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Quantitatives Investieren, auch bekannt als systematisches Investieren, ist eine Investitionsstrategie, bei dem die mathematische Modellierung, Computersysteme und Datenanalyse eingesetzt werden, um die optimale Wahrscheinlichkeit für die Ausführung eines gewinnbringenden Handels zu berechnen. Sie werden in der Regel von hochqualifizierten Teams, meist durch quantitative Analysten, durchgeführt. In der Regel kombinieren quantitative Analysten die Fähigkeiten von Investmentanalysten, Statistikern und Programmierern. Aufgrund der Komplexität der mathematischen und statistischen Modelle ist es üblich, einen Hochschulabschluss und einen Doktortitel in den Bereichen Finanzen, Wirtschaft, Mathematik und Ingenieurwesen nachzuweisen. Mittlerweile gibt es sogar Programme, die die Modellierungen umsetzen. Quantitative Modelle funktionieren beim Backtesting (den Erfolg einer Investition im Voraus analysieren) gut, aber ihre tatsächliche Anwendung und Erfolgsquote ist umstritten. Im Normalfall lassen sich die Märkte in guten Zeit gut modellieren. Während Krisen oder sonstigen aussergewöhnlichen Ereignissen, die den Markt beeinflussen, wird die Umsetzung des quantitativen Investierens jedoch schwieriger. Der Grund dafür ist, dass mathematische Modelle meistens auf Annahmen beruhen, die in Krisenzeiten jedoch nicht wirklich getroffen werden können.
Einer der Gründerväter der quantitativen Finanztheorie war Robert Merton. Damals war die Umsetzung des quantitativen Investierens sehr aufwendig, da noch keine Computer im Einsatz waren. Aus einigen der ersten quantitativen Studien entwickelten sich auch andere Theorien im Finanzbereich, darunter die Grundlage der Portfoliodiversifizierung und die Grundlage der modernen Portfoliotheorie. Die Anwendung der quantitativen Finanzwissenschaft und der Infinitesimalrechnung führte zu vielen anderen gemeinsamen Instrumenten, darunter eines der berühmtesten, die Black-Scholes-Optionspreisformel, die nicht nur Anlegern hilft Optionen zu bewerten und Strategien zu entwickeln, sondern auch dazu beiträgt, die Märkte mit Liquidität zu versorgen.
Quantitative Strategien sind inzwischen in der Investmentgemeinschaft akzeptiert und werden von Investmentfonds, Hedgefonds und institutionellen Anlegern eingesetzt. Sie werden in der Regel unter dem Namen Alpha-Generatoren oder Alpha-Gens geführt.
Auch wenn es sehr schwierig ist den Erfolg einer Investition zu prognostizieren, können Modelle sehr hilfreich dabei sein, den Erfolg einzuschätzen. Dies beruht natürlich auf der Annahme, dass das Modell richtig ist. Generell liegt der Vorteil der Quant-Strategien darin, dass sehr schnelle Computer verwendet werden können. Durch die Schnelligkeit werden Ineffizienzen an den Märkten auf der Grundlage quantitativer Daten ausgenutzt. Erfolgreiche Strategien können Trends bereits im Frühstadium erkennen, da die Computer ständig Szenarien durchspielen, um Ineffizienzen aufzuspüren, bevor es andere tun. Die Modelle sind in der Lage, eine grosse Gruppe von Anlagen gleichzeitig zu analysieren, während ein herkömmlicher Analyst vielleicht nur einige wenige auf einmal betrachtet. Die Modelle selbst können auf einigen wenigen Finanzkennzahlen wie dem Kurs-Gewinn-Verhältnis, dem Verschuldungsgrad und dem Gewinnwachstum beruhen, oder tausende von Inputs verwenden, die gleichzeitig zusammenwirken.
Quant-Modelle ermöglichen auch Variationen von Strategien wie Long, Short und Long/Short. Gute quantitative Fonds achten sehr genau auf die Risikokontrolle. Die Diversifikation kann sehr gut kontrolliert werden, indem zum Beispiel Sektor- und Branchengewichtungen verwendet werden. Quant-Fonds sind in der Regel kostengünstiger, da sie durch die Anwendung von Computern weniger traditionelle Analysten und Portfoliomanager benötigen, um sie zu betreiben.
