Helmut Paulus, CEO
SEIT 1999 NACHHALTIG QUANT
NETWORK
GLOBALISATION
TRANSPARENCY
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Quoniam – International erfolgreicher Asset Manager
November 18
(Stand: September 2018)
30,7 Milliarden Euro Kapitalanlagen
Anteilseigner sind die Managing Partner und die Union Asset Management Holding AG
Gegründet
1999 in Frankfurt am Main
Über
120 Mitarbeiter
93 % partizipieren indirekt am Unternehmens-erfolg
Büro in London seit 2014
Fixed Income
12,6 Mrd.
Equities
18,1 Mrd. 2018/09
Über
145 institutionelle
Kunden
© Quoniam Asset Management GmbH Page 4
Anlageerfolg sichert kontinuierliches Wachstum
KAPITALANLAGEN IN MRD. EURO
1,2
2,3
3,2
6,6
12,0 11,7
14,5
17,5
18,9
23,0
25,7
26,4
29,730,7
1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018/09
(Stand: September 2018)
AUM in Mrd. EUR
GOVERNANCE
SUSTAINABILITY
ENVIRONMENTAL
SOCIAL
25% 18% 14% 13% 12% 9% 7% 2%
2%
Unternehmen Versicherungen Publikumsfonds
Altersvorsorge- einrichtungen
Banken
Staatliche Institutionen
Verbände
Sonstige & Family Office
Kirchen & Stiftungen
40 % … nach ESG-Kriterien gemanaged
davon
November 18
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Aktives Management lohnt sich
November 18
Bruttowerte, ohne Berücksichtigung von transaktionsunabhängigen Kosten. Die präsentierte Performance basiert auf den Ergebnissen eines für die jeweilige Strategie repräsentativen aggregierten Portfolios, bestehend aus mindestens einem oder mehreren Einzelportfolios (volumengewichtet). Für alle Equities und benchmark-orientierten Fixed Income Strategien wird die jeweilige Benchmark des aggregierten Portfolios aus den Benchmarks der zu Grunde liegenden Einzelportfolios berechnet (volumengewichtet). 1) EQ Core Europe (Benchmark: MSCI Europe, STOXX 600 Total Return), 3) EQ Dynamic Europe (Benchmark: MSCI Europe), 4) FI IG Credit Euro (BM: 100% ML EMU Non Fin / 15% S&P EUR SCHATZ, 30% S&P EUR BOBL / 20% S&P EUR BUND, - 50% Markit iBoxx EUR Collateralized / 50% Markit iBoxx EUR Corporates 10+ ex T1&UT2, 80% Markit iBoxx EUR Corporates Senior / 20% Merrill Lynch Euro High Yield BB-B, Barclays Capital Euro Aggregate Corp ex Financials ex PT IE IT GR ES, Markit iBoxx EUR Corporates, Markit iBoxx EUR Corporates 5+ Years, Markit iBoxx EUR Corporates Non-Financial, Markit iBoxx EUR Corporates Senior, Merrill Lynch EMU Corporate Index Ex Sub-Debt), 5) FI IG Credit Global hedged to EUR (Benchmark: 50% Barx € Agg Corp / 50% Barx $ Agg Corp (EUR Hedged), 50% Merrill Lynch EMU Corp. Non-Fin. 1-10 / 50% Merrill Lynch US Corp. Non-Fin. 1-10 (EUR hedged), 60% BAML EUR Non-Fin / 40% BAML USD Non-Fin (EUR Hedged), Barclays Capital Global Aggregate Corporate (EUR hedged), Barclays Capital US Credit Corporate Ex Subordinate Index Euro hedged) ; 7) EQ MinRisk Europe (Benchmark: MSCI Europe, MSCI Europe hedged to EUR daily, MSCI: 80% Europe ex UK hedged to EUR/20% UK hedged to EUR, STOXX 600 Total Return) (Stand 09/2018)
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Digitalisierung treibt uns voran
November 18
ERGEBNIS:
HEUTE
Schnellerer und breiterer Informationszugang für alle
Informationsverarbeitung wird wichtiger
FRÜHER
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Der Wandel ist für jeden spürbar
November 18
Es war noch nie so einfach an globale Informationen jeder Art zu gelangen.
“Die Einführung von Google Duplex war erschreckend gut: Mensch and Maschine waren sich noch nie so ähnlich.”
Signifikante Fortschritte im privaten Umfeld…
… aber immer noch traditionelles Asset Management?
Hi, how can I help?
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Historische Fehleinschätzungen bei Zukunftstrends
November 18
„Man sollte das Patentamt schließen, da alle Erfindungen gemacht sind.“
Leiter des Londoner Patentamtes, 1908
„Damit verdient man niemals Geld.“ Bill Gates zu Steve Jobs über das aufkommende Internet, 1995
Quelle: https://www.der-bank-blog.de/33-historische-fehleinschaetzungen-und-fehlprognosen/innovation/20931/
„Ich denke, dass es einen Weltmarkt für vielleicht fünf Computer gibt.“
Thomas Watson (Chef von IBM), 1943
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Wie lange braucht man um 18 Tonnen Financial Reports zu lesen?
