Marktpsychologie und systematisches Alpha

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Reale Märkte entsprechen nicht den Vorstellungen der klassischen Finanztheorie, wonach rationale Anleger auf der Grundlage aller verfügbaren Informationen handeln und so dafür sorgen, dass sich die Preise stets im Gleichgewicht befinden. Im Gegenteil: Märkte sind anfällig für sogenannte Long-Tail-Risiken – seltene Ereignisse mit potenziell schwerwiegenden Auswirkungen. Spekulationsblasen und heftige Kurseinbrüche treten immer wieder auf und das Marktgeschehen wird maßgeblich von Stimmungen und irrationalem Anlegerverhalten geprägt. Viele Marktteilnehmer und Kommentatoren haben selbst beobachtet, wie bestimmte Verhaltensmuster die Preise von Vermögenswerten beeinflussen. In den vergangenen vier Jahrzehnten sind ihre Erfahrungen durch eine wachsende Zahl wissenschaftlicher Studien zur Preisbildung an den Finanzmärkten untermauert worden.

Seit den 1980er Jahren dokumentieren Studien zur Preisbildung von Vermögenswerten persistente Renditequellen, die mit der Effizienzmarkthypothese (EMH) in ihrer einfachsten Form nicht vereinbar sind. Diese besagt, dass die Marktpreise zu jeder Zeit sämtliche verfügbaren Informationen widerspiegeln (Fama, 1970). Zu den Renditequellen, für die es solide Belege gibt, gehören Momentum (Jegadeesh & Titman, 1993), langfristige Trendumkehr (De Bondt & Thaler, 1985) und Bewertung bzw. Value (Fama & French, 1992; Lakonishok, Shleifer, & Vishny, 1994).

Der Momentum-Effekt beschreibt die Tendenz, dass Aktien mit vergleichsweise hohen Renditen in jüngster Vergangenheit auch in naher Zukunft überdurchschnittliche Renditen abwerfen werden. In der wissenschaftlichen Literatur wird dies häufig als positive Autokorrelation (oder Trendpersistenz) der Renditen über drei bis zwölf Monate definiert. Langfristige Trendumkehr beschreibt das Phänomen der langfristigen Korrektur des Momentum-Effektes oder, wissenschaftlich ausgedrückt, eine negative Autokorrelation über einen mehrjährigen Horizont. Value steht für die Outperformance günstigerer Aktien, häufig definiert als relative Mehrrendite von Aktien mit einem hohen Kurs-Buchwert-Verhältnis (wobei auch andere Bewertungskennzahlen verwendet werden können). Die genannten Definitionen generischer Faktoren finden sich häufig in der Literatur.

Ziel dieses Beitrags ist es, einige dieser Ideen kurz vorzustellen. Auf der Grundlage einer mehr als 20-jährigen Researchtätigkeit haben wir bei Jupiter proprietäre Strategien entwickelt, die über die genannten einfachen, generischen Faktordefinitionen hinausgehen. Unser systematischer Prozess ist darauf ausgelegt, viele gut dokumentierte irrationale Verhaltensmuster auszunutzen. Auf diese Weise wollen wir nicht nur höhere risikobereinigte Renditen generieren, sondern auch einige der typischen Risiken neutralisieren, die mit generischen, auf Risikoprämien basierenden Faktoren einhergehen. Dazu arbeiten wie seit langem mit führenden Wissenschaftlern zusammen. Gemeinsam haben wir untersucht, welcher Teil der einzelnen Verhaltensanomalien als Alphaquelle dienen kann und welche zyklischen Risikofaktoren kontrolliert oder neutralisiert werden müssen.

Ökonomen waren sich der Bedeutung der Psychologie für die Märkte schon lange bewusst, bevor sich die junge Disziplin der Verhaltensökonomie explizit damit befasste. So schrieb John Maynard Keynes im Jahr 1936: „… Die täglichen Schwankungen der Gewinne aus bestehenden Investitionen, die offensichtlich vorübergehend und unbedeutend sind, haben tendenziell einen übermäßigen, ja sogar absurden Einfluss auf den Markt.“ (Keynes, 1936).

