Helmut Paulus, CEO

SEIT 1999 NACHHALTIG QUANT

NETWORK

GLOBALISATION

TRANSPARENCY

© Quoniam Asset Management GmbH Seite 3

Quoniam – International erfolgreicher Asset Manager

November 18

(Stand: September 2018)

30,7 Milliarden Euro Kapitalanlagen

Anteilseigner sind die Managing Partner und die Union Asset Management Holding AG

Gegründet

1999 in Frankfurt am Main

Über

120 Mitarbeiter

93 % partizipieren indirekt am Unternehmens-erfolg

Büro in London seit 2014

Fixed Income

12,6 Mrd.

Equities

18,1 Mrd. 2018/09

Über

145 institutionelle

Kunden

© Quoniam Asset Management GmbH Page 4

Anlageerfolg sichert kontinuierliches Wachstum

KAPITALANLAGEN IN MRD. EURO

1,2

2,3

3,2

6,6

12,0 11,7

14,5

17,5

18,9

23,0

25,7

26,4

29,730,7

1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018/09

(Stand: September 2018)

AUM in Mrd. EUR

GOVERNANCE

SUSTAINABILITY

ENVIRONMENTAL

SOCIAL

25% 18% 14% 13% 12% 9% 7% 2%

2%

Unternehmen Versicherungen Publikumsfonds

Altersvorsorge- einrichtungen

Banken

Staatliche Institutionen

Verbände

Sonstige & Family Office

Kirchen & Stiftungen

40 % … nach ESG-Kriterien gemanaged

davon

November 18

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Aktives Management lohnt sich

November 18

Bruttowerte, ohne Berücksichtigung von transaktionsunabhängigen Kosten. Die präsentierte Performance basiert auf den Ergebnissen eines für die jeweilige Strategie repräsentativen aggregierten Portfolios, bestehend aus mindestens einem oder mehreren Einzelportfolios (volumengewichtet). Für alle Equities und benchmark-orientierten Fixed Income Strategien wird die jeweilige Benchmark des aggregierten Portfolios aus den Benchmarks der zu Grunde liegenden Einzelportfolios berechnet (volumengewichtet). 1) EQ Core Europe (Benchmark: MSCI Europe, STOXX 600 Total Return), 3) EQ Dynamic Europe (Benchmark: MSCI Europe), 4) FI IG Credit Euro (BM: 100% ML EMU Non Fin / 15% S&P EUR SCHATZ, 30% S&P EUR BOBL / 20% S&P EUR BUND, - 50% Markit iBoxx EUR Collateralized / 50% Markit iBoxx EUR Corporates 10+ ex T1&UT2, 80% Markit iBoxx EUR Corporates Senior / 20% Merrill Lynch Euro High Yield BB-B, Barclays Capital Euro Aggregate Corp ex Financials ex PT IE IT GR ES, Markit iBoxx EUR Corporates, Markit iBoxx EUR Corporates 5+ Years, Markit iBoxx EUR Corporates Non-Financial, Markit iBoxx EUR Corporates Senior, Merrill Lynch EMU Corporate Index Ex Sub-Debt), 5) FI IG Credit Global hedged to EUR (Benchmark: 50% Barx € Agg Corp / 50% Barx $ Agg Corp (EUR Hedged), 50% Merrill Lynch EMU Corp. Non-Fin. 1-10 / 50% Merrill Lynch US Corp. Non-Fin. 1-10 (EUR hedged), 60% BAML EUR Non-Fin / 40% BAML USD Non-Fin (EUR Hedged), Barclays Capital Global Aggregate Corporate (EUR hedged), Barclays Capital US Credit Corporate Ex Subordinate Index Euro hedged) ; 7) EQ MinRisk Europe (Benchmark: MSCI Europe, MSCI Europe hedged to EUR daily, MSCI: 80% Europe ex UK hedged to EUR/20% UK hedged to EUR, STOXX 600 Total Return) (Stand 09/2018)

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Digitalisierung treibt uns voran

November 18

ERGEBNIS:

HEUTE

Schnellerer und breiterer Informationszugang für alle

Informationsverarbeitung wird wichtiger

FRÜHER

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Der Wandel ist für jeden spürbar

November 18

Es war noch nie so einfach an globale Informationen jeder Art zu gelangen.

“Die Einführung von Google Duplex war erschreckend gut: Mensch and Maschine waren sich noch nie so ähnlich.”

Signifikante Fortschritte im privaten Umfeld…

… aber immer noch traditionelles Asset Management?

Hi, how can I help?

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Historische Fehleinschätzungen bei Zukunftstrends

November 18

„Man sollte das Patentamt schließen, da alle Erfindungen gemacht sind.“

Leiter des Londoner Patentamtes, 1908

„Damit verdient man niemals Geld.“ Bill Gates zu Steve Jobs über das aufkommende Internet, 1995

Quelle: https://www.der-bank-blog.de/33-historische-fehleinschaetzungen-und-fehlprognosen/innovation/20931/

„Ich denke, dass es einen Weltmarkt für vielleicht fünf Computer gibt.“

Thomas Watson (Chef von IBM), 1943

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Wie lange braucht man um 18 Tonnen Financial Reports zu lesen?