November 18
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Cloud Computing versus Mensch (Financial Reports)
Source: Quoniam. HD Azure Insight clusters. Analyzing 44.000 documents with approx. 9 Mio pages.; Man 25 complex pages/h; 8h/day; 252 days/year
GESCHÄTZTE UND EFFEKTIVE LESEDAUER IN JAHREN
November 18
1 Mensch 1000 Menschen Cloud 35 Core Cloud 130 Core Cloud 260 Core
115 Jahre 1 Monat 11 Minuten 3 Minuten 1,8 Minuten
Jahre 115,000000 0,083333 0,000021 0,000006 0,000003
0,000001
0,000010
0,000100
0,001000
0,010000
0,100000
1,000000
10,000000
100,000000
1000,000000
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Digitale Transformation auf einen Blick
Digital transformation
Smart client
service
Robo advisory
Disruptive
change
Blockchain DLT
Investment process
Big Data
Machine Learning
Factor Investing
AI Investing
Investment Entscheidungen institutioneller Investoren werden nicht durch Robo advisory oder Blockchain/DLT beinflusst.
Der Vorsprung in der Informationsverarbeitung determiniert den Erfolg.
Aktives Asset Management wird zunehmend mehr von Technologie und quantitativen Methoden bestimmt.
November 18
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1. BIG DATA = Volume, Variety, Velocity
November 18
NUMERISCH (Zahlen)
Jegliche Kennzahl aller Zahlenbereiche
BILDDATEN (Fotos)
Wetter Verkehr Konsumenten Warenströme Bestände Bodenschätze Lebende Populationen
AUDIODATEN (Ton)
Gespräche Nachrichten Emotionen
RELATIONEN (Verbindungen)
Datenabhängigkeiten Verknüpfungen
ALPHANUMERISCH (Text)
Namen & Label Beschreibungen Nachrichten Verträge & Prospekte Tweet‘s
Big Data [ˈbɪɡ ˈdeɪtə] (von englisch big ‚groß‘ und data ‚Daten‘) bezeichnet
Datenmengen, welche beispielsweise zu groß, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind, um sie mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten.
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2. Machine Learning
November 18
Maschinelles Lernen ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. Das heißt, es werden nicht einfach die Beispiele auswendig gelernt, sondern es „erkennt“ Muster und Gesetzmäßigkeiten in den Lerndaten. So kann das System auch unbekannte Daten beurteilen (Lerntransfer) oder aber am Lernen unbekannter Daten scheitern (Überanpassung).
Methoden Vielfalt: Der Großteil der Methoden ist schon seit über 20 Jahren bekannt (und vertraut).
Datenumfang: Die Erfahrbarkeit der Relevanz von Big Data treibt die Forschung voran.
Rechenpower: Wie nie zuvor kann quasi beliebig skalierbare Rechenleistung genutzt werden.
Clustering
Reduction (PCA)
Regularization (LASSO)
Bayesian Statistic
Regression (APT/MF)
Trees&Rules (Random F.)
Ensemble (Boosting)
Neural Network
Deep Learning
AI
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Herausforderungen im Asset Management
November 18
FRÜHER: Unsystematische Suche nach Informationen
Extrem viele Daten
Über 200 Informationen je WP
Großes Anlageuniversum
Mehr als 50.000 Wertpapiere
Behavioral Finance
Herdentrieb, Selbstüberschätzung,…
Hoher Wettbewerb
Märkte sind sehr effizient
HEUTE: Systematische Verarbeitung der Informationen (BIG DATA)
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Wie löst man die „BIG DATA“-Herausforderung ?