Zu den irrationalen Verhaltensmustern, mit denen sich die Wissenschaft in den letzten Jahrzehnten befasst hat, gehören der Ankereffekt, Selbstüberschätzung, Repräsentativität, Herdenverhalten, die neue Erwartungstheorie (die zeigt, dass Menschen Gewinne und Verluste unterschiedlich bewerten), die langsame Aufnahme neuer Informationen, Unterreaktion, Überreaktion und verzögerte Überreaktion.

Meilensteine der Verhaltensökonomie

Risikoprämien oder verhaltensbasierte Fehlbewertungen?

Für beobachtete Prämien wie die Momentum- oder Value-Prämie gibt es zwei konkurrierende Erklärungen: 

       (i)  Sie vergüten ein systematisches Risiko oder 

       (ii)  sie korrigieren verhaltensbasierte Fehlbewertungen. 

Anhänger der ersten Hypothese sind der Ansicht, dass diese Prämien Anleger für das zusätzlich eingegangene systematische Risiko kompensieren. Value-Aktien können sich überdurchschnittlich entwickeln, weil sie fundamental risikoreicher sind (zum Beispiel können diese Unternehmen anfälliger für finanzielle Notlagen, zyklische Schwankungen oder wirtschaftliche Abschwünge sein). Der Momentum-Faktor kann eine Prämie bieten, da er das Risiko eines Crashs oder andere versteckte makroökonomische Risiken erhöht. Moderne Modelle zur Vermögenspreisbildung haben diese Prämien in Multi-Faktor-Rahmenwerke integriert (Fama & French, 1993; Carhart, 1997) und behandeln sie als Risikofaktoren in einem Gleichgewichtsmodell und nicht als Anomalien. Damit werden Überrenditen eher als Kompensation für Risiken und weniger als Fehlbewertungen des Marktes angesehen.

Verhaltensökonomische Erklärungen bieten eine ergänzende Interpretation. Wenn Anleger aktuelle Trends systematisch extrapolieren, sich an früheren Kursen orientieren oder auf neue Informationen zu wenig reagieren (alles Formen kognitiver Verzerrungen), können die Kurse von Aktien auf vorhersehbare Weise von ihrem fundamentalen Wert abweichen. Die resultierenden Mehrrenditen können die allmähliche Korrektur dieser Verzerrungen widerspiegeln.

Verhaltens- und risikobasierte Erklärungen schließen sich nicht gegenseitig aus. Verhaltensbasierte Fehlbewertungen können selbst endogene Risikoexposures verursachen. Beispielsweise können Momentum-Positionen, die von sehr vielen Anlegern gehalten werden (Crowded Trades), anfällig für eine drastische Trendumkehr werden, wenn die Stimmung dreht.

Für verhaltensbasierte Erklärungen würden größere Effekte bei schwer zu bewertenden Aktien, starke Kursbewegungen in Reaktion auf Kauf- und Verkaufsaktivitäten von Kleinanlegern und abnormale Renditen nach Gewinnankündigungen sprechen. Für risikobasierte Erklärungen würde eine bei allen Aktien beobachtbare Einpreisung makroökonomischer Risiken sprechen.

Die zentrale Frage lautet möglicherweise weniger, ob Märkte vollkommen effizient oder völlig irrational sind, sondern ob dauerhafte verhaltensbasierte Verzerrungen in Kombination mit der Marktstruktur vorhersehbare Muster hervorbringen. Wir finden viele Belege dafür, dass dies der Fall ist.

Historische Beispiele für verhaltensbasierte Dynamiken

Die Finanzgeschichte bietet anschauliche Beispiele für verhaltenspsychologisch getriebene Marktzyklen:

1.  Ende der 1990er Jahre führten stark steigende Kurse von Technologieaktien zu überzogenen Erwartungen an das Ertragspotenzial des Internets. Die Bewertungen lösten sich von den Fundamentaldaten und als Unternehmen über unerwartet schwache Cashflows berichteten, kam es zu einer heftigen Marktkorrektur (2000–2002).
2. Die global Finanzkrise (2008) ist ein weiteres Beispiel. Vor 2008 wurden Anleger angesichts steigender Immobilienpreise und der Einführung innovativer strukturierter Kreditprodukte unvorsichtiger. Negative Signale wurden zunächst weniger beachtet. Als die Zuversicht schwand, kam es zu einer abrupten Trendumkehr, die Ausdruck einer verzögerten Überreaktion auf wachsende Risiken war.
3. In jüngerer Zeit haben Phasen einer hohen Marktbeteiligung von Kleinanlegern und Social-Media-Hypes (Meme-Aktien) gezeigt, wie schnell Herdenverhalten die Preisdynamik beeinflussen kann. 

