Verwendung des automatischen Anlageverwaltungssystems (Zielsystems) von robert lichello in einem Multi-EtF-Portfolio

In unserem ersten Artikel mit dem Titel „Backtesting des automatischen Investment-Management-Systems (AIM) von Robert Lichello zur Steuerung des Aktienmarkts“ haben wir die Grundlagen des automatischen Investment-Management-Systems (AIM) von Robert Lichllo erläutert. Aus diesem Artikel haben wir erfahren, dass AIM verwendet werden kann, um eine Buy-and-Hold-Anlagestrategie zu übertreffen und die Emotion beim Investieren an der Börse zu verringern. In unserem zweiten Artikel mit dem Titel „Eine Sensitivitätsanalyse des automatischen Investment-Management-Systems (AIM) von Robert Lichello“ haben wir uns mit einer detaillierten Analyse der Performance von drei verschiedenen Exchange Traded Funds (ETF) etwas eingehender mit dem AIM-Algorithmus befasst. Aus diesem Artikel haben wir erfahren, dass die Art des ETF und der Prozentsatz des ursprünglich in den ETF investierten Gesamtbetrags Ihre Rendite erheblich beeinflussen. Für diesen ArtikelWir möchten das bisher Gelernte nutzen und den ursprünglichen AIM-Algorithmus in einem Szenario verwenden, das der Einrichtung der meisten Anlageportfolios ähnelt.

AIM und die typische Portfoliostruktur

Die Portfolios der meisten Anleger sind in der Regel so strukturiert, dass ihr Geld in mehrere Aktienbestände (Aktien, Investmentfonds oder ETFs) und ein einziges Geldmarktkonto investiert wird, um Bargeld zu halten und zu verteilen. Ist es möglich, dasselbe mit AIM zu tun? Es stellt sich heraus, dass es in diesem Szenario relativ einfach ist, den AIM-Algorithmus zu verwenden. Die wichtigste zu berücksichtigende Sache ist, dass wir die AIM-Kauf- / Verkaufsentscheidungen für jede Beteiligung getrennt halten müssen. Wir möchten nicht alle Aktiensalden in einem einzigen Entscheidungspunkt „zusammenfassen“. Wir erhalten einen zusätzlichen Bonus, indem wir das gesamte Bargeld aus dem Verkauf von Aktien auf einem einzigen Geldmarktkonto zusammenfassen, da wir in der Lage sein sollten, die Wahrscheinlichkeit zu minimieren, dass bei Kaufgelegenheiten kein Bargeld mehr zur Verfügung steht.

Sektor-ETFs im Vergleich zu Broad Market Index Funds / ETFs

Für diese Analyse werden wir veranschaulichen, wie der AIM-Algorithmus verwendet wird, um die Kauf- und Verkaufsentscheidungen in einem einzelnen Portfolio zu steuern, das die SPDRs-ETFs des State Street Select Sector enthält. In unseren früheren AIM-Artikeln haben wir erfahren, dass verschiedene Sektor-ETFs eine zusätzliche Preisvolatilität bieten, die in breiten Aktienmarkt-ETFs wie den S & P Depository Receipts (Tickersymbol SPY) nicht verfügbar ist. State Street Global Advisors verkaufen ETFs, die den S & P 500 in 9 Sektoren unterteilen (Consumer Discretionary-Tickersymbol XLY, Consumer Staples-XLP, Energy-XLE, Financial-XLF, Health-XLV, Industrial-XLI, Materials-XLB, Technology- XLK und Utilities-XLU). Diese neun ETFs bilden die Grundlage unseres hypothetischen Portfolios.

Hilfreiche Websites mit Schwerpunkt auf der Verwendung von AIM

AIM Users Bulletin Board (AIMUSERS) Message Board
Das Message Board des Investment Systems "Stock Trading Riches"

Vereinfachung des AIM-Portfolios

Um diese Darstellung einfach zu halten, werden wir alle neun Sektor-ETFs in einem einzigen hypothetischen Portfolio zusammenfassen. In diesem Beispiel verwenden wir imaginäre 10.000 USD und teilen sie zwischen einem einzelnen ETF und dem Geldmarktkonto auf, was bedeutet, dass wir mit insgesamt 90.000 USD im Portfolio beginnen. Wir werden auch den ursprünglich in die ETFs investierten Betrag variieren. Die verschiedenen Szenarien sind in der Tabelle mit dem Titel Anfangsbedingungen aufgeführt.

Anfangsbedingungen

$ Investiert pro ETF	Insgesamt in ETFs investierte US-Dollar	Insgesamt $ in Geldmarkt	Gesamtportfolio
5.000 US-Dollar	45.000 US-Dollar	45.000 US-Dollar	90.000 US-Dollar
6.000 US-Dollar	54.000 US-Dollar	36.000 US-Dollar	90.000 US-Dollar
7.000 US-Dollar	63.000 US-Dollar	27.000 US-Dollar	90.000 US-Dollar
8.000 US-Dollar	72.000 US-Dollar	18.000 US-Dollar	90.000 US-Dollar

Ziele dieser Analyse

Zusammenfassend gibt es also zwei Fragen, die wir mit den Ergebnissen dieser Analyse beantworten möchten. Erstens wird ein Portfolio von 9-Sektor-ETFs eine bessere Performance erzielen als ein Portfolio mit einem einzigen Breitmarkt-ETF, dem S & P 500 ETF (Ticker SPY)? Zweitens können wir das Risiko eines Geldmangels verringern, indem wir alle Mittel aus dem Verkauf von Aktien auf einem einzigen Geldmarktkonto zusammenfassen.

