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Nachhaltig und Optimiert

Jennifer Rasch

 | GoldmarieFinanz

Last Login: 07/11/2024


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Trading Idea

In diesem wikifolio geht es vornehmlich um zwei Kriterien: Die investierten Firmen sollen nachhaltig, ökologisch und sozialverträglich sein. Außerdem soll das Portfolio ein möglichst optimales Risiko-Rendite Verhältnis aufweisen. Durch die Verwendung von Kriterien verschiedener ökologisch-sozial ausgerichteter Fonds soll die Nachhaltigkeit des Musterdepots umgesetzt und das Anlageuniversum abgegrenzt werden. Die genaue Zusammenstellung des wikifolios soll dann regelbasiert durch die Auswertung und Optimierung eines mathematischen Modells erfolgen. Dieser Prozess soll grundsätzlich nur durch die Entwicklungen der Kursdaten und die Auswahl der Firmen auf Basis von Nachhaltigkeitskriterien beeinflusst werden. Um das Portfolio im Sinne von Risiko und Rendite möglichst gut zusammenzustellen, sollen mehrere Ansätze verknüpft werden. Der Wirtschaftsnobelpreisträger Harry M. Markowitz entwickelte ein Modell, um aus einem vorhandenen Anlageuniversum die Portfoliogewichte auf Basis von historischen Daten so zu berechnen, dass der Tradeoff zwischen Risiko und Rendite möglichst optimal ausfällt. Anstatt dabei nur die historischen Kursverläufe zu verwenden, können mit sogenannten Monte-Carlo-Simulationen mögliche Zukunftsszenarien der Verläufe entworfen werden, um das zu erwartende Risiko und die Rendite zu errechnen. Hierbei können in der Regel verschiedene Risikoapproximationen verwendet werden, u.A. der Varianz-basierte, der VaR (Value at Risk) oder der cVaR (conditional Value at Risk/Expected Shortfall). Weiterhin ist es möglich, die Verteilung der Monte-Carlo-Simulationen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz flexibler und genauer an die Realität anzupassen. Das Portfolio soll auf eine langfristige Anlage von 5 Jahren plus ausgelegt sein und mit möglichst wenigen, etwa halbjährlichen, Bewegungen auskommen.

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Master data

Symbol

WFGREENOPT

Date created

03/24/2020

Index level

-

High watermark

132.4

Investment Universe

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