. Wenn jemand einen Verlust von 75% ein­fährt, braucht er danach einen Gewinn von 300% um die­sen Verlust aus­zu­glei­chen. Seit 1900 ver­lor der Dow Jones mehr als 30 Mal über 20% und 10 Mal ver­lor er über 40%. Wie wäre es schön die­se Verluste ver­mei­den zu kön­nen, wobei Sie dabei Ihr gröss­ter Feind sind.

The Quantitative System

Mit einem mecha­ni­schen System kön­nen die per­sön­li­chen Emotionen bei der Kauf- bzw. Verkauf-Entscheidung eli­mi­niert wer­den. Das vor­ge­schla­ge­ne System basiert auf dem glei­ten­den Durchschnitt (SMA). Oftmals erzeu­gen sol­che Systeme vie­le Kauf bzw. Verkaufs-Signale, was hohe Transaktionskosten ver­ur­sacht. Das Buch schlägt ein System vor, mit einem glei­ten­den Durchschnitt basie­rend auf Monatsdaten.

  S&P 500 Mechanisches Timing
Rendite per annum 9.21% 10.45%
Volatilität 17.87% 12.02%
Sharpe 4% 0.29 0.54
Maximaler Verlust -83.66% -50.31%
Bestes Jahresrendite 52.88% 52.40%
Schlechteste Jahresrendite -43.86% -26.87%

Aus der Tabelle wird ersicht­lich das die Rendite beim mecha­ni­schen System gegen­über buy-and-hold zir­ka 1% höher aus­fällt. Zudem ist die Volatilität, d.h. das Risiko um zir­ka 5% gerin­ger. Wie das System funk­tio­niert:

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  • Kaufregel: Wenn Kurs > 10-Monat SMA
  • Verkaufregel: Wenn Kurs 10-Monat SMA

Aus dem oben dar­ge­stell­ten Diagramm ist ersicht­lich, war­um die Volatilität mit die­sem mecha­ni­schen System gerin­ger aus­fällt. Bei hohen Kursrückschlägen ist der Anleger in der Regel nicht mehr long posi­tio­niert. Anderseits kann von einem raschen Anstieg der Kurse, wie die­se seit dem 9.03.2009 statt­fin­det, erst mit einer Verzögerung pro­fi­tiert wer­den. Letztendlich “glät­tet” ein sol­ches System die hohen Verluste bzw. Gewinne. Der 10-Monat-SMA ist nicht die ein­zi­ge rich­ti­ge Lösung, bei­spiels­wei­se könn­te ein 8-Monat-SMA durch­aus für einen ande­ren Index bzw. ande­re Zeitperiode bes­ser geeig­net sein.

Mit dem Analysis-Tool von Swissquote kön­nen Sie pro­blem­los ein sol­ches MAV (SMA) Chart dar­stel­len las­sen.

A Rotation System (Das Rotationssystem)

Im oben dar­ge­stell­ten System kann es vor­kom­men, dass man zu einer bestimm­ten Zeit nur mit 20% in eine Asset Klasse inves­tiert ist und 80% Cash hält. Es gibt Anleger, die einem Rotationssystem fol­gen, dabei wer­den die durch­schnitt­li­chen Renditen in Perioden von 1, 3, 6 oder 12 Monate/n berech­net. Die Wahl der Periode ist dabei nicht so ent­schei­dend, im Buch wer­den gar alle Perioden für die Renditenberechnung der Asset Klassen vor­ge­schla­gen. Danach erfolgt die Investitionen für die nächs­te Periode in die X Asset Klassen mit den höchs­ten Renditen. Beim ein­fa­chen Portfolio wür­den bei­spiels­wei­se je 50% in die zwei Asset Klassen inves­tiert, die in den letz­ten Perioden die höchs­ten Renditen abwar­fen. Es wird nicht emp­foh­len 100% auf eine Asset Klasse zu set­zen, andern­falls erge­ben sich gerin­ge­rer Diversifikationseffekt und höhe­re Risiken. Beim Fünf-Asset-Klassen Portfolio wird eine mini­ma­le Aufteilung in 2 oder 3 Asset Klassen emp­foh­len.

Following the Smart Money (Dem intelligenten Geld folgen)

Das Buch schlägt hier eine Stock-Picking Strategie vor, indem man den bes­ten Fondsmanagern mit Verzögerung über die Schultern schaut.

