Quant-Fonds

Was ist ein Quant-Fonds?

Ein Quant-Fonds ist ein Investmentfonds, dessen Wertpapiere auf der Grundlage numerischer Daten ausgewählt werden, die durch quantitative Analysen zusammengestellt werden. Diese Fonds gelten als nicht traditionell und passiv. Sie werden mit kundenspezifischen Modellen unter Verwendung von Softwareprogrammen gebaut, um Investitionen zu bestimmen.

Befürworter von Quant Funds glauben, dass die Auswahl von Investitionen, die Eingaben und Computerprogramme verwenden, Fondsgesellschaften hilft, die Risiken und Verluste zu reduzieren, die mit der Verwaltung durch menschliche Fondsmanager verbunden sind.

Wie ein Quant-Fonds funktioniert

Quant-Fonds setzen auf algorithmisch oder systematisch programmierte Anlagestrategien. Als solche nutzen sie nicht die Erfahrung, das Urteil oder die Meinung menschlicher Manager, um Anlageentscheidungen zu treffen. Sie verwenden eher quantitative Analysen als Fundamentalanalysen,. weshalb sie auch als quantitative Fonds bezeichnet werden. Sie können nicht nur eines von vielen Anlageangeboten sein, die von Vermögensverwaltern unterstützt werden, sondern sie können auch Teil des zentralen Verwaltungsschwerpunkts spezialisierter Anlageverwalter sein.

Der bessere Zugang zu einer breiteren Palette von Marktdaten hat das Wachstum von Quant-Fonds vorangetrieben, ganz zu schweigen von der wachsenden Zahl von Lösungen rund um die Nutzung von Big Data. Entwicklungen in der Finanztechnologie und zunehmende Innovationen rund um die Automatisierung haben die Datensätze, mit denen quantitative Fondsmanager arbeiten können, erheblich erweitert und ihnen noch robustere Datenfeeds für eine breitere Analyse von Szenarien und Zeithorizonten zur Verfügung gestellt.

Große Vermögensverwalter haben versucht, ihre Investitionen in quantitative Strategien zu erhöhen, da Fondsmanager damit kämpfen, die Markt- Benchmarks im Laufe der Zeit zu schlagen. Auch kleinere Hedgefonds- Manager runden das Gesamtangebot an quantitativen Fonds auf dem Investmentmarkt ab. Insgesamt suchen Quant-Fondsmanager nach talentierten Personen mit akkreditierten akademischen Abschlüssen und hochtechnischer Erfahrung in Mathematik und Programmierung.

Quantitative Strategien werden aufgrund der hohen Geheimhaltung der verwendeten Algorithmen oft als Black Box bezeichnet.

Quantitative Fondsperformance

Quantitative Fondsprogrammierung und quantitative Algorithmen verfügen über Tausende von Handelssignalen, auf die sie sich verlassen können, von Wirtschaftsdatenpunkten bis hin zu globalen Vermögenswerttrends und Unternehmensnachrichten in Echtzeit. Quant-Fonds sind auch dafür bekannt, ausgeklügelte Modelle rund um Momentum, Qualität, Wert und Finanzstärke zu erstellen, indem sie proprietäre Algorithmen verwenden, die durch fortschrittliche Softwareprogramme entwickelt wurden.

Quant-Fonds haben aufgrund der Renditen, die sie im Laufe der Jahre erzielt haben, ein beträchtliches Interesse und Investitionen geweckt. Laut einem Bericht von Institutional Investor haben sie sich jedoch seit 2016 unterdurchschnittlich entwickelt. In den fünf Jahren vor 2021 erzielten der MSCI World Index und der Equity Quant Index laut Bericht annualisierte Renditen von 11,6 % und 0,88 %.

Institutional Investor behauptete, dass der Equity Quant Index 2010 um 10,2 %, 2011 um 15,3 %, 2012 um 8,8 %, 2013 um 14,7 %, 2014 um 10,4 % und 2015 um 9,2 % gestiegen ist.

Eine kurze Geschichte der Quant-Strategien

Die Grundlage für die quantitative Analyse und damit für quantitative Fonds hat eine Geschichte, die acht Jahrzehnte zurückreicht, mit der Veröffentlichung eines Buches von 1934 mit dem Titel Security Analysis. Das von Benjamin Graham und David Dodd geschriebene Buch befürwortete Investitionen auf der Grundlage der strengen Messung objektiver Finanzkennzahlen in Bezug auf bestimmte Aktien.

Auf Security Analysis folgten weitere Veröffentlichungen zu quantitativen Anlagestrategien, wie Joel Greenblatts The Little Book that Beats the Market und James O'Shaughnessys What Works on Wall Street.

Besondere Überlegungen

Quant-Fonds werden oft als alternative Anlagen eingestuft, da sich ihr Managementstil von traditionelleren Fondsmanagern unterscheidet.

