Een belangrijk punt wat bij de post mortems van onder andere Matti en Lucy lijkt vergeten te zijn is het effect dat algoritmisch investeren heeft op de biases en kosten van particuliere beleggers. De afgelopen jaren is er veel empirisch onderzoek verschenen naar de samenstelling van de portefeuille van particuliere versus professionele beleggers en hun trading gedrag (bijvoorbeeld deze survey).
Biases
De resultaten zijn unaniem. Het verschil zit hem in het woord systematisch investeren. De typische retail portefeuille zit geconcentreerd in enkele “goedkope aandelen” (Buffet-style, down -50% en al jaren zo), Forex paren die niet bewegen, obligaties die misfits zijn met hun risicoprofiel,… Wanneer de systematiek in slimme code is gegoten en expliciet gemaakt en alle stylized principes van investeren (d.w.z. voorgenoemde diversificatie, risicomanagement, etc.) trouw is gebleven, dan verdwijnen automatisch vele van de psychologische vertekeningen waaraan de retailbelegger lijdt:
Overconfidence
Te veel zelfvertrouwen in eigen kunnen leidt vaak tot weinig tot ongediversifieerde portefeuilles met slechts een aantal posities (zie bijvoorbeeld studie FSMA, meer dan de helft van Belgische beleggers handelde vorig jaar in maximum 3 aandelen). Men investeert kennelijk niet enkel voor de return, men wil ook “slim” zijn, een contrarian mening hebben, de markt kunnen lezen en men voelt een druk om tegen de consensus in te gaan, wat die ook moge zijn. In margin trading doet de “90-90-90 rule” zelfs de ronde in de brokerage industrie: 90% van retail traders op margin (d.w.z. met geleend geld, waar de hefboom heel groot kan zijn) verliest 90% van zijn geld in de eerste 90 dagen. Dit is een extreem voorbeeld, en effectieve cijfers worden door brokers niet zo makkelijk gedeeld, maar het is een goed gedocumenteerd feit dat veel particuliere investeerders ofwel geen succes kennen door te hoge concentratie en te beperkte overtuigingen, ofwel net in een initiële fase het heel goed doen waardoor ze risico alleen maar opbouwen en zichzelf in een latere fase opblazen. Getuige daarvan is het grote aantal dormant accounts bij brokers: mensen die hun portefeuille of posities opblazen en de moed niet hebben hun account volledig te liquideren en dan maar inactivity fees betalen, of mensen die posities innemen na advies van “finfluencers” en daarna tot het besef komen dat ze zelf niet systematisch beleggingsideëen kunnen genereren en dan worden zij een slapend account. Een ander voorbeeld is trend chasing: winnaaraandelen kopen die je niet in portefeuille had maar op het moment dat ze in het nieuws komen wat zo goed als altijd te laat is. De essentie van ingaan tegen die hoogmoed is opnieuw “Ken uzelf”, “Alles met mate”, laat het over aan een algoritme die kiest voor spreiding en die systematisch, herhalend de juiste keuzes maakt. De huidige finance en brokerage infrastructuur is helaas volume-gedreven en gebouwd om te voeden aan de narratief van quick-rich finfluencers die in essentie cateren aan wanhopige financieel minder geletterden.
Dispositie effect
Men verkoopt te snel winnaars in de portefeuille en houdt te lang vast aan de verliezers. Een tech aandeel wat reinigings- en andere laboproducten voor chips verkoopt gaat +40% en je verkoopt omdat je geen flauw idee hebt wat de business echt is, wat de drijvende kracht achter die toegenomen demand is en hoe groot die markt is - in hun supply chain network leveren ze bijvoorbeeld aan alle grote producenten TSMC, Nvidia, … en dat wist je gewoon niet -, en een jaar later verhandelt het aan 3x de prijs. Ook de opportunity cost van instrumenten die geen verlies maken maar gewoon niet goed opbrengen wordt niet goed begrepen, en vooral de sunk cost fallacy regeert retail portefeuilles. Een biotech bedrijf implodeert en je kan het jaren later nog niet over je hart krijgen om aan -80% te verkopen. Een veilige belegging, een bedrijf dat rusthuizen uitbaat in een snel vergrijzende samenleving, gaat kopje onder na frauduleuze praktijken, 90+% verlies, maar je hebt het nog steeds. Enzovoort en zo verder. Een systematisch algoritme verkoopt verliezers vrij snel. Cut the losses, en kijk vooruit.
Home bias en bounded rationality
Zoals eerder al aangehaald, het universum van investeerbare activa loopt in de praktijk in de duizenden en duizenden assets. Het is onmogelijk om goed geïnformeerd te zijn over alle opportuniteiten, maar hoe kunnen we ze dan allemaal een ranking geven in ons selectieproces? Het antwoord is dat rationeel ranken - al je opties oplijsten, de relevante features verzamelen, ordenen, en de beste opties kiezen - iets is wat niemand echt doet. Men start vaak van de dingen die men kent. Men denkt dat men als Belg een mening moet hebben over de toppers en de floppers in de BEL20. Vanuit een rationele investeringsstrategie is dat onzin, want dan zou je minstens een even ontwikkelde mening moeten hebben over alle Europese, Amerikaanse, etc. aandelen en dat is natuurlijk onmogelijk. Maar deze home bias zorgt er wel voor dat vele particuliere investeerders individuele lijnen hebben in Belgische aandelen en in hun portefeuille voornamelijk Europese aandelen hebben, en dat is schadelijk voor de performance aangezien Europese aandelen historisch een stuk minder efficient (return gecorrigeerd voor risico) waren. Een ander voorbeeld zijn de fameuze Belgische obligaties, waar buurlanden zelfs een beter rendement gaven, terwijl obligaties misschien niet eens aansluiten bij de investeringsdoelen en termijnen van de mensen die ze kopen.
