Het doel van de actieve belegger is om “de beurs te kloppen”. Er zijn veel manieren om dit te verwezenlijken, maar de trend die de laatste tijd nogal vaak wordt aangehaald is “smart beta” of “factor investing”. Factor investing houdt in dat je aandelen gaat sorteren volgens een factor zoals hun marktwaarde (size), het rendement van het afgelopen jaar (momentum), of book-to-market (value). Het aantal factoren, vooral in de academische literatuur, zijn de afgelopen tien jaar enorm gestegen. Het is zo hard gestegen dat er wordt verwezen naar “de factor zoo”. Wat is hier nu van aan? Ik bekijk het vanuit twee standpunten: wat leert de periode voor en na de bekendmaking van de factor ons?
Een van de grote problemen om een antwoord te geven op deze vraag is het gebrek aan data. Boekhoudstandaarden zijn namelijk pas sinds de jaren ’70 aanwezig. Dit zorgt ervoor dat we slechts een beperkte tijd hebben om ons model te testen. Echter leert het ons dat het rendement van factoren afkomstig van boekhoudkundige factoren (denk maar aan een investment-factor, die Eugene Fama heeft geïntroduceerd) niet robuust is doorheen de tijd. Het lijkt een factor te zijn die het gevolg is van data mining. Factoren die gebaseerd zijn op rendement – zoals short-term reversal en long-term momentum – zijn dan weer wel erg robuust. Ze bieden rendement in de 19de, 20ste en 21ste eeuw.
Wat wil dit nu zeggen? De kans dat een factor persistent is, en dus in de toekomst ook een erg mooi rendement kan geven, moet aan de volgende drie voorwaarden worden voldaan:
• Het onderliggende economisch proces – bv. risico – mag niet wijzigen.
• Beleggers mogen niet massaal op deze kar springen, zodat de factor blijft bestaan.
• De factor moet werken in elk mogelijke tijd en plaats.
Aangezien niemand een glazen bol heeft, zitten we vast… Of toch niet. We kunnen kijken naar het rendement van de factoren nadat ze bekend zijn – in een studie met de geweldige titel “did academic research kill return predictability”. Wat blijkt? Er zijn heel weinig factoren die blijven bestaan nadat ze bekend zijn geworden. Bijvoorbeeld, factoren die gebaseerd zijn op valuation of fundamentals (boekhoudkundige factoren waar ik over sprak), overleven de post-publicatie niet. Wat overleeft er wel? Marktgedreven factoren, zoals momentum, size, en liquidity. Size en liquiditeit, echter, leven onze eerste test niet (= de blik in de geschiedenis). Er blijft dus niet veel over, buiten momentum.
Momentum is een interessante factor. Sinds 1800 (tot vandaag) lijkt het een strategie te zijn die goed werkt. Het idee is om het rendement van alle aandelen te berekenen van 11 maanden tot vorige maand (om short-term reversal tegen te gaan) en ze dan te sorteren op dit resultaat. We gaan de aandelen kopen die het hoogste rendement hebben behaald (meestal de 10% beste) en we gaan aandelen verkopen die het laagste rendement hebben behaald (de 10% laagste). Deze strategie biedt in iedere eeuw een positief rendement, dat niet kan worden verklaard door alle andere marktbewegingen. Waarom blijft dit dan bestaan? Omdat het een strategie is waar erg veel transactiekosten bij komt kijken. Het lijkt dus een factor te zijn die geen (mooie) resultaten oplevert als we ze gaan implementeren. Een alternatief kan zijn om de strategie via een ETF te gaan bespelen – als is er erg veel variatie in de manier waarop ETFs dit implementeren (watch out!) – en zo niet zelf actief de strategie uitbuiten.
Zijn er risico’s aan verbonden? Absoluut. Er bestaat niet zoiets als “free lunch”. Vele academici, waaronder ikzelf, zijn overtuigd dat je enkel extra rendement krijgt wanneer je ook extra risico neemt. Wat is het risico bij momentum? Momentum crashes. Crisisperiodes, zoals Maart 2020 of 2008, zorgen ervoor dat de winnaars eigenlijk de losers worden, en omgekeerd. De strategie gaat dus de slechtste aandelen kopen en de beste aandelen verkopen, waardoor je een resultaat krijgt dat erg negatief wordt. Dus, momentum kan een interessante factor zijn om te bespelen, maar kijk goed naar alle details.