Im Team für systematische Aktienstrategien bei Jupiter verfolgen wir einen hochaktiven Investmentansatz. Unser Vorgehen unterscheidet sich jedoch grundlegend vom traditionellen aktiven Management, das häufig auch als diskretionäres Management bezeichnet wird. Anstatt Unternehmensberichte manuell zu analysieren, Gespräche mit Managementteams zu führen oder externe Research-Berichte auszuwerten, nutzen wir computergestützte Verfahren, um enorme Mengen öffentlich verfügbarer Informationen zu analysieren. Dadurch können wir ein großes Universum globaler Aktien anhand einer Reihe proprietärer Selektionskriterien untersuchen, die wir über viele Jahre entwickelt und kontinuierlich verfeinert haben.
Obwohl unser Prozess systematisch ist, beruhen unsere Selektionskriterien auf intuitiven und für Anleger leicht nachvollziehbaren Prinzipien. Dazu zählen unter anderem die Bewertung einer Aktie, die Qualität der Bilanz, Wachstumsmerkmale eines Unternehmens, die Effizienz des Kapitaleinsatzes, die Einschätzungen von Analysten sowie unterstützende Markttrends.
Unser Investmentprozess basiert auf Daten, nicht auf Meinungen
Wir wenden eine disziplinierte und wissenschaftliche Methodik zur Überprüfung von Hypothesen an. Aus unserer Sicht besitzt systematisches Investieren einen Vorteil, weil es emotionslos agiert und nicht den menschlichen Verzerrungen unterliegt, die viele Anlageentscheidungen beeinflussen. Tatsächlich ist unser Prozess darauf ausgerichtet, psychologische und verhaltensbedingte Verzerrungen anderer Marktteilnehmer zu nutzen.
Wir glauben nicht, dass Märkte vollständig effizient sind. Vielmehr versuchen wir, die von uns identifizierten Ineffizienzen systematisch auszunutzen. Gleichzeitig arbeiten wir kontinuierlich daran, unseren Investmentprozess schrittweise und auf wissenschaftlicher Grundlage weiterzuentwickeln.
In den vergangenen Jahren haben wir zahlreiche Verbesserungen und Erweiterungen in unseren Investmentprozess integriert. Dazu gehört beispielsweise die Einbeziehung zusätzlicher Datenquellen, die aus unserer Sicht zu einer stärkeren Diversifikation beitragen können. Zu den neuen Informationsquellen zählen ESG-Daten (Umwelt, Soziales und Unternehmensführung), Transaktionen von Unternehmensinsidern aus regulatorischen Meldungen, Management-Sentiment aus der Textanalyse von Analystenkonferenzen sowie Buy-Side-Sentiment auf Basis von Handels- und Fondszuflüssen.
Die nachfolgende Übersicht zeigt einige der wichtigsten Erweiterungen, die wir in den vergangenen Jahren eingeführt haben.
Im September 2019 führten wir die sogenannte „Value-Quality-Decoupling“-Erweiterung ein, sprich die Entkopplung von Substanzwert und Qualität. Dies ermöglicht uns innerhalb unserer dynamischen Bewertungsstrategie mehr Flexibilität. Insgesamt umfasst unser Investmentprozess fünf unterschiedliche und diversifizierte Aktienselektionskriterien. Eines davon – die sogenannte „Dynamic Valuation“-Strategie – zielt darauf ab, attraktiv bewertete Aktien zu identifizieren. Hierfür werden Unternehmensdaten auf ähnliche Weise analysiert wie bei klassischen Value-Investoren. Durch unseren systematischen Ansatz können wir diese Analyse jedoch in großem Maßstab durchführen und die Finanzkennzahlen von Tausenden Unternehmen gleichzeitig auswerten.
Unsere Dynamic-Valuation-Strategie ist ausdrücklich kein generischer Value-Faktor, sondern ein proprietärer Ansatz. Sie unterscheidet sich in vielerlei Hinsicht von klassischen Value-Faktoren. So berücksichtigt sie beispielsweise zusätzlich die Qualität von Unternehmen, da unsere Untersuchungen darauf hindeuten, dass sich dadurch die Abwärtsrisiken von Value-Investments reduzieren lassen. Mit der Einführung des Value-Quality-Decoupling im Jahr 2019 konnten wir zudem Phasen besser bewältigen, in denen sowohl Value- als auch Qualitätsstile unter Druck standen. Dadurch wurde unser Investmentprozess flexibler.
