GMO baute mit gemischt-ganzzahliger Programmierung Portfolios im Wert von 8 Mrd. $ auf, mit 40–60 % weniger Titeln

Grantham, Mayo, Van Otterloo (GMO) verwaltet quantitative Portfolios, die die von ihren Modellen vorgegebenen Engagements nachbilden müssen. Die naive Umsetzung – jede Position zu replizieren – ist teuer im Handel und schwer zu betreiben.

GMO nutzte gemischt-ganzzahlige Programmierung, um Portfolios aufzubauen, die den Zielen bei Sektor- und Wertpapierengagement nahekommen, bei übereinstimmender Liquidität, Umschlag und erwarteter Rendite, während weniger unterschiedliche Aktien und weniger Transaktionen verwendet wurden. Der MIP-Ansatz bewältigte auch Portfolios, die aus mehreren Teilportfolios aufgebaut waren.

Über 11 quantitativ verwaltete Portfolios, die mehr als 8 Mrd. $ repräsentieren, erhielt der Ansatz das bestehende Kundengeschäft, ermöglichte neues Wachstum, senkte die Anzahl der Aktientitel um durchschnittlich 40–60 % und reduzierte die jährlichen Handelskosten um mindestens 4 Mio. $ – weniger Aufträge, geringere Reibung, gleiches Engagement.

Finde die wenigsten Aktien, die das Ziel dennoch treffen

Weniger Titel senkten die Handelsaufträge und deren Kosten direkt.

Die exakte Nachbildung des Engagements hielt die Kundenmandate intakt.

Liquiditäts- und Umschlagbeschränkungen hinderten das Modell daran, günstigen Geschäften nachzujagen.

Eine jährliche Einsparung von über 4 Mio. $ summierte sich über 8 Mrd. $ an Vermögen.

Wenn das Ziel ein Portfolio ist, das sich wie ein Ziel verhält, optimiere auf die kleinste Menge, die es abbildet: weniger Titel und weniger Geschäfte senken die Kosten, ohne das Engagement zu verändern.

GMO nutzte den MIP-Ansatz weiterhin für seine quantitativ verwalteten Portfolios, und das Interfaces-Paper wurde zu einer Referenz für die Verwendung ganzzahliger Programmierung im Portfoliobau – Kunden halten, Reibung senken und ein Umsetzungsproblem in einen Kostenvorteil verwandeln.