In dem von hohen Zinsen und teuren Aktienbewertungen geprägten Marktumfeld der Gegenwart ist es wichtig zu verstehen, wie man Anlagevermögen richtig auf verschiedene Assetklassen verteilt. Um den Portfolioaufbau in diesem Umfeld zu erleichten, hat Vanguard ein bewertungsorientiertes, zeitvariables Asset-Allokationsmodell (TVAA) entwickelt, das die einzelnen Allokationen systematisch der Marktlage anpasst. Die Methode der zeitvariablen Asset-Allokation (TVAA) ist für Anlegerinnen und Anleger geeignet, die zum Beispiel risikobereinigte Mehrrenditen gegenüber einer strategischen Benchmark anstreben und zu diesem Zweck bereit sind, aktives Risiko in Form eines „Modellprognoserisikos“ einzugehen. Das Modell ist allerdings nicht als Instrument für kurzfristige Marktprognosen gedacht, sondern als zusätzliche Quelle potenzieller mittelfristiger Mehrrenditen. In diesem Artikel verwenden wir ein hypothetisches Beispielportfolio, um die Struktur eines solchen TVAA-Portfolios in dem aktuellen Marktumfeld zu veranschaulichen.
Höhere Zinsen und die immer noch angespannten Aktienbewertungen lassen eine niedrigere Aktienrisikoprämie erwarten, als es viele Anlegerinnen und Anleger vielleicht gewohnt sind. Und auch wenn der Markt weiterhin vom KI-Fieber erfasst ist, zeigt die Geschichte, dass große Technologiezyklen oft in Phasen des Überschwangs münden und sich die Renditen erst langsamer und ungleichmäßig einstellen. Mit unserem bewertungsbasierten TVAA-Modell widerstehen wir daher der Versuchung, aus der Begeisterung von heute Renditen von morgen abzuleiten. Vielmehr wollen wir TVAA-Portfolios für unterschiedliche Szenarien positionieren und dabei langfristiges Potenzial mit kurzfristiger Bewertungsdisziplin in Einklang bringen.
Gegenüber einer 60/40-Benchmark haben wir das Aktien-Exposure unseres TVAA-Modells um 20% reduziert, sodass die Asset-Allokation jetzt zu 40% aus Aktien und zu 60% aus Anleihen besteht. Dieses Portfolio eignet sich für Anlegerinnen und Anleger, die Modellprognoserisiken tragen können und in dem aktuellen KI-Zyklus ein ausgewogeneres Markt-Exposure anstreben.1
Wir bevorzugen ein diversifiziertes Aktien-Exposure gegenüber einem konzentrierten Portfolio. Daher halten wir an einem robusten US-Anker fest, implementieren diesen jedoch durch diversifizierte Bausteine: den US-Value-Faktor (4,6% Allokation), den US-Growth-Faktor (6,2%) und den US-Small-Cap-Faktor (5,2%).1 Ebenfalls Teil des Portfolios sind Aktien anderer Industrieländer (12,0%) sowie, in geringerem Umfang, Schwellenländeraktien (2,0%). Diese Struktur bringt unsere Überzeugung zum Ausdruck, dass langfristig zahlreiche Regionen und Sektoren von Künstlicher Intelligenz profitieren werden, nicht nur die Champions der ersten Tage, die aktuell die Schlagzeilen beherrschen. Wir setzen nicht auf einen einzelnen Markt oder ein einziges Thema, sondern wollen an dieser Expansion partizipieren.
Wirtschaftliche Umbrüche gehen oft mit einer einschneidenden Neuordnung an der Spitze des Aktienmarktes einher, und mit risikoarmen Anleihen können Anlegerinnen und Anleger diese Umbruchphasen leichter überstehen. Aufgrund der knappen Risikoaufschläge ziehen wir es vor, explizites Kreditrisiko eher zu vermeiden. Als Portfolioanker nutzen wir stattdessen US-Aggregate-Anleihen (26,6%) und währungsgesicherte Anleihen anderer Länder (24,0%), außerdem US-Staatsanleihen (2,0% kurze und 5,4% lange Laufzeiten) sowie, in moderatem Umfang, mittelfristige US-Unternehmensanleihen (2,0%). Diese Struktur gewährleistet laufendes Einkommen, Diversifizierung und ein saubereres Gegenwicht für den Fall, dass der Optimismus an den Aktienmärkten nachlässt.