In den USA müs­sen die Anlagefonds ab einem Anlagevermögen vom mehr USD 100 Millionen ihre Assets quar­tals­wei­se der U.S. Securities and Exchange Commission (SEC) mel­den. Diese Assets kön­nen inner­halb 45 Tage nach Quartalsschluss in der EDGAR Datenbank ein­ge­se­hen wer­den. Es wer­den aber nur Long-Positionen aus­ge­wie­sen, d.h. kei­ne Short-Positionen und auch kei­ne Derivate.

In EDGAR kann bei­spiels­wei­se die gehal­te­nen Positionen von Berkshire Hathaway (CIK-Nr.: 0001067983) ermit­telt wer­den.

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Im Feld “Filling Type” wird nur “13F” ein­ge­ge­ben und nach der Suche steht der neus­te Quartals-Report zuoberst auf der Liste. Damit kön­nen die gehal­te­nen Aktienpositionen von Warren Buffett’s Berkshire erfah­ren wer­den.

13fselektion

Das Buch ent­hält eine Liste von Fonds, die sich für eine sol­che Prozedur eig­nen. Es gibt auch eine kos­ten­pflich­ti­ge Website AlphaClone, wel­che die­se Alpha-Selektion durch­führt.

Develop an Action Plan, Implementing Your Ivy Portfolio

Dieses Unterkapitel gibt eine schritt­wei­se Anweisung für die Implementierung Ihres Portfolios. Beispielsweise müs­sen Sie gemäss Ihrem Risiko/Rendite Profil her­aus­fin­den, wie hoch Sie die ein­zel­nen Asset Klassen in Ihrem Portfolio gewich­ten wol­len. Dieses Kapitel ent­hält nur zir­ka 7 Seiten, daher ist es mehr eine Zusammenfassung der vor­her­ge­hen­den Kapitel.

Meine Buchkritik

Investieren wie die bei­den Stiftungen Harvard und Yale, ist für den Privatanleger nicht mög­lich, daher wird die­ses Buch dem Untertitel “How to Invest Like the Top Endowments and Avoid Bear Markets” nur zum Teil gerecht. Zudem haben auch die bei­den Stiftungen im letz­ten Geschäftsjahr erheb­li­che Verluste ein­ge­fah­ren. Mit einem Verlust von 24.6% ging am 30.6.2009 das Geschäftsjahr der Yale-Stiftung zu Ende, gar einen Verlust von 27.3% erlitt im glei­chen Zeitraum die Harvard-Stiftung. Zudem haben bei­de Stiftungen sehr viel Geld in eher illi­qui­den Anlagen was vie­le Privatanleger sicher­lich ver­mei­den wol­len.

Die Ratschläge für die Vermeidung eines Bärenmarktes kön­nen eher von einem Privatanleger umge­setzt wer­den. Zurzeit sind Investitionen in Alternative Anlagen wie Hedge Fonds oder Private Equity für den nicht rei­chen Privatanleger eher schwie­rig, trotz­dem wid­met das Buch zir­ka 25% des Inhaltes die­sem Thema. Gleichwohl kann ich die­ses Buch emp­feh­len, da er dem Leser rea­le ETF-Portfolio vor­schlägt, natür­lich müss­ten die­se auf den schwei­ze­ri­schen Markt ange­passt wer­den. Zu die­sem Buch gibt es noch die inter­es­san­te Website “The Ivy Protfolio”.

Berechnung der Korrelationen mit Excel

In die­sem Beitrag wer­de ich auf­zei­gen, wie Sie die Korrelation mit Excel selbst berech­nen kön­nen. An ein paar Praxisbeispielen wer­den wir sehen, war­um Korrelationen hilf­reich sein kön­nen.
Für das fol­gen­de Praxisbeispiel habe ich mir die Tageskurse eini­ger ETF’s sowie der Aktie Nestlé bei der SIX abge­holt. Auf Grund des UBS-ETF MSCI JAPAN (FDJPHU/ LU0136240974) hat mich noch die Korrelation zum Währungskurs JPY/CHF inter­es­siert.

Wertpapier/Währung Standardabweichung 250 Tage
ZKB SILVER ETF  (ZSIL/ CH0029792717) 49.63%
ZKB GOLD ETF  (ZGLD/ CH0024391002) 28.84%
Xmtch (CH) SLI  (XMSLI/ CH0031768937) 38.36%
UBS-ETF MSCI JAPAN  (FDJPHU/ LU0136240974) 46.07%
NESTLE N  (NESN/ CH0038863350) 30.42%
DB X-TR DAX  (XDAX/ LU0274211480) 47.06%
DB X-TR SHORT DAX  (XSDX/ LU0292106241) 36.93%
JPY/CHF 17.13%

Die meis­ten die­ser Wertpapiere bzw. Währungskurs ste­hen in Zusammenhang mit mei­nem Portfolio, zudem woll­te ich mei­ne gefühls­mäs­si­gen Annahmen bezüg­lich Korrelationen zwi­schen den Wertpapieren über­prü­fen.