Rank effect
Particuliere zelf-gemanagede investeerders verhandelen het vaakst hun meest extreme posities (zowel in grootte als in performance) en negeren vaak hun middelmatige (in size en performance). Formeel is dit rangeffect dus dat retail investeerders opnieuw beperkt zijn in hun rationaliteit in de zin dat hun ranking niet absoluut is ten opzichte van andere assets in het universum maar relatief ten opzicht van hun andere posities in de portefeuille. “The worst, the best, ignore all the rest”. Veel kleintjes maken hier een grote: wanneer je geen holistische approach hebt ten aanzien van risico en bij herbalancering (of optimalisatie) geen rekening houdt met opportunity costs van middelmatige performance en concentratie (dat vele kleintjes samen sterk geconcentreerd kunnen zijn) besef je niet dat dat een gigantisch verschil kan maken op het einde van het jaar en zeker als je een lange investeringshorizon hebt. Mensen denken dat de performance vooral gedreven wordt door de extreme performers. Die houden je ’s nachts misschien wakker, maar een goed risicomodel zou je vertellen dat je eigenlijk zou moeten wakker liggen van enkele kleinere posities – bv. een clustertje value stocks - die samen al drie jaar zijwaarts bewegen terwijl de markt double digit gains kan voorleggen.
Het verschil tussen professionele beleggers - die, toegegeven, ook aan sommige van deze biases lijden - en retail beleggers is hoe systematisch ze hun strategie kunnen in de praktijk brengen en herhalen. Een cruciaal principe is dat de meeste professionele beleggers als doel hebben: “Preservation of capital first, then growth” of tenminste een variant daarop. Het is nogal duidelijk dat deze biases en de typische retail portefeuille hier diametraal tegenover staan. Het stoot me tegen de borst dat in de voorgenoemde post mortems niemand de relatie van systematisch investeren en de performance van retail wist te linken zoals academisch onderzoek dit al jaren doet, namelijk erkentelijk zijn aan het feit dat een robotinvesteerder een soort “commitment machine” is waar je geld periodiek naar overschrijft in de hoop het te doen groeien en waar je de markt niet zo probeert te “gamen” als hierboven beschreven.
Kosten
Tenslotte wil ik het over kosten hebben. Enkele feiten van de FSMA over de gemiddelde instapkost (2.1%), exploitatie- of beheerskost (1.4%) en voorbeelden (5% bruto vs. 3% netto ARR) zijn absolute waanzin. Sparen en investeren berust op de wet van samengestelde interest. Een relatief klein percentage jaar op jaar op periodiek gestorte bedragen (“dollar cost averaged” instappen) op een investeringsaccount groeit aan tot een zeer aanzienlijk bedrag. Het effect van dergelijke kosten is dan ook spectaculair.
Ik had het in mijn eerste blogpost over slack. Als je je afvroeg of de investeringsinfrastructuur in België vooral de investeerder of de industrie zelf dient, dan heb je met het taartdiagram hierboven je antwoord. Het behoeft dan ook geen uitleg dat platformen waar je bijna kosteloos ETFs kunt kopen die +-20 basispunten total expense ratio hebben en netto de laatste 5 jaar 10% ARR presteerden waanzinnige vergelijkingen opleveren met actief beheerde fondsen. Dat is de simpele wetmatigheid van groei. dK = rK dt, oftewel de groei van je kapitaal dK over de tijd t is in verhouding met je kapitaal K. Wie deze simpele differentiaalvergelijking der samengestelde interest begrijpt verdient ze, wie niet betaalt ze. Ik laat vergelijkende grafieken hier dan ook achterwege om niemand specifiek te bruskeren, maar stuur gerust een persoonlijk bericht als je eens enkele standaard ETFs naast enkele van de “flagship” fondsen van Belgische fondsenhuizen wilt leggen.
Het argument dat roboadvisors daarom relatief duur waren en daardoor afgevoerd is je reinste onzin en een vorm van financiële geschiedsvervalsing, want dat was net één van de redenen waarom roboadvisors er kwamen: het investeren in low-cost ETFs en het poolen van verschillende roboadvisor klanten die dezelfde ETFs kopen in “blockorders” om transactiekosten te delen, als het ware een groepsaankoop van ETFs. Het gebrek aan AUM - assets under management - waardoor de roboadvisors afgesloten werden, lijkt me veel eerder een zuiver allocatie of gross performance issue dan wel een kostenissue (gross vs net) te zijn.
Natuurlijk vroegen vermelde roboadvisors een management fee (+-1% all-in, dus incl transactiekosten en bewaarlonen - geen in- of uitstap) en kan dat duurder zijn dan zelf je ETFs kopen, men moet dan vergelijken met transactiekosten. Maar dan moet je wel zelf al je trades plaatsen, transactiekosten betalen en zorgen dat het goedkoper is dan 1% op jaarbasis, en natuurlijk ook het kiezen welke ETFs voor jouw rekening nemen en in welke weging, koopstrategie, opvolging, etc. Dan ben jij verantwoordelijk dat de ETFs, de weging en de inlegstrategie je minder dan 1% per jaar kost t.o.v. een systematische strategie, m.a.w. alle vraagstukken van deze en vorige blogs. De vraag is ook - zelfs uitgaande van identieke performance - of die tijd en moeite (informatie verzamelen, vergelijkende websites gebruiken, etc.) het verschil tussen jouw transactiekosten en 1% fee voor de roboadvisor rechtvaardigt.
Hoe kostenefficient en bewust van deze vertekeningen systematisch beleggen? We vertellen het je in de volgende posts.
