Der Aktienfond-Generator mit der besten Performance in den USA *)

Präsentation zum Thema: "Der Aktienfond-Generator mit der besten Performance in den USA *)"—  Präsentation transkript:

1 Der Aktienfond-Generator mit der besten Performance in den USA *)
*) 4 Jahre Trading-Anwendung für den S&P500

2 Um mehr darüber zu wissen:
Synthese Resultate ( 1 Minute) ( 15 Minuten)

3 EIN FOND DER SUPERLATIVEN
RISK < 7,5% (σBear) Das Geringste des Benchmark mit einem Value at Risk “0” PERFORMANCE +32% p.a. an der Spitze des Benchmark mit: Outperformance +18% p.a. Nettogewinn > 25% p.a. Sortino Ratio ,94 MANAGEMENT FEES < 5% die niedrigsten des Benchmark Inclusiv: Outperformance Fee und High Watermark. SABIO Generator von Aktienfonds Alle Werte wurden aus dem “Trade Record” der letzten 4 Jahre errechnet (Portfolio S&P500) . 3

4 Zusammenfassung der erzielten Resultate

5 Der Beitrag SABIO‘s zur operativen Excellence des Asset-Managements
SABIO ist ein automatisches Trading-System, das sowohl von der wissenschaftlichen als auch von der operativen Seite her einmalig ist. Die reale Anwendung auf die 500 Aktien des S&P500 erreichte in den letzten Jahren regelmäßig eine Performance, die zu den 5 besten der Aktienfonds (900) der Benchmark zählt. Mit einer durchschnittlichen Out-Performance von 18% p.a. Diese außergewöhnliche Out-Performance Positionierung wird gleichzeitig von einem niedrigen Risikofaktor von BetaBear von 0,97 und einer VolatilitätBear von 7,45% begleitet. Das Sortino Ratio ist das größte innerhalb der Benchmark (S=3,94). Aufgrund dieser Resultate sind wir überzeugt, den mit Recht immer kritischer werdenden Investoren bzw. Verwaltungsgesellschaften ein alternatives Finanzprodukt von seltener Qualität offerieren zu können.

6 Zusammenfassung der Resultate
Die Anwendung von SABIO auf den Aktienmarkt des S&P500 hat in den letzten 4 Jahren insgesamt Trades generiert. Die Auswertung der „Trade-Record“ gestattet folgende Zusammenfassung der erzielten Resultate: Resultate des Tradings 2010 2011 2012 2013 Mittelwert Performance p.a. Out-Performance (S&P500) Gewinn-Koeffizient (σBull/σBear) 24% 12% 3,54 8% 1,57 10% 2,30 71% 42% 5,42 32% 18% 3,35 Volatilität (σBear) Risiko-Indikator (BetaBear) 8,40% 1,05 5,87% 0,50 9,41% 1,61 5,96% 1,42 7,45% 0,97 Sharpe Ratio Sortino Ratio 0,94 2,52 0,81 1,18 1,27 2,32 2,85 11,50 1,62 3,94 Anzahl der Trades p.a. 690 550 610 370 580 Durchschnittliche Haltedauer (Tage/ Trade) 50 52 59 76 71 Diese Resultate erlauben die folgenden Schlussfolgerungen:

7 Der Beitrag SABIO‘s zur Portfolio-Optimierung anspruchsvoller Investoren
Die in den letzten 4 Jahren getätigten Trades (2.300) sind ausführlich dokumentiert. Diese «Trade-Records» sind jederzeit verfügbar und gestatten eine vollumfängliche Analyse der erzielten Resultate. Somit werden Investoren in diesen SABIO-Resultaten 5 entscheidende Vorteile zu alternativen Finanzprodukten sehen: Eine Performance von 32% p.a. (Out-Performance von 18% p.a.). Ein niedriges Risiko (σBear < 7,45%). Ein kontinuierliches Risiko-Management, zuzüglich einer „Null-Risiko-Klausel“. Niedrige Management-Fees, die resultatorientiert sind. Zeitliche Kontinuität der Out-Performance Resultate. Diese 5 Vorteile werden durch die marktüblichen Sicherheitskriterien und den Asset-Informationsstand des kontoführenden Institutes/ Bank/ Brokers ergänzt.

