Mehrere Aktualisierungen wurden an der Kern-Berechnungs-Engine von Performance Watcher vorgenommen. Sie betreffen vor allem die Volatilitätsberechnung der Indizes und die Einführung automatisierter Composites für den Indexaufbau.
1. Portfolio- und Composite-Berechnungen
Performance (unverändert von PW2 → PW3):
Beide Versionen nutzen zeitgewichtete Tagesrenditen, die Zu-/Abflüsse berücksichtigen und so Verzerrungen vermeiden.
Formel:
Rt=(NAVt+OFt–IFt)/NAVt−1–1R_t = (NAV_t + OF_t – IF_t) / NAV_{t-1} – 1
Kumulative Performance = Verkettung der Tagesrenditen.
Volatilität
PW2: 7-Tage gleitender Durchschnitt der Log-Renditen, annualisiert, mit Glättungskoeffizient (φ = 0,9). Korrigierte Wochenend-Effekte, führte aber zu Skalierungsfehlern.
PW3: Realisierte Standardabweichung der Handelstag-Renditen. Skalierung stellt sicher, dass die Volatilität von Composites dem Durchschnitt der Bestandteile entspricht und ermöglicht so einen robusten Indexaufbau.
2. Indexkonstruktion
PW2:
Gleichgewichtete Durchschnitte diskretionärer Portfolios pro Währung/Risikostufe. Mindestens 3 Portfolios + NAV-Schwellenwerte. Gewichtung begrenzt, um Dominanz zu verhindern. Hybride Modelle kombinierten Portfolios mit Strategiefonds.
Probleme: empfindlich gegenüber Ausreißern, Übergewichtung von Fonds.
PW3:
Ausreißer-Bereinigung: Interdezil-Filter bei ≥15 Portfolios pro Währung/Risikostufe.
Portfolios in Ökosystem-Composites gruppiert, gleichgewichtet innerhalb des Ökosystems.
Fonds-Composite als Fallback: 7–10 thesaurierende Fonds pro Währung/Risikostufe, wenn Ökosystem-Beteiligung zu gering ist.
Gewichtete Mischung: Ökosystem-Composites dominieren; Fonds verschwinden, wenn die Community-Tiefe wächst.
Volatilität annualisiert, mit Korrekturfaktor gegen Diversifikationseffekte.
Stellt sicher, dass die 3-Monats-Volatilität dem Durchschnitt der Bestandteile entspricht.
3. Perfometer (Wetter-Score)
PW2:
Basiert auf Sharpe-Differenz:
ϕ=(Rp–Rf)/σp–(RB–Rf)/σB\phi = (R^p – R_f)/σ^p – (R^B – R_f)/σ^B
Probleme:
Führt zu Artefakten: Ein volatileres Instrument mit derselben Rendite wie die Referenz könnte „gutes Wetter” haben.
Skalierungsfehler zwischen Rendite und Volatilität.
Langfristige Vergleiche verzerrt.
Verlustaversion (Verhaltensökonomie) nicht berücksichtigt.
PW3:
Einführung eines asymmetrischen Rahmens:
Verluste stärker bestraft als Gewinne (verhaltenspsychologisch, mathematisch, haftungsbedingt).
Hochvolatile Portfolios bestraft, selbst bei hohen Renditen.
Kapitalerhalt in Bärenmärkten belohnt.
Nicht-lineares Scoring ersetzt Sharpe-Differenz.
Horizont-normalisiert für bessere Vergleichbarkeit.
Sechs verfeinerte Wetterstufen: Strahlend, Sonnig, Aufgelockert, Bewölkt, Bedeckt, Regnerisch.
4. Zusammenfassungstabelle
Aspekt | PW2 | Probleme | PW3-Lösung |
|---|---|---|---|
Portfolio-Performance | Zeitgewichtete Tagesrenditen | – | Methode unverändert |
Volatilität | 7-Tage-Durchschnitt, φ=0,9 | Verzerrungen, inkonsistente Skalierung | Realisierte 3M-Log-Return-Volatilität |
Indexkonstruktion | Gleichgewicht + Fonds | Ausreißer, fonds-lastig, ungenaue Proxy-Volatilität | Ausreißerfilter + Ökosystem-Composites + Fonds-Fallback + exakte Durchschnittsvola |
Perfometer | Sharpe-Differenz, symmetrisch | Skalierungsfehler, ignoriert Asymmetrie | Asymmetrisch, nicht-linear, horizont-normalisiert |
5. Zentrale Erkenntnisse
Konsistenz: Performance-Berechnung bleibt robust und unverändert.
Präzision: Volatilitäts- und Indexmethoden spiegeln die Realität besser wider.
Resilienz: Ausreißer-Bereinigung und Composites verbessern die Vergleichbarkeit.
Fairness: Perfometer stimmt nun mit Investorenpsychologie und Zinseszinseffekten überein.
Transparenz: Wetter-Scores ermöglichen eine intuitivere und vertrauenswürdigere Bewertung.