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SABIO System zur Analyse der Börsenkurse für Investment-Optimierung.

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Präsentation zum Thema: "SABIO System zur Analyse der Börsenkurse für Investment-Optimierung."—  Präsentation transkript:

1 SABIO System zur Analyse der Börsenkurse für Investment-Optimierung

2 Zusammenfassung der erzielten Resultate 2

3 Der Beitrag SABIOs 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. Diese außergewöhnliche Out-Performance Positionierung wird gleichzeitig von einem niedrigen Risikofaktor (Beta < 0,50) begleitet: Der Risikofaktor ist somit 50% kleiner als derjenige der Benchmark. Aufgrund dieser Investitionsvorteile sind wir überzeugt, den mit Recht immer kritischer werdenden Investoren bzw. Verwaltungsgesellschaften ein alternatives Finanzprodukt von seltener Qualität offerieren zu können. 3

4 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 Trades-Record gestattet folgende Zusammenfassung der erzielten Resultate: 4 Resultate des Tradings Mittelwert Performance p.a. 23%8%22%66% 30% Risiko (Volatilität) 7,4%8,7%7,0%6,3% 7,3% Relative Performance (S&P500) Relative Volatilität (S&P500) 10% 0,46 8% 0,40 9% 0,57 29% 0,55 13% 0,47 Anzahl der Trades p.a Durchschnittliche Haltedauer (Tage/ Trade) Diese Resultate erlauben die folgenden Schlussfolgerungen:

5 Der Beitrag SABIOs zur Portfolio- Optimierung anspruchsvoller Investoren Die in den letzten 4 Jahren getätigten Trades (2.300) sind ausführlich dokumentiert. Diese «Trades-Record» 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 > 30% p.a. (Out-Performance > 13% p.a.) Ein niedriges Risiko (Beta < 0,50) 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. 5

6 Der Beitrag SABIOs zur partnerschaftlichen Win-Win Situation Die o.g. 5 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 Kollaterale mit positivem Impuls zu erwarten. Ein Beitrag zur Positionierung. Die Image- bzw. Kommunikations-Politik unserer Partner wird durch solche? marktrelevanten Aspekte unterstützt. 6

7 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 – Risikocontrolling – Risiko-Minimierungseigenschaften 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 7

8 Präsentation des SABIO Systems 8

9 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. 9

10 Qualitätsvergleich verschiedener Prognosemethoden Unter der wissenschaftlichen Leitung von Prof. Makridakis (INSEAD) wurde ein Vergleich der wichtigsten existierenden Prognosealgorithmen durchgeführt. Dieser Vergleich ist einer der umfangreichsten, der je durchgeführt wurde. Er wurde vielfach zitiert und ist in einem Nachschlagewerk eingehend analysiert.* ) Das Prinzip dieses Vergleichs ist folgender: Die Prognosequalität der verschiedenen Methoden wird in Abhängigkeit ihres mathematischen Umfangs analysiert. Die nebenstehende Grafik zeigt die Resultate dieses Vergleichs, angelehnt an die Publikation dieser wissenschaftlichen Kommission. * ) The Forecasting Accuracy of Major Time Series Methods. John Wiley & Sons, New York

11 SABIO in Kurzform Das System SABIO besteht aus folgenden drei Modulen: 1.Die Prognosemethode für Börsenkurse Diese Methode beinhaltet 300 Gleichungen und Algorithmen, die von der Dynamik jeden Wertpapieres abhängig sind. 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. 11

12 Konkrete Anwendungen 12

13 Anwendung von SABIO auf den S&P500 in den Jahren 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 («Trades-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 berücksichtigten auch die Intraday-Dynamik des Index. Das Gesamtresultat dieser Periode lag bei +122%, während der S&P500 nicht mehr als 65,8% erzielt hat. 13

14 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 über 30% SABIO hat für diese Aktie 11 Trades generiert: – 8 positive mit +25% pro Trade und – 3 negative mit -4% 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 $ 14 Verkaufssignal Kumulierte Performance in % Verkauforder Kauforder

15 Vergleichsanalyse mit dem TOP5-Index Um einen Vergleich mit den besten 5 Fonds zu ermöglichen, wurde die tägliche Performance dieser Fonds zu einer Kennzahl zusammengerechnet. der TOP5-Index. Als Qualitätskriterium wurden hier alle Aktienfonds der US Börse mit einer Sharp Ratio von > 2,75 einbezogen. Der Performance-Vergleich zwischen SABIO und dem TOP5-Index zeigt: SABIO: Die Performance der letzten 4 Jahre betrug 122%, d.h. über 30% p.a. Der Risikofaktor (Volatilität) betrug dabei 7%. TOP5-Index: Die durchschnittliche Performance lag bei 26% p.a. mit einer Volatilität von 15%. 15 Vergleich der Performance SABIO TOP5 S&P500 Die obige Grafik zeigt die Entwicklung der Performance für die letzten 4 Jahre.

