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Multifactor AllCap

Mario Hebecker

 | Maturado

Last Login: 08/01/2026


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Trading Idea

In diesem wikifolio wird ausschließlich in Aktien investiert. Die Auswahl erfolgt über eine Multi-Faktor-Strategie: Durch die Kombination der Faktoren nachhaltig steigende Dividenden, Aktienrückkäufe, Quality, Value und Momentum soll eine Überrendite erzielt werden. Bevorzugt werden Aktien, die mehrere dieser Faktoren gleichzeitig erfüllen. Je mehr Faktoren erfüllt werden, desto höher werden die Aktien tendenziell gewichtet. Die Einschätzung erfolgt mittels eines Punktesystems, welches ständig weiterentwickelt und optimiert wird. Es gibt mehrere mögliche Punkte je Faktor, so dass die Stärke der Ausprägung des Faktors ebenfalls berücksichtigt werden kann. Werden dauerhaft genügend Faktoren erfüllt und Punkte erreicht, können Aktien über Jahre gehalten werden. Ergänzend werden unabhängig von den Faktoren gelegentlich kurzfristige Positionen bei Newsflow oder Sondersituationen eingegangen. Investiert werden kann weltweit und über das gesamte "AllCap"-Spektrum hinweg (Micro-, Small-, Mid- und LargeCaps). Das Portfolio soll zur Risikostreuung etwa 15 bis 30 Werte umfassen. MicroCaps werden seltener berücksichtigt und vorsichtiger gewichtet. Zudem wird darauf geachtet, dass einzelne Positionen nicht zu dominant werden - jedoch ohne feste Obergrenzen, um bei besonders attraktiven Chance-Risiko-Verhältnissen höhere Gewichtungen zu ermöglichen. Eine breite Streuung über Länder und Sektoren wird angestrebt, ebenfalls ohne starre Vorgaben, um flexibel auf Marktphasen reagieren zu können. Was ist Factor Investing? Factor Investing ist eine wissenschaftlich fundierte Methode, Aktien anhand klar definierter Faktoren auszuwählen, um eine Überrendite zu erzielen. Die Titel werden vorab auf Faktoren gescreent, die für eine überdurchschnittliche Performance entscheidend sein können. Die Methode arbeitet emotionslos und faktenbasiert.

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Master data

Symbol

WFMULFACAC

Date created

01/02/2026

Index level

-

High watermark

119.9

Investment Universe

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