Wir kombinieren hochentwickelte, systematische Analysen mit den zukunftsorientierten Erkenntnissen unserer Anlageexperten.

Jérôme Teiletche, Head of Cross Asset Solutions


Eine leistungsstarke Kombination aus menschlichen Erkenntnissen und Spitzentechnologie

Bei Unigestion glauben wir an kollaborative Intelligenz und an die Stärke der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine. Wir unterstützen unsere Anlageteams mit modernster Technologie, um unsere Risikomanagementprozesse zu verbessern und unsere Fähigkeit, Risiken im Rahmen unserer Anlagestrategien zu identifizieren, verwalten und zu stärken.

Die Märkte werden immer komplexer und die Technologie entwickelt sich rasant weiter. Die Art und Weise, wie Menschen interagieren, handeln, arbeiten und konsumieren, hat sich allein innerhalb des letzten Jahrzehnts erheblich verändert. In der Finanzwelt haben technologische Innovationen einen digitalen Wirbel ausgelöst, der die Vermögensverwaltungsbranche veränderte. In diesem schnelllebigen Umfeld müssen sich die Methoden, mit denen wir in den Märkten navigieren, ständig anpassen – um unser Denken zu bereichern, Grundlagen für unsere Entscheidungen zu bieten und bessere Ergebnisse für unsere Anleger zu erzielen.



Systematische Rigorosität

Unigestions systematische, modellbasierte Analyse von Vermögenswerten und Märkten bietet ein robustes und wiederholbares Mittel, um Risiken und potenzielle Erträge skalierbar zu bewerten. Mit hochentwickelten, unternehmenseigenen Tools nutzt es einige der neuesten Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens und von Big Data für eine umfassende Einschätzung des Risikos. Systematische Modelle bieten die Struktur und Prozesse, die helfen, Verhaltenstendenzen und das übermäßige Vertrauen auf einzelne Personen zu vermeiden.

Die besten Anlageideen kommen jedoch nicht nur von Maschinen. Maschinen können ihre Analyse nur auf historische Daten stützen, bestimmte Risiken, wie etwa geopolitische oder Corporate-Governance-Fragen, erfordern jedoch die menschliche Vorstellungskraft, um sie vorherzusehen und zu verstehen. Noch nie dagewesene Ereignisse können nicht durch einen rein quantitativen Prozess angegangen werden – qualitative Analysen und Erfahrungen werden zu diesen Zeiten immer hilfreich sein.


Menschliche Weisheit

Wir ergänzen unseren systematischen Ansatz durch diskretionäre, zukunftsorientierte Analysen innerhalb und zwischen verschiedenen Anlageklassen. Unsere Investmentteams prüfen und validieren die quantitativen Ergebnisse, identifizieren Verbesserungspotenziale und gleichen diese mit einer aktuellen Einschätzung zukünftiger Risiken ab. Ihre gemeinsame Erfahrung,Kenntnisse der Marktstrukturen sowie auch die Interpretation von Marktnuancen sind entscheidend für unsere Risikobewertung. Um menschliche Tendenzen zu minimieren, setzen wie alle unsere diskretionären Ansichten prozessorientiert und gemeinsam um..

Die Analyse der Finanzmärkte ist keine exakte Wissenschaft; sie wird vom menschlichen Verhalten beeinflusst, das nur schwer zu quantifizieren ist. Computer zeichnen sich durch klar definierte Aktivitäten aus und beantworten gut formulierte Fragen, aber der Mensch ist der entscheidende Faktor in der Formulierung der richtigen Fragestellung, der Definition des Endziels und der Interpretation der Ergebnisse. Wir glauben, dass diese Zusammenarbeit zwischen menschlicher Intelligenz und maschinengeführter Analyse zu intelligenteren, schnelleren und fundierteren Anlageentscheidungen führt.




 

Kollaborative Intelligenz in der Praxis

Hier sind nur einige der vielen Möglichkeiten, wie wir kollaborative Intelligenz in unseren Anlageprozessen nutzen:



  • Dynamisches Risiko-Targeting für das Gesamtportfolio

Ein wichtiger Bestandteil unseres Multi-Asset-Risikomanagementprozesses ist die Entscheidung, wie viel Risiko übernommen werden soll. Es werden sowohl systematische als auch qualitative Inputfaktoren verwendet, um festzustellen, ob das Portfolio mit vollem Risiko geführt, die Leverage taktisch verringert oder spezifische Absicherungsstrategien implementiert werden sollen.