8 Der Beitrag SABIO‘s zur partnerschaftlichen Win-Win Situation
Die o.g. fünf Investoren-Vorteile implizieren folgende positiven Auswirkungen für unsere Finanzpartner: Ein direkter Einfluss auf das Volumen der verwalteten Assets. Es zeigt sich, dass durch die Out-Performance Resultate von SABIO eine schnelle und signifikante Erhöhung des Asset-Volumens generiert wird. Ein Konsolidierungsbeitrag. Für den SABIO-Finanzpartner sind zusätzlich zu den finanziellen Komponenten weitere positive Kollaterale zu erwarten. Ein Beitrag zur Positionierung in der Benchmark. Mit seiner Top Positionierung in der Benchmark unterstützt bzw. verstärkt SABIO die Marktstellung unserer Finanzpartner.

9 Inhaltsangabe Präsentation des SABIO Systems Das Profil von SABIO
Qualitätsvergleich verschiedener Prognosemethoden SABIO in Kurzform Konkrete Anwendungen Anwendung von SABIO auf den S&P500 Beispiel zur Generierung der Trades Vergleichsanalyse mit dem TOP5-Index Risiko Management Benchmarking Definition des Wettbewerbs-Index (I.C.-Index) I.C.-Index und Asset-Volumen Systemanwendung Die SABIO Plattform Organisation Nutzungskonditionen Portfolio Verwaltungskosten Anhang und Referenzen

10 Präsentation des SABIO Systems

11 Das Profil von SABIO SABIO ist ein automatisches Handelssystem für das Intraday-Trading von börsennotierten Wertpapieren (WP). Das Systeme SABIO besteht aus einer mathematischen Beschreibung der komplexen Prozesse, die die Kursentwicklung von WP bestimmen. Die Entschlüsselung der für Trendwenden relevante rationale sowie psychologische Signale basiert auf Algorithmen mit starkem prognostischem Charakter. Die daraus resultierende Trefferquote von systematischen Trendwende-Situationen ist bis heute unübertroffen. Bereits die Grundlagenkonzepte der SABIO Technologie (Die Lewandowski Methode) haben internationale wissenschaftliche Anerkennung erlangt (siehe nächste Seite). SABIO ist das Resultat langjähriger innovativer F&E von mathematischen Prognosemethoden. Bereits heute wenden mehr als 500 internationale Konzerne und Institutionen diese Methoden für ihre operative Planung an.

12 Qualitätsvergleich von Prognosemethoden
Unter der wissenschaftlichen Leitung von Prof. Makridakis (INSEAD) wurde ein Vergleich der wichtigsten Prognosealgorithmen durchgeführt. Dieser Vergleich ist einer der umfangreichsten, der je durchgeführt wurde. Er wurde vielfach zitiert und ist in einem Nachschlagewerk eingehend analysiert.*) Das Ziel dieses Vergleichs ist folgender: Für die Analyse verschiedenster mikroökonomischer Daten wird die Prognosequalität der jeweiligen Methoden auf unterschiedliche Kriterien hin geprüft. Konkrete Implikationen: Die Lewandowski Methode ist zur Zeit in mehr als 500 großen Konzernen im Einsatz, insbesondere für die Steuerung des Supply-Chain-Managements. Diese Methode bot die Basis für SABIO. Heute, nach 20 Jahren intensiver Forschung für die Entwicklung börsenspezifischer Prognosesysteme, hat SABIO eine andere wissenschaftliche Dimension erreicht. *)The Forecasting Accuracy of Major Time Series Methods. John Wiley & Sons, New York

13 SABIO in Kurzform Das System SABIO besteht aus folgenden drei Modulen:
Die Prognosemethode für Börsenkurse Diese Methode beinhaltet 300 Gleichungen und Algorithmen, die die Dynamik jeden Wertpapieres wiederspiegeln. Diese Gleichungen ermöglichen die Identifikation der täglichen Handelsopportunitäten an der Börse. 2. Automatisches Management des Online-Handels Dabei verwalten Prozeduren das Trading online für die verschiedenen Wertpapiere des S&P500. Eine permanente Überwachung der durchgeführten Transaktionen erlaubt eine vollständige Transparenz der realisierten Trades. 3. Fortlaufende Optimierung von Risiko und Rendite Der intensive Einsatz von Hochleistungsrechnern erlaubt eine permanente Verbesserung der SABIO Performance. So können die Algorithmen von SABIO fortlaufend optimiert werden und führen zu einer dauerhaften Verbesserung der Resultate.