Korrelationen auf Tageskursen

Ich habe die Korrelationen für ein Jahr bzw. für 90-Tage auf den Tageskursen berech­net.

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Die 90-Tage-Korrelationen wur­den vom 22.04.2009 — 28.08.2009 berech­net, es sind also nicht 3 Monate, son­dern 90 Handelstage. Samstag, Sonntag und Feiertage gibt es kei­nen Börsenhandel, daher sind die­se Tage auch nicht in die Berechnung ein­ge­flos­sen.

Korrelationen auf Wochenkurse

Ab einem Zeitraum von 6 Monaten emp­feh­le ich, die Wochenkurse zu neh­men und nicht die Tageskurse. Daher habe ich auch die Jahreskorrelationen auf der Basis von Wochenkursen berech­net, wobei ich den Freitag als Kurstag benutz­te. Im Dezember 2008 und Mai 2009 gibt es einen Zwei-Wochen-Sprung, dies soll­te das Ergebnis aber nicht stark bein­träch­ti­gen.

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Tageskursen kön­nen manch­mal Extreme aus­wei­sen, was das Resultat der Korrelationen ein wenig ver­fälscht. Diese Extreme könn­ten sich inner­halb einer Woche wie­der nor­ma­li­sie­ren und daher sind Wochenkurse für die Erstellung von Korrelationen über einen län­ge­ren Zeitraum oft­mals die bes­se­re Wahl.

Korrelationen in der Praxis und meine gefühlsmässigen Annahmen

Wer die Kurse täg­lich oder wöchent­lich beob­ach­tet, wird wahr­schein­lich auto­ma­tisch gewis­se Korrelationen zwi­schen den Kursen der Wertpapiere fest­stel­len. Beispielsweise steigt der Ölpreis zur­zeit mit den Aktienindizes, dies ist nicht immer so. Noch im Jahr 2008, als der Ölpreis über UDS 100 lag, wie­sen die­se bei­den Assets eine nega­ti­ve Korrelation auf. Ich wer­de im Folgenden auf eini­ge Korrelationen die mein Portfolio beein­flus­sen ein­ge­hen.

Silber, Gold und Aktien

Es gibt eine star­ke Korrelation (>0.7) zwi­schen Gold und Silber. Ich hat­te aber in der letz­ten Zeit (90 Tage) das Gefühl, das der Silberpreis zuneh­mend auch mit den Aktienindizes kor­re­liert. Die 90-Tage-Korrelation scheint dies mit dem SLI und dem Dax zu bestä­ti­gen. Die auf ein Jahr hoch­ge­rech­ne­te Volatilität des Silbers war mit fast 50% weit­aus höher als die des Goldes mit nur zir­ka 29%.

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Dass die Streuung beim Silber höher ist, lässt sich her­vor­ra­gend mit einem Punktdiagramm dar­stel­len. Im Oktober 2008 gab es beim Silber gar eine posi­ti­ve wie nega­ti­ve Rendite in Bereich von 10%.

Silber wird mehr als Gold in der Industrieproduktion ver­wen­det, daher schei­nen die höhe­re Korrelation zu den Aktien und höhe­re Volatilität gegen­über Gold nicht zu erstau­nen.

Nestlé, SLI und Dax

Ich habe zur­zeit kei­nen direk­ten Aktientitel in mei­nem Portfolio, vor Kurzem habe ich mit Intel mei­ne letz­te Position ver­kauft. Trotzdem fin­de ich Nestlé eine mög­li­che Option für mein Portfolio, er ist mit einer Standardabweichung von zir­ka 30% weni­ger vola­til als der SLI mit cir­ca 38%. Zudem zahl­te Nestlé am 29.04.2009 eine Jahresdividende von CHF 1.40 pro Einheit, d.h. mehr als 3%. Die 90-Tage-Korrelation von Nestlé zum SLI beträgt nur 0.24, was die­sen Titel nebst der Dividendenzahlung zusätz­lich inter­es­sant macht. Dieser Titel könn­te defi­ni­tiv auch eine Bereicherung für ein rei­nes Anleihenportfolio sein.