Annahmen für diese Analyse

Es ist immer notwendig, die Annahmen zu dokumentieren, wenn eine empirische Analyse durchgeführt wird. Hier sind die Annahmen für diese Analyse:

Der Gesamtbetrag der Erstinvestition beträgt 10.000 USD pro ETF / Geldmarkt-Kombination bei einer Gesamtsumme von 90.000 USD.
Der Erstkauf basiert auf dem offenen Preis vom 22.12.1998.
AIM-Entscheidungen basieren auf dem Schlusskurs am letzten Handelstag des Monats.
Der Kauf- oder Verkaufspreis ist der offene Kurs der Aktie am nächsten Handelstag nach einer AIM-Entscheidung.
Kauf- oder Verkaufsaufträge werden nur ausgelöst, wenn der AIM-Marktauftrag +/- 5% des aktuellen Aktienwerts des Portfolios beträgt.
Die Kauf- oder Verkaufsprovision beträgt 7,95 USD pro Transaktion.
Liquiditätsengpässe werden finanziert und das Geldmarktkonto wird auf Null gesetzt, bis ein ETF-Verkaufsauftrag ausgeführt wird.
Die Rendite der Bargeldreserve auf dem Geldmarktkonto beträgt 0,5% APR.
Dividenden werden in zusätzliche Aktien reinvestiert.

Ergebnisse dieser Analyse

Um die Ergebnisse für jedes Portfolioszenario zu vergleichen, erfassen wir für jedes Portfolio die interne Rendite vom 22.12.1998 bis 30.09.2014. Glücklicherweise verfügt Microsoft Excel ™ über eine integrierte Funktion (XIRR), mit der wir die Berechnung standardisieren. Zusätzlich zur internen Rendite werden wir den ETF-Saldo, den Barguthaben, den Gesamtportfoliowert und den gesamten Liquiditätsengpass während des Testzeitraums erfassen. Um die Vergleiche robuster zu machen, werden wir dieselbe exakte Analyse unter Verwendung eines Portfolios nur mit dem S & P 500 ETF (Ticker SPY) durchführen.

Eine Zusammenfassung der Analyseergebnisse ist in der Tabelle mit dem Titel Ergebnisse dargestellt. Schauen wir uns diese Ergebnisse genauer an. Das erste, was herausspringt, ist, dass die aggregierten Portfolios das Portfolio mit einer einzigen SPY-Beteiligung durchweg übertrafen. Darüber hinaus sehen wir, dass der einzige Liquiditätsengpass im aggregierten Portfolio auftrat, als wir 80% unseres Geldes in den Aktienanteil investierten. Dieser Liquiditätsengpass war weniger als die Hälfte des Fehlbetrags des einzelnen SPY-Portfolios mit einer anfänglichen Kapitalbeteiligung von 80%. Das Nur-SPY-Portfolio blieb in zwei der vier Szenarien, 70% und 80% der anfänglichen Aktieninvestitionen, knapp bei Kasse.

Ergebnisse

Das aggregierte Portfolio übertraf das einzelne SPY-Portfolio und zeigte einen Unterschied in der Rendite zwischen 1,1 und 1,3%. Dies mag wie eine geringfügige Erhöhung der Isolation erscheinen, ist jedoch im Vergleich zur zugrunde liegenden Leistung nicht trivial. Beispielsweise ist ein annualisierter ROR von 7,1% im Vergleich zu einer annualisierten Rendite von 6% eine beeindruckende Verbesserung von 18,3%. Um diese Verbesserung weiter zu übersetzen, nehmen wir an, dass die Aktualisierung des 9-ETF-AIM-Portfolios eine zusätzliche Stunde pro Monat dauert. Der Analysezeitraum umfasst 189 Monate und die Differenz im Portfoliowert beträgt 17.345 USD. Dies bedeutet eine Amortisation von 91,77 USD pro Stunde für unsere Bemühungen, kein schlechter Lohn.

Lassen Sie uns jedoch prüfen, ob es sinnvoll ist, zu untersuchen, ob eine bessere Rendite im aggregierten Portfolio erzielt werden kann. Beginnen wir mit der Entwicklung der einzelnen Aktienbestände (beachten Sie, dass diese Ergebnisse die Rendite NUR für den ETF-Teil des Portfolios berücksichtigen, für den keine Geldmarktgewinne berücksichtigt werden). In der Tabelle mit dem Titel Individuelle ETF-Performance sehen wir, dass sich die Sektoren Consumer Staples (Rendite zwischen 5,6 und 5,8%), Utilities (7,4 bis 7,5%), Health Care (7,3%) und Financial (7,7%) gut entwickelten aber tatsächlich die Gesamtrendite nach unten gezogen. Der Sektor der Nicht-Basiskonsumgüter (8,8-8,9%) erzielte gute moderate Renditen, aber die wirklich leuchtenden Sterne waren die Sektoren Industrie (9,7-9,8%), Material (10,6-10,7%) und Energie (13,6-13,8%).