In allen drei Fällen kam es zu einem Zusammenspiel von Unterreaktion und Extrapolation mit letztlicher Trendumkehr.

Warum Arbitrage Verhaltenseffekte nicht eliminiert

Ein häufig vorgebrachtes Argument gegen die Dauerhaftigkeit der Effekte irrationalen Anlegerverhaltens auf die Märkte lautet: Wie ist es möglich, dass derartige Anomalien dem Arbitrage-Mechanismus langfristig standhalten? Wenn der Effekt bekannt ist, warum wird er dann nicht ausgeglichen? Eine Antwort lautet: Auch wenn einige Marktteilnehmer vielleicht rational handeln, trifft dies nicht auf alle zu. Und frei nach Rudyard Kipling ist es selbst für sehr rationale Anleger sehr schwierig, einen kühlen Kopf zu bewahren, wenn alle um sie herum den Kopf verlieren. Anleger fühlen sich sicherer, wenn sie Teil einer Herde sind.

Natürlich gibt es Fälle, in denen Arbitrage erfolgreich ist. Beispiele sind Event-Driven-Strategien und Merger Arbitrage. Die theoretische Annahme, dass rationale Anleger Fehlbewertungen ausgleichen, erscheint jedoch wenig praxisnah. Tatsächlich sind Arbitrage-Geschäfte weder risikolos noch ohne Einschränkungen.

So haben Shleifer und Vishny (1997) gezeigt, dass Arbitrageure einem Finanzierungsrisiko ausgesetzt sind: Wenn sich Fehlbewertungen vor einer Korrektur vergrößern, können Anleger durch den Abzug von Kapital erzwingen, dass Positionen zum falschen Zeitpunkt liquidiert werden müssen. Da Arbitrage-Kapital in negativen Marktphasen abgezogen werden kann, können sich Fehlbewertungen zunächst verstärken, bevor sie korrigieren. Das erklärt die empirisch beobachteten längeren Verlustphasen und Marktcrashs.

Professionelle Investoren sehen sich zudem einem Reputationsrisiko ausgesetzt. Gegen den Konsens zu handeln kann karriereschädigend sein, auch wenn es letztlich richtig ist. Daher entsteht Herdenverhalten nicht notwendigerweise aus Unwissenheit. Es kann auch durch entsprechende Anreize motiviert sein. Die Beschränkungen, denen institutionelle Investoren unterliegen – zum Beispiel durch die Nachbildung einer Benchmark, Leverage-Limits oder regulatorische Vorgaben – machen es noch schwerer, konträre Positionen einzugehen.

Außerdem können Fehlbewertungen länger anhalten, als rational handelnde Anleger zahlungsfähig bleiben. Verhaltensmuster wirken nicht isoliert. Sie werden durch die schnelle Verbreitung von Narrativen, auch durch Medien mit ihrer enormen Reichweite, und die Orientierung am Verhalten anderer verstärkt. In solchen Fällen kann das Risiko von Arbitrage-Geschäften gegen die Psychologie der Masse größer erscheinen als die zu erwartende Rendite.

Dass verhaltensbasierte Faktorprämien Bestand haben, liegt also nicht daran, dass wenige von ihnen Kenntnis haben, sondern dass Anleger, die sie vereinnahmen möchten, Geduld und ausreichende Kapitalpuffer benötigen, um auch längere Verlustphasen durchzustehen.

Wie irrationale Verhaltensmuster zu Momentum-Rallys und -Reversals führen können

Momentum

Lassen sich irrationale Verhaltensmuster mit einer systematischen Anlagestrategie ausnutzen? Wir glauben, ja. Ein einfacher Ansatz dafür ist der Momentum-Faktor. Der Momentum-Effekt beschreibt die Tendenz, dass Aktien, die in einem Zeitraum t=1 eine gute Performance erzielt haben, auch im folgenden Zeitraum t=2 eine gute Performance erzielen. Mehrere Wissenschaftler haben Verhaltensmodelle zur Erklärung des Momentum-Faktors an den Märkten entwickelt. Demnach führt eine verzögerte Überreaktion auf Informationen dazu, dass Gewinneraktien steigen und Verliereraktien nachgeben.