Die Gewichtung der fünf Aktienselektionskriterien erfolgt nicht statisch, sondern dynamisch. Sie verändert sich im Zeitablauf und reagiert auf unsere Messungen des jeweiligen Marktumfelds. Ebenfalls im September 2019 erweiterten wir unsere Berücksichtigung des bedingten Abwärtsrisikos („Conditional Downside Risk“). Ziel war es, die Risikogewichtung einzelner Faktoren in unterschiedlichen Marktphasen zu verbessern. Sowohl das Value-Quality-Decoupling als auch die Erweiterung um Conditional Downside Risk ermöglichen unserem dynamischen Gewichtungssystem eine höhere Flexibilität und Reaktionsfähigkeit.
Im September 2019 und Januar 2020 führten wir zwei wichtige Verbesserungen in unserem Portfolio-Konstruktions- und Risikomanagementrahmen ein. Im September 2019 ergänzten wir unser bestehendes faktorbasiertes Risikomodell um ein zusätzliches statistisches Risikomodell. Das auf der Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis, PCA) basierende Modell hilft dabei, zeitlich variable Risiken zu erfassen und komplexe Datensätze mit vielen Dimensionen besser zu verstehen. Es kann vorübergehende Risikofaktoren – etwa solche, die durch geopolitische oder makroökonomische Entwicklungen entstehen – automatisch identifizieren und kontrollieren, ohne dass diese vorab definiert werden müssen.
Im Januar 2020 führten wir zudem überarbeitete Restriktionen und Verbesserungen bei der Kontrolle von Länder-, Sektor- und Brancheneffekten ein – sowohl auf Ebene der Faktorkonstruktion als auch bei der Portfoliozusammenstellung. Ziel war es, die risikoadjustierten Renditen weiter zu verbessern.
Während diese beiden Erweiterungen vor allem der Portfolio-Konstruktion dienten, zielten die folgenden drei Maßnahmen auf die Verbesserung der Aktienselektion ab. Im April 2020 ergänzten wir unsere Strategie zur Bewertung der Unternehmensführung um eine neue Komponente, die Informationen aus Insidertransaktionen von Vorständen und Führungskräften in den eigenen Aktien analysiert. Im Juni 2020 integrierten wir Umwelt-, Sozial- und Governance-Kennzahlen (ESG). Dabei betrachten wir nicht nur den aktuellen Stand dieser Kennzahlen, sondern auch deren Veränderungen im Zeitverlauf. Eine Herausforderung bei ESG-Investments besteht darin, dass ESG-Faktoren teilweise mit anderen Faktoren – beispielsweise der Unternehmensqualität – überlappen können. Deshalb haben wir sichergestellt, dass eine stärkere Berücksichtigung von E-, S- und G-Faktoren nicht unbeabsichtigt zu Stilverschiebungen im Portfolio führt.
Im November 2020 ergänzten wir unsere Sentiment-Strategie um eine neue Komponente, die Management-Sentiment und Qualitätssignale aus den Transkripten von Analystenkonferenzen erfasst. Dabei kommt Natural Language Processing (NLP) zum Einsatz, um relevante Informationen aus umfangreichen Textmengen zu extrahieren.
Im März 2021 führten wir eine weitere Verbesserung unseres dynamischen Gewichtungssystems ein: die sogenannten „High Conviction Rotations“. Diese Erweiterung verbessert die Flexibilität und Reaktionsfähigkeit des Modells, indem Zusammenhänge zwischen Marktindikatoren und erwarteten Faktorprämien besser identifiziert werden. Dadurch kann das Modell stärkere Umschichtungen zwischen Faktoren vornehmen, wenn die Überzeugungskraft der Signale besonders hoch ist.
