StockBoost Quality

Faktorbasiertes Investieren in Aktien! Nobelpreisträger Eugene Fama veröffentlicht mit Kenneth French in der Publikation “Common Risk Factors in the Returns on Stocks and Bonds” das 3-Faktoren-Modell zur Beschreibung von Aktienrenditen. Darin weisen sie für die Jahre 1963-1990 nach, dass beispielsweise Aktien mit geringer Marktkapitalisierung höhere Renditen erzielen als solche mit hoher Marktkapitalisierung. Entsprechende Effekte finden sich noch immer, so dass das Interesse an Aktienrenditen beeinflussenden Faktoren bis heute ein wesentlicher Bestandteil der Finanzmarktforschung ist. Das wikifolio „StockBoost Quality“ soll grundsätzlich diese und andere wissenschaftliche Erkenntnisse abbilden, denn unsere Überzeugung ist, dass gerade die Kombination von Erfahrung am Markt mit den Einsichten der Wissenschaft Möglichkeiten für risikoadjustierte Überrenditen identifizieren und so langfristig einen Vorteil verleihen kann. Das wikifolio soll international besonders niedrig bewertete Aktien (Value-/Quality-Faktor), Titel kleiner Firmen (Size-Faktor), Papiere mit geringen Kursschwankungen (Minimum-Volatility-Faktor) oder solche die starkes positives Momentum aufweisen, abbilden. Wichtig ist, dass die genannten Faktoren typischerweise eine geringe Korrelation miteinander aufweisen. Durch ihre Kombination sollen Auswirkungen von Markteinbrüchen auf die Performance oder starke Schwankungen des Portfolios abgefedert und eine angestrebte Investitionsquote von ca. 80%-100% mit unseres Erachtens relativ niedrigem Risiko bei dennoch attraktiven Renditen auf einem mittel- bis langfristigem Anlagehorizont beibehalten werden. Die Aktienselektion und Gewichtung soll streng datenbasiert, quantitativ und softwaregestützt erfolgen, also frei von subjektiv psychologischen Faktoren. Dabei wird insbesondere auf in-house entwickelte Software gesetzt. Wir sind überzeugt, dass eine faktorbasierte Anlagestrategie attraktive risikoadjustierte Renditen im Vergleich zu passiven marktkapitalisierten Indexanlagen bieten kann.