Essays on factor investing and social trading

Die vorliegende Arbeit hat zwei wesentliche Ziele. Auf der einen Seite soll sie existierende Konzepte zum systematischen Faktorinvestieren erweitern, mögliche Problemstellungen aufdecken und Verbesserungen vorschlagen. Zweitens, untersucht diese Arbeit eine neue Form von FinTech Innovationen: Social Trading. Das erste Kapitel beschäftigt sich mit der Erstellung von Portfolios basierend auf systematischen Renditetreibern. Durch die Einführung einer neuen Leverage Nebenbedingung kann die praktische Implementierung vereinfacht werden. Zudem können Transaktionskosten, negative Portfoliogewichte, die Volatilität und das Risiko einer falschen Parameterspezifzierung deutlich reduziert werden. Des Weiteren ermöglicht die Nebenbedingung Investoren dynamisch ihr gewünschtes Mass an Leverage zu wählen. Im zweiten Kapitel wird untersucht, inwiefern relative Bewertungsniveaus zur Vorhersagbarkeit von systematischen Renditetreibern genutzt werden können. Zwar kann gezeigt werden, dass es einen positiven Zusammenhang zwischen relativen Bewertungsniveaus und zukünftigen Renditen gibt, jedoch hält dieser Zusammenhang nur, wenn der gesamte Untersuchungszeitraum in Betracht gezogen wird. Sobald versucht wird die beschriebene Methodik ausserhalb dieses Zeitraumes zu implementieren, schwachen die Ergebnisse signifikant ab. Somit bleibt die Prognosefähigkeit von relativen Bewertungsniveaus stark fragwürdig. Schliesslich untersucht Kapitel 3 den informativen Charakter einer Social Trading Plattform. Auf Social Trading Plattformen können interessierte Privatanleger eigene Investmentstrategien präsentieren und aktiv verwalten. Die Studie zeigt, dass solche Strategien im Durchschnitt signififkant schlechter als bekannte Referenzportfolios (Benchmark-Modelle) performen. Jedoch kann auch gezeigt werden, dass sobald diese Strategien in einer "Wisdom-of-the-Crowd Strategie" aggregiert werden, eine positive und signifikante Vorhersagbarkeit von Aktienrenditen entsteht.