Der Absturz quantitativ agierender Hedge-Fonds durch die Finanzkrise wirft bei Experten die Frage auf, ob dem mathematisch-technischen Strategieansatz wirklich die Zukunft gehört. Die Ausgaben für die Entwicklung neuer quantitativer Handelsmodelle sprechen dafür.
FRANKFURT. Seit die internationalen Börsen durch Verwerfungen am US-Kreditmarkt von einer Krise in die nächste rutschen, ist viel von Hedge-Fonds die Rede. Insbesondere quantitative Hedge-Fonds-Strategien sind wegen ihrer schlechten Performance in die Schlagzeilen geraten. Denn selbst die von bekannten Namen der US-Investmentszene wie Goldman Sachs und Bear Stearns aufgelegten Quant-Fonds erlitten riesige Verluste und ließen Zweifel an der Qualität von Hedge-Fonds-Managern aufkommen.
Die schlechte Performance dieser Anbieter warf für Experten die Frage nach den Schwächen quantitativer Strategien auf. Zudem stellt sich die Frage, ob vor diesem Hintergrund ein Trend zur stärkeren Nutzung von Computermodellen, die Investmententscheidungen auf Basis quantitativer Kriterien treffen, erwartet werden kann. „Das Versagen der Quant-Strategien war für mich die eigentliche große Überraschung der Krise“, sagt Kevin Ferro, Gründer von Ferro Capital in New York.
Ein genauer Blick in das Hedge-Fonds-Spektrum zeigt allerdings, dass auf quantitative Strategien nur rund 220 Mrd. Dollar des weltweit in Hedge-Fonds investierten Vermögens von 1,8 Billionen US-Dollar entfallen. „Will man die Bedeutung quantitativer Strategien analysieren, muss man das Augenmerk auf den weitaus größeren Bereich Managed Futures richten“, sagt Rainer Fritzsche, Senior Relationship Manager bei der weltweit größten Hedge-Fonds-Gesellschaft Man Investments. Allgemein unterscheidet die Fachwelt zwei Arten von Managed Futures: die systematischen und die Dis-crectionary-Strategien. Die systematischen Manager setzen historische Preisinformationen ein, um künftige Kurstrends zu antizipieren und verlassen sich auf technische Trading-Signale. Discretionary-Händler vertrauen hingegen dem Können und der Erfahrung des Managers, in einer bestimmten Marktsituation die richtigen Investitionsentscheidungen zu treffen. Die Geburtsstunde der mechanischen Handelssysteme schlug in den frühen 80er Jahren, als die beiden bekannten Rohstoff-Trader Richard Dennis und William Eckhardt ein Experiment starteten: Eckhardt war der Meinung, dass die Fähigkeiten eines Händlers ausschließlich auf dessen Talent beruhen, während Dennis der Überzeugung war, dass man sich diese antrainieren könne.
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In der Testanlage wurden 23 Händler von tausend Bewerbern ausgewählt und trainiert. Das Resultat war erstaunlich: Die Händler erwirtschafteten eine annualisierte Rendite von 80 Prozent. Die weitere Entwicklung ging dann rasant vonstatten: Anfang der 90er Jahre begann die technologische Revolution, die es den Händlern erlaubte, mehr Daten in kürzerer Zeit zu analysieren. Zudem nahm das Angebot an spezialisierter Software von Finanzdaten-Lieferanten signifikant zu. Der Erfolg dieser systematischen Modelle hat dann dazu geführt, dass sich viele Wissenschaftler aus den verschiedensten Gebieten mit dem kontinuierlichen Trading, den Preisprognosen und der Portfolio-Optimierung befassten.
Betrachtet man heute die Ausgaben für Forschung und Entwicklung quantitativer Handelsmodelle und die in diesem Bereich initiierten Projekte, kommt man zum Schluss, dass sich dieser Trend langfristig in der Hedge-Fonds-Industrie fortsetzen wird.
Ein Indiz dafür ist die gute Performance in Märkten mir erhöhter Volatilität. Vergleicht man den Barclay Systematic CTA Index in der Periode vom 1. Januar 1987 bis zum 10. Mai 2007 mit dem Discrectionary CTA Index des selben Instituts, sind die Ergebnisse sehr ähnlich: die systematischen Strategien erzielten eine jährliche Rendite von 11,5 Prozent mit einer Shape Ratio von 0,43 während die diskretionären Strategien 10,12 Prozent erzielten (Sharpe Ratio: 0,57). Vergleicht man jedoch die Zeitspanne zwischen 1. Januar 2004 bis 10. Mai 2007, die durch eine äußerst tiefe Marktvolatilität geprägt war, schlägt der Mensch die Maschine klar. Der Discretionary-Index gewann 27,1 Prozent pro Jahr, während der systematische Index nur um 3,1 Prozent zulegte.
In einem Umfeld, das von hoher Volatilität geprägt ist, können sich Markttrends verstärkt entwickeln, wobei die Richtung der Trends – steigend oder fallend – keine Rolle spielt. Anhand von mittel- bis langfristigen Preistrends generieren algorithmische Modelle klarere Trading-Signale. Dies suggeriert, dass auch in den nächsten Jahren der Trend hin zu quantitativen Modellen anhalten wird, vor allem, wenn sie ihre Renditeversprechen erfüllen. Quantitative Modelle eröffnen interessante Anlagemöglichkeiten und werden auch in Zukunft einen großen Teil des in Hedge-Fonds investierten Vermögen ausmachen.
