Faktor-Investing
Faktoren sind wiederkehrende Muster, die Renditeunterschiede zwischen Aktien erklären, etwa Unternehmensgröße oder Bewertungsniveau. Eine Faktor-Regression zerlegt die Rendite eines Depots in diese Bausteine und zeigt, wie viel danach als eigener Beitrag übrig bleibt.
- Kaum erklärt
- Die Bewegung des Depots hat wenig mit den geprüften Faktoren zu tun. Häufig bei stark konzentrierten Portfolios oder solchen mit großen Anteilen außerhalb des Aktienmarkts. Betas und Alpha sind hier mit Vorsicht zu lesen.
- Teilweise erklärt
- Ein spürbarer Eigenanteil bleibt. Typisch für Depots mit wenigen Einzelaktien neben einem breiten Kern.
- Gut erklärt
- Der übliche Bereich für gemischte Portfolios. Der Großteil der Bewegung stammt aus Markt und bekannten Mustern.
- Fast vollständig erklärt
- Ein typischer Marktmix. Praktisch die gesamte Schwankung lässt sich auf Faktoren zurückführen, was bei breiten ETF-Depots der erwartbare Befund ist.
So wird gerechnet
R[Portfolio] − R[rf] = α + β₁·Markt + β₂·Size + β₃·Value + … + ε
Jeder Faktor wird über einen investierbaren ETF abgebildet, nicht über eine theoretische Datenreihe. Gold, Krypto und Anleihen sind dabei, weil ihre Bewegung sonst fälschlich als Alpha erschiene.
- Markt
- MSCI World
- Stil
- Size, Value
- Stil
- Momentum, Quality
- Weitere
- Min Vol, Gold, Krypto, Anleihen
Was die Zahl nicht sagt
- Unter 36 gemeinsamen Monaten ist das Ergebnis grobe Orientierung. Die Regression braucht Datenpunkte. Je weniger gemeinsame Monate Depot und Faktoren haben, desto stärker schwanken die geschätzten Betas. Unter drei Jahren sind Vorzeichen oft zufällig.
- Faktoren überlappen sich. Value und Size laufen historisch teilweise parallel. Ab einem VIF von 5 lassen sich ihre Betas nicht mehr sauber trennen: Das Modell weiß, dass eine Neigung da ist, aber nicht, welchem Faktor sie gehört.
- Eine Prämie ist keine Zusage. Faktorprämien zeigen, was ein Muster im gemessenen Zeitraum eingebracht hat. Value lag über mehr als ein Jahrzehnt zurück, bevor es zurückkam. Prämien verschwinden über Jahre und tauchen wieder auf.
- Der Proxy ist nicht der Faktor. Ein Momentum-ETF bildet Momentum mit Verzögerung, Kosten und Handelsregeln ab. Das gemessene Beta beschreibt die Nähe zu diesem ETF, nicht zum akademischen Faktor.
Verwandte Kennzahlen
So rechnet Evergrova
Die Faktor-Seite zeigt das Exposure je Faktor mit Konfidenzintervall und t-Wert, die Zerlegung der Excess-Rendite, rollierende Betas über die Zeit sowie Modellgüte, Residual-Volatilität und Freiheitsgrade. Die Proxy-ETFs lassen sich je Portfolio anpassen.
Berechnung: monatliche Multifaktor-Regression der Portfolio-Excess-Renditen auf investierbare Faktor-ETFs; Markt-Proxy MSCI World.
Demo-Depot ansehenHäufige Fragen
Was ist ein gutes R² in der Faktor-Regression?
Hoch heißt nicht gut, sondern typisch. Ein R² von 0,90 sagt, dass sich das Depot fast vollständig aus Markt und bekannten Mustern erklärt. Das ist bei breiten ETF-Depots der erwartbare Befund und kein Mangel.
Warum sind Gold und Krypto als Faktoren dabei?
Weil ihre Bewegung sonst im Alpha landet. Ein Depot mit 10 % Gold in einer Gold-Rally sähe ohne diesen Faktor nach Können aus. Mit ihm zeigt sich, dass der Beitrag aus der Anlageklasse kam.
Lohnt sich Faktor-Investing?
Die Frage lässt sich hier nicht beantworten, weil sie von Anlagehorizont und Durchhaltevermögen abhängt. Was die Regression zeigt, ist etwas anderes: welche Neigungen dein Depot bereits hat, oft ohne dass sie bewusst gewählt wurden.
Zuletzt geprüft: 2026-08-08