Unsere 10-Jahres-Prognosen lassen eine geringfügige Mehrrendite gegenüber der Benchmark (5,7 bzw. 5,3% pro Jahr) bei deutlich niedrigerer Volatilität (6,9 bzw. 9,3%) erwarten. Im Gegenzug müssen Anlegerinnen und Anleger aktives Risiko in Kauf nehmen: Der erwartete Tracking Error liegt bei 3,89%, und die Wahrscheinlichkeit, dass die Rendite in einem bestimmten Jahr hinter der Benchmark zurückbleibt, beträgt etwa 45%.
Mit unserer TVAA verfolgen wir ein einfaches Ziel: ein Gleichgewicht zwischen kurzfristigen Makro-Impulsen, langfristiger Bewertungsdisziplin und den Lehren aus den Technologiezyklen vergangener Jahre. Disruptive Innovation kann Gewinner hervorbringen. Wir wollen, dass das Portfolio an den Gewinnen partizipiert und gleichzeitig auf Umschwünge vorbereitet ist, wenn die Realität nicht mehr mit der Stimmung mithält.
TVAA Benchmark
Portfoliomerkmale2
Staatsanleihen, langfristigen US-Staatsanleihen und abgesicherten Anleihen aus anderen Ländern. Zur Erstellung des Portfolios wurden 10- Jahres-Prognosen des Vanguard Capital Markets Model (VCMM) zum 31. Oktober 2025 verwendet.
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TVAA |
Benchmark |
10-year expected annualised return |
5,7% |
5,3% |
10-year expected annualised volatility |
6,9% |
9,3% |
Expected Sharpe ratio |
0,29 |
0,18 |
Expected maximum drawdown |
-4,8% |
-9,3% |
Tracking error compared with the benchmark |
3,9% |
n/a |
Probability of underperforming the benchmark |
45,3% |
n/a |
Quelle: Analyse von Vanguard; Stand: Januar 2025.
Renditeerwartungen
Aktienrenditeprognosen: Verteilung der annualisierten erwarteten 10-Jahres-Renditen in US-Dollar.
Jegliche Prognosen sollten als hypothetisch betrachtet werden und spiegeln keine zukünftigen Ergebnisse wider bzw. garantieren diese nicht.
Anmerkungen: Diese Prognosen beruhen auf der Verteilung von 10.000 Simulationen des Vanguard Capital Markets Model (VCMM) der nominalen, annualisierten 10-Jahres-Renditen in USD der hier abgebildeten Vermögenswerte. In den Renditen einzelner Assetklassen sind weder die Verwaltungsgebühren und -kosten noch die Auswirkungen von Steuern enthalten. In den Erträgen sind reinvestierte Erträge und Kapitalgewinne enthalten. Indizes werden nicht verwaltet, Anlegerinnen und Anleger können nicht direkt in einen Index investieren.
Quellen: Berechnungen von Vanguard; Stand: 31. Oktober 2025.
WICHTIGER HINWEIS: Die Prognosen sowie andere Informationen, die von dem VCCM generiert werden und die Wahrscheinlichkeit verschiedener Anlageergebnisse zum Gegenstand haben, sind naturgemäß hypothetisch, stellen keine tatsächlichen Anlageergebnisse dar und garantieren keine zukünftigen Erträge. Die Verteilung der Renditen des VCMM wird aus 10.000 Simulationen für jede modellierte Assetklasse abgeleitet. Simulationen per 31. Oktober 2025. Die Ergebnisse des Modells können mit jeder Nutzung sowie im Laufe der Zeit variieren.
Anleiherenditeprognosen: Verteilung der annualisierten erwarteten 10-Jahres-Renditen in US-Dollar.
Jegliche Prognosen sollten als hypothetisch betrachtet werden und spiegeln keine zukünftigen Ergebnisse wider bzw. garantieren diese nicht.
Anmerkungen: Diese Prognosen beruhen auf der Verteilung von 10.000 VCMM-Simulationen der nominalen, annualisierten 10-Jahres-Renditen in USD der hier abgebildeten Vermögenswerte. In den Renditen einzelner Assetklassen sind weder die Verwaltungsgebühren und -kosten noch die Auswirkungen von Steuern enthalten. In den Erträgen sind reinvestierte Erträge und Kapitalgewinne enthalten. Indizes werden nicht verwaltet, Anlegerinnen und Anleger können nicht direkt in einen Index investieren.
