Portfoliooptimierung für Profis: Cross Asset Optimizer

Die Asset Allokation ist nachweislich die entscheidende Performancequelle für die professionelle Kapitalanlage. Als Ergänzung zur Markteinschätzung des Investors haben sich mittlerweile quantitative Verfahren der Portfoliooptimierung bei der Konstruktion der Asset Allokation bewährt. Der Cross Asset Optimizer (XAO) bietet hierbei vielfältige Unterstützung.

Cross Asset Optimizer Software (XAO)

Der Cross Asset Optimizer ist eine .Net-basierte Windows Desktop Software, die eine Reihe von fortschrittlichen quantitativen Methoden zur Optimierung des Risiko-Rendite-Profils auf Assetklassenebene implementiert. Sie wird einerseits im Quantitativen Cross Asset Research von UniCredit eingesetzt und anderseits ausgewählten institutionellen Kunden der Bank zur Verfügung gestellt.

Der Cross Asset Optimizer ermöglicht dem Investor oder Fondsmanager, optimale Anlagestrategien unter Berücksichtigung seiner Marktmeinung, Risikobereitschaft und individueller Restriktionen zu entwickeln. Die enthaltenen mathematischen Rechenmodelle sind transparent dokumentiert und wurden aus der Sicht des erfahrenen Praktikers ausgewählt und umgesetzt.

Folgende Merkmale kennzeichnen die Cross Asset Optimizer Software: 

  • Ein breites Anlageuniversum über verschiedene Assetklassen hinweg.
  • Analyse des Portfolio-Risikos in Bezug auf Volatilität, VaR, Conditional-VaR, Drawdown und Time-To-Recovery sowie Tracking Error.
  • Risiko-Budgetierung: Herunterbrechen des Gesamtrisikos auf die einzelnen Portfoliobestandteile durch marginale Risiko-Attributionsanalyse.
  • Eine Vielzahl an Kennzahlen zur absoluten und relativen Entwicklung eines Portfolios gegenüber einer Benchmark.
  • Darstellung der verschiedenen Sachverhalte in aussagekräftigen und interaktiven Graphiken.
  • Stein-Schätzer auf Basis von Risikoprämien zur Ableitung langfristiger Renditeprognosen.
  • Integration der Investor-spezifischen taktischen Marktmeinung in die strategische Allokation durch das Black-Litterman-Modell.
  • Simulation der künftigen Entwicklung finanzieller Risikofaktoren durch Generierung von Monte-Carol-Szenarien; Auswahl verschiedener stochastischer Prozesse mit Sprüngen, schiefen Verteilungen und Fat-Tails; mehrdimensionale Koppelung mit Korrelationen und Copulas.
  • Optimierung des Risiko-Rendite-Profils einer Asset Allokation durch Identifikation zusätzlicher Diversifikationspotentiale.
  • Innovative Algorithmen zur Optimierung unter Nebenbedingungen, um eventuelle Restriktionen aus Regulierungs- und Anlagerichtlinien abzubilden.
  • Erreichen von robusten Portfoliostrukturen durch Resampling-Techniken.
  • Evaluierung der historischen Performance verschiedener Anlagestrategien durch regelbasiertes Backtesting.

Schnittstellen zu Datenanbietern und Microsoft-Excel

Die im Cross Asset Optimizer vorgesehene Datenbank kann über ein Zusatz-Tool mit Schnittstellen zu verschiedenen Daten-Anbietern mit historischen Zeitreihen befüllt werden. Verschiedene Eingabe- und Ergebnisdaten können zudem aus der Software nach Microsoft Excel exportiert bzw. von dort importiert werden.

Screenshot der Cross Asset Optimizer Software

Komplexer Inhalt – einfache Bedienung und Flexibilität

Die Bedienung der Software ist trotz des komplexen Inhalts und der hohen Flexibilität bzgl. der Arbeitsprozesse sehr benutzerfreundlich. Durch die Anlehnung an die Struktur von modernen Microsoft Office Versionen, z.B. mit Ribbon Menu am oberen Rand, findet sich ein neuer Nutzer in der Oberfläche schnell zurecht. Besonders praktisch: Wenn die Arbeit an einer Analyse unterbrochen werden muss, kann der aktuelle Zwischenstand mit allen Einstellungen und Daten komplett in einer Datei gespeichert und später wieder in die Software geladen werden, um an genau diesem Punkt mit der Arbeit fortzufahren.

Enge Zusammenarbeit mit UniCredit Research

Entwickelt wurde die Software in jahrelanger vertrauensvoller Zusammenarbeit von UniCredit Research und Microstep. Microstep übernimmt hierbei neben der technischen Software-Entwicklung auch die Ausarbeitung von Fachkonzepten und mathematischen Modellen und Algorithmen, jeweils in enger Abstimmung mit UniCredit Research.

Dr. Stefan Schulz

UniCredit

Matthias Daiminger

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