Mit System durch anspruchsvolles Marktumfeld

Krieg, hohe Energiepreise, Inflation und KI-Wachstumsrisiken: Die Volatilität an den Anleihemärkten hat sich in den vergangenen Monaten deutlich erhöht – mit einem systematischen Ansatz lassen sich Chancen in dem anspruchsvollen Marktumfeld heben.

Die höheren Energiepreise infolge des Kriegs im Iran treffen aktuell auf einen Anleihemarkt, der die Inflationsrisiken der vergangenen Jahre noch nicht vollständig verarbeitet hat. Dadurch haben sich die Risiken an den Anleihemärkten in den vergangenen Monaten deutlich verschoben. Zugleich haben massive Investitionen in KI-Infrastruktur die Erwartungen an das langfristige Wachstum und den neutralen Zinssatz in den USA erhöht. Ob diese Erwartungen erfüllt werden, ist offen. Klar ist jedoch: Die Kombination aus geopolitischen Risiken, Inflation, Fiskaldruck und strukturellen Wachstumserwartungen macht das Marktumfeld anspruchsvoller. Für Anleger, die einen systematischen Ansatz nutzen, bietet die höhere Volatilität jedoch auch Chancen und das Potenzial, mit fundierter Wertpapierauswahl Alpha zu generieren.

Höhere Komplexität, mehr Chancen

Systematische Fixed-Income-Ansätze zielen darauf ab, die Marktrenditen zu übertreffen, indem sie Faktoren identifizieren und nutzen, die die Wertentwicklung von Anleihen beeinflussen. Dass Anleihe-Investoren auf Faktoren wie „Value“ und „Momentum“ als aussagekräftige Indikatoren bei der Allokation setzen, ist nichts Neues. Fortschrittliche systematische Ansätze gehen jedoch weit darüber hinaus. Sie versuchen, weitere Renditetreiber zu identifizieren und in ihre Modelle zu integrieren. So entsteht ein ganzheitliches Bild zu möglichen Anlagechancen.

Mit der Entwicklung, die die Anleihemärkte genommen haben, lässt sich das Potenzial dieser Ansätze heute wesentlich besser nutzen als vor einigen Jahren. Insbesondere der Markt für Unternehmensanleihen hat sich deutlich, sowohl in der Breite als auch in der Tiefe, ausgedehnt. Das bedeutet höhere Komplexität, aber auch mehr Chancen: Denn je größer und heterogener das investierbare Universum, desto häufiger treten Fehlbewertungen zwischen einzelnen Anleihetiteln auf, die sich gewinnbringend nutzen lassen. Allokationen, die rein auf Makrokennzahlen setzen, entgehen diese Chancen. Mit einer systematischen Titelauswahl lassen sich die angesprochenen Relative-Value-Verzerrungen identifizieren und als Grundlage nutzen, um Alpha zu generieren.

Anleihe-Investments: Klassische Ansätze stoßen an Grenzen

Ein konkretes Beispiel: Ein Anleger kauft zwei „besonders attraktive“ Industrie-Anleihen, merkt aber nicht, dass beide deutlich länger laufen als die Benchmark. Kurz darauf steigen die langen Zinsen stark. Allein diese ungewollte Duration-/Kurvenwette drückt die Performance gegenüber der Benchmark. Gleichzeitig hat er Industrie übergewichtet, und als sich die Industrie-Spreads ausgeweitet haben, kam ein weiterer negativer Beitrag dazu. Dass seine Einzeltitelselektion gut war, ist kaum noch sichtbar, weil die Rendite vor allem von Zins-, Kurven- und Sektorallokation getrieben wurde – also von Risiken, die er gar nicht „bewusst“ eingehen wollte.

Systematische Selektion bedeutet, dass das Portfolio eben nicht wie im Beispiel eine „Black Box“ mit unsichtbaren Risiken ist. Anlageentscheidungen werden auf Basis plausibler ökonomischer Hypothesen getroffen, die dann zunächst mithilfe von Modellen getestet und anschließend umgesetzt werden. Die Basis dafür liefern Künstliche Intelligenz und Machine Learning. Sie unterstützen das menschliche Portfoliomanagement dabei, Hypothesen auf Basis enormer Informationsmengen zu testen. Übersetzt in das vorherige Beispiel, würde der Anleger, anstatt die zwei IndustrieAnleihen „nach Gefühl“ zu kaufen, gezielt diejenigen Titel auswählen, die nach klaren Kriterien wie etwa der Bewertung, Qualität und Momentum eine robuste Mehrverzinsung erwarten lassen. Duration, Kurve und Sektor wählt das Modell nahe an der Benchmark. So kommt die relative Rendite tatsächlich aus der besseren Einzeltitelauswahl und eben nicht daher, dass lange Zinsen steigen oder sich Industrie-Spreads ausweiten.

Stabilisierendes Element im Gesamtportfolio

Systematic-Fixed-Income-Strategien finden in immer mehr Portfolios Anwendung. Dabei zeigen die Ansätze gerade über einen längeren Zeitraum ihr volles Potenzial – eben weil der Ansatz Duration- und Sektorwetten vermeidet und damit die Wahrscheinlichkeit extremer Abweichungen gegenüber dem Markt reduziert. Gleichzeitig ist das aber kein Versprechen eines linearen Ertragspfads: Faktoren können phasenweise schwächer funktionieren, Datenregime können sich ändern und Liquidität kann in Stressphasen zum dominierenden Treiber werden. Der entscheidende Punkt ist daher nicht die Existenz einzelner Faktoren, sondern die Qualität des Gesamtprozesses: Daten, Testing-Disziplin, transaktionskostenbewusste Portfoliokonstruktion, laufendes Monitoring und belastbare Ausführung.

Systematische Fixed-Income-Ansätze werden klassische Ansätze nicht zwingend ersetzen, vielmehr werden sie zu einem stabilisierenden Element im Gesamtportfolio, insbesondere auch in turbulenten Marktphasen, wie wir sie aktuell erleben. Die Logik dahinter ist einfach: Da die Ansätze Alpha-Quellen aus reiner Einzeltitelselektion anstreben und die Korrelation zu klassischen makrogetriebenen Renditetreibern minimieren, ist ein solcher Baustein eine hervorragende Diversifikation zu aktiven Risiken. Klar ist auch: In einem Markt, der strukturell an Komplexität gewinnt, dürfte die Zahl potenzieller Relative-Value-Gelegenheiten weiter steigen – und damit auch die Einsatzmöglichkeiten von Systematic-Fixed-Income-Strategien.

Ein Beitrag von Souheir Asba, Portfolio Managerin, AllianceBernstein