Im November 2021 führten wir eine neue Komponente ein, die Informationen aus Kapitalflüssen in verschiedene Arten von Aktienfonds nutzt. Kapitalflüsse spiegeln wider, wie Anleger ihr Kapital zwischen verschiedenen Anlageformen umschichten. In der Vergangenheit bestand eine Herausforderung dieser Daten darin, dass sie häufig nur mit geringer Frequenz und zeitlicher Verzögerung verfügbar waren. Uns gelang es jedoch, ausreichend aktuelle und hochfrequente Datenquellen zu erschließen, um daraus nutzbare Signale abzuleiten.
Im Dezember 2022 führten wir die Erweiterung „Reputational Risk“ ein. Hierbei werden ESG-bezogene Reputationsrisiken auf Basis von Nachrichtenmeldungen berücksichtigt. Dies hilft uns dabei, Aktien zu identifizieren, deren Wertentwicklung durch andere Merkmale als traditionelle Faktoren beeinflusst wird.
Im Oktober 2023 führten wir ein neues Signal ein, das globale Kapitalflüsse auf Branchenebene berücksichtigt und daraus zusätzliche Erkenntnisse für die Aktienselektion gewinnt. Weitere Informationen zu globalen Kapitalflüssen der Industrie finden Sie hier.
Ebenfalls im Oktober 2023 erweiterten wir unser Analyseuniversum um rund 500 zusätzliche Aktien. Dies bedeutet nicht, dass diese Titel automatisch in die Portfolios aufgenommen werden, sondern dass wir täglich eine größere Zahl potenzieller Long- und Short-Kandidaten analysieren. Die Erweiterung verbessert die Nutzung von Marktliquidität und vergrößert das Alpha-Potenzial.
Im November 2024 ergänzten wir die Strategie zur Bewertung der Unternehmensführung um Patentdaten. Patente verleihen das rechtliche Nutzungsrecht an einer Erfindung. Unser Patent-Signal ermöglicht es, Unternehmen mit hoher Innovationsfähigkeit zu identifizieren, indem analysiert wird, wie effizient sie Innovationsprojekte über Patente in potenzielle zukünftige Erträge umwandeln können.
Im März 2025 verbesserten wir unser dynamisches Gewichtungssystem durch eine Erweiterung der Dynamic-Valuation-Komponente. Ziel war es, extreme Marktphasen besser zu navigieren, in denen Anleger entweder stark auf klassische Value-Titel oder auf hoch bewertete Qualitätsunternehmen fokussiert sind.
Im September 2025 entwickelten wir unsere Sentiment-Strategie weiter, indem wir die Konstruktion einer ihrer zentralen Unterkomponenten verfeinerten. Die aktualisierte Methodik identifiziert kurzfristige Marktverwerfungen effektiver und verbessert insbesondere die Unterscheidung zwischen vorübergehenden und dauerhaften Preisverzerrungen.
Kurz darauf, im Dezember 2025, verbesserten wir unser Portfolio-Konstruktions- und Risikomanagementsystem durch eine Erweiterung der Volumenprognose. Dadurch lässt sich die Fragmentierung von Handelsvolumina über verschiedene Handelsplätze hinweg besser erfassen.
Im Februar 2026 folgte eine weitere Verbesserung im Bereich der Portfolio-Konstruktion. Durch die Optimierung der Handelsgrößen erhöhten wir die Effizienz der Umsetzung von Alpha-Signalen. Diese Erweiterung bezeichnen wir als „Trade Thresholds“.
Im März 2026 erweiterten wir unsere Strategie zur Bewertung der Unternehmensführung erneut. Die neue Komponente erfasst die nichtlinearen Auswirkungen von Managemententscheidungen auf Kursentwicklungen. Diese jüngste Erweiterung nennen wir „Management Signalling“. Weitere Details hierzu finden Sie auf unserer Website.
Wir verfolgen weiterhin ein sehr aktives internes Forschungsprogramm und arbeiten darüber hinaus mit einer Reihe von Wissenschaftlern in vielversprechenden neuen Forschungsfeldern zusammen. Die in den vergangenen Jahren eingeführten Erweiterungen dienen dazu, die Diversifikation zu erhöhen, neue Informationsquellen zu erschließen und die Flexibilität unseres Investmentprozesses auszubauen – mit dem Ziel, die risikoadjustierten Ergebnisse für unsere Anleger kontinuierlich zu verbessern.
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