Der TOPAS Algorithmus
Warum Allokation, warum TOPAS?
Übertreibungen und Rückschläge auf den international vernetzten Finanzmärkten wechseln in hohem Tempo. Nur mit Hilfe moderner Algorithmen und künstlicher Intelligenz lassen sich vielschichtige Wechselwirkungen synchron erfassen und gleichzeitig finanzmathematisch beurteilen.
Die Vermögensallokation ist entscheidend
Anerkannte wissenschaftliche Studien belegen, dass die Wertentwicklung eines Portfolios hauptsächlich von der Aufteilung (Allokation) auf verschiedene Assetklassen abhängt, während die Auswahl innerhalb von Klassen (Selektion) nur einen untergeordneten Einfluss auf den Anlageerfolg hat*.
„Die Verteilung auf verschiedene Anlageklassen ist die wichtigste Entscheidung für Anleger. Markt-Timing und Einzeltitel-Selektion sind sehr schwierig und kosten Geld. Im Schnitt können sie keinen Mehrertrag liefern.“
Was ist der TOPAS Algorithmus?
TOPAS verwendet keine Heuristiken, keine subjektiven Prognosen oder willkürliche Zielfunktionen, sondern ist durchgehend finanzwissenschaftlich begründet.
TOPAS ist frei von emotionalen Entscheidungen oder typischen Wahrnehmungsverzerrungen beim Versuch, Richtung oder Zeitdauer einer speziellen Marktbewegung zu prognostizieren.
TOPAS arbeitet mit einem innovativen Optimierungsverfahren, welches durch das statistische Beratungslabor des Instituts für Statistik der Universität München evaluiert wurde.
Definition Algorithmus:
„Ein Algorithmus ist eine präzise, endliche Verarbeitungsvorschrift, die genau festlegt, wie die Instanzen einer Klasse von Problemen gelöst werden. Ein Algorithmus liefert eine Funktion, die festlegt, wie aus einer zulässigen Eingabe die Ausgabe ermittelt werden kann.“
Wie arbeitet TOPAS? …in aller Kürze
TOP 1 – Bausteine der dynamischen Portfolioallokation
Finanzwissenschaftliche Theorie
Sie stützt sich wesentlich auf Arbeiten von Prof. John Y. Campbell (Harvard Universität), der zu den forschungsstärksten Ökonomen weltweit zählt und vielfach ausgezeichnet wurde.
Finanzökonometrische Risikoschätzung
Diese baut auf der Forschung von Prof. Robert F. Engle (Universität New York) auf, der für seinen Beitrag zur Entwicklung von Volatilitätsmodellen 2003 mit dem Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften geehrt und 2011 als Financial Engineer of the Year gekürt wurde.
Quantitatives Optimierungsmodell
Ein von ELAN Capital-Partners speziell entwickeltes quantitatives Optimierungsmodell verbindet den Black-Litterman-Ansatz mit einem dynamischen Turbulenzindex.
Software Technologie
Eine flexible Computer-Applikation mit hochspezifischen mathematisch-statistischen Algorithmen wurde von ELAN Capital-Partners proprietär entwickelt, um unterschiedliche Universen und Risikoklassen in einer einheitlichen Struktur zu verarbeiten.
TOP 2 – Individuelle Kalibrierung und Allokationsberatung eines Mandates
Auf der Grundlage eines definierten Universums wird unter Einbindung eines kundenspezifisch vorgegebenen Ertrags-Risiko-Profils der TOPAS Algorithmus kalibriert. Zahlreiche Parameter, wie Gewichtungs- und Umsatzgrenzen, können individuell festgelegt werden. Für das aufgebaute Modellportfolio wird auf täglicher Basis die TOPAS Allokation berechnet und kommuniziert. So erhält jedes Mandat seinen eigenen TOPAS-Algorithmus.
TOPAS Kalibrierung
Arbeitsschritte zur Implementierung eines individuellen TOPAS Modells:
TOP 3 – Dynamische Risikomessungen
Seismograph für die Finanzmärkte
Der TOPAS Algorithmus reagiert auf die Signale eines speziellen Turbulenzindex, der wie ein Seismograph, Friktionen zwischen Anlagesegmenten identifiziert.
Je nach aktuellen Turbulenzen und Marktrisiken richtet TOPAS die Allokation stärker an kurzfristigen Entwicklungen oder an beständigen Strukturen aus.
TOPAS reagiert mit wenigen Änderungen in stabileren und flexiblen Anpassungen in extremen Zeiten.
Tägliche Messungen zur zeitnahen Stressidentifizierung
Basis der Messung ist eine multivariate Risikoschätzung die mit einem statistischen Verfahren zur Extremwerterkennung (sog. Mahalanobis-Distanz) kombiniert wird.
Turbulenzwahrscheinlichkeit (geglättet)
Mit zunehmender Turbulenz steigen die Volatilitäten der Assetklassen meist abrupt an und die Korrelationen verändern sich überdies oft sprunghaft.