Die besten Anleihen-Optimierer können neue Dimensionen für Portfoliomanager erschließen.
Technologie transformiert das Anleiheninvestment, im Research, im Handel und—durch Optimierer—in der Portfoliokonstruktion. Wir sind der Ansicht, dass Optimierer, die auf fortschrittlichen digitalen Investmentplattformen basieren, einen großen Vorteil bieten—und Portfoliomanagern, die darüber verfügen, völlig neue Einblicke ermöglichen können.
Optimierer zielen darauf ab, optimale Allokationen zu erstellen, die sicherstellen, dass Portfolios auf ihr Anlageziel ausgerichtet sind und die Anlageperspektiven ihrer Manager einbeziehen, während gleichzeitig vorgegebene Risikobeschränkungen und Ausschlüsse eingehalten werden. Sie sind in der Lage, mehrere Anlagedimensionen gleichzeitig zusammenzuführen, darunter Duration, Zinskurven-Exponierung, Sektorpositionierung, Emittentenkonzentrationen und Liquidität sowie viele weitere Faktoren.
Optimierer sind jedoch nur so gut wie ihre Inputs. Wir sind der Überzeugung, dass ein hochmoderner Optimierer nicht nur Marktdaten, sondern auch differenzierte Research-Erkenntnisse digitalisieren sollte. Diese Synthese ermöglicht es technologiegestützten Portfoliomanagern, schneller zu agieren, Portfolioergebnisse effektiver zu verfeinern und spezifische Portfolio-Exponierungen systematisch anzusteuern.
Deshalb ist es entscheidend, dass ein Optimierer Teil einer Suite von Technologie-Tools ist, die nahtlos zusammenarbeiten – bei der Datenerfassung, der Anleihenbewertung, der Liquiditätsbeurteilung und der Bereitstellung zweiseitiger Preisstellungen. Eine solche integrierte Plattformfähigkeit ermöglicht es dem Optimierer, einen Mehrwert zu schaffen, der über die Routinefunktionen hinausgeht.
Optimierer auf die nächste Stufe heben
Hochmoderne Optimierer sollten zudem in der Lage sein, riesige Datenmengen nahezu augenblicklich zu verarbeiten. Ein Anleiheemittent kann über Dutzende verschiedener ausstehender Anleihen mit unterschiedlichen Laufzeiten, Kupons und Zusatzbedingungen verfügen. Ein Optimierer benötigt all diese Informationen zusammen mit detaillierten Analysedaten auf Anleiheebene, einschließlich Spreads, Durationen und Risikosensibilitäten. Der Datensatz umfasst Tausende von Anleihen, von denen jede über einen vollständigen Satz an Analysedaten verfügt, der gespeichert und täglich aktualisiert wird. Das ist nichts, was man einfach von einer Website herunterladen kann. Die Bereitstellung von Ressourcen für die Zusammenstellung, Bereinigung und Aktualisierung dieser Daten über globale Märkte und im Zeitverlauf hinweg ist daher eine Grundvoraussetzung.
Unserer Ansicht nach gehen außergewöhnliche Optimierer jedoch über die Erfassung sauberer und umfassender Marktdaten hinaus, indem sie die Researcherkenntnisse des Managers digital einbeziehen – und so Szenarioanalysen auf Anleihe- und Emittentenebene erfassen. Indem Erkenntnisse als direkte Eingaben in einen Optimierer integriert werden, können Portfoliomanager skalierbare, umsetzbare Kauf- und Verkaufsempfehlungen generieren. Doch das ist noch nicht alles.
Ein vollständig digitaler Prozess ermöglicht größere Vielseitigkeit
Vollständig digitalisierte, fortschrittliche Research-Prozesse können weitaus mehr Ergebnisse liefern als nur Kauf-, Verkaufs- oder Halteempfehlungen. Und dieses breitere Spektrum an Ergebnissen kann zu effektiveren Optimierungen führen.
Zum Beispiel ermöglicht eine umfassende Reihe von quantitativen und fundamentalen Research-Ergebnissen, die für jede Emission in einzelne numerische Werte von 1 bis 100 (einen „Core Score“) zusammengefasst werden, einem Optimierer, Wertpapiere weitaus genauer einzustufen als ein Wert, der auf nur einer Handvoll Optionen basiert. Und wenn dieser Core Score zusätzlich mit Risikobewertungen für Aufwärts- und Abwärts-Szenarien einhergeht, hat der Optimierer eine zusätzliche Dimension, mit der er arbeiten kann.