Quellen: Berechnungen von Vanguard; Stand: 31. Oktober 2025.
WICHTIGER HINWEIS: Die Prognosen sowie andere Informationen, die von dem VCCM generiert werden und die Wahrscheinlichkeit verschiedener Anlageergebnisse zum Gegenstand haben, sind naturgemäß hypothetisch, stellen keine tatsächlichen Anlageergebnisse dar und garantieren keine zukünftigen Erträge. Die Verteilung der Renditen des VCMM wird aus 10.000 Simulationen für jede modellierte Assetklasse abgeleitet. Simulationen per 31. Oktober 2025. Die Ergebnisse des Modells können mit jeder Nutzung sowie im Laufe der Zeit variieren.
Wir wollen den aktuellen Bewertungen und dem heutigen Marktumfeld mit Disziplin begegnen, und genau diese Disziplin kommt in der Portfoliostruktur zum Ausdruck. Unsere Allokationsentscheidungen beruhen auf der von Vanguard entwickelten bewertungsbasierten zeitvariablen Asset-Allokation (TVAA). Die TVAA richtet sich an Anlegerinnen und Anleger, die das Prognoserisiko des Modells, also ein aktives Risiko, tragen können. Anlagespezialisten können mithilfe des Modells die Struktur eines Portfolios auf Grundlage mittelfristiger Prognosen dynamisch anpassen und so je nach Marktumfeld höhere Renditen anstreben oder Risiken steuern.
In unserem Ausblick 2026 „KI-Boom: Gut für die Wirtschaft, schlecht für den Aktienmarkt“ (auf Englisch) erläutern wir unsere Erwartungen für das neue Jahr.
1 Jegliche Prognosen sollten als hypothetischer Natur betrachtet werden und spiegeln keine zukünftigen Ergebnisse wider bzw. garantieren diese nicht. Kapitalverlustrisiko. Die zeitvariablen Portfolio-Allokationen wurden mithilfe des Vanguard Asset Allocation Model (VAAM) ermittelt. Das Aktien-Exposure besteht aus dem US-Value-Factor, dem US-Growth-Factor, dem US-Small-Cap-Factor, Industrieländern ohne die USA und Schwellenländern. Das Anleihe-Exposure besteht aus US-Aggregate-Anleihen, mittelfristigen US-Unternehmensanleihen, kurzfristigen US-Staatsanleihen, langfristigen US-Staatsanleihen und abgesicherten Anleihen aus anderen Ländern. Zur Erstellung des Portfolios wurden 10-Jahres-Prognosen des Vanguard Capital Markets Model (VCMM) zum 31. Oktober 2025 verwendet.
Quelle: Analyse von Vanguard; Stand: Januar 2025.
2 Anmerkungen: Berechnungen von Vanguard auf Grundlage von Portfolios, die mithilfe des VAAM unter Verwendung von Renditeprognosen des VCMM optimiert wurden. Die Sharpe Ratio ist eine Kennzahl für die Rendite über dem risikofreien Zinssatz unter Berücksichtigung der Volatilität. Eine höhere Sharpe Ratio bedeutet eine höhere erwartete risikobereinigte Rendite. Der erwartete Maximum Drawdown entspricht dem Median des Portfoliowertverlustes vom Höchst- bis zum Tiefstwert in 10.000 VCMM-Simulationen. Wahrscheinlichkeit von Minderrenditen ggü. Benchmark innerhalb eines Jahres.
Quelle: Berechnungen von Vanguard; Stand: 31. Oktober 2025.
