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Code-Knacker für den Geheimdienst

Noch ein paar Worte zu Robert Frey, der hierzulande nicht zu den bekannten Namen in der Finanzszene zählt. Er war zwölf Jahre lang Managing Director von Renaissance Technologies, kurz Rentec, die weltweit erfolgreichste Quant-Investmentfirma. Rentec setzte schon in den 1980er Jahren auf Methoden, die heute unter den Begriffen künstliche Intelligenz und Big Data laufen. Gründer von Rentec ist Jim Simons, auch nicht jedem geläufig, aber eine faszinierende Persönlichkeit. Doktor der Mathematik mit nur 23 Jahren und einer Arbeit, in der er mathematische Werkzeuge rund um Einsteins Relativitätstheorie weiterentwickelte. Code-Knacker für den US-Geheimdienst im Kalten Krieg, wegen seiner öffentlichen Kritik am Vietnamkrieg aber gefeuert. Hochdekorierter Mathematikprofessor an der Stony Brook University in New York. Auf Platz 52 der aktuellen Forbes-Reichenliste (vor Elon Musk). Und langjähriger, hoch engagierter Philanthrop.

Ich lernte Robert und Jim vor knapp 30 Jahren kennen, als ich selbst in Stony Brook lehrte und bei Rentec als Berater arbeitete. In meinen Augen handelt es sich bei den beiden um zwei der hellsten Köpfe im Finanzbusiness. Heute sind sie raus aus dem Tagesgeschäft. Jim hat jetzt Aufsichtsfunktionen bei Rentec, kümmert sich aber verstärkt um seine Stiftung und ist trotz seiner 80 Jahre weiterhin in der Mathematikforschung erfolgreich. Robert hat eine Forschungsprofessur bei den angewandten Mathematikern in Stony Brook und managt ansonsten das Familienvermögen.

In seinem Vortrag nimmt Robert eine Vogelperspektive ein und betrachtet anhand des S&P 500 das US-Börsengeschehen über die extrem lange Zeitspanne von 1835 bis 2015. Wobei die frühen Werte auf Rückrechnungen des Index beruhen. Den Schwerpunkt seiner Analysen legt er auf das Verhalten der Verlustrisiken. Sein Hauptfazit: Trotz der massiven Umwälzungen, die über 180 Jahre an den Finanzmärkten stattgefunden haben, haben sich die Eigenschaften der Kurszeitreihe praktisch nicht verändert. Schaut man sich die Daten von 1840, 1940 oder 2015 an, sind keine großen Unterschiede zu erkennen: Chancen und Verlustrisiken sind praktisch unverändert.

Zustand der Zerknirschtheit

Weitere Erkenntnis: Das Anlegerdasein ist ein äußerst leidgeplagtes. Obwohl die Aktienmärkte langfristig sehr attraktive Renditen abwerfen, befinden sich Investoren zu 75 Prozent der Zeit in einem „state of regret”, einem Zustand des sich Bedauerns oder der Zerknirschtheit, weil ihre Investments nicht so laufen wie erwartet. Konkret: 75 Prozent der Zeit befindet sich die Anlage „under water” – das heißt, das Anlagevermögen ist geringer als zu seinem Höchststand zuvor. Schmerzhafter noch: In 60 Prozent der Zeit betragen die Wertminderungen zum Höchstkurs sogar mehr als 20 Prozent. Völlig unterschätzt werden in Roberts Augen der Stress und die Leiden, die Anleger deshalb ertragen müssen. Trotzdem investiert auch er sein Geld an der Börse. Denn alle anderen Anlagen sind auf Dauer noch frustrierender.

Zudem erklärt er im Video:

• Die beschriebenen Verlusteigenschaften gelten nicht nur für den S&P 500, sondern mehr oder weniger auch für andere Aktienmärkte und Anlageklassen.
• Die erheblichen Verluste während der Weltwirtschaftskrise in den 1930er Jahren sollten nicht als einmaliger Ausreißer betrachtet werden. Mit massiven Kurseinbrüchen muss auch in Zukunft immer wieder gerechnet werden.
• Statistikaffine Zuschauer lässt er wissen: Die Normalverteilung eignet sich nicht zur Modellierung von Kapitalmarktrenditen, obwohl sie in der Finanzindustrie oft dazu verwendet wird und die Risiken dadurch systematisch und dramatisch unterschätzt werden. Auch einfache statistische Adaptionen, die mittels sogenannter „fat tails” Extremrisiken besser abbilden können, sind nicht automatisch die Lösung.

Bei der Frage, welche statistischen Modelle denn geeignet seien, hält sich Robert in seinem Vortrag allerdings bedeckt und bedient sich eines bewährten Tricks. Er zählt Ansätze auf, die nicht funktionieren, und schweigt zum Rest. Erst in der anschließenden Diskussion mit dem Publikum gibt er konkretere Hinweise: Ein Mix aus mehreren statistischen Verteilungen und die Berücksichtigung von Zustandsabhängigkeiten seien eher zielführend. Erkenntnisse, die sich auch mit meiner Forschung decken.

Aber schauen Sie selbst. Es lohnt sich!