UBS-ETF MSCI JAPAN und JPY/CHF

Zurzeit habe ich noch den UBS-ETF MSCI JAPAN (FDJPHU/ LU0136240974) in mei­nem Portfolio. Ich wer­de das Gefühl nicht los, das der stei­gen­de MSCI Japan ein­her­geht mit fal­len­dem Yen. Meine Annahme wird nur teil­wei­se von der 1-Jahr-Wochenkurs-Korrelation bestä­tigt.

DB X-TR DAX Dax und DB X-TR DAX Short Dax

Wahrscheinlich erwar­ten Sie zwi­schen den bei­den ETF’s eine voll­stän­di­ge inver­se Korrelation. Die 1-Jahr-Wochenkurs-Korrelation kommt mit -0.85 der -1 noch am nächs­ten. Ich stel­le mir vor, dass die Abweichung auf Grund des feh­len­den Volumens an der SIX zu Stande kommt bzw. die bei­den ETF’s den Dax kaum syn­chron exakt tra­cken. Diese Theorie wird durch die 1-Jahr-Wochenkurs-Korrelation gestützt, damit wer­den die täg­li­chen Abweichungen zum Net Asset Value (NAV) teil­wei­se “geglät­tet”.

Anmerkung zu Excel

Damit die fol­gen­den Arbeitsmappen kor­rekt funk­tio­nie­ren, müs­sen Sie die Ausführung von Makros erlau­ben. Zuerst kön­nen Sie die­se ohne die Ausführung der Makros laden und den Quellencode der Makros im Microsoft Visual Basic [ALT]+[F11] prü­fen. Wie Sie oben sehen, wur­de Excel 2007 mit der “Bedingten Formatierung” erwei­tert. Eine sol­che Einfärbung einer Matrix ist nun “kin­der­leicht”.

Funktionen

KORREL(Matrix1;Matrix2)

Gibt den Korrelationskoeffizient einer zwei­di­men­sio­na­len Zufallsgrösse zurück, deren Werte in den Zellbereichen Matrix1 und Matrix2 ste­hen. Das Excelmakro CorrMatrix(Matrix) erleich­tert die Berechnung einer Matrix von Korrelationen, sie­he “Computing The Correlation Matrix – By Simon Benninga”. Dort kön­nen Sie auch ent­neh­men, wie eine sol­che Funktion in Excel ein­ge­ge­ben wird.

KOVAR(Matrix;Matrix2)

Diese Funktion gibt die Kovarianz zurück, den Mittelwert der für alle Datenpunktpaare gebil­de­ten Produkte der Abweichungen. Wie beim Korrelationskoeffizienten steht eine posi­ti­ve Kovarianz für eine posi­ti­ve linea­re Assoziation zwi­schen den Datenpunktpaar und umge­kehrt. Da der Wert der Kovarianz von den Einheiten der Datenpunktpaare abhängt, gibt es kei­nen “abso­lu­ten” Wert. Für den Anwender ist der Korrelationskoeffizient für die Beurteilung der Stärke der Assoziation weit­aus bes­ser geeig­net. Das Excelmakro VarCovar(Matrix) ermög­licht die Berechnung einer Matrix von Kovarianzen.

Arbeitsmappe für Excel 2007: Korr_Beispiel.xlsm 2007
Arbeitsmappe: Korr_Beispiel.xls

Im ers­ten Teil haben wir die Bedeutung der drei sta­tis­ti­schen Kenngrössen durch­schnitt­li­che Rendite (Mittelwert), die Streuung (Standardabweichung, Risiko, Volatilität) und Korrelation (Verhältnis zu ande­ren Wertpapieren) ken­nen gelernt. Wir wis­sen nun, dass die Rendite nur die hal­be Wahrheit ist und allei­ne nicht viel aus­sagt. Was zählt ist die risi­ko­ad­jus­tier­te Rendite oder eben die Rendite im Verhältnis zum Risiko.

Vorteil von Diversifikation

Anhand von zwei Portfolios kann der Vorteil der Diversifikation auf­ge­zeigt wer­den. In den bei­den fol­gen­den Portfolios wird eine Münze als Zufallsgenerator benutzt.

Portfolio mit einem Asset

Zuerst das Portfolio aus einem Asset, nen­nen wir dies Asset A.

Ergebnis Münzwurf Return
1 Kopf 30%
2 Zahl -10%

Eine simu­lier­te Serie wür­de eine Rendite von 1.3x0.9=1.17 für zwei Zeitperioden erge­ben, d. h. die Rendite beträgt zuerst 30% und danach folgt ein Verlust von 10%, daher die­se Multiplikation. Den am Anfang ein­ge­setz­ten Betrag kann mit 1.17 mul­ti­pli­ziert wer­den, um den Endbetrag zu berech­nen. Angenommen Sie hät­ten CHF 100 inves­tiert, dann hät­ten Sie nach zwei Zeitperioden CHF 117. Der Mittelwert (arith­me­ti­sche Mittel) ist 10% und die Standardabweichung beträgt 20%. Das geo­me­tri­sche Mittel beträgt 8.17%.