Ein weiterer Vorteil ist, dass die Analyse nicht auf der subjektiven Einschätzung von einer Person basiert. Subjektive Einschätzungen werden oft mit einem gewissen Mass an Emotionen getroffen. Im Gegensatz dazu basiert ein Modell auf Daten und Forschung und kann nicht durch Emotionen beeinflusst werden. Zusätzlichen kann ein Computer aufgrund der Rechenleistung viele unterschiedliche Szenarien, Möglichkeiten und Datenmengen in die Entscheidungsfindung mit einfliessen lassen. Es hat sich im Laufe der Jahre gezeigt, dass viele aktiv verwaltete Fonds die Benchmark langfristig nicht schlagen können. Zusammengefasst ermöglicht das quantitative Investieren das schnelle und gleichzeitige Auswerten von grossen Datenmengen anhand von Entscheidungen, die auf der Forschung und nicht auf subjektiven Einschätzungen beruhen. Es bietet einen systematischen Ansatz für das Portfoliomanagement.
Ein Modell ist nur nützlich, wenn es korrekt ist. Modelle basieren aber auf der Vergangenheit, die nicht immer die Zukunft vorhersagen kann. Ein starkes Quant-Team wird zwar ständig neue Aspekte zu den Modellen hinzufügen, um künftige Ereignisse zu schätzen, aber es ist unmöglich, die Zukunft jedes Mal korrekt vorherzusagen. Sind bestimmte Annahmen nicht korrekt, so kann das Modell fehlerhafte Ergebnisse liefern. Ein Beispiel dazu ist der Quant-Hedgefonds Long-Term Capital Management (LTCM), welcher unter anderen von Myron S. Scholes und Robert C. Merton geleitet wurde. Die Modelle des Unternehmens kalkulierten nicht ein, dass die russische Regierung einen Teil ihrer Schulden nicht zurückzahlen könnte. Das Eintreten dieses Falls hatte daher starke Auswirkungen. LTCM war sehr stark in andere Anlagegeschäfte verwickelt, sodass sein Zusammenbruch die Weltmärkte beeinflusste.
Quant-strategien benötigen zudem viele Daten, um die Renditeverteilung korrekt zu modellieren, was zur Verwässerung führen kann. Zudem benötigt der Erfolg von diesen Strategien oft einen bestimmten Anlagehorizont. Kurzfristig können sie den Markt oft nicht schlagen.
Die fundamentale Analyse stützt sich auf eine eingehende Analyse der Geschäftstätigkeit eines Unternehmens, des Managementteams und der Marktchancen, um die Attraktivität einer Aktie zu ermitteln. Er stützt sich auf das Fachwissen des Anlageverwalters, um fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, welche Aktien gekauft werden sollen, und welche zu verkaufen sind.
Fundamentale Investitionen basieren zum Beispiel auf betriebswirtschaftlichen Kennzahlen. Diese werden analysiert um herauszufinden, ob der aktuelle Börsenkurs dem wirklichen Wert entspricht, oder ob ein Unternehmen aktuell über- oder unterbewertet ist. Dafür werden Kennzahlen verwendet, wie zum Beispiel das Kurs-Gewinn-Verhältnis, die Eigenkapitalquote, das Kurs-Umsatz-Verhältnis und der Verschuldungsgrad. In der Fundamentalanalyse werden auch qualitative Werte miteinbezogen. Dazu gehört zum Beispiel die Qualität des Managements.
Der quantitative Ansatz nutzt datengestützte Analysen, um ein breites Universum von Aktien zu bewerten. Er stützt sich auf Faktoren, die im Laufe der Zeit von Portfoliomanagern und Wissenschaftlern ermittelt wurden, um Portfolios von Aktien mit attraktiven Merkmalen zusammenzustellen. Diese Faktoren haben in der Vergangenheit eine Überperformance gezeigt und sollen somit genutzt werden.
Beide Ansätze zielen darauf ab, die Kunden an das gleiche finanzielle Ziel zu bringen. Sie versuchen auch, eine Marktbenchmark zu schlagen.
Ein Beispiel: Zwei Aktienfonds - ein traditioneller und ein quantitativer - werden beide im Vergleich zum S&P 500® Index (einer gängigen US-Benchmark) verwaltet. Auch wenn sie das gleiche allgemeine Anlageziel verfolgen sind die Strategien und Instrumente, die die Portfoliomanager einsetzen, unterschiedlich. Generell betrachten quantitative/systematische Aktienmanager das Investieren als Wissenschaft, schalten emotionale Vorurteile aus und kaufen Aktien mit bestimmten Merkmalen. Fundamentale/traditionelle Manager sehen das Investieren eher als eine Kunst an und verlassen sich auf ihr Urteilsvermögen und ihre Erfahrung. Es kann von Vorteil sein die beiden Ansätze nicht als gegensätzlich, sondern als ergänzend zu betrachten.
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