Warum systematische Anleihen umfassende Expertise erfordern

Systematische Ansätze gewinnen bei Anlegern zunehmend an Bedeutung. In diesen Strategien steuert ein modellbasierter Prozess die Anlageentscheidungen, unter Verwendung prädiktiver Faktoren mit nachweisbaren Verbindungen zu einer Outperformance. Ein quantitatives Entscheidungsprogramm bewertet und ordnet jede Anleihe nach ihrer Übereinstimmung mit diesen Faktoren, um durch die Wertpapierauswahl Alpha zu generieren. Doch um wirklich effektiv zu sein, müssen systematische Strategien auf umfassendere Fähigkeiten und Fachkenntnisse zugreifen.

Ein Durchbruch im Bereich festverzinslicher Anlagen

Systematische Strategien traten zunächst an den Aktienmärkten auf und gewinnen nun auch im Anleihemarkt an Beliebtheit. Was macht den Reiz aus? Systematische Anleihenstrategien bieten einen differenzierten Ansatz im Vergleich zur traditionellen diskretionären Verwaltung – einen Ansatz, der das Potenzial hat, attraktive Erträge mit unterschiedlichen Wertentwicklungsmustern und konstanteren Erträgen zu erzielen.

Im Gegensatz zu traditionellen diskretionären Ansätzen sind systematische Anleihenmodelle ausschließlich datenbasiert und arbeiten autonom – sie bewerten Wertpapiere, konstruieren optimierte Portfolios und steuern Risiken ohne traditionelle Eingaben oder diskretionäre Überlagerungen.

Während dieser autonome Prozess der Motor des systematischen Anleiheninvestierens ist, bilden Ausführungs- und Implementierungs-Technologien den Antriebsstrang, und der Input erfahrener Investmentprofis mit unterschiedlichem Hintergrund und Fachwissen bildet den Schmierstoff. Wir sind der Ansicht, dass die Integration dieser erweiterten Ressourcen Research und Ausführung verbessern, das Risikomanagement stärken und zu besseren Ergebnissen führen können.

Digitale Prozesse erhöhen Geschwindigkeit und Präzision

Systematische Prozesse konzentrieren sich darauf, jedes Wertpapier im investierbaren Universum anhand seiner Sensibilität gegenüber verschiedenen Faktoren zu bewerten. Idealerweise sollte die Bewertung ein Bestandteil eines schlanken, digitalisierten Investmentprozesses sein, der Werkzeuge für Research, Faktortests, Marktliquiditätsbewertung, Optimierung und Handelsausführung integriert.

Solche integrierten Ansätze ermöglichen mehrere zentrale Merkmale solider systematischer Prozesse, beispielsweise robustere Faktortests, die simulationsbasierte Transaktionskosten berücksichtigen und maßgeschneiderte Optimierungen erlauben. Eine digitale Plattform ermöglicht zudem die kontinuierliche Überwachung von Faktor-Expositionen, Konzentrationen und Liquiditätsmetriken, um Portfolios an den Risikozielen auszurichten. Sie kann außerdem nahtloses Faktortesting, Backtesting und die schnelle Implementierung von Modellverbesserungen erleichtern, sodass systematische Strategien anpassungsfähig und technologisch führend bleiben.

Ein integrierter Zugang zu Liquiditätsdaten ist besonders wichtig, um Modelle schnell und kosteneffizient in reale Portfolios umzumünzen. Beispielsweise kann fortschrittliche Liquiditäts- und Handelstechnologie fragmentierte Daten des Unternehmensanleihenmarkts zusammenführen, um Echtzeit-Liquiditätsinformationen schneller und umfassender bereitzustellen als Drittanbieteranalysen (Abbildung). Das trägt dazu bei, Transaktionskosten zu senken und das Timing der Ausführung zu verbessern, und fließt wiederum in die Portfoliokonstruktion ein.

Eine fortschrittliche Handelsplattform ermöglicht zudem eine effiziente Umsetzung über Staats- und Unternehmensanleihenmärkte hinweg – ein wichtiger Vorteil, da systematische Strategien häufig darauf abzielen, relative Wertchancen über verschiedene Segmente festverzinslicher Anlagen hinweg zu nutzen.

Schließlich kann sie starke Marktbeziehungen fördern, die systematischen Strategien Zugang zu Neuemissionen verschaffen und damit entscheidende Liquiditäts- und Alpha-Chancen bieten.

Breiteres Fachwissen kann zur Verbesserung des Faktordesigns beitragen

Über die Vorteile einer hochmodernen Plattform für festverzinsliche Anlagen hinaus profitieren systematische Strategien vom Zugang zu einer breiten Palette an Investment-Expertise. Die Entwicklung eines wirksamen Faktors kann einem komplexen Problemlösungsprozess gleichen und erfordert Erfahrung und Urteilsvermögen.

