Die Grundidee von klassischem Value Investing ist denkbar einfach: Aktien von Unternehmen kaufen, deren Börsenbewertung gemessen an Fundamentaldaten niedrig erscheint. Über lange Zeiträume hinweg wurden Investoren häufig für diesen Ansatz belohnt. Doch die Realität ist komplexer geworden. Denn nicht jede günstige Aktie ist automatisch eine gute Investition. Genau hier setzt die nächste Evolutionsstufe des quantitativen Value Investing an.
Die aktuelle Marktstruktur liefert einen zentralen Grund, weshalb Anleger Value-Strategien verstärkt betrachten sollten. Viele globale Aktienindizes werden inzwischen von einer kleinen Zahl sehr großer Technologieunternehmen dominiert. Dadurch entsteht ein erhebliches Konzentrationsrisiko. Zahlreiche Portfolios hängen heute von wenigen Titeln und einer sehr begrenzten Zahl von Renditetreibern ab.
Als Teil eines breiter aufgestellten Portfolios bieten Value-Strategien – besonders mit quantitativen Ansätzen wie wir sie entwickelt haben – natürliche Diversifikationseffekte. Sie lenken Kapital systematisch in andere Marktsegmente und sorgen für eine breitere Verteilung über Unternehmen, Sektoren und Regionen hinweg. Gerade für Anleger, deren Portfolios in den vergangenen Jahren stark von Wachstums- und Technologietiteln profitiert haben, kann dieser Ansatz eine sinnvolle Ergänzung darstellen.
Günstig bedeutet nicht immer attraktiv
Viele Investoren machen den Fehler, niedrige Bewertungen mit Unterbewertung gleichzusetzen. Tatsächlich sind Unternehmen häufig aus gutem Grund günstig. Sinkende Gewinne, strukturelle Geschäftsprobleme, hohe Verschuldung oder ein dauerhaft schwächer werdendes Wettbewerbsumfeld können dazu führen, dass eine Aktie über lange Zeit preiswert bleibt oder sogar weiter fällt. In der Investmentwelt spricht man in solchen Fällen von sogenannten „Value Traps“.
Die Herausforderung besteht darin, jene Unternehmen zu identifizieren, die lediglich vorübergehend unbeliebt sind, aber über tragfähige Geschäftsmodelle verfügen und von einer Neubewertung profitieren können. Genau an dieser Stelle stoßen traditionelle Ansätze häufig an ihre Grenzen. Wer ausschließlich auf niedrige Kurs-Gewinn- oder Kurs-Buchwert-Verhältnisse achtet, läuft Gefahr, strukturell schwache Unternehmen zu kaufen.
Mit einer modernen quantitativen Value-Strategie lässt sich hier ein differenzierterer Ansatz verfolgen. Mit ihr werden Aktien nicht nur durch die Brille der Kurs-Verhältnisse betrachtet, sondern es können gleichzeitig weitere Merkmale berücksichtigt werden, die Rückschlüsse auf die zukünftige Entwicklung eines Unternehmens zulassen.
Mehrdimensionale Analyse statt eindimensionaler Kennzahlen
Traditionelles Value Investing konzentriert sich oft auf eine vergleichsweise kleine Anzahl an Bewertungskennzahlen. Mit quantitativen Strategien lässt sich dieses Spektrum erheblich erweitern. Neben der Kurs-Bewertung fließen beispielsweise Qualitäts-, Momentum- und Sentiment-Faktoren in die Analyse mit ein.
Qualitätsindikatoren helfen dabei zu beurteilen, wie solide ein Unternehmen wirtschaftet. Dazu zählen etwa die Entwicklung der Profitabilität, die Stabilität der Erträge oder die finanzielle Robustheit. Momentum-Signale untersuchen dagegen, ob Analysten mit einer Verbesserung oder Verschlechterung operativer oder marktseitiger Trends rechnen. Sentiment-Indikatoren geben Hinweise darauf, wie Investoren, und noch grundsätzlicher der Markt, ein Unternehmen aktuell einschätzen.
Die Kombination dieser Faktoren ermöglicht eine deutlich präzisere Einschätzung, ob eine Aktie tatsächlich eine attraktive Value-Gelegenheit darstellt oder ob die niedrige Bewertung Ausdruck tieferliegender Probleme ist. Unternehmen mit schwachen Fundamentaldaten, rückläufigen Gewinnen und anhaltend negativer Dynamik werden systematisch niedriger gewichtet. Dagegen erhalten Unternehmen mit attraktiver Bewertung und gleichzeitig verbesserten operativen Perspektiven ein höheres Portfolio-Gewicht.
