Was ist eine Clusteranalyse?
Die Clusteranalyse ist eine Technik zum Gruppieren von Objektgruppen mit ähnlichen Merkmalen. Es ist in der Statistik üblich. Anleger werden die Clusteranalyse nutzen, um einen Cluster-Handelsansatz zu entwickeln, mit dem sie ein diversifiziertes Portfolio aufbauen können. Aktien, die eine hohe Korrelation zwischen den Renditen aufweisen, fallen in einen Korb, die etwas weniger korrelierten in einen anderen usw., bis jede Aktie einer Kategorie zugeordnet wird.
Bei korrekter Ausführung weisen die verschiedenen Cluster eine minimale Korrelation zueinander auf. Auf diese Weise erhalten Anleger alle Vorteile der Diversifikation: geringere Abwärtsverluste, Kapitalerhalt und die Fähigkeit, risikoreichere Geschäfte zu tätigen, ohne das Gesamtrisiko zu erhöhen. Diversifikation bleibt einer der zentralen Mieter von Investitionen, und die Clusteranalyse ist nur ein Kanal, um dies zu erreichen.
Die zentralen Thesen
- Die Cluster-Analyse hilft Anlegern, einen Cluster-Handelsansatz zu entwickeln, der ein diversifiziertes Portfolio von Anlagen aufbaut. Die Cluster-Analyse ermöglicht es Anlegern, Vermögenswerte mit ähnlichen Erträgen zu kaufen und zu clustern, die in verschiedene Marktsegmente passen Systemrisiken, die das Portfolio für Verluste anfällig machen könnten. Eine Kritik an der Clusteranalyse ist, dass Cluster mit einer hohen Renditekorrelation manchmal ähnliche Risikofaktoren aufweisen, was bedeutet, dass eine schwache Performance in einem Cluster zu einer schwachen Performance in einem anderen führen kann.
Grundlegendes zur Clusteranalyse
Mit der Clusteranalyse können Anleger Überschneidungen in ihrem Portfolio beseitigen, indem sie Wertpapiere mit entsprechenden Renditen identifizieren. Beispielsweise mag ein Portfolio aus Technologiewerten an der Oberfläche sicher und diversifiziert erscheinen, aber wenn ein Ereignis wie die Dotcom-Blase eintritt, ist das gesamte Portfolio für erhebliche Verluste anfällig. Der Kauf und die Gruppierung von Vermögenswerten, die zu verschiedenen Marktsegmenten passen, sind von entscheidender Bedeutung, um die Diversifizierung zu verbessern und sich gegen solche systemischen Risiken abzusichern.
Aktienauswahl und -handel basierend auf Clusteranalyse
Die Technik kann auch bestimmte Kategorien von Aktien wie zyklische Aktien und Wachstumsaktien aufdecken. Diese spezifischen Strategien fallen unter das Dach des Smart Beta oder Factor Investing. Sie versuchen, risikoadjustierte Renditen aus bestimmten Risikoprämien wie Mindestvolatilität, Wachstum und Dynamik zu erzielen.
In gewisser Weise verkörpert Smart Beta oder Factor Investing die Konzepte der Gruppierung und Kategorisierung, die durch Clusteranalyse gelehrt werden. Die Logik der Gruppierung auf ein einziges gemeinsames Verhalten spiegelt die grundlegende Methodik der Faktorinvestition wider, die Aktien identifiziert, die ähnlichen systemischen Risiken ausgesetzt sind und ähnliche Merkmale aufweisen.
Es ist nicht immer so, dass Assets in einem Cluster in derselben Branche existieren. Häufig halten Cluster Aktien aus verschiedenen Branchen wie Technologie und Finanzen.
Kritik an der Clusteranalyse
Ein offensichtlicher Nachteil der Clusteranalyse ist der Grad der Überlappung zwischen Clustern. Cluster in geringer Entfernung, was eine hohe Korrelation der Renditen bedeutet, weisen häufig ähnliche Risikofaktoren auf. Daher kann ein Ausfalltag in einem Cluster zu einer ebenso schwachen Leistung in einem anderen Cluster führen. Aus diesem Grund sollten Anleger Aktien mit einem großen Abstand zwischen ihnen finden und gruppieren. Auf diese Weise werden die Cluster von verschiedenen Marktfaktoren beeinflusst.
Allerdings werden breite Marktrückschläge wie die Rezession von 2008 das gesamte Portfolio ungeachtet seines Aufbaus drosseln. Selbst die am stärksten diversifizierten Cluster hätten Probleme, den rezessiven Gegenwind auszuhalten. Hier können die extremen Abwärtsverluste am besten durch Clustering minimiert werden.