14 Konkrete Anwendungen

15 Anwendung von SABIO auf den S&P500 in den Jahren 2010-2013
Während dieser vier Jahre wurde das System SABIO in vivo auf die 500 Wertpapiere des S&P500 angewendet. Die durchgeführten Transaktionen dieser Periode wurden im Rahmen eines Portfoliomanagements für einen Investor realisiert. Diese Transaktionen («Trade-Record») sind vollständig dokumentiert. Alle Transaktionen, die zur Ausführung von Trades geführt haben, wurden von SABIO automatisch generiert. Die Kauf- und Verkauforders samt der Limits und der spezifischen Volumina jedes Trades berücksichtigen auch die Intraday-Dynamik des Index. Das Gesamtresultat dieser Periode lag bei +128%, während der S&P500 nicht mehr als 65,8% erzielt hat.

16 Beispiel zur Generierung der Trades anhand des Wertpapiers : Perkin Elmer(S&P500)
Zur Erläuterung des Entscheidungsprozesses von SABIO, wird die Trade-Historie der Aktie von Perkin Elmer herangezogen. In der Periode 2008 bis 2012 ist eine stark volatile Dynamik zu beobachten: stabiler Trend mit +3% p.a. starke Volatilität von > 30% SABIO hat für diese Aktie 11 Trades generiert: 8 positive mit +25% pro Trade und 3 negative mit -6% pro Trade Trade-Performance dieser 5 Jahre: Die erzielte kumulierte Performance dieses WP liegt bei +180%, d.h. durchschnittlich +35% p.a. Die nebenstehende Grafik zeigt die Verkaufssignale, die erzeugt werden, wenn die Prognose der Kursentwicklung negativ wird. Kurs in US $ Kumulierte Performance in % Verkauforder Kauforder Verkaufssignal

17 Vergleichsanalyse mit dem TOP5-Index
Um einen Vergleich mit den besten 5 Aktienfonds des S&P500 zu ermöglichen, wurde die tägliche Performance dieser Fonds zu einer Kennzahl zusammengerechnet: der TOP5-Index. Als Qualitätskriterium wurde der Sharpe Ratio verwendet. Der Performance-Vergleich zwischen SABIO und dem TOP5-Index zeigt: SABIO: Die Performance der letzten 4 Jahre betrug 32% p.a. mit einem Risiko (BetaBear) von 0,97. Der Sortino Ratio betrug 3,94. TOP5-Index: Die durchschnittliche Performance lag bei 26% p.a. mit einem Risiko (BetaBear) von 1,28. Der Sortino Ratio betrug hier nur 2,05. Vergleich der Performance SABIO TOP5 S&P500 Die obige Grafik zeigt die Entwicklung der Performance für die letzten 4 Jahre.

18 Risiko Management Um die Risiken möglicher Verluste im SABIO Portfolio zu quantifizieren, wurden die Resultate der Datei «Trade-Record» der letzten 4 Jahre analysiert. Die tägliche Performance des aktiven Portfolios, die durch SABIO generiert wird, spiegelt eine stark asymmetrische Volatilität wider: Der BetaBear (Verlustindikator) signalisiert mit einem Wert von 0,97 ein niedriges Niveau. Demgegenüber verdeutlicht der BetaBull (Gewinnindikator) mit 3,66 den hohen Leverage-Effekt von SABIO. Diese positive Asymmetrie erklärt das erreichte hohe Performance-Niveau. Mit einer durchschnittlichen Performance von 32% p.a. und einer Volatilität von 7,45% ist die Verlustwahrscheinlichkeit (Value-at-Risk) des Portfolios ab der 12. Woche des Investitionszeitraumes praktisch bei Null. Wie nachfolgend gezeigt, bestätigen die Resultate von SABIO im Krisenjahr 2008 die Robustheit des Systems, vor allem bezüglich der Risiko-Minimierungsfähigkeiten.

19 Das Risiko in Zeiten starker Börsenturbulenzen (Jahr 2008)
Der S&P500 Index hat während des Jahres 2008 starke Verluste von 46% hinnehmen müssen. Im Gegensatz dazu erzielte das SABIO Portfolio keinerlei nennenswerte Verluste. Die Kombination der folgenden drei Elemente erklärt diese Robustheit: Die Sensibilität jedes einzelnen Portfolio-Titels bezüglich der Risiken (stop-loss) verstärkt sich während stark volatiler Perioden. Gleichzeitig reduziert SABIO die Anzahl der Transaktionen deutlich. Die Investitionen werden auf antizyklische Titel konzentriert, die eine niedrige Volatilität aufweisen. Performance-Vergleich SABIO Portfolio S&P500 Index