16 Risikocontrolling Um die Risiken möglicher Verluste im SABIO Portfolio zu quantifizieren, wurden die Resultate der Datei «Trades-Record» analysiert. Die tägliche Performance des aktiven Portfolios, die durch SABIO generiert wird, spiegelt teilweise (mit einem Betafaktor von 0,48) die Marktvolatilität der Börse wider. Insbesondere die stark negativen zyklischen Schwankungen werden gedämpft. Sie betragen im Durchschnitt weniger als 7% für das Portfolio gegenüber 30% für den Markt-Index. Mit einer durchschnittlichen Performance von 30% p.a. und einem latenten Risiko von 7% ist die Verlustwahrscheinlichkeit des Portfolios ab der 12. Woche des Investitionszeitraumes praktisch bei Null. Die Resultate von SABIO im Krisenjahr 2008 bestätigen die Robustheit des Systems, vor allem bezüglich der Risiko-Minimierungsfähigkeiten. 16

17 Risikocontrolling (2) W1 W8 W16 W24 W32 W40 W48 W53 Wochen Die durchschnittliche jährliche Performance- Entwicklung zeigt die nebenstehende Grafik. Diese Entwicklung veranschaulicht die durch das Trading mit SABIO generierte Volatilität von 7%. Die Kenntnis über die Charakteristiken der Dynamik erlaubt es, diese als Alarmsignal zu nutzen (rote Linie der Grafik). Die Überschreitung dieser Kontrolllinie verursacht ein Umschalten zu einer restriktiveren Trading-Politik. Diese restriktive Trading-Politik bedeutet unter anderem eine Verschärfung des jeweiligen stop-loss-Niveaus für jeden Titel des Portfolios. Kontroll-Limit für das Risiko Performance SABIO Portfolio 17

18 Risiko-Minimierungseigenschaften in Zeiten starker Börsenturbulenzen ( ) 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. 18 Performance-Vergleich SABIO Portfolio S&P500 Index

19 Benchmarking 19

20 Definition des Wettbewerbs-Index (I.C.-Index) 20

21 21 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: TOP20SABIO Performance p.a.: +18% bis +29% +30% Risiko (latent): 11% bis 17% 7,3% Managementkosten:3% bis 6% 2,9% I.C.-Index: 5% bis 13% 19% 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. I.C.-Index und Asset-Volumen

22 Systemanwendung 22

23 Die SABIO Plattform 23 Version SABIO Investoren- orientiert Version SABIO Investoren- orientiert Individuelle Parameter für die kundenbezogene Anwendung Kauf- und Verkauforders (Wertpapier, Preis, Volumen) Kauf- und Verkauforders (Wertpapier, Preis, Volumen) Plattform des Online-Tradings Portfolio- und Trade- Reporting 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: 1.Die SABIO-Applikation wird kundenbezogen konfiguriert und im full-service betrieben. 2.Eine Software-Lizenz, die auf dem Kundenrechner und in eigener Regie betrieben wird.

24 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. 24

25 Nutzungskonditionen 25

26 Portfolio Verwaltungskosten Die Verwaltungskosten eines SABIO Fonds setzen sich zusammen aus einem fixen Management-Fee und einer variablen Performance-orientierten Prämie. 1.Jährliche Management-Fees: Degressiv in Abhängigkeit des verwalteten Asset-Volumens. Z.B.: Für ein Volumen von 10 Mio. betragen die Management-Fees, inklusive der Nutzungskosten des Systems: 1,5% 2.Performance-abhängige Vergütung: Indexiert an überdurchschnittlich (Out-Performance) erzielte Resultate. Z.B.: Für eine jährliche Performance von +18% (Benchmark: S&P %) beträgt die Out-Performance-abhängige Vergütung: 1,4% Die gesamten Verwaltungskosten belaufen sich in diesem Fall auf:2,9% (Asset-Volumen 10 Mio.,Out-Performance 8% p.a.) Diese Kosten sind somit um 50% niedriger als die der Benchmark. 26

27 Ende der Präsentation. 27

28 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. Über den Entwickler dieser Methode

29 Genesis der Methode und frühere Entwicklungen Die Methode FORSYS: Die Entwicklung wurde von Dr. Lewandowski im Rahmen folgender Verantwortlichkeiten realisiert: Von 1970 bis 73 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.

30 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. Lewandowskis Forsys and Parzens ARAMA models did extremely well in most of the accuracy measures used, time horizons, and type of data.» und schlussfolgert, Seite 12: «Lewandowskis 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. Eine anerkannte wissenschaftliche Methode


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