Ronde Tafel 'Market Cap Weighted & Factor Investing': Alternatieven en nieuwe kansen

14 september 2023

Zijn er binnen fixed income en commodities ook mogelijkheden om aan factorbeleggen te doen? En welke kansen bieden alternatieve data en kunstmatige intelligentie voor factorbeleggen?

Deze en andere vragen kwamen aan bod in de Ronde Tafel 'Market Cap Weighted & Factor Investing', waarin zes experts onder leiding van Erik Hulsegge inzichten uitwisselden.

Dit is deel 3 van het verslag.

Door Hans Amesz

Zijn er binnen andere asset classes dan aandelen, bijvoorbeeld binnen fixed income en commodities, mogelijkheden om aan factorbeleggen te doen?

Lesné: ‘Er zijn inmiddels een paar fondsen die meer systematisch in vastrentende waarden beleggen. Wij hebben kunnen aantonen dat het misschien gunstig is om bepaalde soorten bedrijven te overwegen op basis van hun koerswinstverhouding, hun price to book of hun kredietwaardigheid.’

Rozemuller: ‘Wij en andere aanbieders hebben een zogenoemde fallen angelsstrategie. Kan je in dit verband spreken van een factor?’

Lesné: ‘Het is een vorm van een factor. In de wereld van fallen angels heb je gedwongen verkopers als pensioenfondsen, verzekeringsmaatschappijen en vermogensbeheerders die een investment grade index hebben. Er is dus een directe prijsimpact op de betreffende obligatie op het moment dat deze wordt afgewaardeerd. Een ander interessant element wordt gevormd door obligaties met een resterende looptijd van minder dan een jaar. Bij herbalancering verkopen we die obligaties. Als er minder liquiditeit is – dat geldt niet voor treasuries – is er in wezen een vorm van premie die je kunt oogsten.’

Voermans: ‘Naast factorbeleggen in aandelen hebben we ook een rule-basedproduct in commodities. We hebben binnen commodities drie belangrijke factoren geïdentificeerd waar we systematisch op inspelen: commodity-selectie, curve-positionering en roll-timing. Deze strategie werkt erg goed.’

Huij: ‘Ik denk dat er ook enig bewijs is dat factoren kunnen worden geïdentificeerd voor treasuries, high yield en real investment trust. Ik heb onlangs een studie gezien die aantoonde dat factoren zelfs relevant zijn voor private equity deals. Er worden dus inderdaad factoren waargenomen in een hele reeks asset classes.’

Borovkova: ‘En zijn dat dezelfde factoren of andere, nieuwe factoren?’

Huij: ‘Dezelfde factoren, dus value, momentum, small-cap effect enzovoort. Wij implementeren die al enige tijd in credits, maar ook in opkomende markten.’

Er zijn steeds meer alternatieve data beschikbaar. Heeft dit al zijn weg gevonden naar factorportefeuilles?

Borovkova: ‘Wij zijn zeer actief op dit gebied. Ik werk al sinds 2009 met aanbieders van big data op het gebied van ‘sentiment’, dat wil zeggen het nieuws en social media sentiment. Ik denk dat met name sentimenten, snel bewegende data uit vrij toegankelijke bronnen over de hele wereld, uitstekende signalen zouden kunnen zijn met betrekking tot bijvoorbeeld factoren of risico. Wat ESG aangaat, is er nu een beweging gaande om niet te vertrouwen op de grote, trage ESG-dataleveranciers, maar op duurzaamheids-, klimaatgerelateerde informatie die op dezelfde manier is verkregen als de sentimentgegevens, dus uit open bronnen, met behulp van natuurlijke taalverwerking, machine learning, en artificial intelligence. Dit soort informatiebronnen zijn veel moeilijker te manipuleren dan de informatie die door ondernemingen zelf aan de grote dataaanbieders worden verstrekt. Als er iets over bijvoorbeeld een olieramp op Twitter staat, zal dat niet meteen zichtbaar zijn in de communicatie van de betrokken bedrijven. Die zullen proberen de zaak glad te strijken. Maar Twitter kan door zulke informatie bij wijze van spreken ontploffen. Ik geloof hier sterk in, maar begrijp waarom vermogensbeheerders dit soort informatie over het algemeen niet gebruiken. Het is duur, er is veel rekenkracht nodig en er is veel expertise vereist om het goed te gebruiken. Maar ik denk dat het een uitstekende aanvulling is op multifactorstrategieën.’

Is dit factorbeleggen op een andere manier of is het iets heel anders?

Borovkova: ‘Als je puur naar correlaties kijkt, is het zeer laag gecorreleerd met andere factoren. We dachten bijvoorbeeld dat een factor op basis van sentiment, van het gebruik van sociale media, zou correleren met momentum, maar dat is niet het geval. Het gaat om andere informatie en ik weet niet hoe ik dat moet ontwarren. De kunst is om dit soort alternatieve data om te zetten in bruikbare signalen. We hebben verschillende vermogensbeheerders – geen hedgefondsen – geholpen om dit soort signalen als aanvulling op hun actieve strategieën te implementeren. Traditioneel waren hedgefondsen de eerste die het omarmden, maar er zijn inmiddels ook andere die dit soort signalen met succes hebben geïmplementeerd. Het is duidelijk dat de meeste grote financiële bedrijven kunstmatige intelligentie beproeven om te kijken hoe daarvan geprofiteerd kan worden als het gaat om het creëren van strategieën.’

Ik denk dat met name sentimenten, snel bewegende data uit vrij toegankelijke bronnen over de hele wereld, uitstekende signalen zouden kunnen zijn met betrekking tot bijvoorbeeld factoren of risico.