Quant-Fonds werden in der Regel auf einer kostengünstigeren Basis betrieben,. da sie nicht so viele traditionelle Analysten und Portfoliomanager benötigen, um sie zu verwalten. Ihre Handelskosten sind jedoch tendenziell höher als bei traditionellen Fonds, was auf einen höheren Umschlag von Wertpapieren zurückzuführen ist. Ihre Angebote sind im Allgemeinen auch komplexer als Standardfonds, und es ist üblich, dass einige von ihnen auf vermögende Anleger abzielen oder hohe Zugangsvoraussetzungen für Fonds haben.

Einige Anleger betrachten Quant Funds als eines der innovativsten und hochtechnischsten Angebote im Anlageuniversum. Sie umfassen ein breites Spektrum thematischer Anlagestile und setzen oft einige der bahnbrechendsten Technologien der Branche ein.

aufgrund der Art ihrer Modelle die Risikokontrolle genau im Auge . Die meisten Strategien beginnen mit einem Universum oder einer Benchmark und verwenden Sektor- und Branchengewichtungen in ihren Modellen. Dadurch können die Fonds die Diversifikation bis zu einem gewissen Grad steuern, ohne das Modell selbst zu gefährden.

Risiken von Quant Fund-Strategien

Einige haben argumentiert, dass Quant-Fonds ein systemisches Risiko darstellen und nicht das Konzept annehmen, eine Blackbox ihre Investitionen laufen zu lassen. Bei all den erfolgreichen Quant-Fonds da draußen scheinen genauso viele erfolglos zu sein. Unglücklicherweise für den Ruf der Quants, wenn sie scheitern, scheitern sie oft sehr.

Long-Term Capital Management (LTCM) war einer der bekanntesten quantitativen Hedgefonds, da er von einigen der angesehensten akademischen Führer und zwei mit dem Nobelpreis ausgezeichneten Ökonomen, Myr on S. Scholes und Robert C. Merton , betrieben wurde. In den 1990er Jahren erwirtschaftete ihr Team überdurchschnittliche Renditen und zog Kapital von allen Arten von Investoren an. Sie waren berühmt dafür, nicht nur Ineffizienzen auszunutzen, sondern auch den einfachen Zugang zu Kapital zu nutzen, um enorme gehebelte Wetten auf Marktrichtungen zu platzieren.

Die disziplinierte Art ihrer Strategie schuf tatsächlich die Schwäche, die zu ihrem Zusammenbruch führte. LTCM wurde Anfang 2000 liquidiert und aufgelöst. Seine Modelle berücksichtigten nicht die Möglichkeit, dass die russische Regierung mit einigen ihrer eigenen Schulden in Verzug geraten könnte. Dieses eine Ereignis löste Ereignisse aus, und eine Kettenreaktion, die durch Hebelwirkung verstärkt wurde, verursachte Chaos. LTCM war so stark in andere Anlagegeschäfte verwickelt, dass sein Zusammenbruch die Weltmärkte in Mitleidenschaft zog und dramatische Ereignisse auslöste. Am Ende sprang die Federal Reserve (Fed) ein, um zu helfen, und andere Banken und Investmentfonds unterstützten LTCM, um weiteren Schaden zu verhindern.

Quant-Fonds können scheitern, da sie größtenteils auf historischen Ereignissen basieren und sich die Vergangenheit nicht immer in der Zukunft wiederholt.

Während ein starkes quantitatives Team ständig neue Aspekte zu den Modellen hinzufügt, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen, ist es unmöglich, die Zukunft jedes Mal vorherzusagen. Quant-Fonds können auch überfordert werden, wenn die Wirtschaft und die Märkte eine überdurchschnittliche Volatilität aufweisen. Die Kauf- und Verkaufssignale können so schnell kommen, dass hohe Umsätze zu hohen Provisionen und steuerpflichtigen Ereignissen führen können.

Auch Quantenfonds können eine Gefahr darstellen, wenn sie als bärensicher vermarktet werden oder auf Short-Strategien basieren. Die Vorhersage von Abschwüngen mithilfe von Derivaten und der Kombination von Hebelwirkung kann gefährlich sein. Ein falsches Abbiegen kann zu Implosionen führen, die oft Schlagzeilen machen.

Höhepunkte

• Obwohl quantitative Fonds modernste Technologie verwenden, ist der Einsatz quantitativer Analysen nicht neu.

• Manager verwenden Algorithmen und maßgeschneiderte Computermodelle, um ihre Investitionen auszuwählen.

• Ein Quant-Fonds trifft Anlageentscheidungen auf der Grundlage fortschrittlicher mathematischer Modelle und quantitativer Analysen.

• Anleger wenden sich aufgrund der zunehmenden Verfügbarkeit von Marktdaten der quantitativen Analyse innerhalb von Fonds zu und halten daran fest.