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Teil 4: Risikomanagement eines Anlageportfolios

von Patrick Oberhaensli, am 20.05.20 11:35

Einleitung

Im letzten Teil unserer “Risikomanagement eines Anlageportfolios” Artikel-Serie werden wir weitere menschliche Voreingenommenheiten anschauen und strategische Möglichkeiten aufzeigen, diese in den Risikomanagement-Prozess mit einzubeziehen. Zum Schluss werden wir das Thema mit der Einführung von risikobereinigten Performance-Messungen abschliessen.

Wir beginnen mit den folgenden drei wichtigen menschlichen Voreingenommenheiten im Risikomanagement.

 

Bias

Bedeutung

Aus Risikoperspektive

Status quo

Es zu verpassen, das Investment-Portfolio anzupassen, obwohl sich die Marktgegebenheiten verändert haben.

Dieses Verhalten tritt häufig auf, wenn Aktienmärkte stark fallen. Anstatt zusätzliche Aktien zu kaufen, um die Verhältnisse der Positionen konstant zu halten (gleicher Anteil Aktien am Portfolio nach Re-balancing), bleibt der Anleger bei den ursprünglichen Aktienpositionen, ergo Status quo. In dieser Situation ist das effektive Risiko des Portfolios zwar kleiner, der Anleger hält sich jedoch nicht an das vordefinierte Re-balancing mit dem Risiko, dass schliesslich alle Aktien verkauft werden und nicht mehr in den Markt eingestiegen wird.

Selbstüberschätzung

Selbstüberschätzung der eigenen Kompetenzen als Anleger.

Dies wird häufig in der Anleger-Gemeinschaft gesehen und diskutiert. Selbstüberschätzung führt zu unnötig vielen Trades von Titeln mit hoher Volatilität, anstatt sich an die gegebene Strategie zu halten.

Dieses Konzept ist nicht nur auf operationellem Level zu beachten, sondern auch auf strategischem.

Selbstüberschätzung kann Investoren dazu verleiten, Strategien zu entwickeln, welche unwahrscheinlich erreichbar sind (häufig bei unerfahrenen Anlegern). Obwohl dann klar wird, dass die Ziele nicht erreicht werden können, bleibt der Anleger trotzdem auf den Positionen sitzen. Dies obwohl dem Anleger mit konstruktiver Kritik davon abgeraten wurde, um weitere Verluste zu verhindern. Diese Tendenz tritt häufig zusammen mit narzisstischem Verhalten auf.

Abneigung gegen Verluste

“Loss aversion”

Die Angst, Verluste zu realisieren, überwiegt neue Chancen wahrzunehmen, die potenziell Gewinne einbringen.

Der Portfolio-Manager verpasst es bei Verlusten, weiteren Schaden zu vermeiden, und umgekehrt bei Gewinnen, die Positionen lange genug zu halten.

Wir sehen dies beispielsweise bei passiven Investitionen auf individuellen Märkten. In diesem Szenario würde der Investor Verlust-Aversion auf einzelnen Titeln vermeiden, jedoch nicht für den Markt.

Wenn wir jedoch ein gesamtes Portfolio bestehend aus vielen Märkten anschauen, könnte fehlendes geregeltes Re-balancing auch negative Folgen auf die Anlagen haben. 

 

Die menschlichen Voreingenommenheiten können - zumindest teilweise - verhindert werden: durch sorgfältige Aufklärung und psychologisches Arbeiten. Diverse globale “non-for-profit”-Organisationen bieten dazu Schulungsmaterialien und Diplome an.


Die Rolle von künstlicher Intelligenz (AI)

Obwohl künstliche Intelligenz bis heute noch nicht ganz auf dem Stand autonomer Systeme ist, hat sie trotzdem Leben gerettet und effektiv Entscheidungsträger in verschiedensten Situationen unterstützt. Dies in der Form von Assistenzsystemen in einfachen Situationen, in der Medizin mit präzisen Früherkennungssystemen, bei der Erkennung und Filterung von Medien-Inhalten, und in Form von Systemen zur Kostenreduzierung.

AI kann auch benutzt werden, um menschliche Verhaltensmuster zu erkennen, was der künstlichen Intelligenz einen Nutzen im Wertschriftenhandel bringt - besonders bei systematischen Ansätzen. Auch im sogenannten “Robo-Advisory” kann AI unterstützend wirken, wenn auch nur relativ oberflächlich integriert, indem sie für strategische - aber eben noch nicht taktische - Kapitalallokation eingesetzt wird.  

Allerdings ist es wichtig für Investoren zu wissen, dass AI mit gewissen Limitationen daherkommt: Es braucht grosse Datensätze, die nicht immer vorhanden sind, um eine AI effektiv zu trainieren. Zudem ist die Realität oft komplexer als erwartet und künstliche Intelligenz verhält sich oft nicht so wie angedacht.


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Risikobereinigte Performance-Messungen: Eine Einführung

Der letzte Aspekt der Risiko-Evaluierung im Portfolio-Management ist die risikobereinigte Performance-Messung. Wir werden uns im folgenden kurz anschauen, worum es sich hierbei handelt.

Die am häufigsten verwendete Kennzahl ist der Sharpe-Quotient (“Sharpe Ratio”), welche die Überschussrendite gegenüber dem risikofreien Zinssatz ins Verhältnis zur Standardabweichung des Portfolioertrags oder dessen Volatilität setzt. Dabei wird impliziert, dass der Ertrag normalverteilt ist, was jedoch häufig nicht der Fall ist. Im Gegenteil: Häufig sehen wir mit dem Sharpe-Quotienten, dass häufiger als erwartet grosse Verluste auftreten (vor allem in langfristigen Investments).

Die “Information Ratio” ist diesbezüglich weniger problematisch (aber hat auch ihre Nachteile), indem sie die Überschussrendite gegenüber einem gewählten Benchmark ins Verhältnis zum Nachbildungsfehler (“tracking error”) setzt.


Erkenntnisse

Risikomanagement ist ein wesentlicher Teil des Anlageprozesses und unabdingbar, um Anlageziele zu erreichen. Dazu benötigt es jedoch eine beiderseitige angepasste Lösung zwischen Broker und Investor. Den problematischen Bestandteilen des Risikomanagements wird häufig zu wenig Beachtung geschenkt. Dies obwohl allgemein bekannt ist, dass durch die Implementierung der richtigen Systeme Mehrwert erzeugt werden kann.


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