Geometrisches Mittel

Angenommen Sie besit­zen eine Aktie im ers­ten Jahr ver­dop­pelt sich die­se (100% Rendite) und im zwei­ten Jahr hal­biert sich der Wert (-50% Rendite), d. h. ein Verlust von 50%. Damit haben Sie in zwei Jahren kei­ne Rendite erzielt. Der Mittelwert ergibt aber (100%+(-50%))/2=25%, daher ist der Mittelwert bzw. durch­schnitt­li­che Rendite für die Berechnung der annua­li­sier­ten Renditen nicht brauch­bar. Mit dem geo­me­tri­schen Mittel √(2x0.5) — 1 = 0 erhält man die kor­rek­te Rendite. 100% wer­den als 2 abge­bil­det und die -50% als 0.5, damit ist das Resultat 1, da wir von 1 aus berech­ne­ten, wird am Schluss die 1 abge­zo­gen.

Portfolio mit zwei Assets

Wir fügen dem Asset A ein Asset B hin­zu, die­ses hat die­sel­be Standardabweichung, Mittelwert usw. wie Asset A. Das Portfolio besteht je zu 50% aus Asset A bzw. Asset B.

Ergebnis Erster Münzwurf Zweiter Münzwurf Gesamtergebnis Berechnung Gesamtergebnis
1 Kopf Kopf +30% 0.5x1.3(A) + 0.5x1.3(B) = 1.3
2 Kopf Zahl +10% 0.5x1.3(A) + 0.5x0.9(B) = 1.1 
3 Zahl Kopf +10% 0.5x0.9(A) + 0.5x1.3(B) = 1.1
4 Zahl Zahl -10% 0.5x0.9(A) + 0.5x0.9(B) = 0.9

Da jedes der vier Ergebnisse der­sel­ben Wahrscheinlichkeit unter­liegt, ergibt sich einen Renditefaktor von 1.3x1.1x1.1x0.9 = 1.4157 für vier Zeitperioden. Der Mittelwert ist immer noch 10%, aber die Standardabweichung ist nur noch 14.14%, d. h. das Risiko des Portfolios wur­de redu­ziert. Zudem ist die annua­li­sier­te Rendite auf 9.08% ange­wach­sen. Wie ist dies mög­lich?

Wenn die Assets eines Depots nicht mit­ein­an­der kor­re­lie­ren, so ver­min­dert sich das Risiko bei mög­li­cher stei­gen­der Rendite. Das Ergebnis des ers­ten Münzenwurfes beein­flusst in kei­ner Weise den Zweiten, daher auch kei­ne Korrelation zwi­schen den bei­den Assets. Wären die bei­de Würfe per­fekt mit­ein­an­der kor­re­liert, so wür­de Ergebnis 2 und 3 nie ein­tre­ten und wir hät­ten die­sel­ben Renditen wie beim Portfolio mit einem Asset. Wären der zwei­te Wurf per­fekt mit dem Ersten invers kor­re­liert, so wür­de Ergebnis 1 und 4 nie ein­tre­ten, somit hät­ten wir ohne Risiko eine annua­li­sier­te Rendite von 10%. Leider wer­den wir nie lang­fris­tig eine voll­stän­di­ge inver­se Korrelation antref­fen — das wäre zu schön.

Arbeitsmappe: AssetAuAuBt.xls

Normalverteilung

Die Moderne Portfolio Theorie (MTP) wur­de 1952 in einem Aufsatz über “Portfolio Selection” von Harry Markowitz vor­ge­stellt. Markowitz hat­te die Annahme nor­mal­ver­teil­ter Renditen dabei nur als eine mög­li­che Voraussetzung für die Anwendbarkeit sei­ner Portfoliotheorie gese­hen. Vorausgesetzt wird von Markowitz, dass es sich bei der erwar­te­ten Rendite eines Wertpapieres um eine Zufallsgrösse han­delt, die inner­halb bestimm­ter Grenzen zufäl­lig schwankt. Die Normalverteilung mit der Standardabweichung σ (bzw. Varianz σ²) vom Erwartungswert μ wird wegen ihrer Einfachheit ger­ne in der Portfoliotheorie benutzt. Leider kann auf prak­tisch allen Finanzmärkten beob­ach­tet wer­den, dass die Wahrscheinlichkeit gros­ser Verluste oder auch Gewinne weit­aus höher ist, als es die Gauß’sche Glockenkurve vor­her­sagt. Ich möch­te die­se Problematik hier nicht wei­ter aus­füh­ren, lie­ber zei­ge ich bild­lich, war­um von einer Glockenkurve gespro­chen wird:

sp500_faz_net

Dieses Histogramm der Jahresrenditen des S&P 500 von 1825–2008 wur­de der FAZ.NET ent­nom­men.

