Clusteranalyse
Was ist Clusteranalyse?
Die Clusteranalyse ist eine Technik, die verwendet wird, um Sätze von Objekten zu gruppieren, die ähnliche Eigenschaften aufweisen. Es ist in der Statistik üblich. Investoren werden die Clusteranalyse verwenden, um einen Cluster-Trading-Ansatz zu entwickeln, der ihnen hilft, ein diversifiziertes Portfolio aufzubauen. Aktien mit hohen Renditekorrelationen fallen in einen Korb, etwas weniger korrelierte in einen anderen und so weiter, bis jede Aktie in eine Kategorie eingeordnet wird.
Bei korrekter Ausführung weisen die verschiedenen Cluster eine minimale Korrelation zueinander auf. Auf diese Weise profitieren Anleger von allen Tugenden der Diversifikation : geringere Abwärtsverluste, Kapitalerhalt und die Möglichkeit, riskantere Trades 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 Clusteranalyse hilft Anlegern bei der Entwicklung eines Clusterhandelsansatzes, der ein diversifiziertes Anlageportfolio aufbaut.
- Die Clusteranalyse ermöglicht es Anlegern, Vermögenswerte mit entsprechenden Renditen zu kaufen und zu gruppieren, die für verschiedene Marktsegmente geeignet sind.
- Einer der Vorteile der Clusteranalyse besteht darin, das Portfolio des Anlegers vor systemischen Risiken zu schützen, die das Portfolio anfällig für Verluste machen könnten.
- Ein Kritikpunkt an der Clusteranalyse besteht darin, dass Cluster mit einer hohen Renditekorrelation manchmal ähnliche Risikofaktoren aufweisen, was bedeutet, dass eine schwache Leistung in einem Cluster zu einer schwachen Leistung in einem anderen führen kann.
Verständnis der Clusteranalyse
Die Clusteranalyse ermöglicht es Anlegern, Überschneidungen in ihrem Portfolio zu beseitigen, indem sie Wertpapiere mit entsprechenden Renditen identifizieren. Ein Portfolio, das nur aus Technologietiteln besteht, mag an der Oberfläche sicher und diversifiziert erscheinen, aber wenn ein Ereignis wie die Dotcom-Blase eintritt, ist das gesamte Portfolio anfällig für erhebliche Verluste. Der Kauf und das Clustering von Vermögenswerten, die zu verschiedenen Marktsegmenten passen, ist entscheidend, um die Diversifikation zu erhöhen und vor solchen systemischen Risiken zu schützen.
Aktienauswahl und Handel basierend auf Clusteranalyse
Die Technik kann auch bestimmte Kategorien von Aktien wie zyklische und Wachstumsaktien aufdecken. Diese spezifischen Strategien fallen unter das Dach der Smart Beta oder des Factor Investing. Sie versuchen, bessere risikoadjustierte Renditen aus bestimmten Risikoprämien wie minimale Volatilität, Wachstum und Dynamik zu erzielen.
In gewisser Weise verkörpert Smart Beta oder Factor Investing die Konzepte der Gruppierung und Kategorisierung, die durch die Clusteranalyse gepredigt werden. Die Logik der Clusterung auf ein einziges gemeinsames Verhalten spiegelt die grundlegende Methodik des Faktorinvestments wider, die Aktien identifiziert, die für ähnliche systemische Risiken anfällig sind und ähnliche Merkmale aufweisen.
Es ist nicht immer so, dass Assets in einem Cluster in derselben Branche leben. 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 den Clustern. Nahegelegene Cluster, die eine hohe Korrelation der Renditen bedeuten, teilen oft ähnliche Risikofaktoren. Ein Ausfalltag in einem Cluster kann daher zu einer ebenso schwachen Leistung in einem anderen Cluster führen. Aus diesem Grund sollten Anleger Aktien mit großem Abstand finden und clustern. Auf diese Weise werden die Cluster von unterschiedlichen Marktfaktoren beeinflusst.
Allerdings werden breite Marktrückschläge wie die Rezession 2008 das gesamte Portfolio ungeachtet seiner Konstruktion drosseln. Selbst die am stärksten diversifizierten Cluster hätten Schwierigkeiten, dem rezessiven Gegenwind standzuhalten. Hier ist das beste Clustering, die extremen Abwärtsverluste zu minimieren.