20 Benchmarking

21 Definition des Wettbewerbs-Index (I.C.-Index)
Die Verhaltensanalyse der Investoren in Aktienfonds (S&P500) zeigt vier relevante Aspekte für die Investitionsentscheidung (bezüglich des Asset-Volumens): Die jährliche Performance des letztabgeschlossenen Jahres. Die Risiken (Volatilität) als Indikator für die latente Gefahr von Wertverlusten des Aktienfonds. Die Kontinuität der jährlichen Netto-Performance in den letzten Jahren. Die Managementkosten zuzüglich der anfallenden Transaktionsgebühren. Die besten S&P500 Aktienfonds publizieren ihre Asset-Volumen. Somit ist eine Diskriminanzanalyse des Einflusses von jedem der vier genannten Elemente auf das Asset-Volumen möglich. Dieser Index ist sowohl für den Qualitätsvergleich zwischen Fonds als auch für den Erwartungswert der Netto-Rendite gut geeignet. Der Wettbewerbs-Index I.C. ist in vereinfachter Form wie folgt definiert: 𝑰.𝑪.=𝒌 𝟏 ∙ 𝑷𝒆𝒓𝒇−𝑹𝒊𝒔𝒊𝒌𝒐 + 𝒌 𝟐 ∙ 𝒕 𝑷𝒆𝒓𝒇−𝑹𝒊𝒔𝒊𝒌𝒐 𝒕 − 𝒌 𝟑 ∙𝑴𝒂𝒏𝒂𝒈𝒆𝒎𝒆𝒏𝒕𝒌𝒐𝒔𝒕𝒆𝒏 Dieser Index gestattet somit eine Prognose des Asset-Volumens in Abhängigkeit des Erwartungswertes der Fondrendite (I.C.-Index).

22 I.C.-Index und Asset-Volumen
F I.C.-Index und Asset-Volumen Für die Mehrheit der S&P-Aktienfonds ist es möglich, die Abhängigkeit zwischen dem verwalteten Asset-Volumen und dem I.C.-Index zu quantifizieren. In den letzten 4 Jahren haben lediglich 20 Fonds (TOP20) eine Netto-Performance von über 5% p.a. erreicht. Die Berechnung des I.C.-Index zeigt: TOP20 SABIO Performance p.a.: +18% bis +29% % Risiko (Volatilität): 14% bis 18% 7,4% Managementkosten: 3% bis 6% 2,8% I.C.-Index: 5% bis 16% 21% Die nebenstehende Grafik zeigt das erzielte Asset-Volumen der jeweiligen Fonds in Abhängigkeit von dessen I.C.-Index, d.h. der Netto-Performance. Zur Verdeutlichung: Steigt der I.C.-Index von 7% auf 12%, impliziert dies eine Verdreifachung des Asset-Volumens des Fonds.

23 Systemanwendung

24 Die SABIO Plattform SABIO wird auf einem zertifizierten Hochsicherheits-Server betrieben und mit einem Online-Portal einer darauf spezialisierten Bank verbunden. Diese Bank ist Depositär des Kapitals und der Assets jedes Kunden. Für den Einsatz von SABIO bieten sich für Investmentgesellschaften u.a. folgende Nutzungsalternativen an: Die SABIO-Applikation wird kundenbezogen konfiguriert und im full-service betrieben. Eine  Software-Lizenz, die auf dem Kundenrechner und in eigener Regie betrieben wird. Individuelle Parameter für die kundenbezogene Anwendung Kauf- und Verkauforders (Wertpapier, Preis, Volumen) Plattform des Online-Tradings Portfolio- und Trade-Reporting Version SABIO Investoren-orientiert

25 Organisation Der Investor bzw. die Vermögensverwaltungsgesellschaft eröffnet ein zweckgebundenes Depot bei einer Bank und bevollmächtigt SABIO zum Aktienhandel. SABIO wird an die Strategie des Investors adaptiert. Die Kauf- und Verkauforders werden von SABIO generiert und verwaltet. Die täglichen Transaktionen werden durch einen Trader überwacht und auf zeitliche Durchführbarkeit kontrolliert. Das Portfolio-Reporting: Eine wöchentliche Leistungsbilanz mit einer Performance-Analyse der durchgeführten Trades. Ein Monatsreport über den Status der Assets im Portfolio, die Portfoliowert-Entwicklung und die Benchmark-Positionierung. Diese Informationen garantieren dem Kunden vollkommene Transparenz über die erreichte Performance seines Portfolios.