Jegadeesh und Titman (1993, 2001) haben festgestellt, dass ein Momentum-Portfolio in den ersten zwölf Monaten eine positive und in den Monaten 13 bis 60 eine negative Performance verzeichnet. Dies scheint die verhaltensbasierte Erklärung zu stützen. Nach der Phase der verzögerten Überreaktion kommt es zu einer Rückkehr zum fundamentalen Wert. Diese Trendumkehr wäre durch andere, nicht verhaltensbasierte Theorien schwieriger zu erklären. Würde die Momentum-Prämie lediglich ein stabil bepreistes Risiko kompensieren, wäre sie weniger anfällig für abrupte Einbrüche. Das beobachtete Muster von starken Performance-Perioden, die von Phasen hoher Verluste unterbrochen werden, lässt sich eher durch sich verstärkende Verhaltensmuster und begrenzte Arbitrage-Möglichkeiten erklären.

Hong & Stein (1999) haben ein Modell mit zwei Arten von Akteuren vorgestellt: Nachrichtenbeobachtern und Momentum-Händlern. Nachrichtenbeobachter orientieren sich an Informationen, die nach und nach vom Markt aufgenommen werden, sodass sich die Preise nur allmählich anpassen (Unterreaktion). Momentum-Händler folgen Trends auf der Grundlage früherer Preisbewegungen. Die folgende Abbildung zeigt eine Umsetzung ihres Modells[AB1] .

After Hong & Stein (1999): Cumulative Impulse Response

Verhaltensbasierte Prämien sind regimeabhängig

Verhaltensbasierte Faktorprämien sind nicht konstant. Der Momentum-Faktor kann über Jahre hinweg eine starke Performance erzielen, nur um dann einen plötzlichen Einbruch zu erleiden. Der Value-Faktor kann eine längere Durststrecke durchlaufen, bevor er sich plötzlich erholt. Diese Zyklen spiegeln Veränderungen der Marktstruktur, der Liquiditätsbedingungen und der Anlegerbeteiligung wider.

Phasen einer hohen Marktliquidität und starker Narrative können zu stärkeren Ausprägungen von Herdenverhalten und Extrapolation führen und so Momentum-Effekte verstärken. Umgekehrt können makroökonomische Schocks oder plötzliche politische Veränderungen eine heftige Trendumkehr auslösen, wenn Crowded Trades aufgelöst werden.

Ebenso erzielen Value-Strategien in der Regel nach Phasen eines übermäßigen Optimismus, wenn Wachstumsprognosen zu weit in die Zukunft extrapoliert wurden, die beste Performance. Wenn Narrative zusammenbrechen und die Stimmung dreht, können die Kurse abrupt wieder in Richtung des fundamentalen Werts korrigieren.

Für Anleger ist es unerlässlich, dass sie diese Zyklizität verstehen. Für uns ist die dynamische Rotation daher ein zentraler Bestandteil unseres Prozesses – wobei wir, wie bereits erwähnt, nicht auf generische, einfache Faktoren zurückgreifen, sondern komplexere, proprietäre Strategien nutzen, die auf den Erkenntnissen einer mehr als 20-jährigen intensiven Researchtätigkeit beruhen.

Warum Anleger immer wieder irrational handeln

Man könnte annehmen, dass Fortschritte in Technologie, Datenverfügbarkeit und algorithmischem Handel Ineffizienzen durch irrationales Anlegerverhalten reduzieren würden. Doch kognitive Verzerrungen gibt es weiterhin. Die Zusammensetzung der Marktakteure verändert sich permanent. Neue, weniger erfahrene Anleger treten in den Markt ein, während die Anreize für institutionelle Investoren weitgehend unverändert bleiben.

Zudem können technologische Innovationen bestimmte Verhaltensmuster verstärken, anstatt sie zu schwächen. Social Media beschleunigen die Verbreitung von Informationen, führen aber zugleich zu einer stärkeren „Narrative Contagion“, also einer zunehmenden Durchsetzung bestimmter Einschätzungen durch kommunikative Ansteckung. Passive Anlageinstrumente können Kurstrends verstärken, indem sie Kapital mechanisch den jüngsten Gewinnern zuweisen. So kann passives Investieren den Momentum-Effekt beschleunigen.