WARNUNG: Die his­to­ri­schen Erwartungswerte müs­sen sich aber kei­nes­wegs in der Zukunft, ins­be­son­de­re nicht in bestimm­ten Zeitperioden bestä­ti­gen. Dennoch ist die erwar­te Rendite bzw. erwar­te­te Risiko für eine län­ge­re Anlageperiode noch immer die Wahrscheinlichste.

Für die UBS habe ich die Häufigkeiten der Tagesrenditen vom 4.01.2005 — 14.08.2009 berech­net. Mit viel Fantasie ist auch hier eine Normalverteilung sicht­bar. Mit der Rendite von 31.66% gab es am 19.09.2008 einen Ausreiser im Gewinnbereich.

ubshaeufigkeit

Arbeitsmappe: ubsHaeufigkeit.xls

Aktiv gemanagte ETF

Für vie­le Anleger ist ein ETF der Inbegriff für pas­siv ver­wal­te­te Indexfonds, die ihren zu Grunde lie­gen­den Index nach­bil­den. ETF, die “nur” Index Tracking betrei­ben, sind in den meis­ten Fällen trans­pa­rent und kos­ten­güns­tig.

Es ist bekannt, dass 80% der aktiv gema­nag­ten Fonds ihren Vergleichsindex wie bei­spiel­wei­se den MSCI World nicht schla­gen.

Die inno­va­ti­ven US-Amerikaner kamen im Frühling 2008 auf die frag­wür­di­ge Idee, auch aktiv gema­nag­te ETF zu lan­cie­ren. Dabei unter­schei­de ich, zwi­schen quan­ti­ta­ti­ve gema­nagt ETF und sol­chen die von den Stock Picking Fähigkeiten der ETF Manager abhän­gen. Gegen die Ersteren habe ich weni­ger Einwände, die­se beru­hen auf einer Strategie, die mit die­sen ETFs umge­setzt wird. Bei den Stock Picking ETF sehe ich eine gros­se Gefahr bei der Transparenz und den höhe­ren Gebühren.

Damit der Market Maker für akti­ve gema­nag­te ETFs eine opti­ma­le Liquidität und einen gerin­gen Spread bie­ten kann, müss­te die­ser exakt die Fondsanteile ken­nen. Dies ver­pflich­tet den Fondsmanager zu einer hohen Transparenz, wenn jedoch der Market Maker und auch die Anleger alle Anlageentscheidungen unmit­tel­bar ein­se­hen kön­nen, so kann dies güns­ti­ge­re Nachahmer auf den Plan rufen.

Letztendlich geht mit die­sen Produkten der grund­le­gen­de Gedanken des index­ori­en­tier­ten Anlegens auf Kosten der Transparenz und Gebühren zum Teil ver­lo­ren.

Öl-ETF

Seit dem letz­ten Jahr wis­sen wir, wenn der USD an Wert ver­liert, dass vie­le Investoren mit ihrer Liquidität in die Rohstoffe flüch­ten. Seit Anfang Mai 2009 hat der Ölpreis stark zuge­legt. Natürlich wäre es schön, von die­sem Anstieg zu pro­fi­tie­ren.

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Leider lei­det die Performance der Öl-ETFs oft­mals erheb­lich unter den Rollkosten, zudem kön­nen Schweizer Steuerpflichtige schein­bar nur weni­ge in den USA ange­bo­te­nen Öl-ETFs han­deln.