Nehmen wir an, ein Anlageverwalter baut Hochzins-Anleihenportfolio auf. Ein Standard-Optimierer würde sich zunächst auf die Hochzinsanleihen mit der höchsten Punktzahl konzentrieren und dann Diversifizierungs- und Risikobeschränkungen einbauen, die die Markteinschätzungen und die Risikotoleranz des Anlageverwalters widerspiegeln. Diese Beschränkungen könnten Limits für das Zinsänderungsrisiko (Duration), Spread-Niveaus sowie Konzentrationsgrenzen für Wertpapiere und Sektoren umfassen.
Wir haben jedoch festgestellt, dass eine integrierte digitale Plattform erweiterte Optimierer-Funktionen ermöglichen und zusätzlichen Mehrwert schaffen kann. Beispielsweise haben wir es unserem Optimierer durch die Einbeziehung von Risikodaten für Aufwärts- und Abwärts-Szenarien ermöglicht, ein Portfolio je nach den Erwartungen des Portfoliomanagers entweder für ein Risk-on- oder ein Risk-off-Marktszenario maßzuschneidern.
So könnte ein Manager beispielsweise feststellen, dass die Risiken in einem spätzyklischen Umfeld steigen, und den Optimierer anweisen, alle Anleihen auszuschließen, denen die Analysten ein Downside-Rating von CCC verliehen haben. Unser Optimierer würde dann all diese Abwägungen kalibrieren und das optimale Portfolio in Sekundenschnelle ermitteln, anstatt in Tagen, die eine manuelle Iteration in Anspruch nehmen würde.
Reaktionsgeschwindigkeit ist entscheidend
Zeit ist Geld an den Kapitalmärkten, und Manager, die zu langsam auf Marktereignisse reagieren, werden oft bestraft. Portfolios, die vor COVID optimal waren, wurden mit dem Ausbruch der Pandemie suboptimal, und ebenso bedurften Portfolios aus der Zeit vor den Handelskriegen einer raschen Neubewertung. Nun hat der Ölschock für eine dritte Verwerfung gesorgt – und das alles innerhalb eines Zeitraums von sechs Jahren.
Ein digitalisierter Researchprozess, der schnell und flexibel auf solche weitreichenden Veränderungen reagieren und die daraus resultierenden Auswirkungen auf Gewinner und Verlierer bewerten kann, verschafft einem Investmentmanager einen wertvollen Vorsprung. Und ein in diesen Prozess integrierter Optimierer kann diesen Vorteil nutzen, indem er optimale Portfolios unverzüglich neu berechnet.
Der Weg nach vorn—Verzahnung von Mensch und Optimierer
Anleihen-Optimierer sind ein großer Schritt nach vorn—aber das bedeutet nicht, dass ein Investmentmanager die Portfoliokonstruktion einfach an eine Maschine delegieren sollte. Ein Optimierer, der auf einer digitalisierten Research-Plattform basiert, kann einen enorm reichhaltigen Datensatz generieren, der einem Portfoliomanager viel mehr Möglichkeiten bietet, seine Anlageeinschätzungen umfassend und präzise in den Portfolios abzubilden.
Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem sich die Spreads (Renditeaufschläge) schnell ausgeweitet haben und der Portfoliomanager eine Trendwende erwartet. Eine Handvoll von Anleihemanagern verfügt nun über Tools, um diese taktische Sichtweise schnell zu integrieren, indem sie die Exposonierungen der Portfolios gegenüber dem Spread-Momentum begrenzen.
Das ist aber noch nicht alles. Unsere Portfoliomanager können diese Optimierungsanpassungen beobachten und im Laufe der Zeit wertvolle Erkenntnisse über das Zusammenspiel verschiedener Restriktionen und Faktoren ableiten. Sie können den Optimierer auch nutzen, um Simulationen zu erstellen und zu beobachten, wie sich Portfolios entwickelt hätten, die unter Verwendung unterschiedlicher Restriktionen konstruiert wurden.
Energie ist beispielsweise ein großer, volatiler Sektor. Ein Optimierer kann einem Manager die Möglichkeit geben, seine menschliche Intuition bezüglich der Frage, wie streng die Energie-Exposonierungen von Portfolios begrenzt werden sollten, anhand verschiedener simulierter Portfolios, in unterschiedlichen Szenarien und bei tatsächlichen historischen Ereignissen zu testen.
Es ist ein erstaunlicher Fortschritt: Wir haben herausgefunden, dass unser Optimierer im Zusammenspiel mit unserer integrierten digitalen Plattform Simulationen erstellen kann, die reale Bedingungen exakt widerspiegeln, und einem Portfoliomanager aufzeigen kann, wie sich seine Entscheidungen unter bestimmten Umständen auf die Performance ausgewirkt hätten. Als Lernerfahrung ist das von unschätzbarem Wert. Und das bedeutet, dass ein fortschrittlicher Optimierer den Portfoliomanager nicht nur schneller, sondern auch schlauer machen kann.
