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Wenn historische Daten trügen: Eine innovative Studie zeigt, warum die klassische Portfoliotheorie in unsicheren Zeiten versagt – und wie robuste Optimierungsmethoden mit beweglichen Zeitfenstern Anlegern helfen, auch im Worst-Case zu gewinnen.
Die moderne Portfoliotheorie steht vor einem fundamentalen Dilemma: Sie verspricht rationale Anlageentscheidungen auf Basis historischer Daten, doch die Zukunft hält sich selten an die Vergangenheit. Was geschieht, wenn die Annahmen, auf denen Millionen von Investitionsentscheidungen beruhen, sich als trügerisch erweisen?
Eine aktuelle Untersuchung indonesischer Bankaktien beleuchtet diese Problematik mit bemerkenswerter Klarheit[1]Portfolio Optimization of Indonesian Banking Stocks Using Robust Optimization. Die Forscher nehmen sich die Mean-Variance Optimization (MVO) vor – jenes elegante mathematische Konstrukt, das seit Harry Markowitz’ bahnbrechender Arbeit von 1952 das Fundament der Finanzwelt bildet. Die MVO verspricht das optimale Gleichgewicht zwischen Rendite und Risiko, doch sie trägt einen blinden Fleck: Sie behandelt geschätzte Parameter als Gewissheiten, obwohl sie nichts als Annäherungen an eine ungewisse Realität sind.
Das Paradox der Präzision
Die Studie, die 45 indonesische Bankaktien über ein Jahr hinweg analysiert, offenbart ein bemerkenswertes Paradoxon: Je präziser ein Modell auf historischen Daten kalibriert wird, desto fragiler wird es gegenüber zukünftigen Entwicklungen. Die klassische MVO optimiert mit chirurgischer Genauigkeit auf Ba…
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