So könnte beispielsweise im Rahmen eines kollaborativen Austauschs ein erfahrener diskretionärer Portfoliomanager mit Erfahrung in globalen Unternehmensanleihenmärkten dazu beitragen, das Währungstiming zu optimieren, um einen Cross-Currency-Faktor zu ermöglichen. Beim Währungstiming werden Anleihen verglichen, die von denselben globalen Unternehmen ausgegeben, jedoch in unterschiedlichen Währungen denominiert sind. Dieser Vergleich ermöglicht es Anleihenmanagern, ihre Portfolios zugunsten derjenigen Anleihen zu gewichten, die in Währungen mit attraktiveren Spreads notieren. Systematische Manager können solche Erkenntnisse nutzen, um Faktoren zu entwickeln, die sowohl effektiv als auch skalierbar sind.

Erfahrene Anleihenanalysten können ebenfalls wertvolle Erkenntnisse liefern, die zu einer Verbesserung des Faktordesigns oder zur Entwicklung neuer Faktoren führen.

Ein Beispiel ist der Faktor „Spread per Turn of Leverage“, ein etablierter Relative-Value-Faktor, der die Spreads (Risikoprämien) von Anleihen mit den Cashflows und Verbindlichkeiten ihrer Emittenten vergleicht. Erfahrene Analysten können aufzeigen, in welchen Sektoren der Faktor „Spread per Turn of Leverage“ voraussichtlich effektiv oder unzuverlässig ist, und Vorschläge machen, wie der Faktor an unterschiedliche Geschäftsmodelle angepasst werden kann.

Bei einem Hersteller von Autoteilen sind beispielsweise stabile Cashflows ein Schlüsselkriterium bei der Beurteilung der Bonität. Im Banken- und Versicherungswesen hingegen können variable Einkommensströme aus Derivaten und anderen mark-to-market-bewerteten Instrumenten zu unregelmäßigen Cashflows führen. In solchen Fällen können Bilanzkennzahlen von größerer Bedeutung sein. Spezialisierte Subsektoren wie die Schaden- und Unfallversicherung können noch branchenspezifischere Kennzahlen erfordern. Diese Erkenntnisse können anschließend getestet und, wenn sie sich als wirksam erweisen, in das systematische Modell integriert werden.

Maßgeschneiderte Mandate können Expertenwissen erfordern

Die Entwicklung individueller Anlagestrategien, die auf spezifische Kundenbedürfnisse zugeschnitten sind, ist mit systematischen Anleihenansätzen einfach umzusetzen. Systematische Manager können das Verhalten maßgeschneiderter Portfolios leicht simulieren, sie gegenüber jeder Benchmark steuern und die Wertentwicklung anhand der zugrunde liegenden Faktor-Expositionen und anderer Ertragsquellen erklären.

Die Auswahl der am besten geeigneten Benchmark kann jedoch komplexer sein – insbesondere für Portfolios mit spezifischen Zielen im Bereich Umwelt, Soziales und Unternehmensführung (ESG), etwa in Bezug auf CO₂-Intensitätsziele. Spezialisten für verantwortungsbewusstes Investieren können in solchen Fällen entscheidende Beiträge leisten, sowohl um sicherzustellen, dass Benchmarks mit den definierten Zielen übereinstimmen, als auch um die Gestaltung ESG-bezogener Faktoren zu unterstützen, wie etwa Messgrößen für CO₂-Intensität, Qualität der Unternehmensführung oder Exponierung gegenüber Kontroversen.

Integration breiterer Ressourcen kann Ergebnisse verbessern

Nach unserer Auffassung bietet der Zugang zu fortschrittlicher Technologie und zu einem großen Pool von Anleihenexperten Anlegern mehrere Vorteile, darunter:

• Niedrigere Transaktionskosten dank Handelssynergien und Liquiditätsinformationen
• Stabilere Faktor-Expositionen und geringere unbeabsichtigte Risiken
• Durchgängige Portfolioqualität, selbst wenn die Anzahl der Konten und das verwaltete Vermögen wachsen, da systematische Methoden effektiv skalieren, ohne Disziplin oder Risikokontrollen zu verwässern.

Die Zukunft systematischer Anleihen

Wir sind überzeugt, dass systematische Ansätze ihren Wert in den Anleihenmärkten bewiesen haben. Wir sehen die nächsten Schritte für führende Manager in kontinuierlichen Prozessverbesserungen, die Technologie und Expertenwissen weiter integrieren, um die erwarteten Erträge zu maximieren.

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