So streben wir beispielsweise bei geplanten Ereignissen wie Sitzungen der Zentralbank oder politischen Ereignissen eine „Risikoreduzierung“ unserer Portfolios an, wenn wir der Meinung sind, dass Märkte die Wahrscheinlichkeit eines negativen Ergebnisses unterschätzen. Wir sind in der Lage, den Leverage des Portfolios nach dem Ereignis schnell wieder hochzufahren, um von der Reaktion des Marktes zu profitieren. Solche Ereignisse lassen sich nur schwer systematisch erfassen, insbesondere wenn es keinen Präzedenzfall gibt. Wir verlassen uns deshalb auf das Urteilsvermögen und die Erfahrung unseres Teams.

So gingen wir beispielsweise von einer hohen Volatilitätswahrscheinlichkeit rund um das Brexit-Referendum und einer Verschlechterung der Risiko-Rendite-Eigenschaften für das Markt-Beta-Engagement aus. Wir verringerten daher unsere Risikoposition, indem wir unsere Liquidität vor der Abstimmung erhöhten. Außerdem kauften wir einige Call-Optionen auf europäische Indizes, was in einem positiven Marktumfeld Performance generieren würde.


  • Risiken innerhalb und über Anlageklassen hinweg verstehen

Wir kombinieren auch systematische und diskretionäre Analysen bei der Beurteilung des relativen Wertes innerhalb von und über Anlageklassen hinweg. Unsere makrorisikobasierte Portfoliostrukturierung wird in erster Linie durch einen systematischen Prozess bestimmt, wir überwachen die Marktrisiken aber auch mit diskretionären, qualitativen Techniken. Beispielsweise bewerten wir die aktuelle Preisgestaltung, um Tail-Risiko-bedingte Fehlpreisbildungen zu vermeiden, und überwachen die Marktpositionierung, um ein Overcrowding zu erkennen. Außerdem beobachten wir aufmerksam die Geldpolitik, um Korrelationsschocks vorherzusehen, und verfolgen Cross-Asset-Korrelationen, um Bewertungsbedenken aufzuzeigen. Wir haben eine Reihe von Instrumenten entwickelt, um diese qualitativen Bewertungen zu strukturieren:

  • Durchführung von Analysen auf historischer und Querschnittsebene zur Bewertung von Vermögenswerten.
  • Verfolgung der Marktpositionierung durch Analyse des Beta verschiedener Strategien und der Daten der Commodity Futures Trading Commission (CFTC).
  • Analyse der Reden und Erklärungen der Zentralbanken der G10-Länder und Aufbau eines speziellen „Herzschlag-Monitors“ für die wichtigsten Institute wie die EZB und die US-Notenbank.
  • Überwachung des anlageübergreifenden Verhaltens durch globale Vermögenswert-Korrelationen und Sharpe-Ratio-Analyse.

Auch hier sind die Erfahrungen unserer Investmentteams und ihre Kenntnis des Marktes entscheidend, um diese quantitativen Informationen in ein besseres Verständnis des Vermögenswertrisikos zu übersetzen und dafür, wie dieses im Hinblick auf Allokationsänderungen zu interpretieren ist.



  • Aktienrisiko verstehen

Unsere langjährige Erfahrung in der Aktienanlage hat uns gezeigt, dass es bei der Steuerung des Risikos eines Portfolios nicht nur darum geht, dieses im Hinblick auf die niedrigste Volatilität zu optimieren – eine systematische Analyse erzählt nicht die ganze Geschichte über zukünftige Risiken. Aus diesem Grund haben wir in jede Phase unseres Anlageprozesses eine diskretionäre Risikobewertung integriert. Wir führen detaillierte Analysen von Top-Down- und unternehmensspezifischen Risiken durch, die schwer zu modellieren sind, einschließlich:

Top-down Unternehmensspezifisch
  • Stabilität des Landes und politisches Risiko
  • Sektorregulierung und Wettbewerbsumfeld
  • Makroökonomische Bedingungen – Inflation, Zinssätze
  • Änderungen am Geschäftsmodell
  • Qualität der Buchhaltung
  • ESG
  • Bewertung
  • Crowding
  • Qualität der Unternehmensführung

 

Diese menschlichen Einblicke und Beurteilungen ermöglichen es uns, neue Risiken zu antizipieren und unsere Portfolios entsprechend anzupassen. Ein wichtiges Beispiel ist die Einbeziehung des CO2-Risikos in unseren 360-Grad-Risikomanagementprozess. CO2-Emissionen stehen heute ganz oben auf der globalen Agenda, angetrieben durch ein stärkeres Bewusstsein der Anleger und regulatorische Veränderungen, aber das war nicht immer der Fall, und es ist ein Risiko, das systematische Modelle nur schwer vorhersehen können.


Genf

UNIGESTION SA 8C Avenue de Champel Postfach 387 1211 Genf 12 Schweiz +41 22 704 41 11 clients@unigestion.com


Zürich

UNIGESTION SA - Zürich Branch Sihlstrasse 20 8021 Zürich Schweiz + 41 44 220 16 00 clients@unigestion.com


Standorte anzeigen >

Kontakt