Wie man das Alpha isoliert
Das Alpha als Schnittpunkt der Regressionsgrade mit der vertikalen Achse gibt die durchschnittliche Über- oder Unterrendite des Investmentfonds wieder. Wie das Beta wird auch das Alpha von der Regressionsgraden abgeleitet.
Besteht kein signifikanter Zusammenhang zwischen Benchmark und Fonds, ist auch das Alpha nicht aussagekräftig. Damit ist die Kennzahl mehr als nur die einfache Überrendite und berücksichtigt auch die gemeinsamen Volatilitätsrisiken zweier Anlagen.
Diese Eigenschaft ermöglicht die theoretische Isolierung des Alphas. Ist das Fondsmanagement davon überzeugt ein positives Alpha generieren zu können, kann durch eine Short-Position in der Benchmark das systematische Marktrisiko des Portfolios neutralisiert werden. Je klarer der Zusammenhang (und höher die Korrelation) zwischen Strategie und Benchmark, desto sauberer gelingt diese Extraktion des Alphas.
Das Beta liefert uns die passende Gewichtung der Short-Position. Im obigen Beispiel (Alpha = 2,00 Prozent, Beta = 0,80) könnten wir also 80 Prozent des ursprünglichen Volumens zusätzlich in einer Short-Position der Benchmark allokieren (beispielsweise mittels verkaufter Future-Kontrakte) und haben nun ein Portfolio, welches marktunabhängig durchschnittlich 2,00 Prozent im Jahr erwirtschaftet. In vereinfachter Form spiegelt diese Strategie das Konzept von Long-short- und Pure-Alpha-Fonds wieder.
Diese Alpha-basierten Strategien haben zwei primären Risikoquellen: Die Stabilität der Überrendite (Alpha) und die Stabilität und Qualität des Hedge-Ratios (Beta).
Erwirtschaftet das Management kein positives Alpha mehr, wird der Fonds unabhängig von der Marktphase keine Rendite bringen können. Gleichzeitig sollte dieses Alpha über verschiedene Marktphasen hinweg eine gewisse Stabilität aufweisen. Was in Aufwärtsphasen also stärker steigt, sollte auf dem Weg nach unten nicht stärker fallen. Anderenfalls kauft der Investor sich nur verstecktes Beta ein.
Entscheidet sich das Management durch einen Beta-Hedge das Marktrisiko zu neutralisieren, ist das Resultat nicht automatisch das reine Alpha. Jede Abweichung der roten Regressionsgraden von den blauen Datenpunkten stellt ein Risiko dar.
So kann die Performance durch eine unzureichende Schätzung des Betas oder externe Faktoren ruiniert werden, da der Beta-Hedge auf einmal querschießt. Es gilt daher die gemeinsamen Risiken der Strategie und der Benchmark laufend und unter Berücksichtigung verschiedener Marktregime zu beobachten.
Glück oder Können?
Nun hat man einen Fonds gefunden, welcher ein ordentliches Alpha generieren konnte und schließt daher auf Kompetenz des Fondsmanagements. Da man sich als Neu-Investor von historischer Performance wenig kaufen kann, gilt es jetzt einschätzen zu können, ob dieser Mehrertrag auch tatsächlich solides Handwerk oder vielmehr glücklicher Umstand war.
Zur Veranschaulichung soll ein kleines Experiment durchgeführt werden. Basierend auf dem S&P 500 Index simulieren wir 1.000 Fondsmanager, welche 25 Jahre lang jeden Monat unabhängig voneinander ein Volumen zwischen 0 und 200 Prozent in den Index investieren.
Am Ende jedes Monats gewichten sie ihr Portfolio neu. Die gewählte Gewichtung erfolgt rein zufällig und ist unabhängig von Indexstand, letzter Investition oder sonstigen Einflüssen. Effektiv würfelt jeder Manager einmal im Monat seine Investitionsquote.
Diese Simulation führt zu 1.000 individuellen Track Records sowie Alphas und Betas. Es zeigt sich, dass selbst bei einer rein zufällig gewählten Portfolio-Allokation mitunter Alpha-Werte von 5 Prozent und mehr pro Jahr anfallen können. Der beste Manager schafft gar ein Alpha von 6,8 Prozent und eine sagenhafte Performance von 2.196 Prozent über 25 Jahre, während der Index in dieser Zeit rund 431 Prozent zulegte.
Das Histogramm illustriert die Verteilung der Alphas einer Simulation von 1.000 Zufallsstrategien. In der Tat weisen rund 15 Prozent der Fonds ein Alpha über 2 Prozent pro Jahr aus. Lässt sich Glück womöglich gar nicht von Können trennen?
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