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Erkenntnisse aus unseren „Super Quant“-Praktika des Jahres 2018

Erkenntnisse aus unseren „Super Quant“-Praktika des Jahres 2018

05-12-2018 | Einblicke

Erstklassige Anlagestrategien erfordern erstklassiges Research. Teil dieser laufenden Bemühungen sind die Researchprojekte im Rahmen der „Super Quant"-Praktika von Robeco, die Bereiche wie Sprachanalyse oder Umfragen zu Konjunkturdaten betrafen.

  • David Blitz
    David
    Blitz
    Head of Quant Research
  • Martin Martens
    Martin
    Martens
    Head of Quant Allocation Research

In aller Kürze:

  • Super Quant’ internships produce valuable research
  • In 2018, we looked at links between companies and spillover effects
  • We also analyzed SEC regulatory filings and macro surprise indices

Im Rahmen der Bestrebungen, weiterhin erstklassige Anlagestrategien anbieten zu können, führt der Bereich quantitatives Research von Robeco jedes Jahr mehrere Researchprojekte mit unseren „Super Quant“-Praktikanten unter Leitung erfahrener Researchspezialisten durch. Praktika bei Robeco dauern typischerweise sechs Monate und werden mit dem Verfassen einer Master-Arbeit zum selben Researchthema kombiniert.

Für Robeco stellen diese Praktika eine einzigartige Möglichkeit dar, Studenten von einigen der besten Universitäten in den Bereichen Finance und Ökonometrie zu gewinnen und entweder bereits vorhandenes Wissen zu vertiefen oder neue Researchbereiche zu untersuchen. Der vorliegende Artikel erläutert die wichtigsten Ergebnisse von drei dieser Praktika aus dem Jahr 2018.

Analyse von Zusammenhängen zwischen Unternehmen

Dieses Projekt befasste sich mit Zusammenhängen zwischen Unternehmen oder Branchen, die in den Asset-Preisen nicht vollständig berücksichtigt sind. Die zugrundeliegende Idee war, einen potentiellen indirekten Momentumeffekt zu identifizieren und auszunutzen, der sich auf die Unternehmen überträgt, in die wir investieren können. Mit einem solchen indirekten Momentumeffekt könnten sich die Modelle zur Auswahl von Aktien und Unternehmensanleihen verbessern lassen.

Um zu prüfen, ob ein indirekter Momentumeffekt wertvolle Informationen liefern könnte, verwendeten wir monatliche Daten und überprüften den Zusammenhang zwischen individuellen Aktien- oder Branchenrenditen sowie den um einen Monat verzögerten Branchenrenditen anhand der Lasso (Least Absolute Shrinkage & Selection Operator)-Regressionsmethode.

Wir stellten Prognosen auf Branchenebene auf, die zu einer Branchenrotations-Strategie (Industry to Industry) führten, und auf Einzelaktienebene, die zu einer Strategie mit der Bezeichnung „Industry to Company“ führten. Die Analyse ergab, dass das „Industry to Company“-Signal stärker als das „Industry to Industry“-Signal ist.

Wir analysierten 353.173 Datenlieferungen mit einem Umfang von 20 Millionen Seiten und 5 Milliarden Wörtern

Analyse regulatorischer Reportings

In diesem Projekt wurde untersucht, ob aus Jahres- und Quartalsberichten gewonnene Variablen nützliche Informationen für Anleger in Aktien und Unternehmensanleihen liefern können. Dazu luden wir sämtliche in der EDGAR-Datenbank der US Securities and Exchange Commission verfügbaren 10-K und 10-Q-Dateien herunter.

Nach einigen Anpassungen – beispielsweise der Entfernung von Zahlen, Symbolen und Satzzeichen – untersuchten wir diverse Variable wie Textlänge, Lesbarkeit und Sentiment. Insgesamt analysierten wir 353.173 Datenlieferungen mit einem Umfang von 20 Millionen Seiten und 5 Milliarden Wörtern. Die Verarbeitung nahm rund 8 Stunden in Anspruch. Zum Vergleich: Ein durchschnittlicher Finanzanalyst liest 200 Wörter pro Minute und würde dementsprechend 50 Jahre zur Verarbeitung all dieser Informationen benötigen.

Unsere Untersuchung zeigte, dass eine maschinelle Textanalyse zur Automatisierung und Beschleunigung des Leseprozesses verwendet werden kann und dass die Textvariablen Informationen zur künftigen Wertentwicklung der Aktien und Anleihen eines Unternehmens liefern können, hauptsächlich im Hinblick auf die Volatilität. Somit liefert die automatisierte Textverarbeitung einen Mehrwert gegenüber den bislang verwendeten manuellen Methoden.

Konjunkturmomentum und überraschende Makroneuigkeiten

Im Rahmen dieses Projekts wurde die Eignung von makroökonomischen Daten zur Prognose der Renditen von Aktien, Anleihen und Währungen analysiert. Die meisten makroökonomischen Daten werden mit Verzögerung veröffentlicht und viele akademische Studien vertreten die Ansicht, dass sich zwar die Aktienerträge zur Prognose des BIP-Wachstums eignen, das Gegenteil aber nicht zutrifft. Jüngste Forschungen kamen jedoch zu anderen Ergebnissen: so können makroökonomische Daten durchaus verwertbare Anlagesignale liefern. Unsere Untersuchung bestätigte dies. Beispielsweise ergab sich, dass Währungen aus Ländern mit dem stärksten Konjunkturmomentum besser abschneiden als Währungen aus Ländern mit dem schwächsten Konjunkturmomentum. Bei diesem Projekt wurden auch sogenannte „Surprise“-Indizes betrachtet, die von Brokern publiziert werden. In Bezug auf makroökonomische Daten werden vor der Veröffentlichung häufig die entsprechenden Einschätzungen unter Volkswirten erhoben. Der „Surprise“-Faktor ist die Differenz zwischen dem vorhergesagten und dem tatsächlichen Ergebnis. Ein Kennzeichen solcher Indizes ist, dass sie nicht gerade verlaufen, sondern im Zeitverlauf steigen und fallen. Daraus ergibt sich, dass die Umfragen Phasen übermäßigen Pessimismus und übermäßigen Optimismus widerspiegeln, was wiederum zur Prognose von Aktien- und Anleihenrenditen verwendet werden kann.

  • Erfahren Sie mehr über unser Super Quant-Praktikumsprogramm.

1Siehe beispielsweise: M. Dahlquist und H. Hasseltoft, Economic Momentum and Currency Returns, 2017

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