26 Nutzungskonditionen

27 Portfolio Verwaltungskosten
Die Verwaltungskosten eines SABIO Fonds setzen sich zusammen aus einem fixen Management-Fee und einer variablen Performance-orientierten Prämie. Jährliche Management-Fees: Degressiv in Abhängigkeit des verwalteten Asset-Volumens. Z.B.: Für ein Volumen von 3 Mio. € betragen die Management-Fees: 1,8% Performance-abhängige Vergütung: Indexiert an überdurchschnittlich (Out-Performance) erzielte Resultate, d.h. wenn die erreichte Performance größer ist als die der Benchmark (S&P500). Diese Prämie beträgt durchschnittlich: ,5% Es gelten die Konditionen des „High-Water Mark“ Diese Verwaltungskosten sind deutlich unter denjenigen, die für Aktienfonds der Benchmark üblich sind.

28 Ende der Präsentation

29 Über den Entwickler dieser Methode
Rudolf Lewandowski, Doktor der Mathematik und Entwickler der Technologie SABIO, verfügt über gleich zwei internationale Kompetenzen: Professionelle Erfahrung: Unter seiner Leitung wurden 500 Prognosesysteme entwickelt. Diese wurden für die betriebliche Verwaltung großer Gesellschaften sowie für internationale Institutionen eingesetzt. Wissenschaftliche Anerkennung: Seine Prognosealgorithmen, die der Methode SABIO zugrunde liegen, wurden von einer wissenschaftlichen internationalen Kommission als die beste Prognosemethode ausgezeichnet. Veröffentlichungen: Er ist Autor von etwa 600 wissenschaftlichen Publikationen über mathematische Prognosemethoden.

30 Genesis der Methode und frühere Entwicklungen
Die Methode FORSYS: Die Entwicklung wurde von Dr. Lewandowski im Rahmen folgender Verantwortlichkeiten realisiert: Von 1970 bis 1973 im deutschen MBP (Mathematisches Beratungs- und Programmierungszentrum, 250 Mitarbeiter). Verwendung des Systems FORSYS für große internationale Gesellschaften: Von 1974 bis 2001 war Dr. Lewandowski Geschäftsführer der deutschen Firma Marketing Systems (350 Mitarbeiter). Hier einige der weltweit 500 Installationen der Prognosemethode FORSYS : Colgate Palmolive/ USA : Absatzplanung Danone/ Frankreich : Absatzplanung Unilever/ Niederlande : Absatzplanung Volkswagen/ Deutschland : Absatzplanung auf Versionsebene (3.000) Axel Springer/ Deutschland : Optimierung des Vertriebs nach Verkaufsstellen (5.000) Hilti/ Lichtenstein : Prognose zur Optimierung der Logistikkette Die Methode FORSYS diente als Grundlage des ersten Analysesystems für Börsenkurse (BOURSYS) der Landeszentralbank / Düsseldorf. Die Systementwicklung FORCE4 für das Statistische Amt der Europäischen Union (EUROSTAT) erfolgte unter der Projektleitung von Dr. Lewandowski in Zusammenarbeit mit europäischen Universitäten.

31 Eine anerkannte wissenschaftliche Methode
Eine internationale Kommission aus Experten des Fachgebietes der mathematischen Prognose unter der Leitung von Prof. S. Makridakis (INSEAD) führte eine Vergleichsanalyse der bekanntesten wissenschaftlichen Prognosemethoden durch. Die Resultate dieser Analyse wurden zum Gegenstand vieler Publikationen, u.a. des Standardwerkes: The Forecasting Accuracy of major Time Series Methods. S. Makridakis et al. 1984, John Wiley & Sohns Ltd, New York Im 1.Kapitel dieses 300 Seiten umfassenden Werkes, Stand der Technik, gibt Prof. Makridakis die Synthese dieser Vergleichsanalyse wieder. Auf Seite 4 betont er: «Model simplicity is a positive characteristic as long as users believe that simple methods can produce accurate results. On the other hand, this does not deny that some sophisticated methods do better than simple methods. Lewandowski’s Forsys and Parzen’s ARAMA models did extremely well in most of the accuracy measures used, time horizons, and type of data.» und schlussfolgert, Seite 12: «Lewandowski’s method is by far the best for longer forecasting horizons. Lewandowski also does very well on the MSE criterion, outperforming all other methods.» Diese Resultate des Vergleichs wurden anlässlich eines Symposiums in Québec (Kanada) für das « Journal of Forecasting » vor mehr als Teilnehmern eingehend analysiert.