WICHTIGER HINWEIS: Die Prognosen sowie andere Informationen, die von dem Vanguard Capital Markets Model generiert werden und die Wahrscheinlichkeit verschiedener Anlageergebnisse zum Gegenstand haben, sind naturgemäß hypothetisch, stellen keine tatsächlichen Anlageergebnisse dar und garantieren keine zukünftigen Erträge. Die Verteilung der Renditeergebnisse des VCMM wird aus 10.000 Simulationen für jede modellierte Assetklasse abgeleitet. Die Ergebnisse des Modells können mit jeder Nutzung sowie im Laufe der Zeit variieren. Die Prognosen des VCMM basieren auf statistischen Analysen und historischen Daten. Zukünftige Renditen können von den im VCMM erfassten historischen Mustern abweichen. Noch wichtiger ist jedoch, dass das VCMM extrem negative Szenarios unterschätzen kann, die in den historischen Zeiträumen, auf denen die Modellschätzungen beruhen, nicht vorkamen.
Das Vanguard Capital Markets Model® ist ein proprietäres Finanzsimulationstool, das von der Investment Strategy Group von Vanguard entwickelt und gepflegt wird. Das Modell prognostiziert die Verteilung zukünftiger Renditen für zahlreiche Assetklassen. Zu diesen Assetklassen gehören die US-amerikanischen und internationalen Aktienmärkte, US-Treasuries und Unternehmensanleihen mit verschiedenen Laufzeiten, internationale Anleihemärkte, US-Geldmärkte, Rohstoffe sowie bestimmte alternative Anlagestrategien. Die theoretische und empirische Grundlage des Vanguard Capital Markets Model ist die Beziehung zwischen Rendite und Risiko: Die Renditen zahlreicher Assetklassen sind der von Anlegern im Gegenzug für bestimmte Arten von systematischem Risiko (Beta) verlangte Ausgleich. Den Kern des Modells bilden Schätzungen der dynamischen statistischen Beziehung zwischen Risikofaktoren und Vermögensrenditen, die durch statistische Analysen auf der Grundlage verfügbarer monatlicher Finanz- und Wirtschaftsdaten gewonnen werden. Mithilfe eines Systems von Gleichungsschätzungen führt das Modell eine Monte Carlo-Simulation durch, um die geschätzten Zusammenhänge zwischen Risikofaktoren und Assetklassen sowie Ungewissheit und Zufälle langfristig zu prognostizieren. Das Modell generiert eine große Anzahl simulierter Ergebnisse für jede Assetklasse über verschiedene Zeiträume. Die Prognosen werden durch Berechnung der Zentraltendenzen in diesen Simulationen gewonnen. Die Ergebnisse des Modells variieren mit jeder Nutzung sowie im Laufe der Zeit.
Der Wert des VCMM liegt primär in seiner Anwendung für die Analyse potenzieller Kundenportfolios. VCMM-Prognosen für einzelne Assetklassen – bestehend aus Verteilungen der erwarteten Renditen, Volatilitäten und Korrelationen – sind der Schlüssel zur Bewertung potenzieller Verlustrisiken, verschiedener Risiko-Rendite-Zielkonflikte sowie der Diversifizierungsvorteile unterschiedlicher Anlageklassen. Zwar werden mit jeder Renditeverteilung auch Zentraltendenzen generiert, allerdings lassen sich die Ergebnisse des VCMM am effektivsten nutzen, indem man das gesamte Spektrum möglicher Ergebnisse für die untersuchten Assetklassen betrachtet.
Das VCMM generiert ein breites Spektrum möglicher Ergebnisse und soll so die Unsicherheit von Prognosen darstellen. Es ist wichtig zu verstehen, dass das VCMM den Renditeverteilungen keine „Normalität“ aufzwingt, sondern vielmehr von den sogenannten „Fat Tails“ (Extremrisiken) und der Schiefe in der empirischen Verteilung der modellierten Assetklassenrenditen beeinflusst wird. Innerhalb eines breiten Ergebnisspektrums können Anlegerinnen und Anleger sehr unterschiedliche Ergebnisse erzielen, was die Vielfältigkeit der möglichen zukünftigen Pfade unterstreicht. Tatsächlich ist dies einer der wichtigsten Gründe, warum wir Renditeprognosen als Verteilung darstellen.
Wichtige Hinweise zu Anlagerisiken
Der Wert der Investitionen und die daraus resultierenden Erträge können steigen oder fallen, und Investoren können Verluste auf ihrer Investitionen erleiden.
Jegliche Prognosen sollten als hypothetischer Natur betrachtet werden und spiegeln keine zukünftigen Ergebnisse wider bzw. garantieren diese nicht.
Wichtige allgemeine Hinweise
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