Aus der Geschichte kann man lernen (oder auch nicht)

Es gibt eine Reihe professioneller Bewertungstools für Portfolios, die die Schwankungsintensität einer Anlage (die Volatilität) mit dem Risiko einer Anlage gleichsetzen. Schwankt eine Anlage stark, ist sie risikoreich. So kurz. So simpel. So falsch.

Denn man kennt die Volatilität der Zukunft genau so wenig wie die Rendite. Was man zeigen müsste, wäre die Tatsache, dass die Volatilität stabiler ist als die Rendite. In der jetzigen Krise sind aber exakt die Anlagen abgeschmiert, die vor Ausbruch der Krise überdurchschnittliche Renditen bei unterdurchschnittlicher Volatilität gebracht haben, also die ganzen strukturierten Anleihen (MBS, ABS, ARS, ...).

Es hört aber nicht bei der Volatilität auf. Für eine Portfolio-Optimierung ist auch die Korrelation der Anlagen wichtig. Man versucht, eine Depot mit Anlagen zu ergänzen, die sich anders, am besten gegenläufig zu den bereits enthaltenen entwickeln. Also zum Beispiel Energieaktien oder Rohstoffe zu kaufen, die (meistens) steigen, wenn der Rest der Börse unter der Inflation stöhnt. Aber auch diese Korrelationen sind nicht so wahnsinnig stabil.

Letztes Jahr hat die ABN Amro ein Musterdepot für ihre Kunden zusammengebaut: 65 Prozent Anleihen, 13 Prozent Rohstoffe, 2 Prozent Gold und 20 Prozent Immobilienaktien. Das war allein aufgrund des Immobilienanteils ein ziemlich schlechtes Depot ...

Ich bin mir daher sicher, dass eine naive Diversifikation für ein Portfolio ausreicht. Ein wenig Gold, ein wenig Rohstoffe, global anlegen, etc. Alles, was dann angebliche Wissenschaftler in Software gießen, dient doch nur einem Zweck: Sicherheit vorgaukeln und eine "fundierte" Beratung hinzubekommen, um auf dieser Basis hemmungslos Produkte verkaufen zu können.

Dass die Korrelationen und die Volatilitäten nicht stabil sind, ist unter diesem Gesichtspunkt sogar noch förderlich. Man muss schließlich das Depot permanent optimieren und sorgt dadurch für zusätzliche Umsätze, die dem Vertrieb gut tun ...

FTD:Trügerischer Blick zurück

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