Individuelle ETF-Performance

Aus makroökonomischer Sicht ist dies intuitiv sinnvoll. Das Wirtschaftswachstum (oder der Rückgang) wird durch industrielle Aktivitäten (oder Inaktivität) angetrieben, die Verbrauchsgüter produzieren (reduzieren). Damit die Industrie Waren produzieren kann, sind Rohstoffe erforderlich, und um diese Rohstoffe in umsatzproduzierende Waren umzuwandeln, benötigen sie Energie. Daher entwickeln sich die Industrie-, Material- und Energiesektoren gut. Wahrscheinlich eine stark vereinfachte Erklärung, aber es scheint zu erklären, warum diese Sektoren besser abschneiden als andere.

Die nächste naheliegende Frage lautet nun: Wie würde sich ein Portfolio aus nur den drei besten Sektor-ETFs entwickeln? Lassen Sie uns eine neue Analyse durchführen, bei der wir ein Portfolio haben, das nur XLB, XLE und XLI enthält. Dies bedeutet, dass der anfängliche Investitionsbetrag 30.000 USD beträgt (10.000 USD pro ETF / Geldmarkt-Kombination). In ähnlicher Weise werden wir die Ergebnisse zunächst mit einem einzelnen SPY-Portfolio mit 30.000 USD vergleichen. Die Ergebnisse dieser Analyse sind in der Tabelle mit dem Titel 3-ETF-Ergebnisse dargestellt.

3-ETF-Ergebnisse

Aus diesem „Cherry-Picked“ -Portfolio von drei Sektor-ETFs geht hervor, dass die Rendite deutlich steigt und zwischen 8,9% und 12,3% liegt. Dies ist viel beeindruckender als die Rendite aller 9 Sektor-ETFs im Portfolio. Grafisch ist dies in der Grafik mit der Bezeichnung Portfolio Rate of Return dargestellt. Im Vergleich zum Single-SPY-Portfolio liegt die Differenz der Renditen zwischen 3% und 3,9%.

Darüber hinaus haben wir das Risiko beseitigt, dass im 3-ETF-Portfolio kein Bargeld mehr vorhanden ist, da KEIN Liquiditätsengpass bestand. Im Single-SPY-Portfolio besteht das gleiche Risiko, dass das Bargeld ausgeht, wie es bei anfänglichen Aktieninvestitionen von 70% und 80% zu einem Fehlbetrag gekommen ist.

Portfolio-Rendite

Schlussfolgerungen

Basierend auf den Analyseergebnissen schließen wir, dass es möglich ist, die Rendite mithilfe von AIM zu erhöhen, um ein Portfolio aller 9 Sektor-ETFs im Vergleich zu einem AIM-Portfolio mit einem einzigen diversifizierten ETF zu steuern. Indem wir jedoch alle 9 Sektor-ETFs in einem einzigen AIM-Portfolio zusammenfassen, haben wir die leistungsstarken ETFs mit den leistungsschwächeren ETFs im Wesentlichen „gemittelt“.

Weitere Analysen zeigen eine Reihe von drei Sektor-ETFs (XLB-Materials, XLE-Energy, XLI-Industrial) mit einer Rendite zwischen 9,7% und 13,8%. Wenn wir nur diese drei ETFs in ein einziges AIM-Portfolio aufnehmen, springt die Rendite dramatisch in den Bereich von 8,9 bis 12,3%, was eine signifikante Verbesserung darstellt.

Wir stellen fest, dass das einzelne ETF-AIM-Portfolio ein hohes Risiko hat, dass bei einer anfänglichen Aktieninvestition von 70% oder mehr kein Bargeld mehr zur Verfügung steht. Das 9-Sektor-AIM-Portfolio weist ein geringeres Risiko auf, da wir nur bei einer anfänglichen Kapitalbeteiligung von 80% einen Liquiditätsengpass festgestellt haben. Das Beste daran ist, dass das Risiko eines Geldmangels im 3-ETF AIM-Portfolio beseitigt ist.

Um alles zusammenzufassen, was wir aus dieser Analyse und den beiden vorherigen Analysen gelernt haben, wissen wir zunächst, dass wir mit AIM mit dem S & P 500 ETF (Ticker SPY) eine Buy-and-Hold-Anlagestrategie übertreffen können. Zweitens können wir unsere Rendite noch weiter verbessern, indem wir den SPY in ein AIM-Portfolio seiner 9 Hauptkomponenten entkoppeln. Drittens und zuletzt können wir unsere Rendite mit einem AIM-Portfolio der drei leistungsstärksten ETFs in den zweistelligen Bereich treiben.