Öl wird an den Terminbörsen gehan­delt. Diese Öl-ETFs basie­ren alle auf Futureskontrakte, dabei kommt es zu fol­gen­dem Problem. Futures haben eine begrenz­te Laufzeit nicht aber die ETF, daher müs­sen die­se Futures immer wie­der gerollt wer­den. Auf Grund der Forwardkurve kön­nen bei die­sem Rollen kön­nen zusätz­li­che Verluste oder Gewinne ent­ste­hen. Bei einer stei­gen­den Kurve (Contango) sind die frü­her fäl­li­gen Kontrakte bil­li­ger als die Futures mit län­ge­ren Laufzeiten. Das heisst, der Investor erwirbt mit den “neu­en” Futures weni­ger Öl. So kommt es zu “Rollverlusten”, wel­che bei den Produkten meist in die Performance ein­ge­preist wer­den. Letztendlich kann man beim Öl auch Verluste ein­fah­ren, wenn der Ölpreis steigt. Dagegen ist ein in Backwardation notie­ren­der Markt dadurch gekenn­zeich­net, dass die län­ger lau­fen­den Futureskontrakte bil­li­ger sind als die kür­zer lau­fen­den. Vielen Anlegern bescher­te der in den USA belieb­te Öl-ETF United States Oil (USO) wegen sei­nem immensen Fondsvermögens und damit noch höhe­ren Rollverlusten kei­ne Freude.

Bei eini­gen Edelmetallen wie bei­spiels­wei­se Gold und Silber besteht die­ses Problem nicht, da die­se phy­sisch erwor­ben wer­den kön­nen. Der Handel mit land­wirt­schaft­li­chen und vieh­wirt­schaft­li­chen Rohstoffen wird auch im Futureshandel abge­wi­ckelt, daher kön­nen auch dort erheb­li­che Rollverluste ent­ste­hen.

ETF Fondsvermögen zu klein

Einige “exo­ti­sche ETF” wer­den wahr­schein­lich in der Zukunft wie­der ver­schwin­den. Zudem gibt es für gewis­se Märkte wie bei­spiels­wei­se den MSCI Korea an der SIX Swiss Exchange zu vie­le Anbieter. Es macht durch­aus Sinn, vor dem Kauf eines ETFs zu schau­en, ob des­sen Fondsvermögen nicht zu klein aus­ge­fal­len ist. Natürlich wird der ETF-Market Maker auch bei kei­ner oder einer gerin­gen Liquidität einen per­ma­nen­ten An- und Verkaufspreis stel­len. Auch wenn ein ETF geschlos­sen wird, so erfolgt die Auszahlung der Anleger gemäss dem Nettoinventarwert.

In Europa gibt es vie­le ETFs, deren Fondsvermögen viel zu gering ist, hier­zu eini­ge Beispiele:

ETF ISIN Anbieter Kodierung Durchschnittlicher Tagesumsatz Fondsvermögen in Millionen
MSCI Korea (USD) FR0010581447 Lyxor ETF 19.08.2008 46629 USD 3.21
PRIVEX FR0010407197 Lyxor ETF 20.03.2007 55062 EUR 14.9
SLI LU0322248146 db x-tra­ckers 25.01.2008   CHF 6.63
  • Bei Lyxor sind vie­le ETFs zu klein, sie­he Komplette ETF Palette
  • Bei IShares sind die Fondsvermögen beträcht­lich höher, sie­he Überblick.
  • Der S&P GSCI TM CAPPED COMMODITY 35/20 mit einem Fondvolumen von fast USD 400 Millionen von EasyETF ist sicher­lich nicht gefähr­det.
  • Auch die weni­gen ETFs der UBS und der XMTCH Credit-Suisse soll­ten die nächs­te Zeit über­le­ben.

Meine Definition

Strukturierte Produkte ist eine Kombination von Derivaten mit her­kömm­li­chen Finanzanlagen wie Aktien und Obligationen, durch die­se Komposition ent­steht ein eige­nes Produkt mit einem eigen­stän­di­gen Risiko- und Renditeprofil. Dabei wird zwi­schen Renditeoptimierungs- und Kapitalschutzprodukte unter­schie­den.

Einige Eigenschaften von strukturierten Produkten (SP):

  • Viele struk­tu­rier­te Produkte haben den Namenszusatz Zertifikat, nicht alle Zertifikate wie bsw. Index-Tracker sind struk­tu­rier­te Produkte
  • SP sind Schuldverschreibungen der Bank, geht die­se Pleite ist die Investition ver­lo­ren
  • SP wer­den meis­tens an der Börse gehan­delt, haben aber oft­mals eine gerin­ge Liquidität