Das Ziel besteht nicht darin, den Value-Faktor zu ersetzen. Vielmehr soll seine Qualität verbessert werden. Die Value-Exponierung bleibt erhalten, wird aber um zusätzliche Informationen ergänzt, die helfen, die problematischsten Bereiche des Anlageuniversums zu vermeiden.
Systematik als Schutz vor menschlichen Fehlentscheidungen
Ein weiterer Vorteil quantitativer Ansätze liegt in ihrer Konsistenz. Investoren sind nicht frei von Emotionen. Gerade Value Investing erfordert oft Geduld und kann über mehrere Jahre hinweg hinter dem Markt zurückbleiben. Solche Phasen führen regelmäßig dazu, dass Investoren ihre Strategie zur Unzeit aufgeben.
Systematische Modelle arbeiten hingegen nach klar definierten Regeln. Entscheidungen werden nicht auf Basis kurzfristiger Schlagzeilen oder populärer Marktmeinungen getroffen, sondern anhand objektiver Kriterien. Dadurch lassen sich viele der Verhaltensfehler vermeiden, die langfristige Anlageergebnisse beeinträchtigen können.
Gleichzeitig erlauben quantitative Prozesse die Analyse sehr großer Aktienuniversen. Statt sich auf einige Dutzend Unternehmen zu konzentrieren, können Portfolios mehrere Hundert Titel umfassen. Dies reduziert das unternehmensspezifische Risiko und erhöht die Wahrscheinlichkeit, die eigentliche Faktorprämie effizient einzufangen.
Künstliche Intelligenz: Hilfsmittel statt Ersatz für Investoren
Kaum ein Thema wird derzeit so intensiv diskutiert wie künstliche Intelligenz. Entsprechend stellt sich vielen Anlegern die Frage, ob KI künftig Anlageentscheidungen vollständig übernehmen wird. Tatsächlich spielt KI inzwischen auch in vielen quantitativen Investmentprozessen eine wichtige Rolle. Allerdings sollten diese deutlich unspektakulärer eingesetzt werden, als es die öffentliche Debatte nahelegt: Maschinelles Lernen sollte weniger als Quelle automatischer Kauf- und Verkaufssignale dienen, sondern vor allem als Werkzeug zur Verbesserung bestehender Analyseprozesse.
Ein Beispiel ist die Unternehmensbewertung. Klassischerweise werden Unternehmen mit fest definierten Vergleichsgruppen verglichen, etwa innerhalb derselben Branche. Maschinelle Lernverfahren können hingegen dynamisch ermitteln, welche Unternehmen für eine bestimmte Fragestellung tatsächlich vergleichbar sind. Dadurch entstehen oft präzisere Bewertungsmodelle.
Entscheidend ist jedoch: KI ersetzt nicht die ökonomische Logik. Die zentralen Investmenthypothesen sollten weiterhin von erfahrenen Investmentexperten stammen und auf wirtschaftlichen Zusammenhängen beruhen. Künstliche Intelligenz dient dazu, diese Ideen effizienter und konsistenter umzusetzen. Sie ergänzt menschliches Urteilsvermögen, ersetzt es aber nicht.
Fazit
Value Investing ist keineswegs überholt, im Gegenteil: Die Grundidee, günstig bewertete Unternehmen zu identifizieren, bleibt ein wichtiger Baustein erfolgreicher Kapitalanlage. Allerdings zeigt die Erfahrung, dass niedrige Bewertungen allein nicht als Investmentfaktor ausreichen.
Mit modernen quantitativen Ansätzen wie wir sie verfolgen lässt sich das klassische Value Investing konsequent weiterentwickeln. Durch die Kombination von Bewertung, Qualität, Momentum und weiteren Signalen lassen sich potenzielle Value Traps systematischer erkennen und strukturell schwache Unternehmen frühzeitig aussortieren.
In einer Zeit, in der viele Portfolios von wenigen Technologiewerten geprägt sind, gewinnt dieser Ansatz zusätzlich an Relevanz. Quantitative Value-Strategien können nicht nur Zugang zur langfristigen Value-Prämie bieten, sondern auch für breitere Diversifikation und ausgewogenere Renditequellen sorgen. Genau darin liegt ihre größte Stärke.
Autor David Walsh ist Head of Investments bei RQI Investors.