Die menschliche Psychologie entwickelt sich viel langsamer als die Marktstruktur. Anchoring, Selbstüberschätzung und Verlustaversion sind nach wie vor tief verwurzelte kognitive Eigenschaften. Solange Märkte Ansammlungen menschlicher Entscheider sind, die unter Unsicherheit und limitierenden Anreizen agieren, dürften irrationale Verhaltensmuster weiter zu Preisverzerrungen führen.

Die Verhaltensökonomie liefert eine Erklärung für viele dauerhafte Faktorprämien. Systematische Strategien übersetzen ihre Erkenntnisse in disziplinierte, wiederholbare Portfolioallokationen, erfordern jedoch eine solide Governance, ein Bewusstsein für Regime-Risiken und Kapazitätsbeschränkungen sowie für die Grenzen einzelner Modelle. In Verbindung mit robusten Risikokontrollen und einer Diversifikation über verschiedene Faktoren stellt ein verhaltensökonomisches Rahmenwerk eine tragfähige und dauerhafte Grundlage für systematisches Alpha dar.

Die realen Märkte bieten vielfältige Chancen, um von den Fehlbewertungen zu profitieren, die durch irrationales Anlegerverhalten entstehen. In diesem Beitrag haben wir uns auf einige generische Faktoren – vor allem den Momentum-Faktor – konzentriert, die leicht verständlich sind und in der wissenschaftlichen Literatur ausführlich diskutiert wurden. Unsere Investmentteams verwenden solche einfachen Faktoren nicht. Vielmehr haben wir über einen Zeitraum von mehr als 20 Jahren gemeinsam mit renommierten Wissenschaftlern intensiv geforscht, um eigene Ansätze für die Aktienselektion zu entwickeln, die deutlich über generische Faktoren wie Momentum oder Value hinausgehen. Ein Vorteil unserer proprietären Strategien besteht darin, dass wir unterscheiden können, welcher Anteil jeder Verhaltensanomalie eine Alphaquelle darstellt und welcher ein zyklischer Risikofaktor ist, den wir steuern oder neutralisieren möchten. Wir setzen unser Researchprogramm in Zusammenarbeit mit zahlreichen führenden Wissenschaftlern weiter fort und informieren interessierte Kunden auf Anfrage gerne genauer über die Ergebnisse unserer Arbeit.

Quelle

Baker & Wurgler (2006) Investor Sentiment and the Cross-Section of Stock Returns. Journal of Finance, 61(4), 1645–1680.

Carhart, M. (1997) On Persistence in Mutual Fund Performance. Journal of Finance, 52(1), 57–82.

Daniel, K., & Moskowitz, T. (2016). Momentum crashes. Journal of Financial Economics, 122, 221–247.

De Bondt, W., & Thaler, R. (1985). Does the stock market overreact? Journal of Finance, 40(3), 793–805.

Fama, E. (1970). Efficient capital markets: A review of theory and empirical work. Journal of Finance, 25, 383–417.

Fama, E., & French, K. (1992). The cross-section of expected stock returns. Journal of Finance, 47, 427–465.

Fama, E., & French, K. (1993). Common risk factors in the returns on stocks and bonds. Journal of Financial Economics, 33 (1), 3–56.

Jegadeesh, N., & Titman, S. (1993). Returns to buying winners and selling losers. Journal of Finance, 48(1), 65–91.

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Hong, H. & Stein, J. (1999). A Unified Theory of Underreaction, Momentum Trading and Overreaction in Asset Markets. Journal of Finance, 54(6), 2143–2184.

Kahneman, D. & Tversky, A. (1979). Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. Econometrica, 47(2).

Keynes, J.M. (1936) The General Theory of Employment, Interest and Money.

Lakonishok, J., Shleifer, A., & Vishny, R. (1994). Contrarian investment, extrapolation, and risk. Journal of Finance, 49(5), 1541–1578.

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*In Singapur bezieht sich der Begriff professionelle Investoren auf akkreditierte und/oder institutionelle Investoren gemäß der Definition in Kapitel 4A des Securities and Futures Act („SFA“) und in Hongkong auf professionelle Investoren gemäß der Definition der Securities and Futures Ordinance (Kap. 571 der Gesetze von Hongkong).