Meine persönliche Einstellung gegenüber SP

  • Gemäss einer Sonderbeilage der Bilanz decken Deutschland, Italien und die Schweiz rund 80% des Marktes der SP ab. Mir stellt sich dabei die Frage: Warum haben SP in den sonst bezüg­lich Finanzprodukten sehr inno­va­ti­ven USA und Grossbritannien kaum Marktanteile errun­gen? Auch war das Angebot der Zertifikate in den Benelux-Staaten, Portugal und Frankreich in den Jahren 2005 und 2006 rück­läu­fig. In Deutschland sind die Zertifikate zur Absicherung sehr ver­brei­tet, han­delt es sich hier­bei um ein Angsthaseninvestment?
  • Die Deutsche Schutzvereinigung (DSW) und das Frankfurter Institut für Vermögensaufbau (IVA) ermit­tel­ten in einer Zertifikatstudie das SP im Zeitraum von 1/1999 bis 12/2006 eine höchst durch­schnitt­li­che Rendite abge­wor­fen haben.
  • Eine Mehrrendite mit SP setzt eine kla­re eige­ne Marktmeinung vor­aus. Mit einer Marktmeinung wür­de ich aber eine Direktinvestition vor­zie­hen.
  • Anders als bei Aktien oder Obligationen ist der Verkäufer auf die Seriosität und Bereitschaft der Emissionsbank ange­wie­sen, fai­re Kurse zu stel­len.
  • Ich habe das Gefühl die SP sind gewollt inef­fi­zi­ent, damit die Vergleichbarkeit der ver­schie­de­nen Produkte nicht mög­lich ist. Obwohl mit sehr vie­len Kenntnissen der theo­re­ti­sche Preis ermit­telt wer­den kann, befürch­te ich hohe ver­deck­te Kosten.
  • Garantiezertifikate kön­nen vom Privatanleger nach­ge­baut wer­den. Damit erspart mach sich den Aufpreis des Emittenten für die Konstruktion des Zertifikates.

Um SP bes­ser zu ver­ste­hen und um die Transparenz zu erhö­hen habe ich neu­lich fol­gen­des Buch gele­sen:

Strukturierte Produkte, Steffen Tolle, Boris Hutter, Patrik Rüthemann und Hanspeter Wohlwend, 2. Auflage

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Im Kapitel 1 geht es um deri­va­ti­ve Finanzinstrumente, wie Forwards, Futures, Swaps und Optionen. In die­sen zir­ka 70 Seiten wird sehr viel Wissen ver­mit­telt, trotz der Mathematik bleibt der Stoff nach­voll­zieh­bar. Zudem unter­stüt­zen durch die vie­len far­bi­gen Grafiken wird das Geschriebene noch ver­steh­ba­rer. Der wohl am schwers­ten ver­ständ­lichs­te Teil die­ses Kapitels ist die Erklärungen zur Preisbildung von Optionen mit­tels dem Binomial- und Black-Scholes-Modell. Im Kapitel 2 wird die Funktionsweise wie auch die Zusammensetzung der Maximalrendite- und Kapitalschutz-Produkte aus­führ­lich erklärt. Obwohl Index-Zertifikate nicht zur Kategorie von SP gehö­ren, wird auch des­sen Implementierung dar­ge­legt. Nach die­sem Kapitel kennt der Leser den Aufbau und die Funktionsweise von Index-, Basket- Discount-Zertifikate sowie Reverse Convertibles und Plain-Vanilla-Kapitalschutz-Produkten. Im Kapitel „Der Anlageprozess“ geht es um die Anlegeranalyse, Strategische Asset Allocation, Taktische Asset Allocation und um die Umsetzung in ein Portfolio. Dabei wird für den Privatanleger ein Core/Satellite-Ansatz umge­setzt, wobei das Kernportfolio nicht aus­schliess­lich pas­siv ver­wal­tet wird. Das Kapitel wird mit dem Reporting-Prozessschritt abge­schlos­sen, nur mit Reporting ist die ein­ge­schla­ge­ne Strategie letzt­end­lich beur­teil­bar. Im letz­ten Kapitel geht es um den Einsatz von SP in der Vermögensverwaltung. Es wird dar­ge­legt, dass in einem Wertschriftenportfolio das inhä­ren­te Risiko durch den Einsatz von SP ent­we­der erhöht, gesenkt oder eli­mi­niert wer­den kann und dass für die Ermittlung des Risikos eines Derivates, des­sen Zerlegung in sei­ne Einzelteile ver­langt.

Das Buch ver­mit­telt sehr ver­ständ­lich die Grundlagen von SP dabei ist die Gliederung wie auch die Gestaltung vor­bild­lich. Auch wenn die Materie nicht immer ein­fach ist, gelingt es den Autoren die wich­ti­gen Aspekte begreif­lich hin­über­zu­brin­gen. Wer sich ein­ge­hen­der mit SP beschäf­ti­gen will, dem kann ich die­ses Buch wärms­tens emp­feh­len.