1913
„If I had asked people what they wanted, they would have said faster horses.“ Henry Ford
2018
„Man braucht viele, schnellere und intelligentere Portfolio Manager mit höherer mentaler Kapazität!?“
November 18
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Fords Engineering Lösung: Straight Through Processing (STP)
November 18
ERGEBNIS:
2016
Geringere Fertigungskosten (ceteris paribus)
Höheres Output/Kapazität
Standardisierte Individualkonfiguration
Höhere Zuverlässigkeit und Qualität
Kontinuierliche Innovation/Verbesserung
1913
Quelle: Ford Motor Company
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Ein quantitativer Investment process: Straight-Through-Processing im Asset Management
November 18
RESEARCH
Daten
Faktoren
Prognosemodelle
Pretrade-Check
Best Execution
PostTrade-Analyse
IMPLEMENTIERUNG
COMPLEX
1
SIMULTAN
2
EFFIZIENT
3
TITEL-GEWICHTE
PORTFOLIOKONSTRUKTION
a s
LIQUIDITY
RISK RETURN
ESG
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Das „Gravitationsgesetz“ des Asset Managements
Investmentphilosophie basierend auf dem Grundgesetz des aktiven Managements1
MEHRWERT PROGNOSEN IMPLEMENTIERUNG DIVERSIFIKATION
November 18
VOLATILITÄT
Möglichst viele unabhängige
Positionen
Korrelation der Prognosen versus Realität
Umsetzbarkeit der
Prognosen
Unterschiedliche Erträge
1 Clarke/de Silva/Thorley (2002)
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Aber: Prognosen in Finanzmärkten sind schwierig
GUTE AKTIENPROGNOSEN AUTONOMOUS DRIVING
IC = 0.05 IC > 0.99
November 18
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Systematische Faktoren zur Prognose
November 18
RISK
Risikobereitschaft erzielt in der Regel Return (Aktienmarkt, Credit Spreads)
ABER – Low Risk Anomalie1: Sehr hohes Risiko/Volatilität wird nicht belohnt
VALUE
Günstige Assets (Aktien Multiples2, hoher Credit Spread3) erzielen Prämie
ABER: Value Assets sind oft von geringer Qualität oder mit höherem Risiko
QUALITY
Emittenten mit hoher Rentabilität und hohen / verbesserten Margen wachsen
Leverage sollte gering bleiben
ABER: Qualität ist oft teuer
SENTIMENT
Performance folgt mittelfristigen Trends (kaufe die „past winners“4)
ABER – Crowding Effekte: Hohe Verluste bei Trendbruch möglich
1) Haugen et al. 1972/2010 for Equtieis, Carvalho et al.2014; Ng and Phelps,2015 for Fixed Income, 2)Basu 1982, Fama/French (Size & Value) 1993 3 )Correia et al. 2012 / Houweling & van Zundert, 2015, 4) Jegadeesh/Titmam 1993
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Faktoreffekte sind wissenschaftlich gut belegt (z. B. Fama/French u. a.)
November 18
Stand: 30.09.2018 Quelle: Andrea Frazzini www.econ.yale.edu/~af227/data_library.htm
Momentum: Up-Down
Value: High-Low
Size: Small-Big
Quality vs. Junk
Low Volatility: Bet against Beta
SIGNIFIKANTE FAKTORPRÄMIEN IM US AKTIENMARKT
Finanzkrise 2007 – 2010
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Struktur des Multi-Faktor Alpha-Modells
November 18
Accounting value (3) Earnings, Book multiples, Patent value
Operating value (3) Cash Flow, Sales… multiples
Yield (2) Free Cash Flow to Equities, Dividends, Buyback
Growth (5) Change in profitab., margins
Earnings quality (3) Accruals in Earnings, Cash Flow & B/sheet
Hybris (5) CapEx, Asset Gr., Ext. Financing
Profitability (4) Operating and B/S margin metrics
Safety (7) Leverage, Solvency, Volatility
Bank quality (4) Core Capital, Loan to Deposit, …
Quality of Intangibles (3) Innovative efficiency, quality of patent pool, …
Earnings momentum(3) Trend and revisions in EPS
Price momentum (4) Risk adjusted and sales interacted
Ownership (2) Director‘s dealings, holdings
Crowding (7) Skewness, Visibility, Chg in fund holdings
VALUE QUALITY SENTIMENT
Short selling momentum (3) Capacity utilisation, volume, …
Anzahl der Einzelkennzahlen, die in einen Composite Faktor
eingehen
Excess Returni,t+1
ß1,t × F1,it + … + ßN,t × F N,it + e it =
ALPHA-SIGNAL: Systematische Faktoreffekte RESIDUUM
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STYLE AND ALPHA SIGNAL PERFORMANCE
Kombiniertes Alpha-Signal outperformed Single-Faktor-Strategien
November 18
Quelle: Quoniam Asset Management GmbH; Research; Europa Country Universum, monatlich rebalanced; reine Faktoreffekte berechnet size-neutral; Size Performance berechnet relativ
zur MCAP-gewichteten Benchmark, alles vor Transaktionskosten, in lokalen Renditen (08/18)
80
130
180
230
280
330
380
430
2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017
Rela
tiv
e R
eturn
in
%
sfsf
Alpha
Sentiment
Value
Quality
Low Volatility
Size
Finanzkrise
Performance des Multi-Faktor Signals gegen Single-Faktor:
a=Value+Quality+Sentiment
Low Volatility und Size separiert dargestellt
© Quoniam Asset Management GmbH Seite 24
Executive Summary zur Digitalisierung
November 18
Auf keines der Elemente kann heute verzichtet werden*
Nutzen (AI)
Big Data
* Strong AI: Der Faktor „Human Structuring“ würde durch eine selbst strukturschaffende Intelligenz ersetzt.
Human Structuring
Kapital- einsatz
Machine Learning
Computing Power = × × × ×
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Muss man sich nun mit Digitalisierung beschäftigen?
November 18
Alle Wahrheit durchläuft drei Stufen: Zuerst wird sie lächerlich gemacht. Dann wird sie bekämpft. Und schließlich wird sie als selbstverständlich angenommen.
Arthur Schopenhauer (1788-1860)
Eugène Delacroix: Freedom leads the people, 1830
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Quoniam Website: Ihr quantitativer Einblick und Zugriff auf die Märkte
November 18
www.quoniam.com/market_analytics www.quoniam.com/fonds
© Quoniam Asset Management GmbH Seite 28
Disclaimer
November 18
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