Voermans: ‘Wij gebruiken machine learning niet voor het samenstellen van onze portefeuilles, maar maken er wel veel gebruik van bij het verklaren van de posities in die portefeuilles. Hiermee verklaren we uit welke factor of welke restrictie in je optimalisatie een bepaalde positie is ontstaan. En ook achteraf, bij het toeschrijven van performance. Zo kunnen wij de performance toeschrijven aan beslissingen in het proces. Niet alleen aan factoren, maar ook aan de uitsluitingslijst en andere ESG-integratie. Het helpt ons en onze klanten om te begrijpen waar de performance vandaan komt.’

Huij: ‘Wij passen big data-technieken toe op het scannen van omvangrijke documenten als rapporten en ondernemingsbeschrijvingen teneinde te kunnen beoordelen hoe bedrijven zijn afgestemd op de SDGs. Met machine learning kan je het universum van door analisten te beoordelen bedrijven, waarvan de reikwijdte uiteraard beperkt is, aanzienlijk uitbreiden. Meer recent hebben we ook een metriek ontwikkeld die de exposure naar het klimaattransitierisico meet, en daartoe scannen we nieuwsartikelen. We proberen vast te stellen of er een klimaatschok plaatsvindt op de markt en vervolgens proberen we na te gaan welke bedrijven daar positief op reageren en welke negatief. Op basis van statistische analyse proberen we vast te stellen of die reactie systematisch is, dus welke bedrijven systematisch positief of negatief reageren op een klimaatschok, om uiteindelijk bedrijven te identificeren die voordeel of juist nadeel ondervinden van de klimaattransitie.’

Is dat om de portefeuille robuuster te maken, om alpha te leveren, of om iets anders?

Huij: ‘Dat hangt ervan af. Er zijn klanten die alphadoelstellingen hebben en dus een factorstrategie. Er zijn ook klanten die een passieve strategie hebben, maar die dan duurzaamheid willen inbouwen. Zo willen deze klanten bijvoorbeeld bepaalde bedrijven uitsluiten van hun beleggingsuniversum. Dat betekent in feite dat wij met een inschatting moeten komen, zoals hoe een bedrijf is afgestemd als het gaat om de klimaat-SDGs. Als een bedrijf niet door een fundamentele analist wordt gevolgd, hebben we geprobeerd een algoritme toe te passen dat op zijn beurt gebruikmaakt van bedrijfsbeschrijvingen en rapporten van bedrijven.’

Borovkova: ‘Maar hoe pak je dat aan? Werken jullie samen met externe leveranciers of wordt alles intern gebouwd?’

Huij: ‘We hebben een grote afdeling die zich bezighoudt met duurzaamheidsonderzoek en het ontwikkelen van software, dus is het efficiënter om het intern te doen. Er is een SDG-classificatie ontwikkeld waarvan wij denken dat die beter is dan wat er op de markt beschikbaar is.’

Maken jullie gebruik van ChatGPT?

Rozemuller: ‘We gebruiken het nu niet actief, maar we hebben wel verschillende afdelingen gevraagd om na te denken over een goede manier om ChatGPT te gebruiken. Ik denk dat het nog te veel in de kinderschoenen staat. Ik zou meer bewijs moeten hebben dat er niets mis kan gaan of dat er geen verkeerde informatie kan worden doorgegeven, of wat dan ook. Eerder is gesproken over sociaal sentiment als een factor of drijfveer voor investeringsbeslissingen. Het is misschien een manier om de wijsheid van een menigte te gebruiken, of in de gedachten van mensen te kijken, en bijna, nog voor ze iets doen, al te zien waar ze naartoe gaan. Dat kan een voorspellende waarde hebben. De grote uitdaging is om beleggers ervan te overtuigen dat het nuttig kan zijn om ernaar te kijken. Misschien kunnen wij het op een bepaald moment aan institutionele beleggers verkopen.’

Tot slot, is er iets dat nog aan de orde moet komen?

Borovka: ‘Ik heb een vraag. Hoe beoordelen de verschillende grote institutionele beleggers, bijvoorbeeld sovereign wealth funds en pensioenfondsen, wat we allemaal besproken hebben?’

Vijver: ‘Het hangt ervan af wat je als belegger wilt bereiken. Het hoogste rendement, een betere wereld of een combinatie van beide? Pensioenfondsen kunnen heel goed streven naar het hoogste rendement voor hun deelnemers, maar voor sovereign wealth funds kan dat een beter milieu zijn of een duurzaam land. In het laatste geval krijgt het sociale deel voorrang boven het rendementsdeel. Door met die fundamentele zaken rekening te houden bij de samenstelling van een portefeuille ontstaan dus verschillende portefeuilles.’

Voermans: ‘Er komt een nieuw pensioenstelsel in Nederland op basis van premie-inleg en individuele opbouw van pensioenvermogen. Voor zover we het op dit moment kunnen zien, zal er meer behoefte zijn aan stabielere producten, lagere volatiliteit en minder drawdowns. Daardoor ontstaat potentieel ruimte voor de factor quality en lage volatiliteit, natuurlijk in combinatie met ESG.’

Lesné: ‘Ik denk dat regelgeving de drijvende kracht zal zijn. In Frankrijk hebben bijvoorbeeld de meeste publieke pensioenfondsen fossiele brandstoffen bijna volledig uitgesloten. Institutionele beleggers hebben er verschillende overtuigingen, gedragingen, rollen. Er zijn meerdere manieren om het gebruik van een specifieke factor te bespreken, uit te leggen, te verkopen. Je legt niet hetzelfde uit aan een staatsfonds in Noorwegen als aan een fonds in bijvoorbeeld het Midden-Oosten of Azië.’

Lees hier deel 1 en hier deel 2 van de Ronde Tafel 'Market Cap Weighted & Factor Investing'.