November 18

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Cloud Computing versus Mensch (Financial Reports)

Source: Quoniam. HD Azure Insight clusters. Analyzing 44.000 documents with approx. 9 Mio pages.; Man 25 complex pages/h; 8h/day; 252 days/year

GESCHÄTZTE UND EFFEKTIVE LESEDAUER IN JAHREN

November 18

1 Mensch 1000 Menschen Cloud 35 Core Cloud 130 Core Cloud 260 Core

115 Jahre 1 Monat 11 Minuten 3 Minuten 1,8 Minuten

Jahre 115,000000 0,083333 0,000021 0,000006 0,000003

0,000001

0,000010

0,000100

0,001000

0,010000

0,100000

1,000000

10,000000

100,000000

1000,000000

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Digitale Transformation auf einen Blick

Digital transformation

Smart client

service

Robo advisory

Disruptive

change

Blockchain DLT

Investment process

Big Data

Machine Learning

Factor Investing

AI Investing

Investment Entscheidungen institutioneller Investoren werden nicht durch Robo advisory oder Blockchain/DLT beinflusst.

Der Vorsprung in der Informationsverarbeitung determiniert den Erfolg.

Aktives Asset Management wird zunehmend mehr von Technologie und quantitativen Methoden bestimmt.

November 18

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1. BIG DATA = Volume, Variety, Velocity

November 18

NUMERISCH (Zahlen)

Jegliche Kennzahl aller Zahlenbereiche

BILDDATEN (Fotos)

Wetter Verkehr Konsumenten Warenströme Bestände Bodenschätze Lebende Populationen

AUDIODATEN (Ton)

Gespräche Nachrichten Emotionen

RELATIONEN (Verbindungen)

Datenabhängigkeiten Verknüpfungen

ALPHANUMERISCH (Text)

Namen & Label Beschreibungen Nachrichten Verträge & Prospekte Tweet‘s

Big Data [ˈbɪɡ ˈdeɪtə] (von englisch big ‚groß‘ und data ‚Daten‘) bezeichnet

Datenmengen, welche beispielsweise zu groß, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind, um sie mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten.

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2. Machine Learning

November 18

Maschinelles Lernen ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. Das heißt, es werden nicht einfach die Beispiele auswendig gelernt, sondern es „erkennt“ Muster und Gesetzmäßigkeiten in den Lerndaten. So kann das System auch unbekannte Daten beurteilen (Lerntransfer) oder aber am Lernen unbekannter Daten scheitern (Überanpassung).

Methoden Vielfalt: Der Großteil der Methoden ist schon seit über 20 Jahren bekannt (und vertraut).

Datenumfang: Die Erfahrbarkeit der Relevanz von Big Data treibt die Forschung voran.

Rechenpower: Wie nie zuvor kann quasi beliebig skalierbare Rechenleistung genutzt werden.

Clustering

Reduction (PCA)

Regularization (LASSO)

Bayesian Statistic

Regression (APT/MF)

Trees&Rules (Random F.)

Ensemble (Boosting)

Neural Network

Deep Learning

AI

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Herausforderungen im Asset Management

November 18

FRÜHER: Unsystematische Suche nach Informationen

Extrem viele Daten

Über 200 Informationen je WP

Großes Anlageuniversum

Mehr als 50.000 Wertpapiere

Behavioral Finance

Herdentrieb, Selbstüberschätzung,…

Hoher Wettbewerb

Märkte sind sehr effizient

HEUTE: Systematische Verarbeitung der Informationen (BIG DATA)

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Wie löst man die „BIG DATA“-Herausforderung ?

1913

„If I had asked people what they wanted, they would have said faster horses.“ Henry Ford

2018

„Man braucht viele, schnellere und intelligentere Portfolio Manager mit höherer mentaler Kapazität!?“

November 18

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Fords Engineering Lösung: Straight Through Processing (STP)

November 18

ERGEBNIS:

2016

Geringere Fertigungskosten (ceteris paribus)

Höheres Output/Kapazität

Standardisierte Individualkonfiguration

Höhere Zuverlässigkeit und Qualität

Kontinuierliche Innovation/Verbesserung

1913

Quelle: Ford Motor Company

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Ein quantitativer Investment process: Straight-Through-Processing im Asset Management

November 18

RESEARCH

Daten

Faktoren

Prognosemodelle

Pretrade-Check

Best Execution

PostTrade-Analyse

IMPLEMENTIERUNG

COMPLEX

1

SIMULTAN

2

EFFIZIENT

3

TITEL-GEWICHTE

PORTFOLIOKONSTRUKTION

a s

LIQUIDITY

RISK RETURN

ESG

© Quoniam Asset Management GmbH Seite 18

Das „Gravitationsgesetz“ des Asset Managements

Investmentphilosophie basierend auf dem Grundgesetz des aktiven Managements1

MEHRWERT PROGNOSEN IMPLEMENTIERUNG DIVERSIFIKATION

November 18

VOLATILITÄT

Möglichst viele unabhängige

Positionen

Korrelation der Prognosen versus Realität

Umsetzbarkeit der

Prognosen

Unterschiedliche Erträge

1 Clarke/de Silva/Thorley (2002)

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Aber: Prognosen in Finanzmärkten sind schwierig

GUTE AKTIENPROGNOSEN AUTONOMOUS DRIVING

IC = 0.05 IC > 0.99

November 18

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Systematische Faktoren zur Prognose

November 18

RISK

Risikobereitschaft erzielt in der Regel Return (Aktienmarkt, Credit Spreads)

ABER – Low Risk Anomalie1: Sehr hohes Risiko/Volatilität wird nicht belohnt

VALUE

Günstige Assets (Aktien Multiples2, hoher Credit Spread3) erzielen Prämie

ABER: Value Assets sind oft von geringer Qualität oder mit höherem Risiko

QUALITY

Emittenten mit hoher Rentabilität und hohen / verbesserten Margen wachsen

Leverage sollte gering bleiben

ABER: Qualität ist oft teuer

SENTIMENT

Performance folgt mittelfristigen Trends (kaufe die „past winners“4)

ABER – Crowding Effekte: Hohe Verluste bei Trendbruch möglich

1) Haugen et al. 1972/2010 for Equtieis, Carvalho et al.2014; Ng and Phelps,2015 for Fixed Income, 2)Basu 1982, Fama/French (Size & Value) 1993 3 )Correia et al. 2012 / Houweling & van Zundert, 2015, 4) Jegadeesh/Titmam 1993

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Faktoreffekte sind wissenschaftlich gut belegt (z. B. Fama/French u. a.)

November 18

Stand: 30.09.2018 Quelle: Andrea Frazzini www.econ.yale.edu/~af227/data_library.htm

Momentum: Up-Down

Value: High-Low

Size: Small-Big

Quality vs. Junk

Low Volatility: Bet against Beta

SIGNIFIKANTE FAKTORPRÄMIEN IM US AKTIENMARKT

Finanzkrise 2007 – 2010

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Struktur des Multi-Faktor Alpha-Modells

November 18

Accounting value (3) Earnings, Book multiples, Patent value

Operating value (3) Cash Flow, Sales… multiples

Yield (2) Free Cash Flow to Equities, Dividends, Buyback

Growth (5) Change in profitab., margins

Earnings quality (3) Accruals in Earnings, Cash Flow & B/sheet

Hybris (5) CapEx, Asset Gr., Ext. Financing

Profitability (4) Operating and B/S margin metrics

Safety (7) Leverage, Solvency, Volatility

Bank quality (4) Core Capital, Loan to Deposit, …

Quality of Intangibles (3) Innovative efficiency, quality of patent pool, …

Earnings momentum(3) Trend and revisions in EPS

Price momentum (4) Risk adjusted and sales interacted

Ownership (2) Director‘s dealings, holdings

Crowding (7) Skewness, Visibility, Chg in fund holdings

VALUE QUALITY SENTIMENT

Short selling momentum (3) Capacity utilisation, volume, …

Anzahl der Einzelkennzahlen, die in einen Composite Faktor

eingehen

Excess Returni,t+1

ß1,t × F1,it + … + ßN,t × F N,it + e it =

ALPHA-SIGNAL: Systematische Faktoreffekte RESIDUUM

© Quoniam Asset Management GmbH Seite 23

STYLE AND ALPHA SIGNAL PERFORMANCE

Kombiniertes Alpha-Signal outperformed Single-Faktor-Strategien

November 18

Quelle: Quoniam Asset Management GmbH; Research; Europa Country Universum, monatlich rebalanced; reine Faktoreffekte berechnet size-neutral; Size Performance berechnet relativ

zur MCAP-gewichteten Benchmark, alles vor Transaktionskosten, in lokalen Renditen (08/18)

80

130

180

230

280

330

380

430

2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017

Rela

tiv

e R

eturn

in

%

sfsf

Alpha

Sentiment

Value

Quality

Low Volatility

Size

Finanzkrise

Performance des Multi-Faktor Signals gegen Single-Faktor:

a=Value+Quality+Sentiment

Low Volatility und Size separiert dargestellt

© Quoniam Asset Management GmbH Seite 24

Executive Summary zur Digitalisierung

November 18

Auf keines der Elemente kann heute verzichtet werden*

Nutzen (AI)

Big Data

* Strong AI: Der Faktor „Human Structuring“ würde durch eine selbst strukturschaffende Intelligenz ersetzt.

Human Structuring

Kapital- einsatz

Machine Learning

Computing Power = × × × ×

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Muss man sich nun mit Digitalisierung beschäftigen?

November 18

Alle Wahrheit durchläuft drei Stufen: Zuerst wird sie lächerlich gemacht. Dann wird sie bekämpft. Und schließlich wird sie als selbstverständlich angenommen.

Arthur Schopenhauer (1788-1860)

Eugène Delacroix: Freedom leads the people, 1830

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Quoniam Website: Ihr quantitativer Einblick und Zugriff auf die Märkte

November 18

www.quoniam.com/market_analytics www.quoniam.com/fonds

© Quoniam Asset Management GmbH Seite 28

Disclaimer

November 18

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